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 - 不丹经济与地理、地形及其与印度的特殊关系密切相关，该国在减少贫困和人类发展方面取得了显著进展，但仍面临经济多样化、就业机会有限、结构转型缓慢等挑战，需要在水电资源管理、农业生产力提升和金融部门改革等方面采取政策措施以实现更稳健和广泛的增长，增强气候适应能力并创造更多更好的就业机会[33][34][39][40][61] 根据相关目录分别进行总结 1. 水电收入管理促进经济多样化 - 不丹的经济增长严重依赖水电，水电项目带来了大量的外国资本流入和外汇收入，同时也导致了不丹货币的升值，引发了对“荷兰病”的担忧[128]。 - 水电部门资本密集，就业机会有限，非水电部门以服务业和少数资源密集型制造业为主，增长主要由资本和劳动力投入驱动，生产力提升贡献有限[132][133]。 - 为促进经济多样化，应有效管理水电租金，可通过多种方式分配资源租金，如用于国内消费、储蓄或投资于有形资产等，同时应加强制度建设，实施宏观和部门特定政策[63][64]。 - 不丹应将更多的资源租金用于长期投资，提高财政稳定性，如将部分资源租金分配给经济稳定基金，同时改善公共支出效率，提升人力和物质资本投资[66][69]。 - 尽管投资人力和物质资本有助于增长和多样化，但不丹面临的固有结构挑战可能使经济多样化难以仅通过常规政策实现，需要特定部门的政策干预，如发展水电部门的后向联系，改善非水电部门的政策环境等[72][75]。 - 提高国有企业的能力和绩效、改善公共支出效率、提升劳动力技能、加强公共投资管理系统等措施有助于促进经济多样化，同时应制定新的财政战略，集中资源于少数发展金融机构，提高投资评估、监测和评价能力[77][78][79][80][84][85] 2. 通过农业生产力实现结构转型 - 不丹农业部门在宏观、空间和部门层面发生了显著转变，农业对总产出的贡献开始下降，但农业就业的下降幅度较小，不同地区的结构转型速度存在差异，农业内部也出现了从传统作物向高附加值产品的转变[86][87][89]。 - 不丹农业生产力增长远低于同行国家，生产力差距主要源于灌溉不足、作物受损、劳动力短缺、运输和出口物流困难以及地形复杂等因素，缩小生产力差距可加速结构转型[90]。 - 政策干预可侧重于促进私人投资、提供技术和生产投入、对农民提供针对性援助，如吸引外国直接投资、打造独特的全球品牌、提供可持续土地管理实践的指导和财务激励等[97][98][99] 3. 不丹金融部门：问题与前进方向 - 国有金融机构在不丹金融部门占主导地位，银行业高度集中，信贷分配偏向非企业，银行主要提供传统贷款产品，未采用风险定价，资本市场发展有限，资产质量在疫情后恶化，尤其是非银行部门[100][101][102][103][104]。 - 为解决金融部门问题，应加强应对不良贷款上升的措施，确保信贷承销准则的实施，建立内部程序和报告机制以管理潜在不良客户，修改贷款定价机制，完善破产和无力偿债框架，扩大信用信息局的覆盖范围，确保国有商业银行和其他银行之间的公平竞争环境[107][108][109][110][111][112]。 - 发展国内资本市场、促进私人金融和绿色金融工具发展、利用数字技术促进金融包容也是重要的政策方向，包括扩大政府证券的范围和期限、制定详细的绿色金融计划、投资数字技术等[113][114][115]

行业投资评级 报告给予行业"买入"评级[1] 报告的核心观点 1) 2002-2013年期间,该行业增长率达到6.1%,主要得益于良好的经济改革和大宗商品繁荣[6][14] 2) 2014-2019年期间,该行业增长率下降至3%,主要由于大宗商品超级周期结束和缺乏实质性改革[7][15] 3) 该行业面临的主要挑战包括低生产率增长、基础设施薄弱、制度不稳定等[15][18][19] 行业发展概况 1) 1990年代,该行业平均增长率为3.2%,主要得益于实施经济改革[13] 2) 2002-2013年期间,该行业增长率达到6.1%,主要得益于良好的宏观经济政策、政治稳定和有利的外部环境[14] 3) 2014-2019年期间,该行业增长率下降至3%,主要由于不利的外部环境和缺乏新的经济改革[15] 4) 该行业在减贫、缩小不平等和人力资本改善等方面取得了积极进展[18]

行业投资评级 - 报告未明确给出具体的行业投资评级 [1][2] 核心观点 - 冲突暴露对企业的利润没有显著影响 但会减少销售额和生产成本 这表明冲突降低了企业的生产水平 尽管利润保持稳定 但整体经济活动受到负面影响 [3][7][29] - 冲突减少了企业获得中间生产投入的机会 特别是进口投入 并减少了电力的可用性 导致产出下降 企业通过用非熟练工人替代熟练工人来降低成本 [31][32][39] - 冲突加剧了企业面临的非正式竞争 虽然销售额因产出减少和非正式竞争增加而下降 但由于企业在生产投入和劳动力支出上的调整 利润保持不变 [34][35][39] 数据与方法 - 研究使用了世界银行企业调查（WBES）的全球数据集 涵盖了91个国家超过153,000家企业的纵向数据 并结合了全球冲突和政治暴力事件的地理定位数据 [7][11][12] - 冲突暴露的衡量标准是基于企业所在地20公里半径内12个月内发生的冲突事件数量的对数 [15][16] - 研究采用了企业固定效应模型 控制了企业特征、时间和地区固定效应 以估计冲突事件对企业绩效的影响 [20][21] 冲突对企业绩效的影响 - 冲突暴露每增加一个标准差（约7个事件） 企业的销售额中位数下降2.8% [21][22] - 冲突暴露导致企业总生产成本显著下降 主要是由于投入品的可用性减少 而不是价格下降 [22][31] - 冲突暴露对企业的利润没有显著影响 这是由于销售额和生产成本同时下降 企业通过减少生产投入支出来应对销售额的下降 [23][29] 机制分析 - 冲突减少了企业获得中间投入的机会 特别是进口投入 并减少了电力的可用性 导致产出下降 [31][32] - 冲突暴露导致企业用非熟练工人替代熟练工人 从而降低了平均工资和总劳动力成本 [32][33] - 冲突加剧了企业面临的非正式竞争 非正式竞争的增加进一步减少了企业的销售额和利润 [34][35] 异质性分析 - 冲突暴露对低收入和高收入国家的企业影响没有显著差异 但对低质量官僚体系国家的企业影响更为严重 导致销售额和利润下降 [42] - 冲突暴露对初始处于和平状态的国家企业影响更大 导致销售额和生产投入支出显著下降 而对初始处于冲突状态的国家企业影响较小 [42][43] - 大型企业比小型企业更能抵御冲突的负面影响 冲突暴露对小型企业的销售额和总成本有显著负面影响 而对大型企业的影响较小 [41] 政策启示 - 政府质量在帮助企业应对负面经济冲击方面起着关键作用 特别是在可能发生此类冲击的环境中 提升政府能力至关重要 [49] - 维持和平的政策虽然难以实施 但回报显著 因为冲突对和平国家的企业成本更高 [49]

行业投资评级 - 报告未明确给出具体的行业投资评级 [1][2][3] 核心观点 - 研究表明，与非白人同事一起工作对员工的留任率有显著影响 当非白人同事的比例减少时，非白人员工的留任率会下降，而白人员工的留任率不受影响 [2] - 这种影响主要体现在非白人员工主动离职并转向拥有更多同种族同事的新工作 这揭示了职场中的种族隔离现象 [2] - 研究利用巴西的雇主-雇员数据，通过不同种族员工的意外死亡作为外生冲击，来分析同事种族构成对员工留任的影响 [2][6] 行业背景与数据 - 巴西劳动力市场存在显著的种族不平等 非白人员工的平均收入比白人低30%-35%，且更可能失业和缺乏领导职位 [19] - 巴西的种族分类主要基于肤色，官方统计将个体分为白人、黑人、棕色人种、黄种人和土著人 其中黑人和棕色人种占人口的99% [21] - 巴西劳动力市场的流动率很高，约45%的正式工作合同在一年内终止，80%在三年内终止 离职分为雇主解雇和员工主动辞职，其中解雇占75% [22] 研究方法 - 研究利用巴西的RAIS数据，该数据涵盖了2006年至2021年间几乎所有正式工作的雇主-雇员匹配信息 数据包括员工的年龄、性别、教育程度、种族等信息 [24] - 研究通过意外死亡的员工来构建外生冲击，比较了非白人死亡和白人死亡对同事留任率的影响 研究控制了死亡前同事的种族构成，以确保死亡员工的种族是外生的 [26][27] - 研究将同事群体定义为在同一职业和同一机构中工作的全职员工，且群体规模不超过30人 [29][31] 主要发现 - 非白人同事的死亡导致非白人员工的留任率显著下降，而白人员工的留任率不受影响 具体而言，非白人员工的留任率在三年内下降了1.1个百分点 [44] - 这种影响主要体现在非白人员工主动离职，而非被解雇 离职后，非白人员工倾向于转向拥有更多非白人同事的新工作 [47][60] - 研究还发现，这种影响在白领工作中更为显著，而在需要更多团队合作的职业中影响较小 [56] 异质性分析 - 研究进一步分析了不同职业类型、员工任期和初始种族构成对结果的影响 发现白领工作、员工任期较短以及初始非白人比例较高的群体中，影响更为显著 [56][58][59] - 性别构成的变化对员工留任率的影响较小，但非白人女性在失去同性别或同种族的同事时，留任率下降最为显著 [63][67] 结论与政策启示 - 研究结果表明，同事的种族构成对非白人员工的留任率有显著影响，揭示了职场中的种族隔离现象 [70] - 研究强调了雇佣后动态在解释非白人和白人员工劳动力市场差异中的重要性 企业应关注同事互动对员工留任的影响，尤其是在促进团队内部关系方面 [72]

行业投资评级 - 巴西的生产率增长未能跟上发达和新兴经济体的步伐 尽管在宏观经济稳定和产品及投入市场改革方面取得进展 [2] - 巴西的生产率增长主要依赖于要素积累 而非全要素生产率（TFP）的提升 [8] - 巴西的全要素生产率（TFP）在1997-2019年间年均下降1% 远低于中国和印度的增长水平 [8] 核心观点 - 巴西的低生产率增长主要源于竞争扭曲和资源错配 尤其是信贷补贴、税收豁免和地方内容要求等政策导致的劳动力与资本市场扭曲 [6] - 巴西的商业环境不利于竞争 阻碍了高生产率企业的成长 同时低生产率企业得以存续 [6] - 巴西的农业部门是唯一一个在过去几十年中实现显著且持续劳动生产率增长的部门 而服务业和工业部门的劳动生产率增长停滞 [13] 行业结构变化 - 巴西的就业结构从农业向服务业转移 尽管农业的劳动生产率增长强劲 但其就业占比下降对整体生产率增长有积极贡献 [16] - 如果巴西的劳动力分配与美国相同 其整体生产率将提高68% 如果所有部门的生产率与美国相同 整体生产率将提高430% [17] - 巴西的结构变化对生产率的贡献有限 仅占1995-2020年间累计生产率增长的四分之一 [16] 资源错配与生产率 - 巴西的制造业和服务业中存在显著的资源错配 尤其是制造业中的资本和劳动力错配导致生产效率低下 [21] - 巴西的零售业也存在资源错配 尽管改革后现代零售链有所扩展 但小型零售企业仍占据主导地位 [22] - 巴西的非正规部门规模庞大 低生产率企业在非正规部门中占据主导地位 限制了整体生产率的提升 [24] 竞争扭曲与生产率 - 巴西的信贷市场存在严重的政策干预 尤其是公共银行提供的补贴信贷 未能显著提升生产率 反而可能导致资源错配 [29] - 巴西的劳动力市场存在高水平的非正规就业 尽管2000年代非正规就业率有所下降 但最低工资的提高可能对生产率和就业产生了负面影响 [35] - 巴西的公共部门工资溢价导致劳动力在公共和私营部门之间的错配 降低了整体生产率 [37] 改革与生产率增长 - 1990年代的贸易自由化改革通过引入更先进的技术和设备提升了巴西制造业的生产率 但整体效果因劳动力向低生产率服务业的转移而减弱 [43] - 2004年的信贷改革通过简化抵押品回收流程 扩大了信贷规模 降低了利率 并促进了金融包容性 [46] - 2005年的破产法改革通过增强债权人保护和提高破产程序的效率 改善了企业的融资环境 促进了投资和产出增长 [49] 潜在改革议程 - 巴西需要通过减少进入壁垒和促进资源向高生产率企业重新分配 来提升整体生产率 [62] - 巴西的税收体系需要简化 减少对小微企业的特殊税收优惠 以增加竞争并降低财政成本 [63] - 巴西的教育和基础设施改善是提升生产率和促进劳动力市场转型的关键因素 [64]

Policy Research Working Paper 10895 Public Disclosure Authorized Public Disclosure Authorized Dynamic Exports and Labor Markets for Inclusive Growth in Cambodia Deeksha Kokas Jaime Alfonso Roche Rodriguez Gladys Lopez Acevedo Raymond Robertson Wendy Karamba Poverty and Equity Global Practice September 2024 Public Disclosure Authorized Public Disclosure Authorized Policy Research Working Paper 10895 Abstract Cambodia's rapid economic growth in the past few decades has coincided with trade liberalization and ...

Policy Research Working Paper 10896 Public Disclosure Authorized Public Disclosure Authorized Economic Transformation in Africa The Role of North-South and South-South Trade Woubet Kassa Gideon Ndubuisi Solomon Owusu Africa Region Office of the Chief Economist September 2024 Public Disclosure Authorized Public Disclosure Authorized Policy Research Working Paper 10896 Abstract This paper contributes to the discussion on Africa's pathways to economic transformation by examining the roles of trade patterns—spe ...

报告行业投资评级 无相关内容 报告的核心观点 - 根据McKinsey分析,2023年至2030年,亚太地区超高净值(UHNW)和高净值(HNW)家庭将经历约5.8万亿美元的跨代财富转移,UHNW家庭预计将占总财富转移的60%左右[4][6] - 香港和新加坡是亚太地区家族办公室的中心,自2020年以来,两地的单一家族办公室数量已增加了4倍,达到约4000家[4] - 这一增长趋势为银行、保险公司、多家族办公室(MFO)、资产管理公司和财富科技公司(WealthTech)提供了巨大的机会,它们可以为新成立和已有的家族办公室提供差异化服务[4] 分组1: 家族办公室的特点和需求 - 亚太地区的家族办公室与西方国家的家族办公室在一些关键方面存在差异,如家族办公室的专业化程度、投资偏好、运营成本等[10] - 香港和新加坡作为家族办公室的中心,吸引了大量来自亚太地区内部和欧美的财富流入[12][13][15] - 亚太地区家族办公室主要分为4种类型,包括创业家族办公室、传统企业家族办公室、嵌入式家族办公室和专业化家族办公室,它们在规模、投资偏好、运营模式等方面存在差异[18][19] - 亚太地区家族办公室面临的主要挑战包括治理薄弱、运营成本上升、获取定制化替代投资方案的渠道有限、对保险产品和相关增值服务了解有限、技术落后等[20][21][22][24][25] 分组2: 服务提供商的应对策略 - 银行可以采取整合式或à la carte的方式为家族办公室提供服务,提供包括投资管理、托管、家族治理等全方位解决方案[28] - 保险公司正在开发针对家族办公室的定制保险方案,提供涉及跨代传承、资产保值等方面的保险解决方案[32][36][39] - 多家族办公室(MFO)提供高度定制的投资策略,收取以绩效为基础的费用[36] - 财富科技公司(WealthTech)利用技术手段为家族办公室提供投资管理、资产配置等服务,收取管理费和绩效费[37][38][40] - 服务提供商可以采用"解决方案、服务、可扩展性、安全性"的框架来有效服务亚太地区的家族办公室[42][43][44][46]

Brand Finance® 100 2024 Việt Nam Báo cáo thường niên về các thương hiệu mạnh và giá trị nhất Việt Nam Tháng 9 năm 2024 Nội dung Giới thiệu về Brand Finance 5 Lời nói đầu 6 Alex Haigh, Giám đốc điều hành, Brand Finance Châu Á Thái Bình Dương Phân tích Xếp hạng 12 Phân tích Ngành 23 Xếp hạng Giá trị Thương hiệu (triệu USD) 32 Tiêu điểm Thương hiệu 35 Ngân hàng TMCP Quân đội 36 Phỏng vấn ông Phạm Như Ánh, TGĐ Phương pháp 41 Dịch vụ của chúng tôi 49 © 2024 Mọi quyền được bảo lưu. Brand Finance Plc. brandirector ...

行业投资评级 - 报告未明确给出具体的行业投资评级，但通过小区域估计方法（SAE）结合地理空间数据，提供了西非四国（乍得、几内亚、马里、尼日尔）的贫困率估计，展示了该方法在缺乏最新人口普查数据时的可行性 [9][15][16] 核心观点 - 报告提出了一种结合调查数据和地理空间数据的小区域估计方法，用于生成西非四国的贫困率估计 该方法在缺乏最新人口普查数据的情况下，能够通过地理空间数据提高估计的效率和及时性 [9][15] - 通过布基纳法索的评估，报告验证了使用地理空间数据的小区域估计方法在样本区域内的估计与基于人口普查的估计高度相关，但在非样本区域的相关性较低 [46][49] - 报告强调了地理空间数据在小区域估计中的潜力，尤其是在缺乏最新人口普查数据的情况下，可以作为临时替代方案，但其在非样本区域的预测准确性仍需谨慎对待 [22][74] 数据与方法 - 报告使用了2018年西非四国的家庭调查数据（EHCVM）和地理空间数据，通过网格化的地理空间数据作为协变量进行模型估计 [24][26] - 地理空间数据包括人口密度、夜间灯光辐射、降雨量、温度等多种变量，这些数据被处理为网格级别的统计量，并与调查数据进行匹配 [25][28] - 报告采用了基于单位级模型的实证最佳预测器（EBP）方法，结合地理空间数据生成贫困率估计，并通过布基纳法索的最新人口普查数据进行了验证 [30][32] 模型评估与结果 - 在布基纳法索的评估中，使用地理空间数据的单位级模型与基于人口普查的估计在样本区域内的相关性为0.879，而在非样本区域内的相关性为0.457 [49][52] - 模型在样本区域内的估计误差（MSE）显著低于直接估计，表明模型估计在样本区域内具有较高的准确性 [53] - 报告还比较了加权和非加权模型的估计结果，发现加权模型的估计值普遍高于非加权模型，且加权模型在样本区域内的覆盖率更高 [58][64] 结论与未来研究方向 - 报告认为，在缺乏最新人口普查数据的情况下，使用地理空间数据的小区域估计方法可以提供临时的贫困率估计，但其在非样本区域的预测准确性仍需进一步验证 [74][75] - 未来的研究方向包括探索机器学习方法以提高非样本区域的预测准确性，以及改进模型估计中的加权方法 [54][75]