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本文记录了生产网络在求职和匹配过程中起着至关重要的作用。我们使用与多米尼加共和国的公司宇宙相匹配的雇主与雇主数据的数据记录了有关工人流动性的事实:1)工人在买家和供应商之间移动几乎两倍,在标准劳动力市场特征中,工人在供应商之间的预测几乎增加了两倍,而在标准劳动力市场特征中,比供应商在2)越来越多的收益量增加了,2)越来越多的收益企业,2)越来越多的收益企业,2)越来越多的收益企业,2)越来越多的收益企业,2)越来越多的繁殖力。当他们的企业从买家或供应商那里雇用时,4)供应链雇用后的公司到公司的贸易增加,以及5)购买者或供应商雇用的公司与企业增长更强劲有关。调查证据指出,供应链的人力资本,并更好地了解工作申请人是供应链中雇用的主要原因。这些结果揭示了一个新的渠道,通过哪些因素影响供应链的因素,例如国际外包或签约摩擦,影响劳动力市场。
这份《加州 100 政策和未来情景报告》是加州 100 研究工作流的一部分,与全州 20 家研究机构合作完成。加州 100 赞助了数据驱动和面向未来的研究,重点是了解今天和规划明天。这项研究以加州 100 的 15 个核心政策领域为基础,通过考虑加州如何发展到今天,以及探索加州在未来 100 年可能成为什么样子的情景和政策替代方案,为该计划的后续工作奠定了基础。
根据各种研究,当每日旅行的每日距离在40公里至60公里之间,与ICE的TCO均衡相等,这是采用EV的关键瓶颈之一。2023年出售的电动汽车中约有65%是SUV(价格较高)。Tata Motor的Tiago/Tigor型号相对较低,仅占销售额的20%。中国EV增长的一部分是归因于低成本EV模型的可用性。鉴于印度的人口统计数据,低成本电动汽车模型的可用性在增加印度的电动汽车采用方面可能有很大帮助。
∗ 通讯作者。联系人和附属机构:Guido Neidhöfer,ZEW Mannheim(guido.neidhoefer@zew.de)。 Matías Ciaschi,拉普拉塔国立大学 CEDLAS-IIE-FCE 和 CONICET(mciaschi@cedlas.org)。 Leonardo Gasparini,拉普拉塔国立大学 CEDLAS-IIE-FCE 和 CONICET(leonardo@depeco.econo.unlp.edu.ar)。 Joaquín Serrano,加州大学洛杉矶分校和拉普拉塔国立大学 CEDLAS-IIE-FCE(jserrano@cedlas.org)。我们衷心感谢 Krisztina Kis-Katos、Bhash Mazumder、Sarah McNamara、Friedhelm Pfeiffer、Jan Stuhler 和 Mariano Tommasi 的富有成效的讨论和有趣的评论。我们还感谢几次(虚拟和非虚拟)研讨会和会议的参与者的发言。 Guido Neidhöfer 非常感谢巴登-符腾堡州为 SEEK 项目提供的资助。任何剩余的错误都是我们自己的。
注意:该数字由父母的收入五分之一组织。绿色所示的数据描绘了成年人成年五分之一的成年子女。虽然有些成年子女与父母保持在同一五分之五,但另一些孩子则转移到更高或更低的五分之一。五进制可能由于四舍五入而不总计100。
2020年与众不同。全球大流行,经济衰退和社会动荡使我们的国家和我们的城市谦卑,揭露了我们社会和经济表面以下的许多脆弱性。但是,这些事件也使许多人的眼睛睁开了种族平等的真正含义,以及增加相同的机会途径的需求。这个挑战已经存在数十年了,但是2020年将其引起了人们的重点,并为未来的工作增添了急需的紧迫感。这项工作是我亚特兰大愿景的核心,也是亚特兰大的一个驱动力:经济流动性,恢复和弹性计划。实际上,该报告的许多基本目标和目标已经在过去的几年中塑造出来,包括最近,将亚特兰大的Worksource Atlanta与Atlanta Invest合并,可以更好地结合通过好工作来帮助亚特兰大建立代际财富的努力。
大多数稳定就业的成年人在黄金工作年龄(25 至 64 岁)随着工作技能和经验的积累,收入和收入流动性会绝对上升,但每年的变化并不大。因此,为了观察到显著的收入增长,研究人员必须研究更长的时间段。在截至 2004 年的 10 年期间,45% 的家庭收入增长了至少 25%(Rose & Winship,2009 年)。然而,在任何一年中,大多数工人的收入变化都很小(Guvenen、Karahan、Ozkan & Song,2015 年)。例如,2009 年至 2012 年美国经济增长并未转化为大多数美国家庭收入的大幅增长。不到四分之一的家庭在此期间收入增加了 25% 或更多(Hisnanick、Giefer & Williams,2017 年)。
图 1:上图)28 个实证 copula 中相对流动性测度的比较(ρ 是每两个相对流动性测度之间的皮尔逊相关系数。所有情况下,相关值的标准误差均低于 0.01。);下图)copula 变化对美国绝对代际流动性的影响。绝对流动性是使用 Chetty 等人(2017 年)中使用的边际分布和丹麦、芬兰、德国、挪威、瑞典、英国和美国的 28 个实证 copula 估计的。灰色阴影区域是各种绝对流动性估计值所覆盖的区域。灰色曲线是每年所有 28 个估计值的算术平均值。黑色圆圈是 Chetty 等人(2017 年)报告的估计值。
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