論文の概要: Anticipatory Governance in Data-Constrained Environments: A Predictive Simulation Framework for Digital Financial Inclusion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.12212v1
• Date: Sat, 13 Dec 2025 06:51:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-16 17:54:56.16691
• Title: Anticipatory Governance in Data-Constrained Environments: A Predictive Simulation Framework for Digital Financial Inclusion
• Title（参考訳）: データ制約環境における予測ガバナンス--デジタルファイナンシャル・インクルージョンのための予測シミュレーション・フレームワーク
• Authors: Elizabeth Irenne Yuwono, Dian Tjondronegoro, Shawn Hunter, Amber Marshall,
• Abstract要約: 金融の排除は、資源が制限された旧来の国におけるデジタル公共サービス提供の大きな障壁であり続けている。 本研究では,政府情報システムにおける予測ガバナンスを支援するための予測シミュレーションフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Financial exclusion remains a major barrier to digital public service delivery in resource-constrained and archipelagic nations. Traditional policy evaluations rely on retrospective data, limiting the ex-ante intelligence needed for agile resource allocation. This study introduces a predictive simulation framework to support anticipatory governance within government information systems. Using the UNCDF Pacific Digital Economy dataset of 10,108 respondents, we apply a three-stage pipeline: descriptive profiling, interpretable machine learning, and scenario simulation to forecast outcomes of digital financial literacy interventions before deployment. Leveraging cross-sectional structural associations, the framework projects intervention scenarios as prioritization heuristics rather than causal estimates. A transparent linear regression model with R-squared of 95.9 identifies modifiable policy levers. Simulations indicate that foundational digital capabilities such as device access and expense tracking yield the highest projected gains, up to 5.5 percent, outperforming attitudinal nudges. The model enables precision targeting, highlighting young female caregivers as high-leverage responders while flagging non-responders such as urban professionals to prevent resource misallocation. This research demonstrates how static survey data can be repurposed into actionable policy intelligence, offering a scalable and evidence-based blueprint for embedding predictive analytics into public-sector decision-support systems to advance equity-focused digital governance.
• Abstract（参考訳）: 金融の排除は、資源が制限された旧来の国におけるデジタル公共サービス提供の大きな障壁であり続けている。 従来のポリシ評価はレトロスペクティブデータに依存しており、アジャイルリソースの割り当てに必要な元エージェントのインテリジェンスを制限する。 本研究では,政府情報システムにおける予測ガバナンスを支援するための予測シミュレーションフレームワークを提案する。 UNCDF Pacific Digital Economyのデータセット10,108人の回答者を用いて、説明的プロファイリング、解釈可能な機械学習、シナリオシミュレーションという3段階のパイプラインを適用し、デプロイ前のデジタル金融リテラシー介入の結果を予測する。 クロスセクション構造的関連性を活用して、フレームワークは因果推定ではなく優先順位付けヒューリスティックとして介入シナリオを計画する。 95.9のR-二乗を持つ透明線形回帰モデルは、変更可能なポリシーレバーを識別する。 シミュレーションでは、デバイスアクセスや費用追跡などの基礎的なデジタル能力が、最大で5.5%の利益をもたらすことが示されています。 このモデルは精度の高いターゲティングを可能にし、若い女性介護者を高レベル対応者として強調するとともに、都市専門家などの非対応者にリソースの誤配置を防ぐためにフラグを立てる。 本研究は、静的サーベイデータを行動可能な政策インテリジェンスに再利用し、予測分析をパブリックセクターの意思決定支援システムに組み込んだスケーラブルでエビデンスベースの青写真を提供し、エクイティにフォーカスしたデジタルガバナンスを前進させることを実証する。

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