这种情况已经悄然发生了变化。虽然很少有人相信印度统计学家正在积极努力让增长数据看起来比实际情况更好，但公开的数据越来越少，方法也越来越不透明，尤其是 GDP 数据有时与独立数据存在令人困惑的差异。
负责统计的部长最近告诉议会，政府计划要求一个新委员会就如何更新国民账户提出建议。官方统计人员应该抓住这个机会彻底改革印度GDP的计算方式，以重新赢得信任。
政府更新的理由是，印度的数据仍然基于可追溯至 2012 年 3 月结束的财政年度的价格。这种“重新基准调整”是大规模改革的一个机会——特别是因为上次 GDP 序列修订的时间恰好是当人们第一次开始对其可靠性提出疑问时。
印度统计学家的任务比西方甚至中国要艰巨得多。其一，经济以服务业为主，而非制造业。对于以明确价格生产确定产出的工业部门，可以更容易地对总产出进行估值。
一个更大的问题是，与更发达的经济体不同，印度的大部分活动发生在非正规部门。从定义上来说，这对政府来说是不可见的；例如，官方税务记录不会告诉你太多关于传统上不纳税的小企业的信息。大多数印度人工作的微型企业也很难调查。他们很快就倒闭了；他们经常更改名称和地点。官方数据通过查看较大公司的样本并从中推断来解决这个问题。如果小型企业的业绩与大型企业的表现密切相关，这样的估计就可以很好地发挥作用。
但是，如果正规部门和非正规部门的增长速度截然不同，则计算可能会导致 GDP 估计出现偏差。一些人认为这正是近年来发生的情况。
私营部门贡献的增加值数字尤其令人担忧。它们往往与其他宏观经济指标——企业盈利、信贷增长、央行对工业产能利用率的估计——不同步。许多印度观察人士现在用其他数据点来补充官方GDP数据，例如两轮车的销量或消费品公司的收入报告。
大约十年前，当GDP计算的“基准年”最后一次修订时，统计学家也改变了他们用来估计私营部门产出的数据源。这可能会带来意想不到的问题。
然而，真正激怒许多经济学家的是，GDP 的“新系列”的表现似乎与他们几十年来使用的完全不同。 2010 年代和 2000 年代的宏观经济表现之间的比较本来就在政治上存在争议，现在变得不可能了。
新系列似乎对统计学家如何计算一年和下一年之间的价格变化过于敏感。通常，此类问题可以通过详细说明统计学家的来源和方法的官方文件来回答。但那些也不再出现了。
如果当局认真解决印度的问题统计数据，他们可以做两件事。首先，更好地挖掘大量可用数字数据，包括国家支持的支付基础设施上每天记录的 5 亿笔交易。如果他们不这样做，未来的一些人工智能机器人就会这样做。
其次，他们需要更加公开地了解自己在做什么以及为什么这样做。如果统计数据不被信任，那么它们就毫无用处。只有透明度才能建立信任。
印度的官方统计数据不可预测、与其他数据不相符、价格变化的计算方式不可靠，并且随着时间的推移提供的可比性有限。至少可以说，这是次优的。为了促进增长，政府首先需要了解经济的实际情况。
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