数据如何说谎：
失业也可以是好事
我曾经住在华盛顿特区，搬到那里的第一天，我问一位出租车司机哪家超市好。“马格鲁！” [1] 他的语气相当肯定，“那里很不错！不管我什么时候去，总有商品在打折。”
这是我第一次与天性单纯的华盛顿消费者打交道。（那一周晚些时候，我们的保姆向我极力推荐了一家童鞋商店：“他们会为孩子的脚量尺寸呢！”）
直至今日，无论是否在华盛顿，我都不曾去过不打折的超市。我总被打折商品吸引，香蕉便宜，我就买香蕉；苹果便宜，我就买苹果。
打折商品总在改变，走进一家超市，我不太可能发现上周打折的商品这周还卖这么便宜。有一周，我买了一些打折的苹果，1.35美元；下一周，苹果的价格恢复至1.69美元，于是我花1.25美元买了打折的橘子；又过了一周，橘子的价格恢复至1.49美元，但苹果又开始打折，于是我又买了苹果。
如果我试图劝那位出租车司机不再去马格鲁购物，也许可以这么说：“马格鲁的商品价格简直疯了，无论我想买什么，它们都在涨价。”如果我还试图加深他的印象，可以计算一些百分比。“我先买了苹果，苹果的价格就上涨了25%；之后我买了橘子，橘子的价格就上涨了20%。短短两周，价格竟然整整上涨了45%！”
当然，这种简单的计算想当然地忽略了一个事实——我依旧花1.35美元买了打折苹果。这与政府报道的通胀数据有些类似。CPI（消费者物价指数，最常用来表示通货膨胀的指数）反映的不是今天而是过去人们购买商品价格的变化。因此，它的重点在过去人们讨价还价的商品——而同样的商品很可能已经涨价。这就令报道的物价变化比实际情况严重得多。
20年前，机票很便宜，笔记本电脑很贵。人们到处飞行，但很少携带笔记本电脑。因此，类似CPI的计算将许多精力放在机票（现在已经大幅涨价），几乎不考虑笔记本电脑（现在已经降价许多）。你购买一张昂贵的机票，CPI就随之上涨；你购买一台1992年时负担不起的笔记本电脑，CPI却对它忽略不计。
计算方式很重要。比如，社会保险是CPI计算的条目之一。如同每年年薪按固定比例上涨的情况，CPI监测到的购买力每年也都在增长，因为它总是令通货膨胀看起来比实际情况糟糕。
这听起来像对编制CPI指数的美国劳工统计局的指责。但其实不是。在价格独立浮动的世界，根本不可能编制出一个不偏不倚并且极具参考价值的数字。美国政府有许多衡量通货膨胀的方法，每一种都有它与生俱来的偏差。经济学家出于明确的目的，总是十分小心地选择恰当的参考指数。尤其在高通胀时期，媒体十分关心CPI，也许因为这恰好实现了它们的目的，令一切看起来了无生机。新闻真是一种忧郁的艺术。
严格而言，数据不会说谎，但它们揭示的事实常常遭到误读，尤其是在文章中引用的经济学数据。让我举几个例子。
搬到华盛顿前，我住在纽约州的罗契斯特。星星超市与韦格曼斯超市是那里两家规模最大的连锁超市。星星超市的广告曾写道：“平均而言，我们的顾客比韦格曼斯的顾客愿意为同一件商品多付3%。”我不认为它们错了。我同样相信，平均而言，为了购买同一件商品，韦格曼斯的顾客愿意比星星超市的顾客多付3%。
星星超市的计算方式与CPI指数类似，也存在偏差。某一天，星星超市的顾客买了许多苹果，而韦格曼斯超市的顾客买了许多橘子。当然，星星超市的顾客可能比韦格曼斯的顾客花了更多钱，如同韦格曼斯超市的顾客可能比星星超市的顾客花了更多钱一样。只要这两家超市在价格上基本持平，只要个别商品的价格存在差异，就不会错。
记者经常引用失业率数据说明整体经济状况，类似讨论往往忽略了有些人是自愿辞职的。通常而言，获得休闲时间或者追求个人梦想都是好事，可一旦被贴上“失业”的标签，立刻就被当成了坏事。
当然，失业可能伴随不好的现象，比如收入减少。记者在报道中将失业视为坏事，脑袋里惦记的正是这一点。但是，我们同时应该考虑失业的好处，比如它可以减少关联成本。如果你是流水线工人，丢掉了一份年薪5万美元的工作，然后一整年都在海滩无所事事地度过，一个子儿也没挣到。我们可以说，你的状况变糟糕了，但如果说它等同于损失5万美元，未免有些夸张。
相比于100年前每周劳作80小时的祖先，我们都处于某种程度的失业状态，应该很少有人愿意与他们交换时空吧。这个例子已经足够提醒我们，失业率不是衡量经济状况的最有效方法。
作为21世纪的人类，我们的工作时长少于祖辈是因为我们比他们更加富裕。从这个角度考虑，就业率下降反而成了好事。由于收入增长，家庭可以自行决定一个人工作养家，而非一定要双职工；由于景况好转，生活拮据时做着不顺心工作的人可以辞职，可能因为他们找到了其他收入途径，也可能因为他们相信只要花时间就能找到更好的工作。这种乐观并非是完全的盲目。
从经济学的角度看，失业率可能成为时机好转的信号，也可能成为时机转坏的信号。在个人层面，也是同样。彼得每周工作80小时，丰衣足食；保罗每周工作3小时，闲庭信步。哪种选择更明智呢？无论从经济学还是从伦理道德的角度，还是出于我的直觉，都无法对它做出评判。失业——或者就业率低，如果是出于自愿选择，它就可能是一件好事。
评论人士很轻易地认为，彼得的收入与保罗的休闲时光相比更“货真价实”，因此他一定比保罗更明智、更富有，但这根本不对。天真的评论人士也许会争辩，出于公平，我们应该将彼得的一部分收入转移到保罗那里，从而弥补他们的收入差距。但这么一来，我们就应该将保罗的一部分休闲时光转移到彼得那里，从而弥补他们在闲暇时间上的差异。如果为了公平，我们向彼得征税补偿给保罗，就应该让保罗去彼得家除草。 [2]
他们忘记了我们需要的不是劳动力，而是通过劳动获得的成果。记者似乎总在犯低级错误，认为自然灾害也有好的一面，因为人们必须投入重建，这样大家就都有事做了。2005年卡特琳娜飓风重创了新奥尔良，类似说法简直甚嚣尘上。在新闻从业者口中，只要人们热火朝天地投入建设，将他们的家园恢复原状，大规模生态破坏就一定存在谜一般的好处。我很怀疑，他们也这样看待自己的生活吗？往客厅的墙上凿一个洞，自己再花精力填上，真的有什么好处吗？
建房子本身不是一件好事，但拥有一栋房子是好事。房子的所有权才能体现它的价值。砌墙的事干得越少，你得到的好处就越多。人们投入数月艰辛劳作，最后仅恢复到遭受破坏前的样子，不可能从中创造出更多财富。
我在冷饮车前买甜筒时经常选巧克力口味。有时，巧克力口味卖完，他们会推荐我尝一下香草口味。我不由疑惑起来，香草口味为什么从不脱销？
答案是香草口味也有卖完的时候，而且与巧克力口味卖完的概率相同。只不过香草口味脱销，他们不必特意告诉我。一定也有许多喜欢香草口味甜筒的人困惑：巧克力口味为什么从不脱销？
如果你只盯住一点，而不是令眼界更加开阔，很容易被蒙骗。你与你的医生很可能对候诊室是否拥挤持有不同观点。你留意到身边的人不停朝你打喷嚏，房间座无虚席，但你的医生却从其他角度看待这种情况。
你的医生依据候诊室的全天拥挤状况做出评估，而你只在生病的时候才来诊室。你会在什么时候生病呢？可能正是病人最多的时候。我怎么知道呢？因为最多人生病的时候，候诊室最拥挤——正是病人令房间拥挤起来的。如果医生告诉我，今天上午候诊室有3人，下午有25人，让我猜你最可能在什么时候出现在候诊室，根据25∶3的概率，我会选择下午。
人们总是留意到房间拥挤，却很少有人留意到它空荡荡时的样子。医生知道今天有28位病人，平均半天要诊断14位病人。这28个人中，只有3人认为候诊室的拥挤指数为3，25人认为拥挤指数为25。病人的平均等待时间就此被拉长，但它反映的并非客观情况。
失业数据也以相似的方式误导我们。假设你需要调查人们失业的平均时长，于是挨个儿问当下的失业者失业多久，你将他们的答案一平均，得出的数字一定不客观，而且肯定偏长，正如大部分病人都高估候诊室的拥挤程度。
毕竟，调查员最有可能访问到已经失业了一段时间的人们。相反，短暂失业的人在调查者来访时可能已经找到工作。如果你仅采集某一天或者某一周的样本，遇到的多数失业者一定是长期失业者。许多优秀的经济学家都被绊倒在这里，没能指出问题所在。
近40年来，美国的贫富差距不断拉大。如果你只简单瞄一眼数据，很可能认为富人变得更加富有时，穷人的生活完全停滞不前。但是，我至少可以给出几个理由，令你对那些数字采取稍加保留的态度。
首先——也最简单，收入数据并非涵盖一切我们认为具有价值的因素。比如，我们十分在意休假时间的数量与质量。就这一点而言，穷人往往“迈出了一大步”，富人却举步不前。1965年以来，工作时间不断缩减，休假时间不断增加，美国人平均每年拥有300小时休假时间——但最贫穷的美国人的非工作时间是它的两倍。同时，以前你的家中只有3台9英寸的黑白电视，但人们现在的休闲方式获得了极大改善，休闲质量获得了显著提升。
第二，20世纪80年代里根总统执政时期与20世纪初老布什总统执政时期，均大幅削减了个人所得税。税收减免产生了十分重要的实际影响，但也造成了不可忽视的虚假作用。收入税调低后，人们不再费力隐瞒收入，仅出于这个因素，就会导致收入上升，尤其是高收入人群。不管出于哪种情况，穷人都不太可能隐瞒收入，因为他们本来缴税就少，而且收入来源一目了然——往往来自工资所得。相反，富人有许多理由与动机做些偷鸡摸狗的勾当，但如果调低税率，他们就会少费些精力东藏西躲，因此减税反而扩大了收入差距。
第三，离婚会造成收入下降的假象。如果一个家庭有两份5万美元收入，将被计算为一份10万美元的家庭收入。两人离婚后，情况变为单独两份5万美元收入，但实际上没人的薪水发生变化。
这十分重要。比如，1996—2005年间，美国普查数据显示，中等家庭的收入仅增长了5.3%（已考虑通货膨胀因素），但如果你改变人口数字，实质上增加了24.4%。
第四，也是我认为最有意思的一点，年薪差异与年龄无关。因为人们将不断在收入分配位置上发生改变。
在美国，如果你超过25岁，现在位于收入分配的后五分之一区间，极有可能在未来9年得到改变。（如果你未满25岁，机会更大，因为你现在不过是个学生。）如果你位于收入塔尖的1%，道理也是同样。收入分配的流动性很大，近几十年来，这种流动性都没有发生显著变化。
如果所有人都在收入分配光谱中不停移动，即使低收入人群收入不断减少，高收入人群收入不断增加，也可能是一件好事。假设一开始，每人的收入均为5万美元。现在，经济环境改变导致一半人的收入减少到4万美元，另外一半人的收入增加到10万美元。你可能以为一半人的情况变糟，另外一半人的情况得到改善。但是，如果调转位置，一半人在奇数年份赚4万美元，在偶数年份赚10万美元，另外一半人也做出相应调整，那么每年我们的平均收入均为7万美元。大家共赢。
当然，上述收入变化的极端情况并不现实。但“穷人一直贫穷，富人一直富有”的刻板印象同样不现实。大部分人都有景况好的时候，也有景况坏的时候。在特定年份，某人收入很高，而这可能是他人生收入的巅峰；相反，在特定年份，某人收入很低，这可能是他人生收入的谷底。最高年收入与最低年收入间的差距，等同于一个家庭收入巅峰与谷底时的差距，可能没有人愿意做这种比较——除了炮制生活苦哈哈故事的记者。正确的做法是比较两个家庭的收入，长此以往，记录每年收入的平均数，但没有任何年收入数据能够反映这种比较。
指出高收入群体最近赚到许多钱，是制造收入差距扩大假象的一种方法。它只表明每人都有走运的时候，也有倒霉的时候。比如，收入最高的人可能正经历飞黄腾达的几年，因此今年赚得比去年多，但也可能超过明年，直到慢慢趋于平均水平。
想象一群游牧者随意安营扎寨在山坡的不同地方。你将整片图景收入眼中，此刻位于山顶的游牧者可能刚从山脚搬上来；此刻住在山脚的游牧者可能刚从山顶搬下去。我们可以做出完全合理的推测，不论山脚与山顶的海拔相差多少，他们之间并不存在什么差距。
这其中的教训告诉我们，以一个人当下的幸福感来判断他的总体幸福感是错误的。比如，老年人通常因为有着各式健康问题，过得比我们辛苦。这么一来，其实忽略了每个人都曾年轻过，而且我们正在一天天老去。如果我们将此作为永久政策，不断将收入从“幸运”的年轻人转移到“不幸”的老年人，几代人之后，你年轻时就会蒙受过多损失，直到上了年纪才能慢慢尝到甜头，甚至打破人生平衡。 [3] 你永远都可以出于平等的考虑，将一代人的所得一次性转移给另外一代人，但头脑清醒的人很快会意识到，没有任何一代人的年轻时期始于不平等的努力。
实际上，每个人的生命历程大相径庭。有些人遭遇意外与疾病侵袭，英年早逝。这意味与老年人相比，年轻人要经历更多磨难。年轻人可能无法长寿，而老人毕竟已经活了这么久。将收入从“幸运”的年轻人转移到“不幸”的老年人会进一步扩大潜在的不平等。 [4]
类似考虑方法也适用于反对强制退休的法律。强制退休法律要求职员到达一定年龄必须退休（通常是65岁或者70岁）。显然，公司认为这是有效的做法。如果不是，它们就不会推动立法推翻它。如果它们正确，反对强制退休将降低人均收入。（效率降低的后果必须有人承担，因此很可能会削减年轻人的薪水。） [5] 常有人鼓吹，反对强制退休对老人有好处，但上了年纪的人曾经年轻过，他们很可能已经尝过其中的好处。如果我们只谈净利润，你必须活到一定年纪，而且还得从未年轻过，就如我有时在超市免费小报上读到的67岁“新生儿”的故事。
GDP（国内生产总值）是最常用来衡量整体经济状况的指标。不过，它存在一些明显的缺陷。它计算了经济体内所有商品与服务的价值，却没能包括在沙滩上打发时间的价值。
它还存在一些不容察觉的缺陷。首先，它并没能真正计算到经济体内所有商品与服务的价值。许多商品与服务是在家庭中产生的。不管你选择自己洗碗，还是付钱让保姆洗碗，结果都是“获得”碗橱里摆放整洁的碗碟。如果你付钱请保姆做，结果会在GDP中反映出来，但如果你选择自己洗，GDP就会忽略它。
在较为保守的年代，课本会列举一位娶了保姆的男性来说明相关观点。当保姆时，她拖地、洗碗、洗衣，每年收入为2.5万美元。当她成了妻子，做的还是同样的事，却连一分钱回报都没有。尽管什么都没改变，GDP却减少了2.5万美元。
比较各国间GDP时，这种视角尤为重要。在欠发达国家，家庭生产通常占较高比重，从而愈发凸显出GDP与实际产出间的差距。美国的人均GDP高出利比里亚100倍，当你读到这个数据，不妨想一想利比里亚人自己种粮食、做衣服，这些均未能计算在国民收入内。他们的确比我们穷，但绝对没有数字显示的那么糟糕。
它的另外一个缺陷在于，提高商品与服务产量可能是一件好事，也可能是一件坏事。热火朝天的房地产开发满足了市场对住宅的需求，这是好事；热火朝天的房地产开发重建了在飓风中被毁的数千栋住宅，这只是让一切恢复原状，不是好事。然而，GDP会将两者都纳入计算。
由于意识到上述及其他诸多缺陷，有些欧洲政府与马萨诸塞州萨默维尔市开始采用“国民幸福总值”（Gross National Happiness）这类数据。不幸的是，幸福比商品与服务更难被量化。
有一种说法认为数据不会说谎，是骗子编纂了数据。也许更严重的问题在于，人虽然诚实，但在得出结论时过于草率。为了避免错误，应该明白自己需要的是什么数据，如果可以亲力亲为，你将如何采集，而它们与你面前的数据之间存在什么差异。
CPI用来衡量特定商品的价值，与你需要多少收入才能维持特定水平的幸福不同；失业率用来衡量有多少人失业，与有多少人不幸福不同；年收入用来衡量现在的收入分配，与一个人一辈子的收入分配不同；GDP用来衡量市场上交易商品与服务的价值，与所有生产的商品与服务的价值不同，与对商品与服务的需求也不同。
有些缺陷很容易发现，比如GDP忽略了家庭生产。另外一些则很隐蔽，比如人生巅峰期与低谷期都不可能长久，但它夸大了贫富差距。
经过训练，经济学家对数据采集方法的缺陷以及数据本身的偏差十分敏感。出于靠谱的天性，经济学家总是尽己所能地修正它们。
[1] 马格鲁（Margruder’s），华盛顿本地连锁超市，主要卖廉价农产品与杂货。——译者注
[2] 将收入差异归咎于人们所做选择不同是十分愚蠢的观点，而人们不用承担自己选择结果的观点同样愚蠢。
[3] 这种说法只是比较接近真相。如果你的上一代人口总数较小，而下一代人口总数较大，你还是有利可图。
[4] 我的同事马克·比尔斯（Mark Bils）认为，我们应该出于公平的理由补贴烟草业，因为吸烟者并未从社会福利中获得额外的好处。
[5] 只有一部分人可以享受好处而且没有损失：反对强制退休法律生效时的老人。
