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World File Search System失业
重新审视失业交易权衡
JEL classification: D84, E24, E31, E32, J11 Key words: Phillips curve, unemployment, inflation, natural rate of unemployment, expectations _________________ Crump: Federal Reserve Bank of New York (email: richard.crump@ny.frb.org).Eusepi，午：德克萨斯大学奥斯汀分校（电子邮件：stefano.eusepi@austin.utexas.edu，aysegul.sahin@austin.utexas.edu）。 Giannoni：Barclays（电子邮件：mpgiannoni@gmail.com）。 马克·吉安诺尼（Marc Giannoni）在达拉斯联邦储备银行的雇员时为本文做出了贡献。 本文最初是在2021年1月3日关于“衡量失业差距”的ASSA会议上发表的。作者感谢Emmanuel Saez和Pascal Michaillat组织了会议，Regis Barnichon进行了讨论。 他们还要感谢他们的编辑里卡多·里斯（Ricardo Reis），匿名裁判，他们的讨论者乔迪·加里（JordiGalí）和乔纳森·哈泽尔（Jonathan Hazell）以及2022年JME-SNB-SCG会议的参与者。 此外，他们感谢爱德华·尼尔森（Edward Nelson）对历史通货膨胀动态解释的有益评论。 Jin Yan，Charles Smith和Ignacio Lopez Gaffney提供了出色的研究帮助。Eusepi，午：德克萨斯大学奥斯汀分校（电子邮件：stefano.eusepi@austin.utexas.edu，aysegul.sahin@austin.utexas.edu）。Giannoni：Barclays（电子邮件：mpgiannoni@gmail.com）。 马克·吉安诺尼（Marc Giannoni）在达拉斯联邦储备银行的雇员时为本文做出了贡献。 本文最初是在2021年1月3日关于“衡量失业差距”的ASSA会议上发表的。作者感谢Emmanuel Saez和Pascal Michaillat组织了会议，Regis Barnichon进行了讨论。 他们还要感谢他们的编辑里卡多·里斯（Ricardo Reis），匿名裁判，他们的讨论者乔迪·加里（JordiGalí）和乔纳森·哈泽尔（Jonathan Hazell）以及2022年JME-SNB-SCG会议的参与者。 此外，他们感谢爱德华·尼尔森（Edward Nelson）对历史通货膨胀动态解释的有益评论。 Jin Yan，Charles Smith和Ignacio Lopez Gaffney提供了出色的研究帮助。Giannoni：Barclays（电子邮件：mpgiannoni@gmail.com）。马克·吉安诺尼（Marc Giannoni）在达拉斯联邦储备银行的雇员时为本文做出了贡献。本文最初是在2021年1月3日关于“衡量失业差距”的ASSA会议上发表的。作者感谢Emmanuel Saez和Pascal Michaillat组织了会议，Regis Barnichon进行了讨论。他们还要感谢他们的编辑里卡多·里斯（Ricardo Reis），匿名裁判，他们的讨论者乔迪·加里（JordiGalí）和乔纳森·哈泽尔（Jonathan Hazell）以及2022年JME-SNB-SCG会议的参与者。此外，他们感谢爱德华·尼尔森（Edward Nelson）对历史通货膨胀动态解释的有益评论。Jin Yan，Charles Smith和Ignacio Lopez Gaffney提供了出色的研究帮助。Jin Yan，Charles Smith和Ignacio Lopez Gaffney提供了出色的研究帮助。
商品丰富的经济中的失业
我们通过开放经济多部门模型的镜头研究荷兰疾病的相关性，该模型以劳动力市场摩擦引起的失业率。该模型的贝叶斯估计值量化了商业周期冲击和结构变化对失业率的影响。将我们的模型应用于澳大利亚经济，我们发现2000年代商品价格的持续上涨导致汇率和净出口税率下降，从而导致了由于部门转移而导致失业率的上升压力。然而，这种荷兰疾病效应估计数量很小，并且被与可贸易部门相比，在不可交通部门工作的相对不足性有关的失业率持续下降而被抵消。劳动力供应偏好的变化，以及家庭偏好向不可交易消费的转变，类似于结构性转型过程，使可贸易行业对商品价格冲击更加敏感，但占整体经济的较小部分。我们得出的结论是，商品价格的变化即使在像澳大利亚这样的商品丰富的经济中，商品价格也不像其他冲击或结构性变化有关。
失业与经济增长之间的关系
本文旨在通过考虑涵盖1980 - 2018年期间的年度时间序列数据来研究真正的GDP，通货膨胀率，汇率及其对南非失业率的影响。Johansen合作方法的发现得出结论，没有证据表明这些变量之间存在长期联系。Granger因果关系的发现报告说，实际GDP对失业率，汇率与失业率与通货膨胀率与失业率之间存在双向因果关系；但是，在实际GDP与汇率和通货膨胀率与汇率的对成对中发现了单向因果关系。脉冲反应的发现表明，从长远来看，汇率对失业率有负面的重大反应；相反，从长远来看，实际GDP对失业率的反应是积极的。此外，方差分解的结果报告说，所有回归器都强烈预测短期和长期的失业率。该研究表明，政府应向其人口提供工作准备技能，商业意识，技术知识和培训计划，以确定失业率的减少。该研究还建议，南非政府应创建一个支持性的环境和灵活的劳动力市场政策，吸引小型企业和私营部门的投资，最终通过新的企业家参与者加强企业家活动，以创造就业机会并吸收大量失业的青年。
东盟国家的失业和影子经济
这项研究的目的是使用2000 - 2017年间的面板数据调查7个选定东盟国家的失业与影子经济之间的关系。这项研究使用了包括柬埔寨，印度尼西亚，马来西亚，菲律宾，新加坡，泰国和越南在内的7个东盟国家的样本，涵盖了2000- 2017年。变量的平稳性由Pesaran面板单位 - 根测试确定。Westerlund面板协整技术用于检查变量之间的长期关系。此外，还采用了动态的普通最小二乘（DOL）和完全修改的普通最小二乘（FMOL）方法。DOLS和FMOLS的结果表明，失业是阴影经济增长的重要驱动力。此外，研究结果还表明，人均GDP对影子经济有负面影响。此外，政府支出，银行信贷和通货膨胀与影子经济呈正相关。经验结果表明，在选定的东盟经济体中的失业率增强了影子经济的规模。此外，很明显，样本国家的人均GDP增加会导致阴影经济较低。此外，政府支出，银行信贷和通货膨胀在影子经济中起着至关重要的作用。
第 2107 节 大流行紧急失业……
2020 年经济安全（CARES）法案第 2107 节疫情紧急失业补偿。 (a) 联邦与州协议—— (1) 一般规定——任何希望这样做的州均可根据本节与劳工部长（在本节中称为“部长”）达成并参与协议。根据本节达成协议的任何州均可在向部长提供 30 天书面通知后终止该协议。 (2) 协议规定——根据第 (1) 款达成的任何协议应规定，该州的州机构将向以下个人支付疫情紧急失业补偿： (A) 已根据州法律或联邦法律就某个福利年度（不包括 2019 年 7 月 1 日之前结束的任何福利年度）用尽所有获得常规补偿的权利； (B) 无权根据该法律或任何其他州失业补偿法获得与某一周有关的常规补偿，也无权根据任何其他联邦法律获得补偿；(C) 没有根据加拿大失业补偿法获得与该周有关的补偿；并且 (D) 有工作能力、可以工作且在积极寻找工作。 (3) 福利用尽。— 为第 (2)(A) 款的目的，在下列情况下，个人应被视为已用尽其根据州法律获得常规补偿的权利：(A) 由于该个人已收到其基期内基于就业或工资可获得的所有常规补偿，因此无法根据该法律支付常规补偿；或(B) 该个人获得此类补偿的权利已因享有此类权利的福利年度届满而终止。 (4) 每周福利金额等——就本节项下的任何协议而言—— (A) 任何一周完全失业时应向个人支付的疫情紧急失业补偿金额应等于—— (i) 根据州法律，在该个人的福利年度内，因完全失业一周而应向该个人支付的常规补偿金额（包括受抚养人津贴）；以及 (ii) 根据第 2104 节规定的联邦疫情失业补偿金额； (B) 适用于常规补偿索赔及其支付的州法律条款和条件（包括与有工作能力、积极寻找工作和拒绝接受工作有关的条款和条件）应适用于疫情紧急失业补偿的索赔及其支付，除非与本节规定或部长为执行本节而颁布的法规或操作指示相抵触； (C) 向任何拥有疫情紧急失业补偿账户的个人支付的疫情紧急失业补偿的最高金额
人工智能：创造就业机会还是失业未来
坎普尔，北方邦印度。摘要 俗话说，“需要是发明之母”，对于智人来说，这句话绝对正确。生活在 21 世纪，人类已经将一切都变得舒适。今天，我们周围有如此多的机器为我们服务。只需单击或点击一个按钮，您的任务就完成了。这就是我们今天在大多数日常生活工作中享受到的轻松程度。人类不断努力改进他们目前的状态。从简单的工作到关键任务，我们已经制造了机器来完成我们所有的操作。今天，我们在技术上取得了如此大的突破，以至于我们制造了像人类一样学习、思考和行动的机器。这时，人工智能就出现了。在这篇研究论文中，我们将分析人工智能也有同样积极的一面。通过这篇论文，我们想强调一个事实，即人工智能并非纯粹是为了取代人类。我们的研究试图打破读者对人工智能抢走工作机会的迷思和负面看法。在讨论人工智能的有利方面时，我们还将探讨人工智能带来的潜在挑战。我们的研究基于二手数据，我们的数据来源是志同道合的期刊、网站和杂志。关键词：人工智能、机器学习、人类替代、技术、深度学习、创造就业机会、机器人技术、就业、人工智能趋势。1.1 简介人工智能正在改变我们今天的生活方式。机器正变得更加智能，以解决我们的日常问题。如果我们具体谈论创造就业机会、技术潜力，尤其是人工智能，那么它是无穷无尽的。机器或计算机对人类智能的模拟称为人工智能。AI 是机器以人类的方式判断、记忆、思考和说话的能力。这就像训练机器完成通常与人类智能相关的所有任务。无需人类司机即可驾驶汽车，通过自动机器订购必需品杂货以补充您的粮仓，或者在人进入房间时自动打开空调。这是随着技术，尤其是人工智能的出现而可以享受的一种轻松。我们正在制造机器来解决我们的问题、做出决策并处理我们的工作场所。从 Alexa、Siri 和 Cortana 等不同名称开始，人工智能正在为我们的日常生活带来巨大的变化。从语音识别技术到 ChatGPT 等生成式聊天机器人，机器在每次升级中都变得更加智能。在以下环境中，当人工智能使我们的生活变得轻松并取代人类从事许多工作时，人工智能也是一个很棒的平台，它以同样的方式创造了数百万个工作岗位。根据世界经济论坛 (2023 年 5 月)，人工智能抢占 8500 万
通货膨胀和失业对经济增长的影响
本研究的主要目的是调查通货膨胀和失业对塞拉利昂经济增长的影响。使用季度时间序列数据，本研究采用自回归分布滞后 (ARDL) 模型进行估计和结果分析。通过 ARDL 边界协整检验，本研究确定了模型中存在长期关系，并据此估计了长期和短期 ARDL 模型。从长期结果来看，通货膨胀 (Inf) 和失业 (Unem) 对塞拉利昂经济增长的影响显著为负。)。对于短期，使用滞后结构为 (2, 2, 0, 1, 2) 的 ARDL。在这个模型中，ECT 强化了长期的存在，因为它被发现为负的且具有统计意义。与 Unem 不同，经济增长的第一滞后（RGDP (-1)）、Inf 和 Inf (-1) 在短期内对塞拉利昂的经济增长产生影响。根据研究结果，它建议货币当局必须推行可靠的通胀目标政策，同时政府应创造机会，让民众的技能和能力得到充分提升。
印第安纳州失业雇主手册 - IN.gov
根据 20 CFR § 603.11，请注意，机密索赔人失业补偿信息和雇主工资信息可能会被请求并用于其他政府目的，包括但不限于根据其他政府计划验证资格。为了清晰和一致起见，适用该法案的组织、行业或企业被称为“组织”。 “组织”可以指任何实体、组织、雇主或雇用单位，无论是否受该法案的保护。 “雇主”是指已确定对印第安纳州的劳动力承担失业保险责任的特定实体。 为了与屏幕阅读器兼容，雇主自助服务 (ESS) 表示为 E S S。
事实说明书|失业保险现代化
在失业补偿计划中，UI现代化和支持工人在返回工作时支持失业保险（UI）系统是我们经济基础设施的基石。它为在危机期间稳定经济的同时，在稳定经济的同时，支持那些没有自己的过错而失业的工人。在过去的一年中，UI系统在大流行和经济危机期间帮助了近5300万工人维持生计，并向经济投入了近8000亿美元的资金 - 避免了更深层次的衰退。同时，这场危机只会进一步揭示了UI的长期挑战。虽然国家迅速动员起来实施新的重要大流行失业计划，但它们被过时的技术和缺乏资源所阻碍，这些资源使它们容易受到国际犯罪圈的欺诈以及许多州法律的最新政策变化，这些政策变化旨在使访问UI更加困难。在一起，这一切使各州很难快速，公平地向失业工人提供福利。即使经济状况有所改善，各州仍将面临延迟对工人收益的重大积压，并努力解决由继续使用新技术来攻击UI系统的复杂犯罪环实施的欺诈行为。尽管需要通过全面的UI改革来解决这些挑战的核心，但我们旨在应对去年国家面临的最严重的挑战，并分配了2B美元作为《美国救援计划法》（ARPA）的一部分。这些原则包括：总统的2022年预算包括一套原则，这些原则应作为UI系统进行任何重大改革的基础，并考虑对UI进行现代化。
数字共享经济如何减少失业？
摘要：信息技术的快速发展是发展协作经济的首要前提。新的通信方式与在线平台共同创造了互联网市场，使得虚拟空间中的供需得以实现。然而，这种经济转型必然伴随着劳动力市场的广泛变革。我们通过互联网用户与欧洲市场失业率之间的相关性研究了数字化对劳动力市场的影响。基于数据集，我们发现了统计上显著的影响。然而，不仅可以通过加速数字化来提高相关系数的值，还可以通过投资克服多元文化欧洲的语言障碍来提高相关系数的值。