我们如何衡量可持续发展目标的进展?

An illustration picture shows a projection of text on the face of a woman in Berlin, June 12, 2013. The European Union's chief justice official has written to the U.S. attorney general demanding an explanation for the collection of foreign nationals' data following disclosures about the "PRISM" spy programme. REUTERS/Pawel Kopczynski (GERMANY - Tags: SOCIETY POLITICS) - BM2E96C1BH701
There's a huge amount of data to gather to monitor progress on the SDGs.Image: REUTERS/Pawel Kopczynski
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  • 衡量可持续发展目标(SDGs)的进展对于判断成功与否——或是否仍需进一步努力——至关重要。

  • 但是,所需数据的规模和复杂性远超千年发展目标时期。

  • 许多国家在多个层面仍存在数据缺口。

打个赌:我们将在2030年庆祝可持续发展目标(SDGs)的实现,还是将分析国际社会为何未能达成其雄心?

一种可能的答案是,我们将两者都做不到,因为缺乏数据。

17项可持续发展目标勾勒出一个独特而宏大、覆盖全面的全球发展议程,目标期限至2030年。然而,实现这些目标并非唯一的挑战。对于各国统计体系而言,监测这些目标的进展是一项艰巨的任务。

可持续发展目标包含169项具体目标下的231项指标。相比之下,其前身千年发展目标(MDGs)的60项指标所需的数据要求则较为有限。然而,在千年发展目标的目标年份2015年,各国平均仅报告了千年发展目标指标的68%。

可持续发展目标带来的数据要求增加

需要报告的目标、具体目标和指标增多了。Image: 世界银行

可持续发展目标的指标不仅数量更多,而且更为复杂。一个例证是:2017年联合国大会通过可持续发展目标全球指标框架时,231项指标中有84项(36%)尚无任何国际公认的方法或标准。直到去年,在全球统计界的大力推动下,可持续发展目标指标机构间和专家组认为所有待跟踪指标的方法开发已足够成熟。

然而,标准的可用性并不等同于数据的可得性。事实上,大多数国家的统计体系似乎都在努力提供可持续发展目标指标的数据。国际社会在创纪录的时间内解决了测量方法上的缺口,现在同样需要这样的承诺来填补数据缺口。

作为《2021年世界发展报告:数据促进更美好生活》的一部分,世界银行近期推出了统计绩效指标(SPI)。SPI从五个支柱评估各国统计体系的绩效:(i)数据使用,(ii)数据服务,(iii)数据产品,(iv)数据来源,以及(v)数据基础设施。在本博文中,我们探讨数据产品这一支柱,该支柱借助联合国可持续发展目标数据库与经合组织数据来追踪各国在可持续发展目标指标上的数据报告情况。

在评估国家层面实现可持续发展目标的进展方面,存在严重的数据缺口。2015至2019年间,各国平均仅就55%的可持续发展目标指标报告了一个或多个数据点。没有任何国家就超过90%的可持续发展目标指标报告数据,而有22个国家报告的指标不足25%。

好消息是,近年来各国在大多数可持续发展目标上改进了数据报告。在所分析的16项目标中,有10项目标的2019年数据报告量高于2015年。对于此前各国报告数据较少的一些目标,进展尤为显著。例如,工业、创新和基础设施(目标9)的平均报告率由40%提高到53%。此外,对于各国此前已报告相对较多数据的环境类可持续发展目标,同样取得了进一步改进。

可持续发展目标数据报告进展(2015至2019年)

进展概览。Image: 世界银行

我们排除了国际组织通过建模生成的数值。我们纳入的数值包括各国报告的、经各国调整的、估算的,或作为全球监测数据纳入的数值。由于内陆国家不就目标14报告数据,该目标未被纳入。预测基于对2015至2019年全部数据点采用普通最小二乘法(OLS)估计的线性模型。

不太乐观的消息是,目前可持续发展目标数据报告的进展速度可能不足。根据2015至2019年数据拟合线性趋势后,我们发现,就任何一项可持续发展目标而言,各国均不太可能报告其全部指标的数据。性别平等方面的数据尤为匮乏。而且,这些预测并未考虑新冠疫情的影响,疫情扰乱了常规数据收集工作,并推迟了人口普查和调查——这将对未来几年的数据可得性和质量产生负面影响。

在分析各国绩效时,我们还发现,收入水平对可持续发展目标数据报告的预测作用并不像人们预期的那样强。事实上,根据联合国可持续发展目标数据库,高收入国家的数据报告表现落后于中低收入国家。这一效应部分由规模较小的高收入岛屿国家造成,在较小程度上也受中东产油国影响。然而,即便将样本限定为人口超过100万的159个国家,高收入国家的表现也仅与中低收入国家持平。

与主要关注发展中国家的千年发展目标不同,可持续发展目标具有普遍性,适用于所有签署国。并非每项指标都与所有国家相关,但可持续发展目标是应对全球性挑战的全球目标,其中许多议题与富裕国家也直接相关。例如,高收入国家仅报告了性别平等(目标5)相关指标的25%。消除针对妇女和女童的歧视与暴力(具体目标5.1和5.2)、确保妇女享有平等的领导机会(5.5),以及普遍获得性与生殖健康服务(5.6),这些问题很难被视为仅针对低收入国家的优先事项。

按收入水平划分的可持续发展目标数据报告情况(2019年)

各收入组别的比较Image: 世界银行

另一个迹象表明,可持续发展目标数据报告可能不仅取决于统计能力,也可能与政治意愿有关,即衡量可持续发展目标数据报告情况的SPI第三支柱,与SPI其他支柱之间的相关性低于其他支柱之间的相关性。换言之,例如利用多种数据来源的统计体系(第二支柱),往往也具有强大的数据基础设施(第四支柱,相关系数0.74),但不一定会报告大量可持续发展目标数据(第三支柱,相关系数0.46)。

有些国家收集的指标数据可能多于其提交至联合国可持续发展目标数据库的数据。但需要注意的是,对于经合组织成员国,我们依据《2019年衡量与可持续发展目标具体目标的距离:经合组织成员国现状评估》中的方法,以提交给经合组织的可比数据对联合国可持续发展目标数据库作了补充。

报告可持续发展目标数据的价值不仅在于监测进展。以往的研究表明,各国在衡量千年发展目标进展方面的表现,与其在相关目标上实际取得的进展呈正相关,即便不能说存在因果关系——这表明旧的管理格言“被衡量的事物才会被完成”或许同样适用于国际领域。通过持续跟踪被衡量的内容,SPI有助于各国厘清其在可持续发展目标数据报告方面的不足之处,并最终明确仍需努力的方向。

本博文所报告分析的数据和R代码可在此处找到。

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