可以试想一下：我们对世界经济的所知所感完全来自一组组的数据，而这些数据是由不同的人通过不同的渠道计算出来的，从政府机构到国际组织再到各大公司，大家的统计来源和依据均有所不同。我们依靠其他人统计的数据形成自己的结论，而不是根据自己对世界的观察来进行判断，这样的结果怎么可能准确呢？比如我们会问：全世界每天的石油消耗量是多少？一般人们可以接受的数字是8700万～8800万桶。但是，我们知道，这个数字是由石油输出国组织（OPEC）或国际能源机构（IEA）的某些研究人员计算出来的，当然也可能是某些大石油公司统计的结果。我们肯定不会一桶一桶地去数，只能按照他们统计的这个数字去进行研究和安排生产。一些知名机构花费大量的时间和精力并应用复杂的统计系统，目的就是为了得到尽可能精准的数据。人们会运用这些数据去制定价格、计算供给和需求，以及预测行业未来的发展趋势。石油消耗量只是一个例子，我们平日所遇到的所有数据都与之相似。

    有些数据属于基础数据，比如石油消耗量和钢铁产量都属于这一种。这些数据往往是加总计算得来的，统计学家对数据还进行了一些人为的调整。还以石油消耗量为例，8800万桶并不是简单加总计算的结果，而是由统计部门对各大炼油厂、国有和私营石油公司以及政府机构提供的数据进行汇总，并经过处理之后得出的结果。由于起初的数据来源并不一致，统计的时间也不相同，所以最终的结果往往也不是非常精确的。由此我们可以看出，就连石油消耗量这样最基础的经济数据都不一定十分准确，由它衍生出的其他数据则更加值得商榷。

    有些经济数据比较抽象，这使得统计工作变得非常复杂。我们以通货膨胀率为例。首先要给通货膨胀率一个明确的概念，然后再创造一种测量通货膨胀率的方法。现在负责统计美国通货膨胀率的部门是劳工统计局（Bureau of Labor Statistics），通货膨胀率用CPI的增长率来表示，也就是我们常说的消费价格指数的增长率。劳工统计局的统计学家们每个月都会对很多种商品的价格进行调查，然后将统计结果与上个月进行比较，从而得出变化率。统计学家对调查商品的选择不是“加权”的，这些商品通常是人们日常生活中的“重要商品”，并且它们的重要性不因每月消费数量的多少而改变。这些“重要商品”在消费价格指数中所占的权重会周期性地调整，但是不会每个月都发生变化。这意味着，如果某个月的汽油价格过高，那么肯定会导致人们下个月开车时间的减少，从而降低对汽油的消费。但是，即使汽油消费量减少了，汽油作为“重要商品”在消费价格指数中的权重也不会下降。

    除了消费价格指数中所包含的商品之外，劳工统计局还尽量地将居民在房屋方面的花费考虑进来。除非房屋发生了真实的买卖关系，否则它的升值与贬值不会直接计入通货膨胀率的统计数据之中。为了将房屋的价格变动也归入消费价格指数之列，统计学家们发明了“业主等价租金”这一概念，试图通过对房屋租金数额的评估来判断房屋的价值。“业主等价租金”现在已经占到每月消费价格指数的近30%。

    消费价格指数的创立是为了把复杂的现实情况用一种相对简单的、合成的数据表示出来。其他很多数据，如失业率、国内生产总值、国家储蓄率等，使用这种计算方法的目的也是如此。所有这些数据的统计结果都离不开调查、数量计算和人工调整这三个步骤。而最终结果也会受到不断丰富的数据的影响，从而进一步进行修改。有的时候，由于新的问题出现或是原来的限定条件发生了变化，统计方法也必然面临调整。一旦方法改变了，对当前与原先数据进行对比就变得非常困难。如今计算通货膨胀率的方法肯定不再是