No mês de junho de 2024, 1,0000 Euro (EUR) equivaleu, em média, a 1,0759 Dólares americanos (USD).
As taxas de câmbio de algumas moedas (valor da média mensal) face ao Euro (EUR) foram as seguintes:
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junho de 2023 |
maio de 2024 |
junho de 2024 |
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Dólar dos EUA |
USD |
1,0840 |
1,0812 |
1,0759 |
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Libra Esterlina |
GBP |
0,8586 |
0,8556 |
0,8464 |
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Franco Suíço |
CHF |
0,9764 |
0,9830 |
0,9616 |
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Iene |
JPY |
153,15 |
168,54 |
169,81 |
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Segundo o Banco de Portugal, em maio de 2024, a Dívida Pública situou-se em 277,1 mil milhões de euros, o que representa um aumento de 3,7 mil milhões de euros face ao mês anterior e uma diminuição de 2,9 mil milhões de euros face ao mês homólogo.
A instituição refere que subida refletiu o acréscimo de 5,3 mil milhões de euros nos títulos de dívida (bilhetes e obrigações do Tesouro), que mais do que compensou a redução de 1,4 mil milhões nos empréstimos, principalmente de curto prazo, e de 0,2 mil milhões nas responsabilidades em depósitos.
Em março de 2024, a Dívida Pública foi de 100,4% do PIB, o que representa uma variação de 1,3 p.p. face ao trimestre anterior e de -12,0 p.p. face ao trimestre homólogo.
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A população empregada, em maio de 2024, foi estimada em 5.016,6 mil pessoas, quase sem alteração face ao mês anterior (-0,3 mil pessoas). A taxa de emprego estimada situou-se em 64,2%, tendo diminuído 0,1 p.p. face ao mês anterior (revista em alta de 64,1% para 64,3%).
A população desempregada, estimada em 351,0 mil pessoas, aumentou 2,5% em relação ao valor registado para o mês anterior (8,4 mil pessoas). A taxa de desemprego estimada situou-se em 6,5%, tendo aumentado 0,1 p.p. em relação ao mês anterior (revista em alta de 6,3% para 6,4%).
A taxa de desemprego estimada de jovens situou-se em 23,0%, tendo aumentado 1,3 p.p. em relação ao mês anterior (revista em baixa de 22,2% para 21,7%). A taxa de desemprego estimada dos adultos situou-se em 5,3% e aumentou 0,1 p.p. em relação ao mês anterior.
Em maio de 2024, a estimativa provisória da taxa de emprego não ajustada de sazonalidade foi de 64,3% (64,2% no mês anterior) e a estimativa provisória da taxa de desemprego não ajustada de sazonalidade foi de 6,3% (6,4% no mês anterior).
Nota: Os valores relativos ao último mês são provisórios e os relativos aos meses anteriores são definitivos.
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Concluída a Call for Papers sobre “Inteligência Artificial em Portugal: Inovações, Desafios e Impactos na Economia”, uma organização do Gabinete de Estratégia e Estudos (GEE) com o apoio da Google e da Associação para a Promoção e Desenvolvimento da Sociedade da Informação (APDSI), divulgamos os papers vencedores.
• “Artificial Intelligence in Agriculture: Revolutionizing Methods and Practices in Portugal”, Maria José Sousa (ISCTE-IUL)
• “EU-funded investment in Artificial Intelligence and regional specialization”, Anabela Marques Santos, Francesco Molica e Carlos Torrecilla Salinas (JRC)
• “Distance to Export: A Machine Learning Approach with Portuguese Firms”, Paulo Barbosa (AICEP e ISEG), João Cortes (AICEP) e João Amador (BdP e Nova SBE)
This paper estimates how distant a firm is from becoming a successful exporter. The empirical exercise uses very rich data for Portuguese firms and assumes that there are non-trivial determinants to distinguish between exporters and non-exporters. An array of machine learning models – Bayesian Additive Regression Tree (BART), Missingness not at Random (BART-MIA), Random Forest, Logit Regression and Neural Networks – are trained to predict firms’ export probability and shed light on the critical factors driving the transition to successful export ventures. Neural Networks outperform the other techniques and remain highly accurate when we change the export definitions and the training and testing strategies. We show that the most influential variables for prediction are labour productivity, firms’ goods and services imports, capital intensity and wages.
Artificial Intelligence (AI) is seen as a disruptive and transformative technology with the potential to impact on all societal aspects, but particularly on competitiveness and growth. While its development and use has grown exponentially over the last decade, its uptake between and within countries is very heterogeneous. The paper assesses the geographical distribution at NUTS2-level of EU-funded investments related to AI during the programming period 2014-2020. It also examines the relationship between this specialization pattern and regional characteristics using a spatial autoregressive model. Such an analysis provides a first look at the geography of public investment in AI in Europe, which has never been done before.
Results show that in the period 2014-2020, around 8 billion EUR of EU funds were targeted for AI investments in the European regions. More developed regions have a higher specialization in AI EU-funded investments. This specialization also generates spillover effects that enhance similar specialization patterns in neighboring regions. AI-related investments are more concentrated in regions with a higher concentration of ICT activities and that are more innovative, highlighting the importance of agglomeration effects. Regions that have selected AI as an innovation priority for their Smart Specialization Strategies are also more likely to have a higher funding specialization in AI. Such findings are very relevant for policymakers as they show that AI-related investments are already highly spatially concentrated. This highlights the importance for less-developed regions to keep accessing to sufficient amounts of pre-allocated cohesion funds and to devote them for AI-related opportunities in the future.
Artificial Intelligence (AI) has emerged as a focal point for researchers and industry experts, continuously redefined by technological advancements. AI encompasses the development of machines impersonating human cognitive processes, such as learning, reasoning, and self-correction. Its wide-ranging applications across industries have showcased its increasing precision and efficiency, and Agriculture has also embraced AI to increase income and efficiency. In this regard a literature review to comprehensively understand the concept, existing research, and projects related to AI in agriculture was performed. Moreover, this paper approaches the potential of AI in agriculture practically, addressing the emergence of new methods and practices, using a case study approach, and analyzing the perceptions of impacts of AI in agriculture, from experts, academics, and agriculture professionals regarding the application of AI. It contributes to real application development, offering insights that resonate within academic and practical dimensions.
Em maio de 2024, os Índices de Emprego, de Remunerações e de Horas Trabalhadas (dados brutos) no Comércio registaram taxas de variação homóloga (VH) de 1,3%, 7,4% e -2,3%, respetivamente. Estes valores comparam com 2,0%, 7,0% e 7,5% (VH), respetivamente, verificados no mês anterior.
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Em maio de 2024, o Índice de Volume de Negócios no Comércio, deflacionado e corrigido dos efeitos de calendário e da sazonalidade, registou uma taxa de variação homóloga (VH) de 4,1%, superior em 1,2 p.p. à observada em abril de 2024 (2,9%).
Em termos desagregados, o Índice de Volume de Negócios do Comércio, manutenção e reparação, de veículos automóveis e motociclos registou uma variação homóloga de 8,1%, o Índice de Volume de Negócios do Comércio por grosso registou uma variação homóloga de 3,9% e o Índice de Volume de Negócios do Comércio a Retalho registou 2,8%, valores que comparam com 0,6%, 4,5% e 1,8% no mês anterior, respetivamente.
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Em maio de 2024, o sector do alojamento turístico registou 3,1 milhões de hóspedes e 7,7 milhões de dormidas, correspondendo a variações homólogas (VH) de 9,4% e 7,5%, respetivamente (-3,7% e -4,3% em abril de 2024, pela mesma ordem). As dormidas de residentes aumentaram 7,6% (VH), correspondendo a 1,9 milhões, enquanto as de não residentes cresceram 7,5% (VH), totalizando 5,8 milhões.
Nos mercados externos, o britânico foi o principal mercado emissor em maio (quota de 19,1%), tendo registado um crescimento de 2,1% (VH), seguido da Alemanha (peso de 11,8%), que cresceu 10,0% (VH). Seguiu-se o mercado norte americano, na terceira posição (quota de 10,1%), com um aumento 17,3% (VH), ultrapassando o mercado francês (peso de 9,2%), um dos poucos, entre os principais, a apresentar decréscimo (-1,8%, VH).
Todas as regiões registaram acréscimo homólogo de dormidas, com maior expressão no Alentejo (18,0%) e na RA Açores (17,6%), enquanto os crescimentos mais modestos se registaram no Algarve (5,2%), na RA Madeira (5,6%) e na Grande Lisboa (5,7%).
(Gráfico: INE)
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