美国总产量的电气化:理论与证据在本文中,我仔细研究了电气化过程,电气化被定义为能源组合中电力份额的增加。我首先记录了美国生产中使用化石燃料和电力作为终端能源类型的趋势和事实,我提供的证据表明这两种能源类型在短期内是强有力的互补,但从长远来看更具替代性。具体来说,我估计这两种能源投入之间的短期替代弹性为 0.06,并主张存在柯布-道格拉斯关系,因此从长期来看存在单一的替代弹性。然后,我建立了一个模型,可以通过定向技术变革机制定量地重现这些事实。至关重要的是,电气化的主要驱动力是化石燃料相对于电力的使用效率的相对提高。
牙买加继续在建立经济韧性方面取得进展,以通过宏观经济和商业环境改革实现持续的包容性经济增长和创造就业机会。但是,作为一个小型,面向服务的(大约GDP的76%),开放经济(总贸易大约在2019年的GDP占90.0%),这是高度债务的,即19020年的GDP和劳动力市场指标的恶化,这是为了阻止其在全球范围内和国内实施的COVID-19大流行以及相关的公共卫生与社会措施(PHSM)。由于劳动力中每五分之三的人中,大约有三分之三从未接受过任何正规培训,93妨碍了他们枢纽的能力和缺乏经济多样化的能力,尤其是在牙买加的出口篮中(尤其是在旅游业和铝菌)中,因此下降的程度加剧了。多年来,劳动力市场每年增加0.2%的时候,劳动力市场与失业率,就业不足和高度非正式性斗争。94该国已经实施了几项策略来解决这些问题,以促进持续的,包容的增长和体面的工作。
摘要在整个船舶设计过程的早期阶段开发的船舶推进系统的建筑对船舶的整体设计和性能产生了很大的影响。到达最后一艘船舶保护架构的设计空间探索可能是一个相当复杂的过程,用于高性能“组合”的“船舶推进系统”,旨在实现多个,经常相互冲突的设计目标。本文提出了一个基于基于模型的“技术经济和环境风险评估”(TERA)方法的设计空间探索过程的新过程,该方法是使用混合的“多重标准决策制定”(MCDM)程序执行的,以从竞争的推进系统中选择构建设计空间的竞争推进系统中的解决方案。该过程利用了从开发模型的性能模拟产生的性能数据的组合,以及基于比较的专家意见的指标,用于船舶设计过程中无法选择“妥协解决方案”的信息。本文包括一个说明性的示例,说明了拟议过程在设计空间探索的拟议过程中,用于合并的推进系统体系结构。
可再生能源的日益整合使得电网平衡变得具有挑战性,因为它们具有间歇性。可再生能源可能会被削减,尤其是在生产超过需求或电网内出现输电和/或配电网络拥塞时。但是,如果使用电池存储,削减就变得没有必要,前提是电池存储具有足够的可用存储容量,可以在发电过剩时存储能量,并在高峰时段需求高时将其释放到电网。因此,电池存储的能量可以抵消昂贵且对环境有害的峰值电厂(例如开放式/联合循环燃气轮机)的供应。我们以英国为例,研究了利用大容量电池存储取代开放式和联合循环燃气轮机发电厂,利用风能削减能源的技术经济前景。我们开发了一种用于确定和优化锂离子型电池的技术经济模型。优化旨在确定存储在何种成本和规模下可以商业上适用于电网级能源应用。结果表明,在风电日均弃风率为 15% 且电池成本为 200 英镑/千瓦时的基本假设下,优化后的 1.25 GWh 电池每年可满足 285 GWh 的峰值需求,其对应的净现值为 2240 万英镑,内部收益率为 1.7%,回收期为 14 年。但是,要实现 8% 的内部收益率(投资的最低门槛收益率),电池成本必须低于 150 英镑/千瓦时。对弃风、放电深度、电池效率以及电池成本和收入等参数的敏感性分析表明,本研究考虑的所有技术经济参数都对电池储能用于电网的商业可行性有重大影响。关键词:电池储能系统 (BESS)、弃风、技术经济优化、开式/联合循环燃气轮机、电网级储能
VI DSE-4 B23-ECO-604 保险经济学 4 4 30 70 100 3 VI DSE-5 或 B23-ECO-605 性别经济学 4 4 30 70 100 3 VI DSE-5 B23-ECO-606 福利经济学 4 4 30 70 100 3 VII CC-H1 B23-ECO-701 经济学数学 4 4 30 70 100 3 VII CC-H2 B23-ECO-702 国际经济学 4 4 30 70 100 3 VII CC-H3 B23-ECO-703 公共经济学 4 4 30 70 100 3 VII DSE-6 或B23-ECO-704 计量经济学 4 4 30 70 100 3 VII DSE-6 B23-ECO-705 经济学中的增长模型 4 4 30 70 100 3 VII PC-H1 B23-ECO-706 经济数据分析 4 8 30 70 100 3 VIII CC-H4 B23-ECO-801 数理经济学 4 4 30 70 100 3 VIII CC-H5 B23-ECO-802 环境经济学 4 4 30 70 100 3 VIII CC-H6 B23-ECO-803 经济思想流派 4 4 30 70 100 3 VIII DSE-7 或B23-ECO-804 健康经济学 4 4 30 70 100 3 VIII DSE-7 B23-ECO-805 教育经济学 4 4 30 70 100 3 VIII PC-H2 B23-ECO-806 经济学应用软件
自 2003 年以来,尽管资源充裕且政治解决方案更加多元化,但伊拉克的经济改革进程却未能起步。本文探讨了 2003 年后伊拉克政治解决方案的演变与巩固之间的联系,以及这对决策者实施经济政策时面临的激励的影响。矛盾的是,尽管该解决方案比之前的镇压性解决方案容纳了更多的团体,但这并没有带来更具包容性、长期导向和计划性的经济决策。这是因为,更多(精英)团体的加入反映了这样一个事实,即如果不用国家创造的租金来安抚更多的行为者,现在更多的行为者可能会制造暴力。因此,伊拉克的政治转型加剧了决策者推行更多短期政策的动机,这些政策将资源从长期生产性投资和重建转移到满足种族和宗教庇护网络上。要摆脱这种运作模式,就需要耐心和投机取巧的经济改革,慢慢地给政治参与者施加新的压力,以支持提供公共产品和更有利于私营部门增长的政策环境。
在确保自由市场体系和高生活水平的同时共享技术知识至关重要,但为此应考虑新的经济和政治框架。Brynjolfsson 和 McAfee(2013)的研究表明,尽管美国公民的生产力提高了,但他们的家庭平均收入却下降了,这违背了微观经济学规律。如何避免生产力提高但工资却没有遵循相同趋势的现象?数字时代的哪些特征导致关键经济驱动力无法同步增长?众所周知,技术在实现经济和社会活动的全球化方面发挥着至关重要的作用。各个国家对新技术的开放性对其实际和潜在的经济发展产生了重大影响(Archibugi & Pietrobelli,2003)。新全球化和新工业革命的综合影响应以有利于整个社会的方式分配。通过分析结构性变化,初步结果认为,无论是以部门层面的开放度、进口渗透率和出口强度为代表的全球化,还是以部门层面的信息和通信技术资本强度为代表的数字化,都与工资差距扩大相关(Berlingieri 等,2017)。
第2章:表标题表1。使用威斯兰卫星图像数据的修改为秃头鹰射电遥测研究定义的栖息地类型。威斯康星州中南部,2001-2004 ... 55表2。无线电标记为秃头鹰;识别号,捕获日期,体重,性别和年龄。栖息地选择研究,威斯康星州南部,2001-2004………………56表3。2-路分析的方差比较秃头鹰识别和季节为主要影响。威斯康星州中南部,2001- 2004年………………………………57表4。Bonferroni Z的秃头鹰天日测试。威斯康星州南部,2001- 2004年………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………Bonferroni Z的秃鹰栖息地测试。威斯康星州中南部,2001- 2004年………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………逐步的逻辑回归结果围绕秃头鹰天的栖息地比例。威斯康星州中南部,2001-2004…………………….60表7。逐步的逻辑回归结果围绕秃鹰栖息地位置的栖息地比例的结果。威斯康星州南部,2001-2004……………………..61表8。逐步的逻辑回归结果,允许围绕秃鹰日的栖息地比例之间的相互作用。威斯康星州中南部,2001-2004………………………………………………………………………………………………………………………逐步的逻辑回归结果允许围绕秃鹰栖息地位置的栖息地比例之间的相互作用,威斯康星州中部,2001- 2004年………………………………………………………………………………………………………………秃头鹰白天距离数据的逐步逻辑回归结果。威斯康星州南部,2001-2004……………………………………………………………….64表11。秃鹰夜间距离数据的逐步逻辑回归结果。威斯康星州南部,2001-2004……………………………………………………..65
4 ramasamy.s@hit.edu.in , 5 md.devendran@gmail.com 摘要:农业在许多国家的经济稳定中发挥着至关重要的作用,优化作物选择对于提高农业生产力和可持续性至关重要。“使用机器学习方法的作物推荐系统”旨在利用机器学习技术根据各种环境和土壤条件提供精确的作物推荐。通过结合土壤成分、pH 值、温度、湿度、降雨量和地理位置等因素,该系统为特定区域推荐最合适的作物。该系统利用机器学习模型,特别是随机森林和决策树,来分析历史农业数据,预测最佳作物,并改善农民的决策过程。通过在大型数据集上训练模型,它可以确保与现实世界的农业实践相一致的准确预测。该系统的应用可以提高作物产量、可持续的农业实践,并降低与不良作物选择相关的风险。通过使用标准分类指标进行严格评估,该模型的性能证明了其通过帮助农民做出明智的决策来彻底改变农业实践的潜力。该系统有可能成为农业顾问、农民和政策制定者的宝贵工具,确保长期可持续性和生产力的提高。
* 我们感谢 Fabian Trottner 的深入讨论。我们还感谢 Pol Antr`as、David Autor、Costas Arkolakis、Gideon Bornstein、Laura Castillo-Martinez、Jonathan Dingel、Pierre- Olivier Gourinchas、Gordon Hanson、J. Bradford Jensen、Tom Kemeny、Chris Moser、Michael Peters、Esteban Rossi-Hansberg 和 Steve Redding 的深刻评论。本文表达的任何观点均为作者观点,不代表美国人口普查局的观点。人口普查局的披露审查委员会和披露避免官员已审查此信息产品是否存在未经授权披露机密信息的情况,并已批准了此新闻稿中采用的披露避免做法。本研究由联邦统计研究数据中心根据 FSRDC 项目编号 2193(CBDRB-P2193-R8942、R9405、R9629 和 R10013)进行。Eckert 和 Walsh 感谢普林斯顿大学国际经济系完成本研究的部分工作。本文的当前版本取代了“熟练可扩展服务:经济增长中的新城市偏好”。† 加州大学圣地亚哥分校;fpe@ucsd.edu ‡ 乔治城大学;sharat.ganapati@georgetown.edu § 哥伦比亚大学;caw2226@columbia.edu