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经济前景调查 | 2024 年 10 月
• 受需求改善和投资增加的支撑，印度的增长轨迹依然强劲，但价格的不确定性仍然存在。虽然总体通胀在过去两个月有所缓和，但这主要归因于有利的基数效应。食品通胀仍然是最令人担忧的问题，其原因是降雨分布不均、气候相关干扰以及持续的节日需求带来的潜在价格风险。与会经济学家表示，通胀管理将成为即将出台的货币政策的优先事项。 • 此外，一些与会者认为，印度的信贷存款比率仍然很高，对任何立即放松货币政策都构成挑战。高比率表明银行系统的流动性紧张，降息可能会加剧这些压力。此外，地缘政治风险和全球经济不确定性继续影响印度储备银行的决策过程。 • 然而，与会者认为，印度储备银行可能会考虑从目前的“撤回宽松政策”立场转变为更“中性”的做法。这一变化将表明央行愿意在不久的将来采取更灵活的政策框架，一旦通胀压力更加持久地消退且信贷存款比率趋于稳定，央行就有可能为降息铺平道路。与会经济学家认为，央行更有可能在 2025 财年后期（从 12 月周期开始）考虑降息。
拜登-桑德斯团结工作组建议
气候变化是全球紧急事件。我们必须刻不容缓地采取行动保护美国人的生命和未来。从德克萨斯州的休斯顿到加利福尼亚州的天堂，从波多黎各的圣胡安到爱荷华州的达文波特，过去四年经历了创纪录的风暴、毁灭性的野火和历史性的洪水。城市和农村社区都遭受了数百亿美元的经济损失。密歇根州的水坝灾难性地溃坝。佛罗里达州的社区几乎被彻底摧毁。中西部各地农民的庄稼被淹死。成千上万的美国人已经死亡。而特朗普总统仍然冷酷无情地、故意地否认解释为什么这么多人受苦的科学依据。就像美国面临的许多危机一样，气候变化的影响在我们的社会或经济中分布不均。有色人种社区、低收入家庭和土著社区长期以来一直遭受空气污染、水污染和有毒场所造成的不成比例的累积伤害。在联邦政府的资金和政策支持下，高速公路的修建是为了在我们的城市中实施种族隔离。煤炭公司被允许减少或忽视其为退休人员承诺的医疗保健福利和养老金提供资金的义务。从密歇根州弗林特到纳瓦霍族，再到阿拉巴马州朗兹县，数百万美国人无法获得清洁、安全的饮用水，甚至无法获得最基本的废水基础设施。而且
种子接种耐盐菌株可促进十字花科植物在盐渍条件下的幼苗生长
摘要：土壤盐分抑制作物发芽和幼苗生长，导致作物立地不均、生长不均匀、产量低下。本研究旨在评估接种从盐渍土中分离的植物生长促进细菌 (PGPB) 菌株 (E1 和 T7) 的十字花科种子的早期耐盐性。在对照和盐度条件下培养未接种和接种的 Lobularia maritima、Sinapis alba 和 Brassica napus 种子，首先在琼脂平板中评估每种盐的发芽抑制浓度，然后在用含有 0 或 75 mM NaCl 的水灌溉的土壤中培养。我们的结果表明，T7 是唯一能够在盐渍条件下增加 L. maritima 发芽的菌株。然而，接种 T7 的 L. maritima 和 S. alba 植物以及接种 E1 的 B. napus 植物的茎生物量、根长和分枝数均有所增加。同时，这些幼苗表现出较少的氧化损伤和更强的平衡植物活性氧生成的能力。这项研究表明，用耐盐 PGPB 菌株接种种子是一种适合在早期阶段改善盐度负面影响的策略。尽管如此，观察到的特定植物-宿主相互作用凸显了针对特定不利环境条件建立定制的 PGPB-作物关联的必要性。
ilias alami（乌普萨拉大学）国家资本主义的幽灵：21世纪的州所有权和统计学
摘要：该讲座借鉴了最近发表的有关州资本主义的一系列论文，以及与Adam D. Dixon合作的读书手稿。本书有助于发展国家资本主义，这是一个反思批判性的项目，重点是当今资本主义的形态，尤其是国家的作用。它旨在通过提供对其调查对象的严格定义，并证明如何有效地解释出该类别的国家资本主义作为使国家作为促进者，主管和资本所有者在全球经济中的资本所有者进行综合作用的方法来提高国家资本主义研究的分析清晰度。我们概述了一个替代的研究议程“不均匀和国家资本主义发展”，旨在振兴对该现象的系统性解释。，而不是否定自由市场资本主义的抽象模型，或者我们将当代国家资本主义视为对资本主义国家（包括其自由形式）的重组的全球重组过程（包括其自由形式），这是由全球生产实质性的实质性转变所基于的，例如由全球生产的实质性转变，例如新的国际自动化和自动化的综合。这些转变的政治调解导致国家基本杂种和肌肉形式的统计学的综合扩展，这些形式以跨领土的指定和累积形式发展，从而产生了进一步的国家资本主义方式。这在当代国家资本主义中是一种特别有力的动态，它倾向于以世界资本主义发展形状和塑造的螺旋形成趋势。
权力二人组：通过人类AI协同作用在STEM和非茎教育中释放认知潜力
AI驱动的教育工具预计将在未来几年影响全球超过20亿学习者，以前所未有的方式改变STEM和非茎学科（Louly，2024； Sandhu等，2024；世界经济论坛，2024年）。人工智能（AI）正在通过个性化的辅导，实时反馈和自适应学习经验彻底改变教育（Akavova等，2023）。AI使教师能够根据学生的需求制定个性化的发展计划。它对诸如批判性思维，情感智力和道德推理等智力任务的影响是一个有争议的话题（Çela等，2024）。对驱动的工具的更大依赖性是对表面学习的关注，并且与复杂的问题解决和辩论最少的参与度（çela等，2024）。虽然AI在所有受试者中都增强了教育，但在STEM和非茎领域之间，它确实如此不均，尤其是在与基于结构化的基于逻辑的学习与解释性，抽象推理的互动（Nagaraj等，2023; Singer等，2023）。在STEM教育中，AI的分析和结构化逻辑性质在解决问题，模拟和复杂计算的自动化方面提供了极大的好处。然而，非茎领域，例如人文和社会科学，需要更多的解释性，道德和创造性的参与，而AI不太可能提供。本文探讨了这些差异，同时倡导AI的均匀整合，以增强而不是代替人类的教学。
可持续运输：建模脱碳政策的经济和温室气体影响（第二部分）
摘要：海上运输按数量计算全球贸易的80％以上，并且仍然是长距离商品运动的最能量模式。但是，该行业约占全球温室气体（GHG）排放量的3％，如果不受监管的话，到2050年，这一份额预计将上升到17％。在响应中，国际海事组织（IMO）实施了初始和短期措施，以提高能源效率并减少排放。2023 IMO战略进一步引入了中期措施，包括基于市场的机制（MBM），例如温室气体征税和燃料强度法规。这项研究使用将海洋工程和经济学结合的集成计算模型评估了这些措施的经济和环境影响。我们的结果表明，所有提出的措施都与IMO的排放减少中间目标保持一致，直到2035年，将绝对排放量降低了50％以上。然而，在北非，东非，西非和南亚的地区，经济影响差异很大，对国内生产总值和贸易产生了最大的不利影响。在这些措施中，温室气体征税的经济和食品价格影响最大，而修订后的燃油强度机制则降低了成本，尤其是在短期内。收入再分配减轻了GDP损失，但区域福利不均。这项研究通过提供政策影响的全面比较，利用一般平衡模型（GTAP）来捕获在先前研究中经常忽略的间接影响，从而有助于IMO讨论。发现海事部门中需要公平且可行的脱碳策略的需求。
可充电镁电池潜力的实用前景
更广泛的背景 如今，锂离子电池 (LIB) 被认为是许多当前和有前景的应用（例如交通电气化或可再生能源存储）的参考电池技术。尽管 LIB 性能良好，但由于锂 (Li) 的自然储量相对较低且全球地理分布不均，它们预计面临资源供应链挑战。转向完全非锂充电电池可能为克服这些挑战开辟一条有效的途径。可充电镁电池 (RMB) 是此类有前途的替代非锂能源存储系统的典范，这是全球研究团队的开创性努力和突破。由于 Mg 的自然储量丰富，在可充电电池中使用金属 Mg 阳极的潜力在能量密度、成本、安全性、可持续性和降低材料供应风险方面带来了重要优势。尽管 RMB 文献取得了重要进展，但所有报道的研究仍然局限于实验室规模和纽扣电池配置，其中 RMB 的许多实际和工业方面被忽视。在此背景下，软包电池配置是优化组件的更好平台，它代表着迈向应用就绪电池设计的关键一步。本文从关键角度介绍了最有前途的材料和电池组件，用于开发具有竞争力的高 TRL RMB。强调了可能的先进 RMB 化学的可行性和巨大的未开发潜力。概述了开发能量密度可达 160 W h kg 1 的成熟 RMB 的路线图。
通过多尺度物联网重新分配可再生能源，实现面向 6G 的绿色高速公路管理
摘要 — 虽然最近关于为高速公路供电的可再生能源的研究为可持续环境提供了有希望的解决方案，但它们往往受到整个区域能源分布不均的阻碍，这是由于太阳照射和道路强度的差异导致的，而这些因素会通过电磁和机械方式产生能量。通过利用物联网 (IoT) 收集海量可再生能源数据，本文提出了一种改进高速公路能源管理的框架，该框架基于无人机辅助的无线可再生能源能量再分配。物联网架构结合了海量低速率感知和 6G 设想的高速传输进行数据聚合，具有多尺度，包括：i) 用于能源映射、再分配规划和预测的全球数据交换和分析，以及 ii) 在单个高速公路灯柱上进行本地数据感知和处理，用于微能源管理。通过分析成本可靠性分析来分析网络化能源系统的可行性。成本分析通过最低的能源需求和能源成本来证明设置和维护的成本效益。可靠性分析揭示了系统在某些条件下的能源加成 (E+) 特性，在影响能源生产的恶劣天气下可靠性增强。通过多尺度数据连接来智能管理独立的可再生能源，这项工作提出了一个可行的 6G 用例想法，其中大规模联网的能源传感器旨在实现超级连接和智能化的高速公路。
人工智能的机遇与风险——为未来社会开发和利用机器智能的概念
摘要：人工智能（AI）：社会的福音还是祸害？人工智能技术和解决方案——正如过去大多数革命性技术所做的那样——一方面带来了负面影响，另一方面也带来了巨大的积极潜力。避免前者并促进后者将需要在未来社会概念、研究和开发以及对基于人工智能的解决方案的控制方面进行大量投资，同时避免滥用。为人工智能在社会中的未来角色做准备，应努力实施相关的风险管理方法和工具、人机合作互补模型、优化生产和管理的策略以及分配所创造的经济价值的创新概念。目前正在讨论的人工智能影响的两种极端“最终状态”（如果有最终状态的话）可能表现为：（a）人工智能不受控制地取代生产、服务、行政和决策过程的主要方面，导致前所未有的风险，如高失业率、货币贬值和有偿工作报酬过低，导致财富和就业分配不均，削弱社会和平、社会凝聚力、团结、安全等；或者，相反，（b）通过提高生产、行政和服务的自动化程度，将人们从日常劳动中解放出来，将政治和社会的构成转变为具有高道德标准、个人自决和人道主义原则普遍占主导地位的选区，而不是纯粹的唯物主义。这两个极端的任何组合都可能发展，这些组合可能因不同的社会和政治制度而异。
人工智能中的不确定性：评估外部深度神经网络
随着 AI 模型越来越多地部署在关键应用中，确保模型在暴露于分布不均 (OOD) 或扰动数据等异常情况时保持一致的性能非常重要。因此，本文研究了各种深度神经网络（包括 ResNet-50、VGG16、DenseNet121、AlexNet 和 GoogleNet）在处理此类数据时的不确定性。我们的方法包括三个实验。首先，我们使用预训练模型对通过 DALL-E 生成的 OOD 图像进行分类，以评估其性能。其次，我们使用概率平均从模型的预测中构建了一个集合，以达成共识，因为它比多数或多数投票更具优势。使用平均概率、方差和熵指标量化集合的不确定性。我们的结果表明，虽然 ResNet-50 是 OOD 图像最准确的单一模型，但该模型组合的表现更佳，可以正确分类所有图像。第三，我们通过向来自 DALL-E 或真实世界捕获的新认知图像添加扰动（过滤器、旋转等）来测试模型的稳健性。选择 ResNet-50 是因为它是性能最佳的模型。虽然它可以正确分类 5 张未受干扰的图像中的 4 张，但在扰动后它对所有图像都进行了错误分类，这表明存在很大的漏洞。这些错误分类对人类观察者来说很明显，凸显了 AI 模型的局限性。使用显着性图，我们确定了模型认为对其决策很重要的图像区域。