GDP可靠性评价方式探究

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对于gdp这类宏观统计数据准确性的评估不同于原始数据或中间数据，不仅要对用来生产宏观数据的各种原始数据和中间数据进行误差测量，而且要对其最终产出结果的可靠性进行评估，才能实现对GDP这类宏观数据真正意义上的准确性评估。因此，当宏观数据存在时间先后顺序的多个估计结果时，DQAF中的可靠性指的是初步估计值和后续估计值之间的差异程度。可靠性评估需要建立在不同时期估计结果比较的基础上。简而言之，可靠性评估会涉及到相关数据的修订。“可靠性”一词在美国、澳大利亚和英国有关国民经济账户数据评估中被大量使用。美国经济分析局（BEA）的研究人员（2002，2005，2008，2011）认为在评估GDP和美国国民收入和生产账户（NIPAs）的宏观数据质量时，由于真值不可知，可靠性是相关指标数据初步估计值和后续估计值之间的修订幅度；按照时间顺序，最新获得的估计值将被认为是最佳估计，用来作为测量可靠性的标准。澳大利亚统计局（ABS，2007）认为对于数据用户来说，虽然准确性是最重要的属性，但由于国民账户相关数据的估计源于不同原始数据，不可能得到一个客观的整体准确性，准确性的评估需要基于知识、数据和编制方法的高度主观判断。当考察国民账户的统计数据质量时，对准确性和可靠性的区分是有益的；准确性仅是估计结果与名义上真值的接近程度，而可靠性则是初步估计与某一特定时期的最终估计的接近程度。英国国家统计办公室（ONS）的《GDP质量报告》（2012）中也指出，可靠性是GDP数据准确性测量的一个方面，需要通过初步估计和后续估计之间的差异程度来实现对可靠性的分析。“可靠性”一词虽然没有直接出现在加拿大统计局于2002年的《统计数据质量保证框架》中，但框架强调先初步估计而后进行修订是一项提高数据及时性的做法，对数据修订的方向和规模大小的跟踪可以有助于评估初步估计中的各种误差影响。加拿大统计局（2011）在其收入和消费账户的技术报告中将这种影响的评估称为可靠性，并沿用了IMF对可靠性的定义。

国外对GDP数据可靠性研究概况

（一）GDP数据修订

Carson（2004）指出IMF将数据修订定义为政府统计机构对公布的统计数据所进行的任何形式的改动。这里的统计数据既可以是流量指标，例如GDP；也可是存量指标，例如金融资产。针对GDP数据的修订，美国经济分析局（BEA）分别编制季度和年度GDP。现价季度GDP分为3次，时间分别在季度结束后的1个月左右、2个月左右和3个月左右。此外，当每年7月下旬国民收入和生产账户修订结果时，再1次此前3年的季度估计修订结果。年度现价GDP则分4次，分别是初步估计，第1次修订，第2次修订和第3次修订。年度初步估计数为当年4个季度GDP第3次估计数的总和，在次年3月当年第4季度GDP的第3次估计时一同。同样，每年国民收入和生产账户修订结果时，此前3年的年度GDP都将被修订。当某一年的第3次修订结果后，直到下次国民收入和生产账户全面修订的普查基准年，这些估计将不再被修订。年度修订结果大约每5年被国民收入和生产账户的全面修订替代1次，修订的内容涵盖了相关的定义、分类和统计方法。Fixler和Grimm（2002）指出，基于以下5个原因需要对GDP相关数据进行修订。第一，修订能够使早期估计使用的原始数据替换为后期更好的数据。这些替换主要发生在最早季度GDP估计公布后的3年内，以及在经济普查年份投入产出数据基础上的全面修订。第二，需要替换基于原始数据的预测估计值。对于存货、进口和出口数据的核算，这种替代是非常重要的。第三，需要引入相关概念和估计程序的变化，概念的变化主要是适应经济发展所带来的NIPAs概念变化。第四，需要更新季节调整因素。由于许多季节性调整采用的是移动加权平均，季节性因素影响的测定需要后期的季度估计信息。第五，需要更正原始数据中的错误或计算。

（二）GDP数据可靠性评估思路

对GDP数据进行修订后，一个重要的问题是如何对修订后的结果进行评估。StatisticsCanada（2004）认为，修订数据质量分析的方法应当包括如下几个方面：（1）数据序列的水平或增长率；（2）对不同时期修订进行比较；（3）子集合修订对总集合的影响；（4）国际比较；（5）修订结果与经济周期之间的关系；（6）利用修订结果改进原始数据的估计方法。根据前述对宏观统计数据准确性和可靠性的区分，以上几个方面中前3点主要适用于对GDP数据可靠性的分析。Fixler等人（2011）指出GDP的可靠性评估可以根据每次修订的变化幅度实现。由于最近一次的修订使用了最新概念、统计方法，最完整、最准确的原始数据，最近一次修订结果被认为相比早期估计更为准确。因此，BEA的GDP可靠性评估可通过其早期估计与最近一次修订的比较来实现，评估标准就是基于其最近一次的修订。由于GDP修订不会实质改变BEA对经济发展的长期趋势、周期循环和国内生产总值主要构成等测量，因此BEA将依据早期估计与最近一次的修订估计结果在以下指标上的同步性来判断GDP数据的可靠性：（1）GDP长期增长速度；（2）居民储蓄、投资、政府支出、企业利润以及其他GDP主要构成的变化趋势；（3）商业经济周期的大致特点，包括经济衰退的时间和深度，复苏的力度，以及促进经济增长和回落的主要组成部分；（4）季度GDP增长变化图，包括任何特定时期内的增长是高是低，是加速还是减速的一致性。根据上述评估思路，可以认识到：从未被修订过的数据可以被接受，但它可能是不可靠的；小规模的修订和调整并不一定表明数据有良好的可靠性，例如，一些原始数据可能会存在明显的测量问题，但并不能进一步修订；相反，大的修订并不一定表明原始数据可靠性差。

GDP数据可靠性评估方法

以美国经济分析局（BEA）为代表的GDP数据可靠性评估做法最为成熟和最具代表性。本节以BEA相关评估思路的演变为例进行系统论述，BEA对于每种思路并没有给出具体的命名，本文根据其特点分别命名为修订误差法、平均修订误差法和修订误差分布法。（一）修订误差法DeLeeuw（1990）以国民生产总值（GNP）为例，从多次修订误差的角度给出了评估宏观数据修订可靠性的思路。如果利用这种方法可以考察2次公布的GDP修订误差序列的关系。不仅能用于GDP自身，也可用于对其构成数据的可靠性衡量。令EST1表示季度GDP（总量或增速）的初步估计值，表示总量或增速修订估计值，EST2表示总量或增速的真实值，True对于时间序列t（季度或年度）。（二）平均修订误差法相对于修订误差法将可靠性评估归结于2次修订估计的误差序列相关性时存在的不足，Young（1993）从2次修订估计的误差序列出发，提出了长期平均误差角度测量GDP数据可靠性。综上所述，相比平均修订误差法，修订误差分布法所采用的平均离差、方差、变异系数以及相关系数等指标，相比平均修订误差和相对误差能够更为充分的衡量由于数据修订带来的估计变化。同时，也弥补了修订误差法考察修订误差相关性不可测量的缺陷。因此，这一方法被澳大利亚和加拿大等多数国家所采用。

结论与启示

通过对国外GDP数据可靠性评估方法的系统研究表明，对于GDP数据可靠性的评估不是简单的等同于衡量GDP数据的准确性。由于不同时期的GDP估计存在由于原始数据或估计方法所造成的各种误差，可靠性评估的出发点是假定后续修订估计的准确性好于前期估计，而数据修订反映的是后续修订估计相比前期估计对准确性的提高程度，尽管后续估计也会存在一定程度上的误差。有关可靠性的测量强调的是不同时期修订结果的差异变化。尽管同一时期的修订差异可能很小，但从长期看，这种很小的修订差异将对数据准确性产生显著影响，而可靠性评估最终结果仍是着眼于数据修订准确性的提高。另一方面，我们也要认识到国民经济核算的准确性和可靠性往往是相互交织和相互促进的。理想情况下，特定期间内，通过估计的序列修订，将能够实现修订幅度的变小（统计上变得更加可靠）和估计接近到真值（统计变得更加准确）。实践中，修订次数的增多无疑会延迟最终数据的确定，但这也意味着，最终确定的统计数据将具有更好的可靠性。

作者：陶然单位：国家统计局统计科学研究所