GDP作为国民经济核算的核心内容总量指标之一,其数据质量受到广泛的关注。从数据的匹配性角度研究GDP数据质量,构建基于匹配性的GDP数据质量评估方法体系,并对中国GDP的数据质量进行实证分析,有利于全方位认识GDP数据质量和更为有效地提出数据质量的控制方法。从GDP数据质量广义内涵出发,将GDP数据的匹配性与GDP数据质量内涵结合起来,总结基于匹配性的GDP数据质量具体内容,即逻辑匹配性、方法匹配性和经济意义匹配性。根据数据类型的划分,利用对应数据类型的基本假设,将基于匹配性的GDP的数据质量内容转化为结构、时间和空间三个维度的数据质量评估,进而选择适应性的统计模型,构建基于匹配性的GDP数据质量评估方法体系。GDP作为衡量产出的重要指标,其与经济系统中很多变量具有近似的比例关系,即结构关系,这些结构关系主要体现在投入产出结构、实物量结构和经济生产的内部结构三个方面。利用相适应的模型,对这三个方面的验证进而对中国GDP进行数据质量评估。评估结果显示,中国GDP数据从1981年至2010年,逻辑上存在较大缺陷,方法上并不是十分健全,经济结构匹配性上相对稳定。总体上,GDP数据质量在结构匹配性方面并不理想,存在较大的改进空间。GDP数据在时间维度上具有显著的阶段性特征,这种阶段性特征体现在与经济运行的相关性和GDP数据内部(即GDP和GDP增长率)的相关性上。在GDP时间序列上的渐进稳定、GDP数据绝对数和相对数在时间维度上相关联等基本假设的基础上,构建GDP和GDP增长率的确定性和随机性时间序列模型,利用这些模型的误差率对GDP时间维度的数据质量进行评估从实证分析的结果来看,GDP数据在时间维度上基本匹配,对应各个内容上,时间维度GDP在经济意义的匹配性最高,而逻辑上匹配性次之,但两者均达到80%以上,在方法匹配性上较低,为53.33%。从时间维度年份可疑点来看,可疑年份主要体现在1991年以前的年份,用不同方法得到GDP数据基本上存在可疑特征的年份为1990、1991和1992及其附近的年份。中国不同地区GDP之和与全国GDP之间的差额近年来差距越来越大,基于此,从空间角度分析中国GDP数据质量不能用各省份的总量数据去解释全国GDP数据质量高低。构建基于空间匹配性的GDP数据质量评估时,依赖于各地区结构化数据失真程度较低、地区汇总结构化数据与全国结构数据具有较强各联系、地区结构化数据体现在不同环节和综合效应三个基本假设,同时对这些假设利用典型相关分析进行验证。通过构建系统的向量自回归模型和分布滞后回归模型,利用误差率和综合评价方法,对中国GDP数据进行空间维度上评估。实证结果表明,GDP数据在空间维度上匹配性较差,对应各个匹配性内容上,空间维度GDP在逻辑匹配性最高,为76.08%,而经济意义匹配性次之,仅为45.16%,方法健全匹配性非常低,仅为29%。从空间维度年份可疑点来看,可疑年份主要体现在1992年至1999年之间,用不同方法得到GDP数据基本上存在可疑特征的年份为1990、1991和1992及其附近的年份。在基于结构、时间和空间三个维度的GDP数据质量评估的同时,从两个方面确定基于匹配性的GDP数据质量评估结果。一方面是以前述个章节评估的误差率为基础,利用层次分析法确定权重,使用综合评价方法,得到各个年份的综合误差率,作为GDP数据质量评估的结果。另一方面为了细化GDP数据质量高低的比较,利用数据变换的方式,对基于匹配性的GDP数据质量评估的误差率进行指数化计算,得到GDP数据质量评估的指数化结果,便于比较不同年份GDP数据质量高低。对综合评估结果的分析从总体特征、阶段性特征、相关维度的关联性、各个维度对GDP综合评估值的影响四个层面进行分析。通过总体特征的考察,发现中国GDP数据质量各个维度和总体的平均值大体处于7.5分左右,而结构匹配性维度得分最低,同时各个维度的变异程度较大,结构维度变异程度为最大。从阶段性特征来看,中国GDP数据质量尽管具有白噪声的特征,但依然存在明显的阶段性特征,这种阶段性特征与国民经济核算改革历程紧密相连。从各个维度的关联性进行分析,中国GDP数据质量的各个维度相关性较低,说明用模型对中国GDP数据进行质量评估时,各个维度的相关性较低,能够充分地考虑各个维度对总体数据质量的影响。从各个维度对GDP数据质量综合评估的影响来看,各个维度对GDP数据综合评估质量具有动态的特征,而且这种动态特征在1984年以前具有较强的差异性,而在1987年以后逐渐变为平坦。针对GDP数据质量存在的问题,分析原因,并提出相应的控制体系,进而提出对策。在中国GDP数据质量不高的原因分析中,本文认为应归结为制度上的缺失、技术上的障碍和1978年以来社会的复杂变化三个主要原因。而针对这些原因,提高GDP数据质量应该从GDP数据运行环节,即GDP数据生产、发布和评估三个主要环节建立数据质量控制体系。要使GDP数据质量控制体系得以有效运行,需要抓紧数据管理人才培养、建立高效的国家统计信息网络体系、建立GDP数据质量组织保障体系。