ESADE业务School-Barcelona、西班牙
收到:23/10/2015接受:09/12/2015发表:18/12/2015
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文档提供了一个审查的挑战出现时预测技术应用于预测用户创新的可持续的发展。它还提供了一个增广变量列表,可以使用过程中预想的未来在欧洲的生活方式。预测任何类型的个人和社会行为从不同学科要求组装几个元素:从纯粹的技术方法的挑战(选择模型)实质性的理论讨论(预测的结果);从数据收集策略(来源和他们的可靠性)测量(选择变量用来表示相关的想法);从建立的规则micro-behaviour个人为个人交互使用完善的模型。这个文件是一个可持续性的测量指标模型,关注可用模型对于预测未来的自然环境,生态系统、气候变化、城市流动人口模式。上下文中的欧洲大型研究项目需要执行系统预测的几个维度的个人生活方式因此,目的是提供系统的构建块和可靠的预测的用户创新在欧洲在2030/2050可以建造。
预测、生活方式、基于代理模型,用户创新可持续发展。
预测任何类型的个人和社会行为从不同学科要求组装几个元素:从纯粹的技术方法的挑战(选择模型)实质性的理论讨论(预测的结果);从数据收集策略(来源和他们的可靠性)测量(选择变量用来表示相关的想法);从建立微观个体的行为规则的使用以及建立个人交互模型。这个文件是一个可持续性的测量指标模型,关注可用模型对于预测未来的自然环境,生态系统、气候变化、城市流动人口模式。目的是提供系统的构建块和可靠的预测的用户创新在欧洲在2030/2050可以建造。文档收益如下:第二节介绍了不同模型预测未来,特别强调量化模型。第三节评论来源的数据雷竞技苹果下载从几个领域的机构正在提供预估感兴趣的问题。最后,第四节提供了参数选择最好的测量指标预测未来的生活所需,能源,食品和运输,使用预测模型考虑。
本节提供了一个预测模型的介绍。预测是对未来做出预测基于趋势相结合的分析方法,在过去和现在的事实。理解背后的逻辑不同系统的预测是很重要的两个原因:首先,选择最合适的模型预测的性质考虑;第二,了解自然的输入(数据),每个造型技术需要。
收集基于时间的模型
基于时间序列的预测模型是经典的方法。这就是它被称为“预测”一般,甚至有一个杂志预测,理解这些模型作为预测本身。但基本上这种预测方法的想法是基于两个原则:数据模型。预测结果的复杂性是决定必要的数据的数量和质量。预测是否可能是最广泛使用的预测和复杂性的一个极端的例子。他们需要大量的数据过去,一个好的气候系统是如何运作的知识(热力学),一组复杂的方程,和非常强大的计算机来计算结果。时间序列分析有助于识别和解释任何规律性或系统的一系列数据的变化是由于季节性,分析周期性重复常规时间的模式,预测数据趋势增长率这些趋势。最有影响力的集合模型,包括相对简单的自回归(AR)或滑动平均(MA)最复杂的卡曼滤波器。蒙哥马利(1),哈维(2],Makridakis et al。3),自回归模型时使用的有大量的时间趋势在短期内的数据系列。移动平均线是专门适合与长期趋势预测系列。卡尔曼滤波器使用时很明显,数据有很强的依赖观察之前的时间点,但没有一个明确的趋势方向Fernandez-i-Marın et al。4]。
基于仿真的模型
基于模拟与预测模型的想法是imtate实际过程或系统的操作。因此,基于仿真模型的重点不是单个的一系列数据的行为,而是一个系统的整体行为。的行为模拟的东西需要一个模型被开发;这个模型代表的主要特征或行为/功能选择物理或抽象的系统或过程。模型表示系统本身,而仿真代表的操作系统。一个原型或系统的结构的一些基本思路就足够了。模拟比时间序列预测是一种更加灵活的乐器,它不需要一个完整的timeseries的输出来观察,它允许更放松的一组假设系统的参与者的行为。模拟,因此,没有明确要求是基于事实数据,尽管大多数基于仿真模型的使用一些时间序列技术作为输入。
离散事件模型
离散事件模型是仿真工具旨在描述系统的操作使用离散(0 - 1,二进制,是的/不,真/假)的事件序列。这是描述一个系统的行为,当一个事件发生在一个特定的时刻,标志着改变系统的状态。离散事件仿真假设连续事件之间没有系统发生的变化;仿真可以直接跳从一个事件到另一个。典型的使用在日常应用包括造型队列:顾客在餐厅/酒店/等。其他用途包括造型潜在投资决策者可以评估潜在的替代品。一个离散事件模型要求建立以下元素:
一个初始状态)。系统状态是一组变量捕获的突出特性系统研究
b)时间定义。模拟仿真必须跟踪当前时间,在计量单位适合系统被建模。
c)事件列表。模拟至少保持一个模拟的事件清单。这有时被称为“等待事件集”,因为它列出事件等待由于先前模拟事件,但尚未被模拟。所描述的事件发生时间、类型、指示的代码将被用来模拟事件。是很常见的事件代码参数化,在这种情况下,事件还包含参数描述事件的代码。
d)模拟的不确定性。基于生成随机数,模拟中的一些不确定性必须实施。
e)结束条件。一般程序员决定何时停止仿真:在t + x,处理后x事件或当其他参数模型达到预先确定的值。最简单的例子是怀孕一个队列:一个人到达时,事件在时间t“individual-arrival”指出,在时间t + s和离开,s是服务的持续时间。离散事件模型的目标是预测系统的行为,资源的分配使用的个人想要执行的事件。
系统动力学
系统动力学是一个造型技术的理解和讨论问题与复杂系统相关的问题。系统动力学工作所需的步骤如下:
•定义边界的问题
•识别最重要的股票和流改变这些库存
•确定影响流动的信息来源
•识别主要的反馈循环
•画一个因果循环图链接股票、流动和信息的来源
•写方程确定流动
•估计参数和初始条件。这些可以使用统计方法来估计,专家意见、市场研究数据或其他相关的信息来源
•模拟模型和分析结果。
的第一个和最著名的应用系统动力学是1972年出版的“增长的极限”Donella H et al。5)研究的目的不是对未来的趋势做出具体的预测在几个指标,但探讨指数增长与有限的资源和系统的内部动态定义为这样的特点。系统动力学是不适合做具体的预测。相反,它是用于探索一般趋势和学习的条件和动态一个预定义的系统,因此在复杂的系统中,解决诸如气候预测。
基于代理模型
最后的三个基于仿真的模型被认为是基于主体模型吉尔伯特(6],Adamatti [7]基于代理模型是针对模拟的行为和交互的自治代理(无论是个人、集体组织(地区,地区,国家,等等),企业,政府,组织)系统中以评估其影响。换句话说,它试图解释集体的行为使其符合代理的相对简单的规则。他们常用的生态学和生物模拟自然系统的行为,森林,等。基于个体模型运行所需的组件如下:
•指定代理
•通过发现决策规则基于学习(试验和错误)
•学习规则或自适应的过程
•交互规则
•定义non-agent环境
使用基于代理模型的例子包括城市模型(种族隔离在美国城市8),舆论动力学(极端主义观点的发展在一个人口消费者行为(锁定在消费市场,过程工业网络创新网络吉尔伯特et al。9),供应链市场研究信息共享的影响在不同组装供应链副10]表示能源市场降低对环境的影响一代,改变发电能力的地理分布(11),建立低压供电网络的模型扩展到广义能量模型Durana et al。12]。然而,最引人注目的和复杂的情况下,使用基于代理模型是研究金融市场,从代理巨大数量的数据可用的金融市场很容易。
德尔菲法
除了文学,专门处理预测使用过去的模式和现状预测未来,预测也是众所周知的德尔菲法许多感兴趣的领域,并已广泛应用于社会科学的背景下,尤其是在缺乏定量信息存在或当系统混沌的本质13- - - - - -15]。对于社会科学,它一直辩称,德尔菲法优于其他方法预测罗(16],Landeta [17]。德尔菲法是一种技术基于一个过程,不是基于一组数学工具对时间序列数据进行分析对比和仿真模型。想法是涉及几个专家在盲目的讨论领域多个轮控制的研究人员为了实现但不一定是某种共识的预测。德尔菲法是开发和测试在冷战的背景下的军队。更具体地说,兰德公司用它来研究科学使用专家意见。研究发表在团体意见对个人的优越性和专家意见的理由不精确的科学和科学使用。德尔菲法的第一种情况之外的军事计划在发展中国家。德尔菲法的主要特点是由Bolognini(以下17]。
一个重复的过程。必须咨询的专家至少两次同样的问题,这样他们就可以重新考虑他们的答案,他们收到的信息的帮助下其余的专家。
b)参与者匿名(或者至少是匿名的答案,因为这些直接集团协调员)。这意味着一群可以开发的工作流程图1与专家在时间或空间和规格不符也旨在避免因素的负面影响,可以锻炼个人的答案的个性和与会专家的地位。
图1:首先解密文档的标题了德尔菲法兰德公司公开展示。
c)反馈控制。专家之间的信息交换不是免费的,但通过学习小组进行协调,以便所有的不相关信息都可以被消除。
d)集团统计响应。所有的意见形成最终答案的一部分。问题是制定这样的答案可以定量和统计处理。虽然技术是基于聚合数据从几个专家“定性”,结果是一个概率定量预测基于参与者的共识。最后,结果可视为一个输入其它的工具。的历史演进的方法导致了当前使用的倾向于把尽可能多的个人,将程序转化为纯净审议过程中,由中央权威,更类似于电子民主Bolognini [17]。这种趋势的一个具体的例子是使用了超过1000名参与者在几轮建立拉美政府间信息和通信技术战略作为经济发展和社会包容的仪器后,联合国千禧年发展目标希尔伯特et al。18]。更经典的例子使用德里预测方法包括将旅游支出Landeta [19),识别主题Seuring可持续供应链管理(20.),评估旅游开发的环境影响绿色et al。21]。
市场预测和量化的独立运动
预测市场最近的新人在做系统的预测工具的集合。预测市场背后的想法是绝对相反的德里的方法。而Delphi使用的知识所选定的几个专家,预测市场的方法是使用micro-knowledge聚合大量的个人赌博市场,预计将产生最可能的结果,基于的原则“一大群人比精英更聪明一些,不管多么聪明,善于解决问题,促进创新,来明智的决策,甚至预测未来“Surowiecki [22]。原则是不远的古典经济学的基本公理:在特定条件下的信息,“看不见的手”的市场总micro-behaviour许多人是最好的方法来生成一个价格。预测市场的利基通常喜欢运动“琐碎”结果结果:谁会赢得比赛/比赛,等最近研究人员,特别是来自社会科学,已经开始看预测市场作为预测的辅助工具。最近的例子包括使用它们作为预测选举结果的主要数据。如果几个人打赌钱在选举的赢家,信息处理,作为一个集体的最佳猜测的话题。预测市场已经使用在2014年的美国总统选举中,通常由几个赌房子处理体育赛事。图2介绍了在2016年总统大选的2014年进化的押注(图2)预测市场的使用,因为它已被提到需要大量的数据收集的大量的个人。换句话说,最近被称为“大数据”梅耶尔在半岛。23),艾斯曼(24,25]“量化独立运动”Nafus [26)可以被理解为这一运动的一部分,在预测是基于大量数据从许多观察聚合。原则是完全一样的:从许多池数据,使用很多micro-inputs生成一个优越的预测比基于一个几个人的方法。量化独立运动背后的想法是将技术在数据采集方面,一个人的日常生活方面的投入(如食物消耗,周围的空气质量),状态(如情绪、冲动、血氧水平),和性能(身心)。虽然不是一个新想法(第一个设备可以追溯到70年的),使用智能手机(可编程设备与多个传感器)在最近几年增加了可视性。尽管与匿名性相关的问题,由大企业数据采集和潜在的伦理问题,有一个真正的潜在的用于教育、生产力和健康改善的目的。和潜在的医疗使用的承诺。使用相关的环境卫生也正在探索,甚至结合使用基于代理模型,作为治疗的情况下研究项目评估个体暴露在环境压力和预测健康结果导航公司和解码。这些文件构成1 - 2%的人类基因组和通常有1 - 1.2的记录,这是笨拙的装载和查询(尤其是当比较多个文件)没有特定的数据管理工具。整个人类基因组文件远远大于SNP文件。供应商照明和Knome将船multi-terabyte-sized文件使用者几乎无法使用的格式在一个独立的电脑或者zip驱动器。 In the short-term, standard cloud-based services for QS data storage, sharing, and manipulation would be extremely useful. In the long-term, big data solutions are needed to implement the vision of a systemic and continuous approach to automated, unobtrusive data collection from multiple sources that is processed into a stream of behavioural insights and interventions. Making progress in the critical contemporary challenge of preventive medicine–recognizing early warning signs and eliminating conditions during the 80% of their preclinical lifecycle-may likely require regular collection on the order of a billion data points per person. Specific big data science opportunities in data collection, integration, and analysis are discussed below in the sections data collection, data integration, data analysis, and opportunities in working with large data corpora. Data collection: big health data streams there is a need for big data scientists to facilitate the identification, collection, and storage of data streams related to QS Activity. Both traditional institutional health professionals and QS individuals are starting to find themselves in a whole new era of massively expanded data and have the attendant challenge of employing these new data streams toward pathology resolution and wellness outcomes. Big health data streams can be grouped into three categories: traditional medical data (personal and family health history, medication history, lab reports, etc.), ‘‘omics’’ data (genomics, micro bionics, proteomics, metabolomics, etc.), and quantified-self tracking data(图2)。关键的转变是由于测序成本的急剧下降和网络数据存储、数据。美国国家卫生研究院主任弗朗西斯·柯林斯说,2010年“基因枪和环境是扳机”(31日]。它是一个通用启发式癌症和心脏病等常见疾病病症的遗传有三分之一的贡献结果和环境三分之二。有一些明显的例子QS项目涉及多个大健康数据的集成流。自我测评者通常获得潜在的基因和微biomic分析和审查这些信息连同血液测试和蛋白质组测试来确定基线水平的多样性和可变性的标记,然后尝试不同的干预措施优化减少健康和病理学。这些类型的QS的一些示例数据集成项目包括DIY基因组学研究中,33 Leroy Hood的4 p医学(预测)。大健康数据流越来越consumer-available(图3)。一些其他的例子从许多micro-behaviours平均数据(图4)描述了在伦敦最受欢迎的骑车路线。这是一个2 d表示聚合信息。但没有什么阻止我们想象其他使用基于时间的倾向,和它的使用之后对未来趋势进行推断(图4)。
图2:2016年美国总统选举赌博。2015年进化的可能性。
图3:大健康数据流分析了天鹅,2013。
图4:最受欢迎的伦敦自行车路线基于伦敦的公共自行车出租设备。
数据来源预测领域
本节介绍相关和大型项目开发关于可信的生成和系统的预测与发展环境有关的问题。第一个文档的生产和研究指数增长与有限资源是“增长的极限”是受罗马俱乐部在70年代作为报告限制人口的增长。然而,这个项目的目的是不让特定的预测,但探索系统内的相互作用,毫无疑问的逻辑后,如今最相关的项目提供一系列的系统的预测数据与环境问题相关的政府间气候变化专门委员会(IPCC)的联合国,这是本节的重点。
联合国:国际气候变化专门委员会
政府间气候变化专门委员会(IPCC)是一个政府间组织下创建联合国。它成立于1988年由世界气象组织(WMO)和联合国环境规划署(UNEP),联合国系统的身体。主要的关于气候变化的国际条约,联合国气候变化框架公约(UNFCCC)的目标是“大气中温室气体浓度稳定在一个水平,防止危险的人为干扰气候系统”国家(27]。IPCC不产生原创性研究,也没有监控气候本身。IPCC的评估是依据发表文献,包括同行评审和同行评议的来源,由数千名科学家和其他专家对编写和审核报告,然后由政府审查。在某种意义上,政府间气候变化专门委员会可以被看作是一个相关的科学文献的地方)再次审查,b)聚合。
政府间气候变化专门委员会目前正在展示其从第五评估结论,于2014年结束。在最相关的结论,第五评估表明:
)“变暖的气候系统是明确的,自1950年代以来,许多观察到的变化是前所未有的几十年来几千年”。
b)“大气浓度的二氧化碳,甲烷和一氧化二氮增加了水平空前的至少在过去的800000年里”。
c)没有新政策来减缓气候变化,预测2100年全球平均气温上升3.7到4.8°c,相对于工业化前的水平(中间值;范围是2.5到7.8°C包括气候不确定性)。图5提出了一种地图识别归因于气候变化影响的地区。欧洲面临着影响海洋生态系统和火灾,减少重要的粮食生产和生活,健康和经济学。图6介绍了区域关键风险和潜在风险减少世界地区。在欧洲,从环保的角度来看,更高的风险是:要求减少订单的风险水平在2030 - 2040年:
图5:广泛的影响归因于气候变化评估报告以来基于可用的科学文献。
图6:减少区域关键风险和潜在风险。
•增加极端高温事件和森林大火造成的损失
•增加水的限制
•增加河流和沿海洪水造成的损失
相比之下,政府间气候变化专门委员会并不在粮食生产在欧洲找到风险。
行星的界限
行星的界限是基于行星从斯德哥尔摩弹性边界框架中心。有一个TED演讲的项目总结政策制定者联合国政府间气候变化专门委员会第五次评估综合报告基于自AR4可用的科学文献,现在有更多的影响在最近几十年归因于气候变化。归属需要定义气候变化的科学证据的作用。从地图上没有额外的影响归因于气候变化并不意味着没有发生这些影响。出版物的支持由于影响反映了越来越多的知识基础,但是出版物仍然有限,许多地区,系统和流程,突出缺口数据和研究。符号表示类别的影响,气候变化的相对贡献(主要或次要)观察到的影响,在归因和信心。每个符号是指一个或多个条目WGII SPM。A1,分组对地区级的核相关的影响。数字椭圆表明区域气候变化出版物的总数从2001年到2010年,根据斯高帕斯书目数据库用英语与个别国家出版物标题中提到的,抽象的或关键字2011年7月。这些数据提供了一个可用的关于气候变化的科学文献的整体测量跨区域;他们不显示出版物的数量在每个地区支持气候变化影响的归因。 The inclusion of publications for assessment of attribution followed IPCC scientific evidence criteria defined in WGII Chapter 18. Studies for Polar Regions and small islands are grouped with neighbouring continental regions. Publications considered in the attribution analyses come from a broader range of literature assessed in the WGII AR5. See WGII SPM.A1 for descriptions of the attributed impacts. It is very likely that the number of cold days and nights has decreased and the number of warm days and nights has increased on the global scale. It is likely that the frequency of heat waves has increased in large parts of Europe, Asia and Australia. It is very likely that human influence has contributed to the observed(图5和7)。这个想法在2009年28日国际知名科学家识别和量化第一组9个行星边界内,人类可以继续发展和繁荣世代Rockstrom [28]。跨越这些边界会产生突然的或不可逆转的环境变化。尊重人类社会跨越这些边界降低了风险阈值。图8提出了项目的科学家获得的值作为人类活动的指标必须相比。目前有三个过程的地球值超出地球是不可持续的:气候变化、生物多样性丧失和氮循环。虽然没有直接的资源生成原始数据和趋势的未来,该项目标志着区域环境可持续性政策最被需要的地方为了保护生物圈。从某种意义上说这个项目是最可能的系统中,公共政策是大多数将发生在不久的将来,以减少人类活动所产生的风险。
图7:最相关的挑战评估行星边界。
图8:摘要地球的边界。
可持续发展指标:Bossel报告
国际可持续发展研究所发表了一份报告,名为“可持续发展指标:理论、方法、应用程序”,提出了一种可持续发展指标设置基于一个精确的方法。为决策者摘要联合国政府间气候变化专门委员会第五代表每个地区的关键risks13评估综合报告,包括通过适应和缓解潜在的风险减少,以及适应的极限。每个关键风险评估是非常低,低,中,高,或非常高。风险水平提出了三个时间段:现在,短期内(在这里,2030 - 2040年)和长期在这里,2080 - 2100年。在短期内,预计水平的全球平均气温上升不偏离大大不同发射场景。长远来看,风险水平提出了两种可能的期货(2°C和全球平均温度增加4°C高于工业化前的水平)。对于每个时间段,风险水平表示延续当前的适应和假设高水平的当前或未来的适应。风险水平不一定是可比的,尤其是跨地区。气候变化预计将影响食品安全(图9)。由于预计21世纪气候变化,全球海洋物种再分配和海洋生物多样性减少敏感地区将挑战持续提供渔业生产力和其他生态系统服务高的信心。小麦,大米和玉米在热带和温带地区,不适应气候变化预计将产生负面影响的生产为当地气温上升2°C以上的二十世纪末的水平之上,虽然个别地方可能受益介质的信心。全球温度升高~ 4°C或more14比二十世纪末的水平,再加上粮食需求增加,将对全球粮食安全构成巨大风险高的信心。气候变化预计将减少可再生地表水和地下水资源在最干燥的亚热带地区(坚实的证据,高协议),加强行业之间的竞争对水(有限的证据,媒介协议)。{2.3.2 2.3.1,}13个关键风险的识别是基于专家判断使用以下特定条件:大大小,高概率,或不可逆性的影响;时间的影响;持续的漏洞导致的风险;或限制通过适应或缓解潜在的降低风险。14预计平均变暖对土地比全球平均变暖为2081 - 2100年期间所有RCP场景相对于1986 - 2005。区域预测。图6posal总结在图9。这个想法是为了评估全球可持续发展的几个指标的动态捕捉系统不同状态的三个子系统。美国是以下:
图9:Bossel报告不同类型的系统与不同的东方基础。
存在
系统兼容,能够存在于正常环境状态。
有效性
总的来说,系统应该是有效的努力安全恐慌资源。
行动的自由
系统必须能够以不同的方式应对环境变化带来的挑战。
安全
系统必须能够保护自己免受环境变化的不利影响,即。、变量、波动和不可预知的条件在正常环境状态。
适应性
系统应该能够学习、适应和自组织生成更合适的应对环境变化带来的挑战。
共存
系统必须能够修改其行为占行为和利益(领导人)其他(演员)系统的环境。
繁殖
于海洋(autopoietic)系统必须能够复制(无论是作为个人和/或随着人口)q
心理需求
众生有必须满足的心理需求(图7)。
责任
有意识的演员为自己的行为负责,必须符合参考标准。
这三个子系统是以下几点:
一)人类
包括社会制度、个人发展和政府
b)支持
包括基础设施和经济体系
c)自然
资源和环境
上下文数据socioeconomically趋势
socioeconomically趋势数据是必要的为了适应社会和经济因素的模型合理发展的个人。
教育
个人创新倾向影响因素,基于用户创新理论,是必要的为了正式的教育水平的人口提供背景目标年的预测。
数字连通性
最基本的和包含的指标数字连通性来自世界银行的《世界发展指标。互联网用户的指标测量每分100人。基于这些数据,图10介绍了自己的细化指标的时间序列的区域。图显示,尽管西欧大部分国家超过40%的个人连接在欧盟国家仍然存在巨大分歧(图8)。
图10:进化的互联网普及率在世界各地,通过区域(由联合国定义)。
水平的信任
腐败感知指数如今的事实标准测量差异的信任水平的国家。国际透明组织生成的指数涵盖了所有国家。观测数据的索引是一个组合(你可以去国家和测量它,或者使用国际机构报告)和调查个人,常数接触政府官僚机构。雷竞技网页版在最初的版本,是只基于调查的个人。如今它使用13不同数据源,其中一个是原来的透明国际关于贿赂的调查。在2012年的一份报告的方法论问题发布的指数和此后最后版本采用了一种新的方法,补偿“来源”中最终错误因此增加的可靠性评分米凯拉(29日]。然而,不同来源的组合的基础仍然是基于使用简单的聚合、基于标准化不同的变量。所以没有模型是用于生成索引(图9)。
上下文数据对政治和制度系统
治理的概念的广泛应用在过去几年的发展导致了指标试图测量概念的若干举措以等级国家和提供激励政策的发展。本节回顾了潜在的最相关的治雷竞技苹果下载理指标和限制,特别关注的指标试图涵盖世界上几乎所有国家:做生意的缓解指数和全球治理指标。
缓解做生意的指数
做生意的缓解指数(EDBI)试图等级国家商业法规具体来说,但它包含几个方面相关的治理(图10)。它包括信息从10主题:创业,处理施工许可证,获得电力,注册性质,获得信贷,保护投资者,纳税,跨境贸易,执行合同和解决资不抵债的原始数据来自调查管理“法律从业人员或专业人员定期进行交易”,并使用两种类型的数据和指标:法律指标和运动时间和指标。首选的结果提供的不是一个索引,但是一个国家的排名。记者一个排名可能是好的,但系统的治疗是有问题的,主要是因为它不给任何两国之间的距离(假设它们之间的距离的均匀分布)。除了使用等级,EDBI同样主题的军衔的平均值。在文档中他们承认在考虑其他方法。具体来说,他们指的是主成分和未被注意的组件,但是他们国家那些被丢弃在此基础上,他们“收益率排名几乎相同的简单的平均“世界银行(30.]。
全球治理指标
《全球治理指标》(过的)从世界银行由没有一个衡量的治理,但六个不同的指标,是指概念的不同方面,即:话语权和问责制;政治稳定和无暴力/恐怖主义;政府效率;监管质量;法治和控制腐败方面世界银行(31日]。原材料还专门为这个项目收集的原始数据通过使用调查公共,私人和非政府组织行业专家。
6设计过的很精心,背后有一个正式的模型的权重指标,他们代表了目前技术最溶剂的治理措施。基于未被注意的一个聚合组件模型(UCM)使用。UCM的前提开始:“每个单独的数据源提供了一个不完美的信号的一些更深层次的治理的基本概念,很难直接观察”考夫曼et al。32]。但使用UCM技术解决问题之间的不同尺度变量,每个变量是否或多或少是重要的或多或少与生成的索引。每个变量的权重由UCM jk视为公害,k是测量和j的潜在缺陷是指一个国家。UCM是一个部分的改进,因为它认为尽管在一个非常有限的方式——有些不确定性的概念。图11介绍了2014分数的一个组件:监管质量。可以看到,在欧洲各国变化不大,这可能是有问题的,如果我们想要在我们的项目治理指数显著意义的差异。相反,全球治理指标的一个妙处是六个不同的指标允许我们完善这两个提议的治理措施。例如,自顶向下或自底向上方法提出更适合话语权和问责制的指标来衡量,而全球化/本地化的方法是更多的问题。
图11:2014年版的清廉指数对欧盟和西欧。
贝塔斯曼基金会
贝塔斯曼基金会管理可持续治理指标(SGI)包含三个维度:政策性能、民主和治理。他们的操作化是基于定性评估与专家网络和定量数据。指标试图尽可能地包括,,它包括许多变量超过110的三个维度。尽管有这么多变量概念的焦点可能会丢失,它的主要限制是它只包括经合组织和欧盟国家(图12)。
图12:的地图2014监管质量得分(全球治理指标的六个组成部分指标之一)。
测量指标
必要的理想的性能指标来预测用户创新在欧洲在2030/2050以下:
一)鲁棒性
指标必须讨论的核心能源领域、生活、流动性和食物。
b)独立性
指标不应依赖用户创新的内生变量
c)精度
指标必须足够清晰为了不产生讨论继承人的意思。
这些指标必须能够从不同来源收集,而不是依赖于单一来源的数据可能有动力修改它的估计基于市场或政治目的。
食品领域最受气候变化的影响根据政府间气候变化专门委员会,在结论和高的信心:“食品安全的各个方面都可能受到气候变化的影响,包括食品生产、访问、使用、和物价稳定。小麦,大米和玉米在热带和温带地区,不适应气候变化预计将产生负面影响的生产以上地方气温上升2°C以上20世纪末的水平,虽然个别地方可能受益(中)的信心。预计影响和适应不同作物和地区场景中,约有10%的预测2030 - 2049年期间的产量收益超过10%,和10%的预测显示产量的损失超过25%,而20世纪晚期。全球气温上升4°C或以上20世纪末的水平,再加上粮食需求增加,对粮食安全构成了巨大的风险,全球和地区性。“政府间气候变化专门委员会(33]。至于生活,政府间气候变化专门委员会指出:“到本世纪中叶,预计气候变化将影响人类健康主要是加剧了已经存在的健康问题(非常高的信心)。整个21世纪,气候变化将导致健康不良增加在许多地区,特别是在发展中国家较低的收入,与基线相比没有高信心[气候变化34]。健康影响包括受伤和死亡的可能性更大,因为更强烈热浪和火灾,从食源性和水源性疾病的风险增加,丧失工作能力和降低劳动生产率在脆弱人群的高的信心。在贫困地区营养风险会增加(高信心)。传疾病的风险预计一般随着变暖增加,由于感染区域的扩展和季节,尽管削减在一些地区变得太热而不适合疾病传媒介质的信心。在全球范围内,大小和严重程度大于积极影响的负面影响会越来越高的信心。测量指标的列表如下:
欧盟的失业率
根据Bossel报告,这是一个标记评估人力系统的有效性。人类拥有一个有效的系统是一个适当的措施来预测水平的人口在未来的活动。高失业率与少将军外出活动(流动性),和更多的活动在家里。
世界生产总值人均
根据Bossel报告,这是一个标记来评估支持系统的有效性。支持系统的有效性应提供一个准确的预测未来能源的必要性。粗俗的世界产品与高水平的能量。
籽粒产量效率
根据Bossel报告,这是一个标记为评估自然系统的有效性。的有效性所需的资源环境系统应该提供一个精确的预测有效使用能源的方式。
60岁及以上人口的份额
根据巴塞尔因车祸报告,这是一个标记评估缺乏人类的行动自由的限制。有这样一个标记是必要的整体流动性需求的预测在未来。高人口60岁与一般活动(移动)。
在工业国家能源效率
根据Bossel报告,这是一个标记评估能源利用效率的基础设施和经济体系。
用水作为径流总量的份额
根据Bossel报告,这是一个标记为评估自然资源所提供的行动自由。
电动汽车销售
流动的发展的最重要指标在欧洲在接下来的几年里是采用电动汽车的速度。
粮食过剩因素
根据Bossel报告,这是一个标志人类存在的系统。有这样一个标记提供了人类的能力的趋势来生产足够的食物。高格盈余相关因素是更好地利用能源和更高的食品领域的活动。
在发展中国家首次在GDP中所占的份额
根据Bossel报告,这是一个标记存在的支持系统。拥有这样一个标记将提供必要的指标的能力来支持发展中国家的食物
的一代。更高的发展中国家的债务与更高的努力在发展中国家向主要领域,进而在欧洲与更少的必要性。
世界鱼抓
根据Bossel报告,这是一个自然系统存在的标志。有这样一个标志是foracasting整体所必需的食物资源的可用性。
提出的战略预测未来用户创新领域的能源、流动性、食物和生活当创新可持续建造在文档中给出的几个元素的组合。首先,可以使用的组合预测模型。同时基于代理模型的灵活性,方便解释系统内交互方便,它必须结合简单的一系列数据的基于时间序列的基础上,预测是可用的,低水平的不确定性(即增加温度)。德尔菲法的包容也可以帮助提供聚合社会行为的量化值。第二,纯粹的结合等环境数据来源的国际气候变化专门委员会选定的变量Bossel报告适当的设置模型的语境因素的限制。这些资源也可以结合上下文数据在政治和制度系统中,特别强调设施政策变化和全面的治理。
作者宣称没有利益冲突。
这项研究是大型项目“可持续的生活方式,2.0:最终用户集成、创新与企业家精神(EU-Innovate)”。项目已经收到资金从欧盟第七框架计划研究、技术开发和示范赠款协议没有613194。
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