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专家:灰色收入导致收入统计偏差较大

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2014-06-23 来源:未知 责任编辑: admin

  中国经济50人论坛、新浪财经和清华经管学院联合举办的新浪·长安讲坛第254期日前召开。论坛特邀专家、中国改革基金会国民经济研究所副所长王小鲁发表了题为“读懂中国经济数据”的主题演讲。王小鲁认为,对中国宏观经济数据的统计,国家统计局作出了很多努力,近年来也收到了明显的成效。但中国人口数量巨大,方方面面情况复杂,尤其是现行的行政管理体制存在问题,导致统计工作经常面临各级政府出于政绩考虑而施加的压力,所以要想将数据完全统计准确很困难。改革需要端正政府的政绩观,纠正政府的激励机制,不要一味追求经济增长率,更不要去追求虚假GDP。
  不当政绩观导致GDP失真影响宏观决策
  一些地方政府干预统计工作,报高不报低,基层尤为突出。国家统计局采取“挤水分”措施解决这一问题,因而全国统计的GDP数据低于各省的统计。
  王小鲁首先谈到的数据是GDP。
  他说,长期以来,围绕经济增长率统计是否可信、是否准确有不少争论。当前中国GDP的统计基本采用国际标准,国家统计局已经从各方面完善了数据的采集工作。这是一个高度综合性的指标,由大量分向指标汇集而成,而且涉及全国的生产单位及与经济活动有关的单位和个人,统计过程比较复杂。
  GDP指一个国家在一定时期内全部生产活动的最终结果。有生产法、收入法和支出法三种统计方法。各国根据自己的国情采用相应的方法。中国主要采用生产法。因为在计划经济时期,统计是从企业到各级政府层层上报,通过数据收集汇总形成的,这样一套方法和生产法的统计容易接轨。目前中国仍以生产法为主要统计方法,收入法和支出法则主要用于核算。理论上讲三种方法统计所得结果应一致。但是事实上,世界各国都不能完全做到这一点。因为统计本身具有复杂性,每一个分向指标的收集整理都有可能存在误差。另外,在计算方面仍存在值得探讨和需要改进的地方。虽然三种方法很难做到完全一致,但是中国以生产法为主,同时也参考收入法和支出法,三种方法之间有一定的调整,所以最终结果较接近真实水平。
  王小鲁介绍说,生产法对生产部门创造的增加值进行汇总,基础数据来源于生产单位。小企业、个体经营户和农户数量巨大,存在统计困难,所以往往采用典型调查法进行推算,再结合统计所得企业数据进行汇总核算。经济普查对G D P统计是一个很重要的改进。因为上报的数据可能会存在偏差,所以隔一定时间在全国范围进行一次涵盖所有生产单位的经济普查,所得数据相对真实可信,可以对G D P数据进行校正。
  近期统计局有一重大举措:全国90万家企业网络直报。通过网络直报,企业的数据直达国家统计局,可以避免中间过程可能产生的数据误差、损失。总的来说,G D P的统计还在改进中,基本上是一个值得信赖的数据,当然还存在一些问题。
  一个突出的问题是全国每年G D P增长率和31个省市自治区统计的G D P增长率不一致。平均每年地方统计的G D P增长率都高于全国增长率2到3个百分点。究其原因,一些地方政府干预统计工作,报高不报低,这种现象在各级都有发生,基层尤为突出。国家统计局采取“挤水分”措施解决这一问题:通过数据分析发现一些不实的虚假成分,把这部分的成分剔除,因而全国统计的G D P数据低于各省的统计。
  以上这种情况的发生和地方政府的政绩观有关。
  王小鲁说,李克强总理担任辽宁省省委书记时曾经讲过,G D P是一个人造数据,他更相信一些实物数据,比如说发电量、货运量等。确实,有时通过对实物数据的分析,判断经济形势要更准确一些。要生产就要耗电。这中间由于效率提高、节能减排等等原因,经济增长率可能会高于电力增长率,但相差不会太多。1998年,国务院总理朱镕基提出经济增长目标8%。当年电力消费只增长2.8%,铁路货运量增长率降到负的4.6%,说明经济在下滑,但事后公布的统计结果表明当年的经济增长率是7.8%。和政府提出的增长目标只相差了0 .2个百分点,这种情况是不真实的。
  统计会出现不真实的问题,对宏观政策和整个经济的发展是不利的,有时甚至会有相当严重的不利影响。这种情况随后有所好转,但不排除在某些年份还出现类似问题。举例来讲,电力消费的增长率2007年是14.4%,2008年降到5.6%;铁路货运量的增长率2007年是9%,2008年降到5.1%,2009年降到0.9%。虽然电力和铁路货运增长率大幅下滑,但是2008年的经济增长率仍然保持在9.6%,2009年是9.2%。数据偏高,有失真实。
  分析中国经济增长数据的历史规律可知,当经济过热时,实物增长率通常非常高,而G D P的增长率上升相对缓和;在经济不景气的时候,一些实物数据增长率大幅下降,而G D P的增长率下降的幅度相对较小。似乎存在这样一个现象,统计部门对数据做了某种平滑处理,上涨的时候往下修一修,下跌的时候往上修一修。这种处理方式不排除存在无意的成分。当数据出现大幅度跳动的时候,统计分析人员有时很难判断这是数据误差,还是实际情况,可能当作数据误差来进行修正。但是也不排除统计部门的工作人员面临一些行政上的压力。虽然国家统计局一直在对统计数据做挤水分的工作,但是挤的时候存在一些人为因素的空间,可能少挤一点,可能多挤一点。这种情况就可能会导致上述结果。
  王小鲁说,这种情况下,统计部门压力减轻,领导也高兴,但对经济决策不利。根据不真实的数据做出不正确的决策会导致国民经济蒙受损失。统计部门需要进一步解决这些问题,尽管这个问题的出现不能完全归咎于统计部门。目前,在转变政府职能的大形势下,各级政府在政绩考核方面也做了很多改变,但很多考核指标仍然和G D P有密切的联系。地方政府的激励机制仍然没有根本改变,还需更多努力。
  灰色收入导致收入统计偏差较大
  2011年城镇10%最高收入居民和10%最低收入居民,家庭人均收入之比8.2,可是如果按照推算的结果是20.9倍,实际收入差距要高于统计数据所显示的收入差距。
  工业增加值数据的情况大体类似。他介绍说,统计里有两个不同的工业增加值指标:工业统计中的工业增加值,GDP核算中的工业增加值,前者通常比后者高2-3个百分点,差别在于后者是经过所谓挤水分操作的。
  此外,就业统计也会遇到很多问题。因为统计中有两个差别非常大的指标:城镇单位就业人数和城镇就业人数。有时这两个指标会出现混用情况,用单位就业人数来代替城镇就业人数。
  用一个例子表示其区别:2012年城镇就业人数37102万人,城镇单位就业人数15236万人。差别主要在于:城镇单位就业人数不包括私营企业和个体经营者,也不包括下岗和离岗人员、业余打工的学生、实习生、企业通过劳务外包使用的人员。当年城镇私营企业就业和个体就业一共13200万人,和单位就业人数合并是28000万人,和城镇就业人数的37000万人还相差8000多万人。所以也不排除城镇单位就业人数统计偏低的情况。
  而城镇就业人数因和人口普查衔接统计相对准确,而且统计局在普查结果和常规统计不一致时往往会对这一数据作出调整,但是仍有偏低可能。主要原因是对流动人口,也就是对在城市务工的农民工的统计存在遗漏。
  王小鲁认为,人口普查中对流动人口和流动就业人员可能产生的遗漏会影响城市化率数据的准确性。国家统计局在经济普查中,对农民工的检测数据也较少。据他推算,2012年城镇就业人数统计的是37102万人,如果根据农民工检测数据和普查数据之间的差额做一个修正,就要在3.7亿人之上再增加4000万人,总数接近4 .2亿人。相应农村就业人员要减少3000多万人,于是城市化率可能比官方数据高2到3个百分点。
  在居民收入的统计方面,有国家统计局城乡住户调查数据和资金流量表数据两套数据指标。王小鲁介绍说,近期国家统计局把城乡两个调查合并成一个调查,扩大了城乡住户调查数据样本容量。以2011年为例来看两套数据的差别:据城乡住户调查数据推算结果,当年全国居民收入19.6万亿元,而资金流量表数据提供的居民可支配收入是28.6万亿元,两个指标差9万亿元。原因可能在于统计口径的差别。住户调查中按照现金收入现金支出进行调查,资金流量表数据还包括自己住自己房子时的虚拟房租收入。
  导致如此大统计差别的原因是统计遗漏,其原因有二。第一,住户调查样本形成过程复杂,遗漏高收入居民数据。随机抽样的样本如果拒绝调查,就会临时换成另一个样本,这两个样本之间可能在收入水平上存在差距。高收入人群普遍倾向于拒绝调查。中等和低等收入人群由于收入简单,比较愿意接受调查。第二,被调查者虚报收入。这种情况发生率相当高而且没有办法核查。造成的结果就是取得的高收入居民数据明显低于真实水平。
  这里涉及到灰色收入问题。王小鲁说,几年来我们采用不同的调查方法在全国60多个大中小城市做了三次城镇居民的抽样调查,尽可能做到数据真实可靠。在此基础上进行模型推算来推算我们国家实际的居民收入。经过数据分析、模型推算得到2011年的结果是34 .7万亿元,分别比住户调查、资金流量表数据高15.1万亿元和6.2万亿元。报告中把高于资金流量表数据的6 .2万亿元称为灰色收入。这部分收入来源不清楚,不知道它从哪里来,是否合法。
  灰色收入表明住户调查数据和流量表数据都存在相当大的统计误差,这两者都集中在高收入居民部分。2005年的推算结果显示,按照国家统计局的分类方法,将城镇居民分为最低收入、较低收入、中下收入、中等收入、中上收入、较高收入、最高收入七组,中间三组每组占20%,两边四组各占10%,对居民收入重新推算,最高收入组差别最大,推算结果大约是统计结果的3倍以上,其它组相差不太大。2011年最高收入组推算结果人均年收入18 .8万元,但是统计数据只有5.8万元。城镇居民中10%的最高收入居民年收入只有5.8万,这种情况与现行的那么多人买房子、买汽车、出国旅游、在国外市场上购买奢侈品是不相符的。
  2011年城镇10%最高收入居民和10%最低收入居民,家庭人均收入之比8.2,不到9倍,可是如果按照推算的结果是20 .9倍,实际收入差距要高于统计数据所显示的收入差距。出现如此大的收入差距,首要原因是腐败和收入分配不公。
  端正政绩观有利于纠正数据失真
  中国人口数量巨大,方方面面情况复杂,完全统计准确是很困难的。而且统计工作经常面临各级政府出于政绩考虑而施加的压力。这是现行的行政管理体制存在的问题,也恰恰是改革要解决的问题。
  王小鲁说,居民消费的统计存在一些争议,比如说2012年按照支出法G D P核算,居民消费26 .2万亿元,占G D P的比重36%,普遍质疑数据偏低。该质疑具有合理性,但要区分两个情况,居民消费总额是否被低估;消费率是否被低估。
  居民消费当前约占G D P比重36%。有推论说居民消费被低估,消费率必然被低估,这种说法是不正确的。原因是很多高收入居民的消费率通常低于中低收入居民,但储蓄率很高。所以当居民消费被低估的时候,居民储蓄也被低估,遗漏的程度有可能更大。
  此外,民众经常反映居民消费价格(C PI)过低,实际感受到的通胀率比公布的高。这里原因有三方面:
  第一,从C PI结构看,上涨最快的是食品价格,而工业品价格上涨慢,甚至不涨或者下降。由于中低收入居民恩格尔系数偏高,对食品价格更敏感,所以当食品价格上涨幅度较大的时候,低收入居民感受到的通货膨胀压力就会比公布的CPI大。第二,C PI统计中不包括房价。原因是在国际统计体系中把居民买房子作为投资行为,而不是消费使用。第三,统计困难。消费品种类繁杂,数量庞大,只能统计具有代表性的吃、穿、用等大众消费品。即使这样统计还是会面临困难。统计C PI计算的是今年的价格比去年上涨多少,但是一旦今年出现某种新产品,就没有比较可言。所以统计的商品必须是持续、稳定的,去年有、今年有、明年还会有。
  最后还要说的是固定资产投资和固定资本形成。王小鲁认为,这两个指标的差别主要在于统计口径。具体体现在固定资本形成的统计中不包括投资中的土地价值,而在固定资产投资统计中包括该部分。例如在一个买地盖房的投资项目中,买地盖房的钱都计算在固定资产投资内,但对固定资本形成的统计不包括土地价值。这样计算的理论依据是固定资本形成计算的是新形成的价值,而土地价值是固有的。但是这其中就存在一个地价上涨的问题,固定资产投资中有大笔的钱投到这上面,而固定资本形成不考虑这部分。
  王小鲁认为,城市经济发展水平的变化会产生溢出效应。体现在土地价值上,这样地价上涨反映的便是整个城市经济发展的变化。从宏观角度来看,这包含了整个经济的溢出效应,其中一部分应该被认为是新形成的价值。经济学仍沿袭原来的传统,于是在统计里就出现了问题,而且在世界范围内都没有得到解决。
  进一步讲,这两个统计口径的差别还不止体现于上述方面。2012年中国全国的固定资产投资总额是37.5万亿元,固定资本形成总额24.2万亿元,两者相差13.3万亿元,当年的全部土地出让收入大致是2到3万亿元,所以这个差额不能都看成土地价值的差别。这个差额还是可以用统计水分来解释。也还是老问题:各级政府出于政绩的考虑对统计进行干预导致数据偏高。国家统计局在核算G D P时剔除不可靠部分,导致两个数据差别很大。
  王小鲁最后一个谈的是对房价的统计。他说,统计局在某些统计上做得不够好。根据中原地产在北京、上海、广州三个城市的二手房价统计,2007到2011年,房价涨幅280%左右。但国家统计局的二手房价统计显示这三个城市的房价涨幅只有20%左右。两个数字相去甚远,虽然中原地产的统计不足为标准,但国家统计局的数据也不能让民众信服。
  总的来说,统计工作专业性强,复杂程度高,容易产生误解。同时统计工作本身也存在困难,中国人口数量巨大,方方面面情况复杂,完全统计准确是很困难的。而且统计工作经常面临各级政府出于政绩考虑而施加的压力。这些问题的出现不能将板子打在统计局身上,这是现行的行政管理体制存在的问题,也恰恰是改革要解决的问题。改革需要端正政府的政绩观,纠正政府的激励机制,让政府把劲用在该用的地方,不要一味地追求G D P,更不要去追求虚假G D P。
  问与答
  问:您怎么看国家统计局公布的基尼系数数据?
  王小鲁:国家统计局前一段时间公布了过去10年的基尼系数,计算大体上是0.47%-0.48%,这个经济系数的依据是来自居民住户调查数据,计算是基于居民住户调查数据来进行计算的。这个数据国际上并没有第二套数据,所以基本上官方的权威的基尼系数国际上也是采用的。居民住户调查中间存在一个问题,存在对高收入居民收入的遗漏和低报。因此我们住户调查数据反映出来的居民收入差距可能会小于实际的收入差距。这是我个人的判断。
  我在2012年的数据基础上计算城镇居民的基尼系数超过0.5%,因为农村数据没有做,所以没法算全国的,只能算城镇的。但可以肯定全国的基尼系数应该高于城镇基尼系数,原因在于城乡之间居民还有很大的收入差距。如果城镇居民基尼系数是0.5%,我相信全国基尼系数一定高于0.5%,至于高多少不好判断。
  此前西南财大计算的基尼系数是0 .61%,我觉得他们的调查是比较规范的,在全国做了比较大面积的调查。但是我看到的情况似乎他们计算的是居民户的基尼系数,而不是人均收入的基尼系数。
  问:单纯的以市场指数来衡量制度环境是不是有问题呢?
  王小鲁:我们从2000年开始做市场化指数,做到现在已经十几年了,不是每年都做,大概是平均两年出一个报告,现在已经有6个报告了。这套指数是用来测度各省市场化进展。它是不是很好地反映了一个制度环境的变化,这里面可以说明一下。这个数据测度的是市场化。刚开始做这个数据的时候面临一个很大的事情,还是中国经济在多大程度上实现了市场化,市场化改革进展到什么程度,主要是测度这个事情的。如果说到企业的经营环境,推荐你看另外一套数据,叫作企业经营环境指数。这套指数主要依据的是企业调查数据。我们用了全国4000多家企业的数据,主要从企业负责人那里取得他们对他们自己面对的市场的经营环境的一个评价,很详细地涉及到企业经营环境的各个方面。
  问:你说我们的调查收入情况,提到有少报的一部分,在其他国家是不是也存在这种情况,有什么方法避免?
  王小鲁:这种情况各个国家都有,就连最发达的国家都同样面临这个问题。但是相对而言发达国家这个问题在我看来不是那么严重。原因在哪?它有一套更加健全的制度。比如说它的税收制度,所有居民的收入过了一定的界限都要交税。这套制度如果健全的话,居民收入也就比较容易把握,比较容易取得真实的收入。制度更健全的情况下,存在大量的灰色收入这种情况就会少。另外,很多国家有一套比较健全的社会保障体系,社会保障体系中间也包含居民收入信息,有这些制度存在就使得收入的统计比较接近实际情况。但是发展中国家就难说,比如说我到印度去做过一些考察。印度的基尼系数一直比中国要低,但是我觉得收入差距不会比中国小。
  问:中国有没有可能性让民营的公益组织参与到数据调查,这样会不会对数据真实性更有保障?
  王小鲁:我赞同你的观点。一个国家需要有一个官方的统计机构,但是不是一切数据都以官方数据为准?不一定。比如说美国有多个统计局,多种来源。很多国家有民间的机构在进行一些调查和统计的工作。我觉得这些都是必不可少的。多一些民间的机构参与,大家互相有讨论,有竞争,有互补。有这样一个环境,有这样一个氛围,会有利于统计。

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