大數(shù)據(jù)時(shí)代:GDP統(tǒng)計(jì)過(guò)時(shí)了嗎?

國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP）、失業(yè)率、通貨膨脹以及貿(mào)易赤字等宏觀經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，是經(jīng)常用作宏觀分析的先行指標(biāo)。一段時(shí)間以來(lái)，GDP甚至成了衡量經(jīng)濟(jì)成敗的標(biāo)準(zhǔn)?，F(xiàn)如今，跨國(guó)公司生產(chǎn)銷售的國(guó)際化、現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的高速發(fā)展、網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)的融合等現(xiàn)象，讓傳統(tǒng)的宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)不再能涵蓋經(jīng)濟(jì)發(fā)展的全貌。近期，國(guó)際輿論針對(duì)大數(shù)據(jù)應(yīng)用如何彌補(bǔ)這一漏洞展開(kāi)熱議。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，GDP等一系列傳統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)指標(biāo)，真的已經(jīng)“過(guò)時(shí)”了嗎？

1、傳統(tǒng)數(shù)據(jù)“漏掉”了什么？

2009年7月28日，國(guó)家統(tǒng)計(jì)局發(fā)布全國(guó)城鎮(zhèn)單位在崗職工平均工資數(shù)據(jù)，各行業(yè)月平均工資都有不同程度上漲。不過(guò)，有網(wǎng)友卻稱自己的工資是“被增長(zhǎng)”了。此后，“被增長(zhǎng)”一詞開(kāi)始用于個(gè)人體驗(yàn)與宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)不符的現(xiàn)象。為什么會(huì)出現(xiàn)不符呢？專家解釋稱，由于地區(qū)等結(jié)構(gòu)性差異因素，很可能導(dǎo)致一些未被計(jì)入的情況。同時(shí)，平均數(shù)據(jù)也往往會(huì)忽略微觀層面的個(gè)人。

傳統(tǒng)宏觀統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的“不靠譜”還不僅僅出現(xiàn)在一國(guó)之內(nèi)，隨著全球化的深入推進(jìn)，一些貿(mào)易數(shù)據(jù)的參考價(jià)值也大打折扣。舉例來(lái)說(shuō)，每當(dāng)一部iPhone從富士康下線長(zhǎng)途跋涉銷往美國(guó)，美中貿(mào)易赤字大約就會(huì)增加200美元。而事實(shí)上，全球至少五個(gè)國(guó)家十幾家公司都在供應(yīng)iPhone的配件，每部iPhone價(jià)值中僅有約10美元最終流入中國(guó)經(jīng)濟(jì)中。

美國(guó)里弗特懷斯研究機(jī)構(gòu)總裁扎卡里·卡拉貝爾在最近發(fā)表的《造成誤導(dǎo)的先行指標(biāo)》一文中指出，常規(guī)的貿(mào)易統(tǒng)計(jì)數(shù)字沒(méi)有計(jì)算出中間階段所增添的價(jià)值，其對(duì)雙邊貿(mào)易關(guān)系的描繪是扭曲的。

同樣，GDP作為統(tǒng)計(jì)指標(biāo)的意義也在下降。傳統(tǒng)認(rèn)為，GDP的增長(zhǎng)就是就業(yè)的穩(wěn)定，就是居民收入的增加等等。但是，從2008年以來(lái)，雖然英國(guó)的GDP增長(zhǎng)率一直大致為零，但是其就業(yè)率卻提高了。作為發(fā)達(dá)國(guó)家的GDP增速并不如一些發(fā)展中國(guó)家高，但我們發(fā)現(xiàn)這些國(guó)家間經(jīng)濟(jì)發(fā)展的質(zhì)量差距卻在拉大。

假如一座鋼廠形成污染，其清理污染的費(fèi)用會(huì)增加GDP，受到污染傷害的工人或居民的醫(yī)療費(fèi)用也會(huì)增加GDP。相反，如果一個(gè)國(guó)家用壽命長(zhǎng)的LED燈取代傳統(tǒng)燈泡，結(jié)果用電花費(fèi)較少，科技進(jìn)步恰恰降低了GDP值。

GDP被廣泛詬病的一點(diǎn)，是沒(méi)有涉及商品和勞務(wù)的生產(chǎn)所造成的環(huán)境破壞。雖然GDP的增長(zhǎng)率被看作是進(jìn)步的衡量方法，但它從來(lái)都沒(méi)有被用來(lái)度量幸福或者社會(huì)福利。中國(guó)人民大學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)院院長(zhǎng)趙彥云表示，國(guó)民經(jīng)濟(jì)核算統(tǒng)計(jì)集中系統(tǒng)整體的統(tǒng)計(jì)反映，而對(duì)于一些例如環(huán)境保護(hù)與生態(tài)經(jīng)濟(jì)、交通運(yùn)輸、旅游業(yè)、政府財(cái)政收支及收入分配調(diào)節(jié)、貨幣金融體系、科技創(chuàng)新、文化產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計(jì)需求是不能有效滿足的。

英國(guó)財(cái)政部前顧問(wèn)戴安娜·科伊爾在其2月份發(fā)表的文章《超越GDP——經(jīng)濟(jì)績(jī)效的衡量方法缺失了什么》一文中指出，國(guó)民核算等官方經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)有各種來(lái)源，但有關(guān)個(gè)人和企業(yè)的調(diào)查構(gòu)成其骨干。向某些企業(yè)發(fā)送表格或者派遣調(diào)查人員搜集不同店鋪提供的有關(guān)價(jià)格的信息，這些常規(guī)的調(diào)查方法幾乎不可能在經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)本身發(fā)生變化的時(shí)候保持不斷的更新。舉一個(gè)明顯的例子：調(diào)查表實(shí)際上沒(méi)有把網(wǎng)上購(gòu)物計(jì)算在內(nèi)，而網(wǎng)上價(jià)格很可能比較低。

哈佛大學(xué)訪問(wèn)學(xué)者馮煦明指出，傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)有兩個(gè)缺陷：一是滯后性，二是低頻率。例如：各國(guó)消費(fèi)者物價(jià)指數(shù)（CPI）的發(fā)布一般都存在滯后期，以我國(guó)為例，通常要等到下個(gè)月的9號(hào)左右才發(fā)布上月的CPI數(shù)據(jù)。

專家表示，在同樣的價(jià)值需求下，人們可能更加關(guān)注某大型電商（如淘寶網(wǎng)）的銷售數(shù)據(jù)，而不需要再關(guān)注“社會(huì)消費(fèi)品零售額”的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)。在發(fā)布結(jié)果時(shí)，僅僅告訴別人一個(gè)結(jié)果（如全國(guó)GDP數(shù)據(jù)）是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的，還需要通過(guò)可視化、交互等方式給予用戶更加方便、高效的使用方式，提供更為詳盡的“意義”信息。

2、“垃圾”數(shù)據(jù)如何重新發(fā)光？

阿里巴巴基于淘寶推出的網(wǎng)絡(luò)零售價(jià)格指數(shù)（iSPI），以網(wǎng)絡(luò)交易的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，反映食品、煙酒及用品、衣著等十個(gè)商品與服務(wù)類別的網(wǎng)絡(luò)零售價(jià)格和交易量的變化趨勢(shì)。該指數(shù)與官方CPI環(huán)比指數(shù)呈現(xiàn)聯(lián)動(dòng)關(guān)系，并在關(guān)鍵轉(zhuǎn)折點(diǎn)呈一定領(lǐng)先態(tài)勢(shì)，可以輔助洞悉通貨膨脹、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、居民消費(fèi)等宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)。

“傳統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)在未來(lái)將大數(shù)據(jù)化?！瘪T煦明認(rèn)為，以往生產(chǎn)統(tǒng)計(jì)更多地停留在行業(yè)層面，或局限于規(guī)模以上企業(yè)，而未來(lái)可能是針對(duì)所有企業(yè)；傳統(tǒng)的消費(fèi)統(tǒng)計(jì)主要基于抽樣調(diào)查，而未來(lái)可能具體到每個(gè)家庭或個(gè)人；傳統(tǒng)的價(jià)格統(tǒng)計(jì)中僅包含千種商品、涉及幾萬(wàn)個(gè)調(diào)查銷售網(wǎng)點(diǎn)，而今后可能是幾萬(wàn)種商品、所有的在線銷售商和大部分線下銷售網(wǎng)點(diǎn)。隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的成熟，“樣本即總體”將成為趨勢(shì)，抽樣越來(lái)越不重要。

“相對(duì)于傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)而言，大數(shù)據(jù)引發(fā)的變革主要表現(xiàn)在四個(gè)方面：更快、更準(zhǔn)、更廣、更細(xì)?！瘪T煦明說(shuō)，這些特性有益于未來(lái)行業(yè)政策和宏觀經(jīng)濟(jì)決策。

隨著計(jì)算機(jī)和互聯(lián)網(wǎng)的普及以及電子商務(wù)的發(fā)展，越來(lái)越多的經(jīng)濟(jì)行為被記錄下來(lái)。隨著大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)的成熟，公共部門和私人企業(yè)過(guò)去積累的大量“垃圾”數(shù)據(jù)有可能重新煥發(fā)光彩。比如用交通事故和犯罪數(shù)據(jù)指導(dǎo)警力布局、用消費(fèi)和稅收數(shù)據(jù)指導(dǎo)收入分配、用客流量數(shù)據(jù)指導(dǎo)鐵路和民航調(diào)配、用互聯(lián)網(wǎng)關(guān)鍵詞傳播數(shù)據(jù)進(jìn)行流行病預(yù)防等等。

趙彥云認(rèn)為，在大數(shù)據(jù)時(shí)代，政府可以在國(guó)家層面建立數(shù)據(jù)集中平臺(tái)，統(tǒng)籌管理經(jīng)濟(jì)社會(huì)的各項(xiàng)數(shù)據(jù)，包括經(jīng)濟(jì)社會(huì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的空間化，覆蓋社會(huì)生活的方方面面，可以基于服務(wù)業(yè)各個(gè)部門管理的行政記錄、業(yè)務(wù)統(tǒng)計(jì)、監(jiān)管信息，建設(shè)服務(wù)業(yè)統(tǒng)計(jì)核算的科學(xué)統(tǒng)計(jì)方法體系。

“統(tǒng)計(jì)分析不能就數(shù)據(jù)論數(shù)據(jù)，還要追根求源，深入分析引起數(shù)據(jù)變化背后的原因。要做到這一點(diǎn)，就要求我們既要注重宏觀分析，也要注重微觀分析?！眹?guó)家統(tǒng)計(jì)局局長(zhǎng)馬建堂說(shuō)。

傳統(tǒng)的平均值指標(biāo)，掩蓋了地域和個(gè)體的具體發(fā)展趨勢(shì)。例如，如果把失業(yè)率當(dāng)成全國(guó)性問(wèn)題來(lái)處理，肯定是錯(cuò)誤的，因?yàn)殡S著地域、性別及教育程度變化，就業(yè)趨勢(shì)會(huì)有很大差別。但這些問(wèn)題沒(méi)有一個(gè)體現(xiàn)在失業(yè)率上，通過(guò)失業(yè)率制定的政策一開(kāi)始就走錯(cuò)了方向。

專家表示，這些先行指標(biāo)對(duì)于小企業(yè)或個(gè)人來(lái)說(shuō)作用甚微。個(gè)人決定現(xiàn)在是否創(chuàng)業(yè)或買房時(shí)，不應(yīng)該去參考失業(yè)率或者國(guó)家住房數(shù)量。對(duì)于想開(kāi)一家服裝店或者餐館的人來(lái)說(shuō)，CPI往往沒(méi)有任何參考價(jià)值。相反，企業(yè)家應(yīng)該注意當(dāng)?shù)厥袌?chǎng)動(dòng)態(tài)及本行業(yè)的趨勢(shì)。在30年前，這類統(tǒng)計(jì)可能相當(dāng)困難，而今天獲取這些信息只是在電腦上花幾個(gè)小時(shí)而已。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，我們需要的是專門為政府、企業(yè)、社區(qū)和個(gè)人的特定需求而定制指標(biāo)，這在現(xiàn)在成為可能。

3、GDP如何“擁抱”大數(shù)據(jù)？

2013年11月19日，國(guó)家統(tǒng)計(jì)局與百度、阿里巴巴等11家企業(yè)簽訂了大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略合作框架協(xié)議。此舉目的在于共同推進(jìn)大數(shù)據(jù)在政府統(tǒng)計(jì)中的應(yīng)用，不斷增強(qiáng)政府統(tǒng)計(jì)的科學(xué)性和及時(shí)性。馬建堂指出，過(guò)去傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)方式，是由統(tǒng)計(jì)專業(yè)人員設(shè)計(jì)統(tǒng)計(jì)表格，從名錄庫(kù)里找到企業(yè)去調(diào)查生產(chǎn)數(shù)據(jù)。但是，在大數(shù)據(jù)時(shí)代，有很多商業(yè)主體在名錄庫(kù)里找不到，卻有交易活動(dòng)和交易數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)是現(xiàn)成存在的，而且是海量的、非結(jié)構(gòu)化的、非標(biāo)準(zhǔn)化的。統(tǒng)計(jì)部門要利用已經(jīng)存在的數(shù)據(jù)，這類數(shù)據(jù)每天都可以獲取，是統(tǒng)計(jì)的寶藏。

“當(dāng)前，一個(gè)大規(guī)模生產(chǎn)、分享和利用大數(shù)據(jù)的時(shí)代正在來(lái)臨。這是浩浩蕩蕩，不可阻擋的歷史潮流，誰(shuí)擁有了大數(shù)據(jù)，誰(shuí)就占領(lǐng)了制高點(diǎn)，取得了主動(dòng)權(quán)?！瘪R建堂表示，就政府而言，大數(shù)據(jù)必將成為宏觀調(diào)控、國(guó)家治理、社會(huì)管理的信息基礎(chǔ)。

然而，大數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)并不是那么簡(jiǎn)單就能實(shí)現(xiàn)的。趙彥云指出，在目前各部門信息數(shù)據(jù)共享平臺(tái)上，行政記錄、業(yè)務(wù)統(tǒng)計(jì)、活動(dòng)統(tǒng)計(jì)、財(cái)務(wù)信息等，都沒(méi)有完成可以適應(yīng)大數(shù)據(jù)分析的轉(zhuǎn)化。

“指標(biāo)不一致、指標(biāo)口徑不一致、時(shí)間不一致、空間不一致、指標(biāo)體系不一致、分類不一致、編碼不一致等，如此雜亂的數(shù)據(jù)庫(kù)，基本上連常規(guī)的統(tǒng)計(jì)整理、統(tǒng)計(jì)描述和分析都無(wú)法做到。”趙彥云說(shuō)，在大數(shù)據(jù)時(shí)代，我國(guó)需要推行共享、合作、協(xié)同的理念，使得政府職能部門打破傳統(tǒng)各自為營(yíng)的約束，真正開(kāi)放共享部門數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)整體利益的最大化。長(zhǎng)期以來(lái)，我國(guó)各部門過(guò)多關(guān)注自身利益，所謂共享工作也不過(guò)是應(yīng)付交差。但在大數(shù)據(jù)時(shí)代，這將會(huì)直接限制我國(guó)經(jīng)濟(jì)社會(huì)的發(fā)展與產(chǎn)業(yè)升級(jí)。

“需要指出的是，大數(shù)據(jù)之于傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)，是補(bǔ)充，而非替代?！瘪T煦明說(shuō)，橫向來(lái)看，傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)方法在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、稅收、貿(mào)易、收入分配等領(lǐng)域的統(tǒng)計(jì)上具有主導(dǎo)優(yōu)勢(shì)，而大數(shù)據(jù)在物價(jià)、通貨膨脹、失業(yè)率、消費(fèi)等方面的統(tǒng)計(jì)上更具有優(yōu)勢(shì)。

那么，在大數(shù)據(jù)時(shí)代，GDP統(tǒng)計(jì)指標(biāo)應(yīng)該如何完善呢？對(duì)此，專家認(rèn)為，應(yīng)該優(yōu)化GDP核算數(shù)據(jù)的來(lái)源，保證GDP核算數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性與真實(shí)性。今后GDP核算的結(jié)果不能僅有總量和速度，還必須有各個(gè)產(chǎn)業(yè)、行業(yè)、類型和不同地區(qū)、不同區(qū)域的細(xì)項(xiàng)、分項(xiàng)指標(biāo)數(shù)據(jù)，以此來(lái)滿足不同對(duì)象、不同行業(yè)的個(gè)性化需求。政府統(tǒng)計(jì)將由對(duì)“宏觀”的把握轉(zhuǎn)變?yōu)閷?duì)“微觀”的運(yùn)用，GDP將逐步成為宏觀和微觀都適用的大眾化指標(biāo)。同時(shí)，應(yīng)該更多地通過(guò)圖形、圖像、地圖、動(dòng)畫等更為生動(dòng)、易懂的方式來(lái)展現(xiàn)數(shù)據(jù)的大小，詮釋數(shù)據(jù)之間的關(guān)系和發(fā)展趨勢(shì)，為人們提供易于理解、便于使用的結(jié)果。

名詞解釋

大數(shù)據(jù)（big data），或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規(guī)模非常巨大，以至于無(wú)法通過(guò)目前主流軟件在合理時(shí)間內(nèi)擷取、管理、處理并整理成為幫助企業(yè)經(jīng)營(yíng)決策的資訊。

在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫(kù)克耶編寫的《大數(shù)據(jù)時(shí)代》一書中，大數(shù)據(jù)指不用隨機(jī)分析法（抽樣調(diào)查）這樣的捷徑，而采用所有數(shù)據(jù)的方法。大數(shù)據(jù)的4V特點(diǎn)：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（價(jià)值）。

物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、車聯(lián)網(wǎng)、手機(jī)、平板電腦、PC以及遍布地球各個(gè)角落的各種各樣的傳感器，無(wú)一不是數(shù)據(jù)來(lái)源或者承載的方式。