地區經濟增長統計數據可靠性的評估

吳雨蔓，朱 勝

1 研究背景

統計數據是反映和衡量一個國家或地區經濟社會發展狀況的“晴雨表”，是政府進行宏觀調控和政策制定的重要依據，統計數據的可靠性是國家政策制定的有效性和科學性的評判標準。統計數據可靠性的高低，決定著統計數據可信的程度。

隨著我國社會的持續發展和經濟的快速增長，作為衡量經濟發展水平和狀況的統計數據及其可靠性已成為國內外學者和社會各界的關注焦點，并引發了激烈的討論。美國匹茲堡大學經濟學家和歷史學家托馬斯·羅斯基于2001年發表的《中國GDP統計發生了什么？》認為中國官方的數據“與經濟規律不符”，中國的GDP不可信，從而導致了一次規模較大的國際性爭論。參與者不同程度地認為中國的宏觀經濟統計數據質量及可靠性有待進一步提高。國內的機構、學者和民眾對統計數據可靠性的研究或爭論更是從未停止過。孟連、王小魯（2000）通過對工業品產量、貨運量和能源消耗量與工業增加值等各個指標之間的相關關系進行分析，認為1992～1997年中國的工業增加值和GDP存在一定程度的高估。張宗成、周猛（2004）從經濟增長與能源消費之間的密切關系出發，研究我國經濟增長數據的可信度，從而得出經濟體制的改革和產業結構的調整導致的低能源消費與高經濟增長率是可靠的。闕里、鐘笑寒（2005）運用主成分分析和固定影響變截距模型的經驗分析方法，分析探討中國28個地區GDP增長統計數據的真實性，認為從整個時期來看,中國地區的GDP統計數據沒有出現違背經濟規律的統計特征。

“十一五”時期，面對國際金融危機的巨大沖擊、汶川地震等重大自然災害、北京奧運會和上海世博會的重大挑戰，我國積極應對來自國內外的各種風險和挑戰，經濟保持了平穩較快增長，綜合國力大幅提升。根據國家統計局公布的統計數據，2010年我國GDP總量為397983億元，比上年增長10.3%，增速比上年加快1.1個百分點；居民消費價格比上年上漲3.3%；農業和工業生產穩定增長；固定資產投資增速較快，同比增長23.8%；社會消費品零售總額同比增長18.4%，等等。2010年中國經濟總量規模躍居世界第二，這些統計數據說明我國經濟運行態勢總體良好。顯而易見，統計數據是經濟發展水平和狀況的評判依據。

2011年元旦，國家統計局局長馬建堂提出圍繞“三個提高”即“緊緊圍繞提高統計能力、統計數據質量和政府統計公信力”，應“科學評估主要統計指標數據質量，增強統計數據解讀工作的主動性和針對性”。

由此可見，統計數據是反映國家或地區經濟發展水平和狀況的重要指標，統計數據的可靠性已越來越受到國家及相關部門的重視，統計數據的可靠性水平反映了我國統計數據的公信力程度。

我國地區經濟增長數據在一定程度上反映了全國GDP及相關統計數據的可靠程度，區域經濟發展中的西部大開發策略，促進了西部經濟的跨越式發展，因此，本文以西部經濟發展中心的四川省作為研究對象，探討地區一級的經濟增長統計數據可靠性，從而有效衡量其實際經濟發展水平。

2 對地區生產總值增長統計誤差的兩個觀察

2.1 四川省與各地市州地區生產總值增長統計數據不一致

四川省經濟統計數據是以各地市州地區經濟數據為基礎經過匯總整理而得。以四川省各地市州當年價格的地區生產總值占全省匯總數據的比重為權數，將四川省行政區劃變動差異不大的近10年的各地市州地區生產總值增長率逐年進行加權匯總，與四川省統計局公布的全省地區生產總值增長速度進行比較，發現1998～2009年四川省加權匯總的地區生產總值增速略高于公布的全省增速0.6個百分點，其中僅1998年低0.2個百分點，2002、2003年分別高出1.3和1個百分點，其余年份則僅高出0.3～0.8個百分點。全省與各地市州加權匯總的數據不一致，說明四川省各地市州經濟增長統計數據存在不準確的問題，有一定程度的虛增，但虛增程度有限。四川省公布的全省地區生產總值增速在各地市州匯總數據的基礎上經過審核和評估，并做了相應的調整，但調整的依據和幅度是否可靠，有待進一步的分析和評估。

2.2 工業產品產量初步估計工業增長統計誤差

作為一國經濟的主要組成部分，工業反映了地區經濟增長的狀況，因此有必要著重分析工業增長的統計誤差。

從2003年開始四川省統計局不公布可比價的工業總產值統計數據，為此，僅分析比較1978-2002年公布的工業總產值增速與工業增加值增速?？傮w來看，工業增加值平均增速為10.7%，工業總產值平均增速高出2.1個百分點。其中，1991年工業總產值增速明顯高出10個百分點以上，其余年份差距相對較小，說明工業總產值與工業增加值數據之間存在一定的統計誤差。

工業產品產量是工業總產值和工業增加值的統計基礎，其可信度明顯高于產值統計數據。因此，以四川省統計局公布的全部國有及規模以上非國有工業企業主要產品產量為依據（共計50種，約占全部工業總產值的50%左右，具有一定的代表性），初步估計全省的工業增速，并與公布的工業增速進行比較分析，用以判斷工業增長的統計誤差情況。

鑒于1996年以前公布的工業產品產量數據有缺失，故僅分析1998～2009年的工業產品產量增長率（見圖1）。從圖1中可知，2005年以前，公布的工業增加值增長率低于按產品產量計算的工業增長率，其中1998年差距最大，公布的工業增加值平均增速為11.7%，兩者差距達9.5個百分點。從2005年開始，工業增加值增長率與按產品產量計算的工業增長率基本同步，2005～2009年工業產品產量計算的平均增長率為16.9%，比公布的統計值低2.7個百分點。據此可以說明，工業增長統計誤差主要發生在1998～2004年期間，其年平均增速的誤差約為9.5個百分點，可以大致反映工業增長的統計誤差狀況。

圖1 按產品產量計算的工業增長率與公布的工業增加值增長率比較

3 地區生產總值的數據評估

四川省地區生產總值的歷年統計數據反映了其地區經濟增長的發展狀況和變化趨勢。由1978～2009年四川省地區生產總值、地區生產總值指數和人均地區生產總值的時間序列圖可以明顯看出，四川省的地區生產總值等指標呈明顯的增長趨勢，且三者變動趨勢一致，而地區生產總值增速波動明顯，由此可初步認為該時間序列值非平穩，如圖2所示。

圖2 四川省地區生產總值和增長速度趨勢圖

圖2中的相關數據根據《四川統計年鑒2010》進行整理而得，四川省地區生產總值以當年價計算，地區生產總值增長速度以可比價進行計算?？梢悦黠@看出，四川省地區生產總值絕對值呈指數增長趨勢，同比增長速度呈現上下波動態勢，1981、1989、1999和2008年地區生產總值增速急劇下降，隨后拉升，這與當時的國際經濟形勢即經濟危機的影響有關。1997年6月，重慶從四川省劃分出去，相應指標卻無明顯變化，因此是否存在統計誤差有待深入分析。

進一步，可通過構建組合模型，對四川省地區生產總值的時間序列變動規律進行分析，探析四川省地區生產總值的統計數據可靠性。

首先，對四川省地區生產總值時間序列值進行單位根檢驗，結果表明原序列為非平穩序列。其次，對地區生產總值的趨勢性進行分析。根據時間序列的變動趨勢直觀圖可以看出，其呈現指數上升的趨勢,可對原序列取對數，并進行一階差分，消除原序列值的趨勢性，進而根據平穩非白噪聲序列的自相關圖和偏自相關圖擬合ARMA模型。四川省地區生產總值的時間序列擬合模型建立如下：

上述模型的t統計量表明模型中各參數是顯著的，F檢驗值表明模型總體上是顯著的，D.W.檢驗表明殘差沒有一階自相關，且殘差序列通過白噪聲檢驗，表明模型提取信息充分。擬合優度值偏低，說明一階差分后的時間序列值具有波動性，與擬合模型存在一定程度的差異，進而可初步判斷近30年來四川省地區生產總值在長期增長趨勢下呈現一定程度的非平穩增長的動態波動特征。

利用上述模型對四川省2009年的地區生產總值進行估計，在規定5%的誤差允許范圍內，估計結果如表1。

從表1可以看出，四川省2009年地區生產總值的實際值在95%的置信區間內，實際值相對估計值的誤差為4.16%，從而可認為四川省該年的地區生產總值統計數據是可靠的，建立的模型可大致擬合時間序列變動趨勢。

4 價格指數與地區經濟增長的關系

改革開發以來，我國經濟發展存在一定程度的波動，經驗表明，近30年來我國經濟增長速度的變化與各種價格指數的變動存在聯動關系，經濟高速增長或需求的增加總是伴隨著價格指數的上升或增幅加大，反之亦然。

表1 2009年四川省地區生產總值模型估計結果 單位：億元

表2 四川省物價指數與地區生產總值指數（上年=100）

充分考慮數據的可獲得性和可比性，各種物價指數選取有代表性的工業品出廠價格指數、固定資產投資價格指數、居民消費價格指數和商品零售價格指數，地區經濟增長的代表指標則選取地區生產總值指數。由于物價與地區經濟增長之間的密切關系，四川省地區生產總值指數應采用未剔除價格因素的當年價格進行計算而得，四川省各種價格指數與地區生產總值指數變動之間的相互關系如表2所示。

從表2可知，由于經濟緊縮，1981年四川省地區生產總值指數顯著降低，與整個國家經濟狀況相符。1986年地區生產總值指數下降，同時居民消費價格指數和商品零售價格指數也均下降，該時期的地區生產總值指數仍比較可靠，說明該時期四川省經濟增長狀況出現一定程度的下滑。1989～1990年經濟緊縮時期，四川省地區生產總值在經歷了1988年的高速增長之后有一定的回落，1990年在其他物價指數下降的情況下，地區生產總值指數比上年有所增長，存在一定的虛增成分。1997～1998年爆發的亞洲金融危機，對四川省地區經濟增長同樣有著影響，地區生產總值指數和其他物價指數普遍下降。特別地，1997年重慶市從四川省獨離出去，該時期的四川省地區生產總值指數并未顯著降低，與此同時，自上世紀90年代中期開始，地區生產總值指數平均高于各種物價指數約10個百分點左右?？沙醪秸J為，從該時期起，四川省的地區生產總值存在一定程度的虛增。

5 運輸業與地區經濟增長的關系

地區經濟的增長伴隨著交通運輸業的發展，經濟增長較快時，交通運輸業增長也相應地較快。根據交通運輸業與地區經濟增長的正相關關系，可有效衡量地區經濟增長幅度的可信度和誤差大小。

根據交通運輸業的運輸方式，采用貨運量和客運量兩個指標的實物量進行分析，地區生產總值則采用可比價進行調整，消除價格因素的影響。四川省貨物運輸總量、旅客運輸總量和地區生產總值均采用指數形式，以1978年為基期，通過分析比較三者之間的關系，可以估計地區經濟增長是否存在統計誤差，如圖3所示。

圖3 四川省貨運量指數、客運量指數與地區生產總值指數趨勢圖（1978=100）

1978～1989 年，四川省旅客運輸量和貨物運輸量一高一低，與地區生產總值趨勢線基本同步，說明其地區經濟增長數據統計誤差可能性不大。

1990～1996 年，四川省地區生產總值指數呈線性遞增趨勢，貨物運輸量和旅客運輸量均超過地區生產總值增長幅度，且客運量在1991年和1995年劇增，偏離幅度較大，表明地區生產總值統計數據有可能偏低。由于改革開放的步伐于上世紀90年代初開始加快，地區之間、省際之間的人員、貨物流動量加大，運輸業顯著增加，地區生產總值受其他因素影響，增長幅度相對延緩。因此，可以認為該時期地區生產總值數據的統計誤差不大。

1997～2009 年，地區生產總值指數持續上升，成指數增長趨勢，貨運量受亞洲金融危機影響，1997年急劇下降。總體趨勢來看，貨運量和客運量呈線性增長，增長幅度明顯低于地區生產總值指數，2003年起，地區生產總值指數超過貨運量和客運量指數，增長幅度顯著。1997年重慶從四川省劃分出去，其地區生產總值指數卻未出現異常變動，因此，可以認為該時期地區生產總值存在虛增成分，地區經濟增速誤差在3～7%之間，平均誤差為5%左右。

進一步，可通過貨物周轉量和旅客周轉量對1997～2009年期間的地區經濟增長統計誤差進行分析。如圖4所示。

圖4 四川省貨物周轉量指數、旅客周轉量指數與地區生產總值指數趨勢圖（1997=100）

1997年起，四川省地區生產總值呈指數增長趨勢，且明顯高于貨物周轉量和旅客周轉量增長幅度。2008年、2009年貨物和旅客周轉量顯著增加，地區生產總值指數卻無顯著變化，地區生產總值年平均增長11.13%，平均誤差在4%左右。結合貨運量和客運量的分析可以認為，該時期四川省地區生產總值統計數據存在一定的誤差，在不考慮其他因素的影響下其平均誤差約為4.6個百分點。

6 多因素分析法對地區經濟增長統計數據的檢驗

上述分析表明，四川省地區生產總值的統計數據從上世紀90年代中后期開始存在一定程度的偏高，特別是1997年6月重慶劃分出去，同時受亞洲金融危機的沖擊，該時期地區生產總值仍呈現穩步增長趨勢，僅1999年地區經濟增速下降明顯，在很大程度上表明了地區經濟增長統計數據的可靠性程度較低。

地區經濟增長的統計數據涵蓋經濟社會的多個方面，僅考慮單因素的影響具有一定的片面性。因此，選取多個領域的經濟變量對地區經濟發展狀況進行深入分析，進一步評估地區經濟增長數據的可靠性，將提高評估結果的可信程度。

6.1 指標的選取與處理

指標的選取應充分考慮變量涵蓋的領域和內容，同時根據數據的代表性、可獲得性和相對獨立性原則，本文選取了消費、投資、交通、通貨膨脹和人民生活等多個經濟領域的變量。考慮四川省所處的內陸地理位置和產業發展狀況，各領域變量均選取有代表性的指標進行分析，具體指標體系的構成如表3所示。

表3 四川省地區經濟增長統計指標體系

本文選取如表3的7個指標來驗證地區經濟增長統計數據的可靠性，指標變量涉及各個領域，且數據來源相對獨立，分析結果具有一定的可信度。

首先，對原始數據進行相應的調整和預處理，采用可比價消除價格影響因素；其次以上年為基期，將所有數據轉化為增長率的形式，為進一步的計量分析做好準備。原始變量數據的獲取來源于《四川統計年鑒2010》和“CSMAR數據庫”，其中以現價計算的社會消費品零售總額和固定資產投資額采用以1978為基期的商品零售價格指數進行可比價調整（居民消費價格指數數據不全），糧食產量、就業人數等采用實物量的指標數據來源相對較為獨立，更能有效體現地區經濟增長的實際狀況。

6.2 相關性分析

四川省地區經濟增長變量之間的相關程度各不相同，本文運用多元統計分析方法，對表3中7個指標進行相關性分析。從相關系數矩陣可以看出，糧食總產量增長率與就業人數增長率之間的相關系數值最大，商品零售價格指數與就業人數增長率、固定資產投資額增長率與職工平均實際工資增長率和就業人數增長率的相關系數值均大于0.3，說明其具有一定的相關性，職工平均實際工資增長率與商品零售價格指數和糧食總產量增長率、商品零售價格指數與社會消費品零售總額增長率則呈現負相關性，其他變量之間的相關性較小。

進一步，運用SPSS軟件進行主成分分析，KMO統計量為0.481（小于0.7），表明各變量間相關性較弱，而Bartlett’s球形檢驗（巴特利球形檢驗）sig值為0.000，通過顯著性檢驗，表明各變量間獨立性不強。同樣根據特征根的方差貢獻率可知，提取的主成分變量代表性不大，僅可以看出糧食總產量增長率、就業人數增長率、商品零售價格指數之間的相關性較強（具體分析結果略）。

相關性較強的變量之間不可避免存在多重共線性問題，從而導致變量系數值不準確和變量顯著性下降。因此，本文剔除與其他變量相關性較強的就業人數增長率指標，進一步對影響地區經濟增長統計數據的6個變量進行分析，利用Eviews軟件，對地區生產總值增長率與其他各個變量建立計量模型，采用嶺回歸法進行分析，僅固定資產投資額增長率變量通過顯著性檢驗，P值為0.0064，系數為0.091，模型擬合優度為0.371，可知四川省地區經濟增長主要靠投資拉動，而投資規模的增加帶動商品零售價格指數的上升和職工平均實際工資的增長，這主要反映在這三個指標的系數值相對較大，而社會消費品零售總額增速和糧食總產量增速系數值較低，表明消費與農業對地區生產總值的增長貢獻率相對較小。

6.3 生產函數分析法

上述分析中已知固定資產投資對地區經濟增長的影響較大，從投入產出角度出發，人力與資本投入的多少決定著產出量即地區生產總值增長的多少，因此，可采用生產函數法對地區經濟增長情況進行分析。特別地，1997年重慶從四川省劃分出去，因此應考慮年度的特殊影響，將分析分為1978～1996年和1997～2009年兩個時間段，對每個時間段使用一個時間趨勢變量，可以獲得相應時間段的綜合要素生產率增長率的估計，從而可根據經濟體制與生產率增長率的一致性來判斷是否存在統計誤差。

原生產函數經變形后的公式為：

Ln(GDP/L)=α+βLn（K/L）+ViTi

為剔除價格影響因素，所有指標均采用可比價進行調整。上式中，GDP代表可比價的地區生產總值，L代表勞動力即就業人數，K代表資本存量即可比價的固定資產投資額，Vi代表綜合要素生產率的增長率（含技術投入的貢獻），Ti代表時間趨勢變量，α是指常數項，β是指資本的產出彈性，勞動力的產出彈性則是1-β。下標i區分2個不同的時間段：T78=0，1，…，18，分別代表1978～1996年間的各年份；T97=0，0，…，1，…，13，從1開始分別代表1997～2009年間的各年份。

根據生產函數構建的模型分析結果具體如表4。

為避免自相關性所帶來的估計偏差，生產函數均采用AR模型進行回歸，且上述模型均通過了DW檢驗。模型一和模型二以1997年為時間趨勢變量的間隔點；模型三同時將兩個時間趨勢變量代入生產函數；模型四則把1978～2009年無時間間隔點的時間趨勢變量引入模型。

表4 生產函數分析結果

上述四個模型的擬合優度均很好，整體模型的統計顯著性高。根據模型可知，1978～1996年期間，四川省地區經濟的綜合要素生產率增長率為負的1.8%，從整個經濟環境來看，1978年改革開放以來，全國經濟處于上升階段。但由于四川地處西部，交通的不便利和區域經濟輻射面小，工業、電子信息業的發展尚未成熟，外資引入相對匱乏，人力資本、技術等投入所帶來的生產率增長比較滯后，所以該時期生產率增長率為負值可以接受，可以認為該時期的地區經濟增長統計數據相對可靠。1997～2009年綜合要素生產率增長率比上一時期增長了4.7%，即該時期的生產率增長率為2.9%，由于四川行政區域的重新規劃，即重慶劃分出去，加上亞洲金融危機的影響，四川省地區經濟增長速度在1997年后的幾年里應該有所下降，增速相對較小，但模型分析的結果表明該時期生產率增速反而更快。模型二中該時期的生產率增長率高達9.1%，由于資本存量對地區生產總值增速的影響的統計顯著性低，該時期固定資產投資總額和地區生產總值數據可能存在一定的誤差，生產率增長率虛增的成分較大，可不考慮該數據。從整個時期來看，不考慮時間間隔點，綜合要素生產率增長率為5.3%，虛增成分很大。1997年以后，在整個國家宏觀經濟運行良好的趨勢下，在區域經濟發展和西部大開發策略的規劃下，四川省地區經濟發展迅速，電子信息技術類尤為突出，從而帶動了整個生產率的提高。根據全國生產率增速可以初步估計，該時期四川省地區生產率增長率可能提高到2～3個百分點，而模型估計結果顯示該時期生產率增長率為2.9%，比前一時期增長4.7%，說明經濟增長率被高估了1.7～2.7個百分點。與前面已有的分析結論相一致，1997～2009年四川省地區生產總值增長率存在一定的虛增成分，地區經濟年平均增長率應從11.13%調整到9%左右。

7 結論

本文根據四川省地區經濟增長統計數據的長期變動趨勢，利用地區經濟增長統計指標與其他指標的相關關系進行分析；并進一步采用多變量因素分析法，從投入產出角度出發，利用生產函數模型對綜合要素生產率的增長率統計誤差進行分析，評估四川省地區經濟增長統計數據的可靠程度。

分析表明，1978～2006年四川省地區經濟增長相對合理，技術進步等綜合要素的生產率增長率無顯著變化，地區生產總值和交通運輸量呈明顯的遞增趨勢，受經濟危機的影響，地區經濟增長波動明顯?？偟膩砜?，該時期地區經濟增長統計數據比較可靠，無顯著的統計誤差。

1997年，受亞洲金融危機的影響，以及重慶劃分出去，其后的兩年里四川省地區經濟增長速度明顯放緩，地區生產總值絕對值相對平穩，隨后呈指數上升趨勢，且增長速度明顯快于交通運輸業，可認為其存在一定的統計誤差。結合生產函數的分析可知，1997～2009年期間，四川省地區經濟增長統計數據可能存在1.7～2.7個百分點的虛增，地區經濟年平均增長率應由11.13%調整到9%左右。

地區經濟增長統計數據可靠性的評估由于涉及多個指標、多個角度，且指標之間、數據之間的關聯程度不一致，驗證有著一定的難度。本文從指標相關性和計量模型的角度對四川省地區經濟增長統計數據的可靠性進行了系統化的評估，結果表明，改革開放以來四川省地區經濟增長統計數據相對比較可靠；經濟增速在波動中呈上升趨勢；1997年后地區經濟增長數據則存在一定程度的虛增誤差。

[1] 闕里，鐘笑寒.中國地區GDP增長統計的真實性檢驗[J].數量經濟技術經濟研究，2005,（4）.

[2] 張宗成，周猛.中國經濟增長與能源消費的異常關系分析[J].上海經濟研究，2004,（4）.

[3] 孟連，王小魯.對中國經濟增長統計數據可信度的估計[J].經濟研究，2000,（10）.

[4] 楊海山.統計數據質量評估的組合模型[J].統計與決策，2001,（7）.