“胡胜利同志，哦，吕秘书，你们回来了。”
祝主任抬头，看到人群中的胡胜利和吕秘书，深呼出一口气，像是刚刚做完了某种剧烈运动一般。
他挥了挥手，向着房间里的其他人说道：“好了，今天的工作暂时到这里。你们都出去吧，我们要说些事情。”
这些借调来的统计局和财政局骨干们面面相觑，连忙收拾好了手上的资料，然后井然有序的退出了办公室。
虽然他们也不知道自己服务的人是谁，但通过什么渠道打了招呼，消息灵通之辈自然门清。
能让稳稳要再上一步的文书记出面，可想祝主任的来头绝对不小。而他对数据的敏锐，也让这些整天和数字打交道的业务骨干感到钦佩。
实际上这一下午，他们做的事情并不复杂。简单来说，就是寻找数据之间的关系。
往往是祝主任在东风快递的数据中提出一个模型，然后一组人进行计算，得出结果之后与绣城的实际结果进行比较。通过这些数据，间接的能够得到一个相对比较精确的另一个数据。
而这些数据，以往是需要统计局进行相当复杂的工作，然后进行综合交叉对比再得出一个近似值。
比如说某地一定时间内的市场容量――这东西如果想计算的比较准确，光靠统计局可绝对不够。全世界能做到这一点的，恐怕只有东德的史塔西了。
史塔西号称是三个东德人里就有一个线人，如果把史塔西的工作从情报转到统计，那差不多可以实现数据的有效可用了。
一般来说，某地的市场容量，应该是社会消费+投资+政府支出+出口净额这四个数字。
这其中规模以上投资比较好统计，政府支出的数字是现成的，出口净额问管外汇的银行要就可以。
唯有这个社会消费，市场内个人都消费了什么东西，这要统计出来得花费多大的力气？
然而有了东风快递手里的数据，整个市场容量的统计短版就补上
