19、可持续发展目标指标的有效性与意识形态问题剖析

可持续发展目标指标的有效性与意识形态问题剖析

在追求可持续发展的进程中,可持续发展目标(SDGs)的指标设定至关重要。然而,当前这些指标在有效性、意识形态、认识论以及权力相关方面存在诸多问题。

技术获取与SDG指标有效性问题

技术在发展中起着关键作用,但增加互联网接入并不一定能提升技术能力,特别是当技术受到知识产权和《与贸易有关的知识产权协定》(TRIPS)保护时。在当前体系下,想要突破技术前沿实现显著发展的国家,在获取、开发或提升技术能力方面受到限制。

同时,有95个指标被列为二级指标。联合国承认,二级指标既不可靠也不简单,因为它们随时间缺乏一致性,结果的可靠性存疑。从敏感性标准来看,指标列表显示出有效性和敏感性方面的重大问题。若指标无法准确衡量其预期目标,就难以捕捉干预措施带来的变化。而且,许多二级指标由于缺乏可靠性,在为及时决策提供信息方面作用有限,还会引发对指标的争议,以及强大行为体对这些指标投资的不足。

目标1:消除全球一切形式的贫困

目标1的相关目标和指标存在明显的局限性。该目标主要关注横向贫困,而非纵向贫困,且缺乏对极端不平等和教育等贫困重要变量的考量。其强调解决横向贫困和不平等问题,源于一种将贫困视为获取资源和社会支出问题的意识形态,而忽视了改变当前导致权力和财富集中的不平等经济体系的必要性。

例如,用于衡量目标1.5(到2030年,增强贫困人口和弱势群体的抵御能力,降低他们受与气候相关的极端事件以及其他经济、社会和环境冲击与灾害影响的程度)的指标1.5.1 - 1.5.4,未提及可能面临的各种冲击。唯一涉及冲击的指标1.5.2仅关注灾害导致的直接经济损失与全球GDP的关系,且“灾害”一词似乎主要聚焦于环境灾害,回避了国际经济危机或冲击的相关内容,从而排除了与国际经济体系相关的贫困和极端不平等问题。像2008年金融危机和新冠疫情全球大流行,都对全球经济造成了巨大冲击,加剧了贫困,但这些在目标1的指标中未得到体现。

此外,目标1还排除了关于国家间不平等的讨论,尤其是发展中国家与发达国家之间的不平等。这种意识形态主要由发达国家推动,导致未设立关于极端不平等的独立目标,而是侧重于机会平等和社会群体内部的不平等对贫困的影响。

目标1的具体内容如下表所示:
|序号|SDG目标|序号|SDG指标|
|----|----|----|----|
|1.1|到2030年,消除世界各地所有人的极端贫困,目前极端贫困的衡量标准是每日生活费低于1.25美元|1.1.1|按性别、年龄、就业状况和地理位置(城市/农村)划分的生活在国际贫困线以下的人口比例|
|1.2|到2030年,至少将各国按照本国定义在各方面处于贫困状态的男女和儿童的比例减少一半|1.2.1|按性别和年龄划分的生活在国家贫困线以下的人口比例
1.2.2 按国家定义在各方面处于贫困状态的所有年龄段男女和儿童的比例|
|1.3|为所有人实施适合本国国情的社会保护制度和措施,包括最低标准,并在2030年前使穷人和弱势群体得到充分覆盖|1.3.1|按性别划分,包括儿童、失业者、老年人、残疾人、孕妇、新生儿、工伤受害者以及穷人和弱势群体在内,受社会保护最低标准/制度覆盖的人口比例|
|1.4|到2030年,确保所有男女,特别是穷人和弱势群体,在经济资源方面享有平等权利,并能获得基本服务、拥有和控制土地及其他形式的财产、继承权、自然资源、适当的新技术和金融服务,包括小额信贷|1.4.1|生活在有基本服务可及家庭中的人口比例
1.4.2 按性别和土地保有权类型划分,拥有合法认可文件且认为自己土地保有权有保障的成年人口比例|
|1.5|到2030年,增强贫困人口和弱势群体的抵御能力,降低他们受与气候相关的极端事件以及其他经济、社会和环境冲击与灾害影响的程度|1.5.1|每10万人口中因灾害导致的死亡、失踪和直接受影响的人数
1.5.2 灾害造成的直接经济损失与全球国内生产总值(GDP)的关系
1.5.3 采用并实施符合《2015 - 2030年仙台减少灾害风险框架》的国家减少灾害风险战略的国家数量
1.5.4 采用并实施符合国家减少灾害风险战略的地方减少灾害风险战略的地方政府比例|
|1.a|确保从各种来源大量调动资源,包括通过加强发展合作,为发展中国家,特别是最不发达国家提供充足和可预测的手段,以实施消除各方面贫困的方案和政策|1.a.1|所有捐助方提供的以减贫为重点的官方发展援助赠款总额占受援国国民总收入的比例
1.a.2 政府在基本服务(教育、卫生和社会保护)方面的总支出比例|
|1.b|在国家、区域和国际层面制定健全的政策框架,基于有利于穷人且对性别问题有敏感认识的发展战略,支持加快对消除贫困行动的投资|1.b.1|有利于穷人的公共社会支出|

目标10:减少国家内部和国家之间的不平等

虽然有目标10聚焦于减少国家内部和国家之间的不平等,但其中的目标和指标也存在不足。目标10.1旨在到2030年逐步实现并维持最底层40%人口的收入增长速度高于全国平均水平,看似关注纵向不平等,但从其表述和指标10.1.1来看,更侧重于提高收入和减少贫困,而非针对国家内部和国家之间的纵向不平等和极端不平等。而且,衡量不平等最常用的基尼系数在与贫困和不平等相关的所有目标和指标中均未使用,因此目标10.1的表述无法真正评估社会各阶层的收入集中情况。

目标10的具体内容如下表所示:
|序号|SDG目标|序号|SDG指标|
|----|----|----|----|
|10.1|到2030年,逐步实现并维持最底层40%人口的收入增长速度高于全国平均水平|10.1.1|最底层40%人口和总人口的家庭人均支出或收入增长率|
|10.2|到2030年,增强所有人的权能并促进他们在社会、经济和政治方面的包容,无论年龄、性别、残疾状况、种族、族裔、出身、宗教或经济及其他地位如何|10.2.1|按性别、年龄和残疾状况划分,生活在中位数收入50%以下的人口比例|
|10.3|确保机会平等,减少结果不平等,包括消除歧视性法律、政策和做法,并在这方面促进制定适当的立法、政策和行动|10.3.1|在过去12个月内,根据国际人权法禁止的歧视理由,报告亲身感受到歧视或骚扰的人口比例|
|10.4|采取政策,特别是财政、工资和社会保护政策,逐步实现更大程度的平等|10.4.1|国内生产总值中的劳动份额,包括工资和社会保护转移支付
10.4.2 财政政策的再分配影响|
|10.5|改进对全球金融市场和机构的监管和监督,并加强此类监管的实施|10.5.1|金融稳健指标|
|10.6|确保发展中国家在全球国际经济和金融机构的决策中获得更多代表权和发言权,以建立更有效、可信、负责和合法的机构|10.6.1|发展中国家在国际组织中的成员比例和投票权比例|
|10.7|促进人员有序、安全、正常和负责任的迁移和流动,包括通过实施有计划和妥善管理的移民政策|10.7.1|雇员承担的招聘成本占其在目的地国月收入的比例
10.7.2 制定有利于人员有序、安全、正常和负责任迁移和流动的移民政策的国家数量
10.7.3 在向国际目的地迁移过程中死亡或失踪的人数
10.7.4 按原籍国划分的难民人口比例|
|10.a|按照世界贸易组织协定,对发展中国家,特别是最不发达国家实施特殊和差别待遇原则|10.a.1|对来自最不发达国家和发展中国家的进口商品实施零关税的关税税目比例|
|10.b|鼓励官方发展援助和资金流动,包括外国直接投资,流向最有需要的国家,特别是最不发达国家、非洲国家、小岛屿发展中国家和内陆发展中国家,符合其国家计划和方案|10.b.1|按受援国、捐助国和资金流动类型(如官方发展援助、外国直接投资和其他流动)划分的发展资源总流量|
|10.c|到2030年,将移民汇款的交易成本降至低于3%,并消除成本高于5%的汇款渠道|10.c.1|汇款成本占汇款金额的比例|

目标10.5旨在改进对全球金融市场和机构的监管和监督,但截至2020年4月,其唯一的指标金融稳健指标主要基于国际货币基金组织对宏观经济稳定、国际金融流动、贸易和开放市场的评估,维持了当前有利于强国和全球精英的国际经济体系。而且,没有一个目标和指标明确直接关注国家间收入和财富的不平等以及发展中国家的经济劣势。

目标10.6虽意在让发展中国家在全球国际经济和金融机构决策中有更多发言权,但衡量该目标的指标10.6.1仅测量发展中国家在国际组织中的成员比例和投票权比例,无法捕捉幕后的权力动态、某些发达国家及其代表的否决权,也无法衡量目标中“建立更有效、可信、负责和合法的机构”这一部分,更不能测量有效性和可信度。目标10.7关注人员迁移和流动,主要识别了横向不平等,对改变国家内部和国家之间的固有极端不平等作用不大。

以下是目标10相关问题的流程图:

graph LR
    A[目标10相关目标] --> B[目标10.1关注收入增长但对不平等评估不足]
    A --> C[目标10.5维持现有经济体系]
    A --> D[目标10.6指标无法全面衡量目标]
    A --> E[目标10.7对极端不平等改变作用小]
其他目标的意识形态问题

目标13(气候行动)的指标主要衡量国家层面的变化,未测量多国互动对每个国家可持续发展的个体影响,这支持了目标和指标的选择维护了当前经济和政治系统理论基础的观点。

目标3(良好健康与福祉)的主要意识形态导致对问题和解决方案的理解过于简化,过分强调治疗而非预防,尽管在两个目标中提及了预防,但相关指标都侧重于疾病率、死亡率等后果和治疗方面。

目标16.3(促进国家和国际层面的法治,确保所有人平等获得司法服务)在制定指标时,主要关注刑事司法的行政数据,未与家庭调查数据进行交叉验证。

目标5(性别平等)受西方自由意识形态影响,一些指标存在问题。例如,认为女性担任政治职务和管理职位就代表实现了性别平等和更响应女性需求的治理体系,忽视了女性参与政治不仅受性别影响,还受阶级不平等和贫困的制约,且女性在治理和精英商业职位上的存在并不自动意味着她们会为改善女性状况而努力。指标5.6.2仅衡量保障男女获得性健康和生殖健康护理、信息和教育的法律法规的存在情况,而不涉及这些法律和政策的实施,且该指标只有是/否的答案,无法体现法律的正义、平等、尊严、质量和可及性。

综上所述,可持续发展目标的决策过程,尤其是指标的选择,既具有政治性又具有意识形态性。虽然在制定可持续发展目标和目标时努力纳入多方声音,但选择指标的过程在吸纳行为体反馈和影响方面能力有限,特别是一些民间社会行为体和某些发展中国家代表的意见。这表明我们需要重新审视和改进这些指标,以更准确地衡量和推动可持续发展。

可持续发展目标指标的有效性与意识形态问题剖析

对可持续发展目标指标问题的综合反思

从上述各目标及指标的分析可以看出,可持续发展目标(SDGs)指标在多个方面存在着不容忽视的问题。这些问题不仅影响了对可持续发展进程的准确衡量,也反映出背后复杂的权力关系和意识形态倾向。

首先,在技术获取与指标有效性方面,当前的知识产权保护体系限制了发展中国家提升技术能力,而二级指标的不可靠性使得其在决策中的作用大打折扣。这就好比在一场比赛中,我们使用的计分工具不准确,那么就很难判断选手的真实表现,也无法根据准确的信息调整策略。

其次,各目标在设计上存在意识形态偏差。目标1忽视了纵向贫困和国家间不平等问题,目标10虽关注不平等,但指标未能有效衡量核心问题,目标13、3、16.3和5等也都受到特定意识形态的影响,导致对问题的理解和解决方向出现偏差。这种意识形态偏差就像一副有色眼镜,让我们无法全面、客观地看待可持续发展中的各种问题。

改进可持续发展目标指标的建议

为了更准确地衡量和推动可持续发展,我们需要对现有的指标体系进行改进。以下是一些具体的建议:

  1. 提升指标的有效性和可靠性

    • 对于二级指标,应加强数据收集和分析的标准化和规范化,确保其随时间的一致性。可以建立专门的数据监测机构,定期对指标数据进行审核和评估。
    • 引入多种数据来源进行交叉验证,避免单一数据源的局限性。例如,在衡量社会发展指标时,可以结合行政数据、家庭调查数据和第三方评估数据。
  2. 消除意识形态偏差

    • 在制定目标和指标时,应充分考虑不同国家和群体的利益和需求,避免发达国家主导的意识形态过度影响决策。可以建立一个更加公平、透明的决策机制,让发展中国家、民间社会等更多利益相关者参与其中。
    • 对于一些关键问题,如不平等、贫困等,应采用更全面、客观的指标进行衡量。例如,在衡量不平等时,可以引入基尼系数等常用指标,同时考虑国家间和国家内部的不同层面。
  3. 加强指标与实际问题的关联

    • 确保指标能够准确反映其预期衡量的目标,能够捕捉到干预措施带来的实际变化。在设计指标时,可以进行充分的前期研究和试点测试,验证指标的有效性。
    • 对于一些复杂的问题,如气候变化、健康等,应设计综合性的指标体系,考虑多个因素的相互作用。

以下是改进建议的列表总结:
|改进方向|具体建议|
|----|----|
|提升指标有效性和可靠性|加强数据收集和分析的标准化和规范化
引入多种数据来源进行交叉验证|
|消除意识形态偏差|建立公平、透明的决策机制,让更多利益相关者参与
采用更全面、客观的指标衡量关键问题|
|加强指标与实际问题的关联|确保指标准确反映目标,捕捉实际变化
设计综合性指标体系考虑多因素相互作用|

未来可持续发展指标体系的展望

未来的可持续发展指标体系应更加科学、全面、公正。随着全球社会、经济和环境的不断变化,指标体系也需要不断更新和完善。

一方面,技术的发展将为指标数据的收集和分析提供更多的可能性。例如,大数据、人工智能等技术可以帮助我们更高效地收集和处理大量的数据,提高指标的准确性和及时性。

另一方面,国际社会应加强合作,共同推动可持续发展指标体系的改进。各国应摒弃意识形态的偏见,以全球可持续发展的共同目标为导向,制定更加合理、有效的指标。

以下是未来可持续发展指标体系发展的流程图:

graph LR
    A[当前指标体系问题] --> B[改进指标体系建议]
    B --> C[技术发展助力指标完善]
    B --> D[国际合作推动指标改进]
    C --> E[更科学全面公正的指标体系]
    D --> E

总之,可持续发展目标的实现离不开准确、有效的指标体系。我们应深刻认识到当前指标体系存在的问题,积极采取措施进行改进,为全球可持续发展提供有力的支持。只有这样,我们才能更好地衡量和推动可持续发展进程,实现人类社会的长远繁荣和发展。

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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