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人工智能的宏观经济学
• 人工智能可以增加福利而不增加 GDP，因为更多的人自己解决问题。• 想象一下我们为消费者提供更好的问题解决技术——人工智能。• 假设这比消费者需要的帮助好得多• 那么人工智能通过解决大量问题大大增加了福利——但 GDP 正在下降
宏观经济学和气候变化
世界正在遭受气候变化越来越严重的身体后果：2022年洪水淹没了巴基斯坦的三分之一（Hong等人2023），印度的温度超过50°C（Mandal等人2025），以及2023年夏天，加拿大各地的野火笼罩着许多联合国城市的野火烟雾（Jain等人2024）。虽然没有个人事件仅归因于气候变化，但这些越来越常见和严重的极端与气候模型完全一致（美国国家科学，工程和医学学院，2016年）。部分受到此类事件的驱动，并促进了可再生能源，电池和电动汽车，公共，公司和对气候行动的政治支持的急剧下降，这在整个发达国家都在扩大，既可以脱碳，既可以将广泛的经济活动脱碳，又是为了适应越来越多的物理损害气候变化。这些趋势是巨大的，不可避免的：它们将需要数万美元的重定向资本流，它们将改变数十亿人群所面临的日常生活和经济机会。气候变化的规模和向脱碳经济的过渡提出了宏观经济学家的重要问题，并为他们提供了有意义地加强和改善社会对气候变化的回应的机会，无论是社会和负责气候政策和传统宏观经济政策的人们而言。宏观经济学家长期以来一直参与估计气候变化的经济成本和评估最佳气候政策。本文的部分很大，这两种流都与诺德豪斯（Nordhaus，1992）的开创性工作有关，他开发了首个整合气候和宏观经济学的正式模型 - 第一个综合评估模型或IAM- IAM-允许估算气候变化中的损害损害，称为碳或SCC的社会成本，并将对Carbon的社会成本取得了最佳的社交成本，并将其联系起来。尤其是在过去五年中加速，在气候变化和宏观经济学的交集中，工作量越来越大。
全局宏观Outlook
当然，我们的表现并不新鲜。与大多数其他主要经济体相比，美国已经从大流行引起的衰退中完全恢复了。US GDP不仅恢复了，而且超出了先前的趋势。以净向内移民激增的形式对劳动力市场产生了积极的供应冲击，这是扩张的重要贡献者，新来的工人抵消了本地出生的人口的灰色。虽然净迁移流量在2024年急剧减慢，并且似乎在2025年做得同样，但这里已经帮助劳动力市场找到了一个新的，更强的平衡。劳动力市场已经支持消费，美国消费者通过更高的通货膨胀和利率以及政治波动为前方提供了动力。这似乎将继续下去，消费者也是如此，整个经济也是如此。
宏观微电子股份有限公司
页次壹、开会程序..................................................... 1 贰、开会议程..................................................... 2 叁、选举事项..................................................... 3 肆、其他议案..................................................... 3 伍、临时动议..................................................... 3 陆、散会......................................................... 3 附件ㄧ、 董事(含独立董事)候选人名单............................... 4 二、 董事候选人兼任其他公司之职务明细表........................ 6 附录ㄧ、 公司章程................................................. 8 二、 股东会议事规则........................................... 14 三、 董事选任程序............................................. 22 四、 全体董事持股情形......................................... 25
宏观经济学和气候变化
气候变化及其后果是影响英国经济的最重要问题，并将对英国政府前进提出一个关键挑战。尤其是，到2050年到达净零的挑战将对宏观经济产生重大影响。在本评论中，我列出了有关气候变化的含义以及宏观经济净零的过渡所做的一些工作。当前结构化的经济活动涉及将化石燃料作为生产过程的一部分。但这将二氧化碳释放到大气中，并导致更高的温度。我将其作为给定的，仅仅指出，如果温度的升高和与之相关的天气模式的变化将在将来的某个时候停止（即使不逆转），那么我们必须转移到“净零”（甚至是“净负”）经济中，其中只能使用那些不会产生不产生温室气体的输入而产生的产出。该评论的结构如下。鉴于气候变化已经通过更高的温度和不同的天气模式可见，我首先考虑气候变化对宏观经济的直接影响，即“物理风险”。气候变化会通过更高的温度，更频繁的风暴，洪水和其他极端天气事件等影响宏观经济。更普遍地，极端天气事件的增加，等等，可能会导致宏观经济的波动性增加，我认为这可能对宏观经济政策意味着什么。3讨论了物理风险后，我考虑着研究“过渡风险”的工作，即过渡到净零的宏观经济影响。正如我之前所说，要停止气候变化，经济必须迁移到零净。1这将意味着旨在将经济转向净零和私营部门行动的明确政府政策，尤其是投资于绿色技术以使过渡的实现。我首先审查了三项政府政策的宏观经济影响：直接监管，碳税和“上限和贸易”政策。然后，我检查了过渡对自然利率的影响，r *。
人工智能的简单宏观经济学
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。
人工智能的简单宏观经济学
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。
人工智能的简单宏观经济学
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 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（而不是为他们创造新任务），这也可能会加剧而不是减少不平等。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加剧不平等，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。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），我会讨论如何纳入可能具有负面社会价值的新任务的宏观经济效应。