建立生产函数模型时，样本数据的质量问题包括（）。A. 线性B. 完整性C. 准确性D. 可比性E. 一致性

本题考查建立生产函数模型时样本数据质量问题的相关知识点。解题思路是明确样本数据质量的几个关键方面，然后逐一分析每个选项是否属于样本数据质量问题。

对各选项的分析

• A选项：线性
  线性通常是指变量之间的关系呈现直线形式，它是生产函数可能具有的一种数学特征，而不是样本数据本身的质量问题。例如，生产函数可能是线性的$Q = aL + bK$（其中$Q$表示产量，$L$表示劳动投入，$K$表示资本投入，$a$和$b$为参数），但这与样本数据的质量并无直接关联。所以A选项不符合要求。
• B选项：完整性
  样本数据的完整性是非常重要的质量要求。如果样本数据不完整，比如在收集生产函数相关数据时，缺少了某些关键的投入要素数据（如劳动投入、资本投入等），或者某些时间段的数据缺失，那么基于这样不完整的数据建立的生产函数模型就可能无法准确反映实际的生产情况。所以完整性属于样本数据的质量问题，B选项正确。
• C选项：准确性
  数据的准确性直接影响模型的可靠性。如果样本数据存在错误，例如在统计劳动投入时出现统计错误，将实际的劳动投入量记录错误，那么基于这些不准确的数据建立的生产函数模型就会产生偏差，不能真实地反映生产过程中投入与产出之间的关系。所以准确性是样本数据质量的重要方面，C选项正确。
• D选项：可比性
  可比性要求样本数据在不同时期、不同企业或不同生产条件下具有可比较的基础。例如，在比较不同企业的生产效率时，如果不同企业的投入要素的计量标准不一致，那么基于这些数据建立的生产函数模型就无法进行有效的比较和分析。所以可比性是样本数据质量的关键要素之一，D选项正确。
• E选项：一致性
  一致性意味着样本数据在整个研究过程中要保持一致的定义和计量方法。如果在收集数据时，对某些投入要素的定义在不同阶段发生了变化，那么数据就会失去一致性，从而影响生产函数模型的准确性。所以一致性也是样本数据质量的重要体现，E选项正确。