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World File Search System失业
国会承诺向受过教育的失业青年提供 8500 英镑
为了通过提供“金钱”福利来吸引选民，国大党周日公布了“Yuva Udaan Yojana”计划，该计划承诺，如果受过教育但失业的青年在首都执政，他们将获得为期一年的最高月度 8,500 卢比的津贴。此举旨在解决受过教育的青年日益严重的失业问题，这是一个重大声明，国大党可能是该国第一个将如此大量的财政支持作为其就业战略一部分的政党。人民院反对党领袖拉胡尔·甘地 (Rahul Gandhi) 周一也将首次在西兰普尔 (Seelampur) 为该党竞选，结束了有关国家和州领导层之间存在分歧的猜测。他将在“Jai Bhim-Jai Samvidhan”公开会议上发表讲话
国会承诺向受过教育的失业青年提供 8500 英镑
为了通过提供“金钱”福利来吸引选民，国大党周日公布了“Yuva Udaan Yojana”计划，该计划承诺，如果受过教育但失业的青年在首都执政，他们将获得为期一年的最高月度 8,500 卢比的津贴。此举旨在解决受过教育的青年日益严重的失业问题，这是一个重大声明，国大党可能是该国第一个将如此大量的财政支持作为其就业战略一部分的政党。人民院反对党领袖拉胡尔·甘地 (Rahul Gandhi) 周一也将首次在西兰普尔 (Seelampur) 为该党竞选，结束了有关国家和州领导层之间存在分歧的猜测。他将在“Jai Bhim-Jai Samvidhan”公开会议上发表讲话
国会承诺向受过教育的失业青年提供 8500 英镑
为了通过提供“金钱”福利来吸引选民，国大党周日公布了“Yuva Udaan Yojana”计划，该计划承诺，如果受过教育但失业的青年在首都执政，他们将获得为期一年的最高月度 8,500 卢比的津贴。此举旨在解决受过教育的青年日益严重的失业问题，这是一个重大声明，国大党可能是该国第一个将如此大量的财政支持作为其就业战略一部分的政党。人民院反对党领袖拉胡尔·甘地 (Rahul Gandhi) 周一也将首次在西兰普尔 (Seelampur) 为该党竞选，结束了有关国家和州领导层之间存在分歧的猜测。他将在“Jai Bhim-Jai Samvidhan”公开会议上发表讲话
国会承诺向受过教育的失业青年提供 8500 英镑
为了通过提供“金钱”福利来吸引选民，国大党周日公布了“Yuva Udaan Yojana”计划，该计划承诺，如果受过教育但失业的青年在首都执政，他们将获得为期一年的最高月度 8,500 卢比的津贴。此举旨在解决受过教育的青年日益严重的失业问题，这是一个重大声明，国大党可能是该国第一个将如此大量的财政支持作为其就业战略一部分的政党。人民院反对党领袖拉胡尔·甘地 (Rahul Gandhi) 周一也将首次在西兰普尔 (Seelampur) 为该党竞选，结束了有关国家和州领导层之间存在分歧的猜测。他将在“Jai Bhim-Jai Samvidhan”公开会议上发表讲话
国会承诺向受过教育的失业南方人提供 8,500 加元
为了通过提供“金钱”福利来吸引选民，国大党周日公布了“Yuva Udaan Yojana”计划，该计划承诺，如果受过教育但失业的青年在首都执政，他们将获得为期一年的最高月度 8,500 卢比的津贴。此举旨在解决受过教育的青年日益严重的失业问题，这是一个重大声明，国大党可能是该国第一个将如此大量的财政支持作为其就业战略一部分的政党。人民院反对党领袖拉胡尔·甘地 (Rahul Gandhi) 周一也将首次在西兰普尔 (Seelampur) 为该党竞选，结束了有关国家和州领导层之间存在分歧的猜测。他将在“Jai Bhim-Jai Samvidhan”公开会议上发表讲话
UCB-201-P，雇主手册，失业保险
UI计划是通过联邦和州雇主薪资税共同资助的。联邦失业税（FUTA）用于部分用来为每个州的失业保险计划的行政费用以及与扩展福利有关的某些联邦费用提供资金。根据《威斯康星州失业保险法》和所有其他州失业保险法的雇主工资税仅用于向失业工人支付福利。该计划仅通过雇主捐款（税）来资助。UI计划不是作为联邦社会保障体系，州工人薪酬计划或任何联邦或州福利计划的一部分运行的。威斯康星州UI法律要求每个涵盖的雇主根据工资税公式向失业储备金资金提供一个帐户。UI向前雇员支付的福利通常向雇主的储备基金帐户收取。谁管理UI程序？
人工智能与失业：新见解
人工智能与失业：新见解 摘要：本文使用一个理论模型研究了人工智能对高科技发达国家失业的影响，该模型也得到了实证支持。实证方法采用非线性方法，使用面板阈值和 GMM 系统估计。数据集涵盖 1998 年至 2016 年期间，包括 23 个国家。主要结果表明，人工智能对失业的影响呈非线性，人工智能的加速使用会降低失业率，但仅发生在低通胀水平下。在这种情况下，没有记录到“置换效应”和“替代效应”之间的“转换效应”。否则，人工智能对失业的贡献是中性的。 关键词：人工智能；失业；影响；高科技国家 JEL 代码：F22，O17，C23 1. 简介 近几十年来，鉴于人工智能对失业的影响存在争议，人工智能引起了社会科学的极大兴趣。Pentland 等人。 (2019，第 2 页) 指出，“未来的战略优势取决于利用人工智能（如机器学习、计算机视觉和自主系统）并将其与劳动力相结合以创建共生的人机团队的能力。” 这一概念的现代根源可以追溯到第一次世界大战时期，于 1956 年在达特茅斯学院的一次人工智能会议上首次提出。正如尼尔森 (1984，第 5 页) 所指出的那样，这一过程产生了“不同类别的机器——这些机器可以执行以前只能由人类完成的需要推理、判断和感知的任务。” 目前，人工智能不仅是自动化过程的延续；它还代表了这些过程的顶峰，对劳动力市场有着深远的影响。史蒂文森 (2019) 声称，人工智能的使用通过提高生产力来促进经济增长，从而提高未来收入水平。他还指出，只要人工智能产生的好处能够补偿因工资损失而受到负面影响的工人，这种积极影响就是有效的。所有涉及人工智能的流程都会在短期和长期内决定劳动力需求的强烈变化。在短期内，Frank 等人 (2019 年，第 6531 页) 强调“人工智能和自动化技术的快速发展有可能严重扰乱劳动力市场。”主要问题是不同工作需求的下降和专业地位的丧失比工资损失更重要 (Stevenson，2019 年)。否则，从长远来看，技术变革有望通过新创造的就业机会增强人类技能。事实上，人工智能创造了利用人类技能的新方式。因此，由于对人工智能产生的影响存在不同意见，人们主要担心的是人工智能对失业水平的贡献。
解决失业保险 - 立法分析师办公室
该州的失业保险（UI）融资系统被打破了。该州的UI计划应该是自给自足的，也就是说，系统应收取足够的资金来支付随着时间的推移而支付的福利。这意味着，在几年内，该系统将收集更多的必要条件，以便在大多数经济低迷中，有足够的钱来支付上涨的福利成本。该系统被打破了：税收征收通常没有支付福利成本。（州的财政问题与影响大流行期间临时联邦UI计划的广泛欺诈无关。）我们的办公室和政府都期望这些年度短缺在可预见的未来。根据我们的预测，未来五年的赤字平均每年约20亿美元。这种前景是前所未有的：尽管过去该州在经济增长期间未能建立强大的储备，但在其中一个时期之一中，它从未在持续的赤字中持续存在。
人工智能：IEEE-USA 董事会通过的教育渠道和劳动力协调以提高国家竞争力（2024 年 11 月）IEEE-USA 支持公私合作努力，以确保美国劳动力能够应对新兴技术对我们经济的挑战和影响。IEEE-USA 认为，政府、私营部门和非政府机构在最大限度地为新兴人工智能经济中的学生和工人提供机会方面发挥着至关重要的作用；并减轻广泛人工智能部署对个人造成的负面影响。我们认为全面的教育渠道——涵盖小学、中学、大专、技术和社区大学教育——是培养人工智能劳动力的基本基石，而人工智能劳动力对于人工智能驱动的经济成功至关重要。我们主张为现有工人提供技能提升机会，以满足人工智能增强型工作场所的新兴需求。我们认为，对生计受到人工智能系统负面影响的工人的支持至关重要。我们主张为失业工人提供安全网计划，帮助他们再培训并重新融入劳动力市场；满足需求的工作岗位；保持经济活力。为此，IEEE-USA 建议美国政府：
人工智能：IEEE-USA 董事会通过的教育渠道和劳动力协调以提高国家竞争力（2024 年 11 月）IEEE-USA 支持公私合作努力，以确保美国劳动力能够应对新兴技术对我们经济的挑战和影响。IEEE-USA 认为，政府、私营部门和非政府机构在最大限度地为新兴人工智能经济中的学生和工人提供机会方面发挥着至关重要的作用；并减轻广泛人工智能部署对个人造成的负面影响。我们认为全面的教育渠道——涵盖小学、中学、大专、技术和社区大学教育——是培养人工智能劳动力的基本基石，而人工智能劳动力对于人工智能驱动的经济成功至关重要。我们主张为现有工人提供技能提升机会，以满足人工智能增强型工作场所的新兴需求。我们认为，对生计受到人工智能系统负面影响的工人的支持至关重要。我们主张为失业工人提供安全网计划，帮助他们再培训并重新融入劳动力市场；满足需求的工作岗位；保持经济活力。为此，IEEE-USA 建议美国政府：
培训时间，机器人和技术失业
近几十年来，美国的职业结构发生了很大变化，高技能的职业相对于中低技能的角色增加了其就业份额。尽管大部分文献都研究了这些长期模式，但对职业组成的短期动力学的关注较少。在本文中，我们记录了对高技能劳动力的需求飙升，但获得这些职业所需的培训要求也增加了。相比之下，对低技能和中产阶级职业的培训要求保持相对恒定。使用职业信息网络（O*NET）和人口普查数据，我们计算出，由于高技能职业的增长，从2006年的6.29岁增加到2019年的6.29岁到2019年的7.04年。这样的变化可以通过影响长期职业结构，并通过使流离失所者的短期职业流动性通过使他们过渡到扩大高技能的职业的长期来增加失业率。职业转换的障碍在很大程度上被某些职业流离失所的时期中更加相关。最近的技术进步表明，可以迅速采用制度（AI）和机器人技术，从而重塑了发达经济体中劳动力的职业结构。1个机器人已经可以在人工干预的情况下可能在各种职业中执行各种任务，包括焊接，绘画和包装。机器人便宜2因此，虽然劳动力替代技术被迅速而广泛地采用，但职业流动性的障碍会增加。在本文中，我们研究了这两个因素之间的相互作用如何导致技术失业的出现。在（i）技术的到来可以使某些职业中的工人取代以及（ii）培训障碍阻碍职业流动性的环境中，我们建立和校准了动态的多占用增长模型。我们将职业建模为构成一组任务的生产单位。具有类似的精神，与不断增长的有关基于任务的技术变革的文献相似，我们假设当前的技术允许广泛定义的资本（即机器人）执行现有任务的子集，并且在这些任务中，劳动力和资本是完美的替代品。