2020 年 5 月 30 日,在阿波罗任务 (1) 完成 50 多年后,猎鹰 9 号火箭发射了新的太空舱——载人龙飞船。此次任务由 SpaceX 负责,SpaceX 是一家由埃隆·马斯克于 2002 年创立的私人公司。相反,从水星号(1961 年)到航天飞机(1981 年至 2011 年)的所有太空任务都是由美国政府的大型项目执行的,这些项目主要由 NASA 牵头,因为高昂的成本和风险使得私人参与者通常无法进入该领域。因此,运行阿波罗计划所需的大量高科技创新主要由太空领域的需求驱动:世界上最大的火箭、世界上最小、最快的计算机、世界上第一个高速数据网络、太空服和太空食品 (2)。阿波罗计划的大部分技术都必须从头开始发明,经通胀调整后估计成本约为 1520 亿美元 (3)。从物理学到化学、材料科学和工程学,对太空的追求产生了革命性的技术,这些技术已转化为工业领域。如今,随着航天器开发成本的下降以及遥感和数据分析能力的提高,私营太空公司开展了更多的太空探索和投资活动。自 2008 年首次成功发射(SpaceX 的猎鹰 1 号)以来,私营部门已通过其他里程碑式任务进入太空行业,例如杰夫·贝佐斯资助的蓝色起源(2016 年)和 SpaceX 的猎鹰 9 号(2017 年)。总体而言,商业太空是一个庞大且快速增长的市场,未来十年将价值数万亿美元 (3)。太空活动的最新发展表明,私人和公共参与者的互动方式随着时间的推移发生了重大变化。已经从集中的公共太空行业转变为分散的、竞争性的、公平的行业,私人参与者承担的风险比以前更大 (4)。最近的合作采取公私伙伴关系的形式,公共和私人参与者共担风险和回报。过去二十年,我们目睹了太空活动的复兴,这为可能产生巨大经济溢出效应的重大技术发展打开了大门 (5)。这些溢出效应可能对全球经济产生额外刺激,(6) 值得深思熟虑地讨论。最终,这个太空活动的新时代可能会让人类在未来定居太空,增强地球生命的可持续性。量化太空活动对地球经济溢出效应的研究仍然缺乏。为了解决现有的差距,我们提出了一个双部门实际商业周期增长模型,该模型以航天工业对新技术的溢出效应为特征。该模型使用贝叶斯方法对美国数据进行估算,我们包括了航天工业的部门数据。我们的主要发现是,太空活动对经济产生了积极的溢出效应,但随着时间的推移,溢出效应的强度不同。这些溢出效应在 20 世纪 60 年代末至 80 年代初达到最高值,在 21 世纪达到最低值。我们考虑进行一项模拟练习,在高溢出和低溢出情景下,太空生产量增加相同的数量。我们发现,当与高太空部门溢出相关时,对产出的传导效应会增加一倍以上。
AMECO 数据库中可用的最近两年(春季预测)或三年(秋季预测)是预测值。历史数据通常基于根据最新国民账户和国际收支标准提供的官方统计数据,即欧洲账户体系(ESA 2010)和欧洲经济区国家的 BPM6 以及美国和大多数其他 OECD 国家的 SNA 2008。超出根据最新会计准则可从官方来源获得的时间范围的长 AMECO 时间序列是通过机械规则生成的(通常通过将以前会计准则(ESA95 和 ESA 79)下数据年份的年增长率应用于当前会计准则下相应变量的最早可用水平数据点)。
1这是在2023年1月18日在巴巴多斯2预测的加勒比海发展银行的年度新闻发布会上宣布的,该预测基于截至2023年8月的实际产品,剩下的几个月在剩下的几个月中,先前的预测主要由线性回归产生,根据调整后的增长的平均值调整了基于实际增长的平均值。
– 6 月 19 日 – 截至 9 月 8 日,这是此项工作的截止日期。具体而言,新信息包括 2023 年第二季度的季度国民账户 (QNA) 预估(其中也包括对前几个季度数据的重大修订)、2023 年第一季度的机构部门季度非金融账户以及自 6 月预测截止日期以来曝光的高频信息。这些预测还考虑了截至 9 月 8 日在技术假设中观察到的变化,这些假设是预测不同宏观经济总量的起点(见表 2)。例外是关于出口市场发展的假设,这些假设取自 9 月份欧洲中央银行 (ECB) 工作人员对欧元区的宏观经济预测,截止日期为 8 月 22 日。与此同时,国家统计局 (INE) 于 9 月 18 日(这些预测发布的前一天)发布了年度国民账户 (ANA) 系列的修订版。由于在截止日期之前无法获得这些信息,因此这些信息未包含在预测中。尽管如此,在当前的预测工作中不可能始终如一地使用这些数据,因为西班牙银行在编制预测时使用的方法程序是基于季度系列的,而与新的年度数据一致的季度系列要到 9 月 22 日才能获得。无论如何,文中提到的 2022 年 GDP 增长率 5.8% 对应于修订后的 ANA 数字,而不是之前系列中报告的 5.5%。
2020-21 年,印度经济受到了前所未有的卫生危机的负面影响,传染性极强的新冠病毒 (Covid-19) 在全国蔓延。为应对疫情,政府采取了多项积极的预防和缓解措施,包括逐步收紧国际旅行、向公众发布警告、建立隔离设施、追踪感染病毒的人员接触者以及采取各种保持社交距离的措施。根据 2005 年《灾害管理法》,印度政府自 2020 年 3 月 25 日起在全国范围内实施为期 21 天的严格封锁,随后延长和放宽封锁,以遏制 Covid-19 的蔓延,同时加强该国的卫生基础设施。为遏制 Covid-10 疫情在印度蔓延而实施的封锁措施普遍影响了就业、商业、贸易、制造业和服务业活动。预计2020-21年实际国内生产总值 (GDP) 增长将收缩7.7%,而2019-20年则增长了4.2%。不过,由于政府采取的改革措施,GDP 增长预计将在2021-22年强劲反弹。印度政府在“自力更生印度”计划下宣布了一项价值200亿卢比的特别经济综合计划,相当于印度 GDP 的10%,以抗击印度的新冠疫情。该计划宣布了几项结构性改革,其中包括放松农业部门管制、改变中小微型企业的定义、新的国有企业政策、煤炭开采商业化、提高国防和航天领域的外商直接投资限额、发展工业用地/土地银行和工业信息系统、生产挂钩激励计划、改革社会基础设施可行性缺口融资计划、新的电价政策和激励各邦进行行业改革。除此之外,还采取了各种措施来刺激消费,其中包括以现金支付代替休假旅行优惠 (LTC) 计划、向中央政府雇员提供 10,000 卢比(无息)的一次性节日特别预付款。其他措施包括向各邦提供 50 年期无息贷款、为中央政府增加资本支出预算、启动紧急信贷额度担保计划 (ECLGS) 2.0、通过为十大冠军行业提供与生产挂钩的激励措施为制造业提供 14.6 亿卢比的提振、为 PMAwaas Yojana (PMAY) – 城市额外支出 18,000 亿卢比、向国家投资和基础设施基金 (NIIF) 债务平台注入股权、促进住宅房地产需求、为开发商和购房者减免所得税、促进项目出口、启动资本和工业刺激计划以支持经济增长。经济增长
为了减少19日共同的传播,政府施加了强制性的在家命令,导致工作分离率(JSR)和失业率急剧上升。COVID-19大流行,以及强制性的全职订单,在劳动力市场中产生了不确定性的不确定性水平。在本文中,我们研究了货币政策在限制与19日大流行有关的劳动力市场不确定性造成的经济损害的重要作用。我们将劳动力市场的不确定性建模为时变的JSR的二阶冲击。我们的理论模型是由经验证据指导的,这些证据发现JSR中的不确定性与宏观经济变量之间确实存在联系。我们表明,JSR不确定性增强的经济影响至关重要取决于货币当局通过的泰勒规则类型。我们的研究发现,在没有利率平滑的情况下,JSR不确定性冲击后更严重的衰退。
本文在气候政策不确定的经济中调查了部门重新分配。为此,它开发了一个具有两个领域的动态通用平衡模型 - 一个污染的一个和一个不污染的领域,以及气候外部性和内源性公司的进入。气候政策不确定性源于政府在下一个时期内征收碳税的可能性。我表明,与没有气候政策不确定性的情况相比,实施碳税收的可能性促使企业家在促进进入非污染部门的同时减少污染公司进入的投资。通过一般的平衡效应,这些部门重新分配恶化了福利,导致经济活动下降并增加了CO 2排放。i通过支持这些结果的VAR模型提供了其他经验证据。总的来说,本文指出了气候政策不确定性的经济和环境成本。
预测,前提是这些措施将全部撤销。根据这些预测截止日期时可用的信息,从 2024 年第二季度起,天然气增值税将再次按 21% 征收。就电力而言,2024 年增值税税率将恢复到 21%,适用于参考月份前一个月的平均批发市场价格等于或低于 45 欧元/兆瓦时的任何月份,根据最新发展和期货市场价格,这一要求将在 2024 年的四个月内实现。与此同时,在 2024 年第一季度,电力消费税已从 0.5% 上涨至 2.5%,并将在第二季度上涨至 3.8%,从第三季度开始上涨至 5.1%(即相当于完全撤销该措施)。参见皇家法令 - 2023 年 12 月 27 日第 8/2023 号法律。
假定能源商品的价格在三年的预测期内基本保持稳定,远低于2022年的水平;与7月更新相比,只有石油价格预计会显示出更高的上升趋势(表11)。我们的情况也因今年全球贸易的大大放缓而导致了2024年和2025年的上升。符合市场参与者的期望,假定短期名义利率在今年进一步上升,明年稳定并在2025年下降,而长期利率则在三年期的大部分时间内都上升。更严格的货币政策可能会转化为更高的资金成本和更严格的信贷条件,这是由银行和企业进行的最新调查表示的(请参阅自货币政策正常化以来的信贷供应和需求框中,请参见框架)。最后,该方案考虑了提交给议会的预算差异授权请求以及2023年经济和金融文件(NADEF)的更新以及下一代欧盟计划下使用欧洲资金的影响,该计划是基于NRRP上当前可用的信息。
该报告在中央银行和金融监管机构的建模者中有三个关键要点:1。对气候变化进行建模对于了解即将到来的物理损害和量身定制的过渡政策固有的经济破坏至关重要。本手册中审查的所有文章都涉及与这些主题有关的问题,并包括宏观经济相关的机制和数量。尽管气候过渡的杠杆符合中央银行的要求,但如果气候变化的影响在宏观经济水平上相关,则中央银行将需要理解并将其效果与宏观经济建模相结合。2。建模气候变化很困难。型号有所改善,但没有银色子弹。中央银行应面对这些挑战,而不是作为一个单一项目,而是作为研究议程,该研究议程逐渐将不同的模型纳入了更广泛的分析工具包。然后,可以使用此类工具包为不同的,相互关联的问题提供更强大的答案,即即将到来的气候变化将对经济决策者构成。