近日，世界经济论坛发布了《2018年全球性别差距报告》（GGGR）。报道一经发布，立即引起网络广泛关注。有网友对“2018全球性别平等排名”表示关注，也有网友对世界经济论坛选取的指标以及该指数的综合编制方法和报告提出质疑。为了帮助大家更加客观、科学地解读报告，中国妇女研究会邀请相关专家学者从“性别平等评估理论与方法”的角度对报告进行了深入分析。

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GGGR对于促进全球性别平等具有一定的积极作用。

指标的选择、方法的采用和数据的来源尤为重要。

过去几十年来，性别平等一直是联合国等国际组织和一些发达国家持续关注的问题。各国用来衡量性别平等的指标体系，如性别发展指数（GDI）、性别赋权指数（Gender Empowerment Measure，GEM）、性别均等指数（GPI）、全球性别差距指数（GGGI）、社会制度和性别指数（SIGI）、性别不公正提出了性别不平等指数（GII）、性别平等指数（GEI）等7个指标体系。基于这些体系的性别平等指数已成为国际组织衡量和评价不同时期各国性别平等和妇女发展状况的有效工具。相应得分是对国家/地区性别平等发展状况进行排名的主要依据。

全球性别差距指数（GGGI）是国际社会用来衡量性别不平等的指标体系之一。由于全球性别差距报告（GGGR）过去10年每年都会发布，其影响力超过其他指数。甚至可以说，它可能是全球最具影响力的指数。通过指数得分对各国性别平等状况进行排名，旨在让参与评估的国家意识到性别差距带来的挑战，并减少性别差距出现的机会；应该说，这一指数对于促进全球性别平等发挥了积极作用。功能齐全。但正因为其影响力，科学、严谨、公正、合理的指标选择、合理的方法采用和真实的数据来源就显得尤为重要。

在世界经济论坛发布的2018年全球性别差距报告排名中，中国在149个国家中排名第103位，其中教育排名不仅被认为是错误的，而且连续三年都是错误的。 2017年，中国教育排名为第102位，但2018年，教育排名下降至第111位。从更长时间来看，2006年（GGGR发布第一年），中国在115个国家中排名第63位，其中经济状况排名第53位，受教育程度排名第78位，健康生存排名第78位。排名第114位，政治参与度排名第52位； 2018年，这四个分项指数排名分别为第86位、第111位、第149位和第78位。虽然直接比较这两个10多年的时期存在一定的风险（因为不同的国家进入评估，数据背后的逻辑可能不一致），但即使只考虑过去几年，中国的排名也是如此也在倒退。这不禁引发我们对这个指数的反思。

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受理论积累、数据来源和方法处理等限制。

GGGR 有局限性

综合指数构建是一项非常复杂且具有挑战性的任务。

首先，报告所涉及的各个层面的指标是一个非常重要的理论问题。维度的确定、指标的选择等不仅需要凸显和准确衡量性别平等的核心意义，还需要国与国之间的横向可比性和时间的纵向可比性。无论性别平等如何定义，它一定是一个多维度、多指标的概念，涉及多个领域，需要多个衡量指标共同体现。但指标不宜过于复杂或复杂。那么，哪些领域、哪些指标优先呢？这涉及到指标构建者的知识和远见。有些指标总是最核心的，在时间和空间上是惰性的，而另一些指标则总是与一定的时间和空间相关联。因此，指数的构建不仅要关注特定时空背景下的敏感指标，还要关注基础、核心要素，使衡量结果既能反映当前现实，又能有效促进经济发展。性别平等的进程。发展。

GGGR由4个一级维度、6个二级维度和14个具体指标组成（涉及的变量超过14个，包括男性和女性变量，然后综合成14个比例变量）。但指标选取是否恰当，值得讨论。例如，在多个国际组织构建的性别平等指标体系中，出生人口性别比是一个重要指标，但这个指标能否很好地体现健康平等呢？事实上，中国在妇幼健康领域取得了长足进步，孕产妇死亡率位居世界最低之列。政治参与的三个衡量指标是：过去50年议会席位中的性别差距、部级以上官员中的性别差距以及国家元首中的性别差距。这是否忽视了参与地方政治以及从事低端或非正规部门工作的女性？难逃“精英偏见”的嫌疑吗？

其次，指标的选择在很大程度上取决于数据的可获取性、可用性，特别是数据的可信度和及时性（尤其是一些变化较大的指标）。如果指标的选择主观性很强，并受到构建者的价值取向等限制，那么数据来源就是指标构建和指标生成过程中不可避免的客观挑战。只有数据来源通达、及时、准确，计算出的指标才能更接近实际水平，才能更好地全面、全面、公正、客观地评价性别平等状况。

据GGGR表1介绍，本次年报数据来源于联合国教科文组织统计研究所（UIS）的教育指标，数据为2017年或最近一年。在四项教育指标中，中国的识字率数据使用的是2010年的数据。在过去的几年里，中国的教育水平有了很大的提高。从2011年开始，男女受教育机会差距得到根本扭转。如果用2010年的数据来计算识字率，这个数据已经远远落后且缺乏时效性（男女之比=0.95），无疑会低估中国男女教育的平等程度。

GGGR 处理数据的另一种方式是在缺乏最新数据的情况下使用替代指标。例如，对于中等教育的入学率，世界经济论坛使用的替代指标是：中等教育学生中女生的百分比，得到的数据是女生为47.1%，男生为52.9%。虽然在中等教育中，女生的比例（47.1%）低于男生，这可能是因为女生总人口少于男生总人口；也就是说，女孩比男孩少并不意味着女孩比男孩少。没有平等的教育机会；事实上，该算法可能包含了出生性别比失衡的因素，从而造成性别不平等的叠加。当其他国家有男女中学教育数据时，世界经济论坛直接使用中国男女净入学率，这可能会降低国家间比较的意义；出生性别比纳入“健康与生存”分项指数。中国队得分并双扣。

缺少初等教育入学率数据。在分国别详细介绍中，缺少中国的初等教育入学率，报告也没有对中国的指标进行排名。该指标是否没有被纳入最终计算中，报告并未做出解释。但该指标的权重是四项教育指标中最大的，几乎占据了总权重的一半。事实上，中国在这方面的性别差距正在变得越来越小。如果不计入该指标，是否会影响教育分项指标进而影响整体指标的得分和排名？

第三，指标构建的最大难点在于确定各指标的权重。

GGGR的索引构建分为四个步骤：

首先是比率转换。例如，如果一个国家有100个部长职位，女性部长占20%，则女性与男性的比例为0.25。

二是确定平等基准，即除健康指标外，其他三个维度的“平等基准”均为1（即性别平等）。可以采用两种可能的量表：（1）负正量表，反映性别差距的大小和方向，该量表使具有男性优势或女性优势的国家处于不利地位，并为绝对平等给出最高分； （2）衡量男女平等程度的单边尺度，不会将存在其他性别差距的国家置于有利或不利地位。 GGGR 似乎采用单边尺度。从教育的角度来看，基于上述原因，单方面的视角对于中国这样的国家来说一定合适吗？

三是通过计算各指标的加权平均值来计算分项指标得分。计算方法是变异最小的指标权重最大。 GGGR的表2列出了各个测量指标的权重。在教育维度中，权重最大的是男女初等教育入学率之比，最小的是高等教育入学率之比。由于性别差距最大，计算指标值时标准差最大，权重最小。这种待遇，无论是初等教育数据的缺乏，还是高等教育权重的低，都会降低中国的排名。

受理论积累、数据来源和方法处理的限制，任何指标都有其优点和局限性。这是不可避免的，GGGR也不例外。 GGGR的全球性别平等得分为68分，其满分为100分，距离性别平等还有32分；而剩下的不平等可能是最难克服的。这在政治参与度和经济地位上也很明显，分别只有22分和59分；生存和健康得分最高，其次是教育，得分分别为96分和95分。中国的经济和教育得分高于全球平均水平，但生存、健康和政治参与水平低于全球平均水平。

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报告中可能存在的问题提醒我们

建议趁机切实推进一些相关工作

例如，进一步加强分性别统计工作，提高分性别统计质量。我国多年来推广分性别统计，并取得了一定成效。许多指标已经有了比较完善的按性别分列的统计数据。然而，一些指标仅提供女性数据，缺乏两性之间的比较数据。而且，有些指标的性别统计数据质量不高，有的不能直接使用。它们需要进行推断，这不可避免地会导致错误。

又如，及时向联合国教科文组织等国际组织更新按性别分列的统计数据。分性别统计数据不仅有助于我国政府、社会和学界清楚了解性别平等的现状和问题，也将影响国际社会对我国性别平等状况的认识和评价。组织。

再比如，我们能否利用世界经济论坛的指标和计算方法，用最新的数据计算出中国的性别差距指数（这些数据现在已经有了），并与GGGR进行比较，看看两者的差异。差别有多大？这样得到的结果可能会更加客观。

最后，关于性别平等的衡量指标体系。目前，我国社会各界对性别平等的总体认识依赖于国际组织提供的数据。当然，这并没有什么错或坏处。但由于指标选择理念的差异以及国际组织数据更新的滞后，我国性别平等状况在不同指标体系中的排名差异较大。那么，我们能否制定一个符合中国实际、具有国际可比性的性别平等指标体系呢？北京世界妇女大会前后，国内学者虽然在指标构建方面也进行了有益的探索，但这项工作并未持续下去，建立的体系缺乏实际应用；而国际组织制定的量化评价指标体系，即使数据可信，但由于是在国情之外进行简单比较，意义也十分有限。无论是从理论层面还是方法论层面，中国政府和学界完全有资格胜任这项工作，也完全有能力为全球性别平等指标体系做出自己的贡献，讲好中国自己的故事，创造出中国自己的故事。更大的国际影响力。影响。

（来源：“性别研究视界”，妇女所官方微信，作者为中国人民大学社会与人口学院老年学研究所林丹燕教授。）