该团队使用2016-2018年18个州不同类型临床程序的数据，研究了不同地区医疗技术的使用情况。他们用标准的地区贫困指数来衡量社会经济水平，包括收入、就业和教育等指标。
Sigmund Freud写道，“人们普遍使用虚假的衡量标准，这是不可能摆脱的印象。”自然资源财富衡量也不例外，因为这些估计一直受到偏见、统计误解和误导性倾向的困扰，将非常不同的国家归为“资源丰富”，资源的丰富程度和依赖程度是帮助各国决定资源在其发展中应发挥何种作用的核心。更好的测量也将有助于各国引导全球向清洁能源转型，这对一些资源生产商构成威胁，并为其他资源生产商创造机会。，这一需求导致最近创建了基于采掘业的发展多维指标，该指标为衡量资源财富和依赖性提供了一种新的改进方法。MINDEX：在这篇文章中，我们从最近的一次合作中吸取了关键教训，通过该合作，我们应用MINDEX方法为六个试点国家（阿尔及利亚、智利、哥伦比亚、刚果民主共和国、蒙古和尼日利亚）建立了简介，这些国家揭示了各国在管理其自然资源方面面临的各种动态和挑战。（点击此处查看简介。）尼日利亚是世界第12大石油生产国，拥有非洲最大的天然气储量。尽管该国也拥有各种矿产（尤其是铁矿石）的储量，但采矿业仍处于萌芽状态，对该国的出口篮子和财政收入贡献甚微。截至2021年，尼日利亚严重依赖石油和天然气，但鉴于该国人口众多，人均资源产量相对较低。如下图所示，按人均计算，尼日利亚的采掘资源产量（以租金近似）、出口、收入和储量都很低，但采掘业在总出口中所占比例很高。因此，尼日利亚应将重点从简单的石油和天然气部门多元化转向扩大其整体经济格局。由于人口众多且快速增长，仅依靠围绕石油和天然气的联动发展，例如在国内加工石油和天然气田，可能无法满足多样化需求。，与依赖各种采掘资源的国家不同，尼日利亚对石油和天然气的过度依赖也使该国面临与能源转型相关的严重风险。尼日利亚在天然气生产中的碳强度排名全球第三，在石油生产中排名第22。随着碳税的提高，消费公司和投资者越来越喜欢排放量较少的石油和天然气，尼日利亚对其相对肮脏的石油和气行业的依赖使其处于一个具有挑战性的境地，这突显了政府官员和其他利益相关者应重新思考其资源战略的紧迫性。，即使在同一个国家，资源型发展的挑战也可能因采掘业而异。因此，研究一个国家的资源财富如何在不同的采掘商品之间分配是有帮助的。哥伦比亚和蒙古的案例在这方面提供了资料。，尽管哥伦比亚持有和开采矿产（如镍铁和黄金），但化石燃料占该国采掘资源财富的大部分，煤炭储量（按当前价格计算）估计比其石油和天然气储量更有价值（尽管煤炭目前对财政收入和出口篮子的贡献要低得多）。煤炭最有可能成为“搁浅资产”（即生产煤炭在商业上不再可行），其次是石油。因此，尽管哥伦比亚的采掘资源在石油、天然气和采矿业之间多样化，但其大部分资源财富将受到向绿色技术的能源转型的威胁。这一点更加重要，因为哥伦比亚的一些地区严重依赖煤炭。，蒙古拥有各种开采储量，特别是黄金、铜、煤炭和铁矿石。其中，由于能源转型，煤炭最有可能成为搁浅资产。，尽管下图显示蒙古的化石燃料出口略高于采矿出口（2018年），但该国的MINDEX评分显示，非煤炭采矿部门的更广泛经济权重和潜力超过了该国化石燃料行业。此外，蒙古的矿产储量（不包括煤炭）远比该国的化石燃料储量更有价值。未来，非煤炭开采部门可能会取代化石燃料成为主要出口来源，尤其是随着能源转型，煤炭需求下降。，注意：在这张图中，煤炭被归类为化石燃料，而不是采矿业的一部分。，刚果民主共和国的经济高度依赖采掘业。在某些年份，采掘业占该国出口的99%。对刚果民主共和国MINDEX评分的时间分析表明，2014年刚果民主共和国有比2010年更多的资源收入。这可以解释为政府努力鼓励更多的采矿投资，特别是通过2012年开始的采矿法规修订过程。然而，与采掘储量的价值和对采掘物的出口依赖程度相比，资源产量仍然极低，这表明采掘能力可能有限，或者可能存在采掘商品的走私。，总之，研究提取物依赖的不同层面可以帮助我们了解资源生产国面临的挑战，以及如何应对这些挑战。上述国家概况提供了这些见解，以及分析一个国家资源依赖性的模板。，关于MINDEX的进一步信息，查阅这项已发表的研究。
越来越多的关于基因与环境（G×E）相互作用的文献——其中大部分涉及教育和人力资本——询问政策和其他环境因素如何影响与遗传因素相关的不平等。这些文献中通常没有经济模型，但在理解反事实改革如何与遗传学相互作用以塑造行为、结果和福利方面，经济模型可能发挥着至关重要的作用。我们用投资组合决策来估计消费和储蓄的生命周期模型，从而可以衡量预测教育程度的基因禀赋，从而直接影响收入、劳动力不效用、股市参与成本和风险资产回报。我们的估计表明，即使考虑到完成的教育、儿童社会经济地位和遗传，与教育程度相关的遗传因素也会通过生命周期收入状况和投资财富回报率的差异来增加财富。反事实演习预测了社会保障改革将如何改变遗传捐赠福利梯度。引人注目的是，一些政策可能同时使基因财富梯度变平，但却加剧了基因福利的不平等。典型的G×E分析缺乏优化框架，可能无法揭示这种区别。这突出了经济理论在理解G×E研究结果的政策含义方面的价值，特别是对于反事实环境。
