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對于gdp這類宏觀統計數據準確性的評估不同于原始數據或中間數據，不僅要對用來生產宏觀數據的各種原始數據和中間數據進行誤差測量，而且要對其最終產出結果的可靠性進行評估，才能實現對GDP這類宏觀數據真正意義上的準確性評估。因此，當宏觀數據存在時間先后順序的多個估計結果時，DQAF中的可靠性指的是初步估計值和后續估計值之間的差異程度?？煽啃栽u估需要建立在不同時期估計結果比較的基礎上。簡而言之，可靠性評估會涉及到相關數據的修訂?！翱煽啃浴币辉~在美國、澳大利亞和英國有關國民經濟賬戶數據評估中被大量使用。美國經濟分析局（BEA）的研究人員（2002，2005，2008，2011）認為在評估GDP和美國國民收入和生產賬戶（NIPAs）的宏觀數據質量時，由于真值不可知，可靠性是相關指標數據初步估計值和后續估計值之間的修訂幅度；按照時間順序，最新獲得的估計值將被認為是最佳估計，用來作為測量可靠性的標準。澳大利亞統計局（ABS，2007）認為對于數據用戶來說，雖然準確性是最重要的屬性，但由于國民賬戶相關數據的估計源于不同原始數據，不可能得到一個客觀的整體準確性，準確性的評估需要基于知識、數據和編制方法的高度主觀判斷。當考察國民賬戶的統計數據質量時，對準確性和可靠性的區分是有益的；準確性僅是估計結果與名義上真值的接近程度，而可靠性則是初步估計與某一特定時期的最終估計的接近程度。英國國家統計辦公室（ONS）的《GDP質量報告》（2012）中也指出，可靠性是GDP數據準確性測量的一個方面，需要通過初步估計和后續估計之間的差異程度來實現對可靠性的分析。“可靠性”一詞雖然沒有直接出現在加拿大統計局于2002年的《統計數據質量保證框架》中，但框架強調先初步估計而后進行修訂是一項提高數據及時性的做法，對數據修訂的方向和規模大小的跟蹤可以有助于評估初步估計中的各種誤差影響。加拿大統計局（2011）在其收入和消費賬戶的技術報告中將這種影響的評估稱為可靠性，并沿用了IMF對可靠性的定義。

國外對GDP數據可靠性研究概況

（一）GDP數據修訂

Carson（2004）指出IMF將數據修訂定義為政府統計機構對公布的統計數據所進行的任何形式的改動。這里的統計數據既可以是流量指標，例如GDP；也可是存量指標，例如金融資產。針對GDP數據的修訂，美國經濟分析局（BEA）分別編制季度和年度GDP。現價季度GDP分為3次，時間分別在季度結束后的1個月左右、2個月左右和3個月左右。此外，當每年7月下旬國民收入和生產賬戶修訂結果時，再1次此前3年的季度估計修訂結果。年度現價GDP則分4次，分別是初步估計，第1次修訂，第2次修訂和第3次修訂。年度初步估計數為當年4個季度GDP第3次估計數的總和，在次年3月當年第4季度GDP的第3次估計時一同。同樣，每年國民收入和生產賬戶修訂結果時，此前3年的年度GDP都將被修訂。當某一年的第3次修訂結果后，直到下次國民收入和生產賬戶全面修訂的普查基準年，這些估計將不再被修訂。年度修訂結果大約每5年被國民收入和生產賬戶的全面修訂替代1次，修訂的內容涵蓋了相關的定義、分類和統計方法。Fixler和Grimm（2002）指出，基于以下5個原因需要對GDP相關數據進行修訂。第一，修訂能夠使早期估計使用的原始數據替換為后期更好的數據。這些替換主要發生在最早季度GDP估計公布后的3年內，以及在經濟普查年份投入產出數據基礎上的全面修訂。第二，需要替換基于原始數據的預測估計值。對于存貨、進口和出口數據的核算，這種替代是非常重要的。第三，需要引入相關概念和估計程序的變化，概念的變化主要是適應經濟發展所帶來的NIPAs概念變化。第四，需要更新季節調整因素。由于許多季節性調整采用的是移動加權平均，季節性因素影響的測定需要后期的季度估計信息。第五，需要更正原始數據中的錯誤或計算。

（二）GDP數據可靠性評估思路

對GDP數據進行修訂后，一個重要的問題是如何對修訂后的結果進行評估。StatisticsCanada（2004）認為，修訂數據質量分析的方法應當包括如下幾個方面：（1）數據序列的水平或增長率；（2）對不同時期修訂進行比較；（3）子集合修訂對總集合的影響；（4）國際比較；（5）修訂結果與經濟周期之間的關系；（6）利用修訂結果改進原始數據的估計方法。根據前述對宏觀統計數據準確性和可靠性的區分，以上幾個方面中前3點主要適用于對GDP數據可靠性的分析。Fixler等人（2011）指出GDP的可靠性評估可以根據每次修訂的變化幅度實現。由于最近一次的修訂使用了最新概念、統計方法，最完整、最準確的原始數據，最近一次修訂結果被認為相比早期估計更為準確。因此，BEA的GDP可靠性評估可通過其早期估計與最近一次修訂的比較來實現，評估標準就是基于其最近一次的修訂。由于GDP修訂不會實質改變BEA對經濟發展的長期趨勢、周期循環和國內生產總值主要構成等測量，因此BEA將依據早期估計與最近一次的修訂估計結果在以下指標上的同步性來判斷GDP數據的可靠性：（1）GDP長期增長速度；（2）居民儲蓄、投資、政府支出、企業利潤以及其他GDP主要構成的變化趨勢；（3）商業經濟周期的大致特點，包括經濟衰退的時間和深度，復蘇的力度，以及促進經濟增長和回落的主要組成部分；（4）季度GDP增長變化圖，包括任何特定時期內的增長是高是低，是加速還是減速的一致性。根據上述評估思路，可以認識到：從未被修訂過的數據可以被接受，但它可能是不可靠的；小規模的修訂和調整并不一定表明數據有良好的可靠性，例如，一些原始數據可能會存在明顯的測量問題，但并不能進一步修訂；相反，大的修訂并不一定表明原始數據可靠性差。

GDP數據可靠性評估方法

以美國經濟分析局（BEA）為代表的GDP數據可靠性評估做法最為成熟和最具代表性。本節以BEA相關評估思路的演變為例進行系統論述，BEA對于每種思路并沒有給出具體的命名，本文根據其特點分別命名為修訂誤差法、平均修訂誤差法和修訂誤差分布法。（一）修訂誤差法DeLeeuw（1990）以國民生產總值（GNP）為例，從多次修訂誤差的角度給出了評估宏觀數據修訂可靠性的思路。如果利用這種方法可以考察2次公布的GDP修訂誤差序列的關系。不僅能用于GDP自身，也可用于對其構成數據的可靠性衡量。令EST1表示季度GDP（總量或增速）的初步估計值，表示總量或增速修訂估計值，EST2表示總量或增速的真實值，True對于時間序列t（季度或年度）。（二）平均修訂誤差法相對于修訂誤差法將可靠性評估歸結于2次修訂估計的誤差序列相關性時存在的不足，Young（1993）從2次修訂估計的誤差序列出發，提出了長期平均誤差角度測量GDP數據可靠性。綜上所述，相比平均修訂誤差法，修訂誤差分布法所采用的平均離差、方差、變異系數以及相關系數等指標，相比平均修訂誤差和相對誤差能夠更為充分的衡量由于數據修訂帶來的估計變化。同時，也彌補了修訂誤差法考察修訂誤差相關性不可測量的缺陷。因此，這一方法被澳大利亞和加拿大等多數國家所采用。

結論與啟示

通過對國外GDP數據可靠性評估方法的系統研究表明，對于GDP數據可靠性的評估不是簡單的等同于衡量GDP數據的準確性。由于不同時期的GDP估計存在由于原始數據或估計方法所造成的各種誤差，可靠性評估的出發點是假定后續修訂估計的準確性好于前期估計，而數據修訂反映的是后續修訂估計相比前期估計對準確性的提高程度，盡管后續估計也會存在一定程度上的誤差。有關可靠性的測量強調的是不同時期修訂結果的差異變化。盡管同一時期的修訂差異可能很小，但從長期看，這種很小的修訂差異將對數據準確性產生顯著影響，而可靠性評估最終結果仍是著眼于數據修訂準確性的提高。另一方面，我們也要認識到國民經濟核算的準確性和可靠性往往是相互交織和相互促進的。理想情況下，特定期間內，通過估計的序列修訂，將能夠實現修訂幅度的變小（統計上變得更加可靠）和估計接近到真值（統計變得更加準確）。實踐中，修訂次數的增多無疑會延遲最終數據的確定，但這也意味著，最終確定的統計數據將具有更好的可靠性。

作者：陶然單位：國家統計局統計科學研究所