在经济影响研究中通常报告了四种类型的乘数。输出乘数衡量该地区的整体经济活动。输出乘数提供最多的数字,但对当地居民的影响一无所知。增值乘数衡量对区域总生产总值(GDP)的贡献或生产中使用的本地资源的回报,并且是更合适的区域福利衡量标准。劳动收入乘数衡量该地区家庭收入的收益。劳动收入是添加的增值的一个组成部分,这是产出的一个组成部分,因此这些结果在一年内不能概括。就业乘数在所有行业中需要的工人数量支持直接销售的增加。输入输出影响分析假定现有员工已被完全占领,并且没有区分全日制和兼职工人。重要的是要记住,虽然影响可能会在多年内发生,但预计在整个地平线上会持久创造的工作,并且在多年来都不能概括工作。
欧盟10第2部分清洁技术价值链:使用贸易数据指导一个复杂的政策空间表明,在所研究的4CEE S 1中,波兰是清洁技术价值链的领先者,有2个站立,从绿色过渡带来的机会中受益。波兰出口更多(图1),专门研究清洁技术链的更复杂的细分市场(图2),已经实现了以强劲的外部需求为特征的产品中的出口相关性(图3),并以较高的'on Sphershoring吸引力3(图4)出口产品(图4)。根据欧盟第10期中的世界银行集团分析,随着欧盟政策的最新政策变化,波兰的位置良好,可以从欧盟的绿色过渡和相关的清洁技术制造机遇中受益,因为其更大的Lo-lo-lo-lo-lo-lo-lo-lo-lo-lo-lo-lo-lo-lo-lo-lo-lo-lo-lo-lo-lo-lo-lo-forport竞争能力,强大的出口竞争力,庞大的现成潜力,公司网络的高度连接,高度投资的投资和政府的高度连接。尽管是4CEE的清洁技术价值链的领先者,但波兰可能在满足清洁技术制造的需求时面临挑战:与公司的调查表明,需要提高其劳动力,高能源成本,土地和基础设施成本以及较低的压力以使其降低其劳动力,以及较低的赛度以使气候变化震惊。
Given the scale and importance of scope 3 target-setting, and an increasing urgency for action, the SBTi has launched a process to review and update scope 3 target-setting guidance, methods, and criteria with the aim of ensuring the framework effectively catalyzes value-chain decarbonization while being cognisant of barriers corporates face.
摘要 对人工智能伦理感兴趣的研究人员、从业者和政策制定者需要更多综合方法来研究和干预多种背景和活动规模的人工智能系统。本文将人工智能价值链作为一个满足这一需求的综合概念提出。为了更清楚地理论化人工智能价值链并在概念上将其与供应链区分开来,我们从战略管理、服务科学、经济地理、行业、政府和应用研究文献中回顾了价值链和人工智能价值链的理论。然后,我们对 67 个来源样本进行了综合审查,这些来源涵盖了人工智能价值链中涉及的道德问题。基于我们的综合审查结果,我们建议研究人员、从业者和政策制定者可以采取的三个未来方向,以推动整个人工智能价值链中更多的道德实践。我们敦促人工智能伦理研究人员和从业者转向价值链视角,将参与者置于背景中,考虑共同创建人工智能系统所涉及的多种资源,并整合跨背景和规模的更广泛的道德问题。
摘要 流程图是组织寻求深入了解其运营、优化资源和实现更高效率的一项基本实践。这项工作的总体目标是根据供应链管理模型分析圣保罗一家汽车零部件制造商的流程,以找出价值链的改进机会。研究方法包括书目研究和实地研究,仅限于圣保罗一家汽车零部件制造商的案例研究。这项研究强调了公司供应链中代理之间的互动机会,从而可以广泛地了解信息、产品和服务的流动以及它们通过自由市场平台上的电子商务与数字市场的接口。在价值链中,它以技术开发为主要运营和营销活动的支撑活动和主张。重新实施电子商务将使公司能够接触到新的受众,留住现有客户并为供应链增加价值,进一步巩固其在竞争激烈的汽车零部件领域的地位。此外,实施最低库存控制系统并利用 ABC 曲线将有助于优化库存管理,确保最具战略意义的零件始终可用。该数字渠道与内部运营的整合,加上 Rota 2030 范围内正在进行的数字化项目,将有助于实现公司流程的更高效和现代化的管理。结论是,价值链和供应链管理模型可以帮助组织更好地了解其流程并发现更具竞争力的机会。关键词:价值链。供应链。汽车零部件制造商。
由于数据收集的性质,许多数据驱动型企业受益于显著的规模和网络效应。这些可以越过临界点并自我强化——有时被称为“赢家通吃”条件。需要收集大量数据才能找到合适的数据子集或数据组合进行商业化,这也可能导致垂直整合,使公司能够扩大其收集的数据范围。平台类型的服务尤其如此,这些服务旨在将最大的用户群体(就社交媒体而言)或买家和卖家(就基于交易的平台而言)聚集在一起。数据可以同时用于多种用途,这意味着有些公司能够构建大型数据集,然后查询和利用它们在相邻的细分市场中建立强大的业务。虽然这种行为是一种长期存在的商业惯例,但数据价值链的间接网络效应可以让数据驱动平台在基本上不相关的服务中获得显著的竞争优势,而其他参与者很难复制这种优势。例如,虽然从消费者的角度来看,搜索、电子邮件和娱乐似乎是毫不相关的服务,但能够根据个人的兴趣和购物习惯建立个人资料,可以增加此类个人资料对潜在广告商的价值,广告商随后可以协调如何定位此类
由于数据收集的性质,许多数据驱动型企业受益于显著的规模和网络效应。这些可以越过临界点并自我强化——有时被称为“赢家通吃”条件。需要收集大量数据才能找到合适的数据子集或数据组合进行商业化,这也可能导致垂直整合,使公司能够扩大其收集的数据范围。平台类型的服务尤其如此,这些服务旨在将最大的用户群体(就社交媒体而言)或买家和卖家(就基于交易的平台而言)聚集在一起。数据可以同时用于多种用途,这意味着有些公司能够构建大型数据集,然后查询和利用它们在相邻的细分市场中建立强大的业务。虽然这种行为是一种长期存在的商业惯例,但数据价值链的间接网络效应可以让数据驱动平台在基本上不相关的服务中获得显著的竞争优势,而其他参与者很难复制这种优势。例如,虽然从消费者的角度来看,搜索、电子邮件和娱乐似乎是毫不相关的服务,但能够根据个人的兴趣和购物习惯建立个人资料,可以增加此类个人资料对潜在广告商的价值,广告商随后可以协调如何定位此类