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服务计划最大化您的生产力
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全球生产力：趋势、驱动因素和政策
生产率增长放缓：趋同效应减弱。在经历了十年的生产率增长普遍下降之后，COVID-19 疫情席卷了全球经济。全球劳动生产率增长从 2007 年（全球金融危机爆发前夕）的 2.7% 的峰值放缓至 2016 年危机后的 1.5% 的低谷，2017-18 年仍低于 2%（图 1）。危机后的经济放缓影响广泛，影响了约 70% 的发达经济体和 EMDE，这些国家是全球 80% 以上极端贫困人口的家园。EMDE 的生产率增长减速是 1970 年以来最严重、持续时间最长、最同步的一次，反映出投资疲软和效率收益下降，两者的比例大致相同。2013-2018 年发达经济体和 EMDE 劳动生产率增长下降的一半反映了周期性因素以外的持久趋势。结果，大多数新兴市场和发展中经济体生产力水平向发达经济体趋同的速度有所放缓。
生产率增长和工资 - 法医外观
鉴于其政策意义，重要的是要使工资脱钩的事实很重要。不幸的是，关于工资解耦，其来源及其影响的辩论通常被方法和数据的差异所困扰。这是因为分析师可以在实际工资增长的广泛度量中进行选择，并且他们的选择可能会导致不同的，有时是误导性的结论。委员会的首选措施是从生产者的角度将劳动生产力与实际工资进行比较 - 请参见框1。在本文中，“实际工资”是指实际生产者工资。此外，分析师通常无法考虑经济结构和行业的性质。这张简短的法医纸及其更长的附录挖掘数据，以更完整地了解实际工资与生产率之间的关系。
生产力闪光估计和概述，英国
PAYE RTI数据计数计数的个人，这些个人是由至少一个雇主通过PAYE付款的个人。那些在PAYE计划上有两个工作的人只会被视为一名工人。在PAYE计划之外有主要工作的任何个人和PAYE计划中的第二项工作都将被归类为PAYE计划中的主要工作。鉴于LFS中自雇的定义，其主要收入来源是“自我就业”并且其二级收入来自“就业”的人，将被LFS和RTI的雇员算作自雇人士。应注意的是，该双重计数尚未进行调整。
提高Shriram Capital的生产率和安全性...
关键挑战面临转向远程工作的挑战引入了几种并发症：有安全的远程访问：需要在混合工作环境中提供对数据和应用程序的受控访问，同时确保数据完整性并遵守监管指南。生产力监视：在远程设置中维护对员工绩效和应用程序安全性的可见性和控制。资源利用率：有效利用资源而不升级成本，尤其是在扩展云服务时。全面报告：生成详细的报告，以了解对员工生产率，过程效率和整体业务运营的见解。最初，Shriram Capital转向领先的服务提供商的解决方案，但面临多个挫折。云服务提供商和本地服务提供商的解决方案效率低下或成本良好。缺乏适当的API集成和全面报告进一步加剧了挑战，给IT部门施加了巨大压力，无法找到适当的解决方案。
美国农业生产力帐户中的技术公告，产出的测量，投入和总要素生产率
自1960年代以来，美国农业部（USDA）一直在监视美国农业部门的生产力绩效。今天，USDA，经济研究服务公司（ERS）将其美国农业文化生产力统计基于复杂的生产帐户系统，从许多来源获取数据。 美国生产力帐户的一个显着特征是输入质量调整，因为某些输入随着时间的推移经历了重大变化。 根据USDA，ERS估计，1948年至2021年之间，每年的农场产量增长了1.46％。 ，总输入平均每年下降-0.03％，总要素生产率已成为促进产出增长的主要驱动力，每年增加1.49％。 随着时间的流逝，输入成分已经改变，从人工和土地使用转移到更多使用中间投入（例如肥料，农药和购买的服务）和耐用的资本资产（例如拖拉机，联合收割机和其他机械）。 劳动力，资本（包括土地）和中间投入的投入质量变化分别对年产量增长了0.11、0.04和0.04个百分点的积极贡献。今天，USDA，经济研究服务公司（ERS）将其美国农业文化生产力统计基于复杂的生产帐户系统，从许多来源获取数据。美国生产力帐户的一个显着特征是输入质量调整，因为某些输入随着时间的推移经历了重大变化。根据USDA，ERS估计，1948年至2021年之间，每年的农场产量增长了1.46％。 ，总输入平均每年下降-0.03％，总要素生产率已成为促进产出增长的主要驱动力，每年增加1.49％。 随着时间的流逝，输入成分已经改变，从人工和土地使用转移到更多使用中间投入（例如肥料，农药和购买的服务）和耐用的资本资产（例如拖拉机，联合收割机和其他机械）。 劳动力，资本（包括土地）和中间投入的投入质量变化分别对年产量增长了0.11、0.04和0.04个百分点的积极贡献。根据USDA，ERS估计，1948年至2021年之间，每年的农场产量增长了1.46％。，总输入平均每年下降-0.03％，总要素生产率已成为促进产出增长的主要驱动力，每年增加1.49％。随着时间的流逝，输入成分已经改变，从人工和土地使用转移到更多使用中间投入（例如肥料，农药和购买的服务）和耐用的资本资产（例如拖拉机，联合收割机和其他机械）。劳动力，资本（包括土地）和中间投入的投入质量变化分别对年产量增长了0.11、0.04和0.04个百分点的积极贡献。
高生产力计算系统 - NITRD
填补当今（80 年代末 HPC 技术）的关键技术和能力差距... 到 ... 未来（量子/生物计算） 填补当今（80 年代末 HPC 技术）的关键技术和能力差距... 到 ... 未来（量子/生物计算）
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。
利用纳米技术提高农作物产量
纳米技术已成为应对提高作物生产力和确保全球粮食安全挑战的一种有前途的方法。这篇综合评论探讨了在农业中应用纳米技术提高作物生产力的各种策略和结果。我们讨论了纳米材料（如纳米颗粒、纳米肥料、纳米农药和纳米传感器）在改善营养管理、害虫防治、疾病管理和作物监测方面的应用。这篇评论还强调了纳米生物技术通过靶向基因传递、基因工程和植物转化在作物改良方面的潜力。此外，我们还探讨了纳米材料在种子引发、种子包衣和种子发芽增强中的应用。我们还讨论了在农业中使用纳米技术的环境和安全方面，以及面临的挑战和未来前景。这篇评论提供了宝贵的见解，让我们了解纳米技术在提高作物生产力、促进可持续农业和确保粮食安全方面的当前最新进展和未来方向。
