Reference: Ghosh, Arunabh. 2020. Making It Count: Statistics and Statecraft in the Early People’s Republic of China. Princeton University Press.
Arunabh Ghosh的Making it Count⼀书以统计学为切⼊点讨论知识的逻辑如何与政治的逻辑相互 动，与我的研究兴趣关系密切。这本书为理解计划经济如何计划提供了⽣动的描述，也为⽬前研 究尚为薄弱的计划经济治理实践的研究做出了贡献。但与⼤部分五⼗年代国家治理的研究⼀样， 这部书⾯临着⼀个内在困境：在意识形态和国家能⼒夹缝中的治理术，在没有完全展开的时候就 被政治运动打断了，以致于作者⽆法深⼊探讨意识形态和国家能⼒对知识-制度发展的制约是如何 充分展开的。
全书第⼀部分讨论了统计学在社会主义环境下的意识形态危机。 作者区分三种不同的统计学思 路：基于全⾯调查的枚举法（enumeration）、基于调查会或蹲点的⽥野志（ethnography）和基 于数理统计的随机⽅法。从世界范围看，1950年代正是第⼆波量化实证主义浪潮⽅兴未艾，统计 学家普遍相信⾜够多的数据能够为社会提供精确的诊断乃⾄预测的时代，阿西莫夫的科幻⼩说充 分反映了这⼀时代特点。⼤规模随机抽样和随机过程理论都是在这⼀时期发展起来的，同时伴随 着战后民族国家的兴起，国民经济的概念逐渐深⼊⼈⼼，发展理论、⼈⼜转型理论、计划经济这 些基于⼤规模统计的⼲预思想得到⼴泛传播。
但在经典马克思主义作家看来，统计学作为⼀门社会科学，必然是阶级科学，必须受制于不同的 历史阶段和社会条件，没有普遍法则。苏联统计学家认为，⼤数定理、随机误差、⽅差与回归等 数理统计思想错误地将统计学视为普遍科学的实践，必须在社会主义经济计划中予以摒弃。这些 思想通过1953年莫斯科会议明确地表述出来，对中国统计学产⽣很⼤影响。与此同时，中国统计 学在民国时期虽然有⼀定发展，但总体是碎⽚化的、多主体的，五⼗年代初期与苏联关系密切， 通过苏联专家来华指导和旧统计学家的⾃我批判，很快建⽴了以⼴泛性、整体性、客观性为特征 的社会主义统计学。社会主义统计学与西⽅统计学最⼤的差异是数理统计的缺失，强调直观的、 精确的测量，拒斥不确定性。
第⼆部分探讨了统计学在国家基础能⼒不⾜的情况下的具体实践。1950年代中期的统计⼯作有三 个主要趋势：⼀是新⼯业兴起、农业公有化、再分配体系建⽴，统计⼯作⽇趋复杂；⼆是统计⼯ 作随着地⽅分权落实到基层；三是随着统收统⽀制度的建⽴农业统计地位⽇趋重要。统计部门的 主要职能是收集、协调与核对、研究。收集主要依靠定期报告系统，到1955年以后有⼀些抽样调 查的实践（如北京市的居民家计调查）；协调与核对主要针对数据过多、重复、混乱的问题，建 ⽴了两条线即统计局系统和各业务部门⾃⾝的统计系统两条线来进⾏核对；在研究问题上由于基 础能⼒较弱， 存在较为严重的滞后现象。 由于以枚举法为主要统计⼿段， ⽽统计与计划关系密 切、特别强调及时性，这⼀制度产⽣⼤量重复报告，⽽政府却⽆⼒对⼤量报告作出及时的分析处 理。除了基础能⼒（⼈才不⾜、表格设计又缺陷）薄弱，统计部门也受到制度设计的制约，如⼈ 民委员会和计委的双重领导、各部门统计⼜径的差别等。
国家也为克服统计能⼒不⾜做出了努⼒，主要体现为建⽴了⼤学-专科学校两条线的⼲部培养体 系。⽐如⼈民⼤学就较早地建⽴了规模较⼤的统计系，实⾏专修⽣、研究⽣、本科⽣多种学制的 培养体系；⽽专科学校则为受过⾼中教育的社会⼈⼠提供短期速成教育，也为政府部门的技术⼈ 员提供培训。 即使如此， 培训基础设施依然不⾜， 统计⼈才的受训练强度和时间⽅⾯也存在缺 陷，统计⼯作者没有荣誉感、⼠⽓低落。统计部门也采取了提倡⾃学、梳理典型等⽅式试图克服 这些不⾜。
第三部分探讨了统计学在1950年代末期的两种发展⽅向。从1950年代中期开始，中国开始向印度 学习统计技术，以Mahalanobis为代表的印度统计学家多次访问中国、并邀请中国学者前往印度 访问，重点推动随机抽样调查技术在中国的应⽤。从1955年开始，中国也确实在⽟⽶亩产统计、 居民家计统计等⽅⾯实践了抽样调查。但这⼀趋势很快因为地缘政治的变化⽽中断。在随之⽽来 的⼤跃进中，正常的统计⼯作被完全打断，取⽽代之的是具有鲜明⽑主义特点的“典型调查”。基 础统计⼯作的缺失成为随后⽽来的⼤饥荒的重要原因，也对⽇后的统计⼯作产⽣深远影响。
这部著作的贡献在于，它指出意识形态和基础权⼒对治理术的塑造作⽤是相互缠绕的，并⾮两个 独⽴的过程。⾸先，虽然统计⼯作是相对中⽴的基础性活动，但并不能逃脱意识形态的桎梏。数 理统计中关于“随机误差”的认识，依然可以被打上唯⼼论的标签。值得注意的是，虽然作者认为 这是因为经典马克思主义认为“社会科学”必然是阶级性的，但“苏联学派”与“西⽅学派”的分野在⾃ 然科学中也存在，量⼦⼒学和孟德尔遗传理论同样是“唯⼼论”的。其次，虽然1950年代统计⼯作 不成功的主要原因是国家基础能⼒的缺乏，但意识形态也强化了对国家基础能⼒的要求。在国家 基础能⼒不⾜的情况下，本来正应该使⽤成本较低的抽样统计，但由于抽样统计被认为是“资产阶 级”的，统计转向枚举法也对国家基础能⼒提出了更⾼的要求。国家基础能⼒更不能满⾜统计⼯作 的要求⽽引发了更⼤的混乱。
但这部著作的缺陷也恰恰在于，没有对意识形态和基础权⼒的关系做更为细致的描绘。从作者的 论述中我们知道，意识形态对统计实践的制约是柔性的。1953年莫斯科会议刚刚批判了随机抽样 思想，1955年中国就在印度的影响下实践了随机抽样。如果说苏联的意识形态对统计学的早期发 展影响更⼤， 那么随着具体⼯作中的困难越来越多， 这种意识形态的影响可能会让位于实践理 性。 在作者的论述中， 枚举法（定期报告制度）等同于意识形态逻辑（并受到⼯具理性的反 对），⽽随机抽样等同于⼯具理性逻辑（并受到意识形态的反对）。但有没有可能枚举法在某些 层⾯上也符合⼯具理性呢？在计划体制下，统计学不仅仅是反映现实的⼯具，也与经济计划⼯作 密切结合。 如果国家需要借助统计⼯作掌握个体企业的运营情况， 那么枚举法⽆疑是更为合适 的。 反过来说， 有没有可能随机抽样的实践也⾯临着来⾃⼯具理性/基础性权⼒的障碍呢？ Schweber (2006)的Disciplining Statistics⼀书通过考察英法两国早期统计学发展的过程，从政治 -学术关系的⾓度解释两国统计学传统的差别，认为法国学界相对独⽴于政府，因⽽⽀持整体论的 统计学；⽽英国学界依赖政府，因⽽迅速以概率为核⼼重构了基于不确定性的统计学。这⼀解释 虽然不适⽤于中国， 但我们能不能提出⼀些类似的假设：⽐如政府的垂直组织、条块分割的格 局，在应⽤随机抽样时是否有特殊的困难？