联合国的可持续发展目标是全球发展议程中的一个里程碑，各国已承诺努力在2030年前实现这些目标。
国际社会和各级政府将投入大量资源，确保17项目标取得最大成效。这些目标涵盖消除贫困和饥饿，以及减轻气候变化的影响。
可持续发展目标议程以及为实现这些目标所付出的努力值得欢迎。但全球发展界不应忽视议程中似乎遭到忽略的方面，因为这些方面可能阻碍目标的实现。
第一方面涉及可持续发展目标框架的一项核心指导原则，即“不让任何人掉队”。第二方面涉及这样一种风险：各国若急于衡量、监测和跟踪可持续发展目标的实现进度，全球南方国家可能会因此丧失自主权。
如果不采取措施弥补这两处缺口，努力和资源就可能投向错误方向，2030年发展议程的成果也可能无法公平分享。
不让任何人掉队
可持续发展目标框架中的这一口号表明，实现目标所带来的成果应当公平分享。实现目标意味着让每个人都能受益，而不只是总体平均水平有所改善。如此表述，确实是一项值得称许的抱负。
框架列出了“不让任何人掉队”的若干维度，包括收入、性别、年龄、种族、族裔、移民身份、残疾和地理位置，这与联合国的官方统计基本原则相一致。这些原则为官方统计数据的收集、分析和传播制定了框架。
但这掩盖了一个概念层面的问题。正如官方统计理论家所指出的，官方统计中使用的分类和类别本身就是通过命名而被确立的。不对某些群体进行分类或归类，可能会使他们在官方统计中隐形。
例如，采用性别这类简单的二元分类，就无法为跨性别者或双性人群体提供被统计的空间。同样，并非所有少数群体——尤其是担心或遭受国家层面歧视或骚扰的人群——都愿意在行政数据中被识别出来。究竟应统计哪些人，才能确保他们不掉队，归根结底是一个政治问题。
削弱全球南方的自主权
“不让任何人掉队”这一理念对全球发展议程还有更深远的影响。
人们普遍承认，监测、衡量和跟踪与可持续发展目标相关的200多项指标，需要比全球南方目前常规收集的数据精细得多、精确得多的数据。做到这一点，将给全球南方各国的国家统计系统带来严峻挑战。各国尤其会在预算和财务方面，以及建设并维持所需能力方面感受到这些挑战。
这些挑战还伴随着两项次要风险。
首先，设计应对挑战的干预措施和策略，其重心在全球北方。国际领先的大学、企业和智库发挥主导作用。这些机构的预算更充足，能力也强于全球南方的同行。因此，解决方案可能在北方设计，然后在南方试点并以一刀切的方式实施。当地的具体情况、动态和政治因素可能被忽视。结果是，在某一环境中被证明有一定成效的方法和解决方案，可能被想当然地认为在其他地方也同样有效。
同样，如果没有地方伙伴的坚定支持，这些干预措施可能会被视为手段强硬、脱离当地现实。世界银行在20世纪80年代推行的结构调整计划就是一个例子。
第二项风险是，如果缺乏持续努力来重建并增强全球南方各国的国家统计系统，或者这些努力未能奏效，那么用于衡量、监测和跟踪可持续发展目标进展的数据，就会越来越多地取自全球北方设计和构建的复杂统计模型与计量经济学模型。
目前，健康指标与评估研究所（IHME）已通过模型估算全球所有国家的儿童死亡率。新版本的模型还能生成国家以下层级的估算数据。
同样，全球南方经常使用Spectrum系列人口与流行病学预测模型来估算人口规模、艾滋病毒感染率，或一国需要接受抗逆转录病毒治疗的人数。
毫无疑问，这类模型确有必要，但将模型结果与实际情况混为一谈是严重错误。没有任何模型是完美的；在缺乏实地观察和推导得出的估算值时，模型结果至多应被视为对相关指标的近似估算。
但风险不止于模型误差。这类模型常常是“黑箱”，其内部运作只有极少数人能完全理解。我们应当追问：全球南方各国有多少卫生研究人员、流行病学家、统计学家和人口学家，能够依据自身的观察和经验，对这类模型的结果进行检视和质疑？
如果没有运用这类知识，或者根本缺乏这类知识，全球南方国家就可能越来越依赖这些模型的结果，来提供监测可持续发展目标实现进度所需的数据。
不止是一句口号
“不让任何人掉队”是一句口号，旨在确保所有人都能从全球发展议程中受益。但决定哪些人群类别应接受监测，以确保他们不掉队，这种命名权既不中立，也未必出于善意。各国应积极与国内机构和民间社会组织合作，自行确定哪些人面临掉队风险以及如何界定他们。
与此同时，全球南方国家也应警惕那些可能削弱当地数据社群自主权的数据收集和管理干预措施，或用模型来替代这些数据的做法。否则，这些社群整体可能会发现自己“掉队”。
* 本文为一篇专栏文章的编辑版本，原文为联合国可持续发展解决方案网络 数据与统计主题研究网络（UN SDSN-TReNDS）所刊。
