【大纪元12月24日讯】经济学家、政府机构、和金融研究机构为了要了解和预测经济走势，必须要依赖两样东西，一个是模型〈model〉，一个是数据〈data〉。不同的人偏好不同的模型，有些模型有经济理论上的根据，有些纯讲实用性。有些模型很简单，有些很复杂。有些模型预测比较准，有些不怎么样。经济学家花了很多时间在研究模型，改善模型，甚至提出更好的模型。而一个模型的好坏，必须要依赖实际的经济数据来运行、来验证，所以说经济数据很重要，但很少人来探讨它的本质。今天我们就来说说经济数据。
从品质的角度来说，我们可以把经济数据分成三大类：一是市场价格数据，二是非价格原始数据，三是总体合成数据。首先，市场价格数据是最纯粹、最原始的第一手讯息，完全没有经过人为的加工处理，它是直接从市场的供给和需求所决定的，例如说：蔬菜水果价格、股票价格、房地产价格、汇率、利率等等。这种市场价格数据是最可靠、最直接、最迅速、最正确、最有价值的讯息，它能够充分反映当下的经济情势。
第二种是非价格原始数据，它是次于市场价格的经济信息来源。比如说：汽车销售量、公司营业额、建照申请数、失业津贴申请数等等。这类数据由于要经由人为加总，有时会出现一些统计误差，甚至人为扭曲。举例说，公司为了美化账面，刻意虚增浮报营业额。
第三种是总体合成数据。这种数据多半来自政府，例如说：国内生产毛额〈gross domestic product, GDP〉、物价指数、失业率、生产力等等。这类数据不仅仅要依赖人为加总，而且在形成过程中还要加上一些假设，所以它是最不可靠的数据。
举例说，美国前任联邦准备理事主席葛林斯潘〈Alan Greenspan 〉在他的回忆录中〈动荡的年代, The Age of Turbulence〉提到一个例子，在九十年代中期，葛林斯潘首先看到生产力的数据时，他觉得很纳闷，怎么会那么低？直觉告诉他，在那个电脑作业系统全面普及的新经济时代，生产力应该会更高才对，所以他就再三研究，搜集不同的资讯，最后他相信自己的判断，而没有以统计单位提供给他的资料来作为他货币政策的依据。几年后，事实证明他是对的，政府最后往上修正了当时的美国生产力资料。
从以上例子，我们可以知道，总体合成数据的品质参差不齐，使用者要特别谨慎小心，先进国家如美国都会犯这样的错误，更何况是发展中国家，这种总体合成数据会让政府有很大的操纵空间，尤其是各地单位的政绩压力、利益越大时。而在短期之内它是很难去被验证的。
举中国为例，世界银行〈World Bank〉前一阵子才宣布他们最新的世界各国2005年购买力〈Purchasing Power Parity〉GDP报告，中国的PPP GDP被调降了40%，原因是世银把计算的假设─各国物价水平重新评估了。另一方面来看，过去十年，中国的GDP成长率每年报导都有10%左右，我们其实很难真正知道其真实的成长率，因此，如果你是根据中国政府所提供的乐观数据而到中国做直接或金融投资，你可能要重新评估你的投资计划，把这个数据高估的风险考虑进去。@(http://www.dajiyuan.com)
