一道媒体识读题：如何理解中国经济数据
李厚辰：旅居日本的中国独立知识分子，《世界苦茶》（Fear Nation）主持人、YouTube节目《三个水枪手》（The Three Aquateers）主持群之一。苦茶苦，世界更苦。希望这个世界因瞭解而减少恐惧。中国的经济体系不透明，不易探知早已不是新闻。但如果仔细分析，中国经济数据的扭曲依然超出大多数人的想像。
在中国，一份经济数据可能因为以下四种原因而不再真实：
①主动注水：许多数据因为地方政府考核等相关原因而主动调高，比如GDP数据、财政收入数据，大量中国数据经过各级统计局修饰而不可信。
②选择性停发：中国每年都有数据停止公布。这些停止不是随机的，往往是有数据被外界作为探知中国经济社会的窗口，它就会停发。例如可以用于推算新生儿数量的「卡介苗数据」、可以用于捕捉外资对中国股市信心的「北向资金净流入」。
③规则修订：还有很多不得不发布的规律性经济数据，官方如果觉得数字太难看，也会调整统计规则，再次发布。例如表现一直很差的「青年失业率」、「M1流动货币」，重新统计后的数字都积极不少。
④叙事压制：如何展示国家经济成果，是一项重要的政治工程。因此整个经济领域的数据统计，都要服务于这个政治叙事。
当一个经济体的数据生产过程，同时被以上四种机制扭曲，那么「理解中国经济」就不再是经济学问题，而是一个媒体识读问题──读者必须先分析「谁在说」、「为什么这样说」、「省略了什么」，再来做经济判断。这种解读成本，俨然已构成中国经济的隐形税。
经济光明论：看好中国经济成政治任务
2023年12月11日至12日的中央经济工作会议，「经济光明论」第一次被写进党的舆论引导话语。从这一天起，看待中国经济向好，成为一种政治任务。两天后，国安部的微信公众号发文《国家安全机关坚决筑牢经济安全屏障》，把「各类意图唱衰中国经济的『陈词滥调』」直接定性为「话语陷阱」与「认知陷阱」，即所谓「妄图以种种虚假叙事构建中国衰败」。同一天，微博财经与微博股票通知博主们：「切勿发布任何唱衰中国经济的言论」。
国安部连续三天就经济议题发文──这是该机构在改革开放后，首次以如此高密度直接介入经济叙事。经济叙事从市场行为到国家安全行为的跃迁，就此完成。质疑经济数据，从此可能触发「危害经济安全」的犯罪嫌疑。
这不只是口头威胁，而是有真实判例的铁律。2024年春季，前中国社会科学院（社科院）经济研究所副所长朱恒鹏，因涉嫌在一个微信私人群组中，发表批评中国经济政策及高层领导人经济管理的言论，随后遭到拘留和调查。他不仅被免去社科院经济所副所长和党委副书记的职务，还被清华大学相关学术委员会除名。此事件更直接导致中国社科院经济所的「政治地震」，该所所长、党委书记等整个领导班子遭全面撤换。
因为批评中国经济而被解职的，还包括国投证券首席经济学家高善文，以及东北证券首席经济学家付鹏。其他被删号禁言的，更是不计其数。
当然，所有政府都在做「信心管理」。从美国联邦准备理事会（联准会）、欧洲央行，到日本央行都在反复使用乐观措辞，稳定市场预期。然而区别不在于动机，而是方法。联准会的信心管理，伴随的是公开联邦储备经济资料库（FRED）、发布利率会议决策信息。反观中国的信心管理，伴随的是整个经济系统被恐惧扭曲。
但这并不代表在中国无法获得任何经济事实。2025年3月，彼得森国际经济研究所（PIIE）研究员拉迪（Nicholas Lardy）与黄天磊所撰写的研究报告指出，中国国家统计局（NBS）在固定资产投资、商品贸易、住户收支、金融服务增加值等「政府可控计算口径」上，持续向国际标准对齐。2024年开始，金融服务增加值的算法，从存贷款总量改为收入减成本，这是结构性优化──「光明论」由此显出它真正的精妙：它并非全面封禁所有内容，而是结构性选择有利于官方的──压制集中在能照出失业、消费、房地产真相的口径；改进集中在那些服务于「高质量发展」叙事的核算系统里。
这种结构性选择提供了一种视角，中国真正有效的经济数据，必须是具有「制度性独立」的数据。「制度性独立」指的是三种特性：跨制度（数据由不受中国单方面控制的他方生产）、跨主体（操控需多方协同因此成本陡升）、跨物理约束（活动留下物理痕迹无法被纸面改写）。
具备这些特性的指标不少，并且都是中国经济分析的基石。例如：进出口数据（伙伴国海关数据与中国海关数据的差额）、物理活动（电力、二氧化氮浓度、夜间灯光、航运指数、钢铁水泥煤的进口和价格）、财政现金流（在中央与地方共享口径下，系统造假成本极高）、社会融资（居民贷款、企业中长期贷款、民间投资）、IPO企业财报（受市场审计和跨境上市二次审计约束）。
当然，以上数据也都有彼此的瑕疵。尤其是进出口数据中的进口项，中国与外国的统计差异越来越大。出口项有透过海外中资公司采购的间接注水；社融数据可以利用票据融资技术性放大。不同部门之间的有效数据口径，差异也极大。2024年5月，NBS公布月度发电量为718太瓦，而国家能源局的月度消费量则为775太瓦──两者之间的差额，恰好对应未被纳入统计的屋顶光伏发电量。同年7月，芬兰能源与清洁空气研究中心（CREA）学者Lauri Myllyvirta，在气候媒体《Carbon Brief》刊出的分析指出，NBS月度电力数据漏报约一半的分布式太阳能发电量。
被压制的中间结构
我们前面提到了高善文和付鹏两个人。
2024年12月3日，国投证券首席经济学家高善文在深圳的2025年度投资策略会上，发表一场注定要被删除的演讲。他用一组对比展开核心论证：城镇就业人员的实际累计数字，与历史趋势线之间有4700万人的岔口，而同期乡村就业人员累计增加了4100万。两者数字几乎严丝合缝。换句话说，疫情后城镇创造就业的能力明显恶化，大量人口返回或滞留乡村。由于中国农业户籍人口不纳入城镇调查失业率的统计，官方失业数据难以反映出这部分的变化，但总体就业数据却无法掩盖事实。
高善文进一步推演：「如果我们认为就业数据可信，那么经济增速就太高了。如果我们认为经济增速数据可信，那么就业数据就太低了。」最后他给出估算：房地产泡沫一来，GDP增速每一年高估三个百分点，累计高估十个百分点。这是一段教科书式的指标交叉验证，虽然他在结尾配上符合官方叙事的「经济（未来）光明论」。然而24小时内，他的演讲视频、文字、相关报道、个人微信公众号全部消失。
早在高善文演讲的前九日，东北证券首席经济学家付鹏在汇丰银行的内部活动上，谈论中产陨落，以及政府与居民间的财富分配问题，随后，他的微信公众号「付鹏的财经世界」被限制关注，他之后被迫辞职。
完整谱系还包括刘纪鹏、但斌、洪榕、陈守红、水皮、马光远、吴晓波、徐晓宇等十余位券商首席经济学家与金融分析家。2024年底，中国证券业协会下达通知，要求经济学家在解读政府政策方面「发挥积极作用」，违反者从重处理，甚至解聘。这份名单透露了「压制」的真正所指──不是传统的政治异见者，而是政治完全中立的技术性学者。
经济学家是介于经济数据与经济叙事之间的解读者。现代经济体系非常复杂，即便是经济数据透明可信的国家，也需要经济学家在中间进行视角的统合与解释。在中国的扭曲结构中，最可能被抽掉的就是这个层级。缺乏这个层级，就缺乏对中国经济进行阐释的最关键经验和知识。而剩下的经济叙事，基本上只有三类：中国官方不可信的经济积极叙事、中国海外「反贼」同样不可信的中国经济崩溃叙事，以及海外券商投行的中立技术性分析。不过，来自海外券商投行的分析，往往依靠过于学究性的经济模型和估算，且无法在中国实地研究，缺乏了经济的体感和近距离经验。
当中间层的经济学家被噤声，那么剩下的方法，只能是逼近他们的手法，即透过指标之间的逻辑关系进行反推。单点叙事操控只需要一项数据，但交叉验证很快能发现叙事的漏洞，要维持这套「光明论」叙事的成本、难度因此大幅提升。
最基本的交叉验证，通常由三组指标链构成。以工业链为例，帐面上的工业增加值，需要与电力消耗、二氧化氮浓度、钢铁与水泥与煤耗、生产者物价指数（PPI）、工业利润等指标交叉比对。假设工业增加值成长6%，中国政府往往会以此宣布工业领域增长迅猛。但若同期电力消耗增加1.5%、PPI通缩、工业利润与前一年同期相比下行，这些都可以映证官方叙事有所问题。
再举例出口链。比较中国海关数据与主要贸易伙伴的进口统计，通常参考航运量与运价、进口中间品数据，以及海外库存变化等等。假设中国某商品出口成长了10%（例如新能源汽车）， 但美国、欧盟、东盟以及拉美的同期进口统计只成长3%。这说明可能是中间商、转口贸易或低价倾销在撑数据。
又或者以消费链为例。社会消费品零售总额，通常与上市消费企业的量与价与毛利、居民贷款、消费者信心等指标相关。当社会消费品零售总额成长5%，但上市消费股营收减少2%、毛利率下行、居民贷款收缩，搭配存款快速上升，说明社会消费品零售总额的水分，可能集中在政府主导的口径上。
高善文在那场被删的演讲里所做的，恰好是这种交叉验证──把就业、消费、GDP拆开来看，让它们的逻辑关系自相矛盾。
当然，交叉验证也有局限。极端情形下，多个指标可能因为共同的政治压力而一起走形。地方官员可以同时改造工业产值与上报电力消耗。然而，协同操控有一个无法跨越的天花板：物理痕迹与跨境数据不在国内主管范围，像是卫星观测的二氧化氮浓度、夜间灯光指数、伙伴国海关数据、环球银行金融电信协会（SWIFT）跨境支付等指标，不在中国统计系统内──「光明论」可以压制其他叙事，可以阻断反推路径，但它无法压制物理事实本身。当然，可以获得的纯粹物理事实也并不太多。
溢出的真实：平民经济叙事
中国经济光明论常常遭遇的另一个阻力，是来自民众的实感。即便所有数据和分析都被垄断，仍有一处会溢出真相──来自抖音、小红书、快手上的失业哭诉、降薪自述、灵活就业自我合理化。这些视频不进入任何NBS统计口径，但它们构成一套「平民经济叙事」。
2024年5月，一位叫王海鹏的中年人把自己的失业日记发到社交媒体，几小时内浏览冲破50 万、转发达4000次，评论区涌入大量相同处境的留言「我和你有同样经历」。同年11月，一位30多岁的失业女性在抖音哭诉：「失业了，我可能要活不下去了…… 今天早上我还高高兴兴地去上班，结果下午老板就紧急召开会议，告诉大家今天的工作到此为止。」一位武汉大学毕业生用另一种语言描述同一现象：「上一份工作被裁以来已经四个多月了，我就一直假装上班，每天早上七点多起床，八点就到图书馆，可八点到时已经很难找到座位。」图书馆成为新一代「假装办公」空间，而「离职博主」成为中国自媒体的一种题材。
诚然，已经成为题材的内容，本身就具有某种统计上的偏狭，创作者可能也会放大其中的问题。但它抓住了NBS方法所忽略的东西：依国际劳工组织（ILO）标准，每周有一小时付费工作就算「就业」。这个定义把「假装上班」、「待业」和「灵活就业」统统纳入「已就业」范围。「我是待业不是失业，因为说失业不符合那个意识形态。」这是一位抖音用户原话。它揭示「平民经济叙事」的本质──在官方数据完全失去信用时，平民夺回自己生活叙事的尝试。
既然「平民经济叙事」是重要的下层信号源，那有没有什么方法可以来进行解读呢？答案是采取「贝叶斯推论」（Bayesian inference）。把每个数据点视为带噪的先验，分析重点从单一指标的水平，转向多源数据同向收敛，以逐步收窄判读区间。即便每个数据都有水分，但如果体现出相同趋势，这些数据的「方向」就成为一个重要结论。
例如，官方宣布青年失业率降低，但居民贷款罕见收缩（置信度高）、低端食品（涪陵榨菜、康师傅方便面）销量回升（置信度高）、彩票与即开型刮刮乐持续热销（置信度中高）、二手交易平台「闲鱼」的活跃用户增长（置信度中），以及社会保障体系退保人数上升（置信度中）──这些信号同时指向「消费降级 」、「收入预期下降」，那么青年失业率的方向置信度，就会因此被重新调整。
这是解读中国经济最麻烦的地方，因为每个数据都不完全可信，甚至需要靠社会信号（平民经济叙事）来提供假设。因此，对于数据置信度会形成一套经验判读，透过不同来源的数据（甚至是社会领域数据，而非经济数据）彼此交叉验证，逐步收敛置信度，这是解读中国经济的一种独特知识。这与上一节所讲的「链条式」数据逻辑不同，上述逻辑中的数据是环环相扣；而透过贝叶斯推论，数据之间呈现网状的弱逻辑连结。这些知识正是外国投行与本土经济学者之间最大的差异。
「海外统计局」
因为中国数据的不可信，因而产生强大的离岸数据分析产业。2009年至今，荣鼎咨询（Rhodium）、芬兰银行新兴经济体研究所（BOFIT）、凯投宏观（Capital Economics）这三家机构逐步构成一套「海外统计局」。它们用各自方法独立估算中国实际GDP，结果稳定低于官方一至三个百分点。Rhodium在2025年12月的最新报告中，估算中国2024年GDP实际增长2.4至2.8％、2025年增长2.5至3.0%。Rhodium给出一个短促有力的论据：「没有一个经济体在十个季度持续通缩下，保持5%名义的GDP增长──我们不认为中国会是第一个例外。」
BOFIT则估算中国2025年全年实际增长约4%、第四季度约3.3%。BOFIT研究纪要追溯至2014年，结论与 Rhodium 一致：中国官方GDP平均高估超过一个百分点。Capital Economics的中国经济活动指标（China Activity Proxy，CAP）自2009年编撰至今，刻意回避工业增加值、社会消费品零售总额等「高政治敏感度」官方指标，用低层级的替代数据合成与估算。
每个机构都有自己的特点和方法论，BOFIT的方法核心是重估GDP平减指数（即剔除经济增长中的「价格上涨」因素的折算）；Rhodium则从支出法切入，分别估算消费、投资、政府支出和净出口。在2025年报告里，Rhodium使用该方法检验中国GDP数据：「固定资产投资数在7至11月同比下降11%，但资本形成总额（GCF）却仍被指贡献0.9个百分点——这并不合理。」这是基于对中国土地财政、固定资产投资和资本形成总额之间，在党国财政系统中彼此挂钩关系的理解，所做出的判断。
有时外国机构也可以重建我们上面说的中间结构。2023年9月，战略暨国际研究中心（CSIS）在「测量困境」（Measurement Muddle）计划中访谈了15位经济学家，把对中国经济不同立场的判断综合起来。访谈结果显示，这些经济学家都承认对经济结构的认知，本身即是共识形成的动态过程，而不是固定方法论。
当然，海外估算也并非无懈可击。2024年4月，PIIE研究员 Nicholas R. Lardy 在《外交事务》（Foreign Affairs）上发表文章〈中国仍在崛起〉（China Is Still Rising），主张尽管增长放缓，中国仍会保持快于美国两倍的增长速度。
上述的方法也会遇到一些实际问题。例如，Rhodium常被批评结论先行，先有「官方高估／结构恶化」的大框架，再用代理数据检验；BOFIT的方法非常稳健，但因为依赖有限的公开数据，对服务业、非正规经济和平台经济的捕捉不足；Capital Economics是商业化程度最高的指标之一，CAP能在不依赖官方GDP的情况下，追踪中国经济活动，并提供月度更新、历史数据、行业拆分和客户专属监测面板。这使得CAP对市场有用，但同时意味着外部研究者很难完整复核变量选择、权重、回测和修订记录。
因此海外分析机构的重要性，在于他们都为中国经济的解读各自提供一种不同的结构认知。结构认知不能替代数据，只能解释数据；它有滞后性，但基于中国彻底扭曲的经济体系，也比缺乏结构认知、碎片化地接受不同的「经济叙事」，不管是经济光明论，还是中国经济崩溃论好得多。
中国经济扭曲的代价
以上是中国经济解读的困难。通过这个比喻你可以有一个更清晰的感觉，中国经济为何不是一个经济问题，而是「媒体识读」。因为这个过程不像经济分析，更像是一种「翻译」。中国经济是典型的「分层现象」，上层是官方叙事、下层是市井体感、中层被压缩。各个方面的专业讨论，任何想严肃地了解中国经济的人，都无法对这三层经济叙事照单全收，而是要进行一种「翻译」。
这三层，包括里面更细节各个板块，同时存在、彼此独立、不能合并──这就是中国经济的「分层现象」格局。
不同的人有不同的重点，海外投资经理订阅 Rhodium、BOFIT、Capital Economics 三套独立估算；外资企业购买金融数据平台Wind、Choice、PIIE，进行三重数据交叉；国内民众在抖音失业潮和《人民日报》「光明论」之间，自行拼凑判断…… 这些翻译都有成本，它精准地降低了所有市场决策的精准度。这就是为什么我在文章一开始，把这些都称为「经济光明论」反向产生的「隐形税」。
因为这个「隐形税」的存在，使得很多人放弃或减少对中国的投资。这是中国的现实。因为外资流入（FDI）减少，2025年民间固定资产投资减少6.4%；到了2026年4月，新增贷款意外收缩100亿元，其中居民贷款罕见收缩7869亿元，但广义货币供给M2仍同比增长，政府债券占当月社会融资规模总额的154%。这意味着，信用扩张主要由政府部门承接，国家不得不通过政府部门加杠杆来撑住整个金融循环。
这就是中国经济光明论和经济扭曲的代价，它唱得越响，经济系统在三层之间愈是背离，私人部门的经济行为愈是往后缩──这导致这一种宣传的反向效应。收缩投资并非真的相信经济很差，但往往在三层翻译之间无法判断到底如何。当对中国经济抱有看不清楚、信号背离的印象，也就形成了「隐形税」，让投资者望而却步。
既然不确定性是底色，我也不会认为，有某个方法可以「确定地」得出中国经济的准确全貌。「读懂中国经济」这件事，到最后就不再是个经济学问题，而是一个「媒体识读」与「认知政治学」问题。这意味着，中国经济认识的起点，是更诚实的认识论。一切的判断都有弱点，有其置信区间。中国经济需要的不是「识破」或「看穿」的能力，而是对「自己能知道多少」的诚实，越是懂得这些经济和社会数据，越是知道其片面和滞后。
这就是「经济光明论」三年来制造的真正后果。其想压制的是「中国衰败」叙事，结果却让所有人，包括它自己的政策制定者，都失去一个共享的事实基础。习近平在中央经济工作会议上读到的数据、地方书记上报的政绩、研究员看到的图表、家庭做出的投资决定，分别来自多个互不连通的版本。一个连自己政策结果都难以验证的国家，最终也难以做出可靠的政策。
这就引出最后的悖论。一个把经济解读本身改造为认知政治学问题和媒体现象问题的国家，能否仍然被认识？读懂中国经济到最后，是一种伦理活动，不是技术活动。一个国家若拒绝被严肃认识，最终也无法严肃地认识自己。
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