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刘学伟:东方崛起之大数据探密之八
送交者: 法国刘学伟博士 2017年09月02日01:51:43 于 [天下论坛] 发送悄悄话

刘学伟:东方世界当代崛起之大数据探密(之八)

作者:刘学伟   来源:作者赐稿  已有 48人浏览 放大  缩小

第四章  学力指数与经济社会发展水平

有了前面的铺垫,现在笔者就可以来具体解释本编的第一数据,学力指数了。

为了保证安全,本编采用PISA[1]TIMMS[2]的数据来表达不同国民的平均智力水平。这套数据最大的好处是它的权威性和统一性。最大的缺点是它的数据覆盖面太有限。他们调查这项数据不是像联合国那样为全世界服务,而是为了改善OEDC成员国的教育质量而选取的一部分参照国以求得参照数据。这个地球上最落后的撒南非洲国家和南亚国家一个也没有入选,其它发展中国家也选得很有限。因此这个分析就只能覆盖大约全世界三分之一的国家,但是还是超过了一半的人口。

这个测试的规模足够大,抽样等方法都十分科学规范,每个案例的样本(参试学生)都有至少数千到数万人之多,足以保证精确性。

这套数据是由OECD组织每三年进行一次,选了七十多个国家/政体,已经举行了四次。2015年举行了最近的一次,结果要到2016年底才能发布。

一次考试的成绩本来并不足以代表整个国家的智力水平。其实还有另一套办法,就是心理学家进行的智商测试。这种测试西方已经搞了超过100年,但是基本上都是由心理学家个人主持用手工业作坊的方式进行。测试的标的各不相同,结果数以千计,各个国家进行过的次数多寡不一,每个测试参加者的人数从数十到上万,使用的测试方法也多种多样,得出来的数据实在有欠权威性。但是笔者要告诉大家的是,当PISA考试的分数出来以后,人们把它与林恩的数据一对照,竟然发现了高达0.9(本人比对,按人口加权0.946/不加权0.914)以上的相关性![3]当然剩下的没有参加PISA测试的国家的IQ分数就还是没有经过验证。为了严谨起见,本书的第二编就仅限有PISA+TIMMS分数的国家。这样的国家本来共有77个。但是其中有几个其它的数据又严重不齐。到头来,上表中仅有69个国家。其中还有三个依然数据不齐。这样一来,对全世界的完整分析就无法进行。但欧洲内部的分析,尤其是东西欧的比较,没有问题。东亚内部的分析也有三分之二的数据可用,勉强可以进行。除了西方和东方,其它的国家的数据就十分地不全,只能对中部穆斯林国家和拉美国家进行一些粗略的分析。对南亚和撒南非洲的分析就只好完全从略。

由于案例受限,三个世界和其子世界的划分,必须做一些修改。如有第三编,则恢复原状。

现在一共有69个国家/政体。其中西方共47国。传统西方即西方1共有25国。拥有计划经济遗产的东欧国家即西方2共有16国。拉美国家仅有7国做代表,称西方3。这里和序言中的划分没有变化,只是案例都少了一些。回顾一下,本书第三编中将处理的西方世界共70国:其中西方1还是25国,西方223国,西方322国。

东方国家这里共有10个国家/政体。高素质且富裕的日本加四小龙合称东方1,中国家越南因其共有的计划经济遗产合称东方2。(我其实好想称它们为东方1,只是扪心自问,今天还不够格。再过些年应当就够格了。)其余的三国合称东方3。这里的分类也没有变化,也是案例少了一些。回顾一下,本书第三编中将处理的东方世界共15国:其中东方15国,东方25国,东方3也是5国。

南方世界这里只有11国,那就少了太多,而且都属于中部穆斯林国家。因此原来的南方1/2/3,穆斯林国家、南亚和撒南非洲的划分就只能弃用。而把原本南方1下面的三个孙辈区划(原称南方1.1/1.2/1.3)升上来称作南方1/2/3。其中6个是阿拉伯半岛上的石油富裕君主国,简称石油富国南方1。另外5个分两种情况。受西方1/2影响较深的,也相对富裕的土耳其和哈萨克斯坦合称近西南方南方2。剩下的三个穆斯林国家称其余南方南方3

回顾一下,本书第三编中将处理的南方世界共有71国:其中南方1(中部穆斯林国家)是22国,南方2(南亚)有6国,南方3(撒南非洲)有43国。

模仿智商IQ Intelligence Quotient的叫法,本人把这个由PISA/TIMMS分数换算来的分数称作学力指数(学商?)。英文大概应当是Learning Quotient简称LQ

第一节  学力指数

表一:与学力指数直接有关的基本数据


国名

PISA

2012

数学

PISA

2012

阅读

PISA

2012

科学

学力

指数

人均$

Ppp

2012

HDI

2012

LQ

人均

收入

人均与

LQ人均

的差额

人口

数量

万人

新加坡

573

542

551

111,07

45 598

0,906

26 722

18 876

707

中国香港的

561

545

555

110,73

52 613

0,895

26 641

25 972

518

韩国

554

536

538

108,53

28 231

0,909

26 112

2 119

4 978

日本

536

538

547

108,07

32 545

0,912

25 759

-6 063

12 782

中国台湾

560

523

523

107,07

19 696

0,890

25 470

7 040

2 338

芬兰

519

524

545

105,87

32 510

0,892

25 310

-7 908

539

爱沙尼亚

521

516

541

105,20

17 402

0,846

25 262

-17 317

134

中国

613

570

580

105,00

7 945

0,699

25 118

10 251

134 411

加拿大

518

523

525

104,40

35 369

0,911

25 053

-7 277

3 448

波兰

518

518

526

104,13

17 776

0,821

24 957

12 325

3 822

荷兰

523

511

522

103,73

37 282

0,921

24 941

15 586

1 669

瑞士

531

509

515

103,67

40 527

0,913

24 797

10 634

791

爱尔兰

501

523

522

103,07

28 671

0,916

24 797

3 874

449

德国

514

508

524

103,07

35 431

0,920

24 652

9 688

8 173

澳大利亚

504

512

521

102,47

34 340

0,938

24 524

8 905

2 262

比利时

515

509

505

101,93

33 429

0,897

24 508

- 150

1 101

新西兰

500

512

516

101,87

24 358

0,919

24 171

8 367

437

英国

494

499

514

100,47

32 538

0,875

24 091

12 965

6 264

奥地利

506

490

506

100,13

37 056

0,895

24 059

-1 992

842

捷克

499

493

508

100,00

22 067

0,873

24 043

6 234

1 055

法国

495

505

499

99,93

30 277

0,893

23 963

9 555

6 543

丹麦

500

496

498

99,60

33 518

0,901

23 867

24 821

557

挪威

489

504

495

99,20

48 688

0,995

23 770

-9 046

495

拉脱维亚

491

489

502

98,80

14 724

0,814

23 674

19 806

222

美国

481

498

497

98,40

43 480

0,937

23 562

24 723

31 159

意大利

485

490

494

97,93

26 158

0,881

23 562

2 596

6 077

卢森堡

490

488

491

97,93

48 285

0,875

23 546

2 401

52

西班牙

484

488

496

97,87

25 947

0,885

23 401

-7 313

4 624

匈牙利

477

488

494

97,27

16 088

0,831

23 337

-3 430

997

葡萄牙

478

488

489

97,00

19 907

0,816

23 321

5 855

1 064

冰岛

493

483

478

96,93

29 176

0,906

23 289

-6 431

32

立陶宛

479

477

496

96,80

16 858

0,818

23 209

-5 018

321

克罗地亚

471

485

491

96,47

18 191

0,805

23 193

12 950

693

瑞典

478

483

485

96,40

36 143

0,916

23 193

 806

945

斯洛文尼亚

501

431

514

96,40

23 999

0,892

23 145

-2 957

205

斯洛伐克

482

475

486

96,20

20 188

0,840

22 856

-19 886

544

越南

511

508

528

95,00

2 970

0,617

22 808

3 416

8 782

以色列

466

486

470

94,80

26 224

0,900

22 712

-8 251

777

俄罗斯

482

463

471

94,40

14 461

0,788

22 407

-1 896

14 194

希腊

453

477

467

93,13

20 511

0,860

22 231

-8 521

1 130

土耳其

448

475

463

92,40

13 710

0,722

21 653

-16 648

7 364

格鲁吉亚




90,00

5 005

0,745

21 493

-10 832

448

塞尔维亚

449

446

445

89,33

10 661

0,769

21 461

-277

501

马耳他




89,20

21 184

0,847

21 284

2 541

42

塞浦路斯

440

449

438

88,47

23 825

0,848

21 236

7 040

81

阿联酋

434

442

448

88,27

42 716

0,818

21 204

-10 193

789

罗马尼亚

445

438

439

88,13

11 011

0,786

21 188

-9 714

2 139

保加利亚

439

436

446

88,07

11 474

0,782

21 044

-13 322

748

泰国

427

441

444

87,47

7 722

0,690

20 995

-6 008

6 951

智利

423

441

445

87,27

14 987

0,819

20 979

-1 825

1 727

巴林




87,20

19 154

0,796

20 482

-9 619

126

哥斯达黎加

407

441

429

85,13

10 863

0,773

20 081

-7 134

472

墨西哥

413

424

415

83,47

12 947

0,770

20 049

-9 598

11 479

哈萨克斯坦

432

393

425

83,33

10 451

0,754

19 921

-8 811

1 655

黑山

410

422

410

82,80

11 110

0,791

19 873

-6 197

45

马来西亚

421

398

420

82,60

13 676

0,769

19 825

-6 492

2 886

乌拉圭

409

411

416

82,40

13 333

0,792

19 728

2 888

337

沙特阿拉伯




82,00

22 616

0,782

19 343

-9 191

2 808

巴西

391

410

405

80,40

10 152

0,730

19 151

-13 879

19 666

约旦

386

399

409

79,60

5 272

0,700

19 087

-3 740

619

阿根廷

388

396

406

79,33

15 347

0,811

19 087

-10 984

4 077

突尼斯

388

404

398

79,33

8 103

0,712

19 007

-11 185

1 067

阿尔巴尼亚

394

394

397

79,00

7 822

0,749

18 894

68 584

322

卡塔尔

376

403

399

78,53

87 478

0,834

18 525

5 567

187

阿曼




77,00

24 092

0,731

18 397

-14 243

285

印度尼西亚

375

388

384

76,47

4 154

0,629

18 381

-9 075

24 233

秘鲁

368

396

382

76,40

9 306

0,741

16 456

36 337

2 940

科威特




68,40

52 793

0,790

16 120

-11 736

282

摩洛哥




67,00

4 384

0,591

26 000

6 545

3 282

西方世界

463

473

470

93,77

25 536

0,849

22 557

2 979

146 639

东方世界

563

543

534

100,48

9 819

0,710

24 175

-14 357

198 587

南方世界

435

447

449

88,74

15 288

0,716

20 053

-5 385

18 464

发达西方

491

503

500

99,7

36 154

0,913

12 179

23 975

79 553

前公西方

482

479

470

95,4

14 959

0,799

-7 970

22 929

26 389

拉丁美洲

397

408

413

81,2

11 639

0,755

-7 904

19 544

40 698

富裕东方

545

543

536

108,2

31 050

0,908

5 011

26 039

21 323

前公东方

607

577

566

104,4

7 640

0,694

-17 475

25 114

143 193

其余东方

390

399

400

79,2

5 689

0,653

-13 373

19 062

34 071

石油南方

423

439

435

86,4

30 764

0,788

8 506

19 712

4 477

近西南方

443

459

469

91,4

13 112

0,728

-8 936

21 992

7 983

其余南方

415

414

397

81,8

5 293

0,631

-11 013

17 730

6 004

69国全体

518

511

505

97,4

16 434

0,766

23 313

-6 911

363 690


  上表最后一行红色数据解释[4]


现在开始解释表一中首先要用到的一些项目的确切定义。

第一栏无需解释。第二到第四栏就是直接从PISA测试2012年的报告中抄来的三科测试分数。第五栏的学力指数就需要认真解释了。

为了不起争议,数据的转换都采用的尽可能简单的办法。这个学力数据的计算方法就是把第二、三、四栏的三个分数加起来再除以三得到一个平均分。只有TIMMS数学分数的,就把它直接抄过去。(在本数据库中,这样被用到的的TIMMS分数其实仅有7个。)这个分数的匀值在500分以下不远(487分)。为了模仿百分数,本人再把这个平均分数除以5,这样就得到了一个最高111,最低67分的分数体系。作为本编数据库的第一自变量。

只有红色的中国和越南的数据有调整。     

调整中国的原因是原来那个分数只是上海的分数。用上海来代表中国当然不太公平。(这个分数如果不调整,将是首屈一指的117.53分。)但这不是中国的意思。为了表示公允,本人大胆地把它一直降到105分,成为东北亚的最低分,仅与西方国家的高档次齐平。

要调整越南的分数也是因为它的分数太高。(若不调整是103.13分,与瑞士、德国齐平。)本人大胆地把它调降到95分,依然是东南亚地区仅次于新加坡的高分。

接下去的是人均GDP PPPPurchasing power parity)购买力平价。就是按各国的物价水平加权之后的购买力。简称PPP$。联合国的报告一直使用PPP。请大家不要与更常用的国际汇率算出的GDP或人均GDP相混淆。简单地说,用PPP折算后,发达国家的GDP和人均变化不大,而越落后贫穷的国家的GDP和人均,则越会被适当高估,因为它们的平均物价水平更低。

人类发展指数Human Development Index, HDI),是联合国开发计划署(UNDP)从1990年开始发布用以衡量各国社会经济发展程度的标准,并依此区分已开发(高度开发)、开发中(中度开发)、低度开发国家。指数根据平均预期寿命,识字率,国民的教育和生活水平计算出,在世界范围内可以进行国与国间的比较。

7/8/9三栏的定义现在就解释有些复杂,晚些用到时再详细解释。

最后一栏人口数量就不用解释了吧。

下面开始发布本书的第一张数据图。


既然是第一张图,关于图形的一切解释都必须从详。

这种图叫柱形图。它用图中方柱的高度来表达左边数据的大小。图的左边的学力指数的定义前面已有详解。图的下方是每一个方柱代表的案例的名称。其数目有些过多(69个),因此字体就不得不用得很小。如果你看不清楚,这并不要紧,后面还有许多局部分组放大的图。图中方柱涂有超过10种不同的颜色,自然是代表不同类型的案例。这些颜色代表的案例类型基本固定,你反复看下去自然就都能记住这些不同颜色各自代表的是哪一个群体。

从这张图上,只需要大家注意各种不同水平的成绩的地域分布非常明确。比如前五都在东北亚中日韩三个民族(用土黄色代表)中。中国和越南的分数如果不被打压(原本分别是117.53103.13),本应名列第一和第十三。就是说,前六名都是东亚,再加第十三。(现在是前5名、第8名和第37名。)然后一直到第40名,都是欧洲/西方国家。这里倒是不分东欧西欧。就是说东欧国家的考试成绩与传统西方并无实质差距。就是说,名列前茅的都是东方1/2和西方1/2

到第41名才出现第一个既非东方也非西方的国家,土耳其。而这个土耳其也紧靠欧洲,一直努力西化了超过100年。然后从第42名直到第48名,除了一个例外(第46名阿联酋)之外,依然是东欧西欧的一些边缘的国家了。

从第49名泰国开始,就是第三世界了。这里直到第69名摩洛哥,共21名中,只有黑山和阿尔巴尼亚两个最差劲的(东南)欧洲国家,其余都是拉美、东南亚和中部的穆斯林国家即西方3、东方3和南方1/2/3


也就是说,三个阶梯的界限非常清晰。第一阶梯前五名加第八名东北亚。然后第二阶梯从第6到第48,长达42个国家的欧洲/西方国家序列中,只有中国、越南、土耳其和阿联酋四个例外。第三阶梯21国中,也仅有2个例外。

  论分数,第一阶105分以上仅8个国家,6个在东亚,2个在西欧(东方1/2、西方1)。第二阶90-105分共34国。其中欧洲国家占31国(西方1/2)。不及90分的28国。其中欧洲国家还有7个(西方1/2),阿拉伯穆斯林国家11个(南方1/2/3),拉美国家7个(西方3),东南亚(东方3)国家3个。



  下面的图是分类统计。


  这类图的结构与图4.1相仿。只是因为案例少得多,我们就可以把具体的数值直接放到方柱上,方柱下的案例名称也可以看清了。

  上左图表达的是本编的最大分类。分三个区的主要根据就是分数加地理。

  第一类东方共有10个国家。用土黄色代表。第二类是西方,共41国。用蓝色代表。第三类南方,本来国家众多。但这里只有11个,且都是中部穆斯林国家。用暗粉红代表。[1] 请记住东亚的分数按人口加权后的匀值在100分以上。这其中已经包括了东南亚东方3的所有国家。再记住西方41国的匀值不到95分。当然这也包括了拉丁美洲的西方3.最后记住南方国家(其实只是11个穆斯林国家)的匀值不到84分。如果要再记得简单一些。你可以说,东方100分,西方94分,南方83

  右图中再进一步细分为九个子目。

  东方分为三个子目:富裕东方(日本+四小龙,称东方1),用土黄色代表,学力分数108分。前公东方(中国和越南,称东方2),用红色代表,104分。其余东方(马来西亚、泰国和印尼,称东方3),用正黄色代表,79分。这个东方3与东方1/2的差距很大。西方3其实与西方1/2之间的差距也很大,不过比东方内部的还是小一些。

  东方1其实还可以再细分成东方1.1(日本、韩国和中国台湾)(LQ108.1)和东方1.2(新加坡、香港)(LQ110.9)两个孙目。其区别在于西式民主的程度。

  西方也分成三个子目:发达西方共有25国(称西方1),仍用蓝色代表,99.6分。有计划经济遗产的东欧国家称前公西方(称西方2),有16国,用绿色代表,95.3分。拉美国家7国(称西方3),用青色代表,81.2分。

  西方1其实也还可以细分。比如:西方1.1包括法国和以北欧洲国家和海外的原英国殖民地的日耳曼/央格鲁-撒克逊民族国家(共18国,100.2)。西方1.2则包括法国以南的所有国家(意大利、西班牙、葡萄牙),包括地中海中的岛国、希腊甚至以色列(共7国,97.2)。不要小看其间3分的LQ差距,两边的发展水平,差距可是不小耶。

  西方2也可以细分。比如:西方2.1可包括其中的天主教国家(共9国,100.9)。西方2.2可包括其中的东正教国家(俄罗斯、格鲁吉亚、罗马尼亚、保加利亚)(共493.3)。西方2.3则包括前南斯拉夫国家中表现最差的两个东正教国家黑山和塞尔维亚再加上加上穆斯林占多数的阿尔巴尼亚(385.2)。它们三者之间,LQ的差距分别是7.6分和8.1分。表现在发展水平上,差别可就更大了。

  案例多了,仔细观察,总是可以找到可以细分之处。大千世界就是那样千差万别又千变万化的。

  这里有的南方国家全部是中部穆斯林国家。也再分三个子目。阿拉伯半岛上的6个产油富裕君主国,称石油南方南方1)。土耳其和哈萨克斯坦称近西南方南方2),近西乃靠近西方之谓,两国分别受到西方1和西方2的深刻影响。其余的不富裕的3个穆斯林国家称其余南方(或称南方3)。[2]

依据不同的需要,本编还会用到其它一些一级分类法。

  比如按经济运行方式,分为(非石油)市场经济石油经济前非市场经济三个部分。(非石油)市场经济包括不大量出口石油的所有西方国家+拉美国家+亚洲的所有没有搞过计划经济的国家。前非市场经济国家则包括所有的东欧国家和东亚搞过计划经济的中国和越南。(其实再过20年这个划分大概意义就不大了,因为那些计划经济负遗产到时就应当已经基本被处理完毕。)石油经济国家则是那些石油富国。(再过20年,它们的油也会采得差不多了,或者新能源汽车已经广泛流行,这些土豪国家大概也就风光不再了。)

  尤其是在研究政治问题时,也有按西方非西方分成两个区。西方国家包括东欧+西欧+拉美(即西方1/2/3)。非西方则是整个东方和南方(亚洲和非洲)。具体到本编处理的69个国家,这里则只有摩洛哥一个在北非,其余都在亚洲,还不包括任何南亚国家,还仅有一个国家在中亚。

  现在我们分五张图把上列所有国家一一列出。

  东亚三个区因为一共只有10个国家,不分1/2/3,合并一张图列出。

  学力指数全球最高的五个国家/政体就是日本+四小龙。


  然后是中国和越南。如前所述,他们的分数已经被本人刻意调低。把中国调低是因为上海不是中国的恰当代表。同时不愿意中国过于突出。否则中国就会是状元。把越南调低是因为它的这次考试分数太高,显然超过了它本来实有的智力水平。

  西方国家为数众多。三个子区分三张图展现。


  分四种不同深浅的蓝色代表四种不同档次的传统西方国家(西方1)共25国。最左边暗蓝色9个国家是考试成绩最好的7个西欧国家加加拿大和澳大利亚。正蓝色6国是第二档。包括5个西欧国家加美国。第三档6个国家都在西欧,有两个还很优秀。最右面的4个就是正统西方的边缘了。以色列在西亚,希腊在欧洲东缘,剩下两个都是地中海中的小岛国。它们的分数跨度还蛮大。从超过中国的105.9,到90多分。最后有两国居然不足90分。


  绿色一图是所有的东欧国家(西方2)共16国。也可以分四等。第一等其实也就是考试分数好,其它方面的表现与第二等差不多。右边接下去的三个东欧国家就明显差一些了。最差的当然是黑山和阿尔巴尼亚。这两个国家的表现都不像欧洲国家了。和西方1一样,它们的分数大多数都是90多甚至100多。但是位处东南欧的80多分的前南斯拉夫加盟国就有4个了。还有穆斯林居多数的阿尔巴尼亚不到80分。按表现或宗教/族群,其实它都应当划到(南方)穆斯林世界去。

  这里是拉美的7个国家(西方3)。它们内部的学力指数还有10分的差距。分为两区,可以叫做西方3.1/3.2


  拉美国家案例太少,都还是一些资质较好的国家。除了表现例外地好的哥斯达黎加,没有相对差劲的其它中美洲国家和任何加勒比海国家。本编不会对拉美国家详加分析。




  下面我们来看三个HDI数据图。
  这个全系列图也是用来看排序。西方的优势更加巩固。

  直到第36位,都是西方1、东方1和南方1的地盘。但南方1的土豪特别优势不再。然后西方1/2/3的边缘部分的统治地位都可以一直维持到第53位。第54位马来西亚才是第一个非西方也非东方1的国家。这回中国惨列倒数第五。你说我如何能给它安上东方1的头衔?



  看这两个分类图。


  先看左图,南方居然比东方还略胜一筹。前面已经说过,南方靠石油捡了大便宜,而东方的中国因公产负遗产吃了大亏。

  再看右图。东方1已经与西方1取齐发展水平。但西方125国国家,79 533万人口。东方1仅有5个国家/政体,21 323万人口。西方2和东方2一样,皆因公产负遗产吃了大亏。不过比起来,东方2显然亏得更多。因为西方1与西方2之间的差距是0.114,而东方1与东方2之间的差距是0.214

第三节  学力指数与人均收入和HDI的比较

  下面开始使用双数据线柱图进行比较。

  这里首先要表达的一个重要判断就是:各个国家/文明的发展能力其实很可能是不相同的。有些国家/文明有足够的底蕴可以发展到更高的水平才会停滞下来。有些国家/文明则会在低得多的地方就失去发展动力。如果因为种种暂时性的原因,一些国家没有达到应当、可以达到的高度,它就有机会以一种追赶性的速度赶上去。而这个各个国家可以达到的发展顶限,很可能就是由它的固有智力水平,或者说综合素质所决定。(下节还要扩展综合素质这个概念)因此,那个PISA考试的分数所隐含的意义,就太深刻和重要了。

  下面,笔者当然要用足够多的事例来尽可能地证明这个根本性的判断。

  现在我要揭示的是学力水平与经济发展水平之间的关系。必须指出的是,这个主要关系受到两个次要关系的影响或者说干扰。这个在学力之后的第二号因素是这个国家以前有没有过全盘公有制/计划经济的经历第三号因素是这个国家是否盛产石油或其它矿产。第二号因素作为历史的负面遗产至今会明显地降低经济产出。第三号因素自然会大幅地抬高该国的产出能力,让这些国家的排序不当得利



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