中國地區(qū)GDP數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估

中國地區(qū)GDP數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估

一、引言改革開放以來，中國的經(jīng)濟(jì)發(fā)展迅速，GDP總量已超過德國，成為僅次于美國和日本的世界第三大經(jīng)濟(jì)體。世界對(duì)中國宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)的質(zhì)量給予了高度關(guān)注，特別是2008年爆發(fā)了由美國次貸危機(jī)導(dǎo)致的世界性金融危機(jī)以后，國際研究機(jī)構(gòu)對(duì)中國GDP與相關(guān)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)的匹配性提出了質(zhì)疑，如認(rèn)為中國官方有關(guān)GDP的增長數(shù)據(jù)與能源消耗減少以及財(cái)政收入負(fù)增長等相互矛盾。類似的質(zhì)疑在1998年亞洲金融危機(jī)期間也曾出現(xiàn)過，當(dāng)時(shí)我國的外貿(mào)進(jìn)出口和價(jià)格下行，能源需求出現(xiàn)負(fù)增長，但GDP仍保持高增長。2002年以后我國能源需求大幅提升，又有人質(zhì)疑我國的GDP被低估?？傊?，中國的GDP數(shù)據(jù)似乎很難令人滿意，社會(huì)各界對(duì)其準(zhǔn)確性的質(zhì)疑時(shí)有發(fā)生。為此，國內(nèi)外學(xué)者從不同的角度、利用不同的方法對(duì)中國GDP數(shù)據(jù)的真實(shí)性進(jìn)行了研究，并形成了兩種對(duì)立的觀點(diǎn)。一部分學(xué)者認(rèn)為，中國的GDP數(shù)據(jù)存在很大的水分。孟連和王小魯(2000)從地區(qū)GDP匯總結(jié)果與國家統(tǒng)計(jì)局公布的數(shù)據(jù)存在差異、通脹與經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)系出現(xiàn)背離等方面進(jìn)行分析后認(rèn)為，1992-1997年中國GDP的高估程度為2.5個(gè)百分點(diǎn)。ThomasG.Rawski(2001)對(duì)中國1998-2001年經(jīng)濟(jì)增長率與能源消耗數(shù)據(jù)、生產(chǎn)與投資數(shù)據(jù)、消費(fèi)與收入數(shù)據(jù)之間的不一致性進(jìn)行分析后認(rèn)為，中國的GDP數(shù)據(jù)存在嚴(yán)重的上偏誤差，4年累積的實(shí)際經(jīng)濟(jì)增長率不會(huì)超過官方公布數(shù)據(jù)的1/3，其中，1998年的GDP增長率比官方統(tǒng)計(jì)的7.8%要低得多，2.2%只是一個(gè)上限，實(shí)際結(jié)果可能更低，甚至是-2%。另一部分學(xué)者認(rèn)為，中國的GDP數(shù)據(jù)基本屬實(shí)。Klein和Ozmucur(2002)選取了對(duì)中國經(jīng)濟(jì)有廣泛代表性的15個(gè)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)進(jìn)行了主成分分析，結(jié)果表明，各指標(biāo)的變動(dòng)與中國官方估計(jì)的實(shí)際GDP變動(dòng)是一致的。任若恩(2002)認(rèn)為，Rawski論證中國經(jīng)濟(jì)增長率存在上偏誤差的方法過于簡化和草率，孟連和王小魯?shù)难芯糠椒ㄒ膊粔驀?yán)謹(jǐn)和全面。闕里和鐘笑寒(2003)借鑒Klein和Ozmucur的思想，使用1984-2001年的中國省際面板數(shù)據(jù)，為中國GDP增長的真實(shí)性討論提供了地區(qū)一級(jí)數(shù)據(jù)的檢驗(yàn)，其結(jié)果表明，從整個(gè)時(shí)期來看，中國地區(qū)GDP數(shù)據(jù)沒有出現(xiàn)違背經(jīng)濟(jì)規(guī)律的統(tǒng)計(jì)特征，年度特殊影響也不嚴(yán)重，地區(qū)特殊影響雖然較大，但可以從地區(qū)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)及變化等方面的差異上得到解釋。那么，近幾年來中國GDP數(shù)據(jù)的可靠性究竟如何？特別是2008年以來在經(jīng)歷了特大地震災(zāi)害、全球經(jīng)濟(jì)陷入嚴(yán)重困境的情況下，中國及各地方的數(shù)據(jù)是否真實(shí)地反映了經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r？針對(duì)這些問題，本文將借鑒Klein和Ozmucur的數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估思想，重新篩選合適的變量，構(gòu)建空間面板數(shù)據(jù)模型，對(duì)2005-2008年中國各省區(qū)的GDP數(shù)據(jù)質(zhì)量進(jìn)行經(jīng)驗(yàn)分析。二、理論框架和研究方法（一）GDP數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估的基本思路影響一個(gè)國家或地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長的因素眾多而復(fù)雜，單獨(dú)某個(gè)或少數(shù)幾個(gè)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)指標(biāo)不可能客觀、全面地反映經(jīng)濟(jì)的整體運(yùn)行情況，特別是對(duì)中國這樣一個(gè)大的經(jīng)濟(jì)體來說更是如此。因此，為了能夠真實(shí)地解釋GDP增長，應(yīng)選取足夠多的、相對(duì)獨(dú)立的、有代表性的經(jīng)濟(jì)指標(biāo)，從整體上分析GDP與相關(guān)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的協(xié)調(diào)情況。但是，由于各評(píng)估指標(biāo)之間通常存在不同程度的相關(guān)關(guān)系，在采用常規(guī)的回歸分析方法對(duì)GDP數(shù)據(jù)的質(zhì)量進(jìn)行評(píng)估時(shí)，難免會(huì)出現(xiàn)多重共線性問題。這種共線性不僅會(huì)使一些評(píng)估指標(biāo)的顯著性明顯下降，而且可能導(dǎo)致評(píng)估指標(biāo)回歸系數(shù)的正負(fù)符號(hào)出現(xiàn)違背一般經(jīng)濟(jì)規(guī)律的結(jié)果，即原本應(yīng)該為正（負(fù)）的回歸系數(shù)變?yōu)樨?fù)（正），從而錯(cuò)誤地得出中國GDP數(shù)據(jù)失真的結(jié)論。因此，為了避免共線性對(duì)回歸分析的不利影響，同時(shí)又不減少評(píng)估指標(biāo)的個(gè)數(shù)，應(yīng)該對(duì)評(píng)估指標(biāo)進(jìn)行主成分回歸，即先從眾多評(píng)估指標(biāo)中提取若干彼此之間互不相關(guān)的主成分，再將這些主成分與GDP進(jìn)行回歸，估計(jì)出一個(gè)盡量合理、可靠的回歸模型，然后根據(jù)該模型的回歸系數(shù)以及主成分與原評(píng)估指標(biāo)之間的相關(guān)系數(shù)，還原出GDP與原評(píng)估指標(biāo)之間的系數(shù)，最終根據(jù)其正負(fù)情況判斷是否與經(jīng)濟(jì)規(guī)律相符。如果出現(xiàn)違背，則認(rèn)為GIDP數(shù)據(jù)失真，存在數(shù)據(jù)造假現(xiàn)象；反之，則認(rèn)為GDP數(shù)據(jù)的真實(shí)性較好。此外，在對(duì)地區(qū)一級(jí)的GDP數(shù)據(jù)質(zhì)量進(jìn)行評(píng)估時(shí)，還應(yīng)考慮地理空間因素對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的影響。通常情況下，一個(gè)地區(qū)的某種經(jīng)濟(jì)地理現(xiàn)象與鄰近地區(qū)的同一現(xiàn)象是相關(guān)的，幾乎所有空間數(shù)據(jù)都具有空間相關(guān)或空間依賴的特征，不滿足經(jīng)典計(jì)量分析中相互獨(dú)立的基本假設(shè)。在對(duì)地區(qū)GDP數(shù)據(jù)質(zhì)量進(jìn)行評(píng)估時(shí)，如果不考慮鄰近地區(qū)之間經(jīng)濟(jì)增長的相關(guān)性，則最終的評(píng)估結(jié)果必然不夠準(zhǔn)確甚至是錯(cuò)誤的。前面的文獻(xiàn)在對(duì)中國地區(qū)一級(jí)的GDP數(shù)據(jù)質(zhì)量進(jìn)行評(píng)估時(shí)，都沒有考慮地理空間因素對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的影響?？臻g計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)可以為空間相關(guān)問題的解決提供有效的方法，本文在對(duì)中國地區(qū)一級(jí)的GDP數(shù)據(jù)質(zhì)量進(jìn)行評(píng)估時(shí)，嘗試將地理空間因素納入評(píng)估模型中。（二）空間面板數(shù)據(jù)模型空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)所研究的空間相關(guān)性是指一個(gè)地區(qū)的樣本觀測值與其他地區(qū)的觀測值相關(guān)。對(duì)于空間相關(guān)性的檢驗(yàn)，主要是利用空間相關(guān)指數(shù)Moran'sI以及基于極大似然估計(jì)假設(shè)檢驗(yàn)的Wald、LR等統(tǒng)計(jì)量，但這些檢驗(yàn)都是針對(duì)截面空間回歸模型提出的，不能直接用于空間面板數(shù)據(jù)模型。要把這些檢驗(yàn)擴(kuò)展到空間面板數(shù)據(jù)分析，還必須用分塊對(duì)角矩陣（為T維單位時(shí)間矩陣，為N×N的空間權(quán)重矩陣，T為時(shí)期數(shù)，N為地區(qū)數(shù)，表示矩陣的kronecker乘積）代替Moran'sI等統(tǒng)計(jì)量計(jì)算公式中的空間權(quán)重矩陣?？臻g相關(guān)性通常來源于兩個(gè)方面，一是地區(qū)間密切的經(jīng)濟(jì)往來使相鄰地區(qū)的經(jīng)濟(jì)存在明顯的溢出效應(yīng)，二是鄰近地區(qū)關(guān)于因變量的誤差沖擊對(duì)本地區(qū)的觀測值產(chǎn)生影響。于是，空間相關(guān)性主要體現(xiàn)在因變量的滯后項(xiàng)和誤差項(xiàng)上，空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型也表現(xiàn)為空間滯后模型(SAR)和空間誤差模型(SEM)兩種基本形式。這兩種模型所反映的空間相關(guān)性都是全局性的，在考察范圍內(nèi)任何兩個(gè)地區(qū)之間都存在一定的相關(guān)性，并且相關(guān)強(qiáng)度服從距離衰減規(guī)律。空間滯后模型主要反映一個(gè)地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長的所有解釋變量是如何通過空間傳導(dǎo)機(jī)制作用于其他地區(qū)的，空間誤差模型則強(qiáng)調(diào)區(qū)域外溢是隨機(jī)沖擊的作用結(jié)果。當(dāng)經(jīng)濟(jì)問題的研究從橫截面數(shù)據(jù)拓展到面板數(shù)據(jù)時(shí)，基于橫截面數(shù)據(jù)的空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型就要拓展到空間面板數(shù)據(jù)模型?？臻g滯后面板數(shù)據(jù)模型(SARPanel)和空間誤差面板數(shù)據(jù)模型(SEMPanel)如下式所示：對(duì)于模型的選擇，目前通行的做法是，先用最小二乘法(OLS)估計(jì)不考慮空間相關(guān)性的受約束模型，然后進(jìn)行空間相關(guān)性檢驗(yàn)，如果拉格朗日乘數(shù)LMsar比LMerr在統(tǒng)計(jì)上更加顯著，且穩(wěn)健R-LMsar顯著而R-LMerr不顯著，就可以認(rèn)為空間滯后面板數(shù)據(jù)模型是比較合適的模型；反之，如果拉格朗日乘數(shù)LMerr比LMsar在統(tǒng)計(jì)上更加顯著，且穩(wěn)健R-LMerr顯著而R-LMsar不顯著，就可以認(rèn)為空間誤差面板數(shù)據(jù)模型是比較合適的模型。根據(jù)誤差成分分解的不同，空間面板數(shù)據(jù)模型可以分為固定效應(yīng)模型和隨機(jī)效應(yīng)模型。其中，固定效應(yīng)模型控制了兩類非觀測效應(yīng)——空間固定效應(yīng)和時(shí)間固定效應(yīng)，前者反映隨區(qū)位變化但不隨時(shí)間變化的背景變量（如經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)和自然稟賦等）對(duì)均衡水平的影響，后者反映隨時(shí)間變化但不隨區(qū)位變化的背景變量（如商業(yè)周期和暫時(shí)性沖擊等）對(duì)均衡水平的影響。設(shè)sf和tf分別為空間固定效應(yīng)的N維列向量和時(shí)間固定效應(yīng)的T維列向量：模型(3)、(4)不僅考慮了區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長的空間和時(shí)間異質(zhì)性，而且引入了空間相關(guān)性因素，這就在很大程度上避免了模型誤設(shè)問題。三、實(shí)證分析（一）指標(biāo)選取和數(shù)據(jù)處理要客觀地評(píng)估地區(qū)GDP數(shù)據(jù)質(zhì)量，需借助于一套科學(xué)合理的評(píng)估指標(biāo)體系。評(píng)估指標(biāo)選取是否恰當(dāng)，會(huì)對(duì)最終的評(píng)估結(jié)果有直接的影響。本文遵循系統(tǒng)性、獨(dú)立性和可行性原則，參照Klein和Ozmucur(2002)、闕里和鐘笑寒(2003)的指標(biāo)選取方法，并結(jié)合國家統(tǒng)計(jì)局《地區(qū)GDP數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估方案（征求意見稿）》中的指標(biāo)，選取了反映投資、消費(fèi)、對(duì)外貿(mào)易、企業(yè)效益、居民收入、財(cái)政收入、能源消耗、貨物運(yùn)輸和信貸投放等經(jīng)濟(jì)生活各主要方面的9個(gè)評(píng)估指標(biāo)（如表1所示）。這些指標(biāo)與GDP的關(guān)系體現(xiàn)在，它們或是與支出法和收入法GDP的組成部分高度相關(guān)，或是與GDP有確定的聯(lián)系，且預(yù)期各指標(biāo)與GDP均正相關(guān)。表1地區(qū)GDP數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估指標(biāo)體系本文選取了2005-2008年中國30個(gè)省區(qū)（除西藏外）各指標(biāo)的年度數(shù)據(jù)，共計(jì)120個(gè)觀測樣本，數(shù)據(jù)來源于2006-2009年《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》和中經(jīng)網(wǎng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫。為了消除價(jià)格因素對(duì)各指標(biāo)的影響，我們對(duì)以貨幣形式表現(xiàn)的數(shù)據(jù)進(jìn)行了價(jià)格調(diào)整，將其統(tǒng)一換算為2004年不變價(jià)。具體而言，我們用各地區(qū)GDP價(jià)格指數(shù)調(diào)整各地區(qū)現(xiàn)價(jià)GDP，用各地區(qū)固定資產(chǎn)投資價(jià)格指數(shù)調(diào)整各地區(qū)全社會(huì)固定資產(chǎn)投資，用各地區(qū)居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)調(diào)整各地區(qū)社會(huì)消費(fèi)品零售額、全社會(huì)職工工資總額、各項(xiàng)稅收和存貸款余額，用各地區(qū)工業(yè)品出廠價(jià)格指數(shù)調(diào)整各地區(qū)規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)利潤總額，用美國居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)調(diào)整各地區(qū)出口總額。（二）模型估計(jì)及檢驗(yàn)1.主成分提取。由于所選指標(biāo)較多，且與GDP的關(guān)系都較為密切，因而不可避免地會(huì)存在多重共線性。為了消除多重共線性的影響，需要利用主成分分析法對(duì)各指標(biāo)提取主成分變量。本文共提取了9個(gè)主成分變量F1～F9（限于篇幅，主成分特征及其與原變量關(guān)系表從略），并得出各樣本的主成分得分，對(duì)GDP與這些主成分變量進(jìn)行回歸分析。2.經(jīng)濟(jì)空間權(quán)重的設(shè)定?？臻g權(quán)重矩陣是地區(qū)間影響方式的體現(xiàn)，其基本形式只考慮了地理相鄰信息，即地理空間權(quán)重矩陣(W)。最常用的地理空間權(quán)重矩陣是二進(jìn)制鄰接空間權(quán)重矩陣，它用來定義空間對(duì)象的相互鄰接關(guān)系，即完全是基于地理位置上相鄰與否來設(shè)置地區(qū)間的空間相關(guān)性，地區(qū)間的相互作用程度隨相隔距離的增加而減弱，其設(shè)定方式為：其中，為二進(jìn)制鄰接空間權(quán)值矩陣W中的任一元素，i=1，2，…，n，j=1，2，…，m，m=n或m≠n，主對(duì)角線上的元素為0。W需要進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，即用每個(gè)元素同時(shí)除以所在行元素之和，使得每行元素之和為1。事實(shí)上，相鄰地區(qū)間的經(jīng)濟(jì)聯(lián)系并非完全相同，經(jīng)濟(jì)落后地區(qū)一般對(duì)發(fā)達(dá)地區(qū)的影響力較小，而發(fā)達(dá)地區(qū)能夠?qū)χ車貐^(qū)產(chǎn)生較大的輻射力，即具有更強(qiáng)的空間影響力。要更好地模擬地區(qū)間現(xiàn)實(shí)存在的經(jīng)濟(jì)關(guān)聯(lián)性，需設(shè)置經(jīng)濟(jì)空間權(quán)重矩陣。通常的做法是，計(jì)算考察期間各地區(qū)實(shí)際GDP占所有地區(qū)實(shí)際GDP之和的比重均值，以此來衡量地區(qū)經(jīng)濟(jì)水平的高低，并假設(shè)經(jīng)濟(jì)實(shí)力強(qiáng)的地區(qū)對(duì)周圍地區(qū)產(chǎn)生的空間影響力大，反之則弱。經(jīng)濟(jì)空間權(quán)重矩陣(WE)是地理空間權(quán)重矩陣W與各地區(qū)GDP所占比重的均值（除以各地區(qū)的均值之和）為對(duì)角元的對(duì)角矩陣的乘積，其形式為：3.空間相關(guān)性檢驗(yàn)和空間面板數(shù)據(jù)模型估計(jì)。(1)空間相關(guān)性檢驗(yàn)。表2給出的檢驗(yàn)結(jié)果表明，根據(jù)OLS估計(jì)的模型存在明顯的空間相關(guān)性。其中，Moran'sI為0.34085511，其檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量為552916474，空間相關(guān)性檢驗(yàn)的尾概率遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于1%，其他兩個(gè)統(tǒng)計(jì)量LR和Wald也十分顯著?？梢姡Ｐ驼`差中的空間相關(guān)問題非常嚴(yán)重，中國的地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長存在明顯的空間相關(guān)性。傳統(tǒng)研究忽視了空間維度的相關(guān)性，直接采用OLS法對(duì)經(jīng)典線性回歸模型進(jìn)行估計(jì)，這是與經(jīng)濟(jì)發(fā)展現(xiàn)實(shí)不符的。因此，在對(duì)地區(qū)GDP數(shù)據(jù)質(zhì)量進(jìn)行評(píng)估時(shí)，有必要在模型中引入空間相關(guān)性因素，以反映地區(qū)之間的相互作用。表2空間相關(guān)性檢驗(yàn)(2)判斷空間因素的特殊影響是固定影響還是隨機(jī)影響。我們分別對(duì)SARPanel和SEMPanel進(jìn)行Hausman檢驗(yàn)，結(jié)果表明，兩模型均具有固定影響。一般來講，選擇固定效應(yīng)模型或隨機(jī)效應(yīng)模型的定性標(biāo)準(zhǔn)為：當(dāng)樣本是隨機(jī)地取自所考察的總體時(shí)，隨機(jī)效應(yīng)模型應(yīng)是更恰當(dāng)?shù)脑O(shè)定；而當(dāng)回歸分析局限于一些特定的個(gè)體時(shí)（如中國各省級(jí)行政單位），固定效應(yīng)模型應(yīng)是更好的選擇?；谏鲜鰴z驗(yàn)結(jié)果和標(biāo)準(zhǔn)，并結(jié)合本文的研究需要，我們選取固定效應(yīng)模型。模型結(jié)果顯示，從各種固定效應(yīng)形式（空間固定效應(yīng)、時(shí)間固定效應(yīng)和時(shí)空固定效應(yīng)）的空間滯后和空間誤差模型來看，同時(shí)包含空間和時(shí)間固定影響的模型的擬合優(yōu)度和對(duì)數(shù)似然值LogL有明顯改進(jìn)，各回歸變量的顯著程度較高，空間滯后項(xiàng)和空間誤差項(xiàng)也通過了檢驗(yàn)。可見，地區(qū)之間既存在空間固定效應(yīng)影響，又存在時(shí)間固定效應(yīng)影響。(3)區(qū)分空間相關(guān)是空間滯后還是空間誤差形式。表3給出的拉格朗日乘子滯后和誤差及其穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果表明，在1%的顯著性水平上，LMerr比LMsar顯著，且R-LMerr顯著，而R-LMsar不顯著，因此，應(yīng)選擇SEMPanel時(shí)空固定效應(yīng)模型，即模型(4)是更恰當(dāng)?shù)哪Ｐ托问健?4)對(duì)地區(qū)GDP（經(jīng)標(biāo)準(zhǔn)化處理）和9個(gè)主成分變量建立SEMPanel時(shí)空固定效應(yīng)模型。表4給出的極大似然(ML)估計(jì)結(jié)果表明，各主成分變量（除F9外）的回歸系數(shù)均在1%的水平上顯著。模型的空間誤差項(xiàng)系數(shù)為0.349969，同樣通過了1%的顯著性檢驗(yàn)，從而進(jìn)一步證實(shí)了中國地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長有明顯的空間相關(guān)性，經(jīng)濟(jì)增長通過地理空間機(jī)制發(fā)揮作用。以空間誤差自相關(guān)形式表現(xiàn)的空間相關(guān)性表明，一些省略的因素如地區(qū)生產(chǎn)技術(shù)水平、管理能力等，對(duì)周邊地區(qū)具有很強(qiáng)的擴(kuò)散效應(yīng)。此外，模型的和LogL均較高，分別為0.9998和343.14187。可見，SEMPanel時(shí)空固定效應(yīng)模型消除了模型的空間自相關(guān)，從而能夠比較客觀地反映真實(shí)情況，模型設(shè)定形式科學(xué)、合理，結(jié)果也更為準(zhǔn)確、可靠。表3模型設(shè)定檢驗(yàn)表4SEMPanel時(shí)空固定效應(yīng)模型ML估計(jì)（三）評(píng)估結(jié)果分析1.GDP與相關(guān)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的匹配性分析。根據(jù)主成分變量與原始經(jīng)濟(jì)指標(biāo)（評(píng)估指標(biāo)）的相關(guān)系數(shù)矩陣，可以還原出GDP與各原始經(jīng)濟(jì)指標(biāo)對(duì)應(yīng)的回歸系數(shù)，如表5所示。從表5中可以看出，GDP與各原始經(jīng)濟(jì)指標(biāo)對(duì)應(yīng)的回歸系數(shù)均為正值，說明各評(píng)估指標(biāo)與GDP之間均為正向關(guān)系，這符合基本經(jīng)濟(jì)規(guī)律，從整體上證實(shí)了中國地區(qū)GDP與各經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的匹配性較好，GDP數(shù)據(jù)的可靠性較高，不存在明顯的失真現(xiàn)象。表5GDP與原始經(jīng)濟(jì)指標(biāo)對(duì)應(yīng)的回歸系數(shù)根據(jù)各系數(shù)的相對(duì)大小，我們具體分析GDP與各指標(biāo)的匹配程度。(1)GDP與投資、消費(fèi)、出口指標(biāo)的匹配生。全社會(huì)固定資產(chǎn)投資、社會(huì)消費(fèi)品零售總額和出口總額的系數(shù)均較大，說明投資、消費(fèi)、出口對(duì)中國經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)均較大，與中國經(jīng)濟(jì)發(fā)展的現(xiàn)實(shí)情況相符；同時(shí)也說明中國各地區(qū)的GDP與上述反映產(chǎn)品最終使用去向的經(jīng)濟(jì)總量指標(biāo)的匹配性較好。例如，全社會(huì)固定資產(chǎn)投資的系數(shù)高達(dá)0.323421，說明近年來投資始終是推動(dòng)國民經(jīng)濟(jì)平穩(wěn)較快增長的強(qiáng)大動(dòng)力。投資增長快，則GDP的增速也較高；如果投資增速出現(xiàn)明顯回落，則GDP的增速也必然下滑。實(shí)際情況也確實(shí)如此，如2003-2007年間，我國全社會(huì)固定資產(chǎn)投資一直保持著20%以上的增長速度，GDP增長率也在10%以上；2008年第四季度由于受金融危機(jī)的影響，全社會(huì)固定資產(chǎn)投資增長率下降為16.8%，相應(yīng)的，GDP增長率也回落到6.8%的較低水平。另外，社會(huì)消費(fèi)品零售總額的系數(shù)高達(dá)0.336508，說明消費(fèi)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的帶動(dòng)作用日漸強(qiáng)勁，這與我國近年來的情況基本相符。為了擴(kuò)大內(nèi)需，加快經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式的轉(zhuǎn)變，我國政府采取了一系列刺激消費(fèi)的積極措施，推出了包括減免農(nóng)業(yè)稅等一系列扶農(nóng)、支農(nóng)、惠農(nóng)的政策，特別是在應(yīng)對(duì)國際金融危機(jī)的一攬子政策方案中，民生工程成為政府4萬億元投資計(jì)劃的主要投向，通過“家電下鄉(xiāng)”等措施有效地刺激了農(nóng)村消費(fèi)市場，取得了很好的效果。從出口總額的系數(shù)來看，其為0.255963，比較適中，說明近年來出口對(duì)經(jīng)濟(jì)的促進(jìn)作用小于投資和消費(fèi)，這也與我國的實(shí)際情況基本相符。在國際金融危機(jī)的強(qiáng)烈沖擊下，我國的外需迅速萎縮，外向型經(jīng)濟(jì)發(fā)展受到了很大的影響?？傊?，從反映產(chǎn)品最終使用去向的幾個(gè)經(jīng)濟(jì)總量指標(biāo)與GDP數(shù)據(jù)的匹配性來看，中國各地區(qū)GDP數(shù)據(jù)的質(zhì)量從總體上看是可信的。(2)GDP與企業(yè)效益、居民收入和財(cái)政收入指標(biāo)的匹配性。規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)利潤總額和全社會(huì)職工工資總額兩個(gè)指標(biāo)的系數(shù)均適中，分別為0.308906和0.304939，說明企業(yè)效益、居民收入與GDP之間的協(xié)調(diào)情況較好。各項(xiàng)稅收的系數(shù)也適中，達(dá)到0.279104，說明政府收入與經(jīng)濟(jì)總量基本保持了同步增長。那么，如何認(rèn)識(shí)“2009年上半年我國GDP同比增長7.1%，而財(cái)政收入同比下降2.4%”這一看似矛盾的現(xiàn)象呢？我們認(rèn)為，這種不協(xié)調(diào)主要是因?yàn)榻鹑谖C(jī)時(shí)期需求結(jié)構(gòu)的變化以及政府出臺(tái)的擴(kuò)大內(nèi)需政策促進(jìn)了一、三產(chǎn)業(yè)及建筑業(yè)的發(fā)展，從而保證了GDP的增長，而且使GDP增長快于工業(yè)增長；與工業(yè)生產(chǎn)密切相關(guān)的增值稅、企業(yè)所得稅、進(jìn)口環(huán)節(jié)稅收等主要稅種，則因工業(yè)生產(chǎn)受到外需大幅下降的沖擊而大幅減收。另外，2008年下半年國家實(shí)施了增值稅轉(zhuǎn)型等大規(guī)模的結(jié)構(gòu)性減稅政策，導(dǎo)致2009年上半年的稅制結(jié)構(gòu)與2008年上半年不可比，這也是導(dǎo)致GDP增長而稅收并未同步增長（甚至減少）的重要原因之一。事實(shí)上，從2009年下半年開始，隨著稅制結(jié)構(gòu)可比性的增強(qiáng)，這種GDP增長與稅收增長的不協(xié)調(diào)很快就消失了。這說明僅憑“2009年上半年我國GDP同比增長7.1%，而財(cái)政收入同比下降2.4%”這一點(diǎn)就質(zhì)疑甚至否定GDP數(shù)據(jù)的可靠性，是站不住腳的。(3)GDP與能源消耗、貨物運(yùn)輸和信貸投放指標(biāo)的匹配性。全社會(huì)電力消費(fèi)量的系數(shù)較大，達(dá)到0.322961，說明總體上中國經(jīng)濟(jì)的快速增長是建立在能源大量消耗的基礎(chǔ)上，這一結(jié)果與社會(huì)各界對(duì)中國粗放型經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式的基本判斷相符。那么，如何解釋金融危機(jī)期間中國經(jīng)濟(jì)總量持續(xù)增長而電力消費(fèi)卻連續(xù)幾個(gè)月出現(xiàn)負(fù)增長呢？我們認(rèn)為，一是因?yàn)榻鹑谖C(jī)期間產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變化較大，用電量相對(duì)較少的第三產(chǎn)業(yè)增長較快，如2009年一季度第三產(chǎn)業(yè)增加值同比增長7.4%，超過第二產(chǎn)業(yè)2.1個(gè)百分點(diǎn)，其占GDP的比重也由2008年同期的42.7%提升到44.3%，超過第二產(chǎn)業(yè)中工業(yè)的比重，而工業(yè)增加值占GDP的比重則由2008年一季度的46.0%下降到2009年一季度的44.1%；二是因?yàn)橹饕吆哪墚a(chǎn)業(yè)的生產(chǎn)及用電量增長放緩，而用電相對(duì)較少的高技術(shù)產(chǎn)業(yè)增長較快，如2009年一季度用電量占規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)63%左右的六大高耗能產(chǎn)業(yè)增加值同比增長2.3%，比2008年同期回落了12.5個(gè)百分點(diǎn)，用電量則從2008年一季度的增長13.2%變?yōu)橄陆?.7%，下降幅度超出規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)用電量降幅1.1個(gè)百分點(diǎn)。所以，正如國家統(tǒng)計(jì)局有關(guān)負(fù)責(zé)人所指出的，簡單地用經(jīng)濟(jì)總體增速與部分能源消耗增速的數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比，以質(zhì)疑GDP數(shù)據(jù)的真實(shí)性，是犯了總體與部分對(duì)比的錯(cuò)誤，其觀點(diǎn)是站不住腳的。貨物周轉(zhuǎn)量的系數(shù)最小，為0.124617，說明盡管隨著我國經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，物流量在不斷增大，但貨物運(yùn)輸與GDP的關(guān)系不是十分密切。其原因在于，貨物運(yùn)輸主要是與工業(yè)增長密切相關(guān)的，工業(yè)增長較快時(shí)，貨物運(yùn)輸增長也較快；如果工業(yè)增加值占GDP的比重相對(duì)下降，而第三產(chǎn)業(yè)的比重相對(duì)上升，則貨物周轉(zhuǎn)量與GDP的關(guān)系很可能減弱。盡管如此，我們的經(jīng)驗(yàn)分析證實(shí)，GDP與貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量具有一定的正相關(guān)性，與現(xiàn)實(shí)相符。由此，不能做出GDP數(shù)據(jù)違背基本經(jīng)濟(jì)規(guī)律以及數(shù)據(jù)不真實(shí)的判斷。存貸款余額的系數(shù)適中，為0.289705，說明我國信貸投放對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的促進(jìn)作用較為明顯，這也與經(jīng)濟(jì)規(guī)律相符。金融危機(jī)爆發(fā)后，為了實(shí)現(xiàn)“保增長”的目標(biāo)，我國及時(shí)采取了適度寬松的貨幣政策，信貸投放迅速增加，這些新增的信貸必將對(duì)國民經(jīng)濟(jì)企穩(wěn)回升發(fā)揮積極的作用。2.時(shí)間特殊影響分析。通過觀察SEMPanel時(shí)空固定效應(yīng)模型的時(shí)間固定效應(yīng)，我們可以分析GDP的數(shù)據(jù)質(zhì)量隨時(shí)間變化是否存在較大幅度的波動(dòng)（如表6所示）。表6時(shí)間特殊影響從表6中可以看出，在考察期間的4個(gè)年份特殊影響都不顯著（p值均大于0.7），這說明整體來看我國各地區(qū)GDP數(shù)據(jù)的質(zhì)量在各年份之間是基本穩(wěn)定的，與上述評(píng)估指標(biāo)是匹配的，“近年來中國GDP數(shù)據(jù)存在嚴(yán)重高估”的說法不能成立。尤其是在2008年這一特殊年份，我國經(jīng)歷了特大地震災(zāi)害，國際金融風(fēng)暴又使全球經(jīng)濟(jì)陷入嚴(yán)重困境，對(duì)此，我國政府及時(shí)采取了有效的經(jīng)濟(jì)刺激措施，并同國際社會(huì)展開密切的經(jīng)濟(jì)合作，共同應(yīng)對(duì)危機(jī)，使中國經(jīng)濟(jì)仍然實(shí)現(xiàn)了“保八”的增長目標(biāo)，經(jīng)濟(jì)增速達(dá)8.9%。我們的經(jīng)驗(yàn)分析證實(shí)，這一增長水平是可靠的。3.空間特殊影響分析。利用上文估計(jì)的SEMPanel時(shí)空固定效應(yīng)模型，可以得到各地區(qū)的空間固定效應(yīng)值（如表7所示）。由于空間計(jì)量方法已經(jīng)把地區(qū)間的空間相關(guān)從固定效應(yīng)中剝離出來，因此，這里的固定效應(yīng)值可以直接反映各地區(qū)的特殊因素對(duì)GDP數(shù)據(jù)質(zhì)量的影響。從表7中可以看出，空間固定效應(yīng)顯著為正的省市有7個(gè)，分別為河北、上海、江蘇、浙江、山東、河南和廣東，它們大多處在經(jīng)濟(jì)較發(fā)達(dá)的東部沿海地區(qū)。出現(xiàn)這種情況的原因可能是，前面實(shí)證過程中沒有考慮的一些經(jīng)濟(jì)因素如產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、技術(shù)進(jìn)步、外商投資等，以及無法反映到模型中的社會(huì)因素如優(yōu)越的自然條件、區(qū)位優(yōu)勢、人文環(huán)境等，都被包含在空間固定效應(yīng)中。然而，更為可能的情況是，這些地區(qū)的GDP數(shù)據(jù)存在一定程度的高估。通過對(duì)比各省區(qū)GDP初步核實(shí)數(shù)據(jù)和第二次經(jīng)濟(jì)普查修訂數(shù)據(jù)（2005-2008年），我們發(fā)現(xiàn)，山東2007、2008年的GDP分別高估78.24、138.77億元，廣東2006、2007年的GDP分別高估44.95、410.69億元，上海、江蘇和浙江2007年的CDP分別高估187.69、181.05、142.08億元，河北、河南2006年的GDP分別高估144.67、133.18億元。①當(dāng)然，初步核實(shí)數(shù)據(jù)與普查修訂數(shù)據(jù)在統(tǒng)計(jì)方法上存在一定的差異性，但結(jié)合本文的實(shí)證檢驗(yàn)，我們更傾向于這些地區(qū)的GDP數(shù)據(jù)可能存在一定程度的高估。表7空間特殊影響空間固定效應(yīng)顯著為負(fù)的省市有14個(gè)