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太空中的植物——Esteban Rossi-Hansberg
将产品和服务送到消费者可以轻松到达的地点需要做出复杂的决策，比如在何处设立工厂以及这些工厂应该有多大。工厂数量太少成本高昂，因为这会增加与消费者之间的距离。工厂数量太多则会导致控制范围过大和固定成本过高，而且工厂还会相互抢夺客户。在一个由许多需求和生产成本不同的本地市场组成的经济体中，了解这些权衡对不同特征的企业的影响是复杂的。也许因为这个问题很难解决，人们对如何组织生产这个基本问题的解决方案知之甚少。企业在空间上的排序不仅决定了企业的盈利能力，还决定了消费者剩余以及各个地点的特征。在本文中，我们研究了企业生产问题的这个核心组成部分，提供了一种大大简化它的方法，并将其含义与数据进行了对比。以星巴克为例，2019 年星巴克在全美各地经营着约 14,000 家门店。当然，并非所有星巴克的规模都相同，美国并非所有地点都有星巴克，并且同一地点相邻的星巴克门店之间的距离在不同空间也不同。简而言之，各个门店的布局在不同空间存在很大差异。这种变化自然与人口密度、工资和其他特征的空间分布有关。例如，图 1 显示了星巴克在三个市场的门店位置：新泽西州普林斯顿、弗吉尼亚州里士满和纽约市。显然，这些城市的门店数量以及门店之间的距离各不相同。即使在纽约市，在曼哈顿最密集的地区，门店数量也多得多，而门店之间的距离要短得多。门店位置决策的一般特征是什么？显然，密度很重要，但机构规模在空间上绝不是恒定的。纽约星巴克的平均工厂员工人数比里士满高出 23% 以上。随意的证据和内省可能表明，企业只是在最密集的市场销售，边际市场由企业的生产力决定。然而，仔细观察就会发现一个更微妙的模式。图 2 提供了一个简单的例子。沃尔格林和 Rite Aid 是药店
人工智能和不断变化的技能需求......
大多数接触人工智能 (AI) 的工人不需要专门的 AI 技能（例如机器学习、自然语言处理等）来使用 AI。即便如此，AI 也会改变这些工人所做的任务以及他们所需的技能。本报告首次估计了人工智能 (AI) 对不需要专门 AI 技能的工作技能需求的影响。结果显示，在高度接触 AI 的职业中，最需要的技能是管理和商业技能。这些包括一般项目管理、财务、行政和文书任务的技能。结果还显示，随着时间的推移，在高度接触 AI 的职业中对这些技能的需求有所增加。例如，这些职业中需要至少一项情感、认知或数字技能的空缺职位比例增加了 8 个百分点。然而，通过对一组机构（这可能导致人工智能暴露的外生变化）进行分析，该报告发现证据表明，在最容易受到人工智能影响的机构中，对这些技能的需求开始下降。
在公司供应链中：印度的证据
关于垂直所有权是由物理投入的转移还是无形资产转移来激发垂直所有权的竞争理论。使用印度卡纳塔克邦商品货运宇宙的行政数据，我们表明沿生产链的货物供应是垂直整合的重要理由。首先，我们开发并估算了一种投入采购的重力模型，并发现：（1）机构非常偏爱源代源的供应商在同一公司内的供应商的实际投入，相对于其他摩擦，距离距离和州边界（例如距离和州边界），以及（2）（2）在公司内部的份额接近2％的内部供应商，对此内部占有不足的份额。接下来，我们将其与数据进行比较，并发现38％的产品是由在垂直整体供应商存在的情况下独家从公司内部采购的；比我们2％基准高的数量级。最后，我们验证了公司内部采购与物理供应链交易成本的决定因素，例如产品特殊性和研发投资。©2023 Elsevier B.V.保留所有权利。
国防基础设施战略
国防部对此责任重大。每年，我们有 140,000 名军人在 58 家培训机构和 157,500 公顷的训练场地接受训练。在英国，我们拥有三个主要海军基地、七个海上支援机构、148 个兵营、37 个航空站（包括 9 个主要机场）和 1,800 多个预备役和学员基地，覆盖全国，并在所有权力下放国家都有驻军。从普利茅斯的海军基地到位于英国皇家空军洛西茅斯的快速反应警报站，国防部在整个联盟的社区中发挥着积极作用。该基地也是我们的仓库和车间储存和维护设备和武器的地方；也是我们进行重要研究以领先于对手的地方。我们的武装部队能否维护英国的安全和繁荣，取决于能否拥有能够优化军事能力和实现国防优先事项的资产和基础设施。
计算如何改变统计信息（并且正在发生变化……）
戴维·考克斯（David Cox）的职业生涯始于可编程的电子合并者仍在研究实验室（和军事机构）中。我聚集在一起，直到1960年代（几个）统计学家才获得了“自己的”计算机，例如牛津的生物特征在1962年收购了一个（这是第一个牛津单元）。
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注：本政策文件为所有国家利益相关方提供了广泛的框架和指导方针。根据这项政策，所有相关政府部委、部门、公共和私营部门的国防生产组织、研究机构以及学术机构都将设定各自的目标，制定自己的程序、指示、规则和条例。
与设备相关的旅行和培训补助金
旅行和生存3国家旅行：NRF将支付以下费用：•最便宜的回程经济票； •住宿（当地的住宿费用仅限于三星级评级机构）； •生存和旅行津贴； •对工具利用成本的贡献，即基准费用。国际旅行：4这些将逐案考虑，NRF为附录A中的费率提供指南。
人工智能、招聘和就业：来自瑞典的招聘信息证据
注：该表显示了十二个机构层面回归的估计值，以基线机构员工人数为权重。自始至终，结果变量是人工智能空缺职位、非人工智能空缺职位和员工人数的反双曲正弦的变化乘以 100。回归量是 Felten 等人（2018）的人工智能暴露指标，即基线机构员工的平均值，以其标准差标准化。估计值是针对两个不同的样本进行的：高于基线员工人数中位数（8）的机构（面板 A）和低于基线员工人数中位数的机构（面板 B）。每个因变量有两个回归。在 Col 的（2）、（4）和（6）中，Webb（2020）的软件暴露指标被用作协变量。包括公司固定效应在内的规范中的观测值数量较少，是由于省略了单一机构。面板 B 中包括公司固定效应在内的规范中的观测值数量较少，这是因为较小的公司往往是单一企业。标准误差集中在公司层面。* p<0.1；** p<0.05；*** p<0.01。
人工智能与劳动力市场 - Pascual Restrepo
我们利用机构层面的空缺职位数据研究人工智能对劳动力市场的影响，这些数据包含详细的职业和技能信息，包括 2010 年以来美国几乎所有的在线空缺职位。当机构员工从事与当前人工智能能力兼容的任务时，我们将机构归类为“人工智能暴露”。我们记录了 2010-2018 年人工智能相关空缺职位的快速增长，这种增长不仅限于专业和商业服务以及信息技术部门，而且在人工智能暴露的机构中增长更为显著。这些人工智能暴露的机构还会以差异化的方式消除列出一系列先前发布的技能的空缺职位，同时发布先前未列出的技能要求。机构层面的估计表明，人工智能暴露的机构正在减少非人工智能职位的招聘。然而，我们发现人工智能的暴露与职业或行业层面的就业或工资增长之间没有明显的关系，这意味着人工智能目前正在部分任务中取代人类，但尚未对总体劳动力市场产生可察觉的影响。关键词：人工智能、取代、劳动力、工作、任务、技术、工资。JEL 分类：J23，O33。
德克萨斯州达拉斯夜生活经济的经济和财政贡献
*：旅游经济学利用北美行业分类系统 (NAICS) 来识别对夜生活经济有贡献的行业。NAICS 是行业标准，用于根据行业对商业机构进行分类。研究团队使用美国劳工统计局和美国人口普查局的就业和工资数据以及 IMPLAN 的经济产出数据来估计每个行业的经济活动。