数字政府背景下，统计数字化转型的方向和内容研究

黄海阳

（深圳市维度数据科技股份有限公司，广东 深圳518001）

20世纪80年代，我国开始着力进行统计信息化建设。随着计算机和信息技术的普及与发展，全国地市统计信息化建设基本完善。从“IT时代”到“DT时代”，大数据技术、人工智能技术、互联网等不断深入经济社会各领域，数据成为最重要的生产要素。“信息化”“数据化”“数字化”“智能化”等概念不断深化，促使政府管理从电子政务到数字政府转变，这也是统计信息化向数字化和智能化转变的客观要求。在数字政府建设背景下，统计如何实现数字化和智能化转变，适应新形势下现代统计建设的要求，是本文研究的主要内容。

一、数字政府背景下，统计数字化转型发展的必要性

数字政府的建设将逐步实现“一切业务数据化，一切数据业务化”，因此各系统、各部门管理的数据要实现数据化和耦合化。目前我国政府业务的信息化率已经达到90%，但是数据部门化、单体化、局部化特征明显。数字政府一定是符合整体化、一体化的要求，打造各部门的互联互通，实现数据整合，协同政府部门数据，通过算法和模型，实现统计决策的智慧化和高效化。

（一）数据治理变革的新要求。以“数据驱动范式”为目标的数字政府建设，通过对组织业务流程的再造，向公众提供更加高效的公共服务，用数据驱动政府治理和管理。政府统计部门有通过统计分析、统计预测和统计监督，向党中央、国务院及社会各界提供统计信息和咨询建议的职责，因此，统计数字化将围绕政府利用数据提升未来的规划能力，通过一定的数据算法和模型，提升统计数据在治理现代化中的价值。

（二）经济社会转型发展的必然要求。近年来，新产业、新模式、新业态不断融合创新，经济社会各领域都在转型升级，加上信息技术、大数据技术、人工智能技术等技术的发展和应用，为政府和企业管理带来新的思路和方法，推动了政府数字化和企业数字化的转型发展，政府数字化、企业数字化、公共服务领域的数字化转型将对现有的统计制度方法产生挑战。因此，统计数字化转型一方面要考虑在制度方面的适应和创新，另一方面要考虑统计数字化的顶层和系统设计中经济社会数字化转型的内容，特别是技术和方法的接轨。

（三）数据科学技术发展的新趋势。《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十四个五年规划和二〇三五年远景目标的建议》提出：“加强数字社会、数字政府建设，提升公共服务、社会治理等数字化智能化水平。”数字政府背景下，统计更强调智能化的应用，因此，统计数据应用的采集、管理、推断、预测以及模型使用均需要与数据科学技术结合；同时，数字化、平台化和智慧化将促使统计调查手段与信息化和大数据等相关技术紧密结合，进一步提升数据采集、收集、处理、共享的技术化、智慧化和效率化。

二、统计数字化转型发展的现状

从信息化到数据化再到智能化，从电子政务到数字政府，统计业务与信息技术、数据技术的变革和发展必然经历不同业务层次和内容的深化。数字化体现着统计业务本身发展的功能需求和发展现状，是基于HIS的统计信息化的建设和基于算法及数据技术的智能统计应用。因此，统计数字化必然要经过统计业务的数字化、统计信息处理的数字化、统计管理的数字化、统计一体化的数字化等四个阶段，具体内容如下：

（一）统计业务的数字化。单项统计任务例如国情国力调查、企业“四上”统计、非公有制经济调查等业务的数字化实现形式和内容。

（二）统计信息处理的数字化。以不同的统计任务涉及不同部门统计信息的汇聚整合为基础，形成高效的统计信息处理的数字化实现过程。

（三）统计管理的数字化。统计、服务、管理一体化，强调以“高效统计管理”为目标的统计整体数字化。

（四）统计一体化的数字化。从统计内部扩至外部，面向整个数字政府一体化建设下的统计数字化。

我国统计数字化的发展必然是在统计信息化的基础上，发挥统计局在政府数据的调查和整合汇总分析的职能，采用新的技术手段提升统计部门的专业技术能力，以支撑统计适应政府和社会数字化转型的要求。数字政府建设下，统计数字化是构建现代化统计调查体系的必然要求，是大数据技术、信息化技术、智能智慧技术应用最好的“数字政府”场景。

图1 统计数字化体系的“四个层次”

三、数字政府背景下，统计数字化转型的主要方面

统计数字化以数据服务为中心，围绕整个数据生命周期开展数据价值的挖掘，以不同结构和内容数据“串联”整个统计的业务流程，进而更好地履行统计职能。数字政府背景下，从服务于统计，使统计更加系统化和智慧化的角度，我国统计数字化转型应关注以下五个方面的数字化建设：

（一）数字化场景统计。完善名录库联网直报和大型普查现场调查的形式，加强名录库虚拟的数字化身份验证，降低调查对象位置和主观意识对调查的影响，增强数字化无现场调查场景，提升调查数据质量。

（二）数字化调查表。统计报表是形成数据“信息孤岛”的源头，采集整个企业数字化转型的平台数据和各部门平台数据，关联数据库，灵活迁移数据，获得特定数据，解决数据核算和经济社会应用及预测问题。

（三）统计数据共享融合。改变信息化建设的局部和个别现象问题，通过各部门、各领域数据流、业务流和信息流的更新，构建以政府数字化转型为基础的“大统计+小统计”的数据协同共享平台，实现政府统计信息资源的共享。

（四）统计数据应用的智能化。统计数字化将对各部门归集的统计数据进行回溯和管理，并构建数据治理、统计业务、数据应用的开发应用环境，将统计模型算法和现代信息技术及数据技术进行整合，改变数据分析的月度化、滞后化等问题，提高及时性和全面性，从而开展专题分析和预警。

（五）数字化基层统计。构建自上而下的数字化统计体系，以标准化为出发点，打造基层统计平台化和网络化的统计应用体系，保证统计数据质量。

四、数字政府背景下，统计数字化转型的技术内容

统计数字化的建设是在新技术的背景下，对统计工作模式和内容的重新审视和构建，是推动传统统计各个环境和领域变革的重要方式，能以数据驱动社会治理，实现经济社会的转型升级。

不同部门、不同系统、不同层级的统计业务要想协同，发挥数据在政府治理中的价值，需要运用大数据、云计算、人工智能等新一代信息技术，对多层次和多结构的统计数据进行业务整合、共享和开放。未来统计数字化的形态将是“统计调查+政务云+大数据”的融合。因此，统计数字化不仅仅是统计内容和方式的数字化，而且是数据技术和方法在统计上的应用服务。

根据统计数字化建设体系和内容，统计数字化建设的技术内容可以从采集层、数据层、应用层三个方面进行，重点关注每个层次中的数据技术垂直应用和数据技术与其他学科的交叉融合。人工智能与数据分析、网络安全以及云技术都是统计数字化需要关注的技术领域，因此统计数字化作为政府数字化转型的基础，应发挥统计数据在提升数字治理能力方面的重要作用。

统计数字化的采集层、数据层、应用层均涉及软硬件的结合，统计数据的采集、传输和执行，需要通过数据库技术和前端数据技术，实现不同统计信息的互联互通，并通过数据清洗的方法，为标准化统计的应用奠定基础。数据层通过统计数据应用，实现数据共享融合，采用统计及垂直领域的理论基础，结合统计算法和模型，实现数据的基础分析和深度挖掘。应用层是通过智能分析技术和相关模型、算法，对经济预测和社会治理实现精准分析并提供科学建议，进一步实现统计数据应用的智能化和可视化，实现统计数字化应用的最佳场景和技术。

五、数字政府背景下，统计数字化转型的方向

统计数字化涉及经济社会统计的方方面面，其内容、技术建设和解决的主要问题，可以驱动制度层面、技术层面，甚至是价值理念层面的创新。目前，我们研究统计数字化更强调统计数据驱动治理服务的模式，内部看是政府统计职能业务的履行，外部看是满足经济社会数字化转型的服务需要。概括讲，统计数字化的基础是数据的整合和融合，核心是统计业务发展的需要，目标是实现经济社会转型发展的服务要求。因此，统计数字化转型的方向主要有以下三个方面：

（一）遵循统计数字化的“三个逻辑”。主要是指不同结构数据之间的逻辑、不同业务内容之间的逻辑和不同服务内容之间的逻辑。

（二）构建统计数字化的生态环境。统计数字化涉及领域和技术众多，应构建政府各部门、各市场主体协同合作的统计生态，建立新型的统计合作关系。

（三）体现数据技术和统计价值的结合。统计数字化与信息技术、数据技术、统计理论、大数据平台等密不可分，只有将统计形成的数据和不同类型的数据融合，才能提供更可靠的统计服务，达到统计数据分析的最大价值，才能更好地在政府数字化转型中发挥应有作用。