报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 - 欧盟27国企业认为缺乏受过充分教育的员工是最大障碍，经济发展难以自动解决该问题 [1][65] - 企业提供培训能有效提升员工技能，且不替代外部教育，高层管理者高学历对提升管理质量和劳动生产率很重要 [1][65] - 提升员工和管理者教育与技能的政策，针对特定企业实施会更有效 [66] 各部分总结 可能原因 - 欧盟27国企业将缺乏受过充分教育的员工列为首要障碍，约27%的企业认为这是运营的最大阻碍，该问题在不同规模、行业、地区和年龄的企业中普遍存在，尤其在大中型企业、制造业企业、较发达地区企业和老企业中更为突出 [2] - 同一国家内不同NUTS2地区企业提及该问题的比例差异大，需考虑地区因素来理解问题 [3] - 经济发展水平通常影响受过充分教育员工的可获得性，但数据显示，随着人均收入增加，更多企业将缺乏受过充分教育的员工列为首要障碍，不过超过一定收入门槛后，这种关联不显著，政策上，较富裕地区应更关注确保此类员工的相对供给，且随着经济发展，政策重点应向此转移，经济充分发展后可稳定 [9][12] 其他衡量指标 - 分析选取15个指标研究熟练和受过教育的员工及高层管理者的使用和可获得性与人均收入的关系，结果不一 [13] - 高收入与制造业中熟练生产工人占比高、半熟练和低技能工人占比低相关 [13] - 较富裕的NUTS2地区在企业提供培训比例、难找到外语技能和特定技术技能工人比例方面表现更好 [14] - 较富裕地区企业难找到自然科学、数学和工程技能工人的比例更高 [15] - 其余8个指标与收入水平无显著关联，部分变量在高收入水平下有显著关联 [16][17] 培训、教育和技能差异及其影响 培训 - 欧盟27国企业常为员工提供培训，典型NUTS2地区43%的企业提供培训，提供培训的企业比例随地区收入增加而上升，但主要由低收入地区推动，超过临界收入后无进一步增加，大企业更倾向提供培训，且报告该问题严重的企业更可能提供培训，培训旨在解决技能短缺问题 [18][22][25] - 无证据表明存在“培训流失”，培训与企业中大学学历员工占比呈正相关，说明二者是互补关系 [26] - 提供培训的企业平均劳动生产率比不提供的高约48%，且对低生产率企业的提升更大，有助于缩小企业间劳动生产率差距 [27] 教育和技能水平 - 欧盟27国约十分之一的员工有大学学位，分布不均，大企业、出口企业和外资企业更可能雇佣大学学历员工，中小企业雇佣此类员工比例低，多数企业使用熟练生产工人，熟练工人占比随企业规模下降，半熟练和低技能工人占比上升，熟练工人与中学学历员工互补，使用手动生产流程的企业熟练工人占比低，但考虑企业规模后关系不显著 [28][39] 就业增长 - 关于熟练和高学历员工使用与就业增长的关系，实证证据不一，控制企业初始就业水平后，熟练和半熟练工人占比上升，企业过去三年就业增长率显著下降，该结果由NUTS2地区内企业差异导致，与大学学位或中学学历员工占比无显著关系 [41][42] 劳动生产率 - 大学和中学学历员工占比与劳动生产率正相关，但在低生产率分位数下关系弱且不显著，在高生产率分位数下显著，较贫困地区增加大学学历员工更能受益，企业层面熟练工人占比与劳动生产率关系不显著，但NUTS2地区层面呈强正相关，半熟练和低技能工人占比与劳动生产率负相关，熟练工人和大学学历员工并非完全替代关系 [43][45] 工资 - 分析以企业总劳动成本对数作为工资率代理，比较不同企业和NUTS2地区使用熟练生产工人情况与工资分布关系，结果表明更多使用熟练工人不会导致企业间工资不平等加剧 [46][50] 管理者教育 - NUTS2地区成年人高等教育比例高，企业高层管理者拥有学士或更高学位的可能性大，与人均收入无显著关联，一个标准差的高等教育成年人口比例增加，企业有高学历高层管理者的概率增加5.5个百分点 [51] - 大企业、出口企业、外资企业、大学和中学学历员工占比高的企业更可能有高学历高层管理者，与熟练、半熟练或低技能工人占比无显著关系，企业有高学历高层管理者的可能性随企业年龄下降，女性高层管理者更可能高学历，该结果由高等教育成年人口比例高的地区驱动，高学历可消除女性高层管理者相对男性的劣势，家族持股或管理职位占比高的企业，高学历高层管理者可能性低 [52][57][59] - 高层管理者高学历与管理质量正相关，对中等管理质量企业影响更大，对大企业不显著，有高学历高层管理者的企业劳动生产率高约14%，对高生产率企业更有利，还与更多出口、更多就业创造和更高研发活动可能性相关，但难以确定高学历管理者改善企业绩效的渠道 [60][63][64]

报告行业投资评级 未提及相关内容 报告的核心观点 - 利用世界银行企业调查（WBES）数据，分析欧盟27国私营部门管理实践的采用情况，发现管理实践指数在国家内部和国家之间存在显著差异 [2] - 企业规模越大、高层管理非家族成员、高层管理者教育程度越高，管理实践指数越高 [2] - 管理实践与企业生产率呈正相关且关系稳健 [2] 根据相关目录分别进行总结 管理实践指数构建 - 基于WBES问卷中关于管理实践的问题，选取八个变量构建管理实践指数，分为监控、目标设定和激励三个类别 [5] - 计算企业管理得分时，取八个管理实践指标的平均值，得分范围为0 - 100，得分越高管理实践越好 [10] 管理实践的分布 - 国家层面上，管理得分在欧盟国家间差异显著，国家层面得分在34 - 64之间，欧盟27国均值略高于47，马耳他和保加利亚排名靠前，葡萄牙和意大利靠后 [19] - 多数国家中，监控类管理实践得分高于激励和目标类，目标类对管理实践指数贡献通常较少 [19] - 地区层面上，北欧地区得分高于南欧地区，国家间异质性比国家内异质性更显著，国家间异质性解释了8.4%的得分差异，国家内NUT2地区间差异解释了7% [21][24] - 国家内，行政首都或重要经济中心所在地区管理得分往往较高，部分高得分地区集群跨越国家 [25][26] - 高于欧盟27国平均得分的国家，NUTS2层面指数离散程度较低，反之则较高，各国至少有一个地区得分高于欧盟27国平均水平 [27] 管理实践的驱动因素 - 企业层面，家族企业中高层管理为家族成员时，管理得分低于高层为外部人员的企业，家族所有权对管理得分影响较小 [36] - 企业规模是与更好管理实践最相关的因素，企业规模每增加1%，管理实践采用得分约增加6点；出口企业和竞争环境更激烈的企业管理实践得分更高 [47] - 高层管理者为女性对管理得分有积极作用，高层管理者教育程度越高，采用更好管理实践的可能性越大 [47] 管理实践与生产率的关系 - 生产率以“人均销售额”衡量，西欧和斯堪的纳维亚国家生产率较高，部分国家内部差异大，东欧和南欧生产率滞后 [48] - 生产率和管理实践得分在国家和地区层面均有显著差异，生产率较高地区在采用更好管理实践方面的同质性较低，生产率的差异相对小于管理实践得分的差异 [50][51] - 管理实践指标得分越高，与更好的经济表现相关，监控、设定目标和创造激励有助于明确企业目标、提高销售和生产率 [52] - 管理实践得分与生产率呈正相关，国家层面管理得分每提高10个百分点，生产率约提高26%；NUTS2层面管理得分每提高10个百分点，人均销售额提高20% [54] - 控制其他因素后，管理得分每增加1个百分点，人均销售额对数增加0.7% - 2.2%，使用“人均增加值”衡量生产率时结论相似 [58]

报告核心观点 - 采购已从单纯的成本中心转变为战略职能 有效管理尾支是企业优化成本和提高运营效率的潜在机会 报告探讨尾支管理挑战并提出创新策略和技术干预措施 以帮助企业释放潜在价值[6][7][8] 分组1：尾支管理的重要性 - 尾支管理常被讨论但很少被优化 尾支占总交易量可达80% 主要是低价值、一次性或不频繁的采购[11] - 尾支可分为隐藏尾、尾头、尾中和尾尾四个部分 各部分有不同特点[14] - 尾支采购存在诸多组织挑战 如违规、价值侵蚀、数据质量和可见性差、内部利益相关者满意度低等 直接尾支管理还存在额外复杂性[15][18][20] 分组2：现代采购设计原则 - 许多组织为解决尾支挑战采取了一些举措 但效果不佳 领先组织正采用现代尾支管理策略 嵌入合规性到工作流程 采用现代购买渠道等[21][22][24] - B2B市场是电子商务平台 提供类似亚马逊的体验 连接买家和多个供应商 管理整个采购过程 确保透明度和可见性[25] - 支出聚合商模型将采购整合到单个供应商下 该供应商管理多个供应商的采购过程 企业可节省成本并专注核心运营[26][30] 分组3：技术在尾支管理中的价值 - ERP和S2P平台处理尾支存在局限性 领先组织正采用先进解决方案 包括数据管理、高级分析、传统AI/ML、生成式AI等[31][33][34] - 数据管理需实施强大系统和策略 数字化手动采购 整合系统 确保数据质量 以利用新兴技术[35][36] - 高级分析可分析尾支数据 提供供应商、类别等方面的见解 帮助优化成本和降低风险[37][38] - 传统AI/ML可提供支出模式的深入见解 增强决策和预测能力 优化供应商选择和工作流程[39][40][41] - 生成式AI可用于自动文档创建、虚拟协助和决策支持等 提高尾支管理效率[42][43] - 最佳实践组织采用生成式AI驱动的IVA和自主采购工具 IVA可简化采购流程 协助沟通和成本控制 自主采购工具可帮助企业与最佳供应商合作[48][49][52] 分组4：成功尾支计划的关键因素 - 组织在选择尾支管理方案时需考虑业务目标 制定深思熟虑的采用计划 明确范围、角色和责任 简化流程 促进协作和用户参与[57][58] - 成功的尾支管理计划包括明确支出分类、确保政策和流程合规、采用多种购买渠道策略、提高数字成熟度和加强协作等措施[61][62] 分组5：结论 - 尾支管理因分散性和决策分散而具有挑战性 但现代组织策略和新兴技术为其带来变革机会 可提供成本节省之外的更多好处[63][64] - 采购技术的快速发展提供了多种解决方案 组织需根据自身成熟度和运营准备情况选择和集成合适的技术 以实现尾支管理的价值最大化[65][66]

报告核心观点 - 证据支持将增强版ACT考试分数解读为高中学习成绩和大学入学准备程度的衡量标准 该解读支持将其用于大学招生决策、奖学金评定等多个方面 增强版ACT与旧版ACT的分数解释具有延续性 且ACT综合分数包含或不包含科学部分在规范性解释上具有较强可比性 [7] 增强版ACT与旧版ACT对比 考试设计 - 增强版ACT与旧版ACT一样包含英语、数学、阅读和科学的选择题测试 但增强版考试更短 每题答题时间更多 还包含不计入分数的实地测试题目 [2] - 增强版ACT在题目数量、时间和测试设计上与旧版存在差异 [3] 可靠性 - 预计增强版ACT的各部分测试分数和综合分数的可靠性低于旧版ACT 但降低幅度较小 相关分数与其他变量的相关性预计也会略低 [10][14] 分数相关性 - 增强版ACT各部分测试分数之间的相关性与旧版ACT类似 但因可靠性降低 相关性略低 [19] 同时效度 - 增强版ACT分数与高中成绩和之前旧版ACT测试分数相关 预计其相关性与旧版ACT相当但略低 且未发现不同学生群体之间存在显著的差异效度 [20][24] 预测效度 - 由于增强版ACT 2024年6月才首次实施 目前尚无相关大学成果数据 利用历史数据模拟的增强版ACT分数与大学成果的相关性与旧版ACT相比下降可忽略不计 但该预测效度证据是临时的 [29][33] 综合分数包含与不包含科学部分的比较 规范性解释 - EMR（不含科学）和EMRS（含科学）分数高度相关 对其他学业成绩衡量指标的关系相似 分数在14 - 36时两者具有可比性 低分段EMR通常比EMRS低1分 [99][103] 个体差异 - 因四舍五入逻辑和科学分数的影响 部分学生的EMR和EMRS分数会有差异 但多数学生的EMR分数在EMRS分数的测量标准误差范围内 且EMR分数低于EMRS分数的情况更常见 [113][117] 分布和统计数据 - EMR和EMR分数分布有95.7%的重叠 但EMR分布峰值更平坦 低分端学生更多 多数群体的平均EMR分数略低于平均EMRS分数 [136] 对大学申请者数据的影响 - 去除科学分数对大学申请者平均ACT分数影响很小 远小于不同学生群体间的差异 且申请者群体成绩水平越高 两者差异越小 [145][149]

报告核心观点 - 家庭式儿童保育（HBC）是重要但常被忽视的儿童保育方式 ，具有可用性、可负担性、灵活性等优势 ，但常缺乏认可和支持 [6] - 提高HBC质量对改善儿童发展成果、增加女性劳动力参与和提高生产力至关重要 [6] - HBC提供者需要支持和认可 ，应将HBC视为公共产品并纳入政策、项目和融资中 ，以确保其可持续性和影响力 [6] 全球HBC概述 选择HBC的原因 - 可负担性：HBC通常是低收入家庭最实惠的选择 ，在南非、孟加拉国和肯尼亚等国 ，低收入非正式工人倾向选择 [19] - 灵活性和便利性：在许多情况下 ，HBC在营业时间、年龄组和离家距离方面比中心设施更具优势 ，如孟加拉国的HBC [20] - 家庭环境：HBC类似家庭氛围 ，能让照顾者更关注每个孩子的需求 ，如爱尔兰的情况 [21] - 与提供者的信任关系：HBC提供者长期服务社区 ，与家庭建立了深厚信任 ，这是全球偏好HBC的关键因素 [22] HBC的现状规模 - 全球HBC规模呈上升趋势 ，美国近30%的婴儿主要由家庭式保育提供者照顾 ，哥伦比亚的HCB项目惠及近130万高危儿童 [23] 创造有利环境的要素 - 培训机会：HBC提供者常缺乏培训 ，OneSky、Kidogo等组织通过培训、指导和辅导等方式提升其技能 [27] - 融资渠道：HBC提供者面临财务挑战 ，一些国家通过创新金融机制支持HBC ，如哥伦比亚政府补贴75%的相关费用 [28] - 质量保证体系：HBC面临注册、质量标准和监测等挑战 ，哥伦比亚、美国等国的组织致力于推动注册和认证工作 [29] - 营养支持：营养对儿童成长至关重要 ，HBC提供者可能缺乏相关知识和能力 ，许多项目通过培训和提供膳食等方式提供支持 [32] 国家案例研究 孟加拉国 - HBC成为城市低收入母亲的新兴儿童保育解决方案 ，但面临服务质量低等问题 [40] - BRAC开发了基于综合护理方法的HBC支持模式 ，支持556名提供者 ，提升环境和护理实践 ，并与小额信贷项目挂钩 [46] 肯尼亚 - 肯尼亚对负担得起的优质儿童保育需求高 ，但供应不足 ，影响经济和妇女赋权 [52] - Kidogo、Tiny Totos、NurtureFirst等组织支持HBC提供者 ，改善儿童发展、健康和教育成果 [55] 哥伦比亚 - 哥伦比亚的HCB是经测试和推广的HBC模式 ，由国家政策、项目和资金支持 ，65000个注册站点服务超100万儿童 [67] - HCB提供综合护理 ，包括健康、营养和早期教育 ，由非营利组织管理 ，资金来自公共融资和家长费用 [70][72] 关键建议和考虑 发展HBC劳动力 - 为HBC提供者提供短期初始课程和后续培训、辅导机会 ，包括认证培训、示范中心、指导和同伴小组等 [80][84] 提供营养支持 - 通过国家支持的社区厨房、学校供餐计划、培训提供者等方式为儿童提供营养支持 [82][85] 建立质量保证体系 - 通过政府或非政府机构将非正式HBC企业纳入正式系统 ，制定灵活的质量标准 ，并发挥非国家组织和社区的作用 [87][91] 提供融资渠道 - 探索公私伙伴关系、基于赠款的融资、合作模式和小额信贷等融资模式 ，确保HBC的可持续性和可负担性 [92][95]

报告行业投资评级 未提及相关内容 报告的核心观点 - 2022年ETRI评估显示塞拉利昂教育系统采用教育技术的准备程度较低 ，该国EdTech生态系统有很大改进空间 [35] - 需制定短期和长期战略 ，协调关键利益相关者 ，建设系统能力 ，提供必要基础设施和平台以支持教学和学习 [100] - 尽管ETRI调查结果不佳 ，但自数据收集以来多项创新举措的推出使塞拉利昂教育部门技术整合的未来充满希望 [122] 根据相关目录分别进行总结 引言 - 2018年塞拉利昂政府成立科学、技术和创新局 ，旨在支持中期国家发展计划 ，使该国成为 “创新国家” [15] - 2019年该国制定国家创新和数字战略 ，将教育列为三个关键重点领域之一 [15] - 2020年新冠疫情凸显数字技术对远程学习和建设教育技术生态系统的重要性 ，后制定的教育部门计划设定了ICT教育目标 [16] - 目前EdTech Hub正与多方合作制定国家数字学习战略 [16] - 科学、技术和创新局监督各部门ICT倡议 ，基础教育和中等教育部负责中小学教育 ，技术和高等教育部负责技术和高等教育 [18] - 评估教育部门对技术整合的准备程度有助于确定政策差距和实施问题 ，2022年ETRI数据为塞拉利昂EdTech整合提供基线衡量 [19] 方法论 - 教育技术准备指数由世界银行开发 ，通过分析实践、法律政策和实际政策评估EdTech在教育系统中的整合情况 ，涵盖六个关键支柱 [22] - ETRI数据通过全球教育政策仪表盘收集 ，2022年进行了学校调查和政策调查 [24] - 政策调查通过立法审查和与政府官员访谈收集教育技术政策数据 ，学校调查收集学校实践和政策实施数据 [25][26] - 学校调查样本为300所小学 ，采用分层随机抽样 ，具有全国代表性 ，涵盖城乡和公私学校 [28] - 指标基于调查回复 ，采用五点李克特评分 ，计算学校层面指标得分 ，结果进行颜色编码以显示系统优缺点 [30] - 通过比较法律政策、实际政策和实践 ，了解该国EdTech现状和差距 [31] 结果 总体发现 - ETRI评估塞拉利昂教育系统采用教育技术的准备程度低 ，政策和实践存在显著不足 ，EdTech生态系统有很大改进空间 [35] - 数字教育资源、连通性和学校管理方面法律政策较好 ，教师、学生和设备方面严重缺乏 ，且利益相关者对政策理解存在差距 [36][37] - 学校ICT实践整体较少 ，学校管理方面稍好 ，但缺乏指导和资源 ，校长难以整合ICT [40] 六个支柱的发现 - **学校管理**：是表现较好的支柱但仍需改进 ，法律政策分配了ICT整合责任但缺乏具体指导 ，实际政策和实践中校长虽有责任意识但缺乏指导和支持 ，ICT使用不足 [48][49][50] - **教师**：急需政策制定和实施 ，相关EdTech政策薄弱 ，教师缺乏使用技术的信心和能力 ，培训和支持不足 [58][59][60] - **学生**：政策缺乏 ，学生零接触ICT ，小学阶段缺乏ICT课程和能力框架 ，教师对政策存在认知差距 ，学生ICT使用不存在 [68][69] - **设备**：需要标准和设备接入 ，学校设备可用性极低 ，法律政策缺乏标准和监测 ，实际政策和实践中设备使用和技术支持不足 [75][76][77] - **连通性**：基本政策存在 ，缺乏数字设备是挑战 ，国家政策处于早期阶段 ，缺乏质量标准和成本管理策略 ，学校设备和电力不足导致互联网接入困难 [85][86][87] - **数字教育资源**：政策方面表现较好 ，但缺乏接入和使用 ，法律政策完善 ，学校对政策理解稍强 ，但实际中资源接入不足 ，使用几乎不存在 [95][96] 政策建议 - **教育和技术政策及EdTech战略**：制定中长期国家教育和技术战略 ，明确目标和实施计划 ，确保政府机构间协调 ，确定可持续资金来源 [101][104][105] - **技术团队和教师能力建设**：为部委工作人员提供教育技术培训 ，开发教师培训项目 ，任命学校技术协调员 [107][108][109] - **数字基础设施实施**：扩大和增强连通性 ，利用创新伙伴关系 ，探索设备提供方式 ，开发IT支持系统 [110][111][113] - **数字教育资源有效整合**：策划高质量数字学习内容 ，支持学校采用学习管理系统和平台 ，开发分析仪表盘 [115][116][117] - **监测和评估**：持续评估项目并调整战略 ，建立综合教育管理信息系统和在线仪表盘 ，利用数据进行决策 [118][119][120]

报告行业投资评级 未提及相关内容 报告的核心观点 - 欧盟27国私营企业中女性在就业、担任高层管理人员和企业所有权方面显著低于男性 ，且较发达地区性别差距更大 [1][4][8] - 女性经营企业的劳动生产率低于男性经营企业 ，且在劳动生产率较低分位数上差距更大 ，存在 “粘性地板” 效应 [1][18][29] - 女性员工倾向于集中在低生产率和低工资企业 ，实现收入性别平等需提供更多高质量工作 [1][47][66] 根据相关目录分别进行总结 女性参与情况 - 欧盟27国女性作为员工、高层管理人员和企业所有者的参与率显著低于男性 ，典型企业中女性员工占比35.3% ，有女性高层管理人员的企业占比18.1% ，有女性所有者的企业占比39.9% ，女性平均持股比例22% ，零售行业是例外 [4][8] - 欧盟27国NUTS2地区中 ，企业中女性员工占比、有女性高层管理人员的企业占比和有女性所有者的企业占比随地区人均收入增加而显著下降 [9] - 最不发达NUTS2地区女性员工占比高于转型和最发达地区5.6个百分点 ，国家特定因素、女性高层管理人员和女性所有者占比、零售企业占比等因素扩大差距 ，零售企业差异、研发活动、外国所有者占比等因素缩小差距 [11][14][20] 劳动生产率影响 - 女性经营企业的劳动生产率比男性经营企业低0.29个对数点 ，约25.2% ，纳入基线控制后降至16.5% ，差异主要源于行业虚拟变量 ，在NUTS2和国家层面也存在类似差距 [18] - 劳动生产率差距在较低分位数上更大 ，欧盟27国女性高层管理人员面临 “粘性地板” 效应但无 “玻璃天花板” 效应 ，较富裕地区性别劳动生产率差距更高 [29][30] 女性经营企业生产率较低的因素 - 男性经营企业劳动生产率比女性经营企业高0.28个对数点 ，约32% ，国家层面因素导致差距27% ，行业特定因素缩小差距18% ，监管负担缩小差距36% ，出口和质量认证扩大差距9%和6% ，金融约束缩小差距8% ，女性持股比例扩大差距131%和19% [34][35][39] 其他绩效指标 - 男性经营企业在研发活动、就业增长率、出口状况、企业规模等绩效指标上优于女性经营企业 ，但在管理实践质量、生产规划和生产方法使用上无显著差异 ，面临的问题和障碍也相似 [40][44] 企业对经营障碍的看法 - 对于税率、税收管理、融资渠道等障碍 ，女性和男性经营企业报告为主要或更大约束的可能性无显著差异 ，但对于来自非正规企业的竞争、获取许可证和执照等障碍 ，女性经营企业更可能报告为主要或更大障碍 [46] 出口对女性就业的影响 - 欧盟27国企业中 ，女性员工占比与企业出口占销售额的比例呈正相关但不显著 ，在制造业中关系显著 ，在零售和其他服务业中较弱 ，对初始女性员工占比中等的企业影响显著 [52] 女性高层管理人员的影响 - 平均而言 ，有女性高层管理人员的企业女性员工就业更高 ，在女性就业分布较高分位数上影响更大 ，从男性经营企业转为女性经营企业 ，在女性就业第20百分位和第80百分位上女性员工占比分别增加11.5和16.6个百分点 [54][58] 女性所有权与生产率关系 - 企业女性所有权越高 ，劳动生产率越低 ，在劳动生产率较低分位数上关系更强 ，在75分位数及以上较弱且不显著 [59] 融资渠道 - 企业层面 ，女性所有权对企业获得透支额度、未偿还贷款、使用银行融资投资和营运资金等无显著影响 ，NUTS2层面 ，女性所有者占比高的地区非信贷约束企业比例较小 ，使用银行融资投资和银行融资投资比例较高 [60][61]

报告行业投资评级 文档未提及相关内容 报告的核心观点 - 埃斯瓦蒂尼自20世纪90年代末以来增长表现不佳，经济从私营部门主导转向国家主导，财政政策宽松且低效，公共债务和支出欠款增加，需改革财政政策以实现更快速、更具包容性和可持续的私营部门主导增长 [28][31] - 可通过确保宏观经济稳定、推进财政改革鼓励私人投资、改善公共财务管理、加强公共投资管理以及制定促进人力资本建设的财政政策这五条“财政途径”，推动埃斯瓦蒂尼从国家主导发展模式向私营部门主导发展模式转变 [34] 根据相关目录分别进行总结 宏观财政背景 - 埃斯瓦蒂尼经济自2010年以来平均年增长率为2.8%，低于中低收入国家平均水平，公共债务迅速增长，国内欠款增加，政府借贷挤出了私营部门活动 [75] - 20世纪90年代初以来，埃斯瓦蒂尼经济增长显著放缓，经济从私营部门主导转向国家主导，财政政策变得不那么审慎，SACU收入波动导致财政赤字和公共债务增加 [78][79] - 财政政策存在不足，导致公共赤字、债务水平和支出欠款上升，经济增长自2000年以来一直下降，直到疫情后才有所反弹 [84] - 应加强应对收入波动的机制，保持支出水平的一致性，减少国家在经济中的巨大影响力，增加对人力和物质资本的投资，以促进经济增长 [87][94] - 加强公共财务管理可以提高应对冲击的能力，埃斯瓦蒂尼应实施结构性改革，以巩固公共财政，实现强劲和可持续的私营部门主导发展 [96][77] 收入动员 - 优化税收政策可以提高收入，减少经济扭曲，埃斯瓦蒂尼需要增加国内税收收入，减轻当前税收结构造成的扭曲，并实施机制来平滑波动的SACU转移支付 [133] - 尽管总税收收入占GDP的比例较高，但国内税收收入表现不佳，SACU收入波动大且具有顺周期性，影响预算规划和执行 [140][142] - 国内税收收入低于潜力，存在约5%的GDP税收缺口，增值税、企业所得税和消费税的税收缺口较高，税收征管存在不足 [159] - 改革税收制度以增加市场竞争性，需要审查和合理化税收优惠、税收支出和采购偏好，降低企业所得税税率可能有助于促进私人投资 [197][199] - 加强税收管理可以显著提高税收收入，应采取措施提高税收合规性，包括使用风险管理系统、加强电子申报和支付、提高税收执法能力等 [200][206] 支出管理 - 公共支出约占GDP的30%，加强公共财务管理可以提高政府支出的影响，预算分配到社会部门的比例较高，但成果指标未达到预期 [49][50] - 公共部门工资账单带来沉重的财政成本，增加了预算的刚性，应进一步努力巩固财政支出，消除支出欠款，提高公共采购效率 [50] - 加强公共采购系统可以提高公共支出的价值，实施电子采购系统可以增加竞争，提高资金使用效率，减少交易成本 [51] - 加强对国有企业的管理和监督可以减轻财政负担，许多国有企业存在治理不善、融资不足、政治干预等问题 [52] - 为促进财政可持续性和提高支出效率，政府可以实施单一国库账户，加速公共部门数字化，加强预算编制和执行，改革国有企业管理和监督，消除支出欠款，进一步降低工资账单，加强公共采购系统 [53] 公共投资管理 - 加强公共投资管理并将气候考虑因素纳入其中，对于最大化公共支出对经济增长和发展的影响至关重要，应建立全面的公共投资管理框架，提高公共支出的配置和技术效率 [56] - 国际货币基金组织和世界银行2017年公共投资管理评估中规定的政策选项尚未完全

报告行业投资评级 未提及相关内容 报告的核心观点 - 研究欧盟国家企业规模分布，发现高收入国家企业平均规模更大、就业更集中于前10%企业，低收入国家小企业更普遍，证实资源错配理论预测 [1] - 消除经济中的扭曲因素不会使生产集中于一家企业，去除扭曲会使平均规模变大，生产仍在不同规模企业中进行 [11] - 利用WBES数据证实资源错配导致低收入国家小企业过多、就业集中于小企业的结论 [65] 根据相关目录分别进行总结 企业规模与资源错配关系 - 全要素生产率差异是人均收入差异的主要决定因素，资源错配是全要素生产率差异的主要原因之一，旨在量化资源重新配置的生产率和产出收益 [2] - 富裕国家企业平均规模大于欠发达国家，资源错配意味着就业和产出更集中于小而低效的企业，导致欠发达国家企业平均规模较小 [3][4] - 低收入国家存在规模依赖政策等因素扭曲资源配置，导致企业规模较小，此外还有金融摩擦、非正规性和时间税等潜在解释 [5][10] 欧盟企业规模差异 - 数据显示，人均GDP高的经济体企业平均规模更大，且这种正相关关系在控制企业特征后依然存在，企业年龄、外资所有权、出口水平和多企业集团成员身份与企业规模正相关，女性高管企业规模较小 [13] - 人均GDP高的国家和地区，前10%企业的就业份额更高，这种就业集中在大企业的现象在更严格定义大企业时依然稳健 [14] - 高收入国家企业规模分布的右尾更厚，表明欧盟低收入经济体小企业多、大企业少 [15] 不同层面企业平均规模差异 - 欧盟27国平均企业规模为30.2名员工，高收入国家企业平均规模大于低收入国家，人均GDP大致翻倍与企业平均规模增加79.7%相关 [16][20] - NUTS1层面，平均企业规模为27.8名员工，不同地区差异显著，人均GDP每增加10%与企业平均规模增加约3.7%相关 [21][22] - NUTS2层面，平均企业规模为28.1名员工，回归直线斜率减小但仍为正且显著，地区间企业平均规模差异最大，人均GDP与企业平均规模关系的幅度下降 [23] 企业特征与规模关系 - 外资所有权与企业规模正相关，NUTS1地区平均外资所有权为5.4%，高收入地区为8.7%，外资所有权每增加1个百分点，企业平均规模增加3.5% [32] - 企业年龄与规模正相关，NUTS1地区企业平均年龄为28.1年，高收入地区为30.2年，平均年龄低于20年的地区集中在东欧和巴尔干地区 [34] - 女性高管比例与企业规模负相关，NUTS1地区女性高管平均比例为17.9%，女性高管比例每增加1个百分点，企业平均规模减少约1.8% [42] 大企业就业份额 - 欧盟27国前10%企业的平均就业份额为58.3%，高收入国家和地区该份额更大，人均GDP每增加10%与大企业就业份额增加1.7个百分点相关 [47] - 至少有250名员工的企业就业份额与发展水平关系更强，后续分析主要关注前10%企业的就业份额 [52] - NUTS1层面，前10%企业的平均就业份额为55.9%，不同地区差异显著 [53] - NUTS2层面，前10%企业的平均就业份额为56.4%，地区间差异大，高收入地区就业集中在大企业的程度更高 [55] 企业规模分布 - 丹麦和荷兰企业规模分布相似，丹麦右尾更厚，罗马尼亚和波兰小企业多，超过100或1000名员工的企业比例远低于丹麦 [62][63] - 高收入国家企业规模分布斜率更大，斜率与发展水平正相关且在1%水平显著 [64]

报告行业投资评级 报告未提及行业投资评级相关内容 报告的核心观点 - 人工智能发展迅速，有望变革金融行业监管与监督，为金融部门监管带来新功能和能力，提高监管效率和效果，但也伴随着风险和成本 [13][16] - 金融监管部门在实施基于风险的监管框架时面临诸多挑战，人工智能可帮助解决这些挑战，如提高人力资源效率、改善数据质量和粒度、增强数据分析能力等 [19][64] - 全球金融监管机构已开始采用人工智能技术提升监管能力，如澳大利亚证券和投资委员会、欧洲中央银行、新加坡金融管理局等，但也存在对人工智能风险和担忧，需建立有效治理框架平衡利弊 [93][113][128] - 实施人工智能面临数据可用性和质量、技能和专业知识、IT基础设施容量、法律和监管约束、建立信任等挑战，可通过加强数据治理、培养人才、利用云平台等方式克服 [130][143][145] - 金融监管部门应采取管理高层期望、应对文化和组织阻力、平衡采用速度和规模、制定混合采购策略等人工智能采用策略，以实现有效采用 [155][157][163] - 未来人工智能将对金融监管活动产生重大影响，包括实时监管、数据集成、前瞻性建模、部分流程全自动化、暗网集成、实时咨询/反馈等，监管人员与人工智能工具的共生关系将增强 [169][170][197] 根据相关目录分别进行总结 执行摘要 - 人工智能发展迅速，将对金融行业产生影响，基于风险的监管是金融部门监管的黄金标准，但全球实施进展不一，发达国家已建立健全框架，中低收入国家仍面临挑战 [12] - 人工智能可成为金融监管变革者，为监管流程带来新功能和能力，提高自动化和大数据处理能力，增加生产力，还能实现端到端自动化监管流程，使监管人员能够执行以前认为耗时或不可能的流程 [13][14][15] - 采用人工智能也伴随着风险和成本，监管部门需重新考虑流程，包括人力资源分配和委托给人工智能的程度，但人工智能不会取代人类，人类仍将是金融监管关键决策者，未来监管人员与人工智能将形成共生关系 [16][17] 金融部门监管机构面临的主要挑战 - 全球金融监管机构实施基于风险的监管框架面临困难，原因包括内部和外部因素，许多国家忽视或低估监管工具和技术的重要性，导致采用创新技术缓慢，影响有效监管制度的实施 [19][23][26] - 监管机构面临的具体挑战包括有限的人力资源、数据质量和粒度问题、分析能力不足、过时的流程和有限的专业知识等，人工智能可帮助解决这些问题，提高监管效率和效果 [28][39][43][48][52] 赋予金融监管机构人工智能能力 - 金融监管依赖数据，传统数据技术难以满足监管需求，人工智能是管理数据复杂性和多样性的最有能力的技术，具有机器学习、深度学习、自然语言处理等多种类型和子类型，适用于监管机构的特定任务 [56][57] - 人工智能可解决监管机构面临的挑战，包括提高人力资源效率、改善数据质量和粒度、增强数据分析能力、更新过时流程和弥补专业知识不足等，还具有增强数据处理和分析、预测分析和风险预测、自动化日常任务、增强知识获取、持续学习和适应等基础能力 [64][69][73][76][77][79] 人工智能在监管机构活动中的应用案例 - 全球金融监管机构正在采用人工智能技术提升监管能力，如澳大利亚证券和投资委员会的市场分析和情报系统、欧洲中央银行的数字战略和雅典娜工具、新加坡金融管理局的综合监控平台等，这些应用展示了人工智能在数据收集和处理、预测风险建模、报告和可视化、决策支持等方面的优势 [93][95][100][103] - 还有许多探索性举措正在进行中，如欧洲中央银行确定了40多个潜在人工智能应用并开发了概念验证，荷兰中央银行开发了生成式人工智能工具ChatDNB，这些应用有望提高监管效率和效果 [107][110] 人工智能相关风险和担忧 - 监管机构对采用人工智能存在犹豫，主要原因是人工智能相关的风险和担忧，包括偏见和刻板印象、鲁棒性和稳定性、可解释性、合规性、内部知识弱化等问题，以及数据隐私风险、知识产权风险、网络安全威胁、滥用人工智能、提示注入、数据中毒等潜在不利业务影响 [113][115][122] - 为平衡人工智能的好处和风险，监管机构需要进行仔细规划、透明沟通和建立强大的人工智能治理框架，遵循现有指南和标准，实施全面风险管理，应用“人在回路”原则，以促进人工智能的采用 [128] 人工智能实施挑战 - 监管机构实施人工智能面临数据可用性和质量、技能和专业知识、IT基础设施容量、法律和监管约束、建立信任等挑战，这些挑战的性质和严重程度因司法管辖区而异，但可以通过加强数据治理、培养人才、利用云平台、建立治理框架和提高透明度等方式克服 [130][131][143][145][148][151] 人工智能采用策略 - 监管机构采用人工智能需要管理多个方面，包括数据治理、基础设施准备、技能和专业知识发展、道德和监管合规、变革管理等，还需要建立支持性文化、管理各级期望和制定采购策略，以确保顺利和有效的采用过程 [155] - 具体策略包括管理高层期望、应对文化和组织阻力、平衡采用速度和规模、制定混合采购策略等，这些策略有助于监管机构充分利用人工智能技术的优势 [157][158][159][163] 展望未来 - 人工智能的发展将加速，为金融监管活动带来新机遇和应用，包括实时监管、数据集成、前瞻性建模、部分流程全自动化、暗网集成、实时咨询/反馈等，监管人员与人工智能工具的共生关系将增强 [169][170][197] - 虽然人工智能不会立即取代金融监管，但监管人员对人工智能解决方案的依赖将呈指数级增长，这将提高金融监管的效率和效果，为管理金融风险和确保经济稳定开辟创新途径 [195][198] 附件1 - 机器学习与人工智能企业参考架构 - 该架构包括外部人工智能框架和平台、特征存储和数据湖集成、机器学习模型集成和API访问、第三方机器学习与人工智能服务等关键流程，为监管机构集成人工智能到监管操作提供指导，确保即时和未来的可扩展性 [200][201][202][203][204]