國內生產總值（GDP）、失業率、通貨膨脹以及貿易赤字等宏觀經濟統計數據，是經常用作宏觀分析的先行指標。一段時間以來，GDP甚至成了衡量經濟成敗的標準。現如今，跨國公司生產銷售的國際化、現代服務業的高速發展、網絡經濟與實體經濟的融合等現象，讓傳統的宏觀經濟數據不再能涵蓋經濟發展的全貌。近期，國際輿論針對大數據應用如何彌補這一漏洞展開熱議。在大數據時代，GDP等一系列傳統的經濟指標，真的已經“過時”了嗎？

1、傳統數據“漏掉”了什么？

2009年7月28日，國家統計局發布全國城鎮單位在崗職工平均工資數據，各行業月平均工資都有不同程度上漲。不過，有網友卻稱自己的工資是“被增長”了。此后，“被增長”一詞開始用于個人體驗與宏觀經濟數據不符的現象。為什么會出現不符呢？專家解釋稱，由于地區等結構性差異因素，很可能導致一些未被計入的情況。同時，平均數據也往往會忽略微觀層面的個人。

傳統宏觀統計數據的“不靠譜”還不僅僅出現在一國之內，隨著全球化的深入推進，一些貿易數據的參考價值也大打折扣。舉例來說，每當一部iPhone從富士康下線長途跋涉銷往美國，美中貿易赤字大約就會增加200美元。而事實上，全球至少五個國家十幾家公司都在供應iPhone的配件，每部iPhone價值中僅有約10美元最終流入中國經濟中。

美國里弗特懷斯研究機構總裁扎卡里·卡拉貝爾在最近發表的《造成誤導的先行指標》一文中指出，常規的貿易統計數字沒有計算出中間階段所增添的價值，其對雙邊貿易關系的描繪是扭曲的。

同樣，GDP作為統計指標的意義也在下降。傳統認為，GDP的增長就是就業的穩定，就是居民收入的增加等等。但是，從2008年以來，雖然英國的GDP增長率一直大致為零，但是其就業率卻提高了。作為發達國家的GDP增速并不如一些發展中國家高，但我們發現這些國家間經濟發展的質量差距卻在拉大。

假如一座鋼廠形成污染，其清理污染的費用會增加GDP，受到污染傷害的工人或居民的醫療費用也會增加GDP。相反，如果一個國家用壽命長的LED燈取代傳統燈泡，結果用電花費較少，科技進步恰恰降低了GDP值。

GDP被廣泛詬病的一點，是沒有涉及商品和勞務的生產所造成的環境破壞。雖然GDP的增長率被看作是進步的衡量方法，但它從來都沒有被用來度量幸福或者社會福利。中國人民大學統計學院院長趙彥云表示，國民經濟核算統計集中系統整體的統計反映，而對于一些例如環境保護與生態經濟、交通運輸、旅游業、政府財政收支及收入分配調節、貨幣金融體系、科技創新、文化產業統計需求是不能有效滿足的。

英國財政部前顧問戴安娜·科伊爾在其2月份發表的文章《超越GDP—經濟績效的衡量方法缺失了什么》一文中指出，國民核算等官方經濟數據有各種來源，但有關個人和企業的調查構成其骨干。向某些企業發送表格或者派遣調查人員搜集不同店鋪提供的有關價格的信息，這些常規的調查方法幾乎不可能在經濟結構本身發生變化的時候保持不斷的更新。舉一個明顯的例子：調查表實際上沒有把網上購物計算在內，而網上價格很可能比較低。

哈佛大學訪問學者馮煦明指出，傳統經濟統計數據有兩個缺陷：一是滯后性，二是低頻率。例如：各國消費者物價指數（CPI）的發布一般都存在滯后期，以我國為例，通常要等到下個月的9號左右才發布上月的CPI數據。

專家表示，在同樣的價值需求下，人們可能更加關注某大型電商（如淘寶網）的銷售數據，而不需要再關注“社會消費品零售額”的統計指標。在發布結果時，僅僅告訴別人一個結果（如全國GDP數據）是遠遠不夠的，還需要通過可視化、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”數據如何重新發光？

阿里巴巴基于淘寶推出的網絡零售價格指數（iSPI），以網絡交易的實時數據為基礎，反映食品、煙酒及用品、衣著等十個商品與服務類別的網絡零售價格和交易量的變化趨勢。該指數與官方CPI環比指數呈現聯動關系，并在關鍵轉折點呈一定領先態勢，可以輔助洞悉通貨膨脹、經濟增長、居民消費等宏觀經濟指標。

“傳統的經濟統計在未來將大數據化。”馮煦明認為，以往生產統計更多地停留在行業層面，或局限于規模以上企業，而未來可能是針對所有企業；傳統的消費統計主要基于抽樣調查，而未來可能具體到每個家庭或個人；傳統的價格統計中僅包含千種商品、涉及幾萬個調查銷售網點，而今后可能是幾萬種商品、所有的在線銷售商和大部分線下銷售網點。隨著大數據技術的成熟，“樣本即總體”將成為趨勢，抽樣越來越不重要。

“相對于傳統經濟統計而言，大數據引發的變革主要表現在四個方面：更快、更準、更廣、更細。”馮煦明說，這些特性有益于未來行業政策和宏觀經濟決策。

隨著計算機和互聯網的普及以及電子商務的發展，越來越多的經濟行為被記錄下來。隨著大數據相關技術的成熟，公共部門和私人企業過去積累的大量“垃圾”數據有可能重新煥發光彩。比如用交通事故和犯罪數據指導警力布局、用消費和稅收數據指導收入分配、用客流量數據指導鐵路和民航調配、用互聯網關鍵詞傳播數據進行流行病預防等等。

趙彥云認為，在大數據時代，政府可以在國家層面建立數據集中平臺，統籌管理經濟社會的各項數據，包括經濟社會統計數據的空間化，覆蓋社會生活的方方面面，可以基于服務業各個部門管理的行政記錄、業務統計、監管信息，建設服務業統計核算的科學統計方法體系。

“統計分析不能就數據論數據，還要追根求源，深入分析引起數據變化背后的原因。要做到這一點，就要求我們既要注重宏觀分析，也要注重微觀分析。”國家統計局局長馬建堂說。

傳統的平均值指標，掩蓋了地域和個體的具體發展趨勢。例如，如果把失業率當成全國性問題來處理，肯定是錯誤的，因為隨著地域、性別及教育程度變化，就業趨勢會有很大差別。但這些問題沒有一個體現在失業率上，通過失業率制定的政策一開始就走錯了方向。

專家表示，這些先行指標對于小企業或個人來說作用甚微。個人決定現在是否創業或買房時，不應該去參考失業率或者國家住房數量。對于想開一家服裝店或者餐館的人來說，CPI往往沒有任何參考價值。相反，企業家應該注意當地市場動態及本行業的趨勢。在30年前，這類統計可能相當困難，而今天獲取這些信息只是在電腦上花幾個小時而已。在大數據時代，我們需要的是專門為政府、企業、社區和個人的特定需求而定制指標，這在現在成為可能。

3、GDP如何“擁抱”大數據？

2013年11月19日，國家統計局與百度、阿里巴巴等11家企業簽訂了大數據戰略合作框架協議。此舉目的在于共同推進大數據在政府統計中的應用，不斷增強政府統計的科學性和及時性。馬建堂指出，過去傳統的統計方式，是由統計專業人員設計統計表格，從名錄庫里找到企業去調查生產數據。但是，在大數據時代，有很多商業主體在名錄庫里找不到，卻有交易活動和交易數據。這些數據是現成存在的，而且是海量的、非結構化的、非標準化的。統計部門要利用已經存在的數據，這類數據每天都可以獲取，是統計的寶藏。

“當前，一個大規模生產、分享和利用大數據的時代正在來臨。這是浩浩蕩蕩，不可阻擋的歷史潮流，誰擁有了大數據，誰就占領了制高點，取得了主動權。”馬建堂表示，就政府而言，大數據必將成為宏觀調控、國家治理、社會管理的信息基礎。

然而，大數據的統計并不是那么簡單就能實現的。趙彥云指出，在目前各部門信息數據共享平臺上，行政記錄、業務統計、活動統計、財務信息等，都沒有完成可以適應大數據分析的轉化。

“指標不一致、指標口徑不一致、時間不一致、空間不一致、指標體系不一致、分類不一致、編碼不一致等，如此雜亂的數據庫，基本上連常規的統計整理、統計描述和分析都無法做到。”趙彥云說，在大數據時代，我國需要推行共享、合作、協同的理念，使得政府職能部門打破傳統各自為營的約束，真正開放共享部門數據，實現整體利益的最大化。長期以來，我國各部門過多關注自身利益，所謂共享工作也不過是應付交差。但在大數據時代，這將會直接限制我國經濟社會的發展與產業升級。

“需要指出的是，大數據之于傳統經濟統計，是補充，而非替代。”馮煦明說，橫向來看，傳統統計方法在經濟增長、稅收、貿易、收入分配等領域的統計上具有主導優勢，而大數據在物價、通貨膨脹、失業率、消費等方面的統計上更具有優勢。

那么，在大數據時代，GDP統計指標應該如何完善呢？對此，專家認為，應該優化GDP核算數據的來源，保證GDP核算數據的準確性與真實性。今后GDP核算的結果不能僅有總量和速度，還必須有各個產業、行業、類型和不同地區、不同區域的細項、分項指標數據，以此來滿足不同對象、不同行業的個性化需求。政府統計將由對“宏觀”的把握轉變為對“微觀”的運用，GDP將逐步成為宏觀和微觀都適用的大眾化指標。同時，應該更多地通過圖形、圖像、地圖、動畫等更為生動、易懂的方式來展現數據的大小，詮釋數據之間的關系和發展趨勢，為人們提供易于理解、便于使用的結果。（本報記者 陳 恒）

名詞解釋

大數據（big data），或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規模非常巨大，以至于無法通過目前主流軟件在合理時間內擷取、管理、處理并整理成為幫助企業經營決策的資訊。

在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數據時代》一書中，大數據指不用隨機分析法（抽樣調查）這樣的捷徑，而采用所有數據的方法。大數據的4V特點：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（價值）。

物聯網、云計算、移動互聯網、車聯網、手機、平板電腦、PC以及遍布地球各個角落的各種各樣的傳感器，無一不是數據來源或者承載的方式。