新冠和“民主”_風聞

弄了批數據，做了幾張圖。簡單研究了新冠疫情嚴重程度和“民主”的關係。

畢竟感興趣的人不少。

一點微小的工作。

過去看過不少西方機構的荒誕數據，想過類似問題，但沒實際做過什麼。所以這次的工作，有點不想承認是受了沈教授的啓發。

但必須得説，他的一席話，是我克服懶惰，着手認真一把的重要因素。

上圖。

散點圖，每個點代表一個國家。

橫軸為民主指數，縱軸為各國確診患者人數佔該國總人口的比例。

點大小反映各國確診患者數量。

這圖講了什麼呢？

可以説，沈逸教授一語成讖。

一國新冠肺炎的感染人佔比和該國民主指數呈現出一個正相關關係。

下面對上圖做一些詳細介紹。

首先是數據

民主指數數據，來自於The Economist Intelligence Unit2019年的報告。

全球疫情數據，來自於GitHub網站的整理, 是著名的霍普金斯疫情數據大屏同款，本文使用2020年10月19日的更新。

國家人口，人均等數據，來源於世界銀行2019年的統計記錄。

先看這個“民主”報告

報告依據“民主”指數高低，把167個國家分了四個級別，由高到低為 

Full democracies

Flawed democracies

Hybrid regimes

Authoritarian regimes

四個類型對應圖中被三條豎線分出的四個區域。

美國在2019年從“優質”降到了“缺陷的”，報告特意提了一句。能感覺到作者有些痛心疾首。不過很難説是一件壞事，畢竟正相關呢。

説到正相關，也許有人鬆了口氣，也許有人不甘心。

鬆了口氣，因為從趨勢線的傾斜度和迴歸相關係數COEF看，結論不夠顯著。

想到各國財力，技術能力，組織能力不同，進而檢測能力大不相同，數據誤差會很大，本文很可能説明不了什麼。

特別一些美洲國家，又民主，確診人數又多，幾個大點觸目驚心，影響了整體視覺觀感。

如果不用散點大小展示確診數情況的話，圖所展示的趨勢看起來更不明顯了。

另外，很多落後國家根本沒能力開展檢測，它們的數據會讓一些有“能力”的國家顯得很難看。

我屬於不甘心的那種。

不過為了客觀，我篩掉了一些國家。

篩掉那些人均GDP不如印度的國家，假設過分的貧困會是社會管理能力缺乏的體現，數據不可信。

篩掉那些確診人口比例低於中國的國家，認為它們缺乏檢測能力。

這裏提一句，作為西方抗疫燈塔的韓國，確診數占人口比例為0.0489%，7倍於中國的0.00651%。

另外篩掉了人口小於3千萬的國家，純主觀選擇，防止毛毛多的小國影響整體數據。

這麼一篩就只剩33個國家了。

正相關還更明顯了。

不甘心的我又想到，中國人口那麼多，但在影響整體趨勢上，各個國家權重卻又都一樣，要反映問題，得按人口加權！

趨勢更加清晰了

為防文章圖片不夠清晰，讀者看圖不方便，我的公眾號會再單獨發圖。

最後，放一張以“死亡占人口比例”為縱軸的圖。

最最後，推薦一個笑話

全球健康安全指數報告2019

有沒發現熟悉的面孔？