印度的GDP数据如同中国的数据一样，引发了许多疑问。过去，公众对政府公布的国内生产总值增长数据的可靠性几乎没有质疑，并且投资者也不频繁地依赖额外的数据来源来填补官方数字的空白。然而，情况已经悄然发生变化。尽管很少有人怀疑统计人员故意将经济增长指标美化，但可用数据的数量在减少、计算方法不透明，特别是GDP数据与其他数据相比时常显得难以理解。
主管统计数据的部长最近在议会披露，政府计划成立一个新委员会来推荐更新国家账户的方法。官方统计学家应抓住这个机会对印度国内生产总值的计算方式进行全面改革，以此重拾公众的信任。政府表示更新的原因是印度的数据仍基于2012年3月财政年度结束时的价格，这为进行彻底改革提供了契机——尤其是因为在之前统计数据可靠性开始受到质疑时，最后一次修订GDP系列数据。
在印度统计工作比西方乃至中国都更为困难的原因在于，经济活动主要集中在服务业而非制造业。工业部门可以更轻松地评估产出的总和与明确价格的产品。更大的问题是，在较先进的经济体中很少发生的情况——即大量的经济活动发生在非正式领域。这些活动本质上对政府来说是看不见的；比如官方税表无法提供不经常缴税的小型企业的信息。
小型企业，大多数印度人工作的地方，也难以进行调查。它们容易倒闭、频繁更换名称和地点。为解决这个问题，官方法规通过观察大型公司样本并根据该数据进行推断来处理情况。如果较小企业与较大企业之间业务紧密相关，这种估计可以运行良好。但如果增长率差异很大，计算可能会导致误导性的GDP估算。
尤其是私人部门贡献的数值问题严重，这些数字往往与其他宏观经济指标相矛盾——例如公司收益、信贷增长和央行对工业利用率的预测。如今，很多观察者已经改用其他数据点，比如两轮摩托车销量或消费品公司的收入来补充官方GDP数字了。
大约十年前，上一次修改GDP计算基数时，统计人员也改变了用于估计私营部门产出的数据源。这可能引入了一些未预期的问题。令许多经济学家不满的是，新的“系列”GDP似乎与他们长期以来使用的数据截然不同，使得2010年代和2000年代之间的宏观绩效比较变得困难且政治性。
新的系列与统计学家计算一年到另一年价格变化的方法也密切相关。通常这种问题由官方文件详述统计人员的来源和方法来解答，但这类文件已经停止出现了。如果当局真想解决印度数据统计的问题，可以做两件事：首先，更充分利用大量可用的数字数据，包括政府支持的支付基础设施每天记录的5亿次交易。如果不这样做，将来可能会有AI机器人完成这项工作。其次，他们需要公开并解释他们的行动及其原因，因为只有透明度才能建立信任。如今印度拥有不可预测、与其他指标不符且对价格波动计算缺乏稳定性、以及时间可比性有限的数据体系，这显然不足以支撑推动增长的政策。
因此，为了促进经济增长，政府首先需要准确了解经济的真实状况。在改进数据统计方面，印度还有很大的空间。若要实现这一目标，政府需要加强与大数据的融合，并确保统计数据的透明度和可靠性，以此增强决策者对宏观经济状况的信心。
分析大模型：gemma2
得分：-20
原因：
这篇文章主要讨论印度经济数据的问题，并没有涉及到对中国的情绪评价。 因此得分是 0.
原文地址：India's GDP Data Is Raising as Many Questions as China's
新闻日期：2024-12-09
