基于网络大数据的消费者信心指数编制

郭洪伟

（首都经济贸易大学 统计学院，北京100070）

一、引 言

消费者信心指数（简称为CCI）有时也被称为消费者情绪指数（简称为ICS）。它产生于20世纪40年代美国联邦储备局资助的消费者资金年度调查项目，由密歇根大学调查研究中心承担，即Michigan指数（UMCCI），20年后又出现了 Conference Board指数即会议委员会指数（CBCCI）。自从美国消费者信心指数的调查开始后，世界各国也都按照类似做法开展信心指数的编制。中国国家统计局于1997年12月开始调查、编制消费者信心指数。近年来，中国的大学等研究机构也积极参与到消费者信心指数的编制和应用研究中来。目前，消费者信心指数已经成为中国经济景气指数体系的有机组成部分，受到各界人士的广泛关注。

二、现有消费者信心指数的编制方法

不同国家和地区的消费者信心指数编制方法基本思路都差不多，即参照Michigan指数的设计思路，消费者信心指数均来自于消费者调查，把消费者信心指数看作由消费者预期指数（ICE）和消费者现状指数（ICC）组成。但各种信心指数的编制方法又不尽相同，它们之间有或多或少的差异，如密西根指数更侧重于个体的财务状况，会议委员会指数更侧重于宏观经济状况。

中国国家统计局景气监测中心发布的消费者信心指数目前主要通过对全国主要城市进行随机抽样的调查问卷编制而成。调查问卷的问题主要涉及五个方面：受访者对当前经济形势的判断、对家庭收入的看法、对目前购买商品时机的判断、对未来整体经济的判断以及对自身收入的评判。首都经贸大学参与发布的两岸四地信心指数反映并量化了消费者对经济形势、就业状况、物价水平、生活状况、购房和投资六个方面的主观感受。

三、利用网络大数据编制消费者信心指数的设想

现有消费者信心指数的编制方法都必须基于抽样调查数据，耗时、费力而且存在抽样误差。在此，笔者提出基于网络大数据的消费者信心指数的编制方法。以网络的大数据代替传统的抽样调查数据，完成消费者信心指数的测算。笔者参阅了不同网络数据的分析方法，把基于网络大数据的消费者信心指数的编制归结为以下几步：

1．确定消费者信心指数的分析维度。考虑到网络数据获得的难易程度及实现的可能性，笔者将从八个方面去搜集编制消费者信心指数的数据，这八个方面包括：电商交易数据、旅游数据、网络招聘数据、经济舆情数据、网络贷款数据、房屋租售数据、搜索引擎数据、特定App应用分析数据。

2．现状指数的测算。根据上述八个方面的有关数据，从这些数据中梳理出有关宏观经济、个人收入、大件商品购买、物价、就业、投资等分量的数据，从而计算出消费者信心指数。

3．预期指数的测算。根据上述八方面的数据，拣选出各分项预定购买的数据（如机票预订数据、商品预定购买数据）及搜索和舆情数据中反映未来观点的数据，根据此数据计算出反映未来一段时期内消费者信心的数值结果。

4．综合比较不同时期的分析结果，给出基于不同基期的消费者信心指数。

四、编制消费者信心指数的实施步骤和流程

通过上面的论述，我们发现基于网络大数据的消费者信心指数的编制并不难。具体实现步骤如下：第一步，确定数据的来源。网络数据纷繁复杂，有效的和无效信息混杂在数据中。因此，要从浩如烟海的网络数据中选定与消费者信心指数计算有关的数据源。与传统分析不同，这些数据有结构化的还有非结构化数据，其中非结构化的数据处理要用特殊的方法。第二步，利用大数据的搜索和分析方法，从选定的数据中筛选出可以用于计算消费者信心指数的初始数据。例如，分析电商的消费数据，可以计算出消费的上涨变化，把所有消费者分为五个等级（大幅上涨、上涨、持平、下降、大幅下降），计算不同类型消费者所占百分比。第三步，基于上一步加工的数据，可以参照传统方法计算消费者信心指数。这个过程其实就是利用大数据的分析方法替代传统的消费者信心指数的数据搜集过程，接下来消费者信心指数计算过程是相同的。

另外，除了用电商等用户购买行为数据外，也可以用社交网站用户的情绪表达来分析其信心，并构造消费者信心指数。用此方法编制消费者信心指数，具体步骤如下：第一步，选取微博或微信等社交媒体数据。第二步，利用大数据处理手段，寻找信心的线索，根据这些线索来测定每个消费者的各分项信心数据，记为X。第三步，从网络大数据中获取每个消费者的其他相关变量数据，或易于测量的宏观经济数据，记为Y。第四步，设所有消费者信心指数的各分项指数向量为，其他相关变量为，假设数据已经归一化处理。利用典型相关分析找到向量u和v，以满足，同时，则定义消费者信心指数为。这样计算出的消费者信心指数与消费者其他变量的关系最密切，最能反映消费者的自身情况。

接下来，利用稀疏典型相关分析方法精简变量。利用稀疏典型相关方法分析结果，分析消费者信心指数和关键变量的关系，找出那些与消费者信心指数关系最密切的变量。在此基础上（或者直接用传统公式法编制的指数）分析不同因素对消费者信心指数的影响。

上述两种消费者信心指数的编制思路，可参考以下流程：

流程1：从网络数据着手，开始数据筛选，接着进行数据的处理转换（得到类似调查的数据），下一步就是按照传统数据处理方法加工，然后计算消费者信心指数，还可以进行消费者信心指数的影响因素分析，最后得出消费者信心指数的发布报告。

流程2：从网络数据入手，开始数据搜索、挖掘，整理出有关“信心情绪”的数据，再按照新的编制规则，计算消费者信心指数，还可以进行消费者信心指数影响因素分析，形成消费者信心指数发布报告。

可以看出，两种编制思路是平行的，无论哪种方法编制的消费者信心指数都基于网络数据，用大数据分析方法，这与传统的编制方法有本质的区别。

五、结 语

随着中国经济不断发展，政府需要对经济发展的了解更深刻，要时刻关注经济发展的动向，消费者信心指数作为经济的先行指标，为经济决策做出了巨大贡献。但中国的消费者信心指数编制还存在一些问题。

首先，中国地域辽阔，各地区发展不平衡，东西部差异大，经济发展二元结构明显，显然用一个信心指数描述全国情况并不合适。通过网络数据我们能在同一时刻发布所有地市的消费者信心指数，以便对比分析。

其次，中国信心指数的编制从20世纪90年代才开始，统计的时间段不长，无法进行长期比较分析。这种数据的缺失也限制了对信心指数进一步的研究和应用。基于网络的消费者信心指数，可以用历史网络数据构造过去任一时刻的消费者信心指数，以便与当前的数据对比分析。

最后，就现有研究看，充分利用信心指数全面分析宏观经济行为的文献还很少，信心指数的应用范围还很小。我们发布并宣传消费者信心指数，扩展信心指数的应用范围，挖掘网络时代消费者信心指数的作用。目前越来越多的人已经参与到消费者信心指数的应用研究中来，我们希望能看到更多更有深度的研究成果。