主要内容
世界经济论坛的全球社会流动性指数中，社会流动性被分解成十个关键要素。根据全球82个经济体在社会流动性五个主要方面上的表现，全球社会流动性指数对全球82个经济体进行了新的整体评估：1．健康；2．教育（机会、质量和公平、终身学习）；3．技术；4．工作（机会、工资、条件）；5．保护和机构（社会保护和包容性机构）。
社会流动性较大的经济体提供了更平等的机会——即不论社会经济背景、地理位置、性别或出身如何，都有平等和任人唯贤的基础。一个国家的收入不平等程度与其在该指数上的社会流动性得分之间存在着直接的线性关系。低社会流动性加剧了历史上的不平等，更高的收入不平等加剧了社会流动性的降低。增强社会流动性可以将这种恶性循环转变为良性循环，并对更为广泛的经济增长产生积极的影响。
全球社会流动性指数为决策者提供了一种工具，以确定改善社会流动性和促进全体公民平等分享机会的领域，不论其发展阶段如何。通过世界经济论坛和三家私营企业合作开发的创新指标，该指数还补充了对美国局势的深入调查，这些公司拥有独特的数据集，并为人口中优势与劣势的分布提供了新的见解。
主要结论包括：
通过一项新的社会流动性议程来解决不平等问题需要全球的动力。全球社会流动性指数显示，只有极少数经济体具备促进社会流动性的适宜条件，因此收入不平等已经根深蒂固。平均而言，在主要的发达经济体和发展中经济体中，收入最高的10%的人群的收入是收入最低的40%的人群的3.5倍。
北欧和欧洲部分地区的表现优于世界其他地区。为其人口提供最平等共享机会的国家大多是北欧经济体：芬兰、挪威、瑞典、丹麦和冰岛。在按指数排名的82个经济体中，德国排名第11,法国排名第12位,加拿大排名第14位,澳大利亚排名第16位,日本排名第15位,英国排名21,美国排名27日,俄罗斯联邦排名第39位,中国排名第45位,沙特阿拉伯排名第52,土耳其排名第64,墨西哥排名第58位,印度和南非分别排名第76位和第77位。
低工资、缺乏社会保障和不足的终身学习系统是最大的全球性挑战。大多数国家在三个关键方面表现不佳。工资公平这一要素的平均得分为52.5分（满分100分），是该指数所有要素中平均得分最低的，这些结果在普遍低薪的情况下表现尤其糟糕。社会保障这一要素的平均得分为58.2分（满分100分），这突出了我们排名所涉及的国家在社会保障机制的覆盖面和资金有限方面的不足。终身学习这一要素的平均得分为57.0分，突出的是提供正规培训的公司比例相对较低，失业工人接受培训的机会较少。
投资于社会流动因素的正确组合，会带来可观的经济和社会回报。如果本报告所涵盖的国家将其社会流动性指数的得分提高10个百分点，到2030年除了带来巨大的社会凝聚力效益外，还将带来4.41%的额外GDP增长。每个地区都存在表现过度和表现不佳的现象，这表明整个地区和收入群体之间几乎没有什么决定论。政府和企业的积极努力可以提高各经济体促进社会流动的能力，并确保每个儿童、青年和成年人都有理由相信未来会更好。坚持“利益相关者资本主义”模式的国家往往比关注“股东价值最大化”或“国家资本主义”的国家表现更好。
社会流动性的新融资模式需要通过税收来实现，但必须辅以一种新的支出组合和量身定制的方法。公共资源的流动性需要通过公共税收和公共资源的不同组合来解决。财政政策可以通过仔细设计资源如何分配给不同的群体、地理区域和支出类型，最大限度地发挥再分配的影响。改善个人收入的税收累进率、解决财富积累问题的政策以及全面重新平衡税收来源，都可以支持社会流动性议程。
改善个人一生中接受教育的机会是所有经济体的关键因素。教育是机会的强大“均衡器”，确保个人有平等机会进入最好的学校对恢复社会流动性至关重要。除了重新重视针对处境不利的儿童和青年的教育方案的效用、质量和分配之外，由于技术造成的工作和技能中断，迫切需要一个全新的议程，促进和资助工人职业生涯中的技能发展。
在全职就业合同之外建立一种新的社会契约以提供充分的社会保护，对各个经济体来说都很重要。除了现有的自营职业外，随着全球化和数字化继续重塑工作，工人和雇主正在进入更灵活的工作关系，迫切需要一项新的政策议程，旨在为所有个人提供全面的保护和支持，而不论他们的就业状况如何。
企业必须成为围绕自身员工、价值链中的员工和整个社区的社会流动性而努力的核心利益相关者。企业可以通过一系列相互关联的优先事项为改善社会流动性做出贡献：注重在招聘中提倡精英管理文化；积极参与职业和技术教育方案；为员工提供及时、全面的再培训和技能提升课程；支付公平的工资以满足员工的基本需求。
技术变革、经济趋势和人才需求的结合正在改变不同行业的收入不平等的结果。ADP的数据显示了工人更可能在他们从事的行业上面临不平等的问题。媒体、娱乐和信息产业（MEI）是美国最不平等的产业。金融服务业同样存在不平等，但在2014年至2018年期间，这种不平等有所减少。相比之下，在2014年至2018年期间，MEI行业和信息通信技术行业的不平等现象日益加剧。
受地理和社会经济背景影响的职业网络是社会流动的隐性驱动力。Linkedln的数据显示，美国农村地区和在低收入家庭长大的人面临的职业网络更加有限。在美国，个人社交网络最多样化的地方是城市化地区，比如首都华盛顿所在的哥伦比亚特区，其次是马萨诸塞州、纽约州、康涅狄格州、新泽西州和加利福尼亚州。与之相对的是一些城市化程度较低的州，按升序排列，分别是堪萨斯州、西弗吉尼亚州、密西西比州和阿肯色州。
社会流动的地理部分取决于个人的职业。Burning Glass的数据显示，不同职业中雇用的不同专业人员或多或少“扎根”于特定的地理位置。高薪和高技能的职业更有可能在不同地区保持其价值，像首席执行官、牙医、计算机研究科学家和人力资源经理这样的专业人员在美国不同的地方都得到类似的（高）工资。另一方面，美国的法官和地方法官、专业教师、运输工人、游戏经理和农业工程师面临着更不平等的职业前景。
前 言
全球化和第四次工业革命给社会带来了巨大的利益，提高了数十亿人的生活水平，使数百万人摆脱了贫困。但它们也加剧了我们社会中的不平等。甚至在那些经历了快速增长的国家，不平等也在加剧。不平等的社会和经济后果是深刻而深远的：一种日益增长的不公平感、不稳定感、身份和尊严的丧失、社会结构的弱化、对制度信任的削弱、对政治进程幻想的破灭以及对社会契约的侵蚀。应对措施必须包括共同努力，创造社会经济流动的新途径，确保每个人都有公平的取得成功的机会。
在此背景下，世界经济论坛发布了《2020年全球社会流动性报告》，为全球社会流动性路径的现状提供了急需的评估。传统上，社会流动性是跨代测量的，因此只能反映几十年前采取措施的效果。全球社会流动性指数关注的是那些共同决定了社会中每个人在多大程度上拥有公平机会发挥其潜力的政策、做法和制度，而不论其社会经济背景、父母的出身或者他们出生的地方。
报告发布之际，正值今年论坛年会召开50周年，本届年会的主题是“利益攸关方构建一个团结和可持续的世界”，以及开始实施可持续发展目标和2030年发展议程的十年。首版的结果显示，平均而言，大多数经济体远没有为所有公民提供繁荣发展的公平条件。一个人的人生机会仍然不成比例地受到其起点（即出生时的社会经济地位）的影响，从而导致经济和社会往往是重复发展而不是减少历史上的不平等。
在这个新的十年中——在谁有机会、谁没有机会的问题上，比以往任何时候都更加透明——呼吁我们在促进社会流动的道路上取得进展。在世界经济论坛的平台，塑造未来新经济和来自商界、政府和民间的200多位领导人的共同努力，加深他们对复杂问题的理解，形成新的标准，并推动合作行动，在三个相互关联的领域进行系统性变革，这些领域都影响着社会流动性：增长和竞争力；教育、技能和工作；平等和包容。我们邀请更多领导人加入我们，以当前形势对我们的迫切要求和雄心，共同制定应对本报告所强调的挑战的新方案。
我谨代表论坛，对参与撰写本报告的核心项目组成员蒂埃里?盖格尔、纪劳姆?欣格尔、维塞琳娜?拉特切娃、萨迪亚?扎西迪以及来自“塑造未来新经济和社会未来”平台的其他同事表示感谢。我还要感谢在这个项目过程中咨询的专家，以及领英、玻璃燃烧技术和自动数据处理公司，感谢他们提供独特的数据集和专业知识来创建这份报告。
《2020年全球社会流动报告》旨在帮助决策者、商业领袖和其他利益攸关方制定第四次工业革命时代的社会经济战略。我们希望它还将号召大家采取行动，发挥远见卓识和果敢的领导作用，建立一个新的社会流动性议程，以促进增长、可持续和包容性的经济，为所有人提供机会。
评价指标体系
本附录的A部分阐述了全球社会流动性指数的方法和详细结构。B部分阐述了用于计算进度分数的方法。最后，C部分提供了指数构成中每个指标的详细说明和来源。
一、社会流动性指数的计算与构成
全球社会流动性指数是从指标水平（最细分层次）到总体社会流动性指数（最高层次）的分数逐层汇总计算得到的。在各层汇总水平上的测量值，都是通过对每个得分取平均值(即算术平均值)计算的，各要素下的每个指标被赋予相等的权重。总体社会流动性指数得分是10个要素得分的平均值。因此，每个要素都占总分的10%。
在汇总前，单个指标的原始数值被转换为取值范围从0到100的进度分数，100是理想状态，如B部分所述。
二、进度分数和边界值的计算
为了使不同性质和规模的指标数值能够计算汇总，对入选全球社会流动性指数中的每个指标都进行无量纲化处理，使用最小-最大值法将各指标转化为从0到100的数值，命名为“进度分数”。每个指标都根据以下公式重新调整形式：
其中valuei,c是国家c的指标i的原始值，不允许值(wpi,)是指标 i 的最低可接受值，满意值 i 对应指标i 的最优可能值。根据指标的不同，满意值可能是政策目标或愿望的最大值，或者是根据分布统计分析得出的数字(如第90或第95百分位数)。如果一个值低于不允许值，它的分数就为0;如果一个值高于满意值，其分数就为100。通过专家意见调查得到的指标其满意值和不允许值总是分别为7和1。这些数值对应于任何问题的两个极端答案。下表1给出了各指标用于标准化的实际不允许值和满意值。
表1 评价指标体系表
要素 | 指标名称和单位 | 满意值 | 不允许值 | 指导原则 |
1.1 | 1.01 每千名妇女的青少年生育率 | 100 | 0 | 第95百分位数四舍五入到100 |
1.2 | 1.02 营养不良患病率（占5-19岁人口的比重） | 50 | 0 | 任意最小值最大值 |
1.3 | 1.03 卫生服务质量指数（0-100,100最优） | 100 | 0 | 华盛顿大学健康指标与评估研究所指数极值 |
1.4 | 1.04不平等调整后的健康预期寿命指数（0-100,100最优） | 72 | 40 | 基于2016年人类发展报告实践的健康调整预期寿命得分 |
2.1 | 2.01 学前教育入学率（%） | 100 | 0 | 可能值的范围 |
2.2 | 2.02 职业培训质量（1-7） | 7 | 1 | 可能值的范围 |
2.3 | 2.03 啃老比率（占15-24岁人口的比重） | 30 | 0 | 自然最小值和任意最大值 |
2.4 | 2.04 失学儿童比率（%） | 10 | 0 | 自然最小值第95百分位数四舍五入 |
2.5 | 2.05 不平等调整后的教育指数（0-100,100最优） | 1 | 0 | 自然最小值在第95百分位数左右 |
3.1 | 3.01 未达到最低语文能力要求的儿童（%） | 70 | 0 | 自然最小值在第95百分位数左右 |
3.2 | 3.02 学前教育中每个教师负担学生数 | 35 | 5 | 第5百分位数四舍五入/任意最大值 |
3.3 | 3.03 小学教育中每个教师负担学生数 | 40 | 10 | 任意最小值/任意最大值 |
3.4 | 3.04 中等教育中每个教师负担学生数 | 35 | 5 | 任意最小值/任意最大值 |
3.5 | 3.05 和谐的学习结果（得分） | 600 | 200 | 自然最小值/任意最大值 |
3.6 | 3.06 学校社会多样性（得分） | 91 | 50 | 最小值四舍五入到50/任意最大值 |
3.7 | 3.07 报告缺乏教育材料的学校中处境不利学生的百分比 | 100 | 0 | 任意最小值/任意最大值 |
4.1 | 4.01 员工培训程度（1-7） | 7 | 1 | 可能值范围 |
4.2 | 4.02 积极的劳动力市场政策（1-7） | 7 | 1 | 可能值范围 |
4.3 | 4.03 信息和通信技术对获得基本服务的影响（1-7） | 7 | 1 | 可能值范围 |
4.4 | 4.04 提供正规培训的公司所占百分比 | 75 | 0 | 两个极端值四舍五入 |
4.5 | 4.05 在职人数的数字技能（1-7） | 7 | 1 | 可能值范围 |
5.1 | 5.01 互联网用户（占成年人口的比重） | 100 | 0 | 全球联接指数4.0 2019年数值 |
5.2 | 5.02 固定宽带互联网订阅（每百人口） | 50 | 0 | 全球联接指数4.0 2019年数值 |
5.3 | 5.03 移动宽带用户（每百人口） | 120 | 0 | 120是移动宽带技术被认为足够普及而不会对普通用户构成限制的值 |
5.4 | 5.04 至少有3G流动网络覆盖的人口（%） | 100 | 0 | 可能值范围 |
5.5 | 5.05 有电力供应的农村人口（%） | 100 | 0 | 可能值范围 |
5.6 | 5.06 学校的互联网接入，1-7（最优） | 7 | 1 | 可能值范围 |
6.1 | 6.01 受过基础教育的劳动力失业率（%） | 25 | 0 | 自然最小值/任意最大值 |
6.2 | 6.02 受过中等教育的劳动力失业率（%） | 25 | 0 | 自然最小值/任意最大值 |
6.3 | 6.03 受过高等教育的劳动力失业率（%） | 25 | 0 | 自然最小值/任意最大值 |
6.4 | 6.04 农村失业率（%） | 25 | 0 | 自然最小值/任意最大值 |
6.5 | 6.05 女性与男性劳动力参与率的比率 | 100 | 20 | 四舍五入最小值/期望奇偶校验 |
6.6 | 6.06 弱势群体就业率（%） | 60 | 0 | 自然最小值/任意最大值 |
7.1 | 7.01 低收入率（占工人的%） | 35 | 0 | 任意最小值/第95百分位数四舍五入到35 |
7.2 | 7.02收入最低的40%群体与收入最高的10%群体劳动收入额的比率 | 100 | 10 | 第5百分位数四舍五入/公平分配 |
7.3 | 7.03收入最低的50%群体与收入最高的50%群体劳动收入额的比率 | 50 | 10 | 第5百分位数四舍五入/专断的公平感：收入最低的50%群体的收入是收入最高的50%群体的一半 |
7.4 | 7.04 收入最低的40%群体的平均收入（占全国平均收入的百分比） | 60 | 25 | 第5百分位数四舍五入/第95百分位数四舍五入 |
7.5 | 7.05 调整后的劳动收入份额（%） | 70 | 25 | 第5百分位数四舍五入/表现最优的数四舍五入 |
8.1 | 8.01 工人的权利指数（0-100,100最优） | 100 | 0 | 可能值范围 |
8.2 | 8.02 劳资关系合作（1-7） | 7 | 1 | 可能值范围 |
8.3 | 8.03工资与生产力（1-7） | 7 | 1 | 可能值范围 |
8.4 | 8.04 每周工作超过48小时的雇员占比（%） | 50 | 0 | 自然最小值/任意最大值 |
8.5 | 8.05 集体谈判覆盖率（%） | 100 | 0 | 自然最小值/任意最大值 |
9.1 | 9.01 最低收入福利保障（占平均收入的百分比） | 75 | 0 | 自然最小值/任意最大值 |
9.2 | 9.02 社会保障覆盖率（占人口的百分比） | 100 | 0 | 可能值范围 |
9.3 | 9.03 社会保障支出（占GDP的百分比） | 25 | 0 | 自然最小值/第95百分位数四舍五入 |
9.4 | 9.04 社会安全网保护，1-7 | 7 | 1 | 可能值范围 |
10.1 | 10.01 廉政指数（0代表高度腐败，100代表高度廉洁） | 100 | 0 | 可能值范围 |
10.2 | 10.02 政府和公共服务效率（得分） | 2.23 | -2.45 | 全球治理指标极值 |
10.3 | 10.03 机构包容性（得分） | 1.26 | -2.5 | 哈斯包容性指数极值 |
10.4 | 10.04 政治稳定和暴力防止（得分） | 1.54 | -3 | 全球治理指标极值 |
三、指标定义和来源
下文提供了《2020年全球社会流动性指数》(GSMI)中所有指标的来源。每个指标的标题出现在第一行，前面加上编号，以便快速引用。下面是对每个指标的描述，如果是来自世界经济论坛专家意见调查的指标，则有完整的问题和相关答案。如有必要，在下文提供附加信息。如想获取关于专家意见调查指标的更多信息，请参阅世界经济论坛《2019年全球竞争力报告》附录B。
在www.weforum.org/smr2020/rankings网站上的交互式排名表提供了关于每个数据点的来源和时期信息。从选择器中选择感兴趣的指标，然后点击每个经济体旁边的“信息”图标来访问信息。对于不是来自世界经济论坛的指标，建议用户参考原始来源以获得某些经济体或数据点的附加信息和例外情况。第二页的“使用条款和免责声明”提供了有关使用数据的信息。计算GSMI使用的数据代表了收集时(2019年9月至12月)最新的、最佳的可用数据。数据有可能随后被更新或修订。
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