Китай ведет борьбу с фальшивыми экономическими данными в ответ на озабоченность по поводу того, что большая часть данных сфабрикована для удовлетворения желаний властей страны, пишет Business Insider.

Согласно заявлению, опубликованному на сайте Национального бюро статистики Китая (NBS), правительство КНР создало специальную группу по обеспечению улучшения качества экономических данных.

Глава NBS Нин Цзицэ отметил, что важнейшая часть работы группы заключается в предотвращении и наказании тех, кто сфабриковывал статистические данные.

Экономическая статистика Китая подвергается широкой критике со стороны зарубежных партнеров. Причем многие из них, включая представителей финансовых рынков, часто упускают из виду имеющуюся информацию, учитывая обеспокоенность по поводу ее надежности.

Взять хотя бы показатель ВВП Китая в качестве яркого примера того, почему многие скептически относятся к этому вопросу. В прошлых девяти отчетах по ВВП, включая мартовские данные о росте на 6,9%, это число либо оказалось на уровне, либо превысило ожидания рынка на 0,1%.

Стабильность данных по ВВП, замечательное достижение с учетом масштабов китайской экономики, помогает развить уверенность в том, что данные просто слишком хороши, чтобы быть правдой, особенно когда они выпущены через 15 дней после окончания квартала.

Другим крупным странам требуется гораздо больше времени, чтобы сообщить, что было произведено в экономике за какой-либо квартал, и даже тогда он часто пересматривается в течение последующего времени.

Не помогли снизить скептицизм и новости о том, что власти некоторых северных провинций Китая, как выяснилось, фабриковали показатели роста в годы после глобального финансового кризиса, чтобы достичь целей, поставленных центральными властями в Пекине.

Другие выпуски данных, такие как заметный отчет PMI по производству в NBS, также были неутешительными в последние годы, что противоречило тенденции, наблюдаемой в частном обзоре PMI по производству IHS Markit.

Учитывая, что правительство создало эту новую группу по обеспечению соблюдения, это может привести к немного большей волатильности и, возможно, немного большей уверенности в достоверности данных.