全球治理指标（WGI）方法论与2024年更新
引言
本文概述了全球治理指标（WGI）的数据来源、聚合方法以及主要发现。WGI 是一项长期运行的数据产品，首次发布于1999年，并每年进行更新。WGI 报告了六个综合治理指标：声音与问责制、政治稳定性与暴力/恐怖主义的缺失、政府效能、监管质量、法治和腐败控制，覆盖了1996年至2023年的214个经济体。这些综合指标及其所基于的个体指标和详细方法论文档可在 www.govindicators.org 上获取。
数据来源与聚合方法
WGI 并未涉及作者自行收集新的原始数据，而是通过将来自35个现有数据源的数百个个体指标进行组合来构建综合指标。这些数据源包括全球和地区性的家庭和企业调查，以及来自公共、私营和非政府组织领域的众多专家评估。五种WGI数据源由发展中国家的机构生产，另有八种数据源为家庭或企业调查，直接捕捉受访者的观点，涵盖发展中国家及发达国家。
WGI 依赖感知数据的原因有五个：（1）感知很重要，因为家庭和企业在做出决策时会基于对治理质量的看法；（2）对于一些没有“纸面记录”的治理维度，如腐败，主观感知数据或自我报告的经验可以提供有价值的见解；（3）反映受访者感知和观点的数据可以提供关于正式规则实际执行情况的信息差距；（4）与客观指标不同，这些指标反映了特定法律、规则和规定的存在，而感知数据不受政策制定者为了影响特定指标而“游戏化”的影响。
聚合方法
WGI 使用未观察成分模型（Unobserved Components Model, UCM）将35个数据源的个体指标转化为共同单位，并构建加权平均值以整合每个数据源的信息。该方法还生成了误差边际，以捕捉测量不同国家治理时不可避免的不精确性。这种不精确性在任何跨国家和地区衡量治理和制度质量的努力中都普遍存在。WGI 的一个重要特征是，这些误差边际明确地与治理估计值一起报告，当使用WGI 进行国际比较和时间序列比较时应予以考虑。
方法论更新
本文还更新并扩展了关于WGI方法论的三个关键问题的证据：（1）不同数据源可能具有相关测量误差的可能性，这可能影响加权方案和综合指标的精度；（2）替代加权方案的稳健性；（3）全球治理趋势的存在性。
结论
WGI 设计用于实现广泛的跨国界和时间序列比较，反映了许多现有数据源的综合观点，并充分考虑到误差边际。同时，个体数据源本身包含丰富的信息，可用于深入了解总体模式背后的因素。因此，WGI 组件数据可通过其网站方便地访问，鼓励用户将其与综合指标一同查阅。此外，WGI 不旨在作为评估个别经济治理改革工具，为此目的，应结合更详细的国家特定数据和分析以揭示特定政策和制度改革的影响。
