現在就開始！收集有效完整的「性別數據」，邁向性別平權／「創新！不是空話」專欄

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編按：Right Plus 深信「創新」不是一時的衝動，而是日積月累的思維改變。今年因此在致力於社區工作、性別平權，重視社工專業與組織發展的蘆葦女力支持下，合作開啟了「創新！不是空話 Think Globally」專欄。

本專欄每月將整理 1-2 篇國外 NGO 創新案例、汲取國際經驗，除了工具性的創造，更專注於創新的過程與社會性影響，以及對臺灣非營利組織的適用性與實用性。

在東非肯亞的基圖伊縣（Kitui），許多女性仍然用傳統的「三石法」煮飯：在廚房地板上 3 塊大石頭，中間堆放木柴生火，再放個鍋子，就成了簡易的爐灶。然而，當地住家廚房大多通風不良，木柴生火又容易引起大量濃煙，女性咳嗽、氣喘等症狀。

關注女性健康的 NPO 「草根肯亞」（GROOTS Kenya）對此進行研究，發現有高達 2/3 的家庭使用有害健康的三石法，且花越多時間在廚房的族群（女性與小孩），罹患氣喘、支氣管炎、眼部發炎的比率越高。

雖然有 3/4 的受訪女性表示，她們知道有更健康的設備可以用，但她們買不起。而肯亞政府雖然有意推行較健康的能源，但政策並未落實到偏鄉。

草根肯亞蒐集到足夠資訊後，便鼓勵基圖伊縣居民發聲，訴求更乾淨的煮食設備與能源。最終，他們成功取得一筆 125 萬美金的經費，用以建設通風、高效能的爐灶，並改使用較乾淨的煤磚。

「這就是數據的力量。」美國非營利智庫全球發展中心（Center for Global Development）客座研究員蘭伯特（Caroline Lambert）撰文指出：決策者可能面對許多互相競爭資源的事項，而數據有助於顯示問題的規模、引起決策者注意，並影響資源分配。

然而，在性別不平等下，女性的需求常常被忽視，導致多數機構難以取得正確、有用的「性別數據」（gender data）。而偏差的性別數據，可能導致最需要資源的人被排除在外。

優良性別數據的指標與分類

聯合國婦女署最早在 2015 年就發現性別數據缺乏的問題，並在 2016 年推出相關計畫，協助 12 個國家，蒐集、彙編正確又實用的性別數據。不少關注數據、女性權利的 NPO，如 Data2X 、公開數據觀察組織（Open data watch）等也都致力於倡議性別數據的重要性，並研究如何取得「正確」的性別數據，將性別數據統整成「實用」的模式。

Data2X 和公開數據觀察組織以 4 個指標，來判定一個國家是否能提供優良的性別數據──

可得：該國是否有蒐集性別數據？
分類：這些性別數據是否可以與其他分類（如收入、年齡等）進行交叉比對？
頻率：該國性別數據蒐集、統計、彙編、發布的頻率是多久一次？
標準：性別數據的蒐集、統計、彙編是否按照一定的標準？數據庫是否附有適當的資料解釋各項標準，比如各項分類的定義為何、數據如何統計、調查期間是什麼時候？

其中，數據「分類」也是近年各界討論的重點。婦女署在今年 2 月的性別數據相關會議提到，有效的性別數據除了「性別」，至少還需要包含以下 7 種分類，且這些分類必須可以交叉比對，否則解讀數據時，可能忽略特殊族群的狀況。

收入
年齡
人種（例如是否為有色人種）
族裔（例如是否為少數民族）
遷徙狀況（是否為難民、移民）
身心障礙狀況
地理位置

婦女署認為，許多被投注大量發展資源的國家，之所以缺乏正確又實用的性別數據，有以下 3 個原因：國家沒有從政策面推行性別數據；國家的統計系統技術不足；一般使用者難以觸及數據，也缺乏能力分析，以致無法影響政策。

2016 年時，聯合國婦女署執行長普希莉·蘭博庫卡（Phumzile Mlambo-Ngcuka）為取得高品質婦女數據發聲。攝影／Ryan Brown @ 聯合國婦女署

缺乏標準化的數據，嚴重影響計畫評估與成效

除了日常的性別數據收集，近年來，國際 NPO 進一步發現「性別援助數據」（gender aid data）的重要。總部在英國、致力於提升國際贊助資金透明度的 NPO 「公布資助資訊」（Publish What You Fund）提到，詳細的數據是規畫服務前，進行「需求評估」的重要基礎。

想確定受服務者真實的需求，至少得釐清 2 個問題：第一、有哪些性別不平等問題？第二、這些問題中，哪些已經被解決了？哪些還沒？

第 1 個問題仰賴上述提及的「性別數據」。而第 2 個則關乎各服務計畫結束後發布的計畫報告，及其中所包含的「性別援助數據」，但全球目前缺乏統一的數據庫，來蒐集這些計畫的資金設立目的、所資助的服務，以及所造成的改變等。

美國救助兒童會（Save the Children USA）幹部奧康奈爾（Nora O’Connell）和美國國際培幼會（Plan International USA）執行長聖馬丁（Tessie San Martin）在《Devex》投書中便強調：「唯有當我們能夠追蹤並深入了解性別平等項目的資金（如何被使用），才可能改善全世界女性的生活。」

缺乏優良的性別資料庫及性別援助數據，可能嚴重影響服務成效。Data2X 的萊文和賓芬妮便舉例，由於各國對於女性無償家務勞動的數據收集整理有限，可能讓服務機構誤以為女性有空參與培訓，在這樣錯誤的前提下規畫服務，將讓女性的參與度大打折扣。

萊文和賓芬妮以南美洲秘魯跟北非利比亞的女性創業課程做對照。秘魯的研究機構 GRADE 曾在 2013 年進行實驗，讓約 2000 名女性接受微型企業創業的培訓課程，結果發現，只有 42% 的女性完成課程，而「必須照顧小孩」可能是他們無法完成課程的重要原因。

相較於此，世界銀行 2014 年的一份報告指出， 2009 年利比亞政府推行了類似的培訓課程，但因為提供了女性育兒津貼，完成課程的比例就高出許多。

事實上，全球並非缺乏「援助數據」，而是數據庫中的性別資料無法「標準化」並「數據化」。目前最常被使用的 2 個援助數據庫，分別是 OECD 的「發展援助委員會」（Development Assistance Committee，DAC）與「國際援助透明度倡議」（International Aid Transparency Initiative，IATI），雖然它們都有「性別平等」的相關標記，但還是不夠。

「公布資助資訊」指出，IATI 資料庫有一個「標記」的欄位，各單位在填寫自己的服務計畫資料時，可以依據計畫性質，選擇適合的標記，例如「性別平等」或「氣候變遷」等。而 DAC 則採用「三等級」的性別平等標記法，各單位在上傳計畫資料時，可以選擇這個計畫是「以性別平等為主要目標」、「將性別平等視為重要目標，但不是主要目標」，還是「無關性別平等」。