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    美调整统计方法将使GDP扩大3%
      时间:2013-07-30 10:51

  据英国《金融时报》28日报道,本周美国经济的历史将被改写———美国将对其经济统计方法做出多年来最为重大的一次修订,这将使全球最大的经济体增加相当于一个比利时的产出。

  本周三,美国商务部下属的统计机构美国经济分析局将宣布这项重大变革,这项新的计算方法将把研究、开发以及版权方面的支出计入投资,并将首次把养老金赤字纳入统计。合计起来,预计这将使美国国内生产总值(G D P)提高3%。

  报道称,此次修订所涉范围之广,将使经济学家忙上数月。例如,关于美国政府规模及其增长的政治敏感数据将改变。在共和党声称联邦政府规模增长正在失控之际,此次修订很可能使联邦开支占G D P的比重下降0.5个百分点。此举还有望削减联邦债务占G D P的比重,从2012年的73%下降2个百分点。

  美国统计方法平均每5年修订一次。《金融时报》称,此次修订旨在更加精确地反映现代经济发展,届时美国将成为第一个采取新国际标准的国家。

  美国此次使用的经济统计新算法,主要是根据联合国最新修订的第五版国民账户体系(SN A )进行的。SN A以全面生产理论为基础,运用会计账户方法对一定时期一个国家或地区国民经济活动的全部内容进行系统的统计核算,为宏观经济分析、决策和管理提供客观依据。

  2003年,受联合国统计委员会委托,联合国、欧盟委员会、经济合作与发展组织、国际货币基金组织、世界银行等五大国际组织主持形成并发布 了 《 国 民 经 济 核 算 体 系- 2 0 0 8》(简 称SN A 2008)。联合国统计委员会在第四十次会议上通过将SN A 2008作为国民经济核算的国际统计标准,并鼓励所有国家都尽可能按照SN A 2008来编辑并报告其国民经济账户。

  据悉,美国经济分析局4月就曾透露调整G D P统计内容的构想,并指出其目的就是为了更好地配合SN A 2008。《金融时报》在4月曾报道,美国经济总量将在今年7月正式增加3%,因为官方将调整统计方式,将电影版税和研发支出等纳入统计数据。

  美国经济分析局主管国民经济核算的布伦特·莫尔顿当时声称,在美国G D P的新算法中,企业、政府和非营利机构的研发费用支出将被视为固定投资,有关娱乐、文学及艺术原创支出也将作为固定投资纳入统计数据,另一个类别将包括电影、长期电视节目、图书、录音等;此外,包括房屋交易时的多项税费和固定收益养老金计划赤字等也将并入计算。这些新指标的纳入将影响包括G D P、G N P和G D I等经济数据。

  数百亿美元无形资产将被纳入全球最大经济体的国内生产总值,以反映美国经济产出构成的不断变化。莫尔顿表示,这将是1999年将电脑软件纳入统计以来的最大调整,“我们的这些重大变化可以追溯到很久以前,对我们来说就是1929年,所以我们基本上在重写经济史。”

  北京大学中国国民经济核算与经济增长研究中心研究员施发启表示,最新一版SN A中将研究、开发以及版权方面的支出计入投资,以计算其资本化产生的增量。根据SN A,版权被看作无形资产的一个类别,所以将版权方面的支出计入投资非常好理解。研究、开发支出以前隶属于企业投入中的成本部分,和版权支出一样都是不计入G D P的,第五版SN A认为,成功的研发会给生产者带来利益,所以可以计入投资,但是失败的研发仍然不能看作成功的资本化过程,所以不计入G D P。从此前美国方面的表态来看,美国实行的新算法在这个方面应该和第五版SN A设定的标准保持一致。但是,第五版SN A并没有把养老金赤字纳入G D P的统计范畴,此前也不了解美国实施的新算法会将这一块纳入。如果报道属实,那还需进一步分析。从理论上来讲,将养老金赤字纳入G D P统计是不应该的。

  施发启认为,美国率先推行经济统计新算法,可能有多方面的考虑,但是从统计的角度来讲,没有时机选择的问题,没有应不应该的问题,只要理论有所更新,就应该尽快采用,从而让统计更好地服务于经济。他同时表示,对于中国,当前国家统计局采用的G D P核算依据是1993年推出的第四版SN A。据了解,新版的SN A计算方法有关部门已经开始进行在国内推广的可行性研究,但是何时能采用目前还没有时间表。

  据悉,到2014年,欧盟国家也将调整统计方式以符合SN A最新标准。

  另外,据《金融时报》报道,周三,美国还将宣布两个层级的G D P数据。第一层级是对第二季度美国经济增长的初步预测。外界普遍预期该数据较为悲观,年率预计仅为1 .1%。巴克莱资本的D eanM aki甚至预计G D P增长仅为0.5%。第二层级是2010至2012间每年G D P数据的修正值,这些数据将反映更新的经济数据,例如更详细的退税信息。如果2013年第一季度G D P基数大幅调整,可能会极大地影响对第二季度增长数据预测的准确性。





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