投资改革数据差异原因？
简单回答： 宏观数据反映的是整体情况，是“平均”，而微观数据反映的是个体情况，是“特例”。 举个简单的例子：某地区高考录取率（宏观数据）为90%，而某个村高考录取率为30%，两者之差就是60%，这多出来的60%就是投资改革数据差异（从村层面来看，没有考上的学生只能去读技校，接受职业化教育了）。 如果我们只关注这个村，就不难发现导致它高考率低的原因——这里重男轻女的思想比较严重，女孩读书无用，家里富裕的供男孩子考大学，而贫穷的家庭连饭都吃不饱，怎么可能供孩子读书呢！所以，如果这一批的孩子都是女孩子，那么它的高考率肯定比该地区高；如果是男孩子，则高考率比该地区的平均值低。这就是微观数据告诉我们的信息——不同群体的差异性。 但如果我们只盯着这个村，而不看到该地区整体的水平，我们就可能误入歧途，以为造成该村高考率低的原因是该村里孩子脑子笨、不努力造成的……
事实上，这里的落后主要指社会福利（包括教育、医疗等公共福利）投入不足导致的。 所以为什么同样是在中国，上海人、北京人的幸福感指数高于西部省份的人，并不是说他们智商高或者懒惰，而是因为先发的优势，使得他们在计划经济时代享受了更多的福利。改革开放后，市场经济让一部分人先富起来了，但先发优势在东部省份表现的更明显一些。 同理，中国的GDP已经是世界第二，人均GDP也逼近发达国家，但我们还不能完全放松，因为还有6亿月收入1000元以下的同胞！他们当中很多人没有享受到改革开放的红利，当然也不能承担改革成本。如果没有他们的牺牲和贡献（比如耕地红线、环保约束等），GDP和人均GDP肯定会翻好几倍，但也可能没有今天这么好的生活质量。这就是微观数据和宏观数据的区别。