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KEN:哈佛大學教授:數字貨幣關乎國家在總體上對經濟進行監控和征稅的能力

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Time:1900/1/1 0:00:00

11月26日,參考消息援引法國《回聲報》網站報道,哈佛大學經濟及公共政策教授、國際貨幣基金組織前首席經濟學家肯尼思·羅戈夫題為《數字貨幣之戰必將爆發》的文章稱,如果一種數字貨幣由美國監管,一般來說美國當局是可以追查的。相反,如果這種數字貨幣由中國管理,美國可動用的手段大概就少得多了。全球監管機構出于控制加密貨幣的動機,嚴格禁止銀行和零售業使用加密貨幣。這些限制措施導致現存加密貨幣流動性極低,而且最終大大限制了它們的基本內在價值。數字貨幣這場戰役不單單涉及設立貨幣帶來的利潤,說到底,這關乎國家在總體上對經濟進行監控和征稅的能力,以及美國政府利用美元在世界舞臺上扮演的角色來推進自己的國際政策目標的能力。

哈佛經濟學家Kenneth Rogoff:美國距離發行央行數字貨幣至少還有10年時間:金色財經報道,據 China Daily消息,哈佛經濟學家 Kenneth Rogoff 預測,美國距離發行自己的央行數字貨幣(CBDC)至少還有十年的時間,而中國人民銀行則遠遠領先于其他主要央行。Kenneth Rogoff預測,數字人民幣的增長最終將促進人民幣在國際上的使用。全球會計師事務所普華永道發現,美國在央行數字貨幣創新排行榜中位列第 18 位,不僅落后于中國,還落后于巴哈馬、厄瓜多爾和土耳其等較小的國家。[2022/1/8 8:34:37]

《哈佛商業評論》:區塊鏈為全球醫療保健提供動力的時機已經成熟:《哈佛商業評論》(Harvard Business Review)本周早些時候指出,在當前的冠狀病大流行中,醫療供應鏈系統受到了極大的影響,添加區塊鏈技術可能有助于簡化該系統向前推進的關鍵流程。

研究指出,醫療供應鏈中的問題既不是新問題,也不罕見。例如,通過“混亂”的供應鏈運輸的產品,以紙質和手工文檔為主,不必要的文書工作導致交付時間增加。上述問題導致供應鏈問題和盜竊等情況。世界衛生組織估計,所有醫療產品中有10%是“不合格或由低收入和中等收入國家偽造的”。然而,這些問題可以通過區塊鏈技術來解決,特別是利用其數據的不可篡改和追蹤能力來確保醫療供應鏈中的信任和可驗證性。研究還指出,MediLedger就是朝著這一目標努力的例子。(BTCManager)[2020/6/1]

動態 | RVP宣布與哈佛大學本科區塊鏈組合作:Reflective Venture Partners(RVP)宣布與哈佛大學本科區塊鏈組(HUBG)合作,為加密貨幣和區塊鏈技術領域創建基礎教育材料和應用。合作的目標是幫助感興趣的哈佛學生在基于課程的環境中學習區塊鏈和加密貨幣基礎知識,它有助于哈佛本科成員提高對區塊鏈技術的理解,同時為RVP提供培育,指導和構建下一代區塊鏈創新的新機會。[2018/7/16]

Tags:區塊鏈數字貨幣加密貨幣KEN區塊鏈技術通俗講解小區被朋友騙去弄數字貨幣違法嗎加密貨幣和中國數字貨幣Bitcoin Standard Hashrate Token

幣贏交易所
Upbit:Upbit遭黑客攻擊,數字幣放在哪里更安全?

昨日消息爆出,韓國知名交易所Upbit遭到攻擊,32.4萬個ETH被轉移,造成了上億人民幣的損失。事件發生后,該交易所CEO宣稱將以Upbit自有資金彌補該部分損失.

1900/1/1 0:00:00
PIGGY:關于PCCD提幣開放的公告

尊敬的幣團用戶: 平臺將于2019年11月22日18:00開放PCCD的提幣。數字貨幣是創新的投資產品,價格波動較大,請您理性判斷自己的投資能力,審慎做出投資決策,幣團會遴選優質幣種,但不對投資.

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STE:區塊鏈+金融新生態,EN與LOEX雷盾達成合作協議

傳統的金融科技無論從業務模式和信貸機制在近些年來一直尋求新的變革,信息技術、計算機技術的發展,衍生出區塊鏈、云計算、大數據的重大突破,傳統金融正在發生著翻天覆地的變化.

1900/1/1 0:00:00
OIN:CoinW 關于OTC認證商家全球招募計劃啟動公告

尊敬的CoinW用戶: CoinW現已啟動OTC認證商家全球招募計劃,將致力于為全球數字資產兌換需求的用戶提供安全穩定的OTC交易服務.

1900/1/1 0:00:00
BZE:BZEX全球首發上線Loong Money(LBCC)

尊敬的用戶: BZEX全球首發上線LoongMoney,并開通LBCC/USDT交易市場。開放充幣時間:2019/11/2515:00(UTC8)去充幣開放提幣時間:2019/11/2515:0.

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EPH:區塊鏈技術在醫療健康領域應用大有可為

在醫療健康領域,每個醫院或衛生機構都擁有自己的電子病歷系統,但數據格式不統一,普遍存在信息孤島,無法實現醫療健康數據的良好流動,增加醫療負擔;另外,醫療信息不透明,容易出現數據丟失或被惡意篡改.

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