印度退休经济学家阿尔温德·萨勃拉曼尼安一石激起千层浪！这位印度政府的前首席经济顾问公开指出，莫迪主政十年间，印度GDP数据被系统性高估，真实经济规模仅2.5万亿美元，增长率不超过2%，远低于官方公布的6%。 阿尔温德·萨勃拉曼尼安在2019年哈佛研究纸中直指印度GDP高估问题，焦点是2011到2017年间数据。 官方说年均增长7%，但他算出来实际只有4.5%，差了2.5个百分点。原因出在2015年统计方法改动，基年从2004-05换到2011-12，用市场价格取代因子成本计算。 以前用生产成本估产值，现在加进增值税和补贴调整，导致数字膨胀。制造业数据来源变了，从企业调查转到公司事务部行政记录，那些记录覆盖不全，只抓大公司，忽略中小厂实际产出。 结果制造业增长看起来高，但实体指标如出口和信贷没跟上。他用17个高频指标交叉验证，比如电力消耗、车辆销售和进口，这些没受方法改影响，显示增长放缓。 论文里他列模型，对比其他新兴国家，发现印度异常突出，残差大说明偏差。价格指数处理不当，双重减缩法在服务业用错，名义值虚高。 出口增长从2011年后疲软，信贷扩张也减弱，不支持官方高增长叙事。其实呢，这改动本意是跟联合国标准接轨，但执行中问题多。 基年更新后，未组织部门如街头小贩收入估算松散，直接套电商数据，没考虑实际交易规模小。农业产值加进辅助品如肥料，但标准宽泛，推高整体数字。 制造业占比本该升，结果从17%掉到13%，暴露实体弱。国际货币基金组织内部查到数据调整迹象，但没公开，怕影响关系。世界银行报告用官方数，但私下承认潜在偏差。 他强调，如果真增长低，政策得更紧迫，像投资基础设施而非靠数据撑面子。论文还讨论机制，指出公司数据库MCA只录正式企业，遗漏非正式经济大头，印度非正式部门占GDP一半以上，这偏差就大了。 模型里他跑跨国回归，输入变量如投资率和教育水平，印度表现超群不合理。结果显示，2011后GDP虚增，实际经济规模接近2.5万亿美元，而非官方4万亿。 制造业出口没起色，服务业靠数字堆积，但就业没改善。批评者说这操作像吹气球，外面亮堂里面空。他坚持实证方法，避免主观，用表格列出偏差来源。 后续讲座中，他解释透明数据对投资者重要，真相一出很多人傻眼。印度媒体吐槽国际机构跟政府合谋沉默，但产业塌方藏不住。 制造业喊了十年“印度制造”，占比还倒退，说明竞争力没跟上。数据能调，工厂关门就摆在那。整体看，这高估让政策失焦，忽略结构性问题如劳动力技能低和基础设施差。
