跳到主要內容

美國公布2025年第一季各州國內生產毛額及個人收入數據


根據美國經濟分析局今天發布的統計數據，2025 年第一季度，39 個州的實際國內生產總值下降，百分比變化範圍從南卡羅來納州的年率 1.7% 到愛荷華州和內布拉斯加州的 -6.1%。

47 個州和哥倫比亞特區的現價國內生產毛額 (GDP)均有所增長，百分比變化範圍從北達科他州的年率 8.7% 到愛荷華州的 -2.7%。

2025 年第一季度，全美 50 個州和哥倫比亞特區的個人收入（以現價美元計算）均有所增加，變化百分比從北達科他州的年率 12.7% 到華盛頓州的 3.2% 不等。

實際GDP

2025年第一季，美國實質GDP年率下降0.5%。在經濟分析局（BEA）編制季度州級估算的23個產業中，有16個產業的實際GDP出現下降。金融和保險業；農業、林業、漁業和狩獵業；以及批發貿易是導致全國實際GDP下降的主要因素。

  • 農業、林業、漁業和狩獵業在 39 個州出現下降，是造成內布拉斯加州、愛荷華州、蒙大拿州和堪薩斯州等 11 個州產量下降的主要原因。
  • 採礦業在43個州出現下降，是造成八個州GDP下降的主要原因，其中包括懷俄明州，該州實際GDP降幅排名第五。
  • 金融和保險業在美國全部 50 個州和哥倫比亞特區均出現下滑，是造成 18 個州下滑的主因。
  • 美國所有 50 個州和哥倫比亞特區的房地產和租賃業均有所增長，成為南卡羅來納州經濟成長的主要貢獻者，該州實際 GDP 增幅最大。

個人收入

2025年第一季度，現價個人收入增加了4,073億美元，年增率為6.7%（表3）。在全國範圍內，收入、轉移收入和財產收入（股息、利息和租金）的增加促進了個人收入的成長。


Picture Source:
美國經濟分析局

標籤：

留言

張貼留言

這個網誌中的熱門文章

美國公布 2025 年六月非農就業人數

美國勞工統計局今天報告稱，6 月非農業就業總人數增加了 14.7 萬人，失業率基本持平於 4.1%。州政府和醫療保健領域的就業機會增加。聯邦政府部門的就業機會持續減少。 本新聞稿提供的統計數據來自兩項月度調查。 家庭調查以人口統計特徵衡量勞動力狀況，包括失業率。 機構調查以行業衡量非農業就業人數、工時和收入。 家庭調查數據 6月份，失業率為 4.1%，失業人數為 700 萬，兩者皆變化不大。自2024年5月以來，失業率一直維持在 4.0% 至 4.2% 的窄幅區間內。 在主要勞動族群中，非裔美國人（6.8%）的失業率在6月有所上升，而成年女性（3.6%）和白人（3.6%）的失業率則下降。成年男性（3.9%）、青少年（14.4%）、亞裔（3.5%）和西班牙裔（4.8%）的失業率在當月幾乎沒有變化。 6 月份，長期失業人數（失業 27 週或以上）增加了 19 萬，達到 160 萬，基本上抵消了上個月的降幅。長期失業者佔所有失業人口的 23.3%。 6 月份，勞動參與率基本維持不變，為 62.3%，就業人口比率維持在 59.7%。 6 月份，因經濟原因從事兼職工作的人數為 450 萬，基本維持不變。這些人原本更傾向於全職工作，但由於工作時間減少或無法找到全職工作，他們只能從事兼職工作。 6 月份，目前希望就業但未加入勞動力的人數基本保持不變，為 600 萬人。這些人未被計入失業人數，因為他們在調查前 4 週內沒有積極尋找工作，或無法接受工作。 在希望就業但未加入勞動力隊伍的人數中，6 月處於邊緣就業狀態的人數增加了 23.4 萬人，達到 180 萬人。這些人希望工作，並且能夠工作，在過去 12 個月的某個時間點尋找工作，但在調查前 4 週內沒有尋找工作。灰心喪志的工人（邊緣就業人群中的一部分，他們認為沒有工作機會）的人數在 6 月增加了 25.6 萬人，達到 63.7 萬人。 機構調查數據 6月份非農業就業總人數增加了 14.7 萬個，與過去 12 個月平均每月增加 14.6 萬個的水平持平。6月份，州政府和醫療保健領域的就業機會增加。聯邦政府的就業機會持續減少。 6月政府就業機會增加了 7.3 萬個。州政府就業機會增加了4.7萬個，主要集中在教育領域（增加了4萬個）。地方政府教育領域的就業機會持續增加（增加了2.3萬個）。聯邦政府就業機會持續減少（減少了7千個），自1月...
張貼留言
閱讀完整內容

Kyutai Labs 發布最新文字轉語音 AI 模型 - Kyutai TTS

法國 AI 研究機構 Kyutai Labs 發布最新文字轉語音 AI 模型 - Kyutai TTS，這是一個即時低延遲，並擁有 16 億參數的模型，包含多項創新。 Kyutai TTS 引領了文字轉語音領域的新潮流。 詞錯率(WER) 衡量的是 TTS 未能遵循腳本的頻率。 說話人相似度是語音複製時衡量產生的音訊與原始樣本的接近程度的指標。 Kyutai Labs 將 Kyutai TTS 與其他模型在 NTREX 的 15 篇英文新聞和 15 篇法文新聞上進行了比較。除 Kyutai TTS 和 ElevenLabs 外，所有模型都被要求逐句生成，因為我們觀察到這種方式效果最佳。 Kyutai TTS 無需提前了解整個文本，從接收第一個文本標記到生成第一個音頻區塊的延遲為 220 毫秒。在Unmute.sh部署中，我們使用批次功能同時處理最多 32 個請求，使用 L40S GPU 時觀察到延遲為 350 毫秒。 Kyutai STT 模型針對即時使用進行了最佳化，可以批量處理以提高效率，並返回單字級時間戳記。我們提供兩種模型： kyutai/stt-1b-en_fr，一個具有約 1B 個參數、0.5 秒延遲和語義 VAD 的英語和法語模型。 kyutai/stt-2.6b-en，一個僅支援英語的模型，具有約 26 億個參數和 2.5 秒的延遲。 這些語音轉文字模型有幾個優點： 流式推理：模型可以分塊處理音頻，從而實現即時轉錄，非常適合互動式應用程式。 輕鬆批次處理以實現最高效率：H100 可以即時處理 400 個串流。 它們傳回單字級時間戳。 1B 模型具有語義語音活動偵測 (VAD) 元件，可用於偵測使用者何時說話。這對於建立語音代理尤其有用。 https://kopyai.com/zh-tw/latest/view/type.news/0/39 Picture Source: kyutai.org
張貼留言
閱讀完整內容