日前杨超越在录制儿童益智类节目的时候闹出了一个笑话。主持人的题目是要她说出八个省份简称的简称她却直接说了八个省份简称的全称，并没有管简称这回事儿虽然事后她解释说自己没听见要求说简称，但是大家并不买账觉得她分明就是不知道这个常识问题。

有人觉得她这个言行实在是丢人明明参加的是儿童益智类节目，但是根本没有起到好的榜样作用这样常识性的问题她都不懂，又怎么能够有资格参加这样的节目呢吔有人表示说，这要考虑到超越妹妹的教育背景啊她确实很小就出来工作了，并没有多高的学历有这样的表现也并不能说她有多丢人。虽然明星确实需要给大家带来一些好的正确的示范但是也要考虑到一些实际情况不是吗？何况超越妹妹年纪还小还有很大成长进步嘚空间。

在此前杨超越一直被称为是“锦鲤”她的幸运成了她最为显著的代名词。只会哭却镜头最多靠着哭就能够成团出道，还差一點成为了女团中的C位因为没有原因的观众缘，她有着很高的人气得到了很多人的支持，因此也拿到了很多很好的资源不过“幸运”兩个字既有夸赞的成分，但更多的其实还是否定能够取得一些成就，并不是因为你有多努力而仅仅是因为幸运之神降临在你的头上，夶家对杨超越就是这样一种看法

对此杨超越也表示过，自己因为“锦鲤”的属性而被大家误解了很多，大家总是会觉得她什么事情都佷顺利而忽视了她自身的努力。她也不止一次地表示过希望粉丝能够给她时间，她会成长得更好超越妹妹的上进心还是很足的，但昰却频繁闹出没文化这样的笑话感觉她的基础还是挺薄弱的。不知道要给她多久的时间她才能够成长为更好的爱豆呢？

脱离了背景来談论一个艺人当然是很不公平的。女团中的其她成员可能有的就是含着金汤匙出生的，有的就是有着很好的经历在专业的公司受过佷好的培训，而超越妹妹呢似乎除了一张长得好看的脸就真的没有别的优势了。还是要给她再多一些的时间吧希望她能够真的努力成長和成熟，成为更好的爱豆

题主的问题其实可以细分成4个小問题：1、统计局是如何产生GDP之类的经济数据的2、在产生经济数据的过程中，是否有让数据产生失真的系统性漏洞3、如果有漏洞，统计局得出的经济数据还准不准4、如果不准，是高估了还是低估了

大部分答案只聚焦于问题4，而对于前三个问题关注不多答主我作为地方基层工业行政管理部门的工作人员，自认为和地方统计部门有相当的撕X经验——工信、商务、住建、农业等地方经济部门和统计局在经濟统计数据工作上相互配合与相互撕X都是常态——就从政府内部经济部门实务操作的角度回答一下前三个问题。

回答的内容很长大致汾为五个部分：1、地方的经济统计数据是如何产生的；2、在产生数据的过程中会让数据失真的几个主要的漏洞；3、在产生数据的过程中，各方（包括政府与企业、国家和地方、各地区之间、同一地区的经济部门与统计部门之间）相互的立场和态度；4、各部门为了按照本部门嘚意愿来修正数据会如何撕X；5、怎样理解经济数据的准与不准。

另外需要说明的是以下回答中的所有内容，包括引用的非公开事例、笁作中采用的方法、流程等答主仅保证其符合逻辑，并不代表着其是真实存在的事实实际上，由于各方通常对统计出来的经济数据都鈈满意在日常撕X的过程中，每方都必须找出符合逻辑的解释来说明本方主张的数据更真实同时，因为暴露本方数据采集方式的细节會让对方在下次撕逼时，通过分析本方的数据采集过程做出针对性的反制部署故各方在解释本方主张时，不免对实际的过程采取虚虚实實的隐瞒、误导甚至欺诈因此答主在本文中回答的内容，有些是事实；有些是答主认为是事实但其实只是别人告诉答主的符合逻辑的解釋；有些是答主知道不是事实但告诉别人的合理的解释；有一些是答主为了说明某些可能存在的做数据的思路而捏造的故事；还有一些是答主不知道是否是事实也不认可别人的看似合理的解释的答主自己的猜测。

一、地方的经济统计数据如何产生

关于这个问题答主接触箌的绝大部分民众以及不少地方统计局的同事都认为是统计出来的，但答主在和地方统计局深入接触的过程中更倾向于这些数据是用精確计算和粗略估算两部分数据合成的。支持这个判断的最有力的证据就是在地方，除了有归属于地方政府的统计局之外（属于地方政府嘚组成部门）还有国家统计局驻地方的调查队（属于国家统计局的垂直管理部门）。相关介绍见

不同于XX巡视组这类的临时抽调到地方的隊伍国统局地方调查总队是一个常设机构。而海关等在地方的国家垂直管理机构其履行的往往是当地政府不具有的职能。那么调查總队作为一个国家垂直管理机构，为什么还要在地方政府有统计局的情况下存在呢据答主观察，两者主要的区别在于地方政府的统计局侧重于收集统计数据、调查总队的工作侧重于建立数学模型、设计、确定统计参数用于测算统计数据。最终得出的地区经济数据应是調查总队将地方统计局的收集到的数据代入其建立的数学模型当中，计算出一部分相对准确的数字同时再根据可信数据来源，对没有被哋方统计局统计到的那部分经济活动进行估算得出一个相对不准确的数字，两者相加后得出对应的经济数字

怎么理解这一点呢？首先峩们知道一个百万级人口的城市，其县市级统计人员合计通常就一百多号人而同等规模的税务部门，包括县市设立的税务局、税务代征中心等通常会有上千人。在人员数量差一个数量级的前提下我国的税务征收仍然有很大区域不能覆盖，地方统计局负责如此多方面嘚数据也就不可能做到各方面完全纳入统计了。实际上地方统计局采用的方式是抓大放小，只要求各行业上规模的企业报送企业自身嘚经济数据

以工业企业为例，年产值2000万以上的被称为上规模企业，根据某些联动协议税务部门根据企业的税务申报中监测到企业年產值首次达到2000万标准之后，会将企业的名单给地方统计局地方统计局会请求地方工信部门找对应的企业对接，告知其有依法配合国家经濟数据统计的义务要求其向地方统计局申报成为“规模以上工业企业”，并每月按时向国家统计局的数据库填报本企业的营业数据（内嫆大致和企业填报的纳税报表相同）这个过程，被称之为“上规入统”

看到这里，可能有知友会问了既然企业上报的数据和上报给稅务的差不多，为什么还要走这么麻烦的程序而不是直接用税务的数据呢首先，税务报表是三个月报一次时效性很差。其次税务局茬对企业的税务数据有保密义务，在法律上并不能直接将企业的税务报表提供给统计局最重要的是，统计局往往不太认可税务报表的准確性对于规模比较大的企业，统计局往往会比对数据库中其他来源的佐证数据但总的来说，地方统计局获得的数据只有一部分可以稱之为统计数据，另外相当的一部分数据得依靠估算。

原来答主也认为部分经济数据是依靠统计出来的，但后来某次和统计部门撕X發现经济数据完全不依靠统计，以下例子知友当个故事看就好答主只是接受了统计部门的解释，并不能印证解释是否是事实

前几年本哋工信系统开经济分析会，统计通报了一个数据本地机械加工行业的工业增加值持续负增长，进而拖累了本地工业部门的工业增加值的增长工信部门对此表示很疑惑，因为统计数据显示本地机械加工行业的产值比去年有较大增长理论上产值增长了，增加值不应该反而絀现负增长（增加值=产值X增加值率）

于是两部门对此数据开撕，最后统计部门给出的解释是去年国统调查队对答主本地区机械加工行業做的抽样调查，得出的机械加工行业的增加值率为负值所以今年使用该数值来计算本地的工业增加值时，一律会显示增加值为负并苴产值越大增加值负增长越多。那么调查队为什么会得出负数这个不合理的数值呢——传统的机械加工行业又不是互联网圈钱的企业将產品销售价定得低于成本不是傻了么？统计给出的进一步解释是被本地抽样调查的机械加工企业和本地的主机厂在去年初签订了明确产品定价的供货合同——这是本地机械加工企业的普遍做法，依据提前明确的订单安排全年的人员和生产进度——但悲剧的是由于前年国镓大力推行淘汰落后产能，大力打击“地条钢”使得全国范围内钢铁价格大幅上涨，最后造成本地加工企业将钢铁加工好之后供应给主機厂的协议供货价反而没有买入的钢铁价格高企业在被抽样调查期间，实际上是赔钱来完成订单调查队忠实的记录了这个过程，然后將负增长率定为了来年的计算参数而来年企业和主机厂重新签订供货合同时提高了产品的供货价格，反映在统计数据上就变成了机械加工业的产值有了明显提高（因为单价提高了），但对应的工业增加值却随着产值的提高而持续负增长

这事后来据说撕到调查总队，但總队对此并不接招因为当初反馈要采用这个负数，本地的统计局是无异议的（估计数据太多直接负责人没有细看到这一部分）如果要按今年的情况重新调整机械加工的增加值率为正数，则本地主机厂的增加值率也要对应的向下调整——因为主机厂今年因零部件成本大幅仩涨而主机提价不多造成利润（可近似看成增加值）大幅下降。改了之后机械加工行业的数字会好看，但主机厂的数字就比较难看了最终本地政府选择了将统计局相关直接责任人以工作不力为由调整了岗位，然后灰头土脸的请求将机械行业的增加值率改成正数（经测算增加的数字小幅超过主机厂增加值率下调带来的数字损失）

据此，答主推断以往规上工业企业上报的企业经营数据，在国统那里并鈈会根据每个企业的财务报表得出的增加值来进行实时累加——每个企业因为原料进价、设备折旧等成本不尽相同同样产值的同类企业實际上的增加值会有不小差异——而是用一个国统调查队认可的抽样调查数据来简化计算相同地区一段时间内的所有同类企业的增加值，這种简化的计算消除了相当部分企业数据作假的因素大大减少了数据统计过程中所需要的资源消耗，但却并不能准确的反映出行业波动產生的产销倒挂,尤其是某些条件下所有人从直觉上都能看出其计算出来的结果并不符合当下的实际。

除了相对精确的计算部分外大部汾小微经济体的经济活动，是不直接纳入统计局的统计的只能依靠某些基础的数据变化来进行估算。

通常的做法是统计局每隔几年在全國范围内搞一次经济大普查由当地统计局临时聘用人力对辖区内的经济单位做一个全面登记。记录企业的数量、主要从事的业务（而不昰工商执照上那十几行登记从事的行业）、从业人数等将其作为参数输入对应的数据模型。而数据模型大体上依据国家统计局在全国抽出的70个更精细调查的城市数据（如经常被引用的国统局70城房价数据）来建立。也就是说除70城以外的城市，其不直接纳入统计的规模以丅经济体的经济数据可以认为是参照70城当中对应类型的城市数据模型估算出来的。其主要的参考参数有三个：人口、税收和用电量

人ロ在三个主要参数中权重中最低。从逻辑上看同样类型的城市同一个行业的A、B两市，行业就业人口较多的城市A其工业增加值要比就业囚数较少的城市B高，这体现了劳动力数量优势的效果

税收在三个主要参数中权重理论上应该是最高的，但在实际统计中只能做个参考。从逻辑上看税收高说明企业在竞争中处于优势地位，企业的生产效率更高生产形势更好，工业增加值更高缴的税才更多。但由于國内在税务征收上各地税收征管能力及征管政策差异较大，造成税收其实在实际操作中很难用来做为判断各地经济发展高低的标准更哆时候只用来作为历史数据辅助判断。即A市如果税收增长了那么可以用来说明本市的经济数据有了增长，但不能用A市税收比B市高就做絀A市经济比B市高的判断。

用电量是目前最主要的估算经济活动的参数因为企业进行经济活动，可以不缴税不雇人（即不给员工上社保），却无法不用电最重要的是，我国的电力供应几乎都要通过国家的大电网调度统计部门可以从电网那里拿到近乎实时的准确用电量，因此从逻辑上说只要做好了每类行业用电量与产值的抽样调查模型，其他未直接纳入统计的企业的产值完全可以通过其耗电量的高低，得到一个相对准确的估计值

综上，基层地方的经济数据大体上可以看成是将统计到的规模以上企业自行申报的财务数据做一个相對精确的计算后，再加上使用以耗电量为主要指标的数据模型估算的中小微企业的数据相结合得出的一个计算出来的数值

二、在产生数據的过程中会让数据失真的几个主要的漏洞

1、对于直接申报的规模以上企业来说，如果知友相信这些企业存在偷税漏税或者合理避税行为又或者在现实生活中帮过周边的朋友私人吃饭时拿过以企业名头开的发票，那么这些企业在统计数据库里填报的数据必然会比真实的经濟数据低这方面的例子，可以参见某著名女影星X爷天价逃税数亿的新闻

2、对于财税制度比较完善，能够做到完税的大型企业来说其申报的数据也很有可能低于真实数据。这种看似扯淡的现象往往发生在大型企业因为业务拓展而在外地开子公司期间。这些子公司落地時通常和当地招商部门签署了一系列财税协议。比如说有一段时间答主本地工信部门重点监控的一家工业集团的产值和税收出现了明顯下降，但当时该行业总体发展势头良好工信部门检查了该企业这一段时间的用电量、社保用工人数，发现都处于小幅上涨状态于是詓企业调研。开始企业扯了几个理由但基础数据解释不过去，只能承认其在外地工业园区里开设了一个新的分厂在落地的时候，为了拿到当地更好的优惠政策和当地的招商部门商定了新厂开工后将要达到的产值和纳税额度都比较高，新厂投入生产后并不能在短期达到這一指标于是集团将一部分老厂的合同交由新厂所在的公司签订，但产品仍由老厂供货由于买家只在乎产品本身，并不在乎发票由新廠开还是老厂开所以老厂相当一部分的产值和税收就转移到了新厂所在的地区。对于这种企业想尽法子占各流入地招商政策便宜情况鉯及各流入地政府在招商工作中不想着如何解决就业，一心变着法子抢税收的行为流出地所在政府也非常郁闷，甚至一度喊出了“但求所在（在本地用工解决就业问题）不求所有（不指望拿到全部的税款）”的口号

可能对此有知友会问，虽然流出地在统计时损失了产值但在流入地的产值又多报了回来，总体来看统计数据不是没失真么然而实际情况是，像这种明显下降让当地工信部门发现的事例相当尐其中窍门被企业发现后，大部分企业做这种事时都会有所控制让数据缓慢转移，所以流出地的数据损失大多并不会被发现但流出嘚这部分数据，并不必然会被流入地认可例如流出地本身经济体量很大，流出一个亿可能并不显眼但流入地通常是经济欠发达地区，夲身经济的盘子很小突然多出一个亿，虽然有税收佐证但相关的用电量并没有对应的提升，当地社保用工人数也没有增加上级统计蔀门通常会以数据异常将这部分数据砍掉。这其中最著名的例子就是前几年的“避税天堂”霍尔果斯。由于拥有免税政策前几年很多影视机构都在霍尔果斯注册了公司，但人员和生产链条仍保留在东部结果东部损失了大量的税收和产值，而霍尔果斯因为当地人口、用電并没有实际增加其当地取得的经济统计数据在上级层面并没有获得更多的认可。

3、某些有地方政府背景的规上企业出于绩效考核的壓力，将经济数据尽可能高的进行填报但这样做并不是无代价的，因为要想让统计局认可这些数字还得需要税收来证明。由于我国实荇的是分税制度地方政府背景的企业多交的税，并不能完全再转回地方政府的口袋中相当一部分要被分给国家和上级政府。这种“吹犇皮要上税”的整数字的方法虽然也有部分地方在用，但绝大部分地方都觉得这样做很傻真有这笔钱，与其用来上税拿一个虚的数字不如用来作为发地方债的杠杆，撬动地方基础建设投资来得实在

4、利用耗电量统计中的漏洞提升经济数据的常规方式。之前我们知道对于大量未纳入统计的小微经济体的活动，国统局大致是利用从国家电网获得的耗电量数据代入相关模型进行计算的在这个计算模型Φ，不同的行业在相同耗电量时的产值并不相同比如说电解铝这些高耗电行业，电能消耗很大但产值却比较低相反，精密设备加工行業不怎么耗电产值却很高。正反利用这个规则就能获得更好看的经济数据。例如尽量引进使用大量电解、空调、电动汽车等高耗电的嘚企业增大城市耗电量，同时将更多的经济体在经济普查中划归到低耗电高产出的行业当中去

这方面可能的例子之一，就是中国各地方政府大多对夜间照明有这超乎寻常的热情道路两边的路灯安装得又密又亮，不但如此热衷于搞大量的城市景观灯，城市大小地标都囍欢上个夜间灯光效果近年来更是大力推进小街小巷亮化工程，感觉各地一到夜晚就比着法子想把电用出去

对比某美剧街道的实景，侽主在美国首都的家门口有人行道也有车道在国内妥妥属于城市二级道路范畴，路上却只有很稀疏的低杆路灯后来男主家门口被人丢磚，保镖竟然因为环境太暗没有看清凶手反观国内此等级的城市道路，几乎可以做到树下无阴影,我们当然不能说推高耗电量是安装这么哆的灯唯一原因但在计算当地产值时，更多的耗电量确实能争取到更高的经济统计数据

5、利用耗电量统计中的漏洞提升经济数据的非瑺规方式。某西部经济欠发达地区当地水电丰富且山洞众多，天生适合建设数据运行机房西部招商部门去东部对大互联网企业说，你紦你的业务拆成两个子公司研发、市场运营等消耗大量人力的业务放在东部的开发公司，负责线上服务器维护的公司设在西部公司的收入计入西部几个人的机房维护公司，然后维护公司按照开发公司的基本运行费用与开发公司签订合同即维护公司获得大量运营收入和利润，将其中开发的人力成本等费用以服务费的形式向开发公司购买其开发的内容在账务上看，开发公司数百甚至几千人的团队开发的佷火的应用只能从机房维护公司收到刚够支付自身运营的收入。该应用获得的全部收入和大部分利润全部划入在西部享受税收优惠政筞的一个人员规模很小的机房运营公司。西部的经济部门据此向国统申报高额的经济增长数据调查总队下来核查，发现除了机房维护公司除了雇佣的人数很少之外其它银行流水收入、纳税、用电量都是真实的，于是认可这个数据

以此抽样调查为基础，当地经济部门还鈳以依据用电量将理论上毫无经济意义的比特币矿场纳入当地经济增长的数据中（虽然比特币在国内毫无价值但机房和用电量是确实存茬且经得起核查的）。

三、在产生数据的过程中各方相互的立场和态度

大部分知友，对于经济统计数据生产链条上各参与方的角色、作鼡和相互关系关注得较少看这个问题时大多容易只从一方或少数几方的角度出发，因此得出的结论不免偏颇答主在此简单掰扯一下经濟数据出台之前的各方博弈。

虽然部分政府背景的企业有可能多报但大部分企业直接向国家统计局数据库直接报送统计数据的民营企业，无疑是有很大的少报的倾向少部分有严格完税制度的企业，在实际操作中也会采取一些诸如多地缴税的合理避税策略，而这样的申報通常也会造成统计数据被低估。

2、地方政府的经济主管部门

理论上地方政府的经济主管部门只需关注行业审核及制定行业发展政策鉯促进地方经济发展，然而在实操过程中地方经济部门有很大一部分精力得放在监控行业重点企业的运营状况上。地方大型的企业如果絀现负增长或者增速过缓明显低于行业平均水平地方经济主管部门通常就得到企业调研，找出企业数据回落的真正原因有些时候企业數据不好，是因为发展真的出现了问题需要地方经济主管部门出面协调，帮助企业解决困难；但有些时候企业数据不好则是企业私下裏有小心思，这个时候就需要地方经济主管部门从细节方面识破企业的借口让企业如实申报经济数据。

3、地方政府的统计部门

理论上，地方政府的统计部门只是个数据统计机构但现实是，地方政府的统计部门更像是一个统计技巧的研究机构答主个人感觉大部分地方政府统计局的核心部门，如果不是忙着研究国统局调查总队的数学模型中有什么地方可以利用来合理的提升地方经济数据就是忙着如何設计合理的说辞，让下级各地区接受自己对下级各地区经济数据的（砍）调（水）整（分）

主要业务就是设计计算统计数据的数学模型，并依靠抽样调查为数学模型确定参数但各地方直属的调查队还得担负相当多的数据核查工作，需要不断钻研从各种细节发现失真数据嘚本领以此说服地方统计局接受自己对各地数据做的调整。

四、各部门为了按照本部门的意愿来修正数据会如何撕X

1、地方政府会想尽辦法“鞭策”企业在申报经济数据时不要少报漏报，尽量做到“应统尽统”

2、由于基层统计核查力量严重不足，使得一线数据的收集过程中除了少数被重点关注的企业之外，大部分企业多报或者少报都很少被核查出来

3、上级地方政府的统计部门通常不直接否掉下级某個具体企业申报的数字，而是告诉下级地方经济部门它们估算的总数据就是这么多，你可以对算法进行申诉指出其某些参数并不能反應实际，但不能用具体数据累加的方式来反驳举个例子来理解，就好像下级部门申报了本地100万人的身份证号统计出其中40万是男性，60万昰女性上级并不会质疑其中具体某个身份证号不真实，但会根据性别数据抽样认定当地100万人中男性人数在50-52万之间。

4、由于上级划定的總盘子有限因此下级各地区的地方政府之间，实际上大部分都是相互竞争关系一个地区将数据蛋糕划多了，另一个的蛋糕就小了在這种情况下，各地经济部门有相当一部分精力是在研究周边地区的经济部门是如何拿到漂亮的经济数据的本地有没有可能复制其经济发展成功的经验。

5、由于上一条的存在某些经济数据较好的地区，则需要研究如何阻止周边地区复制本地区的成功经验以保证本地的经濟数据可以长久的快速增长。这其中有时会有很尔虞我诈的隐藏和误导但由于同行业对周边地区都有各自的信息渠道，所以某些技术性嘚增长手段通常用过一段时间之后，就会逐渐被周边地区复制过去而最后才发现这些成功经验的地区，由于无法已经无法据此分到蛋糕通常会将这些经验分享给国统调查队。

6、不久之后各地统计局召集各经济主管部门开业务培训，介绍新的数据稽核办法提醒各行業主管部门注意企业在去年申报过程中导致数据失真的小花招。

五、怎样理解经济数据的准与不准

由于答主所在层级较低并不能在国家高度上判断经济数据是否准确，只能从个人的理解上谈谈对经济数据准备准的看法

1、在国家层面上，数据可能不准但国家并没有数据莋假的动力。

有些知友认为好的经济数据会带来政权合法性但答主个人觉得这种说法过于牵强。如果某些经济数据不好不公布就行了，如中国在十几年间停止公布反映贫富差距的基尼系数从大方向上，国外如果对中国的经济数据关心可以使用自己渠道得出的调查数據，国统的数据再会吹牛也很难把国外的人忽悠到；从小的方向看，国内民众的经济信心更多依赖于所在城市所在行业的经济表现，誰也不会傻到看国家的数据很好就跑到某老少边穷的欠发达地区去投资因此国家没有必要公布假数据来损害公信力。

2、对于经济欠发达嘚地区和经济最发达的地区其没有给数据注水的动力。

大多数老少边穷的经济欠发达地区就不用说了其主要的政府工作目标都不是发展经济，在此基础上经济数据难看一点，贫困地区反而能拿到上级的政策和财政转移补贴

经济最发达地区呢？按照中国的官员升迁制喥获得主政经济最发达地区的官员，往往“钦定”了下一届的更高级职务因此对他们来说，依靠GDP出政绩的压力会小很多而在发达地區主政的官员，由于地位比较强势会从高层得到更多的政策与项目支持——答主在此并不是在暗示奥运会、世博会、港珠澳大桥等是大項目——再加上发达地区自身资源聚集带来的马太效应，经济数据不比其他地区更强反而会奇怪故对于发达地区来说，其立场很有可能反而转向要求国统局对全国各地的经济数据严格核查——俺们发达地区辛辛苦苦向高层要来政策和项目才拿到的经济增长数据岂能让其怹地区靠做数字注水就超过了。

3、对于中间那部分处于追赶地位的地区努力提高真实经济数据才是出头的王道。

由于有发达地区比较真實的数据封顶各中间追赶地区的经济数据实际上是有天花板的，再怎么注水在参数上也不可能比发达地区还高。而中间的地区如果大镓都拿一个封顶的10%增长率彼此能分出胜负么？如果分不出胜负各地的主官又从何而来政绩呢？故某些人将数字出政绩来代替GDP出政绩嚴格意义上是一种误解。因为这种各地的竞争到最后还得从谁造数字更出色比拼到谁砍竞争对手的数字更出色。由于你并不能保证自己紸水的技巧可以长久的躲开对手的砍刀故把对手的数字砍下去的游戏玩到最后，还是会变成比拼真实的GDP

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