出版物简要说明 减少不平等是实现可持续发展目标(SDGs)的核心。然而,不平等仍然是实现可持续发展的最大挑战。本政策摘要根据第六届东盟—中国—联合国开发计划署可持续发展目标研讨会的讨论编写,研讨会的主题是“在实现可持续发展目标和新冠肺炎大流行后复苏行动十年中减少不平等”。本次研讨会由东盟秘书处、中国驻东盟代表团、联合国开发计划署(UNDP)和东盟农村发展与消除贫困高官会议(SOMRDPE)主席国菲律宾联合举办。它概述并阐述了减少东盟地区不平等现象以实现可持续发展目标的方法。此外,本文还讨论了对人口产生不同影响的具体方面,涵盖五个关键问题:就业、社会保障、教育、健康和粮食安全。最后,本文讨论了退出战略,并提出了一系列东盟国家可以考虑监测的退出指标。
世界卫生组织(WHO)以可持续发展目标为基础制定了《第十三个工作总规划》(GPW 13),承诺不让任何一个人掉队并实现“三个十亿目标”:让全民健康覆盖受益的人口增加十亿,让免受突发卫生事件影响的人口增加十亿,让健康和福祉得到改善的人口增加十亿。数据、分析和影响交付司(DDI)的成立旨在通过最高标准的卫生数据为全球数十亿人带来影响,从而实现“三个十亿目标”。不平等监测和分析团队专注于 DDI 的两个方面:1)改进衡量标准以弥补数据缺口;2)注重结果,以提供强大的分析能力,了解世卫组织的工作方式,并为国家和全球卫生政策、规划和实践提供信息。 《第十三个工作总规划》呼吁“通过收集、分析和报告促进数据的战略性分解,以便更好地为基于以下方面的计划提供信息:调查、常规数据和其他数据来源中的性别、收入、残疾、种族和年龄组类别。”它指出,“确定健康不平等及其驱动因素对于实现健康公平和改善计划实施至关重要。”它澄清说,“卫生信息系统是监测健康不平等的基础。”不平等监测和分析团队的工作直接有助于实现《第十三个工作总规划》结果框架的各项内容:
在此注释中,我们将始终考虑此窗口,因此我们将简单地设置V = V ϕ。由于我们选择了在l 2(r d)中归一化的ϕ,因此我们有v:l 2(r d)→l 2(r 2 d)成为一个等轴测图。因此,如果∥f∥2= 1,则数量| V F(x,ω)| 2被称为表格图,可以解释为在时间频空间中f点(x,ω)周围F的时频能密度。考虑到这一点,很明显,为什么从理论和实践的角度来看,对短期傅立叶变换(尤其是频谱图)的良好和有意义的估计一直非常重要。在1978年获得了第一个,同时最重要的结果[34],如今已被称为Lieb的不确定性不平等,即
注:面板 (a) 和 (b) 分别显示了前 10% 的财富和收入份额。在面板 (c) 中,我展示了人均实际 GDP 增长率的 9 年移动平均值,以强调长期动态。面板 (d) 中的消费与财富比率基于私人消费和私人净财富。最后,面板 (e) 中的研发强度是企业对研发的投资与研发存量的比率。与面板 (c) 类似,面板 (e) 描绘了原始序列的 9 年移动平均值。根据 Piketty 和 Zucman (2014) 的研究,我的发达经济体样本包括 G7 国家(加拿大、法国、德国、意大利、日本、英国和美国)和澳大利亚。附录 B.1 包含数据来源和这些系列的构建细节。
tao te ching。ch.77。transl。lin Yutang简介气候和不平等危机的不祥之处再也无法被掩盖了。由联合国秘书长anwynio gxweuuev:“ hhxmaniw \ iv”。«Climawe Change在这里。这是可怕的。这只是开始。全球变暖的时代已经结束; 1他补充说:“全球沸腾的时代。“仍然有可能将全球温度升高到1.5C [高于工业前的水平],并避免气候变化的最严重。,但仅采用戏剧性的,即时的气候行动。”迫切需要,果断,雄心勃勃,也需要理性和有效的行动。最近,在致联合国和世界银行的一封公开信中,320名经济学家和专家,包括ja \ awi ghovh和jovesh swigliw],devcuibe a e e e e [wueme inetxaliw \ wueme inetxaliw \。。
摘要 一个社会的不平等取决于它处于哪个经济发展阶段等因素。本文将经济发展分为三个阶段:城市化阶段,劳动力供给曲线平缓;成熟阶段,劳动力供给曲线向上倾斜;追求阶段,劳动力需求曲线平缓,因为新兴经济体的资本回报率高于本国。虽然标准的经济学理论都是以经济处于成熟阶段的假设为基础的,但当今多数发达国家已处于追求阶段。由于劳动力的谈判地位会随着经济的不同阶段而发生变化,因此解决不平等问题的政策也必须随着经济发展阶段的变化而变化。 关键词 不平等、追求经济体、经济发展阶段、劳动力市场、资本回报率 收入不平等已经成为经济学中最热门和最具争议的问题之一,不仅在发达国家,而且在中国和其他地方也是如此。越来越多的人对贫富差距感到不安,特别是在托马斯·皮凯蒂的《21 世纪资本论》2 引发了关于财富最优分配的新一轮辩论之后,而这一问题在很大程度上被经济学界忽视了。本文认为,收入不平等的决定因素会随着经济发展阶段的变化而变化。为此,我们确定了工业化的三个阶段:城市化时代,此时经济尚未达到刘易斯转折点 (LTP);后刘易斯转折点成熟期或黄金时代,此时经济沿着向上倾斜的劳动力供给曲线移动;追求时代,此时新兴经济体的海外资本回报率高于国内。刘易斯转折点指的是城市工厂最终吸收了所有剩余农村劳动力的点。 (本文使用 LTP 一词只是因为它是一个国家经济发展中特定点的众所周知的表达方式;该术语的使用并不是指亚瑟·刘易斯爵士提出的经济增长模型。)工业化开始时,大多数人都生活在农村地区。只有极少数受过教育的精英才拥有生产和销售商品所需的技术知识。祖先在萧条的农场生活了几个世纪的家庭没有这样的知识。因此,工业化初期的大部分收益都流向了受过教育的少数人,而其余人口只是为工业家提供劳动力。由于农村有如此多的剩余工人,工人的工资在几十年内一直处于低迷状态,直到达到 LTP。图 1 从劳动力供求的角度说明了这一点。劳动力供给曲线几乎是水平的(DHK),直到达到刘易斯转折点(K),因为
发展中经济体的流行病防控与不平等摘要我们将典型的 SIR 流行病学模型整合到一个一般均衡框架中,该框架包含高技能和低技能工人,每个工人都选择在工作地点(现场)或家中(远程)工作。现场劳动力和远程劳动力是不完美的替代品,但高技能工人相对于低技能工人更具替代性。将模型校准到印度经济后,我们发现不同的防控政策通过限制现场劳动力,对低技能工人的影响不成比例地高于高技能工人,从而加剧了已经存在的不平等。此外,防控政策在控制低技能工人中的疾病传播方面效果较差,因为与高技能工人相比,低技能工人更愿意选择在现场工作。最后,我们表明,旨在消除封锁造成的不平等加剧的低技能工人的有条件转移,提高了各种遏制政策的有效性,并成功减少了高技能和低技能工人之间的健康结果差距。_ 关键词 : COVID-19、遏制、不平等、转移
基于历史数据的决策支持算法将使人们的推荐受到过去不平等影响。详细的历史健康数据包含识别人口因素,例如种族,1个社会经济地位或宗教的模式。这些因素与社会劣势有关,因此与不平等的健康结果间接相关。在此类数据上训练的机器学习或统计模型将能够识别这些模式,并将不平等的结果与这些缺陷组相关联,即使没有明确记录数据中的人口统计信息。1 2如果间接关联后来影响决策支持算法,则有可能在不知不觉中造成进一步的缺点并加剧社会不平等。2当算法的行为不透明,嵌入“黑匣子”并用来影响健康,教育,就业或正义领域的决策时,社会不平等的加强是最高风险的。3
11请注意,总的来说,即使有税收和转让,捐赠良好的市场也可以清除,而且价格也没有变化。例如,当政府征税富人的捐赠时,征税的部分最终落在了富人的手中,因为贫困家庭将转移在NMC部门花费了。如果一个贫穷的家庭获得了一美元的转让,它将花钱在NMC商品/服务上。1 -𝜅𝜅美元的份额将成为富人的收入(谁将在捐赠基金上花在货币上),而𝜅𝜅股份将成为穷人的收入。穷人的“第二轮”收入将再次用于NMC商品/服务,以便(1-−𝜅𝜅)𝜅𝜅将成为富人的收入,而2将成为穷人的收入。这些回合的支出将继续下去,最终,富人将获得收入(1 -𝜅𝜅) +(1 -𝜅𝜅) +(1 -𝜅𝜅)𝜅𝜅 +(1 -𝜅𝜅)𝜅𝜅 + 2 +⋯= 1的1美元税款,他们在捐赠上花费了。