（1）
媒体说，两个小男生，林毅夫和张维迎，吵起来了。
而且媒体说：这俩孩子已经吵了10年了——还有说吵了20年。
唉，不是我说他们，不说抓紧时间找个女朋友，练练锁骨人鱼线，闲时萌萌哒，忙时啪啪啪，方不负人生美景呀，有什么好吵的呢？
据林毅夫解释说：吵架这事，不能怪他，怪就怪张维迎他们太爱抬杠了。简单说，林毅夫认为中国的政府，在经济发展上是非常给力的，市场靠不住，政府才是推动经济的发动机。而张维迎他们反对这个观点，所以呢，林毅夫表示他很委屈。
哦，原来是这样啊。
那就更没理由吵了！
林毅夫和张维迎，不是说他们都是经济学家吗？学家呀大哥，这不是开玩笑的！
经济学家，要用经济语言来说话。比如说，林毅夫既然认为中国政府拉升了经济，那他就应该给出个经济数据：据测算，中国政府让中国的经济提高了多少多少个百分点，这不就结了吗？
张维迎也一样，你说你不同意林毅夫的观点，好啊，那请你拿出数据来，因为中国政府的不良行政，导致了中国经济下行多少个百分点。只要这数据摆在这里，还用得着吵吗？
可这事就怪了，两个人的表现，完全不象个经济学者，十足十为争夺小女生的早恋小男生，我觉得他们俩吵架，是这个样子的：
林毅夫：中国政府提升了中国经济！
张维迎：错！中国政府拖累了中国经济！
林毅夫：是拉升！
张维迎：是拖累！
林毅夫：你瞎说！
张维迎：你乱讲！
林毅夫：你欺负我，我找大哥带人来砍你……
张维迎：来就来，谁怕谁？
林毅夫：冲呀……
张维迎：砍呀……
……这个场面，拍成电视剧还是有收视率的，但真的不是经济学者该干的事。唉，既然你经济学者瞪眼瞎吵不拿数据，那我雾满拦江来算好了。好歹我也是吉林大学数学系毕业的，统计学大数据咱熟，拿经济练练手吧。
让我来给你们计算一下，中国政府到底是拉升了中国经济，还是拖累了。拉升又拉升了多少，拖累又拖累了多少。只要有了数据，希望俩大学者不要吵了，以后呢，截长补短，学着点用数字说话，这样才叫和谐。
（2）
要计算中国政府在经济增长中的作用，首先需要全球各国的经济数据。
传说这个数据就捏在林毅夫之手——这厮是世界银行的首席经济学家，所有的数据他手中都有，可他偏不给你算，你说气人不气人？
最适合的数据，莫过是2012年的世界各国国民可支配收入。
为什么这个数据合适呢？
实际上，这个数据并没有被官方披露过，但当时官方透风说，按照这个数据，中国的国民可支配收入，已经跻身于前100名。此数据还曾引爆了爱国人士对公知声势浩大的围剿。老雾当时趴在网上，亲睹公知把爱国人士气得连哭带喊，满地打滚，对这个数据，老雾有亲切感。
此外，中国官方虽然从未披露这个数据，但内外有别，外交部有篇研究哈萨克斯坦经济的文章，不幸引用了这些数据——也就是说，这个数据是经由官方认可的，权威的，有说服力的。
接下来，说说这个数据应该咋个算法。
（3）
很简单，我们需要全世界各国的国民可支配收入数据，加权而后平均。这个平均数，就是世界经济的均衡线。如果中国国民的可支配收入高于平均线，就表明中国政府拉升了中国经济，高出多少个点，政府就把中国经济拉高多少个点。
反之，如果中国国民的可支配收入，低于平均线，就表明中国政府拖累了中国经济，低于平均线多少个点，政府就拖累了经济多少个点。
——这个计算的依据何在？
也很简单，不管哪个国家，经济增长都是市场行为加政府行为，各国的平均线虽然并非是纯正的市场效果，但已经中和了政府的良性行为和不良行为，在平均线上，政府行为的影响被降到最低。所以这个数据，大致可以相当于市场行为对经济的影响来看待。也因此，一个国家的经济发展高于纯正市场行为，必然是政府起了良性作用。反之，一个国家的经济发展如果低于纯正市场行为，必然是政府在中间恶搞，拖累了经济发展。
另一个逻辑是，徜如果最后的平均值，政府行为所占比例较大，同样也可以得出证明，证明该国政府的行为比世界各国政府的平均行为更不良或更良性，总之，政府行为的良性或不良性，是相互比较而言，是一个比较值。
现在，我们来计算这个数据，以终结林毅夫、张维迎这两个拖鼻涕小男生二十年的抬杠式争吵。
（4）
首先，我们把世界银行披露的各国经济数据，放在这里。请注意，数据中有些空白点，有可能是这些国家不屌世界银行，没有上报数据。这些国家将会在计算时略掉。第二，由于数据较长，大家瞄一眼就行了，鼠标下拉咱们来看最后的计算结果。
MCO 1 Monaco .. 摩纳哥：186950
LIE 2 Liechtenstein .. 列之敦士登：136770
BMU 3 Bermuda 106,920 百慕大地区
NOR 4 Norway 98,860 挪威
CHE 5 Switzerland 82,730 瑞士
QAT 6 Qatar 78,720 卡塔尔
LUX 7 Luxembourg 76,960 卢森堡
IMY 8 Isle of Man .. 马恩岛
CHI 9 Channel Islands .. 诺曼底群岛
DNK 10 Denmark 59,770 丹麦
AUS 11 Australia 59,570 澳大利亚
SWE 12 Sweden 56,210 瑞典
MAC 13 Macao SAR, China 55,720 中国澳门
SMR 14 San Marino .. 51470 圣马力诺共和国
CYM 15 Cayman Islands .. 开曼群岛
FRO 16 Faeroe Islands .. 法罗群岛
CAN 17 Canada 50,970 加拿大
USA 18 United States 50,120 美国
NLD 19 Netherlands 48,250 荷兰
AUT 20 Austria 48,160 奥地利
JPN 21 Japan 47,870 日本
SGP 22 Singapore 47,210 新加坡
FIN 23 Finland 46,940 芬兰
KWT 24 Kuwait 44,730 科威特
BEL 25 Belgium 44,990 比利时
DEU 26 Germany 44,010 德国
27 43110 安道尔
FRA 28 France 41,750 法国
IRL 29 Ireland 38,970 爱尔兰
ISL 30 Iceland 38,710 冰岛
GBR31 United Kingdom 38,250 英国
HKG 32 Hong Kong SAR, China 36,560 中国香港
ARE 33 United Arab Emirates 36,040 阿联酋
ITA 34 Italy 33,840 意大利
35 31590 文莱
NZL 36 New Zealand 30,620 新西兰
ESP 37 Spain 30,110 西班牙
ISR 38 Israel 28,930 以色列
39 26020 格陵兰
CYP 40 Cyprus 26,000 塞浦路斯
GRC 41 Greece 23,260 希腊
SVN 42 Slovenia 22,710 斯洛文尼亚
KOR 43 Korea, Rep. 22,670 韩国
BHS 44 Bahamas, The 21,280 巴哈马群岛
PRT 45 Portugal 20,580 葡萄牙
OMN 46 Oman 19,120 阿曼
MLT 47 Malta 19,760 马耳它
CZE 48 Czech Republic 18,130 捷克
SAU 49 Saudi Arabia 18,030 沙特阿拉伯
PRI 50 Puerto Rico 18,000 波多黎各
SVK 51 Slovak Republic 17,170 斯洛伐克
BHR 52 Bahrain 16,050 巴林
EST 53 Estonia 15,830 爱沙尼亚
TTO 54 Trinidad and Tobago 14,400 特立尼达和多巴哥
CHL 55 Chile 14,280 智利
LVA 56 Latvia 14,180 拉脱维亚
LTU 57 Lithuania 13,850 立陶宛
GNQ 58 Equatorial Guinea 13,560 赤道几内亚
URY 59 Uruguay 13,510 乌拉圭
KNA 60 St. Kitts and Nevis 13,330 圣基茨和尼维斯
HRV 61 Croatia 13,290 克罗地亚
RUS 62 Russian Federation 12,700 俄罗斯
POL 63 Poland 12,670 波兰
ATG 65 Antigua and Barbuda 12,640 安提瓜和波布达
上面是高收入国家和地区，下面是中等收入国家和地区
VEN 65 Venezuela, RB 12,470 委内瑞拉
HUN 66 Hungary 12,390 匈牙利
67 12380 巴巴多斯
SYC 68 Seychelles 11,640 塞舌尔
BRA 69 Brazil 11,630 巴西
TUR 70 Turkey 10,830 土耳其
GAB 71 Gabon 10,070 加篷
PAN 72 Panama 9,910 巴拿马
PLW 73 Palau 9,860 帕劳群岛
MYS 74 Malaysia 9,800 马来西亚
MEX 75 Mexico 9,740 墨西哥
KAZ 76 Kazakhstan 9,730 哈萨克斯坦
LBN 77 Lebanon 9,190 黎巴嫩
CRI 78 Costa Rica 8,740 哥斯达黎加
MUS 79 Mauritius 8,570 毛里求斯
SUR 80 Suriname 8,480 苏里南
ROM 81 Romania 8,420 罗马尼亚
BWA 82 Botswana 7,720 博茨瓦纳
ZAF 83 South Africa 7,610 南非
GRD 84 Grenada 7,110 格林纳达
COL 85 Colombia 6,990 哥伦比亚
MNE 86 Montenegro 6,940 黑山共和国
BGR 87 Bulgaria 6,870 保加利亚
BLR 88 Belarus 6,530 白俄罗斯
LCA 89 St. Lucia 6,530 圣卢西亚
DMA 90 Dominica 6,460 多米尼克
VCT 91 St. Vincent and the Grenadines 6,380 圣文森特和格林纳丁斯
TUV 92 Tuvalu 6,070 图瓦卢
AZE 93 Azerbaijan 6,050 阿塞拜疆共和国
PER 94 Peru 5,880 秘鲁
IRQ 95 Iraq 5,870 伊拉克
MDV 96 Maldives 5,750 马尔代夫
CHN 97 China 5,740 中国
NAM 98 Namibia 5,670
TKM 99 Turkmenistan 5,550
DOM 100 Dominican Republic 5,470
SRB 101 Serbia 5,280
THA 102 Thailand 5,210
ECU 103 Ecuador 5,190
JAM 104 Jamaica 5,140
JOR 105 Jordan 4,720
MKD 106 Macedonia, FYR 4,690
BIH 107 Bosnia and Herzegovina 4,650
AGO 108 Angola 4,580
TON 109 Tonga 4,240
BLZ 110 Belize 4,180
FJI 111 Fiji 4,200
TUN 112 Tunisia 4,150
MHL 11 Marshall Islands 4,140
DZA 114 Algeria 4,110
ALB 115 Albania 4,090
CPV 116 Cape Verde 3,810
ARM 117 Armenia 3,720
TMP 118 Timor-Leste 3,670
KSV 119 Kosovo 3,640
SLV 120 El Salvador 3,580
UKR 121 Ukraine 3,500
IDN 122 Indonesia 3,420
GUY 123 Guyana 3,410
FSM 124 Micronesia, Fed. Sts. 3,310
PRY 125 Paraguay 3,290
GEO 126 Georgia 3,280
WSM 127 Samoa 3,220
MNG 128 Mongolia 3,160
GTM 129 Guatemala 3,120
VUT 130 Vanuatu 3,080
EGY 131 Egypt, Arab Rep. 3,000
MAR 132 Morocco 2,940
LKA 133 Sri Lanka 2,920
SWZ 134 Swaziland 2,860
SYR 135 Syrian Arab Republic 2,610
COG 136 Congo, Rep. 2,550
PHL 137 Philippines 2,470
BTN 138 Bhutan 2,420
KIR 139 Kiribati 2,260
BOL 140 Bolivia 2,220
HND 141 Honduras 2,070
MDA 142 Moldova 2,070
PNG 143 Papua New Guinea 1,790
UZB 144 Uzbekistan 1,720
NIC 145 Nicaragua 1,650
GHA 146 Ghana 1,550
IND 147 India 1,530
SDN 148 Sudan 1,450
NGA 149 Nigeria 1,430
VNM 150 Vietnam 1,400
LSO 151 Lesotho 1,380
ZMB 152 Zambia 1,350
STP 153 São Tomé and Principe 1,320
LAO 154 Lao PDR 1,260
PAK 155 Pakistan 1,260
CIV 156 Côte d'Ivoire 1,220
CMR 157 Cameroon 1,170
SLB 158 Solomon Islands 1,130
YEM 159 Yemen, Rep. 1,110
MRT 160 Mauritania 1,110
SEN 161 Senegal 1,040
KGZ 162 Kyrgyz Republic 990
KHM 163 Cambodia 880
TJK 164 Tajikistan 860
BGD 165 Bangladesh 840
COM 166 Comoros 840
KEN 167 Kenya 840
HTI 168 Haiti 760
BEN 169 Benin 750
TCD 170 Chad 740
NPL 171 Nepal 700
ZWE 172 Zimbabwe 680
BFA 173 Burkina Faso 670
MLI 174 Mali 660
SSD 175 South Sudan 650
SLE 176 Sierra Leone 580
AFG 177 Afghanistan 570
TZA 178 Tanzania 570
RWA 179 Rwanda 560
GNB 180 Guinea-Bissau 550
GMB 181 Gambia, The 510
MOZ 182 Mozambique 510
TGO 183 Togo 多哥共和国：500
CAF 184 Central African Republic 中非共和国：490
GIN 185 Guinea巴布亚新几内亚： 460
ERI 186 Eritrea 厄立特里亚：450
UGA 187 Uganda乌干达共和国： 440
MDG 188 Madagascar马达加斯加： 430
ETH 189 Ethiopia 埃塞俄比亚：410
LBR 190 Liberia 利比里亚共和国：370
NER 191 Niger 尼日尔：370
MWI 192 Malawi 马拉维：320
BDI 193 Burundi 布隆迪：240
ZAR 194 Congo, Dem. Rep. 刚果：220
这里有194个国家，有四个排在前面的国家不屌世界银行，我们只好把他们统统干掉，虽然打掉这四个国家的数据，会导致世界各国的均值大幅下跌，但这是有利于中国政府的。总之只有190个国家，让我们先来计算总值：
190个国家的加权总值为：2895890.
以这个总数除以190个国家，就是世界平均可支配收入：15241.5.
这个均值为15241.5美元，而世界银行划定的高收入国家分界线，是12616美元。看到这个数字，忽然觉得世界人民好穷，而世界银行以低于平均水平许多划线，一定是他们的考虑。这个因素，有可能是一个富国，能把多个穷国的平均线拉高，就如同一个亿万富豪，能把100个穷人平均成百万富翁一样——这对穷国来说极不公正。
公正的数据处理，就是把过高的均线降下来，降到高收入国家的低线，在中等国家的水平上继续分析。
这就意味着，正常国家的居民可支配收入，其均线应该不低于12616美元。
现在我们来看看，我们中国的人均国民可支配收入，比这个数据高多少，高出多少就是政府贡献了多少，如果低了，那就是政府拖累了大家的钱包……
哎呀，情形有点不妙，中国的数据只有5740美元。
就是说，中国国民在2012年，人均可支配的年收入是5740美元，这个数据真的不低了，你家一年收入快6000美元了……不过，假如那啥……那个啥……那个中国政府的理性行为，如果达到世界各国的平均程度，那么你的可支配收入，理应达到12616美元……卧槽，政府一家伙把你家的蛋糕，切掉了一大块。
好，现在我们已经计算出来了，政府的行为，导致了2012年的国民可支配收入，减少了6876美元。
假如政府犹如龟兔赛跑中的那只善良兔子，找个没人的地方，躲起来呼呼睡觉，那么我们的居民可支配收入，就会达到12616美元。但是由于政府的积极行政行为，导致了我们手中只剩下5740美元，我们损失达到了119.8%——而这个数据，还是以世界银行的数据为准，如果我们使用统计局的数据，那我们的损失，可能还会更高。
现在，咱们再来验算一下，这个数据的可靠程度如何。
（5）
实际上，张维迎早就验算过了——他曾说，如果取消审批，中国的GDP会增加30%！
为什么是30%？29%行不行？31%行不行？
之所以这样问，是因为统计精于估计，如果求之于精确，至少有两种方法，可以计算出这个数据——一种方法是计算某个被审批行业，与国际平均线的差距。另一种方法是衡量开放国与审批国之间的数据差异，这两个数据，如果让林毅夫来算（假如他懂大数据，知道方法的话），分分钟就给出答案！
林毅夫不给算，张维迎说话就紧张——实际上，无论怎么算，取消审批后GDP增加的理想状态下净值，都不会低于40%——但统计还是要尊重张维迎先生的估计，取二者均值：35%好啦。
好，假设政府乖乖，把门打开，取消了中国的行业审批，而且中国的GDP在理想状态下，增加了35%，那么假如——看好了是假如——假如政府行为是零，没有税收也没有国民经济再分配的损耗，居民的可支配收入将会增加多少呢？
先来看看2012年的GDP数据：——2012年的GDP是519322亿元人民币。
这个数据蛮高的，经济总量呀，中国在世界排第二的说。
计算其增加35%，就是181762.7亿元人民币。
增加部分按照6.2比1的汇率，折算成美元，是29316.6亿美元。
好，现在这笔钱，将由全国4.3亿个家庭分配，理想化分配状态不计损耗，则居民可支配收入会增加6817.8美元。
前面计算过，政府的行政行为，导致中国居民可支配收入减少了6876美元！
比较这两个数据：6876美元和6817.8美元……卧槽！这俩数字咋这么接近呢？
接近就对了！如果计算精度再提高些，这俩数字应该相等！
物质是不灭的！报表是配平的！在一个固定时间，世界或一国的经济总量是固定的，财富与资本也是固定的。一部分财富在某地消失，必然会在另一个地方出现！我给你100元，你必然会得到100元，我支你收，两个数据是相同的——这就叫验算！
实际上，世界银行的大学者们，早就算出了这个数字，否则他们也不会精确的制订出高收入国家分界线。中国政府也是知道这个数字的，新闻称，李克强总理在天津，见证封存109枚审批公章，就因为这些审批公章太坑爹，严重拖累中国经济运行！
而我们的验算，精度上还需要改进，但相对来说还不算太离谱。
（6）
好了，现在林毅夫和张维迎，可以停止争吵了。
面对这个数据，张维迎就可以对林毅夫说：毅夫小朋友，据测算，中国政府的行政行为，导致了中国居民的可支配收入，减少119.8%，政府的行业审批，让居民可支配收入减少6876美元，不知毅夫兄有何见教呀？
林毅夫他最多鼓起牛眼，说：卧槽！那啥，啥，你妹，那个测算不精确，是雾满拦江算出来的，雾满拦江是学数学的，他算的不作数。
张维迎这时候就可以说：然则，不要欺负数学狗，请毅夫兄给算出来个更精确的，可否？
毅夫兄，可否？
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