大数据时代：GDP统计过时了吗？ （2）

2、“垃圾”数据如何重新发光？

阿里巴巴基于淘宝推出的网络零售价格指数（iSPI），以网络交易的实时数据为基础，反映食品、烟酒及用品、衣着等十个商品与服务类别的网络零售价格和交易量的变化趋势。该指数与官方CPI环比指数呈现联动关系，并在关键转折点呈一定领先态势，可以辅助洞悉通货膨胀、经济增长、居民消费等宏观经济指标。

“传统的经济统计在未来将大数据化。”冯煦明认为，以往生产统计更多地停留在行业层面，或局限于规模以上企业，而未来可能是针对所有企业；传统的消费统计主要基于抽样调查，而未来可能具体到每个家庭或个人；传统的价格统计中仅包含千种商品、涉及几万个调查销售网点，而今后可能是几万种商品、所有的在线销售商和大部分线下销售网点。随着大数据技术的成熟，“样本即总体”将成为趋势，抽样越来越不重要。

“相对于传统经济统计而言，大数据引发的变革主要表现在四个方面：更快、更准、更广、更细。”冯煦明说，这些特性有益于未来行业政策和宏观经济决策。

随着计算机和互联网的普及以及电子商务的发展，越来越多的经济行为被记录下来。随着大数据相关技术的成熟，公共部门和私人企业过去积累的大量“垃圾”数据有可能重新焕发光彩。比如用交通事故和犯罪数据指导警力布局、用消费和税收数据指导收入分配、用客流量数据指导铁路和民航调配、用互联网关键词传播数据进行流行病预防等等。

赵彦云认为，在大数据时代，政府可以在国家层面建立数据集中平台，统筹管理经济社会的各项数据，包括经济社会统计数据的空间化，覆盖社会生活的方方面面，可以基于服务业各个部门管理的行政记录、业务统计、监管信息，建设服务业统计核算的科学统计方法体系。

“统计分析不能就数据论数据，还要追根求源，深入分析引起数据变化背后的原因。要做到这一点，就要求我们既要注重宏观分析，也要注重微观分析。”国家统计局局长马建堂说。

传统的平均值指标，掩盖了地域和个体的具体发展趋势。例如，如果把失业率当成全国性问题来处理，肯定是错误的，因为随着地域、性别及教育程度变化，就业趋势会有很大差别。但这些问题没有一个体现在失业率上，通过失业率制定的政策一开始就走错了方向。

专家表示，这些先行指标对于小企业或个人来说作用甚微。个人决定现在是否创业或买房时，不应该去参考失业率或者国家住房数量。对于想开一家服装店或者餐馆的人来说，CPI往往没有任何参考价值。相反，企业家应该注意当地市场动态及本行业的趋势。在30年前，这类统计可能相当困难，而今天获取这些信息只是在电脑上花几个小时而已。在大数据时代，我们需要的是专门为政府、企业、社区和个人的特定需求而定制指标，这在现在成为可能。

3、GDP如何“拥抱”大数据？

2013年11月19日，国家统计局与百度、阿里巴巴等11家企业签订了大数据战略合作框架协议。此举目的在于共同推进大数据在政府统计中的应用，不断增强政府统计的科学性和及时性。马建堂指出，过去传统的统计方式，是由统计专业人员设计统计表格，从名录库里找到企业去调查生产数据。但是，在大数据时代，有很多商业主体在名录库里找不到，却有交易活动和交易数据。这些数据是现成存在的，而且是海量的、非结构化的、非标准化的。统计部门要利用已经存在的数据，这类数据每天都可以获取，是统计的宝藏。

“当前，一个大规模生产、分享和利用大数据的时代正在来临。这是浩浩荡荡，不可阻挡的历史潮流，谁拥有了大数据，谁就占领了制高点，取得了主动权。”马建堂表示，就政府而言，大数据必将成为宏观调控、国家治理、社会管理的信息基础。

然而，大数据的统计并不是那么简单就能实现的。赵彦云指出，在目前各部门信息数据共享平台上，行政记录、业务统计、活动统计、财务信息等，都没有完成可以适应大数据分析的转化。

“指标不一致、指标口径不一致、时间不一致、空间不一致、指标体系不一致、分类不一致、编码不一致等，如此杂乱的数据库，基本上连常规的统计整理、统计描述和分析都无法做到。”赵彦云说，在大数据时代，我国需要推行共享、合作、协同的理念，使得政府职能部门打破传统各自为营的约束，真正开放共享部门数据，实现整体利益的最大化。长期以来，我国各部门过多关注自身利益，所谓共享工作也不过是应付交差。但在大数据时代，这将会直接限制我国经济社会的发展与产业升级。

“需要指出的是，大数据之于传统经济统计，是补充，而非替代。”冯煦明说，横向来看，传统统计方法在经济增长、税收、贸易、收入分配等领域的统计上具有主导优势，而大数据在物价、通货膨胀、失业率、消费等方面的统计上更具有优势。

那么，在大数据时代，GDP统计指标应该如何完善呢？对此，专家认为，应该优化GDP核算数据的来源，保证GDP核算数据的准确性与真实性。今后GDP核算的结果不能仅有总量和速度，还必须有各个产业、行业、类型和不同地区、不同区域的细项、分项指标数据，以此来满足不同对象、不同行业的个性化需求。政府统计将由对“宏观”的把握转变为对“微观”的运用，GDP将逐步成为宏观和微观都适用的大众化指标。同时，应该更多地通过图形、图像、地图、动画等更为生动、易懂的方式来展现数据的大小，诠释数据之间的关系和发展趋势，为人们提供易于理解、便于使用的结果。（光明日报记者 陈 恒）

名词解释

大数据（big data），或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模非常巨大，以至于无法通过目前主流软件在合理时间内撷取、管理、处理并整理成为帮助企业经营决策的资讯。

在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》一书中，大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据的方法。大数据的4V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。

物联网、云计算、移动互联网、车联网、手机、平板电脑、PC以及遍布地球各个角落的各种各样的传感器，无一不是数据来源或者承载的方式。（陈恒整理）