细心的网友在读到国家统计局发布的月度经济运行通报时，可能会注意到有些指标有类似“从环比速度看，6月份比5月份增长…”的描述。下面，就让我们一起了解下环比统计。

    美国、日本等发达国家很早就开始算环比。我国为了适应经济社会的快速发展，加强和完善统计体系，国家统计局从2009年初全面开展环比统计研究，经过反复论证，确定了具有中国特色的季节调整方法，研制了国家统计局版季节调整软件，并根据指标的重要性、数据的可获得性以及季节性特征，选定了GDP、规模以上工业增加值、固定资产投资（不含农户）和社会消费品零售总额四项指标开展环比统计。从2011年4月份起，开始对外公布国内生产总值（GDP）、规模以上工业增加值、固定资产投资（不含农户）、社会消费品零售总额四项统计指标的经季节调整的环比数据。

    环比统计和同比统计是不一样的两种方法。

    环比统计主要是针对相邻两个月度或季度的对比。如果对比的基期是去年的同一月或同一季，就是同比。比如，固定资产投资（不含农户）数据，2017年3月和2016年3月数据比较的就是同比，2017年3月同2017年2月的数据比较就是环比。

    环比数据要经过多次修订

    做同比的时候，一般不需要剔除季节性因素，可以直接对比；但做环比时候，以3月同2月相比，就要考虑季节性因素，所以环比的首要工序就是要剔除季节性因素，然后进行比较。比如说春节，有的年份在2月，有的年份在1月，有的年份跨1-2月，如果不把春节因素剔除的话，那么就无法进行前后两个月之间的对比。又比如10月份有国庆节，造成10月份的工作天数和11月份的工作天数不相同，在做环比的时候也要剔除天数不同的影响。进行季节性因素调整时，选择适当的季节调整模型很重要，也是难点所在。由于所选择的季节调整的方法和参数不同，所得出的季节调整后的数据不是唯一的。例如：国际市场油价上涨，会传导至国内使国内油价上涨，并进一步影响国内CPI。如果要计算国际油价的上涨对中国CPI的影响，把这个任务交给不同的研究机构去算，研究者依据自身的经验和认识，采用的不同的模型就会得出不同的结果。

    环比数据修订主要基于两个方面，一个是“漂移”产生的数据变动，一个是因原始数据修订所产生的数据变动。

    “漂移”是一个专业术语，就是当增加一个新时期的数据后，以前所计算的月度或季度的环比数据或多或少会发生变化。这是因为加入新信息后模型自动修正的结果。比如，2017年3月的新数据出来后，原有2017年2月的环比数据就可能发生变化；4月份新数据出来后，3月份和2月份的环比数据也可能会有变化。但短期多个环比数据所形成的趋势一般不会发生变化。

    由于历史环比数据总在变，在考察经济变化时，要以最新发布的数据为准，因为它包含了最新的信息，并自动修正了以前的数据。看环比数据的变动，不是看一两个单独月份的变动，而是要看一段时间内数据的趋势变动。美国、日本和其他发达国家的环比数据发布后都会经过不断修订，而当地的市场和媒体也都是以最新发布的数据为准。

    按照一般的经验，新数据出来后，离现在比较近的数据，可能被修订的幅度比较大，但较早期的数据，其季节调整数据所形成环比数据会比较稳定。

    环比数据是进行短期经济趋势分析的有效工具。

    环比数据作为反映短期经济发展趋势，更有灵敏性，有时环比数据所反映的趋势已经开始出现逆转了，同比可能还反映不出来。以中国在国际金融危机期间的GDP季度数据测算来看，环比数据的低点在2008年第四季度，而同比数据的（低点）在2009年一季度，综合考虑当时的经济环境，可以认为环比数据所显示四季度是中国经济的一个最低点，所以利用环比数据可以更早发现经济的变化。

    国内生产总值（GDP）、规模以上工业增加值、固定资产投资（不含农户）、社会消费品零售总额四个不同的环比指标，给了观察经济运行不同方面变化的四个工具。但利用这一工具的时候又必须和分析者的经验相结合，越理解经济运行情况的分析者可能更能从环比趋势中把握趋势。对环比数据趋势的观察往往是事后来看，三个及三个以上的数据连续、明显的变动则可能意味着趋势出现，环比趋势的拐点出现与否都是事后综合通过各项因素来判断的。