INTERNATIONAL MONETARY FUND 2024 OCT A New Dataset of High- Frequency Monetary Policy Shocks Marijn A. Bolhuis, Sonali Das, and Bella Yao WP/24/224 IMF Working Papers describe research in progress by the author(s) and are published to elicit comments and to encourage debate. The views expressed in IMF Working Papers are those of the author(s) and do not necessarily represent the views of the IMF, its Executive Board, or IMF management. 9A9 © 2024 International Monetary Fund WP/24/224 IMF Working Paper Strat ...

STAFF CLIMATE NOTES Harnessing Renewables in Sub-Saharan Africa: Barriers, Reforms, and Economic Prospects Kaihao Cai, Thibault Lemaire, Andrea Medici, Giovanni Melina, Gregor Schwerhoff, and Sneha Thube IMF STAFF CLIMATE NOTES 2024/005 ©2024 International Monetary Fund Harnessing Renewables in Sub-Saharan Africa: Barriers, Reforms, and Economic Prospects IMF Staff Climate Notes 2024/005 Kaihao Cai, Thibault Lemaire, Andrea Medici, Giovanni Melina, Gregor Schwerhoff, and Sneha Thube* DISCLAIMER: The IMF Sta ...

行业投资评级 - 报告对欧洲电动汽车行业的投资评级为中性 [3] 报告的核心观点 - 欧洲国家设定了雄心勃勃的碳排放减少目标，包括向电动汽车（EVs）的转型，这可能会减少对欧洲大型且互联的汽车行业的需求 [3] - 报告旨在评估欧洲向电动汽车转型与关键宏观经济结果之间的权衡，并分析哪些政策可能加剧或缓解这些权衡 [3] - 报告使用先进的宏观经济和贸易模型分析了欧洲向电动汽车转型的宏观经济影响，以及政策如何缓解或加剧这些影响 [3] 根据相关目录分别进行总结 1. 介绍 - 欧洲联盟（EU）设定了雄心勃勃且急需的气候目标，计划在21世纪中叶使其经济实现气候中性，包括向电动汽车的快速转型 [7] - 欧洲是世界上最大的汽车制造商之一，但在电动汽车生产方面尚未获得竞争力，主要投资于内燃机（ICE）技术 [7] - 欧洲向电动汽车的转型可能会对依赖汽车行业的欧洲经济体产生经济影响 [7] 2. 让过去和现在为可能的情景提供信息 - 报告通过分析日本在1960-1980年代的崛起和中国的崛起，为模型情景提供了历史背景 [21] - 日本在1960-1980年代的崛起主要由石油价格冲击和收紧的排放法规推动，而中国的崛起则由绿色转型和巨大的生产力增长差异推动 [28] - 报告假设中国在欧洲市场的份额增加与日本在1970年代在美国市场的份额增加相似，但速度更快 [28] 3. 模型规范和情景 - 报告使用全球综合货币和财政模型（GIMF-GVC）和动态多国多部门定量贸易模型来分析欧洲向电动汽车转型的潜在经济影响 [30] - GIMF-GVC模型包括匈牙利、捷克、德国-法国-意大利、欧洲其他地区、美国、中国和世界其他地区 [37] - 贸易模型包括68个经济体，包括27个欧盟成员国和欧洲其他地区 [37] 4. 模拟结果 - 报告发现，欧洲整体向电动汽车的转型在短期内对GDP的影响较小，但在长期内接近零 [17] - 报告指出，保护主义政策，如对中国电动汽车的关税，将提高电动汽车转型的GDP成本 [17] - 报告认为，中国对欧洲电动汽车生产的外国直接投资（FDI）流入将有助于缓解这些经济体的损失 [17] 5. 气候影响 - 报告分析了保护主义政策对排放的影响，发现即使对中国车辆实施全面禁令，额外排放量也仅占2023年欧盟汽车行业排放量的4% [64] - 报告强调，保护主义的主要缺点是增加了电动汽车转型的经济成本，前提是气候政策保持不变 [64] 6. 结论 - 报告总结了欧洲汽车行业面临的两个重大结构性转变：绿色转型和来自中国的电动汽车行业竞争加剧 [67] - 报告指出，保护主义政策将放大模拟的GDP成本，因为保护欧洲汽车行业免受中国竞争的GDP收益不足以补偿欧盟消费者购买力下降和其他经济部门因成本更高和汇率升值而造成的损失 [70] - 报告强调，中国对欧洲电动汽车生产的外国直接投资和欧洲汽车行业潜在的生产力提升可以减轻受影响最严重的欧洲经济体的收入损失 [70]

报告行业投资评级 - 文档未提及，无相关内容 报告的核心观点 - 论文对中央银行向公众发行数字货币对金融稳定的影响进行了全面分析，发现发行零售CBDC对金融稳定的影响取决于发行规模、初始条件以及银行部门和中央银行的反应，政策制定者可通过选择适当的政策选项来控制这些影响，其中CBDC的设计最有希望缓解金融稳定担忧[3]。 根据相关目录分别进行总结 1. 执行摘要 - 零售CBDC的发行对金融稳定的影响取决于发行规模、初始条件以及银行和央行的反应，若有重大不利影响，需采取政策措施确保CBDC的效益能在应对潜在风险的同时得以实现[13]。 - 通过分析商业银行和央行的资产负债表对数字货币发行的反应，发现对银行系统的不利影响在存款替代规模更大、商业银行没有超额央行储备、央行不愿增加储备供应时更大[14]。 - 在稳态、快速采用和危机时期都可能出现对金融稳定的不利影响，政策制定者可通过选择合适政策选项来控制，如采用鼓励CBDC用作支付手段而非价值储存手段的设计[15]。 2. 零售CBDC对央行目标的潜在益处 - 降低现金生产和处理成本：在现金经济中，CBDC可减少央行生产和分发现金的成本，特别是在现金使用普遍的经济体中[39]。 - 促进金融包容性：CBDC可通过多种方式设计来减少金融服务的障碍，如在离线环境中运行、建立信用记录、自动生成银行账户等，从而增加金融包容性[40][41]。 - 改善支付基础设施：CBDC可直接或间接提高基于存款的支付基础设施的效率和弹性，促进竞争，减少经济剩余从家庭向金融部门的转移[42]。 - 维护货币主权：面对私人数字货币的增加，一些央行发行CBDC以维护其货币主权，防止货币替代，确保货币政策的有效传导和价格稳定[43]。 - 降低私人稳定币的金融稳定风险：CBDC可作为有吸引力的支付替代方法，限制私人稳定币的规模，减轻其对金融稳定的不利影响[46]。 3. CBDC发行情景：对金融部门资产负债表的影响 - 基线情景：在CBDC发行前，描述了综合银行部门和央行资产负债表的组成部分，包括资产和负债的类型[56][57][59]。 - CBDC替代情景：考虑了CBDC替代现金或存款时，央行和商业银行资产负债表的变化，包括不同情景下的储备调整、资金来源和资产负债表规模的变化[61][62][63]。 - 不同情景下的总结：包括情景0（CBDC替代现金）、情景1（CBDC替代存款且银行有超额储备）、情景2 - A（银行仅持有法定储备且通过央行贷款获取CBDC所需储备）、情景2 - B（CBDC更大程度替代存款且银行通过增加批发融资获取储备）、情景3 - A（央行从非银行金融机构购买证券以提供储备）、情景3 - B（银行依赖外国借款且央行购买外国政府债券）、情景4 - A（考虑CBDC发行后的第二轮效应，银行将部分资金成本转嫁给贷款利率）和情景4 - B（银行通过提高存款报酬来阻止存款外流）[78][80][81][82][83][84][85][86]。 - 央行资产负债表的变化：在不同情景下，央行资产负债表的变化有所不同，情景0和1中，央行可通过减少其他负债来保持资产负债表规模不变，而在情景2、3和4中，央行需增加资产以适应负债的增长[94][95]。 - 对银行系统的影响：通过计算三个审慎指标（杠杆率、流动性覆盖率、净稳定资金比率）以及净利息边际和股本回报率来跟踪对银行系统的影响，在央行资产负债表扩张的情景下，流动性指标恶化，盈利能力受压，在情景4中还会出现贷款供应的变化[100][103][104][105][106]。 4. 对金融稳定的潜在影响 - 对审慎比率的影响：在多个情景下，CBDC的引入可能导致银行违反审慎约束，如LCR、NSFR和LR，银行可通过调整来重新遵守审慎比率，但通常会进一步降低银行盈利能力或贷款[133]。 - 对利润和银行风险承担的影响：CBDC的引入可能导致银行利润下降和风险承担增加，通过四个渠道影响银行竞争，包括现有竞争水平、资金成本增加、信息摩擦和市场整合[136][137][139][140][141]。 - 批发融资和与非银行金融机构的相互联系：在一些情景下，CBDC的发行会导致批发融资份额增加，使金融系统更易受到融资冲击的影响，影响银行应对流动性问题的能力，增加银行贷款的波动性[149][150][151][153]。 - 主权 - 银行关系的深化：在某些情景下，银行可能用央行资金替代存款资金，增加对主权债券的需求，加深主权 - 银行关系，可能在财政和金融部门之间形成恶性循环，影响银行的资产负债表和贷款意愿[154][155]。 - 银行对公众的信贷供应减少：通过两个渠道导致银行对实体经济的信贷供应减少，一是家庭和企业将存款转换为CBDC时银行失去信息和止赎权，二是竞争导致银行资金成本上升并转嫁给贷款利率[157][160]。 - 稳态、采用期和危机时期的比较：央行需要监测CBDC发行后金融系统的长期发展，包括新稳态的逐渐形成、采用过程中的运营挑战以及危机时期的行为变化[173]。

STAFF CLIMATE NOTES Policies to Foster Green FDI: Best Practices for Emerging Market and Developing Economies Florence Jaumotte, Jaden Kim, Samuel Pienknagura, and Gregor Schwerhoff IMF STAFF CLIMATE NOTES 2024/004 ©2024 International Monetary Fund Policies to Foster Green FDI: Best Practices for Emerging Market and Developing Economies IMF Staff Climate Notes 2024/004 Florence Jaumotte, Jaden Kim, Samuel Pienknagura, and Gregor Schwerhoff* DISCLAIMER: The IMF Staff Notes Series aims to quickly disseminate ...

报告行业投资评级 无相关内容 [无] 报告的核心观点 - 乌克兰当局致力于改善已发布的房价指数 [4][5] - 乌克兰统计局应支持相关人员提升R统计软件的使用技能 [6][20] - 当局目前使用Excel处理和过滤来自OLX平台的在线列表数据 [7][21] - 当局应与OLX组织会议以扩大季度文件的广度和覆盖范围 [8][22] - 基于NUTS1区域分类对输入数据进行了新的分层 [9][36] - 编制了分层的质量调整的对数价格指数 [10][25] - 编制了一个编译电子表格以聚合分层价格指数 [11][25] 根据目录分别进行总结 数据源 - 当局目前使用两个数据源编制房价指数 [19] - 当局应支持相关人员提升R统计软件的使用技能 [20] - 当局目前使用Excel处理和过滤来自OLX平台的在线列表数据 [21] - 对OLX原始数据文件进行了广泛的过滤 [22][23][25] - 当局应调查"在建"公寓的处理方式 [18][26] - 当局应尝试使用OLX数据编制新公寓价格指数 [21] - 当局应与OLX组织会议以扩大季度文件的广度和覆盖范围 [22] 编制方法 - 采用基于NUTS1区域分类的新分层方法 [36] - 编制了分层的质量调整的对数价格指数 [25][38] - 编制了一个编译电子表格以聚合分层价格指数 [11][25] 发布 无相关内容 [无]

巴基斯坦经济表现与前景 - 巴基斯坦人均GDP增速长期落后于地区 peers 2000-2022年平均年增长率仅1.9% 而印度(4.9%)、越南(5%)、中国(7.5%)均显著更高 [6] - 出口表现疲弱且结构单一 2022年知识密集型出口占比仅85位 与2000年持平 主要依赖纺织品(占比超40%)和农产品等低附加值商品 [11][12] - 资源错配严重 农业部门劳动生产率仅为经济平均水平的1/3 但获得大量政策补贴 阻碍资源向高生产率部门流动 [15][16][17] 结构性改革潜在影响 - 综合改革方案可使GDP在5年内累计增长7% 其中劳动力市场改革贡献0.98个百分点 产品市场改革贡献0.74个百分点 [57][60] - 税收征管效率提升可使增值税C-efficiency从0.23翻倍 个人所得税效率从16%提升至EM平均水平 [53] - 公共投资效率从0.62提升至0.71(新兴市场平均水平) 可缩小29%的效率缺口 [52] 银行业与主权债务关联风险 - 银行资产中政府证券占比达60% 是新兴市场平均水平的3倍 私人部门信贷被严重挤出 [97][110] - 央行通过OMO操作提供短期流动性 银行以政府债券为抵押获取资金 形成"政府-银行-央行"三角关联 [100][101] - 零风险权重导致风险定价失真 90%债券按市价计价 利率上升可能引发大规模估值损失 [116] 气候适应投资效益 - 事前气候适应投资(占GDP1%)可使自然灾害冲击对增长的影响减少1/3 恢复时间缩短1年 [70][72] - 2022年洪灾造成经济损失达GDP的4.8% 重建需求是2023年发展预算的1.6倍 [43] - 结合公共投资效率提升 适应投资可使债务/GDP比率长期仅上升2个百分点 显著低于基线情景 [71]

报告行业投资评级 未提及相关内容 报告的核心观点 - 研究IMF支持的低收入国家计划的宏观框架，发现计划目标在脆弱和非脆弱国家间差异不显著，除通胀外各维度目标普遍乐观，目标与结果相关性弱，凸显设定现实目标的挑战 [3] - 研究结果支持IMF针对脆弱和受冲突影响国家战略的合理性，强调避免过度乐观假设和采用更现实宏观框架的重要性 [105] 根据相关目录分别进行总结 一、引言 - 研究IMF支持的低收入国家计划的宏观框架，对比脆弱和受冲突影响国家（FCS）与非FCS的宏观目标及实现情况 [12] - 主要发现包括定量调整有限、目标普遍乐观、目标与结果相关性弱，且不探讨因果关系 [15][16][17] - 文献综述指出FCS相关研究较少，现有研究涉及借款频率、完成率、条件性等方面，本研究在乐观性和目标与结果相关性方面有拓展 [19][20][21] 二、问题、方法和数据 研究问题 - 探讨FCS和非FCS计划的宏观目标差异、目标的乐观程度以及目标与结果的相关性 [26] 方法 - 样本需为符合PRGT融资条件、2009 - 2022财年获批且计划时长1.5年以上的低收入国家计划，共84个计划 [27] - 评估乐观性和相关性时区分全样本和按轨计划子样本，时间跨度为三年 [30] 数据来源 - 主要数据来源为IMF金融数据查询工具、世界经济展望数据库和国家工作人员报告，处理数据时需解决GDP重新基准化、HIPC债务减免影响等问题 [40][41][47] 三、定量调整 绝对雄心 - 比较FCS和非FCS的目标，发现两者在绝对雄心方面差异不大，仅债务目标FCS更有雄心，初级平衡和经常账户目标FCS较不雄心 [54][55] 相对雄心 - 考虑初始条件后，FCS和非FCS在相对雄心方面差异也较小，仅PB XOXG和CAB目标FCS相对不雄心，债务目标更有雄心 [66] 四、乐观性 - 除通胀外，IMF支持的计划在各维度目标均乐观，按轨计划和全样本情况类似，且增长乐观性有助于解释债务减免乐观性 [68][70][78] 五、目标与结果的相关性 - 除通胀外，目标在边际上也过于乐观，除增长和通胀外，目标与结果统计上独立，朴素模型（均值或中位数）在预测结果上通常优于目标 [83][87][89] 六、注意事项 - 分析存在观测独立性、非线性关系、GDP重新基准化、未探讨因果、遗漏变量、COVID - 19影响、重复客户等潜在问题，但结论仍基本成立 [94][95][99] 七、结论 - 研究结果支持IMF针对脆弱和受冲突影响国家战略的合理性，建议在所有低收入国家计划中避免过度乐观假设和采用更现实宏观框架 [105]

行业投资评级 - 拉丁美洲和加勒比地区(LAC)自1980年以来与美国收入水平未呈现收敛趋势，而新兴亚洲和欧洲则快速收敛[8] - LAC地区劳动生产率年均增长仅0.5%，远低于东亚的4.2%和中欧及波罗的海国家的3.2%[21] - 2024年IMF工作论文对LAC地区AI应用潜力持谨慎乐观态度，认为需政策支持才能实现技术追赶[74][75] 核心观点 生产率停滞原因 - 非正规经济占比高达40%，其企业生产率仅为正规企业的15%[25][31] - 正规部门生产率增长乏力，2016-2019年全要素生产率(TFP)增长接近零，小型企业降幅最大[34][35] - 技术扩散滞后：2000年LAC个人电脑普及率仅达美国1980年代中期水平，互联网使用率较发达国家低43个百分点[39][43] AI转型机遇 - 正式部门AI暴露程度与发达国家相当，约25%岗位面临自动化风险(如呼叫中心)，20%岗位可获生产力提升(如医疗)[17][63] - 巴西通过Pix支付系统实现技术跨越，证明AI可助力金融包容性提升[14][78] - 农业科技领域涌现创新案例，如阿根廷卫星成像、智利AI水果采摘机器人等[143] 实施挑战 - AI准备度指数(AIPI)显示LAC在数字基础设施(缺口700亿美元)和监管框架方面显著落后东盟五国[87][109] - 专利活动薄弱：LAC仅占全球数字专利的2%，且集中在巴西、墨西哥两国[54][57] - 企业采用障碍包括AI人才短缺(仅46.7%企业开展1-5年AI应用)和实施成本高企[94][95] 分章节要点 技术扩散历史 - 铁路/电话等技术采用滞后北美50年，使用强度差距持续扩大[41][48] - 研发投入占GDP比例全球最低，每百万居民研究人员数量不足亚洲1/3[50][51] 劳动力市场影响 - 医疗/教育/金融部门50%以上岗位适合AI增强，采矿/制造业适用性较低[66][67] - 就业净影响取决于需求弹性：农业自动化减少岗位，汽车业生产率提升创造就业[18][83] 政策建议 - 竞争政策：降低中小企业准入壁垒，防止AI领域的赢家通吃现象[105] - 数字基建：需部署卫星互联网/公共WiFi，智利建立首个生成式AI实验室(GAIL)[109][144] - 教育改革：巴西将AI课程纳入基础教育，墨西哥/哥伦比亚开设ICT公开课[88] 典型企业案例 - 金融科技：巴西Nubank、墨西哥Clip等数字银行推动普惠金融[118] - 农业科技：阿根廷Auravant(卫星成像)、哥伦比亚Demetria(咖啡风味AI鉴定)[143] - 工业应用：智利Fracttal(预测性维护软件获1000万美元融资)[141]

全球软实力指数(GSPI)概述 - 报告提出全新全球软实力指数(GSPI)框架 包含商业、文化、数字、教育、全球影响力和制度六大维度 共29项指标 [10][16] - GSPI采用三阶段构建方法：数据标准化、分维度子指数聚合、综合指数合成 确保跨国跨时期可比性 [10][26] - 2021年指数显示韩国(1.68)、日本(1.25)、德国(1.18)和中国(1.17)位列前茅 多米尼加(-0.59)和阿尔及利亚(-0.55)排名垫底 [40] 核心研究发现 - 中国软实力显著提升 2004-2021年间指数从0.70增至1.17 同期英国从1.32降至0.85 实现反超 [41][18] - K-Means聚类分析将66国分为四组：低软实力发展中国家(如菲律宾)、中等软实力发达国家(如加拿大)、高软实力国家(如美国)及特殊组(日韩) [46][48] - 日韩在商业维度表现突出 但文化维度相对较弱 形成独特聚类特征 [47] 方法论创新 - 采用主成分分析(PCA)确定指标权重 例如教育子指数中PISA数学(22%)和期刊文章(33%)权重较高 [32][35] - 数据标准化处理采用z-score转换 消除量纲差异 使各指标均值为0、标准差为1 [24] - 样本覆盖1990-2021年 但完整平衡面板仅限2007-2021年的66个国家 [21][25] 汇率波动应用 - 文化(26%权重)和全球影响力(74%权重)子指数对解释实际有效汇率波动具有统计显著性 [64][66] - 低软实力国家汇率波动与GSPI关联度显著不同于中高软实力国家 [53][69] - 全球影响力维度成为区分中高软实力国家的关键因素 对汇率稳定性影响最大 [66][69] 指数构成维度 - 商业维度包含对外投资(28%)、专利(68%)等指标 文化维度侧重文化遗产(74%)和文化出口(26%) [82] - 教育维度突出PISA成绩(数学22%/阅读19%/科学21%)和科研产出(33%) [35][82] - 制度维度采用官僚效能(18%)、法治(19%)等政治指标 数字维度平衡互联网(49%)与移动渗透率(51%) [82]