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 - 报告挑战了传统观点，认为更了解灾难历史的公民并不一定更关注气候变化，反而可能对气候变化的担忧较低 [2][11] - 研究发现，对灾难死亡人数的过高估计与对气候变化的更高关注度相关，表明心理因素如焦虑和风险感知在塑造气候态度中起关键作用 [11][13] - 报告提出，威胁敏感性可能是导致灾难影响高估和气候变化担忧增加的共同心理基础 [46][47] 数据与方法 - 研究使用了2023年“转型中的生活调查”（LiTS）数据，覆盖了欧洲、中亚和北非的37个国家，每个国家的样本量约为1000户家庭 [18] - 通过构建灾难死亡人数的过高估计指数，研究分析了受访者对气候变化的信念和政策偏好 [21][22] - 研究采用了工具变量（IV）方法来减少系统性非响应偏差的影响 [10][27] 主要发现 - 女性在估计灾难死亡人数时通常不如男性准确，但在海地地震的估计上更为精确 [31] - 教育水平较高的受访者（如硕士或博士）在估计灾难死亡人数时更为准确 [31] - 对灾难死亡人数的过高估计与受访者更倾向于认为气候变化是人为的、会影响他们及其子女的信念相关 [35][36] - 对灾难死亡人数的过高估计也与受访者更愿意支付更高税收以应对气候变化的意愿相关 [37][39] 敏感性分析 - 研究通过不同的模型假设和样本选择验证了结果的稳健性，发现主要结论在不同模型设定下保持一致 [40][44] - 过高估计灾难死亡人数的受访者在气候变化信念和政策偏好上的表现与基线模型结果一致 [43][44] 讨论与结论 - 研究结果表明，威胁敏感性可能是导致灾难死亡人数高估和气候变化担忧增加的共同心理机制 [46][47] - 报告建议，气候变化沟通策略应超越单纯的事实传递，考虑情感和认知因素对公众态度的影响 [56][57] - 未来的研究应进一步探讨威胁敏感性、媒体曝光和社会环境如何共同影响公众对气候变化和其他全球风险的态度 [57][58]

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 - 地方政府的领导层更替能够显著改善官僚机构的绩效 通过打破裙带关系网络 提高官僚的参与度和薪酬 减少与过去或现任官员的关联 从而建立一个更响应民众需求的官僚体系 [2] - 领导层更替带来的官僚机构重组和薪酬提升 能够提高官僚的工作热情和努力程度 增加与民众的互动频率 更好地理解民众需求 进而提高公共服务供给水平 [8][9] - 选举引发的领导层更替能够减少裙带关系 新领导人更少任命亲属进入政府 官僚中父母曾任职的比例也显著下降 这有助于提高治理质量 [38][39] 数据与方法 - 研究基于印度尼西亚852个村庄的大规模调查数据 涵盖17个省份 调查对象包括村长 官僚和村民 并结合了村庄的行政数据 [6][7] - 采用断点回归设计(RDD) 利用选举中现任候选人以微弱优势获胜或失败的情况 识别领导层更替对村庄和个人层面结果的影响 [7][24] - 研究还利用了2014年和2021年村庄普查数据(Podes) 构建了公共服务供给的标准化指数 包括饮用水 垃圾收集 街道照明等10项指标 [23][49] 主要发现 - 领导层更替导致官僚机构重组 新领导人任命更多新官员 进行更多晋升和降职 并设定更高的薪酬 尽管新官员的可观察特征没有显著差异 [32][34] - 领导层更替后 官僚的工作热情显著提高 与民众的互动频率增加 能够更好地理解民众的公共服务需求和不满 [40][42] - 领导层更替显著改善了公共服务供给质量 在行政数据中 公共服务供给指数提高了0.5个标准差 主要体现在垃圾收集和街道照明等本地管理服务上 [49][50] - 尽管公共服务供给有所改善 但民众对政府的满意度和信任度并未显著提高 这可能是因为改善效果需要时间显现或被归因于其他因素 [56][66] 机制分析 - 领导层更替通过减少裙带关系网络来改善官僚绩效 在现任村长没有亲属任职的村庄 领导层更替对公共服务供给的改善效果更大 [58][60] - 新领导人通过重组官僚机构 提高薪酬和士气 增加官僚与民众的互动 从而更好地理解民众需求 推动公共服务供给的改善 [58][60] - 领导层更替的效果需要时间显现 在2015-2017年进行选举的村庄 公共服务供给的改善效果比2018-2020年进行选举的村庄更大 [55]

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 - 报告质疑了“气候变化年龄差距”的普遍观点，认为年长者对气候变化的关注度并不低于年轻人 [6][7][8] - 年长者更倾向于反对通过增税来资助气候变化政策，但这可能反映了他们对增税的普遍抵触，而非对气候变化政策的特定反对 [9][10] - 报告通过理论模型和实证分析，提出年龄与气候变化态度之间的关系是复杂的，取决于多种因素 [8][10] 数据与方法 - 报告使用了2023年“生活转型调查”（LiTS）的数据，涵盖欧洲、中亚和中东的38个国家，样本量为每个国家约1000户家庭 [33][34] - 数据包括对气候变化信念、气候变化行动支持度、个人特征（如年龄、性别、教育水平等）以及环境风险暴露情况的调查 [34][35][36] 实证结果 - 报告发现，年长者对气候变化的关注度与年轻人相当，甚至更高 [9][41][42] - 年长者更倾向于认为气候变化会影响下一代，但对自身的影响持相对较低的关注度 [42][43] - 年长者更不愿意通过增税来支持气候变化政策，但这种态度可能反映了他们对增税的普遍抵触 [44][47][48] 理论模型 - 报告提出了一个理论模型，解释了年龄与气候变化态度之间的关系，模型考虑了气候变化影响的暴露时间、强度以及缓解措施的有效性 [21][22][23] - 模型表明，年长者可能更愿意支持气候变化政策，如果他们感知到气候变化对其福祉的影响强度较高，并且对未来有较强的贴现 [26][30] 敏感性分析 - 报告通过工具变量法和其他敏感性测试，验证了结果的稳健性 [61][62][63] - 结果表明，年长者对气候变化政策的支持度在不同问题框架下表现出一定的差异 [66][67] 结论 - 报告得出结论，年长者在气候变化问题上的态度与年轻人相当，甚至更倾向于支持政府优先考虑气候变化政策 [68][69] - 年长者对增税的抵触可能反映了他们对公共支出的普遍态度，而非对气候变化政策的特定反对 [68][70]

行业投资评级 - 报告对行业评级为“Attractive”，表明分析师预计未来12-18个月内行业表现将优于相关市场基准 [1] 核心观点 - 8月社会融资总量（TSF）同比增长8.1%，人民币贷款增长也放缓至8.1%，主要由于减少自循环贷款和贷款增长理性化的努力 [1] - 政府债券发行在2024年下半年将成为投资和消费的主要支持力量，预计2024年TSF增长将维持在8%左右，2025年信贷增长可能放缓至7% [1] - 长期企业贷款在8月仍然疲软，主要由于产能控制和公平竞争规则政策的影响，消费信贷需求将取决于家庭信心 [1] - 抵押贷款逐渐稳定，主要由于2023年提前还款减少以及抵押贷款利率下降带来的需求复苏 [1] - M1和企业存款增长进一步放缓，分别同比下降7.3%和3.9%，主要由于手动存款利息支付的暂停和存款重新分类 [1] 数据总结 社会融资总量（TSF） - 8月TSF同比增长8.1%，人民币贷款增长8.1%，政府债券发行同比增长15.8% [2][3] - 8月新增TSF为3,030亿元人民币，同比减少98亿元人民币，其中人民币贷款减少297亿元人民币，政府债券发行增加437亿元人民币 [4][5] 贷款与存款 - 8月新增人民币贷款900亿元人民币，同比下降34%，其中家庭贷款下降52%，企业贷款下降11% [7] - 8月家庭存款同比增长10.9%，企业存款同比下降3.9% [7] - 8月非银行金融机构存款同比增长18.4%，较7月的12.5%有所上升 [1] 债券发行 - 8月政府债券发行1,613亿元人民币，同比增长437亿元人民币 [9] - 8月企业债券发行169亿元人民币，同比减少110亿元人民币 [9] 货币供应 - 8月M1同比下降7.3%，M2同比增长6.3% [11] - M1-M0（企业活期存款代理指标）同比下降10.9% [8]

行业投资评级 - 报告预计美联储将在9月FOMC会议上降息50个基点 以应对风险平衡的变化并防止劳动力市场进一步疲软 [2] - 尽管8月CPI数据超出预期 但核心PCE仅增长0.14% 零售销售和工业产出数据可能表现强劲 为第三季度GDP增长1.5%带来上行风险 [2] 核心观点 - 美联储官员已明确表示将在9月FOMC会议上开启宽松周期 市场关注的是首次降息幅度 预计美联储将做出"正确"决定 降息50个基点 [2] - 支持降息50个基点的理由包括 泰勒规则显示当前政策过于紧缩 风险平衡的变化支持通过风险管理方法提前降息 以及7月已有部分美联储官员支持降息 [4] - 美联储应提前降息 以尽快回到接近中性的利率水平 预计2024年将累计降息100个基点 2025年降息150个基点 [6] 经济预测 - 9月SEP预测显示 2024-2026年实际GDP增长率分别为2.1% 2.0%和2.0% 与6月预测一致 [7] - 9月SEP预测2024年失业率为4.2% 高于6月预测的4.0% 2025年预测为4.3% [7] - 9月SEP预测2024年核心PCE通胀率为2.7% 低于6月预测的2.8% 2025年预测为2.3% [7] - 9月SEP预测2024年联邦基金利率目标为4.4% 低于6月预测的5.1% 2025年预测为2.9% [7] 通胀数据 - 8月核心CPI环比增长0.28% 为4月以来最大增幅 同比增速稳定在3.2% [9] - 8月整体CPI环比增长0.2% 为2021年初以来最小同比增幅2.5% [9] - 8月核心PCE通胀率预计为0.14% 低于CPI 主要因住房权重较小 [42] - 8月PPI环比增长0.2% 核心PPI增长0.3% 但7月数据被下修 [45] 劳动力市场 - 持续申领失业金人数自6月底以来保持窄幅波动 但耗尽率持续上升至2015年末水平 [12] - 预计9月14日当周初请失业金人数降至22.5万 与去年同期基本持平 [29] - 制造业就业指标自2023年初以来一直疲软 8月制造业就业人数减少2.4万 [21] 经济活动 - 8月工业产出预计环比增长0.7% 其中制造业增长0.7% 汽车产量反弹6.0% [17] - 8月零售销售预计环比下降0.2% 但剔除汽车后增长0.3% 控制组增长0.3% [18] - 8月住房开工预计反弹6-7%至132万套年化水平 建筑许可增长近2%至143万套 [27] - 8月成屋销售预计下降2.5%至385万套年化水平 与去年10月周期低点持平 [35]

行业投资评级 - 报告对北美固定收益市场的整体评级为“看涨”，建议持有3s/30s陡峭化头寸作为核心看涨观点 [1] 核心观点 - 预计美联储将在下周的FOMC会议上降息50个基点，并在2024年底前累计降息100个基点，2025年再降息150个基点 [1] - 尽管8月核心CPI超预期上涨0.28%，但预计核心PCE将保持温和增长，劳动力市场放缓迹象明显 [4] - 美联储的政策利率目前比中性利率高出至少150个基点，因此预计降息将集中在周期初期 [4] - 市场对美联储首次降息幅度的预期在25bp和50bp之间波动，当前市场定价显示50bp降息的概率超过45% [5] 利率市场 - 预计美联储降息将推动收益率曲线陡峭化，建议持有3s/30s陡峭化头寸 [1] - 在TIPS市场中，建议增加5s/10s盈亏平衡曲线陡峭化头寸 [1] - 短期利率衍生品市场中，建议通过1s/3s熊市平坦化和长WNZ基差头寸进行看跌交易，同时通过长USZ基差头寸和2s/10s牛市陡峭化进行看涨交易 [1] 短期债券市场 - 随着降息周期的临近，低久期债券基金的资金流入预计将增加，7月净流入达到124亿美元，为三年来最高 [12] - 银行商业票据和存款证利差预计将保持稳定，尽管MMF改革截止日期临近 [1] 抵押贷款市场 - 抵押贷款利差已接近年内低点，预计降息周期开始和波动性下降将推动进一步表现 [1] - 15-20bp的反弹可能吸引新的低WAC借款人进入再融资窗口，预计活动将向低息票转移 [13] 公司债券市场 - 高等级债券利差预计将保持区间波动，基本面改善和利率下降将支持技术面 [1] - 高收益债券利差上周上升8bp至378bp，尽管S&P500本周上涨3.5% [20] 监管动态 - 美联储副主席Barr的讲话提到Basel 3 Endgame的调整，预计抵押贷款风险权重将下调，可能减少证券化活动 [15] - 预计GSIBs的总资本要求将从19%降至9%，AOCI过滤器将被取消，可能释放数千亿低息票抵押贷款 [17] 市场催化剂 - 近期市场催化剂包括8月零售销售数据（9/17）、9月FOMC会议（9/17-9/18）、9月ADP数据（10/2）和9月就业数据（10/4） [1] 其他市场表现 - 美国国债曲线进一步陡峭化，抵押贷款表现优于公司债券 [1] - TIPS在8月CPI数据公布后表现强劲，但预计进一步上涨空间有限 [10] - 高收益债券在降息周期开始后的3个月内表现良好，但12个月内的表现则参差不齐 [20]

行业投资评级 - 报告对多哥农业和农村连通性行业的投资评级为积极，强调通过公共投资管理改善农村经济和结构转型的潜力 [12][13] 核心观点 - 多哥的农业和农村连通性基础设施落后，公共资本存量低，基础设施质量受分配效率低下的影响 [13] - 公共投资管理改革可以显著提高基础设施质量，匹配科特迪瓦的效率可使多哥基础设施质量提升14%，匹配越南和孟加拉国的效率可分别提升27%和37% [13] - 私人部门投资在财政紧张的环境下至关重要，公共投资可以通过改善债务水平、税收结构和腐败控制来吸引私人资本 [14] - 农业部门的公共支出效率低下，研究和技术推广服务资金不足，影响了生产力和气候适应能力 [16] - 农村电气化水平低，仅25%的农村人口有电力接入，限制了农业现代化和农村经济发展 [17] - 农村道路连通性虽有改善，但维护不足，气候冲击频繁，导致道路状况不佳，影响了市场接入和投资机会 [18] 公共投资管理与结构转型 - 多哥的公共投资管理存在预算、资产管理和透明度方面的弱点，影响了投资效率 [37] - 公共投资效率得分仅为0.32，表明多哥在现有资源下可提升基础设施服务高达68% [40] - 通过改革，多哥的基础设施质量可提升14%至23%，具体取决于公共投资管理评估（PIMA）得分的提升 [43] 农业现代化 - 多哥农业生产力低下，主要依赖雨养农业，仅有37%的农户使用化肥，8%使用改良种子，1%使用灌溉 [55] - 农业公共支出占农业GDP的比例从2010-2015年的8.8%下降到2016-2021年的7.7%，远低于10%的目标 [58] - 农业研究和技术推广服务资金不足，影响了生产力和气候适应能力 [64] 农村电气化 - 多哥农村电气化率仅为25%，远低于城市地区的96%，限制了农业现代化和农村经济发展 [77] - 国家电力公司CEET和农村电气化机构AT2ER面临财务和治理挑战，影响了农村电气化进展 [86][87] 农村道路连通性 - 多哥农村道路连通性虽有改善，但维护不足，气候冲击频繁，导致道路状况不佳，影响了市场接入和投资机会 [90] - 农村道路维护和修复成本估计占GDP的5.6%，资金缺口显著，需通过燃料补贴改革等措施补充资金 [102][103] 政策建议 - 提高公共投资管理的分配效率，加强项目选择、预算和执行，确保气候风险纳入投资周期 [54] - 通过透明和高效的PPP项目准备、简化公共采购流程和加强监管机构来吸引私人投资 [54] - 加强农业研究和技术推广服务，改善种子和化肥的获取，提升农业生产力 [75] - 优化电力关税结构，改善CEET和AT2ER的治理，加速农村电气化进程 [89] - 升级道路资产管理体系，优先考虑气候适应性道路项目，并通过燃料补贴改革筹集资金 [112]

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 - 报告研究了2016年至2023年间东欧、中欧和中亚地区公众对支付更高税收以应对气候变化的意愿变化 结果显示尽管政策制定者、科学家和媒体对气候变化的关注增加 但愿意支付更高税收的受访者比例在此期间有所下降 [3][11] - 报告提出并测试了多个假设 以解释该地区公众对气候变化政策支持下降的原因 其中最可能的解释是气候变化议程在该地区的政治化加剧 [3][12] - 报告发现 尽管科学共识和媒体关注增加 但公众对气候变化政策的支持显著下降 尤其是在男性、30至49岁人群以及高等教育水平人群中 [48][49] 数据与方法 - 报告使用了2016年和2023年欧洲复兴开发银行和世界银行进行的“转型生活调查”数据 涵盖了欧洲和中亚的转型经济体以及西欧、中东和北非的多个国家 样本包括2016年的34个国家和2023年的39个国家 [17][18] - 报告通过Google Trends指数和行政数据补充了调查数据 以分析气候变化相关搜索趋势和环境风险因素 [19][20] - 报告使用Oaxaca-Blinder分解方法来分析2016年至2023年间公众支付更高税收意愿的变化 并分解了这种变化的原因 [24][26] 假设与解释 - 报告测试了四个假设来解释公众对气候变化政策支持下降的原因 包括支付意愿的长期下降、竞争优先事项的变化、社会政治极化的加剧以及个人对气候风险的经历 [28][30] - 报告排除了支付意愿长期下降的假设 因为尽管气候变化政策的支持下降 但公众对教育和医疗等政策的支付意愿有所上升 [30] - 报告认为 竞争优先事项的变化可能是导致气候变化政策支持下降的原因之一 特别是在2016年至2023年间 欧洲和中亚地区面临难民危机、新冠疫情、乌克兰战争等多重挑战 [31][32] - 报告指出 右翼民粹主义的兴起是解释气候变化政策支持下降的最可能原因 右翼民粹主义与气候变化政策支持之间存在显著的负相关关系 [38][44] 结论与政策建议 - 报告总结 尽管科学共识和媒体关注增加 但公众对气候变化政策的支持显著下降 这种下降主要是由于态度的变化 而非人口结构的变化 [48][49] - 报告建议 政策制定者需要将气候变化政策与更广泛的政治意识形态相结合 以应对右翼民粹主义对气候变化政策支持的挑战 [49][50]

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 - 报告研究了实时指标（如互联网搜索、手机数据和卫星数据）在COVID-19危机期间对发展中国家家庭社会经济变化的预测能力 [3] - 实时指标在解释家庭收入下降和工作停止的跨区域变化方面表现较好，尤其是在城市地区 [16][62] - Google搜索和移动数据在预测收入和就业变化方面比卫星数据（如植被、污染和夜间灯光）更具预测性 [16][60] 数据与方法 - 研究使用了高频电话调查（HFPS）数据和实时指标（如Google移动数据、搜索趋势、夜间灯光、空气污染和植被指数） [19][27] - 通过LASSO模型选择变量，并使用多重插补技术处理缺失数据 [31][33] - 研究分析了初始冲击的影响以及危机演变期间的变化 [9][34] 主要发现 - 实时指标在解释初始冲击的跨区域变化方面表现较好，解释了37%的家庭收入下降和34%的工作停止变化 [14][46] - 在城市地区，实时指标对收入下降和就业变化的解释力更强，R²值分别达到55%和33% [15][56] - Google搜索与食物、金钱、工作和宗教相关的关键词在预测收入下降和工作停止方面表现突出 [16][59] - 植被指数（EVI）和氮氧化物（NO2）在某些情况下也有预测能力，尤其是在预测食物不安全和学生辍学方面 [16][60] 趋势分析 - 2020年4月，家庭收入受到疫情的严重影响，随后在9月有所恢复，但在年底再次出现下降 [36] - Google移动数据显示，2020年4月外部流动性大幅下降，随后逐步恢复，但未达到疫情前水平 [40] - Google搜索数据显示，与食物、金钱和失业相关的搜索在疫情初期显著增加，随后逐渐下降 [42] 预测模型 - 实时指标在预测收入下降和就业变化方面表现出色，尤其是在城市地区 [56][62] - Google移动数据和搜索数据在预测模型中贡献了大部分解释力，而卫星数据的贡献较小 [58][60] - 研究建议进一步探索其他实时指标，如卫星图像和移动电话记录，以提高预测能力 [64]

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 - 报告通过统计匹配技术，结合罗马尼亚的EU-SILC和HBS数据，分析了能源贫困与收入贫困的重叠情况，发现几乎所有收入贫困的家庭也面临能源贫困问题 [6][10][14] - 能源支出在低收入群体中占比显著更高，表明低收入家庭在能源价格上涨时承受更大的经济压力 [14][73] - 报告建议通过改进调查数据的协调性，并在EU-SILC中纳入支出信息，以更好地支持政策制定 [76][77] 方法论与数据 - 报告采用统计匹配技术，结合EU-SILC和HBS数据，生成包含能源支出和收入信息的综合数据集 [10][12] - 通过多种插补模型（如线性回归、预测均值匹配等）进行数据融合，最终选择加权预测均值匹配（PMM）作为最佳模型 [13][49] - 匹配变量包括家庭特征、收入、教育水平等，并通过LASSO回归选择最相关的匹配变量 [36][37] 实证分析 - 报告发现，罗马尼亚的能源贫困率在福利分配的低端显著更高，几乎所有收入贫困的家庭也面临能源贫困 [14][73] - 能源支出占收入的比例在低收入群体中显著更高，表明低收入家庭在能源价格上涨时承受更大的经济压力 [14][73] - 报告还发现，传统的福利指标可能忽视了能源贫困问题，建议采取额外的政策措施来解决这一问题 [14][73] 政策建议 - 报告建议将能源援助计划整合到现有的社会安全网中，以确保收入贫困家庭能够获得负担得起的能源服务 [77] - 针对那些不符合传统收入贫困援助但面临能源贫困的脆弱群体，建议实施有针对性的能源补贴 [77] - 报告还建议通过提高能源效率来减少低收入家庭的能源成本，并促进能源可持续性 [77]