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Monitoring global sustainable development goals using representative indicators
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AI
DOI：10.1016/j.habitatint.2026.103856.png)
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摘要
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对可持续发展目标（SDGs）的有效监测对于实现2030年议程至关重要。然而，当前SDG监测的数据收集方法依赖于大量指标，经济成本过高。应对这一挑战需要减少指标数量同时保留其关键差异性。为此，我们提出一个量化框架，考虑指标间的多维关联及其收集难度，以识别代表性指标。通过该框架，我们从联合国和世界银行数据库（2000—2020年）的1143个SDG指标中筛选出438个代表性指标，解释了90%的方差。该代表性指标体系覆盖全部17个SDG，显著提升了全球数据可用性。在国家层面，所选指标具有强解释力，且在未来时间维度上保持稳定性和代表性。总体而言，本研究为资源受限条件下的SDG监测提供了可行路径，并为构建可扩展且可持续的全球SDG数据基础设施提供了方法论支持。
Keyword:
Sustainable Development Goals
Representative indicators
Data reduction
Multidimensional correlations
Global monitoring
期刊
IF:
7
论文数:
3.6K
被引数:
1.2W
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