朱一波

（國家統(tǒng)計局浙江調(diào)查總隊，浙江 杭州 310012）

一、前 言

（一）數(shù)據(jù)質(zhì)量的重要性

隨著經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展，公眾對統(tǒng)計數(shù)據(jù)日益重視，對數(shù)據(jù)質(zhì)量的要求也已不僅僅在于數(shù)據(jù)是否準(zhǔn)確，更在于數(shù)據(jù)是否能真實(shí)反映出當(dāng)前的經(jīng)濟(jì)社會現(xiàn)狀。公眾并不熟悉這些統(tǒng)計數(shù)據(jù)是如何得到的，他們關(guān)心的是這些統(tǒng)計數(shù)據(jù)是否和他們的切身感受相符合。

從社會對統(tǒng)計數(shù)據(jù)的需求來看，統(tǒng)計數(shù)據(jù)質(zhì)量問題的核心可以整理歸納為準(zhǔn)確性、時效性、有效性、可比性等。影響統(tǒng)計數(shù)據(jù)質(zhì)量的各方面現(xiàn)實(shí)因素有：統(tǒng)計方法的科學(xué)性、源頭數(shù)據(jù)的質(zhì)量、數(shù)據(jù)加工的合理性以及統(tǒng)計數(shù)據(jù)的人為干預(yù)等。

（二）研究背景和方法

國內(nèi)學(xué)者對于統(tǒng)計數(shù)據(jù)質(zhì)量評估研究的方向主要集中在兩個方面，一是對評估方法和體系的理論研究，二是運(yùn)用實(shí)證分析方法對統(tǒng)計數(shù)據(jù)質(zhì)量進(jìn)行評估。

本文基于國內(nèi)外各學(xué)者對統(tǒng)計數(shù)據(jù)質(zhì)量的檢驗(yàn)方法，從統(tǒng)計數(shù)據(jù)匹配性的角度出發(fā)檢驗(yàn)浙江宏觀經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計數(shù)據(jù)：一是以宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的縱向匹配性來檢驗(yàn)數(shù)據(jù)是否可以反映出浙江經(jīng)濟(jì)的波動規(guī)律；二是以宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的橫向匹配性來檢驗(yàn)數(shù)據(jù)是否可以及時反映出當(dāng)前的浙江宏觀經(jīng)濟(jì)信息。

二、浙江宏觀經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計數(shù)據(jù)質(zhì)量評估的模型準(zhǔn)備

（一）待評估指標(biāo)的選擇

本文參考《浙江省國民經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展第十二個五年規(guī)劃綱要》的目標(biāo)中提到的與浙江經(jīng)濟(jì)運(yùn)行狀況密切相關(guān)的宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)，根據(jù)統(tǒng)計數(shù)據(jù)的來源、統(tǒng)計方法、以及政府與民眾對指標(biāo)的關(guān)注程度，選取了以下宏觀經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計指標(biāo)并分為待評估的統(tǒng)計指標(biāo)和可信統(tǒng)計指標(biāo)兩類，具體如表1。

表1 各統(tǒng)計指標(biāo)分類及記號

（二）基本假設(shè)

在浙江統(tǒng)計實(shí)踐中，基礎(chǔ)性評估、邏輯性評估已在統(tǒng)計工作中長期進(jìn)行。因此可以假設(shè)前文中待評估的統(tǒng)計指標(biāo)大部分?jǐn)?shù)據(jù)是準(zhǔn)確的，并假設(shè)可信統(tǒng)計指標(biāo)的數(shù)據(jù)均是準(zhǔn)確的。

本文需要檢驗(yàn)的是這些待評估的統(tǒng)計數(shù)據(jù)是否符合經(jīng)濟(jì)運(yùn)行及波動的規(guī)律，以及是否可以反映出浙江的經(jīng)濟(jì)狀況。因此繼續(xù)做出假設(shè)：

1.高質(zhì)量的宏觀經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計數(shù)據(jù)應(yīng)符合經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的規(guī)律，即一個統(tǒng)計指標(biāo)的數(shù)據(jù)應(yīng)在時間上存在縱向匹配性。

2.高質(zhì)量的宏觀經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計數(shù)據(jù)應(yīng)該與歷年的經(jīng)濟(jì)狀況相吻合，即同一時期內(nèi)各宏觀經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計數(shù)據(jù)之間以及與其他經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)應(yīng)該存在橫向匹配性。

三、統(tǒng)計數(shù)據(jù)質(zhì)量的縱向匹配性評估

在實(shí)際檢驗(yàn)中可以發(fā)現(xiàn)，數(shù)值型統(tǒng)計指標(biāo)和比例型統(tǒng)計指標(biāo)存在顯著區(qū)別，因此本文在檢驗(yàn)各待評估指標(biāo)的縱向匹配性時將它們分類討論。

（一）數(shù)值型統(tǒng)計指標(biāo)的縱向匹配性評估

1.數(shù)據(jù)的初步分析與預(yù)處理。由于y3即浙江省城鎮(zhèn)人均可支配收入的1979年數(shù)據(jù)存在缺失，因此對y3只分析其1980年至2011年的年度數(shù)據(jù)。為消除指數(shù)型變量帶來的異方差性，需要對這些數(shù)值型統(tǒng)計指標(biāo)取自然對數(shù)。

2.ARIMA模型建立。由ADF檢驗(yàn)結(jié)果可知，lny1、lny2、lny3、lny4、lny5、lny6均為一階單整序列，Ljung-Box檢驗(yàn)則發(fā)現(xiàn)差分后的各變量均非白噪聲。由此對各指標(biāo)考慮時間序列的隨機(jī)性模型，本文采用ARIMA模型。

對這六個變量分別建立ARIMA模型，模型殘差經(jīng)Ljung-Box檢驗(yàn)為白噪聲。經(jīng)殘差圖對比后認(rèn)為模型預(yù)期值與真實(shí)值的差距在0.1以上的，是偏離ARIMA模型預(yù)期的數(shù)據(jù)。

3.數(shù)據(jù)匹配性分析。從各因變量的匹配情況看：lny1與ARIMA模型匹配性最好，僅有1993年的數(shù)據(jù)偏離了模型預(yù)期；lny2、lny3、lny4、lny6與模型匹配性次之，各有三至四個年份的數(shù)據(jù)與模型有所偏離；lny5與ARIMA模型的匹配性相對較差。

分年度來看：與ARIMA模型不匹配的數(shù)據(jù)都出現(xiàn)在2000年以前，自2000年開始的各指標(biāo)數(shù)據(jù)均與ARIMA模型匹配良好；1993年的各指標(biāo)數(shù)據(jù)均高于模型預(yù)期，1985年、1988年、1989年等年份出現(xiàn)的次數(shù)也較多且偏離方向基本一致，體現(xiàn)出各指標(biāo)間明顯的聯(lián)動性。

（二）比例型統(tǒng)計指標(biāo)的縱向匹配性評估

比例型統(tǒng)計指標(biāo)均為比例或百分比數(shù)據(jù)，它們的特點(diǎn)是單位較為統(tǒng)一，或者可以認(rèn)為是沒有單位，指標(biāo)數(shù)據(jù)的走勢一般會較為穩(wěn)定。

1.ARIMA模型建立。與數(shù)值型統(tǒng)計指標(biāo)類似，數(shù)據(jù)匹配性分析仍用ARIMA模型。與前模型的區(qū)別在于：

（1）z1、z3、z4為帶截距的平穩(wěn)序列，z2為帶時間趨勢的平穩(wěn)序列。

（2）z5、z6則均為一階單整序列，且差分后的z5、z6均為白噪聲序列，無法運(yùn)用ARIMA模型。

（3）分析acf圖和pacf圖時，發(fā)現(xiàn)z1、z3、z4均有比較明顯的周期性，因此運(yùn)用的是帶季節(jié)性的ARIMA模型。

（4）經(jīng)殘差圖對比后認(rèn)為，模型預(yù)期值與z1、z3、z4的真實(shí)值差距在5以上的，或者模型預(yù)期值與差分后的z2的真實(shí)值差距在1以上的，是偏離ARIMA模型預(yù)期的數(shù)據(jù)。

2.數(shù)據(jù)匹配性分析。最終數(shù)據(jù)匹配性分析結(jié)論如下：

（1）與模型不匹配的統(tǒng)計數(shù)據(jù)主要出現(xiàn)在1995年以前，1995年之后僅有2001年的z3略高于模型預(yù)期。

（2）差分后的z2與模型有所偏離的年份集中在1981年以前，而之后的模型殘差均較小。

（3）z1、z3、z4與模型有所偏離的年份主要集中在1984年以前以及1989年、1993年這幾個年份，并且偏離方向基本一致，體現(xiàn)出較強(qiáng)的聯(lián)動性。

四、統(tǒng)計數(shù)據(jù)質(zhì)量的橫向匹配性評估

本文在考察統(tǒng)計數(shù)據(jù)橫向匹配性時，為減少被考察數(shù)據(jù)對模型造成的影響，使用交叉驗(yàn)證法，具體方法和步驟為：

（1）對每一個統(tǒng)計指標(biāo)每一年度的數(shù)據(jù)分別進(jìn)行數(shù)據(jù)橫向匹配性考察。

（2）在考察具體某個統(tǒng)計指標(biāo)某一年的數(shù)據(jù)橫向匹配性時，首先假設(shè)該指標(biāo)其他年度的數(shù)據(jù)是可信的，并繼續(xù)假定其他一部分統(tǒng)計指標(biāo)可信。

（3）以被考察指標(biāo)為因變量，并以（2）中選定的可信指標(biāo)作為自變量，先將被考察年度數(shù)據(jù)剔除之后建立模型。

（4）將被考察年度的自變量指標(biāo)代入步驟（3）中計算得到的模型，計算得出被考察指標(biāo)數(shù)據(jù)的模型預(yù)測值或預(yù)測區(qū)間。

（5）檢驗(yàn)被考察的數(shù)據(jù)真實(shí)值是否與步驟（4）中計算得到的預(yù)測值差距較大，或是否落在了預(yù)測區(qū)間外，以判斷該數(shù)據(jù)的橫向匹配性是否存疑，若匹配性存疑則記錄其為高于或低于模型預(yù)期。

（一）可信指標(biāo)數(shù)據(jù)的初步分析與預(yù)處理

由于同為數(shù)值型變量，為消除指數(shù)型變量帶來的異方差性，需要先對各可信統(tǒng)計指標(biāo)求取自然對數(shù)。

由于x1、x2即浙江省進(jìn)出口值的1985年以前數(shù)據(jù)存在缺失，因此只考慮對1986年至2011年的宏觀經(jīng)濟(jì)年度數(shù)據(jù)進(jìn)行橫向匹配性評估。

（二）待評估指標(biāo)與可信指標(biāo)之間的匹配性評估

本文以可信指標(biāo)作為自變量，使用線性回歸模型，并運(yùn)用交叉驗(yàn)證法，來檢驗(yàn)待評估指標(biāo)與可信指標(biāo)之間的匹配性。

1.自變量的預(yù)處理。經(jīng)過相關(guān)分析得知，x1、x2、x3、x4、x5、x6、x7之間存在著非常強(qiáng)的相關(guān)性。本文選用主成分分析法旋轉(zhuǎn)自變量矩陣。旋轉(zhuǎn)后的各主成分根據(jù)其貢獻(xiàn)率的由大到小分別計為px1、px2、px3、px4、px5、px6、px7。

2.模型的預(yù)回歸。首先以px1、px2、px3、px4、px5、px6、px7為自變量，并分別以lny1、lny2、lny3、lny4、lny5、lny6、z1、z2、z3、z4、z5、z6為因變量，建立12個回歸模型，并用逐步回歸法篩除的各回歸方程的部分主成分自變量。被篩除的主成分自變量將不再用于之后的橫向匹配性評估。

根據(jù)各回歸方程的檢驗(yàn)結(jié)果看：

（1）以z3、z4為因變量的兩個回歸模型F檢驗(yàn)不顯著，說明兩個居民收入增長率指標(biāo)是不適合運(yùn)用這些自變量建立回歸模型的。

（2）lny1、lny2、lny3、lny4、lny5、lny6、z2對應(yīng)的回歸模型通過了F檢驗(yàn)， R-squared值也均在0.99以上，說明模型解釋性較強(qiáng)，比較適用于進(jìn)行橫向匹配性評估。

（3）z1、z5、z6對應(yīng)的回歸模型通過了F檢驗(yàn)，說明它們與同年的可信統(tǒng)計指標(biāo)存在一定程度的關(guān)聯(lián)。但R-squared值較低，說明模型解釋性較差，得到的匹配性評估結(jié)果只能用于參考。

3.數(shù)據(jù)匹配性分析。根據(jù)模型預(yù)回歸的結(jié)果，z3、z4不適合應(yīng)用該模型進(jìn)行匹配性分析，因此僅使用交叉驗(yàn)證法依次驗(yàn)證lny1、lny2、lny3、lny4、lny5、lny6、z1、z2、z5、z6的1986年至2011年的各年度數(shù)據(jù)。其中z1、z5、z6對應(yīng)模型的解釋性較差，與這三個模型有關(guān)的數(shù)據(jù)質(zhì)量診斷僅用于參考。

從結(jié)果看，1986年以來浙江省大部分宏觀經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計數(shù)據(jù)橫向匹配性良好，詳細(xì)情況如下：

（1）浙江全社會投資指標(biāo)數(shù)據(jù)完全通過了橫向匹配性檢驗(yàn)，沒有存疑數(shù)據(jù)。生產(chǎn)總值、三產(chǎn)增加值、消費(fèi)價格指數(shù)這三項(xiàng)指標(biāo)的橫向匹配性存疑數(shù)據(jù)也都不超過一個。

（2）1986年、1992年這兩個年份出現(xiàn)的次數(shù)較多，且在這兩年各指標(biāo)的不匹配情況較為類似，說明這些數(shù)據(jù)的變化很可能是由于各待評估指標(biāo)之間相互影響所致，而非僅僅由這些可信指標(biāo)所決定。

（3）模型認(rèn)為1986年浙江省生產(chǎn)總值數(shù)據(jù)偏高，但參考GDP增速的回歸模型看并沒有相應(yīng)GDP增速過快的情況。

（4）模型認(rèn)為1986年、1992年、2002年、2011年這四年的三產(chǎn)增加值比重數(shù)據(jù)橫向匹配性存疑，但是從三產(chǎn)增加值的模型看僅認(rèn)為有1995年的數(shù)據(jù)高于預(yù)期。

（5）在其他解釋性較強(qiáng)的模型中，除1986年、1992年這兩個年份外，僅有1987年的城鎮(zhèn)居民收入低于預(yù)期值，其他數(shù)據(jù)橫向匹配性良好。

（6）各解釋性較弱的模型中，檢驗(yàn)得到的橫向匹配性存疑的數(shù)據(jù)也并不多，也可基本判斷數(shù)據(jù)與可信指標(biāo)的橫向匹配性良好。

（三）各宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)之間的匹配性評估

為進(jìn)一步分析所有宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)之間的橫向匹配性，可以改進(jìn)模型，并需要增強(qiáng)假定：首先以所有選定的宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)變量作為一個變量總體，然后在驗(yàn)證某一個待評估指標(biāo)的橫向匹配性時，假設(shè)變量總體中所有其他宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)均是可信的。

考慮到自變量數(shù)量非常多，且自變量之間存在著嚴(yán)重的自相關(guān)，本文選擇使用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)回歸模型來檢驗(yàn)所有數(shù)據(jù)的匹配性。

1.變量總體的預(yù)篩選。運(yùn)用五折交叉驗(yàn)證法驗(yàn)證后發(fā)現(xiàn)z1、z3、z4、z5、z6不適用于使用該模型的，因此考慮將z1、z3、z4、z5、z6從變量總體中篩去，即變量總體中只保留lny1、 lny2、 lny3、 lny4、 lny5、 lny6、 z2、 lnx1、 lnx2、lnx3、lnx4、lnx5、lnx6、lnx7這幾個變量。

2.模型的預(yù)估計。在使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行數(shù)據(jù)匹配性評估之前，還需要先確定各因變量下的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型隱藏層的節(jié)點(diǎn)數(shù)。本文以變量總體中各待評估指標(biāo)為因變量，分別使用五折交叉驗(yàn)證法，來確定各模型的節(jié)點(diǎn)數(shù)。

3.數(shù)據(jù)匹配性分析。根據(jù)模型預(yù)估計的結(jié)果，使用交叉驗(yàn)證法依次驗(yàn)證lny1、lny2、lny3、lny4、lny5、lny6、z2的1986年至2011年的各年度數(shù)據(jù)。

根據(jù)前文中時間序列模型檢驗(yàn)數(shù)據(jù)匹配性的標(biāo)準(zhǔn)，可以認(rèn)為當(dāng)lny1、lny2、lny3、lny4、lny5、lny6對應(yīng)的模型預(yù)期值與真實(shí)值的差距在0.1以上、或者z2對應(yīng)的模型預(yù)期值與真實(shí)值差距在1以上時，判斷其真實(shí)值與模型預(yù)測值相差過大，數(shù)據(jù)匹配性存疑。

評估結(jié)果顯示在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型下各宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)之間的橫向匹配性非常優(yōu)秀，僅有浙江省全社會投資這一指標(biāo)數(shù)據(jù)與模型略有不匹配的情況。但在前文中已證得全社會投資指標(biāo)與可信指標(biāo)是完全匹配的，因此可認(rèn)為浙江省各宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的橫向匹配性非常好。

五、結(jié)論及建議

（一）數(shù)據(jù)質(zhì)量評估結(jié)論

浙江宏觀經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計數(shù)據(jù)質(zhì)量較好，具體體現(xiàn)在以下幾點(diǎn)：

1.各指標(biāo)在時間序列上基本匹配，特別是2000年以后的數(shù)據(jù)完全匹配，說明隨著統(tǒng)計機(jī)制的健全與完善，統(tǒng)計數(shù)據(jù)的質(zhì)量也越來越好。1985年以前的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，以及1988年、1989年、1993年這三年份各指標(biāo)數(shù)據(jù)出現(xiàn)縱向不匹配，均與對應(yīng)年份浙江政治、經(jīng)濟(jì)形勢有關(guān)。21世紀(jì)以來，隨著浙江統(tǒng)計體制機(jī)制不斷完善，同時經(jīng)濟(jì)運(yùn)行也相對穩(wěn)定，各宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)均未出現(xiàn)時間序列不匹配的情況。

2.同年度下，全省生產(chǎn)總值、服務(wù)業(yè)增加值及其占生產(chǎn)總值比重、城鎮(zhèn)居民人均可支配收入、農(nóng)村居民人均純收入、全社會固定資產(chǎn)投資、社會消費(fèi)品零售總額等宏觀經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計指標(biāo)的統(tǒng)計數(shù)據(jù)完全匹配，體現(xiàn)出了浙江宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)優(yōu)異的橫向匹配性。

3.剔除價格因素后的GDP增長率、城鄉(xiāng)居民收入增長率體現(xiàn)出了良好的周期性，反映了經(jīng)濟(jì)周期的規(guī)律。居民消費(fèi)價格指數(shù)、工業(yè)生產(chǎn)者價格指數(shù)則表現(xiàn)出了價格變動的慣性以及其變動量的隨機(jī)性，可以認(rèn)為是在時間序列上匹配的。兩個價格指數(shù)既表現(xiàn)出一定的獨(dú)立性，同時也與當(dāng)年的其他宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)表現(xiàn)出一定程度的關(guān)聯(lián)性。

根據(jù)以上對統(tǒng)計數(shù)據(jù)匹配性的分析，可以得出浙江宏觀經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計數(shù)據(jù)質(zhì)量較好的結(jié)論。

（二）建議

1.保持并提高政府統(tǒng)計水平。要提高統(tǒng)計數(shù)據(jù)質(zhì)量，就要繼續(xù)健全統(tǒng)計指標(biāo)和統(tǒng)計方法，進(jìn)一步規(guī)范統(tǒng)計工作，并加強(qiáng)培訓(xùn)基層統(tǒng)計人員，把好數(shù)據(jù)質(zhì)量關(guān)。

2.完善獨(dú)立的政府統(tǒng)計體制。要保證統(tǒng)計工作的獨(dú)立性，同時也要對自身統(tǒng)計工作加強(qiáng)監(jiān)督和自查。

3.加強(qiáng)統(tǒng)計數(shù)據(jù)質(zhì)量評估和控制。要繼續(xù)強(qiáng)化對統(tǒng)計數(shù)據(jù)的質(zhì)量評估，并建立相應(yīng)的數(shù)據(jù)質(zhì)量評估體系。要明確評價數(shù)據(jù)質(zhì)量原則與標(biāo)準(zhǔn)，研究和改進(jìn)數(shù)據(jù)質(zhì)量控制技術(shù)方法，最終實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)質(zhì)量評估工作的常態(tài)化。

4.增加數(shù)據(jù)透明性，改進(jìn)統(tǒng)計宣傳工作。政府統(tǒng)計部門應(yīng)該首先在公眾輿論中有一個權(quán)威的、響亮的宣傳聲音，然后逐步增強(qiáng)數(shù)據(jù)的透明性，才能從根本上減少社會公眾對統(tǒng)計數(shù)據(jù)的誤解以及不必要、不公正的質(zhì)疑。