[新闻回放]据《北京商报》昨日报道:11月21日,国家统计局新闻发言人、总工程师郑京平在中国社科院金融所的学术报告会上就统计数据备受质疑的原因给出了明确解释。“统计数据大多数是以平均值结果公布的,各地差异很大,不同地区的人都以自己的感受为基础进行评价,自然会有不同的评价结果”。郑京平说,平均数值会掩盖一些差异。

郑总工程师的说法看起来很有道理,用民间的话来说,就是“张家有财1000万,其邻9个穷光蛋,平均下来个个张百万”。小可不才,大学里也学过些许统计学基础知识,民谚中的“个个张百万”所导致的严重失真,是极端例子,而这个例子失真的关键不在于“平均”,而在于“统计样本过少”,如果 “张家有财1000万,其邻1000万个穷光蛋”,平均下来,是不是非常接近真实呢?而国家统计局统计的是全国范围内的数据,其样本之大,显然更符合“张家有财1000万,其邻1000万个个穷光蛋”的模型的。

求平均值是统计学里最基本的算法,把统计“数据失真感”的责任推给平均值,这样的说法是没有说服力的。按这样的逻辑,统计学就永远存在着“先天性硬伤”,就永远无法反映 “真实”,因为现实就是不可能整齐划一的。换言之,如果把失真的责任推给平均值,那么,实际上就是说统计学的最基本方法就是不科学的!全世界都在用不科学的方法搞统计,这可能吗?最基本的统计学算法,就能够导致如此的失真,这样的统计学还有存在的必要吗?

平均值的算法是不存在问题的,平均值不会导致整体上对数据的不信任,虽然可能导致个别数据的偏移,但不会对整体的数据产生背离。而国家统计局的一些数据,是让百姓大面积地感到失真,这就值得深思了。数据失真的关键是什么?在笔者看来,一是统计样本过少(比如把全乡最好的村的数据当作全乡的数据),二是数据注水。

笔者这么说,并非指责国家统计局弄虚作假,实际上,国家统计局也可能是受害者,问题出在下层的数据之中。这些年,数据出成绩、数据出政绩成了一种“潜规则”,为了政绩而胡编乱造数据者有之;为了逃避责任而数据注水者有之;为了怕麻烦,凭空想象数据者有之;或用少量数据做参照从而复制大量数据,“下达计划时,上级压下级,层层加码,马到成功;上报数据了,下级骗上级,级级掺水,水到渠成。”这副对联或许不无偏激,但至少在一定程度上反映了统计部门存在的问题,层层都有不少虚假数据,如此,这些数据在国家统计局里平均,其结果怎么会不失真?

统计数据造假,固然能给我们带来一时的“形势大好”,但从长远看,会影响统计部门的权威性,甚至有损中国形象,更为严重的是会错误地影响政府决策,更其危害之大,无出其右。国家统计局如果不认识到这一点,而把板子打在“平均值”身上,如此轻描淡写,恐怕很难把“失真”的准星纠正复位。

欧木华