張曉東，凱爾·文森特 (著)； 吳一瀾(譯)

一、基于外推法的全球估算

在評估全球性剝削人口販運的發(fā)案率方面，學術界面臨兩大挑戰(zhàn):共同或商定的措施以及可行的數據收集方法。應對第二項挑戰(zhàn)，本文提出了一些數據收集策略，這些策略的前提是性剝削主要發(fā)生在商業(yè)性交易中，并且有一些可確定的地理邊界，潛在的受害者保持著社會網絡，或以某種方式與其他人聯系在一起。

本研究的策略可以適用于在估計人口販運活動中常見的兩個主要數據背景：使用現有記錄和收集主要數據。第一種方法旨在分析已查明的販運案件，獲得其已經存在且須加以挖掘的數據。第二種策略旨在通過調查方法從難以找到的受害者那里收集第一手數據。關于人口販運的實證研究仍然不發(fā)達，許多空白仍然充斥著野性的主張和聳人聽聞的故事。缺乏可靠的實證證據，打擊人口販運的運動就無法持續(xù)下去，甚至無法保持可信度。

任何對人口販運活動的全球性的評估都受到了限制，往往會引起批評甚至是其他誤解。有些人甚至質疑在宏觀層面評估人口販運活動的可行性。例如威策(Weitzer)(1)Weitzer, R. 2014. New Directions in Research on Human Trafficking. Annals of the American Academy of Political and Social Science 653(1): 6-24.列舉了一些值得注意的宏觀評估出錯的具體例子。然而政治的需要使這項評估成為必要，以便各國和國際組織能夠調動資源打擊人口販運或其他嚴重侵犯人權行為。更重要的是，研究界有責任從科學的角度回答人口販運是否是一種相當嚴重的社會弊病，需要采取相應的反制措施。由于關于人口販運的全球調查費用昂貴得令人望而卻步，從邏輯上說是不切實際的。因此必須采用一些外推法(或概括法)，通過收集地方和區(qū)域數據點來得出全球估計數。

二、外推GSI模型

外推模型中的一個例子是全球奴隸制指數(GSI)，該指數由設在澳大利亞的步行自由基金會(www.walkfree.org)編制，該基金會利用蓋洛普民意測驗國際(Gallup Poll International)戰(zhàn)略性地收集國家數據，使用“脆弱性”模型來估計鄰近國家“現代奴隸制”的普遍程度，這種做法是基于這樣一種理念，即社會經濟和政治條件相似的國家很可能有相似程度的奴隸制。雖然有些人可能會質疑將一個國家的條件適用于另一個國家的有效性，但這可能是進行區(qū)域或全球評估的唯一可行方法。此外，GSI的漏洞模型自2014年首次出現以來經歷了幾次迭代和審查?；谌祟惏踩皖A防犯罪的理論，“脆弱性”模型由24個變量組成，分為四個維度：政治權利和安全、金融和健康保護、弱勢群體的保護和沖突。人口學家通常使用類似的估算方法研究人口普查間人口的流動和趨勢的變化，在公共衛(wèi)生中也經常使用外推策略來估計疾病的流行率。

在無法進行國家調查或無法獲得有效數據的情況下，這種外推法也可能奏效。德科克(De Cock)[De Cock, M. 2007. Directions for national and international data collection on forced labor (Working Paper No.30). Geneva, Switzerland: International Labor Organization.]運用了幾項評估販運活動程度的策略，包括估計發(fā)案數程度的國家調查、針對具體勞工部門的相關機構的調查、尋求深入了解販運受害性質的定性研究以及收集所有引起警察或服務組織注意的案件的國家數據庫。雖然很少，但一些研究也使用了傳統(tǒng)的調查方法。

最好的例子可能是甘地和平基金會和國家勞工研究所在20世紀70年代末進行的調查。該調查隨機抽取了印度10個州的1000個村莊的樣本，那里的農民被廣泛認為依附于土地所有者。這項研究估計印度有260萬抵押勞工。最近的一個例子是斯坦法特和貝克(Steinfatt and Baker)(2)Steinfatt, T.M., and Baker, S. 2011. Measuring the extent of sex trafficking in Cambodia: 2008. Bangkok, Thailand: United Nations Interagency Project on Human Trafficking.在柬埔寨進行的一項研究，研究人員在研究中使用地理繪圖技術和線人訪談來估計該國性販運受害者的人口數量。

三、 主要數據收集策略

研究人員通常依靠兩個數據來源來評估人口販運活動：媒體已經報道的案件和報告到政府機構或社會服務組織的案件。這些案件的記錄存在于某處，使用系統(tǒng)方法對這些案件進行初步數據收集以得出估計數。現有的人口販運知識大多數是第一類數據的反映。在提出筆者的數據收集策略之前，必須建立一些參數來劃定方法的邊界。首先，性販運是一種商業(yè)活動，賺錢是販運者的首要目標?；谶@項假設，性剝削應該主要發(fā)生在已知的地方，并且有足夠的潛在客戶可以接觸到，例如在城市中心或主要邊境沿線。其次，和大多數商業(yè)活動一樣，性販運者尋求收益最大化。這意味著性販運者必須想辦法吸引顧客，比如通過散發(fā)傳單或利用口碑做廣告。如果使受害者完全被孤立、彼此遠離，將增加販運者操作復雜性，減少獲利空間。

當然，這兩個假設也有例外。筆者提出了這些數據收集方法，以適應兩組實地研究基本條件：要么我們知道商業(yè)性服務機構的地理邊界，要么我們對受害者可能在哪里知之甚少。

(一)標志重捕法

估計隱藏種群規(guī)模的少數可行方法之一是標記捕獲抽樣策略。標志重捕法起源于野生動物研究，近年來多次被用在對非法藥物制造者和性工作者等犯罪人口的研究中。其基本邏輯相當直截了當：對目標群體的初始樣本進行識別，并對樣本中的所有個體進行標記，然后將其釋放回總人口中。在這些標記的個體被分散后，繪制第二個樣本。第二個樣本中標記的比例近似等于被標記的個體在總體中所占的比例，如經典的Lincoln-Petersen評估模型所示，

然而，當標記捕獲方法應用于人類時面臨著不同的挑戰(zhàn)，由于人類種群的聚集模式可能與野生動物種群有很大的不同，在獲取有意義的評估時通常需要例如以“自我選擇”為形式的復雜的標記捕獲模型。

(二)受訪者驅動抽樣(RDS)

赫卡松(1991)開發(fā)了一種基于網絡的方法，稱為受訪(應答)者驅動抽樣(RDS)，旨在消除鏈式參考抽樣方法中固有的偏差。RDS方法依靠馬爾可夫鏈理論來實現多樣性和均衡(連續(xù)樣本/波不再反映初始樣本的點)，具體來說是通過一系列主題的招募。這種方法通過兩個基本方面來改變傳統(tǒng)的雪球抽樣設計：它采用了一種雙重激勵系統(tǒng)，即獎勵受訪者本人參與和招募他人參與研究，并使用推薦券，這意味著受訪者不必直接推薦給研究人員，由此產生的匿名性鼓勵更多被試的參與。

通過結構化的流程限制招募機會以確保多樣性，從而可以被實證檢驗。此外，因為采用了雙重激勵制度來鼓勵參與和招募，志愿服務也被最小化了。這種招募程序也可以阻止研究人員有意尋找特定的對象，“掩蔽”被最小化，因為研究人員不能指定群體成員的方向，成員是由群體成員自己招募的。同質性也被最小化，因為招募僅限于每個受訪者再招募三人，馬爾可夫鏈理論表明，均衡性可以通過相對較少的波來實現。最后RDS最小化了那些具有較大社交網絡的個體可能引入的偏差。RDS方法已成功地應用于許多關于難以接近的人群的研究中。

(三) 自適應抽樣

自適應性抽樣最初是為了研究分布不均勻的種群，如瀕危物種或高度聚集的、隱藏的吸毒人群。該方法利用了一旦發(fā)現了高關注單元，就能觀察到被抽樣個體的相鄰單元的能力。該程序也能夠保留傳統(tǒng)抽樣策略的優(yōu)點，例如獲得無偏評估和控制最終樣本量的能力。

在選擇初始樣本時，可以開發(fā)推薦(也稱為提名)，并在被選中的受訪者中觀察重疊和映射關系，從而自動建立最終樣本。文森特和湯普森(Vincent and Thompson)(3)Vincent, K., and Thompson, S.K. 2016. Estimating population size with link-tracing sampling. Journal of the American Statistical Association. Accepted for publication.概述的Rao-Blackwell推理策略能夠將自適應選擇的成員納入推理過程，而不引入對人口規(guī)模和其他人口數量估計的任何偏見。

用自適應抽樣評估難以接近的人群的規(guī)模在文獻中很少受到關注。最早的已知研究，是由弗蘭克和施耐德(Frank and Snijders)(4)Frank, O. and Snijders, T. 1994. Estimating the size of hidden populations using snowball sampling. Journal of Official Statistics 10.1:53-67.開發(fā)的基于雪球抽樣設計。最近費利克斯·梅迪納和湯普森(Felix-Medina and Thompson)(5)Felix-Medina, M.H., and S.K. Thompson. 2004. Combining link-tracing sampling and cluster sampling to estimate the size of hidden populations. Journal of Official Statistics 20:19-38.研發(fā)了一種方法，其基礎的假設是可以通過為隱藏的人口提供部分抽樣框架來完成招募，并且以可預測的方式進行推薦。

適應性抽樣通過對科羅拉多斯普林斯研究中從艾滋病毒/艾滋病高危人群中觀察到的實際數據的經驗模擬得到了驗證(6)Vincent, K., and Thompson, S.K. 2016. Estimating population size with link-tracing sampling. Journal of the American Statistical Association. Accepted for publication.。研究樣本由595個個體組成，網絡中的鏈接代表著成對個體之間的毒品共享關系。抽樣是基于隨機選擇初始樣本，然后通過鏈接跟蹤添加一組單元。在相應的推論設置中，必須觀察最終樣本中成員之間的所有推薦。樣本以外的推薦的情況則不需要觀察。在這項驗證研究中，文森特和湯普森(Vincent and Thompson)估計了人口規(guī)模和其他人口數量，并發(fā)現即使有少量的適應性抽樣的努力，新策略在提高精度方面也比傳統(tǒng)的應對方法有了很大的提高。這是自適應抽樣最有吸引力的特點：它有能力通過增加從現有研究對象中招募的新觀察數據來迅速改進評估。

四、利用現有記錄估計發(fā)案數

利用現有記錄中的數據挖掘來評估人口販運活動已經持續(xù)了一段時間。在最近的一個典型案例中，勞工組織根據對已查明受害者人數以及標記重捕程序已發(fā)布的報告，公布了其對全球販運受害情況的評估。勞工組織利用兩個研究小組進行單獨的編碼計劃以核實所有報告的案件，通過對這些已知的案件運用標記重捕方法，估計被強迫勞工的總人數約為2090萬人，其中絕大多數受到個別雇主或私營企業(yè)的剝削。強迫性剝削的受害者約占受害者的22%。盡管做出了這一重大努力，勞工組織還是承認使用現有受害者報告的局限性，并呼吁通過國家或區(qū)域調查加大收集基礎數據的努力。在這些調查中標記回收(重捕)方法可能更為合適。

從本質上講，勞工組織的抽樣方法依靠使用兩個獨立的研究助理小組，建立一個獨立的數據庫，收集每個小組可以發(fā)現的所有強迫勞動案例，以利用標記回收原則。這種方法背后的想法是，如果一個團隊搜索并發(fā)現所有報告的強迫勞動案件，這些報告將代表已確定的強迫勞動事件樣本。如果兩個團隊捕獲相同的報告案例，它們將代表兩個“獨立”樣本之間的重疊。

遵循勞工組織相同的抽樣邏輯，基本標記回收(捕獲)模型假定樣本情況的二項概率分布。因此，販運報告要么是“捕獲”，要么是“未捕獲”，具有預測概率p和1-p。對于所有報告，p的值都是相同的，但在團隊之間可能不同，例如對于團隊1，p=p1，對于團隊2，p=p2。

由于全球性評估數不太可能系統(tǒng)地從世界各地收集基礎數據，因此必須使用數據挖掘手段。勞工組織的例子表明，利用所報告的案件是可行的且在統(tǒng)計上是合理的，這些案件往往是違法販運行為中最嚴重的一些案件。此外可以加強勞工組織的方法，例如在資金充足的情況下，人們可以探索多次標記捕獲的策略，在這種策略中，指派四個研究助理小組尋找性交易的案例，每個小組代表一個抽樣機會，精心設計的標記捕獲模型使得這些分析場景的任何組合成為可能。

基于單個團隊捕獲的樣本將包括假設的樣本，因此標記捕獲分析不僅適用于兩個樣本設置，還可以使用更精細的標記捕獲估計模型。 例如在零模型下(M0)，其中所有捕獲概率在采樣場合內和之間是相等的，可能捕獲歷史的集合的概率分布分別表示捕獲場合的丟失和捕獲的零及捕獲的向量。其中nω是具有捕獲歷史ω的個體數，ω(1)指至少有一個捕獲歷史的捕獲，N是種群中的總個體數，Mt+1是捕獲的不同個體數，p是捕獲的概率，t是抽樣次數，n.是研究中的捕獲總次數。種群規(guī)模和捕獲概率的估計量是使方程最大化的估計量。

基于異質性/分層效應，每個樣本中捕獲概率的異質性是允許的，例如從學術出版物中捕獲的單元將與從報紙文章中捕獲的單元不同，因此異質性效應也可以歸因于研究團隊。對于這樣一個模型，假設捕獲分布來自理論分布F，

因此其中Fi是捕獲i次的單元數，t是采樣次數。一個廣泛運用的具有此設置的評估模型是下界估計模型，由超(Chao)(7)Chao, A. 1989. Estimating population size for sparse data in capture-recapture experiments. Biometrics 45: 427-438.導出，

由于行為和時間效應，被捕獲單位的概率可以隨樣本的不同而變化，一個研究團隊捕獲單位的概率可以與樣本不同。 例如，使用時間效應模型Mt：偏差校正后的超(Chao)估計量Zj是僅在第jth次捕獲的個體數量

五、標記重捕方法的局限性

除了可能違反標記捕獲模型背后的假設外，利用這種方法來估算全球性販運人口還有很大的局限性。

首先，標記捕獲方法依賴于不可能或不切實際的“隱藏”種群的獨立樣本，就像排干池塘水來計算所有的魚一樣。然而如今的出版物很少能通過公開的方式獲取，特別是互聯網上的資料。如果所有研究助理團隊都在盡最大努力，理論上說他們應該在媒體、政府報告或機構報告中找到所有已知的人口販運案件。換言之，所有研究助理小組發(fā)現的販運案件應該是相同的，重疊應該是100%或者接近100%。如果兩個“獨立”樣本之間的重疊完全匹配，標記捕獲方法就變得毫無意義。

其次，在列表中必然會有一些依賴性——一個“源”被捕獲的概率可以很容易影響在同一抽樣場合被捕獲的另一個“源”，也就是說，由同一研究團隊捕獲。例如，一本刊物可以報道在一個大城市中營救兩個或兩個以上的販運受害者案件。顯然，如果一個案件被捕獲，那么另一個案件很可能也會被捕獲。 這違反了標記捕獲中的基本假設之一，即在抽樣時個體之間的被捕獲的概率是獨立的。

不過，有辦法緩解這些問題。例如只記錄團隊遇到的第一個捕獲案例，停止，然后從零開始找到一個新的捕獲案例，這樣就可以避免在抽樣場合進行依賴性抽樣。 此外，最初的方法可以用來提出一組半詳盡的捕獲案例，隨機地對它們進行處理，然后將最終樣本作為每個kth捕獲的案例放在被處理的列表中。人們也可以通過重新交換和評估這些列表上的估計量來重復標記捕獲推理過程，每個列表都基于kth項。這種策略有助于抑制依賴的影響，考慮自相關的類似效應，它僅適用每個kth條目來消除依賴。隨著標記檢索軟件的到來，統(tǒng)計學家們現在可以進行復雜的分析。其中一些軟件包括R包版本(8)Rivest, L., and Baillargeon, S. (2014). Rcapture: Log- linear Models for Capture-Recapture Experiments. R package version 1.4-2. https://CRAN.R-project. org/package=Rcapture.、程序標記(9)www.phidot.org/software/mark/.和CARE(10)Chao, A. 2001. An Overview of Closed Mark- recapture Models. Journal of Agricultural, Biological, and Environmental Statistics 6: 158-175.。

六、鏈接源：將自適應抽樣應用于記錄搜索

采用與適應性抽樣相同的邏輯，可以將已報告的販運案件鏈接(聯網)。也就是說，一個來源提名另一個來源，可能是通過網絡鏈接(如果是基于在線資料的案件)或通過參考文獻/引用(如果是在出版物中找到的案件)。在這種情況下，可以采用現有的網絡抽樣方法來估計人口規(guī)模。如果網絡中的鏈接是豐富的，那么模擬研究表明這種方法可能會產生比標記捕獲方法更精確的估計量，并且使用多個和獨立的團隊也不會引起問題。研究人員與他們的發(fā)現溝通越多，這種單樣本方法的精度就越高。

這項策略的綱要是：

以適當的方式界定與其他性販運案件的鏈接(也稱為推薦或提名)。 例如，從學術資源到其他案例的引用，或者從在線資源到另一個案例的鏈接，都將被視為定向鏈接(定義了鏈接，以便可以映射此類關系，并且可以將在文獻中的進一步選擇引導到有希望的領域，以自適應地建立樣本)。

采取以下步驟：

根據所報告的案件是否屬于學術報刊、新聞報道、非政府組織報告或政府報告案件，將人口分成幾個階層。

定義Uk為階層k。在每個階層中選擇一個隨機樣本。假設對于階層k，樣本為S0k和n0k，是該樣本中的單位數。對于階層l定義為rlk，是從S0l到S0k的鏈接數，Slk是從S0l到UkS0k的鏈接數。

階層k的大小的一致估計量為：

人口規(guī)模估算值就是分層規(guī)模估算值的總和，

要獲得Rao-Blackwellized(改進的)估計量，需要使用計算量大且精心設計的馬爾可夫鏈蒙特卡洛程序(11)Vincent, K. 2016. Recent advances in estimating population size with link-tracing sampling. Submitted.以獲取詳細信息。為了最好地應用此程序，應從每個單元的提名子集中跟蹤鏈接選擇初始樣本。方差估計建議使用文森特概述的折刀程序。

這種鏈接跟蹤方法的數據源可以包括媒體報告(報紙、廣播、電視、互聯網站點)；地方、國家、區(qū)域、國際或專題非政府組織；來自司法、勞工、社會事務、移民、外交和內政部門的政府文件，或者來自專門警察或其他打擊販運和強迫勞動的部門的文件；其他國際組織、通過其國家辦事處或總部提供的文件；學術報告；勞工組織的報告，包括公約和建議適用專家委員會(CEARC)的報告；工會和雇主的組織報告

為了估計性販運的受害者人數，將ys0k定義為S0k報告的平均數。估計k層中性販運受害者的人數，然后

將所有階層的值相加得出受害者人口規(guī)模的估計值。插件方差估算為：

該估計數可被視為對報告的性販運受害者總數的估計。為了估計一個階層/地理區(qū)域中報告和未報告的受害者數量，可能需要基于原始數據的獨立研究獲得的知識。在這種情況下，可以根據社會經濟因素(如GSI脆弱性模型的使用方式)建立一個復雜的回歸模型，來近似報告現有受害者的百分比pk,例如

折刀程序可用于獲得該估計模型的方差估計。

使用自適應抽樣設計的最吸引人之處是，與傳統(tǒng)的類似抽樣的設計相比，在抽樣工作量相當的情況下，預期的效率提高。文森特和湯普森(Vincent和Thompson)發(fā)現，即使有少量的自適應努力，新策略在提高精度方面相比傳統(tǒng)策略(如標人口規(guī)模和標記—重捕估計值)取得了顯著的提高。

關于文獻，研究助理團隊不必擔心對所有報告的案例進行詳盡而深入的搜索，因為事實證明，估算模型具有很高的效率。在這種自適應采樣方法中研究團隊之間交流越多，估計量就越精確。

七、如何利用“冰山一角”進行評估

在利用報告的販運案件估計流行率方面，最大的方法挑戰(zhàn)是評估犯罪暗數。在犯罪學術語中，“黑暗人物”指的是被報告的犯罪與當局未掌握犯罪之間的差距。雖然永遠不會知道販運人口或現代奴隸制的真正程度，但官方犯罪統(tǒng)計數字只占實際犯罪的一小部分，這一點幾乎沒有異議。

假定大致知道已報告的案件代表了所有人口販運活動的“冰山”的多少，就可以對問題的嚴重程度作出一些估計。即使在最好的情況下，利用已報告的販運案件來估計未報告的案件(如犯罪學術語中的犯罪黑數)也是有問題的。研究人員將自我報告的犯罪活動與官方逮捕記錄中的犯罪活動進行了比較(大多數是青少年犯罪)，普遍認為在所有犯罪活動中，只有大約10%的犯罪活動受到當局的注意。然而這種估算還指出某些犯罪(殺人和汽車盜竊)往往比其他犯罪(如襲擊和毒品犯罪)有更多的報告記錄。

目前尚無已知的關于販運受害者的預測的研究文獻，也沒有與已知的販運案件相比的隱藏案件率。這是冰山一角。根據所報告的販運案件進行的任何外推或擴大估計不可避免地會被視為是既不能證實也不能否認的純粹推測。解決這一問題的一個策略是效仿勞工組織的做法，并將調查數據與新聞媒體報道的案例進行比較。可以添加一個調查問題，以確定受害者是否向當局或新聞媒體報告了他/她的案件。

對販運人口的性剝削問題進行的實證研究非常必要，兩種有前途的策略可能有助于回答這議題的重要性。如上所述，這兩種方法在最近的研究論文和勞工組織報告中得到了應用。由于這兩種方法都隱含了所需的研究資源，因此尚不清楚研究人員在實證研究中可以應用這些方法的程度。

結語

總的來說，目前沒有簡單的解決方案。任何試圖建立全球人口販運活動估計量的做法都必然會遭到批評和質疑，這僅僅是因為在不涉及巨大預算問題的情況下，很少有切實可行的方法來研究這個問題。由于缺乏有關問題范圍的可靠信息，大多數試圖影響決策者的措施都必須訴諸聳人聽聞的主張和道德訴求，這遲早會造成信任問題。涉及原始數據收集的實證研究也可以幫助警察機構制定有效的對策。