中国宏观经济统计迈向大数据2.0时代

大数据并不是单纯的海量数据，它更蕴含着一种计算和思维方式的转变。我们要通过对海量数据的交换、整合和分析，发现新的知识，创造新的价值，带来新的发现。

　　大数据比传统抽样调查的优势就在于，大数据是采集每个可以采集的数据点，用全面数据代替了抽样、片面、局部的数据。分析数据，就是为了从数字中寻找可能的规律。一个真实过硬的数据体系，更有益于科学决策，造福于社会。历史学家黄仁宇在《万历十五年》中有过一个著名论断：中国人不善于用数目字管理，对古币存世量的讨论，大多含糊其辞。

　　我国现行的《统计法》历经1996年和2009年两次修订。社会各方越来越重视分析比较各类数据。不过，现实表明，我们的宏观经济数据的统计工作仍有大力提升的空间。2013年全国31省区市的国内生产总值(GDP)之和约为63万亿，这个数据超出了全国GDP总量逾6.1万亿。事实上，像这样巨大的统计“误差”绝非个例。出现这类统计误差，原因不外乎两个，一是统计标准不一，比如未能有效厘清对特殊企业特殊行业的统计内容；二是统计中掺有政绩“水分”，这也是导致统计误差的重要原因。

　　在抽样分析时数据测量能力有限，而大数据能获得更加全面真实的数据，并且对宏观趋势给出快速预测。在大数据时代，数据已经能够自己说话，传统的科学统计模型已经过时，理论也可能被终结。

　　大数据的能量往往也超出我们的想象。在房地产价格统计上，银行的贷款信息及住建部门的网签数据能让房地产价格数据更真实可靠；在就业领域，搜索引擎大数据可以帮助监测预警失业率和劳动力市场供求状况；通过钢铁、有色金属、能源、水泥的贸易数据判断供需走势等等。这些不是异想天开，它们一旦落地，将大大提高宏观经济数据的精细化，提高决策的科学性。

　　正如国家统计局局长马建堂所说，“谁拥有了大数据，谁就占有了制高点。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”。他的话可谓高屋建瓴。今年全国两会就有人大代表提出，可以通过分析春节期间移动用户漫游情况，掌握人口的流动规模与迁徙规律，为交通管理、铁路运输、公共安全管理等提供决策参考。这是挖掘大数据价值的现实建议。

　　与不少发达国家已把大数据的开发应用提高到国家战略高度相比，我国的大数据管理还处萌芽状态。重定性、轻定量，重观点、轻数据的思维惯性，使得我们在数据收集、使用和管理上不太灵敏。

　　目前，虽然各方都为挖掘大数据开发了很多工具，但大数据的成熟应用还有很长一段时间。首先，数据杂乱，价值密度低，如何有效地收集数据信息仍没有成熟的方案。同时，数据的规模并不能决定一切，不论是哪种数据分析方式，都可能存在统计上的缺陷，不能说数据更大、更新、更快就没有问题。