全球性别差异报告把中国的教育数据算错了，一错错了三年！_风闻

****本文经授权转载自微信公众号“CleanNote”​

一周之前，世界经济论坛发布了2018全球性别差距报告（Global Gender Gap Report）。

对的，就是那个每年年会在瑞士达沃斯小镇举办年会的世界经济论坛。

昨天，女权组织橙雨伞通过转译文本的形式，在微博上发布了全球性别差距报告的中国部分。

中国从2006年63名，降为2018年的103名。

在一篇名为《149个国家，中国排名103？》的文章里，文章作者认为中国的排名倒退，是中国“吃了一嘴灰”。

(公众号文章)

出于本能，我仔细看了一下报告中截取的数据，我开始怀疑这篇报告的真实程度。

在这篇文章里，我无意为“中国被世界经济论坛黑了”这样的论调来为中国辩护。

我只想告诉大家这篇报告已知的硬性错误，可能的方法错误，以及最终带一点我的看法。

如果要先说结论的话，那就是：以这篇有漏洞的报告为证据来评价中国的女权现状是不可信的。

（想看错误的可以跳到【正文】）

一、已知的硬性错误

世界经济论坛这份报告将男女性别的社会差距分为三个维度：1.参与经济事务和就业机会（Economic participation andopportunity）；2.接受教育（Educationalattainment）; 3. 健康与生存（Healthand survival）;4. 政治赋权/女性的政治势力（Political empowerment）。

（原报告截图）

由于我本人的工作原因，我对第二部分的教育数据非常敏感。在我最近一周经手的亚太地区的教育数据而言，中国在“男童女童享受同样的教育机会”这件事情上，做的很好。

但中国在这一部分的排名落在148个国家的111，这让我很诧异。

（注意右上角的排名，英文版来自原报告，中文版来自橙雨伞）

翻看这份报告的方法纪要（下图），报告内明确指出了三点：

1.      数据来源：联合国教科文组织统计所（UIS），是2018年10月截取的数据

2.      每一项数据的指标（变量）：识字率，小学净入学率，中学的净入学率，高等教育的总入学率。每一个指标都会分别采集同一个时期，某个国家的男女数据，例如：阿富汗2017年的男性识字率和阿富汗2017年的女性识字率。

3.      计算方法：女性数据÷男性数据=女/男比。如果比值大于1，则直接视为该项满分（1.000分），如果比值小于1，则折算一个分数（我数学太差，应该是根据平均数和标准差折算，第，但是emmm怎么折呢，不管它）。

（数据来源）

（折算权重）

这戳中了我的好奇心。

因为，我最近一直在UIS的数据库里遨游。

于是，我想检验一下这个数据采集是否正确。

很遗憾，它错了，错的很离谱。

在检验具体数据前，我们需要设定一个标准，判断这部分数据是否能有效地表达女性处于劣势（男女平等后面再说）。

首先，每一个国家采集的数据，必须按照统一的指标，不可以A国是入学率，B国是考试成绩，如果出现变量没有数据，就空着。

其次，每一个国家采集的数据年份尽量一致，越一致，数据的有效性就越高，可信度高（不是信度），尽量不要是2017年的数据和1917年的数据比较。

再次，每一个国家的统计水平相当，不会出现错漏和故意编辑数据的情况。（本文不讨论）

根据这三个原则，我们来观察这份报告。

为了我一个人不至于累死，我自说自话地选择了几个国家：

1.      和中国名称上靠近，且有数据的几个国家（柬埔寨Cambodia，加拿大Canada，乍得Chad，智利Chile，【中国】，哥伦比亚Colombia）

2.      这次排名的第一名冰岛（Iceland）

3.      数据体系健全的美国（USA）

令人诧异的事实，就此展开。

【正文】

对于识字率数据：

在UIS数据库中，识字率有多种统计模式，经过不厌其烦地比对，我发现，全球经济论坛使用的是：15岁以上成年人口的识字率（可理解为：该国识字的女性/所有该国女性；该国识字的男性/所有该国男性）。

我下载了1970年-2018年的该变量的数据库。

首先，经过对比，我所选择的几个国家的识字率数据都来自这一变量（变量名一致），且都是最新的数据（男女数据在同一年）。

但是，”最新“是有差异的。

乍得和哥伦比亚用的是2016年的数据。

中国用的是2010年的数据。

美国，没有数据……

（最下面一行数据为美国，无法理解的操作）

但是，令人诧异的是，美国的报告那一页（287页）明明写着男女识字率都是99%啊，是我瞎了么？

（注意紫色字迹处）

不是，是世界经济论坛犯了第一个错误：臆测数据。

为什么呢，因为至少加拿大（55页），法国（101页），英国（285页），美国（287页）在UIS都没有数据的情况下，他们的男女识字率都被默认为99%…且UIS系统内完全没有这些国家1970年到2018年的识字率数据。

也就是说，他们的满分，是白拿的。且不知他们呈现出了双99%的数据，有兴趣的朋友可以自行验证。

那么，这些国家在该单项上都领先了中国93名（中国排名94位）。

（我已将所有excel文件打包放在阅读原文的百度云盘里供大家检验，UIS的数据网址也是开源的：http://data.uis.unesco.org/#）

对于小学净入学率：

此处解释一下，净入学率（Net Enrolment Rate）与总入学率（Gross Enrolment Rate）的关系。

净入学率指的是规定年龄段的儿童到某一阶段教育入学的比例：不计入逃课的和辍学的情况，和过早过晚读书的情况。

如：2017年就读复旦的10岁神童没有上小学，小学的净入学率降低了；2017年还在上小学的16岁大男孩没有上高中，高中的净入学率降低了。

因此，净入学率在不出现统计机构自己数据出错的情况下，不超过100%。但对于高等教育而言，很难解释什么样的年龄段应该完成高等教育，因此一般不计算净入学率。（http://uis.unesco.org/en/glossary-term/net-enrolment-rate）

总入学率，是该教育阶段的学生数（全国所有中学的人数）处以该年龄段应当完成教育的儿童总数（12或13-18）。因为有过早与过晚上学的儿童，发展中国家在集中发展义务教育的阶段，总入学率有超过100%的可能。（http://uis.unesco.org/en/glossary-term/gross-enrolment-ratio）

每个国家都会有自己偏爱的，适合制定政策的入学率口径，因此选用单一变量的风险是，有些国家会在某一数据上全面空白。

世界经济论坛用的是净入学率。

对于小学而言，中国这项数据是空白的，因为中国最后一次更新上报这一数据是1997年，因此，该报告没有采纳这一数据。

实际上，1997年的时候，我国女生的小学净入学率达到了88.18%，男生达到了90.03%，与全球经济论坛提供的2017年的这一指标的均值之差0.001。

（1997中国女生小学净入学率，黄色单元格）

（1997中国男生小学净入学率，黄色单元格）

（中国在此项上空白）

但是，考虑到计划生育政策存在的生育瞒报，这一数字可能存疑。反正，没说为什么，世界经济论坛没有用这个数据。

对于中学净入学率：

世界经济论坛采用的是净入学率。

然鹅，这一指标不在中国的教育统计口径内，没有上报UIS，这一项应当也是空白的。

（黄色一栏可见中国没有申报）

然而，我看到了令人窒息的一幕。

世界经济论坛的数据显示，中国的女生中学毛入学率仅为47.1%，男生为52.9%。

（令人窒息的黄色数据）

这意味着我们身边两个孩子中的一个没有上中学……

我国九年制义务教育吃了一嘴灰……

事实上，通过我对47.1+52.9=100的观察，我觉得，世界经济论坛可能是混用了某个比例……

后来，我找到了。

（“神奇”的替代指标）

世界经济论坛使用的替代指标为：Percentageof students in secondary education who are female.

直译为：女学生占中学学生的比例。

这对于中国而言，是带有明显负面引导的数据。

首先，中国的新生儿比例由于男女不平等和其他附带因素，导致同龄的男性多于同龄的女性。

因此，同一教育阶段的男生比女生多不代表女生没有获得平等的教育机会。

举例而言，一个国家有12-18岁男生10名，12-18岁女生5名。他们都读了中学。该国，男生中学净入学率=10/10=100%，女生中学净入学率=5/5=100%，男女获得了同等的教育机会。

但在”女学生占中学生比例“的计算下，就变成了5/15=33.33%。

这一变量在此处替用原来变量有三处错误：1. 在没有注明的情况下偷换变量，使得国家间的比较变得无意义；2. 新生儿比例的男女诧异已经在”健康与生存“一节中计分了，如果只对中国采用此变量，便是双重扣分；3. 这一替代的变量无法符合原本考察男女教育机会是否均等的本意，没有替换的理由。

（中国部分里本就已经计分的生育率性别比数据）

我希望，这是一个想当然的失误，而非刻意为之。如果使用总入学率，在这一项上，中国是满分1分，因为根据UIS最近的2013年的数据，当年中国女生总入学率为95.03%，男生总入学率为94.23%，女生领先。

对于高等教育总入学率:

在这一项上，世界经济论坛没有在中国这一部分失误。

简要总结，在这里，我无意重新计算中国排名的提升，因为数据漏洞或许只是冰山一角，在此改动中国的数据计算排名，没有意义。

这份报告已经不满足研究伦理上可信的标准了，不够公正，也许不仅是对中国，也对其他国家。

而上述的中学净入学率的变量替换法，最早可以追溯到2016年报告，已经用了三年了。

二、方法上可能的漏洞

事实上，这篇报告在方法上也存在问题。

比如，在刚果的识字率数据上，它使用了UIS的预测数据，而非实报数据，但没有注明。

其次，它将女生超过男生的数据全部计为满分1分，这显然不符合性别差距报告的名号。漠视女性出超偏误，将其视为好的表现，这不是平权主义。

作为一个国际组织，我们应该沿着轨道恪守中立，而非冒险。

再次，在教育上排名前50的国家里，我看到了好几个被UNESCO亚太教育分局重点关注的需要帮扶的对象。

这篇报告，至少在教育上，我不认同。

此外，在同工同酬方面，它采用问卷的方法，测量女性对同工同酬的感知，然后作为评判。

有没有问过贫困男同志们的意见？

但说实话，我一个人找不齐，也不想找了。

三、一点想法

对于女权：

这份报告2006年中国是在115个国家里排名63。

2018年是在149个国家里排名113。

这个，报告里说了，有的人没说。

（来自橙雨伞）

我不是女权主义者，但我认同中国需要普及平权知识，但不是以这样的方式。

**不是以不可信的方式，****不是以隐瞒的方式，****不是以漠视现有成果的方式，**不是以不尊重男性的方式。

坦诚，是彼此沟通的基础，是把性别教育和性教育让更多人听懂的必经之路。

这篇报告，很遗憾，没做到。

不应该被当成证据使用。

同时，也不能因为这份报告的瑕疵而放弃平权。

可能有所不同的是，我本人更相信机会均等，而非结果均等。

对于世界经济论坛：

今天下午我拿到报告之后，试着拨通了世界经济论坛的电话。

我发邮件简要讲述了我发现的最大的净入学率的错误。

讨论中，世界经济论坛的工作人员没有限制我写下这篇文章。但好像，也没打算怎么样。再讨论，在研究，是最后的答案。如果我能把我掌握的内容发给他们，也ok。

我有一点失落，这和我对国际组织的期待产生了落差。

但写下这篇文章的时候，我又不那么担心了，因为我也在履行我短暂的作为国际组织一份子的使命。

希望世界经济论坛撤下那篇报告，2019年的时候做一份更好的。

请所有的读者不要断章取义，世界经济论坛犯错了，但或许不是故意的。