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]和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。
[1] PISA组织官方网站http://www.oecd.org/pisa/home/ 。2012年PISA测试正式报告:http://www.oecd.org/pisa/keyfindings/pisa-2012-results-volume-III.pdf。
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2有23国,西方3有22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1是5国,东方2是5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或南方2。剩下的三个穆斯林国家称其余南方或南方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。
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 |
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 PPP(Purchasing 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。
第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117.53和103.13),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。
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。[5] 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分。
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。拉美国家有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4国93.3)。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(3国85.2)。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)。[6]
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、石油经济和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,也有按西方和非西方分成两个区。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。
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。
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现在我们开始研究PISA分数以外的第一批数据。笔者把这一类数据统称输出端数据(Data Out-put)。这里先要介绍的是人均收入PPP$和人类发展指数(HDI)。而前面类似分数一类的数据则称为输入端数据(Data In-put)。
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先看上图,表现的是人均收入PPP$。这个阶梯非常连续,除了第一个卡塔尔(它的方柱独自太高,为照顾大家的空间,太高部分已经砍去。作为补偿,标上其数值。)和科威特之间,没有陡坎,倒是有几个相当平的台阶。富裕的是三类国家:石油南方(南方1)、富裕东方(东方1)和传统西方(西方1)。贫穷的也有三类:前公东方(东方2)、其余东方(东方3)和其余南方(南方3)。居中的是前公西方(西方2)、拉美国家(西方3)和近西南方(南方2)。
看看实际收入水平,你不得不承认,东方2甚至明显次于西方3,只能相当于南方3。所幸的是,这种局面几年之后就会不再了。
在这个69个案例的连续统中,直到第44名都属于西方1、南方1、东方1和西方2的领地。到第45名,才出现第一个西方3国家。到第49名才出现第一个南方2国家。中国这个东方2,在超速发展34年之后,还排在第62位,倒数第8而已呀。
这里两个归并分区图把这些子区间的差距完全地量化。
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看这两个分类图。
先看左图,南方居然比东方还胜出那么多。前面已经说过,南方靠石油捡了大便宜,而东方的中国和越南因计划经济负遗产吃了大亏。
再看右图。东方1已经差不多把西方1赶上。可是那里有25个国家,多少人口。东方仅有5个国家,多少人口。西方2和东方2一样,皆因计划经济负遗产吃了大亏。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2.42倍,而东方1与东方2之间的差距是4.06倍。这个拉丁美洲西方3的确比较特别。论学力,它只是与东南亚东方3相当。但是它的收入水平已经快赶上东欧西方2。这个只好用它地处西方文明圈,拥有大量的欧洲血统来解释。
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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?
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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1有25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。
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”。
我们先把有计划经济负遗产和有天降石油财富的国家排除,这样就有了下面纯粹市场经济国家的学力与经济产出的关系图。
相关系数(已加权)=0.845 |
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现在介绍一个本书中会反复用到的一个术语叫做相关系数。这个系数完全是SPSS程序根据笔者提供的两组数据算出。如果两组数据完全成比例,那这个相关系数就会是1。如果这两组数据毫不相关,这个相关系数就会是0。如果这个相关系数是0.2,那我们还是可以认为这两组数据有起码的相关性。如果这个系数是0.5,我们可以认为这两组数据已经有相当明确的相关性。如果这个系数是0.7,那相关性就已经相当的好。如果这个系数达到0.9,那我们就可以认定两者之间的相关性极好。有时候,这个系数会是负数,它的意味就是负相关,一组数增加,会导致另一组数的减少。-1就意味着,完全彻底的负相关。这也是一种极好的相关性。因为正与负,有时只是一种看问题的角度。比如清廉与腐败,就是同一种现象,从相反的方向看过去得到的不同名称,或正、负。(比如富裕与清廉正相关,与腐败自然是负相关。)还有就是不要把这个复杂得多的相关性与初中数学中学的二元一次函数的描述直线斜度的正负相关相混淆。那只是外貌相似而已。这里的专门术语叫做皮尔逊(Pearson)相关系数,它描述的是两组数量可以十分庞大的数据之间的相关性。
这个相关系数可以按人数加权。如果案例之间没有太大的人口差距,或者这个个别的人口大国的数据并不离线(就是与多数的数据没有过大的差异)。这两个系数就不会有大的差别。如果同时有这两种情形存在,两个数据就会相差很远。
大家应当可以看到,图4.15两组数据的相关性已经可称之为接近极好。相关系数已经高达0.826-0.845。高居榜首的是东方1国家,然后西方1国家。例外的用浅蓝标记的国家都在欧洲的东缘、南缘和拉美。东方3国家和南方2/3国家,正如他们的学力所揭示的,只能敬陪末座。
相关系数(已加权)=-0.323 |
这里的关系不够清晰。但至少还是可以分为三类。
第一类是在东亚的中国和越南。至少有两点可说。
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第二类是从左一直到俄罗斯的东欧国家。它们学力指数较高,也正常地更富裕。
第三类是右面6个东南欧加1个中亚国家。它们学力较低,收入也正常地较低。
第二类和第三类国家内部的参差与学力不完全一致。这说明还有其它的控制因素(比如治理水平)存在。但这是次要因素。比如它并没有把第二类国家搞到第三类去。格鲁吉亚格外差大概与它所处的地缘高加索山南麓,与欧洲交通不便有关。
这回的相关系数显然就低多了。尤其是按人口加权的数据,请注意它是负值。这显然是中国学力巨高、人口巨多但收入又巨低所致。当这个相关系数值得特别关注时,笔者会把它特意涂成暗红色。
现在我们按地域再来分割一次。
相关系数(已加权)=0.386 |
第一类就是日本加四小龙。它们有这个地球上最高的学力,完全没有计划经济负遗产。它们至少在东亚,享有最高的发展水平。
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第三类是马来西亚、泰国和印尼。除了学力,它们还有第三个动力系统,就是华人在那里的比重。这个比重依次是,马来西亚25%、泰国10%和印尼5%。它们的人均也严格依此排序。须知,和它们一起,还有新加坡有77%的华裔。它的成就,可是举世惊艳!其实这个第三动力和第一动力完全一样。都是学力/智力,不过这是在一国内部。其实在哪里(包括在美国)都一样,华人/犹太人就是学力/智力的化身。
这个第三动力系统还可以普遍化。就是分析这个社会的人口结构是匀质的还是不匀质的。不匀质的国家,如果不同素质的成分能有起码程度以上的相处融洽,而不是不停地发生激烈斗争,那落后一些的那一个部分,或国家的整体,就能得益。举例说,不匀质的IQ 85分,由于其中一部分居民远超85分的IQ,整体就可能获得匀质85分的国家所无法具有的活力。比如上图中你可以看到,马来西亚的学力指数只有82.6,但是很可能因为它拥有25%的华人比重,在人均收入上就胜过了学力指数87.5分,但只有10%华裔的泰国。当然马哈迪尔的成功威权也居功厥伟。
相关系数若不加权,是相当地不错。因为左端5政体双高,而右端三国双低。一加权,中国因素就把相关性给拉了下来。
相关系数(已加权)=0.498 |
南方世界的发展水平有两个逻辑。
相关系数(已加权)=0.180 |
第二个逻辑才是学力。在这方面的冠军是土耳其。其次是哈萨克斯坦。但这个国家也富蕴石油,不过又有计划经济的负遗产。(南方2)
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剩下的三个国家(南方3)中突尼斯的稍微突出。
在这个世界,要讲学力指数和人均收入之间的整体相关性,很差那是自然的。
现在我们可以做本小节的总结了。这张图把前面的九分区图稍微细化,分成了十三个小区。因为这样的确更有解释力。下面的分区也改为东西南方加数字。数字代表的内容,希望大家已经记在心里。细分的地方在前面第二章第三节已经讲过,这里复习一下。
东方1分为1.1(中国香港、新加坡)和1.2(日本、韩国和中国台湾)。西方1分为1.1(欧洲法国、法国以北和海外)和1.2(法国以南)。西方2分别为2.1(天主教共9国)、2.2(东正教共4国)和2.3(巴尔干半岛三个最差的国家)。因此共多出4个小区。
先看土黄色的东方4个区。是不是正好LQ越高收入越高?东方2是不是因为前公负遗产而明显不正常偏低?东方3因为LQ差很多,是不是收入也差很多?
西方世界把一贯市场经济的西方1.1./12和西方3放一起,是不是LQ越高收入越高?再把有前公负遗产的西方2.1、.2和2.3放一起,是不是也是LQ越高收入越高?
再把西方1和西方2 一比,是不是在类似的LQ下,前公负遗产明显影响收入?
南方的逻辑是石油先说话。没有石油就还是学力说话是吧?
现在来看全排列的大图。
相关系数(已加权)=0.202 |
第一、影响不同国家/政体收入水平的最主要、最深刻原因是学力不如说它所表达的智力。
第二、全盘公有制/计划经济的负面遗产。它降低了所有相关国家的发展水平,不管它们是处于东欧还是东亚。不过,这个负效应在东亚比在东欧更大。
第三、西方与非西方的分野。现代化和工业化是西方人创立。所有在西方文明中生长的国家都可以得到天然的助力。这个因素可以解释三个现象:首先,为什么东北亚的高学力国家/政体的就赶不上西方国家富裕(新加坡、香港是城邦人口太少不算。)其次,同样有计划经济负遗产,东欧国家就比东亚国家受损少得多。再其次,在大体相当的学力水平下,拉美国家就比东南亚国家(新加坡例外)富裕得多。
第四、在民主/族群上匀质(homogeneous)的国家,无处取巧。一些不匀质(he-terogeneous)的国家,好像有巧可取。在本编探讨的范围内,比如东方3的国家,居少数的华裔也可以有力地提升当地的经济活力。据有人分析,拉美国家其实也是异质社会,那里有欧裔/亚裔、不同程度混血和非裔/印第安裔复合人种结构。复合的85分,比起单纯的85分,就容易获得发展。第三编会讨论的南非和印度似乎也有这种类似的复合人口结构。注意,要因复合(非匀质)人口结构而加分,优势组份必须是少数。如果相反,弱势组份是可观的少数,那就要成为负担而减分了。
第五、一些小国可以得到的特别机缘。比如卢森堡可以专搞金融,马耳他、塞浦路斯可以倚靠旅游。就是最优秀的瑞典,也是得石油资源充足和国家人口少之助力。
要到第六才能谈到所有的治理,比如西式民主有多少,运作得成不成功了。
这里讨论的69个国家,只有10个LQ分数在80以下。其中有3个已经倚靠石油致富。其它的7个国家,分处东方3、西方2/3和南方3,其实都有一些可以倚靠之处。它们在不远的将来实现工业化都应当是问题不大的。本编没有讨论到的超过100个更为落后的国家,由于国民素质的原因,大概都是十分难于实现工业化现代化。这个问题,要到第三编才能讨论。如果直接的IQ数据不能使用,那就只好略去不讨论。
现在我们再看那个不高的相关系数,就不会觉得很难理解了。
由于这个主题太重要,我们还要找一套数据来再证实一遍。
这就是联合国的人类发展指数。现在笔者要来解释人类发展指数HDI。
这个数据有三个优点,第一是权威,第二是全面,第三是封顶。
相关系数(已加权)=0.254 |
第一要素是学力/智力。
第二要素是有无计划经济负遗产。还是无论东欧东亚,有了都要差上好大一截。
第三要素是是否属于西方国家。比如东北亚国家还是比西方发达国家发展略逊。比如东亚前公产国家还是比东欧同样前公产国家发展差一大截。比如东南亚国家还是比拉美国家发展差。
第四要素是该国人口结构是复合的或匀质。少数优势组份的复合结构的国家,如果处理得好,就有巧可取,可以加分。
第五是否小国有奇遇。
第六才是治理成功与否,包括是否拥有成功的西式民主。
这回唯一的例外标杆是瑞典,那它是因为同时拥有一切优势:学力/智力、地处西方文明核心发源地、没有负面计划经济遗产、小国、富蕴石油、治理成功(西式民主良好运转)。还要加前面没有讨论过的一条就是,瑞典至今人口结构尚且单一,没有太多的外来移民。
第二个标杆是美国。它是当今唯一的超级大国,自然拥有超级大国才可以拥有的霸权红利,比如$绿纸头可以当真金白银在全世界无限量购买商品和服务。
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再看分区图。还是分十三小区。黄色四小区学力说话,就是前公(东方2)因计划经济负资产亏了不少。东方1.1因为有日本发展最早,积攒的HDI还是比四小龙新秀多,倒不是因为它们更民主。市场经济蓝色三区(包括浅蓝)也是学力说话。绿色三区也是学力说话。紫色三区,石油第一。除了石油还是学力说话。总起来说,话语权还是学力第一、公产第二(可惜是负的)、石油第三。还有第四就是东西南方文明分区了。
本节第一次用到回归分析(regression)。当然先得解释这个回归的含义。
回归现象的发现者是英国心理学家弗朗西斯·高尔顿[7](Francis Galton 1822-1911)。他在研究家族的身高史时,首先发现家族身高遗传性很高。高个子的家族后代个子恒高,反之亦然。当然也会出现变异的例外。但是那个例外地特高或特矮的变异者的后代的身高,又有极大的几率回归这个家族的正常身高。这就是回归一词的来历和含义。
[7] 高尔顿是第一个明确提出普通能力和特殊能力主张的人。他在调查1768~1868年这1OO年间英国的首相、将军、文学家和科学家共977名获得智力成熟的人的家谱中发现,其中有89个父亲、129个儿子、114个兄弟,共332名杰出人士。而在一般老百姓中4000人才产生一名杰出人士。因此断言“普通能力”是遗传的。在调查30家有艺术能力的家庭中,他发现这些家庭中的子女也有艺术能力的占64%;而15O家无艺术能力的家庭,其子女中只有21%有艺术能力,因此断言艺术能力—“特殊能力”也是遗传的。他发现,遗传亲属关系程度的降低,杰出亲属的比例也显著地下降。高尔顿还用80对双生子的资料,以双生子比其他亲兄弟、亲姐妹在心理特点上更为相像的事例,证明人的心理完全是遗传的。由此也使他第一个注意到同卵双生和异卵双生在估计遗传和环境因素在人的变异方面的相对作用的方法论的重要性。高尔顿根据遗传与个体差异的关系倡导善择配偶,改良人种,并于1883年首创“优生学”这一术语。
照主变量和回归方程算出来的数额是假设所有的数据都完全不离线的情况下的一种理想状态。这个数据可以让大家来估摸(当然仅供参考)一下,理想状态下,其实各个国家/政体现在或不太久的将来(比如不超过10-20年内)可以达到(至少努力争取达到)的参照发展目标。
因变量的实际数值与按自变量和回归方程算出来的预测数据之间的差额,叫作残差(Residual)。这个残差的值有正负。为了衡量两个变量之间的相关程度,其实只需要这个残差的绝对值。因此人们通常把这个有正负的残差值先平方再开方,就都成了正数,命名叫平方差,简称方差(R2)。我这里需要的是有正负的残差,计算相关系数的方差并未用到。而相关系数SPSS程序计算得很好,不用我干预。
笔者还没有透彻掌握用SPSS计算残差的方法。下面用到的残差是自己用半手工的方法计算。现把我的计算方法详解如下。
既然笔者假定用学力指数LQ代表的国民IQ是决定一国人均收入的最主要自变量,我们就可以依各国不同的LQ值,推算出一个虚拟的LQ-人均GDP。这样首先必须找到的是当 LQ为100时,人均GDP的数值。虽然这个数值实在是仅具参考价值。但是它还是应当有依据,有出处。这个依据和出处当然应当出自现在实有的某个人均GDP。
下表是所有的可能。
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全体 |
西方 |
非西方 |
欧洲 |
非欧洲 |
全体除中越 |
中越 |
学力指数 |
97.40 |
93.77 |
98.74 |
98.57 |
96.22 |
92.04 |
104.39 |
人均收入 |
16 434 |
25 536 |
10 540 |
30 874 |
10 498 |
22 144 |
7 640 |
相关系数(加权) |
0.202 |
0.797 |
0.224 |
0.494 |
0.170 |
0.766 |
1.000 |
相关系数(不加权) |
0.337 |
0.689 |
0.118 |
0.613 |
0.187 |
0.371 |
1.000 |
全体人均16 434,作为理想目标,显然偏低。欧洲的标准30 874似乎又偏高。在西方和全体除中越两个标准中,权衡之后,选定更谦虚的全体除中越的22 144作为基准。不要忘记,这个数据还要按学力指数加权,这个指数100的时候,真正的基准数是22 144/0.9204=24 059。而中国的保守评估的学力指数LQ是105,那么中国的理想中的LQ人均PPP$就应当是24 059*1.05=25 262PPP$了。
用24 059$对应于LQ100,把69国的人均重新估算一遍,就可以得到一组根据LQ,各国按智力“理应”享有的人均收入。把这个“理应”的数值与它们现在实有的数值相减,就可以得到一个或正或负的差额,就是前面说过的回归分析的残差。这就是它们各自的“不当得利”和“不当亏欠”。
相关系数(已加权)=0.202 |
|
不过,根据西方左派颁布的政治正确,这个274倍的差距是合法的,至少是可以说的。而我那个67%的差距却是不合法的,在很多地方是不可以说的。因为它假定了不同的国家的发展上限是不同的,哪怕只是很小的不同。根据人权(国权)平等的宇宙公理,所有国家,所有个人的发展前景都是一样的,不可以有一分钱的差距,否则似乎就是大逆不道。
这里是在讨论科学吗?现实可以有霄壤之别,理论却只能一平如水。在这样的不顾事实的理论的指导下,现实中的政策能不出大的差错吗?记不记得,鲁迅先生曾经说过:“真的猛士,敢于直面惨淡的人生,敢于正视淋漓的鲜血。”
看到那些峻谷和尖峰,本人当然也有很多感慨。绿线以上,32个国家/政体中,除了斯洛文尼亚西方2一个例外,是不是统统都是东方、西方和南方的1呀?绿线以下,左面三分之二,20个国家中,直到保加利亚,除了葡萄牙、希腊和马耳他三个西方1边缘、台湾一个东方1例外,(这个例外稍多。)是不是都是东方、西方和南方的2呀?绿线以下右面三分之一,17个国家中,除了巴林南方1哈萨克斯坦南方2和黑山西方3三个例外。)是不是都是东方、西方和南方的3呀?笔者的西方东方南方1/2/3的分类,是不是还是有相当高的概括力呀?
两个相关系数都很低,看来表达的是“理想很丰满,现实很骨感”呀。
其实把基准数换成69国/政体全体总人均也很有道理。因为那样总GDP就没有变化,变化的只是在不同的案例之间的分配。正残差和负残差就会正好相抵。那样绿线的位置,就会降下来好些。而笔者现在的算法,总的LQ-GDP比真实GDP多出了34%,正残差也就比负残差多出相应的比例。现实就被美化。但笔者想的并不是还不彻底的均贫富,(毕竟还保留了67%的差距。)而是为将来的发展前景做一个大致的预测,因此故意留出了发展的余地。笔者推测,20年后,现实与我的预测,就应当有比现在小许多的差距。
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上面这个残差图就不一样了。决定图中方柱高度的数值是事实上的人均值减去LQ人均值的差额。这个差额大体一半为正,一半为负。正的意思是说,它们的现实收益多于理论收益。或者靠着上天的恩赐(石油),或者靠着先发的优势,它们获得了比仅靠智慧(加劳动)所“应该”获取的更多的收入。负的意思是说,它们还没有取得凭着拥有的智慧,自己应当获取的收益。它们自当努力,它们还有潜力。这里的正数,尤其是巨大的正数,并不是好事,而是说明它们的潜力已经基本用尽,发展余地不大了。同样,那巨大的负数,也并不值得骄傲,只是标明我们还有很多不应有的欠账尚未补齐。“革命尚未完成,同志仍需努力。”
现在来看排行榜。69个案例中,此项残差为正的有31例,除了最后一个斯洛文尼亚属于西方2,全部属于西方1、东方1和南方1。这也正是我把它们称为三个方面的1的原因,是我不能把中国妄称为东方1的原因。
残差为负的案例共有38个。其中属于东方西方南方1的边缘部分的还有6个,它们分别是西方1的新西兰、马耳他、希腊和葡萄牙。属于东方1的是台湾。属于南方1的是巴林。这些不大的负残差说的是,它们相对还发展得较差,还有努力余地。
如果我把IQ100的基准人均降到16 434$,上述几个国家的残差就都会为正了。
从第36名起,除了葡萄牙和台湾两个例外,就全部是2/3级的国家。在经过惊天撼地的发展之后的中国和越南,依然稳居这个残差榜,也就是发展潜力榜的另一个方向的榜首。至少中国,可不是这69个国家中最穷的国家。它还是可以倒数第八的。
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左图是分类数据。三个1拥有不等的正数,也就是很小的发展余地。西方2/3和南方2拥有较小的负数,也就是较小的发展余地。南方3和东方2/3尤其是东方2拥有最大的发展余地。
右图是东亚的分案细图。东方1当然排第一。但东方2却排在东方3之后,拥有更大的发展潜力。这里的主要原因是它们拥有高得多的LQ值,而不是因为它们更穷。
在东方1中,仅有台湾有欠账,看来蓝绿内斗碍事还真不小呀。
左图是传统西方的25国,它们的LQ相差不过一个标准差(15%),但收入却是从2.6万到4.9万。这个残差榜就基本顺它们的人均收入而行了。
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东欧国家的情形也相类。最高的LQ有105,最低的只有79(阿尔巴尼亚),都快到两个标准差了。收入差距从最高的2.4万到最低的7800,残差也是顺收入而下。
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下页左图现在是西方3,拉美国家。大家都还有一点,但是不大的发展余地。
最后右面是南方1/2/3,情形很明确,有石油就有顺差,没有石油就有逆差。
小结一下:西方国家顺差多,非西方国家逆差多:富裕国家顺差多,贫穷国家逆差多;一直市场经济的国家顺差多,有计划经济负遗产的国家逆差多;石油多的国家顺差多,没有石油的国家逆差多:素质较低而富裕的国家顺差最多,素质高而又发展(暂时)落后的国家逆差最多。
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