统计工作面临最大的压力还是来自各级政府，常常会涉及到政绩问题，这种情况对统计影响比较大。这是我们现在行政管理体制存在的问题，也恰恰是我们改革需要解决的问题。
很长时间以来对中国的经济数据有很多困惑和质疑，围绕经济统计数据或者指标产生的议论和争论原因也有很多，其中有对统计指标的口径、统计方法理解的问题，也有统计数据本身的准确性和真实性的问题，涉及的问题比较复杂。今天我想借这个机会谈一下对一些经济指标的理解。我不是统计学家，只是作为一个经济学者，从经济学的角度谈谈我对经济指标的个人理解，可能有理解得不对的地方，希望大家批评指正。
一、关于经济增长率的统计
长期以来，围绕经济增长率有不少争论。我们的增长率统计是不是可信?是不是准确?我们的GDP增长率统计基本上采用了国际标准，国家统计局做了很大的努力，从各方面来完善这个数据。由于这是一个高度综合性的指标，是由大量的分项指标汇集而成的，而且涉及到全国无数个生产单位和无数个参与经济活动的单位和个人，所以这个指标的统计过程是一个复杂的过程，涉及的方面很多。
GDP是指一个国家在一定时期内全部生产活动的最终结果。通常有三种方法进行统计：生产法、收入法和支出法。各国根据自己的情况采用的方法不一定相同。中国基本是以生产法为主。主要原因是，在过去计划经济时期，我们的统计主要是依靠企业到各级政府层层上报，再进行数据收集汇总形成的。这样的方法和生产法统计比较容易接轨。我们目前仍然是使用以生产法为主的统计，但是也用收入法和支出法进行核算。
从生产过程的角度来统计，还是从生产过程结束以后产生的收入来统计，或者是这些收入是怎样支出的角度来统计，只是三个不同的角度，指的都是同一个东西。所以从理论上讲，三种方法角度不一样，但得到的最终结果应该是一样的。事实上，世界各国谁也不能完全做到这一点。因为统计工作的复杂性，加上方方面面的因素和问题，每一种分项指标的收集整理都有可能存在一定的误差。另外在计算和统计方法上也仍然存在一些值得探讨和需要改进的地方，所以很难做到三种方法完全一致。我们国家以生产法的统计为主，同时也参考收入法和支出法，在三种方法之间应该是有一定程度的调整，所以最终的结果是比较接近的。
生产法是生产部门创造的增加值的汇总。它的基础数据主要是来自企业、农户、个体经营者等等所有这些生产单位。因为小企业和个体经营户、农户的数量太多了，不可能做到一家一家的进行统计，所以对于小企业和个体经营者的统计，通常是通过典型调查的方法，对采集的数据进行推算，再和统计得到企业数据进行汇总来核算GDP。我们的GDP统计历年来做了不少改进，其中经济普查是一个非常重要的方面。因为很多报上来的数据可能会产生偏差，每隔一定的时间，在全国范围进行一次涵盖所有生产单位的经济普查，由此取得的数据相对来说真实程度比较高，比较可信。
过去在两次经济普查以后，都对GDP数据做了调整。第一次经济普查有一个重大的调整，就是把GDP上调了17%，这主要涉及到第三产业也就是服务业。过去我们的统计对服务业遗漏比较多，通过经济普查补充了这方面的数据，所以做了一次性的调整。调整以后，还要对以前年份的数据根据普查的情况再进行调整，追溯到以前若干年。
最近，国家统计局开始实行全国90万家企业统计数据的网络直报，这是一个比较重要的措施。通过网络直报的方法，可以使企业的数据直达国家统计局，不再需要一级一级上报，这就避免了中间过程可能产生的数据误差和损失。所以总的来说，GDP数据的统计还是在不断改进的，基本上还是一个比较可以信赖的数据。但是，仍然存在着一些问题。
一是表现在全国每年GDP增长率和全国31个省市自治区统计的GDP增长率不一致。每年地方统计的GDP增长率基本上都比全国增长率平均水平要高出2-3个百分点。这是一个比较突出的问题。
我们看一下这张表。从2008年到2012年，如果我们把各省的经济增长率简单平均一下，把得到的结果和全国GDP增长率来加以比较，可以看到每年相差大约在3个百分点左右。各省的增长率一般都高，有些年份甚至是所有省份的增长率都高于全国的增长率。这个现象是怎么造成的?一个是一些地方政府倾向于夸大自己的政绩，因此干预统计工作，尽量报高不报低。这个现象各级都有发生，特别是在基层单位就更突出。比如每个县都有统计局，他们对本县经济状况统计得出的初步结果，通常要上报给县委县政府。县里主要领导可能会说，你们的数据是不是统计得太低了?为什么我们的增长率这么低?邻近的那个县怎么就比我们高?你们是不是再重新算一算。这样一来，重新计算的结果通常就把GDP算上去了。
为了解决这个问题，国家统计局采取了一些措施,在每年GDP统计过程当中，要做所谓“挤水份”的工作。要通过数据分析发现一些不实的、虚假的成分，把这部分剔除，如此一来就会导致全国统计的GDP数据低于各省的统计。这项工作只做到全国统计，国家统计局现在还不能够直接去修改各省的数据，所以就造成了数据的差别。各地统计局在行政上隶属于地方政府，不是直接隶属于国家统计局。地方统计局行政上受地方政府领导，和国家统计局之间只是业务上下级的指导关系，所以这个数据问题和行政管理体制有关系。
当我们看经济增长率，全国和地方的数据到底哪一个更准确一些?在我看来，全国的更准确一些，也就是挤过水分的数据更准确一些。但是也不排除这样一种情况，我们现在的统计仍然存在一些遗漏。刚才我说了过去曾经通过经济普查对服务业的遗漏有过重大的修正。尽管如此，现在是不是仍然有遗漏?我认为不排除这种情况。因为存在遗漏，数据就有可能在某种程度上低估了，而有些地方政府又倾向于高估统计数据，这两种情况在某些场合下可能起到某种互相抵消的作用。
我刚才说到，国家统计局在上一次对GDP的数据做重大修正以前，如果我们把修正以前的各地方统计的GDP加总，再来和修正以后的全国数据比较，两者在总量上倒是比较接近，而修正以前的全国统计数据显得偏低，这是因为统计遗漏造成的。现在是不是仍然存在这种情况?我认为不排除一定程度的统计遗漏。但总的来看，全国的GDP统计准确性还是高于各地的统计。这种情况和地方政府的政绩追求动机有关，和地方政府的政绩观也有关。李克强总理在辽宁省担任省委书记的时候，有人问他有关GDP的统计，他曾经讲GDP是一个人造的数据，他更相信的是一些实物数据。比如说发电量、货运量等等。后来就有人把这几个指标叫做李克强指数。这样说也未必准确，但是在实物数据和综合性的GDP数据之间，确实存在着一个很密切的相互关系。有的时候我们通过对实物数据的分析判断经济形势，可能要更准确一些。
统计工作面临最大的压力还是来自各级政府，常常会涉及到政绩问题，这种情况对统计影响比较大。这是我们现在行政管理体制存在的问题，也恰恰是我们改革需要解决的问题。
1992年、1993年我国经济出现过热，然后采取了从紧的宏观政策，这个政策持续了几年，到1997年已经开始出现经济下滑的趋势。比如1997年的电力消费增长率下降到了4.8%。通常年份电力消费的增长和工业产出的增长，和GDP的增长具有比较强的因果关系，因为你要生产就要耗电。由于效率提高、节能减排等等原因，我们的经济增长率可能会高于电力的增长率，但不会差太多。1997年电力消费增长率降到4.8%，铁路货运增长率下降到0.7%，说明经济增长出现了显著放缓趋势，但是当年报告的经济增长率是9.3%，继续保持着高水平。由于各项数据都很好，仍然保持高增长低膨胀，说明现行政策不用做大的调整。结果使我们的决策层错失了一个在亚洲金融危机的冲击到来之前提早调整宏观政策的机会。事实上，人们感受到当时的情况已经发生了变化。
1998年，时任国务院总理朱镕基提出经济增长目标是8%。这一年电力只增长了2.8%，铁路货运量降到了负4.6%，说明经济是在下滑。但事后公布的统计结果，当年的经济增长率是7.8%，仍然是比较高的增长速度，和政府提出来的8%的增长目标只相差了0.2%。这种情况在我看来是不真实的，根据当时电力、铁路货运和主要工业品实物量的增长等一些数据来推算，恐怕得不出7.8%这样一个增长率。如果要进行估算的话，在3%-4%比较可信。说明国家统计局1997-1998年的数据在某种程度上是不真实的。2002年朱镕基总理视察国家统计局，留下了四个字的题词叫做“不出假数”，这说明当时的领导人也意识到了统计容易出现不真实的问题，而且这种不真实对宏观政策和整个经济的发展是不利的，有时会造成相当严重的结果。
在以后年份里，这种情况变得相对好一些，但在某些年份也出现过类似的问题，只是程度上没有差那么多。举例讲，2008年-2009年全球金融危机，从2008年第四季度到2009年出口大幅度下滑，记得是掉下来20%左右，对我们的出口产业是一个非常重大的打击。2007年电力消费增长率是14.4%，2008年降到5.6%;2007年铁路货运量的增长率是9%，2008年降到5.1%，2009年是0.9%。电力和货运是和经济增长关系最直接的两个指标，虽然两者都出现了大幅度增长率下滑，但2008年的经济增长率仍然保持在9.6%，2009年是9.2%。在我看来这两年的数据也是偏高的，不太真实。
我们发现，分析增长数据似乎存在这样一个规律：当经济过热的时候，实物增长率通常非常高，而GDP的增长率的上升相对缓和。在经济不景气的时候，一些实物数据增长率有大幅度下降，而GDP的增长率下降的幅度相对比较小。让人感觉我们的统计部门在统计的时候，似乎是做了某种平滑处理，上涨的时候往下修一修，下跌的时候往上修一修，这个处理方式是有益还是无益的呢?我看是无益的。当数据出现大幅度跳动的时候，我们的统计分析人员有时候可能确实很难判断究竟是数据误差，还是实际情况真的发生了大幅度变动，于是在某些情况下可能会把它当做数据误差来进行修正。但是不排除有另外一个可能性，我们统计部门的工作人员也面临行政上的压力。
1998年朱镕基总理提出目标的是8%，如果当年统计出来增长率是3%、4%，会很难看。国家统计局一直在对统计数据做“挤水分”的工作，挤的时候就存在一些人为因素的空间，有的时候多挤一点，有的时候少挤一点。这就可能导致前面说的结果。如果存在这种情况，领导人当时可能会高兴一点，统计部门的压力也会轻一点，但对经济决策是很不利的。在数据不真实的情况下，政府领导人容易做出不正确的决策，而这种不正确的决策容易导致国民经济本身蒙受损失。当然，我们不能把板子都打在统计部门身上，根本原因是某些各级领导人存在过度追求GDP发展的政绩观，这就跟我们的政绩指标、考核体系有关。如果考核的东西都和GDP有关，事实上就是在鼓励各级政府追求GDP，有时候甚至是不惜手段，用不正确的手段来虚报数据等等。
我们一直在讲政府职能转变，各级政府的政绩考核也做了很多改变，虽然GDP已经不是唯一的考核指标，但是很多考核指标仍然和GDP有密切的联系。比如说要看你的投资，看你的城市化率，看你就业的情况，多看一些指标应该说有所改进，但是这些指标有很多和GDP有关，投资是直接和GDP相关的，城市化率的存量很难一下子改变，每年城市化率提高多少也是和经济增长相关的一个指标。还有短期的就业也同GDP相关。所以现在地方政府的激励机制仍然没有根本的改变，还需要付出很大的努力。
二、关于工业增加值的统计
在统计里面有两个不同的工业增加值指标。工业统计中有工业增加值，GDP核算也有工业增加值，前者增长率通常比后者高2-3个百分点。原因在哪?在我看来恐怕还是一个挤不挤水份的问题。工业统计中的工业增加值增长率，基本上是从地方各级取得数据的汇总，而GDP中的工业增加值这部分，它的增长率是经过了所谓“挤水份”，因此就造成了两个指标的差别。
这个表里面可以看到，从2007年-2013年GDP核算数中的工业增加值增长率，比工业统计的工业增加值增长率要低2-3个百分点。2007年按照GDP核算，工业增加值增长了14.9%，按照工业统计数增加了18.5%，相差明显。现在来看两者的差别小了一些，2013年GDP核算工业增加值增长率是7.8%，工业统计增加值增长率是9.7%，但两者之间还是有明显差别的。比较而言，我还是更相信GDP核算的工业增长率。
三、关于就业率的统计
关于就业统计指标的理解，经常出现一些问题，比如统计中有一个指标叫做“城镇单位就业人数”，还有一个指标是“城镇就业人数”，这两个指标之间有非常大的差别。包括有些经济学家在内也不太懂得这个差别，有时候这两个指标混用，用城镇单位就业人数来代替城镇就业人数，这样的用法是非常错误的。
大家看一下表。2012年城镇就业人数37102万人，城镇单位就业人数只有15236万人，连前者的一半都不到。差别在哪呢?第一，城镇单位就业人数没有包括私营企业;第二，所有的个体经营者也都没有包括在内，还有其它小的统计口径的区别，因此造成了这么大的一个差别。如果把2012年城镇私营企业就业和个体就业加在一起是1.3亿人，和单位就业人数合并是2.8亿人，和城镇就业人数的3.7亿人还差了8000多万人。根据统计指标的解释，其中可能存在几方面的问题，一个是城镇单位就业人数不包括下岗和离岗人员，不包括业余打工的学生、实习生，不包括企业通过劳务外包使用的人员，剩下8000万人的差额有一部分可能是这样的。是不是能够全部解释这8000多万人的差别，我还有一点疑问，我感觉城镇单位就业人数的统计可能存在偏低的情况。
统计工作面临最大的压力还是来自各级政府，常常会涉及到政绩问题，这种情况对统计影响比较大。这是我们现在行政管理体制存在的问题，也恰恰是我们改革需要解决的问题。
城镇就业人数这个统计相对来说比较好，因为它和历次的人口普查是衔接的。通过人口普查，能够全面了解城乡人口和就业的情况，这个普查数据通常会反映在城镇就业人数统计数据里。当普查结果和历年的常规统计不一致的时候，统计局通常要重新调整。总的来说，城镇就业人数这个数比较可信，但是仍然不排除偏低的可能。为什么说偏低?这里有几种原因，主要原因是流动人口。国家现在统计的城镇常住人口，是指在城镇居住半年以上的人口。就业统计也应该和这个指标相衔接，就业半年以上也应该被统计在城镇就业人数里面。
但是，这个统计即便是在人口普查过程中也有可能存在遗漏。比如人口普查是按照街道、按照区域、挨家挨户进行的，理论上是每家每户都要走到。但是有很多农民工住在临时性的工棚里，也没有门牌号码，普查的时候会不会遗漏?如果遗漏了一处建筑工地的工棚，就可能漏掉了几百人，甚至更多。还有一些农民工没有正式居住场所，住在打工的餐馆里，住在地下室里，还有的住仓库里，这些都不是正式的居住场所，所以普查时都有可能被遗漏。再加上农民工的流动性比较高，如果找不着本人，就很难搞清楚这个人到底是不是常住人口。这些情况，都有可能造成人口普查的过程中发生遗漏。我们也做过一些推算，认为确实存在一部分遗漏。
由于人口普查可能对流动人口和流动的就业人员产生遗漏，因此我们现在的城市化率是不是很准确?可能要打一个问号。我们做了一个推算，根据国家统计局对农民工的监测数据和经济普查数据进行对比，发现经济普查比农民工监测数据还少了一些。监测数据专门针对农民工，收集信息比较详细，因此应该比普查数据中的这部分数据更准确。2012年城镇就业按照目前统计是37102万人，如果把这个因素考虑进去做一个修正，进行计算得出的结果是，在3.7亿人之上还要再增加4000多万人，接近4.2亿。相应的农村就业人员要减少3000多万人。城市化率有可能比官方公布的数据还要高个2-3个百分点，2012年超过55%。
四、关于居民收入的统计
居民收入是大家关心的问题，在这方面争议也比较多。现在的统计中就存在两套不同的居民收入数据，一个是国家统计局的城乡住户调查数据。最近国家统计局做了一项工作，把城乡两个调查合并成一个调查，样本进一步扩大了，这是一个很好的改进。如果我们看历年城乡住户调查数据，再根据住户调查数据推算居民收入，以2011年为例，推算的结果全国居民可支配收入19.6万亿元。国家统计局还有另外一个数据，是资金流量表数据，它提供的居民可支配收入是28.6万亿元，这两个指标差了9万亿，差别相当大。
这是什么原因?可以说，其中有一部分是统计口径的差别。我们在进行住户调查的时候，居民收入和支出都是按照现金收入、现金支出进行调查。而在资金流量表数据里，它的核算是你虽然住自己的房子，既没有房租收入也没有房租支出，但这和你租住别人的房子统计不一样，因此在统计上把这块要加进去。根据统计理论，要把它计算作你的虚拟租金收入，这个收入是你付给你自己的。现在虚拟租金收入计算是偏低的，这个计算虽然会导致两个数据之间有一定程度的差别，但不会那么大。
至于为什么会有这么大的统计差别，主要的原因还是调查遗漏。比如说，住户调查对居民收入有重大的遗漏，原因有两个。一个原因是住户调查在形成样本的时候，是通过随机抽样。比如抽到某个区、某个街道的某个门牌号码的那一户，你要求他参加调查，作为国家统计局固定的观测样本。这户人家愿意做或者不愿意做?通常很多高收入居民不愿意做。你就得再另外找一户，如果碰到拒访还要另外再换样本，最后换到有人愿意做了，他的收入水平和前面的拒访者收入水平一样吗?很可能不一样。这种情况也比较多。
中等收入和低收入居民拒访率比较低，因为他的收入很简单，主要就是工资收入。而高收入居民收入来源很多，其中可能有他自己认为比较敏感的收入。即便来源都合法，也不一定愿意讲。这种情况就会造成样本中间遗漏相当一部分高收入居民。第二个原因是有些居民同意调查，但填表的时候一年50万的收入只报了10万、20万，这种情况也是存在的，而且发生率相当高。出现这种情况通常没有办法再去核查，你只有相信他报的数据。造成的结果就是，取得的高收入居民数据，明显低于真实的情况。
这里涉及到一个重要的问题就是灰色收入问题。灰色收入问题也是我过去几年的研究课题。我发现我们的统计数据在居民收入方面反映的情况不够真实，没有反映出实际的居民收入，特别是高收入群体。所以几年来我们在全国各省市区的60多个大中小城市，做了三次城镇居民的抽样调查。我们采用不同的调查方法，尽可能做到数据比较真实可靠，在这个基础上再来进行模型推算，推算我们国家实际的居民收入到底有多少。
刚才说到2011年有两个数字，一个是城乡住户调查数据，全国居民收入19.6万亿元，一个是资金流量表数据，全国28.6万亿元。我们在调查的基础上经过数据分析和模型推算，得到的结果是34.7万亿，比住户调查数据高了15.1万亿，比资金流量表数据高6.2万亿。这几次调查都有报告，在报告里我把高于资金流量表数据的6.2万亿称为灰色收入。因为资金流量表数据来自经济普查，覆盖是全面的。如果有一部分收入没有被资金流量表数据包括，它的来源就是不清楚的，不知道它到底从哪里来，也不知道到底是不是合法收入，我们把这种情况称为灰色收入。它的来源和是否合法不能界定。我们的分析结果说明，这部分灰色收入，加上住户调查数据的统计遗漏和误差，主要都集中在高收入居民。
这张图是2005年所做的推算结果。城镇居民按照国家统计局的分类，分做最低收入、较低收入、中下收入、中等收入、中上收入、较高收入和最高收入，共7组。中间三组每组占20%，两头的四组各占10%。按这样的分类方式对居民收入做重新推算，可以发现差别最大的是右边的最高收入组，人均收入推算结果大约是统计结果的三倍以上，而其它的组相差不太大。
下面2008年的结果基本上一样，最高收入这一组相差了三倍左右。2011年的结果还是基本上一样，最高收入这一组推算结果是人均年收入18.8万元，而统计数据只有5.8万元。
如果我们城镇居民中10%的最高收入居民，人均年收入只有5.8万元，会不会有那么多人买房子?会不会有那么多人买汽车?会不会有那么多人出国旅游?会不会有那么多人在国外市场上大量购买奢侈品?如果按照现在最高收入居民可支配收入的统计，这些情况恐怕都不会发生，房价也不会不断上涨，因为没有人买得起这么贵的房子。事实上说明，高收入居民的真实收入远远高于统计数据。
统计工作面临最大的压力还是来自各级政府，常常会涉及到政绩问题，这种情况对统计影响比较大。这是我们现在行政管理体制存在的问题，也恰恰是我们改革需要解决的问题。
图里表现的是推算结果和统计数据的差别，低收入居民得到的推算结果和统计结果是比较接近的。按照统计调查，2011年城镇10%最高收入居民和10%最低收入居民，家庭人均收入之比是8.6倍，不到9倍，而按照推算结果来计算，两者相差20.9倍。实际收入差距要远大于统计数据所显示的收入差距。
这么大的收入差距问题出在哪?首要的问题就是腐败和收入分配不公，这是最大的问题。我们现在正在大力度反腐，也取得了初步的成效，我们希望这种情况能够继续下去。但要根本解决腐败和收入分配不公的问题，不是单纯靠行政手段反腐就能解决的，更重要的问题是要解决制度上的问题。比如政府的管理体制，如何做到更加公开透明;财政体制如何做到更加规范化，更加管理有序，更加公开透明，能够受到全社会老百姓的监督，让老百姓有发言权、监督权。我认为这是财政体制改革的一大任务。只有解决这些制度方面的问题，才能从根本上杜绝腐败、收入分配不公等等问题。
五、关于居民消费统计
关于居民消费统计也存在一些争议。比如2012年按照我们的支出法GDP核算，居民消费26.2万亿元，占GDP的比重是36%。有学者也有商界人士质疑这个数太低了，说居民消费不可能就这么少，应该更多，他们也举出了很多例子，比如奢侈品消费。这些质疑我认为有一定程度上的合理性，但要区分两个情况。
一是居民消费总额是不是被低估了?我觉得有可能偏低。刚才说到的居民收入统计，即使按资金流量表数据，根据我们的推算也还是低估的。所以居民消费相应也会有一定程度的低估。
二是消费率是不是被低估了?居民消费现在占GDP的比重36%，这个36%是高估还是低估呢?有些人推论说居民消费被低估了，消费率肯定也被低估了，应该是40%或者是50%。我不同意这种说法，原因是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。我们很多高收入居民的消费率通常低于中低收入居民，他的储蓄率更高。高额收入中有相当一部分是拿来储蓄和投资的。经济学讲的储蓄，并不只是包括银行存款，所有用于投资的支出都是你的储蓄。
高收入居民的储蓄率要远高于中低收入居民，消费率要低于中低收入居民。如果它的收入统计低了，遗漏掉的既包括消费也包括储蓄，而且储蓄被遗漏的成分更多，这是我们在调查中发现的情况。因此在我看来，居民消费总量统计上有可能有一定程度低估，但是居民消费率并没有被低估，甚至有可能实际的居民消费率比现在的统计数据还要低，原因就在于有更大的一块是居民储蓄的遗漏。
六、关于消费价格指数(CPI)统计
经常听到一些老百姓说CPI统计得太低了，他们实际感受到的通胀率，比公布的CPI，2%、3%，要高。为什么会有这个差别?有几个不同的原因可以来解释一下。
第一个原因，在CPI的构成中，上涨最快的部分是食品价格，而工业品价格上涨慢、不上涨甚至是下降。中低收入居民对食品价格更敏感，因为他们的收入总量低，用于食品支出的比重会更高。这个比重叫恩格尔系数，恩格尔系数越高说明你的收入水平越低。低收入居民的收入大部分都用来买吃的了，他们的恩格尔系数就高。当你的收入水平高了，除了用于食品开支，你还可以有大量的收入用于文化娱乐、旅游和各种其它消费，所以你恩格尔系数就会下降。在这种情况下，只有低收入群体对食品价格更敏感，食品价格上涨比其它的幅度要大，低收入居民感受到的通货膨胀的压力就会比公布的CPI更大。因为CPI是一个综合的指标，它包括各类消费品。
第二个原因，很多老百姓觉得房价是一个非常沉重的负担，房价在不断涨，越看越买不起。房价涨这么快，但CPI好像没有反映出来。实际上房价并不包括在CPI里面。有人批评统计局，说你不包括房价不对，这个有点冤枉了，因为按照国际统计惯例，房价是不包括在CPI里面的。在国际统计体系中间，是把居民买房子作为投资行为，而不是消费行为，所以在统计消费品价格的时候不统计在CPI。你感受到了房价的压力，但是CPI并不反映这个情况。当然，这不等于说可以不统计房价。房价应另外统计。
第三个原因，存在某些统计困难。CPI统计也是一个比较复杂的事情。谁也不可能把全国万亿种消费品的价格变动全都统计出来，所以只能统计有代表性的一些大宗消费品。统计局可能选择其中的几百种做代表，其中有吃的、穿的、用的各类消费品都有。但是统计的时候还是会面临困难。当我们在统计CPI的时候，要算的是今年的价格比去年上涨了多少，如果你碰到某种新产品，是今年才出来的，你就没法计算它比去年上涨多少。所以我们要统计的商品，必须是持续的和稳定的，去年有，今年有，明年还会有，比如大米、白菜等等商品就容易统计，也能算得出来它比去年价格上涨了多少。但是一款新牌子手机，今年刚刚出来，去年没有，就没法算。
这样就会导致统计上的困难。大宗的、稳定的商品，一般来说涨价慢，但新的产品，比如新牌子的手机比旧牌子贵，有它的道理，因为新牌子手机功能更多，样式也更漂亮了。新牌子的电视也是一样，所以你需要花更多的钱。但有的时候，只是样子变了，功能相差不多。这种情况在CPI统计里面没有办法区分，因为不完全是同一种产品，就不可比。这种情况也会使大家觉得物价要比公布的CPI高。
七、关于固定资产投资和固定资本形成统计
这样两个指标看起来很像，但有统计口径的差别。主要是固定资本形成的统计，不包括投资中的土地价值，这是最主要的一个差别。比如说我要搞一个投资项目，先要买地，然后在地上盖房子，我花的所有的钱都要计算在固定资本投资里。但固定资本形成统计，需要剔除投资中的土地价值。在理论上讲这是有道理的，固定资本形成算的是新形成的价值，而土地是原来就存在，它不是新形成的。
但是这里面会造成一个重大的差别，地价天天在涨，像北京这样的城市地价非常贵，固定资本投资中有大笔的钱花在这里面，而固定资本形成却不计算这部分。我们把GDP做一个拆分，其中一部分是消费，一部分是固定资本形成，还有一部分是净出口。这里面土地价值没有算。虽然在理论上有道理，但是原来的土地没有那么贵，不值这么多钱，现在土地价值高了，增值的这部分怎么算?
如果你看个别交易过程，可以把土地增值看成随机波动，把它忽略掉。但在我们国家城市化快速推进大的背景之下，这里面就可能会有问题。城市地价在上涨，反映的是整个城市经济的发展变化。随着城市经济的发展，从宏观经济的角度来看，会产生溢出效应，体现在土地价值上。在某种程度上，至少其中的一部分在我看来应该被认为是新形成的价值，因为土地生产率提高了。在经济学里迄今为止还没有解决这个问题，经济学仍然系沿袭原来的传统，土地既然是原来就存在的，土地价值就不算在新形成的价值里。这是统计里的一个问题，不只是我们没有解决，全世界都没有解决这个问题。
统计工作面临最大的压力还是来自各级政府，常常会涉及到政绩问题，这种情况对统计影响比较大。这是我们现在行政管理体制存在的问题，也恰恰是我们改革需要解决的问题。
这两个统计指标的差别，还不限于刚才我说的这个因素，还有其它因素。2012年全国固定资本投资总额是37.5万亿元，固定资本形成总额只有24.2万亿元，固定资本形成占固定资产投资的比重只有65%，两者相差13.3万亿元。能不能都看成土地价值的差别?我认为不能。因为当年的全部土地出让收入，我的印象里不到三万亿元。这显然解释不了13万亿的差别。这部分差别发生在哪?某种程度上也涉及我刚才说的统计水份的问题。我们各级政府在做投资统计的时候，也存在一个想要表现政绩的问题，就高不就低，尽可能说多一点，让工作成绩更显著一点。国家统计局在做GDP核算的时候，也需要对这些数据进行分析和过滤，剔除掉他认为不可靠的部分，这恐怕也是导致两个数据差别大的原因。
八、关于房价的统计
上面这张图是从网上下载的，不是我做的。图上说统计局在统计方面做得很糟糕，这话有点偏激。图中的房价统计用了中原地产北京、上海、广州三个城市的二手房价统计。2007年到2011年，这三个城市的二手房价按照中原地产的统计，涨到原来的220%到280%左右，涨幅是120%到180%。但是根据统计局二手房价的统计，这三个城市的房价涨幅只有20%左右，差得有点太远了。不能说中原地产的统计一定就准确，但是和大家的感受相差不多，而20%恐怕是不能让人信服的。我想这方面的统计亟待改进。
前面我谈到的这些统计问题，有的涉及到我们对统计指标的理解，有的涉及到统计指标的复杂性，还有的涉及到统计指标和政府政绩观之间的问题。因为统计工作很专业，很复杂，对有些统计指标我们不太理解，容易发生误解，这种情况容易存在。我们的统计工作本身也很困难，因为13亿人口这么大的一个国家，你要把方方面面的情况和数据都搞的那么准确，实在是很困难的事情。
同时，统计工作面临最大的压力还是来自各级政府，常常会涉及到政绩问题，这种情况对统计影响比较大。这是我们现在行政管理体制存在的问题，也恰恰是我们改革需要解决的问题。如何端正政府的政绩观，如何纠正政府的这套激励机制，让它把劲用在该用的地方，用在为老百姓提供服务，而不要一味的追求GDP，更不要去追求虚假的GDP。这是我们改革政府管理体制和转变政府职能是关键。
对统计部门来讲，需要秉承一个基本的原则，就是客观、中立、唯实，这也算是我的希望。以上是我对统计指标的一些个人感受，谢谢大家。
