I我国宏观经济统计指标数据协调性评估模型的构建与应用西安财经学院 赵晓洋、渠旺俊、王杨内容摘要宏观经济系统中指标数据间的协调性体现统计数据质量评价的重要方面。本文通过一个小型宏观经济模型，基于指标间的弹性系数建立指标数据间的协调性测度评价规则。同时运用我国 2006-2009 年的宏观经济指标数据进行实证研究，结果显示有些部门的统计数据质量较差，需要加强健全这些部门的数据收集的统计机制。关键词：统计数据 指标协调性 评价模型 测度设计IIAbstractAmong the system of macroeconomic, coordination of the statistical index data reflects the most important aspects of the quality of statistical data. This article through a small macroeconomic model, based on the elastic coefficient between the indexes ，setting up evaluation rules about measuring the statistical index datas coordination. At the same time by using the macroeconomic index data between 2006-2009 years of China for empirical research, the results showed that some departments statistical data quality is poorer, needed to overhaul their statistical mechanism about collecting data.Key words: Statistical Data Index Coordination Evaluation ModelMeasurement design目 录一、研究背景 .1二、文献综述 .1三、研究指标的选取及其关联性 .3(一)、指标的选取 .3(二)、指标间的关联性 .3四、数据来源及研究假定 .4五、宏观经济体系模型构建 .5（一）、模型的建立 .5(二)、可识别性和协整检验 .61.可识别性检验 .62.协整检验 .6(二)、模型的估计 .7六、协调性测度的设计 .8(一)、协调性测度的函数形式推导 .8(二)、协调性测度公式的推导 .9七、指标数据间协调性测度的应用 .10八、结论 .11参 考 文 献 .121一、研究背景国家统计局局长马建堂在中国统计学会第八届一次常务理事会上的讲话中指出：要深入落实科学发展观，紧紧围绕提高统计能力，提高数据质量和公信力，一是要着力强化对提高统计能力的研究，二是着力强化对提高统计数据质量的研究，三是着力强化对提高统计公信力的研究。可以看出国家统计局对于数据质量的重视程度。改革开放以来，我国统计管理体制不能适应市场经济发展的要求，统计基础工作薄弱，统计数据与利益挂钩，造成政府统计外部抗干扰能力较弱（政府统计数据质量课题组，1999） 1；统计数据的虚报，瞒报现象严重影响了政府统计数据的公信力（朱文兴、张继良，2005） 2。宏观经济统计数据是国民经济运行和社会发展的量化测量结果。近些年，由于少数地区政府为了追求政绩和满足各方面利益的需要，屡屡出现宏观经济统计指标数据之间互相矛盾的现象，对国家制定宏观经济政策产生一定负面影响。宏观经济统计指标数据质量问题已经引起社会各界的关注，一方面，各地政府为了自身利益考虑,对区域宏观经济统计数据进行特殊处理，因此公布的统计数据往往出现夸大的情况，使得上报国家统计局的数据存在着严重的质量问题,造成人们对于统计数据产生信任危机；另一方面，统计指标数据之间的逻辑关系也存在较大的偏差，从而使得国内外专家对统计数据质量产生置疑，使得政府统计的公信力有一定下降。二、文献综述国外关于统计指标数据协调性的研究主要专注于统计数据质量诊断的理论研究，Alan F Karr 和 A shish P Sanil 描述了统计数据质量的诊断过程，基于探索数据分析方法，应用两个案例来研究统计数据质量诊断问题 3。Orr K 基于对信息技术领域的数据质量控制问题，从系统理论角度研究了数据质量的控制问题，没有涉及宏观经济数据的质量诊断问题 4。尽管国外研究统计诊断方法很多，但是所建立的模型主要从单个指标的角度对于指标的统计数据质量进行研究。关于统计数据质量，马安（1990）指出统计数字的质量问题往往集中在它的准确性上，而统计数字的准确程度又表现在它的误差大小上，设计、调查、2汇总过程的每一个环节都可能产生误差，提出了揭示误差以及防止和减少误差的方法，这些方法主要着眼于具体的实践环节 5；杨清、吴伟霞（2000）提出在以抽样调查为主要调查方式的情况下，抽样的原始资料的偏误是影响统计数据质量的重要因素，运用方差分析、多重比较的 q 检验法和交叉样本技术的思想和方法对原始资料偏误的判定方法进行了探讨并给出了消除这种偏误影响的方法，是从具体的数据收集角度进行了分析 6；同时从控制技术方法出发，傅德印（2000）提出包含基于误差文档（Error-profile）的分类控制和基于误差模型的技术控制在内的政府统计和数据质量控制技术体系 7。此后我国学者将眼光转向国外，比如，余芳东（2002）全面系统地阐述统计数据质量的概念和衡量标准，介绍国外数据质量评价和管理的方法和经验，在此基础上提出加强我国统计数据质量管理的参考建议 8；又如，常宁（2004）针对 IMF 提出的数据质量评估框架（DQAF）和数据公布标准（GDDS，SDDS）进行了对比分析，提出了有关统计数据质量评估体系在我国实施的基本思路 9 ，都是在借鉴国外的基础上并从管理及制定标准的角度来研究数据质量的问题，缺少定量研究。对统计数据质量的控制仅仅强调数据的准确性是远不能满足数据用户多方面需求的，为此，傅德印和陶然（2007）从统计数据生产过程出发，提出基于统计数据质量成本概念，分析统计数据质量投入产出经济性的研究思路 10；统计数据质量持续改进效果如何，需要用质量评估的结果加以说明，王华和金勇进（2009）总结回顾了国内 30 年来有关统计数据质量评估研究的方法，将评估方法按照实用性分为两类：一是针对总量数据，从统计数据的生产者和使用者的角度，提出了逻辑规则检验、经验参数比对、相关指标比对、基于模型的异常值识别和参数稳定性分析等；二是针对主要存在于统计调查中间环节的个体或分类数据，从统计数据生产者的角度出发，评估方法分为统计分布的异常值检验、基于事后重复调查的偏差估计与误差效应识别等 11。此后，有不少学者开始从数据质量评估角度研究数据质量问题，如刘洪、黄燕（2009）以经济理论为基础，从整个经济系统出发利用研究对象的相