区域宏观经济统计数据质量定量诊断模型的构建与应用研究
区域宏观经济统计数据质量定量诊断模型的构建与应用研究
全国大学生统计建模大赛参赛论文
西安财经学院
完成学生：张俊霞 任 亚 朱喃喃
指导教师：张维群
2009/9/28
目 录
3摘 要
4一 引 言
4二 文献综述
5三 关于指标和数据
5（一）指标选择
6（二）关于数据
6四 研究的基本假定
7五 模型的构建与应用
7（一）宏观经济统计数据质量的静态诊断模型
11（二）宏观经济统计数据质量的动态诊断模型
14六 数据质量诊断准则
14（一）一致性系数与相对误差系数
15（二）数据质量诊断准则
16（三）测试数据的质量诊断应用
17七. 结束语
18参考文献：
19附表1：2007年全国31省市的宏观经济主要指标值
20附表2：2006年全国31省市的宏观经济主要指标值
21附表3：1990-2007年的陕西宏观经济的主要指标值
摘 要
当前，统计数据质量是各级政府和公众关注的热点问题，如何诊断区域宏观经济统计数据的质量也成为政府和学者研究的重点课题。文章运用了全国31个省市的截面数据和陕西省的时间序列数据，构建了基于区域宏观经济系统的联立方程定量诊断模型和陕西省宏观经济指标动态诊断的时间序列模型，并构造了区域宏观经济统计数据质量诊断准则。文章依据以上定量诊断模型对陕西省的地区生产总值和财政收入，居民消费水平和固定资产投资指标进行诊断示范，结果显示构造的定量诊断模型对于区域宏观统计数据质量诊断效果良好。
关键词:区域宏观经济 统计数据质量 定量诊断模型 质量诊断准则
Abstract
At present, the statistical data quality is hot-spot issue to government and public, how to diagnose the quality of region macroeconomic statistics has become the focus of the government and academics. The article used 31 provinces of the country pane data and the time series data of Shaanxi Province, built the simultaneous models and time series model which were based on the regional macroeconomic system, and construct a regional diagnostic criteria for the quality of macroeconomic statistics. Based on quantitative diagnosis model above , the paper diagnosed gross regional product and fiscal revenue, the level of household consumption and fixed investment targets of Shaanxi Province. And the results show good diagnosis effect about the quantitative diagnostic model which is used for diagnose the quality of the regional macro-
statistical data .
Keywords: region macro-economic quality of statistical data quantitative diagnosis model quality diagnosis criteria
一 引 言
统计数据是国民经济运行和社会发展的量化体现，也是诊断宏观经济运行好坏的指标，更是制定国家经济发展计划和决策的依据。然而由于各地政府为了自身利益考虑过于追求地区生产总值的数值化，追求政绩统计。因此公布的统计数据往往存在着夸大和水分的情况，使得上报国家统计局的数据存在着严重的质量问题，造成了人们对于统计数据产生信任危机。在这种情况下，诊断区域宏观经济统计数据质量成为了国家统计局的一项繁重的任务，而这也引起了政府和学者对此问题的深入研究和探讨。在此背景下，我们从计量经济学角度出发，构建区域宏观经济统计数据质量定量诊断模型，评估区域宏观经济的统计数据质量。
二 文献综述
从收集到的资料来看，对数据质量的研究又有以下的发展趋势:一方面各国构建完善的数据质量评价和管理体系;另一方面，国内外的学者从定性和定量两个角度来对数据质量的诊断提出意见和诊断措施。
（一）从国内外的控制数据质量的体制来看
1、从国外来讲，一般都是设立数据质量评价和管理体系，这又包括两类，其中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。另一类是单向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、消费者价格指数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以及英国零售物价指数质量认证标准体系等等[1]。
2、从国内来说，我国的数据质量评价体系现在还不完善，在统计数据质量的含义上还未与国际接轨，目前仅限于数据准确性的要求。而现在国际通用的数据质量涵义包括准确性、经济性、保密性、相关性、时效性、数据详细程度等六个方面。傅德印（1994，2000）[2]先后提出了政府统计数据质量管理体系的原理和框架、政府统计数据质量控制技术体系以及建立统计数据质量文档的思考。
（二）从研究方向来看，目前已有的研究主要集中在以下几个方面
1、从定量角度来分析和探讨宏观经济数据质量：陈弗里、林明、杨滨、刘昕光[3]（2007）徐荣华 黄灿灿（2008）[4]等对如何对统计数据质量进行评价作了研究；张继良（2009）[5]从统计数据质量存在的问题，成因和对策方面对我国的统计工作和官方统计数据质量存在的问题和对策进行了思考；张玉、刘飞（2009）[6]对经济统计数据质量的检测进行了探讨等
2、从定量角度来分析和诊断宏观经济数据质量：刘洪、黄燕（2009）[7]以经济理论为基础，利用研究对象的相关影响因素构造了计量模型，运用异常值得检验方法及统计诊断原理进行数据质量的定量评估；李卫东，刘似臣（2008）[8]从博弈论的角度来评论统计数据质量；叶长法、岑国荣（1998）[9]归纳了四种基本的逻辑平衡的审核评估方法等
从国内外学者对于统计数据质量的研究中可以看出，诊断数据质量多集中于定性分析，或立足于数据质量问题的成因，或是从政策角度来评价和分析。定量分析和研究较少。文章运用了全国31个省市的截面数据和陕西省的时间序列数据，构建了基于区域宏观经济系统的联立方程定量诊断模型和陕西省宏观经济指标动态诊断的时间序列模型，并构造了区域宏观经济统计数据质量诊断准则。
三 关于指标和数据
（一）指标选择
描述区域宏观经济运行的统计指标众多，本文为了研究定量诊断模型的典型性，只选择了区域宏观经济运行的七个核心指标来研究统计数据质量定量诊断模型。七个核心指标包括：地区生产总值,财政收入,固定资产投资,居民消费水平,人口数,各地区的电力平均消耗量,社会消费品零售总额
地区生产总值代表了区域宏观经济总体水平的指标，它反映了地区最终产品和劳务的价值总量,具有最完整的物质内容.因此,它是区域宏观经济水平总的概括，对区域宏观经济发展具有综合性。财政收入表现为政府部门在一定时期内（一般为一个财政年度）所取得的货币收入，政府在社会经济活动中提供公共物品和服务的范围的数量，在很大程度上决定于财政收入的充裕状况。因此，它是衡量一个地区政府财力的重要指标。固定资产投资是建造和购置固定资产的经济活动，即固定资产在生产活动，它反映了各地区经济活动是处于何种状态扩张还是衰退。居民消费水平是指按人口平均计算的居民消费额，它表明国家或地方对于人民的物质文化生活需要的满足程度，它是反映一个国家或地区的经济发展水平和人民物质文化生活水平的综合指标。人口数是计算各省市的人口总数，它代表了一个地区计划生育政策的执行的好坏和从人均上体现一个地区人民生活水平。各地区的电力平均消耗量是指一定时期内一个地区物质生产部门，非物质生产部门和生活消费的电力平均消耗量，它是构成能源消耗量的主要指标，也从中可以观察能源消耗对宏观经济的运行的贡献。社会消费品零售总额是指各种经济类型的批发零售贸易业、餐饮业、制造业和其它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、社会消费平购买力、货币流通等问题的重要指标。
显然，我们选择以上指标对于区域宏观经济描述具有代表性，同时也是区域宏观经济核心指标，因此，我们选用这七个指标来表现区域宏观经济的运行和构建质量诊断模型。
（二）关于数据
本文研究选择的指标数据来源《中国统计年鉴-2008》，中国统计出版社，2009、《中国统计年鉴-2007》，中国统计出版社，2008，《陕西统计年鉴-2008》，中国统计出版社，2009。部分指标数据来源国家统计局网站,数据具有真实性和可行性
注：陕西省的财政收入，只收集到1994-2007年的数据，缺失1990-1993的四个指标值。
四 研究的基本假定
为了研究区域宏观统计数据质量的定量诊断模型科学性和可操作性，我们对本问题的研究做如下假定：
1．区域宏观经济指标中，部分指标统计数据是真实可信的，另外部分指标统计数据可能存在着质量缺陷。
地区生产总值是反映地区经济运行的综合指标；财政收入是衡量一个地区财力的重要指标；固定资产投资从投资角度来体现一个地区经济运行的情况；居民消费水平反映国家或地方对于人民的物质文化生活需要的满足程度。因此这四个指标都与地区的经济和人民生活水平息息相关，最能体现一个地区政府的政绩。所以，在数值上，这四个指标容易出现质量问题。在此，假定四个指标值可疑。
与上述指标相比，人口数、各地区的电力平均消耗量以及社会消费品零售总额是间接的体现区域宏观经济的运行，与地方政府的政绩联系不太紧密。因此，数据不容易出现质量问题。假定这三个指标数据可信。
2．本研究选择宏观经济统计指标的历史数据是真实可信，其数据不存在质量问题；
3．部分统计指标之间存在着内在相互关系，该关系特征可以通过模型予以拟合，各个指标之间的关系符合线性模型描述其规律；
4．任意一个统计指标在时间序列上存在着内在规律，该规律可以通过时间序列模型刻画。
五 模型的构建与应用
（一）宏观经济统计数据质量的静态诊断模型
从截面数据来看,为了研究变量间的因果关系，采用联立方程模型研究区域宏观经济统计数据质量诊断问题。首先，选择内生变量, 财政收入， 居民消费水平和 固定资产投资 为诊断指标；其次，假定外生变量总人口数，消费量和社会消费零售总额是真实指标；最后假定滞后变量，财政收入，居民消费水平和固定资产投资为基本真实指标。
1.模型建立
建立的结构型模型如下：
（1）
上述结构型模型有内生变量,前定变量.对联立方程组的识别性进行判断：首先用阶条件对方程组内的第一个方程进行判断。这时所以>,表明可能为过度识别。
其次，用秩条件判断。划去第一行和非零系数所在的列，得3行6列矩阵，得
EMBED ，显然,,则由秩条件判断表明该方程为恰好识别。再根据上述阶条件得，此方程为过度识别。同理用阶条件和秩条件判断方程组内的其他组也均为过度识别。把上述结构型模型转化为简化型模型：
EMBED （2）
其中构成了由前定变量，，， ，，，决定的，，，的精确部分，随机误差构成了，，，的随机部分。在简化型模型中，前定变量与随机误差项不相关，所以可以对（2）式用普通最小二乘法估计参数，这样便可以得到上述精确分量的估计。我们假定的，，，为真实值，也许可能存在问题，为了诊断这个问题，我们现在用2006年以前的数据进行预测，现研究的这问题与参数估计的准确程度关系不大，只要方程拟合优度高，F值大方程显著就即可，使用二阶段最小二乘估计过于复杂，现在对简化后的每一个方程进行普通最小二乘估计。
2.数据处理结果
用SPSS统计软件得出的模型（2）的拟合结果表如下：
表1 模型拟合结果表
Model
R
R Square
Adjusted R Square
F
Sig
方程
.000
.998
.996
.995
.000
.999
.999
.998
.000
.996
.991
.988
.000
通过表1结果可以看出各个方程拟合效果良好，可以通过各方程进行估计。
模型（2）回归系数表如下：
表2 回归系数表
Model
方程
Unstandardized Coefficients B
Unstandardized Coefficients B
Unstandardized Coefficients B
Unstandardized Coefficients B
Constant
RP2006
I2006
.019
.008
RS2007
.024
.133
DX2007
.325
.269
SZ2007
.231
.027
.084
CZ2006
-5
-5
-5
JX2006
.017
.047
得出四个回归方程为：
EMBED
3.统计数据质量诊断结果
假定对陕西省2007年宏观经济的四个指标地区生产总值RP,财政收入CZ,居民消费水平JX和固定资产投资I进行诊断。其中t=2007,把假定真实的代入上述回归方程得出地区生产总值RP财政收入CZ 居民消费水平JX和固定资产投资I的点估计值和区间估计值,见下表：
表3 解释变量的点估计和区间估计值
指标
点估计值
95%置信区间的下限
95%置信区间的上限
2007 年地方提供的数据
相对误差
地区生产总值（亿元）
%
财政收入(万元)
4752398
%
居民消费水平(元)
5272
%
固定资产投资(亿元)
3415
%
对比官方数据和我们做的估计值发现,地区生产总值RP、财政收入CZ和固定资产投资I公布值均落入95%的置信区间内，而居民消费水平JX的公布值未落入95%的置信区间内。因此，统计数据有待我们诊断 [10] 。
（二）宏观经济统计数据质量的动态诊断模型
鉴于前面运用宏观经济系统的数据质量诊断模型对四组指标进行的静态分析。下面我们再选用ARIMA模型从动态角度对四组指标进行预测诊断，以期发现2007年统计数据的真实性。
1．数据处理
（1）.数据平稳性图示检验[11]
从折线图（图1）中可以看出陕西省生产总值(RP)随时间推移是一个非平稳的时间序列，且呈指数发展趋势。ARMA模型要求时间序列必须是平稳的，若序列非平稳则要对其进行处理使序列满足平稳性的需求。下面通过取对数将指数趋势转化为线性趋势(图2)，然后再进行差分以 序列进行预处理，处理后的数据lnRP的时间序列图（图3），其图形已经显示出了时间序列的平稳性。从图3 很难看出一阶差分后的序列DlnRP是否平稳，下面进一步对该序列进行定量分析--ADF单位根检验
模型的单位根检验由于对序列进行了差分已经消除其趋势的影响，故采用不包含趋势项，滞后二期的模型进行ADF检验[12]。此时，一阶差分序列见下表
表4：DlnRP序列的ADF检验结果
t-Statistic
Prob.*
Augmented Dickey-Fuller test statistic
Test critical values:
1% level
5% level
10% level
ADF=,在1% level下接受原假设，即接受存在单位根的结论；在5% level、10% level下均拒绝原假设，接受不存在单位根的结论，该时间序列是平稳的时间序列，因此,95%的可信度可以确定时间序列DInRP 是一阶单整序列。
(2).模型的识别
通过分析本文将选用ARIMA(p,d,q)模型。其中d是差分的次数或单整的阶数，已经由上面的单位根检验中得出d=1(取95％可信度)。P是自回归的阶数．q是移动平均的阶数。通过对取对数的时间序列一次差分的自相关和偏自相关函数的观察获得。
用Eviews软件处理后．自相关系数在滞后阶数为1时显著不为零,在滞后阶数大于1 时基本都处于置信带内,所以自相关系数的滞后阶数可取q=1；偏自相关系数在滞后阶数等于1 时显著不为零,在滞后阶数为2 时似乎与0 也有较大差异,故可考虑p=1或p=2。为精确起见，我们同时建立了多个模型，运用AIC和SC准则，确定模型的最佳阶数[13]。 (见表5)。
表5：不同（p,d,q）值的AIC、SC表
（p,d,q）
(1,1,1)
(1,1,2)
(1,1,0)
(2,1,1)
(2,1,2)
(2,1,0)
AIC
SC
由表2可以看出，当p=1,q=2时，模型的AIC和SC的值均取最小,故选用ARIMA(2,1,2)模型。
(1,1,2)模型的建立及预测[14]
(1) 建立模型
通过上述的一系列判断研究，对ARIMA(1,1,2)模型运用Eviews软件估计的结果是：
上述模型中各系数均通过T检验及整个方程也通过了F检验
说明所建立的模型是显著的。
(2)残差图分析
上述ARIMA(1,1,2)模型的残差图如图4所示。残差图完全符合时间序列模型拟合的很好的条件．可以明确地说该模型拟合的比较成功。
(3)模型的预测[15]
我们利用此模型对2007年的陕西省生产总值进行预测,最终的预测结果为亿元。陕西省生产总值实际值与预测值的计算结果以及其相对误差如表6所示。
同理，运用上述原理分别对财政收入（CZ），居民消费水平(JX)，固定资产投资(I)等指标进行模型构建并对2007年的指标值进行预测，构建的模型以次有：
所得预测结果和相对误差如表6所示。
表6：用所建立的模型预测的结果及相对误差
指标
实际值
理论值
相对误差
生产总值(亿元)
%
财政收入（万元）
居民消费水平（元）
4752398
5272
4955628
%
%
固定资产投资(亿元）
3415
%
六 数据质量诊断准则
（一）一致性系数与相对误差系数
设第个指标期报告数据为；运用宏观经济系统模型预测值为；运用时间序列模型预测值为。
1．一致性系数。由于运用不同的规律模型对该指标期的预测值可能出现不一致，因此，我们设计一致性系数为：
一致性系数描述两种模型对于某指标预测结构的差异程度。通过一致性系数可以判断两种统计数据质量诊断模型对于被诊断指标值的估计是否一致。如果两种模型估计的结果一致性较差，说明被诊断指标以外其他指标当前时期的数据存在着可疑，或该被诊断指标的历史数据存在可疑，也可能两着情况都有可能。
2．相对误差系数。如果对某指标两种模型估计的值一致性较好，那么，构造相对误差系数为：
这里，。
相对误差系数是对某指标报告数据与估计数据的相对误差的测量，如果相对误差超过某一标准时，该指标报告数据质量可疑。
（二）数据质量诊断准则
对于某区域宏观经济统计数据质量诊断应当运用一套方法予以诊断，因此，我们设计数据质量诊断准则：
如果某指标一致性系数满足
则该指标估计的一致性差，则该地区宏观经济统计数据质量可疑。
如果某指标报告数据的相对误差系数满足：
则该指标估计的一致性差，则该地区宏观经济统计数据质量可疑。
给定显著性水平下，如果有指标的区间估计[]，如果某指标报告数据满足以下判断准则：
则该指标估计的一致性差，则该地区宏观经济统计数据质量可疑。
对于某指标报告数据的质量诊断，可以运用以上三个准则共同判断，如果该指标报告数据均不满足以上准则，则该指标报告数据的质量基本可信。因此，对于某指标报告数据的质量诊断可以用以下模式进行演示：
图5指标报告数据质量诊断模式
（三）测试数据的质量诊断应用
根据以上区域宏观统计数据质量诊断的准则，我们对陕西省2007年主要统计指标：地区生产总值，财政收入，居民消费水平，固定在产投资四个指标值进行质量诊断有结果见表*：
表7.陕西省2007年宏观经济核心统计指标报告数据质量诊断结果表
指标
一致性系数
相对误差系数
区间估计判断（a=）
数据质量诊断结论
地区生产总值（亿元）
是
可信
财政收入（万元）
是
可疑
固定资产投资（万元）
是
可疑
居民消费水平（元）
否
可疑
通过表*结果可以看出,陕西省2007年宏观经济核心统计报告数据中指标1地区生产总值的数据具有可信性;指标财政收入、居民消费水平和固定资产投资的数据值得怀疑.
七. 结束语
本文从定量的角度研究区域统计数据的质量诊断问题，归纳起来具有以下几个方面的特点 ：1.从静态和动态建立区域宏观经济统计数据质量诊断模型。一方面，运用全国三十个省市的截面数据，从因果关系上寻找指标之间的内在联系并建立区域宏观经济系统的联立方程定量诊断模型。另一方面，选取了1990-2007年的陕西省的时间序列数据，构建了陕西省的宏观经济系统的时间序列模型。这样，我们从两个方面共同来诊断统计数据质量。2从收集的资料中看，统计数据质量的研究多集中于定性分析，而本文从定量角度进行诊断。因此，在方法上更科学和准确。3从一致性系数，相对误差系数，和置信区间三个方面共同构建了一套统计数据的质量诊断准则，能明确的判断数据的质量。4构建的质量诊断模型可以实现软件化，编制一套用于质量诊断的软件系统，这就可以大大减轻统计局审核数据的负担，提高统计局的效率。
当然本文的研究在实际应用中可能存在着一些不足,需要实际应用中特别注意。由于模型规律是通过数据中提取而建立的，在区域宏观经济运行平稳年份，该方法对于数据质量诊断具有可靠性。但对于区域经济运行波动比较大的时期，比如经济危机的时候，统计指标数据会出现较大的波动，这时采用该数据诊断模型检验数据质量其结论可能会有较大的偏差。因此，在这种情况下，应结合实际情况来综合诊断指标数据的质量。
参考文献：
[1]余芳东.外国统计数据质量的涵义、管理以及对我国的启示.统计研究 ,2002(2)
[2]王彦茹 统计体制视角下的我国统计数据质量研究 中国优秀博硕士学位论文全文数据库
[3]陈弗里,林 明,杨 滨,刘昕光.统计数据质量评估与完善探讨.统计与咨询, 2007(6)
[4]徐荣华,黄灿灿.统计数据质量漫谈.统计方略,2008(9).
[5]张继良.官方统计数据质量存在的问题及对策思考.统计与决策,2009(10)
[6]张 玉 ,刘 飞. 关于经济统计数据质量检测的探讨.统计与决策,2009(2)
[7]刘 洪,黄 燕.基于经典计量模型的统计数据质量评估方法.统计与研究,2009(3)
[8]李卫东,刘似臣.统计数据质量的博弈分析.中国统计，2005(1)
[9]卢二坡.统计数据质量评估方法述评.统计与决策，2006(12)
[10]庞 浩.计量经济学.北京：科学出版社，2007
[11]高铁梅.计量经济分析方法与建模-Eviews应用及实例.北京：清华大学出版社,2006
[12]王振龙.时间序列分析.北京：中国统计出版社，2005
[13]易丹辉.数据分析与Eviews应用.北京：中国人民大学出版社，2008
[14]高鸿业.西方经济学.北京：中国人民大学出版社，2000
[15]王丽娜,肖冬荣. 基于ARMA 模型的经济非平稳时间序列的预测分析[J ] . 武汉理工大学学报(交通科学与工程版) ,2004 , (1) :133O136
附表1：2007年全国31省市的宏观经济主要指标值
地区
总人口数(万人)2007
RP(亿元)2007
财政收入(万元)2007
居民消费水平(元)2007
固定资产投资(亿元)2007
电力消费量(亿千瓦小时)2007
社会消费品零售总额(亿元)2007
北 京
1633
14926380
18911
天 津
1115
5404390
11957
河 北
6943
7891198
5674
山 西
3393
5978870
5525
内蒙古
2405
4923615
7062
辽 宁
4298
10826948
7965
吉 林
2730
3206892
6675
黑龙江
3824
4404689
5986
上 海
1858
20744792
24260
江 苏
7625
22377276
9659
浙 江
5060
16494981
12569
安 徽
6118
5436973
5278
福 建
3581
6994577
8772
江 西
4368
3898510
4702
山 东
9367
16753980
8075
河 南
9360
8620804
5141
湖 北
5699
5903552
6513
湖 南
6355
6065508
6240
广 东
9449
27858007
12663
广 西
4768
4188265
4987
海 南
845
1082935
5552
重 庆
2816
4427000
6545
四 川
8127
8508606
5259
贵 州
3762
2851375
4057
云 南
4514
4867146
4553
西 藏
284
201412
3215
陕 西
3748
4752398
5272
甘 肃
2617
1909107
4274
青 海
552
567083
4978
宁 夏
610
800312
5816
新 疆
2095
2858600
4890
附表2：2006年全国31省市的宏观经济主要指标值
地区
财政收入
(万元)2006
RP(亿元)2006
固定资产投资
(亿元)2006
居民消费水平
(元)2006
北 京
11171514
16770
天 津
4170479
10564
河 北
6205340
4945
山 西
5833752
4843
内蒙古
3433774
5800
辽 宁
8176718
6929
吉 林
2452045
5710
黑龙江
3868440
5141
上 海
15760742
20944
江 苏
16566820
8302
浙 江
12982044
11161
安 徽
4280265
4441
福 建
5411707
7826
江 西
3055214
4173
山 东
13562526
7025
河 南
6791715
4632
湖 北
4760823
5533
湖 南
4779274
5498
广 东
21794608
10829
广 西
3425788
4330
海 南
818139
4736
重 庆
3177165
5417
四 川
6075850
4501
贵 州
2268157
3499
云 南
3799702
4075
西 藏
145607
2915
陕 西
3624805
3972
甘 肃
1412152
3810
青 海
422437
4229
宁 夏
613570
5112
新 疆
2194628
4206
附表3：1990-2007年的陕西宏观经济的主要指标值
陕西
地区GDP（亿元）
财政收入（万元）
居民消费水平（元）
固定资产投资(万元）
1990
677
1037154
1991
713
1249323
1992
799
1424653
1993
948
2282062
1994
425886
1126
2832912
1995
513011
1284
3243250
1996
676022
1497
3719955
1997
841178
1683
4240987
1998
933309
1860
5448916
1999
1064033
2050
6192743
2000
1804
1149711
2210
7458497
2001
1358109
2426
8506562
2002
1502934
2634
9746298
2003
1773300
2892
12787197
2004
2149586
3598
15441935
2005
2753183
4102
19820389
2006
3621295
4700
26102205
2007
4752398
5272
36421295
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