黨 瑋，廖傳勤

（石河子大學(xué) 商學(xué)院，新疆 五家渠 831300）

0 引言

我國通常用GDP來衡量國民經(jīng)濟(jì)的運(yùn)行情況，由于各種因素的存在，GDP數(shù)據(jù)質(zhì)量或多或少存在一定的問題?，F(xiàn)任中國國務(wù)院總理李克強(qiáng)在2007年任遼寧省委書記時，通過運(yùn)用工業(yè)耗電量、鐵路貨運(yùn)量和貸款發(fā)放量這三個指標(biāo)來分析當(dāng)年遼寧省的經(jīng)濟(jì)運(yùn)行狀況，此衡量方法得到了花旗銀行等眾多國際機(jī)構(gòu)的認(rèn)可，英國《經(jīng)濟(jì)學(xué)人》2010年正式將其命名為李克強(qiáng)指數(shù)，以此作為評估中國經(jīng)濟(jì)增長量的指標(biāo)。相對于GDP的統(tǒng)計(jì)，“克強(qiáng)指數(shù)”三個指標(biāo)不僅數(shù)據(jù)易于核實(shí)，而且更符合我國的經(jīng)濟(jì)特征，與地方的GDP崇拜無關(guān)，更能擠出一般統(tǒng)計(jì)中的水分。三個指標(biāo)從工業(yè)生產(chǎn)、能源消耗和經(jīng)濟(jì)運(yùn)行狀態(tài)三個方面更能真實(shí)、精確地反映我國經(jīng)濟(jì)運(yùn)行現(xiàn)狀。

對GDP數(shù)據(jù)質(zhì)量的研究無論是從定性和定量的角度，還是從理論研究和實(shí)踐操作方面，國內(nèi)外學(xué)者都提出了許多有參考價值的見解。目前，對我國GDP數(shù)據(jù)質(zhì)量評估的研究相對較少，孟連和王小魯（2000）從我國地區(qū)GDP的匯總結(jié)果和國家統(tǒng)計(jì)局公布的GDP數(shù)據(jù)存在差異、通貨膨脹和經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)系出現(xiàn)偏差等方面進(jìn)行分析，結(jié)果表明，1992～1997年中國的GDP高估了2.5個百分點(diǎn)[1]。Klein和Ozmucur（2002）采用了15個對中國經(jīng)濟(jì)具有廣泛代表性的經(jīng)濟(jì)指標(biāo)，利用主成分分析的方法進(jìn)行分析后認(rèn)為，各項(xiàng)指標(biāo)的變動和中國官方估計(jì)的實(shí)際GDP的變動具有一致性[2]。劉洪、黃燕(2009)通過利用經(jīng)典的最小二乘法估計(jì)得到生產(chǎn)函數(shù)，對我國某地區(qū)歷年的地區(qū)生產(chǎn)總值，采用學(xué)生化殘差、DIFFITS統(tǒng)計(jì)量、Cook的D統(tǒng)計(jì)量等經(jīng)典的診斷統(tǒng)計(jì)量對數(shù)據(jù)中的異常點(diǎn)進(jìn)行了診斷[3]。盧二坡、黃炳藝（2010）通過運(yùn)用穩(wěn)健的MM估計(jì)異常值的診斷方法，并在使用生產(chǎn)函數(shù)模型框架的前提下，用兩種不一樣的勞動投入數(shù)據(jù)，對1978～2008年我國GDP的數(shù)據(jù)質(zhì)量進(jìn)行了評估。研究表明，相對于傳統(tǒng)方法容易掩蓋異常點(diǎn)的現(xiàn)象，穩(wěn)健MM估計(jì)異常值診斷的方法能有效地解決這種情況，研究表明，1978～2008年間我國GDP數(shù)據(jù)是比較可靠的[4]。李庭輝（2011）在對數(shù)據(jù)質(zhì)量的評估現(xiàn)狀進(jìn)行整理的基礎(chǔ)上，構(gòu)建了由空間、時間和結(jié)構(gòu)三個維度形成的GDP數(shù)據(jù)質(zhì)量評估體系，并提出了完善GDP數(shù)據(jù)質(zhì)量評估的方法[5]。陳黎明、傅珊(2013)選取1985～2010年我國的GDP數(shù)據(jù)作為研究樣本，對我國GDP數(shù)據(jù)用誤差絕對值和最小的組合預(yù)測模型進(jìn)行預(yù)測，預(yù)測所得的值代表“真值”，再利用異常值對我國GDP數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性進(jìn)行分析，研究表明組合預(yù)測模型對統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性的檢驗(yàn)具有較高的實(shí)用價值，值得進(jìn)行深層次的研究[6]。李庭輝（2013）選取與各產(chǎn)業(yè)相應(yīng)的指標(biāo)，根據(jù)數(shù)據(jù)之間的關(guān)系選擇VAR模型，結(jié)果表明全國產(chǎn)業(yè)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和地區(qū)產(chǎn)業(yè)匯總后的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)匹配性程度很高，我國GDP數(shù)據(jù)質(zhì)量在總體上是較好的[7]。與已有文獻(xiàn)不同的是，本文試圖在運(yùn)用“克強(qiáng)指數(shù)”來分析我國GDP數(shù)據(jù)質(zhì)量的基礎(chǔ)上，用VAR模型來判斷兩者之間是否匹配以及使用相對誤差系數(shù)來判斷我國GDP數(shù)據(jù)質(zhì)量的可靠性。

1 我國GDP數(shù)據(jù)質(zhì)量匹配因素的理論分析

GDP即國內(nèi)生產(chǎn)總值是國民經(jīng)濟(jì)核算的核心指標(biāo)，是以貨幣形式表現(xiàn)的一定時期內(nèi)（一個季度或一年）一個國家（或地區(qū)）的經(jīng)濟(jì)中所生產(chǎn)出來的全部最終成果（產(chǎn)品和勞務(wù)）的價值總和。從“克強(qiáng)指數(shù)”與我國GDP的關(guān)聯(lián)性即匹配性角度評估我國GDP的數(shù)據(jù)質(zhì)量，主要應(yīng)尋找與其具有關(guān)聯(lián)性的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)作為匹配因素。與國內(nèi)生產(chǎn)總值相關(guān)聯(lián)的指標(biāo)有很多，相對于其它指標(biāo)而言，組成“克強(qiáng)指數(shù)”的三個指標(biāo)更能真實(shí)、精確地反映我國GDP現(xiàn)狀。因?yàn)?，現(xiàn)代的工業(yè)生產(chǎn)與能源消耗密切相關(guān)，所以，工業(yè)耗電量的多少，既可以準(zhǔn)確反映我國工業(yè)生產(chǎn)的活躍度，又可以反映工廠的開工率；鐵路作為我國貨運(yùn)的最大載體，其“鐵路貨運(yùn)量”的多少，可以反映經(jīng)濟(jì)運(yùn)行現(xiàn)狀以及經(jīng)濟(jì)運(yùn)行效率；而對于間接融資占社會融資總量的比重高達(dá)84%的我國而言（銀行貸款占了我國間接融資的大部分），既可以反映市場對當(dāng)前經(jīng)濟(jì)的信心，又可以判斷未來經(jīng)濟(jì)的風(fēng)險度。由此可見，選取“克強(qiáng)指數(shù)”三個指標(biāo)作為國內(nèi)生產(chǎn)總值的核心關(guān)聯(lián)性指標(biāo)較為合適。

據(jù)此提出以下基本假設(shè)：國內(nèi)生產(chǎn)總值GDP與工業(yè)用電量、鐵路運(yùn)輸量和銀行中長期貸款具有系統(tǒng)匹配性，且在時間上具有動態(tài)可變性，所以，從匹配性角度出發(fā)，需要選取反映動態(tài)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的模型對我國GDP進(jìn)行數(shù)據(jù)質(zhì)量評估，而向量自回歸模型（Vector Autoregression Model，簡稱VAR模型）恰好符合該特征，故可以采用VAR模型對我國GDP數(shù)據(jù)質(zhì)量進(jìn)行評估。

2 基于VAR的我國GDP數(shù)據(jù)質(zhì)量評估模型的構(gòu)建

2.1 指標(biāo)選取及數(shù)據(jù)來源

根據(jù)前述理論分析及其基本假設(shè)，對我國GDP的數(shù)據(jù)質(zhì)量進(jìn)行評估主要涉及工業(yè)用電量（P）、鐵路貨運(yùn)量（S）和銀行中長期貸款（L）三個與之相匹配的指標(biāo)。確定好指標(biāo)以后，需要確定研究指標(biāo)的數(shù)據(jù)頻率和時間。因?yàn)閲鴥?nèi)生產(chǎn)總值沒有月度數(shù)據(jù)，有的指標(biāo)沒有收集到季度數(shù)據(jù)，所以，本文選取GDP的年度數(shù)據(jù)來進(jìn)行數(shù)據(jù)質(zhì)量評估，數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》。數(shù)據(jù)的時間范圍為1985～2012年（共28個數(shù)據(jù)），數(shù)據(jù)的空間范圍是全國。本文采用EViews6.0軟件進(jìn)行分析。

2.2 基本理論模型的設(shè)定

根據(jù)GDP與“克強(qiáng)經(jīng)濟(jì)”三個指標(biāo)的匹配關(guān)系和基于匹配性的GDP數(shù)據(jù)質(zhì)量評估的假設(shè)，GDP與工業(yè)用電量、鐵路貨運(yùn)量和銀行中長期貸款四者之間存在較為穩(wěn)定的相關(guān)關(guān)系、相互依賴的內(nèi)在匹配性，利用VAR模型既可以判斷四者之間是否匹配，還可以對它們之間的動態(tài)關(guān)系進(jìn)行研究，進(jìn)而對GDP數(shù)據(jù)質(zhì)量進(jìn)行評估，評估的基本思路是借助VAR模型來尋找GDP與工業(yè)用電量、鐵路運(yùn)輸量和銀行中長期貸款在一定經(jīng)濟(jì)條件下不相符的樣本點(diǎn)。

根據(jù)向量自回歸分析理論，得到基于匹配性的GDP的數(shù)據(jù)質(zhì)量評估理論模型如下：

上式中，t為時間下標(biāo)，Yt為第t期的GDP，X1,t為第t期的工業(yè)用電量，X2,t為第t期鐵路貨運(yùn)量，X3,t為第t期銀行中長期貸款。

3 基于VAR的GDP數(shù)據(jù)質(zhì)量的評估實(shí)證

3.1 VAR模型的估計(jì)及檢驗(yàn)

使用VAR模型，首先需要考察相關(guān)變量的平穩(wěn)性，同時，為了消除異方差和指數(shù)化趨勢，對納入模型的相關(guān)變量均進(jìn)行了取對數(shù)處理，取對數(shù)后的我國GDP、工業(yè)用電量、鐵路貨運(yùn)量和銀行中長期貸款分別記為lnGDP、lnP、lnS和lnL。本文采用單位根（ADF）方法對各變量進(jìn)行單位根檢驗(yàn)，結(jié)果如表1所示。

從表1可以看出，各變量原始序列的對數(shù)值均在10%的顯著性水平上沒有拒絕“存在單位根”的零假設(shè)，各序列都不平穩(wěn)，但經(jīng)過二階差分之后P值都小于0.05，且ADF的值均小于10%水平下的臨界值，拒絕“存在單位根”的零假設(shè)，所以原始序列對數(shù)的二階差分是平穩(wěn)序列。

表1 單位根檢驗(yàn)

表2 滯后期的選擇

由表1和表2可知，我國GDP與工業(yè)用電量、鐵路貨運(yùn)量和銀行中長期貸款之間存在動態(tài)的依賴關(guān)系，因此可以建立無約束的VAR模型。根據(jù)赤池消息準(zhǔn)則（AIC）和施瓦茨準(zhǔn)則（SC），滯后期為1時的AIC(-15.57062)和SC（-14.60286）均小于滯后期為2時的AIC(-15.56664)和SC(-13.82466)所以確定最優(yōu)滯后期為1，對模型進(jìn)行參數(shù)估計(jì)，模型的整體擬合效果較好，進(jìn)而得到GDP與工業(yè)用電量、鐵路貨運(yùn)量和銀行中長期貸款四個指標(biāo)之間的回歸方程：

模型的AIC和SC值分別為-15.57062和-14.60286都較低，通過檢驗(yàn)?zāi)Ｐ褪欠€(wěn)定的，即所有根的模的倒數(shù)都小于1，位于單位圓內(nèi)。從模型的整體檢驗(yàn)和參數(shù)的顯著性檢驗(yàn)結(jié)果可以看出，模型較好地刻畫了我國GDP與工業(yè)用電量、鐵路貨運(yùn)量和銀行中長期貸款之間的動態(tài)結(jié)構(gòu)與匹配關(guān)系，可以利用該模型對我國GDP的數(shù)據(jù)質(zhì)量進(jìn)行評估。

3.2 數(shù)據(jù)質(zhì)量的判斷標(biāo)準(zhǔn)

對GDP數(shù)據(jù)質(zhì)量是否可疑，還需要給定判斷標(biāo)準(zhǔn)，可以構(gòu)造GDP相對誤差系數(shù)指標(biāo)作為判斷標(biāo)準(zhǔn)。相對誤差系數(shù)δt用來測量第t期實(shí)際的GDP與GDP估計(jì)數(shù)據(jù)的相對誤差，如果相對誤差超過某一標(biāo)準(zhǔn)時，則可認(rèn)為該期GDP的數(shù)據(jù)質(zhì)量可疑。其中，相對誤差系數(shù)δt的計(jì)算公式為如果第t期的GDP統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)相對誤差系數(shù)的絕對值滿足則認(rèn)為該期GDP估計(jì)的相對誤差較大，說明該期的GDP統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)質(zhì)量可疑。

3.3 評估結(jié)果及其分析

對GDP進(jìn)行數(shù)據(jù)質(zhì)量評估，表3中的GDP是取對數(shù)處理后實(shí)際的GDP的值，是取對數(shù)處理后估計(jì)的GDP的值，根據(jù)相對誤差系數(shù)δt的計(jì)算公式得到δt的值。得到的結(jié)果如表3所示。

表3 GDP相對誤差系數(shù)

GDP相對誤差系數(shù)如表3所示，1985～2012年這28個年份中，GDP整體的數(shù)據(jù)質(zhì)量整體較好，變動幅度相對較小，所有年份的GDP相對誤差系數(shù)的絕對值都小于0.05，由表3可知，從“克強(qiáng)指數(shù)”與我國GDP匹配的角度來看我國的GDP數(shù)據(jù)質(zhì)量在逐步改善。

圖1 基于匹配性的GDP數(shù)據(jù)質(zhì)量評估結(jié)果

從圖1可以看出，我國GDP的數(shù)據(jù)在允許誤差范圍之內(nèi)，根據(jù)數(shù)據(jù)特征，可以將這28個年份分成3個階段，1985～1992年、1993～1999年、2000～2012年，從圖1可以明顯看出，1985～1992年的相對誤差系數(shù)變動較為平穩(wěn)，但數(shù)據(jù)質(zhì)量是這3個階段中最差的，這是因?yàn)?985～1992年之間，我國處在MPS和SNA兩種核算體系共存階段，到1985年國家統(tǒng)計(jì)局才第一次計(jì)算國內(nèi)生產(chǎn)總值，GDP核算制度在不斷完善與發(fā)展之中。國家統(tǒng)計(jì)局在1992年才開始實(shí)施《中國國民經(jīng)濟(jì)核算體系（試行方案）》，從而使得1992年以前的GDP數(shù)據(jù)質(zhì)量相對較差。1993～1999年的數(shù)據(jù)質(zhì)量逐步改善是因?yàn)樵?993年的十四屆三中全會中全面的提出了建立社會主義市場經(jīng)濟(jì)體制，且我國使用SNA1993（聯(lián)合國），使得1993～1999年的GDP數(shù)據(jù)質(zhì)量逐步得到改善；在2000～2012年這十三年間，我國的社會主義市場經(jīng)濟(jì)已經(jīng)相對的完善。2000年國家統(tǒng)計(jì)局制定了《中國國民經(jīng)濟(jì)核算體系（修改本）》（征求意見稿），廣泛地征求理論和實(shí)際部門的意見。經(jīng)過多年的實(shí)踐，在總結(jié)經(jīng)驗(yàn)的基礎(chǔ)上，我國國家統(tǒng)計(jì)局頒布了《中國國民經(jīng)濟(jì)核算體系（2002）》。至此，我國國民核算模式實(shí)現(xiàn)了向SNA的全面轉(zhuǎn)型，所以，該階段內(nèi)的GDP數(shù)據(jù)質(zhì)量相對更好一些，變動幅度也較適中。我國GDP數(shù)據(jù)質(zhì)量在總體上是不斷提高的，近年來相對誤差有逐漸減少的趨勢，說明GDP數(shù)據(jù)質(zhì)量整體上可靠，數(shù)據(jù)質(zhì)量在不斷地提升，其誤差基本上控制在5%的范圍之內(nèi)。

4 結(jié)論

通過對我國GDP與“克強(qiáng)指數(shù)”相關(guān)指標(biāo)數(shù)據(jù)匹配性的實(shí)證分析，發(fā)現(xiàn)我國1985年至2012年的GDP年度數(shù)據(jù)基本上在誤差控制范圍之內(nèi)，且近幾年數(shù)據(jù)質(zhì)量有逐步提高之趨勢，說明我國GDP統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)質(zhì)量整體上是比較可靠的?；凇翱藦?qiáng)指數(shù)”和GDP數(shù)據(jù)質(zhì)量評估的基本理論，結(jié)合實(shí)證分析的結(jié)果，得到如下結(jié)論：

（1）基于我國的宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)，構(gòu)建“克強(qiáng)指數(shù)”各指標(biāo)與我國GDP匹配關(guān)系的VAR模型，模型顯示“克強(qiáng)指數(shù)”各指標(biāo)與我國GDP的具有較強(qiáng)的匹配性。

（2）從“克強(qiáng)指數(shù)”角度來分析的我國GDP數(shù)據(jù)質(zhì)量整體上是較好的，“克強(qiáng)指數(shù)”為我們提供了一個全新的、真實(shí)的、客觀的視角來衡量我國的GDP的運(yùn)行與發(fā)展。研究表明，“克強(qiáng)指數(shù)”不僅與我國GDP之間存在密切地聯(lián)系，且能在一定程度上更真實(shí)地反映我國GDP的運(yùn)行和發(fā)展的現(xiàn)狀。

（3）從相對誤差系數(shù)的結(jié)果來看，我國GDP的數(shù)據(jù)質(zhì)量存在階段性的特征，我們可以將這些年份分成三個階段。第一階段為1985～1992年，數(shù)據(jù)質(zhì)量相對較差；第二階段為1993～1999年，數(shù)據(jù)質(zhì)量有逐步改善的趨勢；第三階段為2000～2012年，數(shù)據(jù)質(zhì)量整體較好[8]。這與我國的國民經(jīng)濟(jì)核算的改革有密切的關(guān)系。

[1]孟連,王小魯.對中國經(jīng)濟(jì)增長統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)可信度的估計(jì)[J].經(jīng)濟(jì)研究,2000,(10).

[2]Thomas G R.What's Happening to China's GDP Statistics[J].China Economics Review，2001,（12）.

[3]劉洪，黃燕.基于經(jīng)典計(jì)量模型的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)質(zhì)量評估方法[J].統(tǒng)計(jì)研究，2009,(3).

[4]盧二坡,黃炳藝.基于穩(wěn)健MM估計(jì)得統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)質(zhì)量評估方法[J].統(tǒng)計(jì)研究,2010,(12).

[5]李庭輝.基于匹配性的GDP數(shù)據(jù)質(zhì)量評估體系構(gòu)建[J].調(diào)研世界,2011,(11).

[6]陳黎明,傅珊.基于組合預(yù)測模型的GDP統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)質(zhì)量評估研究[J].統(tǒng)計(jì)與決策,2013,(8).

[7]李庭輝.基于地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)匹配的GDP數(shù)據(jù)質(zhì)量評估[J].統(tǒng)計(jì)與決策,2013,(19).

[8]薛麗娜,李正輝,李庭輝.基于地區(qū)投入結(jié)構(gòu)的GDP數(shù)據(jù)質(zhì)量評估[J].統(tǒng)計(jì)與決策,2012,(20).