С электричеством приходит процветание, верно? Ответ может показаться очевидным: электричество является ключом к экономическому росту и другим социальным благам, таким как улучшение здоровья. Но в самых бедных регионах мира, где не хватает ресурсов для улучшения условий жизни, неясно, насколько лучше живут люди, когда у них есть доступ к электроэнергии.
Однако теперь новое исследование Стэнфорда, опубликованное 16 ноября в журнале Nature , раскрывает некоторые из самых убедительных и прямых доказательств того, в какой степени электрификация способствует экономическому росту в развивающемся мире. Это первое исследование, основанное на новаторской методике, недавно разработанной в Стэнфорде, которая сочетает в себе спутниковые снимки и искусственный интеллект (ИИ) для измерения и изучения бедности способами, которые ранее были невозможны.
Исследование, в соавторстве с Маршаллом Берком, доцентом Стэнфордской школы устойчивого развития Дёрра и старшим научным сотрудником Стэнфордского института исследований экономической политики (SIEPR); Натан Рэтледж, доктор философии. студент в области окружающей среды и ресурсов в школе Doerr; и другие — изучили экономические последствия расширения электросети Уганды.
Исследователи обнаружили, что сообщества, получившие доступ к электричеству, улучшили свои экономические средства к существованию примерно в два раза по сравнению с регионами без электричества. Они измеряют изменения в средствах к существованию на основе увеличения, которое они обнаруживают в жилищном строительстве, бытовой технике и других материальных активах, свидетельствующих об экономическом благосостоянии.
«Мы предоставляем первое в своем роде причинно-следственное доказательство того, как доступ к электричеству влияет на экономическое благополучие в масштабе всей страны в Африке», — сказал Рэтледж, ведущий автор исследования.
Исследование появилось в то время, когда бедственное положение развивающегося мира заняло центральное место на встрече мировых лидеров Организации Объединенных Наций по изменению климата на прошлой неделе в Каире. Рэтледж отметил, что около 600 миллионов человек в странах Африки к югу от Сахары до сих пор не имеют доступа к электричеству. В Уганде, одной из беднейших стран мира , по состоянию на 2019 год электрическая сеть покрывала 41 процент суши — по сравнению с 12 процентами в 2010 году.
Открытие возможностей исследований для информирования политики
Когда пять лет назад Рэтледж впервые занялся изучением электрификации в Африке, он столкнулся с общим препятствием: он не мог нигде на континенте найти карты электрических сетей, которые позволили бы ему анализировать прогресс с течением времени. «Во многих странах с низким уровнем дохода трудно получить какие-либо надежные данные , особенно повторяющиеся данные с течением времени», — сказал он. «Во многих случаях его просто не существует».
Так случилось, что Берк вместе с Дэвидом Лобеллом, старшим научным сотрудником SIEPR и профессором наук о системе Земля; и Стефано Эрмон, адъюнкт-профессор компьютерных наук, работали над новым инструментом, который обещает устранить этот пробел в данных и другие проблемы, с которыми сталкиваются экономисты, занимающиеся вопросами развития, пытаясь понять, как бедность меняется с течением времени.
Их метод основан на «глубоком обучении» — в данном случае на форме ИИ, в которой алгоритм был обучен обнаруживать закономерности и извлекать информацию из изображений, — которые ученые затем применяют к свободно доступным спутниковым снимкам , уходящим в прошлое. Исследователи применили этот подход для изучения богатства активов на уровне сообщества по всей Африке, что является распространенным способом измерения экономического благосостояния в развивающихся странах. Берк и его сотрудники подробно описали свою инновацию в статье 2020 года в Nature Communications .
Исследование в Уганде знаменует собой первый случай использования этого метода для оценки воздействия конкретной политики — возможность, на которую исследователи давно надеялись, будет реализована. В этом случае Рэтледж и его соавторы сосредоточили внимание на быстром расширении электросети Уганды в 2011 и 2012 годах. Чтобы изучить его влияние с течением времени, они объединили недавно разработанные оцифрованные карты электросети страны с 2005 по 2016 год со спутниковыми данными. на основе оценки богатства на основе модели « глубокого обучения », которая была обучена на данных, охватывающих почти 642 000 домохозяйств в 27 000 деревень в странах Африки к югу от Сахары.
Исследователи обнаружили, что общины, получившие доступ к электричеству, увеличили свое благосостояние примерно в два раза быстрее, чем те, где электричества не было.
«Это понимание было бы невозможно всего несколько лет назад», — сказал Берк. «И это потому, что теперь у нас есть этот метод, позволяющий измерять ключевые экономические результаты на местном уровне в широком пространственном масштабе и во времени».
Хотя этот метод все еще является новым, Берк предсказывает, что продолжающиеся достижения в области сверхмощных и дешевых вычислений вскоре сделают его легко доступным для исследователей, изучающих политику и программы в любой стране, богатой или бедной, направленные на сокращение бедности. Подумайте, например, о политике, затрагивающей сельское хозяйство, здравоохранение и развитие инфраструктуры.
Рэтледж соглашается. «Этот метод открывает совершенно новые и совершенно иные границы для оценки экономического роста в странах с развивающейся экономикой», — сказал он. «Это довольно удивительно, на самом деле».
Помимо Рэтледжа и Берка, соавторами исследования в Уганде были Габриэль Кадамуро, старший инженер по машинному обучению в Atlas AI, компании по прогнозной аналитике, соучредителями которой являются Берк, Лобелл и Эрмон для поддержки глобального развития ; Брэндон де ла Куэста, аффилированный исследователь Центра глобального развития Кинга и научный сотрудник Стэнфордского центра демократии, развития и верховенства права и Центра продовольственной безопасности и окружающей среды; и Матье Стиглер, бывший постдокторант Стэнфордского университета в Центре продовольственной безопасности и окружающей среды, который сейчас работает научным сотрудником в ETH Zurich.
Теги: банк, ИИ, энергия