现在网上有不少印度黑，印度也有不少中国黑，两个国家人口加起来占全人类的37%，可惜整体经济发展都比较虐心，还有足球。

但两个国家之间是不是真有差距，得从点数据干货上来看，都说抛开人口谈经济是耍流氓，但印度中国的人口始终都差不多，所以看GDP总量就有了点价值。

今天我们还是用GDP-人口区位熵这个工具和对区位熵的线性回归这个工具来看这些数据，可能后面我还会再写一篇用非线性加权工具来分析双方经济的情况来对比一下，现在能找到的数据不太全，所以先用这两个最简单的工具给大家看一下。

这里再解释一下“GDP-人口区位熵”和“线性回归”这两个基本工具

“GDP-人口区位熵”是一个局部地区的GDP在总区域的占比，与该地区人口在总区域的占比，跟人均值相比，区位熵考虑了整个地区的发展状况，而不是单纯计算人均，也就是说，区位熵是带有排名属性的人均值。当区位熵等于1.000时，该地区的发展状况与整个大区域的发展状况持平，当区位熵小于0.500时，认为该区域严重落后，当区位熵大于4.000时，认为该区域极度发达。

在区位熵的基础上做个线性回归，看里面的数据趋势。线性回归是在直方表的基础上找一条直线，以横轴为X坐标，数轴为Y坐标，让这组数据中每一个点到这条之间的垂直距离最短。

中国和印度的GDP增幅数据

这里的GDP增幅数据跟IMF的经济增量数据不同，这个的算法是单纯考察的美元汇率下的GDP增量，没有考虑到购买力、工业占比这些数据，所以双方的数据波动远比大家熟知的IMF数据波动要大，但这个数据可能更加直观。

我们可以看到，中国的增幅斜率是-0.0172印度是-0.0057，印度增幅缩水速度比中国缓和得多，所以印度的净增幅已经在2015年超过了中国，但刺激增幅的方式各有不同，有的国家用量化宽松来刺激，经济增长的同时本币购买力下降，货币会贬值，中国始终保持了不贬值的方案，这导致虽然印度的单纯看净增幅已经超过了中国，但IMF数据还是远不如中国。

中国和印度的GDP-人口区位熵比较

有人会问，印度的经济实力能不能追平中国？

我们把双方的GDP-人口区位熵拉出来一看就可以明白了。

2017年，中国区位熵0.796，印度0.179，中国斜率是0.0503，印度斜率是0.0062，之前文章中也写了，这个区位熵数字要超过0.500才算脱贫，如果低于0.300就属于极端不发达地区，中国2011年已经实现了整体脱贫，按照印度目前的斜率，要突破0.300的关隘，还至少需要19.52年。而且双方的斜率矢量乘结果为-0.0441，也就是说，中国印度的差距在过去十年不但没有缩小，还在放大，按照目前双方的发展模式，印度永远也不可能追平中国。

前面文章有人回复问数据分析有什么意义？

数据其实是历史，我们可以在数据分析中做一些前瞻的判断，但数据的本身反应的是过去的状态。而且所有的数据都有滞后性，宏观数据中，很多直接量的滞后在1年以上，很多分析量的滞后在2年以上，我们能拿到的比较完整的数据包都是2017年甚至更早以前的，所以这些东西没法反应以后的双方发展。

一个国家和地区的发展动力，更多应该用项目管理学的角度来分析，我们来看数据，只是看以往客观发生的数据。而且这一组文章里面用的方法太浅显，基本都是本科生用的工具，小编这里粉丝太少，还没法为了写这些东西去买一些付费数据，所以大家多多加关注，多多转发，等到粉丝量达到万把人的时候，小编会去给大家买一些更直观的付费数据分析给大家看，到时候能看到很多好玩的内容。