数据的利好效应：带给人类福利的可能？

HOW NUMBERS RULE THE WORLD

THE USE AND ABUSE OF STATISTICS IN GLOBAL POLITICS

“并不是所有重要的事物都可以被计算，也不是所有能够被计算的事物都重要。”

——阿尔伯特·爱因斯坦

“‘发展说’的力量来自于它的引诱力，就‘引诱’一词的各种含义而言，即：吸引、取悦、诱惑、致幻，同时滥用力量、背离事实以及欺骗。”

——吉尔伯特·里斯特

《发展的历史：从西方世界起源到全球信仰》，1997年(www.xing528.com)

测量方法帮助我们度量是否以及在怎样的程度上实现了预设成果。医生依赖数据来检测患者的治疗效果；工程师计算出数据来评估建筑物的稳定程度；机械师利用数据来测量车辆中水、油和燃料的体积。正如我们看到的，数据本身不具有标准价值，它们的力量来源于其将复杂现象简化为少数可观察事实的能力，这就是为什么，数据推理在被系统应用于人类世界时，会引起各种各样的误差，而这一现象在发展合作与社会变革的政策中体现得尤为明显，因为在全球的项目中，数据测量是设计与评估的关键。关于国际援助有效性的辩论基本囿于对于验证发展政策效果的各种量化指标的确定上。在社会变革领域，对影响的评估很大程度上是由计量经济模型决定的，而在这些模型当中，数学算法的变换导致社会关系的复杂性被忽略。在气候变化与自然资本核算的议题当中，这些成功的测量方法已经为科技工具的传播开辟了道路，从商业到慈善业，再到非营利行业。在传统的以定性分析、长远角度及社会参与为特点的部门当中，诸如社会投资评级、社会投资回报、成本效益以及标准评估等概念都变得格外流行。

作为一名年轻学者，我自己也经历过这样的变革。在2005年左右，我受邀为欧洲最大的发展组织之一提供建议，其名称不便透露。那时我在为非政府组织和政府就建立社会指标与开发参与性评估工具提供咨询。我记得在九月美丽的一天，我的客户对着一栋引人注目的多层办公楼夸夸其谈，那栋办公楼的主入口直通市中心的观光街，周围坐落着大多数国际发展机构的总部，办公楼的走廊里挂着各式各样的照片：非洲的贫困儿童、自然灾难和融化的冰川，那让人感到仿佛全球问题的解决都能够在这里毕于一役，是充满力量又令人哀恸的一幕。

他们邀请我去优化影响评估工具，而我一直对影响评估持怀疑态度，在我看来——正如任何有一点常识的理性的人看来，在现实社会现象当中追踪因果过程是一项十分艰难的任务，由于概念与方法的复杂性，这项任务几乎难以实现。同时我也意识到，仅仅通过拒绝引入影响评估工具来防止“影响”问题也同样天真。经验的确显示，当没有方法论可以用于测量影响时，各种各样天花乱坠的观点便会应运而生。这是一个令人头疼的困境：测量影响难度极大，通常不可能，但无所作为又意味着市场策略（比如公关活动、煽情的图片和其他形式的无稽言论）会在缺乏明显的成功证据情况下乘虚而入，吸引公众眼球。这也是我接受那份工作的原因，我诚心致力于寻找充满发展前景的新测量工具，以推动影响评估工作进步。

那个时候，大多数传统捐赠者，比如经济合作与发展组织中的政府与传统的慈善机构，都经历着普遍的发展“疲劳”。他们在发展中国家工作了几十年后，发现发展援助的投入实在难以维持，不公正、不平等与地方性贫困大行其道，援助对象国的情况鲜有起色，而新的打击总是接踵而至，这些对象国似乎困于腐败、社会失衡的恶性循环中。而且，右翼党派在欧洲的选举中大获全胜导致了普遍的“抨击援助”的公共争论，越来越多的人开始质疑：发展援助使得国内财富流失，继续海外投资意义何在？公共预算被削减、开支审查真正妨害着社会福利体系。与此同时，失业与仇外现象屡见不鲜。如果发展援助事业想要生存，那么它们需要有力地证明自己的价值。

尽管意识到了潜在的挑战，我还是接受了那份工作，并且希望我的客户能够打破陈规，这也是为什么我进行了一场关于多行业分析与自下而上参与需求的报告。我强调，参与方法非常重要，它可以通过利用网络工具被进一步推广，同时我也希望，在自上而下的传统评估从来都行不通的领域内利用大众合作的潜力。我希望他们能够意识到，信息交换与开放的参与过程本可以减少影响评估的成本，同时可以对全球大量的受资助项目的直接/间接影响进行追踪。而且，我表示，经过整合的影响评估参与过程不应被视为原本紧张的预算与超负荷发展事业的负担，相反，整合的评估系统应该被视为发展工作的重要组成部分。良好的、持续的影响评估过程应当强化发展项目本身，甚至被证明能够最有效地产生实质性影响，因为参与者的授权是任何一种社会、经济发展的前提。当我总结陈词的时候，他们注视着我，满脸狐疑。显然，我参与性的、自下而上的提议并没有给他们留下深刻的印象，他们也并未理解我所说的奇妙的大众合作。接下来的几秒钟里，会议室一片寂静，然后，首席执行官——一位五十多岁的气质非凡的女士，抓起麦克风，斩钉截铁地对我说：“费尔拉蒙蒂先生，您一定是误会了，我们对网络和整合参与评估并不感兴趣，我们希望您能够算出一项数据来告诉我们，我们所做的到底有没有用，就这么简单。”