•厨房,服务线或自助餐厅的翻新或改建:项目范围,是否有任何共同费用等。•必须量化食物质量的提高并解释以支持确定的估计额外成本。计划哪些食物质量变化,以增加与现有菜单产品以外的食品成本?•粮食服务人员的工资增加和/或奖金 - 提供详细信息以概述工资增加或奖金计划,包括职位,金额,实施日期和/或付款日期。通常,不允许追溯奖金。工资增加,奖金必须满足以下内容才能允许:预定,可衡量,合理,并提前设置的指标和条款,并以不利于该计划的质量或预期目的的方式进行结构。•唯一项目:提供MDE评估允许性
使用CMHC的最新预算数据,IC的计划支出,预计在2028 - 29年预计的预计支出以及2022年预算的公告以及2022年秋季经济声明中的公告,PBO估计了NHS头条新闻的总资金(尽管包括非NHS计划)(包括非NHS计划)增加到了89.4亿美元。7个预先存在的计划代表136亿美元(15%)的支出,自国家住房战略以来已宣布约245亿美元(27%),但在2022年预算之前。在2022年预算和2022年秋季经济声明(9%)中宣布了另外78亿美元的价格,其余的435亿美元代表了来自各省和地区的贷款和支出(以成本匹配的形式)。
1。自从大萧条开始以来,尤其是在短期利率在2008年达到零下限之后,人们对量表政策的有效性进行了研究。估计政府支出冲击的影响的挑战之一是,量表政策需要很长时间才能实施。法案被起草和辩论,然后他们必须通过众议院和参议院,才能由总统签署为法律。所有这些都必须在发生任何实际支出之前发生。出于这个原因,最大支出的许多变化都是固定的。在本文中,我们提出了一种新方法,该方法使用专业预测来控制预期政策。我们的方法使我们能够非常有效地控制预期的效果,因此产生的冲动响应功能在统计学上比标准替代方案更为重要。政府支出的宏观经济影响在理论和经验理由上都受到极大争议。校准的结构模型倾向于提供取决于建造的假设集的结果。1个模型在政府支出对产出的影响以及对消费和工资的影响的迹象方面有所不同。传统的凯恩斯主义模型预测对产出的影响更大,并对消费,工作时间和实际工资产生积极影响。相比之下,新古典主义模型表明,消费和实际工资降低了政府的积极支出冲击。经验工作也带来了矛盾的结果。由于征服的下降,新古典模型通常会产生与凯恩斯主义模型相比,产量的响应较小。基于矢量自动加工(VAR)的估计很大
迅速变化的劳动世界对经济和社会产生了影响,这在很大程度上是由于气候紧急情况和新冠疫情造成的,这些影响凸显了解决就业赤字和不平等问题的紧迫性。2020 年,全球失去了超过 2.55 亿个全职工作岗位,1 2022 年的工作时长仍远低于危机前的水平,2 这表明复苏进程遭遇重大挫折。事实上,尽管各国在疫情期间增加了公共支出,并采取措施保障就业和收入,但在大多数情况下,它们的应对措施都缺乏战略和长期愿景。全球气候危机和世界许多地区能源成本飙升,加剧了向低碳经济转型的紧迫性,而低碳经济的基础是全民公平转型。
这项研究的目标是查看地方政府的收入(包括当地的源收入,一般分配基金和特殊分配基金)是否对使用经济增长作为调节变量的资本支出有影响。通过使用文档研究方法收集数据,根据地区和城市的标准形成样本,并在2018 - 2021年与地方政府预算报告。数据分析技术包括多个线性回归和调节回归分析。该研究的结果发现,本地资源收入,一般分配资金对资本支出有影响,而特殊的分配资金和经济增长对资本支出没有影响。经济增长不能减轻本地源收入和资本支出之间的关系,但可以调节一般分配资金与特殊分配资金与资本支出之间的关系。关键字:资本支出,一般分配基金,本地源收入,经济增长。doi:10.20885/incaf.vol1.art10简介
在过去二十年中,宏观经济学的相关文献开始系统地探讨财政政策冲击对总体经济活动的影响。这些文献的大部分工作都致力于揭示财政政策的传导机制,即如何通过部署财政政策工具来缓解商业周期波动。尽管如此,争论仍未解决,各种实证研究试图估计所谓的财政乘数,特别是在长期经济低迷时期,如经济衰退。这些文献的大部分表明,政府支出的边际增加可能有助于产出增加约 0.5 到略高于 1。由 Barro (1981, 1990) 开始的一系列著名文献通过分析产出对联邦军事采购的反应得出了乘数。这一策略通常得出的乘数在 0.5 - 1 之间,Hall (2009) 和 Ramey (2009) 最近的研究表明,他们的估计乘数略高,约为 1.2。然而,这种方法微妙地取决于第二次世界大战和朝鲜战争期间支出与产出的相互关系,并且可能由于在武装冲突年代占主导地位的“计划经济”特征而产生偏差。Blanchard 和 Perotti (2002) 发起的另一种方法通过在结构向量 - 自回归的背景下识别政府支出冲击来进行。这些类型的研究,以及 Gal´ı、Lopez-Salido 和 Valles (2007) 等人的研究,提出了一个 1 或略高的乘数。Perotti (2007) 以及 Mountford 和 Uhlig (2008) 通过跨国证据表明乘数较低。 Mertens 和 Ravn (2010) 在新凯恩斯主义框架内对流动性陷阱环境进行了建模,并得出了一个比“正常”时期更小的乘数。另一个有趣的贡献来自 Erceg 和 Lind´e (2010),他们构建了一个新凯恩斯主义 DSGE 模型——Christiano、Eichenbaum 和 Evans (2005) 以及 Smets 和 Wouters (2007) 的变体——以分析财政刺激在流动性陷阱引发的衰退期间的影响。该模型的特殊之处在于,流动性陷阱的持续时间取决于刺激的规模,因此是内生决定的。衰退是由对家庭偏好的强烈负面品味冲击引起的,主要发现是支出乘数可能会在流动性陷阱期间大幅放大
∥ Singapore Centre for Environmental Life Sciences Engineering, Nanyang Technological University, 60 Nanyang Dr, Singapore 637551 ‡ School of Materials Science and Engineering, Nanyang Technological University, 50 Nanyang Avenue, Singapore 639798 § School of Civil and Environmental Engineering, Nanyang Technological University, 50 Nanyang Avenue, Singapore 639798 # These author has equally contributed to this工作 *通讯作者联系人:madhavi@ntu.edu.sg电话。:+65 67904606 bincao@ntu.edu.sg电话。:+65 67905277 jeganroy@ntu.edu.sg
摘要背景:政策制定者已提出并实施了针对药品价格和数量的各种成本控制政策,以调节制药支出不断上升。我们的研究重点是定价政策的重大变化和几种遏制韩国制药支出增长的激励计划。方法:我们从2008 - 2017年开始构建了12个904诊所的纵向数据集,以跟踪实施策略之前和之后的处方者行为。采用中断的时间序列模型,我们分析了在政策实施之前和之后,每次处方和抗生素药物支出的趋势变化和抗生素药物支出的趋势变化。结果:更有效的药物处方的大幅降低和激励措施导致诊所每月药物支出立即减少。但是,从长远来看,我们发现效果减弱。最高支出诊所显示,药物成本的增加率最高。结论:未来的政策干预措施可以通过针对高支出提供者来最大化其影响。关键字:药品政策,处方支出,中断时间序列,药品成本遏制版权:©2022作者;由科尔曼医学科学大学出版。这是根据Creative Commons归因许可条款(https://creativecommons.org/licenses/ by/4.0)分发的开放式文章,该文章允许在任何媒介中不受限制地使用,分发和再现,前提是适当地引用了原始工作。国际卫生政策管理。引用:Kim W,Koo H,Lee HJ,HanE。成本控制和价格政策对韩国药品支出的影响。2022; 11(10):2198–2207。doi:10.34172/ijhpm.2021.135
摘要 简介 过去几十年来,新的靶向疗法改变了癌症治疗。然而,靶向抗癌药物的高价格增加了患者和医疗保险系统的经济负担。2017 年 7 月,中国对 15 种靶向抗癌药物实施了综合药品价格谈判和强制报销政策。本研究评估了该政策对医院采购价格、数量和支出的影响。方法采用准实验间断时间序列设计,分析了2016年1月至2018年9月30个省789家公立医院的《中国医药经济信息》采购数据。干预组包括2017年已达成协议价格的15种靶向抗癌药物,对照组包括2018年尚未达成协议价格的6种靶向抗癌药物。政策生效日期为2017年9月。结果2017年药品价格谈判与报销政策实施后,15种靶向抗癌药物的每限定日剂量(DDD)费用平均下降71.21美元,之前为169.24美元/DDD(p=0.000)。与没有干预的情况相比,价格谈判药物的成本/DDD 下降了 48.9% (p=0.000),采购量增加了 143.0% (p=0.000),医院药品支出减少了 6.9% (p=0.146)。结论 2017 年药品价格谈判和报销政策降低了每 DDD 的靶向药物采购成本,增加了采购量,并至少暂时控制了支出。这些变化应该会使中国更好地获得和负担得起靶向抗癌药物。
∗ 加州大学伯克利分校哈斯商学院经济与能源研究所。elyubich@berkeley.edu。感谢 NSF GRFP(DGE 1752814)的资金支持。感谢 Susanna Berkouwer、Severin Borenstein、Lucas Davis、Karl Dunkle Werner、Meredith Fowlie、Hilary Hoynes、Jesse Rothstein、Nina Roussille、Emmanuel Saez、Jim Sallee、Joe Shapiro、Reed Walker 和 Catherine Wolfram 提供的有益评论和建议。1 住宅能源支出不同于汽油购买等交通能源支出。2019 年,住宅能源使用约占美国能源消费的 20%,交通能源使用约占 30%。这两个部门是个人能源消费的最大排放源,了解这两个部门的能源支出差距对于评估可能的气候政策的影响至关重要。我将交通能源支出差距的分析留待未来的研究。