宏观经济统计分析的现实困境与大数据赋能路径探析

摘要：在当今信息化和大数据的背景下，传统的宏观经济统计分析已无法精准捕捉经济社会发展的新变化与新特征，致使宏观调控决策不及时、不准确，从而影响我国的战略发展。大数据技术具备海量性、高速性、多样性的特点，为宏观经济统计分析带来了新的发展机遇。它可有效解决传统统计分析中遇到的难题，为宏观调控决策提供全新视角与技术支撑。本文分析了宏观经济统计的现实困境、阐述了宏观经济统计分析的大数据赋能路径，以期为宏观经济统计分析提供有益的参考。

关键词：宏观经济统计；现实困境；大数据；

宏观经济统计分析的核心是系统地收集经济数据，并进行整理和深入分析，为后续经济决策的制定提供科学、可靠的数据支撑。然而，在全球经济快速发展的背景下，传统的宏观经济统计分析方法在面对日益复杂的经济环境显得力不从心，逐渐暴露出适应性不足等问题。随着大数据技术的快速发展，统计分析体系迎来了新的变革，它推动着宏观经济统计分析向着及时性、准确性、多样性的方向发展。

一、宏观经济统计分析的现实困境

（一）统计时效性滞后，难以适应动态经济治理需求

传统宏观经济统计主要以报表制度为主，在收集数据过程中采用经济普查、抽样调查、重点调查等方法，这些收集方法需要花费大量的时间，且存在严重的滞后性。据相关统计报道，能源消耗值、社会消费品零售总额等数据不能及时报送，需要在下月中旬才能发布准确数据，而季度统计和年度统计则需要花费更长的时间汇总。这种“事后统计”模式已无法适应宏观调控的及时性原则，在遇到重大经济事件和新型经济形态时则更难以应对。随着社会经济的蓬勃发展，经济运行节奏加快，市场的变化周期逐步缩短，滞后的统计分析方法导致宏观调控无法精准把握政策窗口期，难以适应动态经济发展需求。

（二）覆盖范围有限，新兴领域与关联关系统计缺失

传统宏观经济统计体系主要服务对象是传统产业，随着传统企业经济结构的转型或升级，该体系的统计范围和统计指标难以适应这些企业的发展需求。与此同时，随着数字经济、平台经济、共享经济的快速发展，催生了众多的新产业、新业态、新模式，而传统的统计标准和调查方法无法全面覆盖这些新事物或存在覆盖空白，在进行统计核算时，会出现部分经济活动未能充分纳入统计核算中，导致统计数据不精准。2021年5月27日国家统计局正式公布了《数字经济及其核心产业统计分类（2021）》，在该标准中，统一制定了分类标准，但是在统计中，还会遇到一些实际困难，例如，统计口径不统一、数据采集困难等。[1]另外，传统的统计分析关注的重点是总量核算，而各经济主体之间的关联关系难以得到有效、真实的反映。

（三）数据质量参差，真实性与准确性面临挑战

如果说数据是统计分析的核心，那么数据质量则是统计分析的生命线。在传统统计模式中，数据采集、数据加工、数据汇总等环节都有人为参与，一旦人为因素影响过多，就会导致数据失真。在数据采集环节，部分企业为了眼前的利益，逃避税收或争取政府的政策支持，会迟报、漏报、瞒报企业的营销数据。在数据加工环节，大部分数据都需要人工输入和整理，极易出现数据录入错误、口径换算偏差等问题；在数据汇总环节，由于没有统一的标准，录入的数据质量参差不齐、格式千差万别，再经过层层上报，会导致误差持续积累，严重影响了数据的精准性。虽然在2021年，国家对2013年发布的《国家统计质量保证框架》进行了重新修订和完善，但是仍然会出现统计弄虚作假情况。

二、宏观经济统计分析的大数据赋能路径

（一）构建多源数据整合体系，夯实统计分析基础

首先，要完善数据采集网络。对政府内部数据资源进行有机整合，打破各部门信息壁垒，搭建统一的统计数据共享平台。促进统计部、发展改革委、财政部、税务局、金融部的沟通协作，实现数据的共享互通，为宏观经济指标的多维度验证打下良好的数据基础。建立数据共享机制，制定统一的数据采集标准，要求各领域、各平台、各部门严格按照标准采集，保证数据的统一性。在采集过程中，要优先采集高频数据，包括但不限于电商交易、支付结算、物流运输、能源消耗等。[2]。其次，建立数据标准化体系。对现有的宏观经济大数据统计标准进行优化和完善，制定统一的数据口径、分类目录和编码规则，保证数据的兼容性和可用性。根据目前的经济发展情况，制定和完善新兴领域的统计分类标准，避免出现统计领域空白。与此同时，为了确保数据的真实性、准确性、完整性，要建立健全的数据评估体系，多层次、多维度对采集的数据进行筛选和验证。最后，建立完善的数据安全管理制度。明确数据全流程的安全责任，充分利用技术手段保护数据的安全和隐私。

（二）创新数据分析技术体系，提升统计分析能力

为了保证统计数据的准确性和及时性，要构建宏观经济实时监测平台，对互联网交易、第三方支付、物流运输等高频数据资源进行整合，开发即时性统计指标。例如，通过电商平台构建消费景气指数时，可实时监测电商平台的后台交易记录，再通过对比计算出该段时间内消费景气指数，并实时更新，实现了经济运行的动态追踪。[3]深入挖掘各大经济变量间的复杂关联，并运用新型算法处理复杂的多源异构数据。例如在处理非结构化数据时，可通过决策树、神经网络等算法对政策的不确定性和市场预期进行量化，尽量保证统计分析的准确性。在大数据技术的基础上，构建风险预警模型，及时掌握和识别经济运行中的潜在风险点。重点关注跨领域、跨地区的风险传导路径，例如可运用复杂网络分析方法，对整合后金融、房地产、实体经济等多领域数据进行分析，对未知的风险做到早识别、早预警、早处置。对于风险较高的重点领域，要加大监测力度，确保宏观经济统计分析的及时性。

（三）优化统计服务应用体系，强化决策支撑功能

改变传统单一的统计产品，推动统计产品多元化发展。在开发多元化统计产品的过程中，可重点关注宏观调控、产业发展、民生改善，从多层次、多角度了解统计需求。传统的宏观经济统计重点分析总量指标，要在此基础上，增加新的统计分析指标，例如，结构性指标、细分领域指标和前瞻性指标，尤其是新兴产业的统计指标。随着市场经济的快速发展，不同用户有着不同的统计需求，可根据用户的实际需要，提供个性化统计服务。[4]各领域、各地方的政策都在持续优化和更新，在此背景下，要加强政策效果评估。利用大数据分析技术，建立健全的政策效果评估体系，对政策优化和更新后的经济影响进行精准评估。采集政策实施前后相关数据，对该数据进行深入分析和对比，量化政策优化和更新对生产、消费、投资等领域的影响。完善现有的预测预警机制，建立全面的预测预警体系。在建立预测预警体系时，要细化各阶段的任务，明确执行目标，并在实际应用中，结合多种模式，构建混合预测体系，以保证预测的精准性。

三、宏观经济统计大数据应用实证分析

为了更直观地体现大数据技术在宏观经济统计分析中的实践应用和价值，本文以2024年社会消费品零售总额为例，对比分析了传统统计数据与大数据监测数据，进一步证明了大数据赋能下统计分析的精准性和实效性。(见表一)

表1 2024年12月份社会消费品零售总额主要数据

从表1数据中可看出，2024年实物商品网上零售额同比增长6.5%，而社会消费品零售总额是3.5%，实物商品网上零售额高于社会消费品零售总额3个百分点，这一趋势和数据通过电商平台实时交易数据可提前10天左右进行预判，若使用传统方法统计，则需要在次月中旬才能确认。大数据技术将淘宝、京东等平台的交易记录、物流企业的配送信息进行整合和分析，构建了“消费景气先行指数”，据统计，2024年该指数的预测误差明显高于传统时间序列模型的误差。

宏观经济统计分析在国家经济发展中占据着重要位置，大数据技术推动着宏观经济统计分析方法的改革与创新。在未来，随着科技的发展，大数据技术将更加精准地捕捉市场发展动态，分析和处理大规模、多样化的统计数据集，为我国的宏观经济统计分析提供更全面、更精准的视角。

文章来源：《城市经济导报》https://www.zzqklm.com/w/sci/26918.html