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我國經濟背景積極應對時代挑戰

2020-09-21 15:22:48 來源:大董酷評 企鵝號

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2020年9月5日,由中國統計學會、中國統計教育學會、中國商業統計學會等多家機構主辦,?都經濟貿易?學、?都師范?學承辦的中國新經濟統計論壇成功召開。本次活動采用線上形式,數十位行業大咖、專家學者云集云端,縱論行業大勢,發表真知灼見。次日,本次論壇的部分專家學者再次通過網絡對大數據和新經濟時代背景下,新經濟統計學面臨的機遇與挑戰進行了深入探討,對于中國新經濟統計領域的知識體系如何完善與實踐應用指明了方向,非常及時且富有意義。

什么是新經濟統計,它的必要性和重要性是什么

關于新經濟統計,與會專家發表了各自深刻的見解。中國統計學會副會長、華東師范大學統計交叉科學研究院院長周勇認為:經濟統計以社會經濟為主要研究對象,是為滿足國家治理需要而產生的,是統計工作的最重要的領域之一。本質上講,經濟統計對政府統計和政府決策支持的作用,就是對政府工作成效的直接或間接統計,而最高層次的經濟統計就是關于“國情國勢”的政治算術,其核心職責就是搜集一個國家、地區關乎國情國力和經濟社會發展的最主要和最重要的數據,記錄歷史并影響未來。新經濟統計體現的新理論、新方法及新的應用場景順應科技發展和國家經濟發展,特別是在數字化技術時代下,國家強調發展新經濟、新基建,區塊鏈和互聯網技術等,在此新時代下提出新經濟統計。

新經濟統計體現了統計學的內涵,新經濟統計體現在學科的交叉融合更加深入,在方法論上首先依賴于統計學及經濟理論與方法,但更加融合了計算機科學、計算數學等,例如分布式計算、數據融合高效通訊并行計算。在大數據框架上多中心數據融合、并行計算及新理論存在許多關鍵的科學問題。在應用上與經濟、金融、生物醫學、工業工程等更多的融合。因此,新經濟統計與傳統經濟統計相比,是一個全新的領域。

中國科學院數學與系統科學研究院研究員、博士生導師陳敏教授指出:“新經濟統計”不僅僅是一個新概念,更是一個新的學科方向,需要全國統計同仁,特別是立志從事統計學(包括數理統計、經濟統和應用統計)研究的同學們的齊心協力,搭建新經濟統計應有新的理論、方法、標準和應用領域,以數字經濟新理論為基礎,在大數據環境下,從不同層面去探索、豐富和完善新經濟統計的基礎理論和基本方法;創建與大數據相適應的國民經濟,特別是新經濟業態的核算體系和指標設計理論與方法、大數據統計分析方法、統計調查方法等;建立與數字經濟時代相適應的產業分類、職業分類等新標準,實現產業統計或部門統計跨界創新,催生新的研究方向;加強新經濟統計的理論與其他學科交叉融合,使之有更廣闊的發展空間;加強和政府統計部門的廣泛合作,建設一流的統計智庫,為社會經濟發展承擔應有的責任和做出應有的貢獻。

大數據背景下新經濟統計面臨的挑戰與機遇

大數據時代,萬物互聯正在成為現實,萬物皆數也將逐步實現。數據泛在化,宏觀經濟系統完全被智能連接,數字經濟形態下,人類通過互聯網、云計算、區塊鏈、物聯網和相應產生的大數據實現了資源的快速優化配置與再生。社會經濟和人民生活優質發展,經濟統計的內涵和外延也 正在改變重塑。那么,大數據背景下,新經濟統計面臨著怎樣的挑戰與機遇呢?

對此,首都經濟貿易大學教授,博士生導師紀宏教授認為,互聯網和大數據引發了新技術、新行業、新模式的發展。有報告提出,數字經濟已經接近我國經濟總量的 40%,北京、上海數字經濟在地區經濟中占據主導地位,數字經濟 GDP 占比已超過 50%。但這個比重是如何統計出來的呢?數字經濟如何定義,共享經濟如何劃分,互聯網經濟如何界定,數字要素如何測度?一系列問題都向經濟統計學提出了挑戰。統計方法變了。例如,在局部范圍內,大數據具有總體的性質,如電商大數據。但把各個電商大數據整合在一起也不能代替整個行業的全面調查。如果把電商大數據視為樣本,它 又不具備隨機性,無法進行推斷。再如,非結構數據特征是什么、如何建模等等。大數據對統計方法的沖擊是顛覆性的。

數據環境變了。萬物互聯,宏觀經濟運行、企業生產經營活動完全被大數據智能的連接在一起,如何用數據將其進行智能化描述,為智能管理提供依據。互聯網、物聯網、人工智能、5G、可穿戴設備等其底層都是數據,經濟統計是否應該包括這些數據?政府、企業、居 民對數據的需求變了,數據改變了我們的生產方式和生活方式,經濟統計如何與之相適應?

經濟理論正在孕壤著重大變更,這將改變經濟統計的根基。經濟理論是經濟統計的重要理論基礎,為經濟統計提供了研究框架;同時,經濟統計也不斷提出并檢驗新的經濟理論。大數據和第四次工業革命擴大了經濟理論研究范圍,為經濟學提供了最新的研究范式。大數據的海量優勢在理論上可以窮盡各種可能,給經濟統計學提供了可證偽的可能性,以顯示經濟統計的科學屬性。新經濟統計與新經濟理論一定是伴生的,經濟統計不創新則消亡。擔心不如擔當,經濟統計也迎來了巨大機遇。數字經濟與智能時代下,數據是核心,經濟統計是研究和探索經濟數據的科學。天降大任,經濟統計一定會浴火重生、跨界創新、實現包容性發展。新經濟統計不是“新舊”的“新”,是與時俱進之“新”。因勢而“新”,是新經濟的統計學。

北京應?統計學會會長,?都師范?學教授崔恒建認為:先從“數據”角度來談大數據時代的新經濟統計,這里的一個“新”,是指數據本身發生了巨大變化,主要體現如下幾個方面:

1. 數據量巨大。以前的數據來源主要是指有目的主動獲取的數據(包括抽樣調查),通常數據的體量相對較小,也容易計算。大數據時代的數據大部分是由電子自動記錄生成的,是“被動”獲取的,所以在數據的體量和變量的維度上都發生了根本性的變化,甚至連計算機都無法存儲。

2. 數據結構復雜。以前的數據基本上就是結構化的,所以處理起來相對簡單。大數據時代的數據結構發生了深刻變化,它大多數是多源異構(來源多樣、結構復雜)、半結構化或非結構化的。例如動態(高頻)實時數據,即數據流、影像數據、文本數據等。

3. 數據透明度提高。以前有些數據,可能出于隱私或者其它目的,是不予公開的。大數據時代,大部分數據可以自然產生并被記錄下來,例如股票等一些金融數據或互聯網數據,大眾可從網上輕易地獲取。

4. 稀疏數據價值。以前的數據價值基本上是確定、可預期的,通過簡單的統計分析就可獲得數據價值。大數據時代,數據的價值(資產、要素)就隱藏在復雜的數據之中,由于數據量的龐大,我們可能知道存在價值,但卻不清楚價值存在于數據的哪個具體地方,價值也不明晰,需要我們用新的統計方法去尋找與探索,即價值稀疏。

5. 數據存儲與計算模式改變。以前數據量較小,手動都能將其記錄下來,一個計算器就能完成計算。大數據時代的數據要通過很多大型服務器才可能存儲,甚至還有可能存儲不了,需要采取一些分布式的方式來存儲,其計算也是要通過大型計算機并行計算才能夠勝任。

綜上,我們的經濟數據發生了如此多的變化,所以經濟統計方法統乃至統計理論會自然而然地發生變化,甚至可能會催生新的經濟理論。

首都經濟貿易大學統計學院副院長經濟學博士、教授、博士生導師任韜指出:大數據背景下,數據是以多源異構,高頻海量的形式存在的。傳統的數據采集方法無法適應這種情況,需要大量技術的參與才能完成數據采集任務。

面對多源異構的情況,必須要有與數據形式相適應的采集手段,如使用圖像識別技術采集視頻或圖像數據,使用聲音采樣技術采集音頻數據,使用爬蟲技術采集網絡文本等等。同時,數據的多源性也對數據的匹配與整合提出了非常高的要求。

面對高頻海量情況,要求數據采集技術能夠實現實時采集,實時存儲,并進一步提出了對分布式存儲、數據歸約等技術的需求。

總之,新經濟統計在數據采集方面意味著除了傳統的普查,抽樣調查的等數據采集方法,還應該適應上述多源異構,高頻海量的數據特性,將大量技術與傳統方法相結合,以數據分析目標為導向,建立適應大數據需求的數據采集方法。

大數據背景下,新經濟統計學的人才培養迫在眉睫,復旦大學管理學院副院長鄭明教授談了他獨到的見解——

統計學是一門關于“數據”的科學與藝術。當今時代“數據”這一概念本身發生了巨大的變化,數據的采集方式、表現形式、存儲模式到數據的處理手段、技術工具等都呈現出很大變化,甚至是天翻地覆的變化。如何基于不同的場景、不同的數據特征做出真正對企業、對社會、對大眾有價值的統計分析,面臨著越來越大的科學性和藝術性的挑戰。在學生培養中,無論是數理統計還是經濟統計,老師教學生根據研究目標進行數據的收集、整理、分析、解釋,這一傳統的教學方式都需要迭代創新:不僅需要學生全面掌握各種工具與方法, 更需要能結合各種課堂內從未接觸的實踐場景創造性、開拓性地開展統計分析研究工作。因此如今比以往任何時候都需要培養學生具備基于數據場景對所研究問題的理解能力、對模型的選擇能力、綜合運用能力,使得學生不僅能科學地處理數據,更能藝術地處理數據,將數據轉化為真正的價值。

如何培養學生的上述能力?俗話說實踐出真知,如今統計學的學習比任何時候更要緊密聯系實踐。最近幾年來,老師在教學中已努力逐步積累并收獲一些案例教學的經驗, 讓理論與應用場景有較多的融合,但這與經濟社會發展的迫切需求相比還遠遠不夠。未來統計教學的方向是,一方面需要進一步加強和深化案例教學, 另一方面,老師要帶領學生深入企業、深入實踐現場完成來自于實踐的實實在在的項目,從而深刻體會數據分析的全過程, 包括問題的提煉(如統計在解決這一問題中扮演什么角色?起到什么關鍵作用?核心的統計問題是什么?)、數據的抓取(如需要獲取的關鍵數據是什么?采用傳統的調查方式嗎?數據的形態是什么?)、模型的選擇(如采用相對傳統的模型與工具還是機器學習?傳統模型中選擇什么方法?機器學習中的工具哪個更合適?如何計算?)、模型的校驗(如模型合適嗎?需要做根本的改進嗎?用什么工具校驗?可信度是多少?預測能力有多強?)、模型的解釋與局限等等。這方面可以借助工商管理教學中的“行動學習”法。

總之,大數據時代在方方面面都發生了許多深刻的變化, 唯有順應時代的需要,才能打造新經濟時代下的全球統計人才高地,以支持和引領中國新興產業的蓬勃發展,用我們科學、應時的數據運用技術,讓人類社會的生活變得更美好。

國民經濟核算如何適應新經濟統計的發展

智能時代,以國民經濟核算為基礎擴展的綜合統計發生重大變革,國民經濟運行過程中,政府、企業、居民、國外各交易主體的交易日益數據化、智能化,國民經濟核算中的一些經濟假設是否還成立,需要進一步研究。新行業、新業態是否可以包含在國民經濟核算體系中也應研究。在數據量非常充足的條件下,國民經濟核算如何適應新經濟統計的發展,對此與會專家有何高見呢?

北京師范?學統計學院院長,教授宋旭光認為:國民經濟核算是經濟統計的重要理論基礎,為經濟統計提供了權威統計標準。國民經濟核算一直關注新經濟的發展。一方面新經濟推動了經濟理論的發展,而國民經濟核算要反映經濟理論的進展,另一方面,新經濟統計產生了很多新的核算需求,也給國民經濟核算提出了很多新的研究課題。我國作為新經濟發展大國,國民經濟核算面臨著重要的發展機遇,主要表現在新的數據技術創新為國民經濟核算提供了新的方法手段和數據資源等。也有一些挑戰,主要是現有的核算方法在某些方面難以適應新經濟發展的需求,在核算分類、核算范圍、核算規則和核算指標等方面需要進一步發展創新,以滿足新時代經濟統計的需求。

中國人民大學統計學院教授高敏雪則指出:國民經濟核算處于經濟統計的后端,一方面與宏觀經濟理論相關聯,借助經濟理論搭建的框架,另一方面取決于各個專業統計,對專業經濟統計(比如工業統計、金融統計、投資統計等)數據進行深度加工,結果才是國民經濟核算的一套宏觀數據。

面對信息技術引發的新經濟和大數據環境,國民經濟核算一方面要關注專業經濟統計的變化,另一方面則要關注經濟系統以及相關理論的變化。

從數據基礎角度看,大數據首先對專業經濟統計產生沖擊,然后才進一步傳遞到國民經濟核算。在此過程中,如果處理得當,國民經濟核算會受益,因為大數據改進了專業統計,由此可能會填補原來的數據來源缺口、提升基礎數據質量。

從核算基本原理而言,新經濟對國民經濟核算產生了較大影響,比如分享經濟、網絡免費或競價行為、數據的生成及其價值,等等,會影響國民經濟核算所定義的經濟生產范圍,會因為很多新業態而給核算對象的識別和分類帶來困難,會因為交易方式的變化而影響到估價方法及其結果,也會面臨數據從生產到資產核算方面的困難。所以,新經濟的核算問題是國民經濟核算當前非常重要的研究課題。

即使面臨種種問題需要研究,給國民經濟核算帶來了種種挑戰,但到現在為止,這些還都是可以在當前原理框架下通過改進而予以處理的問題。在沒有新的經濟理論范式出來之前,我們還無法期待一門“新”國民經濟核算體系的出現。

建設新經濟統計,賦能數字經濟,助力智能時代

針對當前中國新經濟統計現狀,首都經濟貿易大學教授,博士生導師紀宏教授提出要加快建設新經濟統計,賦能數字經濟,助力智能時代發展。他提出了幾項建議:一是加快構建新型國民經濟核算體系與綜合統計;二是產業統計或部?統計要實現跨界創新,催?新的研究?向;三是注重企業管理統計的借鑒與構造;四是加快建設完整的新經濟統計教育體系。

中國人民大學統計學院教授,博士生導師金勇進教授認為:大數據背景下,抽樣面臨很多挑戰,第一,概率抽樣需要抽樣框,而大數據背景下,很多情況下沒有抽樣框,因為它沒有邊界;第二,由于沒有抽樣框、沒有邊界,所以不知道樣本單元的入樣概率,此時的抽樣是非概率抽樣,對統計推斷帶來挑戰,目前有很多大數據背景下對抽樣方法的研究,如網格化抽樣、社交網絡的抽樣、適應性抽樣、分布式抽樣等。

在大數據背景下,在數字化時代,即使數據來源渠道非常多,數據量非常大,抽樣調查也不可能消失,它仍然是采集數據的重要方法,但是面臨許多挑戰,需要我們勇敢面對,或許抽樣調查會有一個革命性的發展,為統計學的發展做出重要的貢獻。

首都師范大學數學科學學院教授,博士生導師胡濤結合自己的工作實踐進行了闡釋,他說:由于最近一段時間我在做風能數據的統計分析,我就從自己的科研實踐來談談,為了應對傳統化石能源的短缺以及傳統化石能源帶來的環境污染問題,風力發電或者風能在世界各國得到了廣泛應用和發展。中國目前是世界上風電裝機容量最多發展最迅速的國家。風力發電還是國家能源安全的重要保障, 對發展低碳產業、 節能減排具有重要意義。由于風能產業的大力發展,新型數據收集設備如SCADA系統的使用,研究者可以獲取每分鐘的風速數據。再加上風機設備本身非常復雜昂貴,一旦停機會帶來嚴重的損失,所以風機的故障診斷預警也是業界十分關心的問題。

風能數據統計分析的問題大多可以歸結為統計學上的密度估計、時間序列預測和非線性回歸三類問題。雖然這三類問題已經是統計學里發展的比較成熟的研究領域。但是由于風能產業的特殊性,傳統統計學的建模框架不適用于風能數據分析。直接應用統計學里的上面三類問題的處理方法在風能數據分析效果大多不理想。風能行業要求統計學工作者提供高精度、時效性強、穩健性強、適應不同地理氣象條件下的分析工具。另外隨著風能產業的蓬勃發展,

大量其它行業人才涌向了風能數據分析行業。統計學工作者在風能數據分析里需要跟計算機科學、物理學、數值天氣預報等行當的學者競爭。統計學如果拿不出像樣的數據分析的工具就面臨著被開除出這個研究領域的風險。這大概可以部分反映出新的時代背景下統計學遭遇到的挑戰。所以統計學工作者要有危機意識、向業務專家學習、向其它行業專家學習,發展新的統計方法,拓寬統計學理論研究框架,積極應對時代挑戰,回應國家和業界的需求。

大數據智能時代,新經濟統計應該是什么樣?建立在傳統經濟統計的思維方式限制了我們的想象。我們應該攜手開設經濟統計學的高校,發揮首創精神, 邊研究、邊實踐、邊豐富、邊完善,以更大的視野、更寬的胸懷、更足的勇氣、更高的智慧建設新經濟統計。為社會主義經濟發展貢獻力量!

責任編輯:ERM523

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