中国纺织产业经济统计数据比较分析

王济平，刘亚菲



中国纺织产业经济统计数据比较分析

王济平，刘亚菲

（武汉纺织大学 管理学院，湖北 武汉 430223）

随着国民经济的发展和全球化时代的到来，统计数据在社会中的作用越来越显著。纺织产业作为我国具有一定优势的传统产业一直是研究的重点，但在查找中国纺织统计数据时发现其存在统计口径不一致，产业分类标准不匹配，概念定义不清晰以及数据缺失等问题。因此文章针对这些问题提出建立标准统一的数据统计制度，规范使用统一的数据收集软件，建设政府统一数据发布平台，加强非官方统计机构的作用等解决对策，实现纺织产业经济统计数据的匹配与共享，确保数据的真实准确。

统计数据；纺织产业；对策

一、问题的提出

随着计算机和互联网的普及与发展，越来越多的经济行为被记录下来。基于各个社会实体和组织的经济统计数据及统计报表等相关统计数据被应用于经济社会的各个领域，对经济社会发展的推动作用越来越突出；与此同时，由于社会各界的研究与决策都是基于数据的基础上做出的，因此社会各界对统计数据的需求也在不断增加。因此统计数据质量的好坏，不仅关系着相关研究决策的科学性与正确性，还直接影响国家统计机构的形象与声誉，对于市场经济的主体企业和个人而言，也影响其经营决策的正确性和投资理财的合理性。由此可见社会的发展对统计数据有更深的依赖，对统计数据的准确性要求也日益提高。

纺织产业作为国内具有优势的传统产业一直是研究的重点，数据是研究纺织产业的基础，也是分析纺织产业结构和确定发展方向的重要依据。但是在查找有关纺织产业的相关数据过程中，发现其存在以下问题：一是政府统计政策变更以及统计方法不一致，产业分类标准不匹配，使得数据存在差异。在统计方法上，根据全面报表对国有和限额以上的企业、单位进行数据统计，采用抽样调查对限额以下的企业、单位进行统计，部分甚至忽略不计，因此，存在对中小企业统计不全面和滞后的问题，并且暂时没有有效的统计方法[1]。二是部分统计指标含义界定不明确，导致很多数据不具有可比性，而且对于同一指标，不同数据库记录的数据也有很大差别，这就有可能造成统计数据的滥用，而且降低了得出的结论和决策的可靠性；对于这种数据年份前后标准的不一致问题，学者通过跳过统计年份以规避数据不规范，或者直接对数据进行简单化处理。三是存在统计数据的缺失，对于有些年份的数据没有统计，或者是部分指标的数据缺失，不具有连续性。综上，加强对相关统计数据的比较分析研究，提高统计数据的质量很有必要。作为数据使用者，本文通过对纺织产业经济统计数据进行分析，尽可能指出其存在的问题并提出相应的对策，有利于使用者了解纺织产业数据的现状，并有助于推进纺织产业领域的研究。

二、相关文献研究

数据库是微观数据的集合，对于各种统计数据的已有研究中，“中国工业企业数据库”（Chinese industrial enterprises database）是由中国国家统计局收集的数据库，它具有统计样本大，观测指标多，跨度时间长的优点，被学者们广泛使用。聂辉华，江艇等[2]从宏观角度归纳分析了我国工业企业数据库在样本匹配、样本指标选择、测度误差以及变量定义等方面存在的问题，并针对存在的问题给出了相应的建议。

中国统计数据质量在总体上明显不高，受到学者们的质疑。面对统计数据的现状，很多文献试图找出统计数据失真的原因。一是统计部门的一些技术行为会直接影响统计数据质量，例如由于统计数据搜集整理过程中出现的一些技术性因素如设计误差、调查误差、汇总误差等造成统计数据的失真[3, 4]。二是不同统计主体间的利益冲突对数据质量造成影响，如企业和统计部门、上下级、区域间基于利益的冲突[5~7]；平行地区官员业绩博弈、官员干预基层统计部门博弈和官员干预企业统计博弈[8]；地方官员在经济竞争当中的政治晋升博弈[9]。

此外，由于数据统计口径的不一致使得统计数据可比性差。戴建军[10]比较分析了中美服务业统计分类和口径，指出相比美国，中国服务业的统计口径较小，而且不同版本的中国服务业产业分类之间不能相互转换，这就造成了统计数据不具有连续性，不利于产业发展的长期性分析和研究。周欣悦[11]从财务管理的角度分析了医院由于数据指标统计口径不一致而导致的医院财务分析的混乱，进而影响医院财务决策的科学性。陈诗一[12]指出不同时期工业统计口径不一致的问题，1997年及以前工业数据按隶属关系划分，而1998年及以后年份为按工业企业主营业务收入规模划分来披露。因此对这些统计口径不同的原始数据不宜直接进行分析。1994年我国实行了以分税制为核心的财税体制改革，为了与财税制度衔接，从1995年开始，对工业统计指标和指标含义进行了调整，其中，工业总产值、工业中间投入、产品销售收入、产品成本等指标均按不含增值税的价格计算，工业净产值改为工业增加值，应缴增值税单独加到工业增加值中，这也导致数据前后不一致的问题，但目前鲜有文献考虑这些问题[12]。由此可以看出统计数据的口径不一致是当前存在的一个突出问题。

三、纺织产业不同口径的统计数据的现状与适用范围

纺织产业经济数据是进行纺织产业研究的基础，但由于其统计数据比较分散，因此本文对多个统计机构发布的统计数据进行了比较分析。通过分析发现纺织产业数据存在统计口径不一致，分类标准不匹配，涵义界定不清晰以及数据缺失等问题。

（一）统计口径不一致，分类标准不匹配

统计口径是指统计数据所采用的标准，即进行数据的统计工作所依照的指标体系，包括统计方式、统计范围等指标。不同的统计口径会导致完全不同的统计结果。我国遵循适应国家政治、经济、社会发展的需要，遵循精简、统一、高效的原则，加强编制管理，提高行政效率，设有国家统计局、国家海关总署、国家商务部、国家发改委、财政部等，还有一些自愿形成的组织或者协会，比如中国纺织工业联合会、中国服装协会、中国皮革协会、温州合成革商会等，目前利用国际互联网技术，这些机构及组织都建立了各自的网络数据库。由于这些机构和组织之间涵盖的职责不同，因此数据各有偏重，同时统计方法又有交叉之处，导致各数据“打架”。各机构和组织统计数据的口径见表1。

表1 不同部门纺织产业数据统计现状

由表1我们可以得知，各机构和组织对于“纺织”或者“纺织业”概念定义不明确，存在产业分类不匹配的问题。2002年前后至今统计局使用了三种产业分类标准：2002年及之前为GB/T4754-1994，2002-2011年为GB/T4754-2002，2011年至今为GB/T4754-2011。前2种行业分类标准（GB/T4754-1994、GB/T4754-2002）在两位数行业上没有差异，在三位数行业上有一些差异，在四位数行业上具有较大的差异，第3种分类（GB/T4754-2011）增加了新的一位数分类。在国民经济行业分类（GB/T 4754-2011），纺织业（行业代码17）属于制造业，纺织业又分为棉、毛、麻、丝、化纤纺织及印染精加工，针织，家用和非家用纺织制成品等8小类。纺织服装、服饰业以及皮革、毛皮、羽毛及其制品和制鞋业在制造业中的行业代码分别是18、19。在“国务院发展研究中心信息网”（简称“国研网”教育版）重点行业数据库中，对于纺织工业固定资产投资完成情况的数据统计，既包括了纺织业（行业代码17），纺织服装、服饰业（行业代码19），还包括化学纤维制造业（行业代码28）以及专用设备制造业中的纺织、服装和皮革加工专用设备制造（行业代码35-355）。

不同单位对于“纺织”与“纺织服装”界定也不明确，而且对于统计数据的依据分类标准也不同，国家职能部门对于数据的统计标准相对于自愿组成的非官方统计机构要规范一些。此外各个单位或组织统计的数据范围相对狭隘，与其它单位数据的一致性与关联性差，公众无法从某个统一门户直接获取所需的核心数据。国家统计局网站包含比如GDP、生产指数、价格指数、劳动力价格指数等数据，但涉及到进出口贸易、金融数据、财政数据等却需要从海关总署或财政厅才能得到。因此，若公众对政府各机构设置及职能无法做到“了如指掌”则无法快速有效的获得所需数据资料，极大的阻碍了信息的流通，同时不利于全面研究整个纺织产业的构成与发展[13]。

对于纺织工业数据系统的统计是从1999年开始，在1999-2005年，对企业分类有如下5个方面：国有及国有控股纺织工业企业、集体经济纺织工业企业、国有大中型及年销售收入500万元以上非国有大中型纺织工业企业、全部国有及年销售收入500万元以上非国有大中型纺织工业企业、外商投资和港澳台投资经济纺织工业企业。而2006-2011年的数据统计指标又出现了改变，见表2。

表2 2006-2011数据统计指标

注：“——”为无数据，“√”为有数据。

在对纺织工业数据进行分析时，首先应该注意到我国对规模以上企业的界定，在1998-2006年，规模以上工业是指全部国有及年主营业务收入达到500万元及以上的非国有工业法人企业；从2007年开始，规模以上工业的统计范围为年主营业务收入达到500万元及以上的工业法人企业；2011年经国务院批准，纳入规模以上工业统计范围的工业企业起点标准从年主营业务收入500万元提高到2000万元。

通过对上述指标的界定以及统计数据的观察，在1999—2006年的数据中，纺织工业企业统计的范围是国有及500万以上的“大中型企业”，即全部国有以及年营业额在500万元以上的非国有大中型以及港澳台和外商投资企业；而2010—2011年的统计中，是按“规模以上企业”的标准进行的统计，即包括了年营业额在500万元以上的各类型企业，其范围狭窄了许多。

通过对上述各种统计口径不一致以及分类标准不匹配的统计数据的分析，可得出其中的一些利弊。

首先，对于国民经济行业分类标准，行业条目分类更为精细，层次更为密集，更多的是基于国内经济结构情况的一种考量，在一定程度上更能精准反映单位的行业性质，更有利于观察和预测单个行业乃至更小类别行业的发展趋势，适合微观层次上经济运行状况的研究分析，但对于整个行业更为宏观的经济分析是不利的。

其次，统计数据管理机构较多且比较分散，一定程度上方便了各单位对相关领域数据的统计，但缺乏强有力的协调组织，缺乏有机的整合，增加了政府统计数据整合的难度，尤其是国内至今尚未有统一的政府统计信息发布平台，使公众难以在一个统一门户获得全部核心数据。

第三，存在一些非官方统计机构和组织，它们在某些专门领域对于数据的收集发挥了重要作用，扩大了数据来源。但我们也应看到其自身管理制度不完善、数据收集不规范的劣处，无法得到官方统计机构的认可。

（二）概念涵义界定不清晰

由上述产业分类可知，由于纺织行业的产业分类不一样，因而出现了纺织业，纺织服装等概念的分类。但是对于纺织业、纺织产业以及纺织服装等概念的涵义没有一个明确的表述，这就导致了对相关概念的界定以及数据的选择产生了差异，但是鲜有作者区分这些数据之间的差别，这就可能对研究结论造成影响。

于斌斌[14]在分析浙江纺织产业升级问题时将“纺织产业”划分为化纤、织造、印染、纺织机械，但是在测量市场占有率和出口增长率两个指标时采用的是“纺织服装”的统计数据；邱红、林汉川[15]在研究珠三角地区纺织产业时，将“纺织业”的数据等同于纺织业以及纺织服装鞋帽制造业等；王来力，丁雪梅[16]等人在研究纺织工业能源消费碳排放与经济发展的关系时对纺织工业中的经济变量进行了设定，对于工业增加值这个变量数据的选取将纺织业，服装制造业以及纤维制造业都认定为纺织业。

在产业分类中由于纺织业与纺织服装是分别属于不同产业类别的，因此在对相关变量选取数据不能笼统的简单的归在一起。由于概念界定不清晰，使得在选取变量的数据时具有了随机性，在对相关的数据进行查找时，不能有效的进行区分，这就导致了文章所涉及的数据的范围的界定存在差异，也会对得出结论的一致性产生影响。因此对于相关概念的科学界定十分有必要，对相关研究的数据规范化也起到一定作用。

（三）数据的缺失问题

通过对于国研网披露的重要行业以及工业统计数据查询，得知对于纺织业一些年份的数据，例如2009年以及最近几年的数据都没有统计出来，这就导致了数据的中断（见表2）。如果学者对于缺失的数据没有采取有效的方法来避免和消除，或者简单地将缺失的进行剔除，那对相关研究结果会产生负面或者错误的影响。因此对于统计数据要进行仔细的辨别，消除数据缺陷带来的不利影响。

四、对不同口径统计数据现状的思考与建议

数据的统计标准和口径不统一，分类不一致、编码不一致，数据管理单位分散以及数据运用“灵活”是当前存在的突出问题。究其原因，既有统计部门在统计方法以及统计指标上的不科学等原因，也有我国法律规章不健全以及统计口径多样分散的原因。因此，需要全国的统筹规划，全面改革我国统计体制，科学采集数据并要建立统一、规范的统计数据库，加强各数据的转换以及时间上的连续性，提高数据的使用价值。

第一，对于数据调查研究机构而言，从关键概念涵义的界定、分类目录、统计编码、抽样的设计、样本量的要求、数据的采集，到数据的分析、结果的解读，都应该遵循基本的科学性原则。要建立一套统一的调查标准和制度，只有这样调查结果才是可信、有效的，也只有这样统计数据才能够更好的被共享，为分析研究提供有利的数据支撑。

第二，建立一个以政府门户为核心的综合统计网站，重视并真正发挥政府网站在数据发布与交流中的作用。加强对统计网站的管理和各网站的有机整合，国家统计部门和地方统计部门之间应加强合作，采用统一的数据采集软件，方便数据自由切换和转换，统一数据的加工处理过程，杜绝数据处理的不符合事实现象。这样既方便公众在同一核心网站获取有效地数据，又能杜绝统计数据的多口径状况，保持数据的一致性，增强政府统计数据的说服力。

第三，积极发挥非官方统计机构的作用。让非官方统计机构参与到统计的竞争中来，充分发挥非官方机构在敏感数据领域的积极作用，弥补政府统计在某些方面的不足，拓宽数据的统计渠道。

五、结论

曾两度出任英国首相的本杰明迪斯雷利有句名言：“世界上有三种谎言：谎言、该死的谎言，还有统计数据”。事实上，统计数据本身并无罪，可人们往往喜欢滥用统计数据来支撑自己的立场，而不能反映真实情况。因此为避免多口径数据相矛盾，提高统计数据质量和使用价值，传统的统计体制改革势在必行。建立统一的数据统计标准制度，使用统一的数据收集软件，建设政府统一数据发布平台，加强非官方统计机构的作用，实现数据的匹配与共享，确保数据的真实准确与完整，促进纺织产业以及相关科研的发展。

[1] 晏正春．当前地区统计数据质量存在的问题及成因分析[J]．时代经贸，2013，(9)：184-185．

[2] 聂辉华，江艇，杨汝岱．中国工业企业数据库的使用现状和潜在问题[J]．世界经济，2012，(5)：142-158．

[3] 王强，许亦频．关于统计数字质量问题的讨论[J]．统计研究，1990，(3)：59-63．

[4] 颜德纶．论统计数字的全面质量管理[J]．统计研究，1990，7(2)：54-57．

[5] 朱秀君．政府统计中造假与治假的博弈分析[J]．数量经济技术经济研究，2000，17(7)：63-66．

[6] 朱爱群．统计数据质量问题探析[J]．工业技术经济，2001，20(3)：72-73，76．

[7] 朱文兴，张继良．统计管理体制改革及其模式初探[J]．中国统计，2005，(8)：6-8．

[8] 林勇，杨言勇．统计数据质量改进的博弈论研究[J]．统计研究，2008，25(3)：106-108．

[9] 周黎安．晋升博弈中政府官员的激励与合作——兼论我国地方保护主义和重复建设问题长期存在的原因[J]．经济研究，2004，(6)：33-40．

[10] 戴建军．中美服务业统计分类和口径比较[J]．发展研究，2012，(6)：10-14．

[11] 周欣悦．数据统计口径不一对医院财务分析的影响[J]．卫生经济研究，2014，(1)：58-60．

[12] 陈诗一．中国工业分行业统计数据估算：1980-2008[J]．经济学(季刊)，2011，10(3)：735-776．

[13] 刘雁书，谢文照，刘双阳，等．中国网站统计数据公众可获取性及质量研究[J]．工作视点，2007，(4)：53-55．

[14] 于斌斌．基于产业链与技术链融合的浙江纺织产业升级[J]．纺织学报，2014，36(06)：148-154．

[15] 邱红，林汉川．全球价值链、企业能力与转型升级——基于我国珠三角地区纺织企业的研究[J]．经济管理，2014，(8)：66-77．

[16] 王来力，丁雪梅，吴雄英，等．我国纺织工业能源消费碳排放与经济发展关系的实证分析[J]．东华大学学报(自然科学版)，2013，39(2)：230-234．

[17] Perkins，D． Reforming China’s Economic System[J]．Journal of Economic Literature，1988，26(2)：601-645．

[18] 孟连，王小鲁．对中国经济增长统计数据可信度的估计[J]．经济研究，2000，(10)：3-13．

Comparative Analysis of Economic Statistics of Chinese Textile Industry

WANG Ji-ping, LIU Ya-fei

(School of Management, Wuhan Textile University, Wuhan Hubei 430223, China)

With the development of national economy and the arrival of globalization, statistical data plays a more and more important role in society research. As a traditional industry of China, textile industry has been the focus of research, but some problems remain in actual statistics data of textile, such as statistical inconsistencies, vague definitions, missing data. So establishing a unified standard statistical data system, using unified data collection software, building data publishing platform by government to realize data-matching and data-sharing for accuracy has become a necessity.

statistical data; textile industry; countermeasures

F426.81

A

2095－414X(2015)05－0012－05

王济平（1968-），男，副教授，博士，研究方向：工业经济、产业经济.