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主题：为军人提供家属护理灵活支出账户
2023 年 3 月 22 日，国务卿签署了“加强对军人及其家人的支持”备忘录，指示采取行动确保军人及其家人的福祉。除了采取其他举措解决教育、育儿假和职业发展方面的基本需求外，国务卿还指示尽快为有家属的军人提供家属护理灵活支出账户 (DCFSA)。2023 年 6 月 9 日，总统发布了行政命令 (EO) 14100，“促进军人和退伍军人配偶、军人护理人员和幸存者的经济保障”，详细说明了一系列支持经济保障和家庭准备的行动。行政命令承诺在 2024 年 1 月 1 日之前为军人实施 DCFSA 提供所需的跨机构资源。
疫情期间的经济影响支付和家庭支出
摘要 家庭在抵达后的一两个月内仅花费了 2020 年经济影响支付 (EIP) 的一小部分，这与大流行对支出的限制、其他大流行项目和社会保险以及与大流行初期的经济损失相比更广泛地支付了 EIP 相一致。虽然这些 EIP 并没有满足大多数家庭的紧急经济需求，但第一轮 EIP 确实为一些更容易受到大流行经济损失影响的家庭提供了及时的大流行保险。大流行开始时流动财富较少的家庭和在家工作时收入较低的家庭在收到 EIP 后增加了消费。虽然我们对后续 EIP 的测量不那么可靠，但我们的估计表明，第二轮和第三轮 EIP 的平均支出甚至更少。我们的点估计表明，平均短期支出低于 2001 年或 2008 年对经济刺激计划支付的响应。虽然我们的分析缺乏衡量长期支出影响的能力，但随着疫情对家庭的直接经济影响减弱，短期支出的缺乏导致家庭资产负债表强劲。
一分钱一分货：军费开支、工业实力和经济依赖的循环
军事支出占美国可自由支配支出的绝大部分，军人占美国政府人力的绝大部分，而军事工业又是美国经济的主导力量。结果，美国政府和民用经济的其他要素和能力被削弱，而军事工业获得了政治权力。数十年的高额军事支出改变了美国政府和社会——增强了其作战能力，同时削弱了其履行其他核心职能的能力。例如，对基础设施、医疗保健、教育和应急准备的投资都因军事支出和工业的挤占而受到影响。流向军队的资源增加进一步提高了军事工业的政治权力，确保了经济依赖的循环持续下去——经济的军事化部门的资金和人力不断增加，而其他人的需求却得不到满足。
不同收入水平国家国防开支与经济增长的因果关系
布莱恩特大学经济学系，1150 Douglas Pike，Smithfield，RI02917。电话：(401) 232-6379。电子邮件：ksampson1@bryant.edu。
罗德岛州的医疗保健支出和质量
高和不断上升的医疗保健支出导致雇主赞助保险的保费急剧增加，这给雇主及其工人带来了重大压力。雇主赞助的保险是该州保险的主要形式，一半的罗德岛人在2021年通过雇主获得承保范围。4从2001年到2021年，罗德岛州的普通雇主赞助的家庭溢价增长了近三倍，从8,023美元到每年22,381美元。5雇主是直接基于自保险的雇员医疗保健费用（在大型公司，市政和州雇员健康福利计划中很常见），还是从商业健康保险公司购买完全保险的集团计划，这些溢价增加对雇主的成本和盈利能力产生重大影响。
劳工部 2023 财年社区项目资金/国会指示支出申请说明和计划指南
《劳动力创新与机会法案》（WIOA），由该部门的就业和培训管理局监督。每项拨款的用途和奖励金额在 H 部（劳工部、卫生与公众服务部、教育部和相关机构拨款法案，2023 年）的解释性声明中指定，即社区项目资金/国会指示的支出表。社区项目受助人必须设计他们的项目以符合国会批准的这些描述。它们重印在本 TEGL 的附录 I：合格申请人中。
政府支出中的经常性支出和资本性支出概述
“资本支出”是指收购、建造或升级重大固定资产，包括土地、建筑物和设备，这些资产将在超过一个财政年度内使用或受益。6 它还可以包括 IT 软件等无形资产。此类项目的支出通常需要多年时间，并且可能需要较长的准备时间。资本支出的削减不太敏感，因为负面影响不太明显，特别是在短期内。7 与暂停或推迟修建新的旁路相比，更多的公民更有可能意识到并受到社会福利率削减的影响。因此，资本支出往往会在财政整顿期间首先减少。8 下图 4 提供了政府资本支出的示例。资本支出通常由爱尔兰众议院作为年度预算流程的一部分进行投票。未经投票的资本支出相对较小，不被视为政府支出的关键领域。9
利用人工智能实现 IT 支出透明度
BERT：一种多功能的 AI 工具，可自动执行 TBM 分类法分类 从历史上看，计算机很难“理解”文本形式的语言。虽然这些机器可以非常有效地收集、存储和读取文本输入，但它们缺乏基本的语言背景或意图。幸运的是，自然语言处理 (NLP) 和自然语言理解 (NLU) 可以帮助完成这项任务。这种语言学、统计学、机器学习和人工智能的结合过程不仅可以帮助计算机“理解”人类语言，还可以破译和解释特定文本的意图。 BERT 体现了 NLP 和 NLU 的最新进展，它由 Google 开发并向公众开源。 BERT 依赖于 Transformer 模型架构 [3] 的编码器部分，该架构也是由 Google 开发的。它使用自注意力机制来捕捉单词的语义。该机制使用优雅而简单的线性代数运算来建立单词（或在 BERT 上下文中为标记）之间具有不同权重的关系。权重决定了标记之间的接近度并捕获序列的上下文。
2023 年 3 月云软件支出状况
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