r a t表示实际资产返回。z t =(1 - τt)w t n t是实际的劳动收入,其中w是实际的工资率,n t是劳动力供应,τt是税率。特质收入,E e t,遵循与I.I.D.的日志中的AR(1)过程正常创新。家庭可以使用三种类型的资产:国内政府债券(支付实际利率r t),外国债券(支付固定的实际利率r ∗)和国内股权(这支付了真正的税后税后股息D T)。具有完美的国际资本流动性,这产生了以下两个无肢体条件:
本文评估了有关人工智能新进展对宏观经济产生重大影响的说法。它从基于任务的人工智能影响模型开始,通过自动化和任务互补性进行研究。它确定,只要人工智能的微观经济影响是由任务层面的成本节约/生产力提高驱动的,其宏观经济后果将由 Hulten 定理的一个版本给出:GDP 和总生产力收益可以通过受影响的任务比例和平均任务级成本节约来估算。使用现有的对人工智能的影响和任务级生产力改进的估计,这些宏观经济影响似乎不小但并不大——10 年内全要素生产率的增长不超过 0.71%。论文随后指出,即使这些估计也可能被夸大,因为早期证据来自易于学习的任务,而未来的一些影响将来自难以学习的任务,其中有许多与环境相关的因素影响决策,并且没有客观的结果衡量标准来了解成功的表现。因此,预计未来 10 年的 TFP 增长甚至更加温和,预计将低于 0.55%。我还探讨了人工智能的工资和不平等效应。我从理论上表明,即使人工智能提高了低技能工人在某些任务中的生产率(而不为他们创造新任务),这也可能会增加而不是减少不平等。从实证研究来看,我发现人工智能的进步不太可能像以前的自动化技术那样增加不平等,因为它们的影响在各个人口群体中分布更均匀,但也没有证据表明人工智能会减少劳动收入不平等。预计人工智能还会扩大资本和劳动收入之间的差距。最后,人工智能创造的一些新任务可能具有负面社会价值(例如在线操纵算法的设计),我讨论了如何纳入可能具有负面社会价值的新任务的宏观经济影响。 JEL 分类:E24、J24、O30、O33。 关键词:人工智能、自动化、ChatGPT、不平等、生产力、技术采用、工资。
本文评估了有关人工智能新进展对宏观经济产生重大影响的说法。它从基于任务的人工智能影响模型开始,通过自动化和任务互补性进行研究。只要人工智能的微观经济影响是由任务层面的成本节约/生产率提高驱动的,其宏观经济后果将由 Hulten 定理的一个版本给出:GDP 和总生产率增长可以通过受影响的任务比例和平均任务级成本节约来估计。使用现有的对人工智能的影响和任务级生产率提高的估计,这些宏观经济影响似乎不小但并不大——10 年内全要素生产率 (TFP) 的增长不超过 0.66%。然后,本文指出,即使是这些估计也可能被夸大了,因为早期的证据来自易于学习的任务,而未来的一些影响将来自难以学习的任务,其中有许多与环境相关的因素影响决策,并且没有客观的结果衡量标准来了解成功的表现。因此,预计未来 10 年的 TFP 增长将更加温和,预计将低于 0.53%。我还探讨了人工智能的工资和不平等效应。我从理论上表明,即使人工智能提高了低技能工人在某些任务上的生产率(而不为他们创造新任务),这也可能会增加而不是减少不平等。从实证上看,我发现人工智能的进步不太可能像以前的自动化技术那样增加不平等,因为它们的影响在人口群体中分布得更均匀,但也没有证据表明人工智能会减少劳动收入不平等。相反,预计人工智能会扩大资本和劳动收入之间的差距。最后,人工智能创造的一些新任务可能具有负面的社会价值(例如设计用于在线操纵的算法),我讨论了如何纳入可能具有负面社会价值的新任务的宏观经济影响。JEL 分类:E24、J24、O30、O33。关键词:人工智能、自动化、ChatGPT、不平等、生产力、技术采用、工资。
本报告考察了缅因州高校对全州经济的贡献。经济贡献的定义是这些机构产生的直接收入及其学生和访客的支出;缅因州高校的就业和员工薪酬以及学生和访客支出所支持的就业和收入;与缅因州高等教育机构相关的工人支出(即诱导效应)和公司支出(即间接效应)的乘数效应(以及学生和访客支出所支持的工人和企业)。经济影响分析包括 38 所高等教育机构(例如私立学院、公立大学、社区学院),并使用了美国教育部(综合高等教育数据系统、国家教育统计中心)的数据、学生支出调查、过去的经济影响研究以及从缅因州高校网站收集的信息。乘数效应和一些直接影响(例如劳动收入)由缅因州投入产出模型 (IMPLAN) 估算。
堪萨斯州的医疗保健行业为该州的经济做出了巨大贡献。堪萨斯州的医疗保健员工人数约为 214,000 人(2023 年),占堪萨斯州所有工人的 10.7%。此外,堪萨斯州的医疗保健行业提供了 167 亿美元的直接工资,占该州总工资的 12.8%。医疗保健不仅创造了直接的就业机会和员工收入,还通过供应链联系和员工在家庭用品和服务上的支出为许多行业的其他业务提供支持。这些二次反馈被称为乘数效应,解释了直接就业和总就业和收入之间的差异(下表)。堪萨斯州医疗保健行业为堪萨斯州经济贡献了约 325,000 个就业岗位和近 230 亿美元的劳动收入,包括直接效应和乘数效应。当
人工智能在经济中的应用。人工智能的使用可能会影响经济中的总收入及其在企业、投资者和工人之间的分配。收入的增加本身最终会推高联邦收入。然而,最初,由于企业从收入中扣除了对技术的初始投资成本,收入可能会下降。此外,由于不同类别的收入按不同的税率征税,工人和企业之间收入分配方式的变化可能会改变联邦收入。特别是,根据对工人的需求如何随着人工智能的使用而变化,与劳动收入挂钩的税收可能会上升或下降。对于那些因企业采用新技术而永久失业或从事低薪工作的工人来说,收入和工资税可能会下降;然而,那些因企业采用新技术而永久失业或从事低薪工作的工人,收入和工资税可能会下降。
2020 年,阿根廷经济连续第三年萎缩,这次萎缩是由于新冠疫情危机的影响,该疫情严重打击了私人消费、投资和出口。预计到今年年底,国内生产总值将下降 10.5%,高于 2019 年 2.1% 的收缩幅度。在此背景下,基于官方汇率贬值幅度较小和一系列管制价格冻结,截至 10 月的累计通胀率同比下降至 43.5%,而去年的平均通胀率为 53.5%。2021 年,由于受疫情影响的行业逐步重新开放,预计经济将复苏 4.9%。预计这将提高劳动收入并促进私人消费,同时也会增加国际出口需求。这一估计取决于疫情的蔓延,而疫情的蔓延又在很大程度上取决于新冠疫苗的广泛普及。
2025 年至 2030 年的经济展望 根据国会预算办公室的预测,经济在 2025-2030 年的后半段将继续扩张。2025-2030 年期间,产出年均增长率为 2.1%,高于潜在产出的 1.8% 的年均增长率。失业率继续下降,到 2030 年底将达到 4.4%。2025-2030 年期间通胀保持稳定。例如,个人消费支出 (PCE) 价格通胀率平均为 1.9%,接近美联储 2% 的长期目标。预测期后半段的利率高于前半段:2025 年至 2030 年,联邦基金利率平均为 1.1%;3 个月期国库券利率为 1.0%;10 年期国库券利率为 2.6%。劳动收入占GDP的比例平均为58.1%,与历史平均水平相比较低,反映了疫情之前的趋势。
下表显示了众神花园公园在相关企业的宝贵投入和上述假设下产生的总体经济影响。第一个表格显示了与就业和相关就业收入、当地经济的净增加值以及活动产生的总产出相关的直接、间接和诱发影响总额。结果显示,2022 年众神花园公园直接支持了 2,946 个就业岗位。间接(企业对企业)就业为 569 个就业岗位,诱发(更广泛的社区)就业为 540 个就业岗位。总体而言,众神花园公园在 2022 年为区域经济贡献了 4,055 个就业岗位。相关的总就业相关收入为 1.58 亿美元。如果我们对总劳动收入进行简单的除法计算并除以就业人数,平均年薪为 38,947 美元。这种计算是一种很好的可靠性检查,因为对于与该景点相关的(大多数)酒店职位类型来说,工资在合理范围内。