李庭辉 ，许涤龙

（1.湖南大学 金融与统计学院，长沙 410079；2.湖南第一师范学院 经济管理系，长沙 410205）

1 文献述评

统计信息在行政决策和社会政策中的制定过程中具有非常重要的作用，而决策的科学性和政策的有效性更依赖于统计信息的质量。基于此，无论是国内还是国外都对数据质量十分重视，特别是发达国家统计机构十分重视数据质量的评价和管理，建立数据质量评价机制和管理体系，以改进和提高统计数据质量。从数据质量管理角度来划分，大体分为两类：一类是数据质量综合管理体系，即在统计的组织框架下，对整个统计机构的数据进行全面的质量评价。如英国、加拿大、瑞典、荷兰等国家统计机构建立了比较健全的数据质量评价和管理机制。另一类是单项统计数据质量管理机制，即对某一具体统计项目如国民核算、消费价格指数、国际收支、住户调查等数据的质量情况进行评价和管理。比如，美国的波斯金(BOSKIN)学术委员会，专门对美国消费物价指数（CPI）数据质量进行评估，美国商务部分析局定期评估国民经济核算数据质量，澳大利亚统计局的国际收支和住户调查数据质量评估体系，英国零售物价指数质量认证标准体系等等。

目前国内对数据质量评估的研究围绕这两个方面展开。一方面，从数据质量综合管理体系进行研究，该类研究以国际准则的评估框架为出发点进行研究，常宁（2004）介绍了国际货币基金组织（IMF）的数据质量评估框架上，分析IMF数据质量评估的内容。从数据质量管理角度讨论还有一些文献从现象出发，讨论数据质量及其有关的体制和方法等问题。这些文献讨论了数据质量的内涵应该包括及时性、适应性、可比性、衔接性、可解释性、可获得性、有效性等特征，然后论述中国数据质量控制的制度和方法等问题。同时，统计数据质量从阶段性来看，确实存在一定问题，这是市场化改革的阶段性所造成的，故应该.改革现行的统计管理体制，消除体制弊端，加强理论研究和法制建设，增强和优化基层统计力量，以提高我国统计数据质量（颜日初、朱喜安，2003）。另一方面，是单项数据指标的评估研究，如GDP的数据质量评估。孟连和王小鲁（2000）选取价格指数、工业产品产量增长率、货物运输/周转总量和工业消费电量/工业消费综合能源量增长率等理论上与GDP（或工业增加值）增长速度应保持高度正相关的指标，研究认为1991～1997年间GDP和工业增加值增长速度与上述指标的变化趋势出现较大偏差，因而判定GDP增长数据存在统计误差。刘洪、黄燕（2009）以经济理论为基础，以GDP为数据质量评估的实证对象，利用相关影响因素构造计量模型，在既定模型下，运用异常值的检验方法及统计诊断原理进行了数据质量的定量评估。

许多学者对数据质量的评估无论是从定性还是定量，无论是从理论还是从实践都提出了许多有益的见解。但从已有的研究来看，以数据质量综合管理和政策性研究较多，以技术性评价数据质量较少；单项指标评估以GDP的评估较多，而反映宏观经济运行的其他指标较少（如工业增加值、社会商品零售总额等）；在使用方法上以静态方法为主，而考虑系统动态较少；在研究视角上，考虑被评估指标自身较多，考虑和其他指标之间的匹配性较少。基于此，本文拟以社会消费品零售总额为研究对象，从匹配性入手，以动态系统的视角对其数据质量进行评估。

2 社会消费品零售总额数据质量匹配因素的理论分析

社会消费品零售总额指各种经济类型的批发零售贸易业、餐饮业、制造业和其他行业对城乡居民和社会集团的消费品零售额和农民对非农业居民零售额的总和。它反映通过各种商品流通渠道向居民和社会集团供应生活消费品来满足他们生活需要的情况，是研究人民生活、社会消费品购买力、货币流通等问题的重要指标。数据质量从其内涵来看应该包括及时性、适应性、可比性、衔接性、可解释性、有效性等特征，这些特征的表现在很大程度上表现为其与相关指标或者自身的匹配性。基于匹配性的数据质量评估包括许多方面：从实物量到价值量核算的汇总路径来看，社会消费品零售总额的价值量与各行各业销售消费品的实物量之间匹配性；从流通领域的发展运行来看，社会消费品零售额与居民等收入支配能力等相关变量存在的以来关系而形成的相关匹配性等；从核算工作来看，有各个地市汇总与国家社会消费品零售总额之间的匹配性，月报、季报和年报数据合理衔接而形成的匹配性，普查和常规统计之间数据衔接而形成的匹配性。而这些匹配性有些只是方法改进的问题，所以本文从社会消费品零售总额的数据可比性、衔接性、可解释性、有效性等核心特征出发，从匹配性角度对社会消费品零售总额进行数据质量评估。而从匹配性与社会商品零售总额的数据质量内涵来看，其间的相互理论关系体现在两个方面。

一方面，社会消费品零售总额数据质量的可比和衔接两个特征主要从数据质量的时间维度上进行考察①数据质量的可比性包括国际不同主体的数据可比、统计口径可比等许多方面内容，本文着眼于从匹配性角度评估社会消费品零售总额的数据质量，故只考察时间方面的可比性。，即社会消费品零售总额数据质量在时间前后应该可比和衔接，所以时间数据符合一定的模型形式。从全社会的消费情况来看，社会消费品零售总额发生在流通领域，其必要依赖于一定的流通环节而存在，这种流通环节包括一般情况下不会发生突然改变，所以这种变化只能是渐进性变化，即社会消费品零售总额符合特定的时间序列模式，与其自身前期数据有较强的相关性。基于此可以利用时间序列模型探索其中的自相关的特点，然后对社会消费品零售总额数据质量进行时间维度的匹配性进行质量评估。

另一方面，社会消费品零售总额数据质量的可解释和有效主要从数据的指标之间的相互关联性角度考察其质量。从消费品的市场来看，消费依赖于各个部门对消费品需求，而这种需求依赖于各个部门的可支配收入，所以社会消费品零售总额与可支配收入等指标将会呈现较强的相关关系，这种关系反映了消费品市场的内部结构匹配的关系。尽管消费品结构在经历各种产品市场结构和其他等一系列因素的影响以后，可能会发生改变，但其改变过程是通过前后期的动态影响的，同时，一般在相对短期或者高频的数据范围内，这种影响非常小，所以可以通过期间的动态关系样本，建立动态模型，考察其拟合程度来评估社会消费品零售总额数据质量。

由以上基本理论分析可知，从社会消费品零售总额数据质量内涵入手，基于匹配性的数据质量评估应着眼两个基本假设：一是社会消费品零售总额在时间维度上自相关特点，所以可以利用时间序列的自回归模型对其进行数据质量评估；二是社会消费品零售总额在国民经济流通环节与可支配等指标具有系统匹配行，所以可以利用这种系统性进行评估。而可支配收入等指标对消费品领域的影响一般会滞后，所以结合两个基本假设及其动态结构特点，可以采用自回归动态滞后模型对社会消费品零售总额数据质量进行评估。

3 基于匹配性的社会消费品零售总额数据质量评估理论构建

3.1 数据及其特征的说明

对社会消费品零售总额进行数据质量评估建模，首先需要选取相关的数据用于模型训练。根据前述理论分析及其基本假设，社会消费品零售总额的数据质量评估涉及到可支配收入和社会消费品零售总额两个指标，其中社会消费品零售总额为被评估的对象，可支配收入是核心匹配指标，而可支配收入有不同的指标，根据数据的可获取性原则，本文选取城镇家庭当季人均可支配收入。

确定匹配指标以后，需要确定研究指标频率和时间。根据公布的数据资料，本文选取的数据频率为2002年第一季度至2011年第二季度共37个样本数据。评估数据质量与数据频率有非常大的关系，从公布的数据频率来看，有月度、季度和年度不同频率的数据。数据频率越高，反映消费环节运行情况的灵敏度越高，其质量也更为关键；同时，高频率数据也是低频率数据获取的基础，基于此，按照数据的可得性本文选取社会消费品零售总额季度数据进行数据质量评估。数据评估空间维度限制在全国范围内。

理论模型特别是时间序列模型的建立都是基于数据的基本特征之上的，所以，先有必要对数据的基本特征进行考察。将当季的社会消费品零售总额和当季城镇居民可支配收入数据绘制成曲线图如图1、2所示。

图1 2002年一季度至2011年一季度社会消费品零售总额时间序列图

图2 2002年一季度至2011年一季度城镇居民人均可支配收入时间序列图

由图1和图2可以看出，两个时间序列图均具有明显的季节效应，在比较X11、移动平均季节乘法、移动平均季节加法各种方法以后，发现利用移动平均季节乘法剔除季节效应的效果最好，故采用该方法剔除季节效应，在实验过程中，得到的各个季度的季节指数如表1所示。由表1可以看出，社会消费品零售总额在每年的第第四季度最高，每年的第二季度最低；而城镇居民家庭人均可支配收入在每年第一季度最高，每年第二季度月最低。在从其中内部看，季节效应的高点两指标均比较显著，但低点显著性不够，这充分反映出两个指标在中国的春节前后的季节效应。进一步考察，可以发现两个季节效应大小的改变呈现大致相同的特征，这为消费对收入滞后效应表现。

表1 各季度的季节指数表

3.2 基本理论模型的设定

由上述相关分析可知，社会消费品零售总额和城镇居民家庭人均可支配收入都具有季节效应，所以在进行匹配性建模中，首先剔除季节因素以后在利用其中的长期趋势进行建模分析。而从社会消费品零售总额的影响匹配因素来看，核心的匹配因素为基于序列本身特征和与城镇居民家庭人均可支配收入关联性特征。基于时间序列特征匹配可以利用自回归建模进行模型刻画，而关联性特征可以用变量间的回归进行模型刻画，而可支配收入与对社会消费品零售总额影响的滞后效应。基于以上分析，利用自回归滞后模型对社会消费品零售总额进行评估较为合适。

（P，Q）阶自回归分布滞后模型的基本表达式为：

其中，y为剔除季节因素以后的社会消费品零售总额，x为剔除季节因素以后的城镇居民家庭人均可支配收入。P和Q阶数在模型拟合过程中根据最小信息量等模型选择原则进行确定。

该动态计量经济模型建立过程中，通常从一个结构比较复杂的模型开始，经过对参数的线性或者非线性条件约束，去掉不显著的一些变量，最终得到一个具有良好性质的表达简练模型，用于刻画其中的匹配性关系，进而对社会消费品零售额进行数据质量评估。

4 基于匹配性的社会消费品零售总额数据质量评估的实证分析

按照从一般到简练的原则进行数据实验，最终发现社会消费品零售总额自回归阶数为1阶时最为显著，城镇居民家庭人均可支配收入的滞后阶数是0阶显著影响，进而对模型进行参数估计，得到的相关结果如表2所示。

表2 自回归分布滞后模型参数估计结果表

从表2可以看出，模型估计的总体效果较好，各个参数均通过了显著性检验，可以利用该模型对社会消费品零售总额进行数据质量评估。对社会消费品零售总额数据是否可疑，还需要给定判断标准，在此构造社会消费品零售总额相对误差系数指标作为判断标准。相对误差系数δt用来测量第t期实际观测到的社会消费品零售总额数据与社会消费品零售总额估计数据的相对误差，如果相对误差超过某一标准时，则可认为该期社会消费品零售总额的数据质量可疑。其中相对误差系数δt的计算公式为：如果第t期的社会消费品零售总额统计数据相对误差系数的绝对值满足则认为该期社会消费品零售总额估计的相对误差较大，说明该期的社会消费品零售总额统计数据统计数据质量可疑。

模型预测值是剔除季节因素的值，而建模剔除了长期趋势，但相对误差的计算公式表明，在计算相对误差系数时，是否通过季节因素还原并不改变相对误差系数值的大小，故此处直接使用剔除季节因素的预测值进行数据质量评估，评估的结果如图3所示。

从图3可以看出，中国社会消费品零售总额的数据基本上在误差范围之内没有超过5%的警戒线。

尽管社会消费品零售总额数据质量总体状况良好，但从误差变动来看，近期误差波动范围有扩大的趋势。为了深入分析，本文通过计算移动方差，即利用移动平均的原理，计算3项移动方差②移动方差的计算是逐步计算各个季度的方差，可以对时间序列波动程度进行定量考察。例如，2002年第一季度到第三季度共计三个样本数据，计算该三个数据方差；接着计算2002年第二季度至第四季度的方差，如此移动计算，可以达到移动方差的序列。，具体结果显示如图4所示。从图4可以看出，近期的相对误差变动程度增加，为扩大趋势。

图3 基于匹配性的社会消费品零售总额数据质量评估结果

图4 社会消费品零售总额数据质量评估相对误差的变动程度（移动方差）

5 基本结论与对策

5.1 中国社会消费品零售总额数据质量基本上在误差允许范围之内

基于匹配性理论，利用自回归滞后分布模型，发现中国社会消费品零售总额总体数据在允许的误差范围之内。从评估结果来看，长期以来，国内贸易统计工作一直围绕社会消费品零售总额这一指标来进行，包括制度的设计、调查的组织实施和数据的加工使用等，对数据质量保证起到了重要作用，其能够比较准确反映国内市场运行和消费方面情况。

5.2 社会消费品零售总额指标误差近期在逐步扩大

从社会消费品零售总额的变动情况来看，近期误差有扩大的趋势。相对误差范围的扩大，一方面与经济形式的改变有很大关系，另一方面说明社会消费品零售总额在反映贸易和流通环节的实质运行质量有所下降。事实上，随着我国市场经济的快速发展和流通体制改革的不断深入，单一的社会消费品零售总额指标已不能满足GDP核算、多角度观察经济运行情况的需要（主要是缺少健全的行业统计指标）；而且随着调查对象数量的快速增长和构成的日趋复杂，加之被调查对象并无这方面的核算指标，致使数据采集难度急剧增加。

5.3 建立适应市场经济体制的贸易统计体系

社会消费品零售总额在反映贸易领域情况是我国独有的，与国际不接轨。因此，为适应新形势、新任务的要求，进一步改革国内贸易统计很有必要。国家统计局局长马建堂2009年提出“加快研究与社会主义市场经济体制相适应的贸易统计制度”要求，从2010开始，力争用两到三年时间，本着“在建立健全批发和零售业、住宿和餐饮业行业统计的基础上，以直接调查统计数据为主体、辅之以科学推估数据为补充的方法，加工计算社会消费品零售总额指标”的改革思路，最终达到“反映市场、消费、流通的指标更加丰富，数据的采集生产过程更加可控，基层负担有所减轻”的目标。基于此，尽管总体数据质量较好，但随着贸易经济的发展，需要进一步完善相关的统计体系。

[1]余芳东.国外统计数据质量评价和管理方法及经验[J].北京统计,2003,(7).

[2]颜日初,朱喜安.我国GDP数据的质量及其改进措施[J].中南财经政法大学学报,2003,(2).

[3]孟连,王小鲁.对中国经济增长统计数据可信度的估计[J].经济研究,2000,(10).

[4]刘洪,黄燕.基于经典计量模型的统计数据质量评估方法[J].统计研究,2009,(3).