可以試想一下：我們對世界經濟的所知所感完全來自一組組的數據，而這些數據是由不同的人通過不同的渠道計算出來的，從政府機構到國際組織再到各大公司，大家的統計來源和依據均有所不同。我們依靠其他人統計的數據形成自己的結論，而不是根據自己對世界的觀察來進行判斷，這樣的結果怎麼可能準確呢？比如我們會問：全世界每天的石油消耗量是多少？一般人們可以接受的數字是8700萬～8800萬桶。但是，我們知道，這個數字是由石油輸出國組織（OPEC）或國際能源機構（IEA）的某些研究人員計算出來的，當然也可能是某些大石油公司統計的結果。我們肯定不會一桶一桶地去數，只能按照他們統計的這個數字去進行研究和安排生產。一些知名機構花費大量的時間和精力並應用複雜的統計系統，目的就是為了得到儘可能精準的數據。人們會運用這些數據去制定價格、計算供給和需求，以及預測行業未來的發展趨勢。石油消耗量只是一個例子，我們平日所遇到的所有數據都與之相似。
有些數據屬於基礎數據，比如石油消耗量和鋼鐵產量都屬於這一種。這些數據往往是加總計算得來的，統計學家對數據還進行了一些人為的調整。還以石油消耗量為例，8800萬桶並不是簡單加總計算的結果，而是由統計部門對各大煉油廠、國有和私營石油公司以及政府機構提供的數據進行匯總，並經過處理之後得出的結果。由於起初的數據來源並不一致，統計的時間也不相同，所以最終的結果往往也不是非常精確的。由此我們可以看出，就連石油消耗量這樣最基礎的經濟數據都不一定十分準確，由它衍生出的其他數據則更加值得商榷。
有些經濟數據比較抽象，這使得統計工作變得非常複雜。我們以通貨膨脹率為例。首先要給通貨膨脹率一個明確的概念，然後再創造一種測量通貨膨脹率的方法。現在負責統計美國通貨膨脹率的部門是勞工統計局（Bureau of Labor Statistics），通貨膨脹率用CPI的增長率來表示，也就是我們常說的消費價格指數的增長率。勞工統計局的統計學家們每個月都會對很多種商品的價格進行調查，然後將統計結果與上個月進行比較，從而得出變化率。統計學家對調查商品的選擇不是「加權」的，這些商品通常是人們日常生活中的「重要商品」，並且它們的重要性不因每月消費數量的多少而改變。這些「重要商品」在消費價格指數中所佔的權重會周期性地調整，但是不會每個月都發生變化。這意味著，如果某個月的汽油價格過高，那麼肯定會導致人們下個月開車時間的減少，從而降低對汽油的消費。但是，即使汽油消費量減少了，汽油作為「重要商品」在消費價格指數中的權重也不會下降。
除了消費價格指數中所包含的商品之外，勞工統計局還盡量地將居民在房屋方面的花費考慮進來。除非房屋發生了真實的買賣關係，否則它的升值與貶值不會直接計入通貨膨脹率的統計數據之中。為了將房屋的價格變動也歸入消費價格指數之列，統計學家們發明了「業主等價租金」這一概念，試圖通過對房屋租金數額的評估來判斷房屋的價值。「業主等價租金」現在已經佔到每月消費價格指數的近30%。
消費價格指數的創立是為了把複雜的現實情況用一種相對簡單的、合成的數據表示出來。其他很多數據，如失業率、國內生產總值、國家儲蓄率等，使用這種計算方法的目的也是如此。所有這些數據的統計結果都離不開調查、數量計算和人工調整這三個步驟。而最終結果也會受到不斷豐富的數據的影響，從而進一步進行修改。有的時候，由於新的問題出現或是原來的限定條件發生了變化，統計方法也必然面臨調整。一旦方法改變了，對當前與原先數據進行對比就變得非常困難。如今計算通貨膨脹率的方法肯定不再是20年前使用的方法，這就意味著2009年的消費價格指數與1989年的消費價格指數之間的對比失去了意義。這就好像對福特汽車公司2009年與1989年生產的兩款汽車進行比較一樣，雖然是同一家公司生產的汽車，但是由於現實情況發生了很大的變化，兩款車之間已經沒有了比較的價值。
那些數據是我們用來評估經濟運行狀態的工具，隨著形勢的發展，「經濟」一詞正在發生著深刻的變化。全球經濟一體化逐漸形成，每個國家、貿易集團、區域性經濟組織都會受到全球經濟形勢的影響，或進步，或倒退。這意味著，一個單一的、全球性的經濟體系已經初見端倪，我們從各種統計數據中也可以看出這一點。我們可以總結出當前經濟體系的一些特徵，並努力使大多數人受益於這一經濟體系。但是，一旦該經濟體系遭到削弱或出現倒退，那麼全世界大多數人都將受到影響，同時，全球大多數企業、行業和地區也將受到威脅。
不僅僅在世界上如此，在很多國家內部，不同地區也表現出巨大的差異性，尤其是一些大國，如美國、中國，還有歐盟的一些成員國。美國內布拉斯加州的奧馬哈無法與內華達州的拉斯韋加斯相提並論，英格蘭的利茲與曼徹斯特也不可同日而語。還有中國的長沙與北京、法國的馬賽與巴黎、義大利的巴勒莫與羅馬，雖然同屬一個國家，但發展水平也不均衡。在高新技術產業領域也可以看到同樣的情況。20世紀90年代，美國的鋼鐵工業中心匹茲堡走向衰落，而與此同時，矽谷正因其巨大的資本投資、高新科技和電子通信企業的湧入而呈現出一派繁榮景象。
還有一個更大的問題。很多數據都是由政府計算出來的，其目的是為了衡量政府的管理水平。美國早在1919年就創立了消費價格指數，其他的很多經濟測量指標也是在19世紀末或20世紀前幾十年創立的。比如我們常見的國內生產總值，就是為衡量國家經濟健康水平而創立的。國內生產總值的統計和應用開始於20世紀30年代，它是為了檢驗羅斯福政府實行的「新政」對國家經濟所起到的提振作用而設立的。在實行「新政」之前，美國股票市場已經損失了近90%的市值，近25%的勞動者失去了工作，數千家銀行破產，商品銷售大幅下降，商品生產大幅縮減，經濟一片蕭條。
我們通常用來評估經濟健康水平的經濟指標對於國家政治和官僚體系來說是十分重要的，這對於全世界每個國家來說都是如此。20世紀，很多國家相繼獨立，它們複製西方發達國家的管理體制和社會制度，建立政府機構，同時也將一些經濟指標納入國家管理體系中，比如國內生產總值、通貨膨脹率和失業率等。企業、投資者、政客和普通民眾都可以依據這些數據來制訂計畫、評估未來資產、決定一切經濟活動。從國家預算到企業員工計畫再到家庭的旅遊支出，這些經濟活動涉及的範圍相當廣泛。一些國家擁有數量龐大的中產階層，他們從國家經濟指標中獲得投資啟示。同時，這些經濟數據也給那些從事農業生產的企業和個人、非政府組織和外國投資者的日常經濟活動或跨國投資提供了重要參考依據。
很多經濟指標都是伴隨著國家的工農業發展而被創立和應用的。在這些經濟指標誕生的時候，國家的經濟形態是生產導向型而非服務導向型的，在20世紀後半葉和21世紀初這種情況發生了變化。20世紀90年代，隨著計算機和互聯網的應用，人們的勞動方式和勞動效率發生了顯著的變化。儘管在某個公司工作的職員已經很清楚地認識到計算機和互聯網大大提高了工作效率，但是官方的統計數據並沒有完全體現出這些變化。原因很簡單：雖然計算機運用到工作當中，但統計方法並沒有改變，按照傳統的方法進行統計時，無法區分哪些工作是人們坐在計算機前完成的，哪些是在工廠的車間里完成的。我們拿銀行的自動取款機舉個例子。自動取款機幫助銀行用更少的員工完成了更多的交易，從而提高了銀行業的行業效率。當然，銀行勞動效率的提高是以減少勞動力為代價的。但是，這一事實在美國國家和官方的勞動生產率統計數據中是看不到的。所以，20世紀90年代金融服務領域勞動生產率的提高從統計數據中並未體現出來。
這不只是技術發展的速度超過了政府里的統計學家的水平那麼簡單，還有一個更深層的問題。數據的統計基礎已經過時了，其實不只是統計基礎，就連它們所依賴的經濟理論也已經不合時宜了。
我們所了解的每一條經濟學原理，更準確地說，每一條宏觀經濟學原理，都是建立在「民族國家是世界經濟體系中最基本的經濟單元」這一假設基礎之上的。經濟學作為一門獨立的學科形成於19世紀中後期，它伴隨著其他社會科學（如社會學、歷史學、政治學）的發展而發展起來的。一些經濟學的先驅，比如亞當·斯密和大衛·李嘉圖，創造和發展了許多西方經濟學理論，但是直到19世紀後半葉經濟學才逐漸發展成熟。
在接下來的一個世紀當中，經濟學不斷發展，在吸納更多信息的基礎上，提出了更多的理論，尤其更多關於人類行為和經濟系統的假設。通過驗證或