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時下，一場以大數據為核心的商業變革正在興起。從搜索引擎、社交網絡、電子商務平臺等IT企業，到電信運營商、航空公司、物流企業，再到醫院、超市、飲料制造等傳統企業，由大數據引發的商業變革如火如荼。眾多的企業實踐和研究案例表明，數據分析在廣度和深度上的拓展能夠幫助企業增強競爭力，提升盈利能力。不過大數據對經濟的影響絕不僅僅停留在微觀企業層面和商業領域，它在經濟信息統計和指導經濟政策制定等方面也將發揮重要作用。 　　

大數據讓信息統計更快、更準、更廣、更細 　　

隨著計算機和互聯網的普及和電子商務的發展，越來越多的經濟行為被記錄下來。傳統意義上，經濟統計一般只細分到產品、行業層面，通常以月為頻率；條形碼出現后，記錄可以具體到每一次交易行為；而對于淘寶、亞馬遜等網上購物平臺，能被記錄的則不僅僅是交易行為，還包括消費者從搜索、對比、選擇、購買、一直到售后評價等一系列操作都會被記錄。事實上，電信、醫療、物流等其他行業，都在實現更詳盡的記錄。 　　

傳統的經濟統計工作在未來將大數據化——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(比如通常所說的“CPI指數”)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，抽樣變得越來越不重要。 　　

相對于傳統經濟統計來說，大數據引發的變革主要在四個方面：時效性提高，記錄更加準確，覆蓋的經濟行為面更廣，對單次經濟行為的記錄更加精細。簡單地講就是：更快、更準、更廣、更細。 　　

麻省理工大學斯隆管理學院的兩位教授正在主持一項名為“百萬價格工程”的研究計劃。他們通過搜集互聯網上不同國家各種零售商品的價格數據，編制了各國的“在線價格指數”。 　　

谷歌和百度先后推出了基于互聯網搜索頻率的“谷歌指數”、“百度指數”，將互聯網用戶對特定關鍵詞的搜索量通過統計學方法編織成指數，用來反映大眾對于該關鍵詞關注度的變化趨勢。 　　

阿里巴巴推出了基于淘寶電商平臺的“iSPI”系列指數，這些指數以網絡交易的實時數據為基礎，能夠反映食品、煙酒及其用品、衣著等十個商品和服務類別的網絡零售價格和交易量的變化趨勢；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。 　　

大數據能指導經濟政策制定 　　

傳統經濟統計數據有兩個缺陷：一是存在滯后性，二是低頻率。而大數據可以在這些方面作出改進。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CPI數據；而“在線價格指數”是對市場價格的實時跟蹤和匯總，不存在滯后性，從而能為貨幣政策提供更為及時的信息。 　　

同時，在線價格指數可以做到以天為頻率、甚至更高頻率，從而能用來更細致地分析通貨膨脹規律和定價行為。還有研究發現，該指數與資本市場走勢具有相關關系。 　　

另外，傳統經濟統計的思想是以樣本表征總體，可能出現偏差。而大數據時代的經濟信息統計包含的樣本量大，甚至可以覆蓋全部總體，從而包含更多的信息量。例如，通過對比在線價格指數和官方CPI可以發現：美國的在線價格指數與官方發布的CPI契合地很好；而對于阿根廷，在線價格指數系統性地大幅高出官方發布的通貨膨脹率。 　　

在行業層面，大數據也能發揮作用。筆者曾在一篇學術論文中證實：互聯網搜索引擎頻率數據對中國汽車市場的需求量具有很強的預測力；筆者構建的基于互聯網搜索量的“中國汽車需求先導景氣指數”不僅能夠提高銷量預測的精度，還能夠增強預測的時效性。 　　

另外，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。比如用微觀居民和企業用電量數據指導智能電網建設、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。 　　

補充而非替代 　　

需要指出的是，大數據之于傳統經濟統計，是補充，而非替代。基于抽樣、調查、匯總等程序獲得的數據仍將在經濟分析和政策制定中發揮重要的作用。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。

（來源：新浪財經）