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World File Search System生产率
补贴对衡量生产率和经济增长来源的影响
1我们感谢Bea的Tom Howells，Dave Wasshausen和BLS的Patricia Abaroa和BLS的Susan Powers提供了有益的评论和建议，Eeugene Njinkeu为运行了这种情况的工作。我们还要感谢BEA的Jen Lee，Mark Ludwick和Benjamin Mandel的有用讨论及其在将联邦经济救济政策转化为国民账户方面的工作。最后，我们感谢BEA的汤姆·豪威尔斯（Tom Howells）和BLS的马特·罗素（Matt Russell）在更新ILPA方面的持续领导。
生产率和成本，第四季度和年平均2024年，初步（PDF）
修订的措施表B1介绍了2024年第三季度的业务，非农业业务和制造业的生产率和相关措施。表A2为非财务公司提供了这些措施。2024年第三季度的非农业业务部门的生产率增长了2.3％，而不是先前的增长2.2％的估计，这反映了对产出的0.1％上升的上升点，并且在工作时间上向上转移了0.1％的修订点。单位人工成本被修订了0.3个百分点，反映了劳动生产率的0.1％向上修订，以及0.2个百分点向下修订到小时补偿。制造业的生产率下降了0.4个百分点，在2024年第三季度增加了0.5％，反映了输出的0.4％的下调点，并在工作时间上向上修订0.1％。生产率下降了0.2个百分点，并在不可策划的制造业中修订了0.5个百分点。（请参阅表B1。）在非金融公司部门中，在2024年第三季度的生产率下降了0.4个百分点，提高到3.0％。此修订版反映了对输出的0.3％的下降修订，并在工作时间上向上修订0.1％。（请参阅表A2。）
Genai在促进生产率和经济增长中的作用
基于对Genai对美国生产率的影响以及Genai对欧洲，中东和非洲（EMEA）投资的影响以及对Genai对劳动力市场和投资的影响的基础，我们现在评估即将到来的十年中EMEA的Genai的预期生产率提高。我们首先简要描述生产力发展的历史趋势。接下来，我们探讨了Genai提高生产率的潜力。我们对总要素生产率（TFP）增长的预测占AI整合程度的占我们先前文章中所述的AI整合程度，以及五个地区的经济景观：西欧，南欧，中欧和东欧，中东和北非（MENA）以及撒哈拉以南非洲。1随后，我们研究了生产率的提高如何加上上一篇文章中讨论的投资的增长将影响经济增长。
中国数字经济与绿色全要素生产率
信息技术的发展为数字经济创造了有利条件，数字经济被视为转变传统经济模式的重要路径，而绿色全要素生产率是衡量经济发展质量的指标，在经济转型的关键时期，数字经济与绿色全要素生产率成为实现经济可持续发展的两大主题。但数字经济对绿色全要素生产率的影响研究较少。创新环境是指人才、资金、文化氛围、政府政策等因素共同塑造的区域创新活动的支持条件；制度环境是经济、政治、社会和法律规则的总和。目前，将创新环境和制度环境纳入数字经济对绿色全要素生产率影响的讨论较少。为填补研究空白，本文基于2004—2019年中国30个省份的面板数据，采用Slack基测度-方向距离函数模型和Malmquist-Luenberger生产率指数测度各地区绿色全要素生产率，并构建广义矩估计方法，对数字经济对绿色全要素生产率的影响进行实证研究。本文以创新环境和制度环境为门槛变量，构建面板门槛模型，并利用面板分位数回归对数字经济对绿色全要素生产率的影响进行实证分析。进一步分析表明，不同层面数字经济对绿色全要素生产率的影响存在明显差异。研究结果可为探讨数字经济的绿色价值及其对绿色经济发展的促进作用提供指导。
一种简单的烟灰生产率定量评估的方法
烟雾趋势已通过各种经验方法（例如烟雾高度和阈值索托指数（TSI））来表征，这些方法可以被视为定性，并且产生了烟灰索引指数（YSI），这是半剂量的，因为它至少依赖于峰值的峰值烟灰体积级别的测量。所有这些技术都具有易于实施和依靠便宜的设备的便利性。在目前的工作中，我们提出了一种相对简单但定量的替代方案，以确定反流量中的烟灰产量。该方法植根于以下方法：a）通过高温测定法，b）烟灰体积分数测量，b）这种平流的良好建立的一维计算建模，用于确定温度和速度pro files and c）使用烟灰处理方程。该技术应用于几种脂肪族，包括甲烷，丙烷，乙烯，丙烯，丙烯和乙炔。烟灰生产速率每单位平流面积，用于10-4和10-7 g/（cm 2 s）之间的测试脂肪植物范围，并且在相对于碳浮引以10-5和10-2之间的归一化。在对数刻度上，它与所有燃料的峰温度相关联。烟灰产生量表为烷烃<烷烃<烷烃，乙炔即使在相对较低的温度下也表现出最高的烟灰趋势。©2023燃烧学院。由Elsevier Inc.发布的所有权利保留。
主要行业全要素生产率 - 2023 年
在 2023 年劳动生产率增长的 16 个行业中，TFP 是 8 个行业的最大贡献者。TFP 对劳动生产率增长的贡献在采矿业和零售业中尤为强劲。服务强度对教育服务业劳动生产率增长 6.4% 做出了重大贡献。服务强度也对金融和保险业以及其他服务业（政府行业除外）的劳动生产率增长做出了显着的积极贡献。劳动力构成指数使用年龄、教育、性别和相对工资等信息作为经验的替代，估计劳动力构成变化对工作时间的影响。2023 年，在所衡量的 21 个行业中，有 14 个行业的劳动力构成为负或没有贡献。
人口老龄化对经济增长、劳动力和生产率的影响
3 或者，我们也可以使用人口普查中的州级人口统计数据。但是，我们选择从相同的个人层面数据构建我们的人口规模和劳动力供应指标，以尽量减少因数据聚合程序差异而产生的差异。使用这些噪声更大的州级人口指标不会影响我们估计的一致性，但可能会增加我们的标准误差。4 有证据表明，由于调查变化，人口普查和 ACS 之间的收入数据不可比。https://www.census.gov/content/dam/Census/library/working-papers/2003/acs/2003_Nelson_01.pdf（最后访问时间为 2018 年 8 月 18 日）发现 ACS 家庭收入比人口普查家庭收入低 4.6%。我们假设时间固定效应解释了这一变化，或者更准确地说，在对时间固定效应进行条件化后，这一变化与我们的工具无关。我们还按十年显示了结果。 1980-1990 和 1990-2000 的样本仅依赖人口普查数据并避免了这个问题。5 我们用每周通常的工作小时数乘以工作周数来计算每个人的年度小时数。工作周数在 ACS 中仅按间隔报告。使用人口普查数据，我们将每个间隔的分类指标上的周数回归并估算周数。6 我们使用 1990 年人口普查局的行业分类方案，该方案自 1950 年以来一直在 IPUMS 中报告。7 虽然州一级的 GDP 可能比全国 GDP 数据更容易受到测量误差的影响，但我们假设这种测量误差与我们预测的人口老龄化指标无关。8 最后访问时间为 2015 年 3 月 31 日。BEA 警告说，由于从 SIC 行业代码转换为 NAICS 行业代码，州 GDP 时间序列出现不连续性。我们假设时间固定效应解释了这种转变，并且各州之间的任何差异变化都与我们的工具（预测的老龄化变化）无关。文献中曾将 1997 年之前的各州 GDP 数据附加到 1997 年之后的各州 GDP 数据中（例如，Nakamura 和 Steinsson，2014 年）。另请注意，我们按十年呈现结果，这表明我们的结果不是由 1990 年至 2000 年之间的变化驱动的。9 使用总产量而不是消费数据的一个优势是 GDP 包括资产收入，可用于补偿消费下降。10 各州和各年份的劳动力结果仍然存在轻微的不一致，因为在 2000 年之前，人口普查仅包括当年居住州的信息。对于 2000 年和 2010 年，可以按上一年的居住州汇总劳动力结果。我们分别使用对齐和非对齐度量对 2000-2010 年的主要回归模型进行了稳健性检验，发现这不会影响我们的结果。这些估计值显示在附录表 A.10 中，并在下文中讨论。
WEHRL熵的生产率跨动态量子相变
多体量子系统的淬火动力学可能在洛奇米特回波中表现出非分析性，这是一种被称为动力学相变（DPT）的现象。尽管对这种现象背后的基本机制进行了大量研究，但仍然存在一些开放问题。以此为动机，我们从量子相空间和熵产生的角度进行了详细研究，这是热力学的关键概念。我们专注于Lipkin-Meshkov-Glick模型，并使用自旋连接态构建相应的Husimi-Q准稳定性分布。Q函数的熵（称为WEHRL熵）提供了系统的粗粒动力学的量度，因此，即使对于封闭的系统，也会在非定程化上演变。我们表明，临界淬灭会导致WEHRL熵的准生长，并结合小振荡。前者反映了这些过渡的信息争夺特征，并用作熵产生的量度。另一方面，较小的振荡意味着负熵产生速率，因此发出了Loschmidt Echo复发的信号。最后，我们还基于修改的荷斯坦 - 普罗里马科夫近似值研究了模型的高斯。这使我们能够确定低能部门对DPT出现的相对贡献。本文中介绍的结果不仅是从动态量子相变的角度来看的，而且与量子热力学领域有关，因为它们指出WEHRL熵可以用作可行的熵产生量度。
人体工程学对公司生产率和生产成本的影响——案例
摘要 在任何行业中，公司产品的质量、数量和交货时间对于其成功都至关重要。行业必须开发和应用精益、敏捷、配套制造和并行工程等新的管理理念。这项工作重点研究基于人体工程学的配套装配系统如何影响不同制造企业工人的健康和安全。以装配为导向的行业或具有大量重复性人工程序的行业通常使用配套生产。配套装配可最大限度地减少工作空间要求、操作员的行进距离和时间以及在制品库存。“改进的流程可以减少这类业务中的大量浪费和低效率。因此，本文进行了一项彻底的调查，以减少浪费并提高生产线的生产率。作为对配套装配系统后果的审查的一部分，我们对经理和主管、安全专家、安全工程师和工人进行了采访。为此，我们将分析员工对当前工作条件的感受，并将其与新的基于人体工程学的装配系统和旧系统进行比较。由于工作条件的改善，整个行业的生产力显著提高。此外，我们将几个重要的标准分为几类，以便将来与工人一起检查，以评估工人的人体工程学水平，并收集调查结果。关键词：人体工程学、生产力、安全、标准偏差、健康问题
人体工程学对公司生产率和生产成本的影响——案例
摘要 在任何行业中，公司产品的质量、数量和交货时间对于其成功都至关重要。行业必须开发和应用精益、敏捷、配套制造和并行工程等新的管理理念。这项工作重点研究基于人体工程学的配套装配系统如何影响不同制造企业工人的健康和安全。以装配为导向的行业或具有大量重复性人工程序的行业通常使用配套生产。配套装配可最大限度地减少工作空间要求、操作员的行进距离和时间以及在制品库存。“改进的流程可以减少这类业务中的大量浪费和低效率。因此，本文进行了一项彻底的调查，以减少浪费并提高生产线的生产率。作为对配套装配系统后果的审查的一部分，我们对经理和主管、安全专家、安全工程师和工人进行了采访。为此，我们将分析员工对当前工作条件的感受，并将其与新的基于人体工程学的装配系统和旧系统进行比较。由于工作条件的改善，整个行业的生产力显著提高。此外，我们将几个重要的标准分为几类，以便将来与工人一起检查，以评估工人的人体工程学水平，并收集调查结果。关键词：人体工程学、生产力、安全、标准偏差、健康问题