为纽约州构建了一个 IMPLAN 投入产出模型。该模型追踪了游客相关支出在该州经济中的流动情况及其对就业、工资和税收的影响。IMPLAN 还量化了旅游业的间接(供应商)和诱发(收入)影响。旅游经济学随后将这些发现与每个部门的就业和工资数据进行交叉核对,以确保发现结果在合理范围内。游客包括过夜或前往目的地超过 50 英里的游客。就业和工资数据的主要来源是经济分析局维护的区域经济信息系统 (REIS)。这比劳工统计局 (ES202/QCEW) 数据更全面,因为个体经营者不需要失业保险,也不计入 ES202 数据中。
为康涅狄格州构建了一个 IMPLAN 投入产出模型。该模型追踪了游客相关支出在该州经济中的流动情况及其对就业、工资和税收的影响。IMPLAN 还量化了旅游业的间接(供应商)和诱发(收入)影响。旅游经济学随后将这些发现与每个部门的就业和工资数据进行交叉核对,以确保发现结果在合理范围内。游客包括过夜或前往目的地超过 50 英里的游客。就业和工资数据的主要来源是经济分析局维护的区域经济信息系统 (REIS)。这比劳工统计局 (ES202/QCEW) 数据更全面,因为个体经营者不需要失业保险,也不计入 ES202 数据中。
为弗吉尼亚州构建了一个植入输入输出模型。该模型通过州的经济及其对就业,工资和税收的影响来追踪与游客相关的支出的流动。植入物还量化了旅游业的间接(供应商)和诱发(收入)影响。旅游经济学随后通过为每个部门的就业和工资数据进行了交叉检查,以确保这些发现在合理的范围内。访客包括那些过夜或前往目的地超过50英里的人。就业和工资数据的主要来源是经济分析局维护的区域经济信息系统(REIS)。这比劳工统计局(ES202/QCEW)数据更全面,因为独资经营者不需要失业保险,并且在ES202数据中不计算。
为爱荷华州构建了一个 IMPLAN 投入产出模型。该模型追踪了游客相关支出在爱荷华州经济中的流动情况及其对就业、工资和税收的影响。IMPLAN 还量化了旅游业的间接(供应商)和诱发(收入)影响。旅游经济学随后将这些发现与每个部门的就业和工资数据进行交叉核对,以确保发现结果在合理范围内。游客包括过夜或前往目的地超过 50 英里的游客。就业和工资数据的主要来源是经济分析局维护的区域经济信息系统 (REIS)。这比劳工统计局 (ES202/QCEW) 数据更全面,因为个体经营者不需要失业保险,也不计入 ES202 数据中。
为威克县构建了一个 IMPLAN 投入产出模型。该模型追踪了游客相关支出在县经济中的流动情况及其对就业、工资和税收的影响。IMPLAN 还量化了旅游业的间接(供应商)和诱发(收入)影响。旅游经济学随后将这些发现与每个部门的就业和工资数据进行交叉核对,以确保发现结果在合理范围内。游客包括过夜游客或前往目的地超过 50 英里的游客。就业和工资数据的主要来源是经济分析局维护的区域经济信息系统 (REIS)。这比劳工统计局 (ES202/QCEW) 数据更全面,因为个体经营者不需要失业保险,也不计入 ES202 数据中。
为纽约州构建了一个 IMPLAN 投入产出模型。该模型追踪了游客相关支出在该州经济中的流动情况及其对就业、工资和税收的影响。IMPLAN 还量化了旅游业的间接(供应商)和诱发(收入)影响。旅游经济学随后将这些发现与每个部门的就业和工资数据进行交叉核对,以确保发现结果在合理范围内。游客包括过夜或前往目的地超过 50 英里的游客。就业和工资数据的主要来源是经济分析局维护的区域经济信息系统 (REIS)。这比劳工统计局 (ES202/QCEW) 数据更全面,因为个体经营者不需要失业保险,也不计入 ES202 数据中。
为康涅狄格州构建了一个 IMPLAN 投入产出模型。该模型追踪了游客相关支出在该州经济中的流动情况及其对就业、工资和税收的影响。IMPLAN 还量化了旅游业的间接(供应商)和诱发(收入)影响。旅游经济学随后将这些发现与每个部门的就业和工资数据进行交叉核对,以确保发现结果在合理范围内。游客包括过夜或前往目的地超过 50 英里的游客。就业和工资数据的主要来源是经济分析局维护的区域经济信息系统 (REIS)。这比劳工统计局 (ES202/QCEW) 数据更全面,因为个体经营者不需要失业保险,也不计入 ES202 数据中。
为爱荷华州构建了一个 IMPLAN 投入产出模型。该模型追踪了游客相关支出在该地区经济中的流动情况及其对就业、工资和税收的影响。IMPLAN 还量化了旅游业的间接(供应商)和诱发(收入)影响。旅游经济学随后将这些发现与每个行业的就业和工资数据进行交叉核对,以确保发现结果在合理范围内。游客包括过夜或前往目的地超过 50 英里的游客。就业和工资数据的主要来源是经济分析局维护的区域经济信息系统 (REIS)。这比劳工统计局 (ES202/QCEW) 数据更全面,因为个体经营者不需要失业保险,也不计入 ES202 数据中。
这项对美国清洁能源就业的分析基于 BW 研究合作伙伴为 2023 年美国能源和就业报告 (USEER) 收集和分析的就业数据。USEER 分析了美国劳工统计局 (BLS) 季度就业和工资普查 (QCEW) 的数据,以追踪许多能源生产、传输和分配子行业的就业情况。此外,2023 年 USEER 还依赖于一项针对全美 33,000 名企业代表的独特补充调查。该方法由 BW Research 创建和实施,已获得管理和预算办公室 (OMB) 和美国能源部 (DOE) 的批准。这项调查用于确定 BLS 分类的更广泛行业的关键子行业中的能源相关就业,并将其分配到其组成能源和能源效率部门。
为北卡罗来纳州构建了植入输入输出模型。该模型通过州的经济及其对就业,工资和税收的影响来追踪与游客相关的支出的流动。植入物还量化了旅游业的间接(供应商)和诱发(收入)影响。旅游经济学随后通过为每个部门的就业和工资数据进行了交叉检查,以确保这些发现在合理的范围内。访客包括那些住在过夜住宿的人,或那些从大于50英里的距离并偏离正常例行的人。就业和工资数据的主要来源是经济分析局维护的区域经济信息系统(REIS)。这比劳工统计局(ES202/QCEW)数据更全面,因为独资经营者不需要失业保险,并且在ES202数据中不计算。