13、芬兰性别预算编制:经济治理与性别平等的困境

芬兰性别预算编制:经济治理与性别平等的困境

1. 经济治理变革及其对福利国家的影响

过去几十年间,经济决策和国家预算编制发生了显著变化,常以经济必要性为名、经济危机为借口。国家预算和预算流程改革是公共治理改革议程的重要部分,出现了框架预算、绩效预算和参与式预算等新的预算形式和流程,旨在强化和明确管理责任、确保预算纪律并引入结果导向。近年来,还出现了将预算与特定政治目标相联系的新预算方法,如绿色预算、可持续发展预算和福祉预算。

与此同时,国家预算和经济政策制定受到具有约束力的法律或宪法规则的约束。2008年经济危机后,基于规则的经济治理在国家和国际层面得到显著加强。例如,德国等国家采用了所谓的债务刹车等规则来限制公共支出;欧盟层面自20世纪90年代起就存在影响所有成员国(特别是芬兰等欧元区国家)的债务和赤字规则,危机后这些规则得到强化,欧盟机构获得了审查和干预国家政策的新权力。

基于规则的经济治理改革以两种方式改变了福利国家:一是增强了紧缩措施,二是使经济政策制定去政治化,且这两种转变都具有性别特征。
- 增强紧缩措施 :实施预算纪律的经济治理改革,如支出上限、框架预算以及债务和赤字规则,直接导致了福利国家的结构调整和公共服务供应的减少。增强紧缩的改革往往导致削减开支,这些开支削减对女性(尤其是少数族裔女性)的影响尤为严重,并将护理责任从公共部门转移到家庭和市场,加深了社会再生产危机。预算规则还使得推行促进性别平等的经济政策变得更加困难,例如投资社会基础设施、改善公共护理服务或提高女性主导的公共部门就业的薪酬和质量。
- 去政治化 :经济治理改革是通过制度去政治化的典型例子。新的正式规则

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习启发因子优化,实现路径的动态调整多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型MATLAB实践,建议读者在理解ACOMLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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