【内容提要】统计信息失真是我国经济生活中普遍存在又影响深远且恶劣的现象。统计信息失真的原因很多，有技术性的、也有非技术性的。本文应用经济学和行为科学的基本理论和方法，结合实际，着重分析了我国转型期统计信息失真的非技术性原因，并有针对性地提出若干治理对策，希望对我国统计信息失真的治理有所裨益。

[关键词]统计信息非技术性失真原因对策

统计信息是人们赖以判断、分析社会经济活动及其结果并借以进行经济决策的重要手段。统计信息功能的发挥，以真实性为前提。真实性是统计信息的生命，也是统计实践中应该遵循的基本原则。然而，现实经济生活中，尤其是在我国经济运行进入转型期后，由于体制转轨尚未到位及其它原因，统计信息失真呈现出泛滥之势，成为统计实践中一直未能解决的顽症。对这一难题，统计工作者和理论研究者作过不懈的努力，提出了不少治理对策，并对这一问题的解决发挥了一定作用。但由于问题本身的复杂性，统计信息失真现象仍然广泛存在着。

一、统计信息非技术性失真的原因分析

1、统计信息非技术性失真的含义

统计信息失真从其原因看可分为技术性失真和非技术性失真。

技术性失真是指由于某些客观条件的限制（如人们的认识能力、工作方式和手段、统计制度和方法、统计管理体制等因素）所引起的统计信息与实际经济过程和经济现象脱节的现象。技术性信息失真表现为一种无意识中产生的误差，具体有工作误差和代表性误差两种。工作误差是指在统计工作过程中，由于客观条件的限制（如度量工具不标准、统计方法不适宜等）或工作人员在登记、汇总和计算过程中的失误而造成的误差；代表性误差是指用部分单位的统计数据为代表去推算全及总体有关数据时所产生的误差。

非技术性失真是指在一定的客观条件下，有关人员为了个人或局部的经济和政治利益，有意识地提供虚假统计信息而造成的统计信息失真。与技术性失真相比，统计信息的非技术性失真对社会经济造成的危害要大得多。因为前者产生的误差一般较小，资料汇总后，正负误差可以相互抵消，使统计数据趋于真实;而后者由于相同利益趋向产生同向性误差，累积起来，失真就会加剧。比如，人口性别结构的统计，各地呈报的数据可能只有较小的误差，汇总的数据又基本上是真实的。但人口出生率的统计就不同，由于数据造假者有相同的利益动机，所呈报的数据都小于实际人口出生率，从而使汇总的数据严重失真。

2、统计信息非技术性失真的原因分析

前已述及，非技术性统计信息失真主要由统计信息的提供者主观上有意识地弄虚作假所致。根据行为科学理论，人们的行为方式由其内在动机和外在环境因素决定，内在动机提供行为动力，决定行为方向，而环境因素则通过强化或抑制行为动机来修正人们的行为。统计信息的提供者具有最大化自身利益的动机，通过何种行为最大化自身利益则取决于外在环境。即，当提供者客观上具有利用统计信息或者编制统计信息的机会最大化个人利益和局部利益的时候，外界环境因素或者刺激其谋取正当利益，或者刺激其谋取不正当利益；换句话说，当提供者产生谋取不正当利益的动机时，外界环境因素或者对其行为给予推动或者加以制约。这一理论为寻求统计信息失真的深层次原因提供了一条有效的线索。

统计信息提供者的行为有合规与违规两种，其选择取决于行为的结果是否能提供最大限度的利益，而行为的结果又受到所处监管环境的制约。监管成为影响提供者利益最大化目标实现的主要决定因素。这里所说的监管环境是指对统计行为的合规性所作的检查以及对违规统计行为的处罚等监督管理制度和习惯的系统。这一系统对统计行为产生直接影响，因为统计信息提供者在作行为安排时会考虑环境的约束力，然后根据环境给予的行为空间，依据最大化原则进行系统筹划，以最有效的方式实现目标。如果监督者能够有效地促使提供者按照统计规范来安排自己的统计行为，那么，统计规范的目标也就实现了。但问题是怎样才能促使提供者在统计规范给定的空间范围内安排统计行为，因此，如何合理地设计和安排统计行为的环境空间，是实现统计规范目标的关键。根据激励相容原理，要实现监管目标，必须设计出一种适宜的环境，使监管者与提供者的利益趋向一致，即使提供者采取合理的统计行为符合其自身利益。

在此，笔者设计一个博弈模型来分析统计行为的选择过程和选择结果。统计信息的提供者与统计行为的监管者为博弈的双方。提供者的行为只有两种：合规与违规；而监管者可选择的行为也只有两种：违规处罚和违规不处罚。假定提供者统计行为合规可以得到10个单位的利益，而违规不受处罚可以得到15个单位的利益，违规受处罚只能得到8个单位的利益。括号里的数字代表各种情况下社会得到的利益单位（负数表示损失）。这样，博弈双方的得益矩阵列表如下：

提供者行为选择监管者行为选择合规违规

不处罚10（1）15（-6）

处罚10（1）8（-1）

上述情况中，监管者的最优策略应为处罚，而提供者的最优策略应为合规，结果各自的目标都得以实现。事实上，如果提供者确实面临着严厉的监督，违规行为必受处罚，提供者会自觉地遵守规范。但是，现实经济生活中，统计违规现象为什么仍大量存在呢？这是因为，一方面，统计提供者具有机会主义行为倾向；另一方面，统计监管中的抽查制度以及监管不严，处罚不力强化了提供者的违规动机。

在违规处罚中，存在着两种典型的情况：监管不严，处罚不力。

处罚不力即统计行为的监管者对提供者的违规行为在制度安排上过于宽大，给予处罚的力度不大。《统计法》是监管者能依照的权威性大法。《统计法》中提及追究违法者刑事责任的行为只有两种，即对拒绝、抵制编造和篡改统计数据的统计人员进行打击报复和利用统计调查进行诈骗。可见，造假者玩弄数字，编制虚假信息并不构成犯罪。另外，《统计法》对法律责任的追究也缺乏可操作性，在什么情况下对造假者给予什么行政处分，没有作出严格规定。

处罚不严是指处罚的执行不够严格，所给予的处罚往往不能实施。统计信息提供单位上下级之间在数据造假上存在着相同的利益趋向，监管者查出问题，领导说情干预，或减轻处罚，或以经济处罚代替法律行政处罚，甚至不处罚。这样违规行为受处罚的可能性降低，使违规者有机会获得更大的收益。

假设违规不被处罚或处罚较轻，违规的收益只要大于合规的收益，则统计信息提供者肯定选择违规行为。反之，如果违规必被处罚，或处罚较重，使违规的收益小于合规的收益，则统计信息提供者选择合规行为。在现实中，违规行为都或多或少有受到处罚的可能性，因此，提供者究竟采取何种行为将取决于他们对监管行为的预期，他们通常会揣测有多大程度会被处罚，多大程度不会被处罚。下面，在前述搏弈矩阵基础上，分析在给定的利益分布状况下，违规与合规的均衡概率，即违规与合规的利益期望值相等时的概率。