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发达的技术和生产力动力的驱动因素
经常，除了技术和生产效率的结构发展以外的其他因素可以推动高级和新兴市场和发展中经济体（EMDES）中劳动生产力的变化。本文使用一种新方法来提取排除这些影响的技术冲击，从而持续改善了劳动力性能。依次使用相同的方法来确定需求冲击对生产力的影响的风格化示例。技术创新伴随着相对于发达经济体的EMDES投资率更高，更快地提高，这表明积极的技术发展通常是在以前经济体中的资本EM。正面的发达经济体和EMDES的就业属于正面
基本关键基础设施劳动力的指导
随着国家继续对Covid-19的响应，重要的是要考虑基本关键基础设施工人继续为响应政策和活动提供信息。这些工人安全从事工作的能力对于我们国家保持国家关键职能的韧性的能力至关重要。正是由于这个原因，网络安全和基础设施安全局（CISA）与其他联邦机构，州和地方政府以及私营部门合作，已发布了有关COVID-19响应的基本关键基础设施劳动力指南。该指南的当前版本，版本4.0，于2020年8月发布。本指南旨在帮助州，地方，部落和领土官员和组织保护其工人和社区，并通过确定可能需要专业风险管理策略的基本工人的宇宙来确保关键基础设施的持续安全和安全运营，以便他们可以安全地工作。也可以用来开始计划和准备分配稀缺资源，用于保护基本工人免受Covid-19的侵害。
基本关键基础设施劳动力的指导
州，地方，部落和领土政府负责在其社区中执行和执行响应活动，而联邦政府则担任支持角色。官员应使用自己的判断来发行执行重新打开指令和指导。同样，在遵守相关的公共卫生指导的同时，关键的基础设施所有者和运营商有望在业务流程和劳动力分配的优先级问题上使用自己的判断，以最好地确保工人的安全以及他们支持的基本商品和服务的连续性。所有决定应适当平衡公共安全，劳动力的健康和安全以及继续提供基本关键基础设施服务和职能。
教育和技能促进经济以及与劳动力的联系...
疫情可能会破坏教育部门的政治稳定，因为之前未曾预料到的情况变成了现实：人们对远程教育的兴趣激增；儿童和青少年贫困率上升；以及前所未有的预算限制。这使得政府比以往任何时候都更需要妥善管理信息和沟通，以便政策讨论尽可能地知情。这是报告中重点强调的一点。需要更好地按社会经济地位和人口群体细分统计数据，并解释它们对行动的意义。在某种程度上，需要这样做是为了突出已经取得的进展，以便有足够的注意力保护这些成果，并确保它们不会逆转。更好地了解教育机构的质量是一个敏感问题，有助于引导公众关注这一关键问题。
教育劳动力的政治经济学
教育劳动力的设计和实施受到政治环境的很大影响。我们概述了一些方法，以引导教育劳动力改革从启动到扩大规模和可持续性的政治背景——借鉴文献和一些具体改革的例子以及两个教育劳动力倡议国家的政治经济分析。在启动教育劳动力改革时，议程的驱动因素应该是透明的，并且基于目标需求而不是政党政治。议程制定过程应让关键利益相关者参与进来——这可以通过绘制利益相关者群体图、进行磋商、访谈和调查以及访问地区和学校现场来了解利益相关者的需求、利益和动机，并确定跨越式发展的机会。应使用有力的证据来反驳政党纲领，并了解劳动力的现状（如组成和能力）以及现有优先事项和资源限制内的挑战和机遇。高层对改革的所有权和承诺在初始阶段也是确保改革长期成功的关键。同样，这需要高层与关键利益相关者进行早期接触和广泛协商，以获得制定连贯政策的关键反馈。这可以支持创建令人信服的改革投资叙述和案例。确定地方倡导者，利用他们在各级的政治资本推动这一案例至关重要——缺乏政治意愿时，改革往往会受到破坏。在开始时明确改革目标，并辅以强有力的证据来支持改革的必要性，这是设计改革的第一步。在早期阶段与利益相关者（尤其是教师和他们的工会）接触，可以强调潜在风险或意外后果的存在和规模，并提供额外的证据来支持政策目标。尊重教师工会作为关键甚至有争议的改革的设计和实施合作伙伴，被认为是促成其可持续性或“坚定性”的基本特征。就政策设计的目标达成利益相关者的共识也很重要，但可能很困难，因为并非所有利益相关者都是正式组织的。一些利益相关者会抵制任何变化，而先发制人地阻止这些战略联盟可能会很棘手，因为他们的声音往往很强烈。解决这个问题的一种方法是考虑多利益相关者和跨部门的方法，并做出一些调整。保持沟通渠道畅通和频繁以及在需要时进行谈判也很有帮助。政策实施需要协调改革的不同活动，确保每个参与者的责任以及他们如何与其他参与者互动是明确的。有效的实施需要连贯、管理良好和分阶段的推广，这可以通过采用活动排序的渐进式方法来实现。交付方法和权力下放可能有助于应对政治经济挑战，例如各参与者之间改革目标的协调，但必须有明确的责任制、良好的领导和管理。在整个过程中，与实施改革的人保持持续沟通至关重要，这样才能进行反馈和调整，不断确保改革的协调一致。基于证据和数据驱动的监测和评估方法不仅可以确保项目保持正轨，还可以提供纠正方向的信息——这可以通过设定基准、绩效评估机制和教育管理信息系统来实现。
面向未来制造业劳动力的人工智能辅助智能培训平台
摘要 — 随着工业 4.0 的快速发展，制造业工人处理机器、材料和产品的方式也发生了巨大变化。这种变化对未来劳动力的培训提出了一些严峻的挑战。首先，个性化制造将导致小批量和快速变化的任务。培训程序必须表现出敏捷性。其次，与人或机器人交互的新界面将改变培训程序。最后但并非最不重要的是，除了处理物理对象外，工人还需要接受培训以消化和响应制造现场产生的丰富数据。为了应对这些挑战，本文描述了一个针对制造业劳动力的人工智能辅助培训平台的设计。该平台将从机器和工人那里收集丰富的数据。它将在人工智能算法的帮助下捕捉和分析学员的宏观和微观运动。同时，还将涵盖与机器人/协作机器人互动的培训。混合现实将用于为学员创造现场体验。