国家如何变得脆弱：人工智能增强的鸟瞰图（以南苏丹为例）（英）

国家如何变得脆弱 ： 人工智能增强鸟瞰 （ 以南苏丹为例 ）Tohid AtashbarWP / 23 / 167货币基金组织工作文件描述了作者正在进行的研究 ， 并发表了这些论文 ， 以引起评论并鼓励辩论。基金组织工作文件中表达的观点是作者的观点 ， 不一定代表基金组织、其执行董事会或基金组织管理层的观点。2023AUG 货币基金组织工作文件描述了作者正在进行的研究 ， 并发表了这些论文 ， 以引起评论并鼓励辩论。基金组织工作文件中表达的观点是作者的观点 ， 不一定代表基金组织、其执行董事会或基金组织管理层的观点。© 2023 国际货币基金组织 WP / 23 / 167国际货币基金组织工作文件 1非洲部国家如何变得脆弱 ： 人工智能增强鸟瞰 （ 以南苏丹为例 ）授权分发Niko Hobdari2023 年 8 月摘要 ：在这项研究中，我们介绍并应用了一组机器学习和人工智能技术来分析多维脆弱性相关数据。我们对经合组织为其脆弱国指数收集的脆弱性数据的分析表明，使用这种技术可以进一步深入了解非线性关系和国家脆弱性的不同驱动因素，突出了细微差别和具体情况的重要性。方法来理解和解决这个多方面的问题。我们还将本文中使用的方法应用于世界上最脆弱的国家之一南苏丹，以分析脆弱性随时间变化的不同方面背后的动态。这些结果可用于改善基金的国家参与战略 （ CES ） 和该国的努力。推荐引用:T. Atashbar 。 2023 年。 “国家如何变得脆弱: 人工智能增强鸟瞰 (以南苏丹为例) ” ， 国际货币基金组织工作文件 ， WP / 23 / 167 。JEL 分类号:C63; C89; F51; F63; I39; P36关键字:脆弱和受冲突影响的国家; 脆弱陷阱, 脆弱综合症; 机器学习; 人工智能作者的电子邮件地址 ：1 作者要感谢 Robert Zyme 的有益意见和建议。作者还要感谢 Sampawede Jles Tapsoba，Harold Zavarce，Joh - Pal Faig，Marta Spiella 和 Tomohide Mieyama 的宝贵意见。我感谢国际货币基金组织南苏丹小组的 Nio Hobdari，Ro Yamada，Swoo Lee 和 Tara Mehlschlegel 提供的帮助。特别感谢 SPR 宏观政策部门的持续支持。所有的错误都是我的。 工作文件国家如何变得脆弱 ：人工智能增强鸟瞰 （ 以南苏丹为例 ）作者 ： Tohid Atashbar IMF 工作文件国家如何变得脆弱 ： AI 增强的鸟瞰国际货币基金2Contents词汇表 4介绍 5I.易碎性 ： 深入文献 6A.脆弱性的定义 6B.脆弱性的驱动因素 8C.缓解脆弱性 9II.测量易碎性 10A.脆弱国家指数 10B.脆弱状态 10C.国家政策和机构评估 12D.其他措施 13III.AI 技术来探索与易损性相关的数据 14A.当传统方法可用时 ， 为什么要使用 AI 和机器学习 ？ 14B.AI 分类和降维技术 15C.对经合组织数据的应用 18IV.南苏丹 26 例A.历史与背景 26B.基金南苏丹 CES 解决脆弱性的支柱 26C.本分析的发现 27D.本研究对基金南苏丹 CES 29 的影响V.总结和政策讨论 30参考文献 31Figures图 1. 脆弱综合症 9图 2. 经合组织的脆弱国家 11图 3. RNN 与 LSTM 架构 18图 4. 过去十年叙利亚的脆弱性 20图 5. 过去十年中叙利亚脆弱性的不同方面 21图 6. 海地和塞内加尔的总体脆弱性波动 21图 7. 海地和塞内加尔脆弱性维度的波动 22图 8. 2021 年总体脆弱性的方框图 23图 9. 2021 年尺寸碎片的箱图 23图 10. 2021 年大多数环境脆弱国家 24图 11. 2010 - 2021 年总体脆弱性的方框图 24图 12. 2010 - 2021 年经济脆弱性框图 25图 13. 2010 - 2021 年环境脆弱性框图 25 IMF 工作文件国家如何变得脆弱 ： AI 增强的鸟瞰国际货币基金3图 14. 随着时间的推移 ， 南苏丹的总体脆弱性 27图 15. 随着时间的推移 ， 南苏丹脆弱性的各个方面 27图 16. 2021 年南苏丹维度脆性相关性热图 28图 17. 南苏丹的风险和应对政治脆弱性子指标 28TABLES表 1. 各种国际组织对脆弱国家的定义 7表 2. 脆弱国家指数的指标 10表 3. CPIA 标准 12表 4. OECD 脆弱性数据集 19 的样本数据表 5. 大多数脆弱国家 (2010 - 2021 年) 22 IMF 工作文件国家如何变得脆弱 ： AI 增强的鸟瞰国际货币基金4词汇表AI人工智能ANN人工神经网络CAST冲突评估框架CES国家参与战略CNN卷积神经网络CPIA国家政策和机构评估FCS脆弱和受冲突影响的国家FSI失败状态索引FSI脆弱国家指数国际开发协会ISW国家弱势指数KNNK - 近邻KPCA核主成分分析LDA潜在狄利克雷分配LSTM长短期记忆网络ML机器学习NLPCA非线性主成分分析NMF非负矩阵分解OECD经济合作与发展组织PCA主成分分析RNN递归神经网络 SVC 支持向量聚类SVM支持向量机 IMF 工作文件国家如何变得脆弱 ： AI 增强的鸟瞰国际货币基金5Introduction脆弱和冲突给基金组织成员带来重大挑战，因为它们可能破坏宏观经济稳定并阻碍资源开发。脆弱国家通常无法为其公民提供基本服务，政府状况不佳且效率低下，并且容易受到内部和外部冲击。国际货币基金组织协助其脆弱和受冲突影响的国家 （ FCS ） 成员实现宏观经济稳定，促进包容性经济增长，并通过针对南苏丹等脆弱国家的量身定制方法来加强抵御能力。国际货币基金组织的 FCS 战略侧重于提供定制的政策建议、财政援助和能力建设，还促进与国际人道主义、发展、和平和安全组织的合作，以确保全面应对。基金组织团队使用量身定制的国家参与战略 （ CES ） 来执行基金组织在 FCS 中的任务，确保针对每个国家面临的具体需求和挑战进行有针对性和协调一致的努力。脆弱性是一个多方面的概念。它可能受到不同因素的影响。这些原因可能与政治、经济、社会和自然环境有关。还必须认识到，脆弱性不仅可能是 LIC 或 EMDE 的关切，也可能是发达经济体的关切。事实上，由于环境问题、人口老龄化、不平等和其他原因，世界上许多最富有的国家可能部分脆弱或脆弱。“先进脆弱 ” 国家的特征可能是一个或几个方面的脆弱性 （ 例如Procedre， 社会或环境)，尽管他们的高收入地位和通常稳健的机构。为了解决状态脆弱性的复杂性和多原因性，必须制定更复杂的措施，以准确捕获导致脆弱性的不同因素。通过使用人工智能和机器学习算法等先进工具，国际货币基金组织的工作人员和当局可以更深入地了解国家脆弱性背后的驱动力，从而提出更有针对性的解决方案。本文试图通过提出使用更复杂的分析方法来解决在理解状态脆弱性方面的差距。具体来说，本文旨在使用 AI 和机器学习技术对状态脆弱性进行全面分析，因此不仅提供了状态脆弱性的多维视图，而且还提供了有关脆弱性驱动因素的特定上下文见解。在这样做的过程中，本文试图回应一个核心问题 ： “人工智能和机器学习等先进的方法如何有助于对国家脆弱性的更细致的理解，从而有助于设计有针对性的干预措施 ？ ”作为其政策信息的一部分，该文件认为，与当前的方法相比，决策者和其他利益相关者在制定干预措施以减少其影响时可以更有效地评估国家脆弱性的复杂性。该文件强调了理解在特定背景下突出存在的脆弱性的独特特征并指导这些领域的干预措施的关键要求。它强调了这样一个事实，即这些元素并不总是直截了当的，并且可能经常以复杂的非线性形式出现。这些非线性配置表示它们不会按比例或可预测地响应干预, 从而进一步使任务复杂化。此外，它强调了这些脆弱性特征之间复杂的相互联系。因此，理解这些相互交织的，非线性的脆弱性方面的复杂性对于设计有效的干预策略至关重要。本文以南苏丹为例，说明了人工智能和机器学习在这方面的潜力，并指出了设计更多针对具体情况和有效的干预措施来解决脆弱性的可能性。本文首先回顾了有关脆弱性及其原因和影响的经济文献。它侧重于脆弱性作为一种综合症，而不是单一因素现象，并研究了脆弱性的几个方面，以及它们如何相互作用和相互影响。第二部分研究了衡量脆弱性的各种方法，例如世界银行的分类，经合组织的脆弱状态指数，脆弱状态指数 （ FSI ） 和其他指标。论文的第三部分将侧重于人工智能辅助方法的应用，以产生脆弱性趋势的大局。本节将尝试研究脆弱性趋势，并使用机器学习算法根据脆弱性指标分析对国家进行分类。它们包括用于处理顺序数据的递归神经网络，用于分类任务的支持向量机以及用于非线性降维的内核 PCA 。用于分析的输入数据包括经合组织 （ 2022 年脆弱国 ） 为所有国家收集的与脆弱性相关的风险和应对指标的综合数据集。 IMF 工作文件国家如何变得脆弱 ： AI 增强的鸟瞰国际货币基金6论文的第四部分将讨论南苏丹的脆弱性，南苏丹被公认为世界上最脆弱的国家之一。首先，将介绍南苏丹的简要历史和背景。然后，本文将尝试使用第三部分的研究结果来分析南苏丹脆弱性的原因和趋势，最后将探讨如何以更系统的方式解决该国的脆弱性。本文最后将对分析进行总结。此外，还将讨论对决策者和其他利益相关者的影响。我们希望本文的研究结果将有助于推进更有效的战略，这些战略可用于解决脆弱国家的脆弱性和创造复原力，以及更广泛地理解脆弱性景观和脆弱性的众多原因。I.脆弱 ： 深入文学A. 脆弱性的定义尽管对 “脆弱性 ” 一词的含义缺乏共识，但它经常指的是一个在治理，能力方面存在问题的国家，有时甚至是国家合法性不足的国家，这经常导致紧张局势和暴力冲突 （ Diallo 等人。， 2022 年 ） 。脆弱和受冲突影响的国家 （ FCS ），这些国家 “被困 ” 在低行政能力，政治不稳定，冲突和经济表现不佳的周期中 （ IMF，2015 ） 。虽然在文献中有许多描述脆弱国家的方法 ， 反映了它们的复杂性 ， 但它们似乎有一些共同的特点 (货币基金组织 ， 2008 年) 。它们包括: i) 重大的体制和政策执行限制 ； (ii) 动荡的政治背景 ； (iii) 严重的国内资源限制 ； 和 (iv) 极易受到冲击 (例如 ， 货币基金组织 ， 2012 年) 。然而，“脆弱性 ” 没有共同商定的操作定义。在大多数学术研究中 （ Aabi 等人，2021 年 ），当国家有限的机构能力，政治不稳定和不良的治理严重损害国家保障其人口安全和提供基本公共服务的能力时，国家被认为是脆弱的。例如，Collier （ 2021 ） 提出了脆弱国家的以下特征 ： 很少或没有广泛的共同身份，缺乏政府合法性，缺乏能力，存在的不确定性，不发达的私营部门以及严重遭受政治和经济冲击。Acemogl 和 Robiso （ 2021 ） 根据其能力和政治体制确定了一个脆弱的国家。执行适当政策以应对结构性挑战和外部冲击的政治和机构能力有限，导致经济表现不佳，长期人道主义危机，持续的社会紧张局势，在许多情况下，暴力或武装冲突遗留在脆弱国家。国家脆弱性的多面性和多样性性质与 FCS 的明确定义背道而驰 ， 不同机构和专家采用了许多定义 （ 表 1 ） 。 IMF 工作文件国家如何变得脆弱 ： AI 增强的鸟瞰国际货币基金7表 1. 各国际组织对脆弱国家的定义 2非洲开发银行国家或局势因脆弱和冲突而面临独特的发展挑战 ， 包括机构能力薄弱和治理不善、经济和地理孤立、经济混乱、社会混乱和不安全。UK GovermentDFID3（ 现在与英国外交部合并 ） 使用了广泛的定义 （ “政府不能或不会向包括穷人在内的大多数人民提供核心职能。 ” ） ， 但也提到了三个广泛接受的评估框架的组合 ： 世界银行的 CPIA 指标 ， 和平基金的失败国家指数 （ FSI ） 和乌普萨拉冲突数