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宏观经济统计数据作为一国或地区重要的公共物品受到各级政府的广泛重视，虽然统计数据质量的定义比较广泛，但是社会各界对我国数据质量关注的焦点集中在数据的准确性尤其是经济增长数据的真实性上，为此，本文选择我国宏观经济统计数据质量为研究对象，其中主要研究了GDP数据的准确性。 研究方法上，本文首先总结了统计数据质量的国际理论和标准，明确了统计数据质量的内涵，分析了我国统计数据质量同国际标准的差距;进而选择已加入SDDS的国家作为对比对象，从GDP不同核算方法的匹配性、部分与整体的匹配性和关联指标的匹配性三个方面对我国GDP数据质量进行考察，并利用变截距和变系数面板数据模型对这种匹配性做了定量考察;之后本文基于经济增长理论和数据删除模型对我国GDP时序数据质量（异常点角度）的动态特征进行了考察;最后针对我国GDP数据质量存在的问题，利用物量投入法和灰色模型法对我国GDP数据进行了修订;在以上分析的基础上，本文从统计生态环境建设和数据质量评估框架的构建两个角度对如何提高我国统计数据质量提出了自己的思考和建议。 本文的研究表明，我国的统计数据质量同国际标准（以DQAF为例）的要求尚有一定距离，同美、日、德、印等已加入SDDS的国家相比，我国GDP数据的逻辑匹配性较差，结合面板数据的研究发现我国GDP数据可能存在一定程度的高估，GDP时间序列数据的研究则说明建国以来，我国GDP数据质量呈现上升态势，GDP数据的异常点主要是由于自然灾害、外部冲击、经济体制变革等原因造成的，数据修订的研究则对上世纪90年代中期之后多数年份的GDP数据进行了向下修订。