首批试点地区包括山西晋城、陕西西安、江苏无锡和贵州黔东南。国家统计局局长马建堂在试点动员部署及培训会上表示,改革的主要目标是实现两个方面的转变:一是投资统计调查对象由项目转变为法人单位,二是投资额计算方法由形象进度法转变为财务支出法。朦胧心静
这意味着,国家统计局将在去年实施企业一套表的基础上,进一步管控投资数据源头,从而大幅压缩地方投资数据的操作空间。
投资冲动冲击数据质量
从2003年开始,中国的投资数据就一直突飞猛进,与其他数据之间渐渐出现不完全匹配的迹象。
从这一年开始,全社会固定资产投资增速明显超过GDP增速。据国家统计局测算,2003~2011年,固定资产投资实际平均增长21.7%,比GDP实际平均增速高11个百分点。2011年,全社会固定资产投资31万亿元,占GDP的比重达到65.9%。
不仅如此,固定资产投资数据与纳入GDP的固定资本形成之间的差距也非常大。2011年,两者差距已超过9万亿元。
官方解释是,全社会固定资产投资数据与固定资本形成在内涵上有明显区别,一是固定资产投资额中不包括5万元以下的固定资产投资,固定资本形成总额则包括相应统计的投资。二是固定资本形成总额中包括部分无形固定资产的净增加额,即用于矿藏勘探的支出、计算机软件等,固定资产投资额不包括相应部分。三是固定资本形成总额中扣除了由于出售、易货交易和实物资本转移而转出的旧固定资产价值,而固定资产投资额不扣除相应的价值。
但花旗银行大中华区首席经济学家沈明高此前撰文称,2002年增加1.07元投资可以形成1元固定资本,但是,到了2007、2008年,同样1元的固定资本分别需要1.79元和1.68元投资,除了由固定资产投资效率低导致的原因外,还包括固定资产投资统计数据存在高估的可能。
外界怀疑投资数据高估的另一个观察点在于固定资产投资中建筑安装工程投资总量与建筑业总产值存在不小的差异。2011年,建筑安装工程为193644.6亿元,而当年建筑业总产值仅约117060亿元。
到了2012年,这一问题仍未得到解决。贵州、甘肃和青海三省当年固定资产投资数甚至超过了GDP。
而到了2013年,投资数据一直企稳在20%左右,这一增速远高于钢材、水泥的增长速度,外界也由此猜测数据之间仍有不匹配的可能。
投资是带动GDP的主要因素,地方政府有着巨大的投资冲动,仅在今年5月初,地方投资计划已经超过20万亿,大多数省份计划的投资增速在20%以上,一些地区甚至达到30%以上。而如果投资数据得不到有效压缩,全国与地方GDP差距也难以弥合。
同时,地方也有调高投资数据的利益诉求。据记者了解,国家统计局一直在强化对地方投资数据实施评估,不断给地方上报数据压缩水分。2011年国家统计局对10省投资项目核查时就发现了很多问题,诸如虚报投资项目、项目重复报送、项目提前报送投资、随意调整计划总投资等。
方法改革主抓源头
正是由于数据改革的迫切性,国家统计局此次改革中就将从源头对数据实施管控。
现行固定资产投资统计是从计划经济时代的基本建设统计演变而来。以往实施项目单位上报投资数据和实施形象进度法时,要求项目建设单位开工要进行统计登记,竣工要提供竣工统计报告。但在实际统计中,往往是项目开工后,统计部门成为一个孤立收集项目建设信息的部门。一些项目自行上马后,如果没到统计部门办理任何备案登记手续,就会导致投资统计项目名单、报表收集难。
另外,当前的投资统计指标体系陈旧、计算复杂、基层人员配备不足。例如,2011年全国500万元以上的投资项目就有50万个,但一些县级统计局做投资统计的仅一人,能搜集齐报表已经不容易,更不用说对投资数据仔细审核。而一些中小项目专职统计人员缺乏,数据上报随意性大,也降低了数据的质量。
相对于项目的形象进度数据,来自法人单位的财务支出数据则更容易获得,而且容易与其他生产和财务数据对应匹配,因此数据质量会更高。另外,近两年国家统计局所推行的一套表改革,撇开了地方政府可能篡改数据的中间环节,建立了企业名录库,遏制了虚假企业、虚假项目出现的可能,这一经验也能在此次固定资产投资数据改革中应用。
在此次试点的无锡市,已经开始对上报的投资项目库中所有项目实施核对工作,核实项目有关法人代码、单位名称等属性指标是否正确,并与一套表单位进行对应核对。其他地区也都陆续开展了培训工作。
虽然改革不易,但如果能改革好固定资产投资数据,有望大幅提高GDP核算质量。马建堂要求,各试点地区省、市统计局及调查队要积极配合,相互支持,以高度的责任感打好这场关键战役。
他同时强调,要严格按照试点方案所确定的制度方法,采集、审核、汇总、上报数据,对新的投资统计制度方法进行全流程检验。同时认真做好试点总结工作,为固定资产投资统计制度改革的全面铺开,提供直接经验。
The Path to Informatization of Construction Machinery Enterprises and Intelligentization of Equipment
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