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针对《南苏丹数据能教会我们什么，以及我们为什么应该关注》一文的回应
尊敬的编辑们：
我的名字是奥古斯蒂诺（奥古斯特）·丁马亚伊。我目前担任国家统计局局长。
我非常感谢您在8月6日文章中分享的观点。尊敬的玛格丽特女士的确是一位难得的人物，我曾在2007年亲身感受到她卓越的奉献精神。当时我还是威斯康星大学的博士生，为了撰写博士论文，我曾到访人口普查局。玛格丽特和她的同事、人口统计学家埃利亚巴·达蒙杜竭尽全力，确保我获得了所需的数据，从而得以深入研究南苏丹的健康问题。的确，正是像玛格丽特和埃利亚巴这样的人，才使得国家和组织脱颖而出。
我还想指出，您的文章尤其令人感动。近十年来，世界对南苏丹鲜有积极评价。看到并非所有人都对我们失去信心，这令人鼓舞。这对我个人而言也是一种激励，因为我正在为国家独立以来的首次人口普查做准备。
Augustino（八月）丁马爱
南苏丹国家统计局局长
尊敬的编辑们：
写这篇回复让我感到有些难过和沮丧。我很欣赏南苏丹的成功案例，但我对作者2012年在南苏丹时“数据质量极高”以及“至少乍一看很准确”的说法持怀疑态度。遗憾的是，这些说法显然是错误的。我查看数据后发现，其质量很低。
虽然作者没有明确说明他所讨论的“数据”指的是什么，但他大量引用的一篇早期文章清楚地表明，玛格丽特指的是她参与的2008年人口普查工作。例如，他在那篇文章中写道：“2008年的第一次人口普查动用了11000名数据收集员……如果没有可供比较的数据，拉巴尼亚如何才能知道她的工作人员收集的数据是否准确呢？”如果丹指的是2008年人口普查之外的其他数据，那么这一点应该明确说明。
关于2008年人口普查：
- 文章指出，“人们信任他们获得的数据；捐助者、政府和非政府组织似乎都毫无保留地向我汇报政府数据。”但这忽略了一个相当重要的事件。南苏丹政府公开否认了人口普查的统计结果，并声称实际人口数量比普查结果高出50%。
- 当我查看人口普查数据时，发现了三个数据质量较差的危险信号：
- 惠普尔指数考察的是有多少人的年龄以 0 或 5 结尾。超过 175 岁是其中最糟糕的类别，2008 年人口普查数据为 178.4 岁。
- 男女比例为108:100。考虑到医疗资源匮乏和战乱频仍，这种情况似乎不太可能发生。
- 2008年的人口普查数据与2021年的人口估算数据不符。2021年，人口估算值为12,444,018。为了使这一数字与2008年的估算值一致，在对人口迁移和死亡率做出合理假设的情况下，人口必须每年增长5%。但这似乎也不太可能。
这两项研究中，至少有一项是不准确的，或者两项都不准确。
如果这是高质量南苏丹数据的主要例子，那么似乎就削弱了文章的观点。
此外，文中赞扬的那些令人印象深刻的统计方法，都是在作者2012年离开之后才出现的。高频调查研究始于2015年，并且主要依赖于2008年的人口普查数据（这些数据当时已被指出不准确）。声称这些数据特别准确的世界银行研究人员，恰恰也是进行这项研究的人员。
最后，我认为这种正面的描述并不能反映出南苏丹普遍存在的制度弊端。玛格丽特·拉巴尼亚本人也指出，南苏丹政府削弱了统计部门的职能，并使其彻底瘫痪。她说，“那些掌握政治权力的人开始边缘化统计数据。”
南苏丹是一个失败国家，数百万难民仍滞留在国外。它是一个完全野蛮的独裁政权，拥有世界上一些最糟糕的制度。尽管这篇文章试图从积极的角度看待南苏丹，但通篇只字不提这种情况，仍然让人感觉有些虚伪。
在一个幅员辽阔、极度贫困、信任度低、机构失灵的国家，派遣成千上万缺乏监管、经验不足的普查员走遍全国，无论玛格丽特或其他领导人多么优秀，都无法获得可靠的数据。事实上，鉴于这种情况，我对玛格丽特·拉巴尼亚更加敬佩了。
她本人并没有像作者那样大胆断言统计数据非常准确。她只是谈到尽一切可能获取尽可能最好的统计数据。她也愿意批评南苏丹政府，这很可能让她付出了沉重的代价。
她参与生成的数据虽然有用，能在一定程度上为项目提供信息，并对人们的生活产生影响，但同时也相当不准确。我认为，与其粉饰太平，不如坦诚面对这些现实。
尼克·莱恩
OneDayHealth 首席执行官
Dan Honig 的回应：
我感谢评论作者认真对待我的文章，并深入挖掘其背后的证据。在一些事实和表述方面，我们确实存在分歧，我将在下文中阐述。但我想先谈谈我认为回应中最重要的一点：这一点我们几乎完全一致。玛格丽特非常出色。
事实上，这一论断比南苏丹 2008 年人口普查的准确性更接近我文章的核心论点。
我对这个故事的兴趣源于2012年我在南苏丹工作期间的所见所闻。在当时艰苦的工作环境下，我亲身经历（需要说明的是，这并非系统性的研究/证据）获得了一些政府数据，这些数据实用、连贯，并且被我周围的人——政府官员、捐助者和非政府组织——视为足够可靠，可以用于指导他们的工作。这让我感到惊讶。
多年后，在研究“使命驱动型官僚”时，我遇到了玛格丽特·拉巴尼亚，并开始理解统计机构在这种环境下为何能够取得如此优异的成绩，而这其中的一个重要原因就在于此。她正是我所说的使命驱动型官僚的典范：她深受工作目标的驱动，既能独立做出判断，又能帮助下属培养责任感。
我无意捍卫（也并非有意断言）国家统计局发布的每一项统计数据，包括2008年的人口普查数据，都必然准确无误。我想要表达的观点（如果文章中对此表述含糊不清，那是我的责任，我感谢有机会澄清）是：即使在面临制度挑战的国家，也可能存在一些真正令人印象深刻的官僚机构。了解促成这些机构表现的人员、管理和组织环境，是理解国家能力的重要组成部分，也是尚未得到充分研究的部分。在这一点上，我认为我和这篇评论的作者的观点更为接近。
人口普查、高频调查和南苏丹数据
批评者认为，我所讨论的现象不可能发生在我2012年身处南苏丹期间，因为高频调查是从2015年开始的。高频调查经历了多个阶段，第一阶段的调查在我抵达南苏丹之前就已经开始了（实际上并非始于2015年）。此外，在2008年人口普查和这些调查之间，还有其他统计机构的产品也在收集数据。我不可能在2012年观察过该机构，然后事后将多年后开发的技术归因于我当时所见。
尽管如此，我认为批评指出了我写作中可以更精准的地方。在讨论了玛格丽特构建机构的方法之后，我引用了高频调查作为证据。我本意是想说明该局令人惊讶的能力，以及经过严格外部调查（这当然相对少见）的数据产品的质量。我并非意在证明国家统计局发布过的每一项统计数据都是准确的，也并非想将高频调查的证据“用于”2008年人口普查或南苏丹国家统计局的任何其他特定成果。我本可以更清楚地表明，我的总体观点是，这是一个能够产出高质量数据的机构。
让我们来看看2008年的人口普查，批评者对此给予了相当多的关注。在此我要明确指出：我在文章中对南苏丹数据的描述并非主要基于2008年的人口普查。正因如此，我在文章中从未提及2008年的人口普查。我2012年接触到的一些信息可能来自那次普查；但我并不确定，也不认为我在文章中的核心论点建立在对这个问题的解答之上。
我同意评论中某些统计数据似乎确实表明2008年人口普查存在缺陷，我乐于承认这一点。但我并不认为自己曾在我的“正在开发中”的文章或其他任何地方提出过与此观点相悖的论断。
正如评论家正确指出的那样，玛格丽特本人与其说是谈论统计上的完美，不如说是在极其困难的情况下，为了产生尽可能最好的信息而付出的非凡努力。
对我而言，当我们审视南苏丹的统计产品——包括可能包括2008年的人口普查——时，最重要的启示在于：“数据质量”并非非此即彼，数据集并非要么完全准确，要么毫无价值。关键在于数据是否对决策有用，这才是我们应该如何看待南苏丹统计数据以及玛格丽特在统计局工作期间的经验对世界有何启示的关键所在，而非近20年前人口普查的技术细节。令人惊讶的成就并非在于创建了一个完美的统计系统，而在于建立了一个能够在极其困难的情况下，依然能够生成足够有用的信息，并让各方依赖这些信息的机构。
批评意见认为，鉴于南苏丹长期以来存在的国家治理失败问题，我文章中积极的论述显得“虚伪”。批评意见还指出，在一个如此贫穷、信任度低、制度薄弱的国家，很难想象成千上万的调查员能够收集到高质量的数据。的确，南苏丹过去和现在都面临着政治、人道主义和制度方面的诸多困难。
但正如我在文章中所述，国家并非单一实体。“朱巴”、“华盛顿”或“伦敦”并不能代表单一的整体。在整体表现不佳的政府内部，某些机构可能表现出色；而在整体表现优异的政府内部，某些机构也可能表现不佳。在各个机构内部，有些团队蓬勃发展，而有些团队则一败涂地。
我在“发展中”系列文章的大部分内容都在探讨一个基本现象在全球各地普遍存在的证据。政府绩效在各国之间，甚至在同一机构内部都存在巨大差异。在那些绩效卓越的地区，我们往往能发现敬业的公务员、高效的管理者、充分的自主权、牢固的同僚关系以及强烈的使命感。
这一点至关重要，因为关于国家能力的讨论大多始于其他方面。我们看到薄弱的制度，于是寻求更多的规则、更多的监督、更完善的合规体系，以确保不再出错。有时这些措施确实有效。但人并非仅仅是组织机制的投入。他们的动机、判断力和人际关系都会影响国家的能力和实际行动。
如果我们更认真地思考如何培养有权力、有使命感的官僚，以及如何创造组织条件来吸引、留住他们并帮助其他人变得更像他们，我相信我们在加强发展中国家和发达国家的国家能力方面可以取得更大的成就。
针对《为什么经济学家不听取意见》一文的回应
尊敬的编辑们：
这篇文章混淆了两点。第一点毋庸置疑：经济学家应该使用更多类型的数据。访谈记录和开放式访谈都是证据，而“可信度革命”并没有排除它们。尼克·布鲁姆和约翰·范·雷嫩的管理议程正是建立在开放式访谈的基础上的。我们很多人都在撰写以文本数据为依据的论文。
第二点是意识形态上的：与研究对象保持距离会使研究无效，受访者应该成为共同分析者，分离仅仅是一种“客观性的表演”。这种想法会误导研究者。我希望能够核实你的研究结果，而不是用同情心取代可验证性。如果你写论文，而我知道你事先就决定要讲述某个特定的故事，我是不会读的。我不在乎你同情谁；你的同情心会降低研究的可验证性，也会降低研究的价值。没错，分离更多的是一种理想，而非总是能够实现的。但是，一旦我们放弃这种想法，在查看数据之前就已经知道摘要和标题的内容，那么研究本身就变成了一种表演。
路易斯·加里卡诺
伦敦政治经济学院公共政策教授
尊敬的编辑们：
我饶有兴趣地读了比朱·拉奥（Biju Rao）关于经济学家为何不倾听的文章。这篇文章很好地概括了我攻读博士学位之初导师们跟我说的话。我曾在瓦努阿图待了两年，思考小岛国的问题，一个国家究竟需要多少人口才能正常运转，以及如何让政策制定者参与到经济分析中来。当我把这些想法告诉导师时，他说：“这些想法很有趣……但更适合写成报纸文章，而不是经济学期刊。你的工作就是在经济学期刊上发表文章。”另一位导师对我的建议回应道：“这或许是社会学领域的好点子。但记住，我们是经济学家。我们的比较优势在于处理大样本问题，小样本问题就留给其他学科吧。”
所以我很赞同比朱在这个问题上的观点。但他的文章让我产生了更多疑问：
- 我们是否应该设立学科边界？一个领域是由其研究问题还是研究方法定义的？有人可能会把比尤的建议解读为另一种形式的经济学帝国主义。你可以想象社会学家和人类学家们会这样呐喊：“你们先是抢走了我们的研究问题，然后在论文里写着‘关于X知之甚少’，而实际上，在你们根本不看的期刊里，关于这个主题的研究成果已经汗牛充栋，现在你们连我们的方法也要窃取？”我个人认为，比较优势是好事，认知上的谦逊也是好事，我们应该找到一种方法来鼓励经济学家与其他社会科学领域的实践者进行合作，而不是让经济学家包揽一切。
- 这是先天因素还是后天因素？我认为我们无法把经济学专业的学生培养成混合方法研究的专家。我们知道，定性研究不仅仅是“倾听”，而是要有足够的知识去理解你听到的内容，并根据你听到的和没听到的内容形成理论。这与定量分析和编程是不同的技能。其他一些学科以这些技能而闻名，而对这些技能感兴趣的人通常会选择加入这些学科。
- 认知同理心是如何培养的？杰里米·温斯坦告诉他的学生：你必须接近你想要研究的政治领域。更直白地说，你居住的地方会影响你寻求谁的认可，进而影响你的研究方向和研究方法。
如果让我妄下断言，我会说我希望像比朱这样的社会科学家能逐渐回到印度，但我知道现实并非如此简单。全球北方拥有更多的资本、便利设施和自由。既然我们需要资金来进行研究，那么能否获得这些资金的认可就至关重要。因此，真正重要的距离并非经济学家与他们研究对象之间的距离，而是慈善资本的拥有者与他们希望受益的人群之间的距离。
卡兰·纳格帕尔
IDinsight 高级总监