为什么统计数据水分那么高？

        因为考核指标太过于单一，更因为目前在人事上所采用的“ 一票否决 ”制，官员为了迎合上级官员的偏好，虚报浮夸便成为他们规避风险的无奈选择，“ 官出数字、数字出官 ”的潜规则开始大行其道。这就令在官僚制内部本已失真的信息，于流通中进一步被扭曲。

        对统计数据的准确性存疑的 中国官员，相关研究表明在政府内部普遍存在。当时在 英国 伦敦政治经济学院 就读的研究生 肖可舟，和 美国 弗吉尼亚大学教授 沃麦克 （ Brantly Womack ） 的研究就证实这一点。两人基于一项针对 广州中山大学 MPA 学员 的调查研究发现，在政府内部，只有不到 64% 的干部和 28% 的科员愿意 信任 国家层面的统计数据。换言之，就是在政府内部，至少 36% 的干部和 72% 的科员，对国家层面的统计数据也是 不信任的。

        这的确是个耐人寻味的现象。上世纪60年代，美国 麻省理工学院 斯隆管理学院 的 斯特曼 （ John D Sterman ） 教授，做了一个著名试验 —— 啤酒销售流通试验。这是一个类似于大富翁的策略游戏。

        在 试验 中，斯特曼 将不同 年龄、国籍、行业背景 的 MBA 学员 分为四组，分别扮演 消费者、零售商、经销商、厂家 的角色。斯特曼 明确要求，任何 上、下游 企业间 不能交换任何商业 资讯，只允许 下游环节 向 上游企业 传递 订单，也就是 消费者 只能将 订单 下给 零售商，零售商 也只能将 订单 下给 经销商，经销商 再将 订单 下给 厂家。

       结果是： 在游戏开始阶段，无论是 下游零售商、中游经销商 还是 上游制造商，起初都 严重缺货，最后却以 严重积货 而结束。

       更有意思的是，近 50 年来，这个 游戏 在各著名高校 MBA 的课堂上，被不同 国家、不同 种族、不同 文化、不同 经历 的学员玩过 上万次。这些人当中，固然有一些是从没有 职场经历的 学生，但也不乏来自 生产 或 配销系统 的精英。然而，不管 换上谁 来玩这个游戏，最后都会发生相同的 危机、产生类似的 结果。

       这一现象引起了 福雷斯特 教授 （ Jay Forrester ） 的兴趣，并将这种需求在 信息传导过程中 变异放大的现象，称为“ 牛鞭效应 ” （ Bullwhip effect ）。在他看来，“ 牛鞭效应 ”暴露 信息链中 信息传递的问题。由于 信息链 中各节点间资讯的 不对称，以及各 节点间 为了追求 自身利益最大化，造成 资讯 在信息链内部传递时 失真。

       也正是因此，信息链 的长度成为影响信息 失真度 的一个决定性因素： 各节点为追求 自身利益 的最大化，往往会将 信息 进行 利己 处理，不利于自身利益的信息，会被人为地 筛滤掉，至少会把 危害最小化。信息链越长，信息传递过程中的 层级 也就必然越多，信息被人为处理的机会就越多。当信息传递到最后 环节 时，这时的信息离原始的 信息 已经有很大的 偏差。

        目前，中国属于典型的 科层制 管理，职位分等，下级接受上级指挥，且层级多，整个信息的传递就如啤酒游戏一样，一级一级传递，这就部分解释了中国的 统计数据 为什么水分那么 高。


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