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大数据环境下的服务业统计构想

2014-02-11汪兢兢

统计科学与实践 2014年6期
关键词:服务业

汪兢兢

(苏州市高新区统计局,江苏 苏州 215163)

当今时代,经济全球化浪潮风起云涌,科技进步突飞猛进。随着以移动互联网为代表的现代信息技术的广泛应用,全球的数据量正在呈指数级增长,导致信息数据无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理,一个以信息爆炸为特征的大数据时代正在到来。大数据是近两年最热门的概念之一,数据是信息的载体和来源,大数据是巨量数据的集合,具有规模性(Volume)、高速性(Velocity)、多样性(Variety)和价值性(Value)的4V特点。

大数据时代的到来,对于统计数据的生产方式来说,既是压力和挑战,也是前所未有的机遇。服务业是国民经济的重要组成部分,其发展水平是衡量地区现代化程度的重要标志。随着城市化进程的加速,服务业已成为引领要素流动、推动产业发展、扩大就业范围的主导力量,以服务业为主的产业结构代表了一个国家产业结构优化升级的方向。在大数据环境下,全面加强、完善和创新服务业统计,对促进转型升级,调整经济结构,提高宏观调控水平,建设现代化服务型统计具有重要意义。

一、服务业统计的现状

服务业单位点多面广,规模较小,流动性强,经济成分和经营范围复杂,交易程序和财务制度不规范,经营业绩波动大,各行业之间差异明显,新兴业态不断涌现,这些特点都给服务业统计的推进带来了实际困难。同时,由于服务业统计起步较晚,基础工作薄弱,其制度在全面性、系统性和规范性方面存在一定欠缺,使得服务业统计数据呈现一种不太稳定的状况。

目前,根据国家统计报表制度,服务业统计中的房地产业、批发和零售业、住宿和餐饮业已发展得较为成熟,其他服务业因其行业繁多且加入国家一套表联网直报系统的时间较晚,相对来说较为薄弱。但各地都根据区域行业发展的特点,建立了涵盖重点行业和重点单位的定期报表制度,服务业统计的调查对象正逐步覆盖全社会和全行业。

在调查内容上,服务业统计的报表设计主要基于企业财务报表的相关科目。

在调查方法上,服务业统计基层数据的采集以周期性普查为基础,综合运用全面定期调查、抽样调查、重点调查和行政记录相结合的方式。

二、服务业统计存在的问题

服务业发展的特殊性决定了服务业统计不同于农业、工业等专业统计。服务业统计面临着统计基础薄弱,统计范围和调查对象不清晰,统计职责分工不清、交叉重复,部门、地区统计调查制度不统一、不规范等诸多问题。

(一)与国民经济核算的需求不相适应。主要体现在缺乏合适的、匹配的价格指数,核算基础资料的取得途径不规范,推算采用的指标不尽合理,服务业核算整体落后于服务业和服务业统计的发展。

(二)来自部门的数据不规范,标准不统一。统计部门长期以来靠惯例和情感从其他各部门取得的行业数据口径不一,互不通用,无法衔接,难以整合数据资源,更谈不上利用数据创造价值。

(三)定期报表制度覆盖的行业不全面。根据三次产业最新划分办法,服务业行业包括14个门类和3个大类。目前国家制度中,定报范围还没有涵盖金融业,公共管理、社会保障和社会组织这两个门类以及房地产业中的704、709两个中类。

(四)指标设置不合理,易造成瞒报、漏报。现行服务业统计的主要指标仍然围绕企业财务状况展开,而服务行业中的财务制度普遍不如制造业规范,瞒报、漏报现象严重。个体户中的绝大部分是批发和零售业,也没有确立与之配套的制度和指标,造成了采集数据不实、评估缺乏依据的局面。

(五)服务业基层统计工作负担重,人手不足。近年来,虽然各级政府对服务业的重视程度有所提高,但统计专业人员不足和部门统计力量薄弱的问题依旧普遍存在。乡镇服务业统计专业人员经常身兼数职,这与日渐扩大的服务业统计范围和逐年增加的定报单位数量是明显不适应的。

三、大数据环境下对服务业统计的冲击

大数据掀起了新一轮的数据革命。对统计而言,大数据将突破传统根据样本推断总体的方法,而直接对接近总体的海量数据进行分析,并更注重结果的实用性和实时性;对政府统计而言,大数据将拓宽数据信息的来源和渠道,通过先进的数据挖掘技术和处理技术将半结构化、非结构化的数据提炼成高价值、标准化、结构化的数据,来为政府决策和社会经济发展服务。然而,目前统计工作者首先感受到了大数据时代的压力,如何不淹没于海量数据中,如何驾驭大数据是摆在面前最现实的问题。

因为前面几次班级活动都是学生自己策划的,所以,今年的班级生日会,我完全放手让学生操办,我只作为顾问帮助策划者排忧解难。在筹划过程中,小蝶作为主负责人,经常询问我生日会的环节是否合适。

(一)给服务业统计的传统模式带来冲击。传统的服务业统计是一种自上而下的模式,根据理论和实践经验建立制度设定指标,规定报表的表式、调查对象和上报周期,对从基层采集的样本数据进行分析得出结论。而大数据环境下,自下而上的数据供给、挖掘模式将被广泛采用,统计工作的开展不再是以“布置”为主,而应该侧重于“管理”。调查对象不再被动地填报一套设定格式的报表,而改为主动通过系统平台终端接口直接导入企业经营状况的现成数据。

(二)掌握信息的主体地位将被动摇。随着大数据时代的到来,政府统计部门不再是唯一的海量数据的拥有者,网络的普及、电商业务的发展使得商业数据大量掌握在企业手中,而且在可以预期的未来,信息机构和组织、数据挖掘公司将陆续加入到提供数据服务的队伍中来,政府统计的主体地位和权威性都将面临极大的挑战。

(三)统计需求的要求将进一步提高。服务业在服务经济建设和百姓生活方面发挥着重要作用,而且深刻影响着社会就业及稳定。长期以来,服务业中体现经济发展的统计占据了主导地位,数据提供偏向于服务政府决策,而反映社会事业发展的统计相对缺位,跟百姓生活息息相关的信息相对较少。大数据环境下,社会和公众对关系民生的统计数据需求将更为迫切。

四、完善和创新服务业统计的构想

大数据是一种新的生产力,蕴含着大智慧。在大数据环境下,完善和创新服务业统计必须按照既全面反映服务业发展状况,又满足国民经济核算需要的要求,立足体制机制创新,深化统计改革,建立新型的服务业统计模式,做好大数据时代的淘金者。充分利用大数据有助于降低统计调查成本,减轻基层统计负担,扩大统计信息容量,提高数据的及时性和准确性,进一步增强统计的实用意义。

(一)适应大数据,健全服务业统计制度,创新服务业统计工作体系,谋划大数据战略。大数据代表着对数据资源的思维方式的转变,即从哪里取数,如何分析,以及如何从结果中体现价值。

第一,应着手从制度层面完善服务业统计规范和数据标准,建立关联各行业部门的工作体系和联动机制,明确数据的产生渠道与管理方式。国家一套表采集系统和PDA设备的广泛应用正是大数据战略中点睛之作。一套表系统集合了企业上报和各级统计机构审核、验收与汇总,形成了基层数据的大仓库,提高了数据的可靠性。PDA设备不仅集录入、登记、发送、处理、汇总等多功能于一体,还能及时采集图像信息和空间定位信息等非结构化数据,大大提高了工作效率。

第二,在指标设计上,可根据服务业不同行业的特点,减少财务敏感指标,增加一些显而易见的描述性指标,如餐位数、床位数、营业面积、场地租金、从业人员数等,让企业填报消除顾虑,也为后期评估充实资料。针对服务业行业之间经营规模差异较大的特点,分别设置各行业规模以上标准,这样可以保证规模以上单位的数据更具代表性,也有利于开展核算工作时取得分行业较可靠的样本单位数据。

第三,将个体户的定期抽样调查和无行业主管部门的服务业企业抽样调查纳入制度中。个体户中服务业占了绝大部分,除了大个体值得关注外,小个体的生存规律也从侧面反映了行业的兴衰;无行业主管部门的服务业企业一直以来都是服务业统计的“死角”,缺乏样本,难以掌握数据。因此,在大数据环境下,我们应该把握关注微观经济个体的机会,采取灵活多样的统计调查方法。

(二)拥抱大数据,建立和完善服务业部门统计,充分利用行政记录。服务业涉及行业众多,其统计工作应由统计部门牵头,各相关部门按照职能分工,明确职责,并依据统计规范化建设要求制定本部门管理行业的统计调查制度和方法,加强合作,推进资源互补。确保各行业统计口径通用合理,不交叉不重复。重视电子化行政记录的运用,大力提升管理效率和信息价值。例如:在基本单位名录库维护中采用工商、税务部门的年检记录;在房地产调查中,利用房产交易中心的交易信息;在服务行业报酬调查中,可以通过对税务、社保等部门行政记录的分析,评估工资、薪酬等数据。这些部门数据结合统计的应用实例,将为政府着力打造成为服务型政府、智慧政府,建设智慧城市提供途径。

(三)深耕大数据,积极开展数据挖掘,让大数据为我所用。除了政府部门的统计数据和行政记录外,企业拥有的数据、公众生活轨迹产生的数据及社会属性等以往都不易被取得,其市场化应用也处于探索之中。大数据环境下,政府部门可以与电商、互联网机构签订协议,实现网络数据的统计应用,拓宽政府统计数据的搜集渠道。以贸易统计和价格统计为例,互联网上每分每秒都在生成大量的交易和价格信息,如淘宝网上的各色网店,经营商品品种繁多,一个综合性的网购价格指数应运而生,由于这样的指数实时产生且对购物有参考价值,所以越来越受到人们的关注。国家统计局正在研究采集互联网信息特别是电商交易数据和价格数据以补充完善调查样本,研究建立商场、超市和电商企业向统计部门提供完整电子化交易记录的制度,让大数据为统计部门所用。

(四)细作大数据,强化数据监测、分析与预测,精细化管理数据。从经济学视角看,大数据是理性的经济模型分析,在探寻规律中实现预测。海量、离散的数据都是正待开采的宝藏,围绕经济社会发展的热点、难点问题,立足统计数据,加强对数据的分析、监测与研判,对经济社会运行情况进行多方面预测和印证,更好地发挥统计部门的服务职能。特别要注重专题研究,为政府决策和服务提供新思路。推动政府决策机制从业务驱动向数据驱动转变,提高行政效率。大数据爆发带来的瓶颈需要以现代云计算的技术来解决。国家统计局已经与网络公司、科研单位和咨询机构等开展合作,探索利用网络搜索数据建立相关统计分析和计量模型,进行经济形势的分析与预测。

(五)共享大数据,建立大数据平台,消除信息孤岛,分享智慧盛宴。原始数据像是未开采的矿,从矿石中提炼金子是“挖掘”阶段,再打造成饰品是“细作”阶段,这一切都需要数据平台的支持。服务业涉及面广,相关行业管理部门有交通、航空、邮政、电信、银行、证券、保险、旅游、物业管理、中介、地质勘查、水利、环境、教育、民政、卫生、社保、文化艺术、新闻出版、广电、体育、科技、宗教等部门。从数据管理入手,统筹推进政府各部门的信息共享,构建政府综合数据管理平台,建立精简、高效、公平的运作模式,使数据从公开走向开放。在政府内部创建共享平台的基础上,建立政府与企业数据共享的平台,交互式地分享数据成果,让企业可以从平台获得有利于自身发展的数据信息,也在相当程度上有助于提高企业上报数据的主动性,增强信用约束。让大数据真正跨越鸿沟,使社会公众、企业、政府各部门和行业自律组织都能够方便、及时、全面地了解信息,各取所需,营造全民共享的大数据发展环境。

(六)提炼大数据,做好数据发布服务,化解统计信任危机。近年来,由于数据的统计口径不到位,造成公众的切身感受与统计数据之间存在着差异,工资“被增长”、房价“被降低”的争议时有发生,如何挽回公众对统计数据逐渐失去的信任感是大数据时代的又一重要课题。大数据要求数据种类多样化,统计过程透明化。政府统计部门要顺应发展趋势,重视统计管理,建立标准化的指标发布体系,提高数据发布的实用性,巩固官方统计数据发布的权威地位。根据不同用户的需求充实贴近社会生活的指标,例如,每月公布社会消费品零售总额数据,除基本分类外,还可以对各行业收集的数据具体分析,研究餐饮消费结构、贵金属消费与收入增长关系、日用品消费占比变化等,通过这些可以看出消费趋势的改变,为扩大内需提供数据支撑;增设能够涵盖医疗、住房、教育、养老等领域的新指数,客观反映居民消费开支,弥补目前消费价格指数CPI的落项问题,保障居民收入增长与通货膨胀水平挂钩。

(七)保护大数据,完善相关法律,启动对数据运用立法。大数据来袭,人们使用网络和电子终端支付购买的公共商品和服务信息都以数据的形式被记录下来,这些信息加以正规利用,可以更好的了解客户需求,寻求市场,创造价值。但一旦落入不法分子手中,或被非法复制传输利用,就会造成个人信息、隐私的泄露,甚至造成财产损失。制定和完善信息数据管理的法律,明确界定数据利用的权限和范围,为数据的开发利用创造良好的法制环境,在大数据时代显得迫在眉睫。在鼓励数据挖掘的同时,要防止侵犯个体隐私;在提倡数据共享的同时,要防止数据被滥用、误解。只有完善的法律保障和整体道德水平的提升,才能迎合大数据时代的发展。

大数据,为服务业统计插上了翅膀。我们要本着务实的态度,迎难而上,奋力拼搏,为提升服务业统计整体水平,实现服务业跨越式发展,作出应有的贡献。

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