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改革开放30多年以来，中国经历着平均每年10％的经济增长速度，但从2012年以来中国的经济增长速度下降到了8％以下，并且2014年的经济增长速度初步核算为7.4％，这标志着中国的经济发展正从高速增长换挡到中高速增长，开始进入新常态。在经济新常态的背景下，我国要实现经济持续平稳增长，必须调整和优化经济结构，涉及到消费、能源、工业以及服务业等各个国民经济部门，同时我国金融体系的改革也需要适应经济新常态的发展，这些都与我国GDP密切相关，因此，研究我国GDP的数据特征具有很重要的现实意义，为我国在经济转型过程中提供更多的政策分析和指导意见。 本文重点研究的“强影响性”是指采用GDP指标建立计量经济模型进行宏观经济政策分析时，每一个样本点对所建立的计量模型提供的样本信息存在着差异，有的样本点会对所建立计量模型的参数产生重要影响（这些样本点称为“强影响点”），有的样本点则影响甚小。在各个样本点对所建立计量模型影响程度存在差异的情况下，如果研究者没有对其强影响性特征进行系统分析，就盲目通过全部样本点，基于GDP的计量模型来进行宏观经济预测预警以及相关政策分析，毫无疑问，势必可能会得到不能反映真实经济状况的有偏误甚至错误的研究结论，从而误导政府宏观经济决策。因此，能否准确对我国GDP的强影响性特征进行诊断研究，将会直接关系到我国宏观经济形势判断和预测、政策分析与评价的准确性和科学性。对于我国GDP的强影响性特征进行诊断分析，所得有价值的研究结论将会为我国政府宏观经济政策制订的有效性与前瞻性等提供重要的决策借鉴和依据，所以对于该问题的研究具有十分重要的现实意义。 本文是从计量经济学的角度，对中国GDP（分为全国数据和分省数据，季度数据和年度数据）构建合适的计量经济模型，并通过统计诊断的方法对样本数据的强影响性特征进行研究，从而对比研究全国和各省份GDP的强影响性特征的区别与联系。更进一步，通过将GDP进行趋势周期分解，揭示出统计诊断所得强影响性特征的形成机制，同时，通过建立计量模型揭示诊断统计量之间存在怎样的互相影响机制，从而探讨各省份GDP的强影响性特征之间存在怎样的“协同效应”和“共振效应”。基于此，本文第一部分为研究背景、研究意义和研究现状的介绍，以及研究体系设计和相关理论回顾，包括第一章和第二章;第二部分为全文的重点章节，主要是对中国GDP的强影响性特征进行全方位的实证研究，包括第三章、第四章、第五章和第六章，分别考察了全国年度数据、全国季度数据、省际年度数据以及省际季度数据的强影响性特征，第七章对比分析以上四种GDP数据的强影响性特征的区别与联系。第三部分为结论，包括第八章，主要是针对前述分析进行结论总结，提出相关政策建议和以后的研究方向。由上述主体结构研究发现: 无论是对于全国数据还是省际数据，中国GDP均存在着显著的强影响性特征，每一个样本点的样本信息对于样本期内全部信息的影响程度和大小存在着差异。我国不同数据频率的GDP的强影响性特征的关系不大，较年度数据，季度数据的强影响性特征的波动更剧烈;而不同数据类型的GDP的强影响性特征的关系密切，较全国数据，省份数据的强影响性特征的波动更剧烈，这是因为省际数据的强影响性特征除了来自于全国宏观经济形势带来的冲击（全国数据的强影响性特征），还来自于各省份自身的系统性统计误差所产生的强影响性特征。 为了避免重复的工作，本文只是对全国季度数据和省际年度数据进行趋势周期分解，其中季度数据与年度数据进行B-N分解不同之处在于前者先要进行季度调整。对于全国季度数据，随机性成分是造成GDP强影响性特征的主要根源，周期成分对相关强影响性特征产生的影响微乎其微。对于省际年度数据，随机性成分是造成GDP强影响性特征的主要根源，周期成分也会对相关强影响性特征产生较为重要的影响，确定性成分不是导致我国GDP强影响性特征的原因，其影响微乎其微，可以略微不计。以上结果表明，随机性成分是造成GDP强影响性特征的主要根源。 省际季度GDP强影响性特征存在着显著的空间关联机制和正向协同效应;各省强影响性特征会显著受到共同因子的正向影响，它们之间存在着显著的共振效应，即宏观经济系统共同反应的强影响性特征会对每省自身的强影响性特征产生显著的正向影响;从季度效应上来讲，我国省际季度GDP强影响性特征主要出现在第四季度，第一季度不显著，第二、三季度弱于第四季度而强于第一季度。 本文的创新点主要体现在以下三个方面: 研究视角的创新。与已有文献主要是对横截面数据和时间序列数据进行统计诊断相比，本文是对面板数据进行统计诊断。随着我国统计制度的不断完善，国家统计局开始公布省级GDP数据，这为本文的研究提供了数据支持和视角创新。面板数据具有截面和时间两个维度，与单个维度的数据相比，具有数据量大的优势;在构建复杂数据特征变化诊断模型方面，能够估计单个维度数据无法估计的参数值，通过有效控制个体行为的异质性和降低估计误差，能够从时间维度和空间维度两个方面同时对GDP进行统计诊断。同时，现有文献主要是对全国GDP数据进行统计诊断，是初步、零散和局部的研究，而本文是对我国GDP的强影响性特征展开系统性研究。 研究方法的创新。首先，本文对线性模型的回归系数恒定性的原假设进行检验，首次采用非线性平滑转移模型对全国GDP强影响性特征进行研究。其次，考虑到省际GDP之间存在空间效应，本文将前沿的空间面板数据模型和现代统计诊断理论相结合，构建了基于空间面板数据模型的诊断统计量。最后，本文首次基于现代前沿的宏观经济统计诊断理论从空间和时间二维角度对我国省际季度GDP的强影响性特征的协同效应和共振效应进行了实证分析。 研究结论具有丰富的政策意义。本文对数据进行趋势周期分解来揭示我国GDP强影响性特征的形成机制，为我国所制订的宏观经济政策怎样才能有效预防GDP大幅波动和出现结构急剧突变，从而保障我国经济的平稳较快增长提出政策建议。同时，我国GDP存在显著的强影响性特征会导致GDP样本数据生成机制及其参数向量发生变化，从而不能基于单一恒定的参数模型来简单地进行样本期内宏观经济政策评价和分析以及样本期外的宏观经济预测和预警。