公共部门的实践放大：利用本地洞察为美国种族平等工作提供信息社区层面的数据可以帮助美国各地的城市战略性地制定干预措施，为黑人和西班牙裔居民带来真正的改变。本文由Darius Bates，Liz Coon，Esenam Dogoe，Kweilin Ellingrud，Arzu Singh和Ramesh Srinivasan合作，代表麦肯锡全球社会责任，麦肯锡黑人经济流动性研究所，麦肯锡公共部门实践，麦肯锡转型实践，麦肯锡FinLab CityX团队和麦肯锡全球研究所的观点。©莫莫产品/盖蒂图片社2023年2月 种族不平等体现在很多方面。考虑一下 COVID-19 大流行的影响：有色人种的失业更大，有色人种的孩子经历了巨大的学习损失，黑人工人（他们在一线工人中所占的比例不成比例）更容易接触病毒，并且无法获得足够的医疗保健。这些不平等现象夺走了生命，并扩大了预期寿命方面先前存在的种族差距。1这些趋势和其他趋势在全国范围内都是全国性的，但种族不平等的具体表现方式可能因州、一个城市和一个社区而异。每个地方都经历了相互关联的因素的特定组合，这些因素塑造了黑人和西班牙裔居民的生活。因此，为了正确诊断美国的种族不平等，除了收集揭示不同种族群体、城市和社区的经济成果和生活水平差异的数据外，还必须了解每个地方的历史背景及其居民的生活经历。这种想法与麦肯锡之前的一份报告《包容性增长的理由》中的调查结果一致。2它概述了将公平纳入以社区为重点的经济增长战略的三个阶段方法：诊断当前状态并制定大胆的变革愿景，设计以社区和人为为中心的综合干预措施，并采取协调行动以确保长期问责制和势头。本文重点介绍第一阶段。为了更深入地了解美国社区种族不平等的现状，我们分析了数据3来自八个黑人和西班牙裔人口众多的城市，并将其与国家级数据进行比较。我们的分析揭示了关键差异在教育、银行准入、粮食安全和金融包容性等领域从一个城市和一个社区到另一个社区的公平性。这些研究结果表明，补充全国汇总的数据，更好地了解城市甚至社区层面的问题，可以为纠正不平等现象提供有针对性的方法，并帮助利益相关者为黑人和西班牙裔居民带来更有意义的改变。许多社区正在积极努力了解黑人和西班牙裔居民面临的挑战，并且存在公开可用的数据 - 但当地领导人可能难以将它们编织在一起以形成有效的行动计划。作为我们保持行动9对促进公平的承诺的工作的一部分，4我们开发了一种由三部分组成的诊断方法，将宏观和微观层面的数据与居民的意见和历史背景相结合，以帮助利益相关者优先考虑改善居民生活和结果的干预措施：（1）评估城市的整体公平差距，（2）了解邻里层面的相对不平等，以及（3）将社区与同行城市进行基准测试，以揭示改进的机会。虽然这种方法不会解决种族不平等问题，但它可以提供事实基础，帮助善意行为者开始解决不平等问题，走上包容性增长的道路。为了正确诊断美国的种族不平等，除了收集揭示不同种族群体、城市和社区之间经济结果和生活水平差异的数据外，了解每个地方的历史背景及其居民的生活经历至关重要。1“美国黑人的经济状况：现在和可能是什么”，麦肯锡全球研究所，2021 年 6 月 17 日。2 包容性增长案例，麦肯锡，2021 年 4 月 28 日。3 数据由美国人口普查局和其他公开来源编制。4第 9 项行动是麦肯锡承诺到 2030 年在全球范围内提供 2 亿美元的公益工作，以促进黑人社区的种族平等和经济赋权。2 放大：利用本地洞察为美国种族平等工作提供信息 当地的理解不平等之旅鉴于相互竞争的优先事项和资源有限，地方领导人往往专注于有可能产生最大影响的项目。为此，在界定所面临挑战的性质和范围方面经常出现若干问题。社区和了解哪些努力最有可能实现有意义的变革：—确定挑战的性质和规模。我所在城市的种族不平等挑战有多大？种族不平等如何出现在居民的生活中？我们如何与同行城市进行比较，其他城市是否为我们面临的挑战找到了解决方案？—了解关注的地点和重点。某些社区是否比其他社区更严重地经历种族不平等？鉴于资源限制，我们如何跨问题和社区确定优先级？我们应该首先解决什么问题，需要结合其他挑战来应对哪些问题？一旦当地领导人提出这些问题，利益相关者就可以收集和探索数据作为一个输入来帮助回答这些问题（见侧栏）“收集关于种族平等的定量数据”）。以下三部分方法可以帮助指导这项工作。5虽然这种方法并非旨在揭示不平等的根本原因或提供特定的干预设计，但分析可以结合使用。与当地利益相关者的其他重要投入，例如社区更广泛的历史背景、当地生态系统及其居民的生活经历，为推动更公平的结果创造一个起点。5 有关诊断当前状态和调整优先工作的其他见解，请参阅“包容性增长的案例”，2021 年 4 月 28 日。收集定量数据对种族平等当收集数据在城市及其社区中，通常认为更多的数据更好。因此当地领导者可能会发现自己正在考虑多达 50 或 60 个不同的指标，具体取决于地理位置。根据我们的经验，这些指标可以汇总为大约 16便于解释的结果类别（如粮食安全和公民基础设施）。此外，数据源可能会根据新近度（优先选择2015年以后的数据源）、一致性（优先选择可以是跨大都市统计区进行比较）和粒度（优先选择可在人口普查区域级别或更低级别分析的数据）。地方领导人通常可以获得三类数据，作为不平等状况的输入：1.全国可用数据。这些数据源通常提供统一的比较，但可能无法提供邻域级比较所需的粒度。示例包括政府数据源（如人口普查局、美国住房和城市发展部、住房抵押贷款披露法案数据和联邦存款保险公司）以及来自研究机构的数据，如机会洞察、维拉司法研究所和斯坦福公开警务项目。2.本地公开数据。这些来源提供本地级别的详细信息和社区粒度，但无法与同行城市相提并论。示例包括来自当地教育、交通或公共服务部门的统计数据。3.本地专有数据。专有来源提供比公共来源更多的粒度和选择，但可能需要更长的时间才能获得使用数据的许可，并且分析的共享范围可能存在限制。例子包括当地私营企业、非营利组织或学术界收集的数据，例如定制调查或研究。放大：利用本地洞察为美国种族平等提供信息努力3 1.评估股本缺口和机遇按结果（例如，卫生、教育、和财富），总的来说可以帮助利益相关者更好地了解黑人和西班牙裔居民相对于白人居民的结果差异。虽然这种类型的分析并不新鲜，但许多评估往往集中在四到五个指标上，例如毕业率、就业率和家庭财富。根据我们的经验，扩展指标以捕获 16成果，包括获得市政基础设施和技术的机会，可以更有力地了解公平差距的严重程度和范围以及缩小差距的机会（见侧栏）“我们的不平等指标框架”）。这些指标并非详尽无遗，额外的数据点可能会根据城市或社区的具体情况产生有用的见解，例如环境质量、抵御自然灾害的能力以及获得基本服务的机会。66我们的分析及其揭示的见解基于最佳可用数据，包括人口普查数据。我们认识到，这些数据可能无法反映全貌，因为最边缘化的人口通常最不可能被计入如此广泛的调查。因此，我们承认，我们所分析领域的不平等可能比我们在这里展示的更严重或更好。因此，虽然我们认为此处分享的信息在方向上是正确的，但我们承认有机会继续改进数据收集。我们的不平等指标框架我们的框架以 16 个代表社会经济绩效核心维度的产出为基础，这些数据通常在社区层面获得。每个结果都有一组相关的指标，例如租金负担和抵押贷款拒绝率，使领导者能够定量衡量绩效：1.住房质量和可负担性：例如，住房过度拥挤和租金负担2.健康：例如，肥胖率和无保险人群3.交通：例如，汽车拥有量和通勤时间超过45分钟4.粮食安全：例如，距离杂货店超过一英里的人口5.教育和技能：例如，学前班入学率和高中毕业率6.技术接入：例如，没有宽带的家庭数量7.公民能力和参与度：例如，选民投票率8.稳定性和社会凝聚力：例如，空置住房单元的数量9.市政基础设施：例如，靠近公园10.公共安全:例如,当地的犯罪率11.金融包容性和可及性：例如，无银行账户的人口百分比和抵押贷款拒绝率12.储蓄和财富：例如，房屋价值和房屋拥有率13.私营部门的规模和健康状况：例如，小企业拥有率14.就业和就业：例如，失业率和家庭收入中位数15.经济增长：例如，收入增长和房屋价值增长16.经济包容性和流动性：例如，贫困率和收入前5%的居民比例该框架在很大程度上基于麦肯锡黑人经济流动性研究所的模型，该模型用于了解经济绩效和种族差异绩效差距的驱动因素。它得到了对刺激经济增长、流动性和发展。像这样的标准化框架创造了一种跨地域的通用语言，允许城市和地区向同行学习并进行比较。4 放大：利用本地洞察为美国种族平等工作提供信息 放大：利用本地洞察为美国种族平等工作提供信息5例如，在达拉斯，41%的西班牙裔居民拥有房屋，而非西班牙裔白人居民的这一比例为53%。更明显的是：西班牙裔房主的房屋价值中位数为166，000美元，而白人房主的房屋价值中位数为375，000美元。如果利益相关者只关注住房拥有率，他们会低估白人和西班牙裔居民之间的公平差距。7此外，虽然利益相关者倾向于期望看到种族方面的差距，但这些差距的普遍性和程度会影响性质以及关于做出改变的对话的紧迫性。图表 1 显示了达拉斯黑人和西班牙裔居民与非西班牙裔白人居民相比的不平等比率和一系列指标的实际值。例如，虽然达拉斯黑人居民的总体预期寿命比非黑人居民低6%。西班牙裔白人居民（分别为61.0岁和65.2岁），8黑人居民的婴儿死亡率比非西班牙裔白人居民高118%（分别为10.9%和5.0%）。9因此，地方领导人可以选择优先努力降低婴儿死亡率。©莫莫产品/盖蒂图片社7 麦肯锡分析基于 2019 年数据，“美国社区调查，5 年数据（2009-2021 年）”，美国人口普查局，2022 年 12 月 8 日。8 同前。9 麦肯锡分析基于德克萨斯州健康数据和德克萨斯州卫生服务部的婴儿死亡率数据。 10放大：利用本地洞察为美国种族平等工作提供信息展示1在达拉斯，不平等比率因结果和指标而异。人类发展汇总的结果差距1.5 - 2.0 x> 2.0倍不平等的比例1(种族平价=1)度量绝对值非住房结果指标# 每 10，000 名居民无家可归的人数黑到非西班牙裔白人4.02西班牙裔,0.58非西班牙裔白人拉美裔白黑西班牙19.7 79.2 11.42%健康成人吸烟者(%)成人糖尿病(%)乳房x光检查使用(% 50 - 74岁的女性)心理健康不佳>成年人肥胖成人13天(%)(%)身体健康不佳>13天成人(%)没有医疗保险的人口(%)寿命(年)婴儿死亡率（每1，000名新生儿死亡人数#）儿童贫困(%不爱你——副调制18岁以下)1.511.072.194.451.471.001.143.5313%65.25.07%20%61.010.932%20%65.05.726%经济包容和流动贫困人口(%)占收入前5%的家庭(%)平均成人家庭收入百分位数（如果在低于 25 个百分位的家庭中提高）²3.042.5619%26%22%1 不平等比率是一个人口群体的给定指标值与另一个人口群体的比率，使用大都市统计区或城市中每个群体的平均表现;例如，黑人与非西班牙裔白人。值为 1 表示组之间在此指标中的公平性;比率> 1表示黑人（或西班牙裔）居民的情况比非西班牙裔白人居民差;比率< 1 表示黑人（或西班牙裔）居民的情况优于非西班牙裔白人居民。如果数据不可用，则会估算某些指标的输出差距。黑人、白人和西班牙裔人口的估计值是根据每个指标的人口普查区域值的加权平均值计算得出的，该平均值基于每个组在人口普查区域中的分布。2包括1978-83年出生队列中出生的孩子，其父母处于国民收入分配的第25个百分位。资料来源：美国疾病控制与预防中心（CDC）PLACES项目（2018年）;机会地图集（2014-15）;德克萨斯州卫生服务部（DSHS）;美国人口普查局美国社区调查，5 年估计（2019 年）;美国住房和城市发展部护理连续体时间点估计（2020 年）麦肯锡公司质量和负担能力拥挤的住房(%1人/间)2.5810.414%17%房子租金负担(% -持有支出> 30