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Hat Genome Editing eine Zukunft in Europa ?
Bestrahlt wurde die gesamte Palette der wichtigsten Nahrungspflanzen. Auf den Markt gelangten u.a . mutierter Reis, Hafer, Raps, Soja, Kichererbse, Erdnüsse, Bohnen und viele Obst- und Gemüsesorten. Über 3000 Sorten in etwa 200 Arten sind bisher registriert worden (http://mvgs.iaea.org). Nahezu alle Gerstensorten in Europa tragen eines von zwei Genen, die durch Strahlen mutagenisiert wurden und dazu führen, dass die Ähren auf verkürzten und stabileren Stengeln wachsen.
纽约游客的经济影响2021
为纽约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）。
伊利诺伊州游客的经济影响2023
为伊利诺伊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。旅游经济学随后对每个部门的就业和工资数据进行了交叉检查，以确保调查结果在合理的范围内。根据季节性单位的人口普查数据和估计的总租金估算了季节性和第二套房的价值。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）。
2022 年南达科他州旅游业的经济影响
为南达科他州构建了一个 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，以确保结果在合理范围内。游客包括在住宿处过夜或在日常生活之外旅行超过 50 英里进行一日游的游客。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)。
2023 年游客对田纳西州的经济影响
为田纳西州构建了一个 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。
2022 年新泽西州游客经济
为新泽西州构建了一个 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。
2022 年游客对肯塔基州经济的影响 2022 年游客对肯塔基州经济的影响
为肯塔基州构建了一个 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。
2023旅游业在大棕榈泉
为河滨县构建了一种植入输入输出模型，该模型进行了调整，以反映更大的棕榈泉经济。该模型通过当地经济及其对就业，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。根据季节性单位的人口普查数据和估计的总租金估算了季节性和第二套房的价值。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区域经济信息系统（REIS）。
2023 年纽约游客的经济影响
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。
重新审视失业交易权衡
JEL classification: D84, E24, E31, E32, J11 Key words: Phillips curve, unemployment, inflation, natural rate of unemployment, expectations _________________ Crump: Federal Reserve Bank of New York (email: richard.crump@ny.frb.org).Eusepi，午：德克萨斯大学奥斯汀分校（电子邮件：stefano.eusepi@austin.utexas.edu，aysegul.sahin@austin.utexas.edu）。 Giannoni：Barclays（电子邮件：mpgiannoni@gmail.com）。 马克·吉安诺尼（Marc Giannoni）在达拉斯联邦储备银行的雇员时为本文做出了贡献。 本文最初是在2021年1月3日关于“衡量失业差距”的ASSA会议上发表的。作者感谢Emmanuel Saez和Pascal Michaillat组织了会议，Regis Barnichon进行了讨论。 他们还要感谢他们的编辑里卡多·里斯（Ricardo Reis），匿名裁判，他们的讨论者乔迪·加里（JordiGalí）和乔纳森·哈泽尔（Jonathan Hazell）以及2022年JME-SNB-SCG会议的参与者。 此外，他们感谢爱德华·尼尔森（Edward Nelson）对历史通货膨胀动态解释的有益评论。 Jin Yan，Charles Smith和Ignacio Lopez Gaffney提供了出色的研究帮助。Eusepi，午：德克萨斯大学奥斯汀分校（电子邮件：stefano.eusepi@austin.utexas.edu，aysegul.sahin@austin.utexas.edu）。Giannoni：Barclays（电子邮件：mpgiannoni@gmail.com）。 马克·吉安诺尼（Marc Giannoni）在达拉斯联邦储备银行的雇员时为本文做出了贡献。 本文最初是在2021年1月3日关于“衡量失业差距”的ASSA会议上发表的。作者感谢Emmanuel Saez和Pascal Michaillat组织了会议，Regis Barnichon进行了讨论。 他们还要感谢他们的编辑里卡多·里斯（Ricardo Reis），匿名裁判，他们的讨论者乔迪·加里（JordiGalí）和乔纳森·哈泽尔（Jonathan Hazell）以及2022年JME-SNB-SCG会议的参与者。 此外，他们感谢爱德华·尼尔森（Edward Nelson）对历史通货膨胀动态解释的有益评论。 Jin Yan，Charles Smith和Ignacio Lopez Gaffney提供了出色的研究帮助。Giannoni：Barclays（电子邮件：mpgiannoni@gmail.com）。马克·吉安诺尼（Marc Giannoni）在达拉斯联邦储备银行的雇员时为本文做出了贡献。本文最初是在2021年1月3日关于“衡量失业差距”的ASSA会议上发表的。作者感谢Emmanuel Saez和Pascal Michaillat组织了会议，Regis Barnichon进行了讨论。他们还要感谢他们的编辑里卡多·里斯（Ricardo Reis），匿名裁判，他们的讨论者乔迪·加里（JordiGalí）和乔纳森·哈泽尔（Jonathan Hazell）以及2022年JME-SNB-SCG会议的参与者。此外，他们感谢爱德华·尼尔森（Edward Nelson）对历史通货膨胀动态解释的有益评论。Jin Yan，Charles Smith和Ignacio Lopez Gaffney提供了出色的研究帮助。Jin Yan，Charles Smith和Ignacio Lopez Gaffney提供了出色的研究帮助。