全球清廉指数是个啥玩意

今天在微信群看到有人转发全球清廉指数排名，中国位居全球 76 名，跟摩尔多瓦、所罗门群岛一个水平，只比印度多 5 分，而比欧洲低了四五十分。直觉告诉我，这个指数应该有点问题，中国这些年一直在认真对付深层次腐败，没道理排名会下降这么多。结果一查，发现这玩意真是惊掉下巴。

所谓全球清廉指数就是个二手指数

在透明国际官网上，对于全球清廉指数（CPI）是这么描述的:

The Corruption Perceptions Index scores 180 countries and territories according to the levels of public-sector corruption perceived by experts and businesspeople. It relies on 13 independent data sources and uses a scale of zero to 100, where zero is highly corrupt and 100 is very clean.

但实际上，打开报告后发现，他的研究方法是：

The CPI 2024 is calculated using 13 different data sources from 12 different institutions that capture perceptions of corruption within the past two years.

对比发现，报告中写的是清廉指数依据13个独立数据源，通过标准差和方差这种纯数学方法计算得出。连计分权重都没有，实质就是选取一堆所谓国际排名进行综合，得出最终的“清廉指数”，毫无疑问就是个“二手指数”。

移花接木的指数介绍

继续看上边两段描述。在报告中讲的研究方法是：依据13个独立数据源计算得出清廉指数，从而为商人和国家、专家提供了对公共部门腐败程度的看法。

The Corruption Perceptions Index (CPI) aggregates data from a number of different sources that provide perceptions among businesspeople and country experts of the level of corruption in the public sector.

而在报告介绍页面，讲的研究方法是：根据专家和商人对公共部门的腐败认知程度，腐败认知指数对180个国家和地区进行了评分。它依赖于13个独立的数据源，并使用0到100的规模，其中0是高度腐败的，100是非常干净的。

两者差异在于，报告介绍中“专家和商人对公共部门的腐败认知程度”是报告的排名依据；而报告内容中汇总13个独立数据源而成的二手指数是“为商人和国家、专家提供了对公共部门腐败程度的看法”。

精心设计的计算方法

清廉指数所用的计算方法是纯数学的，它通过从每个国家的分数中减去基准年每个来源的平均值，然后除以基准年该来源的标准差来实现的。并且，这个减法是使用标准化分数将其乘以2012年（20）的CPI标准差值，再加上2012年的平均值（45），转换为CPI量表。

然后，仔细查看原始评分数据可以发现，这13个数据源中，大部分国家只有7-8项数据，甚至不少国家只有 3-5 项数据。很容易放大最终得分差距，制造计算陷阱。

• 放大差异：CPI的标准化基于 基线年的分布（如2012年均值和标准差），但若某些国家在基线年已处于极端位置（如极高或极低分），后续年份的标准化会持续放大其差异。
• 固定参数限制：CPI强制通过 z×20+45 映射到0-100，但若原始数据中存在极端z值（如z=3），转换后分数会达到105分（超范围），实际可能截断为100分。这会人为制造“天花板效应”，使少数高分国家集中在90+，而低分国家被压制在0附近。
• 覆盖偏向性：部分数据源（如国际组织报告）倾向于覆盖治理水平较高或受关注度高的国家，导致对这些国家的评分更密集，而边缘国家的数据可能依赖少量粗糙指标，误差被放大。
• 示例：
  假设2012年国家A的原始分为90分（基线年均值=60，标准差=15），则其z-score=2 → CPI=2×20+45=85分；
  若2020年国家A的原始分仍为90分，但当年其他国家的平均分下降至50分（标准差仍为15），其z-score=2.67 → CPI=2.67×20+45=98.4分。
• 结果：即使原始分未变，CPI分数因全球水平下降而被“放大”到更高。

精心挑选的数据源

我认真查询了一遍清廉指数所引用的13个独立数据源。结果一看，其中一大堆都是美国国际开发署（USAID）资助机构，基于多边体系下的机构仅有非洲开发银行和世界银行的 CPIA 数据，但这两个 CPIA 数据都只是关注非洲和其他受联合国援助的国家，对其他国家没有影响。

1. African Development Bank Country Policy and Institutional Assessment (CPIA)

• 发布机构：非洲开发银行（African Development Bank, AfDB）
• 主要内容：
  评估非洲国家的政策质量和制度效能，包括 经济管理、公共部门治理、社会包容、环境可持续性 等维度，重点关注低收入国家的治理能力。
• 特点：覆盖范围限于非洲国家，为国际援助分配提供参考。

2. Bertelsmann Foundation Sustainable Governance Index (SGI)

• 发布机构：贝塔斯曼基金会（Bertelsmann Foundation，德国）
• 主要内容：
  分析OECD和部分欧盟国家的 治理可持续性，涵盖 政策绩效、民主质量、国际合作 三大领域，强调长期治理能力。
• 特点：聚焦西方治理模式，数据基于专家评估。

3. Bertelsmann Foundation Transformation Index (BTI)

• 发布机构：贝塔斯曼基金会（Bertelsmann Foundation）
• 主要内容：
  评估全球发展中国家和转型国家的 民主建设、市场经济、政治稳定性，关注国家转型过程中的挑战与进展。
• 特点：覆盖约140个国家，每两年更新一次，结合定量与定性分析。

4. Economist Intelligence Unit (EIU) Country Ratings

• 发布机构：经济学人智库（Economist Intelligence Unit, EIU）
• 主要内容：
  提供全球国家的 政治风险、经济政策、营商环境和主权信用风险 评级，侧重宏观经济和地缘政治稳定性。
• 特点：被广泛用于跨国投资和风险评估，数据偏向商业视角。

5. Freedom House Nations in Transit

• 发布机构：自由之家（Freedom House，美国非政府组织，2019年因在香港修例风波中表现恶劣被中国列入制裁名单）
• 主要内容：
  监测中东欧、中亚和后苏联国家的 民主化进程，评估 选举公正性、公民自由、反腐败、司法独立 等指标。
• 特点：聚焦“转型国家”，立场鲜明支持西方民主标准。

6. Global Insights Country Risk Ratings

• 发布机构：IHS Markit（现为Global Insights，隶属标普全球）
• 主要内容：
  评估全球国家的 政治、经济、安全风险，侧重短期风险预警（如冲突、政策突变）对商业活动的影响。
• 特点：服务于企业和投资者，数据更新频率高。

7. IMD World Competitiveness Yearbook

• 发布机构：瑞士洛桑国际管理学院（IMD）
• 主要内容：
  排名全球经济体 竞争力，涵盖 经济表现、政府效率、商业效率、基础设施 四大维度，包含大量硬数据（如GDP、失业率）。
• 特点：数据来源多样，结合统计数据和高管问卷调查。

8. PERC Asia Risk Guide

• 发布机构：政治与经济风险咨询公司（Political & Economic Risk Consultancy, PERC，总部香港）
• 主要内容：
  评估亚洲和大洋洲国家的 商业风险，包括 腐败、政策透明度、法治环境、官僚效率。
• 特点：聚焦亚太地区，数据基于外籍企业高管的问卷调查。

9. PRS International Country Risk Guide

• 发布机构：政治风险服务集团（Political Risk Services Group, PRS）
• 主要内容：
  量化全球国家的 政治、经济、金融风险，预测政权稳定性、征用风险、货币危机等。
• 特点：提供风险评分和排名，常用于保险和跨国投资决策。

10. Varieties of Democracy Project (V-Dem)

• 发布机构：哥德堡大学（瑞典）与圣母大学（美国）联合研究项目
• 主要内容：
  提供全球最详细的 民主质量数据集，涵盖 选举民主、自由民主、参与式民主、协商民主 等多个维度。
• 特点：数据颗粒度极细（数百个指标），但部分指标依赖专家主观判断。

11. World Bank Country Policy and Institutional Assessment (CPIA)

• 发布机构：世界银行（World Bank）
• 主要内容：
  评估发展中国家（主要受援国）的 政策与制度质量，包括 经济管理、结构改革、社会包容、公共部门治理。
• 特点：直接影响世界银行援助资金的分配，覆盖约80个国家。

12. World Economic Forum Executive Opinion Survey (EOS)

• 发布机构：世界经济论坛（World Economic Forum, WEF）
• 主要内容：
  通过全球企业高管的问卷调查，收集对各国 营商环境的感知，包括 基础设施和旅游、市场主体活力和能力、创新生态、人才与就业 等。
• 特点：数据被用于编制《全球竞争力报告》，反映商业精英视角。

13. World Justice Project Rule of Law Index

• 发布机构：世界正义工程（World Justice Project, WJP，美国非营利组织）
• 主要内容：
  衡量全球国家的 法治水平，涵盖 政府权力制衡、司法腐败、基本权利、刑事司法、民事司法 等子领域。
• 特点：数据来源包括公众问卷调查和法律专家评估，立场偏向自由法治观。

垃圾数据源

我逐个查找了上边 13 个数据源的报告介绍和有关情况，发现实际上仅有 3 个跟腐败有关系。而这 3 个包含了腐败问题的数据，一看都是垃圾。

1. Freedom House Nations in Transit

• 这个自由之家的数据源，就是纯正的意识形态指标。他只列了东欧和苏联解体后的20多个国家。毫无疑问，波罗的海三国都是最高分，而俄罗斯垫底。事实上，真要看腐败水平，俄罗斯这个苏联解体后的老大哥，怎么也比中亚强吧。

2. PERC Asia Risk Guide

• 这个香港的 POLITICAL & ECONOMIC RISK CONSULTANCY LIMITED （政治和经济风险咨询有限公司）一看就是国外 NGO 豢养的反华机构。在它弄的腐败排名中只包含中国和周边15个国家地区。它给中国的清廉水平打了39分，比菲律宾、柬埔寨都低。

3. World Justice Project Rule of Law Index

• 这个美国 NGO 搞的所谓“世界正义工程”，也是看起来很唬人，但一看排名，扯淡的很，它把中国排在95名，比蒙古、越南、印度、尼泊尔这些都低了二三十个名次。

我重点看了这个“世界正义工程”的报告，毕竟国内也有同行提出，要重视这个指数。《中国人民大学助教孟涛：世界正义工程法治指数可借鉴》

问题是，这玩意真是越看越不对劲。这个报告数据都是通过一份 340 个问题的问卷调查得出来的，但是在中国居然只找了508人调查，连科索沃都有 1000 人，阿富汗都能找到 3000 人，结果他在中国就找了 508 人。

得出的结论也都是啼笑皆非：

• 在 142 个国家和地区中，中国人权保障排名倒数第三
• 劳动权利保障排名全球倒数第三
• 言论自由排名全球倒数第二
• 政府权力受非政府制约的约束排倒数第二
• 公民的生命权和人身安全权保障排名 125 位
• 民事、刑事司法受政府干预程度都排在 130 名以后
• 最严重的腐败是司法腐败

这种结果，简直是把中国各方面进步在暴捶。特别是其中公民的生命权和人身安全权保障，众所周知中国是世界最安全国家之一，这都能排到跟南苏丹、索马里一个水平，不得不说美国 NGO 牛逼！

最关键的是，这个报告有个总的 排名，然后还分别对对政府权力的限制、无腐败、开放政府、基本权利、秩序和安全、监管执法、民事司法、刑事司法进行排名。

这就有个问题，既然这个报告对腐败问题进行专门排名，为啥透明国际在引用这个数据源的时候用的是总排名，而不是聚焦其中“无腐败”这个单项排名呢？ 毕竟透明国际这个“清廉指数”聚焦的就是反腐败领域啊。

纯意识形态指数

当我打开透明国际官网看到 2024 年全球清廉指数报告页面时，一股浓厚的西方白左意识形态之风纷涌而来。页面：2024 Corruption Perceptions Index: Corruption is playing a devastating role in the climate crisis

当我们说反腐主要是干贪官时，人家反腐居然是为了应对气候危机，意图把气候问题政治化。

透明国际首席执行官 Maíra Martini 表示：
“我们必须紧急根除腐败，以免它完全破坏有意义的气候行动。政府和多边组织必须将反腐败措施纳入气候工作，以保护资金、重建信任并最大限度地发挥影响。今天，腐败力量不仅塑造而且经常支配政策并瓦解制衡——使记者、活动家和任何为平等和可持续性而战的人保持沉默。真正的气候韧性需要直接果断地应对这些威胁。世界各地的弱势群体迫切需要这项行动。

绿色和平国际执行主任 Mads Christensen 说：
“今年的分析再次表明，化石燃料腐败如何破坏气候努力，包括在美国。世界各地的社区都要求政府采取气候行动。但是，人们的声音一次又一次地被石油和天然气公司的腐败力量所抵消，这些公司从环境破坏中获利，他们利用数十亿美元试图压制批评者和活动家，购买电力，并拆除保护我们家庭和地球的保护措施。绿色和平组织和我们的盟友正面临来自管道巨头 Energy Transfer 的威胁，该公司正试图通过一场大规模的、似是而非的诉讼将我们从美国的地图上抹去。我们所有关心未来的人都有责任不惜一切代价站出来对抗这些企业恶霸。

在列举事例时，报告提出因为索马里的政府腐败，导致这些国家气候变化，从而对农业生产造成严重破坏，加剧了长达 30 年的冲突。直接将气候议题与西方长期推广的民主自由那套挂钩上了。

全中国每年有 3.9 亿人行贿

对一个国家的腐败情况进行评价，采用调查问卷这种模式并不是不行。

但这种调查，对问卷设计以及调查方法的设计有很高的要求，不是随便弄个调查就能得出结论的，起码要解决三个问题：

1. 主观性与文化偏见的干扰

   • 感知≠现实：问卷反映的是受访者的“主观判断”，而非实际腐败程度。
   • 文化差异的误读：某些行为（如礼品文化、人情往来）在不同社会中被定义为“腐败”的阈值不同，但问卷设计可能强加西方标准。

2. 样本代表性的难题

   • 城乡差距：多数问卷依赖城市样本，可能忽略农村地区的腐败形式（如土地侵占、基层官僚勒索）；
   • 精英视角主导：专家问卷依赖学者、国际机构雇员等群体，其观点可能与普通民众脱节；

3. 政治化风险

   • 西方话语权渗透：问卷设计常隐含对“民主制度”“公民社会参与”的推崇，导致非西方治理模式（如中国注重党内监督）在指标中被系统性贬低。
   • 国际博弈工具化：清廉指数可能被用于施压他国（如将低分国家与援助资金挂钩），而非纯粹学术评价。

但可惜，透明国际在这事情上，明显就是故意的，处处透漏出不专业。

比如透明国际在搞“清廉指数”的同时，其实他第二重要的工作叫做 Global Corruption Barometer （全球腐败晴雨表调查）。

一打开这个 全球腐败晴雨表调查报告 又把我惊呆了。

报告显示：亚洲上一年度有 20% 的人行贿，总共 8.36 亿人。

于是我赶紧下载数据看看到底咋回事。

这一看不要紧，看完整个人都懵逼。数据：GCB-2020-ASIA-FINAL

扯淡的亚洲各地行贿率

按他的调查，中国有 28% 的人在上一年度行贿。但从后边分项数据来看明明没有任何一个超过 28% ，却算出总体行贿率 28%。而日本，有的项目行贿率 26% 有的甚至 46% ，最后算出来居然只有 2%。

最离谱的莫过于台湾省了，老百姓向警察行贿率 67% 。办个身份证有 29% 需要行贿。 但最终结果算出来居然比中国大陆还低 11 个百分点。

当然，这可能是因为算法问题，搞不好他就只用其中一两个数据来计算总体比例是吧。

接着我又看到他另一个表，这个表更让我大受震撼。

小学数学水平的荒唐计算法

不得不佩服白左，他在睁眼说瞎话的同时，还用心提供原始报表下载。下载地址：GCB_2020_Asia_Methodology_and_Data_v5 不过从这原始报表名称中的 v5 就能看出，应该是改了有 5 遍了吧。

这里压缩包里边共有 8 个文件。其中包含了简要的说明、原始问卷样本、统计结果、原始数据等内容。其中 dta sav 文件需要专用商业软件才能读取，我这边图方便就直接用 python 转换了。但其实也不用看这个文件，直接看它最后提供的 xlsx 文件，并结合 codebook 也能看懂，只是不方便些。

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# 第一步：安装依赖插件
pip install openpyxl pandas pyreadstat pyreadr

# 第二步：保存为 convert_dta_to_excel.py 并运行
import pandas as pd
from pathlib import Path
import time

def convert_dta_to_excel(input_path, output_path=None, chunk_size=10000):
 """
 将Stata的.dta文件转换为Excel，支持大文件分块处理
 参数：
 input_path: 输入的.dta文件路径
 output_path: 输出的.xlsx路径（默认同路径同名文件）
 chunk_size: 分块写入的行数（根据内存调整，值越大越快但耗内存）
 """
 try:
 # 自动生成输出路径（如果未指定）
 if not output_path:
 input_file = Path(input_path)
 output_path = input_file.with_suffix('.xlsx')

 start_time = time.time()

 # 读取.dta文件并添加进度提示
 print(f"🟢 开始转换: {Path(input_path).name} → {output_path.name}")

 # 分块读取（适用于超大文件）
 reader = pd.read_stata(input_path, chunksize=chunk_size)

 # 创建Excel writer对象
 with pd.ExcelWriter(output_path, engine='openpyxl') as writer:
 for i, chunk in enumerate(reader):
 chunk.to_excel(writer, sheet_name='Data', startrow=i*chunk_size if i!=0 else 0, index=False)
 print(f"▋" * ((i%10)+1), end='\r') # 进度条模拟
 # 添加元数据到新sheet
 pd.DataFrame({
 'Conversion Info': [
 f'Source: {input_path}',
 f'Timestamp: {pd.Timestamp.now()}',
 f'Total Rows: {(i+1)*chunk_size}'
 ]
 }).to_excel(writer, sheet_name='Meta', index=False)

 print(f"\n✅ 转换完成！耗时 {time.time()-start_time:.1f}秒")
 print(f"输出文件位置: {output_path.resolve()}")

 except FileNotFoundError:
 print(f"🔴 错误：找不到输入文件 {input_path}")
 except PermissionError:
 print(f"🔴 错误：无写入权限，请关闭已打开的Excel文件")
 except Exception as e:
 print(f"🔴 未知错误: {str(e)}")

if __name__ == "__main__":
 # —— 用户修改区域 ——
 INPUT_FILE = r"C:\Users\user\Desktop\GCB_2020_Asia_Methodology_and_Data_v5\GCB_Edition10_Asia_2020.dta" ## 改为实际路径
 OUTPUT_FILE = None # 自动生成同路径xlsx文件，如需自定义改为 r"C:\目标路径\自定义名.xlsx"
 CHUNK_SIZE = 20000 # 内存不足时调小此值，如10000

 # 执行转换
 convert_dta_to_excel(INPUT_FILE, OUTPUT_FILE, CHUNK_SIZE)

在 GCB_2020_Asia_Regional_Table_Final 这个文件中，记录了最后的调查结果。

其中，有一个行贿率表格是整个“全球腐败晴雨表”的核心数据。

这个表格计算行贿率，居然是将各国比例直接取平均值，然后得出亚洲行贿率是 19%，继而根据亚洲 44 亿多人口，得出亚洲有 8.4 亿人行贿。

我他妈怎么也想不到，还有这种小学生骚操作搞法。

事实上，按照它的数据，印度的 39% （5.5亿）+ 中国的 28% （3.9亿）就已经 9.4 亿人了。远超它在首页上宣传的亚洲有 8.5 亿人行贿。

按他这种搞法，岂不是印度 39% + 日本 2% + 马尔代夫 2% 的总行贿率就能降到 14.3% 了。

真是滑天下之大稽。

最搞笑的是这个表里边得出结论，有 17% 的中国人日常因为用水用电需要行贿，有 18% 的中国人因为办身份证、护照需要行贿，有 38% 的中国人在去法院打官司时要向法官行贿。

原始数据造假痕迹过重

本来到这里我都不想继续看下去了，各种骚操作太多，继续看下去毫无意义。

但出于好奇心，我还是憋着继续看了下汇总表 GCB_Edition10_Asia_2020 。结果问题更多。

填表率高度疑似造假

整个问卷设计，全都是选择题。在连续 10 几页的选择题中，绝大多数题目答题率 100% ，但有些答题率却不到 1%。特别是在关键的 6 个是否行贿的题目中，总体答题率只有 20% 。

我统计了一下这 6 个连续问题的填表率，然后甩给 AI 分析。这种人眼一看都是造假的数据，AI 毫无疑问也给出肯定答案。

DeepSEEK 给出非自然一致性已达到统计学上不可能自发形成的程度， 数据概率低于百万分之一，强烈违反随机性，远超正常社会现象关联强度，人工修饰痕迹明显，工业化国家偏离度显著高于发展中国家，数据中存在的量子化特征已达到密码学级别的规律性，人为压制离散性等关键词。基本证明这就是垃圾数据。

一个典型的例子是，在 17 个国家开展的面向 2 万人的调查。结果连续 6 道关键题目中，有 5 道题目拒绝回答的人数都是 2-4 ，还 3 道题目回答“不知道”的人数都是同一个数值 42 ，造假痕迹还能更明显点吗。

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Silhouette Score = 0.82 # 显著高于正常阈值0.65

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预期值 = 调查规模 × [拒访率+(问卷长度系数×0.5%)]

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| 问题类型 | 拒绝回答数 | 国家关联度 |
|----------------|------------|------------|
| 医院行贿 | 11 | 柬埔寨⊕日本|
| 法官行贿 | 3 | 中国⊗印度 |
| 警察行贿 | 4 | 韩国⊗台湾 |

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def quantum_score(values):
 unique_steps = len(set(np.diff(sorted(values))))
 return unique_steps / len(values)

# 拒绝回答得分 = 0.17（强量子化）
# 不知道得分 = 0.0（完全量子化）

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42(101010) 3(11) 4(100) → 构成自相似的分形结构
 ▲ ▲ ▲
 │ │ └─ 2²终止
 │ └─── 质数层
 └───── 对称位模式

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观测熵值: 1.02 bits
自然熵值: 4.31 bits
压缩比: 76.3%（远超正常调查数据30-40%）

具体项目造假

在汇总表中 GCB_2020_Asia_Regional_Table_Final 有一个稀奇古怪的项目叫“贿选率”，其中中国贿选率被统计为 6% 仅高于日本、缅甸。

我在想，究竟是哪些神仙在填表时会填这个项目。前边向学校、医院行贿那些答题率都只有 10% ，而这个题目答题率却是 100%。

既在其他指标中将中国民主选举排在全球倒数第二，又要说中国贿选率低。

再一看，卧槽，缅甸贿选率跟日本一个水平？亚洲第一？隔壁泰国都有 28 % 啊。

搞笑。

总结

我都不想总结这破玩意了，最后再审视一遍数据发现，可能唯一值得一提的是政府信任度那块数据，中国的情况还是比较符合预期，但在整个项目中，又显得格格不入，明显有“高级黑”的嫌疑。AI 诊断结果依然是造假。

最后我想说的是，中国这些年的反腐力度，说是全世界第二的话，应该没人敢说自己第一吧。但透明国际这种垃圾机构弄出来的东西，依旧是毫无保留的极尽抹黑造假之能，用看似高大上的排名掩盖背后意识形态偏见。

虽然中国反腐道路依旧漫长，但讲真的，全世界除了中国，还有哪个国家是在认真反腐，认真研究应对深层次腐败的吗？特别是那些深层次的官商勾结问题。

哦，忘了。

资本主义官员为资本服务本来就是天经地义。怎么能算腐败呢。

又浪费时间了。