“正常”与“非正常死亡”：

从历史和比较视角看“大饥荒”[1]

王绍光

今天上午听发言时，我感觉有一个几乎没有言明的假设，即统计与政治的主要问题是数据的质量，大家关心的是数据质量好不好，数据存在不存在虚假。但实际上，统计与政治的关系存在于使用数据的每个阶段，首先是数据本身，数据的真假、好坏。二是关于数据的描述性分析。我待会要讲的就是描述性分析，哪怕数据全部真实，政治对数据的描述性分析可以影响很大。三是使用数据做因果分析，那里面的政治影响就更是不得了。凡是做过因果分析的人都知道，如果最初做出的统计结果不符合自己预期，就会用别的方式再试一下，一直试到满意为止。前两天有一个人到我系里来工作面试，他做那个因果分析太漂亮了、太完美了，这其中就隐含着问题，很可能是通过反复调试，才达到这种完美的结果。除了因果分析，还有预测性分析，用现有统计数据做未来的预测，那里面的问题也非常多。实际上统计与政治的关系存在于跟数字相关的每个阶段，而不仅仅在于某一个阶段。

上面是题外话，今天我讲的主题是《“正常”与“非正常死亡”——从历史和比较视角看“大饥荒”》。

我今天不讨论数据的质量问题，也不估算死亡人数，因为我没有这个能力，更何况做估算的大有人在。我要讨论的是如何从历史与比较的视角看中国的“大饥荒”。

我所使用的是中国与国际组织的数据，并假设它们是可靠的。当然，我并不认为这些数据都是可靠的，只是不在这里纠缠数据的质量问题罢了。有些被广泛使用的数据其实问题很大，孙经先老师会讨论这方面的问题。

有一本新书大家可能都知道，就是香港大学冯克写的《毛泽东的大饥荒》，有中文版，有英文版。两种版本的封面都带有饥民的照片，很悲惨，让人心酸。

这种封面可以让不明就里的人误以为这些照片真实反映了大跃进以后中国的情况。但是这两个封面实际上反映了作者在使用“证据”方面极不负责的态度。其实，这两张照片与所谓“大饥荒”毫无关系，它们不是拍摄于大跃进之后，而是拍摄于1946年5月，画面中是湖南醴陵的饥民。熟悉中国灾荒史的人都知道，1946年中国没有什么值得一提的灾荒，但还是出现了这么多饥民。拿解放前的饥民作为解放后所谓“大饥荒”的证据，这一方面是误导读者，另一方面也可以看作暗示一种比较，即解放前后的比较。

冯克书中有一句话我觉得说得很正确。他说，“人口学家会区分‘自然’与‘非自然’死亡，为的是估算大概有多少人本不会死，却因为饥荒而丧命”。他接着说，“为了估算有多少‘额外’死亡，就必须设定一个平均死亡率。那么什么是比较合理的平均死亡率呢？”

这是一个相当好的问题，但对它的回答恐怕并不简单。凡是讲统计与政治关系的书都会讲到使用平均值的问题。有一本有趣的书，题为《怎么用统计来说谎》（How to lie with statistics）。大家知道马克·吐温有一句著名的话：“世界上有三种谎言：一种是谎言，一种是可耻的谎言，第三种叫统计”。这本书就是揭露有些人怎么用统计说谎。该书第二章专门讲平均值的问题，标题为“精心选择的平均值”。作者说，“因为平均值的含义非常宽泛，它时常被人用作影响公众看法的小把戏”。作者还说，“因为平均值对复杂的现象做出过于简单的描述，它往往比无用更糟糕”。

2007年出版了一本书，书名是《狐假虎威》（The tiger that isn’t）。这个书名的意思是，摆弄数字看起来很不得了，其实往往不过是借数字来唬人而已。这本书的第五章也专谈平均值，标题是“平均值：白色的彩虹”。这是什么意思呢？本来彩虹由七色组成：红、橙、黄、绿、靛、蓝、紫，很多彩多姿；但如果你把彩虹弄出个平均值来，各种颜色一平均就是一片白了，黯然失色。这也就是说，如果用平均数来分析彩虹，彩虹就不再是彩虹了，毫无意义了。作者说，玩弄平均值有两种手法，一种是把生活中的起起伏伏全部抹掉，使它变得平淡无奇；二是把平均值当作“典型”、当作“正常”、当作“合理”。冯克说要找到一种“合理”的平均值。而这本书的作者告诫我们，要避免把平均值当作“合理”、当作“正常”。

还有一本书值得一提，它已有中译本，题为《统计数据的真相》，其第五章的标题很醒目“受操纵的平均值”。 作者一针见血地指出，“平均值通常模糊了事实上所存在的巨大差异，原因在于它完全掩盖了平均值的离散度……在这里可能存在两种不同的情形，一种情形是，所有这些数值非常紧密地集中在平均数的周围；另一种情形是它们四处分散，而不是集中在平均数的周围。然而，人们仅仅根据平均值指标是看不到这两种情形的区别的”。

正是因为平均值具有简化复杂现实的功能，它经常被政客引用，也经常出现在学术讨论中，，因此我们常常看到由平均值引起的争议。有笑话说，一位聚会的主持人向来宾介绍了比尔·盖茨后宣布了一个好消息：由于盖茨的到来，所有与会者的平均收入瞬间翻了无数倍。但这个好消息有任何实质意义吗？