关键词： 政府统计； 统计失信； 诚信政府；激励与约束
诚信是长期以来存在于私人领域的一项基本道德原则，后成为处理民事法律关系的一项根本性制度。随着社会发展过程中人们对政府依赖程度的提高， 这一原则被引入到了公共管理领域。作为社会公共事务管理者， 政府诚信对整个社会诚信体系的影响甚大，政府行使公共权力的诚信度关系到公共责任和公共利益的实现程度。若失信于民， 本质上就是对公共责任的破坏和对公共利益的损害。作为社会管理制度的组成部分， 政府统计是指在政府的主导下，以相应的统计理论方法为指导， 通过政府统计组织系统去收集反映国民经济和社会发展基本情况以及有关专门问题的统计资料的制度化体系。
随着社会的发展， 政府统计的公共性特点越来越突出，它不但是认识国情、决定国策、管理国家、监督经济和社会发展的重要工具， 而且还承担着为社会提供咨询服务等更多方面的功能。另外， 统计是国际语言， 是各国相互了解、开展国际交流合作的共同工具。随着对外开放的扩大、国际交流合作的进一步发展及我国统计标准日益向国际社会靠拢，统计在实现统计服务的国际化方面发挥着越来越大的作用。真实性是衡量统计质量的首要标准， 可谓统计的生命， 统计质量的高低决定了统计结果参考价值的大小。在人们对政府信息高度依赖的今天，统计诚信可谓是政府诚信的最基本的要求之一。
1996年国家对《统计法》的修订， 2006年2月1日， 《国务院关于修改〈中华人民共和国统计法实施细则〉的决定》开始施行， 使统计工作的制度环境得到了进一步的优化。统计工作取得的成就是有目共睹的， 但在现实中， 一个难以回避的是，国内外对政府统计数据的真实性存在诸多质疑， 在某种程度上已经形成了政府统计诚信危机。①在国家致力于打造诚信政府， 建设和谐社会的大背景下，学界对政府统计失信问题的研究尚待深入，本文旨就此做进一步的探究。
一、政府统计中的人为误差是造成统计失信的主因
一般而言， 统计诚信度与统计质量密切相关，统计质量越高， 诚信度越大。而统计信息质量的高低取决于统计误差水平的高低， 但关于如何评价统计数据质量的误差指标， 长期以来却是统计部门和统计工作者秘而不宣或者忌讳的问题，甚至在统计学的一般教材中也很少讨论。这恰恰是如何看待与解决统计误差问题的关键。而对统计误差背后原因的揭示， 又是解决统计诚信问题的关键。
所谓统计误差是指实际统计量与理论真值之间的差异。误差问题实际上贯穿于整个统计活动过程的始终。从知识论角度来说，人类理性的有限性决定了无法从根本上完全做到统计无误差。人们对统计误差之大小难以作出定量的估计， 因为在实际统计时， 总体的真值是未知的， 同时， 许多形式的非抽样误差是根本无法估计的。在承认这一前提的基础上，在对统计数据是否失真进行判定时， 理论上采用的解决方式是设定一个容差范围， 如果统计数字超出了这个被认定的正常的范围， 便被认为是失真。
依据误差形成的来源， 统计误差可以分为技术性误差与主观性误差。技术性误差是指因统计技术的不完善而形成的误差，主观性误差是指因人为的原因而形成的误差。主观性误差又分为有意误差与无意误差两大类。因主观故意而导致的虚报、瞒报、伪造、篡改统计数据等属于前者， 而因智识所限、疏忽大意等非主观故意的原因产生的资料登记、汇总、计算错误等是无意误差。其中，技术性问题可以靠完善技术的方式来解决， 通过统计技术的改进来提高统计的质量。例如提高统计设计的科学性、样本的代表性、过程的规范性、数据结构的合理性等方式去解决问题。而人为误差中的无意误差，也可以随着技术的改进逐步得以减少。相关研究显示， 无意的人为误差从大量的累积情况看正误差与负误差(因登记、书写等错误而使数字增大或减少) 出现的可能性几乎是相同的， 而且量上大部分可以互相抵消。同时， 随着统计工作者职业素质的提高、数据质量评估审核工作的完善、统计超级汇总工作的展开以及电子计算机的推广和使用，无意的人为误差将会大大减少。例如， 目前的技术已经可以开发出数字鉴别软件， 其原理与机械零件加工质量控制软件有些相似， 即根据某地社会经济实际情况为指标值设定一个可能波动的范围，当输入的数据越出该范围时就是异常值。这时， 屏幕上会发出警示信号， 提醒操作人进行检查是否有误。这样的工作对于防范数字操作差错会有帮助。当然， 通过技术改进也不能完全消除这两类误差，而且改进存在着时间条件约束， 只能是渐进式的， 因此， 统计失真在所难免。但是， 这里谈到的“统计失真”与本文强调的“统计失信”并非完全等价的概念。虽然失真必然失信，但“失信”强调的是因失“诚”而导致的“失去信用”。由于人的主观诚实状态的原因导致的统计失真， 才使人们对统计结果产生了不信任感。因此， 真正造成政府统计失信并导致诚信危机的，并非是一般意义上的统计失真， 而是特指因人为原因导致的使统计数字信任度的降低。众多的典型性的事例向人们昭示， 统计中出现的误差具有明显的偏向性， 表现为总是向着对当事人有利的方向倾斜。可以推断， 造成人为误差的根本原因是出于当事者对政治的、经济的或其他利益的追逐。
二、政府统计失信行为的制度分析
政府统计部门是提供政府统计信息的主体，但统计部门作为一种组织， 本身没有行动能力， 具体从事统计工作的是现实中的个人。而任何人都既是独立利益的个体， 又具有社会属性， 人的各种行为必然离不开相应的社会制度安排。诺思认为，制度是一种社会博弈规则， 是人们所创造的用以限制人们相互交往的行为的框架。具有有限理性和机会主义倾向的个人， 其追求自身利益的强大动力， 既是经济衰退的主要原因，也是经济增长和繁荣的主要源泉。无论这种结果是好是坏， 均依赖于人为的社会制度结构。因此， 制度对人的行为来说至关重要， 可产生约束与激励双重作用。实际上， 人的本性既有从善的基础，又有作恶的倾向性， 一个有效的制度， 就是通过良好的设计以克服人的弱点并引导人走向良善。相反， 若制度设计存在问题， 则非但达不到惩恶扬善的目的， 而且可能产生反向的约束激励效果。将这一基本推论用于统计信息的提供行为与统计信息质量的分析中，可以认为提供统计信息的行为与人所处社会的制度不可分离。按照理性经济人的理论预设， 人在进行行为选择时总要进行成本收益分析。就统计工作而言， 通过“制造数字”，可能获得的收益包括政府负责人及其相关工作人员可支配的公共资源增多、工资及在职消费增加、声望提高、升迁几率增大等等； 可能支付的成本主要包括“制造数字”的运作成本和惩罚成本。运作成本是指在各环节上为顺利完成各种假象而支付的成本，通常， 统计数字距离真实性越远， 相应的成本也越高。惩罚成本是因被举报或者在统计检查中被发现， 受到追究而支付的成本， 表现为政府负责人或相关人员受到党纪处分或其他法律的惩处。如果制度安排鼓励提供高质量的统计信息，则统计信息质量将趋于提高； 反之， 如果制度不奖励、甚至惩罚提供高质量统计信息的主体， 而那些提供虚假统计信息的主体又能获得较好的收益， 则普遍流行的必将是低质量的统计信息。下文将从激励与约束两个方面来对政府统计失信行为进行制度分析。
1. 产生统计失信行为的激励性制度分析
政府统计作为统计的一种形式， 需要坚守统计科学本身要求的一般底线，即要通过正确运用统计理论和方法采集数据、整理数据、分析数据等一系列的操作过程， 得出具有客观性、科学性的结论。
统计的性质内在地决定了统计工作应具备应有的独立性，这样才能保证统计数据的形成免受外力的干扰。2006年修改后的《细则》规定， 国家统计局派出的调查队承担国家统计局布置的各项调查任务，依法独立开展统计调查，独立上报统计资料， 这使统计工作的独立性有所增强， 但目前的两个具有内在关联性的、更加根本性的制度--统计管理体制与政绩考核制度，使得统计工作依然难以保证独立。首先， 在管理体制方面， 实行的是“统一领导， 分级负责”制度， 在这一总框架内， 统计工作实行的是双管制。地方统计局在业务上接受上级统计机构的领导，同时作为本级政府的组成部门接受本级政府的领导。这样， 造成人财物管理与业务管理发生分离， 地方政府对地方统计局的机构设置、财务及人事编制方面具有发言权， 这使得地方统计部门的独立性存在被架空的危险，统计数据受地方政府部门领导的行政干预的结果就在所难免。微观到统计人员的行为， 长官意志的作用往往大于统计原则。据有关调查表明， 有约60%的人认为“领导干预”是统计数据失真的首要因素。而在统计执法检查中发现， 领导干部干扰统计数据占全部案件的90%以上。其次， 在现行体制下， 政绩考核是目前中国决定官员职业命运的重要方式， 而统计数字是评价官员政绩的重要依据之一。这样，在现实中， 统计数据除了具有了解国情、提供咨询服务等上面列举的基本功能外， 还在政府管理的过程中产生了一个“派生功能”， 即考量政府官员业绩的功能， 甚至“干部的荣辱升降系于一数”。而这两类不同性质的功能在一些情况下可能会发生剧烈的冲突，尤其是当造假使人获益， 诚信使人吃亏时， 牺牲诚信以换取政绩必然成为理性人的选择。在一些地方， 甚至产生了与统计工作原理完全相悖的数据生成与传导路径倒置现象。按照基本原理，统计应遵循如下程序： 首先是被调查对象如实填写上报统计资料， 其次是政府统计部门根据搜集到的原始统计数据经过汇总整理得到中间数据并逐级上报， 最后根据中间数据分析得到全面反映客观现象的综合信息。在整个统计资料的形成过程中，统计数据应是一种自下而上的传输方式。然而在现实中， 一些地方统计数据的生成是自上而下层层分解的结果。建立在这种数据生成与传导路径基础上得来的统计数据， 与统计数据真实性、准确性的要求可谓南辕北辙。
2. 产生统计失信行为的约束性制度分析
约束制度的强弱及完善与否是行为选择的重要考量因素，它直接决定着行为者承担的惩罚成本的高低。其中， 问题发现制度和责任追究制度是约束制度的两大方面。就统计行为来说， 当问题发现的几率低， 惩罚的力度小以及机会利益大于因败露而遭受的惩罚成本时，利益主体便可能不顾制度约束而选择造假； 若问题发现制度强大以及责任追究制度完善， 造假行为将无处遁形或无利可图， 统计失信自然失去动力。我国目前的统计工作， 在这两方面都存在问题。
首先， 问题发现制度方面存在问题。在完善的问题发现制度下，发现主体与发现渠道都应是多元化的。根据我国现行《统计法》， 问题发现主体包括政府系统自身及各种社会主体。“统计工作应当接受社会公众的监督。任何单位和个人有权揭发、检举统计中弄虚作假等违法行为，对揭发、检举有功的单位和个人给予奖励”。但现实中， 社会监督的力量小， 渠道少且缺乏对监督举报者的保护机制， 问题发现的效果较差， 因此， 统计失信问题发现实际上基本依赖于行政系统内部上级统计机关的检查。任何检查行为，首先遇到的就是信息不对称的问题。按照委托-代理分析范式， 上级机关作为委托人与其代理人--被检查部门相比处于信息劣势地位， 二者处于信息非对称的状况。受到经济、时间、精力、理性、责任心等条件约束， 上级机关并不总能及时、准确且完全地了解数据填报者的行为，下级承担惩罚成本的几率就会降低。而当造假本身就是上级意图的产物， 即上下级之间因部门利益、政绩考核等原因已结成“利益共同体”， 下级在统计数据上弄虚作假本身就是在间接为上级领导创造政绩时，即使统计违法事实已被发现， 承担惩罚成本的几率也将趋近于零。这也就不难理解， 当政绩指标由上向下层层压来时， 自然会有统计数据由下向上层层虚假的现象发生， 形成的可能性结果之一就是各地区一级与国家一级在国内生产总值总量、结构和速度核算数据方面的不一致，严重影响了全国统计数据的可信度。
其次， 责任追究制度方面存在问题。现代社会里，责任追究制度是政府权力良性运行的重要保证。在法治国家， 诚信统计应建立在遵法、守法基础之上。完善的责任追究制度， 在立法层面上应包括责任追究主体、责任承担主体、责任承担内容与形式等一整套明确的法律设定。根据“过罚相当”的原则，违反法律规定的行为， 就必须承担相应的法律后果。在我国， 就政府统计责任承担问题而言， 现行《统计法》缺陷主要体现在两个方面： 一方面受制于现行“统一领导， 分级负责”的统计管理体制，《统计法》实际成了统计管理体制行政关系以及各级政府统计职能的描述。受此影响，《统计法实施细则》对各级政府统计部门之间的责、权、利三者的关系界定不清， 对人为干扰统计数据的行为无明确的法律定性，使责任追究缺少基本前提。另一方面， 在承担责任的形式和内容方面的规定缺乏应有的硬度。虽然政府承担责任的法定方式包括行政责任、民事责任和刑事责任， 但在统计实践中，统计主体大多数承担的是行政责任， 承担民事责任和刑事责任的几乎没有。《统计法》第二十六条第一款规定： “地方、部门、单位的领导人自行修改统计资料、编造虚假数据或者强令、授意统计机构、统计人员篡改统计资料或者编造虚假数据的，依法给予行政处分， 并由县级以上人民政府统计机构予以通报批评。”由此看出， 领导人对本单位向外提供不实数据的行为， 不论对社会造成多大危害， 最多需要承担的只是“行政处分”或“通报批评”，惩罚成本非常低。《统计法》涉及“构成犯罪的， 依法追究刑事责任”仅限于两种情形： 《统计法》第二十六条第二款规定的“地方、部门、单位的领导人对拒绝、抵制篡改统计资料或者对拒绝、抵制编造虚假数据行为的统计人员进行打击报复，构成犯罪， 依法追究刑事责任”； 第二十九条第二款规定的“利用统计调查损害社会公共利益或者进行欺诈活动的， 由县级以上人民政府统计机构责令改正， 没收违法所得，可以处以罚款； 构成犯罪的， 依法追究刑事责任”。对于日益复杂的统计违法情况来说， 只有以上两种情形才能追究刑事责任未免太过偏窄， 与对经济秩序的破坏而造成的社会危害严重性不成比例。而“行政处分”、“通报批评”这种过轻的行政责任追究，难以起到应有的惩戒作用， 反而会产生造假“激励”。这种惩治的软弱性和不彻底性， 不足以形成对统计违法者的威慑力， 导致部分政府负责人带头无视《统计法》的存在，助长了数据造假现象的滋生和蔓延。
三、制度的完善是解决统计失信问题的根本途径
诚信不仅仅是道德层面的问题， “失信”可以在社会上容身，根本原因是制度上的纵容。在公共管理领域， 要引领人向善， 遏制人趋恶， 固然需要教化的感召与公共精神的培养， 但批判的武器不能代替武器的批判， 制度性原因要靠完善制度的方式来解决。应该在制度层面上规范人的行为，用制度来消解人性的弱点， 抑制人可能出现的任意行为和机会主义行为， 将人的行为选择导入可合理预期的轨道。
1. 深化统计管理制度改革， 消除制造统计失信的激励因素
首先， 改革统计管理体制， 实现统计工作的独立性，保证统计数据形成的科学性。统计的科学性要求统计部门的地位超然， 因此， 当务之急是改革统计管理体制， 按照统计自身的活动规律， 建立反应灵敏、运转高效、机制灵活、数据真实的管理体制。在具体设计上，可引入区域概念， 设立由国家统计局直接垂直管理的大区统计机构， 将县级统计机构经人员调整后纳入大区统计机构的直接管理之下， 并依照不同地区经济、人口、商业实体数量等统计对象的疏密程度对机构的疏密程度加以安排。
大区统计机构和人员要对数据质量负责，其经费、任免及业务指导均由国家统计局负责。这样的安排既可以大大避免多个环节对统计数据造成的误差， 又可以实现由县级统计机构直至国家统计局的快速汇总， 更主要的是可以摆脱各种影响统计工作的利益关系，增强抗干扰能力。在此基础上， 可以继续深化机构改革， 进行制度创新。例如， 可以根据统计业务的特点， 按产业结构而不是按照调查方式来设置机构， 一个专业统计机构负责一个调查领域，全部专业机构面对的领域就可以组成一个整体社会。这样， 可以明晰专业统计机构的职权并强化专业统计机构的责任。此外， 国家应当逐步建立统一的公共数据库， 让不同统计机构数据共享，让社会公众获取统计数据更加便利。要从制度上保证上述工作的落实， 最根本的是要完善法制。为此， 建议按照政府机构改革后政府统计的职能， 进一步修订《统计法》， 从法律层面上明确政府统计机构及政府间的权责关系。
其次， 完善绩效考核体系与干部管理体制，化解和消除制造统计数据的内在动力。各级政府和相关部门在考核领导干部时， 要优化考核指标体系， 不能简单地凭数字考核评价政绩， 更不能以数字“取官”， 而应从执行政策、经济发展、社会效益、执行法纪、工作作风等方面全面客观地进行考核。应在调查研究的基础上，根据本地实际， 制订一整套相互联系、相互制衡的较为科学的目标考核体系。另外， 还要考察原有的工作条件和基础， 不能把集体的工作成绩简单地归功于个人， 更不能简单地凭统计数据决定个人的升迁。只有卸下压在领导干部肩上的沉重的数字包袱，才能让政府统计的功能回归， 还统计工作客观、真实之面目。
2. 完善问题发现制度与责任追究制度， 充分发挥其约束作用
首先， 完善问题发现制度。信息不对称是造假得以存在的前提，消解信息不对称， 增加信息透明度是抑制机会主义行为的有效措施。因此， 需要强化问题发现制度， 让统计造假失去藏身之所。为此， 国家应加强统计检查和巡查力度， 以便尽可能及时、全面地了解数据填报者的实际情况。同时应该看到，有效地降低信息不对称性的问题是一个复杂程度很高的问题， 需要从多方面进行入手， 进行综合性的制度创新： (1) 建立与完善数据质量查询、核实、通报责任制度。明晰责任是承担责任的前提，从数据的搜集、整理、汇总、审核、上报， 到数据的提供、使用、公布等各项工作流程， 都应层层建立责任制。(2) 建立与完善下管一级的制度。所谓下管一级指国家统计局对各省、自治区、直辖市，省统计局对地市的国内生产总值等国民经济主要指标的数据质量实行下管一级。凡未经上一级统计机关评估认定的统计数据， 各级政府不得作为考核评比的依据， 也不能进行公开报道。( 3)建立与完善联审论证制度。统计部门与财政、税务、工商等宏观监管部门合作， 对重要年度统计数据进行联审论证， 最大限度地保证统计数据的真实性。(4) 建立与完善数据质量评估制度。修改后的统计法实施细则规定， 国家建立健全统计数据质量监控和评估的制度， 加强对各省、自治区、直辖市重要统计数据的监控和评估。为及时发现问题，增加统计数据的可靠性， 国家建立这样的制度是非常必要的， 应尽快建立起来。还要强调的是， 应该引入第三方机制， 建立社会性的数据质量评估控制制度。第三方由统计学、经济学等方面的专家学者组成，健全数据质量评价机制， 对一些重要统计指标、特别是列入政绩考核的统计数据， 进行科学评估和论证， 分析其是否真实可靠。在建立统计数据质量监控和独立评估制度方面，国际上可资借鉴的经验非常多， 我们应以开放的心态积极地学习与借鉴。西方国家广泛采用与实行的统计数据质量定期评估制度， 评估主体既包括相对独立的官方和半官方的组织，也包括专门从事统计数据质量评估的社会中介组织机构。主要职责是制定统计数据质量评估标准， 规定统计数据质量评估的指标范围和重点以及制定统计数据质量评估监督办法等内容。美国、英国、加拿大、荷兰等国都建立了专门的统计数据质量监督管理机构。英国皇家统计学会成立了统计数据质量评估小组，每年对官方统计数据质量情况进行独立评估； 加拿大由国家审计总长负责统计数据质量的评审工作； 荷兰成立了统计数据质量审计委员会。
其次， 完善责任追究制度。责任追究制度的完善程度是落实政府权责关系对应的保障。加大失信的惩罚成本无疑有利于减少造假行为发生的概率。同时，提升诚信缺失的成本还可以起到警示作用，会使那些怀着侥幸心理的造假者知难而退， 从而达到事前控制的效果。为此， 需要进一步完善《统计法》， 对统计违法行为及法律责任的界定更为精细缜密，并加大处罚力度， 以进一步提高《统计法》对违法者的震慑力， 树立统计法权威， 让统计数据返璞归真， 发挥其应有的功能。为此， 应重新设定统计违法种类， 对人为干扰统计数据的行为，应对违法行为责任人采取行政的、经济的、法律的手段进行综合处罚， 让违法者得不偿失。我们有必要参照国外的统计法律及我国《民法通则》、《刑法》中的一些条款， 来重新明确干扰统计数据所应承担的法律责任。例如，有学者建议， 个人为了某种利益， 利用职务之便编造、篡改统计资料， 或指使他人非法修改统计数据的， 参照《美国普查法》第213条及我国《刑法》的有关规定，以“滥用职权罪”论处， 不仅要负行政责任， 还应追究刑事责任。笔者也认为， 为使违法者的责任承担与其造成的社会危害后果相符合， 有必要扩大刑事责任追究的范围并应增强其可操作性和可执行性。