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World File Search System经济总量
多伦多全球商业计划 2024/2025
根据 2023 年联合国贸易和发展会议的报告，加拿大是仅次于美国、中国、巴西和澳大利亚的第五大 FDI 流入国，但其经济总量仅为第九大。长期以来，国际投资一直是直接促进加拿大整体经济增长和繁荣的关键因素。根据加拿大全球事务部首席经济学家办公室的数据，2021 年，加拿大有 17,900 家外国跨国公司 (MNE)。它们占资本投资的 26%、企业部门就业岗位的 19%、企业部门 GDP 总量的 24%、研发业务支出的 43% 和贸易的 61%。安大略省的外国跨国公司就业岗位占比最高，为 24%。不列颠哥伦比亚省和阿尔伯塔省紧随其后，分别为 18% 和 17%。展望 FDI 前景，一些挑战仍然存在，但其中一些世界舞台上的挑战为加拿大带来了机遇。绿色转型、经济
全球变暖对区域经济生产的非线性影响：来自中国的实证分析
摘要：中国是世界第二大经济体，地域辽阔，横跨多个气候区，各地区经济状况各异。鉴于气候和经济条件的多样性，全球变暖预计将对全国各地的经济影响不同。本研究采用年平均气温，从自上而下的视角进行实证研究，评估气温变化对中国经济总量的非线性影响。我们发现，在省级层面，气温与经济增长之间存在倒U型关系，拐点在12.2 8℃。在共享社会经济路径（SSP）和代表性浓度路径（RCP）下，预估了区域和全国的经济影响。随着未来气温上升，经济影响在东北、华北和西北地区为正，而在华南、东部、中部和西南地区为负。按照SSP5计算，在RCP2.6情景下中国人均GDP降幅将达到16.0%，而在RCP8.5情景下中国人均GDP降幅将达到27.0%。
几乎无处不在？数字化与欧元区和欧盟经济
数字化可以被视为影响对货币政策至关重要的宏观经济总量的主要供应/技术冲击，例如产出、生产力、投资、就业和价格。本文评估了数字经济的发展及其对欧元区和欧盟经济体的可能影响。它还比较了这些经济体与美国等其他主要经济体的表现。本文得出的结论是：（i）欧盟各国在采用数字技术方面存在显著的差异，大多数欧盟国家都落后于竞争对手，尤其是美国；（ii）数字化通过生产力、就业、竞争和价格等多个渠道影响经济；（iii）与其他供应/技术冲击类似，数字化提高了生产力并降低了价格；（iv）这对货币政策及其传导有影响；（v）欧元区和欧盟国家可能需要调整结构性政策和其他政策，以充分利用数字化的潜在收益，同时保持包容性。
2023年香港经济展望
在中美贸易摩擦、全球经济放缓及本地社会事件三重负面因素下，香港经济于2019年出现全球金融危机后首次出现负增长。踏入2020年，新冠肺炎疫情在全球迅速蔓延，令香港经济雪上加霜，私人消费支出及固定资本形成大幅下降。2020年上半年，香港本地生产总值实质收缩约9%，是有记录以来最大半年跌幅，全年本地生产总值增长率为-6.5%，反映整体经济陷入深度衰退。2021年，受惠于疫情影响减弱、贸易活动强劲及基数较低，香港经济回升，增长率达6.3%。但经济总量仍低于2019年，踏入2022年，第五波疫情重创经济活动及信心，令复苏中的经济再遭重击，加上全球地缘政治紧张局势及全球主要央行大幅收紧货币政策，香港全年GDP或下跌3%左右。
未申报工作情况说明书1 – 爱尔兰
2 主页 - 工作场所关系委员会。联系方式：info@workplacerelations.ie 3 工作场所关系委员会。未申报工作，检索自：未申报工作 - 工作场所关系委员会 4 报告影子经济活动（逃税）（revenue.ie） 5 未申报工作可以用直接和间接两种方式衡量。间接方法基于宏观经济总量（如国民账户）的比较。相反，直接方法基于统计调查，在可比性和细节方面具有优势，但往往会少报未申报工作的程度。从业者和学者都一致认为，应更多地使用直接方法来探讨未申报工作的性质，包括谁从事此类工作、他们为什么这样做、他们从事哪些形式的未申报工作以及他们这样做的原因。在估计未申报工作量时，共识支持使用间接方法，即寻找可比较的二级宏观经济数据集（即为其他目的构建和/或收集的数据）中的差异。 LIM 研究基于间接方法，而欧洲晴雨表调查则基于直接方法。
循环经济对经济发展的影响
giani.gradinaru@csie.ase.ro 摘要。长期以来，经济发展的概念一直是研究环境中争论的焦点。一些研究人员认为，一个国家的经济发展水平以主要宏观经济总量的高水平为特征，而另一部分研究人员则支持统一的经济发展和高水平的社会包容性。无论经济发展概念的定义如何，事实证明，可持续发展战略会产生重大的积极影响，尤其是在循环经济概念的背景下。因此，本研究基于循环经济产生的影响探讨了欧盟成员国的经济发展水平。此外，基于所进行的分析，本文旨在确定与循环经济概念相关的变量与经济发展水平之间的依赖比。为了实现这些目标，对欧盟所有成员国在 2011-2020 年的时间范围内建立了面板回归模型。该模型将“经济发展水平”用作因变量，自变量由与循环经济相关的变量组成。分析结果表明，与分析相关的两个维度（横截面、时间序列）都有各自的影响，这导致人们认为每个国家在通过循环经济进行经济发展的过程中都会受到其自身特性的影响。关键词：循环经济、可持续发展、贫困、经济增长、回收利用简介
西班牙经济的宏观经济预测（...
– 6 月 19 日 – 截至 9 月 8 日，这是此项工作的截止日期。具体而言，新信息包括 2023 年第二季度的季度国民账户 (QNA) 预估（其中也包括对前几个季度数据的重大修订）、2023 年第一季度的机构部门季度非金融账户以及自 6 月预测截止日期以来曝光的高频信息。这些预测还考虑了截至 9 月 8 日在技术假设中观察到的变化，这些假设是预测不同宏观经济总量的起点（见表 2）。例外是关于出口市场发展的假设，这些假设取自 9 月份欧洲中央银行 (ECB) 工作人员对欧元区的宏观经济预测，截止日期为 8 月 22 日。与此同时，国家统计局 (INE) 于 9 月 18 日（这些预测发布的前一天）发布了年度国民账户 (ANA) 系列的修订版。由于在截止日期之前无法获得这些信息，因此这些信息未包含在预测中。尽管如此，在当前的预测工作中不可能始终如一地使用这些数据，因为西班牙银行在编制预测时使用的方法程序是基于季度系列的，而与新的年度数据一致的季度系列要到 9 月 22 日才能获得。无论如何，文中提到的 2022 年 GDP 增长率 5.8% 对应于修订后的 ANA 数字，而不是之前系列中报告的 5.5%。
石油价格冲击和石油出口新兴经济体的宏观经济动态：新凯恩斯主义 DSGE 方法
全球石油动态对石油出口和进口的小型开放经济体都有重要影响。然而，关于石油冲击的大部分文献都是针对发达的石油进口国的。与大量针对发达石油进口国和出口国的研究相比，从石油资源丰富的新兴经济体的角度探讨石油冲击影响的微观研究相当稀少。因此，导致了对油价传导机制的知识差距，以及对这些经济体日益严重的政策困境的认识有限。因此，本文建立了一个新凯恩斯主义动态随机一般均衡 (DSGE) 模型，以研究油价冲击如何影响石油资源丰富的新兴经济体的宏观经济总量。我们考虑正的油价冲击，以揭示油价上涨对经济的积极程度。典型的小型开放经济模型由一家出口导向型石油公司、一家多部门海外生产公司和非石油国内公司组成。该模型以汇率增强利率规则为基础，并针对重要的石油生产国尼日利亚进行了校准。模拟的正向石油价格冲击的后续宏观经济反应揭示了荷兰病的证据和哈罗德-巴拉萨-萨缪尔森效应的运作。我们发现，石油资源丰富的新兴经济体迫切需要通过确保非石油部门的强劲发展并尽量减少对石油价格波动的影响来解决这些现象。
全球经济展望——2022 年 6 月
拉丁美洲和加勒比地区国家预测（除非另有说明，否则均为年度百分比变化）2019 2020 2021e 2022f 2023f 2024f 市场价格的 GDP（2010-19 年平均美元）阿根廷 -2.0 -9.9 10.3 4.5 2.5 2.5 巴哈马 0.7 -14.5 5.6 6.0 4.1 3.0 巴巴多斯 -1.3 -13.7 1.4 11.2 4.9 3.0 伯利兹 2.0 -16.7 9.8 5.7 3.4 2.0 玻利维亚 2.2 -8.7 6.1 3.9 2.8 2.7 巴西 1.2 -3.9 4.6 1.5 0.8 2.0 智利 0.8 -6.0 11.7 1.7 0.8 2.0 哥伦比亚 3.2 -7.0 10.6 5.4 3.2 3.3 哥斯达黎加 2.4 -4.1 7.6 3.4 3.2 3.2 多米尼加 5.5 -11.0 3.7 6.8 5.0 4.6 多米尼加共和国 5.1 -6.7 12.3 5.0 5.0 5.0 厄瓜多尔 0.0 -7.8 4.4 3.7 3.1 2.9 萨尔瓦多 2.6 -8.0 10.7 2.7 1.9 2.0 格林纳达 0.7 -13.8 5.3 3.8 3.4 3.1 危地马拉 4.0 -1.8 8.0 3.4 3.4 3.5 圭亚那 5.4 43.5 19.9 47.9 34.3 3.8 海地 -1.7 -3.3 -1.8 -0.4 1.4 2.0 洪都拉斯 2.7 -9.0 12.5 3.1 3.6 3.7 牙买加 0.9 -10.0 4.6 3.2 2.3 1.2 墨西哥 -0.2 -8.2 4.8 1.7 1.9 2.0 尼加拉瓜 -3.8 -1.8 10.3 2.9 2.3 2.5 巴拿马 3.0 -17.9 15.3 6.3 5.0 5.0 巴拉圭 -0.4 -0.8 4.2 0.7 4.7 3.8 秘鲁 2.2 -11.0 13.3 3.1 2.9 3.0卢西亚 -0.1 -20.4 6.6 6.4 5.2 3.3 圣文森特和格林纳丁斯 0.4 -5.3 -2.8 3.7 6.4 3.2 苏里南 1.1 -15.9 -3.5 1.8 2.1 2.7 乌拉圭 0.4 -6.1 4.4 3.3 2.6 2.5 资料来源：世界银行。注：e = 估计值；f = 预测值。世界银行的预测经常根据新信息和不断变化的 (全球) 环境进行更新。因此，这里提供的预测可能与其他银行文件中的预测不同，即使对各国前景的基本评估在任何特定时刻没有显著差异。由于缺乏足够高质量的可靠数据，世界银行目前不公布委内瑞拉玻利瓦尔共和国的经济产出、收入或增长数据。委内瑞拉玻利瓦尔共和国未被纳入跨国宏观经济总量。a. GDP 基于财政年度，即每年 10 月至次年 9 月。