关于数据统计那点事

6月27日，国家统计局发布数据显示，1-5月份，全国规模以上工业企业实现利润总额27298.3亿元，同比增长16.5%。

然而，有搞事的网友查了一下2017年同期的数据统计，去年此时，即2017年6月27日，国家统计局发布的数据显示，2017年1-5月份，全国规模以上工业企业实现利润总额为29047.6亿元。两则数据简单对比，相关网友得出了一个结果，2018年该项数据同比下降1749.3亿元，下降幅度6%，而非国家统计局发布的增长16.5%。该计算结果在微博上发布之后，引发网友围观，不少网友对国家统计局的数据提出疑问。

在回应中，国家统计局首先指出，“这一数据是真实可靠、实际可比的”。为什么不是下滑6%，而是增长16.5%？国家统计局解释说，“主要原因在于企业调查范围变化、剔除重复计算和非工业生产经营活动剥离。”简言之，2018年的统计数据中对不符合规模以上工业统计要求的企业进行了剔除，2017年和2018年统计样本中的企业数量发生了变化。

就是说，统计规则发生变化了，基数变化了，增长16.5%已经不是去年利润总额29047.6亿元的基础了。。。

个人觉得，国内很多数据的统计，可能不会有太多参考价值，就像每年的CPI统计一样，统计结果还没出来，我们就都知道是2%了，也就是说，很多数据统计并不是实际统计出来是多少就多少，而是你需要它统计出来是多少的问题。就比如公司领导给你个任务，让你去统计项目的利润，你统计出来了，交给领导一看，领导说，“这么低，拿出来都不好看，这怎么行，你再核对一下看看是不是哪里算错了”。你拿回去看了一下，把一些乱七八糟可以放进去也可以不放进去的成本划出来了，发现利润唰的一下就上去了，完美，可以交差了！

数据统计上，有一个很普遍的现象，很多时候你看到的统计结果，其实在还没统计之前已经有了结果，然后再根据我们需要的统计结果，来寻找支持的统计方法和统计依据，采取跟之前统计一样的方法，最后结果“不好看”，那我们就换个方法统计，最后跟我们需要公布的结论差不多才行。