大数据的统计分析浅议

吴华斌

大数据的统计分析浅议

吴华斌

被确定为“十二五”国家战略性新兴产业发展规划之一的新一代信息技术，在其重大行动方面，关键技术开发和产业化包括“实施物联网与云计算创新发展工程”；海量数据处理软件等为代表的云计算软件等关键软件的开发，推动大型信息资源库建设，积极培育云计算服务等新兴服务业态。当SNA2008、绿色GDP、包容性财富成为热词之际，大数据概念得到具体的实施。文章认为：在大数据时代，重视自动化和智能化运用前景，应突出数据挖掘的在线分析处理（OLAP）和可视化编程的特点，创造性应用统计理论开展统计工作，才能提高信息化社会知识经济时代的统计工作质量，才能推动大统计发展，才能提高信息分析重要组成部分的统计分析的质量。

统计分析 知识经济 核算 信息 质量

如果说IBM的主机拉开了信息化革命的大幕，那么‘大数据’才是第三次浪潮的华彩乐章1。2014 6月19日，我国发布了首个大数据交易行业规范——《中关村数海大数据交易平台规则》(征求意见稿),数据交易产业发展，希望加盟企业能盘活数据资产，提高自身的创新效率，实现更好的转型升级。乐观的估计是，预计到2016年，中关村大数据对产业的带动规模将超过1万亿元2。这是我国大数据产业发展与世界同步的一个显著成果。

《统计法》第二条规定：统计的基本任务是对经济社会发展情况进行统计调查、统计分析，提供统计资料和统计咨询意见，实行统计监督。笔者认为：IT技术的发展，尤其是计算机、互联网、云计算技术的发展，使大数据的产生、交换、应用十分便捷，国家政策为大数据产业化应用提供了制度保障，在大数据时代，体现统计服务和统计监督，重视自动化和智能化运用前景，应突出数据挖掘的在线分析处理（OLAP）和可视化编程的特点，创造性应用统计理论开展统计工作，才能提高信息化社会知识经济时代的统计工作质量，才能推动大数据时代的大统计健康发展。

一、理论综述

1.计算机技术的发展。计算机系统，主要是满足经济、科技、国防等领域存在一系列复杂、大型的问题对科学计算方面的需求。1946年，世界上第一台程序控制的电子计算机（1945年，被数字计算机之父，约翰.冯.诺依曼称之为“电子离散变量自动计算机”）研制成功，应用于科学计算。2013年，由国防科大自主研发的“天河二号”，再登全球超级（运算能力超强）500强榜首，而且我国在全球超级500强的占比为12.6%，是世界上第二大高性能计算机使用者3。表明我国的计算机技术处于国际领先水平。

通过计算机（包括智能家电等）进行事务处理，需要需要编写相应的计算机程序，达到可视化要求，才能方便人机对话，产生数据结果。IT技术，包括电子信息处理技术、通信技术、计算机技术、电子科学与技术，迅猛发展，为我国大数据时代的大统计发展，奠定了全球领先的技术基础。

2.商业互联网的发展。1969年，美国国防部研究计划管理局开始建立一个命名为ARPANET的网络，普遍认为这就是Internet的雏形。1990年代初，商业机构开始进入Internet，开始了商业化的新进程，成为Internet大发展的强大推动力。

1994年4月，中国开通了国际INTERNET的64KBPs专线连接，设置了中国最高域名(CN)服务器，使中国真正加入了国际MTERNET行列。1995年5月，开始商业应用阶段，原国家邮电部开通了中国公用INTERNET网即CH INANET。

1995年8月24日，向全球发行的W indow s 95，在市场上绝对是成功的，在它发行的一两年内，成为有史以来最成功的操作系统。后来的W indows 95版本附带了Internet Explorer 3，被集成到操作系统，被用来给系统的桌面提供HTM L支持，使国际互联网的运用得到广泛普及。

也就是说，上世纪90年代初，国际上商业机构开始进入Internet；1995年，国家原邮电部开通了中国公用INTERNET网；以及W indow s 95操作系统（包括集成的Internet Exp lorer）的广泛运用，使得1997年，中国网民超过62万人，1997年也被称为我国商业互联网元年，或者说，中国的数字化生存4元年。

当初的万“维”网，就是为了增加人们提高认识的角度（维度）。例如，谷歌和百度搜索引引擎的未来发展，就提出移动时代的搜索需求开始变得多元化,图片和基于自然语义理解的多种搜索形态并存,对搜索技术提出了更高的要求5。“语义网(Semantic Web)”，也称为下一代互联网，实际上就是“数据网”(Web o Data)，是一个全球的数据库网，在这个数据库网中，计算机可自动为用户搜寻、检索和集成网上的信息，而不再需要搜索引擎。大数据时代正在催生的这个最大的技术变革，就是要重新构造互联网，打造出下一代互联网。

3.从电子商务到云时代。1995年，IBM提出“电子商务（e-business）”战略理念。2002年，IBM又适时地推出“电子商务随需应变（e-businesson demand）”战略理念。2008年，正式提出“智慧地球”（SmartPlanet）战略理念。2009年1月，“智慧地球”成为美国国家战略的一部分。

2008年11月2日，微软（中国）有限公司宣布，由苏州工业园区、微软公司、江苏风云网络服务有限公司三方打造的SaaS（软件即服务）服务平台——风云在线正式启动，只要通过SaaS服务，就可以通过互联网购买和使用软件服务；同时，微软推出的云计算服务W indows Azure,允许各种类型的企业租用微软的数据中心来进行数据处理和软件运行。表明“云计算”已经逐步走出概念阶段，走入初期使用阶段。大数据的概念，迅速得到IT界的热捧。

2013年5月22日，微软宣布与世纪互联合作，成为第一个落地中国的国际云计算企业。2013年7月31日，IBM宣布与首都在线合作落地，将IBM顶级的云计算基础架构服务SCE+(SmartCloud Enterprise+)正式引入中国，开启中国企业享用高价值托管私有云服务。2013年12月18日，亚马逊公有云服务AWS宣布，其中国区域云计算平台服务开始有限预览。通过与产业链上的广泛合作，全球最大的云服务提供商——亚马逊的公有云服务，正式落地中国。鉴于谷歌暂时难以重返中国市场，标志着中国外资公有云市场亚马逊、IBM、微软三足鼎立的格局基本形成6。

对此，IBM大中华区云计算总经理陈国豪（2014）认为7：拥抱云时代——云计算驱动业务前行；传统产业模式正在发生一场革命，新的业务价值驱动了云计算的使用。

所以，云时代，企业信息化、电子商务的实现，需要企业、云服务商、产业行业、社区政务、国际化等整个社会、整个生态链共同来实现，才能实现生产性服务业的创新发展，改进人们的生活方式。

4.大数据时代。2010年，被誉为“大数据时代的预言家”的维克托·迈尔-舍恩博格在《经济学人》上发布了对大数据应用的前瞻性研究。尤其是在大数据变革方面，他表达了大数据带来的三大主要思维变化：不是随机样本，而是全体数据；不是精确性，而是混杂性；不是因果关系，而是相关关系8。

2011年5月，麦肯锡全球研究院发布了名为《大数据：创新、竞争和生产力的下一个前沿》的研究报告，报告中指出大数据将成为企业的核心资产，对大数据的分析将成为竞争的关键，并会引发新一轮生产力的增长与创新，对海量数据的有效利用将成为企业在竞争中取胜的最有利武器。通过对大数据的合理使用可以使零售业的经营利润提高60%以上。麦肯锡的报告发出后，大数据的概念迅速得到各国政府、国际产业界的高度关注。

2012年3月，美国奥巴马政府发起了《大数据研究和发展倡议》，将大数据定义为“未来的新石油”，称将斥资2亿美元用于大数据研究，以应对大数据革命正在带来的大机遇。据美国咨询机构Gartner预测，从现在起到2015年，大数据将会在世界范围内创造440万个工作岗位。6个联邦部门和机构将新投入超过2亿美金推动大数据提取、存储、分析、发现等领域技术与工具的发展。同时奥巴马政府号召面临挑战的行业、科研院所与非盈利机构和政府携手，共同迎接大数据所创造的机会。

2012年，以ERP应用软件系统为基础，向云管理转型，是金蝶公司清晰的战略方向——利用社交网络、移动互联、云计算这三项新兴技术，帮助客户进行云管理转型。另一巨头用友软件，也在5月宣布基于新型的云计算及移动互联网模式进行业务转型9。

预计2013年至2025年，互联网将有可能在中国GDP增长总量中贡献7%到22%。传统企业转型为数字化企业可能是一个颠覆性的过程，这将改变从企业文化到战略、流程、组织乃至外部合作等诸多方面10。截至2014年上半年，网民上网设备中，手机使用率达83.4%，首次超越传统PC整体80.9%的使用率，手机作为第一大上网终端的地位更加巩固11。IMT-2020(5G)推进组认为：移动互联网和物联网是未来移动通信发展的两大主要驱动力，将为5G提供广阔的前景12。

被誉为下一个社会发展阶段的‘石油’和‘金矿’的大数据(big data)，将掀起精细化的管理革命和竞争，充分利用数据分析技术将是企业制胜的关键13。大数据成为新经济的生产要素和资产，GDP核算，它的资产，它的投资都会把软件和数据利用起来14。

如果说，“买不如租”是云计算发展的基本理念，通过互联网接入，租用云计算平台的计算能力和存储空间，促进了生产性现代服务业的发展；大数据分析技术的使用，则需要使用者更高水平的对技术方法的选择。因此，信息化社会知识经济时代的统计数据分析技术，将得到普遍的重视；重视大数据运用，提高统计工作质量，将推动大数据时代的大统计发展。例如：大热门产品的总利润，同冷门产品—长尾产品—的利润总和相等15。互联网上无穷大的货架空间，使得“长尾”式多样化的产品销售成为可能。这正是知识经济不同于工业经济的特点，80%的利润由20%的实物产品创造，是视稀缺为常态的反面，知识经济的最大特点在于要素的边际投入成本递减趋零，可以更好地满足不同的需求并且开发出潜在的需求。

5.中国式去IOE16。所谓去“IOE”，是对去IBM、O racle、EMC的简称，三者均为海外IT巨头，其中IBM代表硬件以及整体解决方案服务商，O racle代表数据库，EMC代表数据存储。

去“IOE”策略更广泛的理解是对一些核心领域，要求其IT系统及设备做到自主可控，比如金融、电信、能源等领域。

去“IOE”，起源于2010年，阿里巴巴集团实施技术架构调整，历时3年，经过1.7万名内部技术人员的努力，原来只需要上百台小型机的系统，被替换成1.5万台x86服务器，以开放式的内部数据管理系统来取代IBM小型机、O racle数据库与EMC存储设备的封闭式管理。由技术转换、商业变迁和信息安全担忧共同驱动的大裂变正在发生，2014年5月27日，中国气象局与阿里云达成战略合作，共同挖掘气象大数据的深层价值；海量气象数据将通过阿里云计算平台，变成可实时分析应用的“活数据”。这是中国国家部委首次采用民营科技公司提供的云计算和大数据服务17。

（1）技术转换。例如阿里巴巴集团，将采用POWER 7+芯片的IBM的Power系列“小型机”UN IX服务器，更换为使用英特尔的“至强”系列芯片的国内曙光、浪潮的“PC服务器”。提高了IT设备的国产化程度。生产“至强”系列芯片的是英特尔，英特尔继续保持世界超级计算机TOP500中提供处理器的最大份额，占了其中的82.4%3。

2013年，英特尔公司提出了“重构数据中心”的口号。按照软件定义的数据中心的理念重构数据中心，使计算和网络很明显地将从封闭走向开放和标准化，服务器更多地采用IA架构，而软件定义网络的一个基本思想就是，在IA架构服务器上通过软件实现网络的功能。在存储新技术方面，除了闪存以外，英特尔也会持续关注数据加密、数据压缩、重复数据删除等18。

（2）商业变迁。云计算技术，是大数据应用的支撑。出于安全方面的考虑，开放、分布，更适合于“改购为租”的云计算平台营运的特点。

（3）产业化和信息化。上世纪60年代中期，英特尔创始人之一戈登·摩尔提出来的“摩尔定律”，揭示了信息技术进步的速度，对信息化社会进程产生了巨大影响。上世纪90年代中期，微软创始人比尔·盖茨预言：商业银行将成为21世纪的恐龙。

2011年10月19日，国家商务部新闻发言人沈丹阳表示19，淘宝商城事件的根本原因在于,目前我国网络管理的法律基础薄弱，网络零售领域法律缺失以及监管体系的不完善。

互联网金融是以互联网为资源平台，以大数据和云计算为基础的新金融模式20。在国家层面的顶层设计一脉相承的是，将互联网金融定位为“传统金融的补充”21。

发展表明，把自身的运作与发展植根于互联网之上，才使得中国商业银行进入21世纪以后，不仅没有成为恐龙，而且还普遍迎来了繁荣发展的黄金时期22。据金融信息提供商SNL Financial报道23，中国拥有数量最多的大银行，全球100强中有14家总部设在中国。接下来是美国，拥有十家在全球排名前100的大银行。显然，将非核心业务，外包给可以提供相应非生产性现代服务业的企业，专注提高企业自身的核心业务竞争能力，可以提高企业的专业化经营水平和规模。

二、大数据统计分析

1.大数据的定义。所谓大数据(big data)，它是指大量以文字、图片、视频等形式存在的非结构化和半结构化，下载到关系型数据库中无法透过传统架构的信息系统工具挖掘的资讯数据24。

完整的商业智能流程：从各种来源的关系型数据库出发，提取、转换和整合，将数据输入数据仓库；锁定目标数据，得到目标分析数据；构造联机分析，形成多维立方体；挖掘数据，发现的模式和规律；进行评价、检验，得到知识（经验提炼）；进行可视化设计，得到可视化图表。

对于结构化的数据，有统一结构和格式，便于分析和处理；对于非结构化和半结构化的数据，还涉及到自动化出处理问题，将各类数据“录入”存储设备的数据库中，例如，ORACLE WEB DEVELOPER SUITE，基于LAN的数据库具有WEB能力。

2.统计分析方法的应用。结合可视化图标的最终目标，在量化时，首先将“最终目标“所涉及概念操作化，将每一个概念的范畴、亚概念，具体化为变量、解释变量和虚拟变量。

采用文献法中的内容分析法25，将文字的、非定量的文献某种程度地转化为定量数据。采用测量层次分类法，确定不同的测量尺度，则某些性质的内容就变成可测量和可进行数学运算，提高分析结果的客观性。

对变量之间的相关关系、因果关系、虚无关系进行判断。对“不是因果关系，而是相关关系”8进行定量的评价。形成有限多变量的数据。

多维度分析，主要基于“分组标志”的统计分组和分布数列整理，得到分组数据、数据结构，展开相关性分析，采取消元降维技术，在相关性分析的基础上进行（多元）回归分析和时间数列的预测分析。对非线性变化进行判断，数据拟合，进行拟合优良的数理趋势模型选择。

确定效标，评价效度和信度。对已转化为数据库中的数据，可以采用特殊相对数形式，指数化，进行因素分析；可以进行统计检验，进行显著性分析。

采用统计学图表学派的观点，用几何图形来显示结果，甚至可以达到3D效果。

3.数据库挖掘技术的应用。数据挖掘，大数据的管理，OLAP在线分析处理，是一种允许用户从数据库中提取数据，并将信息转换为商业决策中可以使用的信息的方法。从海量数据中挖掘不为人知、无法直观得出的结论。注重数据内在联系，数据仓库组建，分析系统开发，挖掘算法设计，甚至很多时候要处理原始数据。可以采用的使用工具，包括海量数据库如O racle、分布式计算Hadoop、编程语言C++，Java等，也有可能会用到第三方挖掘工具，如国内外股票（期货）型基金公司使用的各种类量化分析软件。

4.统计软件的应用。由于可视化过程属于不确定型决策分析26，变量发生的概率，遵循等概率准则（拉普拉斯准则）进行，为分析过程提供可靠模型和结果检验，进行估计预测时，重视稳健性分析。比如说两个独立样本等方差的t检验对等方差的假定是稳健的，就是说当方差是相同时，检验统计量服从精确的t分布；大样本方法也称为“渐近方法”或“近似方法”，因为它是基于统计量的渐近分布，有关的统计特性只是近似而非精确的。稳健统计本质上属于参数统计的范畴。

数据统计，专注于建模及统计分析，通过概率、统计、离散化等数学知识建立合理模型，充分发掘数据内容。常用工具如：SAS，SPSS、马克威。OLAP，是一个建立数据系统的方法，作为BI的延伸，对决策提供有力支撑。核心思想就是建立多维度的数据立方体，以维度（Dimension）和度量（Measure）为基本概念，辅以元数据，实现可以钻取、切片、切块、旋转等灵活、系统、直观的数据展现。这种思想可以被数据分析、数据挖掘多个环节采用，但需要采用科学计算理论论证后进行实践。

5.在全面质量管理中的应用。在质量管理发展史上，经历过统计质量控制阶段，而且在全面质量管理27的新发展过程中，也大量采用了数理统计方法。例如：六西格玛质量水平代表3.4PPM（百万分之3.4）的缺陷率。“稳健统计”和“马尔可夫过程概率模型”，就在六西格玛质量管理中有重要作用。基于数据和事实驱动的管理方法中，六西格玛管理一开始就澄清什么是衡量企业业绩的尺度，然后应用统计数据和分析方法来建立对关键变量的理解和获得优化结果。在测量阶段，需要采用大量的因果图（石川图，特征要因图或鱼刺图），用于揭示过程输出缺陷与问题或与其潜在原因关系的图，采用因果矩阵或者层次分析法（AHP），是一种有效的分析工具。在改进阶段，稳健参数设计（也称健壮设计、鲁棒设计），是工程实际问题中很有价值的统计方法。

6.“企业一套表”为核心的统计四大工程建设是重大统计革命。2002年4月5日，在依照SNA1993国际标准制定的《中国国民经济核算体系（2002）》开始逐步实施之前，中国政府加入了国际货币基金组织（IM F）的“数据公布通用系统”（GDDS），使得中国的统计透明度进一步提高，被称为“统计入世”。

自2011年年报和2012年定报起，率先对全国所有“三上”企业和房地产开发经营企业的相关统计实施一套表制度；力争在“十二五”时期，对包括企业、事业、行政单位在内的所有统计单位全面实施一套表制度28。以“企业一套表”为核心的统计四大工程建设是重大统计革命，目的是为了进一步提高统计数据质量。四大工程，就是统一的基本单位名录库中的法定调查单位，按照“企业一套表”规范的调查内容，采用统一的处理软件，将原始数据通过互联网报送全国统一的数据中心，实现各级统计机构同步可以接收数据，审核、共享原始数据，确保数据的真实、准确、完整和及时。

7.SNA2008、绿色GDP、包容性财富核算，必须通过大数据分析才能提高统计核算质量。当SNA2008推出后，2013年11月18日，国家统计局官方宣布29，已经制定了修订《中国国民经济核算体系（2014）》的初步计划和初步框架。大数据的应用，将会提高SNA2008、绿色GDP、包容性财富相关指标的数据采集质量。

2009年2月，联合国统计委员会第四十次会议决定将SNA2008作为国民经济核算的国际统计标准，并鼓励所有国家尽可能以此为标准来编辑并报告其国民经济账户情况。受联合国统计委员会委托，联合国、欧盟、经济合作与发展组织、国际货币基金组织、世界银行等五大国际组织发布了《国民经济核算体系2008》(SNA2008)。

1993年联合国统计机构出版了《环境与经济综合核算手册》(SEEA)，提出提出了生态国内产出（EDP)的概念，即绿色GDP。1995年，世界银行出版了《环境进展的监测》，正式提出了绿色GDP国民经济核算体系的概念，并首次公布了用“扩展的财富”指标作为衡量全球或区域发展的新指标。

2012年6月，里约+20地球峰会，联合国环境规划署（UNEP）联合其他机构（UNU,IHDP），在本次峰会上推出第一份全球《包容性财富报告2012》（InclusiveW ealthReport2012），其中的“包容性财富”（InclusiveW ealth）是度量经济可持续发展的新指标。导，社会介入，重视大数据的应用开发，将为SNA2008、绿色GDP核算、包容性指标核算质量提高奠定基础。从法律的角度分析，被调查对象有义务配合政府统计工作开展，也有权利享有政府提供的公共服务产品——统计数据发布服务的有效供给。政府统计公告和发布，是被调查对象经营决策的重大宏观数据来源之一。

2.重视作为行政管理组成部分的官方统计数据的统计质量提高的同时，也要重视规范民间统计、涉外统计活动对经济社会发展的影响，严格统计执法，规范信息管理，及时发布适应社会发展的统计标准，应引起足够的重视。

3.在统计学的技术和方法方面，一方面，要求精确化，重视逻辑演绎，运用高超的测量技术，例如生化实验数据，再结合数学知识，重视数据挖掘，验证结论，例如药物的临床实验；另一方面，要求普遍性，重视逻辑归纳，应用全面的量化测算数据，实践从定性分析到定量统计的经验数据归纳，重视数据分析，使用分析结果指导进一步的实践，例如皮尔逊经验公式和索罗公式。因此，应重视以IT技术发展为基础，实现统计具体功能信息、咨询和监督功能的统一协调和产业化发展，才能提高统计的整体服务能力。

4.通过研究作为统计数据采集的源头（统计元）之一的大数据，使统计描述更为全面，统计推断更加准确，统计决策的自动化、智能化程度得到提高，将改善国民经济核算数据质量，推动科学发展观的实践。

因此，在全球低碳化掀起的第四次浪潮正在加速来临之际，技术进步、商业新业态，是高碳中国进行创新转型的难得机遇，大数据产业创新发展，应该引起足够的重视，包括理论重视、政策支持、法律明确、统计标准实施等，迎接大数据时代的发展。

三、政策建议

1.加入GDDS，是公正透明统计发展的必然结果，有利于国际交流。政府主

注释：

1阿尔文·托夫勒著,黄明坚译.第三次浪潮[M].北京：中信出版社，2006

2韩琮林.我国首个大数据交易行业规范出台[N].北京：北京商报，2014.6.23

3杨辉，刘时良.“天河二号”再登全球超算500强榜首[N].广州：羊城晚报，2013.11.21

4[美]尼葛洛·庞帝著,胡泳等译.数字化生存[M].北京：中信出版社，1997

5小智搜索.巨头财报背后看分歧：百度向左谷歌向右[EB.青岛：IT之家网站，2014.7.28

6张霖云.计算中国争夺战：IBM亚马逊决战紫禁城[EB].北京：IT经理网，20131223

7陈国豪.IBM大中华区云计算总经理陈国豪：拥抱云时代——云计算驱动业务前行[EB].CSDN网站，2014.5.22

8维克托·迈尔-舍恩伯格,肯尼思·库克耶著.盛杨燕，周涛译.大数据时代:生活、工作与思维的大变革[M]杭州：浙江人民出版社，2013

9黄远.软件业陷亏损潮,金蝶用友借“云”转型[N].上海：第一财经日报，2012.1.18

10张家僡.麦肯锡：互联网将在中国GDP增长总量中贡献7%到22%[EB].北京：财经网，2014.7.28

11魏博.第34次中国互联网络发展状况统计报告(全文)[R].北京：中国发展门户网，2014.7.23

12OFweek通信网.5G愿景与需求白皮书：挑战不容忽视[R].深圳：通信网，2014.6

13涂子沛.大数据：正在到来的数据革命，一技它如何改变政府、商业与我们的生活[M].桂林：广西师范大学出版社，2012

14樊明太.中国社会科学院樊明太：大数据与新经济的结合及趋势[R].香港：凤凰网站商业，2013.12.18

15克里斯·安德森著,乔江涛译.长尾理论[M].北京：中信出版社，2006

16封面文章.中国式去IOE[J].北京，2014（23）

17黄远.气象局与阿里云合作：国家部委首向民企采购云计算[N].上海：第一财经日报，2014.5.28

18郭涛.应用驱动数据中心变革.中国计算机报[N]，2014（3）

19沈丹阳.商务部：淘宝事件源于监管体系薄弱[N].北京：新京报，2011.10.20

20中国互联网金融发展报告(2013)[R].北京：中国网站，2014.2.7

21李德尚玉.解码互联网金融监管路线图[N].上海：第一财经日报，2014-07-30

22樊志刚，黄旭，胡婕.互联网挑战银行——谁是21世纪的恐龙[M].北京：中国金融出版社，2014

23Halah Touryalai著，陈玮译.全球银行100强：工行第一，美资银行无缘前五[R].上海：福布斯中文网，2014.3.12

24夏南新.继续教育专业科目课程讲义[G].广州：中山大学岭南（大学）学院，2014

25张彦.社会研究方法[M].上海：上海财经大学出版社，2011

26徐国祥.管理统计学[M].上海：上海财经大学出版社，1995

27马林.六西格玛管理[M].北京：中国人民大学出版社，2004

28国家统计局.关于实施企业一套表统计改革的通知（国统字〔2011〕95号）

29新华网.国家统计局将对现行国民经济核算体系进行修订[EB],新华网站，20131118

30国家统计局网站

（作者单位：东莞理工学院继续教育学院 广东东莞 523808）

（责编：若佳）

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1004-4914（2014）10-277-04