●AI如何影响生产率?是补充还是替代就业?●通过汇总分析补充BBVA对AI采用过程的内部评估。●分析关键因素以最大化其积极影响:调节,治理和基础设施。
要根据商业调查计算 OPH,我们需要每个行业的工作时长。我们使用从短期就业调查 (STES) 中获取的按行业划分的员工工作岗位,然后将其乘以 LFS 中按行业划分的员工平均工作时长。然后,我们使用 LFS 对自雇和无薪家庭工人的工作时长估计值。最后,我们使用 LFS 按工作划分的平均工作时长乘以劳动力工作岗位,计算出英国军队和政府支持的实习生的工作时长。然后,将这些工作时长全部汇总到整个经济中。由于 STES 中的总工作岗位数量较大,因此该方法得出的总工作时长高于 LFS 指标。有关类似工作指标的更深入比较,请参阅我们的《英国工作岗位估计值对账》文章
摘要 目的:影响国家物流绩效的标准与其重要性水平之间的差异对于政策制定过程具有重要意义。已经确定,在新兴市场物流指数中,这些标准的权重是相同的。为此,该研究重新加权了新兴市场物流指数的标准,并调查了权重对排名的影响。在这方面,该研究旨在使指数更加客观。 方法:在研究中,采用了多标准决策方法。在此背景下,使用 MEREC(基于标准消除效应的方法)来确定标准权重,而 MABAC(多属性边界近似区域比较)和 MAIRCA(多属性理想真实比较分析)方法对替代方案进行排名。结果:在研究中,得出结论,标准的加权值与文献更加一致。此外,获得的新权重会影响国家的排名值。原创性:新兴市场提供了发展基础设施以提高物流生产力的机会,并为在物流运营中实施新技术提供了平台,这一点很重要。此外,这些市场通过不断扩大的消费者需求实现了物流服务的多样化和发展。本研究与文献中的其他研究不同,因为它更喜欢敏捷新兴市场物流指数 (AEMLI) 而不是物流绩效指数 (LPI),并使用基于 MEREC 的 MABAC-MAIRCA 方法。关键词:物流生产力、AEMLI、MEREC、MABAC、MAIRCA。JEL 代码:C40、F14、L90。
摘要 目的:本研究旨在评估和确定在数字化转型和工业 4.0 技术推动的物流 4.0 框架内最合适的物流服务提供商。物流 4.0 寻求使用智能系统和大数据分析等创新技术来优化物流流程。在这种情况下,选择合适的服务提供商对企业具有战略重要性。本研究旨在帮助公司在这个复杂的过程中做出准确的决策。 方法:采用基于 CRITIC(通过标准间相关性确定标准重要性)的 WASPAS(加权聚合和乘积评估)方法。CRITIC 方法用于确定标准的客观权重,而 WASPAS 方法利用这些权重来计算替代方案的总体绩效得分。 结果:研究结果揭示了企业在选择物流 4.0 服务提供商和确定表现最佳的服务提供商时应考虑的关键标准。原创性:本研究强调了在物流行业服务提供商选择中使用 CRITIC 和 WASPAS 组合方法的优势和有效性。此外,它还为物流 4.0 服务提供商的选择文献做出了贡献。关键词:物流 4.0、多标准决策、CRITIC、WASPAS。JEL 代码:C44、M10、D70。
INTRODUCTION Rhizosphere bacteria that positively influence plant growth and productivity of commercially important crops are commonly referred to as Plant Growth Promoting Rhizobacteria (PGPR) and include bacteria of the genera Azotobacter, Azospirillum , Arthrobacter, Bacillus, Agrobacterium, Rhizobium, Flavobacterium, Burkholderia, Enterobacter,克莱伯斯ella,假单胞菌,xanthomonas和serratia。根渗出液的分泌有助于调节微生物动力学及其与植物的相互作用,进而在促进植物生长中起着重要作用。此外,根际中的这种共生相关性还赋予对由真菌,细菌和病毒病原体引起的各种疾病的保护。这些细菌直接通过使用刺激性生长素和细菌的组合或通过刺激性生长素和细菌的形式组成的刺激性的生长素,gibberellins和componial compan和compoa,并通过刺激性的生产力和细菌来通过刺激性的生长蛋白和胞质的组合来直接影响植物的生长和分泌。 N.I.K.al-Barhawee和F.A.al-Wazzan。2025。从新分子表征的根瘤菌菌株中产生吲哚-3-乙酸的估计。农业科学全球创新杂志13:85-94。[2024年9月2日收到; 2024年10月6日接受;出版于2025年1月1日]
生产力是经济增长,生活水平和社会福祉的最重要驱动力。它代表了劳动力和资本等投入转换为商品和服务等产出的效率。生产力基于更高的生活水平;公共服务资金;创新和竞争力;区域弹性;并实现净零目标。对于苏格兰而言,提高生产力不仅是经济上的必要性,而且是实现更广泛的社会和政策目标的途径,包括创造就业机会,减少不平等和提高可持续性。苏格兰在2019年至2024年之间的生产力表现受到重大全球和国内活动的影响,尤其是19日大流行,英国退欧,持续的生活和气候危机成本以及俄罗斯入侵乌克兰的影响。这些因素,加上苏格兰在业务增长,技能差距和区域生产率差异方面的长期挑战,既创造了障碍和机遇。尽管如此,苏格兰的生产率在2008 - 2023年之间的表现继续胜过英国的其他地区,其平均年薪生产率为1.0%,而整个英国的平均年增长率为0.4%,欧盟的平均年增长率增长了0.4%。1因此,本文更新了2021 Insights论文中的关键数字,并使用六个首都框架扩大了生产力的概念。这六个首都 - 财务,公共/基础设施,知识分子,人类,社会和自然 - 是了解苏格兰生产力的关键支柱:
自 20 世纪 90 年代中期以来,社会科学重新开始关注国家在促进经济增长方面所发挥的作用,经济学家、社会学家和政治学家做出了重要贡献。2007/08 年经济和金融危机之后,这种关注进一步增加,越来越多的研究开始关注发达经济体不同增长模式的制度基础。本文与这一广泛的研究领域相关,分析了产业政策如何有利于促进经济增长的制度条件的形成。特别是,本文分析了经合组织国家被忽视的公共政策与劳动生产率之间的关系。重点关注对劳动生产率有直接影响的四个政策领域:劳动力市场、人力资本、创新和公共行政效率。分析强调,劳动生产率与旨在促进培训和激励、教育机构质量和创新机构间网络的公共政策之间存在密切联系。其他类型的政策,比如旨在灵活劳动力市场、降低劳动力成本或增加平均受教育年限的政策,似乎发挥的作用较小。
供应链管理中的摘要,仓库起着至关重要的作用。在对商品需求不稳定的现象中,仓库充当预测需求波动和增加的缓冲。鉴于这一关键作用,监视仓库运营性能对于确保高效且连续的操作至关重要。根据Kolinski和Sliwczynski(2015)的说法,可以通过测量仓库的生产率来测量仓库运营性能。本文探讨了影响仓库生产率的因素,重点关注印度尼西亚乳制品农业行业仓库业务的利益相关者或参与者的观点。本研究中使用的分析方法是Mactor(联盟和冲突的矩阵:策略,目标和建议)分析方法由Lipsor潜在的(远见)战略性和组织研究实验室开发的分析方法。通过这项研究,希望它能有助于增加有关利益相关者或参与者在影响仓库生产力中发挥作用的知识。关键字:乳制品行业,仓库生产率,Mactor方法
科因对传统和现代经济政策方法都持怀疑态度。即使是 20 世纪 90 年代和 21 世纪的正统政策(如自由贸易协定、税收改革、实现低而稳定的通胀以及将赤字转化为盈余)也未能阻止生产力和增长的下降。非正统战略(如补贴特定企业或部门的产业政策)的效果甚至更糟。这些方法假设政府官员可以比私人投资者更有效地挑选赢家,但事实并非如此。科因呼吁回归基本的经济原则:改革税收制度以激励投资,减少外国投资壁垒,消除阻碍竞争的省际贸易壁垒。
技术突破令人瞠目结舌。我们已迅速从自动完成的聊天机器人转向能够产生可信的、像人类一样的“思维链”(CoT)的推理机器,以找到复杂问题的解决方案。如今,多模态大型语言模型(LLM)可以无缝处理文本、音频、图像和视频。像 Agentic AI 这样的新兴趋势正在使自主实体能够采取行动。新硬件平台和新 AI 加速器的发展确保了计算能力能够支持日益复杂的模型,这些模型甚至拥有一万亿个参数和突破性的效率。