大数据时代新型对外货物贸易统计体系研究

王月恒+王晶+刘欣侠

[摘要]海关统计作为我国对外货物贸易的官方统计，是海关四大工作职能之一，海关统计为非抽样统计的特性决定了大数据的思想和方法在构建新型对外货物贸易统计体系、提升对外货物贸易统计水平中有着广阔的应用前景。文章对大数据在对外货物贸易统计的应用前景以及大数据理念在海关统计工作中的实现路径进行了深入分析，以期提升大数据在政府统计中的应用。

[关键词]大数据；对外货物贸易；统计；海关

[DOI]1013939/jcnkizgsc201719101

近年来，随着我国对外贸易的飞速发展，一方面国家和社会各届对外贸数据非常关注，作用日益明显；另一方面我国发布的进出口贸易统计数据，屡屡遭受社会的质疑，自上而下给外贸统计工作提出新的要求。处于蓬勃发展的大数据时代，对外货物贸易统计管理部门既要面对大数据的理念和数据需求对传统工作模式的冲击，又在大数据时代带来的统计改革和统计创新中充满机遇，如何应用大数据的理念和思维，提升对外货物贸易统计能力，提高对外货物贸易统计工作水平，是摆在我们面前的一项课题。

1对外货物贸易统计

对外贸易活动是指一国或地区同其他国家或地区之间进行的商品交换活动。对外贸易活动的定义有狭义和广义之分。广义的对外贸易包括货物和服务的进出口，狭义的对外贸易仅指货物的进出口。[1]本课题论述对象主要针对狭义的对外货物贸易统计。

对进出口货物贸易的统计是国民经济统计的重要组成部分，可以全面地反映我国货物进出口和对外贸易运行状况，是研究我国对外贸易发展和国际经济贸易关系的重要资料，同时也是国家制定对外贸易政策、进行宏观经济调控的重要依據。自1981年开始，我国对外公布进出口贸易情况正式使用海关统计数据，海关统计从此成为我国对外贸易的官方统计。《海关统计条例》规定：实际进出境并引起境内物质存量增加或者减少的货物，列入海关统计。因此，列入我国海关统计范围的货物必须同时具备两个条件：一是跨越我国经济领土边界的物质商品流动；二是改变我国的物质资源存量。

2大数据时代对外货物贸易统计面临的挑战

21大数据的内涵和特点

对于大数据尚未有一个公认的定义。一般来讲，大数据有“4V”的特征：首先，体量浩大（Volume），数据集合的规模已从GB 到TB 再到PB 级，甚至开始以EB 和ZB 来计数；其次，模态繁多（Variety），包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据；再次，生成快速（Velocity），大数据往往以数据流的形式动态、快速地产生，具有很强的时效性；最后，价值巨大但利用密度低（Value），大数据中蕴含高价值的信息，但其价值利用率往往较低。[1]

大数据的“大”并不仅仅在于数据量的多少，还是一种“以数据为大”的方法论。通过对个体行为的数据挖掘，使用关系分析、文本挖掘等方法来寻找有价值的信息，大数据能帮助人们更好地认识客观事物。

22新时代对外货物贸易统计面临的挑战

（1）准确性遭到质疑。在数据类型多样化、数据源多元化的时代，政府统计受到的是全民解读的高规格待遇，越来越可能遭受到准确性的质疑。中国海关统计数据具有准确、及时、国际可比的特征，但2012年以来的一段时期，港台的贸易数字显现，来自中国大陆的进出口额低增长甚至负增长，而我们对港台的外贸数字显示的却是高增长。两者数据的巨大差异必然遭受公众的疑虑。海关统计数据发布往往局限于单一的总体数字，而缺少统计方法、中间指标、相关误差、适用范围的统计性阐述。在部分进出口货物使用去向不明，被作为“套利”道具情况下就难以避免数据准确性的质疑。在这个人人都有麦克风的时代，甚至无须进行数据的比较，仅仅从有关部门、行业或民众的自身感受也可以对数据提出疑虑，网络相传、口耳相传，最后就有可能演变成海关统计的公关性危机。

（2）实效性较为滞后。在大数据时代，数据响应都是分秒必争，海关统计的反应速度显然不能满足社会日益增长的及时性需求。目前海关各项统计工作基本以月为周期，海关统计需要经过人工审核、实际查问、数据汇总的过程，生产周期偏长，外贸进出口数据也在每月的9日才能正式发布。虽然理论上报关单日报数据电子化可以使得统计数据生产时限缩短到1～2日，但由于作业方式的传统和对精确性的要求，海关统计数据的发布周期难以满足社会的需要，除了旬报数据向政府有关部门报送外，更需要发挥统计数据的时效效益。

（3）应用性较为局限。海关统计将相当大部分的精力用于准确地采集数据，在数据应用方面着力较少。统计数据的最终目的是使用，没有使用前途的数据也没有生命前途。从广义上说，统计数据质量也包括数据使用效益。如果数据本身准确性、时效性再好，但使用效益不高，数据生产的成本远远高于效益，这样的统计数据也难言具有高质量。目前的海关统计数据，除执法评估和电子口岸通关信息外，往往以总体性数字（或商品、或区域、或全体）的发布展示为主要目标，适用性较低，只能对宏观的总体状态起到提示作用，甚至定性判断或结构分析有时也难以

做到。这一方面是准确性和统计意义阐述不足；另一方面也是适用性不好，海关统计数据的应用效益总体上差强人意也就不难理解。

3构建新型对外货物贸易统计体系的对策建议

（1）开拓外部数据来源，打通外贸各流程的数据回路。“大数据”时代，数据来源多样化，海关统计需要充分利用好互联网、社会传媒和移动设备的作用，果断将大数据作为海关统计的重要数据来源。一方面对内建好“数据统一采集上报平台”，目前海关的数据统计经常出现“数出多门”的现象，基于业务运行网及管理网的数据经常被重复提取、重复统计，从提高行政效率、规范数据标准、严格数据发布口径等方面考虑，构建海关内部统一的数据上报平台是十分必要的；另一方面对外建好“数据发布及交换平台”，容纳所有采集到的数据信息，将历史和现有原始数据文件整理归集到系统中，使海关进出口动态数据能够及时被需要的企业与行业机构所掌握，同时加快与工商、税务、外管、国检等部门间的信息交换，从而有利于这些数据得到更广泛的应用并转变为具有价值的信息，为社会及广大企业带来实际的经济效益。

（2）强化数据挖掘，更好服务宏观决策和经济管理。在数据的采集和获取途径畅通之后，数据的挖掘和处理将成为重中之重。目前海关统计中的统计分析仅将分析对象特点呈现，但是对现象产生的根源缺乏深入剖析，更缺乏科学的预测，分析功能比较单一，因此，对数据进行深层次的挖掘十分必要，选择合适先进的软件，结合海关管理、国际贸易以及企业生产经营数据等开展专项分析，从中发现问题，更好地为国家宏观决策和海关管理服务，更好地发挥海关统计的监督、服务和辅助决策作用。首先是充分利用自有的专业的技术力量和成果，对巨量原始数据进行专业化处理；其次是善于运用专业的分析机构，社会经济各领域的数据应用问题主要还是掌握在本领域的专家手中，海关起到整合资源和提供平台作用；最后逐步提高数据开放能力，为大数据敞开大门，为上级决策服务、海关监管、打击走私服务以及为社会经济服务。

（3）注重人才储备和培养，加强专业人才队伍建设。大数据对数据的储存、挖掘、分析和使用均提出了更高的要求，特别是涉及海量的数据挖掘和纷繁复杂的模型建立和处理，行业专家将逐渐被技术、数据处理人才所取代，就像被誉为“大数据时代的预言家”的舍恩伯格所说的那样“大数据时代使得行业专家的重要性下降，集统计学家、软件程序员、图形设计师、作家于一身的数据科学家成为最为迫切需求的人才”。目前的海关统计系统不乏大量的行业专家、统计专家和数据分析能手，但是懂得各种数据存储、处理、挖掘技术专才和计量统计方面的专才依然短缺，应根据大数据发展趋势加强对相关人才的培养和储备，建立一支专业的数据处理、挖掘、应用人才队伍。

参考文献：

全国统计专业技术资格考试用书编写委员会统计工作实务[M].北京：中国统计出版社，2008：63.

[基金项目]2016年河北省统计局项目《大数据时代新型对外货物贸易统计体系研究》（项目编号：2016HY20）资助。