报告行业投资评级 未提及相关内容 报告的核心观点 - 数字技术等可助力实现全民健康覆盖目标，监管沙盒能为数字健康创新提供可控安全环境，降低创新风险并提高回报，多个国家已在数字健康领域应用监管沙盒，创建需多步骤并考虑多方面因素，同时存在资源需求大等挑战 [1][4][6] 根据相关目录分别进行总结 监管沙盒对数字健康的重要性 - 监管沙盒可促进高度监管行业创新，让创新者接触监管专家，在可控环境测试新产品和服务，了解商业模式可行性和新技术市场表现，更快低成本推向市场，明确消费者保护措施 [4] - 对创新者和企业家，可获资金、市场和监管指导，融入现有基础设施，降低风险，符合监管要求，还可参与法规制定修订；对患者和人群，可提前低成本获取合规创新产品，增加透明度和信任，有更多证据做决策；对政府和监管机构，可推广合规创新产品服务，了解新产品服务利弊和法规有效性，测试创新者声明，了解各方对法规看法 [6][8] 监管沙盒的定义和用途 - 世界银行等机构对监管沙盒有不同定义，其特点是有期限、特定领域，提供监管豁免和灵活性，目标是了解创新影响和监管方式，与软件开发中的沙盒不同 [9][10] - 英国Nesta提出AAA模型，包括咨询方法让创新者获监管指导，适应方法在新产品服务有价值时调整法规，预期方法关注新兴技术对经济社会影响以明确监管含义 [12] 有数字健康监管沙盒的国家 - 英国是先驱，多个部门和地区有监管沙盒；新加坡、美国、马来西亚、印度、挪威、哥伦比亚、法国、巴西、印度尼西亚等国也有相关实践；国际上，西班牙有AI沙盒试点，全球有金融创新网络的跨境测试试点 [21][24] 如何创建数字健康监管沙盒 - 创建前需客观评估运营环境，包括法律监管框架、监管机构能力资源、市场成熟度和市场条件等 [25] - 创建步骤包括定义领导模型，通常卫生部起主导作用；确定要解决的问题和新兴技术，优先考虑战略健康挑战相关技术；进行监管映射，确定适用法律法规，需多部门参与并获授权；确定参与和负责监测评估的实体，明确利益相关者角色；选择治理模型，如专用团队、中心辐射或外包模式；进行能力建设和培训，让参与者了解风险和收益；建立工作组协调工作；定义实施风险模型，保护利益相关者；确定创新者资格和选择标准；设计适合目的的沙盒，包括持续时间、准入窗口等要素；公布计划进行公众咨询；启动和实施，协调各方促进参与 [27][30][31] 监测、评估和学习 - 沙盒关闭和创新者退出后，应公开报告，说明对创新信息证据的贡献和法规变化；世界银行提出测量框架，分初始测量、持续监测和评估阶段，在国家、监管、企业和运营机构层面收集指标，如申请和接受数量、测试时间等 [58][61][63] 关键成功因素、挑战和陷阱 - 成功因素包括符合国家需求、有明确目标范围、有足够资源、市场成熟有需求、有完善退出计划、与机构和国际伙伴合作、运营灵活 [72] - 挑战包括难预测创新风险、资源时间密集难扩展、创新跨部门给监管带来挑战、有效性证据有限 [77] - 巴西数据保护局指出常见风险及应对措施，如数据泄露可规定责任和限制外包，竞争失衡可明确选择标准和分享知识等 [76] 其他资源 - 提供法国、挪威、英国等国数字健康监管沙盒退出报告链接，以及美国、马来西亚相关案例研究链接 [78] 数字健康监管沙盒清单 - 包括定义领导模型、确定问题和技术、映射法规、确定参与实体、建设能力、建立工作组、定义风险模型、设计沙盒、公布计划咨询、启动实施、监测评估学习等步骤 [82][83][84] 项目级考虑 - CGAP提供四个模板，包括可行性评估、项目计划、内部运营指南和测试计划，需根据具体情况调整；德国经济事务和能源部提出政策制定者应考虑的问题，如目标、测量方法、资源、法律等 [95][96][98] 理论变化 - 有限的数据和数字健康创新采用导致监管沙盒出现，短期和中期可让创新者获资源、实验产生更好决策和产品，长期可改善卫生系统绩效，实现全民公平获得优质医疗服务等目标 [110][111][113]

报告行业投资评级 未提及相关内容 报告的核心观点 - 土耳其向循环经济转型具有经济、贸易和产业政策影响，需政策和投资克服现有障碍并减轻转型潜在负面影响 [108] - 需结合需求侧和供给侧政策支持转型，虽因非金属矿物占比高实现资源使用与经济增长绝对脱钩较复杂，但能助力实现气候缓解目标 [109] - 转型战略应区分短期和长期优先事项，短期要加快采用成熟技术、克服投资障碍和加强协调，长期需增加绿色技能投资、激励研发和新商业模式并表明长期承诺 [110] - 制定和实施循环经济战略与行动计划对土耳其转型至关重要，明确的监测、报告和验证系统有助于确保其可信度 [111] 根据相关目录分别进行总结 引言 - 过去50年经济和人口增长使全球自然资源使用量增加，资源开采和使用导致环境问题，土耳其也面临物质消费和废物增加问题 [11][12] - 土耳其认识到需向循环经济转型，已推出相关倡议和计划，其加入欧盟 - 土耳其关税同盟是转型关键驱动力，成功转型也将有助于欧盟实现循环经济目标 [18][19][20] 1. 土耳其循环经济转型的宏观经济影响 量身定制的创新分析框架 - 采用创新的可计算一般均衡（CGE）建模框架评估转型宏观经济影响，该框架使用特定版本的全球贸易分析项目（GTAP）循环经济数据库（GTAP - CE） [25] - 分析旨在理解循环经济政策与土耳其气候变化相关政策的相互作用，发现初级和次级生产技术在排放强度、产出份额和排放范围构成上存在差异 [26] 尽管物质强度有所改善，但土耳其的物质需求预计仍将增加 - 非金属矿物在土耳其物质供应和需求中占主导地位，其回收机会相对较低，若关注降低经济整体物质强度，非金属矿物是关键商品组 [35] - 预计土耳其经济中所有物质投入使用量将绝对增加，但除金属矿石外，所有原生投入的物质强度将适度降低，煤炭的物质强度改善最为显著 [36] 循环经济政策有助于实现土耳其的气候缓解目标 - 仅靠气候政策不足以促进循环性和减少物质消费，实施国家自主贡献（NDC）可减少化石燃料使用和二氧化碳排放，但对其他材料使用影响有限 [38] - 提高循环性可帮助土耳其减少二氧化碳排放，循环经济政策可在NDC情景基础上进一步减少化石燃料燃烧产生的二氧化碳排放 [39] 支持转型需要政策组合而非单一措施 - 循环经济政策可随时间大幅降低物质需求，但需多种政策措施组合有效支持转型，结合需求侧和供给侧政策可实现更宏伟目标 [41][43] - 由于非金属矿物在土耳其物质使用模式中占比高，实现绝对脱钩较为复杂，但循环经济政策对塑料和金属等可回收性较高商品影响更大 [44] 通过解决土耳其现有的技能差距，可以收获支持转型的经济红利 - 欧盟循环经济政策导致的材料需求减少可能会损害土耳其出口，土耳其需实施雄心勃勃的循环经济政策以保持未来出口竞争力 [45] - 实施循环经济政策成本相对适中，且未考虑实现目标的协同效益，但可能导致技能工资差距扩大，需要针对性政策措施缓解 [47][49] 2. 使土耳其工业在循环全球价值链中定位 土耳其工业采用循环经济实践 - 近五分之一的土耳其公司已采用资源高效生产技术，服装和纺织行业在引入废物和回收管理方面比金属制品和机械行业更成功 [55] - 近35%的受访公司采取了能源效率改进措施，纺织行业表现突出，但机械和设备行业需提高能源效率，非采用者缺乏资金和优先级 [60] 土耳其的两种可能循环经济未来 - 向循环经济转型可通过“轻”和“雄心勃勃”两种方式实现，“轻”转型注重材料更有效利用和增加再利用与回收，“雄心勃勃”转型则设想提高环境标准和全面重新设计产品、商业模式和融资 [62] 实现循环经济准备就绪的因素 - 成功转型需要有效的可追溯性和强大的数字监测系统、获取和使用回收投入、创新、新技能和能力以及合适的融资框架，同时需求和供应动态也很重要 [66][67][69] “轻”循环经济转型的前进方向 - 短期内，需加速采用成熟技术和关键工具、解决投资规模和成本问题、加强制度和协调，包括与欧盟的关系和国内公共 - 私营合作 [75] “雄心勃勃”循环经济转型的前进方向 - 该情景旨在使土耳其公司处于新兴行业前沿，重点是加强研发活动、开创创新商业模式和流程、培养绿色技能，当地企业家已在采用可持续创新解决方案方面取得进展 [74][75][76] - 长期来看，政府应投资绿色技能和提高意识、培育创新生态系统、向私营部门表明长期承诺和政策连贯性 [77] 3. 为在土耳其建立具有竞争力的循环经济确定优先行业 循环网络的关键特征 - 循环行业的溢出效应更易在本地市场的相邻行业间传递，分析国内经济网络可发现促进本地市场循环性的机会，将循环产品融入全球价值链可带来经济机会 [86][87][88] - 理解行业相互依存关系和循环价值链对评估循环经济实践的经济影响和促进企业循环性至关重要，企业和行业间的合作与伙伴关系对转型至关重要 [89][90] 目标部门实现具有竞争力的循环经济转型的政策 - 提高与目标价值链相关行业的竞争力至关重要，应加强与TÜBİTAK优先事项相关的初级和制造业，并促进第三产业的合作与发展 [91][92] - 第三产业对培育国内供应链和确保地方经济顺利运行尤为重要，服务自由化可提高经济绩效，支持行业的企业应提高竞争力以促进转型 [94][95] 下一步 - 土耳其的循环经济努力应朝着三个主要目标前进，即提高核心行业竞争力、促进上下游行业发展、促进对支持循环性的关键行业的投资 [96][99][100] - 土耳其可采用措施支持行业开发有利于材料回收和减少垃圾填埋的产品，政策制定者应在关键部门启动试点法规并扩大网络分析的使用 [101][104][106] 结论 - 土耳其循环经济转型具有重要意义，但需政策和投资克服障碍并减轻负面影响，需结合多种政策措施，区分短期和长期优先事项，制定和实施相关战略与行动计划 [108][109][110] 附件1：与TÜBİTAK优先产品相关且密切相关的行业 — 具有循环潜力的行业 - 列出了80个与TÜBİTAK优先产品相关且密切相关的行业，包括非金属矿物开采、化学制造、金属制造等行业，并标注了在土耳其具有较高区位商（LQ > 1）的行业 [114] 附件2：支持TÜBİTAK优先事项和密切相关产品的行业（NAICS4） - 列出了75个支持TÜBİTAK优先事项和密切相关产品的行业，涵盖农业、建筑、制造、批发零售、运输存储等多个领域，并标注了在土耳其具有较高区位商（LQ > 1）的行业 [119]

报告行业投资评级 未提及相关内容 报告的核心观点 - 六个国际组织合作开发新方法对城市、城镇和农村地区进行分类，以促进国际统计比较，该方法可补充各国现有定义，且具有多种优势 [29][68][69] - 该方法分为两个层次，第一层次将区域分为城市、城镇和半密集地区、农村地区三类；第二层次是更详细的地域类型划分，还可定义功能城市区域 [30][73][74] - 手册旨在为数据生产者等提供指导，以实施该方法并确保数据收集的一致性，也有助于用户理解和使用官方次级国家统计数据 [19][33] 根据相关目录分别进行总结 1. 引言 - 联合国相关决议和议程呼吁制定统一方法划分城市和农村地区，以促进国际比较和支持国家政策制定 [28] - 六个组织合作开发了一种新方法，可按城市化程度对统计数据进行汇编，识别城市、城镇和半密集地区以及农村地区 [29] - 该方法第一层次分类可扩展为两个方向，手册还包含了部分国家可持续发展目标指标示例 [30][31] 2. 法律和政策框架 - 2030年可持续发展议程包含17个可持续发展目标和232个指标，城市和农村地区对实现这些目标至关重要 [42] - 新城市议程旨在促进可持续城市发展，提供了城市规划和管理的标准和原则 [44] - 农村发展政策需考虑农村地区的特点和挑战，目前缺乏统一的国际农村定义 [46][47] - 国际上有多种区分城乡的统计方法和定义，如欧盟劳动力调查、经合组织和欧盟委员会的方法等 [51][52][53] 3. 原理和优势 - 新方法可实现国际统计指标的有意义比较，具有六大优势：以统一方式捕捉城乡连续体、全球使用相同人口规模和密度阈值、从人口网格开始减少偏差、直接测量人口集群、定义区域以监测服务获取情况、提出具有成本效益的方法 [66][68][69] - 该方法将国家领土分为城市、城镇和半密集地区、农村地区三类，可增强国际可比性 [71][72] - 方法有两个主要扩展：第二层次的城市化程度分类和定义功能城市区域 [73][74] 4. 官方统计和分类原则的实现 - 该方法符合官方统计和分类的10项原则，包括概念基础、分类结构、互斥性、详尽性等 [108][109] 5. 构建人口网格 - 人口网格可标准化报告单位，具有多种优势，目前多个组织在推广其生产和使用 [114][115] - 可通过多种方式构建人口网格，如基于点数据聚合、人口数据分解、部分微观普查外推以及使用替代和新兴数据源 [120][124][136] 6. 应用城市化程度分类第一层次的方法 - 介绍了分类的术语，包括网格单元和小空间单元的短术语和技术术语 [158][159][160] - 第一层次将小空间单元分为城市、城镇和半密集地区、农村地区三类，建议报告所有三类指标 [161][162] - 网格单元分类基于1平方公里人口网格，分为城市中心、城市集群和农村网格单元 [165][171][191] - 小空间单元分类根据其人口在城市中心、城市集群和农村网格单元中的占比进行 [198][204] - 分类应根据小空间单元边界或人口分布的变化进行更新，不同变化情况有不同的处理方法 [215][217][218] 7. 分类第一层次的扩展 - 第二层次的城市化程度分类可进一步细分城镇和半密集地区以及农村地区，有助于捕捉完整的定居层次结构 [236] - 定义功能城市区域可补充城市化程度分类，从经济角度提供城乡连续体的视角 [74] - 还可考虑其他扩展，如解决偏远地区和土地覆盖问题 [235]

报告行业投资评级 未提及相关内容 报告的核心观点 - 提出一种新的学校教育生产力建模方法，认为当孩子技能与学校学习体验复杂度匹配时学习效果最佳，不匹配会降低学习生产力 [1][6] - 利用秘鲁、印度和越南儿童的纵向数据，发现学校教育生产力取决于孩子现有技能存量与学校复杂度的差异，两者匹配时教育效果最大化，不匹配对学习不利 [10][12] - 秘鲁数据显示，学校教育效果与儿童早期技能存量呈倒U型关系，在一定范围内提高早期技能可提升学校生产力，超过该范围则降低 [10] - 该研究为“因材施教”教学方法的实验结果提供外部有效性，也有助于调和早期儿童发展文献中关于早期技能对学习投入生产力影响的不同实证结果 [13][76] 根据相关目录分别进行总结 引言 - 不同学习理论强调学习体验与学习者理解程度相适应可增强学习效果，近期人类发展经济学文献也强调为孩子提供难度适中的体验以避免其受挫 [2] - 一些研究认为儿童技能不足会导致某些教育投入对学习无效，“因材施教”教学方法的现场实验显示该干预有积极效果，但可能通过多种渠道起作用 [5] - 本研究旨在提供孩子技能与学校复杂度匹配对学习重要性的直接证据，提出一种新的学校教育生产力建模方法 [6] 框架 - 假设学习投入生产力在其复杂度与孩子能力匹配时达到最大化，偏差会降低投入对学习的影响 [19] - 给出价值增值规范方程，其中学习投入生产力是个体特定的，取决于孩子先前技能水平与投入复杂度的差异 [20][23] - 该规范方程嵌套了孩子技能对学习投入生产力只有正或负影响的情况，且与建构主义和认知负荷理论等学习理论一致 [27] 数据和实证策略 数据 - 以学校为学习环境，主要使用秘鲁“年轻生活研究”较年轻队列的数据，包括2006 - 2013年儿童调查的第2、3、4轮和2011年学校调查 [29] - 用皮博迪图片词汇测试（PPVT）测量儿童技能，该测试具有纵向结果，且分数与常见智力测量指标有强正相关，还呈现出社会经济梯度 [30][35] - 用学校课程覆盖度近似学校复杂度，认为课程覆盖度与学校学习互动复杂度直接相关 [38] - 用孩子技能和课程覆盖度的去均值版本计算不匹配度，消除时间成分并保留不匹配情况 [39] 实证策略 - 实证模型为线性但具有异质性效应，通过固定效应方法和工具变量策略进行识别 [41][43] - 利用秘鲁数据库三轮可比的PPVT分数，在模型中加入个体固定效应控制不可观测特征，实施工具变量策略消除处理与误差项的剩余相关性 [43] - 以孩子出生日期作为入学决策的工具变量，通过比较不同入学决策组学生分数变化来估计学校教育的边际效应 [49] - 非线性动态面板模型允许学校教育边际效应因学生而异，并取决于不匹配度，通过一阶差分消除固定效应进行参数识别 [49][50] 结果 - 估计的四个参数均具有统计学意义，技能持久性参数γ1表明约30%的技能会从一轮延续到下一轮，与其他研究结果一致 [51] - γ2是非线性版本中学校教育的最大生产力，1%的学校教育增加最多可使技能提高0.55%，偏离匹配会降低边际效应 [52][55] - λ不为零表明学校教育效果存在异质性，π不为零意味着数据不支持孩子技能对学校教育生产力只有正或负影响的描述 [55] - 样本中学校教育个体特定效应的平均值为0.33，小于假设同质效应的线性模型估计值，符合随机系数模型中施加同质性会导致平均效应估计偏差的结果 [55] - 样本中孩子技能对学校教育生产力的平均影响不显著，表明正负效应相互抵消 [56] - 学校教育生产力在中等学校复杂度下是儿童早期技能存量的非单调函数，早期技能在一定范围内对学校教育生产力有积极影响，超过该范围则有消极影响 [56][59] - 在课程覆盖度的第25和75百分位，早期儿童技能对学校生产力分别以负和正效应为主 [60] 来自其他年轻生活国家的证据 - 估计越南和印度的国家面板数据版本模型，因学校调查缺乏课程覆盖度测量，用孩子自我感知的学业能力来衡量不匹配度 [61][67] - 引入学前教育变量控制潜在的孩子异质性，用出生日期作为入学年份的工具变量进行估计 [68] - 估计的四个参数均具有统计学意义，结果与秘鲁情况一致，1%的学校教育增加最多可使技能提高0.74%，偏离匹配会降低边际效应 [69][72] - 学校教育效果与不匹配度呈非单调关系，技能与学校复杂度匹配时，额外一年学校教育的边际效应最大 [72] 结论 - 提出一种新的学校教育对儿童技能异质性影响的建模方法，认为学习在孩子技能与学校学习体验复杂度匹配时达到最大化 [73] - 通过三个发展中国家儿童的数据验证该函数，发现学校教育对学习的影响在匹配时最大，不匹配对学习不利，为“因材施教”教学方法的实验结果提供外部有效性 [75] - 明确将孩子学前技能和学校课程复杂度作为匹配函数进行建模，发现学校教育效果与早期儿童技能呈倒U型关系，有助于调和早期儿童发展文献中的实证结果 [76]

报告行业投资评级 未提及相关内容 报告的核心观点 - 提出并评估使用视觉变压器架构解决结合调查和卫星数据以在精细空间尺度上生成财富估计的多个未决问题 [33] - 应用结合地理空间特征的变压器模型生成高分辨率的贫困和财富预测具有显著优势 [35] - 拥有足够的训练数据对估计预测模型至关重要，未来可研究在小样本情况下提高变压器模型性能的方法 [37] - 变压器模型在预测财富和家庭福祉变化方面具有潜力，未来可研究变化模型参数在时空上的稳定性 [38] 根据相关目录分别进行总结 研究背景 - 准确全面测量家庭生计对监测减贫进展和确定社会援助计划目标至关重要，但传统数据收集成本高，全面测量困难 [5] - 官方贫困测量长期依赖家庭调查，但该方法耗时，且难以在许多地区及时获得全面的贫困及相关结果测量，也难以在村庄或社区层面生成可靠估计，因此需要更具成本效益和可扩展的替代方法 [10] - 近年来，公开可用的遥感数据和机器学习的进步改变了生计测量格局，早期研究表明利用卫星图像和机器学习可准确、廉价且可扩展地估计财富 [11] 研究方法 - 构建大规模、多分辨率和多时间的贫困数据集，包含四个非洲国家的超1200万户家庭数据，以及马拉维两个城市的精确地理参考测量和同一地点的重复测量 [12] - 直接测试新型深度学习模型（视觉变压器），与基于卷积神经网络（CNN）的早期深度学习架构以及使用地理空间特征和表格机器学习方法（XGBoost）的简单模型进行比较，设计调节模块使变压器模型处理多模态输入 [13] - 利用准确的高分辨率国家普查数据进行模型训练和评估，与早期主要依赖公开家庭调查数据的研究相比，数据覆盖范围更广，部分数据精确地理参考，可评估模型预测误差来源和确定最小训练数据要求 [15] - 利用高分辨率普查数据研究卫星图像和其他地理空间数据在预测非洲城市地区生计变化中的应用，使用马拉维两个城市的综合精确地理参考普查数据训练和测试不同分辨率卫星数据的模型 [16] - 利用普查和提取物评估基于图像的模型对财富随时间变化的预测能力，使用马拉维与莫桑比克相隔10年的同一地点重复普查数据进行评估 [17] 研究结果 国家层面财富预测 - 天真变压器模型在马拉维、莫桑比克和马达加斯加的数据集上始终优于其他模型，在布基纳法索，使用卫星图像和地理空间特征的XGBoost平均性能最佳，天真变压器模型仅使用卫星图像时仍具竞争力 [18] - 确定10%为模型性能的关键转折点，低于此比例估计准确性迅速下降 [18] - 当每个图像至少有10户家庭时，调查更多枚举区域对预测财富更重要，地理空间特征可显著提高模型性能，尤其是在训练样本量较小时 [20] - 结合地理空间特征的变压器模型在大多数情况下产生的估计R²最高，使用变压器模型和Landsat图像可在一小时内完成全国尺度的精细财富测量 [21] 国家层面财富变化预测 - 深度学习模型在马拉维可捕捉52%的变化，在莫桑比克可捕捉42%的变化，优于XGBoost，变压器模型在估计莫桑比克十年财富变化时略优于CNN，在马拉维表现相当 [22][24] - 减少采样位置数量比减少每个样本聚合的家庭数量对准确性的影响更大 [24] - 马拉维南部财富在十年间下降，北部和中部部分地区相对稳定或略有上升，莫桑比克大部分地区财富总体增加，南部地区财富增长多于北部，少数孤立地区财富下降 [25] 城市层面财富预测 - CNN和变压器模型在两个城市的表现始终优于XGBoost，变压器模型在布兰太尔明显优于CNN，在利隆圭表现相当，所有模型的性能随训练数据比例增加而显著提高，但超过25%-50%后收益递减 [28] - SkySat在两个城市的各种训练数据比例下始终优于PlanetScope，SkySat适合高精度的局部地区财富测量，PlanetScope适合大规模财富映射以获取宏观见解 [29] - 地理空间特征通常会降低城市层面财富预测的模型性能，因为其来自低分辨率卫星图像，会引入空间误差，变压器模型仅从卫星图像中就能学习更准确的财富表示 [30][31] - 在马拉维的两个城市实现了准确的大规模城市层面财富映射，0.3公里分辨率的城市层面财富地图提供了前所未有的财富空间分布细节，利隆圭可解释高达76%的变化，布兰太尔可解释高达67%的变化 [32] 讨论与展望 - 变压器模型在横截面财富预测、城市内部变化预测和十年资产财富指数变化预测方面表现良好，结合地理空间特征可提高性能，但在城市层面结合地理空间特征会降低性能 [33][34] - 强调开发工具、文档和培训材料的重要性，使国家统计局、国际组织和其他数据提供者能够进行估计，并评估预测不确定性以促进实施 [35] - 强调拥有足够训练数据的重要性，未来可研究在小样本情况下提高变压器模型性能的方法 [37] - 展示了变压器模型在预测财富和家庭福祉变化方面的潜力，未来可研究变化模型参数在时空上的稳定性，以便在缺乏调查数据的情况下使用地理空间数据生成福利变化的近似微观估计 [38] 研究方法细节 数据集 - 利用四个低收入国家和马拉维两个城市的数据，因普查提取物中存在位置标识符，可在不同时空场景下模拟数据稀缺对模型性能的影响 [40] - 构建资产财富指数，使用全国普查问卷数据，涉及四个国家超1200万户家庭，对住房特征和资产进行评估和标准化，通过主成分分析提取第一主成分作为资产财富指数 [41][42] - 收集国家层面的Landsat卫星图像和城市层面的PlanetScope、SkySat多光谱卫星图像，补充公开可用的地理空间特征 [45][46] 模型训练 - 比较XGBoost、CNN和变压器三种模型，选择SwinV2 - T作为变压器模型的骨干 [47][48] - XGBoost使用图像级通道矩作为输入特征，CNN使用ResNet - 18进行特征提取，变压器模型采用SwinV2 - T提取特征，并通过调节机制整合地理空间特征 [49][50][51] - 所有深度模型使用相同配置进行训练，通过最小化均方误差损失和AdamW优化器进行端到端训练，训练100个周期，采用D4二面体组变换进行数据增强 [52] 模型评估 - 采用五折交叉验证评估模型性能，使用R²作为水平和变化预测的指标 [53] - 模拟数据稀缺的两种场景：限制图像数量和限制图像内家庭数量，以研究模型在数据稀缺情况下的性能 [54]

报告行业投资评级 未提及相关内容 报告的核心观点 - 研究聚焦中低收入国家，运用AI职业暴露指数分析25国劳动力调查数据 发现不同收入国家AI职业暴露差异大 高收入国家暴露最高 中低收入国家较低 凸显AI潜在影响的全球不均衡性 [3][74] - 多变量分析显示教育、性别、城乡等因素影响职业AI暴露 高技能职业和白领行业更易受AI影响 [75] - 低收入国家尤其是农村地区电力基础设施不足 限制AI应用 政策需考虑此因素并制定针对性策略 [76] 根据相关目录分别进行总结 1. 引言 - AI近年发展显著 生成式AI崛起引发全球关注 但其对就业和经济的影响尚不确定 [8] - 多数AI经济研究聚焦高收入国家 中低收入国家因基础设施、人力资本和经济结构差异 受AI影响可能不同 [9] - 研究运用AI职业暴露指数分析25国劳动力调查数据 覆盖35亿人口 采用更详细职业代码和多变量分析 以提供更细致视角 [10] 2. 衡量AI暴露和劳动力市场影响 2.1 衡量AI暴露 - 采用任务模型评估数字技术和AI对职业的影响 常用美国O*NET数据库 其中AI职业暴露（AIOE）指数应用广泛 [18] - AIOE指数基于O*NET职业分类 定义AI暴露 其他类似方法包括Webb的专利视角和Brynjolfsson对机器学习适用性的评估 [19][20] 2.2 AI对全球劳动力市场的影响 - 企业层面引入AI或提高生产率 但需时间适应 研究通过多种方式评估AI对企业的影响 综合估计AI adoption对企业年劳动生产率增长的影响在1.7 - 2.7个百分点 [22] - 高技能工人可能受AI影响更大 但生成式AI在某些任务上对低技能工人的生产率提升更明显 [23] - 美国约20%的工作有超50%的任务受大语言模型影响 欧洲和美国未来约27%和30%的任务将基于AI 生成式AI或替代四分之一的现有工作 使美国劳动生产率增长约1.5个百分点 [24][25] - 少数研究关注中低收入国家 发现不同国家AI职业暴露因就业结构而异 女性、高学历和高收入工人暴露更高 AI可能加剧不平等 [26] 2.3 数据和方法 - 研究使用全球劳动力数据库（GLD）的25国劳动力调查数据 涵盖约300万工人 并采用AIOE指数衡量职业AI暴露 [30] - AIOE指数构建分两步 先确定AI应用 再结合O*NET信息 研究将其值归一化到0 - 100 以表示职业AI暴露程度 [30] - 研究使用4位数ISCO代码减少对中低收入国家AI暴露的高估 并通过熵测度证明其提供更多信息 [32][33] - 研究采用简单回归模型分析AI职业暴露与工人特征的关系 并将AIOE值分为四个暴露等级 [36][37] 3. 低收入、中等收入和高收入国家AI的典型事实 3.1 每两个工作中就有一个可能受AI影响 因收入和国家而异 - 所有国家的平均AIOE值为47 高收入国家职业AI暴露最高 均值为63 其次是上中等收入国家（49）、下中等收入国家（44）和低收入国家（37） [39][41] - 不同国家即使GNI人均水平相似 AIOE也可能不同 表明AI在不同国家的潜在作用存在差异 [44] - 将AIOE分数分为四个暴露等级 分析不同国家和群体的分布 揭示国家层面的异质性 [47] 3.2 工人特征在决定AI职业暴露中的作用 - 不同收入群体的年龄模式无明显差异 年轻工人因过早离校 较少从事受AI影响的职业 [48] - 低收入国家男女职业AI暴露均较低 高收入和上中等收入国家女性受AI影响更大 性别差距更明显 [52] - 城市工人比农村工人更易受AI影响 低收入国家城乡差距最大 [56] - 所有国家中 受教育程度越高的工人越易在工作中接触AI 且暴露程度随收入水平略有增加 [57] 3.3 全球范围内工作选择对AI职业暴露的重要性 - 高技能职业比中低技能职业更易受AI影响 白领行业整体受AI影响最大 蓝领行业受影响最小 [61] 3.4 职业和行业部门是AI职业暴露的最强预测因素 - 多变量回归分析显示 与从事基础职业相比 从事专业工作在不同收入国家均显著增加AI职业暴露 [64] - 年龄仅在中下等收入和高收入国家与AI职业暴露相关 接受高等教育的工人在低和上中等收入国家更易受AI影响 [66] - 自雇和无薪工作在低、中下和上中等收入国家与更高的AI暴露显著相关 性别和城乡差异在多变量结果中的作用较小 [66] 3.5 电力基础设施不足是AI应用的障碍 - 多数AI分析假设基础设施完备 但发展中国家存在电力和互联网接入问题 低收入国家尤为严重 [65] - 分析纳入家庭电力接入情况 发现高收入和上中等收入国家无差异 但低收入国家约41%的职业无电力接入 农村地区问题更严重 [67][70] 4. 结论 - 研究聚焦中低收入国家 发现不同收入国家AI职业暴露差异大 高收入国家暴露最高 凸显AI潜在影响的全球不均衡性 [74] - 多变量分析显示教育、性别、城乡等因素影响职业AI暴露 高技能职业和白领行业更易受AI影响 [75] - 低收入国家尤其是农村地区电力基础设施不足 限制AI应用 政策需考虑此因素并制定针对性策略 [76] - 研究结果表明短期内AI在中低收入国家造成大规模劳动力市场破坏的担忧可能被夸大 其更可能改善服务质量 [78]

报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 - 运用不同流动性指标分析全球代际教育流动性与长期增长的关系 发现高等教育向上流动与欧洲和中亚人均国内生产总值正相关 但相对流动性指标与国家收入无关 在拉丁美洲 较高的相对流动性与较低的收入相关 较高的绝对流动性与较高的收入相关 世界其他地区呈现出这些模式的混合 [3] - 代际教育流动性与国家收入的关系具有区域特异性 社会流动性与长期发展的关系可能因背景而异 某些方面的流动性在某些背景下对经济增长更重要 [81] 根据相关目录分别进行总结 1. 引言 - 技术进步是经济增长和生活水平提高的主要驱动力 但仅靠增加研发支出可能不足以推动科学创新 社会流动性强的社会中人才分配更优 有望更加繁荣 但这一预期的真实性尚不清楚 [7] - 多种因素决定个人发挥潜力的机会 教育对个人职业和收入影响重大 父母的收入 人力资本 偏好和风险认知等影响对孩子教育的投资 若无政府干预 教育的代际持续性会加剧收入不平等 旨在改善代际流动性的政策可促进经济增长 [8] - 从代际教育流动性分析中推断政策存在挑战 因为观察到的流动性不足可能是社会其他经济失败的结果 跨国比较代际流动性有助于部分厘清社会流动性不同相关因素的贡献 [9][10] - 本文分析代际流动性变化与长期发展的联系 结合两个调查的数据形成68个国家2000 - 2020年的面板数据 一是进行全球跨国分析 二是引入新的代际教育流动性衡量指标——流动性差距并与现有指标比较 [11] 2. 文献综述 - 多项研究对代际教育流动性模式进行描述性探索 发现不同国家代际教育流动性水平存在显著差异 扩大高等教育机会不一定能增加流动性 父母的人力资本与孩子的教育和工资结果呈正相关 [16] - 金融约束可能阻碍弱势群体中高能力个体的发展 非洲国家教育流动性存在高度异质性 发展中国家的代际教育流动性平均低于高收入国家 [17] - 部分研究发现社会流动性与经济发展呈正相关 但也有研究认为经济发展 收入再分配和公共教育发展对社会流动性的影响较小 社会流动性与经济结果无关 [18][19] 3. 教育流动性的衡量 - 本文使用四种指标衡量代际教育流动性 包括定向流动性指标 绝对流动性指标和相对流动性指标 [20] - 定向流动性指标是一种新方法 能解决现有指标的不足 但现有常用的相关性和弹性指标存在无法反映教育结构动态变化 产生误导性分组比较和不可按组分解等问题 转移矩阵虽能提供更丰富的政策含义 但存在数据删失和任意阈值等问题 基于距离的流动性指标无需任意阈值 能较好捕捉教育成就的变动 但忽略了变化方向和质量 [21][23][25] - 绝对流动性指标关注教育分布特定部分的变动 本文将向上高等教育流动性重新定义为父母未接受高等教育的孩子完成高等教育的概率 [33] - 相对流动性指标包括代际教育持续性和代际教育相关性 持续性衡量父母多接受一年教育孩子额外接受的教育年限 相关性衡量父母教育标准差增加一个单位时孩子教育标准差的增加量 数值越高表示流动性越低 [34][36] 4. 教育流动性与经济发展：实证框架 - 本文采用与Neidhofer等人相似的框架分析教育流动性与经济发展的关系 主要实证模型包含国家和年份固定效应 流动性指标和控制变量 控制变量包括当代国家层面变量 队列层面变量和出生队列初始条件变量 [37][38] - 考虑到低教育流动性导致的人才错配可能在特定出生队列进入劳动力市场时才影响生产力 本文估计了每个国家 - 年份的队列参与情况 并通过加权计算国家的总体流动性水平 [41] 5. 数据 - 本文数据主要来自两个来源 一是用于获取欧洲和中亚国家代际教育流动性的《转型生活调查》 该调查已进行四轮 本文使用第二 三 四轮数据 涵盖30个国家 主要变量是受访者及其父母的教育程度 以年为单位表示 二是用于其他国家的《全球代际流动性数据库》 提供114个国家四个出生队列的代际教育流动性估计 [43][44][50] - 实证分析还使用了其他来源的数据 包括世界银行的《世界发展指标》 麦迪逊项目数据库和联合国的《世界人口展望》 本文的跨国面板数据包含2000 - 2020年108个国家的1419个国家 - 年份观测值 但主要分析样本为68个国家的1244个观测值 [51][52] 6. 各国和各代际的教育流动性 - 本文使用115个国家的扩大样本描述代际教育流动性模式 向上流动性差距在不同国家和出生队列中差异较大 通常在孩子受教育程度高于父母的比例较高且受教育年限增加较多时出现较高值 [53][55][56] - 全球向上流动性模式具有异质性 南亚 中东和北非 撒哈拉以南非洲和东亚及太平洋地区的年轻一代向上流动性增加 而拉丁美洲 高收入国家和欧洲及中亚的年轻一代向上流动性低于老一代 欧洲和中亚1990年代出生队列的中位向上流动性比1930年代或1940年代出生队列低约40% [57] - 向上流动性差距与高等教育向上流动性和相对流动性指标的相关性较低 不同流动性指标显示的模式不一定一致 欧洲和中亚的绝对向上流动性随出生队列下降 而相对流动性变化不显著 南亚的绝对和相对流动性均增加 拉丁美洲的绝对流动性变化不大但相对流动性增加 [59][60][63] 7. 各国教育流动性与发展 - 实证分析聚焦于68个在2000 - 2020年至少有10年主要变量无缺失数据的国家 结果显示流动性与人均GDP的关系因地区而异 相对流动性指标中 除代际持续性与人均GDP正相关外 其他指标与人均GDP无显著相关性 绝对流动性指标中 向上流动性差距在拉丁美洲和亚非发展中国家与收入正相关 在欧洲和中亚与收入负相关 高等教育向上流动性在除高收入国家外的所有地区与人均GDP正相关 [64][65][67] - 纳入控制变量后 结果进一步表明流动性与GDP的关系具有情境特异性 高收入国家中 较低的相对流动性与较高的收入正相关 欧洲和中亚 向上流动性差距与GDP负相关 高等教育向上流动性与GDP正相关 拉丁美洲和加勒比以及亚非发展中国家 所有绝对流动性指标与收入正相关 相对流动性指标中代际教育相关性与GDP负相关 [68] - 模型不确定性分析和贝叶斯模型平均结果证实了主要估计的稳健性 高等教育向上流动性与GDP的关联最为稳健 此外 还考虑了包含滞后收入的自回归模型 但由于动态面板偏差和小样本问题 估计结果不完全稳健 [70][73][77] 8. 结论 - 本文使用涵盖68个国家2000 - 2020年的面板数据 分析代际教育流动性与收入水平的关系 引入并应用新的定向距离型教育流动性指标——向上流动性差距 该指标优于标准绝对流动性指标 并能提供明确的流动性排名 [80] - 实证分析表明代际教育流动性与国家收入的关系具有区域特异性 社会流动性与长期发展的关系可能因背景而异 某些方面的流动性在某些背景下对经济增长更重要 未来需要进一步研究流动性与发展之间复杂关系的机制 [81][82]

报告行业投资评级 未提及相关内容 报告的核心观点 - 提高数据透明度可增加制度质量处于中高水平国家的主权债券回报，高债务国家债券回报较低，但提高数据透明度可减轻债务的负面影响 [3][10] - 主权债券回报与数据透明度关系是非线性的，存在阈值，当发行国国际国家风险指南（ICRG）得分对数大于4.15时，国际债权人可从提高数据透明度中获益 [3][11] - 主权信用评级（以标准普尔主权信用评级为代表）对投资者决策有参考价值，研究计算了国际债权人从借款国改善数据透明度中额外获得的收益 [9] 根据相关目录分别进行总结 1. 引言 - 多数文献关注主权借款人提高数据透明度的好处，该报告是最早研究数据透明度与主权债券回报关系、估算私人债权人从透明度中获益的研究之一 [7] - 研究从外部债权人角度出发，将借款国主权信用评级作为主权债券回报的可能决定因素，计算债权人从改善数据透明度中获得的收益 [8] 2. 估计技术和数据 2.1 计量经济学方法 - 采用固定效应工具变量（FE - IV）对面板数据进行回归，控制未观察到的时期和国家特定效应，解决数据透明度与主权债券回报冲击的内生性问题 [12][14] - 使用“信息自由”（FOI）作为外部工具变量，滞后解释变量作为内部工具变量，避免包含国际货币基金组织（IMF）数据透明度指标的回归出现聚类问题 [15][16] 2.2 数据描述 - 收集1995 - 2020年76个国家的主权债券回报年度数据，因变量是主权回报指数，用新兴市场债券指数（EMBI）衡量 [18] - 解释变量包括拉动（内部）和推动（外部）因素，新增标准普尔主权信用评级和国际储备总额作为解释变量，用国际国家风险指南（ICRG）指数衡量制度质量 [19][20] - 数据透明度指标由世界银行和IMF的公共数据透明度指数代理，世界银行统计能力指标（SCI）评估国家统计系统能力，IMF特别数据发布标准（SDDS）衡量国家宏观经济统计发布情况 [22] 3. 实证分析 - 固定效应工具变量（FE - IV）估计结果表明，数据透明度可预测债券利差回报，且工具变量无法预测债券回报的未来冲击 [25] - 回归结果显示，制度质量处于中高水平的国家，提高数据透明度可增加债券回报；高债务国家债券回报较低，但提高数据透明度可减轻债务对债券回报的负面影响；数据透明度对债券回报的积极影响存在阈值 [25] - 不同数据透明度指标（世界银行和IMF）与制度质量、主权债券回报的关系定性相似，且在部分回归中显著，表明提高数据透明度可增加债券回报 [26][30] - 国家储备水平越高，主权债券回报越高，因为投资者认为储备多意味着借款国偿债能力强 [31] 4. 计算债权人从改善数据透明度中获得的收益 - 通过回归估计计算国际债权人从借款国改善数据透明度中额外获得的收益，如将借款国数据透明度提高到上中等收入国家前十分位水平，撒哈拉以南非洲地区整体债券回报将增加825个基点，收益增加1126.2亿美元（占GDP的6.61%） [32] - 不同地区数据透明度提高10%对主权债券回报的影响不同，拉丁美洲和加勒比地区平均边际收益最大，为217.4个基点，中东和北非、南亚地区收益最小，分别为79.6和77.1个基点 [33] 5. 结论 - 研究的创新性在于考察借款国改善数据透明度对外部债权人的好处，引入信用评级作为投资者决策因素，并衡量国际债权人从借款国改善数据透明度中额外获得的收益 [34] - 实证结果表明，提高数据透明度可增加制度质量处于中高水平国家的债券回报，减轻高债务国家债务的负面影响，当发行国ICRG得分对数大于4.15时，债权人可从提高数据透明度中获益 [35]

报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 - 社会安全网在脆弱、冲突和暴力（FCV）环境中能产生积极影响，但需考虑FCV背景精心设计项目，权衡长期影响，同时加强对社会凝聚力和公民 - 国家关系的影响 [30][31][32] 根据相关目录分别进行总结 关键建议 - 为受严重冲突和不安全影响的家庭提供更长期、更大力度的支持 [6][15] - 使项目目标具有灵活性，以适应不断变化的安全环境 [6][19] - 精心设计项目以加强社会凝聚力 [6][24] - 加强沟通以增强对政府的信任并强化社会契约 [6][27] 引言 - 近年来暴力冲突激增，低收入国家受影响严重，预计到2030年近60%的极端贫困人口将生活在FCV国家，2024年通胀和气候影响将进一步降低低收入FCV国家人均收入 [7] - 适应性社会保护（ASP）项目能解决贫困问题，但在FCV环境中的影响记录较少，世界银行集团承诺在FCV环境保持参与，了解ASP项目在FCV环境的影响及实现途径对优化设计和实施过程至关重要 [8][9] - 萨赫勒适应性社会保护计划（SASPP）对布基纳法索和喀麦隆的ASP项目受益人进行近400次深度定性访谈，以了解社会安全网在FCV环境中的作用，本政策说明总结关键发现和建议以指导ASP行动和政策 [10][11] 适应性社会保护项目影响个人和社区的渠道 - 在FCV环境中，ASP项目通过物质、社会和政治三个关键渠道影响个人和社区，物质渠道指安全网项目提供货币福利和资源的再分配，社会渠道指ASP项目支持个人建立新关系和促进社区参与，政治渠道指项目对公民 - 国家关系和社会契约的影响，项目设计和实施对确保积极影响很重要 [13] 增强适应性社会保护在FCV环境影响的四项运营建议 - 为受严重冲突和不安全影响的家庭提供更长期、更大力度的支持：在不安全地区，受益人因担心投资损失和面临安全挑战，难以将援助用于生产活动，且更倾向满足即时需求；在相对安全地区，部分受益人因贫困无法投资，社会安全网虽提供必要支持，但为维持长期影响，可能需提供更长期的消费支持 [15][16][17] - 使项目目标具有灵活性，以适应不断变化的安全环境：不安全情况在不同地区和时间有所不同，国家项目需适应不安全环境，采用更模块化的设计，优先保障消费、生存和人力资本；交付机制也应具备适应性，可考虑确保支付的隐蔽性、错开支付日期等，同时制定不同情景并编入运营手册以应对快速变化的环境 [19][21][22] - 精心设计项目以加强社会凝聚力：ASP可促进社会凝聚力，受益人报告形成新关系或加强了联系，项目中的社交互动机会有助于建立新关系和加强社会凝聚力，受益人之间存在资源共享现象；但社会安全网也可能增加不满情绪，需加强沟通和交付机制，尤其是关于项目目标和目标设定的沟通，以及建立申诉机制 [24][25][26] - 加强沟通以增强对政府的信任并强化社会契约：ASP可增强对政府的积极态度，当受益人意识到政府对项目负责时，会对国家和未来表现出更积极的态度；但社会安全网对与政府的长期关系影响有限，非受益人可能因知道政府负责项目而感到被遗弃，产生负面态度，需通过加强与社区的沟通或优化项目设计来减轻对社会契约的风险 [27][28][29] 结论 - 社会安全网在FCV环境中能有效保障家庭消费和人力资本，但项目结束后效益会降低，且环境往往仍脆弱或不安全 [30] - 项目设计需考虑FCV环境，可能需权衡长期影响，应更注重保障人力资本、促进社会凝聚力和增强对政府的信任 [31] - 需加强ASP项目对社会凝聚力和公民 - 国家关系的影响，通过鼓励互动、加强沟通和公民参与干预等方式实现，尽管在FCV环境中设计和实施这些措施具有挑战性，但本政策说明提供了适应ASP项目以最大化影响的关键途径 [32]

报告行业投资评级 未提及相关内容 报告的核心观点 - 非洲不平等问题严重且复杂，是全球讨论不平等问题的重要部分，其经济增长未有效转化为减贫成果，主要原因是不平等程度高且呈上升趋势 [92][93][94] - 非洲不平等具有多维度特征，包括收入、财富、教育、健康、劳动力市场、性别、空间等方面，且各维度相互关联 [91][100][101] - 解决非洲不平等问题需更好的数据、深入分析和创新政策，同时要考虑历史、制度、社会规范等因素 [100][103][172] 根据相关目录分别进行总结 前言 - 全球贫富差距扩大阻碍减贫和可持续发展，联合国和G - 20等组织强调解决不平等问题的紧迫性，但进展缓慢 [40][41][44] - 非洲在全球不平等讨论中常被忽视，本书聚焦非洲不平等问题，倡导创新政策并加强非洲研究能力建设 [45][46][49] 执行摘要 背景与环境 - 联合国2030年可持续发展议程致力于减少不平等，非洲经济增长但减贫缓慢，不平等是主要原因 [86][92] - 非洲是全球不平等程度最高的地区之一，其不平等具有代际传递性，且数据限制了相关研究 [93][97] - 本书基于欧盟 - 法国开发署研究项目和非洲卓越不平等研究中心的研究，全面深入探讨非洲不平等问题 [89][90][98] 关键信息 - **第一部分：现状**：非洲不平等具有多层次异质性，测量和理解存在困难，需高质量数据来捕捉多维度不平等 [100] - **第二部分：分析和应对多维度不平等**：教育和健康不平等影响劳动力市场机会和收入；劳动力市场中非正规就业占比大、青年就业不稳定，存在性别和种族不平等；性别不平等在经济、社会和政治领域根深蒂固；空间不平等影响基本服务获取和发展机会；移民与不平等相互影响；非洲代际和代内流动性低；解决不平等的政策包括传统和创新政策 [101][102][103] - **第三部分：推动知识前沿和政策行动**：气候变化加剧了国家间和国家内的不平等，非洲受影响尤大；不平等阻碍非洲可持续和包容性经济增长，需考虑环境边界 [104][105] 第一部分：现状 第1章：非洲不平等概述 - **引言**：非洲是全球不平等程度最高的地区之一，经济增长未带来显著减贫，数据和概念界定问题限制了不平等分析 [110][111][113] - **非洲不平等的水平和趋势**：整体上，非洲收入不平等程度高，贫富差距大且呈扩大趋势；地区和国家层面存在差异，南部非洲不平等程度最高，北部和西部较低；财富不平等程度高且持续存在，性别在资产和土地所有权上存在差异；除收入和财富不平等外，教育、健康、劳动力市场、气候和城乡差距等方面也存在不平等 [117][131][151] - **非洲不平等分析的特殊性**：历史殖民遗产、经济增长模式、财政空间、家庭内部不平等、机会不平等和社会流动性缓慢等因素导致非洲不平等程度高且持续存在 [161][162][170] - **结论**：非洲不平等具有多层次异质性，需更好的数据和详细分析，解决不平等问题需要多方参与 [172] 第2章：不平等的测量 - **引言**：不平等是多维度现象，测量时需确定评估空间，传统收入测量存在局限性，能力方法可作为替代 [177][178][181] - **撒哈拉以南非洲的数据可用性概述**：高质量、及时的家庭调查数据对监测不平等至关重要，但撒哈拉以南非洲多数国家数据存在频率和质量问题，非货币福利指标调查增加但跨国比较困难 [184][185] - **撒哈拉以南非洲不平等测量的主要挑战**：数据可用性和质量问题、不平等概念界定和测量方法的多样性、不同维度不平等的相互作用等是主要挑战 [183] - **多维度不平等**：多维度不平等框架可综合考虑经济和非经济维度的不平等，能力方法为其提供理论基础 [182] - **结论**：测量撒哈拉以南非洲的不平等具有挑战性，需综合考虑多种因素和方法 [183] 后续章节内容因文档未提供详细信息暂无法总结