大数据时代统计创新能力分析

赵明霞

摘要：在新兴科技不断发展的过程中，大数据起着重要作用，随着信息技术的快速发展，大数据统计融入到各个领域，为产业变革带进新机遇。诸多国家将大数据统计提升到等同于国家战略的高度，为教育卫生、经济发展以及政府治理等领域提供科学合理的参考依据。探寻规律以及全面分析数据是统计从理论基础迈向应用的重要环节，随着大数据时代的到来，诸多问题越加复杂，应用演绎方式研究问题变得越加困难，因此统计创新的重要性越发凸显，如何提高统计创新能力成为一大难题。文章就大数据的价值以及统计创新的能力进行探讨。

关键词：大数据时代；统计创新能力

数据爆炸具三维特点，所谓三维多指除数据量迅速增多外，还指数据多样性以及数据资源的增长速度不断加快。从数据发展到大数据即是数据质量的飞跃更是量的积累，大数据能条理清晰的把不同形式、不同来源以及不同信息的诸多数据进行分析、整合，把先前孤立的部分数据互通互联，全面客观地诠释某个现象、某个事物的具体细节与整体情况，这是小数据时代难以比拟的新兴知识。大数据属于非竞争性资源，具重复使用以及不断产生新资源的优势，所以大数据在各个领域可创造新兴的重要价值。

一、大数据成为政府统计新趋势

大数据的时代，政府合理运用大数据，已从粗放型转变为集约型。部分发达国家在政府统计与大数据结合方面位于前列，在美国政府所提出的大数据发展计划与研究中，通过HPSS系统对数据流的即刻分析、可扩展性分析技术与数据缩减技术，对海量数据进行的分析处理，可提高能耗预警能力以及扩展能源统计领域。国家统计局已与阿里巴巴（中国）有限公司、山东卓创资讯集团有限公司等十几家企业签订了大数据战略合作框架协议，共同推进大数据在政府统计中的应用，不断增强政府统计的科学性和及时性。

二、大数据背景下统计创新能力的重要性

大部人认为大数据时代全体等同于样本，得到的数据是全数据而不是抽样性数据，因此进行简单的结算即可，无需系统地进行统计分析。事实上这种观点较为片面，因为大数据仅告知信息并不解释相应的信息内容，研究大数据时若无全面的科学数据指导，如同建造桥梁时不使用工程科学知识，继而造成严重后果和不良影响。随着万千事物的变化，全数据的不确定性较大，所以统计性数据分析是大数据迈向应用的关键点。

三、政府统计主导设立地域性数据中心

（一）政府统计主导，确保数据的准确性

政府相关统计部门应坚持设立县域公共性数据中心主导地位，以提高数据的收集效率与权威性，保证数据真实而全面。例如数据青岛是由青岛市的统计局完全主导创建的数据中心，在数据青岛的基础层次上向县域性社会经济发展延伸到即墨市 “综合性数据信息平台”，该信息平台是由当地政府主导设立的数据中心，扩大数据信息覆盖层面的根本上，确保数据的准确性与权威性。

（二）一盘棋管理，确保数据质量

将“一表”“一库”和公共性数据中心进行数据互动，将数据维护基点进行细化，并分块管理数据，使源头数据的质量逐渐提高。从实践分析，由政府主导的相关数据中心需将基层建设完全落实到功能区统计、园区统计以及镇街统计，以网格化的管理提高数据中心的数据质量，避免数出无源、数出无据以及数出无门，以此提高统筹效率与数据采集效率。

（三）多方面进行合作，提高数据的全面性

开展与科研院所以及高校等部门数据中心的端口开放和合作，有选择性地与相关领域、相关行业以及相关县市数据中心实行数据互交，为数据研究提供全面客观的对比性依据。我国部分发达城市创建的大数据中心可将某些数据端口与研究所合作共同分享资源，即能借助研究所较为专业的数据资源丰富政府数据统计分析方法，又能弥补收集政府统计数据的不足。

（四）丰富公共服务中心数据的分类方式

可将财务报表、行政记录等初级统计资料和次级统计资料归纳至数据中心系统中，使信息检索功能得到强化，筛选并应用可用信息，提高数据真实性，数据服务形式逐渐丰富。

四、创建数据分析工具以及统计数据模式

对经济发展秩序的系统分析主要依赖于数据挖掘，现今数据已被更多的人认识，在生活、工作等各个方面的应用具重要价值，若依靠横向数据排名以及历史数据增长很难全面客观地显示出问题本质。科学合理的统计数据模式是探寻发展规律、探析数据的最重要手段。例如分析劳动工资数据时，应用明塞尔资本收益化函数或是C～D生产性函数分析数据，可得出地区不同的劳动力素养以及劳动生产几率对生产值的贡献力度，为劳动力部分政策提供参考依据。

（一）设立适宜各专业应用的数据分析模式

政府统计具较高的专业性，不同专业、不同领域创建的数据分析模式均不相同，通过数学模型筛选，创建专业化的数据分析模式，从不同时期、不同角度以及不同层面对专业化数据进行空间序列与时间序列的探析，非线性和线性回归参数检验与估计作用，达到对数据高质量、多角度的细致分析。就像应用欧氏距离检测典型结构与产业化内部结构的相似度，能够较为精准地展示产业结构的演变层次与发展水平，对产业化的结构层次具定量化评估。

（二）配套创建数据分析软件库

给予海量大数据高速计算是应用数据探析模式的一大特点，高速计算远超出人力计算范围，需采取相关分析软件辅助计算。使用C～D生产函数分析数据时需用到Eviews软件运算大数据。部分地区在实践中发现，数据分析软件的需求多表现为两个方面，一方面分析数据时常需要相关分析软件辅助计算，方可得到满意的分析成果；另一方面，相关数据分析软件的使用和获取存在一定难度，有些数据软件对硬件设备具较高要求，而且运算量极大，部分分析软件需在外文的指导下方可使用。所以应创建适宜各专业应用的数据探析软件库，为数据统计分析提供操作与技术支持。

五、多渠道深入递进数据

数据质量与数据时效性是数据统计分析的关键。随着社会经济的发展，数据每时每刻都在变化，行业风险、国际竞争以及相关政策出台对有些经济数据具一定影响。

（一）政策的跟进

尤其涉及新能源、战略性新兴产业、高新技术以及出口方面产业，地方与国家政府政策对企业经营发展具很大影响。政策跟进过程中需实时管理信息公布平台，与部分主要门户网站合作创建信息交互体制，以便企业能够及时通晓政府发布的各类信息，把握产业相关政策动态。例如我国太阳能方面的光伏产业属于重点扶持产业，每年能够得到国家部分产业补贴，所以分析产业发展数据时需将产业补贴计算在内，否则容易对产业未来前景做出乐观估计。

（二）跟进企业发展

企业发展的受制因素较多，金融成本、商业风险以及经营策略对数据时效性具较大影响，对于部分县域政府统计，企业的发展数据跟进需要走进企业实地考察，以便掌握企业发展面临的困难与优势。同时还要通过社会考察了解企业信用、用工方面等诸多问题，预估数据的发展趋势，以此充分补充企业发展的数据分析内容。

（三）跟进产业环境

产业的服务机构、进出口以及地域等环境对企业经济发展具有影响，进而对需要进行分析的企业相关数据产生较大影响。想要跟进产业环境可通过相关信息渠道通晓国内产业发展与进出口环境现状，大致了解行业发展状态。同时还可深入研究企业园区等为企业在条件放宽、证件审核、进出口以及税收等方面提供各种优惠举措。

六、结束语

随着科技的进步与经济的发展，大数据时代逐渐融入到工作与生活当中。大数据时代的来临可称之为数字化革命，海量的数据资源致使政府、商界以及学术界开始迈入量化进程，为教育卫生、经济发展等社会方方面面的统计工作带来创新与机遇。

参考文献：

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[5]吴华斌.大数据的统计分析浅议[J].经济师，2014（48）.

（作者单位：山东省阳谷县统计局）