摘 要

我國GDP主要由生產法，收入法和支出法三種方法進行覈算，其中支出法GDP的居民消費支出、固定資本形成總額和貨物和服務淨出口分項分別可由公佈頻率更高的社會消費品零售總額、固定資產投資、貨物進出口進行推斷，但在分析中需要注意支出法GDP分項與高頻數據之間的口徑差異。

在GDP覈算口徑的歷次更迭中，2016年，統計局發佈了《中國國民經濟覈算體系（2016）》，相較於之前的核算體系，新體系下最大的變化在於將R&D支出資本化後計入了固定資本形成，拓寬了GDP的核算範圍。從修訂後的數據來看，R&D納入覈算對GDP的影響主要體現在總量層面，GDP增速受影響較小。分地區來看，科研投入較高的地區可能在口徑調整中得到更多利好。

歷次經濟普查也會對GDP的數值產生影響。統計局會依據新的資料來源對上一次經濟普查後未經調整的GDP數據進行修正。從數據修正的情況來看，經濟普查對於GDP歷史數據的修正幅度正在逐漸減小。2004年的第一次經濟普查後，統計局對GDP總量、增速和三次產業結構數據都進行了較大幅度的修訂。而在2008年和2013年的第二次和第三次經濟普查後，隨着統計制度的不斷完善，GDP數據的修訂幅度明顯減小。預計2018年末開展的第四次經濟普查後，GDP數據出現大幅調整的可能性較小。

在地方GDP統計方面，爲改善地區生產總值彙總數據與國內生產總值不銜接的問題，國家統計局計劃將地區生產總值的核算單位由原來的省級統計機構改爲了國家統計局與省級統計局統一覈算。目前，浙江、湖北、陝西三省已率先開始了試點。2019年的經濟普查後，改革將在全國範圍內推廣。

受該改革的影響，2017年起，國內多個地區陸續“自曝”GDP數據造假，並對前期虛增的數據進行“擠水分”。除目前已經“自曝”問題的遼寧、內蒙古和天津之外，其他地區的“擠水分”工作可能也在陸續開展。由於我國的國內生產總值和地區生產總值採用的是分級統計的制度，因此本輪地方“擠水分”對GDP的影響主要體現在地方層面，而全國的GDP覈算受地方“擠水分”的影響不大。

風險提示：統計制度出現超預期調整。

在上一篇報告《那些年，我們一起經歷的口徑調整》中，我們對社會融資規模、社會消費品零售總額、進出口等重要金融和經濟數據的口徑調整情況進行了詳細梳理。在本篇報告中，我們將聚焦國民生產總值（GDP），對其統計口徑的調整情況以及關聯數據的口徑差異進行了詳盡介紹。

一、GDP覈算與月度數據估算口徑差異

1. 生產法、收入法和支出法簡介

我國的季度GDP總量數據以生產法爲基礎進行覈算，年度GDP數據則由收入法和支出法兩種方法進行覈算。理論上，三種覈算方法計算的GDP總量數據應當得到同樣的結果，但由於資料來源的差異，三種方法計算出的GDP總量可能會存在一定偏差。

對比三種覈算方法，生產法GDP的核算思想爲，一個國家或地區的國民經濟最終生產成果應該等於國民經濟各部門的價值創造，即總產品的價值中扣除中間投入的部分。

生產法GDP的計算公式爲：GDP = 總產出－中間投入

收入法GDP的核算思想爲，一個國家或地區的國民經濟最終生產成果應當等於生產要素在生產過程中應得的收入。

收入法GDP的計算公式爲：GDP = 勞動者報酬+生產稅淨額+固定資產折舊+營業盈餘

支出法GDP的核算思想爲，一個經濟體國民經濟最終生產成果應當等於各方向的最終使用之和，由最終消費支出、資本形成總額、貨物和服務淨出口三個部分組成。

支出法GDP的計算公式爲：GDP = 最終消費支出+資本形成總額+貨物和服務淨出口

三種方法計算的GDP總量和增量數據公佈頻率如表1所示：

2. 支出法國內生產總值與社會消費品零售總額、固定資產投資、貨物進出口的口徑差異

在三種覈算方法中，由於支出法的三大構成成分可由月度公佈的月度數據進行推算，因此支出法對GDP的拆解是實際分析和預判工作中的常用思路。支出法GDP年度數據一般在次年6月發佈，頻率較低，且數據相對滯後。目前，支出法GDP的季度數據仍在試算階段，僅公佈了每一季度三大需求對GDP增長的貢獻和拉動，而總量和增速數據尚未公佈。因此，實際研究中常用月度發佈的社會消費品零售總額、固定資產投資、貨物進出口數據對支出法GDP中的居民消費支出、固定資本形成以及貨物和服務淨出口三大分項進行估算。但需要注意的是，支出法GDP分項和月度數據之間的統計口徑存在明顯差異。

居民消費支出與社會消費品零售總額

支出法GDP中的 最終消費支出可進一步劃分爲政府消費支出和居民消費支出，其中居民消費支出部分常用社會消費品零售總額進行推算（簡稱“社零”）。

從統計局的定義上來看，居民消費支出的定義是“常住居民在一定時期內對貨物和服務的最終消費支出，包括以貨幣形式購買的貨物和服務支出，以實物收入方式獲得的貨物和服務消費，自產自用的貨物價值，銀行中介服務支出，保險服務支出、自有住房服務支出等”。而社會消費品零售總額的定義是“指企業（單位、個體戶）通過交易直接售給個人、社會集團非生產、非經營用的實物商品金額，以及提供餐飲服務所取得的收入金額”。

對比二者的定義，可以發現居民消費支出和社會消費品零售總額的區別主要體現在：社會零售品消費總額僅包含了實物商品的銷售統計，而並未統計服務性消費和虛擬消費的部分。隨着經濟結構的發展，服務性消費和虛擬消費在居民消費支出中的佔比可能會繼續提高，因此在利用社零對居民消費支出進行推算時，應注意考慮差異項的影響。此外，兩個指標在一些細項的處理上也存在區別，例如社零口徑中城鄉居民購買的建材在支出法GDP口徑中應當納入投資部分，而非最終消費。具體而言，兩個指標的差異項見圖表2。

對比兩項指標的數值差異，從增速上來看，居民消費支出和社零的同比增速數據相關程度較高，通常情況下社零增速是居民消費支出增速的一個合理估計。從總量數據來看，由於覈算口徑上的差異，居民消費支出往往較社零存在一定缺口。2017年，這一缺口達到了近5000億，因此在運用社零數據推算居民消費支出總量時需要注意對口徑差異項進行估算調整。

固定資本形成總額與固定資產投資

從統計局的定義來看，支出法GDP中的固定資本形成總額指的是“常住單位在一定時期內獲得的固定資產，減處置的固定資產的價值總額”。其中，“固定資產是通過生產活動生產出來的，且其使用年限在一年以上的資產，不包括自然資產、耐用消費品、小型工器具”。固定資產投資則指的是“以貨幣形式表現的在一定時期內全社會建造和購置固定資產的工作量以及與此有關的費用的總稱”。

對比兩項指標的定義，其在口徑上的區別主要體現在如下三點：第一，固定資產投資納入了固定資本形成總額中不包含的土地購置費，舊設備購置費和舊建築物購置費。第二，固定資產投資中沒有納入500萬元以下的投資項目，而固定資本形成中則包含這些項目。第三，固定資本形成總額中還包含了固定資產投資中未納入的商品房銷售增值、無形固定資產等。具體來看，兩項指標的差異項見圖表5。

從數值上來看，對比同比增速數據，固定資產投資的歷史增速總體高於固定資本形成，而在2017年，固定資產投資同比增速則回落到固定資本形成增速之下，這有可能是近期地方統計數據“擠水分”和固定資產投資覈算方法改革（從形象進度法逐漸向財務支出法轉移）影響的結果。從總量數據來看，固定資產投資總額與固定資本形成額的差距較大。我們上一篇報告《那些年，我們一起經歷過的口徑調整》中提到，全國的固定資產投資數據由地區數據加總計算，而地區統計時由於大部分地區仍採用形象完成法，數據存在虛增問題。2017年，固定資產投資總額較固定資本完成額高出了82%。預計隨着財務進度法的推廣以及地方數據“擠水分”，兩項數據的差距有望在未來收窄。

貨物和服務淨出口與海關統計的貿易順（逆）差額

根據統計局和海關總署的定義，支出法GDP中的貨物和服務淨出口指的是“貨物和服務出口減貨物和服務進口的差額”。其中，“出口包括常住單位向非常住單位出售或無償轉讓的各種貨物和服務的價值，進口包括常住單位從非常住單位購買或無償得到的各種貨物和服務的價值，覈算的資料來源是外匯管理局編制的國際收支平衡表”。海關統計的進出口貿易指的是“實際進出口我國國境的各種貨物總金額”。

兩項指標最大的區別在於，支出法GDP中的貨物和服務淨出口包含了服務貿易差額，而海關總署統計的貿易順差並未納入服務內容。另外，兩項指標在計價方式上也存在一定差異，海關總署的貿易順（逆）差中進口貨物以到岸價格計價，包含了運費和保費，而支出法GDP中則將運費和保費統一計入服務貿易價格。

從總量數據上來看，由於統計口徑和計價方式上的差異，貿易差額和支出法GDP中的貨物和服務貿易淨出口額存在較大的差異，但從趨勢上看，兩項數據的趨勢基本保持一致。另外，由國家外管局發佈的貨物和服務貿易進出口月度數據由2014年開始公佈，也可用於推測支出法GDP中的淨出口數據，但其每月數據的公佈時間（次月月末）晚於海關總署的數據（次月8日前後），時效性相對較差。

二、GDP口徑更迭：研發投入（R&D）納入固定資本形成核算

1952年以來，我國GDP覈算經歷了四次更迭（見附錄），最近一次是2016年發佈的《中國國民經濟覈算體系（2016）》，R&D投入的處理由以往的中間費用轉化爲了固定資本形成，拓寬了GDP的核算範圍。

1. R&D支出是如何資本化的？

我國的國民經濟覈算體系以聯合國發佈的國際標準——國民賬戶體系（The System of National Accounts，簡稱SNA）爲基礎進行編制。在最新的《中國國民經濟覈算體系（2016）》中，我國將參照標準由上一版的1993年SNA（簡稱93SNA）更新爲了最新的2008年SNA（簡稱08SNA）。根據08SNA的要求，只有能爲所有者帶來未來經濟收益的R&D支出能夠被資本化之後計入GDP。

從屬性上看，R&D活動可分爲基礎研究、應用研究和試驗發展[1]。其中，基礎研究目的是獲取新的知識，通常沒有特定使用目的。應用研究主要目的是探索基礎研究的實際用途，試驗發展主要是將研究成果運用於技術或產品。可見應用研究和實驗發展都與後續的經濟收益有着較爲密切的聯繫，因此這兩部分R&D活動一般被視爲資本化的主要對象[2]。

分主體來看，國民經濟各部門中從事R&D活動的主要是政府部門和非金融企業部門。其中政府部門的R&D支出資本化並不會增加GDP總量，而企業部門的R&D資本化則會增加GDP總量。政府部門的R&D支出在原有的93SNA體系中便以政府消費的形式計入了GDP，因此在新的08SNA覈算體系下，只是將其分類調整爲了固定資本形成，並未給GDP總額帶來增量。而企業部門的R&D支出在原有的93SNA中被當作中間費用處理，新的08SNA中，R&D支出被資本化後計入固定資本形成，擴大了GDP的核算總量。

需要注意的是，SNA體系中核算的R&D投入與R&D統計調查數據的口徑存在較大區別。R&D統計調查，是SNA中R&D資產價值覈算的基礎，但二者無論是在資產投入的解釋、調查範圍還是投入金額覈算口徑上都存在較大差異。08SNA中的R&D資本化覈算需要對R&D調查數據進行大量的調整和估算，這也導致R&D調查中的支出數據無法直接反映GDP中的R&D資產價值。

2. R&D投入對GDP總量形成一定支撐

雖然計入固定資本形成的R&D資產價值數據並未詳細披露，但我們可以利用新老覈算體系下GDP總量數據的差異來對R&D資產價值進行推算。從過往的統計年鑑中，我們可以獲取舊口徑下的GDP總量數據，原始數據與修訂後的GDP總量數據之差將近似等於R&D的資產價值[3]。從同比增速來看，自1997年以來，我國的R&D資產價值增速顯著高於GDP同比增速，如不將研發計入GDP將導致GDP被明顯低估。

R&D納入固定資本形成核算對GDP的影響主要體現在總量層面，GDP增速受影響較小。本次修訂之後，2015年的現價GDP總量由原口徑下的676708億元上調爲685506億元，新增的R&D資產價值在GDP中佔比約爲1.3%，對GDP總量形成了一定支撐。但在增速方面，納入R&D投資對歷年GDP增速的影響相對較小，大部分年份的不變價GDP上調幅度不及0.1%。

3. R&D納入GDP對各地區的影響

《中國國民經濟覈算體系（2016）》實施後，國內生產總值已率先將R&D投資納入GDP的核算範圍，目前，各省級地區也陸續開始了統計方法的改進工作，在支出法GDP覈算中逐步納入R&D投資。

在省級層面上，科研投入較高的地區獲得更多的GDP上調。從省級（包括直轄市和自治區）統計機構發佈的數據來看，全國研發投入強度[4]最高的北京市在GDP口徑調整後，2016年GDP較原口徑上調了3.1%，顯著超過全國1.3%的上調水平。研發投入強度較高的上海市、廣東省和浙江省，GDP上調幅度雖不及北京，但也明顯超過全國水平（分別爲2.2%、1.7%和1.7%）。而對於研發投入強度處在全國中游水平的甘肅省和湖南省，其GDP上調幅度僅爲1.2%和1.0%，均不及全國總體水平。從目前已公佈修訂數據的省級單位來看，口徑調整後GDP的上調幅度，受研發投入強度的影響較大。預計在後續即將公佈GDP修訂結果的省份中，科研投入強度排名靠前的省份可能會出現幅度更大的上調。

在市級層面上來看，研發投入強度較大的城市同樣會獲得更大的GDP上調，甚至可能改變城市排名。以廣東省的數據修訂爲例，在GDP首次納入R&D投入後，科研投入強度處於全國領先水平的深圳市（約4%）2016年GDP上調586.0億元，佔原口徑下GDP總量的3.0%，上調幅度接近北京。對比之下，研發投入強度約爲2.5%的廣州市2016年GDP上調幅度爲258.0億元，不及深圳市的一半。口徑調整之後，深圳市2016年的現價GDP總量達到20078.6億元，歷史上首次超過廣州市（19805.4億元）。

三、經濟普查對GDP統計的影響

除了口徑調整之外，經濟普查也會對GDP數值產生影響。2004年以來，我國一共開展了三次經濟普查（2004年、2008年與2013年），2019年我們將迎來第四次經濟普查。依照國際慣例，每一次經濟普查後，統計局會依據新的資料來源，對上一次經濟普查後未經調整的GDP數據進行修正，並於次年末發佈更新後的數據。從數據修正的情況來看，歷次經濟普查對於GDP歷史數據的修正幅度正在逐漸減小。

1. 第一次經濟普查後，GDP數據修訂幅度較大

2004年的第一次經濟普查後，統計局對GDP總量和GDP增速數據都進行了較大幅度修訂。第一次經濟普查是我國曆史上調查範圍最廣的一次普查活動，包括了除農林牧漁以外的所有行業。調查完成後，統計局利用新的普查資料對2004年的GDP進行了重新覈算，並且針對資料來源的變化，對1993年以來的歷史數據進行了修訂。修訂後的數據於2006年公佈。

從總量數據的修訂情況看，歷年現價GDP數據均出現了較大幅度的調增。其中2004年GPD數據較原始數據上調16.8%，是三次經濟普查中GDP總量數據修正幅度最大的。從1993年至2004年，GDP總量的調增幅度逐年增加，其主要原因是我國服務業在此期間高速發展，而經濟普查前的常規統計口徑，未能及時對新出現的經營活動進行覆蓋，從而導致了大量的統計遺漏。在增速數據方面，第一次經濟普查後，除1998年外，1993至2004年之間的不變價GDP同比增速均出現了0.4-0.8%的上調。可見，第一次經濟普查後，統計局對大量前期存在遺漏的統計口徑進行了完善，無論是GDP總量還是增速，都出現了大幅的向上修正。

從三次產業佔比來看，第一次經濟普查修訂後，第三產業的佔比大幅提升，第一產業和第二產業的佔比佔比則有所下調。以2004年的數據爲例，由於第一次經濟普查大範圍補充了此前常規統計中遺漏的服務業產出，因此本次修訂後，GDP總量中第三產業的佔比由原口徑下的31.9%大幅調升爲40.7%。而第一產業和第二產業的佔比則分別下調了2.1%和6.7%。產業結構的調整也側面印證了第一次經濟普查對GDP總量的調升，主要來自於第三產業的貢獻。

2. 第二次和第三次經濟普查後，GDP數據的調整幅度明顯減小

在第二次和第三次經濟普查後，GDP總量的修訂幅度均較第一次經濟普查明顯減小。第二次和第三次經濟普查分別開展於2008年和2013年，依據普查獲取的新資料，統計局分別對2005-2008年和2009-2013年的GDP數據進行了修訂[5]。從對總量的修訂幅度來看，第二次經濟普查後，2008年的GDP較原始數據上調了4.4%。第三次經濟普查後，2013年的GDP較原始數據上調了3.4%。經濟普查後GDP的修正幅度正在逐漸減小。這說明，隨着歷次經濟普查對統計資料和核算方法的修訂，常規統計的遺漏問題已經顯著改善[6]。預計2019開展的第四次經濟普查後GDP數據的修訂幅度很可能進一步下降。

從GDP增速的調整情況來看，第二次經濟普查的修訂幅度是三次經濟普查中最大的，而第三次經濟普查的修訂幅度則在三次經濟普查中最小。具體來看，第二次經濟普查後，2005-2008年的不變價GDP同比增速數據均出現了0.6%-1.2%的上調，平均上調幅度接近1%。而在第三次經濟普查後，2009-2013年間的GDP同比增速上調幅度則均未超過0.2%。預計2019年的第四次經濟普查後，GDP增速出現大幅上調（增速超過0.2%）的可能性較小。

在產業結構調整方面，以第三次經濟普查爲例，雖然第三產業的比重仍在普查後有所調升，但變化幅度已經明顯小於第一次經濟普查。根據常規統計的原始數據，2013年第三產業佔比爲46.1%，而在第三次經濟普查的調整後，第三產業佔比上調至46.9%，上升幅度僅爲0.8%，較第一次經濟普查後的調整幅度（8.8%）大幅縮減。第二產業和第三產業佔比則分別出現了0.2%和0.6%的調減。這反映了隨着統計制度的不斷完善以及前兩次經濟普查的修正，常規統計工作中的遺漏問題正在逐漸改善。2019年的第四次經濟普查後，三次產業佔比的修正幅度很可能會進一步縮減。

另外還需要注意的是，歷次經濟普查之後，雖然GDP總量歷史數據均有不同程度上調，但由此帶來的基數增長通常不會對普查之後第二年的增速形成明顯拖累。例如，在2004年的第一次經濟普查後，雖然當年GDP總量出現了16.8%的大幅上調，但2005年的GDP增速並未受到拖累（2005年的不變價GDP增速爲10.4%，較2004年的10.1%高出0.3%，指向2005年的GDP增速數據並未受到基數調高的顯著影響）。這是因爲統計局在計算2005年的GDP增速時，已經依照普查調整後的增加值增速在可比口徑之下進行計算。第二次和第三次經濟普查後，2009年和2014年的GDP增速同樣未受到顯著影響。

四、地區GDP統計的改革和變化

1. 地區生產總值統一覈算改革

自1985年至2017年，我國的國內生產總值和地區生產總值就採用分級覈算的統計制度，由國家統計局負責國內生產總值的核算工作，各省級（自治區、直轄市）統計機構覈算地方生產總值，國家級統計數據和地區統計數據由國家統計局和地方統計局分別公佈。

在這樣的統計制度之下，全國GDP與各地區GDP加總的結果往往存在一定差異。從歷史數據來看，各省級地區GDP加總後與全國GDP總量均有明顯差距。2011-2014年，各地區GDP彙總數據與全國GDP之差在全國GDP中的佔比超過6%。出現這一現象的重要原因，是地方統計機構在生產總值覈算時往往存在數據虛增問題。例如，若一個集團在兩個省份都設有分支機構，那麼爲擴充其GDP總量，兩個省份的統計機構很可能同時將整個集團的總產出納入其地方GDP的核算範圍，造成重複統計的問題。另一個可能的原因，是省際之間的貿易，在地方GDP加總時會產生重複統計。

針對地區與國家生產總值數據不銜接的問題，國家統計局於2017年10月發佈《地區生產總值統一覈算改革方案》。其中，最重要的變化就是將地區生產總值的核算單位由原來的省級統計機構改爲了國家統計局與省級統計局共同覈算。根據國家統計局的新聞稿，“地區生產總值覈算工作，將按照統一的核算方法，遵循真實準確、規範統一和公開透明的原則，進行統一覈算，並統一公佈覈算結果，實現地區GDP彙總數據與全國GDP數據的基本銜接”。《地區生產總值統一覈算改革方案》對地區生產總值覈算的改進體現在三個方面（詳見圖表20）。

在改革推進的時點上，國家統計局已經於2018年在浙江、湖北、陝西三省率先展開試點工作，隨後於2019年藉助第四次全國經濟普查的契機進行全國推廣。改革制度推行之後，地區總產值與全國總產值不銜接的問題有望得到緩解。

2. 地方GDP“擠水分”

或許是受到地區生產總值統一覈算改革的影響，從2017年起，國內多個地區陸續“自曝”GDP數據造假，並對前期虛增的數據進行調整。

2017年1月17日，遼寧省政府在遼寧省十二屆人大八次會議中首次對外承認2011-2014年的財政數據存在造假問題，並指出數據“注水”的根本原因是長期以來地方政府“官出數字、數字出官”的政績考覈導向。早在2014年10月，入駐遼寧的中央第十一巡視組便在巡視整改情況中指出：遼寧省存在虛增財務收入的問題。2016年8月，中央紀委監察部在公佈整改情況時再次提到“一個時期遼寧全省普遍存在經濟數據造假問題”。在公開承認財政數據造假導致經濟數據存在問題後，遼寧省開始了“擠水分”工作，對前期虛增的數據進行下調處理。

遼寧省在下調了2011-2014年的經濟和財政數據之後，並未對歷史數據進行回溯修訂，因此增速數據受“擠水分”的影響十分明顯。“擠除水分”後，遼寧省2011-2014年間的經濟和財政數據出現了大幅下滑，GDP同比增速和地方公共財政收入都在隨後下降爲負值。2016年，遼寧省地方公共財政收入纔開始逐漸回升，GDP增速則到2017年才逐漸迴歸正值。

2018年1月3日，內蒙古自治區在經濟工作會議上承認“自治區政府財政收入虛增空轉，部分旗縣區工業增加值存在水分”，經反覆覈算後決定調減2016年一般公共預算530億（26.3%），下調2017年收支預算期目標。“調減後，2017年全區一般公共預算收入1703.4億元，比2016年公佈數據下降14.4%，剔除虛增空轉因素後同比增長14.6；經過初步認定，應覈減2016年規模以上工業增加值2900億元，佔全部工業增加值的40％，2016年地區生產總值基數也相應覈減”。[7]

隨後，2018年1月19日，天津濱海新區第三屆人民代表大會第四次會議上提出，濱海新區GDP統計口徑由註冊地調整爲所在地，2016年GDP由原來的10002億元，調整爲6654億元，縮減幅度超過30%。

從增速數據來看，內蒙古和天津對2016年的經濟數據和財政總量數據進行縮減後，當年的GDP和地方公共財政收入增速並未出現明顯下滑，這是因爲天津和內蒙古在下調2016年數據的同時也對歷史數據進行了回溯修訂。而進入到2017年後，天津和內蒙古的經濟和財政數據均出現了顯著下滑，指向“擠水分”也會對後續的地區經濟和財政增速造成影響。

由於我國的國內生產總值和地區生產總值採用的是分級統計的制度，因此本輪地方“擠水分”對GDP的影響主要體現在地方層面。而全國的GDP覈算由於資料來源不同，受地方的影響不大。此外，截至2017年，全國31個省級地區中仍有22個GDP增速超過全國水平（暫不包括臺灣省），雖較前期的近30個有所下降（指向其他地區可能也受到經濟數據“擠水分”的影響），但增速超過全國水平的地區數仍達2/3，說明部分地區可能仍存在GDP“擠水分”的空間。

附錄：GPD覈算方法變遷

到目前爲止，我國的GDP覈算體系經歷了四個階段的更迭。

第一階段是1952年到1984年，在這一階段，我國的GDP覈算採用的是物質產品平衡體系（MPS）。MPS體系是特定經濟體制之下的選擇，由於這一階段我國實行的是高度集中的計劃管理體制，因此誕生於前蘇聯的MPS體系對於國內狀況相對契合。在MPS框架下，我國於1953年開始首次進行了國民收入的試算，並從1956年開始先後編制了社會產品生產、積累和消費平衡表，勞動力資源和分配平衡表等一系列基本表式。在MPS框架中，用於表示經濟總量的指標爲國民收入，反映的是國家的物質產品生產總量，在覈算範圍和方法上與GDP存在較大區別。改革開放後，MPS框架的侷限性開始逐步顯現，由於經濟體制的轉變，覈算的數據不再能反映國內經濟運行的全貌，也無法在相同的尺度下進行國際比較，統計框架的改進勢在必行。

第二階段是1985年至1992年。從這一階段開始，我國逐步引入了更加符合國際標準的國民賬戶體系（The System of National Accounts，簡稱SNA）。改革開放後，在西方國家普遍實行的SNA體系成爲了更加適應於我國經濟體制的國民經濟覈算框架。1984年，國務院成立了國民經濟統一覈算標準領導小組，牽頭開展了統計體制改革工作。1985年，統計局制定了《國內生產總值計算方案（徵求意見稿）》初步展開了GDP覈算。1987年，統計局在徵求意見稿得基礎上進行了修改，編制了正式的《國民生產總值統計報表制度》。在這一階段，我國的GDP覈算制度逐漸建立，生產範圍不再僅包含物質產出部分，同時也納入了非物質的服務產出，形成了國民收入與GDP並存的局面[8]。

第三階段是1993年至2015年。在這一階段，我國建立了基於SNA的全新國民經濟覈算體系。1993年，MPS覈算方法被徹底從覈算體系中移除。1995年，統計局在1993年SNA（簡稱93SNA）的基礎上開始編制新的資產負債表和國民經濟賬戶。2002年，基於93SNA編制的《中國國民經濟覈算體系（2002）》正式發佈。新的核算體系取消了MPS的核算內容，覈算規範性表式由基本覈算表、國民經濟賬戶和附表三部分組成。此外，新的核算各方面的細節處理都向SNA的原則靠攏。每隔4-5年，統計局還會根據經濟普查的基礎數據對GDP覈算方法進行了改進[9]。

第四階段是2016年至今。2016年統計局發佈了基於2008年的SNA體系（簡稱08SNA）編制全新《中國國民經濟覈算體系（2016）》。新體系主要在如下三個方面進行了調整：第一是將研究和開發（R&D）支出納入了GDP統計。在93SNA中，企業R&D支出被作爲中間消耗處理，不計入GDP總量。而在最新的08SNA將R&D活動視爲投資活動，因此R&D支出被資本化後作爲固定資本形成進行覈算，記入GDP總量。二是居民自有住房服務增加值的核算方法由成本法轉爲市場租金法。三是改進金融服務業部分項目的核算方法。其中，R&D投資的納入由於增加了GDP的核算範圍，影響相對較大。

通常，當GDP覈算體系發生較大調整時， 1952年起的歷史GDP數據也都會依照新的口徑進行相應修訂。另外需要注意的是，1984年及以前的數據由於相當一部分在MPS體系下覈算，原始數據有限，因此目前公佈的修訂數據中有很大一部分是推算而得的，與當前數據的可比性可能相對較弱。

風險提示：統計制度出現超預期調整：若GDP的統計制度出現超預期變化，那麼本篇報告中對於現有核算口徑的分析可能需要做出相應調整。

注：

[1] 參考文獻：楊林濤, 韓兆洲, 王科欣. SNA2008下R＆D支出納入GDP的估計與影響度研究[J]. 統計研究, 2015, 32(11):72-78。

[2] 由於我國R&D活動中的基礎研究部分佔比較小，且各部分之間的界定存在一定難度，所以實踐操作用也時常將基礎研究活動納入資本化的範圍。

[3] 從2016年開始，新的《中國國民經濟覈算體系（2016）》已經開始實行（反映2015年的GDP總量數據），舊口徑之下的總量數據不再計算，因此這一方法只能對2014年及以前的數據進行推算。

[4] 研發投入強度指研發投入資金在GDP中的佔比。此處的研發投入資金使用的是科技統計的口徑，並非實際納入GDP的部分。

[5] 第三次經濟普查對金融行業的核算方法發生了改變，因此對1952年以來的數據進行了全面修訂。

[6] 參考文獻：許憲春,呂峯.改革開放40年來中國國內生產總值覈算的建立、改革和發展研究[J].經濟研究,2018,53(08):4-19.

[8] 參考文獻：許憲春,呂峯.改革開放40年來中國國內生產總值覈算的建立、改革和發展研究[J].經濟研究,2018,53(08):4-19.

[9] 按照國際慣例，在開展全國性普查後，由於統計範圍改變和行業重分類，統計局不僅需要重新覈算當年GDP數據，還要對歷史數據進行修訂。我國在全國性普查後累計進行了四次口徑調整。

統計數據那些事兒：

具體分析詳見國盛證券研究所2018年1月1日發佈的《那些年，我們經歷的GDP統計變遷》報告

劉鬱 執業編號：S0680518080002

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