报告核心观点 - 苏格兰期货信托（SFT）和零废弃苏格兰（ZWS）制定战略热网发展路线图草案，为参与战略热网支持试点的地方当局提供支持材料，帮助其规划和实施大规模热网项目 [1] - 路线图是正在进行的工作文件，非正式指导，可作为模板供地方当局根据自身需求和治理情况调整，以促进决策制定，且会根据不同方法的经验迭代修订 [3][4] 报告各部分总结 路线图背景 - 热网支持单元（HNSU）由苏格兰政府赞助，SFT和ZWS为核心合作伙伴，正在试点战略热网支持项目，帮助地方当局在现有地方供热和能源效率战略（LHEES）基础上，制定战略方法部署大规模热网 [2][5] 路线图流程 - 路线图指示性地将里程碑和活动映射到5案例模型的各个部分，部分活动可能适用于多个案例，OBC/FBC将汇总路线图过程中收集的信息 [8] - 路线图分为五个阶段，各阶段有不同的目标、关键参与方和活动，指示性时间跨度从2 - 3个月到12 - 24个月不等 [8] - 阶段一目标包括获得建立项目的批准、确立高层战略愿景、获得执行赞助、定义目标和成功标准等 [8] - 阶段二需确定初始潜在交付模型（DMs）、识别数据需求、建立技术基线等 [8] - 阶段三需确定与目标和机会相符的DMs、确定采购交付的技术和商业范围等 [8] - 阶段四需识别和评估交付选项、推荐性价比最高的选项、寻求采购批准等 [8] - 阶段五需确定并授予合同给最具经济优势的投标人、做出最终投资决策、启动交付工作 [8]

报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 - DeepSeek R1的推出是人工智能领域的范式转变，证明人工智能成功关键在于创新和敏捷而非规模与资源，为金融服务等行业提供战略启示 [4][6] - 金融机构需重新思考人工智能采用、数字化转型和创新策略，拥抱敏捷、高效、由人工智能驱动的解决方案以保持领先 [6] 根据相关目录分别进行总结 引言 - DeepSeek R1作为低成本、开源人工智能模型，挑战了人工智能主导需大量GPU资源或封闭生态系统的假设，其成功表明人工智能成功关键在于创新和敏捷 [4] - 其迅速崛起证明在人工智能时代，产品自身吸引力比营销更重要，这对长期依赖规模而非速度的金融服务行业是战略警示 [5][6] DeepSeek的人工智能突破 - DeepSeek R1开发成本仅500多万美元，相比竞争对手大幅降低，且在编码和推理基准测试中表现出色，同时为完全开源，挑战了人工智能创新需巨额资金的观念 [9] - 该模型在资源利用上更精准，减少75%内存需求，每次仅激活370亿参数，削减40 - 60%计算成本 [12][13] - 采用多令牌处理，速度翻倍且保持90%准确性，通过专家系统、强化学习和算法优化等，减少对GPU依赖，降低训练和API成本 [15][17][19] DeepSeek关键见解 - 创新在传统终结处蓬勃发展，金融机构需采用第一性原理思维，质疑假设、现代化遗留架构并拥抱人工智能驱动的敏捷性 [28][29] - 敏捷创新胜过规模，金融机构应向轻量级、云原生、API驱动架构转型，否则将在数字生态系统中失去相关性 [30] - 效率驱动可持续创新，银行应削减IT浪费，开发人工智能策略，用云原生架构取代遗留整体系统 [31] - 开源人工智能释放指数级价值，金融机构应利用开放创新，与人工智能优先公司建立合作关系以加速人工智能采用 [32] 对金融服务的影响 - 人工智能模型获取方面，从封闭转向开放，未来金融机构将在人工智能开发上合作，人工智能成为金融服务标准要求 [36] - 成本方面，开发成本大幅降低，未来人工智能性价比将成评估金融人工智能投资主要指标，小银行和金融科技公司将用轻量级模型挑战现有机构 [38] - 部署速度从数年缩短至数周，未来人工智能驱动金融服务将实时演变，自动化部署将取代传统IT驱动部署 [40][41] - 人工智能代理崛起，成为新金融服务劳动力，未来人工智能决策引擎将取代传统工作流程，人类专注战略监督 [43][44] - 加速嵌入式金融发展，未来金融服务将无缝融入日常应用，变得主动和具有预测性 [46][47] - 实现大规模个性化，未来人工智能实时金融辅导将成标准，预测性模型将提前满足客户需求 [48][50] - 部署模型和监管合规方面，混合部署模型解决数据驻留法规问题，未来人工智能将协助监管，跨境治理框架将发展 [51][52] 金融机构的战略要务 - 采用人工智能优先策略，现代化核心系统，向云原生、API驱动架构转型，降低IT成本30 - 50% [55] - 拥抱协作创新，与人工智能优先公司合作，利用开源模型加速上市时间 [56] - 培养人工智能就绪人才，提升团队管理人工智能代理能力，建立卓越中心推动道德人工智能治理和实验 [56] - 优先考虑监管敏捷性，部署安全设计的人工智能框架，将法规转化为创新机会 [57] - 加速人工智能部署，从多年转型计划转向快速迭代周期，否则可能在2027年失去20 - 30%市场份额 [57]

报告行业投资评级 未提及相关内容 报告的核心观点 - 区域和跨区域输电项目能为美国消费者和企业带来切实的成本节约，所有项目的收益成本比在1.1至3.9之间，且收益成本比随时间推移而提高 [17][20][143] - 旨在实现经济效益的项目超出规划者预期，可靠性驱动的项目也带来了意外的经济效益 [18][19] - 输电是一项长期投资，能随着时间推移带来持久的节约，七个项目的投资回收期在8至34年之间 [20] - 监管机构和规划者可对当前规划和建设的区域及跨区域输电投资充满信心，应优先投资多效益、大规模、协调的区域和跨区域输电项目 [24][144] 根据相关目录分别进行总结 执行摘要 - 规划者和监管者正积极评估输电项目新投资，以应对不断增长的电力需求等问题，同时需关注成本上升问题 [10] - 报告通过七个区域和跨区域输电项目案例研究，展示了大规模输电为消费者带来的节约，包括减少电网拥堵、获取更便宜的发电容量和满足公共政策目标等方面 [11][16] - 关键发现包括：所有项目的收益均超过成本，收益成本比在1.1至3.9之间；旨在实现经济效益的项目超出规划者预期；可靠性驱动的项目带来了意外的经济效益；输电是长期投资，收益成本比随时间提高，投资回收期在8至34年之间 [17][18][19][20] - 这些发现表明区域和跨区域输电项目是审慎的投资，能同时满足多个优先事项，监管机构和规划者应优先投资多效益项目 [24] 引言 - 电网规划者和监管者需评估大量新的输电投资，以应对负荷激增等问题，同时需谨慎评估项目的合理性、对消费者的影响和长期效益 [26] - 报告通过对七个输电项目的评估，为监管者提供了输电作为成本效益投资的证据 [27] - 考虑输电节约成本的三种方式：减少拥堵、获取更便宜的发电容量和满足公共政策目标，主要输出是收益成本比 [28] - 该研究是美国输电项目的回顾性分析之一，能为能源系统从新输电容量中获益提供有价值的见解 [31] - 电网运营商规划输电项目以满足多种需求，理想情况下应规划多效益项目，输电基础设施具有适应性，能适应意外变化 [32][33] 区域和跨区域输电为消费者带来节约的案例研究 - 选择七个正在运营的区域或跨区域输电项目进行研究，这些项目覆盖美国七个区域输电组织（RTO），提供至少10年的运营数据，展示大规模项目和多种发展驱动因素 [37][39] - 四个总体发现：所有项目的收益均超过成本，收益成本比在1.1至3.9之间，拥堵缓解节约占收益的大部分；旨在实现经济效益的项目超出规划者预期，五个非可靠性项目均超过FERC的1.25收益成本比标准；可靠性驱动的项目带来了意外的经济效益，接近或超过1.25标准；输电是长期投资，收益成本比随时间提高，投资回收期在8至34年之间 [48][53][56][60] 方法 - 计算七个输电项目的收益和成本，主要输出是收益成本比，与项目原计划的预期收益成本比进行比较，成本和收益按所有消费者的总费率影响计算 [68] - 方法的基本原理：通过观察性能计算收益和成本，能捕捉意外因素对项目价值的影响；收益列表保守，可能低估了未来电网规划者考虑的全部收益；采用保守方法计算拥堵缓解和资源充足性节约；单独评估输电线路是简化复杂交互的合理方法；不考虑收益和成本在不同消费者之间的分配 [74][75][77][80][81] - 计算输电收益：考虑三种节约方式，即减少拥堵、获取更便宜的发电容量和满足公共政策目标，还考虑项目特定的其他收益；通过估算输电容量计算收益，交流线路根据里程和电压估算，直流线路使用额定功率承载能力 [83][87][88] - 计算输电成本：根据输电所有权结构不同，采用不同的财务模型计算成本，包括投资者拥有的公用事业、公共电力公用事业和独立商人开发商 [122] - 收益成本分析：计算两个不同时间段的收益成本比，即项目至今的实际运营时间和40年的财务寿命；次要输出是每个项目的投资回收期；所有收益和成本转换为2024年的净现值，使用3%的贴现率和2.45%的通货膨胀率进行预测 [134][138][140] 结论：抓住区域和跨区域项目的好处 - 所有项目都带来了广泛的经济效益，收益成本比在1.1至3.9之间，且随投资的财务寿命增加而提高，所有项目都超过了预测收益，有望在财务寿命内收回成本 [143] - 监管者和规划者可对当前的区域和跨区域输电投资充满信心，这些项目可能多次收回成本，强调了强大、协调和多效益的区域和跨区域规划的重要性 [144] - 负荷增长、新技术成本下降和新的联邦法规推动了对区域和跨区域项目的需求，FERC Order No. 1920 - A 革新了区域规划，确保全面评估长期规划中的收益 [145] - 提供了一些资源，帮助深入了解输电收益和FERC Order No. 1920 - A 带来的机会 [146] 附录A：逐个项目评估 - 对七个项目进行详细评估，包括监管背景和实现的收益，以增强分析和计算收益的可信度 [148] - 每个项目的具体情况： - 跨声电缆项目：美国第一个商人输电项目，旨在缓解纽约长岛的容量短缺和增加市场竞争，自2010年以来为消费者带来了可观的经济节约，财务寿命收益成本比为2.4，包括拥堵缓解和资源充足性节约，还有稳定电网等非量化收益 [150][156][157] - TrAIL项目：为解决PJM系统的关键可靠性问题而提出，自2011年以来为消费者带来了可观的收益，财务寿命收益成本比为1.1，主要是拥堵缓解节约，还有与重建项目相关的非量化收益 [159][166][167] - 帕多克至罗克代尔项目：第一个因经济而非可靠性目的获得威斯康星州公共服务委员会批准的输电项目，预期收益成本比为0.5 - 5.2，实际财务寿命收益成本比为3.3，主要是拥堵缓解节约，还有其他项目特定收益和增强区域抗灾能力等非量化收益 [169][177][178] - CapX2020项目：由10家输电公用事业公司联合发起的可靠性驱动项目，旨在确保电力可靠性和增加可再生能源接入，自项目通电以来为消费者带来了可观的节约，财务寿命收益成本比为1.9，包括拥堵缓解、公共政策和其他项目特定收益 [181][188] - 比弗至俄克拉荷马城项目：为支持俄克拉荷马州的公共政策目标而开发，自2014年以来为消费者带来了可观的节约，财务寿命收益成本比为3.9，超过预期，包括拥堵缓解和公共政策节约，还有俄克拉荷马州成为风能领导者等非量化收益 [191][197][199] - 贝克斯菲尔德至肯德尔项目：为支持德克萨斯州的公共政策目标和风力发电扩张而开发，自2013年以来为消费者带来

报告行业投资评级 未提及 报告核心观点 报告围绕性别薪酬差距展开研究，通过对大量在线职业档案样本分析，从样本选择、技能距离、工资流动性、薪酬差距分解、职业历史轨迹模式及未来性别构成预测、公司类型与人力资本结果相关性等方面进行深入探讨，揭示时间和职业选择对性别薪酬差距的影响 [1][7] 各部分总结 样本选择 - 分析使用麦肯锡组织数据平台专有信息，数据来自数百万在线公共职业档案，涵盖超1000亿人工作和教育历史及超20亿个职位发布信息 [2] - 聚焦美国档案，从超6000万个已识别性别的档案中随机抽取100万男性和100万女性，用机器学习模型预测性别，仅纳入置信度超95%的预测结果 [3] - 从200万个个体数据集中筛选出声明教育情况、至少换过一次角色且最高教育程度后有至少10年工作经验的子集，最终样本为35235名女性和50529名男性，共85764人，约有36000个独特职位头衔，可映射到705种职业 [4] - 约三分之二样本工人2000年后开始职业生涯，约一半2005年后进入，各队列职业轨迹总体一致，对2012年开始职业生涯且到2022年有10年工作经验的子集分析结果相似 [5] - 样本反映在线工作历史档案，偏向高学历、高收入职业工作者，男女偏向不同，重新加权样本后结果方向相似 [9] 技能距离 - 通过查看个人所担任工作的技能要求估算技能距离，使用2090万个汇总职位发布数据，仅考虑至少出现在60%职位列表中的技能 [10] - 每次角色变动的技能距离通过将新技能加权数量除以新角色所需总技能数量计算，技能按频率加权，采用逆频率权重 [13][14] 工资流动性 - 研究工人职业路径和10年内角色转换，以2022年为基年确定职业生涯第10年任何职业的平均工资 [15] - 为了解男女职业轨迹模式差异，按职业平均工资将所有职业分为五等分，考察男女在职业生涯第10年按职业工资五等分的分布情况，跟踪他们从起始职业到第10年职业在五等分之间的移动 [16] 性别薪酬差距分解 - 整体薪酬差距通过比较男性和女性加权平均工资估算，2022年美国劳动力按职业划分的整体平均工资从劳工统计局获取，按性别分解使用IPUMS的男女工资差距比率和劳工统计局的按职业划分的工人性别分布，样本和美国整体劳动力薪酬差距均估计为27% [17][19] 起点和职业轨迹差异 - 采用反事实情景“如果女性在职业生涯前10年从自己起点开始遵循男性职业路径，第10年职业分布会怎样”，计算男女无性别平均工资，有意忽略职业内性别薪酬差距以专注于移动模式 [20] - 测量女性在反事实情景下的无性别平均工资，第10年男女无性别平均工资差距分为职业轨迹差异导致的差距和起点差异导致的差距 [24] - 样本中女性第10年无性别整体平均工资约82000美元，反事实情景下约89000美元，职业轨迹差异导致差距7000美元（8%），男性第10年整体平均工资约92000美元，起点差异导致差距3000美元（3%），职业轨迹差距对低收入五等分人群最高 [25] - 通过几种替代反事实情景和不同样本子集验证结果稳健性，结果一致 [26] 职业内晋升差异 - 将职业分为专业职业和企业职业两类，专业职业中角色内经验差异是职业内晋升导致薪酬差距的主要驱动因素，企业职业中资历水平和角色内经验差异都是根本驱动因素 [27] - 个人在第10年职业中的资历水平基于角色头衔和该职业总经验，样本中每个独特角色头衔分配到五个资历类别之一，根据劳工统计局职业工资分布为个人分配基于资历水平的工资乘数，忽略职业内性别薪酬差距以专注于晋升差异 [28] - 使用按百分位数划分的工资分布数据估算资历维度的工资，假设工资随角色头衔线性增长，考虑高任期低资历角色人员可能比低任期高资历角色人员收入更高的情况 [29][30] 工作时间差异 - 使用美国社区调查中美国劳动力按职业划分的男女工作时间数据，计算男女跨职业平均工作时间差异，以分离劳动投入差异的影响，工作时间差异可能源于兼职工作者比例差异或全职和兼职工作者总工作时间差异 [31] 职业历史轨迹模式和未来性别构成预测 - 麦肯锡全球研究院对美国未来工作的研究估计了到2030年按职业划分的劳动力需求，提供了到2030年需要转入增长职业和转出萎缩职业的工人总数 [32] - 使用样本历史职业轨迹数据跟踪职业间移动，为每个增长和萎缩职业估计不同性别工人留在原职业、转入其他增长职业和转入萎缩职业的比例，汇总这些估计以预测到2030年增长和萎缩职业的性别构成，未考虑外部因素潜在影响 [33][34] 公司类型与男女人力资本结果相关性 - 从样本中识别出7409名男性和5067名女性，他们在2010 - 2019年间至少在约1100家公司中的一家工作过，这些公司分为四类 [35] - 该子样本性别分布与整体样本相似，但更偏向高收入STEM和商业专业职业，比较四类公司中男女在职业生涯第10年的几个人力资本结果指标，数据基于职业平均水平，以识别通过特定类型公司与职业路径导致的薪酬差距之间的相关性 [36][37][38] - 通过分析三个子样本工人和在更窄时间范围内通过这些公司的个人验证结果稳健性，结果相似 [39] 术语表 - 对职业中断、职业路径、竞争得分、灵活性、性别薪酬差距、增长职业、萎缩职业、收入五等分、职业类别、职业、P+P赢家、绩效驱动型公司、以人为本公司、典型表现者、剩余薪酬差距、角色、角色变动、技能距离、工作经验、工作经验薪酬差距等术语进行定义 [41][42][43][44][45][46][47][48][49][50][51][52]

报告行业投资评级 未提及相关内容 报告的核心观点 - 对于使用特殊考试安排的学生（即残疾学生），ACT综合分数比高中GPA更能预测大一GPA和大学学位完成情况，两者结合使用能更准确预测大学学业成果 [2][3] - 高等教育机构应采用多种评估方式，包括标准化考试成绩，来评估学生的学术表现和大学准备程度，残疾学生进入大学后应寻求适当支持以提高成功几率 [5] 根据相关目录分别进行总结 引言 - 残疾学生参加ACT考试的上大学意愿与非残疾学生相似，但在教育中面临诸多障碍，影响大学准备程度和升学机会 [12] - 残疾学生在高中阶段GPA和考试成绩较低，毕业率低于同龄人；高中毕业后，他们进入高等教育的比例较低，大学毕业率也低于非残疾学生 [13][14] - ACT考试用于大学招生、课程安排、奖学金评定等，确保其对所有学生（包括使用特殊考试安排的残疾学生）准确预测大学成功至关重要 [15][16] 研究问题与假设 - 研究问题包括ACT和HSGPA分别及共同对使用和未使用特殊考试安排的学生预测大一GPA和学位完成情况的程度，以及两者结合是否提高预测准确性 [23] - 假设残疾学生使用特殊考试安排参加ACT考试的大学GPA和学位完成率低于未使用安排的学生，HSGPA和ACT分数是大学成功的重要预测因素，两者结合使用能提高预测效果 [22][24] 研究样本 - 样本包括143,768名ACT考生，其中2,659名（2%）使用特殊考试安排，141,109名（98%）未使用 [31] - 25%的学生最初进入两年制院校，75%进入四年制院校；使用特殊考试安排的学生更可能进入两年制院校（33%） [32][34] 研究设计 - 预测变量包括ACT综合分数、HSGPA和学生人口统计变量；结果变量包括大一GPA和学位完成情况 [43][44] - 分析方法包括描述性统计、回归模型、绘制图表、评估模型拟合度和分析残差 [47][48][53] 研究结果 - 描述性统计显示，使用特殊考试安排的学生ACT综合分数、HSGPA、大一GPA和学位完成率低于未使用安排的学生；ACT综合分数与HSGPA、大一GPA的相关性在四年制院校学生和未使用安排的学生中更高 [56][59][71] - 回归模型结果表明，ACT综合分数是大一GPA和学位完成情况的显著预测因素，对四年制院校学生的大一GPA和四年内获得学士学位的预测中，未使用安排的学生效果更强；HSGPA也是显著预测因素，低HSGPA的使用安排学生表现优于未使用安排的学生，高HSGPA则相反；ACT综合分数和HSGPA结合使用时，两者之间存在显著交互作用，使用安排和未使用安排的学生在高ACT综合分数和高HSGPA水平上的结果差异更明显 [102][131][167] - 模型拟合度分析显示，同时使用ACT综合分数和HSGPA的模型比单独使用任一预测因素的模型拟合度更好，加入学生人口统计变量进一步提高拟合度 [171][174] - 残差分析表明，使用特殊考试安排的学生平均残差较大且多为负数，表明预测结果高估了他们的实际表现，但预测六年内获得学士学位的模型有轻微低估情况；同时使用ACT综合分数和HSGPA的模型残差较小 [176][177]

报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 非传染性疾病和心理健康问题对全球公共卫生和可持续发展构成重大挑战 国家政策响应滞后 需增加资金投入 报告从卫生部、财政部和发展机构角度提出增加资金的建议 强调国内融资、卫生税、发展援助等方面的作用 并指出需多部门合作以实现可持续融资[1][2][3] 根据相关目录分别进行总结 引言 - 非传染性疾病和心理健康问题是全球公共卫生和可持续发展的重大挑战 疾病、残疾和死亡率上升受风险因素、人口增长和老龄化影响 新冠疫情凸显了患者的脆弱性 增加了心理健康问题和危险行为的发生率 这一负担威胁集体健康和福祉 损害社会和经济[1] - 国家政策响应未跟上人口健康需求 部分原因是财政能力有限 疫情后宏观财政状况使情况更糟 公共支出低 家庭自付费用高 缺乏资金导致可避免的死亡和残疾 阻碍经济增长 发展援助中针对这些问题的资金占比小 依赖外部资金不可持续[2] 国内融资 - 非传染性疾病和心理健康项目的大部分资金需来自国内 公共财政需大幅增加 实施基本服务包的成本 中等收入国家约占GDP的0.1% 低收入国家高达0.4% 心理健康方面分别约为0.1%和0.2% 多数低收入国家需数倍增加支出 资源主要用于扩大初级卫生保健的临床服务[6] - 许多国家公共支出低的原因包括政府收入低、财政空间有限和卫生优先级低 私人自付费用占多数 导致灾难性支出和服务利用不足 自愿健康保险覆盖人群有限 存在市场失灵和风险选择问题 与公共资金相比 自付费用和自愿保险既不高效也不公平 需增加公共财政以减少对私人融资的依赖[7] - 卫生税对解决非传染性疾病风险因素至关重要 能增加政府收入 是双赢举措 可减少不健康产品消费 改善健康状况 减轻未来医疗支出压力 且不显著损害经济增长和就业 对非法贸易影响小 考虑避免的医疗支出和健康影响 卫生税通常有利于穷人 但仅靠卫生税不够 还需更广泛的税收政策和管理改革 与其他税种相比 卫生税增收快且管理简单 公共卫生倡导者呼吁将卫生税收入指定用于卫生 但实际资源增加可能较小 可用于公共卫生预防项目或短期催化倡议 若指定用途 “软指定” 优于 “硬指定” 卫生当局在争取增加公共资金时应着眼大局[9] - 大量补贴鼓励消费恶化非传染性疾病的产品 如化石燃料和农产品补贴 这些补贴也损害环境 占政府支出比例大 取消补贴虽政治上有挑战 需配套缓解措施 但可能实现健康、气候变化缓解和政府预算的三赢 部分国家已证明其可行性 需进一步研究实施减少有害补贴的政治经济学[10] 发展援助 - 发展援助可在启动非传染性疾病和心理健康项目中发挥催化作用 特别是在需要大量资本投资的国家 目前发展援助在支持传染性疾病等服务方面作用显著 但用于非传染性疾病和心理健康的比例低 增加这方面的援助有必要 但服务融资主要是国家政府的责任 发展援助应作为短期或中期启动新健康倡议的资金 而非长期资金来源 其催化作用需明确 成功案例包括劳动力发展、设施建设和支持立法实施等 一般不用于经常性成本融资 但在低收入国家和人道主义环境中有例外[13][14][15] - 发展援助可用于资助公共产品 解决非传染性疾病和心理健康问题 支持区域和国际行动 可促进国家或国际组织间的合作 支持公共产品开发 如新产品、政策工具和护理创新 还可应对跨境威胁 促进法律协调 并有助于培养全球和国家领导力 对抗行业影响[17] 结论 - 各国政府承诺实现与健康相关的可持续发展目标 需增加卫生系统的公共资金 报告提供了增加非传染性疾病和心理健康资源的建议 强调多部门合作的重要性 国内卫生支出增加的同时 利用卫生税和取消有害补贴可释放资源 发展援助可作为短期外部资金支持优先事项和动员国内可持续融资[19][22]

由于文档中未包含关于行业投资评级、核心观点以及相关目录总结的内容，因此无法按照要求进行总结。

报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 不丹要在2029年达到上中等收入水平面临诸多挑战，新政府有将不丹在未来五年转变为发达国家的宏伟愿景，实现这一目标取决于对人的投资、经济进步和可持续星球三方面，同时提出了应对各方面挑战的政策行动和投资建议 [6][8][9] 根据相关目录分别进行总结 可持续发展 - 不丹可利用可再生自然资源发展绿色增长，增强气候和环境适应力，完善可持续金融架构以获取发展所需资金，应将可持续性作为发展战略核心 [1] - 政府可加强跨部门协调、公私合作，促进农村企业家为可再生自然资源部门可持续增长做贡献 [2] - 引入、修订和执行相关法案，确保关键基础设施和预警服务的韧性，保护家庭免受灾害威胁 [3] - 完善政策和治理框架，运营国家碳登记处，促进温室气体净负排放货币化，明确国际碳市场交易流程和制度安排 [4] 面临挑战 - 过去二十年不丹经济增长使贫困率快速下降，但结构转型缓慢，地理、贸易成本和国内市场等因素给非水电部门增长带来挑战，经济多元化不足、私营部门活动有限影响长期增长和就业，水电部门就业占比不到1%，其他部门生产率提升有限，非水电税收基础薄弱 [6] - 不丹短期和中期面临诸多交织挑战，经济危机、青年失业、教育系统失败、医疗服务紧张、农田闲置、政府支出高、民众对公共管理信心低 [8] 政府愿景与目标 - 新政府有将不丹在未来五年转变为发达国家的宏伟愿景，2029年达到上中等收入水平取决于对人的投资、经济进步和可持续星球 [9] 对人的投资 - 投资包括为所有人提供优质教育、医疗和社会保护服务，培养青年有吸引力的行业技能，促进性别平等和女性劳动力参与，以稳定人口和扭转移民趋势 [10] - 政府可采取的行动包括使三孩现金激励与母婴健康福利计划相匹配，扩大幼儿保育和发展服务，扩大就业服务中心和劳动力市场信息系统，加强性别暴力预防和应对，实施医疗融资战略，建立护理网络和患者登记系统，协调教育部门路线图倡议更新国家教育政策 [11][12][13] 经济进步 - 经济进步设想私营部门为主要就业创造者，需要高效公共部门、良好宏观经济基础和连接市场的基础设施投资 [14] - 政府可采取的行动包括实施新的商品和服务税，运营不丹经济稳定基金，通过部分信贷担保计划支持私营部门融资，扩大外部商业借款，加强与邻国贸易，设计水电项目融资战略，加强国际互联网连接和数据基础设施建设，推进数据治理、隐私和网络安全政策框架和投资现代化 [14][15][16]

报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 当前财政环境给公共部门组织带来财务挑战，资产共享是应对预算压力的重要方面，已带来一定益处但仍有加强协作的空间，推荐四项高级原则以实现更有效和高效的资产共享，促进公共部门资产更具战略性和综合性的使用，节省资金并助力实现净零目标 [3][4][5] 根据相关目录分别进行总结 资产共享原则的背景和必要性 - 公共部门组织面临财政挑战，需提高效率应对预算压力，资产共享是重要应对措施 [3] - 公共部门资产共享已带来益处，但仍有加强协作的空间 [4] 四项高级原则 1. 基于地点的方法 - 应采用基于地点的方法并进行方案评估，确保在正确的地点使用正确的资产 [7] - 公共基础设施投资可改善关键资产并吸引私人投资，《地点指南》有助于组织遵循基于地点的方法 [8] - 共享资产的组织应制定明确的战略简报，包括运营要求、共址服务交付的好处、治理途径和资金的初步考虑等，并进行稳健评估 [9][10] - 资产共享的结果可分为对共享组织的直接好处和对当地社区的间接好处，有助于项目开发 [11] - 资产共享可提高组织的业务连续性和弹性，同时要考虑入驻组织使用资产的机会成本 [12] 2. 协作方法 - 组织应在资产共享的各个方面采用协作方法，包括数据整理、资金识别、服务交付流程等 [13][14] - 公共部门面临不同的企业优先事项、资本规划周期等挑战，采用共同的商业案例方法有助于更有效和高效的资产共享 [15][16] - 建议采用联合方法准备单一商业案例，理想情况下采用五案例商业模式方法，并由各合作伙伴进行相关说明 [17] - 应建立适当的项目管理，确定项目负责人并保持连续性，项目开发可参考《简报和评估框架》 [18][19] - 组织应在项目开始时共享内部治理结构和审批流程，明确服务交付责任和资产使用要求可能的变化，并定期审查合作伙伴的需求和资产 [20][21] 3. 最大化现有资产的使用 - 应优先考虑最大化现有资产的使用和共享，这是起点，《苏格兰政府基础设施投资计划2021 - 22至2025 - 26》（IIP）中的投资层级体现了这一点 [22][23] - 《苏格兰公共部门房地产资产战略指南》有助于组织应用投资层级进行战略资产规划 [24] - 确定资产需求后，应先审查现有资产，考虑其是否可使用或改造，投资层级与IIP的三个基础设施投资主题一致 [25][26] - 应考虑公共部门的所有资产，《维里蒂豪斯协议》为公共部门更联合的方法提供了基础 [27] 4. 分担成本 - 组织应透明并商定公平合理的方法来分担资产的持有和使用成本，提出三项分担成本的子原则 [28] - 子原则a：共享资产时任何组织不应盈利或亏损，不收取公开市场租金，若资产从私人所有者处租赁，入驻方应分担租金，入驻方应分担资产的资本成本，重大前期支出应在开发协议中明确，共享协议结束时应明确成本安排和责任 [28][30][32] - 子原则b：组织应分担资产的日常运营成本，如热、光、电和资产管理成本等，成本分摊和审查方式应事先商定 [35][36] - 子原则c：入驻组织应分担资产的长期成本，基础应事先商定，可通过资产状况调查等方式明确，也可考虑资产的净零转型投资和相关财务方面 [37][38][40] 资产共享的好处和建议 - 资产共享鼓励更具战略性和综合性的公共部门资产使用方式，可节省资金、助力净零目标，更好地利用资产并分担成本，剩余资产可出售或重新开发以实现其他政策目标 [42][43] - 实现资产共享需要强有力的领导、变革管理等推动因素，建议制定公共部门资产共享协议以促进共享并实现方法的一致性 [43][44]

报告行业投资评级 未提及相关内容 报告的核心观点 - 高中GPA和ACT® STEM分数都是STEM专业一年级GPA的重要预测指标，高中GPA的个体效应通常更强 [3] - 高中GPA和ACT STEM分数的交互作用能提高预测准确性，二者关系复杂且具有协同性 [3] - 纳入性别、种族/民族和家庭收入等人口统计学变量可细化预测模型，这些因素直接影响一年级GPA，并调节高中GPA、ACT STEM分数与一年级GPA的关系 [3] - 最全面的模型包含成绩和人口统计学因素，能解释一年级GPA的最大方差，凸显了高中GPA和ACT STEM分数在评估学术准备方面的互补作用 [3] 根据相关目录分别进行总结 引言 - 大学招生考试分数和高中GPA对预测大学成功的作用存在广泛争议，了解影响大学成功的因素至关重要 [11] - 标准化考试如ACT长期用于衡量大学准备情况，近期研究表明高中GPA可能具有独特或更优的预测能力，但也有研究认为调整课程难度后ACT分数与大学表现的相关性更强 [11] - 多项研究表明ACT分数对大学成功很重要，ACT STEM基准分数为26，达到该分数的学生更有可能取得好成绩、坚持专业学习并获得STEM相关学位 [13][17] - 本研究旨在探讨ACT STEM分数和高中GPA对STEM专业一年级GPA的综合和比较预测效度，以及人口统计学因素对这些关系的调节作用 [19] 方法 - 分析样本包括2691名2022年毕业于南部某州、高中毕业后立即进入公立高等院校、声明主修STEM专业并参加ACT考试的学生，要求学生有有效的一年级GPA、ACT STEM分数和高中GPA数据 [20] - 测量指标包括ACT STEM分数（数学和科学部分分数的平均值）、高中GPA（学生报告最多23门课程成绩的平均值）、人口统计学特征（种族/民族、家庭收入和性别）、一年级GPA（从学生入学的大学获取）和STEM专业声明（从学生成绩单获取） [21][22][23][24] - 为评估研究问题，估计了六个考虑学生所在大学的分层线性模型，包括仅使用ACT STEM分数、仅使用高中GPA、同时使用两者及交互项、加入人口统计学变量及交互项等不同模型 [25][27][29] 结果 描述性统计 - 样本中约61%为女性，67%为白人，30%家庭收入超过10万美元 [30] - 高中GPA、ACT STEM分数和一年级GPA的均值分别为3.55、21.01和3.00，标准差分别为0.44、4.56和0.90 [32] - 高中GPA与一年级GPA有较强相关性，ACT STEM分数与一年级GPA、高中GPA与ACT STEM分数有中等相关性 [31] - 高中GPA和一年级GPA高度偏态，多数学生得分接近4.0，ACT STEM分数仅轻微偏态 [31] 分层线性建模结果 - 六个分层线性模型的Wald检验结果显示，高中GPA和ACT STEM分数在多个模型中是一年级GPA的显著预测指标，两者的交互作用也显著，人口统计学变量如性别、种族/民族和家庭收入及其与成绩指标的交互作用在部分模型中显著 [36][37] - 似然比检验表明，包含高中GPA、ACT STEM分数和人口统计学交互项的模型6拟合效果最佳，说明学术成绩因素和人口统计学特征对预测一年级GPA有重要贡献 [41] - 各模型的相关系数和解释方差比例显示，模型复杂度增加时预测准确性提高，模型6的相关系数最高，解释的方差最多，表明综合考虑多种因素能更好地解释学生表现 [45][47] 讨论 - 分层线性模型分析表明，高中GPA和ACT STEM分数是STEM专业一年级GPA的独立显著预测指标，两者结合使用可提高预测准确性，关系复杂且协同 [70] - 纳入人口统计学变量为研究结果增添了细节，这些因素直接影响一年级GPA，并调节高中GPA、ACT STEM分数与一年级GPA的关系 [71] - 最终模型包含所有成绩预测指标和人口统计学变量，能解释一年级GPA的最大方差，证实了ACT STEM分数和高中GPA与一年级GPA的重要关系，两者提供互补信息 [72] - 研究强调了持续努力和高成就的重要性，对家长和照顾者有指导意义，也提醒高等院校在评估STEM专业学生成功可能性时应考虑高中GPA和ACT STEM分数，并为传统服务不足群体提供针对性支持 [73][74][75]