【特稿】一道媒體識讀題：如何理解中國經濟數據

中國的經濟體系不透明，不易探知早已不是新聞。但如果仔細分析，中國經濟數據的扭曲依然超出大多數人的想像。

在中國，一份經濟數據可能因為以下四種原因而不再真實：

當一個經濟體的數據生產過程，同時被以上四種機制扭曲，那麼「理解中國經濟」就不再是經濟學問題，而是一個媒體識讀問題──讀者必須先分析「誰在說」、「為什麼這樣說」、「省略了什麼」，再來做經濟判斷。這種解讀成本，儼然已構成中國經濟的隱形稅。

經濟光明論：看好中國經濟成政治任務

2023年12月11日至12日的中央經濟工作會議，「經濟光明論」第一次被寫進黨的輿論引導話語。從這一天起，看待中國經濟向好，成為一種政治任務。兩天後，國安部的微信公眾號發文《國家安全機關堅決築牢經濟安全屏障》，把「各類意圖唱衰中國經濟的『陳詞濫調』」直接定性為「話語陷阱」與「認知陷阱」，即所謂「妄圖以種種虛假敘事構建中國衰敗」。同一天，微博財經與微博股票通知博主們：「切勿發布任何唱衰中國經濟的言論」。

國安部連續三天就經濟議題發文──這是該機構在改革開放後，首次以如此高密度直接介入經濟敘事。經濟敘事從市場行為到國家安全行為的躍遷，就此完成。質疑經濟數據，從此可能觸發「危害經濟安全」的犯罪嫌疑。

這不只是口頭威脅，而是有真實判例的鐵律。2024年春季，前中國社會科學院（社科院）經濟研究所副所長朱恆鵬，因涉嫌在一個微信私人群組中，發表批評中國經濟政策及高層領導人經濟管理的言論，隨後遭到拘留和調查。他不僅被免去社科院經濟所副所長和黨委副書記的職務，還被清華大學相關學術委員會除名。此事件更直接導致中國社科院經濟所的「政治地震」，該所所長、黨委書記等整個領導班子遭全面撤換。

因為批評中國經濟而被解職的，還包括國投證券首席經濟學家高善文，以及東北證券首席經濟學家付鵬。其他被刪號禁言的，更是不計其數。

當然，所有政府都在做「信心管理」。從美國聯邦準備理事會（聯準會）、歐洲央行，到日本央行都在反覆使用樂觀措辭，穩定市場預期。然而區別不在於動機，而是方法。聯準會的信心管理，伴隨的是公開聯邦儲備經濟資料庫（FRED）、發布利率會議決策信息。反觀中國的信心管理，伴隨的是整個經濟系統被恐懼扭曲。

但這並不代表在中國無法獲得任何經濟事實。2025年3月，彼得森國際經濟研究所（PIIE）研究員拉迪（Nicholas Lardy）與黃天磊所撰寫的研究報告指出，中國國家統計局（NBS）在固定資產投資、商品貿易、住戶收支、金融服務增加值等「政府可控計算口徑」上，持續向國際標準對齊。2024年開始，金融服務增加值的算法，從存貸款總量改為收入減成本，這是結構性優化──「光明論」由此顯出它真正的精妙：它並非全面封禁所有內容，而是結構性選擇有利於官方的──壓制集中在能照出失業、消費、房地產真相的口徑；改進集中在那些服務於「高質量發展」敘事的核算系統裡。

這種結構性選擇提供了一種視角，中國真正有效的經濟數據，必須是具有「制度性獨立」的數據。「制度性獨立」指的是三種特性：跨制度（數據由不受中國單方面控制的他方生產）、跨主體（操控需多方協同因此成本陡升）、跨物理約束（活動留下物理痕跡無法被紙面改寫）。

具備這些特性的指標不少，並且都是中國經濟分析的基石。例如：進出口數據（夥伴國海關數據與中國海關數據的差額）、物理活動（電力、二氧化氮濃度、夜間燈光、航運指數、鋼鐵水泥煤的進口和價格）、財政現金流（在中央與地方共享口徑下，系統造假成本極高）、社會融資（居民貸款、企業中長期貸款、民間投資）、IPO企業財報（受市場審計和跨境上市二次審計約束）。

當然，以上數據也都有彼此的瑕疵。尤其是進出口數據中的進口項，中國與外國的統計差異越來越大。出口項有透過海外中資公司採購的間接注水；社融數據可以利用票據融資技術性放大。不同部門之間的有效數據口徑，差異也極大。2024年5月，NBS公布月度發電量為718太瓦，而國家能源局的月度消費量則為775太瓦──兩者之間的差額，恰好對應未被納入統計的屋頂光伏發電量。同年7月，芬蘭能源與清潔空氣研究中心（CREA）學者Lauri Myllyvirta，在氣候媒體《Carbon Brief》刊出的分析指出，NBS月度電力數據漏報約一半的分布式太陽能發電量。

被壓制的中間結構

我們前面提到了高善文和付鵬兩個人。

2024年12月3日，國投證券首席經濟學家高善文在深圳的2025年度投資策略會上，發表一場注定要被刪除的演講。他用一組對比展開核心論證：城鎮就業人員的實際累計數字，與歷史趨勢線之間有4700萬人的岔口，而同期鄉村就業人員累計增加了4100萬。兩者數字幾乎嚴絲合縫。換句話說，疫情後城鎮創造就業的能力明顯惡化，大量人口返回或滯留鄉村。由於中國農業戶籍人口不納入城鎮調查失業率的統計，官方失業數據難以反映出這部分的變化，但總體就業數據卻無法掩蓋事實。

高善文進一步推演：「如果我們認為就業數據可信，那麼經濟增速就太高了。如果我們認為經濟增速數據可信，那麼就業數據就太低了。」最後他給出估算：房地產泡沫一來，GDP增速每一年高估三個百分點，累計高估十個百分點。這是一段教科書式的指標交叉驗證，雖然他在結尾配上符合官方敘事的「經濟（未來）光明論」。然而24小時內，他的演講視頻、文字、相關報道、個人微信公眾號全部消失。

早在高善文演講的前九日，東北證券首席經濟學家付鵬在匯豐銀行的內部活動上，談論中產隕落，以及政府與居民間的財富分配問題，隨後，他的微信公眾號「付鵬的財經世界」被限制關注，他之後被迫辭職。

完整譜系還包括劉紀鵬、但斌、洪榕、陳守紅、水皮、馬光遠、吳曉波、徐曉宇等十餘位券商首席經濟學家與金融分析家。2024年底，中國證券業協會下達通知，要求經濟學家在解讀政府政策方面「發揮積極作用」，違反者從重處理，甚至解聘。這份名單透露了「壓制」的真正所指──不是傳統的政治異見者，而是政治完全中立的技術性學者。

經濟學家是介於經濟數據與經濟敘事之間的解讀者。現代經濟體系非常複雜，即便是經濟數據透明可信的國家，也需要經濟學家在中間進行視角的統合與解釋。在中國的扭曲結構中，最可能被抽掉的就是這個層級。缺乏這個層級，就缺乏對中國經濟進行闡釋的最關鍵經驗和知識。而剩下的經濟敘事，基本上只有三類：中國官方不可信的經濟積極敘事、中國海外「反賊」同樣不可信的中國經濟崩潰敘事，以及海外券商投行的中立技術性分析。不過，來自海外券商投行的分析，往往依靠過於學究性的經濟模型和估算，且無法在中國實地研究，缺乏了經濟的體感和近距離經驗。

當中間層的經濟學家被噤聲，那麼剩下的方法，只能是逼近他們的手法，即透過指標之間的邏輯關係進行反推。單點敘事操控只需要一項數據，但交叉驗證很快能發現敘事的漏洞，要維持這套「光明論」敘事的成本、難度因此大幅提升。

最基本的交叉驗證，通常由三組指標鏈構成。以工業鏈為例，帳面上的工業增加值，需要與電力消耗、二氧化氮濃度、鋼鐵與水泥與煤耗、生產者物價指數（PPI）、工業利潤等指標交叉比對。假設工業增加值成長6%，中國政府往往會以此宣布工業領域增長迅猛。但若同期電力消耗增加1.5%、PPI通縮、工業利潤與前一年同期相比下行，這些都可以映證官方敘事有所問題。

再舉例出口鏈。比較中國海關數據與主要貿易夥伴的進口統計，通常參考航運量與運價、進口中間品數據，以及海外庫存變化等等。假設中國某商品出口成長了10%（例如新能源汽車）， 但美國、歐盟、東盟以及拉美的同期進口統計只成長3%。這說明可能是中間商、轉口貿易或低價傾銷在撐數據。

又或者以消費鏈為例。社會消費品零售總額，通常與上市消費企業的量與價與毛利、居民貸款、消費者信心等指標相關。當社會消費品零售總額成長5%，但上市消費股營收減少2%、毛利率下行、居民貸款收縮，搭配存款快速上升，說明社會消費品零售總額的水分，可能集中在政府主導的口徑上。

高善文在那場被刪的演講裡所做的，恰好是這種交叉驗證──把就業、消費、GDP拆開來看，讓它們的邏輯關係自相矛盾。

當然，交叉驗證也有侷限。極端情形下，多個指標可能因為共同的政治壓力而一起走形。地方官員可以同時改造工業產值與上報電力消耗。然而，協同操控有一個無法跨越的天花板：物理痕跡與跨境數據不在國內主管範圍，像是衛星觀測的二氧化氮濃度、夜間燈光指數、夥伴國海關數據、環球銀行金融電信協會（SWIFT）跨境支付等指標，不在中國統計系統內──「光明論」可以壓制其他敘事，可以阻斷反推路徑，但它無法壓制物理事實本身。當然，可以獲得的純粹物理事實也並不太多。

溢出的真實：平民經濟敘事

中國經濟光明論常常遭遇的另一個阻力，是來自民眾的實感。即便所有數據和分析都被壟斷，仍有一處會溢出真相──來自抖音、小紅書、快手上的失業哭訴、降薪自述、靈活就業自我合理化。這些視頻不進入任何NBS統計口徑，但它們構成一套「平民經濟敘事」。

2024年5月，一位叫王海鵬的中年人把自己的失業日記發到社交媒體，幾小時內瀏覽衝破50 萬、轉發達4000次，評論區湧入大量相同處境的留言「我和你有同樣經歷」。同年11月，一位30多歲的失業女性在抖音哭訴：「失業了，我可能要活不下去了…… 今天早上我還高高興興地去上班，結果下午老闆就緊急召開會議，告訴大家今天的工作到此為止。」一位武漢大學畢業生用另一種語言描述同一現象：「上一份工作被裁以來已經四個多月了，我就一直假裝上班，每天早上七點多起床，八點就到圖書館，可八點到時已經很難找到座位。」圖書館成為新一代「假裝辦公」空間，而「離職博主」成為中國自媒體的一種題材。

誠然，已經成為題材的內容，本身就具有某種統計上的偏狹，創作者可能也會放大其中的問題。但它抓住了NBS方法所忽略的東西：依國際勞工組織（ILO）標準，每周有一小時付費工作就算「就業」。這個定義把「假裝上班」、「待業」和「靈活就業」統統納入「已就業」範圍。「我是待業不是失業，因為說失業不符合那個意識形態。」這是一位抖音用戶原話。它揭示「平民經濟敘事」的本質──在官方數據完全失去信用時，平民奪回自己生活敘事的嘗試。

既然「平民經濟敘事」是重要的下層信號源，那有沒有什麼方法可以來進行解讀呢？答案是採取「貝葉斯推論」（Bayesian inference）。把每個數據點視為帶噪的先驗，分析重點從單一指標的水平，轉向多源數據同向收斂，以逐步收窄判讀區間。即便每個數據都有水分，但如果體現出相同趨勢，這些數據的「方向」就成為一個重要結論。

例如，官方宣布青年失業率降低，但居民貸款罕見收縮（置信度高）、低端食品（涪陵榨菜、康師傅方便麵）銷量回升（置信度高）、彩票與即開型刮刮樂持續熱銷（置信度中高）、二手交易平台「閒魚」的活躍用戶增長（置信度中），以及社會保障體系退保人數上升（置信度中）──這些信號同時指向「消費降級 」、「收入預期下降」，那麼青年失業率的方向置信度，就會因此被重新調整。

這是解讀中國經濟最麻煩的地方，因為每個數據都不完全可信，甚至需要靠社會信號（平民經濟敘事）來提供假設。因此，對於數據置信度會形成一套經驗判讀，透過不同來源的數據（甚至是社會領域數據，而非經濟數據）彼此交叉驗證，逐步收斂置信度，這是解讀中國經濟的一種獨特知識。這與上一節所講的「鏈條式」數據邏輯不同，上述邏輯中的數據是環環相扣；而透過貝葉斯推論，數據之間呈現網狀的弱邏輯連結。這些知識正是外國投行與本土經濟學者之間最大的差異。

「海外統計局」

因為中國數據的不可信，因而產生強大的離岸數據分析產業。2009年至今，榮鼎諮詢（Rhodium）、芬蘭銀行新興經濟體研究所（BOFIT）、凱投宏觀（Capital Economics）這三家機構逐步構成一套「海外統計局」。它們用各自方法獨立估算中國實際GDP，結果穩定低於官方一至三個百分點。Rhodium在2025年12月的最新報告中，估算中國2024年GDP實際增長2.4至2.8％、2025年增長2.5至3.0%。Rhodium給出一個短促有力的論據：「沒有一個經濟體在十個季度持續通縮下，保持5%名義的GDP增長──我們不認為中國會是第一個例外。」

BOFIT則估算中國2025年全年實際增長約4%、第四季度約3.3%。BOFIT研究紀要追溯至2014年，結論與 Rhodium 一致：中國官方GDP平均高估超過一個百分點。Capital Economics的中國經濟活動指標（China Activity Proxy，CAP）自2009年編撰至今，刻意回避工業增加值、社會消費品零售總額等「高政治敏感度」官方指標，用低層級的替代數據合成與估算。

每個機構都有自己的特點和方法論，BOFIT的方法核心是重估GDP平減指數（即剔除經濟增長中的「價格上漲」因素的折算）；Rhodium則從支出法切入，分別估算消費、投資、政府支出和淨出口。在2025年報告裡，Rhodium使用該方法檢驗中國GDP數據：「固定資產投資數在7至11月同比下降11%，但資本形成總額（GCF）卻仍被指貢獻0.9個百分點——這並不合理。」這是基於對中國土地財政、固定資產投資和資本形成總額之間，在黨國財政系統中彼此掛鈎關係的理解，所做出的判斷。

有時外國機構也可以重建我們上面說的中間結構。2023年9月，戰略暨國際研究中心（CSIS）在「測量困境」（Measurement Muddle）計畫中訪談了15位經濟學家，把對中國經濟不同立場的判斷綜合起來。訪談結果顯示，這些經濟學家都承認對經濟結構的認知，本身即是共識形成的動態過程，而不是固定方法論。

當然，海外估算也並非無懈可擊。2024年4月，PIIE研究員 Nicholas R. Lardy 在《外交事務》（Foreign Affairs）上發表文章〈中國仍在崛起〉（China Is Still Rising），主張儘管增長放緩，中國仍會保持快於美國兩倍的增長速度。

上述的方法也會遇到一些實際問題。例如，Rhodium常被批評結論先行，先有「官方高估／結構惡化」的大框架，再用代理數據檢驗；BOFIT的方法非常穩健，但因為依賴有限的公開數據，對服務業、非正規經濟和平台經濟的捕捉不足；Capital Economics是商業化程度最高的指標之一，CAP能在不依賴官方GDP的情況下，追蹤中國經濟活動，並提供月度更新、歷史數據、行業拆分和客戶專屬監測面板。這使得CAP對市場有用，但同時意味著外部研究者很難完整復核變量選擇、權重、回測和修訂記錄。

因此海外分析機構的重要性，在於他們都為中國經濟的解讀各自提供一種不同的結構認知。結構認知不能替代數據，只能解釋數據；它有滯後性，但基於中國徹底扭曲的經濟體系，也比缺乏結構認知、碎片化地接受不同的「經濟敘事」，不管是經濟光明論，還是中國經濟崩潰論好得多。

中國經濟扭曲的代價

以上是中國經濟解讀的困難。通過這個比喻你可以有一個更清晰的感覺，中國經濟為何不是一個經濟問題，而是「媒體識讀」。因為這個過程不像經濟分析，更像是一種「翻譯」。中國經濟是典型的「分層現象」，上層是官方敘事、下層是市井體感、中層被壓縮。各個方面的專業討論，任何想嚴肅地瞭解中國經濟的人，都無法對這三層經濟敘事照單全收，而是要進行一種「翻譯」。

這三層，包括裡面更細節各個板塊，同時存在、彼此獨立、不能合併──這就是中國經濟的「分層現象」格局。

不同的人有不同的重點，海外投資經理訂閱 Rhodium、BOFIT、Capital Economics 三套獨立估算；外資企業購買金融數據平台Wind、Choice、PIIE，進行三重數據交叉；國內民眾在抖音失業潮和《人民日報》「光明論」之間，自行拼湊判斷…… 這些翻譯都有成本，它精準地降低了所有市場決策的精準度。這就是為什麼我在文章一開始，把這些都稱為「經濟光明論」反向產生的「隱形稅」。

因為這個「隱形稅」的存在，使得很多人放棄或減少對中國的投資。這是中國的現實。因為外資流入（FDI）減少，2025年民間固定資產投資減少6.4%；到了2026年4月，新增貸款意外收縮100億元，其中居民貸款罕見收縮7869億元，但廣義貨幣供給M2仍同比增長，政府債券佔當月社會融資規模總額的154%。這意味著，信用擴張主要由政府部門承接，國家不得不通過政府部門加槓桿來撐住整個金融循環。

這就是中國經濟光明論和經濟扭曲的代價，它唱得越響，經濟系統在三層之間愈是背離，私人部門的經濟行為愈是往後縮──這導致這一種宣傳的反向效應。收縮投資並非真的相信經濟很差，但往往在三層翻譯之間無法判斷到底如何。當對中國經濟抱有看不清楚、信號背離的印象，也就形成了「隱形稅」，讓投資者望而卻步。

既然不確定性是底色，我也不會認為，有某個方法可以「確定地」得出中國經濟的準確全貌。「讀懂中國經濟」這件事，到最後就不再是個經濟學問題，而是一個「媒體識讀」與「認知政治學」問題。這意味著，中國經濟認識的起點，是更誠實的認識論。一切的判斷都有弱點，有其置信區間。中國經濟需要的不是「識破」或「看穿」的能力，而是對「自己能知道多少」的誠實，越是懂得這些經濟和社會數據，越是知道其片面和滯後。

這就是「經濟光明論」三年來製造的真正後果。其想壓制的是「中國衰敗」敘事，結果卻讓所有人，包括它自己的政策制定者，都失去一個共享的事實基礎。習近平在中央經濟工作會議上讀到的數據、地方書記上報的政績、研究員看到的圖表、家庭做出的投資決定，分別來自多個互不連通的版本。一個連自己政策結果都難以驗證的國家，最終也難以做出可靠的政策。

這就引出最後的悖論。一個把經濟解讀本身改造為認知政治學問題和媒體現象問題的國家，能否仍然被認識？讀懂中國經濟到最後，是一種倫理活動，不是技術活動。一個國家若拒絕被嚴肅認識，最終也無法嚴肅地認識自己。