【文/觀察者網專欄作者 張誠信】

2025年5月，聯合國開發計劃署公布了最新一期（截至2023年）人類發展指數（Human Development Index）。中國的指數值上升至0.797，但全球排名下降了4位，在193個國家和地區中位列第78位。

先不說美國和西歐，哪怕是一些生產力水平、科技創新能力和基礎設施條件明顯不如中國的國家，比如泰國（0.798）、亞美尼亞（0.811）、伊朗（0.799）和阿爾巴尼亞（0.810）等，其人類發展指數都高于中國，這與我們的日常感受似乎存在出入。

實際上，從2009到2023年，中國的人類發展指數一直處在0.7-0.8這個區間，而超過0.8而達到“極高人類發展水平”的國家和地區已經從53個增加到了74個。這15年間，中國的世界排名從第104提升到第78，平均每年提升不到兩個名次。考慮到原來的基數比較低，中國的增速并不算快。

那么，是否存在中國的人類發展指數被低估的可能性？要回答這個問題，我們首先要了解人類發展指數的計算方法。

人類發展指數的計算方法

人類發展指數是由聯合國開發計劃署于1990年推出的一項指標，用于衡量一個國家和地區的社會經濟發展水平。30多年來，人類發展指數已經成為了一個被學界、政界和媒體界廣泛引用的具有較高權威性的指標。必須承認的是，對人類發展指數的統計，為我們提供了評估人類發展進步的一個重要的量化工具，并體現了聯合國推動實現千年發展目標和可持續發展目標的積極努力。

人類發展指數是對人均預期壽命（Life Expectancy at Birth, LE）、預期受教育年限（Expected Years of Schooling）、平均受教育年限（Mean Years of Schooling, MYS）和人均國民總收入（Per Capita Gross National Income，GNI pc）這四個基礎指標進行綜合計算的結果，它同時考慮了公民的健康水平、教育水平和生活水平。從這個指標體系中，我們可以看出人類發展指數相對于人均國內生產總值（Gross Domestic Product, GDP）等單一指標的科學性和全面性。

人類發展指數的計算公式相對復雜，但基本思路相對簡單：

第一步，先計算一級指標的數值，人類發展指數有三個一級指標，分別是預期壽命指數（Life Expectancy Index, LEI）、教育指數（Education Index, EI）和國民總收入指數（GNI Index，GNII）。LEI通過對LE進行計算而得出，EI通過對EYS和MYS進行計算而得出，GNII通過對GNI pc進行計算而得出。 LEI的計算方式是：LEI = (LE – 20) / (85-20) , 當LE＞85，就令LEI=1；當20＜LE≤85，就輸入LE的具體數值進行計算；當LE≤20，就令LEI=0。這是一個分段函數，因此也可以寫成： EI的計算方式是：EI = (EYSI + MYSI) / 2, EYSI 是預期受教育年限指數，MYSI是平均受教育年限指數。其中，EYSI = EYS / 18，當EYS＞18，就令EYSI=1；當0≤EYS≤18，就輸入EYS的具體數值進行計算。MYSI = MYS / 15，當MYS＞15，MYSI=1；當0≤MYS≤15，就輸入MYS的具體數值進行計算。這兩個也是分段函數，因此也可以寫成： GNII的計算方式是：GNII = [ln (GNI pc) – ln(100)] / [(ln (75000) – ln(100)]，當GNI pc＞75000，就令GNII=1；當100＜GNI pc≤75000，就輸入GNI pc的具體數值進行計算；當GNI pc≤100，就令GNII=0。這也是一個分段函數，因此也可以寫成： 第二步，計算預期壽命指數、教育指數和國民總收入指數三者乘積的幾何平均數： HDI = (LEI × EI × GNII) ^（1/3）

針對近年來中國的人類發展指數疑似被低估的情況，本文將對計算過程進行復盤，發現其中的問題所在。

問題1：部分基礎指標數據疑似有誤

在人類發展指數的數據庫中，我們發現，中國2023年的人均預期壽命為78.0歲，這還是四舍五入的結果，實際值為77.953歲，也就是還不到78歲。但是，根據國家衛生健康委員會于2024年底發布的《2023年衛生健康事業發展統計公報》，中國2023年的人均預期壽命已經達到78.6歲。同樣的偏誤也發生在了美國身上：數據庫標注的美國2023年人均預期壽命是79.3歲，但美國疾病控制與預防中心公布的美國2023年人均預期壽命只有78.4歲。也就是說，數據庫把美國的人均預期壽命調高了將近1歲，把中國的人均預期壽命調低了超過半歲，似乎缺乏可靠的數據來源。

偏誤更大的基礎指標是平均受教育年限。在數據庫中，中國2023年的平均受教育年限只有8.04。這在觀感上就和中國長期推廣九年義務教育的現實不太相符。根據解釋，“平均受教育年限”的含義是“25歲及以上人群接受教育的平均年數”（Average number of years of education received by people ages 25 and older）。

根據2020年第七次人口普查的統計數據分析，全國25歲及以上人口總數約10.1億人，平均受教育年限為9.46年。第七次人口普查于2020年11月1日零時啟動，于2021年5月公布結果。也就是說，早在2021年前后，中國25歲及以上人群接受教育的平均年數就已經達到了9.46年。在中國，教育普及是一個大的趨勢，到了2023年，平均受教育年限只會更高。然而，在數據庫中，中國的這一指標至少被低估了15%。

筆者在修正人均預期壽命和平均受教育年限數據的基礎上，在聯合國開發計劃署提供的計算演示文檔上重新計算了中國的人類發展指數。

圖1 修正人均預期壽命和平均受教育年限后重新計算的中國人類發展指數

重新計算后，中國的預期壽命指數升至0.902，教育指數升至0.745，人類發展指數達到了0.818，位列第68位，超過了泰國、亞美尼亞、伊朗和阿爾巴尼亞，但依然低于哈薩克斯坦（0.837）、土耳其（0.853）、哥斯達黎加（0.833）和阿根廷（0.865）等國，從總體上看，后幾個國家的生產力水平、科技創新能力和基礎設施條件依然不如中國。對此，我們還要從基礎指標本身的選取和計算上尋找問題。

問題2：受教育年限不足以衡量教育水平

在人類發展指數的四個基礎指標中，用于衡量教育水平的指標就占了兩個，而且都和受教育年限有關（預期受教育年限和平均受教育年限）。但是，我們需要思考一個問題：受教育年限越長，教育水平一定就越高嗎？

誠然，讓公民從小進入學校接受教育，這是發展教育事業和提升教育水平的前提。但是，接受教育之后，學生的綜合能力提升了多少？如果一所學校教育資源匱乏，教學與管理水平低下，即使學生完成了規定的學制，也不能熟練掌握各類知識和技能，難以為經濟社會的發展貢獻力量。設想一下，從小學到高中，一些學生始終無心向學，而學校疏于管理，聽之任之，一些學生一直勤奮好學，但學校不懂因材施教，甚至誤人子弟，雖然這些學生的受教育年限都是12年左右，但這樣的教育顯然是不成功的。

因此，要衡量一個經濟體的教育水平，不能只看學生的在校時間，還要評估學生的綜合能力，這才是更加嚴謹的做法。學生的綜合能力主要表現為對知識和技能的掌握程度。只有通過評估學生對知識和技能的掌握程度，我們才能判斷出學校的教學質量和教育成效，知道學校培養出了什么樣的人才。

那么，怎么評估學生對知識和技能的掌握程度呢？國際學生評估項目（Program for International Student Assessment，PISA）是經濟合作與發展組織在成員國和非成員國開展的一項全球性研究，以評估全球范圍內的15歲學生在數學、閱讀和科學方面的知識和技能。數學、閱讀和科學能力是現代人才必須具備的基礎能力。PISA的指標體系是根據每個國家或地區學生的閱讀、數學和科學成績平均值構建的。2022年，PISA啟動了最新一輪調查，調查結果于2023年12月發布。

雖然PISA主要調查中學生，但這一調查對象已具有很強的代表性。2023年，全球人口的平均受教育年限為8.8年，相當于初中水平，其中經合組織成員國的平均受教育年限是12年左右（12.3年），相當于高中畢業水平。

本文采用PISA分數作為教育水平的補充指標，具體操作如下：基于人類發展指數的現有指標體系，EI = (EYSI + MYSI) / 2，筆者將EI的計算公式調整為EI=(EYSI + MYSI) / 2 × PISA。這樣一來，教育指數就不只是由受教育年限決定了，而是同時由受教育年限和學生的綜合能力決定。當然，我們需要對這里的PISA值進行一些規范化處理，使其與(EYSI + MYSI) / 2落入同一個取值范圍內，即[0，1]這個區間。因此，筆者將PISA分數最高的經濟體的PISA值設為1，其他經濟體的PISA值則為其PISA分數與最高分數的比例。

中國的PISA分數是579.0，位列第一，因此令中國的PISA值為1，其他經濟體的PISA值則根據其分數與中國的比例計算得出。然后，我們按照調整后的公式計算所有國家的EI。由于中國的PISA值為1，中國的調整后的EI值和第一次修正后的EI值保持一致（0.745），中國的人類發展指數也還是0.818，其他經濟體的人類發展指數則出現不同程度的變化。

需要指出的是，并不是所有經濟體都參加了PISA調查。世界知識產權組織在計算“全球創新指數”（Global Innovation Index, GII）的時候將PISA分數作為一項基礎指標，最新一期《全球創新指數》報告只記錄了80多個經濟體的PISA分數。這意味著我們需要估算第二次修正后中國人類發展指數的世界排名。這80多個經濟體已經囊括了經濟發展水平最高的那一批國家和地區，例如美國、英國、加拿大、歐盟成員國、冰島、挪威、瑞士、日本、韓國、新加坡、以色列、澳大利亞和新西蘭，據此可以推測出：在這80多個經濟體之外不存在PISA分數高于中國的經濟體。

根據原始數據，人類發展指數高于中國的有77個經濟體，低于中國的有115個經濟體。在這77個經濟體中，有62個擁有PISA分數。因此，我們重點關注這62個經濟體的情況。經過這兩次修正，中國的人類發展指數反超了這62個經濟體中的26個，排名第37位。由此估算，在等比例放大的情況下，中國的人類發展指數可能反超那77個經濟體中的32個，最終排名第46位。由于中國的PISA值最高，在一開始就低于中國的那115個經濟體更不可能在以上兩次修正后反超中國，中國的世界排名也差不多是第46位，至少有較大概率進入前50。

圖2 調整教育指數指標構成后重新計算的中國人類發展指數在62個經濟體中的排名

問題3：中國的人均GNI疑似被低估

作為人類發展指數的基礎指標之一，人均GNI被用來衡量經濟生活水平。GNI和GDP在統計對象上存在差異：前者是本國居民在國內外創造的總收入，遵循“屬人原則”，后者是指一國領土范圍內所有經濟活動（無論由本國居民還是外國居民完成）產生的總價值，遵循“屬地原則”。相比GDP，GNI這一指標更加關注居民的收入和福祉，凸顯了“人類發展”的理念，同時也更能反映一個經濟體的自主發展能力。

在數據庫中，各經濟體的人均GNI是基于購買力平價法計算出來的。從理論上說，這一步操作增強了數據的跨國可比性。

購買力平價（Purchasing Power Parity, PPP）是一種經濟學理論，其核心思想是：相同數量和質量的一籃子商品和服務，在不同的國家和地區使用同一種貨幣計價時，價格應該相等。

舉個例子：假設1斤雞蛋在中國賣6元，同樣品種和質量的1斤雞蛋在美國賣2美元，按照當前匯率（1美元兌7.2元人民幣），這1斤雞蛋在美國賣14.4元人民幣，與在中國的售價不相等，而且高于中國，這意味著美國人要花費更高的價格才能買到同樣品種和質量的1斤雞蛋。

因此，根據購買力平價理論，在對比中美兩國經濟規模和居民生活水平的時候，無論在中國還是美國，都要將這1斤雞蛋的價格統一標記為6元人民幣或2美元。如果直接按照當前市場價格計算，即在中國這邊算成6元人民幣，在美國那邊算成2美元（14.4元人民幣），就會導致美國的經濟規模和購買力被高估。這就是名義GNI的局限性——直接按照市場價格計算經濟規模，沒有排除通脹和匯率波動的影響。

由于相同數量和質量的一籃子商品和服務在不同經濟體存在價格差異，各經濟體的實際經濟規模及購買力無法完全由名義GNI體現出來。為了排除通脹和匯率波動的干擾，更準確地衡量各經濟體的真實經濟實力，我們需要以購買力平價法計算各國的GNI，作為名義GNI的參照。那么，如何計算購買力平價GNI？

首先，需要調查各經濟體一籃子商品和服務的價格水平。世界銀行協調下的國際比較計劃（International Comparison Program, ICP）負責調查各經濟體一籃子商品和服務的價格水平指數（Price Level Index，PLI），以開展基于購買力平價法的國際經濟比較。需要指出的是，ICP的全球統計工作平均每3年進行一次，最新一輪調查于2021年啟動，于2024年公布最終結果。也就是說，PLI數據在年份上不連續，2023年的購買力平價GNI是基于2021年的PLI推算出來的。

其次，利用PLI計算購買力平價匯率（PPP匯率）。購買力平價理論認為，應根據實際的物價水平差異去調整匯率，使得不同經濟體的同類商品和服務的價格相等，才能準確比較經濟規模。比如在上述案例中，美元兌人民幣的匯率應調整為1：6，從而使兩國的1斤雞蛋售價相等。這個調整后的匯率就是PPP匯率。當然，在實際操作中，PPP匯率會根據一籃子商品和服務而非單一商品的價格差異計算得出。與容易受到多種短期因素（資本流動、投機、利差等）影響的市場匯率相比，PPP匯率以較長時期內多種商品和服務的價格水平為基礎，能夠更準確反映商品和服務的實際價值。

最后，確定一籃子商品和服務價格的基準國，然后基于PPP匯率計算出其他經濟體的購買力平價GNI。國際貨幣基金組織和世界銀行以美國為基準國，并使用國際美元作為計價單位。因為美國的一籃子商品和服務價格被定為購買力平價GNI計算的基準，所以美國的名義GNI和購買力平價GNI在數值上相等，而其他經濟體的購買力平價 GNI則根據其本幣兌美元的PPP匯率計算得出。

由于其他經濟體的物價水平普遍低于美國，其他貨幣兌美元的PPP匯率在數值上普遍高于其他貨幣兌美元的市場匯率，最終導致其他經濟體的購買力平價GNI高于名義GNI。因此，購買力平價GNI高于名義GNI并不是中國獨有的情況。

2023年，在除去美國和中國之后，全球購買力平價GNI是全球名義GNI的2倍，而中國的購買力平價GNI是名義GNI的1.95倍，也就是說，其他國家一籃子商品和服務的平均價格甚至還低于中國。這導致中國的人均購買力平價GNI排名甚至還低于人均名義GDP的排名——2023年，在193個國家中，中國的人均名義GNI排名第61位（世界銀行數據，基于Atlas方法），人均購買力平價GNI排名第67位。

表1 2023年中國、美國和全球名義GNI和購買力平價GNI對比

在去掉通脹和匯率波動因素的情況下，中國的居民生活水平反而還降低了，這似乎有些反常。因為，與絕大多數國家相比，中國擁有更先進的產業技術、更完整的產業鏈和更完善的基礎設施，完全可以用相同數量和質量的資源實現更高的性價比和更好的生活體驗。由此推斷，問題很可能出在對中國一籃子商品和服務的估價上。

ICP公布的統計數據顯示，2021年，中國內地一籃子商品和服務的PLI（98）竟達到中國香港（120）的80%以上，并高于新加坡（96），這顯然不符合實際情況。

根據Numbeo數據庫收集的全球居民生活數據，最新的中國香港生活成本指數（Cost of Living Index）超過72，明顯高于北京（35.65）和上海（37.70）。中國內地居民的平均單月花銷不到3800元人民幣，中國香港居民的平均單月花銷超過8700港元（折合8000元人民幣），中國內地的花銷平均比中國香港低59.0%。在不到4年的時間內，中國內地和中國香港的生活成本對比不可能發生重大變化，照此換算，2021年中國內地一籃子商品和服務的PLI不會超過90，很可能低于60。

基于這個PLI推算出的2023年中國購買力平價GNI必然更高，人均購買力平價GNI絕不只有22029美元。這樣一來，中國人類發展指數的絕對值和相對排名有望繼續提升。

結語

經過修正，中國的人類發展指數明顯提升，說明人類發展指數的計算方式確實存在一些改進空間。那么，以上三個問題的性質分別是什么？

第一個問題總體上屬于技術性失誤。中國的人均預期壽命和平均受教育年限等數據由官方發布，有公開的、明確的數據來源，容易核實。統計人員需要提高數據搜索的精度，并根據中國經濟發展變化的趨勢及時調整相關指標的數據。

第二個問題總體上屬于方法論失誤。人類發展指數將教育水平納入考察范圍，是符合時代發展潮流的做法，畢竟當今世界的經濟發展和科技進步越來越離不開教育。但是，僅僅通過受教育年限去衡量教育水平是不全面、不嚴謹的，它忽視了對教育成效的考察，這正是教育指數指標體系的瑕疵。對此，本文通過引入PISA分數進行了修正。

第三個問題則不屬于人類發展指數指標體系本身的失誤。畢竟，用于計算購買力平價GNI的價格水平數據主要由ICP調查和統計，而聯合國開發計劃署引用了來自其他國際機構及統計項目的數據。聯合國開發計劃署以各經濟體的人均購買力平價GNI作為衡量生活水平的基礎指標，并且在統計過程中盡可能排除通脹和匯率波動因素的干擾，這一操作本身是更加科學的，更有利于衡量真實生活水平。但ICP可能提供了異常的中國PLI數據，影響了中國人類發展指數的準確性。

雖然修正后的中國人類發展指數比現在更高，但依然與美國、歐盟、日本和韓國等高收入經濟體存在較大差距，這為我們指明了繼續前進的方向：要實現更高質量的發展，就要加快構建新發展格局，加快建設現代化經濟體系，并堅持在發展中增進民生福祉。因此，人類發展指數依然是衡量各國發展水平的重要工具，其指標體系的基本構建思路是合理且有效的。當然，任何指標體系都會經歷一個在實踐中不斷改進和完善的過程。

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