• 总体来看,受设备更新政策实施和外部需求回暖的推动,2024年上半年中国GDP增长保持相对稳定。但值得注意的是,国内需求仍然不足。价格下跌对收入、企业利润和财政收入产生了直接影响,限制了支出。此外,日益加剧的对外贸易紧张局势可能会对中国出口造成压力。预计政府将在2024年下半年采取更为宽松的宏观政策立场,以促进经济增长的恢复。
进入 2025 年,全球经济将呈现差异化发展态势,不同国家/地区的经济前景也日趋多样化。美国再次有望成为经济表现突出的国家,并将稳健增长势头延续到新的一年。其他相对较大的发达经济体,如日本和英国,明年的表现也可能好于前 12 个月。另一方面,许多欧洲经济体,尤其是德国和法国,正面临强大的阻力,这可能会导致经济表现不佳。中国是世界第二大经济体,也是 2025 年全球整体经济的主要决定因素。要么政策制定者将最近的言论转化为实质性的宏观政策以重振经济增长,要么经济将连续第四年保持僵化状态。
新工业政策与经济治理枢纽(Luhnip)是位于罗马路易斯大学Luiss欧洲分析与政策研究所内的跨学科的非党派研究中心。luhnip成立于2023年,由总部位于柏林的智囊团Dezernat Zukunft提供了支持。luhnip专注于与欧洲和意大利工业政策和经济治理问题有关的主题。作为欧洲宏观政策网络(EMPN)的成员,Luhnip与欧洲的研究人员和智囊团建立联系,以推动非洲大陆的财政,货币和经济建筑。luhnip的工作桥梁学术研究和政策倡导,旨在提供专家知识并影响公众辩论。其核心活动包括生产技术报告,政策摘要和政策文件,分析欧盟超国家工业政策并探索意大利不断发展的工业政策动态。
12月份的标志是投资者的信心增加,即货币政策井井有条,可以使通货膨胀率恢复到2%,并且如果通货膨胀率持续下降,利率仍然很高的可能性将保持较高的可能性。这种软地面叙述得到了比预期的10月份的PCE数据和欧元区通货膨胀率的支持,自2021年中以来的水平下降到最低水平,而劳动力市场仍然保持稳定。反映这些期望,跨DM经济体的产量曲线已经重新传播,更长的成熟率迅速下降。在其他地方,中国领导人于12月中旬聚集在中央经济工作会议(CEWC),讨论2024年的经济目标和政策环境。他们重申了“加强宏观政策的反周期性和跨周期性调整”的承诺,这表明财政支持增加以及额外的货币缓和。
前景周围的不确定性仍然很高。在全球财务状况下明显收紧,这可能会加剧债务脆弱性,持续的通货膨胀和地理经济紧张局势,风险的平衡仍然倾向于下跌。因此,我们重申了对良好的货币,财政,财务和结构性政策的需求,以促进增长,减少不平等并保持宏观经济和财务稳定。我们将继续增强宏观政策合作,并支持2030年的可持续发展议程的进步。我们重申,实现强大,可持续性,平衡和包容性增长(SSBIG)将要求决策者在政策响应中保持敏捷和灵活性,这在最近在几个高级经济体中的银行湍流中得到了证明,在这些经济体中,相关当局的快速行动有助于维持财务稳定并管理金融稳定并管理漏气。我们欢迎金融稳定委员会(FSB)采取的初步步骤,标准设置
我们的货币政策收紧目前正在强行传输到欧元区经济。更严格的融资条件正在削弱需求,这有助于降低通货膨胀。此外,货币政策收紧的大部分仍在等待中。最终,货币政策在实现其目标方面的有效性取决于如何同时实施其他政策。的确,当他们的立场相互支持时,政策更有效。在这方面,支持弹性银行业的宏观政策为平稳传播货币政策行动创造了条件。同样,采取中等观点的财政行动不仅加强了欧元区政府对公共债务可持续性的承诺,而且还有助于避免额外的通货膨胀压力。此外,欧元区经济的潜在增长以及能源和数字过渡和地缘政治紧张局势所带来的挑战呼吁采取中等至长期的决策方法,包括旨在完成经济和货币联盟(EMU)的政策,以及为加强经济供应方面的结构改革计划而进行的雄心勃勃的计划。
本文考察股票市场与实体经济之间的因果效应。本文基于1998—2017年中国A股市场的数据,运用固定效应模型等方法,从个股层面的流动性不足对企业投资决策影响的角度研究股票市场与实体经济之间的因果效应。实证结果表明,股票流动性不足显著抑制企业投资。信息不对称是股票市场与实体经济之间联系的重要渠道之一,信息不对称引发的融资约束和代理冲突显著影响因果效应,缓解市场信息不对称的宏观经济政策能够通过股票市场有效作用于实体经济。本研究从因果效应的微观视角,控制时间效应和个体效应,进一步探究股票市场与实体经济之间的影响机制,表明宏观经济政策能够通过股票市场有效影响实体经济,为未来宏观政策的制定提供决策参考。
过去十年,美国国防部 (DoD) 投入了大量精力考虑人工智能和自主性在国家安全中的作用(例如,国防科学委员会,2012 年、2016 年;国防部副部长,2012 年;Endsley,2015 年;第 13859 号行政命令,2019 年;美国国防部,2011 年、2019 年;Zacharias,2019a 年)。然而,这些努力的范围很广,仅部分涉及国防部将如何认证这些系统的安全性和性能。最近的研究为测试和评估 (T&E) 社区完成了这种宏观思考(例如,Ahner & Parson,2016;Haugh、Sparrow 和 Tate,2018;Porter 等人,2018;Sparrow、Tate、Biddle、Kaminski 和 Madhavan,2018;Zacharias,2019b)。与此同时,各个程序一直在为自己的特定用例和挑战生成自己的工作级解决方案。当前工作中提出的框架弥合了已经提出的宏观政策建议与各个程序需求之间的差距。它旨在作为 T&E 社区可以遵循的框架,以提供证据证明人工智能 (AI) 支持的自主系统按预期运行。有时我们会呼应其他人提出的广泛政策建议,因为它们也将支持 T&E 活动。在其他地方,我们会提出与测试计划和分析相关的更具体的建议。