克莱尔：一种用于韧性估计的因果机器学习方法（英译中）.pdf
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- 时间：2026/01/23
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克莱尔：一种用于韧性估计的因果机器学习方法（英译中）。本文提出了一种新的韧性指数CLARE（Causal machine Learning Approach to Resilience Estimation），它基于 一个影响评估框架以及在纵向家庭调查数据中应用的因 果机器学习算法。该指标是模型无关的、数据驱动的、 可扩展的，并且规范性地锚定在福祉阈值上，可以是特 定冲击的或通用的韧性度量指标。本文提供了一个构建C LARE韧性指数的经验证明，利用了来自19项由马拉维、 尼日利亚、坦桑尼亚和乌干达国家统计局于2009-20年间 实施的多主题纵向调查的超过28,000个家庭观测数据， 这些调查与世界银行生活标准测量研究合作进行。尽管 本文侧重于衡量干旱韧性，但所提出的指数适用于任何 类型的冲击。分析表明clare比现有的恢复力指标和预测粮食不安全性的替 代方法（无论是在未来（动态预测）还是在留出的国家 （横截面预测）中）表现更优。该指数可以被分解以因 果地识别能够使人口免受冲击的恢复力能力的相对重要 性。因此，它可以在设计、定位和监测旨在加强恢复力 的政策和投资中得到应用。clare的实施——伴随着对国 家纵向调查平台的持续投资——可以提升早期预警系统 和恢复力建设干预措施的有效性，同时允许将恢复力政 策建议从数据丰富的环境转移到可能无法立即提供所需 纵向调查数据以进行指数估计的数据贫乏环境。
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