全球性別差異報告把中國的教育數據算錯了，一錯錯了三年！_風聞

****本文經授權轉載自微信公眾號“CleanNote”​

一週之前，世界經濟論壇發佈了2018全球性別差距報告（Global Gender Gap Report）。

對的，就是那個每年年會在瑞士達沃斯小鎮舉辦年會的世界經濟論壇。

昨天，女權組織橙雨傘通過轉譯文本的形式，在微博上發佈了全球性別差距報告的中國部分。

中國從2006年63名，降為2018年的103名。

在一篇名為《149個國家，中國排名103？》的文章裏，文章作者認為中國的排名倒退，是中國“吃了一嘴灰”。

(公眾號文章)

出於本能，我仔細看了一下報告中截取的數據，我開始懷疑這篇報告的真實程度。

在這篇文章裏，我無意為“中國被世界經濟論壇黑了”這樣的論調來為中國辯護。

我只想告訴大家這篇報告已知的硬性錯誤，可能的方法錯誤，以及最終帶一點我的看法。

如果要先説結論的話，那就是：以這篇有漏洞的報告為證據來評價中國的女權現狀是不可信的。

（想看錯誤的可以跳到【正文】）

一、已知的硬性錯誤

世界經濟論壇這份報告將男女性別的社會差距分為三個維度：1.參與經濟事務和就業機會（Economic participation andopportunity）；2.接受教育（Educationalattainment）; 3. 健康與生存（Healthand survival）;4. 政治賦權/女性的政治勢力（Political empowerment）。

（原報告截圖）

由於我本人的工作原因，我對第二部分的教育數據非常敏感。在我最近一週經手的亞太地區的教育數據而言，中國在“男童女童享受同樣的教育機會”這件事情上，做的很好。

但中國在這一部分的排名落在148個國家的111，這讓我很詫異。

（注意右上角的排名，英文版來自原報告，中文版來自橙雨傘）

翻看這份報告的方法紀要（下圖），報告內明確指出了三點：

1.      數據來源：聯合國教科文組織統計所（UIS），是2018年10月截取的數據

2.      每一項數據的指標（變量）：識字率，小學淨入學率，中學的淨入學率，高等教育的總入學率。每一個指標都會分別採集同一個時期，某個國家的男女數據，例如：阿富汗2017年的男性識字率和阿富汗2017年的女性識字率。

3.      計算方法：女性數據÷男性數據=女/男比。如果比值大於1，則直接視為該項滿分（1.000分），如果比值小於1，則折算一個分數（我數學太差，應該是根據平均數和標準差折算，第，但是emmm怎麼折呢，不管它）。

（數據來源）

（折算權重）

這戳中了我的好奇心。

因為，我最近一直在UIS的數據庫裏遨遊。

於是，我想檢驗一下這個數據採集是否正確。

很遺憾，它錯了，錯的很離譜。

在檢驗具體數據前，我們需要設定一個標準，判斷這部分數據是否能有效地表達女性處於劣勢（男女平等後面再説）。

首先，每一個國家採集的數據，必須按照統一的指標，不可以A國是入學率，B國是考試成績，如果出現變量沒有數據，就空着。

其次，每一個國家採集的數據年份儘量一致，越一致，數據的有效性就越高，可信度高（不是信度），儘量不要是2017年的數據和1917年的數據比較。

再次，每一個國家的統計水平相當，不會出現錯漏和故意編輯數據的情況。（本文不討論）

根據這三個原則，我們來觀察這份報告。

為了我一個人不至於累死，我自説自話地選擇了幾個國家：

1.      和中國名稱上靠近，且有數據的幾個國家（柬埔寨Cambodia，加拿大Canada，乍得Chad，智利Chile，【中國】，哥倫比亞Colombia）

2.      這次排名的第一名冰島（Iceland）

3.      數據體系健全的美國（USA）

令人詫異的事實，就此展開。

【正文】

對於識字率數據：

在UIS數據庫中，識字率有多種統計模式，經過不厭其煩地比對，我發現，全球經濟論壇使用的是：15歲以上成年人口的識字率（可理解為：該國識字的女性/所有該國女性；該國識字的男性/所有該國男性）。

我下載了1970年-2018年的該變量的數據庫。

首先，經過對比，我所選擇的幾個國家的識字率數據都來自這一變量（變量名一致），且都是最新的數據（男女數據在同一年）。

但是，”最新“是有差異的。

乍得和哥倫比亞用的是2016年的數據。

中國用的是2010年的數據。

美國，沒有數據……

（最下面一行數據為美國，無法理解的操作）

但是，令人詫異的是，美國的報告那一頁（287頁）明明寫着男女識字率都是99%啊，是我瞎了麼？

（注意紫色字跡處）

不是，是世界經濟論壇犯了第一個錯誤：臆測數據。

為什麼呢，因為至少加拿大（55頁），法國（101頁），英國（285頁），美國（287頁）在UIS都沒有數據的情況下，他們的男女識字率都被默認為99%…且UIS系統內完全沒有這些國家1970年到2018年的識字率數據。

也就是説，他們的滿分，是白拿的。且不知他們呈現出了雙99%的數據，有興趣的朋友可以自行驗證。

那麼，這些國家在該單項上都領先了中國93名（中國排名94位）。

（我已將所有excel文件打包放在閲讀原文的百度雲盤裏供大家檢驗，UIS的數據網址也是開源的：http://data.uis.unesco.org/#）

對於小學淨入學率：

此處解釋一下，淨入學率（Net Enrolment Rate）與總入學率（Gross Enrolment Rate）的關係。

淨入學率指的是規定年齡段的兒童到某一階段教育入學的比例：不計入逃課的和輟學的情況，和過早過晚讀書的情況。

如：2017年就讀復旦的10歲神童沒有上小學，小學的淨入學率降低了；2017年還在上小學的16歲大男孩沒有上高中，高中的淨入學率降低了。

因此，淨入學率在不出現統計機構自己數據出錯的情況下，不超過100%。但對於高等教育而言，很難解釋什麼樣的年齡段應該完成高等教育，因此一般不計算淨入學率。（http://uis.unesco.org/en/glossary-term/net-enrolment-rate）

總入學率，是該教育階段的學生數（全國所有中學的人數）處以該年齡段應當完成教育的兒童總數（12或13-18）。因為有過早與過晚上學的兒童，發展中國家在集中發展義務教育的階段，總入學率有超過100%的可能。（http://uis.unesco.org/en/glossary-term/gross-enrolment-ratio）

每個國家都會有自己偏愛的，適合制定政策的入學率口徑，因此選用單一變量的風險是，有些國家會在某一數據上全面空白。

世界經濟論壇用的是淨入學率。

對於小學而言，中國這項數據是空白的，因為中國最後一次更新上報這一數據是1997年，因此，該報告沒有采納這一數據。

實際上，1997年的時候，我國女生的小學淨入學率達到了88.18%，男生達到了90.03%，與全球經濟論壇提供的2017年的這一指標的均值之差0.001。

（1997中國女生小學淨入學率，黃色單元格）

（1997中國男生小學淨入學率，黃色單元格）

（中國在此項上空白）

但是，考慮到計劃生育政策存在的生育瞞報，這一數字可能存疑。反正，沒説為什麼，世界經濟論壇沒有用這個數據。

對於中學淨入學率：

世界經濟論壇採用的是淨入學率。

然鵝，這一指標不在中國的教育統計口徑內，沒有上報UIS，這一項應當也是空白的。

（黃色一欄可見中國沒有申報）

然而，我看到了令人窒息的一幕。

世界經濟論壇的數據顯示，中國的女生中學毛入學率僅為47.1%，男生為52.9%。

（令人窒息的黃色數據）

這意味着我們身邊兩個孩子中的一個沒有上中學……

我國九年制義務教育吃了一嘴灰……

事實上，通過我對47.1+52.9=100的觀察，我覺得，世界經濟論壇可能是混用了某個比例……

後來，我找到了。

（“神奇”的替代指標）

世界經濟論壇使用的替代指標為：Percentageof students in secondary education who are female.

直譯為：女學生佔中學學生的比例。

這對於中國而言，是帶有明顯負面引導的數據。

首先，中國的新生兒比例由於男女不平等和其他附帶因素，導致同齡的男性多於同齡的女性。

因此，同一教育階段的男生比女生多不代表女生沒有獲得平等的教育機會。

舉例而言，一個國家有12-18歲男生10名，12-18歲女生5名。他們都讀了中學。該國，男生中學淨入學率=10/10=100%，女生中學淨入學率=5/5=100%，男女獲得了同等的教育機會。

但在”女學生佔中學生比例“的計算下，就變成了5/15=33.33%。

這一變量在此處替用原來變量有三處錯誤：1. 在沒有註明的情況下偷換變量，使得國家間的比較變得無意義；2. 新生兒比例的男女詫異已經在”健康與生存“一節中計分了，如果只對中國採用此變量，便是雙重扣分；3. 這一替代的變量無法符合原本考察男女教育機會是否均等的本意，沒有替換的理由。

（中國部分裏本就已經計分的生育率性別比數據）

我希望，這是一個想當然的失誤，而非刻意為之。如果使用總入學率，在這一項上，中國是滿分1分，因為根據UIS最近的2013年的數據，當年中國女生總入學率為95.03%，男生總入學率為94.23%，女生領先。

對於高等教育總入學率:

在這一項上，世界經濟論壇沒有在中國這一部分失誤。

簡要總結，在這裏，我無意重新計算中國排名的提升，因為數據漏洞或許只是冰山一角，在此改動中國的數據計算排名，沒有意義。

這份報告已經不滿足研究倫理上可信的標準了，不夠公正，也許不僅是對中國，也對其他國家。

而上述的中學淨入學率的變量替換法，最早可以追溯到2016年報告，已經用了三年了。

二、方法上可能的漏洞

事實上，這篇報告在方法上也存在問題。

比如，在剛果的識字率數據上，它使用了UIS的預測數據，而非實報數據，但沒有註明。

其次，它將女生超過男生的數據全部計為滿分1分，這顯然不符合性別差距報告的名號。漠視女性出超偏誤，將其視為好的表現，這不是平權主義。

作為一個國際組織，我們應該沿着軌道恪守中立，而非冒險。

再次，在教育上排名前50的國家裏，我看到了好幾個被UNESCO亞太教育分局重點關注的需要幫扶的對象。

這篇報告，至少在教育上，我不認同。

此外，在同工同酬方面，它採用問卷的方法，測量女性對同工同酬的感知，然後作為評判。

有沒有問過貧困男同志們的意見？

但説實話，我一個人找不齊，也不想找了。

三、一點想法

對於女權：

這份報告2006年中國是在115個國家裏排名63。

2018年是在149個國家裏排名113。

這個，報告裏説了，有的人沒説。

（來自橙雨傘）

我不是女權主義者，但我認同中國需要普及平權知識，但不是以這樣的方式。

**不是以不可信的方式，****不是以隱瞞的方式，****不是以漠視現有成果的方式，**不是以不尊重男性的方式。

坦誠，是彼此溝通的基礎，是把性別教育和性教育讓更多人聽懂的必經之路。

這篇報告，很遺憾，沒做到。

不應該被當成證據使用。

同時，也不能因為這份報告的瑕疵而放棄平權。

可能有所不同的是，我本人更相信機會均等，而非結果均等。

對於世界經濟論壇：

今天下午我拿到報告之後，試着撥通了世界經濟論壇的電話。

我發郵件簡要講述了我發現的最大的淨入學率的錯誤。

討論中，世界經濟論壇的工作人員沒有限制我寫下這篇文章。但好像，也沒打算怎麼樣。再討論，在研究，是最後的答案。如果我能把我掌握的內容發給他們，也ok。

我有一點失落，這和我對國際組織的期待產生了落差。

但寫下這篇文章的時候，我又不那麼擔心了，因為我也在履行我短暫的作為國際組織一份子的使命。

希望世界經濟論壇撤下那篇報告，2019年的時候做一份更好的。

請所有的讀者不要斷章取義，世界經濟論壇犯錯了，但或許不是故意的。