関係性

SAPAとゲール＝シャプレイは 補完的であり、競合しません：

• SAPA は全ての可能な二国間買収を網羅的に計算し、「もし国Xが国Yを対象としたら？」を探るのに有用
• ゲール＝シャプレイ は安定した連合マッチを特定し、「時間とともに誰が実際に誰とチームを組むか？」を理解するのに有用
• 高いSAPAスコア（例：中国 → 台湾 60.8%）は、ゲール＝シャプレイでは連合シナリオ（例：フェーズ2での中国 + ロシア → 台湾）として現れる可能性がある
• この ディール・エクスプローラー は両方を示す：SAPA二国間実現可能性 + ゲール＝シャプレイからの関連連合マッチ

方法論的注意：実現可能性スコアの解釈

実現可能性%スコアは複合指数であり、調整済み確率ではありません。 60%のスコアは「買収が発生する60%の確率」を意味しません。むしろ、戦略的動機（資源、近接性、要衝）、強制実現可能性（軍事能力比率）、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「実行可能な経路を持つ強い戦略的関心」を意味し、「これが起こる10回中6回の確率」ではありません。実際の買収試みに対する歴史的検証は行われておらず、これらを探索的指数として扱い、予測確率として扱わないでください。

式

基本産業価値 = 実効GDP × 実効乗数 × 調整乗数

これは、産業国がEBITDAの5-15倍で取引される企業M&Aの先例に従います。基本乗数10倍は、ガバナンスの質、制裁、通貨安定性に基づいて調整されます：

• ガバナンス乗数： 0.70倍（脆弱国家）から1.30倍（強力な制度） - World Bank WGIに基づく
• 制裁割引： -15%（ベネズエラ）から-40%（北朝鮮） - 18の制裁対象エンティティ
• 通貨安定性： 0.40倍（ハイパーインフレ）から1.05倍（基軸通貨）
• シャドウエコノミー： 非公式経済価値を追加（GDPの-50%から+55%）

例：

• 米国： GDP $27.3兆 × 10.0 × 1.25（強力なガバナンス） × 1.05（基軸通貨） = 約$358兆 産業価値
• ロシア： GDP $2.07兆 × 10.0 × 0.85（ガバナンス） × 0.70（制裁/通貨） = 約$12.3兆 産業価値
• ナイジェリア： GDP $0.44兆 × 10.0 × 0.80 × 1.35（シャドウエコノミー） = 約$4.8兆 産業価値

方法論：HCI-生産性アプローチ

世界銀行人的資本指数（HCI）を実際の生産性データと組み合わせて生涯労働価値を計算します：

ここで：

• 労働人口 = 総人口 × 労働年齢割合（15-64歳）
• 労働者当たりGDP = 国別実際の生産性（$650から$185,000）
• 労働分配率 = GDPの労働への割合（0.25から0.60）
• 労働年数 = 正味現在価値計算のための40年のキャリア期間
• HCI² = 人的資本指数の二乗（質乗数）

HCI-生産性（ヨルゲンソン＝フラウメニではない）の理由：

• J-Fはマイクロデータ（年齢/性別/教育別収入）を必要とし、約20のOECD国でのみ利用可能
• グローバル評価モデルには15%ではなく95%以上のカバレッジが必要
• HCIは世界銀行のピアレビュー済みデータで174カ国をカバー
• 理論的推定ではなく 実際の 労働者当たりGDPを使用

追加調整：

• デジタル生産性乗数： インターネット普及率に基づく
  • 式： 普及率 ≥ 50%の場合：1.0 + (普及率 - 0.50)； < 50%の場合：1.0 - (0.50 - 普及率) × 0.5
  • 範囲： 0.75倍（0%インターネット）から1.5倍（100%インターネット）
• 人的資本レジリエンス： 95%保持（自発的）から40%保持（敵対的征服）
• 人口-気候負担： 気候コストが生産性を上回ると人的資本を減少

階層別埋蔵量評価

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る：

実際の例：ボリビアリチウム

• 埋蔵量：300万トン（確認埋蔵量；総資源量2100万トン）
• 市場価格：$15,000/トン
• 単純計算：300万 × $15千 × 0.40 = $180億
• 厳密計算：300万 × $15千 × 0.25マージン × 0.60確率 × 0.30政治的割引 = $8.1億
• 影響：政治的制約と実行リスクによる-95%調整

定量化された戦略的価値

• 要衝： 年間通行料収入 × 15年正味現在価値
  • スエズ運河：$65億年間通行料 × 15 = $975億戦略的価値
  • パナマ運河：$40億年間 × 15 = $600億
  • マラッカ海峡：約$2兆通過価値（シンガポールが管理）
• 前進基地： 兵力投射価値 - 運用コスト
• 係争地域： (資源価値 + レバレッジ) × (1 - 紛争確率)
• AIインフラプレミアム： AIリーダーシップの戦略的乗数
  • 適用： 支配的AIポジションを持つ国家の企業価値に3-25%の戦略的プレミアムを追加
  • 要因： AI投資集中度、デジタルインフラ制御（データセンター、半導体）、技術セクター強度
  • プレミアム乗数：
    • 米国：+20%（支配的エコシステム：NVIDIA、Google、OpenAI）
    • 中国：+15%（大規模国家投資、急速なインフラ拡張）
    • 英国、台湾：+8%（DeepMind/AI人材、TSMC半導体支配）
    • カナダ、イスラエル：+6-7%（トロント/モントリオールAIハブ、スタートアップ集中）
    • シンガポール、韓国：+5%（地域AIハブ、サムスンチップ）
    • 日本：+4%（半導体、ロボティクス）
    • フランス、ドイツ、オーストラリア：+3%（欧州AIリーダーシップ）
    • オランダ、インド：+2%（ASMLチップ、ITサービス）
    • その他：プレミアムなし
  • 理論的根拠： AIインフラは現在、軍事能力や天然資源と同様に戦略的に重要です。半導体サプライチェーン、データセンターネットワーク、人材集中の制御は地政学的レバレッジを提供します

債権者集中問題

中国保有債務の$560億は、分散化された民間債務の$560億とは異なるレバレッジリスクを持つ。

名目債務をGDPの割合として計算し、債権者集中度（HHI指数）を使用して買収者に対する実効債務負担を調整します：

債務調整プロセス

仕組み：

• HHI（ハーフィンダール＝ハーシュマン指数）を計算（0：完全分散、1.0：単一債権者）
• 高いHHIはより少ない債権者がより多くの債務を保有することを意味し、買収者へのレバレッジが高い
• レバレッジ乗数は通常、名目債務の0.95倍から1.25倍の範囲
• 中国支配債務（>40%）とIMF条件付き融資は戦略的制約を生む

例：米国対中国

• 米国： HHI = 0.345（分散）、レバレッジ係数 ≈ 1.0倍、リスクスコア20.7/100（低）
• 中国： HHI = 0.738（集中）、レバレッジ係数 ≈ 1.2倍、リスクスコア44.3/100（中程度）

買収の隠れたコスト

重要なことに、環境浄化コストは新所有者によって否認できず、実際の負債を表します：

• 炭素義務： 高排出国は将来の炭素税/賠償に直面する
• 汚染サイト： ブラウンフィールド、鉱山サイト、核施設は浄化を必要とする
• 水債務： 帯水層枯渇、河川汚染義務
• 森林破壊： 国際協定下での再植林コミットメント

影響： 環境負債は、工業化レベル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。

動的気候負債計算

静的気候脆弱性表を動的ND-GAINデータに置き換え、気候適応コストを計算します：

ND-GAIN指標：

• 脆弱性（0-1）： 気候ハザードへの曝露、影響への感受性、気候感受性セクターへの依存度
• 準備性（0-1）： 気候変動に適応するための経済的、ガバナンス的、社会的準備性

戦略的資産としての淡水

水は21世紀の戦略的資源です。豊富な淡水を有する国は評価プレミアムを受けます：

気候変動の勝者と敗者

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予測に基づき土地価値を調整します：

気候脆弱ターゲットのBATNA減少

気候崩壊に直面する国は、交渉レバレッジが低下します（BATNA - Best Alternative to Negotiated Agreementが弱体化）：

絶望閾値：

• < 0.3（安定）： 割引なし - ターゲットは完全な交渉レバレッジを保持
• 0.3-0.5（逼迫）： 最小限の割引 - 気候圧力あり
• 0.5-0.8（脆弱）： 部分割引（最大25%） - 重大な圧力
• > 0.8（絶望）： 完全40%割引 - 存続的脅威、不利な条件も受け入れ可能

World Bank Groundswell 2050 Projections

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促進します。世界銀行は2050年までに2億1600万人の国内気候移住者を予測しています。モデルはこれらの予測移住パターンに基づきHC値を調整します：

地域予測

移住圧力要因

• ND-GAIN脆弱性： 40%重み - 気候曝露と感受性
• 低準備性： 30%重み - 気候変動への適応不能
• 気候絶望度： 30%重み - 存続的脅威レベル
• 地域要因： World Bank Groundswell移住源地域に対して1.5倍乗数

移住魅力要因

• 目的地スコア： 70%重み - 移住インフラ、政策開放性、歴史的関係
• 気候安定性： 30%重み - 低脆弱性 + 高準備性

三つの統合シナリオ

コスト要因：

• 軍事占領：100億〜1000億ドル（抵抗に応じて）
• 制度の抜本的改革：50億〜300億ドル
• 紛争からのインフラ修復：200億〜800億ドル
• 政治的安定化（2〜5年）：年間20億〜100億ドル

自発的協力

価値 = 資産 - 低統合コスト - 負債

最小限の抵抗による交渉移転を想定。統合は民主的正統性に従います。最低の買収摩擦により最高の評価。

対立移転

価値 = 資産 × Institutional_Multiplier - 中統合コスト - 債権者調整負債

最も現実的なシナリオ。国内/国際的抵抗あり、5〜10年かけて交渉移転。中程度の評価。

敵対的買収

価値 = 資産 × HC_Resilience - 高統合コスト - 負債 × (1 + Enforcement_Cost)

資本逃避が顕著な強制的買収。買収者は無期限に占領を維持する必要があります。最大の買収コストと低い人的資本レジリエンスにより最低の評価。

リスクスコア式（詳細）

リスクスコア解釈：

• 0-35： 高度な自律性 - 多様化債権者、買収者が統合を支配
• 36-55： 中程度の自律性 - 中程度の集中、債権者交渉が必要
• 56-70： 低い自律性 - 高度な集中、債権者カルテルが条件を支配
• 71-100： 非常に低い自律性 - 極端な集中、買収者が厳しく制約

人的資本レジリエンス

敵対的買収では、熟練労働者が逃避します。これを人的資本価値の保持率として定量化します：

同盟メンバーシッププレミアムと移転リスク

同盟メンバーシップは、貿易アクセス、安全保障保証、調整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 条件的です — 友好的買収者には移転しますが、敵対的買収では消滅します。

重要な洞察： 敵対的買収では、同盟メンバーシップは通常 取り消されます。制裁と追放が続き、「取り残された同盟価値」が生じます。

西側同盟

ユーラシア・非西側安全保障ブロック

地域経済共同体

アフリカ地域ブロック

統合摩擦式

イデオロギーは、基本同盟由来摩擦（0.0 / 0.10 / 0.30）を連続乗数で調整します：

乗数範囲（0.70–1.15）は意図的に非対称です：高い親和性は摩擦を有意に減少させられますが、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す摩擦以上を生み出せません。

複合親和性スコア（-1.0から+1.0）

七つの加重シグナルが、各買収者-ターゲットペアの単一親和性スコアに結合されます：

38のイデオロギータイプ、ペアワイズスコアリング（0.0–1.0）

適合性マトリックスは測定します 観察された歴史的相互作用パターン イデオロギー家族間の — 政治体制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、制度的適合性を反映します：

• 高適合性（0.7–1.0）： 自由民主主義ペア（米国–英国）、スンニ派連帯ブロック（サウジ–パキスタン）、権威主義的連携（ロシア–中国）
• 中適合性（0.3–0.7）： イデオロギー的距離にもかかわらず実用的協力を行う混合体制ペア
• 低適合性（0.0–0.3）： イデオロギー的敵対者（米国–イラン）、神権政治–世俗主義の不一致

マトリックスは18×18から38×38に拡大され、地政学的に重要な場合の下位宗派の区別（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。

25同盟、166カ国

伝統的な安全保障同盟（NATO、CSTO）とは異なり、イデオロギー主導同盟は共有された文明、宗教、またはガバナンス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軽減する潜在的統合経路を作り出します：

• 宗教ブロック： OIC（57加盟国）、アラブ連盟（22）、仏教協力ネットワーク
• ガバナンスブロック： ファイブ・アイズ（5）、EU（27）、BRICS+（拡大メンバーシップ）、GCC（6）
• 地域アイデンティティ： アフリカ連合（55）、ASEAN（10）、太平洋諸島フォーラム（18）

同盟の重複は対数加重され、多くのブロックを共有するペアを過剰にカウントしないようにします — 5番目の共有同盟の限界統合利益は1番目よりも小さいです。

102の地政学的イベント（1792年～現在）

歴史的イベントデータセットは、現実世界の結果に対してイデオロギー整合性スコアを検証します。各イベントは、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でタグ付けされます：

• 協力的イベント： 条約調印、同盟形成、平和的再統一、経済連合
• 紛争的イベント： 侵攻、代理戦争、制裁キャンペーン、イデオロギー封じ込め

これらのイベントは、整合性公式の調整のためのグランドトゥルースとして機能します — 高い協力的歴史を持つペアは正の修正を受け、紛争的歴史を持つペアは負の修正を受けます。

イデオロギーが取得実現可能性をどのように変えるか

イデオロギーは、 調整因子であり、駆動力ではありません — SAPA内の統合摩擦項を調整しますが、戦略的衝動や強制実行可能性を上書きしません：

方法論的注記：観察可能なパターン、規範的判断ではありません

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 — 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 — を反映し、政治体制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適合性（例：ロシア–中国）は観察された調整を反映し、支持ではありません。神権政治国家と世俗国家間の低適合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。

宗教的人口統計データは標準的な学術カテゴリー（ピュー・リサーチ・センター分類法）を使用します。下位宗派の分割（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よって支持される場合にのみ含まれます。

リフト指数

領土生産と居住者所得のギャップの測定

ファントム資本と資本主権の理論に基づく概念的フレームワーク。引用：Poliks, M., & Trillo, R. A. (2025). エクソキャピタリズム：絶対に制限のない経済. Becoming Press.

式： ((GDP - GNI) / GDP) × 100

リフト指数は、国のGDPのうち、 居住者に所得として帰属せずに領土を通過する資本フローの割合を測定します。それは明らかにします：

リフト指数が価格設定モデルをどのように調整するか

リフト指数は直接修正します 産業価値（GDP） 主権評価のGDP品質調整による構成要素：

• ファントムGDP割引： 高い正のリフト指数（>10%）はGDP価値に15％割引を適用します — ファントム資本が敵対的シナリオや政策変更で蒸発する可能性を認識します。中程度の正のリフトは段階的な5-10％割引を適用します。
• 債権者プレミアム増加： 負のリフト指数は最大15％の増加を適用します — 居住者が海外で稼ぐことが代替所得源と政権交代時の地政学的回復力を提供することを認識します。
• 統合課題： 高いファントムGDP（正のリフト）を持つ国の取得は、投資家の信頼を維持するか、失われた資本フローを国内投資で置き換えることを必要とします。評価割引はこのリスクを反映します。
• 政権交代の利点： 敵対的シナリオでは、ファントムGDPは通常完全に蒸発します；債権者プレミアムは地政学的地位に依存しないベースライン所得を提供します。

価格設定の例

• アイルランド（+23.35%）： GDPは中程度のファントムGDP負担により約9％削減されます。アイルランドGDPの約¼が外国資本フロースルーであることを反映します。
• ルクセンブルク（+30.32%）： GDPは15％削減（最大割引）。グローバル金融における極端なファントムGDP集中。
• 日本（-21.68%）： GDPは債権者強度のために約15％増加。日本人居住者の海外所得は、国内状況に依存しない年間4000億ドル以上の緩衝を提供します。
• 米国（-1.08%）： 海外所得からのわずかな債権者増加（約1％）。控えめな外国所得利点を持つバランスの取れた経済を反映します。

出典：Brand Finance Global Soft Power Index

測定内容： 国家の評判、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。

例値（2024年）：

• 米国： $26.0兆 国家ブランド価値（スコア：74.8）
• 中国： $10.2兆 （スコア：63.2）
• 英国： $5.4兆 （スコア：66.5）
• ドイツ： $4.9兆 （スコア：62.7）
• 日本： $4.2兆 （スコア：62.5）

Brand FinanceはISO 10668評価方法論を国家ブランドに適用し、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。

出典：世界銀行 KNOMAD

測定内容： 海外在住市民との経済的つながり。送金は進行中のディアスポラ経済的関与 — 単なる所得ではなく資産 — を表します。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。

トップディアスポラ資産価値：

• インド： $1.38兆 ディアスポラ資産
• メキシコ： $6760億 ディアスポラ資産
• フィリピン： $4030億 ディアスポラ資産
• 中国： $3140億 ディアスポラ資産
• エジプト： $2960億 ディアスポラ資産

注：人的資本流出は別途負債としてモデル化されます（人的資本回復力指標を通じて）。ディアスポラ価値は、海外在住市民との 積極的 経済的つながりを捉えます。

出典：Fund for Peace Fragile States Index（FSI）

測定内容： 国家の安定性と回復力。脆弱国家は、ガバナンスリスク、紛争可能性、制度的衰退、資本逃避リスクにより資産価値が割引されます。FSIは、結束、経済、政治、社会的次元にわたる12の指標を捉えます。

極端な例：

• 最も脆弱：
  • ソマリア：111.3（×0.54）
  • スーダン：109.3（×0.55）
  • 南スーダン：109.0（×0.55）
• 最も安定：
  • フィンランド：14.3（×0.94）
  • アイスランド：15.2（×0.94）
  • ノルウェー：22.8（×0.91）

出典：Eurostat Table 29 / OECD Pensions at a Glance

測定内容： GDP比としての発生済み年金権利。これらは政府が現在および将来の退職者に約束した義務を表します。取得者はこれらの義務を継承（または否認）する必要があります。

最高年金負担（GDP比）：

• スペイン： GDPの507％（部分的積立）
• オーストリア： GDPの442％
• イタリア： GDPの420％
• フランス： GDPの390％
• 日本： 約GDPの320％（深刻な高齢化）

Eurostatからの注意： 「発生済み年金権利は持続可能性の尺度として適しておらず、政府債務と見なすべきではありません。」 このニュアンスを反映するために保守的な25％係数を適用します。

更新された資産/負債の計算式

影響の概要:

• ソフトパワー: 米国が獲得 $26兆、総価値を大幅に押し上げ
• ディアスポラ: インドが獲得 $1.4兆、フィリピン $4000億以上
• 脆弱性: ソマリアは基礎資産の約46%を喪失；フィンランドは94%を維持
• 年金: スペインは約$1.7兆の負債を追加；米国は約$9000億を追加

主要データソース

信頼度レベル:

• 高信頼度 (±5%): OECD諸国、透明な金融システム (米国、EU、日本)
• 中程度信頼度 (±15%): 適切な報告のある新興市場 (ブラジル、インド、メキシコ)
• 低信頼度 (±30%): データが限られた脆弱国家 (ソマリア、シリア、ベネズエラ)
• 非常に低い信頼度 (±50%以上): 紛争地域または非報告国 (北朝鮮、サブサハラアフリカの一部)

既知のデータギャップ

• 中国債務割合が0%と表示される場合: AidDataは開発途上国への中国融資を追跡するが、不透明な資金構造により過小評価される可能性があります。主要経済圏は中国保有を公式に報告していません
• IMF割合が全体的に低い: IMF関与は危機融資時に現れます。現在のデータセットはほとんどの国で危機前の期間を反映しています
• 発展途上経済データ: 多くのサブサハラおよび太平洋諸国は透明性の欠如により債権者構成が不完全です
• 民間債権者の過小評価: 機関投資家はWorld Bank CRSで追跡されるが、集計により真の集中度が不明瞭になる可能性があります
• 国別プロファイル & 概要: 人口、経済、政治データはCIA World Factbook、World Bank、IMF、Trading Economicsから取得。各国エントリーには blurb出典s そのプロファイルに使用された特定のソースをリストする配列
• 首都写真: 無料ストック写真API (Unsplash, Pexels, Pixabay) から取得。写真は実世界の首都画像 (国旗画像ではありません)。現在のコレクション: 67% 高品質プロフェッショナル写真 (≥150KB)。30% は低品質プレースホルダー置換の更新待ちキュー。四半期更新サイクルで≥150KB最小ファイルサイズの品質基準を維持
• インターネット普及率 & デジタル生産性乗数: ITU Facts & Figures 2025およびWorld Bank WDIから導出。計算式: ≥50% 普及率: 1.0 + (普及率 - 0.50)；<50% 普及率: 1.0 - (0.50 - 普及率) × 0.5。インターネットアクセスに基づき人的資本価値に0.75倍から1.5倍の範囲で乗算。経験的根拠: 普及率とGDP成長の相関 r=0.87；発展途上経済では10%増加ごとに+1.4-1.6%のGDP成長をもたらす
• AI投資 & デジタルインフラ: カバレッジは重要なAI投資のある50カ国以上に限定。データはCrunchbase (ベンチャー資金)、World Bank (設備投資)、政府予算 (公共投資) から。主要指標: 総AI投資 (2023-2025年)、データセンター容量、GPU/半導体製造能力、AI人材集中度。注記: 新興経済圏 (インド、ベトナム) はAI能力を急速に拡大中；小国ではデータが6-12ヶ月遅れる可能性があります
• リフト指数: 領土生産 (GDP) と居住者所得 (GNI) のギャップを測定。計算式: ((GDP - GNI) / GDP) × 100。正のリフト指数 = 「幻影GDP」 (資本が居住者に帰属せず通過、タックスヘイブンや金融センターに典型的)；負のリフト指数 = 「債権者プレミアム」 (居住者が海外でより多く稼ぎ、外国人が国内で稼ぐより多い、債権国に典型的)。グローバル平均: 1.47%；範囲: -21.68% (日本) から +30.32% (ルクセンブルク)。年次更新；データ品質: OECDで±2-3%、発展途上市場で±5-10%

51 Cases (1776–2023)

データベースには領土分離の主要な近代的事例すべてが含まれ、結果別に分類されています:

各事例が記録する内容

• Entity name & host nation 分離時点での
• 年 分離または試みの
• 結果: 成功、失敗、継続中、吸収
• メカニズム: 交渉 (シンガポール)、一方的宣言 (コソボ)、戦争 (バングラデシュ)、国民投票 (南スーダン)、崩壊 (ソ連諸国)
• ホスト核ステータス: 分離時点でホスト国が核武装していたかどうか。重要な発見: 核保有国からその意思に反して都市が分離されたことは一度もない
• 分離時のGDP (利用可能な場合): 経済的レバレッジスコアリングを検証
• 構造的プロファイル: 人口, host nation GDP share, dominant Bratton layer — enables pattern matching to current cities

都市はGDPシェアに対してどれだけの戦略的価値を保持していますか？

Lambda measures whether a city "punches above its weight" — holding more strategic value than its share of national GDP would suggest.

ここで、 adjusted_city_valuation_share は5つの次元の加重合成です：

解釈：

• λ < 1.0: 都市はGDPシェアが示唆するよりも少ない戦略的価値を貢献しています（「パッセンジャー」）
• λ = 1.0: 都市の戦略的価値はGDPに比例しています（「ベースライン」）
• λ 1.0–1.5: 都市はその重み以上の価値を持っています（「レバレッジド」）
• λ 1.5–2.0: 都市は不均衡な戦略的価値を保持しています（「切り離し候補」）
• λ > 2.0: 都市はホスト国の主要な戦略的資産です（「コア資産」）

上限： λ capped at 3.0. City-states (Singapore, Luxembourg, Hong Kong) are calibration cases that hit the cap.

アース / フロー / クラウド価値分布

ベンジャミン・ブラットンの垂直主権モデル（この Stack、 2016）に従い、各都市の戦略的価値は3つの層に分解されます。これは切り離しの実現可能性を示唆します：上位層の価値が高い都市は切り離しが容易です。なぜなら、ホスト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です。

切り離しはどれだけ現実的ですか？

都市がホスト国から切り離される現実的な確率を測定する、0.0から1.0までの複合スコア。重要性で加重された6つのサブスコアを使用し、核修正係数を乗算します。

ヘッドラインスコア

各都市の最終ランキングは、ラムダ（どれだけ価値があるか）と切り離し実現可能性（どれだけ切り離し可能か）を組み合わせます：

ここで：

• lambda_normalized = λ / 3.0 (scales to 0.0–1.0 range)
• severance_feasibility = セクション12.3からの複合
• strategic_value_factor = 1.0 +（ブラットンクラウド層ボーナス）+（GFCI金融センターボーナス）

実現可能性ティア：

どの都市がスコアリングされますか？

都市は、3つのゲートすべてを通過した場合に切り離し分析に入ります：

• GaWC rank ≥ Gamma+ (score ≥ 0.4) — minimum global connectivity threshold
• 都市圏GDP ≥ $50 billion — minimum economic mass for viability as a stおよびalone entity
• 気候データ利用可能 ホスト国について（ND-GAINまたはSwiss Re都市レベル）

現在、 74都市 pass all gates. All 49 originally curated cities plus 25 expansion cities meet eligibility. この gate is designed for forward-looking expansion — as coverage grows toward 150+ cities, the filter removes cおよびidates that lack the structural prerequisites for meaningful detachment analysis.

6つの主権機能にわたる24のプラットフォーム実体

各プラットフォーム実体は、どの主権機能を行使するかによって分類されます：

各プラットフォームにはまた、 取得者選好 — 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 地質安定性 — used in platform-city matching.

国ごとおよび都市ごとの測定

スコアリングされた都市をホストする50か国それぞれについて、PSIはプラットフォーム企業が主権機能にどの程度深く浸透しているかを測定します：

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事実上国家機能を置き換えた）。トップPSI国：中国 0.76、USA 0.75、アイルランド 0.72、英国 0.69、カナダ 0.68。

都市レベルPSI： ブラットン分解からの都市のクラウド層パーセンテージで調整された国家スコア。サンフランシスコ（クラウド = 0.70）は最高の都市PSI 0.90を持ちます；高いアース層を持つ都市はプラットフォーム主権への露出が低いです。

24 プラットフォームs × 74 Cities = 1,702 Preference スコアs

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と都市の能力をマッチングします：

プラットフォーム-都市選好は、都市レベルのゲール-シャプレイマッチング（フェーズ5）に入力され、プラットフォームは伝統的国家主体と並んで取得者として機能します。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。

物理的資源需要予測

プラットフォーム companies are not purely digital — they require massive physical infrastructure. この demおよび model projects platform resource consumption across three horizons:

2030年までに、プラットフォームの再生可能エネルギー農場は推定 93万3000エーカー — overwhelmingly sited in low-cost agricultural areas (Texas Panhおよびle, Midwest, desert Southwest, southern Spain). Each GW of solar requires approximately 5,000–10,000 acres. Amazon alone is the world's largest corporate renewable エネルギー purchaser at 20+ GW contracted.

13 文書化されたプラットフォーム地球層取得

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な領土を取得しています。このモデルはこれらの取得を 抽出比率 — the estimated ratio of value extracted from a territory versus value returned through jobs, taxes, および investment:

パターン： プラットフォームs 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).

データカバレッジ開示

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、各国での直接測定データの利用可能性を反映しています：

件数ries below the line (階層s 2 および 3) lack direct platform market share measurement. このir PSI scores are structural estimates — useful for comparative ranking but not calibrated to 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、 モデル化済み。

都市に対する国家取得者の選好

各国家取得者は、5要素シナジースコア（仕様セクション3A）を使用して74都市すべてをランク付けします。容量：国家取得者あたり3都市。

国家取得者に対する都市の選好

各都市は、取得者が都市のガバナンスおよび経済的利益にどれだけ適しているかによって国家取得者をランク付けします：

都市に対するプラットフォーム取得者の選好

プラットフォーム企業は、デジタルインフラの適合性（仕様セクション3D.4）に基づいて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。

プラットフォーム取得者に対する都市の選好

都市は、地域経済利益の可能性に基づいてプラットフォームをランク付けします：

マッチングアルゴリズム

各（取得者、都市）ペアの結合シナジーは、取得者の選好スコアと都市の選好スコアの幾何平均です： synergy = sqrt(acquirer_score × city_pref)。2つの独立したゲール-シャプレイラウンドは、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、取得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％以上）である場合、またはホスト管轄区域に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 across 74都市, 228 state acquirers, および 83 platform acquirers. Explore on 切り離し可能資産

（取得者 ↔ 都市 ↔ ホスト国家）であり、二国間ではありません。ホスト国家の軍事能力、同盟支援、核ステータス、経済的レバレッジはすべて、実現可能性を減少させる摩擦を生み出します。

国家取得者ホスト摩擦

ホスト_摩擦 = 0.30 × 軍事抵抗 + 0.25 × 経済的報復 + 0.25 × 国際連合反対 + 0.20 × 核抑止力 ここで： 軍事抵抗 = ホスト_軍事正規化 × (1 - 憲法経路) 経済的報復 = f(国家_GDPシェア)： ≥50% → 0.8、≥20% → 0.6、≥10% → 0.4、それ以外 0.2 連合反対 = NATO+EUホスト → 0.9、NATO → 0.8、BRICS → 0.6、非同盟 → 0.3 核抑止力 = 1.0 ホストが {USA, RUS, CHN, GBR, FRA, IND, PAK, ISR, PRK} の場合、それ以外 0.0

プラットフォーム取得者ホスト摩擦

プラットフォーム_摩擦 = 0.30 × 規制摩擦 + 0.25 × データ主権摩擦 + 0.25 × 反トラスト摩擦 + 0.20 × 公的反発リスク ここで： 規制摩擦 = 執行強度 / 5.0 (enforcement_evidence.jsonから) データ主権 = (データローカライゼーションフラグ + デジタル主権法フラグ) / 2 反トラスト摩擦 = (規制摩擦 + min(総罰金_$B / 10, 1.0)) / 2 公的反発 = 消費者向けプラットフォームの場合 min(消費者機能重複 / 3, 1.0) ディール・エクスプローラー.

出力： に表示されます。 — 528 deals evaluated, survival rate ~29%. Explore on ディール・エクスプローラー

切り離し可能都市、小国家、準自治領土、主権都市国家、プラットフォーム企業の多エンティティ連合（3～12メンバー）を、実際の主権バランスシートで機能する可能性のあるネットワーク国家として組み立てます。すべてのエンティティタイプは、単一の

CoalitionEntity

連合実現可能性スコア（10サブスコア + ガバナンス乗数）

仕様セクション3C.2。各連合は10の加重次元でスコアリングされ、連合の平均ガバナンス品質でスケーリングされます：

• 実現可能性 = ガバナンス_乗数 × ( 0.25 × 貿易実現可能性 + 0.16 × 資源カバレッジ + 0.12 × 金融回路完全性 + 0.10 × 人的資本多様性 + 0.10 × 競争的ポジショニング + 0.08 × 退出アクセシビリティ + 0.06 × 気候レジリエンスポートフォリオ + 0.06 × 防衛信頼性 + 0.04 × 地理的一貫性 + 0.03 × 分離実現可能性ポートフォリオ ) ここで： 貿易実現可能性 = 加重(貿易自給自足、カテゴリーカバレッジ、パートナー多様性) 資源カバレッジ = 水層 + エネルギー収支 + 耕作可能土地カバレッジ + 重要鉱物 金融回路 = GFCIプレゼンス + BIS債権 + 決済システムカバレッジ + 代替決済システム 再起動付き貪欲最適化
• 仕様セクション3C.4。アルゴリズムは、連合構築をシードするために50のアンカー（トップスコアエンティティ）と30の地域アンカーを使用します： シード：
• 各アンカーエンティティをコアとして開始 成長：
• エンティティプールから最高シナジーの互換性メンバーを追加。制約：ホスト国家の重複なし、少なくとも1つの金融センター、連合あたり少なくとも1つの主権エンティティ、連合あたり最大3プラットフォーム、すべての連合でエンティティあたり最大5回出現 Reject coalitions with >40% membership overlap with existing selections
• 全体の実現可能性を減少させるメンバーを削除 重複排除：

出力： トップ40選択： — 33 coalitions generated from multi-entity pool (cities, states, territories, city-states, platforms). Explore on 切り離し可能資産 → ネットワーク構築者

財政影響モデル

税収は人口シェアに不均衡に都市に集中します。税収集中乗数により、収入損失は生のGDPシェアを超えて増幅されます：

人的資本流出カスケード

熟練労働者は経済機会を求めて分離都市に追随します。移住は4つの期間にわたって加速し、ポストソビエト移住（75-90%残留）、ギリシャ危機（88%残留）、ベネズエラ崩壊（85%残留）に対して較正されています：

7要素主権実現可能性スコア

制度的キャパシティと経済ショックの深刻さを組み合わせます：

国家は以下のように分類されます： 実現可能/縮小 (≥60%), 苦闘/深刻な危機 (35–60%), 失敗/終末的衰退 (20–35%), or 崩壊軌道/非実現可能 (<20%). City-states (Singapore, Luxembourg, Hong Kong) score 0% by definition — detachment eliminates the state entirely.

追加影響レイヤー

• インフラストランディング： 5 categories (port, airport, data center, エネルギー grid, telecom) — the detached city takes the infrastructure; the residual state bears maintenance costs for underutilized connecting networks
• 不平等シフト： World Bankデータから48カ国のジニ係数を計算。高所得都市人口を除去すると分布は下方に圧縮されますが、貧困率は 増加 します
• 財政移転支払いが消滅するため プラットフォーム買収リスクオーバーレイ：
• 財政的絶望は、残留国家がプラットフォーム媒介の経済安定化のために主権を譲渡する脆弱性を高めます。財政ギャップが高いほど、抽出比率許容度が高くなります 時間的予測： annual_drag = brain_drain × 0.35 + 0.005 × fiscal_gap_pct
• annual_drag = brain_drain × 0.35 + 0.005 × fiscal_gap_pct 8セクション構造化ナラティブ：

出力： 経済ベースライン（GDP、人口、セクター別雇用）、World Bankジニ係数（48カ国）、World Bank WGIガバナンス、GFP軍事能力、同盟メンバーシップ名簿、GFCI金融センター、人的資本指数（174カ国）、国の首都、脆弱性指数、インターネット普及率、歴史的分離データベース（ナラティブ類推マッチング用） — 50 host nations, 4 temporal horizons, 33 coalition compound scenarios. Explore on 切り離し可能資産 → 残余国家

キャップストーンモジュールは、80億人の人口を前提に、すべての人口単位が最小尊厳閾値を満たすという制約の下で、集合的福祉を最大化する主権構造の配置は何か？という問いに答えます。220の主権エンティティの尊厳フロア指数（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、5つの目的関数でスコア付けされた16の原型構成を生成します（仕様セクション3F.1–3F.9）。

尊厳フロア指数（DFI）：7次元接続的測定 各国は複合DFIスコアと次元別内訳を受け取ります。DFIは — a country fails the floor if — 国は、 単一の

次元サブ指標

指標値は4層の解像度をカスケードします：（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 countries receive worse defaults via a GDP-per-capita sigmoid). Active conflict countries (UKR, SDN, SOM, YEM, SYR, MMR, AFG, LBY, ETH, COD, SSD, IRQ) receive a hard conflict penalty multiplier (0.35–0.65) on service delivery dimensions.

World Bankベースラインに対する較正

DFIは所得のみよりも広い概念を測定します。World Bank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, housing, or environmental safety.

主要比較： この World Bank counts 3.53B people below $6.85/day. Our national-level DFI structural floor identifies 3.69B in countries where at least one dimension fails — a similar magnitude because national averages mask within-country inequality (India “passes” nationally despite 82% of 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 within DFI-green countries still lack dignity in practice — the inequality-adjusted figure rises to 5.76B（71.6%）. 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 (China 1.4B, Russia 144M), weak health systems, environmental vulnerability, および inadequate housing that income measures alone do not capture.

スカラー仮定： We use WB poverty headcount ratios as a baseline floor because conditions for the 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 at current rates to 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 to full sovereign restructuring — could accelerate or retard these trajectories across all seven dimensions simultaneously.

出典： World Bank, Poverty, Prosperity, および Planet （2024）；OPHI/UNDP, グローバル Multidimensional Poverty Index （2024）。DFI所得適正性サブ指標は$6.85/日閾値を直接使用します： income_adequacy = min(1.0, median_income / (2.0 × $6.85/day)).

国内地方開発金融機関（DFI）の細分化

国内地方データが利用可能な20か国について、エンジンは全国次元スコアに地域調整係数を乗じて、地域レベルのDFI推定値を算出します。これにより、全国平均では見えにくい国内の不平等（例：インドの農村ビハール州と都市マハラシュトラ州、米国のディープサウスと太平洋岸北西部など）を捉えます。データは subnational_adjustments.jsonから読み込まれ、75の地域DFI内訳を生成します。

残余人的資本レイヤー

フェーズ8からフェーズ9への橋渡しとして、49のホスト国のそれぞれについて、切り離し後のDFIを計算します。離脱できない人口をモデル化します：

5段階探索アルゴリズム

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：

再分配プール（段階3）

5つの目的関数

16のアーキタイプ構成

移行実現可能性（5要素）

この fundamental tradeoff: dignity compliance および transition feasibility are inversely correlated. Fiscal Federalism achieves 55% compliance with 0.81 feasibility; Full Optimization achieves 97% compliance with 0.13 feasibility. Climate Resilience Tax shows the fiscal ceiling: even with unlimited funding, compliance maxes at 62% because political participation cannot be purchased. Benevolent グローバル Monarch removes that ceiling by mおよびating institutional reform, achieving 100% at $115T — but requires authority that has never existed. このre is no configuration that simultaneously maximizes both compliance および feasibility.

Conceptual 領土: アーキタイプs I–O

アーキタイプs A–H model governance arrangements that build on or reform existing state structures. アーキタイプs I–O expおよび 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.

国家指令経済（I） occupies the territory where a vanguard party or authoritarian state seizes control of the 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 environmental score (0.55) is lower than expected because commおよび 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 environmental crisis is instrumentalized to justify biopolitical exclusion — border militarization, carrying-capacity ideology, および the construction of protected vs. expendable populations. This archetype exists in the analysis specifically to demonstrate that exclusionary approaches produce worse aggregate 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: countries with weak institutions still cannot deploy or maintain complex technical systems.

脱成長 / 管理された撤退（L） 惑星境界内での意図的な経済縮小の領域を占める。環境安全スコアが最高（効果0.90）だが、物質的安全保障スコアの40%は1人あたりGDPであり、脱成長はこれを意図的に減少させる。このアーキタイプは選挙制度内で機能し、新しいセットの中で最も高い政治的参加効果（0.65）をもたらす。

非合意アルゴリズムガバナンス（M） アルゴリズムによるガバナンス（アルゴリズムと共にあるガバナンスではなく）を、民主的委任なく課すことをモデル化する。移転効果は最高（0.85）。なぜなら、アルゴリズムシステムが官僚的摩擦を除去するためである。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する。

合意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 not accept being governed by algorithms?

完全崩壊 / 軍閥主義（N） represents the true floor — complete institutional failure across all regions including wealthy ones. Rich countries degrade at 40% of the full rate due to infrastructure inertia. この analytical purpose is establishing the absolute bottom of the possibility space.

ユートピア的無政府主義 / 相互扶助（O） occupies the territory of 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 not capture cooperative production. V-Dem indices cannot distinguish direct democracy from no democracy. Anarchism provides something our model cannot fully measure.

構造的実現可能性（7要素）

各国について計算され、各国家が特定のアーキタイプの下でその主権機能を維持できるかどうかを評価する：

出力： optimal_configurations.json — 220の主権エンティティ, 16 archetype configurations, sub-national DFI for 20 countries (75 regions), residual 人的資本 for 49 host nations, SPI cross-validation. Explore on 最適化

方法論注記：都市分析は拡張であり、置き換えではありません

この city-level detachment framework (Sections 11–13) は the country-level valuation (Sections 1–10); it does not replace it. 件数ry valuations remain the foundation — a city's Lambda および severance scores are derived from its relationship to the host nation's valuation. プラットフォーム sovereignty analysis adds a new analytical dimension that applies to both countries および cities. この viability scores in this framework are composite indices, not calibrated probabilities — they measure structural feasibility, not likelihood.

統合モデルの不確実性

このフレームワークは主権エンティティを評価し、現在はフェーズ8（残余国家影響評価）を通じて、財政的侵食、人的資本の流出、スキル分布の変化、ホスト国への不動産効果を含む、切り離し後の影響をモデル化しています。しかし、完全な統合 modeling — what happens if a nation is 実際のly absorbed by an acquirer — remains unモデル化済み。 Key uncertainties:

• 抽出のみのシナリオ： 人口 ignored, local elites maintained—人的資本 valuations may overstate realizable value
• 債務トラップの力学： 経済的支配が既に存在する場合、正式な買収は定量化が困難な限界的価値を追加します
• 軍事占領コスト： 歴史的先例（アフガニスタン：20年間で2.3兆ドル）は、占領コストが資産価値を圧倒する可能性があることを示唆しています
• 完全統合： 主権国家の自発的な完全統合の現代的な先例は存在しません

経済的支配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す。

このフレームワークが捕捉しないもの

• Cultural identity & nationalism: 外国支配への抵抗を定量化する公式はありません
• ディアスポラネットワーク： 海外の歴史的人口は買収を支持または反対する可能性があります。注：ネットワーク連合（セクション14.3）は、ディアスポラのような国境を越えた接続を部分的にモデル化しています
• 地域の権力力学： 同盟ネットワーク分析（セクション7）とゲール＝シャプレイ買収者マッチングで部分的に対処されていますが、隣国固有の二次的影響（例：イラン-サウジアラビア）はモデル化されていません
• パンデミック/サプライチェーンショック： ブラックスワンイベントは不連続な評価を生み出します
• 宗教的/民族的紛争： 宗派間の緊張は評価を低下させますが、定量化には抵抗します
• 政権交代確率： 内部の政治的混乱は買収のタイミングに影響しますが、動的にモデル化されていません。脆弱性指数は静的な代理指標のみを提供します

時間経過に伴う信頼性の低下

• 1-2年： 高est accuracy—current assets, debts, および relationships are well-documented
• 5-10年： 中 accuracy—institutional changes, debt accumulation, および alliance shifts introduce uncertainty
• 20年以上： 低 accuracy—geopolitical realignment, demographic transitions, および technological disruption make projections speculative

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。実際の地政学的分析には、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。16のアーキタイプ構成（財政連邦主義、権限委譲、都市国家ネットワーク、プラットフォーム・コモンズ、完全最適化、気候回復力税、慈悲深いグローバル君主制、主権現実政治、国家指令経済、エコファシズム、エコモダニズム、脱成長、非合意的アルゴリズム統治、完全崩壊、ユートピア的無政府主義、合意的AI統治）はそれぞれ異なる時間軸で動作し、信頼性は想定されるアーキタイプに応じて異なる速度で低下します。これを出発点として使用し、神託としてではありません。

プラットフォーム主権データの制限

Approximately 170 of 220の主権エンティティ in the platform sovereignty analysis rely on modeled platform data (階層s 2–3) rather than directly observed metrics. 階層 1 coverage (direct measurement) is limited to ~50カ国 with robust digital infrastructure reporting. この inequality-adjusted dignity floor count (5.76B people) depends on World Bank poverty headcount data quality, which covers 182カ国 with varying recency (2014–2024). 件数ries with older survey data may have dignity floor estimates that lag 実際の conditions by several years.

国家レベルの集計

尊厳フロア指数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。国内の不平等は、不平等調整（World Bank貧困人口を財政ギャップ計算に注入）と地方分解（20カ国、75地域）で部分的に対処されています。しかし、大多数の国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国家レベルの集計で平均化されています。連邦制国家、紛争影響国、都市と農村の格差が大きい国々は、地方変動が国家レベルの集計で隠される可能性が最も高いです。