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解开动机和学习效率作为驱动因素的联系...
注意：本文的先前版本以“青少年人力资本生产中的生产力与动机：来自结构动机现场实验的证据”为标题发布。我们感谢 James Heckman 和四位匿名审稿人的反馈，这些反馈大大改进了本文。Greg Sun、Nicholas Buchholz、Barton Hamilton、Stephen Ryan、Ismael Mourifié、Caroline Hoxby、Chris Taber、Jeffrey Smith、Samuel Purdy、Mary Mooney、Felix Tintelnot、Aloysius Siow、Angela Duckworth、Joseph L Mullins、Martin Luccioni 和 Rob Clark 也提供了有关本文内容或阐述的特别有用的对话。宾夕法尼亚大学、芝加哥大学、威斯康星大学麦迪逊分校、华盛顿大学圣路易斯分校、皇后大学、多伦多大学、NBER 夏季教育会议以及其他几场会议和研讨会的研讨会参与者提供了有用的反馈和建议。如果没有一支才华横溢、敬业、精力充沛、不知疲倦的研究人员团队，这个项目不可能实现，其中包括：Debbie Blair、Edie Dobrez、Matthew Epps、Janaya Gripper、Clark Halliday、Allanah Hoefler、Justin Holz、Kristen Jones、No'am Keesom、Tova Levin、Claire Mackevicius、Wendy Pitcock、Joseph Seidel、Kristen Troutman、Andrew “Rusty” Simon 和 Diana Smith。最后，我们要感谢一大批研究助理，包括 Marvin Espinoza、Bonnie Fan、John Faughnan、Yuan Fei、Ian Fillmore、Greta Gol、Justin Guo、Colton Korgel、Hunter Korgel、Ethan Kudrow、Helen Li、Victor Ma、Claire Mackevicius、Janae Meaders、Mateo Portune、Denis Semisalov、Yaxi Wang、De'Andre Warren、Colleen White 和 Colin Yu，他们对我们执行复杂的实验计划至关重要。我们非常感谢我们三个合作学区的匿名学校管理人员和教师，他们慷慨地付出了额外的努力来参与这项研究。我们也对与 Ariadne Merchant、Daphne Hickman、Morgan Hickman、Lydia Scholle-Cotton 和 Nicholas Merchant 的广泛讨论表示感谢。本文表达的观点均为作者的观点，并不一定反映美国国家经济研究局的观点。
生成的AI和安全操作中心生产力
从生产力的角度来看，我们的工作与最近的研究相邻研究，该研究检查了GAI对实验室或现场环境中随机化的影响[9，15，8，14，5]。实验室实验提供了可靠的因果识别，但它们是否概括为现实世界环境是对实验设计的判断问题。现场实验在实验室研究方面做出了类似的权衡。随机分配给了他们强烈的因果识别，但是由于它们通常仅限于一小部分组织，因此测量的效果可能不会更广泛地概括。我们的工作取决于相反的权衡；我们研究了来自150多个组织的实时运营的遥测数据（请参阅第2节），因此我们的结果可能会推广到广泛的组织的实时运营。但是，由于我们无法将选择用于治疗，我们的因果主张比实验室弱和实验实验弱。我们的工作与使用观察数据[4，21]的有限研究有关，以估计GAI对生产率的影响。在这些研究中的典型情况下，无法保证混淆性，因此我们的结果为吉（Div）提供了证据，尽管没有因果关系识别 - 吉对安全工作者的生产力的影响。尽管存在不同的缺点，但研究对跨领域的GAI生产力效应的估计值令人惊讶地一致（有关特定估计值，请参见表1），我们的30.13％的估计值类似。
SciOps：实现数据的生产力和可靠性......
1 约翰霍普金斯大学应用物理实验室研究与探索性发展部，美国马里兰州劳雷尔 2 DataJoint Inc.，美国德克萨斯州休斯顿 3 CatalystNeuro，美国加利福尼亚州贝尼西亚 4 辉瑞公司数字研发创造中心，美国 5 麻省理工学院麦戈文脑研究所，美国马萨诸塞州剑桥 6 达特茅斯学院心理与脑科学系开放神经科学中心，美国新罕布什尔州 7 Inscopix，布鲁克旗下公司，美国加利福尼亚州山景城 8 开放科学策略 (Stratos)，美国加利福尼亚州圣克鲁斯 9 Happy Potato, Inc.，美国华盛顿州伊瑟阔 10 德克萨斯大学奥斯汀分校神经科学系，德克萨斯州奥斯汀 11 贝勒医学院神经外科，德克萨斯州休斯顿 12 柏林夏里特医学院柏林健康研究所 (BIH)，德国柏林 13柏林夏里特医学院神经病学及实验神经病学系，柏林自由大学和柏林洪堡大学企业成员，德国柏林 14 贝恩斯坦学习状态依赖性重点研究和贝恩斯坦计算神经科学中心，德国柏林 15 爱因斯坦柏林神经科学中心，德国柏林 16 爱因斯坦数字未来中心，德国柏林 16 哈佛医学院耳鼻喉科系，美国马萨诸塞州波士顿 17 加州大学圣地亚哥分校神经科学系，美国加利福尼亚州拉霍亚 18 德克萨斯大学奥斯汀分校心理学系，美国德克萨斯州奥斯汀 a erik.c.johnson@jhupl.edu；b dimitri@datajoint.com
经济与生产力；实施与简化
2023 年，欧盟的国内生产总值 (GDP) 达到 17 万亿欧元，是世界第三大经济体。它占全球贸易的近六分之一，欧元是全球第二大交易货币。欧盟在国际贸易协定、竞争规则、关税同盟和货币政策（通过欧洲中央银行）方面拥有专属权力。欧盟层面的经济政策涉及单一市场、就业、经济和社会凝聚力，主要侧重于协调和支持成员国的政策。欧洲学期是成员国协调经济和财政政策的年度过程。作为目前正在推行的经济治理框架改革的一部分，财政规则进行了重大改革。然而，迄今为止，公共预算和税收的大部分仍由成员国自己控制。优先事项和挑战
评估人工智能研究对行业生产力的影响
在数字时代，人工智能 (AI) 对全球工业和经济格局的变革潜力是前所未有的，因此探索 AI 对生产力的影响至关重要且及时。本研究利用动态定性比较分析 (QCA) 来解读 AI 研究对行业生产力的复杂影响，利用来自欧盟 KLEMS 数据库的综合数据集和 30 个国家的人均 AI 研究出版物数量。我们的开创性方法揭示了催化生产力提高的协同配置，为 AI 不断发展的作用提供了动态视角。我们强调贸易开放、AI 资本存量、劳动力成本、技术进步和 AI 研究在推动生产力增长方面的战略重要性。本研究强调国际贸易、技术转让和创新作为提高生产力的基础的重要性，揭示了通过独特因素组合实现高生产力的不同途径，包括 AI 研究强度日益增加的重要性。通过全面了解人工智能对生产力提高的影响，本研究为政策制定者和行业利益相关者提供了重要见解，倡导利用人工智能实现经济和运营卓越的战略。通过阐明人工智能研究、技术创新和生产力提高之间的动态相互作用，本研究使用一种新颖的方法，将定量精度与定性洞察相结合，极大地丰富了有关人工智能在促进工业生产力增长方面的作用的论述，以指导人工智能驱动的经济格局中未来的战略举措。
人工智能会把我们从生产力中拯救出来吗？
免责声明：本文表达的任何观点和结论均为作者的观点，不代表美国人口普查局的观点。所有结果均经过审查，以确保不会泄露任何机密信息。人口普查局的披露审查委员会和披露避免官员已审查此数据产品是否存在未经授权披露机密信息的情况，并已批准适用于此版本的披露避免做法。（DRB 批准号 CBDRB-FY20-095、CBDBRB-FY20-331、CBDBRB-FY21-041 和 CBDRB-FY22-074）。
人力资本、生产力和包容性
• 需要大幅增加对人的投资：在传播就业和创业机会的社会契约相关机构；可支配收入；物质必需品的可用性和可负担性；经济和社会保障；环境安全 • = 家庭生活水平的 5 个关键维度
提高小型企业员工生产力的激励策略
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摘要目的：本研究探讨了尼日利亚公共服务中人工智能实施的现状，以及利用人工智能改善治理和服务交付的潜在好处、挑战和战略步骤。方法：研究设计是定性的。数据是通过二次数据收集收集的，其中查阅了与人工智能相关的学术文章、书籍和报告的全面文献综述。本研究采用主题研究方法来阐明与治理和公共服务中的人工智能相关的潜在问题、信念和经验。该研究还以内容分析为基础。结果：研究结果表明，人工智能在尼日利亚公共服务中的应用仍处于早期阶段，在电子政务、医疗保健、银行业、房地产业务和执法/安全机构等领域取得了有希望的发展。尼日利亚政府需要在基础设施建设和人力资本发展方面投入大量资金，这反过来将弥补尼日利亚技术进步中对人工智能的无知而导致的技能差距、基础设施不足和失误。局限性：本研究通过确定影响人工智能采用和实施的主要障碍，考察了人工智能在尼日利亚公共服务和治理中的现状。该研究提出了将人工智能应用到尼日利亚公共服务和治理中的进步建议。贡献：本研究全面了解了如何在尼日利亚独特的环境中采用人工智能。结果：本研究未获得任何机构或组织的资助。关键词：人工智能 (AI)、公共服务、治理、效率、生产力引用方式：Nwosu, CC, Obalum, DC, & Ananti, MO (2024)。尼日利亚公共服务和治理中的人工智能。治理与问责研究杂志，4(2)，109-120。1. 简介人工智能 (AI) 正日益成为全球各个领域的变革力量，其在公共服务和治理中的应用在尼日利亚引起了广泛关注，尼日利亚是一个人口快速增长、社会经济挑战复杂的国家。将人工智能融入公共服务和治理，有可能解决诸如效率低下、腐败和服务交付差距等关键问题。人工智能技术可以增强决策过程，改善公共资源管理，并为政府机构面临的挑战提供创新解决方案。自动化日常行政任务，以增强复杂的数据分析和预测建模。人工智能提供
摘要目的：本研究探讨了尼日利亚公共服务中人工智能实施的现状，以及利用人工智能改善治理和服务交付的潜在好处、挑战和战略步骤。方法：研究设计是定性的。数据是通过二次数据收集收集的，其中查阅了与人工智能相关的学术文章、书籍和报告的全面文献综述。本研究采用主题研究方法来阐明与治理和公共服务中的人工智能相关的潜在问题、信念和经验。该研究还以内容分析为基础。结果：研究结果表明，人工智能在尼日利亚公共服务中的应用仍处于早期阶段，在电子政务、医疗保健、银行业、房地产业务和执法/安全机构等领域取得了有希望的发展。尼日利亚政府需要在基础设施建设和人力资本发展方面投入大量资金，这反过来将弥补尼日利亚技术进步中对人工智能的无知而导致的技能差距、基础设施不足和失误。局限性：本研究通过确定影响人工智能采用和实施的主要障碍，考察了人工智能在尼日利亚公共服务和治理中的现状。该研究提出了将人工智能应用到尼日利亚公共服务和治理中的进步建议。贡献：本研究全面了解了如何在尼日利亚独特的环境中采用人工智能。结果：本研究未获得任何机构或组织的资助。关键词：人工智能 (AI)、公共服务、治理、效率、生产力引用方式：Nwosu, CC, Obalum, DC, & Ananti, MO (2024)。尼日利亚公共服务和治理中的人工智能。治理与问责研究杂志，4(2)，109-120。1. 简介人工智能 (AI) 正日益成为全球各个领域的变革力量，其在公共服务和治理中的应用在尼日利亚引起了广泛关注，尼日利亚是一个人口快速增长、社会经济挑战复杂的国家。将人工智能融入公共服务和治理，有可能解决诸如效率低下、腐败和服务交付差距等关键问题。人工智能技术可以增强决策过程，改善公共资源管理，并为政府机构面临的挑战提供创新解决方案。自动化日常行政任务，以增强复杂的数据分析和预测建模。人工智能提供