|
(Overview of the index of perception of corruption, 2012, from wiki) 毫无疑问,腐败人人痛恨。不过,在俺继续码字前,列位看官不妨先问问自己这个问题:一个国家的腐败程度和人口多少有关吗? 估计很多人会说有关,并且猜测一个国家越大、人口越多,通常它就会越腐败吧? 确实,最开始我也是这么猜测的。以前看到什么政府廉洁程度排行榜,发现排在前面的都是像新西兰以及北欧诸国等小国;美国和加拿大这两个非常俱备可比性的国 家,加拿大总是比美国清廉一些;而世界上最大的两个人口大国,中国和印度,则是以腐败著称于世的。按照直觉这也似乎好理解:因为通常一个国家越大、人口越多,它的机构设置通常也越庞大、越复杂,越复杂越庞大通常也意味着更多管理上的漏洞和混乱,所以就越容易导致腐败,对不对? 如果确实如此,我们许多人可能会从中得到些许安慰:咱们的祖国是腐败,但是部分原因是因为祖国太大,人口太多。 到底是不是如此呢?至少统计上是不是支持这个猜测呢?搜集相关的数据、做点统计工作也许有些意义。于是我从维基百科上搜集了相关的数据,其中清廉系数 ((Corruption Perceptions Index,CPI) 排名数据来自这个网页: 廉洁指数 (CPI) 排名榜 (URL: http://en.wikipedia.org/wiki/Corruption_Perceptions_Index) 这个排名是一家位于德国柏林的非政府非盈利机构给出的,这家机构叫作 Transparency International,自 1995 年就开始这项工作。尽管数据可能存在争议,但是这应该是目前能找到的最权威排名。 人口数据也来自维基百科,这个自然没什么争议。可惜的是,我没找到一个既有清廉系数也有人口数目的排名,所以我费了老鼻子劲,将这两项数据整合到一起。因 为数据较大,为了不占用很大的篇幅,这里我过滤掉了人口小于 400 万的国家,尽管在实际的计算中,我将所有的国家都考虑在内。 变量 X 是清廉指数 CPI,变量 Y 是人口排名。这里之所以选择人口排名而不用人口总数,是因为人口总数参差不齐,方差太大。我们的目的在于计算 X 和 Y 之间的相关系数,公式如下 (如果哪位读者忘记了的话): r 的值在 [-1,+1]之间,正数表示正相关,负数表示负相关,0 表示两个变量鸟不相干,各行其事,相互独立不互动来着。通常,如果 r 的绝对值大于 0.7 或者 0.8 时,则可以认为两个变量相关性较强,小于 0.3 或者 0.2,则可以认为它们不怎么相关。 计算结果如下: 0) 若所有的国家 (共 184) 都参与统计,那么相关系数是 r = 0.16 (保留小数点后两位数字,下同),相关系数居然还是正数 (亦即国家越大就越清廉),乖乖!好在这个系数很小,所以大致上可以认为国家的清廉度和大小木神马关系。 1) 上面样本的选取,是不是有什么值得”改进“的呢?比方说,考虑到如果一个国家太小,例如只有十几万人,那么其社会体制/政府会有很不完善的可能,从而对结果带来一定的偏差。所以我们可以试一试过虑掉一些小国,看看结果如何。 1a) 如果过滤掉人口不足 100 万的国家,那么相关系数 r = 0.11 (共 155 个国家); 1b) 如果过滤掉人口不足 200 万的国家,那么相关系数 r = 0.12 (共 145 个国家); 1c) 如果过滤掉人口不足 500 万的国家,那么相关系数 r = 0.10 (共 117 个国家); 1d) 如果过滤掉人口不足 1,000 万的国家,那么相关系数 r = -0.06 (共 83 个国家); 1e) 如果过滤掉人口不足 3,000 万的国家,那么相关系数 r = -0.04 (共 40 个国家); 相关系数都很小。这些结果都表明清廉指数和国家大小没有什么关系。 2) 样本的选取,是不是还有什么值得”改进“的呢?例如很多亚洲国家和非洲国家很不透明,纵或 Transparency International 力求不偏不倚,它也难以保证数据的公平和准确。那行,我们只考虑透明程度较高的欧洲和北美 (不包括中美洲) 以及澳大利亚、新西兰如何?因为工作量的关系,我只考虑 CPI 指数在前 100 位的欧美国家。计算结果如下: 2a) 如果不过滤掉任何国家,那么相关系数 r = -0.04 (共 38 个国家); 2b) 如果过滤掉人口不足 100 万的国家,那么相关系数 r = -0.14 (共 34 个国家); 2c) 如果过滤掉人口不足 200 万的国家,那么相关系数 r = -0.15 (共 33 个国家); 2d) 如果过滤掉人口不足 500 万的国家,那么相关系数 r = -0.01 (共 26 个国家); 2e) 如果过滤掉人口不足 1,000 万的国家,那么相关系数 r = -0.28 (共 15 个国家); 2f) 如果过滤掉人口不足 2,000 万的国家,那么相关系数 r = +0.25 (共 9 个国家); 同样的,相关系数都很小。这些结果都表明即使对欧美那些透明程度较高的国家而言,清廉指数和国家大小没有什么关系。 所以,我们得到的结论是:就统计而言,一个国家的腐败程度和这个国家的大小没有必然的联系。如果有人将中国的腐败部分归结于人口多,这个说法是站不住脚的。 附录:人口400万以上的国家清廉指数 (CPI) 排名表 | 国家名字 | 清廉排名 | 清廉指数 | 人口排名 | 总人口 | 1 | New Zealand | 1 | 9.5 | 122 | 4,434,620 | 2 | Denmark | 2 | 9.4 | 111 | 5,584,758 | 3 | Finland | 2 | 9.4 | 115 | 5,414,200 | 4 | Sweden | 4 | 9.3 | 86 | 9,507,324 | 5 | Singapore | 5 | 9.2 | 116 | 5,183,700 | 6 | Norway | 6 | 9.0 | 118 | 5,029,100 | 7 | Netherlands | 7 | 8.9 | 61 | 16,738,836 | 8 | Australia | 8 | 8.8 | 52 | 22,699,105 | 9 | Switzerland | 8 | 8.8 | 96 | 7,952,600 | 10 | Canada | 10 | 8.7 | 35 | 34,887,300 | 11 | Hong Kong | 12 | 8.4 | 101 | 7,103,700 | 12 | Germany | 14 | 8.0 | 16 | 81,859,000 | 13 | Japan | 14 | 8.0 | 10 | 127,530,000 | 14 | Austria | 16 | 7.8 | 92 | 8,452,835 | 15 | United Kingdom | 16 | 7.8 | 22 | 62,262,000 | 16 | Belgium | 19 | 7.5 | 75 | 10,951,266 | 17 | Ireland | 19 | 7.5 | 119 | 4,588,252 | 18 | Chile | 22 | 7.2 | 60 | 17,402,630 | 19 | United States | 24 | 7.1 | 3 | 314,154,000 | 20 | France | 25 | 7.0 | 21 | 65,350,000 | 21 | United Arab Emirates | 28 | 6.8 | 94 | 8,264,070 | 22 | Spain | 31 | 6.2 | 28 | 46,163,116 | 23 | Portugal | 32 | 6.1 | 79 | 10,561,614 | 24 | Taiwan | 32 | 6.1 | 51 | 23,261,747 | 25 | Israel | 36 | 5.8 | 97 | 7,879,500 | 26 | Poland | 41 | 5.5 | 33 | 38,501,000 | 27 | South Korea | 43 | 5.4 | 25 | 50,004,441 | 28 | Rwanda | 49 | 5.0 | 77 | 10,718,379 | 29 | Costa Rica | 50 | 4.8 | 123 | 4,301,712 | 30 | Hungary | 54 | 4.6 | 84 | 9,962,000 | 31 | Jordan | 56 | 4.5 | 106 | 6,334,400 | 32 | Czech Republic | 57 | 4.4 | 80 | 10,504,203 | 33 | Saudi Arabia | 57 | 4.7 | 44 | 27,136,977 | 34 | Malaysia | 60 | 4.3 | 42 | 28,334,135 | 35 | Cuba | 61 | 4.2 | 74 | 11,247,925 | 36 | Turkey | 61 | 4.2 | 18 | 74,724,269 | 37 | Georgia | 64 | 4.1 | 121 | 4,497,600 | 38 | South Africa | 64 | 4.1 | 24 | 50,586,757 | 39 | Croatia | 66 | 4.0 | 126 | 4,290,612 | 40 | Slovakia | 66 | 4.0 | 114 | 5,445,324 | 41 | Ghana | 69 | 3.9 | 47 | 24,658,823 | 42 | Italy | 69 | 3.9 | 23 | 60,820,787 | 43 | Brazil | 73 | 3.8 | 5 | 192,376,496 | 44 | Tunisia | 73 | 3.8 | 78 | 10,673,800 | 45 | China | 75 | 3.6 | 1 | 1,347,350,000 | 46 | Romania | 75 | 3.6 | 59 | 19,042,936 | 47 | Colombia | 80 | 3.4 | 27 | 46,648,000 | 48 | El Salvador | 80 | 3.4 | 108 | 6,183,000 | 49 | Greece | 80 | 3.4 | 76 | 10,787,690 | 50 | Morocco | 80 | 3.4 | 38 | 32,639,800 | 51 | Peru | 80 | 3.4 | 40 | 30,135,875 | 52 | Thailand | 80 | 3.4 | 20 | 65,479,453 | 53 | Bulgaria | 86 | 3.3 | 99 | 7,364,570 | 54 | Serbia | 86 | 3.3 | 100 | 7,120,666 | 55 | Sri Lanka | 86 | 3.3 | 57 | 20,277,597 | 56 | Liberia | 91 | 3.2 | 127 | 4,245,000 | 57 | Zambia | 91 | 3.2 | 70 | 13,046,508 | 58 | India | 95 | 3.1 | 2 | 1,210,193,422 | 59 | Argentina | 100 | 3.0 | 32 | 40,117,096 | 60 | Benin | 100 | 3.0 | 89 | 9,352,000 | 61 | Burkina Faso | 100 | 3.0 | 66 | 15,730,977 | 62 | Indonesia | 100 | 3.0 | 4 | 237,641,326 | 63 | Madagascar | 100 | 3.0 | 54 | 20,696,070 | 64 | Malawi | 100 | 3.0 | 65 | 15,883,000 | 65 | Mexico | 100 | 3.0 | 11 | 112,336,538 | 66 | Tanzania | 100 | 3.0 | 30 | 43,188,000 | 67 | Algeria | 112 | 2.9 | 34 | 37,100,000 | 68 | Egypt | 112 | 2.9 | 15 | 82,507,000 | 69 | Senegal | 112 | 2.9 | 72 | 12,855,153 | 70 | Vietnam | 112 | 2.9 | 13 | 87,840,000 | 71 | Bolivia | 118 | 2.8 | 82 | 10,426,154 | 72 | Mali | 118 | 2.8 | 63 | 16,319,000 | 73 | Bangladesh | 120 | 2.7 | 8 | 152,518,015 | 74 | Ecuador | 120 | 2.7 | 68 | 14,483,499 | 75 | Ethiopia | 120 | 2.7 | 14 | 84,320,987 | 76 | Guatemala | 120 | 2.7 | 67 | 14,713,763 | 77 | Iran | 120 | 2.7 | 17 | 75,149,669 | 78 | Kazakhstan | 120 | 2.7 | 62 | 16,776,000 | 79 | Mozambique | 120 | 2.7 | 50 | 23,700,715 | 80 | Dominican Republic | 129 | 2.6 | 88 | 9,445,281 | 81 | Honduras | 129 | 2.6 | 93 | 8,385,072 | 82 | Philippines | 129 | 2.6 | 12 | 92,337,852 | 83 | Syria | 129 | 2.6 | 53 | 21,701,000 | 84 | Cameroon | 134 | 2.5 | 58 | 19,406,100 | 85 | Eritrea | 134 | 2.5 | 112 | 5,581,000 | 86 | Lebanon | 134 | 2.5 | 125 | 4,292,000 | 87 | Nicaragua | 134 | 2.5 | 110 | 5,815,524 | 88 | Niger | 134 | 2.5 | 64 | 16,274,738 | 89 | Pakistan | 134 | 2.5 | 6 | 180,382,000 | 90 | Sierra Leone | 134 | 2.5 | 109 | 6,126,000 | 91 | Azerbaijan | 143 | 2.4 | 90 | 9,235,100 | 92 | Belarus | 143 | 2.4 | 87 | 9,457,500 | 93 | Nigeria | 143 | 2.4 | 7 | 166,629,000 | 94 | Russia | 143 | 2.4 | 9 | 143,117,000 | 95 | Togo | 143 | 2.4 | 107 | 6,191,155 | 96 | Uganda | 143 | 2.4 | 37 | 32,939,800 | 97 | Tajikistan | 152 | 2.3 | 98 | 7,800,000 | 98 | Ukraine | 152 | 2.3 | 29 | 45,565,909 | 99 | Central African Republic | 154 | 2.2 | 120 | 4,576,000 | 100 | Republic of the Congo | 154 | 2.2 | 128 | 4,140,000 | 101 | Ivory Coast | 154 | 2.2 | 56 | 20,595,000 | 102 | Kenya | 154 | 2.2 | 31 | 42,749,000 | 103 | Laos | 154 | 2.2 | 104 | 6,465,800 | 104 | Nepal | 154 | 2.2 | 45 | 26,620,809 | 105 | Papua New Guinea | 154 | 2.2 | 102 | 7,014,000 | 106 | Paraguay | 154 | 2.2 | 105 | 6,337,127 | 107 | Zimbabwe | 154 | 2.2 | 71 | 13,014,000 | 108 | Cambodia | 164 | 2.1 | 69 | 14,478,000 | 109 | Guinea | 164 | 2.1 | 81 | 10,481,000 | 110 | Kyrgyzstan | 164 | 2.1 | 113 | 5,477,600 | 111 | Yemen | 164 | 2.1 | 49 | 24,527,000 | 112 | Angola | 168 | 2.0 | 55 | 20,609,294 | 113 | Chad | 168 | 2.0 | 73 | 11,831,000 | 114 | Democratic Republic of the Congo | 168 | 2.0 | 19 | 69,575,000 | 115 | Libya | 168 | 2.0 | 103 | 6,469,000 | 116 | Burundi | 172 | 1.9 | 91 | 8,749,000 | 117 | Venezuela | 172 | 1.9 | 43 | 27,150,095 | 118 | Haiti | 175 | 1.8 | 83 | 10,085,214 | 119 | Iraq | 175 | 1.8 | 36 | 33,330,000 | 120 | Sudan | 177 | 1.6 | 39 | 30,894,000 | 121 | Turkmenistan | 177 | 1.6 | 117 | 5,170,000 | 122 | Uzbekistan | 177 | 1.6 | 41 | 29,123,400 | 123 | Afghanistan | 180 | 1.5 | 46 | 25,500,100 | 124 | Myanmar | 180 | 1.5 | 26 | 48,724,000 | 125 | North Korea | 182 | 1.0 | 48 | 24,554,000 | 126 | Somalia | 182 | 1.0 | 85 | 9,797,000 | |
|