人類福祉的長期趨勢:OWID 的見解
好的,讓我們來詳細解析 Our World In Data (OWID) 針對人類福祉長期趨勢的報告。這些報告描繪了一幅充滿驚人進步與持續挑戰的複雜畫卷。
大綱:人類福祉的長期趨勢
Our World In Data 的研究涵蓋了人類發展的廣泛領域,從生存的根本條件到社會結構和主觀幸福感,以下是我們將詳細探討的幾個主要方面:
- 健康與生存:兒童死亡率、飢荒、清潔用水、預期壽命、生育率及醫療保健支出。
- 經濟發展與公平:極端貧困、經濟成長、全球與性別經濟不平等、以及貿易的影響。
- 治理與教育:民主權利的演變、教育普及率和支出。
- 環境永續性:能源結構、土地利用以及氣溫變化。
- 主觀幸福感:生活滿意度與其影響因素。
- 人口動態:全球人口增長率與城市化趨勢。
解析:關鍵發展與引人注目的數據點
兒童死亡率大幅下降
- 這是一個「被新聞媒體很少提及的世界最大問題之一」,每天數千名兒童的死亡悲劇未被廣泛看見。
- 從1838年到2022年,全球五歲以下兒童死亡率呈現驚人的下降趨勢,從超過60%的高峰降至接近零。
- 全球每分鐘仍有約 10 名兒童死亡。每年有超過500萬兒童死亡。
飢荒成為罕見事件
- 飢荒死亡率的急劇下降被 Alex de Waal 形容為「我們時代最被忽視的巨大勝利之一」。
- 自1970年代以來,全球飢荒死亡人數急劇下降,進入21世紀後數字已非常低。
- 然而,現代飢荒幾乎完全是人為造成的,往往與戰爭和衝突相關。
清潔用水的可近性提升,但挑戰依然存在
- 到2022年,全球有 73% 的人口使用安全管理的飲用水。然而,按目前進度,到2030年將無法實現全民獲得安全飲用水的目標。
- 不安全的水源每年導致超過一百萬人死亡。
預期壽命的全面提升
- 預期壽命的提高不僅僅歸因於兒童死亡率的降低,而是所有年齡層的預期壽命都有所增長。
- 例如,今天一個50歲的人可以預期活到83歲,足足增加了13年。
全球生育率大幅下降
- 全球總生育率已從1965年前的每名婦女5個孩子降至目前的2.5個以下。
- 這一下降受到女性賦權、兒童死亡率下降和避孕方法普及等多重因素的影響。
醫療保健支出與其回報
- 醫療保健支出的增加與預期壽命和兒童死亡率的改善呈正相關。
- 中國、盧旺達和越南等國家在21世紀實現了接近全民醫保覆蓋,這表明醫療保護可以迅速擴大。
極端貧困顯著減少
- 1820年,全球四分之三的人口生活在極端貧困中。到2018年,這個比例已降至9%。
- OWID 強調,經濟增長是擺脫過去普遍極端貧困的關鍵。
以更高標準衡量,貧困依然普遍
- 如果將貧困線提高到每天30美元,全球仍有高達84%的人口生活在貧困線以下。
- 這表明,我們仍處於減貧的早期階段。
全球經濟不平等在某些方面縮小
- 全球收入分配已從1975年的「雙峰」模式趨近於單峰分佈。
- 全球吉尼係數從2003年的68.7下降到2013年的64.9。
性別經濟不平等依然存在
- 女性在最高收入群體中的代表性嚴重不足:在頂層1%的收入者中只佔約20%。
- 研究表明,社會規範和文化對勞動力市場中的性別不平等影響深遠,而非生物學差異。
貿易與全球化顯著增長
- 過去一個世紀,全球貿易顯著增長,世界出口額已比1913年增長了40多倍。
- 南南貿易(非富裕國家間的貿易)的重要性日益增加。
民主權利史無前例的擴展
- 200年前,幾乎所有人都缺乏民主權利。如今,數十億人已獲得民主權利。
- 然而,數億人仍生活在民主權利受壓制的政權下,民主權利仍在受到攻擊。
識字率歷史性提升
- 1820年,全球只有十分之一的人口能讀寫;如今,這個比例已經逆轉,只有十分之一的人口仍是文盲。
- 這種增長在20世紀中葉以後加速。
教育支出與不平等下降
- 在大多數國家,基礎教育現在被視為一項權利和義務。
- 全球教育不平等狀況持續改善,各年齡組和地區的教育基尼係數普遍下降。
能源結構轉型緩慢,依賴化石燃料
- 能源生產,主要是燃燒化石燃料,佔全球溫室氣體排放的約四分之三。
- 低碳能源正在增長,但仍不足以取代現有的化石燃料消耗。
- 目前全球約有六分之一的初級能源來自低碳來源。
全球氣溫持續上升
- 全球平均氣溫持續上升,國家層面的數據也顯示了氣溫異常現象。
土地利用對環境構成壓力
- 全球一半的適居土地用於農業,這對地球環境產生重大影響。
- 儘管用於農作物、放牧和建築的土地面積呈上升趨勢,但由於單產的提高,自1961年以來,生產固定數量的作物所需的耕地面積已大幅減少了70%。
收入與幸福感之間的聯繫
- 普遍而言,國家收入越高,平均生活滿意度越高。
- 在一個國家內部,較富裕的人也傾向於報告更高的生活滿意度。
- 然而,這種關係並非線性,在高收入水平下,收入增加對幸福感的提升作用較小。
健康對生活滿意度的重要性
- 健康是生活滿意度的重要預測因素。


