不久前，國家統計局公布了前5個月規模以上工業企業利潤數據。數據顯示，前5個月規上工業企業實現利潤總額27298.3億元，同比增長16.5%。

　　而國家統計局在2017年6月27日發布的數據顯示，2017年前5個月，規上工業企業實現利潤總額29047.6億元，同比增長22.7%。

　　如果把今年的27298.3億元與去年的29047.6億元相比較，絕對值減少了1749.3億元，增速則放緩了6.02%。這是一個小學生都能計算出來的結果，為何國家統計局發布的數據卻是『同比增長16.5%』？這一次，究竟是國家統計局因為統計失誤『鬧笑話』，還是其故意數據造假『糊弄人』？

　　統計樣本庫並非一成不變

　　要搞清楚這一問題，首先要弄清楚，規模以上工業企業的利潤數據究竟是如何統計的？

　　從2011年起，國家統計局所指的『規模以上工業企業』，主要指年主營業務收入在2000萬元以上的工業企業。也就是說，統計部門在統計規模以上工業企業利潤時，只把年主營業務收入2000萬元以上的工業企業納入樣本庫，其餘企業則被排除在樣本庫之外。

　　工業企業的經營狀況並非一成不變的，而是出於動態的變化之中，因此，年主營業務收入2000萬元的標准，每年規模以上企業的樣本庫都會發生一定的變化。

　　具體來說，有些企業過去雖然不在樣本庫裡，但上一年度的主營業務收入超過2000萬元，則下一年度就會納入統計；有些企業在上一年度雖然是樣本庫企業，但當年的企業主營業務收入低於2000萬元，甚至是關停破產，則在下一年度就會被剔除出樣本庫。

　　在這一動態調整機制的作用下，每年有部分企業達到規模標准納入調查范圍，也有部分企業因規模較小而退出調查范圍，還有新建投產企業、注(吊)銷企業等變化。另一個不可忽視的因素是，在『營改增』政策實施後，服務業企業改交增值稅且稅率較低，工業企業逐步將內部非工業生產經營活動剝離，轉向服務業，也使工業企業財務數據有所減小。這部分工業企業中，有的可能面臨從規模以上企業中剔除，有的則需要對去年的利潤數據進行相應的扣除。

　　正因如此，不同年份規模以上工業企業的數量是不同的。2011年為32.6萬個；2012年為34.4萬個，2013年為37.0萬個，2014年為37.8萬個，2015年為38.3萬個，2016年為37.9萬個，2017年為38.5萬個。在不同月份，規模以上工業企業數量也不相同。今年前個5月，規模以上工業企業數量為372698，而在去年前5個月，這一數據為378959，比今年前5個月多了6261個。

　　『樣本庫的頻繁變化，主要受主營業務收入數據變動的影響。造成這一數據變動的最關鍵因素，是企業自身的生產經營活動。』國家統計局中國經濟景氣監測中心統計師劉昕說。

　　國家統計局工業司負責人表示，為進一步提高數據質量，國家統計局通過加強統計執法檢查，也在進一步規范規模以上工業企業統計范圍，每年定期對規模以上工業企業調查范圍進行調整，對不符合規模以上工業統計要求的企業進行剔除。另外，統計執法檢查發現，近年來企業跨地區、跨行業經營越來越普遍，部分企業違反統計制度，將下屬跨地區法人企業包含在本企業當中進行統計，造成同一法人在不同地區間和不同行業間，被重復統計。因此，從去年四季度開始，統計部門就對企業集團(公司)跨地區、跨行業重復計算進行了剔重。

　　一年來的樣本庫有何變化？

　　那麼，在工業企業的樣本庫中，這一年來究竟有哪些企業被剔除，又有哪些企業被添加進來了？有人說，規模以上企業統計范圍永遠是企業中相對優秀的企業，不優秀的已經被剔除名單。真的是這樣嗎？

　　『規模以上工業企業的樣本庫的動態的，樣本的調整是常態化的，是有進有出的，不存在所謂的「優勝劣汰」。』劉昕說。

　　根據記者梳理，從去年5月到今年5月，全國工業行業規模以上企業退出數量最多的行業包括黑色金屬冶煉和壓延加工業、農副食品加工業、化學原料和化學制品制造、紡織服裝服飾企業、非金屬礦物制品，以及煤炭開采和洗選業。其中，黑色金屬冶煉和壓延加工業企業退出了3534家，煤炭開采和洗選業企業退出了596家。

　　鋼鐵和煤炭企業的退出，與供給側結構性改革特別是去產能的持續推進是密不可分的。2017年確定的煤炭行業1.5億噸以上、鋼鐵行業5000萬噸左右、煤電行業5000萬千瓦的去產能年度目標任務，均已超額完成。今年的政府工作報告明確，要再壓減鋼鐵產能3000萬噸左右，退出煤炭產能1.5億噸左右。隨著去產能的持續推進，鋼鐵和煤炭領域的規上工業企業個數或將進一步減少。

　　化學原料和化學制品制造業、紡織服裝，以及皮革、毛皮、羽毛及其制品和制鞋業等領域的規模以上企業個數減少，既有上游成本壓力加大，導致行業競爭激烈，企業生產經營難度加大，利潤變薄的因素，也與我國持續不斷地鞏固藍天保衛戰成果，加大污染防治力度有關系。

　　此外，也有一些行業的規模以上工業企業數量大量增加。例如，規模以上金屬制品業企業個數由2017年5月末的20753增加到今年同期的23458，增加了2705個；計算機、通信和其他電子設備制造業企業單位個數增加了760個；汽車制造業企業單位數增加了403個；電氣機械和器材制造業企業單位數增加了382個；專用設備制造業企業單位數增加了291個；石油、煤炭及其他燃料加工業企業單位數增加了148個。

　　利潤數據該怎麼比？

　　也有一些讀者質疑，國家統計局在發布數據時，用的是『同比』。所謂『同比』，就是今年的數據和去年同期比較，為何結果不是-6.02%，而是16.5%？

　　其實，計算『同比數據』，不僅僅是與上年同期數據相比，而是要與同樣本、同口徑的同期數據相比，這樣的比較纔能更好地看出趨勢變化。通過前面的分析，我們可以看到，規模以上工業企業的樣本庫處於動態變化之中。

　　在此情況下，要計算得出『可比口徑的增長率』，就不能簡單地把今年的統計結果與去年的統計結果相比，而是要把今年的樣本數據，與今年樣本的上年數據相比較，纔能得出『可比口徑的增長率』。

　　為此，國家統計局會要求進入樣本庫的企業在報送當期數據的同時，也要上報上一年度的同期數據，以便進行匯總比較。舉例來說，A企業在2017年沒有進入規模以上工業企業的數據庫，它的2017年數據在原來的數據庫中是缺失的。今年，這家企業的主營業務收入達到『規模以上』的標准，則其在填報數據時，不僅要填報今年的數據，也要補充填報去年的數據。反之，如果B企業去年在樣本庫中，而今年因為去產能而被關停，則在今年數據采集中，統計部門就應該將B企業數據從樣本庫中剔除。

　　經過這樣的補充或剔除，國家統計局不僅拿到了樣本庫中企業的今年當期數據，也拿到了去年的同期數據，這樣就可以進行『可比口徑的增長率』計算了。

　　按照這一方法，2018年前5個月，我國規模以上工業企業的實現利潤總額是27298.3億元，這些樣本企業在去年同期實現的利潤總額是23427.0億，而非去年國家統計局發布的29047.6億元。把27298.3億元與23427.0億元進行比較，很自然就會得出16.5%的增幅。

　　企業利潤為何增長？

　　也有人提出，今年前5個月，規模以上企業數量明明減少了6261個，為什麼利潤反而增加了3871.3億元？

　　這一點其實並不奇怪。每一個企業的盈利能力各不相同，不能習慣性地認為，企業的個數多，實現利潤總額就一定多；企業的個數少，利潤總額的規模就一定小。

　　今年以來，隨著供給側結構性改革的持續推進，規模以上工業企業每百元主營業務收入中的成本費用繼續降低；企業杠杆率也有所降低，國有企業去杠杆成效更為顯著；企業產成品存貨周轉加快，盈利能力明顯增強；一大批企業在去產能中被淘汰出局，一大批『僵屍企業』市場出清，企業的集中度進一步提高，規模以上企業數量趨於減少。

　　而且，隨著供給側結構性改革的推進，上游原材料價格上漲，鋼鐵、建材和化工等原材料加工利用行業利潤增加，同時還帶動了中下游行業的利潤上漲。

　　國家統計局公布的工業利潤數據，與其他部門統計的相關數據總體趨勢是一致的，是可以相互印證的。

　　1-5月份，財政部發布的國有企業利潤總額同比增長20.9%，國內增值稅同比增長19%，其中，鋼鐵、石油石化、煤炭等重點行業利潤大幅增長，均高於收入增長幅度。從資本市場看，一季度A股非金融企業淨利潤增速為23.6%。

　　也有人認為，16.5%的利潤同比增速，反映的是健在、存活下來企業的盈利情況，這必然會高估整體工業的盈利能力，以此作為決策依據，是否會產生誤導？

　　『如果有高估的情況，就會有低估的情況。』有專家指出，一般來說，在經濟下行期，規上企業的數量可能有淨減少，這時候存活下來的企業都是比較健康的，因此可比增速可能會高估整體的利潤狀況。在經濟上行期，有新建企業達到規模以上，或者是有原有企業經營狀況好而昇級的情況，所以上行期的可比增速出可能會低估企業的盈利狀況。而且，不管是規下企業入規，還是規上企業降級，都有上期的可比基數對應，其實對增速的影響並不大。