本文对为《2020年世界发展报告:全球价值链时代的贸易促发展》编写的背景文件《影响各国全球价值链参与的因素》进行了实质性修订。作者感谢 Pol Antràs、Caroline Freund、Penny Goldberg、Aaditya Mattoo 和其他同事的有益评论。我们感谢 Alejandro Rojas 提供的研究协助,感谢 Farid Toubal、Mary Hallward-Driemeier 和 Gaurav Nayyar 分享有关英语和外国直接投资的数据。我们感谢世界银行贸易和发展多捐助方信托基金和经济发展战略研究计划提供的资金支持。本文的研究结果为作者的观点,不一定代表世界银行或其成员国的观点。y 世界银行发展研究组,美国华盛顿特区 20433;电话:(202) 473-3983;电子邮箱:afernandes@worldbank.org。z 通讯作者。世界银行发展研究组,美国华盛顿哥伦比亚特区 20433;电话:(202) 473-4155;电子邮箱:hlkee@worldbank.org。x 世界银行宏观经济、贸易与投资全球实践局,美国华盛顿哥伦比亚特区 20433;电子邮箱:dwinkler2@worldbank.org。
当代中美竞争虽然与冷战时期的态势如出一辙,但也揭示了“大国”定义要素的重大变化。与美国和苏联之间此前将世界分为两大阵营的意识形态竞争不同,当今的全球权力关系取决于技术优势,并受到联盟、数据和资源控制的驱动。然而,对被视为“战略”的技术的分类和定义仍然在动态变化,且受到不同看法的影响。本研究论文旨在通过揭示现代技术竞争的决定因素来弥合政策制定者和技术专家之间的差距。它通过确定冷战时代和当前两极竞争之间的主要差异奠定了基础,并阐明了当今定义“大国”的新的基本要素。随后,本文深入研究了关键技术的各种组成部分;阐明了它们的核心属性;评估了它们对国家安全、商业和社会领域的影响;并揭示了获得技术优势的战略因素。通过分析,我们得出了五个主要见解,依次如下:
在埃塞俄比亚,水稻作物被认为是一种战略性粮食安全作物,预计将为确保该国的粮食安全提供贡献。Bennch Sheko地区是西南地区国家的主要水稻生长区之一。这项研究是针对特定目标进行的,以调查影响小农户市场供应大米市场的因素,并确定研究领域中与水稻生产有关的限制。两阶段抽样技术被采用了119个代表性的稻米家庭。使用描述性的术语和适当的计量经济学模型来分析收集的数据。多个线性回归模型用于分析影响水稻市场供应的因素。该研究的描述性结果表明,家庭水平的平均年度水稻产量为2.8吨,其中有70%的人提供给市场。计量经济学的结果表明,农场规模,信用使用,年收入,牛的数量以及生产的大米数量严重影响了一个地区的水稻市场供应。与该地区水稻生产有关的主要限制是缺乏适当的杂草管理实践,改进的种子,适当的施肥方法和时间,机构支持,疾病和收获后处理问题也很重要。研究结果表明,应注意通过发电和广泛的需求驱动的水稻生产和收获后处理技术的广泛证明,以提高生产和生产力,以使市场供应更好,并使小农户有益于市场。
人工智能决策委托的决定因素:目标设定理论 Hyunmin Jeon iamhyunmin@g.hongik.ac.kr;Hyewon Lee,dws9318@gmail.com;Jonghwa Park jonghwapark@knu.ac.kr;Martin Kang;martin.kang@lmu.edu;Dong-Heon Kwak dkwak@kent.edu 人工智能 (AI) 工具的日益融合,引起了人们对了解影响用户将任务委托给 AI 系统的决策因素的兴趣 (Candrian & Scherer, 2022; Turel & Kalhan, 2023)。AI 委托涉及将任务、决策或解决问题的责任分配给 AI 系统,使它们能够在指定参数内自主或半自主运行 (Baird & Maruping, 2021)。这种授权使组织能够简化运营、提高效率并将人力资源分配给更具战略性的活动(Candrian & Scherer,2022 年)。目标设定理论(Locke & Latham,2002 年)可以应用于 AI 授权的研究,提供理论视角来探索清晰、具有挑战性和定义明确的目标如何影响将任务委派给 AI 的有效性和可能性。然而,目标设定相关因素如何影响用户将任务委派给 AI 的决定仍不清楚,特别是当通过信息系统领域内既定的框架考虑时(例如,Loock 等人,2013 年;Pan 等人,2024 年)。本研究调查了目标清晰度、难度和承诺如何影响这些委派决定。我们对不同的 AI 用户(例如 ChatGPT 和 Grammarly)进行了多项研究调查,以研究这些与目标相关的因素如何影响将任务委派给 AI 的可能性。这些发现为设计符合用户目标和期望的 AI 系统提供了宝贵的见解。参考文献 Baird, A., & Maruping, LM (2021)。下一代 IS 使用研究:委托给代理 IS 工件和从代理 IS 工件委托的理论框架。MIS Quarterly,45 (1), 315-341。
脑实质量的减少比每个年龄的预期是脑萎缩的标志。虽然这种情况最普遍,但目前在小儿年龄越来越多地观察到它。尽管全球脑萎缩的决定因素分散了;在局部和全球文献中,尚未引起他们在童年时期的因果关系中的优先影响。这项研究的目的是调查认为在坦桑尼亚北部常见的各种风险因素的影响和百分比贡献,这可能会导致年龄不到18岁的成长中的儿童的大脑体积过早减少。这项研究是基于跨部门医院的,重点介绍了使用神经成像工具,其中209名儿童从2013年至2019年进行了大脑CT扫描仪的检查。大脑发现通过四个线性放射学测量方法进行了审查,这些测量方法涉及沟宽度,埃文斯指数,侧心体宽度和对角线脑分数。记录了医疗记录,并接受了母亲的孩子的出生和病史采访。补充了其他测试,例如HIV血清学检查。结果表明,男性儿童大量大脑萎缩。不同百分比的风险因素
本研究旨在评估1970 - 2018年期间阿根廷全球化,可再生能源消耗,不可再生能源消耗以及经济增长对碳二氧化物排放水平的动态影响。本研究中考虑的计量经济学方法涉及在处理数据中结构性断裂问题的方法的应用。在主要发现中,Maki协整具有多个结构性休息,分析表明,二氧化碳排放,可再生和不可再生能源消耗,全球化和经济增长之间的长期关联。从自回旋分布的滞后模型分析中的弹性估计表明,可再生能源消耗和全球化减少了排放的证据,而在短期和长期内,发现不可再生能源消耗可以提高排放。此外,发现全球化和可再生能源消耗共同减少排放,而全球化和不可再生能源消耗仅在长期内共同增加了排放。此外,本研究还验证了环境Kuznets曲线假设。基于这些关键发现,建议采用几种至关重要的政策。©2021作者。由Elsevier Ltd.这是CC BY-NC-ND许可证(http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/)下的开放访问文章。
摘要 纳米比亚经济在过去 26 年中平均增长 4.3%,经历了缓慢增长阶段,随后略有加速增长。本研究报告确定了纳米比亚经济增长的决定因素。使用增长核算方法,经济增长归因于要素积累和生产力。实证结果表明,要素积累一直是经济增长的主要驱动力,全要素生产率增长在 2000 年至 2015 年期间收缩。一些可能解释全要素生产率增长趋势的因素包括经济结构转型步伐缓慢、政府支出水平高以及主要由非生产性支出驱动的债务、技能不足以及体制和监管障碍。
2022 年发表的研究表明:‐ 北领地偏远地区每 3 名原住民成年人中就有 1 名患有 2 型糖尿病 ‐ 过去 15 年中 2 型糖尿病的发病率大幅上升,并且还在继续上升 ‐ 北领地的发病年龄相对较小,30-59 岁人群中 2 型糖尿病的发病率较高,并且 ‐ 2014 年至 2021 年间,15-24 岁人群的糖尿病发病率增加了 97%。其中,在怀孕前被诊断出患有糖尿病的年轻女性数量显著增加。
我要感谢 İlter Ünlükaplan 教授的贡献和支持。 布尔萨乌鲁达大学,经济与行政科学学院,经济学系,布尔萨/土耳其,电子邮件:ethemakyildiz@uludag.edu.tr。
3 布斯坦等人。 (2013)、Corcoran 和 Evans (2010)、Scervini (2012)、Karabarbounis (2011)、Kerr (2014)、Shelton (2007)、Gründler 和 Köollner (2017)、Borge 和 Rattsø (2004)、Milanovic (2000)、Alesina 和 Rodrik (1994)、 Chernick (2005) 和 Schwabish (2008) 4 Moffitt 等人。 (1998)、Gouveia 和 Masia (1998)、Ramcharan (2010) 5 Rodrig`ıuez (1999)。 6 如 Krusell 和 Rios-Rull (1997)、Azzimonti (2011)、Corbae 等人所述。 (2009)、Bachmann 和 Bai(2013)、Pecoraro(2017)以及 Aiyagari 和 Peled(1995)。7 参见 Alesina 和 Ferrara(2005)、Alesina 和 Giuliano(2009)、Corneo 和 Gr¨uner(2002)以及 Lee 和 Roemer(2006)等。8 Roemer(1998)和 Roemer(2003)。9 参见 Karabarbounis(2011)、Campante(2011)、Bierbrauer 等人(2022)等。