本报驻京记者 马克

　　46岁的许宪春已经在国家统计局国民经济核算司服务了15年。

　　许宪春受到媒体的关注也就是最近半年的事情，因为这段时间中国统计数字的真实性引起了前所未有的瞩目。作为负责GDP核算的司长，许宪春讲话的含金量不言而喻。

　　许宪春推掉了绝大部分的采访要求，一半是谨慎，一半是不想卷入“指责一辩护”的思维模式。

　　但是仍然有一些他从未说过的话、从未接受的采访出现在报端，他对此很介意，“我怎么可能说中国的统计质量比外国好、中国统计数据经得起历史检验这样的话呢？任何一个国家搞准统计数据都不是一件容易的事情，就连美国等统计历史较长、统计水平较高的发达国家都不敢说这种话。另外，统计数据，尤其是GDP数据，没有一成不变的，随着时间的推移，基础资料和统计方法会不断完善，为了保持客观性和可比性，历史数据需要不断进行调整。美国就曾经对它的GDP历史数据作过11次调整。”

　　许宪春是在7月26日下午接受本报记者专访时作这番澄清的。将近两个小时的采访，许的坦率程度出乎意料。他说，“你越客观，就越容易赢得信任。”

　　许宪春对中国统计数字的评价是，“基本上反映了中国经济发展的趋势。”

　　国家统计局独立性有多大

　　记者(以下简称“记”)：GDP的数据来源中，国家统计局独立调查的数据占多大比例？
　　许宪春(以下简称“许”)独立调查的数据主要来自国家局的三个直属调查队：农村社会经济调查队、城市社会经济调查队和企业调查队。通过抽样调查的方法，他们得出全国的粮食产量、棉花产量、主要畜禽产品产量；年产品销售收入500万元以下(规模以下)的非国有工业企业、小型商业企业、个体工商户的产值和增加值；农村固定资产投资、城乡居民住户收入和支出、商品和服务的价格；等等。

　　记：抽样调查取得的数据就比通过全面统计报表的方式取得的数据准确吗？
　　许：这要区分不同的情况，不能一概而论。传统的统计方法以全面报表为主，基层单位向地方政府统计部门报送报表，然后层层汇总到国家统计局。一般来说，这种调查方法由于涉及的单位多，需要的人员多，因而难以保证基层统计资料的准确性。抽样调查涉及的单位少，需要的人手相对少，因此有可能对统计人员进行较全面的业务培训，从而能够提高基层统计资料的质量。

　　记：抽样样本的覆盖面如何？
　　许：农调队的样本分布在857个县。全国一共有2000多个县。

　　记：抽样之后的操作如何进行？
　　许：以粮食为例。县农调队(国家统计局的直属队)的调查员与抽中村的辅助调查员一起对抽中地块，进行实割、实测，最后得出粮食单产。

　　记：农田有贫有富，怎样保证抽中地块的代表性？
　　许：对调查村所有地块按亩产和品种由高到低排队，等距抽选实测地块，这样就既会抽到贫的地块、也会抽到富的地块，从而是有代表性的。

　　记：工业的抽样调查怎样进行？
　　许：统计基础好的地方，比如河南，有健全的企业名录，可以直接从名录里抽企业。没有名录的地方，采用抽样的方法，对抽中的村或居委会的所有规模以下工业企业，派人直接进行调查。

　　记：这是针对规模以下的工业企业，规模以上的呢？
　　许：全部国有企业和年产品销售收入500万元以上的非国有企业，直接把工业企业生产、销售总值表和财务状况表报地方统计部门。地方统计部门在对这些基层报表进行汇总的同时，把企业的原始报表逐级报送至国家统计局，国家统计局对原始报表进行汇总，即所谓超级汇总。

　　工业之外，大型批发零售餐饮业的财务状况表，也采取这种超级汇总的办法，国家统计局直接利用原始资料而不是地方的汇总资料。

　　记：国家统计局对规模以上企业的财务报表还是相信的？
　　许：国家统计局要求地方统计局对企业的报表进行认真审核，发现问题要立即更正。

　　记：有没有随机选择一些企业复核其报表的真实性？
　　许：国家统计局及各级统计部门都对企业报表进行抽查。同时，17万多家企业中有5000家大企业建立了直报制度。这两部分数据也可以作一个比较。

　　记：从国家统计局的角度，感觉是抽样调查的规模以下企业的数据准确，还是规模以上企业上报的数据可信？
　　许：乡镇工业企业数据，1998年以前是有关管理部门采取全面报表的方式取得的。1995年第三次全国工业普查发现乡镇企业的工业总产值数据高报了40%。1999年之后，国有统计局采取抽样调查方法，剔除了其中的水分。

　　规模以上企业为什么直接采用其报表？因为这些企业的财务账目健全、人员素质较高，因此数据相对准确。

　　记：哪些数据是通过地方层层汇总上来的？
　　许：主要是农村以外的固定资产投资、大型批发零售餐饮企业的社会消费品零售额和一些建筑企业的总产值和增加值。除了统计数据外，GDP核算还有另外两部分资料来源，一是行政管理资料，包括财政决算资料、工商管理资料等；二是会计决算资料，包括银行、保险、航空运输、铁路运输、邮电通信系统五大行业。

　　记：对五大行业的会计决算资料你们是信任的？
　　许：会计决算受财政部会计制度的规范，总体来说是相对准确的。

　　国家统计局怎样“挤水分”

　　记：每年，各省公布的GDP加总后都要高于国家统计局公布的全国GDP，人们对你们如何“挤水分”很感兴趣。
　　许：刚才我已经介绍了一些。一是采取抽样调查的方法。二是实行超级汇总方法排除中间层次的干扰。三是加大执法力度，查处统计违法现象。四是建立数据质量评估制度。

　　记：违反统计法会以刑法论处吗？最高量刑多少年？
　　许：统计法是一种行政法规。涉及不到以刑法论处。

　　记：由谁来评估省级数据质量？数据质量好坏与地方官的考核升迁有没有关系？
　　许：国家统计局评估省一级的数据，省统计局评估地市一级数据。有的地方官员在统计数据上弄虚作假受到过行政撤职处分。

　　记：国家统计局有无把抽样调查范围扩大的计划？
　　许：有，准备扩大到服务业。2004年要对全国服务业做第二次普查，普查之后建立抽样调查制度。拟对广告咨询、物业管理、律师服务、会计师服务等服务业企业采取抽样调查方法。行政机关、教科文卫等事业单位仍在政府财政决算范围之列。除了扩大抽样调查范围，国家统计局还打算用价格指数缩减法代替不变价法计算工业增加值，提高数据的准确性。

　　记：中国政府今年4月加入了国际货币基金组织正在推行的数据公布通用系统(General Data Dissemination System，简称GDDS)，这套系统对成员国的统计质量和透明度提出了相当高的要求。
　　许：是的。

　　记：但是中国不执行这套标准又能怎样？
　　许：这和加入世贸组织是一个道理，承诺了就要覆行诺言，否则国家信誉何在？

　　记：那么普通中国公民如何从GDDS中受益？
　　许：首先是数据发布的可预见性，定期发布，发布前会提前通知，保证所有想得到数据的人能够同时得到。其次是数据的完整性，国民经济的重要数据，比如GDP、财政金融、价格、劳动力等都会定期公布。第三是数据取得的便利性，可通过新闻媒体、网络等多种方式取得数据。

　　记：统计局是否考虑设置对外服务的数据查询机构？
　　许：现在就有，就设在这栋办公楼，而且是免费的。

　　GDP是一个有很大局限性的指标

　　记：现行的GDP核算体系存在严重缺陷，它不仅没有扣除环境污染和资源浪费所造成的损失，还将其中过度开采的资源特别是不可再生资源也统计在GDP总量中。为了校正这一缺陷，世界银行已经从1997年开始采用“绿色GDP国民经济核算体系”，重新衡量各国扣除了自然资产(包括环境)损失之后的真实国民财富。国家局有没有考虑采用绿色GDP体系作为一种校正手段？
　　许：现行GDP核算的确存在你说的问题，绿色GDP也的确是一个很好的、能够反映经济可持续发展的指标，但是绿色GDP核算有难以克服的技术困难。因为计算GDP的基础是市场价格，市场价格只有在交易的时候才能产生。因此，环境污染和资源损耗的价值量很难计算。事实上，虽然有许多学术机构在测算绿色GDP，但还没有一个国家的政府公布过绿色GDP。

　　在欧洲，一些学者主张进行实物测量，比如空气中含有多少二氧化碳、二氧化硫等污染物质以及矿产等资源的损失等，但不主张货币化。

　　记：现行GDP统计对没有效益的经济活动也照算不误，比如把这栋办公楼炸掉再修一栋一模一样的，GDP也会增加一块。
　　许：GDP是流量概念，在一定程度上反映了当年新增多少财富。资产是存量概念，指一共有多少财富。你举的例子，是先减少存量再增加流量，不是完整意义的增加财富。这种情况现实中的确存在，因此还应建立一个资产指标，衡量财富的积累。

　　在注重财富的积累方面，西方国家很值得我们借鉴。他们的GDP增长率不高，但是财富积累很快。我到欧洲去，看到那里的百年老屋保存完好，使用自如，并且越老越值钱。反观我们国家，历史文化遗产很多都得不到好的保护。新盖的楼也是，盖之前缺少科学的规划设计，不注重质量，过上十年二十年看着不顺眼了、过时了，推掉了事。

　　中国的情况与西方国家正相反，GDP增长率很高，但是财富损失得也快，缺乏积累财富的观念。

　　记：这实际上是对经济增长理解的偏差所致。长江上游砍掉的森林都算做了当年的GDP，但它对国民财富却是负积累。
　　许：所以不能单看GDP增长，GDP只是一个方面指标，不同的指标有不同的作用，各种指标综合起来看才科学。GDP快速增长，财富大量消耗，这样的增长是没用的。

　　记：但是GDP增长率对官员的升迁举足轻重，现在一些地方官员说起“三驾马车”(投资、消费、出口)拉动经济增长都头头是道。
　　许：这是我们对干部的评价标准决定的。因此，统计制度的改革决不是统计部门一家的事情。中国改革进行到今天，任何一个大的领域的改革能够推进多深，都取决于其他领域的配套改革。你也知道，统计改革和其他改革一样，不是件容易的事情。但随着改革的不断深入，统计数据会越来越准确。

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