尽管主流共识认为金融体系发展对宏观经济稳定有积极影响,但近年来,尤其是在 2007-2009 年全球金融危机之后,这种联系受到了越来越多的关注。本研究考察了卢旺达的这一问题,旨在为制定适当的政策来维持宏观经济稳定和促进金融体系发展做出贡献。虽然文献中关于金融体系发展对宏观经济稳定影响的证据褒贬不一,但本研究的结果在很大程度上支持了金融体系发展有助于卢旺达宏观经济稳定的观点。局部预测方法的结果通常表明,金融体系发展有助于宏观经济稳定,特别是通过投资促进了实际 GDP 增长,而对消费的影响几乎为零。
• 经济增长与环境之间有何关系? • 近期经济与环境趋势如何? • 经济增长会遭遇生态极限吗? • 经济发展如何才能实现环境可持续? 2.1 经济增长概述 在十八、十九世纪工业革命之前,人类人口增长缓慢,物质生活水平变化不大。虽然数据有限,但历史记录表明,在工业革命之前的 2000 年里,世界人口从大约 2 亿缓慢增长到 10 亿。在此期间,平均收入变化更小,从大约每人每年 500 美元下降到仅 700 美元左右。1 换句话说,工业革命之前经济增长基本上不存在。
∗作者感谢在2014年在Ascona举行的SURED会议,2014年在图卢兹举行的EEA-ESEM和2014年在西雅图的公共经济理论的参与者;巴黎大学奥斯特尔大学的研讨会2014年和美国国家环境研究研究所2018; Toyo University的2019年宏观综合研讨会;和国际公共财政研究所2020(实际上)。这项工作得到了Asahi Glass Foundation,JSPS Kakenhi Grant(JP15H05728,JP20H01477,JP20H05631)和社会和经济研究所的联合使用/研究中心(ISER),OSERSA,OSERSA的联合使用/研究中心的计划。电子邮件地址:ikefuji.masako.gn@u.tsukuba.ac.jp(ikefuji),ono@iser.osaka-u.osaka-u.ac.ac.jp(ono)。对应的auth:masako ikefuji。人文与社会科学学院,杜斯库巴大学,托努迪1-1-1,伊巴拉基,日本305-8571;大阪大学的伊萨(Iser),6-1 Mihogaoka,Ibaraki,大阪567-0047,日本
本文开发了一个模型,以研究供应链的宏观经济含义,并使用三种关键要素:(i)定制的供应商客户链路的确定级别网络,从而产生关系特定于关系的生产率提高; (ii)讨价还价,讨价还价; (iii)广泛的调整范围,因此,企业可以决定与供应商或客户结为或切断。我们建立了平衡的存在和独特性,提供了表征结果,并提供了许多比较静态,这些静态表明供应链和汇总生产率如何响应冲击。我们还表明,平衡是不具体的,并且表现出固有的脆弱性:即使有效的分配始终在相同的冲击中连续连续,小冲击可能导致输出不连续的变化。我们最终绘制了这种新形式的脆弱性的几种宏观含义。
民众对国家的信任度较低。这导致逃税和避税现象严重、公共收入低和预算状况不佳。尽管希腊经济的宏观经济稳定性有了显著改善,但仍远远落后于欧盟其他国家。尽管在危机年代进行了重大改革,但产品和劳动力市场要达到其他成员国的水平还有很长的路要走。由于银行业存在严重障碍,即不良贷款水平在欧盟中最高,金融体系非常薄弱。这一障碍削弱了银行业为实体经济提供融资的能力。值得注意的是,根据世界经济论坛的年度调查,危机前在希腊开展业务的最大问题因素是政府官僚机构效率低下。危机后,融资渠道成为开展业务的最大问题因素,而政府官僚机构的效率并没有太大提高。
我们使用美国经济的半结构模型估算了自然利率(R ∗),该模型共同表征了关键宏观分解变量的趋势和周期性因素,例如产出,失业率,流通状况以及短期和长期利率。我们指定了一项货币政策规则和一个方程,该方程是特征10年的国库收益率,以利用这两种利率提供的信息来推断R ∗。但是,由于有效的下限,跨越大萧条及其后果的样本及其后果带来了挑战。我们设计了一种贝叶斯估计技术,该技术结合了tobit的规格来解决检查问题。我们使用伪样品外的预测练习和贝叶斯因素比较和验证我们的模型规范。我们的结果表明,在大衰退周围,R ∗的平滑值急剧下降,最终跌至零以下,此后一直保持负面。我们的结果还表明,避免审查的估计值比其他方式更高。
1 Krystal Hu,ChatGPT 创下用户群增长最快纪录 - 分析师报告,路透社 (2023 年 2 月 2 日),https://www.reuters.com/technology/chatgpt-sets-record-fastest-growing-user-base-analyst-note-2023-02-01/。2 请参阅 Nick Routley,什么是生成式 AI?AI 解释,世界经济论坛 (2023 年 2 月 6 日),https://www.weforum.org/agenda/2023/02/generative-ai-explain-algorithms-work/。 3 请参阅 Matthew F. Ferraro 的《解码 Deepfakes》,美国国家安全研究所 (2020 年 12 月 16 日),https://nationalsecurity.gmu.edu/ddf/。4 请参阅 Kindra Cooper 的《OpenAI GPT-3:你需要知道的一切》,PRINGBOARD (2021 年 11 月 1 日),https://www.springboard.com/blog/data-science/machine-learning-gpt-3-open-ai/;另请参阅《聊天 GPT 如何工作?》,A TRIA I NNOVATION (2023 年 1 月 5 日),https://www.atriainnovation.com/en/how-does-chat-gpt-work/。相比之下,“据估计,10 TB 可以容纳美国国会图书馆的全部印刷藏书,而 1 TB 可以容纳 1,000 份《大英百科全书》。什么是 TB,T ERADATA ,https://www.teradata.com/Glossary/What-is-a-Terabyte 。
生产力的提高具有持久的影响,从长远来看,它决定着一个国家的生活水平和经济增长率。本文重点关注希腊经济的生产力发展和关键决定因素,重点关注危机爆发后的时期。首先,它表明了生产力对于国家增长战略的重要性。然后,它描述了一些有关该国宏观经济环境和生产力变化的典型事实,并与欧盟其他国家进行了比较。对生产力的构成因素进行了适当的分解,并分析了主要决定因素。此外,本文还介绍了部门层面的生产力发展情况,重点关注希腊经济的关键部门,并确定了生产力表现强弱的部门。结果强调,在危机期间,生产力大幅下降,偏离了国际生产前沿,几乎所有部门的竞争力都大大丧失。最后,分析了生产率提升空间最大的行业,并提出了提高生产率的政策建议,例如提高技术和创新的传播速度,进一步利用人力资本促进工业生产。
摘要。高分辨率气候预测对于估计未来气候变化影响至关重要。通常使用统计和动力学降压方法或两者的混合体来生成输入数据集用于影响建模。在这项研究中,我们采用了区域气候模型6.0版COSMO-CLM(CCLM)版本,探索动态降低一般循环模型(GCM)的好处,从耦合模型对比度对比6(CMIP6)(CMIP6),集中于中部亚洲的气候变化预测(CA)(CA)。The CCLM, at 0.22° horizontal res- olution, is driven by the MPI-ESM1-2-HR GCM (at 1° spa- tial resolution) for the historical period of 1985–2014 and the projection period of 2019–2100 under three Shared Socioe- conomic Pathways (SSPs), namely the SSP1-2.6, SSP3-7.0, and SSP5-8.5方案。使用气候危害组红外降水与站数据(chirps)作为参考,我们评估了整个历史时期由ERA-Interim重新分析驱动的CCLM的绩效。与其驾驶GCM相比,CCLM的附加值在CA的山区很明显,而CA的山区面临着更高的极端降水事件风险。对于夏季,气候沉淀的平均绝对误差和气候沉淀的偏差(mM d-1)的平均误差(mM d-1)减少了5 mm d-1,对于年度值,夏季的平均绝对误差和3 mm d-1的偏差。在冬季,无法减少错误。但是,在CCLM模拟中,极端预紧值的频率提高了。另外,我们采用CCLM来重新调整未来的气候projec-
环境与文化战略 维护和保护城镇自然景观中重要的自然资源,同时为所有居民和游客提供安全、清洁和便利的环境 住房 提供各种出租住房选择,并提供经济实惠的独户住宅和劳动力住房,同时考虑现有和未来居民的乡村居住方式。 经济发展 该镇将继续是一个农村农业社区,支持为居民和游客提供服务的当地企业。促进经济环境,维持和增加城镇的现有税基,并提供优质的就业机会。 交通 目标:推广多式联运交通系统,为居民和季节性人口提供高效、安全和便捷的人员、货物和服务流动。 公用事业和社区设施 在城镇能力范围内,为居民和业主提供高效、可靠和经济实惠的公用事业和设施,同时考虑和规划未来的变化和需求。政府间合作 就政府举措、计划和项目与周边社区、多尔县和其他利益相关者进行协调与合作。