如何看待统计数据“有点乱”
来源：中国证券报2018-10-08 15:10:28编辑：xfq
近月来，关于统计局利润增速的背反之事，怀疑之声四起，也多有独到立论。那么，统计数据是否有错呢？我们也提供另一个角度，说明结构转型时期，数据是如何的紊乱。
事情缘起是用统计局两年绝对值自己计算2018年增速，与统计局公布的增速大幅相差25个百分点。
8月，统计局公布了可比口径的利润金额，可以看到201808累计利润总额39038.1元，201708可比口径累计额为33329.5元，而去年公布的不可比口径累计额为49213.5元，自行计算的增速仍然大幅低于公布增速。
这种差异，是谁算错了？
这里就涉及到企业数量和企业利润总额，两个时间序列，一个是量，一个是可以看作是“价”。量价相随，但并不是如影相随，之间有多种变化。
其实数据紊乱不仅仅存在于统计局数据，其他局部也存在，这与供给侧改革、制造业出清重组、行业占比剧烈变化等等都有关系，我们前两年已经分析过PMI数据提前反映的很多“紊乱”。
首先，模拟一下这个紊乱的情况。
用亏损数量对比亏损(盈利）金额，不同时间序列的走势，有时一致，有时可以不一致。
举个简单的极端例子，为了观察和理解方便，全部取整数。假定企业数量100家，30家原本利润总额1元的企业，今年亏损1元，增速是大幅的负数；并且其中2家退出统计样本。25家原本利润总额5元的企业，今年盈利4元，增速是-20%。15家原本利润总额10元的企业，今年盈利16元，增速60%。
可以看出，金额小的企业68家企业都是亏损（-20%～200%不等），而金额大的30家企业盈利（60%），总体盈利的增速仍然是15%。
究其原因，单个样本的规模大小有很大差异，样本数量变化与金额变化之间，联系是存在的，但是需要区别对待，尤其是2012-2018年，我国经济结构发生深刻改变的背景下，数据貌似有多种紊乱，需要谨慎分析。结构转化对数据形成影响，反而是我们挖掘内在原因，找到投资之道的时刻。
其次，上述紊乱，是结构转型时期必然发生的。之前，在局部数据里也发生过类似的情况。行业集中度提高，低效小企业让位于科技投入能力强的大企业是制造业3.0的特点之一。
举另外一个数据例子，增加值。2013年以后，工业内部40个行业的增加值增速与全国的增加值增速，相关系数大幅下降，至今尚未恢复。究其原因，各个行业出清转型，使得行业之间的差异变大，合计为全国增速后，每个行业与全国数字的相关都减弱了。
PMI数据的分化紊乱始于2012年——行业分化扩大、原来高度相关的同向指标出现背离，2014年达到顶峰。分化紊乱于2017年收敛，2018年基本结束。同比增速数据的分化紊乱则始于2013年，2018年仍在发散，而预计2019年将收敛或结束。
但从行业表现看，增加值、股指与PMI行业数据，之间的数据关系却从未减弱，并且行业PMI与股指相关性近年来超过全国PMI与上证综指的相关性。
第三，中国经济结构仍然在继续发生深刻变化。
举个例子，将视野放到工业以外的宏观。
PMI数据中，有一个问题，被问了好几年：2013年以来，PMI制造业就业一路下行，即便是PMI订单已经从40多回升到52、53的位置，PMI就业仍然下滑，同时城镇就业数字平稳增长，怎样解释这种背离？
这个背离的原因，就是这几年企业生产组织方式的改变：引入机器替代，企业用工减少，但生产量仍然扩张——这是第一个局部。同时，统计局城镇就业人员总数平稳增长，是因为新增小微企业很多，大量制造业用工转移到其他产业（比如服务业）——这是第二个局部。而PMI非制造业中消费服务业，近两年大幅回升，就业快速回升——这是第三个局部。
三个局部合起来，就是产业结构变化的事实，无非是一个数类的某一部分挪到另一个数类去了。
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