WHITEFLAGは、企業価値評価方法論に基づく厳格で証拠に基づいたフレームワークを用いて国家と都市を価格設定します。このページでは、国レベルの資産と負債から都市レベルの切り離し分析、プラットフォーム主権測定に至るまでの完全な価格設定式を説明します。これにより、各評価にどのように到達するかを理解し、引用し、批判的に評価することができます。
WHITEFLAGは、地政学的複雑性に調整された基本的な企業価値評価方程式を用いて国家を評価します：
ここで：
これは、以下を組み込むことで単純な資産ベース評価とは異なります：
See this in action → ディール・エクスプローラー | 買収マッチング
WHITEFLAGは、異なる戦略的質問に答える2つの補完的な予測アルゴリズムを採用しています：
主権買収傾向アルゴリズム
質問： 「国Aは国Bを買収できるか？」
例： 中国 → 台湾 = 48.5% 実現可能性
要因：戦略的衝動、強制割引、米国安全保障ティア、軍事能力、距離。
51 buyer–target pairs carry a hardcoded
historical claim that replaces the computed strategic impulse whenever it is higher; 中国 → Taiwan
is one の them.
時間的安定マッチングアルゴリズム
質問： 「どの連合が誰を買収するために形成され、いつか？」
例（最高シナジー）： USA → JOR (14.04)
要因：同盟互換性、気候緊急性、体制適合性、共有国境
シナジー要因（14）：
同盟： shared_alliances（+1.0 各）、shared_ftas（+0.5 各）、target_alliance_overlap（+0.8 各）
経済： economic_balance（+0.3）、human_capital_complementarity（+1.5）、resource_delta（+0.8）、creditor_leverage（+1.2)
地理： geographic_proximity（+0.5）、chokepoint_value（距離帯別、一律付与ではない： +0.5 以内 2,000 kmのターゲット、 +0.3 以内 5,000 km、 +0.1 を超える）、military_projection（+0.3)
気候： climate_complementarity（+0.4）、water_arbitrage（+0.75）、arable_land_premium（+0.6）、climate_migration_fit（+0.4)
制約（4）：
alliance_shield（-2.0）、nuclear_deterrent（-3.0）、regime_incompatibility（-1.0）、brain_drain_risk（-0.5)
最小シナジー閾値： 2 （これ未満のマッチは除外されます）
買収不可国家（26 ターゲットとしてブロックされる国）：
UNSC P5： USA, CHN, RUS, GBR, FRA
核保有国： IND, PAK, ISR, PRK
主要経済国： DEU, JPN, BRA, ITA, CAN, KOR, AUS
地域覇権国： TUR, SAU, IRN, IDN, MEX, POL, ESP, NGA, EGY, ZAF
これらの国は連合メンバー（買収者）のみで、ターゲットにはなれません。
SAPAとGale-Shapleyは 補完的であり、競合するものではありません：
実現可能性%スコアは複合指数であり、較正された確率ではありません。 60%のスコアは「買収が発生する確率60%」を意味しません。むしろ、戦略的動機（資源、近接性、チョークポイント）、強制実現可能性（軍事能力比）、阻止制約（同盟、距離、経済規模）の加重組み合わせを表します。
解釈方法： 実現可能性スコアはペアを比較するのに有用な相対的ランキングです。60%のスコアは「実行可能な経路を伴う強い戦略的関心」を意味し、「これが起こる確率10分の6」ではありません。実際の買収試行に対する歴史的検証は行われていません。これらは探索的指数として扱い、予測確率とはしないでください。
See this in action → 主権分析 Overview
以下の産業・人的資本・資源・土地の各ベースは、全エンティティについて単一のスケールで算出されます。世界銀行 Changing Wealth of Nations 2024 勘定（2020年値）に含まれる 150 か国については、対応するCWONストック（生産資本、人的資本、非再生可能・再生可能自然資本）を、対象国全体での算出ベースとCWON値の比の中央値 k によって算出スケールに移したうえで、各ベースと合成します：
基本産業価値 = Effective_GDP × Effective_Multiple × Adjustment_Multipliers
これは、産業国家がEBITDAの5～15倍で取引される企業M&Aの前例に従います。基本乗数 10× は、ガバナンス品質、制裁、通貨安定性、投資環境、AIインフラに調整されます：
例 （エンジンが現在計算する産業価値、シャドウエコノミー、ガバナンス、制裁、通貨、AIプレミアムを含む）：
World Bank Human Capital Index（HCI）と実際の生産性データを組み合わせて生涯労働価値を計算します：
ここで：
なぜHCI-生産性（Jorgenson-Fraumeniではない）：
追加調整：
単純な「埋蔵量×商品価格」を現実的な採掘経済学に置き換えます：
| ティア | マージン | 割引 | 例 |
|---|---|---|---|
| 証明済み在来型 | 40% | 1.0× | サウジアラビアの石油、オーストラリアの鉄鉱石 |
| 証明済み難採掘 | 25% | 0.90× | 北極の石油、深海ガス |
| 投機的 | 10% | 0.40× | 北極資源、未証明のリチウム |
| 政治的にブロック | 5% | 0.20× | グリーンランドのレアアース（デンマークにより禁止） |
実例：ボリビア
別個の採掘確率項はありません。実行リスクは上記のティア割引係数（0.20 から 1.00）と国レベルの政治・気候調整を通じてのみ入ります。エンジンは埋蔵量に採掘確率を乗じません。
(Industrial + Resources + Land + 人的資本) × (multiplier − 1)であり、 12 それを有する国々に適用されます。
中国保有の560億ドルの債務は、分散した民間債務の560億ドルとは異なるレバレッジリスクを伴います。
名目債務をGDPの割合として計算し、債権者集中度（HHI指数）を用いて買い手への実効債務負担を調整します：
仕組み:
例: 米国対中国
重要な点として、環境浄化費用は新たな所有者によって否認することができず、実際の負債を表します:
影響: 環境負債は、工業化の程度と気候コミットメントに応じて、純評価額を2〜15%減少させます。
気候適応コストを算出するため、静的な気候脆弱性テーブルを動的なND-GAINデータに置き換えました:
ND-GAIN指標:
水は21世紀の戦略的資源です。淡水が豊富な国は評価プレミアムを受け取ります:
| 水ティア | 例 | プレミアム |
|---|---|---|
| 豊富 | カナダ、ブラジル、ロシア、ノルウェー | GDPの+5% |
| 十分 | ドイツ、英国、オーストラリア | GDPの+3.75% |
| 中程度 | 米国、フランス、日本 | GDPの+2% |
| 危機的 | エジプト、パキスタン、インド | GDPの+0% |
気候変動は農業ポテンシャルにおいて勝者と敗者を生み出します。IPCC予測に基づいて土地価値を調整します:
| 軌道 | 予測変化 | 例 |
|---|---|---|
| 気候の勝者 | +15%以上 | ロシア（+18%）、カナダ（+15%）、ノルウェー（+12%） |
| 気候中立 | -5%〜+5% | 米国（-3%）、ドイツ（+2%）、英国（+1%） |
| 気候の敗者 | -15%以上 | エジプト（-40%）、バングラデシュ（-22%）、パキスタン（-18%） |
気候崩壊に直面する国は交渉レバレッジが低下します（より弱いBATNA - 交渉合意に対する最良の代替案）:
絶望バンド （各バンド境界でのディスカウント）:
ディスカウントは絶望度に対して線形ではありません。傾きは0.5で4倍になるため、0.49のターゲットは 4% を得て、0.50のターゲットは 16%.
気候変動は買収シナリオとは独立して人的資本の再分配を引き起こします。World Bankは2050年までに2億1,600万人の国内気候移民を予測しています。モデルはこれらの予測移住パターンに基づいてHC値を調整します:
| 地域 | 予測移民数（2050年） | 典型的なHC影響 |
|---|---|---|
| サブサハラ・アフリカ | 8,600万人 | -10%〜-15%の損失 |
| 南アジア | 4,000万人 | -10%〜-13%の損失 |
| 東アジア・太平洋 | 4,900万人 | -5%〜-8%の損失 |
| 西ヨーロッパ | 純受入国 | +3%〜+8%の利得 |
| 北米 | 純受入国 | +3%〜+5%の利得 |
min(1.5, 1 + projected_migrants_millions / 100)、したがってGroundswellのソース地域は予測移民数が5,000万人を超えた場合にのみ1.5倍の上限に達します| 移住ステータス | 純要因範囲 | 例 |
|---|---|---|
| 純受入国 | > +2% | ドイツ（+5.6%）、カナダ（+4.7%）、米国（+3.1%) |
| 中立 | -5%〜+2% | 移民の誘引力が移出圧力をほぼ相殺する国 |
| 純ソース国 | < -5% | バングラデシュ（-15.0%）、ナイジェリア（-15.0%）、中国（-10.9%) |
すべての国は、脆弱性、制度的能力、占領抵抗の歴史から4つのシナリオのいずれかに分類されます。この分類により、GDPのシェアとしての総統合コストが設定され、シナリオと規模に依存する期間にわたって配分されます。
| シナリオ | 説明 | 総コスト |
|---|---|---|
| 自発的統合 | 地元エリートが協力。重大な抵抗なし | 5% GDPの |
| 交渉による統合 | 交渉による解決。制度的整合 | 25% GDPの |
| 係争的統合 | 重大な抵抗。長期化する紛争 | 65% GDPの |
| 敵対的占領 | 全面的な反乱。表内で最長の統合期間、最大 35 年 | 120% GDPの |
実際にコストを変動させるもの:
Each country shows three valuation outcomes. All three are deltas against one base price, so the scenarios differ only by the terms listed below — they are しません three independent valuations:
買い手は基準統合コストの約半分を支払うため、その節約分だけ価格が上昇します。他は何も変わりません: 同盟価値と人的資本は移転後も無傷で存続すると仮定されます。
基準価格そのもので、シナリオ分類された統合コストの全額が既に差し引かれています。これはサイト全体で示される主要な企業価値です。
買い手は基準に加えて基準統合コストの 1.50倍を支払い、ターゲットの同盟価値の 0.80 を追放により失い、逃亡する人的資本を失います。それに対して、引き受けを拒否する債務を回避します。負債に対する別個の執行コスト乗数はありません。
See this in action → 経済 Capture
以下を算出します リスクスコア（0-100） 債権者集中度が買い手をどれだけ制約するかを測定します:
戦略的担保コンポーネント。 債権者が借り手の戦略的資産 — 港湾、基地、回廊 — を物理的に保有する場合、そのレバレッジは債務シェアだけが示唆するものを超えるため、第4のコンポーネントが最大15ポイントを加算します。レバレッジ乗数は資産固有です（3.0倍で上限）: 例: 中国–ハンバントタ港（スリランカ）2.0倍 → +10、中国–グワダル + CPEC（パキスタン）2.5倍 → +15、 米国–アル・ウデイド基地（カタール）2.0倍 → +10。債権者データが登録されていない実体（例: 無人または投機的 領土）は、中立的なデフォルトのリスクスコア50を取ります。
リスクスコアの解釈:
See this in action → 経済 Capture tab
この Risk スコア above measures one slice の capture — concentration の 主権債権者の集中 — を測定します。経済的捕捉指数はこれを6次元の複合指標に拡張し、ある国がすべての主権決定領域にわたって外国勢力によって機能的にどれだけ支配されているかを測定し、 マルチベクター・ゲート を適用して、単一ベクターの依存（例: 同盟国の武器調達関係）が捕捉として登録されないようにします。
| 次元 | 重み | 測定内容 | スコア1.0の意味 |
|---|---|---|---|
| monetary_control | 0.22 | 通貨・金融政策に対する外部支配 | 外国支配（CFAフラン、ドル化） |
| debt_dependency | 0.18 | 単一の外国債権者への主権債務の集中 | >50% from one creditor |
| resource_foreign_control | 0.18 | 主要輸出品セクターの外国所有 | 外国支配（例: ニジェールのウラン） |
| trade_concentration | 0.15 | 単一パートナーへの輸出依存 | >70% から one partner |
| security_apparatus | 0.13 | 武器供給者の集中 + 外国基地の受入 | 唯一の武器供給者 + 主要基地の受入 |
| executive_function | 0.14 | 現在の行政機関が外国によって設置されたか、生存のために外国の支柱に依存している程度 | 外国設置かつ外国依存（2003年以降のイラク、COFA諸国） |
安全保障が低く上限設定される理由（0.13）： hosting a US base or buying US fighters is alliance, しません acquisition. A weight in line with the other dimensions would push every NATO member into “captured.” この cap, combined with the gate below, prevents that.
この page text has long defined capture as “decisive leverage on two or more の [the dimensions above].” この composite score alone doesn't enforce that — a single dimension scoring near 1.0 can drag the composite up without any second lever. この gate fixes this:
Captureはマルチ・ベクターでなければcaptureではありません。単一ベクターの安全保障同盟（イスラエル、日本、韓国：米国の武器供給100％かつ基地受け入れ）は、安全保障寄与が最大0.13でアクティブ・ベクターが1つにとどまり、LOW_CAPTUREに留まります。アクティブ・ベクターがなくノイズフロアのスコアしか持たないスイスはSOVEREIGNに留まります。
武器移転が政治的意味を持つのは、供給国が現政権と機能する関係を依然として持っている間だけです。デフォルトで2014年以降の引渡しウィンドウを適用し、さらに主権／政権移行時点での国別のeffective-fromカットオフを適用します：
| 国 | 合成 | アクティブ・ベクター | 分類 | 読み取り |
|---|---|---|---|---|
| スイス | 0.11 | 0 | SOVEREIGN | ノイズフロアのみ |
| イスラエル | 0.23 | 1 | LOW_CAPTURE | 単一ベクターの米国武器；ゲートが維持 |
| 韓国 | 0.23 | 1 | LOW_CAPTURE | 同上：同盟国であり、capturedではない |
| サウジアラビア | 0.33 | 2 | 中程度_CAPTURE | USDペッグ＋米国武器＝2ベクター |
| バーレーン | 0.41 | 3 | HIGH_CAPTURE | 第5艦隊＋USDペッグ＋2011年以降の政権 |
| イラク | 0.41 | 3 | HIGH_CAPTURE | 2003年以降の体制＋武器＋外国資源 |
| ベラルーシ | 0.50 | 4 | HIGH_CAPTURE | ロシア武器100％＋通貨＋行政 |
| マーシャル諸島 | 0.60 | 4 | EFFECTIVELY_ACQUIRED | COFA：USD＋行政＋貿易 |
| ニジェール | 0.63 | 4 | EFFECTIVELY_ACQUIRED | CFA＋ウラン＋クーデター後の行政 |
| ジブチ | 0.65 | 5 | EFFECTIVELY_ACQUIRED | BRI債務＋資源＋貿易＋基地 |
| チャド | 0.66 | 5 | EFFECTIVELY_ACQUIRED | CFA＋資源＋安全保障＋行政＋貿易 |
敵対的買収では、熟練労働者が流出します。これを人的資本価値の保持率として定量化します：
| 買収タイプ | HCレジリエンス | 調整 |
|---|---|---|
| 自発的協力 | 95-100% | 移住は最小限 |
| 係争的統合 | 70-85% | 一部の熟練労働者が流出 |
| 敵対的買収 | 30-60% | 教育を受けた人口の大量流出 |
Earlier versions の brain-drain coefficient gated emigration intent by a single English-proficiency modifier (±6–12%). That signal conflated 言語能力 with the 実際の apparatus の mobility — passports, visas, currency power, destination corridors, および exit feasibility — および applied identical treatment から populations who could execute flight および populations who could しません. Under hostile conquest, a Tajik subsistence farmer および a Swedish engineer with the same English proficiency received the same brain-drain coefficient, despite radically different real-world ability から leave.
現在のモデルは係数を2つの直交する項に分解します：
意図 is unchanged from prior versions: it captures the scenario type (voluntary merger → military conquest → autocratic regime change）、 modulated by diaspora network strength および the regime delta between origin および acquirer. 移動性 is a new five-signal scalar that gates intent by the population's 実際の capacity から execute flight. この geometric mean ensures that 単一の near-zero gate dominates — matching the real-world pattern in which populations are trapped by any one の passport, poverty, currency, network, or war.
| シグナル | 捉えるもの | データソース |
|---|---|---|
| legal_access | Passport visa-free access ratio. Bilateral 199×199 matrix scoring the share の destinations the origin's passport reaches without prior visa. | passport_visa_matrix.json （ilyankou/passport-index-dataset） |
| currency_power | Currency tier (reserve / hard / stable / moderate / high-risk / hyperinflation) × inflation penalty × live 3-year FX trend. Represents whether origin savings retain value で destination. | currency_stability.json + market_pulse_cache.json (currency_3yr_change_pct、30分ごとに更新： market_batch.py) |
| financial_means | 対数スケールの 名目 USD GDP per capita. Anchors: $500 → 0.10, $40,000 → 0.95. Deliberately uses 名目 しません PPP — emigration uses FX conversion, しません domestic purchasing power. | economic_baselines.json (World Bank GDP & population indicators) |
| destination_network | ディアスポラの強さ＋共通言語、植民地関係、または国境を介した少なくとも1つの主要経済国への回廊。EU／EEA／CH出身国は移動の自由フロア0.85を受け取り、アングロスフィア、ヒスパニック、ルソフォン、フランコフォン出身国は指定回廊フロア0.70を受け取ります。 | enhanced_country_profiles.json （ディアスポラ）＋ cepii_geodist.json （CEPII GeoDist二国間関係） |
| exit_feasibility | Fragility penalty for sealed regimes および war-zone exit barriers. FSI > 100 → 0.20; FSI > 90 → 0.45; FSI > 80 → 0.70; otherwise 0.90. Plus a hard override floor の 0.05 for documented closed regimes (PRK, ERI, TKM). | fragility_index.json （Fund for Peace FSI）＋閉鎖的政権オーバーライド・リスト |
backend/valuation/mobility_factor.py （シグナル計算、幾何平均集約、オーバーライド・リスト）； backend/valuation/brain_drain_engine.py (intent × mobility 統合 into the scenario coefficient).
この mobility factor was calibrated against UN DESA emigrant-stock data で the bilateral level (origin×destination pairs) using the predecessor bilateral model: pair-level R² = 0.19, Spearman rank correlation +0.42 — consistent with cross-sectional bilateral migration models in the literature, where idiosyncratic destination policy および cohort effects bound explanatory power. この current unilateral five-signal formula was しません formally re-calibrated; it was verified against approximately twelve historical reference cases (post-Soviet emigration 1991–2000, Syrian conflict 2011–2024, Venezuelan collapse 2015–2024, North Korean defection 1998–2024, Greek crisis 2010–2018, Cuban migration cycles, others) および produced expected ordinal rankings.
| 国クラス | 旧モデル（能力のみ） | New Model (intent × mobility) | 観測参照 |
|---|---|---|---|
| 閉じ込められた人口（シリア、アフガニスタン、ベネズエラ） | 約0.65（過大評価） | 観測された流出と数パーセントポイント以内で一致 | UNHCR、IOMストック・データ |
| 富裕・高移動性（米国、日本、ドイツ） | 約0.65 | 中程度の下方修正 | OECD migration outlook |
| 閉鎖的政権（DPRK、エリトリア、トルクメニスタン） | 約0.65（深刻な過大評価） | 約0.05（ハード・オーバーライド） | 約0.14％／30年（PRK）、閉鎖（TKM） |
| 195カ国中央値 | 約0.65 | 約0.38 | — |
city_sapa_engine.compute_brain_drain で買収者のコンテキストを保持しますが、主権レベルの係数は保持しません。bilateral_mobility.py の二国間モデルが適切なツールとして残ります。See this in action → Network Influence
同盟加盟は、貿易アクセス、安全保障保証、調整の便益を通じて定量化可能なGDPプレミアムを生み出します。これらのプレミアムは 条件付きです — 友好的な買い手には移転しますが、敵対的買収では消滅します。
重要な洞察： 敵対的買収では、同盟加盟は通常 取り消され、買い手はこれらの便益を継承しません。制裁と追放が通常続き、「座礁した同盟価値」を生み出します。
同盟価値の計算方法： 各加盟はその保守的なGDPプレミアムに加えて、 (FDI_multiplier − 1) × GDP × 0.50のFDIブーストに寄与します。モデルが実際に割り当てるすべての同盟について、FDIブーストはGDPプレミアムより大きいため、同盟価値の大きい半分となります。
二国間の安全保障関係: ブロックはクラブであるため、二国間の保護は data/bilateral_defense_ties.json から別途計上します。対象は、ATOP v5.1 の防衛条約（2018年時点で有効）、米国務省『Treaties in Force 2025』で有効性を確認した米国の条約、米国の主要非NATO同盟国22か国、および日付付きの2018年以降の協定（ロシア–北朝鮮 2024年、サウジアラビア–パキスタン 2025年）です。加算されるのは保護される側のみです。米国との防衛条約はGDPの8%（NATOが既に含むためNATO加盟国は除外）、主要非NATO同盟国の地位は3%、その他の二国間防衛協定は2%を加え、それぞれ上記と同じFDIブーストが付きます。これら3つのプレミアムは未較正の仮定値です。買い手とターゲットの間に直接の防衛条約がある場合、共通ブロックと同様にSAPAでは強制が不可能となります。
同盟ごとの移転列がそうでないもの： 以下の「敵対的への移転」パーセンテージは同盟の定義を記述していますが、評価エンジンはそれらを読み取りません。敵対的シナリオでは、その価値がどの同盟から来たかにかかわらず、国の総同盟価値に 0.80 の一律損失を適用します。
| 同盟 | GDPプレミアム | FDI乗数 | 同盟国への移転 | 敵対的への移転 |
|---|---|---|---|---|
| NATO - 北大西洋条約機構 | 15～51％（保守的に20％） | 1.47x | 95% | 0% |
| EU - 欧州連合 | 9～22％（保守的に12％） | 1.35x | 90% | 10% |
| G20 - 20カ国・地域 | 0.5～1.5％（保守的に1％） | 1.05x | 70% | 20% |
| 同盟 | GDPプレミアム | FDI乗数 | 同盟国への移転 | 敵対的への移転 |
|---|---|---|---|---|
| BRICS - ブラジル、ロシア、インド、中国、南アフリカ（+） | 3～8%（保守的に5%） | 1.20倍 | 85% | 50% |
| SCO - 上海協力機構 | 2～6%（保守的に4%） | 1.15倍 | 90% | 20% |
| CSTO - 集団安全保障条約機構 | 3～8%（保守的に5%） | 1.10倍 | 95% | 0% |
| 同盟 | GDPプレミアム | FDI乗数 | 同盟国への移転 | 敵対的への移転 |
|---|---|---|---|---|
| ASEAN - 東南アジア諸国連合 | 5～12%（保守的に8%） | 1.20倍 | 85% | 40% |
| GCC - 湾岸協力会議 | 6～12%（保守的に8%） | 1.25倍 | 90% | 30% |
| MERCOSUR - 南米南部共同市場 | 3～8%（保守的に5%） | 1.15倍 | 85% | 40% |
| ARAB_LEAGUE - アラブ連盟 | 1～4%（保守的に2%） | 1.05x | 70% | 30% |
| SAARC - 南アジア地域協力連合 | 1～4%（保守的に2%） | 1.05x | 70% | 40% |
| OPEC - 石油輸出国機構 | 8～15%（保守的に10%） | 1.30倍 | 80% | 30% |
| 同盟 | GDPプレミアム | FDI乗数 | 同盟国への移転 | 敵対的への移転 |
|---|---|---|---|---|
| AU - アフリカ連合 | 2～8%（保守的に4%） | 1.10倍 | 80% | 30% |
| ECOWAS - 西アフリカ諸国経済共同体 | 2～6%（保守的に3%） | 1.08倍 | 75% | 35% |
| EAC - 東アフリカ共同体 | 2～6%（保守的に4%） | 1.12倍 | 80% | 35% |
| SADC - 南部アフリカ開発共同体 | 2～5%（保守的に3%） | 1.08倍 | 75% | 35% |
See this in action → ディール・エクスプローラー → Step C
主権による買収は、軍事的・経済的要因を超えた構造的抵抗に直面します。宗教的人口構成、統治システム、言語的距離、同盟の親和性は、歴史的に統合の困難さを予測してきた観察可能な摩擦パターンを生み出します。本セクションでは、これらのパターンをSAPA統合摩擦に対する連続的モジュレーターとしてモデル化します。
イデオロギーは、同盟由来の基本摩擦（0.0 / 0.10 / 0.30）を連続的乗数で調整します：
モディファイアの範囲（0.70～1.15）は意図的に非対称です。高い整合性は摩擦を有意に減少させることができますが、イデオロギー的対立だけでは、地理的・軍事的障壁が既に課している以上の摩擦を生み出すことはできません。
7つの重み付きシグナルが、各買い手・対象ペアの単一の整合性スコアに統合されます：
| 構成要素 | 重み / 範囲 | 手法 | 出典 |
|---|---|---|---|
| 宗教的類似性 | ×0.30 重み | 宗教的人口ベクトルのコサイン類似度（233カ国、38宗派） | Pew Research Center、CIA World Factbook |
| 国教の互換性 | -0.20～+0.20 | 22の政府・宗教分類間のペアワイズ互換性（世俗的立憲制 → 神権制） | Pew Government Restrictions Index |
| 宗教的自由の類似性 | 最大0.10 | 宗教的自由指数間の正規化スコア差 | Pew Government Restrictions Index |
| 統治の整合性 | -0.15～+0.18 | 政治システム帯のマッチング（完全民主主義 → 閉鎖的独裁制） | World Bank WGI、Economist Intelligence Unit |
| 共通同盟ボーナス | 最大0.25 | 25ブロック（OIC、Five Eyes、BRICS+、EU、NATO、GCCなど）にわたるイデオロギー主導の共通同盟の対数重み付きカウント | 公式条約登録簿 |
| 歴史的相互作用 | -0.30～+0.30 | 協力的対紛争的二国間事象（102事象、1792年～現在） | UCDP、Correlates of War（COW） |
| 言語的近接性 | 最大約0.08 | DICLツリー重み付き語族類似性（環境文化的シグナル） | USITC/CEPII パブリックドメインデータ |
互換性マトリックスは、 観察された歴史的相互作用パターン をイデオロギー・ファミリー間で測定します — 政治システムに関する規範的判断ではありません。スコアは文書化された協力、紛争、制度的互換性を反映しています：
マトリックスは18×18から38×38に拡張され、地政学的に重要な宗派下位区分（スンニ派対シーア派、プロテスタント対カトリック）を捉えています。
伝統的な安全保障同盟（NATO、CSTO）とは異なり、イデオロギー主導の同盟は共通の文明的、宗教的、または統治的親和性を反映します。これらは、正式な軍事条約がなくても摩擦を減らす潜在的な統合経路を生み出します：
同盟の重複は対数重み付けされ、多くのブロックを共有するペアの過剰カウントを避けます — 5番目の共通同盟の限界的統合利益は1番目より小さいです。
歴史的事象データセットは、イデオロギー整合性スコアを現実世界の結果に対して検証します。各事象には、参加国のイデオロギー整合性、相互作用が協力的か紛争的か、および観察された結果がタグ付けされています：
これらの事象は、整合性計算式を較正するためのグラウンドトゥルースとして機能します — 協力の歴史が高いペアは正のモディファイアを受け、紛争の歴史があるペアは負のモディファイアを受けます。
イデオロギーは モジュレーターとして機能し、ドライバーではありません — それはSAPA内の統合摩擦項を調整しますが、戦略的衝動や強制の実現可能性を上書きすることはありません：
| ペアの例 | 基本摩擦 | イデオロギー整合性 | 修正後摩擦 | 効果 |
|---|---|---|---|---|
| サウジアラビア → イエメン | 0.30 | +0.70（スンニ派整合） | 約0.24 | 摩擦減少 — 共有された宗教的アイデンティティが統合を容易にする |
| 米国 → カナダ | 0.00 | +0.85（自由民主主義） | 0.00 | 変化なし — 基本摩擦は既にゼロ（NATO共有） |
| 中国 → 日本 | 0.30 | 約0.00（統治の衝突） | 約0.30 | 変化なし — 中立的整合性、モディファイアなし |
| 米国 → イラン | 0.30 | -0.45（イデオロギー的敵対者） | 約0.32 | わずかに増加 — 世俗・神権制のミスマッチ |
すべてのイデオロギースコアリングは、 文書化された歴史的パターン を反映しています — 特定のイデオロギープロファイルを持つ国家が実際にどのように相互作用してきたか — であり、政治システムや宗教に関する価値判断ではありません。権威主義国家間の高い互換性（例：露中）は観察された協調を反映し、是認ではありません。神権制国家と世俗国家間の低い互換性は文書化された摩擦を反映し、文化的階層ではありません。
宗教的人口データは標準的な学術カテゴリ（Pew Research Center分類）を使用しています。宗派下位区分（スンニ派/シーア派、プロテスタント/カトリック）は、地政学的に重要で定量的証拠に裏付けられている場合にのみ含まれます。
領土的生産と居住者所得のギャップを測定する
概念的枠組みはファントム資本と資本主権の理論に基づいています。引用：Poliks, M., & Trillo, R. A. (2025). Exocapitalism: Economies with absolutely no limits. Becoming Press.
式： ((GDP - GNI) / GDP) × 100
リフト指数は、国のGDPのうち 居住者に所得を帰属させることなく領土を通過する資本フローを表す割合を測定します。それは以下を明らかにします：
GDPがGNIを上回る。資本が領土を通過する（利益は外国の所有者に流出する）。タックスヘイブン、金融センター、および採掘産業への大規模な外国直接投資がある国々に一般的。
GNIがGDPを上回る。居住者と国内企業が海外で稼ぐ額が、外国人が国内で稼ぐ額を上回る。成熟した債権国および大規模な海外資産を持つ先進経済に特徴的。
リフト指数は記述的な層です。それは しません 公表された主権価格に入ることは。それらを書き込むエンジンは、リフトに対するGDP品質調整を適用しません。リフトベースの産業価値調整は、このサイトに表示される価格を生成する経路にはない古い評価モジュールに存在します。このページの以前のバージョンでは、その調整が有効であるかのように説明していました。そうではありません。
指数が有用である点は変わりません：それは領土的生産と居住者所得を分離し、買収者が経済ではなく通過資本を購入することになる場所を指摘します。価格と並べて読むのであり、価格の中で読むのではありません。
これらの要因は、学術文献レビュー（World Bank CWON、UNEP Inclusive Wealth Report、Fund for Peace）を通じて、伝統的な主権評価フレームワークから欠落しているものとして特定されました。それらは、買収価値に大きく影響するがしばしば無視される資産と負債を捉えています。
測定内容： 国の評判、文化的影響力、外交ネットワーク、制度的威信の経済的価値。ソフトパワーは、投資、人材、貿易関係、同盟の信頼性を引き付ける能力に影響します。
値の例（2024年）：
Brand FinanceはISO 10668評価方法論をネーションブランドに適用し、国を定量化可能な評判価値を持つ「ブランド」として扱います。
測定内容： 海外市民との経済的つながり。送金は継続的なディアスポラの経済的関与を表します — 単なる所得ではなく資産です。私たちは年間フローを資本化して、ディアスポラネットワークの「ストック価値」を推定します。
ディアスポラ資産価値トップ:
注: 人材流出は人的資本レジリエンス指標を通じて負債として別途モデル化されます。ディアスポラ価値は、海外在住国民との ポジティブな 経済的つながりを捉えます。
測定内容： 国家の安定性とレジリエンス。脆弱国家は以下の理由により資産価値が割り引かれます: ガバナンスリスク、紛争の可能性、制度の衰退、資本逃避リスク。FSIは結束力、経済、政治、社会の各次元にわたる12の指標を捉えます。
2つの情報源は異なる国の集合をカバーするため統合されます。脆弱国家指数は 84 の 217 経済ベースラインの国々に到達します; V-DemとFreedom Houseは合わせて 197 および 197に到達します。一方のみが存在する場合はその情報源が単独で適用され、どちらも存在しない場合は乗数は1.0となります。
極値 (両方の情報源でスコアリングされた 84 エンティティで、乗数が完全に決定されるもの):
価格設定された集合全体で、乗数は 0.58 から 1.00の範囲に及びますが、上限は脆弱性も政治的自由データも持たないエンティティによって到達されます。乗数1.00は「未スコアリング」を意味し、「完全に安定」を意味しません。
測定内容： GDP比としての未積立年金給付権。これらは政府が現在および将来の退職者に対して行った約束を表します。取得者はこれらの義務を継承する(または拒否する)必要があります。
最も高い年金負担 (GDP比):
エンジンが計上するもの: 米国は年金負債を $14.6T そしてスペインは $2.7T、 両方とも 0.25 係数適用後。情報源のカバレッジ外の国々はゼロを計上し、 これは義務を推定するのではなく過小評価しています。
Eurostatからの注意事項: 「未積立年金給付権は持続可能性の尺度として適切ではなく、政府債務と見なされるべきではありません。」 このニュアンスを反映するため、保守的な 0.25 係数を適用します。
影響サマリー:
| カテゴリ | 出典 | 更新頻度 | カバレッジ | アルゴリズムでの使用 |
|---|---|---|---|---|
| GDP・産業生産 | IMF World 経済 Outlook, World Bank | 年次 (四半期推計) | 213 の 217 | 産業価値 (10× 乗数), 統合コスト, 水プレミアム, 気候負債NPV, Gale-Shapley economic_balance |
| 主権債務 | IMF Debt Statistics, 世界銀行、 Government Finance Statistics | 年次 | 192 の 217 は債務比率を持ち、残りは 40% GDPの | にフォールバック |
| 債務負債, 債権者HHI指数, 債務引受確率 | 中国融資 | 年次 | AidData Chinese Lending Tracker (Johns Hopkins) | 140カ国 |
| 債権者レバレッジスコア, Gale-Shapley creditor_leverage (+1.2 シナジー) | 天然資源 | 年次 | USGS Mineral Commodities, BP Statistical Review, UN COMTRADE | コモディティ別 |
| 人的資本 | 人的資本 | World Bank HCI 2020, World Bank Labor Statistics, ILO | 176 カ国をカバー | 定期0.40 人的資本価値 (HCI-生産性), 人的資本レジリエンス, SAPA human_capital_delta (+1.5) |
| ウェイト), Gale-Shapley human_capital_complementarity ( | 制度の質 | 年次 | 216 カ国をカバー | World Bank Worldwide Governance Indicators-1.0) |
| 体制互換性スコア, Gale-Shapley regime_incompatibility 制約 ( | ND-GAIN 気候指数 | 年次 | 220 Notre Dame Global Adaptation Initiative | エンティティ |
| 気候脆弱性, 気候準備度, 絶望係数, 気候負債NPV, Gale-Shapley urgency_score (フェーズ割り当て) | 淡水ストレス | 年次 | FAO AQUASTAT, WRI Aqueduct Water Risk Atlas | 180+カ国 |
| 水安全保障プレミアム (GDPの0-5%), 水ティア分類, SAPA water_arbitrage (+50%), Gale-Shapley water_arbitrage (+0.75) | 耕作可能土地予測 | IPCC AR6 Working Group II, FAO | レポートベース (2021) | グローバル |
| 土地価値乗数 (0.5-1.5×), 気候軌道分類, SAPA arable_land_premium (+40%), Gale-Shapley arable_land_premium (+0.6) | 気候移住 | World Bank Groundswell Report (2021) | レポートベース | 地域 |
| 移住圧力, 移民魅力度, HC移住調整, Gale-Shapley climate_migration_fit (+0.4) | 同盟加盟 | 公式条約データベース, NATO, EU, BRICS, SCO, GCC登録 | 19 リアルタイム 5 定義された同盟, | 実際に国に割り当てられたもの (セクション7)+1.0同盟価値プレミアム, 同盟シールド (CDF), Gale-Shapley shared_alliances ( |
| ), 連合妥当性 | 自由貿易協定 | 公式条約データベース, NATO, EU, BRICS, SCO, GCC登録 | WTO RTA Database, 二国間条約テキスト | 350+ FTA |
| FTA価値プレミアム, Gale-Shapley shared_ftas (+0.5), 連合妥当性 | イデオロギー・宗教人口統計 | Pew Research Center, CIA World Factbook, Pew Government Restrictions Index | 定期 (調査ベース) | 233カ国, 38宗派 |
| SAPA統合摩擦修正子 (0.70–1.15×), イデオロギー整合スコア (-1.0 to +1.0) | 歴史的地政学的事象 | 年次 | Uppsala Conflict Data Program (UCDP), Correlates of War (COW) | 102事象 (1792–現在) |
| 言語的近接性 | SAPA歴史的相互作用修正子 (-0.3 to +0.3) | USITC/CEPII DICL (木重み付き語族距離) | 静的 | 195カ国 |
| SAPA言語的近接性シグナル (最大~0.08整合貢献) | 軍事能力 | 年次 | AidData Chinese Lending Tracker (Johns Hopkins) | Global Firepower Index, SIPRI Military Expenditure |
| 戦略プレミアム, SAPA chokepoint距離調整, Gale-Shapley military_projection (+0.3) | 核保有状況 | 公式条約データベース, NATO, EU, BRICS, SCO, GCC登録 | SIPRI, Federation of American Scientists | 9核保有国 |
| 強制割引係数 (CDF), Gale-Shapley nuclear_deterrent 制約 (-3.0) | 国プロファイル・紹介文 | CIA World Factbook, World Bank, IMF WEO, The Economist Big Mac Index, Trading Economics, 公式政府機関 | リアルタイム / 年次 | 220主権エンティティ |
| フロントエンド表示, 国カード, 目論見書生成 | 首都写真 | Unsplash, Pexels, Pixabay (無料ストックフォト) | リアルタイム (四半期更新) | 199カ国 (67%高品質, 30%更新待ち) |
| フロントエンド表示のみ | インターネット普及率・デジタル生産性 | 年次 | リアルタイム / 年次 | ITU Facts & Figures, World Bank World Development Indicators (IT.NET.USER.ZS) |
| デジタル生産性乗数 (人的資本に0.75-1.5×) | AI投資・デジタルインフラ | 年次 | Crunchbase AI Investment Database, World Bank, Morgan Stanley AI Index, ITU Statistics, Stanford HAI, GSMA Intelligence | 50+カ国 (主要AI経済) |
| AIインフラボーナス, 戦略プレミアム調整 | リフト指数 | 年次 | World Bank National Accounts: GDP (NY.GDP.MKTP.CD), GNI (NY.GNP.MKTP.CD); 公式: ((GDP - GNI) / GDP) × 100 | 196カ国 |
| ファンタズミック資本調整, タックスヘイブンの産業価値割引 | 戦略的チョークポイント | US EIA World Oil Transit Chokepoints, Lloyd's List Maritime Intelligence | 静的 + 更新 | 15主要チョークポイント+0.5 から +0.1戦略プレミアム, SAPA chokepoint_value, Gale-Shapley chokepoint_value ( |
| , 距離によるバンド) | 都市GaWCランキング | Globalization and World Cities Research Network | 隔年 | 526都市 |
| Lambda接続性サブスコア (70%ウェイト), 都市適格性ゲート (Gamma+最小) | 都市圏GDP | 年次 | OECD Metropolitan Database, Brookings Global Metro Monitor, Oxford Economics | 600+都市圏 |
| Lambda GDPサブスコア, 国家GDPシェア, 分離経済レバレッジ | 都市気候リスク | 年次 | Swiss Re SONAR, C40 Cities, Notre Dame ND-GAIN (国プロキシ) | 74都市 |
| Lambda気候差サブスコア, プラットフォーム取得者選好 | 空港接続性 | 年次 | Swiss Re SONAR, C40 Cities, Notre Dame ND-GAIN (国プロキシ) | IATA / OAG Direct Connectivity Index |
| Lambda接続性サブスコア (30%ウェイト, GaWCとブレンド) | 都市別特許出願 | 年次 | Swiss Re SONAR, C40 Cities, Notre Dame ND-GAIN (国プロキシ) | WIPO PCT Statistics, 各国特許庁 |
| Lambda人的資本サブスコア (30%ウェイト, QSとブレンド) | 港湾ランキング | 年次 | Lloyd's List Top 100 Container Ports | 100港湾 |
| Lambda戦略資産サブスコア (港湾ボーナス) | データセンター密度 | Cloudscene, Data Center Map | Swiss Re SONAR, C40 Cities, Notre Dame ND-GAIN (国プロキシ) | 四半期 |
| Lambda戦略資産サブスコア, プラットフォームインフラ普及 | 歴史的分離事例 | US EIA World Oil Transit Chokepoints, Lloyd's List Maritime Intelligence | 51 cases (1776–2023) | 51事例 (1776–2023) |
| 分離歴史的先例サブスコア, 分離結果キャリブレーション | プラットフォーム普及 | 年次 | 50 Synergy Research, We Are Social, BIS Payment Statistics, プラットフォーム年次報告 74 カ国, | 都市 |
| プラットフォーム主権指数 (5次元), プラットフォーム取得者選好 | ソフトパワー / ネーションブランド | 年次 | 59 Brand Finance Global Soft Power Index (ISO 10668方法論) | カ国がスコアリング; 残りはソフトパワー資産を貢献しない |
| ソフトパワー資産価値 (総資産への加算) | ディアスポラ / 送金 | 年次 | 195 カ国をカバー | World Bank KNOMAD, World Development Indicators (BX.TRF.PWKR.CD.DT) |
| ディアスポラ資産価値 (年間送金の10倍資本化) | 国家脆弱性 | 年次 | 84 Fund for Peace Fragile States Index (12指標) | カ国; V-DemとFreedom Houseとブレンドして残りに到達 (セクション10.3)0.58–1.00安定性乗数 ( |
| × 基礎資産) | 年金負債 | World Bank HCI 2020, World Bank Labor Statistics, ILO | 80 Eurostat Table 29, OECD Pensions at a Glance | カ国 (EU + OECD)0.25 年金負債 (未積立給付権のGDP比の |
)
人口、経済、政治データはCIA World Factbook, World Bank, IMF, Trading Economicsから取得。各国エントリには blurbSourcesSee this in action → 切り離し可能資産 → Historical
都市の切り離しを将来予測的にモデル化する前に、WHITEFLAGは主権実体が実際に創設、分離、吸収、または分離に失敗した歴史的事例のデータベースを構築しています。このデータベースは分離実現可能性モデルを較正し、現在の都市に対する前例スコアリングを提供します。
このデータベースには、領土切り離しの主要な現代的事例がすべて含まれており、結果別に分類されています：
| カテゴリ | 件数 | 例 | モデルでの使用 |
|---|---|---|---|
| 成功した切り離し | 26 | シンガポール（1965年）、コソボ（2008年）、バングラデシュ（1971年）、チェコ共和国（1993年）、東ティモール（2002年） | Calibrates severance feasibility > 0.5; provides structural profiles for successful separation |
| 失敗した試み | 15 | カタルーニャ（2017年）、スコットランド（2014年）、ケベック（1995年）、ビアフラ（1970年）、クルディスタン（2017年） | Calibrates severance feasibility < 0.3; identifies blocking factors (nuclear state, economic dependency, international non-recognition) |
| 進行中／係争中 | 10 | Taiwan (1949–）、 Crimea (2014–）、 Somaliland (1991–）、 Western Sahara (1975–) | 部分的承認の確率較正を提供し、承認サブスコアに反映します |
See this in action → 切り離し可能資産 → Forward Analysis
WHITEFLAGは国レベルの評価フレームワークを個々の都市に拡張し、その戦略的価値が母国から十分に独立しており、理論上は独立した主権資産として取得、切り離し、または再編成され得る都市を特定しています。現在スコアリング中： Swiss Re SONAR, C40 Cities, Notre Dame ND-GAIN (国プロキシ) 50カ国にわたる。
Lambda measures whether a city "punches above its weight" — holding more strategic value than its share の national GDP would suggest.
ここで 調整済み都市評価シェア は5つの次元の加重合成です：
| サブスコア | 重み | 測定内容 | データソース |
|---|---|---|---|
| GDPシェア | 0.30 | metro_gdp / national_gdp | OECD Metro DB、Brookings、Oxford Economics |
| コネクティビティ | 0.25 | GaWCスコア（70%）＋空港接続性（30%） | GaWC Research Network、IATA / OAG |
| 人的資本 | 0.20 | QS大学密度（70%）＋特許出願（30%） | QS World Rankings、WIPO PCT |
| 気候差分 | 0.15 | readiness × (1 - city_vulnerability) vs national average | Swiss Re SONAR、ND-GAIN |
| 戦略的資産 | 0.10 | 港湾ランキング＋データセンター密度＋軍事プレゼンス＋GFCI金融 | Lloyd's List、Cloudscene、SIPRI、Z/Yen GFCI |
解釈：
上限： λ is clamped で 3.00。この上限は珍しいものではなく、都市国家の指標でもありません： 27 の 74 のスコアリング対象都市が到達しており、その中には主権都市国家も含まれますが、サブスコアが飽和する大都市圏も含まれます。以前ここに上限事例として記載されていた香港は 0.78: it is しません flagged as already-sovereign in the scores file, so its λ comes from the ordinary sub-score blend rather than the fixed ceiling that シンガポール および ルクセンブルク receive.
Benjamin Brattonの垂直主権モデル（この Stack、2016年）に従い、各都市の戦略的価値を3つのレイヤーに分解します。これは分離実現可能性に情報を提供します：上位レイヤーの価値が高い都市は、母国の物理的制御メカニズムがその価値を捕捉しないため、切り離しが容易です。
| レイヤー | 捉えるもの | 分離への含意 | 都市例 |
|---|---|---|---|
| Earth | 領土、物理的インフラ、天然資源、軍事施設、不動産 | 母国は物理的主権を通じて価値を制御します。切り離しには領土交渉が必要です。 分離が不利 | ヒューストン（0.40）、パース（0.35） |
| Flow | 金融スループット、貿易ルーティング、物流ハブ、港湾／空港容量 | Value is in transit — flows can partially reroute. 中程度の分離実現可能性 | シンガポール（0.55）、ドバイ（0.50） |
| Cloud | プラットフォーム本社、データセンター、AI／テック集中、デジタルサービス輸出 | 価値は場所に依存しません。母国の物理的制御が最も弱い領域です。 分離が促進 | サンフランシスコ（0.70）、ダブリン（0.50） |
都市が母国から切り離され得る現実的な確率を測定する0.0から1.0の合成スコアです。重要度で重み付けされた6つのサブスコアを使用し、核修正係数を乗算します。
| サブスコア | 重み | 範囲 | 駆動要因 |
|---|---|---|---|
| 憲法上の経路 | 0.22 | 0.0–1.0 | 1.0 = 明示的な分離権（ケベック）、0.7 = 自治区（香港SAR）、0.3 = 連邦制、0.0 = 明示的禁止 |
| 経済的レバレッジ | 0.22 | 0.0–1.0 | Does the city need the nation, or does the nation need the city? GDP share × alternative availability |
| レイヤー移動性 | 0.18 | 0.0–1.0 | Brattonから導出： (flow_pct × 0.6) + (cloud_pct × 1.0)。Cloud価値は完全に移動可能であり、Earthはそうではありません |
| 国際的承認 | 0.14 | 0.0–1.0 | 既存の独立した外交プレゼンス、主要国の利益との整合、地域の前例 |
| 歴史的前例 | 0.14 | 0.0–1.0 | 51の歴史的事例とのパターンマッチング。1.0 = 直接的前例、0.5 = 部分的、0.0 = なし |
| 地理的近接性 | 0.10 | 0.0–1.0 | 都市から母国の首都までのHaversine距離。 min(1.0, distance_km / 10,000)。遠いほど母国が制御を投射するのが困難になります |
各都市の最終ランキングは、Lambda（どれほど価値があるか）と分離実現可能性（どれほど切り離し可能か）を組み合わせます：
ここで：
実現可能性ティア：
| スコア | ラベル | 解釈 |
|---|---|---|
| ≥ 0.50 | 高実現可能性 | 既に主権を有するか、切り離しの強力な構造的事例 |
| 0.25–0.50 | 中程度 | 意味のある切り離し経路はあるが、重大な障壁が存在 |
| 0.10–0.25 | 低実現可能性 | 戦略的価値は存在するが、切り離しが構造的に阻害されている |
| < 0.10 | 無視可能 | 都市に戦略的プレミアムまたは分離経路のいずれかが欠けている |
都市は3つのゲートをすべて通過した場合に切り離し分析に参入します：
現在 Swiss Re SONAR, C40 Cities, Notre Dame ND-GAIN (国プロキシ) pass all gates. All 49 originally curated カ国, plus 25 expansion カ国, meet eligibility. この gate is designed for forward-looking expansion — as coverage grows toward 150+ 都市、 the filter removes candidates that lack the structural prerequisites for meaningful detachment analysis.
See this in action → 切り離し可能資産 → プラットフォーム Sovereignty
A descriptive analytical layer measuring the degree から which platform companies (Amazon, Apple, Google, Meta, Microsoft, etc.) have assumed functions traditionally exercised by sovereign states — taxation, regulation, identity, infrastructure, currency. Based on Bratton (2016）、 Castells (1996）、 および Poliks & Trillo (2025).
各プラットフォーム実体は、行使する主権機能によって分類されます：
| 主権機能 | 伝統的国家の役割 | プラットフォーム相当物 | 実体例 |
|---|---|---|---|
| インフラ | 道路、公共事業、通信 | クラウドコンピューティング、データセンター、コネクティビティ | AWS、Azure、Starlink、Cloudflare |
| 課税 | 経済活動からの収入抽出 | アプリストア手数料、マーケットプレイス手数料、広告収入シェア | Apple（App Store 30%）、Amazon Marketplace、Google Ads |
| 規制 | ルール設定と執行 | 利用規約、コンテンツモデレーション、プラットフォーム排除 | Meta、Google、TikTok（ByteDance） |
| アイデンティティ | パスポート、国民ID、民事登録 | 主要なデジタルアイデンティティとしてのプラットフォームログイン | Apple ID、Googleアカウント、WeChat、Metaログイン |
| 通貨／決済 | 中央銀行、国家決済システム | プラットフォーム決済レール、デジタルウォレット | PayPal、Stripe、M-Pesa、Apple Pay、Visa、Mastercard |
| 裁定 | 裁判所、紛争解決 | プラットフォーム紛争解決、BAN異議申し立て、売り手仲裁 | PayPal/Stripeによるプラットフォーム排除、Amazon A-to-Z |
各プラットフォームはまた 買収者選好 — weighted scores for エネルギー, 水, ファイバー接続性, 人的資本, 規制環境, market size, tax regime, 土地コスト, および 地質的安定性 — used in platform-city matching.
スコアリング対象都市を擁する各国について、 50 PSIはプラットフォーム企業が主権機能にどれだけ深く浸透しているかを測定します：
| 次元 | 重み | 測定内容 | キャリブレーション例 |
|---|---|---|---|
| 金融 | 0.30 | 総取引に占めるプラットフォーム決済額のシェア | M-Pesa型の支配がこの次元を押し上げます |
| 規制 | 0.30 | プラットフォームの利用規約が事実上の法として機能する度合い（国家規制に対する） | プラットフォームを厳しく規制する国家はここで低スコアとなります |
| インフラ | 0.15 | 上位3プラットフォームのクラウド市場シェア、データセンター容量、海底ケーブル所有権 | AWS/Azure/GCPの集中度 |
| 経済 | 0.15 | プラットフォーム依存GDPシェア：eコマース、ギグエコノミー、デジタル広告 | EU本部管轄区域は高スコアとなります |
| アイデンティティ | 0.10 | 主要なデジタルアイデンティティとしてプラットフォームSSOを使用する人口シェア | 国家IDを置き換えるプラットフォームログイン |
PSI範囲： 0.0（デジタル機能に対する完全な国家主権）から1.0（プラットフォームが国家機能を実質的に代替）。PSI上位国： GBR 0.8650, USA 0.8601, DNK 0.8333, AUS 0.8299, SGP 0.8293.
都市レベルPSI： 国家スコアをBratton分解の都市のCloud層パーセンテージで調整。最高都市PSIは Boston で 0.8171 （Cloud 0.45）；サンフランシスコが続き 0.7827 （Cloud 0.41）。Earth層が高い都市はプラットフォーム主権エクスポージャーが低くなります。
各プラットフォームには独自のインフラ要件があります。選好モデルはプラットフォームのニーズを都市の能力にマッチングします：
AMAZON（AWS）
優先事項： エネルギー （0.35）+ 水 （0.25）= 選好ウェイトの60%。安価な水力発電、豊富な冷却水、地質的安定性を好みます。トップマッチ：ヘルシンキ、ベルリン、ストックホルム。
GOOGLE（ALPHABET）
優先事項： ファイバー接続性 （0.30）+ 人的資本 （0.25）。主要インターネットエクスチェンジポイント上にあり、強力な大学パイプラインを持つ立地を好みます。トップマッチ：ロンドン、ソウル、パリ。
TSMC
優先事項： 水 （0.30）+ 地質的安定性 （0.25）+ エネルギー （0.20）。半導体ファブには超純水と地震的に安定した地盤が必要です。トップマッチ：ロンドン、ヘルシンキ、ストックホルム。
SPACEX / STARLINK
優先事項： 規制環境 （0.30）+ 土地コスト （0.25）。許容的な周波数規制と地上局用の安価な土地が必要です。トップマッチ：ワルシャワ、ヨハネスブルグ、広州。
プラットフォーム・都市選好は都市レベルのGale-Shapleyマッチング（フェーズ5）に供給され、プラットフォームは従来の国家主体と並んで買収者として行動します。Amazonとマッチした都市はAppleとマッチした都市とは異なる主権的含意に直面します。
プラットフォーム companies are しません purely digital — they require massive physical infrastructure. この demand model projects platform resource consumption にわたる three horizons:
| 資源 | 2025年ベースライン | 2027 | 2030 | 2035 | CAGR |
|---|---|---|---|---|---|
| データセンター容量 | 35 GW | 48 GW | 78 GW | 176 GW | 17.5% |
| 再生可能エネルギー（契約済み） | 50 GW | 72 GW | 124 GW | 310 GW | 20.0% |
| 土地（太陽光／風力発電所） | — | 576Kエーカー | 933Kエーカー | 2.45Mエーカー | — |
| 水消費量 | 175Mガロン/日 | 483Mガロン/日 | 784Mガロン/日 | 1.76Bガロン/日 | — |
2030年までに、プラットフォームの再生可能エネルギー発電所は推定 933,000エーカー — overwhelmingly sited in low-cost agricultural areas (Texas Panhandle, Midwest, desert Southwest, southern Spain). Each GW の solar requires approximately 5,000–10,000 acres. Amazon alone is the world's largest corporate renewable エネルギー purchaser で 20+ GW contracted.
プラットフォーム企業はすでにインフラのために物理的領土を取得しています。モデルはこれらの取得を 抽出比率 — the estimated ratio の value extracted from a territory versus value returned through jobs, taxes, および investment:
| プラットフォーム | 領土 | 種類 | 投資額 | 人口 | 抽出比率 |
|---|---|---|---|---|---|
| Amazon | バージニア州ラウドン郡 | データセンター | $35B | 420K | 50:1 |
| オレゴン州ザ・ダルズ | データセンター | $1.8B | 15K | 40:1 | |
| オクラホマ州プライアー・クリーク | データセンター | $0.6B | 9K | 45:1 | |
| Meta | Luleå, Sweden | データセンター | $1.0B | 47K | 15:1 |
| TSMC | アリゾナ州ノースフェニックス | 半導体ファブ | $65B | — | 25:1 |
| Samsung | テキサス州テイラー | 半導体ファブ | $17B | 17K | 20:1 |
| SpaceX | テキサス州ボカチカ | 試験施設 | $3B | 35 | — |
パターン： Platforms preferentially acquire territory in small, economically limited communities with cheap エネルギー および permissive regulation. Extraction ratios are highest where the community has fewest economic alternatives. Swedish tax system (Meta Luleå: 15:1) captures more value than U.S. localities (Google この Dalles: 40:1).
プラットフォーム主権スコアは、 3層データモデル を使用しており、各国における直接測定データの利用可能性を反映しています：
| ティア | カバレッジ | 手法 | 信頼度 |
|---|---|---|---|
| 層1：測定済み | 約50のOECD諸国 | StatCounter市場シェアデータ、BIS越境銀行統計、OECDデジタルサービス指標 | 高 |
| 層2：代理 | 約130カ国 | WGIガバナンススコア、World Bank Findex（金融包摂）、Heritage Foundation貿易／経済自由度指数、一人当たりGDPスケーリング | 中 |
| 層3：推定 | 約40カ国 | GDP層別プロキシと地域プラットフォーム近接性調整（例：Alibabaの存在感は東アジア／東南アジアで高くスケーリング）。国の特性（富裕度、インターネット普及率）がプラットフォームカテゴリのウェイトを調整します。 | 低 |
Countries below the line (Tiers 2 および 3) lack direct platform market share measurement. Their PSI scores are structural estimates — useful for comparative ranking but しません calibrated から observed platform activity. この 切り離し可能資産 explorer marks each platform entry with a confidence dot: 測定済み、 部分的、 モデル化。
See this in action → 最適化 | ネットワーク構築者 | 残余国家
この city-level detachment scores および platform sovereignty analyses (Sections 11–13) feed into a five-phase pipeline that models 完全な lifecycle の city detachment: who acquires what, で what cost, in what combinations, what happens から the people left behind, および what sovereign arrangement maximizes dignity for all 8 billion.
多対多安定マッチング（病院・研修医変種）が 74 切り離し可能都市を、国家買収者（領土主権）とプラットフォーム買収者（インフラ主権）の両方と、2つの独立したGale-Shapleyラウンドでペアにします。都市は国家買収者とプラットフォーム買収者の両方と同時にマッチできます。これらは競合しない主権層を表すためです。
各国家買収者は、5要素シナジースコア（仕様セクション3A）を使用してすべての 74 都市をランク付けします。容量：国家買収者あたり3都市。
各都市は、買収者が都市のガバナンスと経済的利益にどれだけ貢献するかによって国家買収者をランク付けします：
プラットフォーム企業はデジタルインフラ適合性（仕様セクション3D.4）で都市をランク付けします。容量：プラットフォームあたり5都市。
都市は地域経済利益の可能性によってプラットフォームをランク付けします：
各（買収者、都市）ペアの合成シナジーは、買収者の選好と都市の選好の幾何平均です： synergy = sqrt(acquirer_score × city_pref)。2つの独立したGale-Shapleyラウンドが、最小シナジー閾値0.25を超える安定マッチを生成します。ハード制約は、買収者が都市のホスト同盟に敵対的である場合、プラットフォームが支配的雇用者（労働力の15%超）である場合、またはホスト管轄区域で反トラスト措置が存在する場合にマッチをブロックします。
出力： city_acquirer_matches.json — stable matches にわたる 74 都市、 217 国家買収者、および 83 プラットフォーム買収者にわたります。探索： 切り離し可能資産
フェーズ5の安定マッチを取り、完全なSAPA（主権取得傾向評価）フリクションモデリングを通じてそれぞれをストレステストします。都市ディールは 三角 (acquirer ↔ city ↔ host nation）、 しません bilateral — the host nation's military capability, alliance backing, nuclear status, および economic leverage all create friction that reduces 実現可能性.
国家買収者はホスト国から4つのフリクション要素に直面します：
プラットフォーム買収者は軍事的ではなく規制的なフリクションに直面します：
買収者とホスト国の間の同盟の相違はディールの実現可能性を左右します。同じブロック = 0.0 のペナルティ、対立するブロック（NATO 対 BRICS）= 1.0 のペナルティ。中国寄りの買収者が NATO 加盟国にホストされた都市を対象とするディールは、最大の相違フリクションに直面します。実現可能性が 10% を超えるディールのみが表示されます ディール・エクスプローラー.
出力： city_sapa_deals.json — 524 価格設定されたディール、うち 227 10% の実現可能性閾値をクリアして表示されます。探索する ディール・エクスプローラー
Assembles multi-entity coalitions (3–12 members) の detachable 都市、 small states, quasi-autonomous territories, sovereign city-states, および platform companies into Notre Dame Global Adaptation Initiative that could function as network states with real sovereign balance sheets. All entity types are treated uniformly through a single CoalitionEntity dataclass — no sub-score formula branches on entity type.
仕様書セクション 3C.2。各連合は 10 の重み付き次元でスコアリングされ、その後連合の平均ガバナンス品質でスケーリングされます：
仕様書セクション 3C.4。アルゴリズムは 50 のアンカー（最高スコアの事業体）と 30 の地域アンカーを使用して連合構築をシードします：
出力： network_state_coalitions.json — 22 複数事業体プール（都市、州、領土、都市国家、プラットフォーム）からの連合。探索する 切り離し可能資産 → ネットワーク構築者
Phases 5–7 model detachment from the acquirer's および city's perspective. Phase 8 models the Povinelli カスケード — the compounding fiscal deterioration, brain drain acceleration, service degradation, および territory abandonment that afflict the host nation after its major カ国, detach. 74 切り離し可能な都市は 50 host nations (Spec Sections 3E.2–3E.7). 利用可能な準国家データを持つ each host, both single-city および worst-case all-カ国, detachment scenarios are computed, plus 30 連合トリガーの複合シナリオも計算されます。
税収は人口シェアに対して不釣り合いに都市に集中します。税集中乗数は、生の GDP シェアを超えて税収損失を膨らませます：
熟練労働者は経済的機会を求めて切り離された都市へ移動します。移民は 4 つの時間軸で加速し、ポストソビエト移民（75～90% 保持）、ギリシャ危機（88% 保持）、ベネズエラ崩壊（85% 保持）に対して較正されます：
制度的キャパシティと経済ショックの深刻度を組み合わせます：
国家は次のように分類されます： 存続可能/衰退 (≥60%）、 苦境/深刻な危機 (≥35%）、 失敗/終末期衰退 (≥15%）、または 崩壊軌道/存続不能 below that. City-states (シンガポール, ルクセンブルク, Hong Kong) score 0% by definition — detachment eliminates the state entirely.
annual_drag = brain_drain × 0.35 + 0.005 × fiscal_gap_pct出力： residual_state_impacts.json — 50 ホスト国、4 つの時間軸、 30 連合複合シナリオ。探索する 切り離し可能資産 → 残余国家
総仕上げモジュールは次の問いに答えます：80 億人の人口を前提として、すべての人口単位が最低限の尊厳閾値を満たすという制約の下で、主権構造のどのような配置が総厚生を最大化するか？ 228 の主権事業体について尊厳フロア指数（DFI）を計算し、フロア違反を特定し、再分配能力をモデル化し、 18 archetype configurations scored on 5つの目的関数 (Spec Sections 3F.1–3F.9).
各国は複合 DFI スコアと次元別内訳を受け取ります。DFI は 接続的 — a country fails the floor if 単一の 次元がその閾値を下回る場合、他の次元がどれほど良好に機能していても、フロアに失敗します。
| 次元 | 重み | 主要サブ指標 | 主要ソース |
|---|---|---|---|
| 物質的安定 | 0.20 | Income adequacy (GDP pc / 2×$6.85/day poverty line）、 food security (1 - undernourishment%）、 economic stability (unemployment, inflation via Heritage monetary freedom) | World Bank、Heritage Foundation |
| 医療アクセス | 0.20 | UHC カバレッジ指数、5 歳未満死亡率、平均寿命、妊産婦死亡率、医師数/1000、病床数/1000、自己負担医療支出、必須医薬品の入手可能性（代理指標） | WHO UHC、World Bank WDI |
| 教育アクセス | 0.15 | 初等/中等教育修了率、後期中等教育在籍率、成人識字率、教育支出 % GDP、人的資本指数 | World Bank HCI、UNESCO |
| 住居の適切性 | 0.15 | スラム人口 %、安全な水 %、安全な衛生 %、電力アクセス %、過密（スラム%からの代理指標）、手頃さ（GDP pc + Heritage の金融自由度からの代理指標） | World Bank、Heritage Foundation |
| 政治的参加 | 0.10 | V-Dem 選挙民主主義、Freedom House 市民的自由、WGI 法の支配、Transparency International CPI | V-Dem、Freedom House、WGI、TI |
| 環境安全 | 0.10 | PM2.5 濃度、ND-GAIN 気候脆弱性、WRI 淡水ストレス、土壌劣化（ND-GAIN の耕作地変化からの代理指標）、INFORM 災害準備度 | ND-GAIN、INFORM Risk、WRI |
| 社会的つながり | 0.10 | インターネット普及率、携帯電話契約数、V-Dem 市民社会指数、UN E-Government 指数、LSCI 輸送接続性、ソフトパワースコア、文化支出（代理指標） | ITU、UN E-Gov、V-Dem、LSCI、Soft Power 30 |
指標値は 4 段階の解決を通じてカスケードします：（1） dfi_indicators.jsonから測定、（2） economic_baselines.jsonから測定、（3） world_bank_indicators.json, (4) development-scaled global median default (poor カ国をカバー receive worse defaults via a GDP-per-capita sigmoid). Active conflict カ国（UKR, SDN, SOM, YEM, SYR, MMR, AFG, LBY, ETH, COD, SSD, IRQ) receive a hard conflict penalty 乗数（0.35–0.65) on service delivery dimensions.
DFIは所得のみよりも広範な概念を測定します。世界銀行の Poverty, Prosperity, および Planet report (2024) provides the canonical income-based baselines against which DFI results can be compared. Our dignity floor captures populations that income measures miss — people above the income line who nonetheless lack adequate health systems, political voice, 住居, or 環境 safety.
| 指標 | 閾値 | 人口 | 出典 |
|---|---|---|---|
| 世界銀行: 極度の所得閾値 | $2.15/日 (2017 PPP) | 6億9200万人 (8.5%) | WB PIP 2024 |
| 世界銀行: 低中所得閾値 | $3.65/日 (2017 PPP) | 約12億人 (15%) | WB PIP 2024 |
| 世界銀行: 高中所得閾値 | $6.85/日 (2017 PPP) | 35億3000万人 (44%) | WB PIP 2024 |
| 世界銀行: 繁栄ギャップ | $25/日 (2017 PPP) | Factor: 4.9× current per-capita | WB PIP 2024 |
| OPHI/UNDP: 多次元 (MPI) | 健康 + 教育 + 生活水準の複合 | 11億人 | OPHI MPI 2024 |
| WHITEFLAG: DFI (国家構造的) | 7次元接続詞 (いずれかの国家次元が閾値を下回る) | 3.56B (43.4%) | DFI v1.0 |
| WHITEFLAG: DFI (不平等調整済み) | 国家構造的失敗 + グリーン国の個別レベルフロアとしてのWB貧困人口比 | 5.85B (71.5%) | DFI v1.0 + WB PIP |
主要な比較: 世界銀行は35億3000万人が1日6.85ドル未満で生活していると数えています。当社の国家レベルのDFI構造的フロアは、 3.56B in カ国をカバー where で least one dimension fails — a similar magnitude because national averages mask 以内-country inequality (India “passes” nationally despite 82% の its population being below $6.85/day per WB PIP 2022). When we inject World Bank poverty headcount ratios as an individual-level floor — recognizing that the income-poor 以内 DFI-green カ国をカバー still lack dignity in practice — the inequality-adjusted figure に上昇 5.85B (71.5%). この 2.2B gap between the WB’s income-only count および our adjusted count represents populations affected by non-income structural failures: authoritarian governance (中国 1.4B, Russia 144M）、 weak health systems, 環境 vulnerability, および inadequate 住居 that income measures alone do しません capture.
スカラー仮定: We use WB poverty headcount ratios as a baseline floor because conditions 倍する、 income-poor are scalar with structural capacity — if a country’s governance, health system, or environment degrades, the poorest suffer disproportionately. WB poverty data thus serves as a minimum individual-level dignity violation rate, with structural DFI failures adding additional affected populations on top.
予測軌道: この World Bank projects 622 million will remain below the extreme income line by 2030, および estimates it would take more than a century で current rates から bring all populations above $6.85/day. Climate change could push an additional 100+ million below income thresholds by 2030 (World Bank Climate および Development Reports). Our archetype configurations model how structural reforms — ranging from fiscal federalism から full sovereign restructuring — could accelerate or retard these trajectories にわたる all seven dimensions simultaneously.
出典: 世界銀行、 Poverty, Prosperity, および Planet (2024年); OPHI/UNDP、 レポートベース (2021) Multidimensional Poverty Index (2024年)。DFI所得適正サブ指標は1日6.85ドルの閾値を直接使用します: income_adequacy = min(1.0、中央値_income / (2.0 × $6.85/day)).
利用可能な準国家データを持つ 20 国々について、エンジンは国家次元スコアに地域調整係数を乗じて地域レベルのDFI推定値を生成します。これは国民平均が覆い隠す国内不平等を捕捉します(例: インドの農村ビハール対都市マハラシュトラ、または米国のディープサウス対太平洋岸北西部)。データは subnational_adjustments.jsonからロードされ、 75 地域DFI内訳を生成し、そのうち 30 がフロアを下回ります。
残余人的資本シナリオを持つ 49 ホスト国のそれぞれについて切り離し後のDFIを計算することにより、フェーズ8をフェーズ9に橋渡しします。離れることができない人口をモデル化します:
各アーキタイプ構成は、正式な5段階パイプラインを通じて生成されます:
| 目的 | 式 |
|---|---|
| 功利主義 | すべての実体にわたる人口加重平均DFI |
| 最悪者優先 | すべての人口単位にわたるmin(DFI) (最小値を最大化) |
| 自律性 | 功利主義 base - disruption_penalty(structural_changes × 0.001) + autonomy_bonus(devolved × 0.002) |
| 持続可能性 | 再加重DFI: environmental_safety 0.25 (0.10から増加)、material/healthはそれぞれ0.125に減少 |
| 公平性 | 功利主義 base - Gini_penalty(inter-entity DFI inequality × 0.3）、 no entity DFI decline >5% |
| アーキタイプ | 哲学 | 予算割合 | 移転効果 | 尊厳コンプライアンス | 移行実現可能性 |
|---|---|---|---|---|---|
| A: 財政連邦主義 | No border changes; enhanced fiscal transfers via existing institutions (IMF, 世界銀行、 regional banks). Fiscal-only mechanisms — cannot address 政治参加 or social connection directly. | 100% of pool | 0.65 | 56.9% | 0.81 |
| B: 権限委譲 | 財政 + ガバナンス改革を伴う準国家自治。自発的な準国家単位には国境変更が許可されます。より高い自律性ボーナスは混乱ペナルティによって部分的に相殺されます。 | 70% of pool (governance reform is expensive) | 0.55 | 57.8% | 0.58 |
| C: 都市国家のネットワーク | 都市と小国がネットワーク連合を形成(フェーズ7から)。急進的な再編成による最高のコンプライアンスですが、政治的実現可能性は極めて低い。 | not recorded | 0.70 | 77.1% | 0.33 |
| D: プラットフォーム・コモンズ | プラットフォーム企業が規制された公益事業としてインフラサービスを提供。プラットフォーム課税が尊厳フロアの閉鎖に資金を提供。中程度の再編成。 | not recorded | 0.60 | 64.1% | 0.60 |
| E: 完全最適化 | Unconstrained boundary redrawing から maximize DFI. Theoretically optimal but politically impossible — requires overriding all existing sovereignty. | not recorded | 0.80 | 97.0% | 0.13 |
| F: 気候レジリエンス税 | What would zero take? Climate-resilient カ国をカバー pay into a pool redistributed から climate-vulnerable nations. Pure fiscal mechanism — closes material, health, education, 住居, および 環境 gaps but cannot address 政治参加. Shows the fiscal ceiling, および the political-participation wall behind it: past a point, money stops working. | not recorded | not recorded | 62.3% | 0.60 |
| G: 慈悲深い世界君主 | Theoretical upper bound: what if an omnipotent benevolent ruler could force institutional reform および ensure efficient governance? Removes the democracy wall および cuts governance absorption sharply, which is what lets compliance reach the ceiling. Transition feasibility: near zero — pure thought experiment, しません a policy proposal. | not recorded | not recorded | 100.0% | 0.02 |
| H: 主権リアルポリティーク | 反アーキタイプ: 強力な国々がすべてのフロアコミットメントを放棄し、生の自己利益を追求します。移転なし、改革なし。人的資本の流出、資源抽出、環境ダンピングが脆弱な国々を劣化させます。コンプライアンスは現状を下回ります。コスト: $0。最小抵抗と最大不平等の道。 | not recorded | 0.00 | 29.9% | 0.95 |
| I: 国家指揮経済 | エコ・レーニン主義 + 中央計画。国家が産業を国有化し、強制的な脱炭素化。高い物質的提供(キューバの医療、ソ連の教育)ですが、政治的自由はゼロ。PPは0.00に上限。Govフロア0.70(党がガバナンスそのもの)。 | not recorded | not recorded | 56.6% | 0.37 |
| J: エコファシズム | Carrying-capacity ideology: selective exclusion as environmentalism. Three tiers — excluded (~3.5B, active harm）、 protected (~1.5B rich, marginal gains but political losses）、 contested (~3B). Modeled から show exclusion produces the worst outcomes. | not recorded | not recorded | 23.4% | 0.34 |
| K: エコモダニズム | 技術が政治を迂回: 原子力が石炭を代替、ジオエンジニアリングが気候を管理、AIが資源を最適化。環境安全が主役の次元(0.85 eff)。Gov吸収は依然として弱い国での提供を制約。 | not recorded | not recorded | 56.6% | 0.61 |
| L: 脱成長 / 管理された後退 | 惑星の境界内での意図的な経済縮小。環境安全が要点(0.90 eff)ですが、GDP/キャップ入力は物質スコアに不利に働きます。政治参加は参加型民主主義を通じて改善。 | not recorded | not recorded | 58.1% | 0.33 |
| M: 非合意アルゴリズムガバナンス | AI AS the state, imposed without consent. Eliminates governance absorption (algorithm IS governance). Transfer effectiveness 0.85, but V-Dem electoral democracy = 0, civil liberties = 0. Efficient allocation, zero agency. Everyone fails because the 接続的 floor requires PP ≥ 0.25. | not recorded | not recorded | 0.0% | 0.35 |
| P: 合意AIガバナンス | 人々がAIガバナンスを正当な権威として自発的に受け入れる。Mと同じアルゴリズム効率ですが、市民が民主的にAI意思決定を選択するため政治参加は非ゼロ。社会的つながりは監視によって破壊されるのではなく保存される。 | not recorded | not recorded | 84.5% | 0.42 |
| N: 完全崩壊 / 軍閥主義 | 完全な国家失敗。真のフロア。すべての国が劣化、裕福な国も含む(インフラ慣性から40%の率)。保護層なし。軍閥ガバナンスが制度を代替。 | not recorded | not recorded | 15.3% | 0.69 |
| O: ユートピア的アナキズム / 相互扶助 | Bottom-up commons governance. Cooperative economy, direct democracy. Scores moderate — しません because anarchist communities lack wellbeing, but because DFI inputs (GDP/cap, V-Dem, physicians/1000) are calibrated から formal systems. | not recorded | not recorded | 59.6% | 0.27 |
| Q: 主権バイパス / 脱仲介 | 国家の財政吸収を迂回するパラメトリック、プラットフォーム、アルゴリズムの手段を通じて、フロアを人口に直接提供します。ガバナンスが弱いか抽出的な場合、価値は国庫を通らずに人々に届きます。提供に対する主権は国家からインフラに移行します。 | 55% of pool | 0.70 | 56.9% | 0.62 |
| R: Cultural & Civilizational Sovereignty | 尊厳は普遍的な基準ではなく、文明的ブロック内で定義され提供されます。ブロックは独自のフロアを設定し、内部的に資金を提供し、測定の比較可能性を正当性と政治的同意と引き換えにします。 | 40% of pool | 0.50 | 57.1% | 0.52 |
予算割合と移転効果は、ジェネレーターがそれらを書き込まないアーキタイプについては「記録なし」と表示されます optimal_configurations.json。これらのアーキタイプは内部的に両方を使用しますが、値はまだ公開されておらず、このページは出力が持たない数値を再掲しません。
根本的なトレードオフ: 尊厳コンプライアンスと移行実現可能性は逆相関します。財政連邦主義は 56.9% コンプライアンスを 0.81 実現可能性で達成します; 完全最適化は達成します 97.0% コンプライアンスを 0.13 実現可能性。気候レジリエンス税は財政上の上限を示しています。無制限の資金があっても、コンプライアンスは次で止まります： 62.3% なぜなら政治的参加は購入できないからです。慈悲深い世界君主は制度的改革を義務付けることでその上限を取り除き、次に到達します： 100.0% — but requires authority that has never existed, および scores 0.02 実現可能性において。コンプライアンスと実現可能性の両方を同時に最大化する構成は存在しません。
Archetypes A–H model governance arrangements that build on or reform existing state structures. Archetypes I–O expand the analysis into geopolitical territories from climate politics, collapse studies, および political theory — scenarios that dominate real-world policy debate but fall outside conventional institutional reform. Q および R ask a different question again: しません how the state should be reformed, but whether delivery has から run through it で all, および whether one floor can be defined for everyone.
国家指揮経済（I） occupies the territory where a vanguard party or authoritarian state seizes control の economy for rapid decarbonization. Historical precedents include Soviet-era industrialization, Cuban healthcare universalization, および Chinese state-directed development. この model shows high material delivery but zero political freedom. この 環境 score (0.55) is lower than expected because command economies historically produce severe non-carbon pollution even when they reduce CO&sub2;.
エコファシズム（J） models the territory where 環境 crisis is instrumentalized から justify biopolitical exclusion — border militarization, carrying-capacity ideology, および the construction の protected vs. expendable populations. This archetype exists in the analysis specifically から demonstrate that exclusionary approaches produce worse 総計 outcomes than any constructive alternative.
エコモダニズム（K） represents the territory where technological deployment bypasses political reform entirely — nuclear エネルギー, atmospheric geoengineering, AI-optimized resource allocation, および precision agriculture. Environmental safety is the star dimension (0.85 effectiveness). But the model reveals that technology cannot bypass governance absorption: カ国をカバー with weak institutions still cannot deploy or maintain complex technical systems.
脱成長／管理された撤退（L） は、惑星境界内での意図的な経済縮小の領域を占めます。環境安全性が最高スコア（0.90 の有効性）ですが、material_security スコアの 40% は GDP per capita であり、脱成長はこれを意図的に削減します。このアーキタイプは選挙システム内で機能し、新しいセットの中で最高の政治的参加有効性（0.65）をもたらします。
非合意型アルゴリズム・ガバナンス（M） は、アルゴリズムと共に行うガバナンスではなく、アルゴリズムによるガバナンスをモデル化し、民主的マンデートなしに課されます。移転有効性が最高（0.85）なのは、アルゴリズム・システムが官僚的摩擦を排除するためです。しかし V-Dem 選挙民主主義はゼロ、市民的自由はゼロ、監視インフラが市民社会を破壊します。
合意型 AI ガバナンス（P） models the same algorithmic efficiency as M, but with a critical difference: the population willingly accepts AI as legitimate authority. Political participation is non-zero because citizens democratically choose algorithmic decision-making — a world where people believe AI is better than human governance. Social connection is preserved rather than destroyed, because there is no need for surveillance when compliance is voluntary. この comparison between M および P isolates the question: does AI governance fail because algorithms cannot govern, or because people will しません accept being governed by algorithms?
完全崩壊／軍閥支配（N） represents the true floor — complete institutional failure にわたる all regions including wealthy ones. Rich カ国をカバー degrade で 40% の 完全な rate due から infrastructure inertia. この analytical purpose is establishing the absolute bottom の possibility space.
主権バイパス／脱仲介（Q） routes the floor around the treasury rather than through it — direct transfers, index- および satellite-triggered parametric payouts, platform-delivered services, subnational revenue capture. It is the archetype that treats state fiscal absorption as the binding constraint rather than the amount の money available. Compliance lands close から Fiscal Federalism, on a noticeably lower feasibility score, because the delivery infrastructure has から exist before the state consents から being bypassed.
Cultural & Civilizational Sovereignty (R) は、全員を一つの基準で測定するのではなく、文明ブロックが自らのフロアを定義し資金を供給できるようにします。これは比較可能性を同意と引き換えにします。したがってここで得られるコンプライアンス数値は、この表の他のものよりも弱い主張です：それは私たちの 7 次元に対してスコアリングされており、それはまさにこのアーキタイプが拒否する前提です。
ユートピア的アナキズム／相互扶助（O） occupies the territory の bottom-up commons governance without state institutions. Our DFI model shows anarchism scoring moderate (~60% compliance）、 but this reflects the model’s institutional bias more than anarchist wellbeing. GDP per capita does しません capture cooperative production. V-Dem indices cannot distinguish direct democracy from no democracy. Anarchism provides something our model cannot fully measure.
各国ごとに計算され、与えられたアーキタイプの下で各国が主権機能を維持できるかを評価します：
出力： optimal_configurations.json — 228 主権実体、 18 アーキタイプ構成、地方 DFI： 20 カ国（75 地域）、残余人的資本： 49 受入国、SPI クロスバリデーション。探索： 最適化
この city-level detachment framework (Sections 11–13) 拡張します the country-level valuation (Sections 1–10); it does しません replace it. 国 valuations remain the foundation — a city's Lambda および severance scores are derived from its relationship から the host nation's valuation. プラットフォーム sovereignty analysis adds a new analytical dimension that applies から both カ国と カ国,. この 実現可能性 scores in this framework are composite indices, しません calibrated probabilities — they measure structural feasibility, しません likelihood.
このフレームワークは主権実体を評価し、現在では Phase 8（残余国家影響評価）を通じて切り離し後の影響をモデル化しています。これには財政侵食、人的資本流出、スキル分布の変化、受入国への不動性効果が含まれます。しかし、完全な切り離し後の統合 modeling — what happens if a nation is actually absorbed by an acquirer — remains unmodeled. Key uncertainties:
経済的捕捉と正式な買収の間のギャップは、このフレームワークの最大の概念的不確実性であり続けます。
変更されていない入力でパイプラインを再実行すると、各ファイルが持つ生成タイムスタンプを除き、すべてのエンジン出力がバイト単位で再現されます。マッチング、連合形成、ディール価格設定は決定論的であり、セット反復順序や Python ハッシュ・シードに依存しません。
この評価フレームワークは明確さのために意図的に簡略化されています。実際の地政学分析にはシナリオ・モデリング、ゲーム理論、地域専門知識が必要です。 18 archetype configurations (Fiscal Federalism, Devolution, Network の City-States, プラットフォーム Commons, Full Optimization, Climate Resilience Tax, Benevolent レポートベース (2021) Monarch, Sovereign Realpolitik, State Command Economy, Eco-Fascism, Ecomodernism, Degrowth, Non-Consensual Algorithmic Governance, Full Collapse, Utopian Anarchism, Consensual AI Governance, Sovereign Bypass, Cultural & Civilizational Sovereignty) each operate on different time horizons, および confidence degrades で different rates depending on the archetype assumed. Use this as a starting point, しません an oracle.
プラットフォーム主権分析は次を直接スコアリングします： 50 カ国と 74 カ国, directly; every other sovereign entity relies on modelled platform data (Tiers 2–3) rather than observed metrics. この inequality-adjusted dignity floor count (5.85B 人）は World Bank の貧困ヘッドカウント・データ品質に依存し、これは次をカバーします： 182 カ国をカバー with varying recency (2014–2024). Countries with older survey data may have dignity floor estimates that lag 実際の conditions by several 年.
Dignity Floor Index は各国を均質な単位として扱い、国ごとに単一の実現可能性スコアを計算します。国内不平等は、不平等調整（財政ギャップ計算への World Bank 貧困ヘッドカウント注入）と地方分解（20 カ国、75 地域）によって部分的に対処されています。しかし、大多数の国々は地方データを完全に欠いており、ガバナンス能力、経済基盤、インフラ品質における重要な国内変動が平均化されて消えてしまいます。連邦制国家、紛争影響国、大規模な都市・農村格差を持つ国々は、国レベル集計によって地方変動が最も覆い隠されやすいです。