通过斯皮尔曼相关性与网络分析实现印尼省级SDG指标本土化与优先性评估：对2030年后可持续发展议程的启示

本研究针对发展中国家在实现联合国可持续发展目标（SDGs）过程中面临的本地化与优先性挑战，以印度尼西亚省级数据为基础，采用斯皮尔曼等级相关分析与网络分析方法，系统评估了SDG指标间的协同与权衡关系。研究发现教育（SDG 4）与健康（SDG 3）相关指标具有最高中心性，揭示了本土化指标在资源优化配置中的关键作用，为2030年后可持续发展议程的制定提供了实证依据与政策启示。

　　

随着2030年联合国可持续发展目标（SDGs）截止期限的临近，全球进展仍落后于预期，特别是在发展中国家。印度尼西亚作为全球第四人口大国和第十六大经济体，在实现SDGs过程中面临区域冲突、经济不平等、数据缺失等多重挑战。尽管超过102个国家已开展SDG本土化实践，但现有研究多将本土化与优先性评估分离讨论，缺乏对省级层面指标交互关系的系统分析，更鲜有研究为2030年后议程提供数据支撑。

为应对这些挑战，JICA Ogata研究所的Andi Besse Rimba团队在《Environmental Toxicology and Pharmacology》发表研究，通过创新性地整合斯皮尔曼等级相关分析与网络分析方法，首次在印尼省级层面开展SDG指标优先性评估。研究团队从印尼SDGs官方机构获取省级统计数据，采用非参数斯皮尔曼相关系数（ρ）分析111个SDG指标间的交互关系，设定|ρ|>0.5为显著性阈值（协同：ρ>0.5；权衡：ρ<-0.5）。通过计算度中心性（Degree Centrality）、介数中心性（Betweenness Centrality）、接近中心性（Closeness Centrality）、特征向量中心性（Eigenvector Centrality）和K核中心性（K-Core Centrality）等多重网络指标，系统识别出12个优先指标，其中7个为本土化指标。

研究结果揭示：

1. 1.

   协同效应主导省级SDG网络：共识别342对协同关系和271对权衡关系，表明印尼各省份在推进SDGs时多数指标可同步提升

2. 2.

   教育健康指标占据核心地位：SDG 4（优质教育）和SDG 3（良好健康与福祉）分别有4个和3个指标入选优先列表，其中4.a.1（学校基础设施接入率）、3.1.1（孕产妇死亡率）、4.1.1（阅读数学熟练度）等指标度中心性最高（0.374-0.384）

3. 3.

   关键桥梁指标作用显著：指标10.2.1（低于收入中位数50%人口比例）具有最高介数中心性（0.093），在连接不同目标间发挥关键枢纽作用

4. 4.

   本土化指标表现突出：7个优先指标为印尼本土化指标，证实本土化适配在资源优化中的有效性

典型协同案例包括教育指标4.1.1与4.3.1（成人参与率）间高达0.98的相关性，体现印尼"独立学习"课程与国民扫盲运动的协同效应。而食物安全指标2.1.2与教育指标4.3.1间存在-0.89的权衡关系，反映资源分配中的现实矛盾。

研究结论强调，省级SDG实施应优先关注教育质量和健康保障系统建设，同时需要建立跨部门协调机制解决指标间权衡问题。本土化指标在优先性评估中的突出表现表明，将全球目标适配本地语境是提升SDG实施效率的关键策略。这些发现不仅为印尼各省份的资源分配和政策制定提供科学依据，更为2030年后可持续发展议程的制定提供了重要参考，证明基于本地数据的优先性评估能够有效桥接当前SDGs框架与未来可持续发展议程。

该研究的创新性在于首次将本土化与优先性评估系统结合，采用多维网络分析方法揭示省级指标交互特征，但存在省级数据覆盖不全（仅28/38省份数据可用）、指标权重均等化处理等局限。未来研究可整合政策优先级加权、动态时间序列分析等方法，进一步提升评估的精准性和政策适用性。