大数据时代转变统计调查职能的初步思考

张庆军 罗天中 张 琴

大数据时代转变统计调查职能的初步思考

张庆军 罗天中 张 琴

大数据、“云计算”等现代统计手段的快速发展给传统统计调查管理制度和数据采集手段等方面提供了重大机遇与挑战，也是统计职能变革的重要契机。新出台的《统计法实施条例》的有关章节对此也有所体现，但仍需要在实践中进行不断完善。如何将全社会统计纳入监控，有效防止弄虚作假、数字干预等现象，加快部门信息共享，充分发挥统计职能等，本文进行了一些探索。

大数据及其发展趋势 统计方法制度改革 统计职能转变 统计调查模式转变

传统意义上的统计调查工作在国民经济和社会发展过程中扮演了不可替代的角色，特别是在服务政府决策方面起到了良好的参谋作用，展现了卓越的助手功能，更应该说是发挥了重要职能。但随着时代的快速发展和大数据时代的到来，特别是党的十八大以来，中央领导同志多次对统计工作作出重要指示，党中央、国务院下发了《关于深化统计管理体制改革提高统计数据真实性的意见》，对统计改革提出了明确任务，要求始终将统计造假、弄虚作假作为统计领域最大腐败坚决予以防范和惩治，推动统计事业的发展迈入一个崭新阶段。如何适应新形势，充分运用好大数据、“云计算”等现代统计手段更好地为党政领导决策、为国民经济各行各业以及广大民众提供更多更好的信息服务，是摆在广大统计人面前的重要课题。为此，笔者对当代统计调查职能转变和如何发挥其作用进行了初步思考。

一、大数据及未来发展趋势

一般认为，大数据是指所涉及的信息量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内撷取、管理、处理并整理成为帮助个人或企业进行经营决策的资讯。国家统计局对大数据这样进行定义：大数据具有数据体量巨大、类型多样化、处理速度快、应用价值大、数据获取与发送的方式自由灵活等特征。显而易见，相对于传统数据，大数据多是自动化和半自动化生成，在数据的搜集、处理、存储和分析方面有了极大的进步与提高。奥地利著名数据科学家舍恩伯格总结了大数据的四个特点，即数据规模大、数据类型多样、数据处理速度快、数据价值密度低。笔者认为，数据量巨大是大数据最为基本、但同时也是最为重要的特点。大数据的数据类型不仅包括传统的结构化数据，而且包括用常规软件无法进行深入分析处理的非结构化数据，可以说，针对海量数据的分析与处理必将一直成为大数据发展的重要趋势。

大数据不仅数据量巨大，数据结构也在逐渐朝着多元化的方向发展。传统的数据处理方式只能处理二维数据，无法准确高效地处理图像、声音等数据，应运而生的数据仓库恰恰迎合了这一需求，它能够有效和相对快捷地从目前的大数据中提取信息，并且即使数据的背景不同、程序语言不同、物理位置不同，都可以按照预先设定好的格式进行整合，再通过后期处理转换为需要的格式和结构，汇总到数据仓库中，适应范围极广。大数据时代的海量数据联机分析可以获得全面、动态、并且可随时加总或细分的结果。所以，如何处理超大规模的网络数据、行为数据、移动数据、射频采集数据、社会计算数据、语音通话数据、多媒体视频数据，如何更好地利用数据为政府决策提供有利的指导和分析，成为统计调查系统在大数据方面需要解决的核心问题。

二、大数据与统计变革

随着移动互联网时代的高速发展，无处不在的信息感知和分布广泛的采集终端，将行政管理、生产经营、商务活动等众多领域源源不断产生的海量信息和即时电子化数据，通过“云计算”技术构建成一个与物质世界相平行的数据世界。这些数据如何存储、挖掘以及利用成为一个人们必须解决的问题。可见，互联网时代的到来需要社会作出一定的改变，而其中之一就是统计调查职能需要做出相应的转变和优化。

大数据的“大”可以分为以下两方面的含义。首先，数据量巨大，体现在科学技术、计算机仿真、互联网应用、电子商务等诸多应用领域产生的海量数据集；其次，是以数据为“大”的价值论，即大数据之“大”更多地反映在其应用价值上，而不仅仅局限于数量上的庞大。经过一段时间的积累和丰富，大数据被越来越多的专家和学者接受并研究，并被世界经济论坛的相关报告认定为价值堪比石油的新财富。在这种情势之下，统计调查适应“大数据时代”就显得尤为重要。一方面，可以合理分析调查数据用于总结近阶段的发展情况，另一方面，亦可根据调查数据来合理地制定和展开下一步的工作安排。大数据时代对统计调查职能提出变革要求是在社会当前情势下的必经之路，最终目的仍是为广大人民群众创造利益，为国民经济各行各业以及广大民众提供更多更好的信息服务，为经济的发展更好地进言献策。

三、传统意义上的统计调查职能面临新的挑战

一般来讲，统计调查工作主要由统计设计、统计资料的搜集、整理和分析等工作组成。统计调查工作的职能是通过正确地完成统计基本任务，及时地提供优质统计服务和实行全面的统计监督来实现的，主要表现为统计调查的信息、咨询、监督三大职能。统计调查的信息职能就是全面正确地反映国民经济和社会发展的水平、规模、结构、布局、速度、比例和效益，并且预测其发展趋势，阐明经济和社会发展的规律，为各级党政领导进行有效的宏观调控和作出科学管理的决策提供依据，为社会各界提供信息服务；统计调查的咨询职能就是利用已经掌握的统计信息资源，运用科学的分析方法和先进的技术手段，深入开展综合分析和专题研究，为科学决策和管理提供各种可供选择的建议和对策方案；统计调查的监督职能就是根据统计调查结果，系统地检查国家政策的实施和计划完成进度，分析政策和计划执行情况，阐明国民经济与社会发展的平衡状况，评价经济效益、社会效益和工作实绩，揭示国民经济和社会发展中出现的问题，并对其实行全面、系统的检查、监督和预警。

传统政府统计调查制度的设计思路是，根据调查目的和任务，确定调查内容和指标体系，确定调查方式，据此设计出统计报表，然后从上往下层层向调查对象收集数据，然后通过逐级汇总上报，完成数据的收集审核、整理汇总、分析说明，最后由国家统一对外发布。然而在大数据条件下，仅仅依据数据源总体进行制度设计，再对数据进行预处理、挖掘、评估和发布解读是远远不够的，在统计调查制度设计、数据搜集、数据存储、数据处理、数据分析和数据发布等各个环节，都存在不小局限性。下面笔者就结合工作实际，来探讨传统统计调查职能在大数据时代下面临的几大挑战。

（一）统计调查信息供需不对称

大数据时代下，信息的重要构成部分主要包括政府统计机构、民间统计机构、企业信息机构、部门数据以及社会信息等，而政府机构信息只占其中一部分，不再像过去“一门独大”。这些海量信息的供应与需求，与统计调查人员传统的数据采集能力和供应能力，产生了巨大反差。特别是作为国家统计局垂直单位的各级调查部门，其机构设置相对简单，人员配比少而精，是统计的“轻骑兵”。如果调查信息复杂多样、调查任务繁琐零碎，就会把大量时间精力消耗在数据采集环节，如同给“轻骑兵”穿上了一件厚重的铠甲，还未上阵杀敌就已不堪重负。

（二）统计调查的咨询功能亟需完善

统计调查部门目前生产的数据，从根源上讲，与统计部门的数据一衣带水，一脉相承，仍属于传统统计数据的范畴，重点在于满足国家、各省市（区）、各地区的重大经济指标如CPI、PPI以及GDP核算等需求。但是大数据时代下，越来越多的民生问题、经济现象、社会百态都可以通过数据的形式来体现，更是各级党政领导关心重视的问题，这些问题，如果继续单单依靠统计调查部门目前生产的数据，已不能满足政府、企业以及社会公众对统计信息日益增加的大量需求。

（三）统计调查的监督职能需进一步强化

随着大数据时代的到来，统计信息来源渠道多样化，部门统计、民间统计、社会统计等在方方面面都产生了大量信息，这些信息种类繁多，数据的产生、加工、用途、发布等多样化趋势明显，需要政府统计进行分类管理，清理其中鱼龙混杂的信息，确保信息的真实性和有效性，保证信息的价值性。只有真实客观的信息才能更好地服务于各级党政领导决策和社会需求，反之，鱼龙混杂的信息则会误导政府、企业及社会价值判断趋向，甚至会导致社会秩序的不稳定。

因此，原有的传统意义上的统计调查职能已不能满足现代化发展的需求，大数据的快速到来为统计调查工作带来前所未有的挑战，需要对其模式进行更为深入的探讨。

四、大数据时代统计调查工作模式探讨

（一）从传统统计调查模式中脱离出来

大数据为经济发展和人类生产生活创造了前所未有的可量化的维度。面对大量存储于“云端”的数据，传统的结构化统计数据计算分析和预测的方法将显得束手无策。因此，在大数据时代，传统统计调查工作必须从原有的传统固化模式中脱离，逐步摒弃原有的简单统计调查项目，转变为能从复杂多变的专项调查项目中逐层提取出隐含的模式和趋势，供统计分析使用，生产有价值的信息。统计调查工作者首先应充分认识到大数据时代和数据生产社会化的大趋势和不可逆转性，积极树立大数据时代统计调查工作理念；其次，应进一步提高人工智能技术、数理统计、可视化技术等方面的能力，不断增强网络信息技术应用水平，尤其是数据库技术方面，不仅要掌握已有的分类、回归、聚类、关联、变化和偏差分析等数据发掘方法，还应积极开发符合专项统计调查需求的数据分析工具；最后，要着力提高数据挖掘分析能力。

（二）重点行使统计检查监督职责

统计部门作为各级政府重要职能部门，应协调组织各有关部门、企业、民间等内部统计机构，监督检查其数据信息的科学性和真实性，促使其做好本单位、本行业和本单位职责范围内的统计工作，以更好地指导实际工作，提供真实可靠的信息。在数据质量检查方面，统计部门应把大数据和非传统数据合理结合，并以此替代或者完善直接调查获取的统计指标，对数据质量进行监督管理和评估分析；在发布审批职能方面，企业、机构甚至个人都可以使用不断出现的大数据源生产或者发布数据，很容易趁机利用信息的不对称性，利用大数据来误导大众，甚至获取非法利益。对此，统计部门可以制定对公共领域数据收集的规范要求，硬性规定民间收集发布统计数据时需满足的相应准则。在制定指标体系方面，应主动适应大数据的特征和要求，科学设置指标体系框架，合理把握指标数量的度量，优化指标结构，填补指标缺口，规范指标名称，统一和明确指标含义，逐步建立科学统一的统计指标体系。统计调查部门作为全国统计系统的“轻骑兵”，主要任务有三项：一是及时反映监督国家重大政策落实情况；二是参与重大国情国力普查；三是监督检查统计系统内部统计法律法规及统计方法制度的实施情况。

（三）加快实现部门、企业和社会信息资源共享

大数据时代，越来越多的信息数据被多渠道公开和使用，当然也需要进一步规范。但是，许多政府部门、企业、民间调查机构的数据大多数是封闭的，大大影响了其使用效率，造成了许多信息资源的闲置浪费。因此，统计部门有责任和义务加快推进信息资源共享，规范使用窗口，按照部门管理、行业管理、地区行政管理等方面的不同需求，及时提供应公开共享的数据资源，更好地发挥各方面信息资源的作用，充分行使管理数据的职能。

（四）严格把控数据提供和发布关口

不准确、不及时的数据一旦公布，容易导致领导决策失误，误导大众投资取向，甚至会造成社会动乱。因此，必须严把数据的提供和发布关口，确保数据的客观真实，正确把握数据舆情导向。政府部门、企事业单位及民间团体等，凡是涉及到国民经济和民生等重大问题的，应由政府统计部门进行全过程的审核和监督，如同各单位的“纪检”部门一样，或者如同各单位的财务状况必须通过审计部门的“审计”一般。一旦出现造假、虚报瞒报等数据不实现象，依法依规进行处理。要对有关单位和个人考核实行“一票否决”，并纳入单位或个人诚信记录档案。

（五）着力加强群众隐私信息保护

目前，政府统计工作中逐步扩大对大数据的应用规模显然成为大势所趋。但是，大数据公开、透明、流动性强，包含了大量可以直接从网上获取、长期保存、没有设置删除期限的个人隐私信息，个人失去了对信息的掌控后无法删除数据，更无法回收数据，数据在未被授权的情况下，随时都有可能存在被使用甚至被滥用的危险。因此，政府统计部门应加快建立对大数据这类电子化数据获取、存储以及使用方面的法律保障和管理机制，以保护调查对象的隐私，现行统计法也需要重新做出调整规范规定，切实加强对信息和隐私的保护，特别是着力加强对群众隐私信息的保护。

总之，统计部门作为各级政府的一个重要组成部分，要将全社会的统计“统”起来，充分发挥其“信息、咨询、监督”职能，防止和杜绝数出多门、行政干预和统计资源浪费等现象，进一步巩固政府统计的权威性、独立性、合法性，促进国民经济更快更好发展。

作者单位：国家统计局山东调查总队 国家统计局东营调查队 济南工程技术职业学院

（责任编辑：邢荷生）

Some Considerations to Transform Statistical and Investigation Function in Big Data Age

Zhang Qingjun Luo Tianzhong Zhang Qin

The rapid development of modern statistical methods such as"the Big Data","Cloud Computing"not only provides a major opportunity and challenges to the management system of traditional statistical survey and the means of data collection,but also proves to be an important chance for function transform of statistics.The new issuealso says some of these issues and still needs to be perfected in practice.This article carries out some exploration on some aspects such as how to put the whole social statistics into the monitor,prevent some phenomena like falsification and digital intervention effectively,speed up information share across the departments and give full play to statistical functions.

Big Data;Statistical Method System Reform;Statistical Function Transform;Statistical Survey Model Change

F812

A

2096-1391（2017）07-0094-05