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 未提及相关内容 报告的核心观点 - 阿塞拜疆将加强竞争性人力资本作为社会经济发展的国家优先事项之一，强调通过教育提升人力资本对国家财富的贡献，以及确保高等教育机构具备满足全球经济需求的技能和国际竞争力 [13] - 发展具有高质量研究产出和符合劳动力市场需求的高等教育体系，需要制度发展和国家政策支持，如职业中心和工作整合学习项目、研究激励机制、人工智能整合等方面的改进 [14][15][16] - 高等教育课程应与劳动力市场需求相匹配，定期更新课程，整合行业反馈，以提高毕业生的就业能力和整体竞争力 [17][18][19] 根据相关目录分别进行总结 执行摘要 - 阿塞拜疆将加强竞争性人力资本作为国家优先事项，强调教育对提升人力资本和国家财富的重要性 [13] - 发展高质量高等教育体系需制度发展和国家政策，职业中心和工作整合学习项目可有效衔接高等教育与劳动力市场 [14] - 研究奖励机制虽增加了出版物数量，但质量不高，引发对激励机制有效性的思考 [15] - 人工智能整合可提升高校竞争力，培训能提高教职员工和管理人员的信心和知识水平 [16] - 高等教育课程应与劳动力市场需求相匹配，定期更新课程，整合行业反馈，以提高毕业生的就业能力 [17][18][19] 引言 - 世界银行教育团队与阿塞拜疆科学教育部合作，开展政策研究，分析高等教育面临的挑战并提出政策建议 [20] - 报告涵盖高等教育系统的多个方面，包括机构、学生人口、治理、资金、与劳动力市场的匹配等，并探讨技术整合、工作整合学习和研究治理等关键话题 [21] 阿塞拜疆高等教育系统 - 阿塞拜疆高等教育系统相对紧凑，具有多样性，融合了苏联遗产、欧洲政策和北美管理实践 [22] - 该系统由52所机构组成，其中40所公立、11所私立，多数位于巴库及其周边地区 [24] - 公立大学规模大、受认可，约87%的学生选择公立大学，主要大学容纳了大部分本科生 [25] - 公立高等教育系统具有显著的机构多样性，包括综合大学和专业高等教育机构，2016年引入研究型大学概念 [26] - 高等教育系统逐渐赋予高校更多财务和管理自主权，多数公立大学在2017 - 2024年过渡到公共法律实体地位 [27] 高等教育学生人口 - 2022 - 2023学年，共有222,809名学生攻读学士和硕士学位，课程以阿塞拜疆语、俄语和英语授课，学生可选择全日制或非全日制学习 [29] - 过去二十年，高等教育参与度显著增加，但入学率仍低于其他类似国家，硕士和博士学位学生数量增长明显 [30] 高等教育与研究治理 - 高等教育系统由科学教育部监管，重大决策需内阁批准，关键法规和政策通过总统令发布，《高等教育法》正在审议中 [33] - 1991年独立后，阿塞拜疆进行改革以增强大学研究能力，2022年总统令将30个研究机构从阿塞拜疆国家科学院转移到科学教育部 [34] - 2023年成立科学与高等教育机构，科学教育部在科研政策制定和实施中发挥更核心作用，阿塞拜疆国家科学院仍具重要作用 [35] - 《2016年科学法》确立了国家科研政策的基本原则，强调科学与教育、经济的融合，为科研人员提供激励和保障 [36] 高等教育与研究资金 - 阿塞拜疆的科研活动主要由公共部门开展，2022年有131个组织参与科研，其中65%为科研组织，30%为高校，5%为私营部门组织 [37] - 科研资金虽自2005年有所增加，但占GDP和公共支出的比例下降，高校科研面临资金不足问题，仅约10%的国家年度研发预算分配给高校 [38][40][41] 高等教育质量保障与教育项目 - 阿塞拜疆的教育机构需合法注册、获得许可证和认证，质量保障系统受多种法律文件支持，旨在与欧洲和国际标准接轨 [43] - 加入博洛尼亚进程后，阿塞拜疆开始融入欧洲高等教育体系，采用学分制和现代认证系统，但国家对教育项目和课程的审批限制了标准的实施 [44][45] - 高等教育系统限制高校自主引入或终止学术项目，需经科学教育部批准，同时要求高校遵循国家资格框架，进行内部和外部质量保障 [46] - 高校可自主确定教学语言，但阿塞拜疆语为官方教学语言，高校也提供外语课程 [47] 高等教育、技能与劳动力市场的匹配 劳动力市场与就业 - 毕业生失业是阿塞拜疆的紧迫问题，2019年半数失业者接受过高等教育，青年失业率在疫情期间上升后逐渐下降 [50] - 劳动力市场需求与高校提供的技能不匹配，某些领域毕业生过剩，而金融管理和农业专家短缺 [51] - 毕业生的就业能力和软技能不足，是就业的主要障碍，雇主重视第二语言能力、自信、计算机技能、人际交往能力和创造力等核心竞争力 [52] - 硕士学位项目受关注，技术、经济和管理领域的本科和硕士课程受欢迎，教育专业毕业生就业困难 [53][54][56] - 私立大学学生对就业机会更乐观，培训机构和雇主对毕业生能力的看法存在差异，雇主招聘时面临候选人软技能不足的挑战 [57][58][61] 弥合毕业生就业能力与高等教育项目之间的差距 - 阿塞拜疆将加强竞争性人力资本作为国家优先事项，强调高等教育与可持续就业的关系 [63] - 国家政策推动高等教育项目与劳动力市场的衔接，包括建立职业中心、提供职业咨询服务、重视工作整合学习和实习等 [64][65] - 研究表明，高等教育项目需与市场需求和未来工作趋势相匹配，阿塞拜疆正努力提升高等教育系统并与全球标准接轨 [66] - 多数高校已建立职业中心，但部分中心面临人员和资金不足的问题，学生对职业中心的认知度较低，希望获得更多实践知识和软技能培训 [67][69][71] 提高研究与技术整合的制度发展 高等教育研究激励机制 - 阿塞拜疆高校鼓励加强研究活动，但研究能力和生产力仍有限，教师对研究任务的信心低于教学任务，现行奖励结构需重新评估 [72] - 学生数量增加，但教师数量未相应增长，兼职教师的使用影响了研究活动的开展 [73] - 阿塞拜疆的出版物数量增加，但H指数较低，研究质量和影响力有待提高，与邻国相比存在差距 [76] - 高校实施了财务研究激励和奖励政策，增加了出版物数量，但可能影响了研究质量，激励机制的有效性取决于机构文化和支持 [78][79][81] - 财务激励对不同教师群体的影响不同，部分教师因缺乏研究技能、语言障碍等因素，更倾向于增加教学时间而非参与研究 [82] 人工智能整合与教师发展 - 阿塞拜疆自2000年代初开始将信息通信技术融入教育，2022 - 2026年社会经济发展战略强调高等教育中创新和数字技能的发展 [83] - 全球人工智能的快速发展促使其在阿塞拜疆高等教育中的整合，该国在2022年AI准备指数中排名第74位，有望在该地区引领人工智能整合 [84] - 研究表明，教师和管理人员对人工智能的使用和知识水平较低，面临培训、指导、抄袭、数据隐私等挑战，培训能提高他们的知识和信心水平 [85][87][90] 建议 - 建立劳动力市场与高等教育的对齐机制，通过预测劳动力技能、利用劳动力市场信息系统、让雇主参与课程开发和提供职业发展服务等方式，实现劳动力市场对齐 [92][93] - 定期进行课程审查，将课程审查纳入大学认证周期，结合学生、行业伙伴和校友的反馈，确保课程与劳动力市场需求和技术发展相适应 [94][95][96] - 发起全国毕业生调查，收集可靠的劳动力市场信息和毕业生表现统计数据，评估高等教育的质量和相关性以及就业结果 [97][98][99] - 加强职业中心建设，为职业中心提供充足的资金、人员和资源，将职业发展课程纳入大学课程，提前为学生提供职业支持 [100][101] - 利用校友网络，建立结构化的导师计划，连接学生和校友，为学生提供职业指导和支持 [102][103][104] - 整合提高出版物质量的激励措施，增加对Q1和Q2期刊论文的财务奖励，减少或停止对Q3和Q4期刊论文的奖励，促进研究国际化 [105][106][107] - 进行战略沟通和专业发展，设计量身定制的激励结构，明确传达其支持性质，同时实施系统的专业发展计划，提升教师的研究技能 [108][109][111] - 投资教师专业发展，将人工智能融入教育，分享最佳实践，支持专业发展，将人工智能相关主题和道德教育纳入课程，促进教育者与利益相关者的合作 [112][113][116] 结论 - 人工智能整合、增强教师研究激励和使学术项目与劳动力市场需求对齐，对阿塞拜疆高等教育系统的未来竞争力至关重要 [117] - 人工智能整合需要专业发展、明确指导和道德考虑，研究激励应针对不同水平的教师进行设计，同时加强高等教育与劳动力市场的联系 [117][118] - 为制定有效的高等教育政策，需进一步研究学生轨迹，建立综合数据系统，纳入劳动力市场信息以指导机构的项目规划 [119]

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 报告的核心观点 巴基斯坦政府将实现全民健康覆盖（UHC）作为卫生政策议程的核心目标，已启动相关干预措施，但面临资源需求高和宏观财政环境不稳定的问题，需进行卫生融资改革以实现UHC目标，包括提高国内资源使用和动员、提升支出效率和改善公平性 [3][4][5] 根据相关目录分别进行总结 巴基斯坦卫生融资现状 - 人均卫生支出和公共卫生支出水平低，无省份达到南亚区域（SAR）人均公共卫生支出平均水平，仅为低收入国家（LMIC）基准水平的一半左右，如2020年信德省人均支出约10.3美元，旁遮普省约10.0美元，俾路支省约8.7美元，开伯尔 - 普赫图赫瓦省（KP）约7.8美元 [7] - 公共卫生融资增长趋势转变，2006 - 2011财年人均实际公共卫生支出仅增加200巴基斯坦卢比，2011 - 2018财年增加约1000巴基斯坦卢比，但各省人均卫生支出仍存在差异 [8] 卫生融资增长驱动因素 - 政府预算中卫生占比增加，即重新分配资源，推动了人均公共卫生融资水平的显著增长，各省份应继续将卫生作为政策优先选项 [11] 卫生支出效率问题 - 公共卫生部门支出效率低下，需进行以效率为重点的改革，如KP省人均卫生支出低于旁遮普省和信德省，但儿童完全免疫覆盖率与旁遮普省相近 [15] - 巴基斯坦在初级卫生保健（PHC）上的支出有限，人均16美元，需重新分配省级预算以实现UHC目标，各省应提高PHC在总卫生支出和公共卫生支出中的占比 [18] 卫生预算分配问题 - 目前省级卫生预算分配主要基于历史支出，导致地区间卫生支出差异大，如拉瓦尔品第和萨戈达两个地区支出相差四倍，需建立基于需求和绩效的预算分配机制 [23][25][26] 卫生公平性问题 - 各省过度依赖自付费用（OOP）融资，全国OOP支出占当前卫生支出的60%，远高于LMIC平均水平和世卫组织目标范围，导致灾难性和贫困性卫生支出问题严重 [33] - 药品和疫苗成本是驱动OOP支出的关键因素，各省药品OOP支出占比高，如俾路支省近40%，旁遮普省近54% [37] 卫生融资改革建议 国内资源使用和动员 - 与财政部和财政部门进行定期政策对话，争取到2025年将卫生公共支出占GDP的比例提高到1.5% [42] - 维持联邦和省级层面卫生预算的重新分配增长，通过定期卫生融资和能力建设来实现 [42] - 短期内开展关于卫生税和特定卫生项目软指定用途的可行性研究 [42] 效率 - 实施基本卫生服务包（EPHS），优先将资源投向PHC，提高分配效率，随着财政空间改善可扩大EPHS规模 [45] - 省级卫生部门通过更新账户图表和增加政府对PHC的支出份额来增加对EPHS的资金投入 [45] 公平性 - 实施并促进联邦社会健康保护计划（SSP）在全国的扩展，改善对穷人的补贴 [46] - 关注医疗点药品和疫苗成本，利用当前以初级保健为重点的EPHS项目改善卫生融资公平性 [46]

报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 报告围绕圣马丁机场航站楼重建项目展开，强调利益相关者参与的重要性，介绍PJIAE在利益相关者参与方面的亮点、面临的挑战及应对措施，总结出与多元利益相关者矩阵互动的经验教训，以促进项目顺利实施和提升公众支持度 [15][23][50] 根据相关目录分别进行总结 1. 圣马丁机场航站楼重建项目概述 - 2017年9月6日，五级飓风“厄玛”重创圣马丁公主朱莉安娜国际机场，13天后飓风“玛利亚”加剧破坏，航站楼建筑结构严重受损 [15] - 2019年9月，世界银行董事会批准圣马丁机场航站楼重建项目，目标是恢复机场客运能力并提高韧性，资金来自荷兰政府赠款、欧洲投资银行贷款及机场运营公司自有资金 [16] - 项目实施单位为PJIAE，总资金1.42亿美元，与国家恢复计划局密切合作，PJIAE在文中称项目管理单位（PMU） [17] - 机场位于圣马丁岛西南侧荷属部分，是东加勒比地区重要次区域枢纽，年接待乘客180万，日航班起降170架次，是岛上最大雇主之一，项目具情感意义，受利益相关者高度关注 [20][21][22] 2. PJIAE利益相关者参与工作亮点 详细的利益相关者映射 - PJIAE对受重建影响的各方进行全面初始映射，利益相关者名单和参与策略记录在2019年披露的《利益相关者参与计划》中，利益相关者分为内部（机场员工和合作伙伴）和外部（周边社区、媒体和公众） [23] 多渠道推广及项目全生命周期持续的利益相关者参与 - 项目运用多种推广渠道并在全生命周期持续与利益相关者互动，疫情期间多通过虚拟平台沟通，恢复面对面活动后遵守防疫措施 [30] - 推广渠道包括在线沟通材料、多媒体、调查、社交媒体平台、会议、线下沟通材料、机场参观、投诉处理机制等 [33][34] 3. 挑战 运营中机场重建的视觉和技术挑战 - 项目期间机场保持运营，需协调项目团队和机场团队，机场运营团队关注减少施工对运营区域的干扰，施工团队有时难以满足要求 [38] - 采取的协调措施包括每周协调会议、临时现场走访和发布阻碍通知，投诉明显减少 [38] 大型基础设施项目中管理利益相关者期望 - PMU发现管理利益相关者期望有挑战，鼓励反馈和组织咨询有时使利益相关者期望请求立即实施，PMU需说明并非所有反馈都能纳入项目及原因 [39] - 2021年因项目实施延迟受媒体关注，PMU展示机场灾后建设前各阶段时间线，包括恢复、融资、招标准备和招标阶段，促进与媒体建设性讨论和正面宣传 [40][41] 4. 与多元利益相关者矩阵互动的新兴经验教训 将利益相关者建议融入项目设计和实施 - 通过利益相关者参与活动，机场社区提出多项请求，部分被纳入项目设计，虽不能立即满足所有请求，但尽力纳入可行建议 [51] - 建设阶段根据利益相关者建议进行变更，如建设临时到达设施，同时开展针对性沟通以应对谣言、管理期望和解释延迟 [52][53] 为机场社区提供“亲身体验”机会 - PMU邀请机场社区成员参观重建进展和挑战，通过在线注册系统组织参观，参与者佩戴防护设备，增强对项目规模和复杂性的理解 [59] 创新沟通方式，开发面向广泛受众的产品 - 项目早期信息传播延迟导致社交媒体谣言和负面报道，PMU加强沟通，控制项目网页，及时发布更新 [60][61] - 推出“修复公主”视频系列，以轻松视角呈现复杂信息，受观众欢迎，获多个奖项，提高公众对项目的理解 [62] 仔细记录利益相关者参与和媒体报道 - 项目中建立双向信息流动很重要，会议设问答环节并记录在利益相关者参与日志中，还编制常见问题解答文档并更新在网站上 [67][68] - PMU密切监测媒体报道，2020年8月至2024年7月约122篇相关新闻文章，通过情感分析调整沟通策略 [69] 确保机场社区为变革做好准备 - PMU制定运营准备和机场过渡计划，让运营利益相关者参与了解航站楼升级影响，修订或创建标准操作程序 [70] 组织公民用户测试会议 - PMU组织公民用户测试会议评估机场运营区域，如重新设计的出发大厅进行现场试验，约80人参与，收集反馈，认识到新旧操作系统过渡应更渐进以减少错误 [71] 5. 结论 未提及 6. 图片来源 未提及具体内容

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

报告行业投资评级 未提及相关内容 报告的核心观点 - 2024年二季度以来中国GDP增长因内需疲软而放缓 房地产行业是经济活动的主要拖累 但政府采取了政策刺激措施 预计2024年和2025年经济增长分别为4.9%和4.5% 政策支持对房地产行业有一定提振但全面好转预计在2025年末 经济面临国内外风险 需结构性改革应对挑战 同时中国在减贫方面取得巨大成功 但扩大经济流动性和解决结构问题仍是关键挑战 [25][28][31] 根据相关目录分别进行总结 I. 近期经济发展 - **内需约束下增长势头放缓**：2024年二季度以来中国经济增长因内需疲软而放缓 消费和房地产投资表现不佳 但制造业和基础设施投资保持强劲 近期政策措施使部分行业需求有所改善 [62][63][65] - **经常账户盈余被资本外流抵消**：2024年商品出口增长 进口因内需弱增长低 服务贸易复苏 经常账户盈余增加 但被大规模资本外流抵消 外汇储备减少 [84][85][90] - **尽管一线城市有积极迹象 房地产行业仍是主要拖累**：房地产行业活动持续下降 住房需求和开发商流动性问题严重 一线城市需求有改善但整体复苏难 政策对降低库存和缓解开发商压力效果有限 [92][93][95] - **建筑行业低迷导致碳排放减少**：2024年前三季度 建筑相关行业产出减少使碳排放下降 工业排放减少抵消了电力行业排放的适度增加 [97][98] - **需求疲软反映在持续的低通胀中**：消费者价格通胀因内需疲软维持在低位 核心通胀温和 房地产行业低迷和消费需求疲软导致生产者价格持续通缩 [102][103][104] - **财政政策在地方层面面临融资和实施挑战**：财政收入因国内活动和房地产行业疲软而收缩 财政政策虽放松但地方政府面临融资和项目实施问题 政府推出债务互换计划以降低风险 [108][109][111] - **货币宽松的影响受信贷需求疲软的限制**：央行在9月推出货币政策支持措施 但信贷需求疲软限制了其效果 非金融部门信贷增长放缓 [117][118][121] - **银行业资本充足 但盈利能力下降**：银行资产增长放缓 不良贷款率略有下降 净息差承压 盈利能力下降 政府计划向大型国有银行注资 小银行面临压力合并增加 [123][124][127] II. 展望、风险和政策影响 - **展望**：全球经济增长预计在2025 - 2026年保持低迷 中国GDP预计2024年增长4.9% 2025年放缓至4.5% 消费受收入和房价影响 房地产行业预计2025年末好转 贫困减少速度将进一步放缓 [132][133][134] - **风险**：中国经济前景面临国内外下行风险 国内房地产行业持续低迷和地方政府融资紧张可能阻碍增长 全球贸易不确定性影响出口 但政策刺激可能带来上行风险 [146] - **政策影响**：需提供有针对性的短期支持刺激增长 避免加剧结构失衡 同时进行结构改革 包括促进国内需求、支持房地产行业复苏和管理地方政府金融风险等 [148][149][150] III. 特别关注：经济流动性和中国新兴中产阶级 - **基于过去的成功应对下一个挑战**：中国在减贫方面取得巨大成功 但将减贫成果转化为持续的经济流动性是当前挑战 面临增长放缓、不平等和人口老龄化等问题 [32][33][156] - **衡量经济流动性**：采用代内流动性概念 定义了四个经济阶层 即低收入、脆弱中产阶级、安全中产阶级和高收入阶层 [160][161] - **流动性趋势和特征**：2010 - 2021年中国公民向上流动性增强 安全中产阶级扩大 但大部分人口经济仍不安全 城乡低收入人口比例均下降 繁荣更广泛共享 教育和工资就业是向上流动的重要途径 [162][174][178] - **未来向上流动的途径**：未来教育对向上经济流动的作用将更大 需缩小城乡教育差距 健康冲击是家庭经济脆弱性的来源 政府加强了健康保险覆盖但保障水平有差异 [188][192][194] - **政策方向**：为实现共同繁荣目标 需在教育、健康、社会保护和户籍制度改革等方面采取措施 包括缩小教育差距、降低健康保险成本差异、扩大社会保护覆盖范围和改革户籍制度等 [200][201][202]