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国际比较项目（ICP）是在联合国统计委员会主导下开展的一项重要的全球性统计活动。国际比较项目的主要目的是对购买力平价（PPP）和国际可比的经济总量（如国内生产总值、居民家庭消费、政府支出和固定资本形成总额）进行测算。其中PPP作为货币转换因子,是进行全球各经济体间经济发展水平以及宏观经济指标比较的重要基础性数据。PPP测算结果已经被广泛应用于联合国2030可持续发展目标监测、国际货币基金组织份额确定、国际贫困线以及区域和全球贫困水平等具有重大影响力的全球事务中。限于基期调查的高昂成本,当前国际比较项目仅在特定的基准年份开展,每5-6年在全球范围内公布一次基准年的PPP测算结果。由于PPP测算结果在学术研究及国际组织的政策探讨中具有重要作用,对于连续年度的PPP测算结果以及国际比较数据的需要也随之不断增加,如何利用现有信息,采用合适的推算方法得到非基准年较为精确的推算结果则变得尤为重要。目前国际比较项目中用来推算非基准年购买力平价的几种常用方法分别为总量外推法、分类项目外推法、滚动基准年法、简缩信息法。其中总量外推法和分类项目外推法简单易行,但可能存在较大推算误差;滚动基准年法和简缩信息法推算结果相对精确,但对基础数据有较高的要求。不同推算方法获取的推算结果精度如何?如何在保证非基准年推算精度的基础上尽可能降低推算的难度和成本仍是一个亟待解决的问题。本文选取总量外推法、分类项目外推法中的总量分类项目外推法和基本分类项目外推法这三种非基准年推算方法分别对2012-2017年的PPP数据进行推算,并基于2017年轮ICP发布的基准结果对推算结果从多角度进行比较分析。具体来看:首先从不同方法的视角,分别对三种方法总体汇总层面的PPP推算结果进行对比分析,以及对相同区域内使用不同推算方法得到的推算结果进行对比分析,探究采用不同细分层级价格指数数据的推算方法对推算结果可靠程度的影响。其次,从分区域视角,对同种推算方法下不同区域内的推算结果进行对比分析,以探究不同区域内经济体之间的支出结构的差异对推算结果可靠程度的影响。随后,对非基准年PPP推算结果产生偏差的原因进行分析,引入人均GDP和人均居民消费指标作为衡量各经济体经济发展水平的重要指标,探究各经济体经济发展水平对推算结果可靠程度的影响。最后,对部分重要经济体的推算结果进行对比分析,并对中国的推算结果进行深入分析。通过研究发现:1.从分方法角度中的总体汇总层面来看,总量外推法的平均偏差最大,稳定性最差,推算结果的可靠程度也最低,其次为总量分类项目外推法。而基于最细分层级价格指数数据的基本分类项目外推法的平均偏差最小,稳定性最强,推算结果的可靠程度最高。2.从分方法角度中的区域汇总层面来看,在不同区域中基本分类项目外推法得到推算结果的平均偏差都是最小的,稳定性均最强,推算结果的可靠程度最高,也即在区域汇总层面,采用更加细致的价格指数数据进行外推,非基准年PPP推算的可靠程度就越高。3.从分区域角度来看,三种推算方法在欧盟-OECD区域的平均偏差最小,稳定性最强,推算结果的可靠程度最高,在独联体区域的平均偏差最大,稳定性最差,推算结果的可靠程度最低。这表明,ICP各参与经济体间的支出结构越相似,所得到的非基准年PPP推算结果的可靠程度就越高。4.从探究影响非基准年PPP推算结果的因素角度来看,人均GDP以及人均居民消费指标和三种推算方法下各经济体推算结果与公布结果的偏离幅度之间均存在显著的负向影响关系,即各经济体经济发展水平与其非基准年PPP推算结果的可靠程度之间存在显著的正向影响关系。通过回归模型得出的结论也表明,经济发展水平越高的经济体,非基准年PPP推算结果的可靠程度就越高。5.通过对部分重要经济体及中国推算结果的对比分析可以看出,各经济体通过基本分类项目外推法得到的推算结果的偏离幅度都是最小的,且大多发达经济体通过三种推算方法得到推算结果的偏离幅度要小于发展中经济体的偏离幅度。中国在三种推算方法下得到推算结果的偏离幅度都要大于其他几个经济体,且中国通过基本分类外推法得到推算结果的偏离幅度要明显小于其他两种推算方法。本文的创新之处体现在以下几个方面:第一,从量化视角系统比较了三种非基准年PPP推算方法的推算准确度。本文采用三种非基准年购买力平价推算方法,基于不同细分层级的分类数据分别对2012-2017年的PPP数据进行推算,并对所得到的非基准年PPP推算结果从分方法角度的总体汇总层面以及区域汇总层面、分区域角度以及探究影响PPP推算结果具体因素角度进行系统的分析。第二,基于详实的2011年轮ICP基本分类及总量层次数据和各国2011-2017年的分类价格指数与支出数据进行推算研究。根据2011年国际比较项目所采用的价格调查目录,将GDP划分为7个大类,26个细分类,155个基本分类,并对每种推算方法所需要的不同细分层级的分类数据进行了系统整理,为后续非基准年PPP推算结果可靠程度的研究提供了坚实的数据支撑。第三,在处理部分区域中经济体某些类别的支出权重数据存在缺失的情况时,基于ICP2011年轮数据集中采用的方法填补缺失值,使得最终采集到的数据更具科学性和完整性。