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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
宏观经济与健康
背景：当前的 covid-19 经济危机继续削弱南非的经济增长。本研究旨在展示经济衰退对青少年（18 岁组）和成年人（25 岁组）人群的精神健康状况、代谢风险因素、传染病和非传染病的比较影响。研究设计：这是使用南非统计局发布的二手数据的面板分析。方法：作者使用两阶段最小二乘模型 (2SLS) 量化经济衰退对青少年和青年成年人群的精神健康状况（抑郁和创伤应激）、非传染性疾病（癌症和糖尿病）、代谢风险因素（酗酒和高血压）和传染病（流感、腹泻、干咳）的影响。每组包括一个治疗组和一个对照组。结果：2008 年至 2014 年经济衰退导致青少年和青年人口的精神健康状况、代谢风险因素和非传染性疾病恶化。然而，经济衰退减少了传染性疾病病例。经济衰退的影响使城市地区的精神健康状况、代谢风险因素和非传染性疾病恶化程度大于农村地区。在经济衰退期间，男性酗酒现象比女性严重，这导致精神健康状况、高血压和非传染性疾病恶化，尤其是在城市成年人口中。结论：经济衰退导致精神健康状况、代谢风险因素和非传染性疾病恶化。随着 covid-19 经济冲击继续使经济增长倒退，南非政府可能希望优先考虑这些情况。
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。
能源转型的宏观经济学
美国总产量的电气化：理论与证据在本文中，我仔细研究了电气化过程，电气化被定义为能源组合中电力份额的增加。我首先记录了美国生产中使用化石燃料和电力作为终端能源类型的趋势和事实，我提供的证据表明这两种能源类型在短期内是强有力的互补，但从长远来看更具替代性。具体来说，我估计这两种能源投入之间的短期替代弹性为 0.06，并主张存在柯布-道格拉斯关系，因此从长期来看存在单一的替代弹性。然后，我建立了一个模型，可以通过定向技术变革机制定量地重现这些事实。至关重要的是，电气化的主要驱动力是化石燃料相对于电力的使用效率的相对提高。
![宏观经济学导论 [第二学期]](/simg/d\d8f4b4e6b74c4ec4ca39c4a4763989fd0bd6818b.webp)
宏观经济学导论 [第二学期]
经济学研究传统上分为两个领域：微观和宏观。微观经济学研究分散的个体决策者的行为，例如单个消费者或储蓄者或单个生产单位（公司）或行业（生产类似或密切相关产品的公司集合）。另一方面，宏观经济学将整个国家的经济活动作为其不可分割的单位。与微观经济学相比，宏观经济学的分析本质上非常具有综合性。一些最重要的宏观经济变量是国民收入、国家投资、经济的总体就业状况、政府的预算政策。宏观经济学家试图了解经济如何运作，并在此基础上提出可采取的政策来改善经济表现。如果没有对主要宏观经济变量的值进行适当的量化，就不可能理解和改善经济表现。鉴于所涉及概念的高度综合性，这不是一项容易的任务。经济学家和统计学家为衡量现代经济表现而开发的标准技术统称为国民收入核算方法。
定量宏观经济学研讨会
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