导读 与现实相比，所有的数据都是滞后性判断，难以准确反映经济结构的变化。尤其是当整体经济形势处于系统性大震荡、大拐点的时期，更加无法用单一的数据来推导。 01 数据：石油？迷雾？ 数据有多重要？ 早在2012年3月美国政府在其发布的《大数据研究和发展倡议》中，把大数据称作“未来社会发展的新石油”。2017年，《经济学人》发表封面文章称，数据已经取代石油成为当今世界最有价值的资源。由此，“数据是新时代石油”的说法广为流传，且深入人心。 在这背后，人类进入一个前所未有的数据爆炸时代，人们对数据的依赖也是空前。 从政府统计数据到互联网、云计算、区块链等产生的大数据，各种数据琳琅满目。 按照当前的数据产生速度，每天都会产生2.5个五万亿字节的数据量。根据科技公司Domo预测，到2020年，地球上每人每天将产生超过140GB的数据。 基于如此海量的数据源源不断地产生，我们似乎也步入到了一个数据愈来愈能清晰反映经济社会面貌的时代。 比如，淘宝、天猫等商家能够清晰地了解你的购物偏好，社交网站、导航系统能准确地知道你的行踪。如此，用户画像、精准营销应运而生，与数据相关的生意如火如荼。 但这又是一个数据让人看不懂的年代。 在企业层面 一边是华大基因在2015年12月和2017年3月两次招股说明书中竟然出现财务数据差异，生育健康类服务2014年产销量不一致，其中2017年版本披露足足减少了约9.04万例，引发媒体质疑； 另一边是上市公司欢瑞世纪部分业务板块营收为-202万元，可毛利率却高达412.43%。A股上市公司盈亏几何？让人直呼看不懂。 从社会层面看 7月份中房协旗下的中国房价行情网数据显示，宁波住宅租金同比上涨19.92%，涨幅位居一线城市前列，超过了上海的14.46%。 然而，来自中国房地产测评中心的数据却显示，7月宁波住房租赁价格同比下跌了0.8%。房租究竟是涨是跌，弄得连房东也费解。 从国家层面看 除了不同机构的统计数据会存在差异，不同年份的同一项统计竟然也在“打架”。 之前统计局公布的2018年1—5月份全国规模以上工业企业利润增长16.5%，但有细心的网友把2017年的数据翻了出来，将两年的数据简单对比后发现，2018年该项数据同比下降1749.3亿元，下降幅度为6%。 多类数据真真假假、扑朔迷离，到底该信谁？ 02 六大数据悖论 从IT（信息技术）时代进入DT（数据处理技术）时代，从工业文明迈向信息文明，“数据爆炸”不可避免地正与似是而非的“数据悖论”共存。 归纳起来看，主要存在以下六大数据悖论： 企业内部财务利润数据背离。 且不说，“做出好看的业绩”是互联网平台企业装裱形象的惯用法则，就是上市公司往往也倾向于选择性披露对自己有利的数据。然后通过“操纵利润——抬高股价——增发配股——提高信用等级——申请更多银行贷款——继续操纵利润”的方式在中国股市圈钱，直到东窗事发为止。 民营企业走弱与民间投资逆势向上背离。 不单民企的数量、产出、利润等全方位走弱，就连2018年上半年，全社会投资都整体偏弱，创出了二十多年的新低。 但吊诡的是，今年以来各月民间投资增速均高于全部投资，完全背离了企业扩张的逻辑。 工业企业的收入和利润出现偏离。 从主营业务收入看，统计局公布的1—7月规模以上工业企业累计同比增长9.9%，但根据收入累计值计算的同比增速却为-13.36%，方向一增一减，相差了23.26个百分点。 从利润总额看，统计局公布的1—7月工业企业累计同比增长17.1%，但根据利润累计值计算的同比增速为-8.10%，同样一增一减，相差25.2个百分点。 宏观与微观数据背离。 实体经济和金融市场冷热不均、房地产市场持续低迷，用于支撑中国经济的微观数据各种下探；可宏观经济数据又显示中国连续12个季度稳定运行在6.7%至6.9%区间，经济形势一片大好，经济形势好坏让人雾里看花。 经济增长减速与劳动力成本增长背离。 即使剔除价格因素，劳动力成本仍持续上升，超过GDP的实际增长速度。可正常情况下，当经济增速减缓时，对劳动力的需求会减少，劳动力的价格也会降低。统计数据如此反常“必有妖”。 地方与中央统计数据背离。 典型如GDP。长期以来，全国每年的GDP增长率和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高出2-3个百分点。 统计数据成了“任人打扮的小姑娘”，许多统计机构在真实与谎言的灰色地带走钢丝，不单“被统计”、“被增长”等怪象频出，还很容易把人“带沟里去”。 03 数据悖论的真相 诚如政治家格罗夫纳所言：“数据本身不会说谎，但说谎者需要数据。” 那么，为何会存在如此多的数据悖论？ 一方面，并不能排除与统计数据失真、不同统计口径造就的数据差异有关。 但另一方面，与现实相比，所有的数据都是滞后性判断，难以准确反映经济结构的变化。尤其是当整体经济形势处于系统性大震荡、大拐点的时期，更加无法用单一的数据来推导。数据悖论恰好说明了形势的复杂。 然而，剔除这些客观因素，数据似乎被形势宣传所绑架。 企业为了提高自己的信用资质和融资能力、拉升估值，会少用或不用那些反映自身资产减值的数据。尤其是扩张期的公司，更愿意公布自己的市场占有量、占有率，其次是营收，最后才是利润。 而政府财政数据的悖论更是集体合谋产生的。地方官员想要漂亮的数据装点门面，就向财务部门下达税收指标，层层下达指令的结果是，最终只能以技术手段“挑好看的数据”来粉饰政绩，掩盖经济形势的真相。 也难怪，当政府试图用“幸存者偏差”来兜底数据统计悖论时，大众却并不买账。更为可笑的是，为了掩盖国家经济的衰落与混乱，委内瑞拉自2015年后就没有公布过经济数据，CPI、GDP、财政收支和消费品稀缺指数统统停止公布，随后竟然连货币供应指标也停更了。直截了当的就将国家经济形势的好坏“甩锅”给了统计数据，以为停更了数据就能掩盖国家的悲惨境况。 而事实上，在统计数据上“大做文章”以粉饰或强化经济形势好坏的国家并不占少数。比如特朗普主政下的美国，就习惯性的把“吃亏”的单面数据找出来，而把自己赚大便宜的数据隐藏掉，硬说成是“吃亏”了，然后以此为借口，炮轰全世界。 04 中国数据悖论的特殊根源 不可否认，数据悖论多多少少受主观、客观因子的扰动，但落脚在中国身上，数据悖论中还隐含着中国经济二元结构的影响。 一直以来，中国都是典型的二元经济结构，城乡二元化，并且城市化在发展过程中又不断挤压农业、农村，但却鲜少反映到统计数据中。 就拿失业率的统计数据来说，越来越多的农民工涌入工业发达地区，可他们是否失业却并不会反映在统计数据中，即便是在中国制造业倒闭失业严重的情况下，中国失业率基本上也波动不大。 原因在于，中国经济下行受影响的主要是建筑业、制造业、造船业等实体制造领域，而这些领域的从业者很大一部分是农村人口，而中国在统计失业率时又只计算城市人口，于是中国特有的统计方式就让官方失业率长年保持着超稳状态。 而且，如今互联网、服务业的发展又新增了新的衡量指标，但是国家的数据统计却仍停留在旧的统计标准上。 比如，衡量消费升级的统计指标仍然是实体性质的社会消费品零售总额，却不知服务消费、互联网消费等虚拟消费已经大行其道。 如此一来，形势好坏便有意无意的被统计数据“拖着走”。 更何况，国内外叠加的时代性、拐点性因素，又进一步强化了现有数据的不稳定性。 对内，去产能与环保风暴并行，混改与去杠杆叠加，实体经济虚弱与虚拟经济逆势增长强烈对冲。 对外，贸易摩擦与去全球化愈演愈烈，地缘政治摩擦加剧。凡此种种，都会造成统计数据的波动。 05 突破数据的局限性 如此看来，统计数据并不能有效地反映形势的变化。尤其是对于形势错综复杂的非典型中国而言，当前正处于经济大调整、大转型、大换血的拐点期，变量前所未有的多，单一的用数据来评判形势的好坏，无疑仍然停留在“以历史照亮未来”的逻辑层面。 虽然从各类统计数据来看，中国经济发展向下的变量前所未有，但向上的变量也已经显山露水。 就拿拉动中国经济增长的第三驾马车“消费”来说，当前中国不单拥有全球最多的中等收入群体，还拥有全球最大的消费市场，只要稍稍动动脑筋，将外需转内需就能拉动中国经济再增长几个量级。 况且，在互联网、大数据、AI智能“超摩尔”速率发展的信息科技时代，中国已经在多个领域位列“第一梯队”，纠结于传统的数据统计又怎么能看清中国的真实形势？ 所以说，当前中国形势前所未有的坏，也前所未有的好，任何单一的统计数据都不可能反映中国经济形势的真实变化。 既然数据无法预判形势，也就意味着，在新经济、新科技爆炸的时代，在世界处于混沌的震荡拐点，中国更多的将是既利用数据但又不被数据“牵着鼻子走”，更关键的是要“以未来引领今天”的视角，从数据中找到未来的“尖尖角”！ 毕竟，当前以大数据、云计算和互联网为代表的第三次科技革命浪潮席卷全球，一个大规模生产、分享和应用数据的时代开启，数据正成为巨大的经济资产。 中国的优势又恰恰在于数据的体量，大量且独特的数据，再加上背后庞大的资源、市场，无疑将助势中国成为人工智能、互联网大数据时代的最大受益者。 正如李开复所言：中国正在享受巨大的结构性优势，尤其是来自数据规模的优势。 因此，可以肯定的是，虽然数据不能真正准确、有效地反映中国形势的好坏，但以数据为载体的新经济、新科技的到来却将直接影响未来中国形势的走向！
联系客服
