GDP数据之析

　　左小蕾

　　最近媒体报导瑞银证券亚太区经济学家安德森对中国GDP数据的评判：“中国每一季都在修改GDP定义！你永远搞不清楚你现在看到的数字是怎么算出来的”。他给出了两个例子“在1998年金融风暴之际，所有中国经济活动都在暴跌，瑞银预估的GDP成长只有2%-3%，没想到当年中国官方公布的GDP成长率是7%，没人相信中国官方敢说出这么高的GDP。后来20 02年中国GDP已经到达双位数的巅峰，瑞银预估是12%，没想到中国官方又公布是8%。”媒体评论说“这不得不让安德森叹为观止”。

　　中国GDP的增长数字一直有许多讨论和看法。也不排除有计算方法或者按照惯例进行年度调整中存在不合理的成分，或者与经济学家们的观察不一致的情况。这里无意为中国的统计数据真实或虚假做任何辩解，但是安德森先生对中国GDP提出异议的论据也有不够严谨的地方。

　　首先，提出中国GDP“是艺术不是科学”的比较基准不严谨。大家注意到，安德森先生所列举的中国GDP数据的一高一低的巨大落差的两个例子，都是以瑞银的预测数据作为比较基准的。这里就有一个前提，“瑞银的预测是准确的”。问题是，与瑞银的预测不一样，是否就可以作为中国GDP的数据不对的判断标准？瑞银的预测是否有这样大的权威性来做结论？

　　我们知道，国际和国内许多机构的GDP以及其他数据的预测的修改是很频繁的。不但发生SARS和

宏观调控这样的“大事”时修改预测数据，就是季度性修改也司空见惯。事实上，不是调整不对，恰恰相反，根据现在的信息集合修正预测数据，形成更准确的市场预期，是修正传统的仅仅根据过去的信息集合做预测而形成的传统意义上的预期误区，形成理性预期，这是1980年代经济学理论的革命性进步。调整的合理性也正好说明，情况不断变化，没有人能够保证自己的预测是准确的。我们也看到国际著名的机构“Consensus”定期收集的许多国际机构的预测数据每每也有很大的差异。

　　最近国际许多机构再次修改了今年4月份对

中国经济2005年和2006年的GDP增长的预测，对2005年4月份预测的调整幅度从0.3%到0.7%不等，个别的调整幅度达到1.5%。对2006年GDP增长4月份的预测在7%-8%中间居多，个别预测是6点多，而最近的调整大部分调到8%以上。较高的调整频率和幅度，不能说这里面没有随意性存在。从这里是否可以看到，国际机构的分析师们不乏有“真知灼见”者，但是也有“信口开河”之辈。所以各方面在吸收信息的时候也要有所分辩。

　　另外，预测就是对不确定的将来做出的判断，投资学中的马尔萨夫的投资组合理论里有一个基本结论，风险的发生可以做发生的概率的估计，不确定性是连发生概率都无法估计的。发生的可能性都无法估计，当然更难准确估计事情本身。

　　理论和实践都说明，对不确定的将来的判断，随机性是比较强的。不论用什么模型和方式，根据过去和现在的信息对将来做出的判断和预测只能作为参考，不可能成其为与其他数据比较的基准。用瑞银的预测与中国GDP数据的差异来作为结论中国GDP数据不合理的“论据”，显得不够充分也不够完备。

　　其次，量化的计量经济学的预测模型是有局限性的。最简单的线性回归模型有两个问题：

　　第一，模型所能包含的信息有限。自变量或者说内生变量的设置受数据的限制，受经济理论假设的限制，只能选取对因变量或者说对外生变量的解释性比较大的一些变量，或者说只选取“统计显著“的变量，与复杂的现实相比，能够包含的信息远远不够。而且由于各种原因，变量出现“统计不显著”，但并不等于该变量在实际中对外生变量影响不大。对GDP的影响的因素更不是与远远不能描述大千世界的“一些”变量或“一些”统计显著的变量就能够准确做出预测的。特别是对中国这样的转型经济，本身还不完全是市场经济，有许多重要的政策因素和人为因素对GDP的影响未必适合被量化。诺贝尔经济学奖得主克莱茵教授指导的一些国家建立的，包括几百个变量和多方程的宏观经济的预测模型，也只能在每年一次的年会上作为一种学术讨论。

　　第二，经济计量模型背后的一些假设未必容易得到满足。计量模型重要的部分是有一个误差项，这是一个随机变量。一般应用性研究通常假设这个随机变量是正态独立同分布的。这个假设又一次破坏了信息对称。因为这个随机变量被假设包括所有自变量没有包括的信息，有研究证明，误差项的信息量和复杂程度一般都不服从独立同分布。最著名的是诺贝尔经济学奖得主格瑞诺教授的自回归条件异方差(ARCH)模型。该模型就论证了在许多经济和金融数据的线性关系模型中，误差项随机变量服从非独立同分布的非线性的条件异方差分布。在这样的分布假设下对西方国家的汇率的历史走势的模拟的应用性结果吻合度很高。对经济关系中包含了复杂信息的随机变量简单假设独立同分布可能使预测结果的误差增大。

　　顺便说一下，本人曾经应用格瑞诺教授的模型研究中国的汇率。因为中国的

人民币汇率没有波动性，我们按照国际惯例用双边贸易额加权对汇率进行处理，结果是与技术上的初始条件相关性很高。我的解释是中国汇率不是市场化的，导致模型的误差项不是随机变量，虽然经过处理，但原始数据的性质不是贸易加权能够完全改变的。也就是说由于中国的转型经济特点，一些在国外被广泛应用的量化模型，在中国要特别注意是否满足基本假设。

　　如果是定性预测，信息不对称，人为因素太多，则更易导致偏颇。

　　最后，GDP的计算有很多方式。根据国家统计局公布的信息，中国的国内生产总值应该是三大产业的增加值的加总。但是如果用统计局公布的投资、消费和进出口的数据做支出法匡算，投资、消费和净出口的增长比例都比GDP增长的速度要大，特别是投资的增长率几倍于GDP的增长，简单来看GDP的增长数据9.4%似乎很难有说服力。但如果这些增长率是对投资、消费和净出口的名义增长率，而GDP是实际意义上的增长率，这中间就有很大的差别了。也可能统计局使用最终产品的附加值方法计算GDP，其他的数据可能使用一些比较容易计算的近似替代性的指标，比如用社会消费品零售总额近似替代总需求中的“消费”部分，固定资产投资代替总需求中的“资本形成”，价格因素也是加总后用通涨因子做平均的并不严格的处理，简单用这些替代数据不做价格水平的处理的匡算就会失真很大了。没有经过价格处理的GDP增长和实际GDP增长，应该会很不一样。

　　应该说安德森先生提出了一个很严肃的问题，他提醒我们，统计局的数据可能不完全“科学”，但是我们应该“科学”地解读。这需要国内外经济分析人士具备更执着的“科学”的研究精神，更丰富的“科学”的知识背景，更高的“科学”的专业水平和对中国转型经济的深刻认识的更大的智慧和“艺术”。