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*作为对圣殿大学员工，坦普尔大学卫生系统（TUHS）和寺庙教师医师（TFP）的好处，将放弃针对当前员工及其家属的适用办公交款服务，并在Temple University Benefit Program下提供医疗保险范围。这将适用于所有TUP，FOX CHASE和TPI医生。可以在http://www.temple.edu/hr/departments/benefits/healthplans/healthplans/templeprovider.htm bluecard PPO计划个人选择中找到一份寺庙提供者列表。某些服务可能需要预授权。要找到蓝卡PPO提供商，请在费城地区与个人选择客户服务联系215-557-7577或费城地区以外的1-800-626-8144与1-800-626-8144联系。这些电话号码在个人选择卡的背面列出。有关其他信息，您也可以访问其网站http://www.ibx.com/index.jsp。Blue Cross Blue Shield全球核心个人选择成员可以在全球200多个国家和地区获得医生和医院。要找到一个蓝色十字蓝盾全球核心医生或医院，请致电Blue Cross Blue Shield Global Core Service Center，每周7天，每天24小时致电1-800-810-2583。有关其他信息，您也可以访问其网站https://bcbsglobalcore.com/account/login?returnurl=%2F
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*作为对圣殿大学员工，坦普尔大学卫生系统（TUHS）和寺庙教师医师（TFP）的好处，将放弃针对当前员工及其家属的适用办公交款服务，并在Temple University Benefit Program下提供医疗保险范围。这将适用于所有TUP，FOX CHASE和TPI医生。可以在http://www.temple.edu/hr/departments/benefits/healthplans/healthplans/templeprovider.htm bluecard PPO计划个人选择中找到一份寺庙提供者列表。某些服务可能需要预授权。要找到蓝卡PPO提供商，请在费城地区与个人选择客户服务联系215-557-7577或费城地区以外的1-800-626-8144与1-800-626-8144联系。这些电话号码在个人选择卡的背面列出。有关其他信息，您也可以访问其网站http://www.ibx.com/index.jsp。Blue Cross Blue Shield全球核心个人选择成员可以在全球200多个国家和地区获得医生和医院。要找到一个蓝色十字蓝盾全球核心医生或医院，请致电Blue Cross Blue Shield Global Core Service Center，每周7天，每天24小时致电1-800-810-2583。有关其他信息，您也可以访问他们的网站https://bcbsglobalcore.com/account/login?returnurl=%2F
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*作为对圣殿大学员工，坦普尔大学卫生系统（TUHS）和寺庙教师医师（TFP）的好处，将放弃针对当前员工及其家属的适用办公交款服务，并在Temple University Benefit Program下提供医疗保险范围。这将适用于所有TUP，FOX CHASE和TPI医生。可以在http://www.temple.edu/hr/departments/benefits/healthplans/healthplans/templeprovider.htm bluecard PPO计划个人选择中找到一份寺庙提供者列表。某些服务可能需要预授权。要找到蓝卡PPO提供商，请在费城地区与个人选择客户服务联系215-557-7577或费城地区以外的1-800-626-8144与1-800-626-8144联系。这些电话号码在个人选择卡的背面列出。有关其他信息，您也可以访问其网站http://www.ibx.com/index.jsp。Blue Cross Blue Shield全球核心个人选择成员可以在全球200多个国家和地区获得医生和医院。要找到一个蓝色十字蓝盾全球核心医生或医院，请致电Blue Cross Blue Shield Global Core Service Center，每周7天，每天24小时致电1-800-810-2583。有关其他信息，您也可以访问其网站https://bcbsglobalcore.com/account/login?returnurl=%2F
能源与经济增长关系：印度尼西亚的长期关系
能源在经济增长中发挥着重要作用，它影响着全要素生产率 (TFP)。为应对全球气候变化而采取的节能措施可能会对经济增长产生不利影响，尤其是从长远来看。本研究分析了 1985 年至 2019 年期间印度尼西亚能源消费（包括非可再生能源 (NREC) 和可再生能源 (REC)）与经济增长之间的短期和长期关系。本文使用向量误差修正模型 (VECM) 发现了 NREC 和 REC 与经济增长之间的短期单向因果关系。印度尼西亚的经济增长依赖于能源消费。这一发现证明了能源与经济增长关系 (EGN) 中的增长假设。从长远来看，只有 NREC 对经济增长具有单向因果关系，而 REC 是独立的。REC 支持中性假设而不是增长假设。REC 在促进长期经济增长方面的中性表明，印度尼西亚仍然高度依赖 NREC 来促进经济增长。因此，降低 NREC 将在短期和长期对经济增长产生不利影响。尽管如此，印尼已承诺在气候变化背景下减少与 NREC 相关的碳排放。研究结果表明，印尼应进行向 REC 的能源转型，同时节约 NREC，并积累物质和人力资本，以长期维持高经济增长。
情感上不稳定的人格障碍
情感上不稳定的人格障碍（EUPD），以前称为边缘性人格障碍（BPD）是一种多方面的心理健康状况，影响了大约1.6％的普通人群和20％的精神病患者。这种疾病表现出紧密而不稳定的关系，情绪失调，冲动性和不一致的自我意识。患有EUPD的人经常在日常生活中面临挑战，包括冲突，对遗弃和职业和教育追求的困难。本文介绍了有关EUPD的全面文献综述，重点是其临床表现，诊断和治疗方法。讨论了DSM-V和IDC-11标准，突出了共同的特征和差异。探索了各种心理治疗方法，例如辩证行为疗法（DBT），基于心理化的治疗（MBT），以架构为中心的治疗（SFT）和以转移为中心的心理治疗（TFP）。药物疗法，包括抗抑郁药，抗惊厥药，抗精神病药，情绪稳定剂，基于大麻的药用产品（CBMP）和Omega-3脂肪酸。临床实践中的挑战，例如诊断披露，转诊至专业疗法和非自愿住院治疗。本文通过强调了解EUPD个人的恢复和生活质量的重要性来结束。它承认治疗中CBMP和Omega-3脂肪酸的前景，敦促进一步研究。此外，该研究有助于对EUPD的广泛理解，从而指导未来的研究和临床工作。
工业革命中的要素价格和引发的技术变革
现有的关于要素价格在工业革命中推动技术选择的作用的证据仅限于史学、行业案例研究和计量研究。4 特别是，艾伦对纺织、采矿和炼铁中采用的提高生产率的技术进行了详细的分析，以解释相对要素价格在促进十八世纪英国节省劳动力的技术变革中的作用。然而，该分析并没有表明劳动力节约是否对要素价格变化作出了反应，也没有表明劳动力节约是否以及何时开始促进生产率增长。在本文中，我们重新审视这一“诱导创新”假设，并使用新的长期宏观经济和价格数据评估其与历史证据的一致性。为了推动辩论，我们推导出三个不同的要素特定（即劳动力增强、资本增强和能源增强）技术指数的时间路径。我们联合分析了这些指数以及相对要素价格（以工资租金比和工资能源价格比衡量）和其他总体数据，以提供有关技术变革性质的证据，并评估艾伦的说法是否与历史证据一致。为了使我们的研究结果与现有研究具有可比性，我们还进行了增长分解练习。我们分两步进行，分解产出增长（i）使用传统的增长核算框架，其中全要素生产率（TFP）作为残差得出，（ii）使用三个技术指数。结果表明，劳动力对产出增长的贡献一直持续到1830年左右；技术变革只是在那之后才留下了相当大的宏观经济足迹，技术变革的增长主要由节省劳动力的创新推动。具体来说，技术变革节省了劳动力，但也深化了资本并消耗了能源。廉价的煤炭加上相对较低的资本租金成本克服了19世纪工资增长的负担。结果还支持了“诱导创新”假说：技术指数对相对要素价格的变动反应强烈。要素价格的差异使机械化更具吸引力，并通过用能源和资本替代劳动力影响生产要素投入的就业。这使经济处于一个新的、更高的资本-劳动力比率平衡状态，其中拥有更多资本的劳动力变得更有生产力。更高的劳动生产率意味着更高的工资，而由此产生的需求增长需要产能扩张的响应，这需要进一步节省劳动力。因此，生产率增长是工资上涨和资本积累竞赛的结果。本文在几个方面为文献增添了新的见解。首先，本文超越了案例研究，并考虑了最近修订的丰富的宏观经济数据。其次，本文探讨并回答了关于技术变革在工业革命中的性质和作用的未决问题。第三，这是首次对三个不同的投入特定技术指数进行估计和分析的研究。现有的工业革命技术进步研究集中于“中性”技术进步（或全要素生产率），并将其视为需要用经济内容填充的“黑匣子”。5 本文利用要素增强指数进行增长分解分析，以提供与现有研究的可比性。第四，
气候变化对经济活动的动态因果影响 - 分解的小组
本文调查了气候变化对印度经济增长的长期影响，无论是在整个地区和部门的总体和分散水平上。建立了一个简单的拉姆西模型，以表明资源丰度，气候暴露和国家能力影响资源动员的生产率和效率提高的速度决定了区域增长。横截面增强自身重试的分布滞后模型（CS-ARDL），可解决内生性，异质性和横截面依赖性，其随机趋势在1980年至2019年的29个主要州使用，确认了温度升高对总成分生产率以及产生的经济增长的显着和负面影响。平均而言，一个Celcius的温度升高降低了约3.89％，在各州，部门和收入群体之间存在很大的差异。发现影响生态损害和劳动效率变化的劳动关系，工业化水平，森林覆盖范围以及劳动力和资本差异的变化是造成TFP差异以及由此产生的增长的原因。我们的估计系数与预计的温度相结合表明，由于其依赖农业和生态资源，预计较贫穷，更发达的状态将比其他国家更脆弱。从严格的缓解情景（SSP1-2.6）到业务 - 公平场景（SSP5-8.5），GSDP增长预计将在2020年中降低5.25％至24.51％。JEL代码：O44，Q54，Q51，Q54。 关键词：气候变化，经济增长，印度，小组数据，适应JEL代码：O44，Q54，Q51，Q54。关键词：气候变化，经济增长，印度，小组数据，适应
分析印度制造业的碳排放趋势：分解和解耦方法
越来越强调促进绿色增长和降低碳排放量为13，以实现可持续的经济发展。本研究使用TAPIO解耦14个模型，并分析了利用日志平均分区指数（LMDI）技术影响印度15种制造业的碳排放变化的因素。16此外，已经使用System-GMM方法分析了碳发射强度，信息和17通信技术（ICT），总因子生产率（TFP），技能和能量强度18之间的联系。它基于印度有组织制造业的植物水平年度19个行业调查（ASI）数据集（ASI）数据集，从2001 - 02年20日至2019 - 20年，针对主要21个印度国家/地区。调查结果反映了在总体和州的制造业中存在21个弱解耦的。这22个表明，产出和排放量都在增加，但是，产出增长超过23个排放增长，这意味着要努力过渡到更环保的24个友好的生产方法并提高了能源效率。发现输出和人口25效应是碳排放中的主要因素，而能量强度则是26降低效果。此外，System-GMM估计表明，ICT和能量27强度对总因子生产率产生了积极影响，而碳28排放强度的增加，生产率下降。这项研究证实了该扇形中倒29个形状的Kuznets曲线的存在。这些努力将有助于达到碳中立性并提高该行业内部的能量32效率。本研究将有助于制定能源30和环境策略，以减少排放并促进采用清洁能源31来源。33 34关键字：制造业，能源使用，二氧化碳，生产率，分解，35能量强度，解耦36 jel分类：C33，P18，Q43 37
人工智能的简单宏观经济学
本文评估了有关人工智能新进展对宏观经济产生重大影响的说法。它从基于任务的人工智能影响模型开始，通过自动化和任务互补性进行研究。它确定，只要人工智能的微观经济影响是由任务层面的成本节约/生产力提高驱动的，其宏观经济后果将由 Hulten 定理的一个版本给出：GDP 和总生产力收益可以通过受影响的任务比例和平均任务级成本节约来估算。使用现有的对人工智能的影响和任务级生产力改进的估计，这些宏观经济影响似乎不小但并不大——10 年内全要素生产率的增长不超过 0.71%。论文随后指出，即使这些估计也可能被夸大，因为早期证据来自易于学习的任务，而未来的一些影响将来自难以学习的任务，其中有许多与环境相关的因素影响决策，并且没有客观的结果衡量标准来了解成功的表现。因此，预计未来 10 年的 TFP 增长甚至更加温和，预计将低于 0.55%。我还探讨了人工智能的工资和不平等效应。我从理论上表明，即使人工智能提高了低技能工人在某些任务中的生产率（而不为他们创造新任务），这也可能会增加而不是减少不平等。从实证研究来看，我发现人工智能的进步不太可能像以前的自动化技术那样增加不平等，因为它们的影响在各个人口群体中分布更均匀，但也没有证据表明人工智能会减少劳动收入不平等。预计人工智能还会扩大资本和劳动收入之间的差距。最后，人工智能创造的一些新任务可能具有负面社会价值（例如在线操纵算法的设计），我讨论了如何纳入可能具有负面社会价值的新任务的宏观经济影响。 JEL 分类：E24、J24、O30、O33。 关键词：人工智能、自动化、ChatGPT、不平等、生产力、技术采用、工资。
2021 年老龄化报告 - 经济与金融
2. 2021 年长期预算预测概览——TFP 风险情景 14 1. 2021 年长期预算预测概览——基线情景 15 3. 2021 年长期预算预测概览——AWG 风险情景 15 4. 2021 年与 2018 年长期预算预测概览——基线情景 16 I.1.1. 2019-2070 年净移民流量预测 21 I.1.2. 2019-2070 年总人口预测 22 I.1.4. 2019-2070 年人口抚养比（%） 24 I.1.3. 2019 年和 2070 年按年龄组划分的人口分布 24 I.1.5. 2018 年和 2021 年老龄化报告：人口和抚养比预测 25 I.1.6. 2021 年和 2018 年老龄化报告中的人口假设，2019-2070 年 26 I.1.7. 1960-2070 年全球人口抚养比 27 I.2.1. 2019-2070 年年均潜在 GDP 增长率细分（%） 42 I.2.2. 2021 年和 2018 年长期预测比较：劳动力发展情况 45 I.2.3. 2021 年和 2018 年长期预测比较：潜在 GDP 增长及其决定因素 46 I.3.1. 敏感性测试和替代方案概述 47 I.3.2.各情景对欧盟 2019 年至 2070 年平均年度潜在 GDP 增长影响的细分（%） 47 II.1.1. 公共养老金计划的主要类型 52 II.1.2. 养老金制度中的自动平衡机制、可持续性因素和与预期寿命的联系 56 II.1.3. 法定退休年龄、提前退休（括号中）和推迟退休的激励措施 58 II.1.4. 按性别划分的平均有效劳动力市场退出年龄。 59 II.1.5. 退休期限：按性别、占平均职业生涯的百分比和占成年期的百分比 61 II.1.6. 2019 年和 2070 年公共养老金制度的缴款（占 GDP 的百分比） 62 II.1.7. 公共养老金制度的缴费率 64 II.1.8. 公共养老金总支出的水平和变化； 2019-2070 年，基准情景（占 GDP 的百分比） 68 II.1.9. 公共养老金总支出：每十年的变化（占 GDP 的百分比） 72 II.1.10. 2019-2070 年各年龄组公共养老金支出的变化（占 GDP 的百分比） 76 II.1.11. 2019-2070 年公共养老金总支出变化明细（占 GDP 的百分比） 80