【大紀元12月24日訊】經濟學家、政府機構、和金融研究機構為了要了解和預測經濟走勢，必須要依賴兩樣東西，一個是模型〈model〉，一個是數據〈data〉。不同的人偏好不同的模型，有些模型有經濟理論上的根據，有些純講實用性。有些模型很簡單，有些很複雜。有些模型預測比較準，有些不怎麼樣。經濟學家花了很多時間在研究模型，改善模型，甚至提出更好的模型。而一個模型的好壞，必須要依賴實際的經濟數據來運行、來驗證，所以說經濟數據很重要，但很少人來探討它的本質。今天我們就來說說經濟數據。

從品質的角度來說，我們可以把經濟數據分成三大類：一是市場價格數據，二是非價格原始數據，三是總體合成數據。首先，市場價格數據是最純粹、最原始的第一手訊息，完全沒有經過人為的加工處理，它是直接從市場的供給和需求所決定的，例如說：蔬菜水果價格、股票價格、房地產價格、匯率、利率等等。這種市場價格數據是最可靠、最直接、最迅速、最正確、最有價值的訊息，它能夠充分反映當下的經濟情勢。

第二種是非價格原始數據，它是次於市場價格的經濟信息來源。比如說：汽車銷售量、公司營業額、建照申請數、失業津貼申請數等等。這類數據由於要經由人為加總，有時會出現一些統計誤差，甚至人為扭曲。舉例說，公司為了美化帳面，刻意虛增浮報營業額。

第三種是總體合成數據。這種數據多半來自政府，例如說：國內生產毛額〈gross domestic product, GDP〉、物價指數、失業率、生產力等等。這類數據不僅僅要依賴人為加總，而且在形成過程中還要加上一些假設，所以它是最不可靠的數據。

舉例說，美國前任聯邦準備理事主席葛林斯潘〈Alan Greenspan 〉在他的回憶錄中〈動盪的年代, The Age of Turbulence〉提到一個例子，在九十年代中期，葛林斯潘首先看到生產力的數據時，他覺得很納悶，怎麼會那麼低？直覺告訴他，在那個電腦作業系統全面普及的新經濟時代，生產力應該會更高才對，所以他就再三研究，蒐集不同的資訊，最後他相信自己的判斷，而沒有以統計單位提供給他的資料來作為他貨幣政策的依據。幾年後，事實證明他是對的，政府最後往上修正了當時的美國生產力資料。

從以上例子，我們可以知道，總體合成數據的品質參差不齊，使用者要特別謹慎小心，先進國家如美國都會犯這樣的錯誤，更何況是發展中國家，這種總體合成數據會讓政府有很大的操縱空間，尤其是各地單位的政績壓力、利益越大時。而在短期之內它是很難去被驗證的。

舉中國為例，世界銀行〈World Bank〉前一陣子才宣布他們最新的世界各國2005年購買力〈Purchasing Power Parity〉GDP報告，中國的PPP GDP被調降了40%，原因是世銀把計算的假設─各國物價水平重新評估了。另一方面來看，過去十年，中國的GDP成長率每年報導都有10%左右，我們其實很難真正知道其真實的成長率，因此，如果你是根據中國政府所提供的樂觀數據而到中國做直接或金融投資，你可能要重新評估你的投資計畫，把這個數據高估的風險考慮進去。@(//www.dajiyuan.com)