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專欄中國經濟

數據含混,何來有效決策?

FT中文網專欄作家沈建光:統計數據缺失、透明度不高及謊報,不僅為學術界與投資者研究平添困擾,也極大影響決策層政策的有效性。除了強化審查及提高數據質量,應鼓勵民間群體和學術界對統計數據深入研究。

以財政政策、貨幣政策為主的宏觀調控措施歷來是熨平經濟周期的重要工具,尤其是在危機時刻,其重要性更為明顯。然而,對于中國來講,一些經濟數據的缺失、透明度不高、未做季節性調整、以及受地方政績影響,基層統計數據存在謊報等等,都使得統計數據飽受詬病,屢屢引發公眾質疑。如果這一現象不能早日改觀,不僅為學術界與投資者的研究平添困擾,也更將極大的影響決策層政策的有效性。

實際上,當前改善國內統計數據,提高數據質量還是大有可為。首先,需要彌補一些重要經濟數據,如調查失業率、產能利用率等指標的缺失。由于目前中國僅公布城鎮登記失業率指標,但近十年來,這一數據卻一直保持在4%左右,鮮有變動,且與實際情況也嚴重不符,很難幫助決策層掌握有效的就業情況。學習國際經驗,公布高頻的調查失業率指標,對于當前中國來講,不僅可行且十分必要。

而在工業生產方面,我們也常常提及產能過剩,但究竟哪個行業產能過剩,哪個行業產能不足,同樣缺乏具體指標考量。美國統計和公布7000家企業的產能利用率時間序列,中國可以借鑒,以保證對各行業產能情況的判斷和政策措施的針對性。

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沈時度勢

沈建光,京東集團首席經濟學家,前瑞穗證劵亞洲公司首席經濟學家,赫爾辛基大學經濟學博士。少時曾求學歐美,希望縱橫四海,游歷全球;如今重心回歸中國,專欄立意審視中外經濟,建言宏觀大勢。曾任國際經合組織顧問和歐洲央行資深經濟學家、國際貨幣基金組織和芬蘭央行經濟學家,現亦為復旦大學經濟學院客座教授。

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