国家如何变得脆弱：人工智能增强的鸟瞰图（以南苏丹为例）

国家如何变得脆弱：人工智能增强鸟瞰（以南苏丹为例） Tohid Atashbar WP / 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 非洲部 2023年8月 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。 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。 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 Contents 词汇表4 介绍5 I.易碎性：深入文献6 A.脆弱性的定义6B.脆弱性的驱动因素8C.缓解脆弱性9 II.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13 III.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18 IV.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31 Figures 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 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28 TABLES 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 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 Introduction 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。 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）。 在世界银行（WB）/ IMF定量方法4中，如果一个国家的IDA6国家的CPIA5得分低于3.0，或者存在联合国维持和平行动或越境飞行2, 000或更多来自原籍国的每100, 000人口。在这种方法中，如果一个国家正在发生冲突，造成大量冲突死亡，或者安全局势迅速恶化，伤亡人数大量增加，则该国家处于冲突之中。(详情见第二节。C）WB的FCS列表还仅包括符合IDA资格的国家以及非会员或非活跃领土或没有CPIA数据的国家。 国际劳工组织（2016）3国际发展部4https: / / www. worldbank. org / en / topic / fragilityconflictviolence / brief / organized - list - of - fragile - situations5国家政策和机构评估6国际开发协会(IDA) B.脆弱性的驱动因素 国家脆弱是一个复杂和多方面的现象，可能产生毁灭性后果。它是由内部和外部因素共同造成的，也可能导致内部和外部因素，包括治理薄弱、腐败、贫困、不平等、冲突和暴力、国际干预、经济冲击、气候条件、国际经济体系的脆弱性、极端主义意识形态的蔓延、社会凝聚力的削弱和许多其他相互关联的因素。 脆弱的主要原因是治理薄弱和腐败。治理不善以及缺乏问责制和透明度创造了一种环境，在这种环境中，腐败会猖獗，导致资源分配不当，贫困和不平等长期存在。Valligs和Moreo - Torres（2005）发现，贫穷的制度比经济原因更能影响国家的脆弱性。根据Kapla（2008）的说法，政治身份分裂和国家机构不足在脆弱的国家中相互加强。根据Adrimihaja等人的说法，三个因素-政治不稳定和暴力，不安全的财产权和不可执行的合同以及腐败-造成了缓慢增长-贫穷的治理平衡。(2011).根据Feey等人的说法，收入和经济增长会影响国家脆弱性。(2015)。较贫穷的国家比富裕的国家更脆弱，而贸易开放的国家则不那么不稳定(Carmet等人。,2008, 2011)。B国家规模和种族风险/多样性(Feey等人。，2015)也影响脆弱性。国家脆弱性还与社会经济变量有关，包括不良的人类发展指数，婴儿死亡率增加和受教育程度降低（Feey等人。，2015；Carmet等人。，2008，2011) (全部在Aabi等人中。，2021年）。 无论最初的原因是什么，脆弱的国家经常受到相互