利用卫星影像与深度学习评估扶贫项目的影响
综合经济学
2021-04-27 v1 经济学
摘要
对扶贫项目的严格评估是对抗全球贫困的关键。传统评估方法严重依赖反复实地入户调查以衡量经济福祉变化及项目效应。然而,这已知成本高昂、耗时且常在后勤上具挑战性。本文首次提供证据,表明我们可仅基于高分辨率卫星影像与深度学习方法开展此类项目评估。我们的应用估计了肯尼亚农村近期一项扶贫项目中家庭福利的变化。所用方法基于大量文献记录的住房质量与家庭财富间的可靠关系。我们依据卫星衍生的住房质量变化推断家庭财富变化,并获得与传统实地调查方法一致的结果。我们的方法可用于在国际发展项目中获取关于项目成效的廉价且及时的见解。
引用
@article{arxiv.2104.11772,
title = {Using Satellite Imagery and Deep Learning to Evaluate the Impact of Anti-Poverty Programs},
author = {Luna Yue Huang and Solomon Hsiang and Marco Gonzalez-Navarro},
journal= {arXiv preprint arXiv:2104.11772},
year = {2021}
}