刘承昊：全球性别差距报告把中国教育数据算错了，一错错了三年！
【文/ 刘承昊】
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”。
(某公众号文章，注：并非是橙雨伞的文章)
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，我无意以“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四个维度：1.参与经济事务和就业机会（Economic participation andopportunity）；2.接受教育（Education alattainment）; 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，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的情况，就计为缺失值。
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（US）
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15岁以上女性/所有15岁以上该国女性；该国识字的15岁以上男性/所有该国15岁以上男性）。
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。且不止这些国家呈现出了双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文件打包放在百度云盘里供大家检验，UIS的数据网址也是开源的）
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岁-18岁）。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年的这一指标在报告中的均值只差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）
（黄色标记一行，中国在此项上成绩空白）
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%，男生仅为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：Percentage of 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” 的计算方式下，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价值；2. 新生儿比例的男女差异已经在”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。
有没有同时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。
（有的人不是橙雨伞）
（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。
后记：
文章在公众号发出之后，我就睡觉去了，早上起来便接收到了很多微信消息。
在此声明两点：1. 由于我行文时考虑不当，因此有人认为橙雨伞在翻译这份报告时有故意漏译。在此我对橙雨伞的同仁致歉。事实是：橙雨伞的翻译是基于原报告精准翻译的，并无过错。这在文章中，我也放了截图。作为一个反性别暴力的公益项目，他们做出了他们的努力，这一点我深表敬佩。平权事业需要每一个人的参与。
2. 关于国际组织公信力，这一漏洞三年前就已经出现了，我们或许过于相信国际组织的调查能力，因而忽略了检视其报告的内容。事实上，任何一个所谓的权威都可以被质疑。真金不怕火炼，互相检验是互相促进的基石。
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