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大数据时代:GDP统计过时了吗?(3)

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)

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[责任编辑:赵光菊]
标签: 大数据时代   GDP