XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System劳动生产率
发达经济体的生产率放缓
本文回顾了近几十年来发达经济体的生产力发展。我们主要关注 2000 年代中期欧洲大国和美国劳动生产率放缓的事实和解释。全要素生产率增长放缓是经济放缓的直接原因。这一结论经得起测量挑战，包括无形资产的作用、生产力水平排名和数据修订。我们对比了停滞生产力前沿的两个主要叙述：全球金融危机的冲击；以及生产力趋势的普遍放缓。从经验上区分这两者很难，但美国经济放缓发生在衰退之前，这表明共同趋势解释发挥了重要作用。我们还讨论了自 Covid-19 大流行开始以来生产力增长的异常模式。虽然还为时过早，但迄今为止几乎没有证据表明大规模的大流行冲击改变了大流行前缓慢的生产力增长轨迹。
欧洲资本市场论坛 16:20-16:35
众所周知，最近欧洲的经济辩论被马里奥·德拉吉的报告主导。他的报告给欧洲敲响了警钟。如果欧洲不能停止落后于美国的进程，特别是在危险地扩大的生产率差距方面，它将真正成为旧大陆。马里奥·德拉吉的报告描述了过去二三十年欧洲经济的缓慢衰退，主要是指欧元区，而不是波兰和我们地区的其他国家。波兰在过去二十年里经历了前所未有的经济增长。它的成功主要取决于卓越的生产率增长。例如，从2010年到2019年，波兰的劳动生产率增长速度是经合组织国家平均水平的三倍1。在过去二十年里，出口在波兰GDP中的份额几乎翻了一番2。
2023 年 10 月 7 日战争前夕的以色列经济
从新冠疫情中恢复的势头持续到了 2022 年。就业率很高，GDP 相对于 2021 年实际增长了 6.5%，人均 GDP 增长了 4.4%。快速增长增加了政府的收入，使其在年底实现了 0.5% 的 GDP 预算盈余。2023 年伊始，政治动荡给以色列经济带来了高度不确定性，进而导致谢克尔相对于世界其他主要货币贬值等。尽管如此，正如本章将要展示的那样，在十月七日战争爆发前夕，经济仍处于长期增长轨道。根本问题也没有改变：尽管有所改善，但以色列的劳动生产率相对于其他高收入国家仍然较低，以色列的国家基础设施远远落后，生活成本仍然很高。与往年一样，本章讨论了这些问题。
阻碍人工智能应用的因素有哪些？
人工智能 (AI) 被视为未来经济发展的关键驱动力。研究表明，已申请 AI 专利的公司的劳动生产率提高了 3% 至 4% 1 。因此，到 2030 年，广泛采用 AI 可以推动欧洲经济活动增长近 20% (Bughin 等人，2019 年)。为了在宏观经济层面实现这些收益，需要在公司层面采用和整合 AI 技术。然而，欧洲的 AI 采用落后于世界其他地区。为了加速欧洲公司采用 AI，政策制定者需要了解阻碍公司采用 AI 的障碍。需要深入了解公司技术采用决策，以指导政策并确保人工智能技术使工人受益——通过使技术在日常工作中值得信赖、易于使用和有价值（Hoffmann 和 Nurski，2021 年）。
为何教育对经济很重要？
为什么教育对经济很重要？教育经济学教育是发展和可持续增长的关键。人力资本与经济增长呈正相关，因为投资往往会提高生产力。教育劳动力的过程是一种投资，但投资的是人力资本，而不是设备等资本投资。劳动经济学领域的许多研究都试图衡量工人教育与其生产力之间的关系，即教育的私人回报，其结果非常积极。所有此类研究的前身是雅各布·明瑟于 1974 年开发的方程，称为明瑟方程。该方程将工人的收入（被视为衡量其生产力的一种方式）与其受教育年限和工作经验联系起来。必须谨慎对待此类研究，因为它们有许多基本假设。除了教育对工人生产力的直接影响之外，许多经济学家还指出，教育对增长具有重要的外部影响，其作用大于私人回报。例如，保罗·罗默 (Paul Romer) 认为，拥有许多高技能工人的社会会产生更多的想法，从而实现更快的增长。在最近的一项研究中，Aghion 等人提出了一个理论模型和一些实证证据，表明较发达的经济体受益于受过大学教育的工人，因为这可以促进技术创新，提高物质资本和劳动力的生产率。经合组织秘书处对经济增长原因的分析表明，从 1994 年到 2004 年，劳动生产率的提高至少占大多数经合组织国家人均 GDP 增长的一半。塞浦路斯的案例政府的作用对于扩大一个国家人口的技能和教育水平至关重要。近年来，塞浦路斯政府在教育方面的支出占 GDP 的比例在欧盟中名列前茅（2019 年为 5.8%）。然而，这并没有反映在该国的劳动生产率中，因为塞浦路斯在欧盟国家的劳动生产率指数表中排名很低。塞浦路斯与其他政府教育支出占 GDP 比例相似的国家（例如丹麦（6.3%））在生产力方面存在显著差距。这凸显了教育系统的低效率。G. Panteli 先生和 E. Mallis 先生在 2015 年对塞浦路斯两所公立大学的政府支出进行了研究，结果表明，政府在这些大学每名学生的支出过高（尤其是塞浦路斯理工大学）。这主要是因为相对于大学学生人数，学术和行政人员的工资很高。根据这项研究，解决这一问题而不牺牲教学质量的一个可能措施是，通过提供更多英语授课的本科和研究生课程来增加国际学生的录取率。国际学生支付的学费将增加收入，这些收入可用于研究或额外的资本资产。此外，应遵循更多的国际标准，例如根据 GMAT 成绩和 A-level 成绩录取学生。这将进一步提高塞浦路斯大学在世界大学排名中的地位和声誉，从而使塞浦路斯成为长期更理想的留学目的地。教育体系中多样性和包容性的重要性各国需要在效率和公平的基础上提高质量、追求卓越和扩大机会。这意味着要确保弱势青年入学并取得成功。多元化
数字化商业模式中数据的价值
本文将数据和数据投资置于一个易于测量和政策分析的框架中，旨在加深我们对现代经济的理解。数据被概念化为一种无形资产：一种可存储、非竞争性（但可排除）的要素投入，现有宏观经济和金融统计数据仅部分捕捉到这一投入。我们为六个主要欧洲国家（法国、德国、意大利、西班牙和英国）提供了旨在涵盖数据和数据智能的数据投资实验估计，我们发现 2010-2018 年市场部门总增加值的平均值为 5% 至 6.5%（Corrado 等人，2022 年）。我们还开发了一个模拟练习来测试数据资本的潜在增长贡献，我们发现即使数据资本的有限传播也可以使劳动生产率增长每年提高 ½ 个百分点，但结果高度依赖于受政策设置影响的因素。
未来一线人才计划
数字控制室从根本上将操作员的工作从重复的手动工作中转移出来。新方法集成了自动化，重新设计了车间工艺流程，采用了无接触式 WIP 控制，并将 IIoT 信号和警报整合到指挥中心。该计划提高了 OEE 并减少了流程中断，将劳动生产率提高了 21%；同样，它将设备故障诊断时间从 2 小时缩短到 10 秒，准确率超过 90%。支持 ML/AI 的预测性维护为操作员和技术人员提供了规范解决方案，从而缩短了响应时间。指挥中心为实现 91% 的参与度得分做出了贡献。该系统为操作员和技术人员提供了一条向上的职业道路——46% 的工作角色已被重新定义，37% 的工作角色向上移动以涉及更高的技能水平。
就业影响——建模方法和初步结果
本研究中使用的模型基于 Mayfield 等人 (2021) 开发的脱碳就业和能源系统 (DEERS) 模型。该框架适用于澳大利亚，可以估算净零排放澳大利亚项目中模拟的脱碳情景对劳动力的影响，直至 2060 年。它模拟了以下生命周期阶段过渡中模拟的所有能源系统技术和资源对劳动力的影响。它还模拟了各州国内和出口部门的职业、教育和技能要求对就业的影响。该模型还将劳动生产率作为一个随时间变化的因素纳入其中，以考虑随着我们脱碳，新兴技术将经历的改进。DEERS 模型旨在产生必要的输出，为基础设施和劳动力规划和政策制定提供信息，以支持能源部门在长期内向净零排放过渡 (Mayfield 等人，2021)。
工业机器人对欧盟经济的影响
新技术如何影响我们的日常生活？他们会改变我们的日常工作吗？他们的社会经济影响将是什么？这些问题已经存在了几个世纪，并且仍然高度局部：数字化转型在欧盟的工作世界中发生了重大变化（GonzálezVázquez等人。2019）。有些工作有丢失机器的风险。正在改变其他人，并创建了新的。本简介总结了有关技术进步对欧盟经济影响的新证据，重点是工业机器人，工业机器人是欧盟行业广泛使用的一种技术。本摘要是先前摘要的后续措施，该摘要综合了第一个JRC证据，证明了工业机器人对就业的影响。在这里，我们旨在通过有关同一主题的新数据来补充这些发现，但是我们还通过对欧盟经济的影响进行了更全面的概述，通过对其在工作两极分化和劳动生产率方面的影响进行一些启示。
当地预测的冲动回应的证据
我们发现，平均而言，该国年平均温度的一级摄氏升高的短期边际影响会使总产出增长降低0.37个百分点（PPT）。即使在引入其他模型规格后，此结果也是强大且一致的。当我们控制厄尔尼诺南部振荡（ENSO）事件的发作时，产出增长的下降在0.47 ppt时较大，相对于控制洪水和风暴发生后，产出增长的0.30 PPT下降。在作物产量上，我们发现温度冲击对帕莱和玉米有负面影响，但对芒果产量的积极影响。在部门产出上，制造业和服务部门受到平均温度升高的负面影响，在制造业中，下降的幅度在1.8 ppt-vis中相对于服务部门的0.7 ppt下降。但是，我们发现温度冲击不会显着影响暴露于建筑，运输和制造等热暴露行业的劳动生产率。