那些年，我们经历的GDP统计变迁.pdf

请仔细阅读本报告末页声明 证券研究报 告 | 固定收益 研究 2019 年 01 月 01 日 固定收益专题 那些年，我们经历的 GDP 统计 变迁 我国 GDP 主要由生产法，收入法和支出法三种方法进行核算，其中支出法 GDP 的居民消费支出、固定资本形成总额和货物和服务净出口分项分别可由公布频率更高的 社会消费品零售总额、固定资产投资、货物进出口进行推断，但在分析中需要注意支出法 GDP 分项与高频数据之间的口径差异。 在 GDP 核算口径的历次更迭中， 2016 年 ，统计局 发布 了 中国国民经济核算体系（ 2016） ， 相较于之前的核算体系， 新 体系下 最大 的 变化在于将 R&D 支出资本化后计入了固定资本形成，拓宽了 GDP 的核算范围 。从修订后的数据来看， R&D 纳入核算对 GDP 的影响主要体现在总量层面， GDP 增速受影响较小 。 分地区来看， 科研投入较高的地区可能在 口径调整 中得到更多利好。 历次经济普查 也会对 GDP 的数值产生影响。 统计局会依据新的资料来源对上一次经济普查后未经调整的 GDP 数据进行修正。从数据修正的情况来看，经济普查对于 GDP 历史数据的修正幅度正在逐渐减小。 2004 年的第一次经济普查后 ， 统计局对 GDP 总量 、 增速 和三次产业结构 数据都进行了较大幅度的修订。 而在 2008 年和 2013 年的第二次和第三次经济普查后，随着统计制度的不断完善， GDP 数据的修订幅度明显减小。预计 2018年末 开展 的第四次经济普查后， GDP 数据出现大幅调整 的可能性较小。 在地方 GDP 统计方面，为改善地区生产总值汇总数据与国内生产总值不衔接的 问题， 国家统计局 计划 将地区生产总值的核算单位由原来的省级统计机构改为了国家统计局与省级统计局统一核算。 目前 ， 浙江、湖北、陕西三省 已率先开始了 试点 。 2019 年的经济普查后，改革将在全国范围内推广。 受该改革的影响， 2017 年起，国内多个地区陆续“自曝” GDP 数据造假，并对前期虚增的数据进行 “挤水分” 。 除 目前已经“自曝”问题的辽宁、内蒙古和天津之外，其他地区的“挤水分”工作可能也在陆续开展。 由于我国的国内生产总值和地区生产总值采用的是分级统计的制度 ，因此本轮地方“挤水分”对 GDP 的影响主要体现在地方层面，而全国 的 GDP 核算受地方 “挤水分” 的影响不大 。 风险提示 ： 统计制度出现超预期调整 。 作者 分析师 刘郁 执业证书编号： S0680518080002 邮箱： liuyugszq 相关研究 1、固定收益定期：信用负面跟踪 20181228 2018-12-30 2、固定收益定期：信用负面跟踪 20181227 2018-12-27 3、固定收益点评：城投债到期， 2019 年哪些市州在“裸泳”（西部篇） 2018-12-27 4、固定收益定期：信用负面跟踪 20181226 2018-12-26 5、固定收益定期：信用负面跟踪 20181225 2018-12-25 2019 年 01 月 01 日 P.2 请仔细阅读本报告末页声明 内容目录 GDP 核算与月度数据估算口径差异 . 3 生产法、收入法和支出法简介 . 3 支出法国内生产总值与社会消费品零 售总额、固定资产投资、货物进出口的口径差异 . 3 GDP 口径更迭：研发投入（ R&D）纳入固定资本形成核算 . 7 R&D 支出是如何资本化的？ . 7 R&D 投入对 GDP 总量形成一定支 撑 . 9 R&D 纳入 GDP 对各地区的影响 . 10 经济普查对 GDP 统计的影响 . 10 第一次经济普查后， GDP 数据修订幅度较大 . 11 第二次和第三次经 济普查后， GDP 数据的调整幅度明显减小 . 12 地区 GDP 统计的改革和变化 . 14 地区生产总值统一核算改革 . 14 地方 GDP“挤水分 ” . 15 风险提示 . 17 附录： GPD 核算方法变迁 . 18 图表目录 图表 1：三种方法数据的公布频率 . 3 图表 2：居民消费支出和社零的口径差异 . 4 图表 3：最终消费支出 增速和社零增速相关性较高（ %） . 5 图表 4：居民消费支出和社零总量数据存在缺口（亿元） . 5 图表 5： 固定资产投资和固定资本形成在核算范围上存在差异 . 5 图表 6：固定资产投资的历史增速总体高于固定资本形成（ %） . 6 图表 7：固定资产投资总额与固定资本形成额的差距较大（亿元） . 6 图表 8：货物和服务净出口与海关统计的贸易顺（逆）差额的口径差异项 . 6 图表 9：贸易差额和支出法 GDP 中的货物和服务贸易净出口额存在较大的差异（亿元） . 7 图表 10：通常，应用研究和试验发展部分的 R&D 活动将被资本化后纳入 GDP 统计 . 8 图表 11： R&D 调查中的支出数据与实 际纳入 GDP 的部分存在较大差别（亿元） . 8 图表 12： 1997 年以来，我国的 R&D 资产价值增速显著高于 GDP 同比增速（ %） . 9 图表 13： R&D 纳入固定资本核算对 GDP 的影响主要体现在总量层面， GDP 增速受影响较小（亿元， %） . 9 图表 14：对于后续即将公布 GDP 修订结果的省份，科研投入较高的地区可能在统计方法改革中得到更多利好（亿元， %）. 10 图表 15：第一次经济普查后， GDP 数据的调整幅度较大（亿元， %） . 11 图表 16：第一次经济普查后，第三产业占比大幅上调（ %） . 12 图表 17：第二次和第三次经济普查后， GDP 数据的调整幅度较第一次明显减小（亿元， %） . 13 图表 18：第三次经济普查后，产业结构变化幅度较第一次经济普查明显减小（ %） . 13 图表 19：从历史数据来看，全国 GDP 与各地区 GDP 加总的结果并不一致（万亿元， %） . 14 图表 20：地区生产总值统一核算改革方案中的变化 . 15 图表 21： “挤水分 ”后，辽宁省 GDP 和财政增速大幅下滑（ %） . 15 图表 22：内蒙古 GDP 和财政增速于 2017 年开始加速下滑（ %） . 16 图表 23：天津市 GDP 和财政增速于 2017 年开始加速下滑（ %） . 16 图表 24： GDP 增速超过全国的地区属虽有所下降，但仍达 2/3（个） . 17 图表 25：过渡阶段， MPS 体系与 SNA 体系的比较 . 19 2019 年 01 月 01 日 P.3 请仔细阅读本报告末页声明 在上一篇报告那些年，我们一起经历的口径调整中，我们对社会融资规模、社会消费品零售总额、进出口等重要金融 和 经济数据 的口径调整情况进行了详细梳理 。 在本篇报告中，我们将 聚焦 国民生产总值（ GDP） ，对其统计口径的调整 情况以及关联数据的口径差异进行了详尽介绍 。 GDP 核算与月度数据估算口径差异 生产法、收入法和支出法简介 我国的季度 GDP 总量数据以生产法为基础进行核算，年度 GDP 数据则由收入法和支出法两种方法进行核算。 理论上，三种核算方法计算的 GDP 总量数据应当得到同样的结果，但由于资料来源的差异，三种方法计算 出的 GDP 总量可能会存在一定偏差。 对比三种核算方法， 生产法 GDP 的核算思想为 ， 一个 国家或地区 的国民经济 最终 生产成果 应该等于国民经济各部门的价值创造，即总产品的价值中扣除中间投入的部分。 生产法 GDP 的计算公式为： GDP = 总产出中间投入 收入法 GDP 的核算思想为 ， 一个 国家或地区的 国民经济最终生产成果应当等于生产要素在生产过程中应得的收入。 收入法 GDP 的计算公式为： GDP = 劳动者报酬 +生产税净额 +固定资产折旧 +营业盈余 支出 法 GDP 的核算思想为， 一个经济体国民经济最终生产成果 应当等于各方向的最终使用之和，由 最终消费支出、资本形成总额、货物和服务净出口三个部分组成 。 支出法 GDP 的计算公式为： GDP = 最终消费支出 +资本形成总额 +货物和服务净出口 三种方法计算的 GDP 总量和增量数据 公布频率 如表 1 所示： 图表 1： 三种方法数据的公布频率 核算方法 总量 同比增速 环比增速 现价 不变价 现价 不变价 现价 不变价 生产法 季度、年度 季度、年度 - 季度、年度 - 季度 收入法 年度 - - - - - 支出法 年度 - - - - - 资料来源： 国家统计局， 国盛证券研究所 支出法国内生产总值与社会消费品零售总额、固定资产投资、货物进出口 的口径差异 在三种核算方法中，由于支出法的三大构成成分可由月度公布的 月度 数据进行推算，因此支出法对 GDP 的拆解是实际分析和预判工作中的常用思路 。 支出法 GDP 年度数据一般在次年 6 月发布，频率较低，且数据相对滞后。目前，支出法 GDP 的季度数据仍在试算阶段，仅公布了每一季度三大需求对 GDP 增长的贡献和拉动，而总量和增速数据尚未公布。因此，实际研究中常用月度发布的 社会消费品零售总额、固定资产投资、货物进2019 年 01 月 01 日 P.4 请仔细阅读本报告末页声明 出口 数据对支出法 GDP 中的居民消费支出、固定资本形成以及 货物和服务净出口 三大分项进行估算 。 但需要注意的是，支出法 GDP 分项和 月度 数据之间的统计口径存在明显差异。 居民消费支出与社会消费品零售总额 支出法 GDP 中的 最终消费支出可进一步划分为政府消费支出和居民消费支出，其中居民消费支出部分常用社会消费品零售总额进行推算（简称“社零”）。 从统计局的定义上来看，居民消费支出的定义是“ 常住居民在 一定时期内对货物和服务的最终消费支出，包括以货币形式购买的货物和服务支出，以实物收入方式获得的货物和服务消费，自产自用的货物价值，银行中介服务支出，保险服务支出、自有住房服务支出等 ”。而社会消费品零售总额的定义是“ 指企业（单位、个体户）通过交易直接售给个人、社会集团非生产、非经营用的实物商品金额，以及提供餐饮服务所取得的收入金额 ” 。 对比二者的定义，可以发现居民消费支出和社会消费品零售总额的 区别主要体现在： 社会零售品消费总额仅包含了实物商品的销售统计， 而 并未统计服务性消费和虚拟消费的部分 。随着经济结构的发展，服务性消费和虚拟消费在居民消费支出中的占比可能会继续提高，因此在利用社零对居民消费支出进行推算时，应注意考虑差异项的影响。 此外，两个指标在一些细项的处理上也存在区别， 例如社零口径中城乡居民购买的建材在支出法 GDP 口径中应当纳入投资部分，而非最终消费。具体而 言 ，两个指标的差异项见图表2。 图表 2：居民消费支出和社零的口径差异 资料来源： 国家统计局， 国盛证券研究所 对比两项指标的数值差异，从增速上来看， 居民 消费支出和 社零 的同比增速数据相关程度较高， 通常情况下社零 增速是 居民 消费支出增速的一个合理估计。从总量数据来看，由于 核算口径上的差异 ， 居民消费支出 往往较 社零 存在 一定 缺口。 2017 年，这一缺口达到了近 5000 亿，因此在运用社零数据推算居民消费支出总量时需要注意对口径差异项进行估算调整。 社会零售品消费总额居民消费支出核算范围的差异项城乡居民建房用的建筑材料服务性消费和虚拟消费农民自产自用的农牧产品对非政府 单位的商品零售额对政府单位的交通工具和通讯设备销售2019 年 01 月 01 日 P.5 请仔细阅读本报告末页声明 图表 3： 最终消费支出增速和社零增速相关性较高（ %） 图表 4： 居民消费支出和社零总量数据存在缺口（亿元） 资料来源： Wind， 国盛证券研究所 资料来源： Wind， 国盛证券研究所 固定资本形成总额 与 固定资产投资 从统计局的定义来看，支出法 GDP 中的固定资本形成总额指的是“ 常住单位在一定时期内获得的固定资产 ， 减处置的固定资产的价值总额 ” 。 其中，“ 固定资产是通过生产活动生产出来的，且其使用年限在一年以上的资产，不包括自然资产、耐用消费品、小型工器具 ”。固定资产投资则指的是“ 以货币形式表现的在一定时期内全社会建造和购置固定资产的工作量以及与此有关的费用的总称 ”。 对比两项指标的定义，其在口径上的区别主要体现在如下三点：第一， 固定资产投资纳入了固定资本形成总额中不包含的 土地购置费，旧设备购置费和旧建筑物购置费 。第二，固定资产投资中没有纳入 500万元以下的投资项目，而固定资本形成中则包含这些项目 。第三， 固定资本形成总额中还包含了固定资产投资中未纳入的商品 房销售增值、无形固定资产等 。具体来看，两项指标的差异项 见图表 5。 图表 5：固定资产投资和固定资本形成在核算范围上存在差异 资料来源： 国家统计局， 国盛证券研究所 从数值上来看，对比同比增速数据， 固定资产投资的历史增速总体高于固定资本形成 ，而在 2017 年，固定资产投资同比增速则回落到固定资本形成增速之下，这有可能是近期地方统计数据“挤水分”和固定资产投资核算方法改革（从形象进度法逐渐向财务支出法转移）影响的结果。从总量数据来看， 固定资产投资总额与固定资本形成额的差距05101520253035401981 1986 1991 1996 2001 2006 2011 2016GDP:最终消费支出 :居民 :同比社会消费品零售总额 :累计同比 :年度0500001000001500002000002500003000003500004000002008 2010 2012 2014 2016GDP:最终消费支出 :居民 社会消费品零售总额 :累计值 :年度固定资产投资固定资本形成核算范围的差异项土地购置费旧建筑物购置费旧设备购置费计划总投资 500 万元以下的建设项目商品房销售增值无形固定资产增值固定资产零星采购2019 年 01 月 01 日 P.6 请仔细阅读本报告末页声明 较大 。我们上一篇报告那些年，我们一起经历过的口径调整中提到，全国的固定资产投资数据由地区数据加总计算，而地区统计时由于大部分地区仍采用形象完成法，数据 存在 虚增问题。 2017 年，固定资产投资总额较固定资本完成额高出了 82%。预计随着财务进度法的推广以及地方数据“挤水分”，两项数据的差距有望在 未来收窄。 图表 6： 固定资产投资的历史增速总体高于固定资本形成 （ %） 图表 7： 固定资产投资总额与固定资本形成额的差距较大 （亿元） 资料来源： Wind， 国盛证券研究所 资料来源： Wind， 国盛证券研究所 货物和服务净出口与海关统计的贸易顺（逆）差额 根据统计局和海关总署的定义，支出法 GDP 中的货物和服务净出口指的是“ 货物和服务出口减货物和服务进口的差额 ”。其中，“ 出口包括常住单位向非常住单位出售或无偿转让的各种货物和服务的价值，进口包括常住单位从非常住单位购买或无偿得到的各种货物和服务的价值，核算的资料来源是外汇管理局编制的国际收支平衡表 ”。 海关统计的进出口贸易 指的是 “实际进出口我国国境的各种货物总 金额 ” 。 两项指标最大的区别在于， 支出法 GDP 中的货物和服务净出口包含了服务贸易差额，而海关总署统计的贸易顺差并未纳入服务内容 。另外， 两项指标在计价方式上也存在一定差异 ，海关总署的贸易顺（逆）差中进口货物以到岸价格计价，包含了运费和保费，而支出法 GDP 中则将运费和保费统一计入服务贸易价格。 图表 8： 货物和服务净出口与海关统计的贸易顺（逆）差额 的口径差异项 资料来源： 国家统计局， 国盛证券研究所 051015202530351998 2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012 2014 2016GDP:支出法 :资本形成总额 :名义同比固定资产投资完成额 :累计同比 :年度01000002000003000004000005000006000007000002008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017GDP:资本形成总额 固定资产投资完成额 :累计值 :年度贸易顺（逆）差额货物和服务净出口核算范围的差异项包含服务贸易差额 未包含服务贸易差额计价方式不同2019 年 01 月 01 日 P.7 请仔细阅读本报告末页声明 从总量数据上来看，由于统计口径和计价方式上的差异， 贸易差额和支出法 GDP 中的货物和服务贸易净出口额存在较大的差异，但从趋势上看，两项数据的趋势 基本 保持一致 。另外，由国家外管局发布的货物和服务贸易进出口月度数据由 2014 年开始公布，也可用于推测支出法 GDP 中的净出口数据，但其每月数据的公布时间（次月月末）晚于海关总署的数据（次月 8 日前后），时效性相对较差。 图表 9： 贸易差额和支出法 GDP 中的货物和服务贸易净出口额存在较大的差异 （亿元） 资料来源： Wind， 国盛证券研究所 GDP 口径更迭： 研发投入（ R&D） 纳入 固定资本形成 核算 1952 年 以来，我 国 GDP 核算经历了四次 更迭 （见附录） ， 最近一次是 2016 年发布的 中国国民经济核算体系（ 2016） ， R&D 投入的处理由以往的中间费用转化为了固定资本形成，拓宽了 GDP 的核算范围 。 R&D 支出是如何资本化的？ 我国的国民经济核算体系以 联合国发布的国际标准 国民账户体系（ The System of National Accounts，简称 SNA）为基础进行编制。在最新的中国国民经济核算体系（ 2016）中，我国将参照标准由上一版的 1993 年 SNA（简称 93SNA）更新为了 最新的 2008 年SNA（简称 08SNA）。 根据 08SNA 的要求 ，只有 能 为所有者带来未来经济收益的 R&D支出能够被资本化之后计入 GDP。 从属性上看， R&D 活动 可分为基础研究、应用研究和试验发展 1。 其中，基础研究目的是获取新的知识，通常没有特定使用目的 。 应用研究主要目的是 探索 基础研究的实际用途 ，试验发展主要是将研究成果运用于技术或产品 。 可见应用研究和实验发展都与后续的经济收益有着较为密切的联系，因此这两部分 R&D 活动一般被 视为 资本化的 主要 对象 2。 1 参考文献： 杨林涛 , 韩兆洲 , 王科欣 . SNA2008 下 R D 支出纳入 GDP 的估计与影响度研究 J. 统计研究 , 2015, 32(11):72-78. 2 由于我国 R&D 活动中的基础研究部分占比较小，且各部分之间的界定存在一定难度，所以实践操作用也时常将基础研究活动纳入资本化的范围。 05000100001500020000250003000035000400002012 2013 2014 2015 2016 2017贸易差额 :人民币 :累计值 :年度 GDP:货物和服务净出口2019 年 01 月 01 日 P.8 请仔细阅读本报告末页声明 图表 10： 通常 ， 应用研究和试验发展部分的 R&D 活动将被资本化后纳入 GDP 统计 资料来源： 统计研究 ， 国盛证券研究所 分主体来看， 国民经济各部门中从事 R&D 活动的主要是政府部门和非金融企业部门。其中 政府部门的 R&D 支出资本化并 不会 增加 GDP 总量 ，而企业部门的 R&D 资本化 则会增加 GDP 总量。 政府部门的 R&D 支出在原有的 93SNA 体系中便以政府消费 的形式计入了 GDP，因此 在 新的 08SNA 核算体系下 ， 只 是 将其 分类 调整为 了 固定资本形成，并未 给 GDP 总额带来增量。 而企业部门的 R&D 支出在原有的 93SNA 中被当作中间费用处理，新的 08SNA 中， R&D 支出被资本 化 后计入固定资本形成， 扩大了 GDP 的核算总量。 需要注意的是， SNA 体系 中 核算的 R&D 投入与 R&D 统计调查 数据 的口径存在较大区别。 R&D 统计 调查， 是 SNA 中 R&D 资产价值核算的基础，但二者无论是在资产投入的解释、调查范围还是投入金额核算口径上都存在较大 差异。 08SNA 中的 R&D 资本化核算需要对 R&D 调查数据进行大量的调整和估算，这也导致 R&D 调查中的支出数据无法直接反映 GDP 中的 R&D 资产价值 。 图表 11： R&D 调查中的支出数据与实际纳入 GDP 的部分存在较大差别 （ 亿元 ） 来源： Wind、统计局， 国盛证券研究所 R&D 活动基础研究 应用研究 实验发展与经济收益不直接相关与经济收益关联较大费用化处理资本化处理计 入 GDP020004000600080001000012000140001991 1993 1995 1997 1999 2001 2003 2005 2007 2009 2011 2013R&D支出 实际纳入 GDP的部分2019 年 01 月 01 日 P.9 请仔细阅读本报告末页声明 R&D 投入 对 GDP 总量形成一定支撑 虽然 计入 固定资本形成 的 R&D 资产价值 数据 并未详细披露 ，但我们可以利用新老核算体系下 GDP 总量 数据 的差异 来对 R&D 资产价值进行推算。 从 过往的统计年鉴中， 我们可以 获取 旧口径下的 GDP 总量数据， 原始数据 与修订后的 GDP 总量 数据之差将 近似等于 R&D 的资产价值 3。从同比增速来看， 自 1997 年以来，我国的 R&D 资产价值增速显著高于 GDP 同比增速 ， 如不将研发计入 GDP 将导致 GDP 被明显低估 。 图表 12： 1997 年以来，我国的 R&D 资产价值增速显著高于 GDP 同比增速 （ %） 资料来源： Wind、统计局， 国盛证券研究所 R&D 纳入 固定资本 形成 核算 对 GDP 的影响 主要 体现在总量层面 ， GDP 增速 受 影响较小。 本次修订之后， 2015 年的现价 GDP 总量由原口径下的 676708 亿元上调为 685506亿元，新增的 R&D 资产价值在 GDP 中占比约为 1.3%，对 GDP 总量形成了一定支撑。但 在增速方面，纳入 R&D 投资对历年 GDP 增速的影响相对较小，大部分年份的不变价GDP 上调幅度不及 0.1%。 图表 13： R&D 纳入固定资本核算对 GDP 的影响主要体现在总量层面， GDP 增速受影响较小 （亿元， %） 纳入 R&D的影响 GDP 总量调整（现价） GDP 增速调整（不变价） 调整前 调整后 变动率 调整前 调整后 变动值 2004 160714 161840 0.7% 10.10% 10.10% 0.04% 2005 185896 187319 0.8% 11.30% 11.40% 0.05% 2006 217657 219438 0.8% 12.70% 12.70% 0.03% 2007 268019 270232 0.8% 14.20% 14.20% 0.03% 2008 316752 319516 0.9% 9.60% 9.70% 0.03% 2009 345629 349081 1.0% 9.20% 9.40% 0.16% 2010 408903 413030 1.0% 10.60% 10.60% 0.01% 2011 484124 489301 1.1% 9.50% 9.50% 0.05% 2012 534123 540367 1.2% 7.70% 7.90% 0.11% 2013 588019 595244 1.2% 7.70% 7.80% 0.07% 2014 635910 643974 1.3% 7.30% 7.30% 0.04% 2015 676708 685506 1.3% 6.90% 6.90% 0.04% 资料来源： 国家统计局， 国盛证券研究所 3 从 2016 年开始，新的 中国国民经济核算体系（ 2016） 已经开始实行（反映 2015 年的 GDP 总量数据），旧口径之下的总量数据不再计算，因此这一方法只能对 2014 年及以前的数据进行推算。 05101520253035401981 1984 1987 1990 1993 1996 1999 2002 2005 2008 2011 2014R&D资产价值：同比增速 GDP现价 :同比增速2019 年 01 月 01 日 P.10 请仔细阅读本报告末页声明 R&D 纳入 GDP 对各地区的影响 中国国民经济核算体系（ 2016） 实施后，国内生产总值已 率先 将 R&D 投资纳入 GDP的核算范围 ， 目前， 各省级地区也陆续开始了 统计方法的改进工作，在支出法 GDP 核算中 逐步 纳入 R&D 投资。 在省级层面上 ，科研投入较高的地区 获得更多的 GDP 上 调 。 从 省级（包括直辖市和自治 区 ）统计机构发布的数据来看， 全国 研发 投入强度 4最高 的北京市在 GDP 口径调整后 ，2016 年 GDP 较原口径上调了 3.1%，显著超过 全国 1.3%的上调水平。研发投入强度较高的上海市、广东省 和 浙江省， GDP 上调幅度 虽 不 及 北京，但也明显超过全国水平（分别为 2.2%、 1.7%和 1.7%） 。 而对于研发投入强度处 在 全国中游水平的甘肃省和湖南省，其 GDP 上调幅度仅为 1.2%和 1.0%，均不及全国总体水平。从目前已公布修订数据的省级单位来看，口径调整后 GDP 的上调幅度 ， 受研发投入强度的影响较大 。 预计在后续即将公布 GDP 修订结果的省份中，科研投入强度排名靠前的省份可能会出现幅度更大的上调 。 图表 14： 对于 后续即将公布 GDP 修订结果的省份 ， 科研投入较高的地区可能在统计方法改革中得到更多利好 （亿元， %） 资料来源： 国家统计局、地方统计局， 国盛证券研究所 在市级层面上来看，研发投入强度较大的城市同样会获得更大的 GDP 上调 ，甚至可能改变城市排名 。 以广东省的 数据修订