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人口统计、更高的投资和爱尔兰经济未来的潜在增长率
爱尔兰经济从全球金融危机 (GFC) 中复苏的势头十分惊人，自 2013 年以来，经济产出和劳动力市场活动均显著增加。在 2008 年至 2012 年期间经济急剧下滑之后，爱尔兰经济表现复苏。此外，爱尔兰经济复苏与“凯尔特之虎”时期的增长相比也十分可观。然而，经济复苏与社会和物质基础设施公认的不足相吻合。全球金融危机后，爱尔兰经济的投资率下降。与此同时，人口水平也出现了意外增长。我们使用标准的 Solow 增长模型框架来分解爱尔兰经济在 1995 年至 2023 年期间的表现。然后，我们将模型参数化，以在与人口增长和投资率相关的基线和替代情景下对国内经济进行长期预测。论文发现，即使投资率上升至低于凯尔特之虎时代巅峰时期的水平，也会导致产出增长率比基准增长率高出最多 0.9%。
从微积分到计算机：在课堂上使用过去 200 年的数学史
14. 数学写作，作者：Donald E. Knuth、Tracy Larrabee 和 Paul M. Roberts。16. 用写作来教数学，Andrew Sterrett 编辑。17. 启动微积分泵：创新和资源，微积分改革委员会和前两年，数学本科课程委员会的一个小组委员会，Thomas W. Tucker 编辑。18. 数学本科研究模型，Lester Senechal 编辑。19. 数学教学和学习中的可视化，数学教育计算机委员会，Steve Cunningham 和 Walter S. Zimmermann 编辑。20. 微积分教学的实验室方法，L. Carl Leinbach 等人编辑。21. 当代统计学观点，David C. Hoaglin 和 David S. Moore 编辑。 22. 关注变革的呼声：课程行动建议，Lynn A. Steen 编辑。24. 本科数学教育中的符号计算，Zaven A. Karian 编辑。25. 函数的概念：认识论和教学法方面，Guershon Harel 和 Ed Dubinsky 编辑。26. 二十一世纪的统计学，Florence 和 Sheldon Gordon 编辑。27. 微积分资源集，第 1 卷：通过发现学习：微积分实验手册，Anita E. Solow 编辑。28. 微积分资源集，第 2 卷：新世纪的微积分问题，Robert Fraga 编辑。29. 微积分资源集，第 3 卷：微积分的应用，Philip Straffin 编辑。30. 微积分资源集，第 4 卷：学生调查问题，Michael B. Jackson 和 John R. Ramsay 编辑。 31. 《微积分资源集》，第 5 卷：微积分阅读材料，Underwood Dudley 编辑。32. 《人文数学论文集》，Alvin White 编辑。33. 《本科数学学习研究问题：初步分析和结果》，James J. Kaput 和 Ed Dubinsky 编辑。34. 《在 Eves 的圈子里》，Joby Milo Anthony 编辑。35. 《你是教授，下一步是什么？大学教师准备的思路和资源》，大学教学准备委员会，Bettye Anne Case 编辑。36. 《为新微积分做准备：会议论文集》，Anita E. Solow 编辑。 37. 大学数学合作学习实用指南，Nancy L. Hagelgans、Barbara E. Reynolds、SDS、Keith Schwingendorf、Draga Vidakovic、Ed Dubinsky、Mazen Shahin、G. Joseph Wimbish、Jr. 38. 有效的模型：有效本科数学课程案例研究，Alan C. Tucker 编辑。39. 微积分：变化的动态，CUPM 微积分改革和前两年小组委员会，A. Wayne Roberts 编辑。40. Vita Mathematica：历史研究和与教学的结合，Ronald Calinger 编辑。41. 开启几何：学习、教学和研究中的动态软件，James R. King 和 Doris Schattschneider 编辑。
本科数学评估实践
11.助教和兼职教师改进教学的关键，助教和兼职教师委员会，Bettye Anne Case，编辑。13.重塑大学数学，数学本科课程委员会，Lynn A. Steen，编辑。14.数学写作，Donald E. Knuth、Tracy Larrabee 和 Paul M. Roberts 著。16.用写作来教数学，Andrew Sterrett，编辑。17.启动微积分泵：创新和资源，微积分改革委员会和前两年，数学本科课程委员会的一个小组委员会，Thomas W. Tucker，编辑。18.数学本科研究模型，Lester Senechal，编辑。19.数学教学和学习中的可视化，数学教育计算机委员会，Steve Cunningham 和 Walter S. Zimmermann，编辑。20.微积分教学的实验室方法，L. Carl Leinbach 等人。，编辑。21.《当代统计学观点》，David C. Hoaglin 和 David S. Moore 编辑。22.《听从变革的呼声：课程行动建议》，Lynn A. Steen 编辑。24.《本科数学教育中的符号计算》，Zaven A. Karian 编辑。25.《函数概念：认识论和教学法的方面》，Guershon Harel 和 Ed Dubinsky 编辑。26.《二十一世纪统计学》，Florence 和 Sheldon Gordon 编辑。27.微积分资源集，第 1 卷：通过发现学习：微积分实验手册，Anita E. Solow，编辑。28.微积分资源集，第 2 卷：新世纪微积分问题，Robert Fraga，编辑。29.微积分资源集，第 3 卷：微积分的应用，Philip Straffin，编辑。30.微积分资源集，第 4 卷：学生调查问题，Michael B. Jackson 和 John R. Ramsay，编辑。31.微积分资源集，第 5 卷：微积分阅读材料，Underwood Dudley，编辑。32.人文数学论文集，Alvin White，编辑。33.本科数学学习研究问题：初步分析和结果，James J. Kaput 和 Ed Dubinsky，编辑。34.在 Eves 的圈子里，Joby Milo Anthony，编辑。35.你是教授，下一步该怎么做？大学教师准备的想法和资源，大学教学准备委员会，Bettye Anne Case，编辑。36.为新微积分做准备：会议论文集，Anita E. Solow，编辑。37.大学数学合作学习实用指南，Nancy L. Hagelgans、Barbara E. Reynolds，SDS、Keith Schwingendorf、Draga Vidakovic、Ed Dubinsky、Mazen Shahin、G. Joseph Wimbish，Jr。38.有效的模型：有效本科数学课程的案例研究，Alan C. Tucker，编辑。39.微积分：变化的动态，CUPM 微积分改革和头两年小组委员会，A. Wayne Roberts，编辑。
本科数学评估实践
11.助教和兼职教师改进教学的关键，助教和兼职教师委员会，Bettye Anne Case，编辑。13.重塑大学数学，数学本科课程委员会，Lynn A. Steen，编辑。14.数学写作，Donald E. Knuth、Tracy Larrabee 和 Paul M. Roberts 著。16.用写作来教数学，Andrew Sterrett，编辑。17.启动微积分泵：创新和资源，微积分改革委员会和前两年，数学本科课程委员会的一个小组委员会，Thomas W. Tucker，编辑。18.数学本科研究模型，Lester Senechal，编辑。19.数学教学和学习中的可视化，数学教育计算机委员会，Steve Cunningham 和 Walter S. Zimmermann，编辑。20.微积分教学的实验室方法，L. Carl Leinbach 等人。，编辑。21.《当代统计学观点》，David C. Hoaglin 和 David S. Moore 编辑。22.《听从变革的呼声：课程行动建议》，Lynn A. Steen 编辑。24.《本科数学教育中的符号计算》，Zaven A. Karian 编辑。25.《函数概念：认识论和教学法的方面》，Guershon Harel 和 Ed Dubinsky 编辑。26.《二十一世纪统计学》，Florence 和 Sheldon Gordon 编辑。27.微积分资源集，第 1 卷：通过发现学习：微积分实验手册，Anita E. Solow，编辑。28.微积分资源集，第 2 卷：新世纪微积分问题，Robert Fraga，编辑。29.微积分资源集，第 3 卷：微积分的应用，Philip Straffin，编辑。30.微积分资源集，第 4 卷：学生调查问题，Michael B. Jackson 和 John R. Ramsay，编辑。31.微积分资源集，第 5 卷：微积分阅读材料，Underwood Dudley，编辑。32.人文数学论文集，Alvin White，编辑。33.本科数学学习研究问题：初步分析和结果，James J. Kaput 和 Ed Dubinsky，编辑。34.在 Eves 的圈子里，Joby Milo Anthony，编辑。35.你是教授，下一步该怎么做？大学教师准备的想法和资源，大学教学准备委员会，Bettye Anne Case，编辑。36.为新微积分做准备：会议论文集，Anita E. Solow，编辑。37.大学数学合作学习实用指南，Nancy L. Hagelgans、Barbara E. Reynolds，SDS、Keith Schwingendorf、Draga Vidakovic、Ed Dubinsky、Mazen Shahin、G. Joseph Wimbish，Jr。38.有效的模型：有效本科数学课程的案例研究，Alan C. Tucker，编辑。39.微积分：变化的动态，CUPM 微积分改革和头两年小组委员会，A. Wayne Roberts，编辑。
5级（3月21日）
粘性价格的引入如何改变我们对经济运作方式的看法？我们可以通过考虑供求力来回答这个问题。在古典宏观经济理论中，产出量取决于经济提供商品和服务的能力，这又取决于资本和劳动力的供应以及可用的生产技术。这是基本古典模型以及Solow增长模型的本质。灵活的价格是经典理论的关键假设。理论认为，价格调整以确保所需的产出数量等于所提供的数量。当价格粘稠时，经济效果很大。在这种情况下，产出也取决于经济对商品和服务的需求。需求反过来取决于各种因素：消费者对他们的经济前景和企业对新投资盈利能力的看法的信心。古典学校和凯恩斯在经济从经济衰退中恢复的补救措施方面有所不同。从亚当·史密斯（Adam Smith）开始的经典理论教会了我们有关市场力量的知识。如果我们有一个自由市场，并且政府不会介入经济，那么每当与均衡发生变化时，市场力量都会使经济恢复。政府不需要干预；市场上无形的手将有助于解决问题。调整将通过价格机制进行。价格以经济达到平衡的方式调整，产出达到充分就业和经济的水平，正以其全部工作。
API-120：开放经济的高级宏观经济学 II ...
复习课：周三，下午 4:30-5:45 或下午 6:00-7:15 期末考试：5 月 3 日，周五，下午 2:00-5:00。 课程简介：API-120 是“宏观 II”——MPA/ID 计划中开放经济高级宏观经济学两门核心课程的第二门。本学期前半部分涵盖的主题包括：国际金融一体化、汇率模型、投机攻击、套利交易、投资组合选择、货币风险、违约风险和债务可持续性分析。课程的后半部分使用动态优化工具。它从长期增长理论开始，包括索洛、拉姆齐和内生增长模型。然后，它提供有关重叠世代、实际商业周期理论和新凯恩斯主义模型的入门知识，最后讨论现代宏观的实用主力：动态随机一般均衡模型和向量自回归。 方法性质：本课程主要围绕分析模型构建。虽然整个课程都会出现真实世界的例子，但本课程将主要依赖理论和计量经济学分析，这是经济学课程的惯例。宏观经济学 II 的后半部分要求的数学水平比前半部分更高。我们强烈建议学生在后半部分阅读必修材料。谁需要参加本课程：本课程与开放经济高级宏观经济学 I (API 119) 一样，是 MPA/国际发展系列的必修组成部分。除了 MPA/ID 学生外，在秋季成功修完 API 119 的一两名学生经导师许可可入读。
人工智能对劳动生产率的影响
服务、运输和物流或服务提供领域的人工智能对社会现在和未来影响的日益凸显引发了激烈的争论（Makridakis 2017 ）。与过去的通用技术一样，人工智能有可能颠覆全球范围内几乎所有行业和企业。最近的研究通过分析人工智能专利申请和人工智能相关科学出版物的演变，调查了近几十年来人工智能技术发展的激增（De Prato 等人 2018 年；欧盟委员会 2018 年；Fujii 和 Managi 2018 年；Cockburn 等人 2019 年；Van Roy 等人 2020 年；世界知识产权组织 2019 年）。这些研究中出现的人工智能创新格局揭示了类似的模式；人工智能的最大增长发生在过去五年里，由中国、日本、韩国和美国主导。尽管人工智能的发展主要集中在电信和软件服务以及电子制造业，但有明显迹象表明，几乎所有其他行业都在越来越多地利用人工智能技术带来的新程度自动化的机会。虽然研究人员对人工智能的上升趋势和变革性质达成了共识，但对其经济影响和生产力价值的推测性解释尚无定论，这与流行的索洛悖论中综合提出的担忧相呼应：“除了生产力统计数据外，你随处可见计算机时代”（Solow 1987，第 36 页）。更为积极的文献认为，人工智能技术的颠覆性内容将通过任务自动化、不确定性的减少、现有创新的重组和新创新的产生（Agrawal 等人，2019a、b；Cockburn 等人，2019）产生，从而提高生产率（Brynjolfsson 等人，2019）。与此形成鲜明对比的是，其他理论模型预测，由于不平等加剧（Gries 和 Naudié，2018）、学习成本（Jones，2009）以及与其他通用技术相比人工智能的颠覆率较低（Gordon，2016、2018），当前的生产率放缓可能会持续下去。除了这些截然不同的预测之外，人们越来越需要通过定量分析来衡量人工智能对增长、生产力和就业等经济结果的影响，但对高质量企业层面数据的要求是一个重要障碍（Raj 和 Seamans 2019；Furman 和 Seamans 2019）。最近才出现实证研究来帮助更好地理解人工智能对企业劳动生产率的影响，而且仅限于少数论文（例如 Graetz 和 Michaels 2018；Alderucci 等人 2020）。据我们所知，没有一篇实证论文在考虑因果关系的同时量化人工智能技术对企业生产率的影响。本研究旨在通过进一步的、新颖的实证证据填补先前研究中观察到的空白。我们使用人工智能的综合定义（指包括机器人在内的软件和硬件组件的组合）并盘点了创新人工智能格局的文献（Van Roy 等人，2020 年），采用一个包含 5257 家人工智能专利申请公司的独特数据库来评估人工智能技术对企业劳动生产率的影响。我们使用来自四大洲的全球样本来测试这种潜在影响，这些公司在 2000 年至 2016 年期间提交了至少一项与人工智能领域相关的专利，结合欧洲专利局全球专利统计数据库 (PATSTAT) 中的专利申请
中国绿色专利与减排研究
中国地方政府政绩考核体系将经济增长与环境保护放在同等重要的位置，这迫使地方政府在考核中平衡两方面（Yin、Wu，2022）。与减少污染企业产量或迁移工业等策略相比，利用环保技术减排对经济增长的直接影响较小。这使得推广和发展此类技术成为应对环境挑战的更可行选择（Shen et al.，2021）。然而，重要的是要考虑到，根据边际收益递减理论，投资于环境技术研发的收益并不总是遵循一条直线（Solow，1956）。在过去的二十年里，中国越来越认识到在经济发展的同时环境保护的重要性。如图 1A、B 所示，2006 年至 2021 年，绿色专利技术显著增长，尤其是在华北和长江三角洲等污染严重的地区。虽然这一趋势凸显了技术解决方案的潜力，但至关重要的是要探索对环境技术的持续投资是否始终产生理想的结果，因为收益递减可能会限制此类投资随着时间的推移的效率。这是一个需要进一步研究和政策考虑的重要领域。鉴于环境信息披露的自愿性质，直接研究环境技术投资与环境绩效之间关系的文献很少。虽然大多数研究证实环境研发投资与污染减少之间存在正相关关系（Anderson，2001；Yi 等，2020），但一些研究揭示了非线性关系（Li L. 等，2021；Li W. 等，2021）。如果存在这种非线性，环境技术的进步可能并不总能产生最佳结果。例如，中国生态环境部统计年鉴的数据显示，尽管2019年用于环境保护能力建设的资金增加了
BSR和EAP的性别平等和经济增长...
leszek gracz 4摘要：目的：本文的主要目的是定量分析全球选定国家的性别平等与经济增长之间的关系。设计/方法/方法：研究基于索洛增强模型。已经检验了四个假设：假设1（H1）：较高的教育水平会导致更大的经济增长。假设2（H2）：妇女在劳动力市场中的更多参与会导致更大的经济增长。假设3（H3）：较高的生育率和繁殖率导致经济增长降低。假设4（H4）：妇女在民主体系中的更多参与会导致更大的经济增长。发现：对性别，经济增长和发展之间联系的研究证明，这些类别的权力和互惠影响可能会大大差异，这取决于增长类型和关键驱动因素的类型。人均GDP与女性工资之间的关系被证明具有统计学意义。实际意义：增加妇女的市场活动意味着对人力资源的更有效分配，更好地利用人们的才能（男女），其结果是对经济增长的积极影响。因此，性别平等被描述为“智能经济学”。我们已经证明，在研究中的欧洲国家以及佐治亚州和亚美尼亚的女性工资增加1％将导致人均GDP增长0.56％。独创性/价值：本文基于自己的主要研究。关键词：性别平等，经济增长，定量方法。BSR，EAP。BSR，EAP。JEL分类：E61，J16，R12。纸质类型：研究。致谢：该项目在科学和高等教育部长计划的框架内，以“区域卓越倡议”的名称在2019年至2022年中共同基金；项目编号001/RID/2018/19;融资数量PLN 10,684,000.00