大数据下青海省经济监测预测思考

李秀阳

（青海省信息中心 青海西宁 810008）

近年来，大数据、云计算、区块链、物联网、人工智能等新一代信息技术快速发展，融入到社会生活的方方面面。大数据技术深度应用到教育、卫生、旅游、交通、工业、农业等领域，数字化、智能化发展不断推动经济社会创新发展。研究如何运用大数据资源及其技术，对科学、有效、精准、及时地监测预测经济运行态势具有重要意义。

一、青海省经济运行中大数据监测预测的必要性

目前大数据技术成为全球经济社会创新发展的重要驱动力，为加快数字化转型步伐，青海省应着力打造数字经济和平台经济，将信息技术与经济社会发展有机融合，强化数字赋能作用，推动政府治理模式转变。运用大数据资源及技术，监测预测经济运行态势的必要性主要体现在以下五个方面：

（一）有效监测当前宏观经济运行态势的需要

目前，面对复杂多变的国际环境、持续加大的经济下行压力，青海省经济增长受外在不确定性因素的影响加大，经济活动的复杂性不断增加。全面科学有效分析青海省经济运行特征和周期显得愈加困难，需要宏观调控部门及时精准掌握当前经济运行的情况，对经济运行规律进行深入分析和研究。因此，依托大数据资源及大数据技术实时监测，充分利用海量数据进行关联分析，挖掘大数据潜在的经济价值，客观反映当前经济运行态势，是有效评价当前宏观经济形势的需要。

（二）准确预测未来宏观经济发展趋势的需要

经济预测是科学有效进行宏观决策的前提。在“互联网+”时代背景下，大数据技术能够有效拓展预测方法、模型构建和算法研究。政府相关部门欲提高宏观决策能力，需要依托大数据、云计算、人工智能等现代化信息技术手段，对经济形势进行全方位、多层次、高效性分析研究。大数据预测的重点是数据，其核心思想是借助大数据指标体系，寻找变量间具有最高拟合优度的关系式，使得预测值与实际值之间的差值最小化，提高预测的精准性与实效性，从而实现用数据说话、用数据决策的目标。经济运行大数据监测预测正是基于海量数据指标变化情况，对未来经济发展趋势进行预判的一种分析方法，能够有效地预测短期及中长期经济运行态势。当前，青海省经济增长面临着诸多困难和挑战，新形势下利用信息化技术及大数据资源，构建主要经济指标短期和中长期预测模型，对未来一段时期经济运行趋势进行反映，使微观指标成为宏观经济监测预测的晴雨表，这是准确预测宏观经济发展趋势的需要。

（三）与时俱进提高经济运行预警水平的需要

经济运行大数据预警分析通常可在经济运行产生波动或冲击前，及时发现倾向性、苗头性、潜在性问题，从而能够及早警示、对症下药，有效防范经济风险。目前，对于经济运行状况的分析，通常以红、黄、绿、浅蓝、蓝色五种颜色分别表示经济过热、偏热、正常、偏冷、过冷区间，从而判断经济运行是否处在合理区间内。过去一段时期青海省相关部门编制了全省经济运行预警指标体系，并将研究成果运用于实际工作中。由于近年来青海省经济逐步由高速增长转为高质量发展的中高速阶段，而所用的预警指标体系是基于经济高速增长阶段的水平编制的，随着经济结构的转型升级，各项指标对综合预警指数的影响权重随之发生变化，现有的景气分析模型和综合预警指数对当前经济运行的拟合效果逐步下降，迫切需要借助新一代信息技术构建新的监测预警指标体系和预警指数，提高预警分析的科学性和时效性，以促进经济高质量发展。

（四）科学评价宏观经济政策调控效果的需要

宏观经济决策是通过对当前经济运行态势进行及时、有效的监测，并对未来短期及中长期走势进行预测分析，从而采取有效的调控政策以应对可能出现的经济风险。目前，利用大数据资源及技术对经济运行态势进行分析研究，提前发现潜在性问题，及时制定并实施科学合理的经济政策。同时，依托政策模拟、仿真分析等经济计量和大数据分析手段，对已实施的宏观经济政策效果进行科学评价，针对政策评价效果可定量分析政策实施的有效性，进而通过优化调整宏观政策，不断提高政策的前瞻性、灵活性和有效性。高效评价宏观经济政策调控效果，有效调度全省经济运行工作，采取合理的政策措施应对经济运行中存在的困难问题和风险挑战，也是经济管理部门优化经济运行调控方式、科学精准实施宏观调控的需要。

（五）有效开展宏观经济运行调度分析的需要

当前，国家及青海省政府高度重视利用大数据资源及技术手段对经济运行进行监测，并相继出台了《促进大数据发展行动纲要》《青海省运用大数据加强对市场主体服务和监管实施方案》《“十四五”推进国家政务信息化规划》等一系列政策文件，明确指出构建统一的经济治理基础数据指标体系，明确数据交换格式、更新频次和交换标准，构建经济监测预测预警、短期及中长期计量分析、景气分析等经济应用分析模型，利用大数据技术丰富经济指标数据来源，提升对经济运行监测预测及预警分析的时效性和精准性，提高宏观经济决策的及时性、针对性和前瞻性。青海省当前尚无开展经济运行调度分析的有效抓手，因此结合经济发展实际，进一步细化省级信息化规划，明确提出构建全省经济治理基础数据库，开发经济预测、预警、景气等应用模型，扎实有序推进经济运行大数据监测预测分析工作。

二、青海省经济监测预测大数据分析存在的困难和问题

（一）数据获取协调难度较大

宏观经济运行大数据监测预测分析的基础在于归集大量时效性高、频次高的数据资源。通过前期调研来看，当前青海省信息化基础仍较为薄弱，宏观经济数据信息化步伐滞后，经济数据信息化程度总体不高，数据实时获取难度较大。同时，各部门各自为政，条块分割、信息孤岛等问题仍不同程度地存在，跨部门数据开放共享意识不强，加之青海政务信息系统尚未实现数据资源的全面有效整合，数据共享水平较低，这为高效、高质汇聚经济运行相关数据带来较大难度。

（二）数据质量和可利用率不高

通过前期调研发现，发达省份共享数据资源较为充足，加之信息化基础设施先进，数据共享具备利好条件和基础。而当前青海政务数据共享交换平台多为非结构化数据，结构化数据偏少，数据存储类型不一，统计频次不同，可用数据资源较少。同时，由于各部门内部业务数据统计标准、类型不一致，技术标准、接口标准不统一，数据采集工作较为复杂。目前青海省内大多数政务部门信息化系统建设不完善，数据缺乏长期稳定的维护，有效的数据资源规模偏小，数据质量和可利用率不高。

（三）模型研究及顶层应用难度较大

宏观经济运行大数据监测预测分析研究通过挖掘数据价值及顶层应用，为宏观决策提供支撑和服务。前期调研显示，青海省利用大数据资源及大数据技术有效地进行经济研究尚处于探索阶段，没有相关成熟的案例可供参考，加之外省经济模型研究不可完全复制和借鉴，本省研究力量较为薄弱，当前我省模型研究及顶层应用存在较大困难。

三、青海省开展经济运行大数据监测预测分析的思考

（一）数据资源的归集梳理将是大数据监测预测的首要环节

大数据是依托现代化信息技术手段归集、清洗、处理、存储、分析和应用海量复杂数据的集合，通常用数据体量巨大、数据种类多样、价值密度低和更新速度快的“4V”特征来概括。青海省开展经济运行大数据监测分析，首先需要将与经济发展有关的政务公共信息资源及社会数据资源进行采集梳理，摸清全省各行业各部门各层级现有经济相关数据的来源、频次、类型、获取方式等基本情况，针对数据来源多样、数据归口及业务口径差异，研究制定统一的经济数据指标目录体系，将各类数据归集到统一的数据平台，对缺失、异常和不一致的数据进行清洗，消除数据异构、分散、缺失等影响数据质量的问题，为经济运行监测分析打好基础。因此，归集梳理大数据资源并构建符合青海省实际的经济指标目录体系，是开展大数据监测预测分析的重要基础和首要环节。

（二）数据价值的挖掘分析是大数据监测预测的主要目的

大数据分析的主要目的在于挖掘数据的内在价值，其核心是要提高对数据的处理加工和应用分析能力，挖掘数据的实际价值，进而根据分析结果制定科学有效的对策。利用大数据开展宏观经济分析，需要实现大数据从简单汇总到分析挖掘的转变，在归集大量结构化、非结构化、政务资源、社会资源等不同类型及不同频次微观数据的基础上，对海量数据进行抽取提炼，深入挖掘暗含在其中的数据价值，分析判定研究对象的变化特征与发展趋势。在具体分析过程中，需要基于大数据资源，构建经济监测预测与经济发展、经济治理等动态关联指标体系，使用机器学习、计量分析、数据挖掘等技术，建立预测预警、政策评价、宏观调控、风险治理的经济指标体系，为提高经济治理水平提供系统有效的决策支撑。宏观经济运行数据价值的挖掘可从数据质量管理、监测可视化、关联性分析、预测预警研究和政策效果评价等方面进行深入研究。

（三）微观数据的分析应用是大数据监测预测的重要途径

大数据的“大”主要表现为数据来源的丰富性，不仅有传统、结构化的统计数据，还有非统计、非结构化数据。这些数据也是可利用资源，数据涵盖范围广，涉及指标多，内在价值高。目前，经济运行大数据主要来自于政务、社会、互联网等领域，具有数据来源的多样性、数据范围的广泛性和数据获取的及时性等特征。数据的结构体系较为庞杂，数据指标多集中于微观领域，微观数据分析对提高监测预测分析的时效性和精准性具有重要意义，因此青海省宏观经济运行大数据监测预测需重视微观领域数据的应用，利用大数据技术对多来源、异构化数据进行综合分析及研究，这是大数据经济监测预测的重要途径。

（四）相关关系的分析研究是大数据监测预测的重点内容

基于大数据分析的监测预测对宏观政策评价、经济治理具有指导作用，推动政策评价与经济治理从经验转向数据、定性转向定量、粗放调控转向精准调控，有助于提高宏观政策的准确性、时效性和针对性。经济运行大数据分析的核心是预测研究，而相关关系分析是大数据预测研究的重点和难点工作。目前大多数省份在这方面尚处于探索阶段，研究进展较为缓慢。青海省经济监测预测可根据经济社会发展的阶段性特征，借助专业机构或高校团队力量，着重研究宏观经济主要指标和大数据微观指标的关联关系，从而构建经济预测分析相关模型及算法，为经济运行大数据预测分析提供支持。

（五）分析结论的科学高效是大数据监测预测的价值所在

相对于传统的结构化数据，大数据包含图片、文本、报表、图像、音频和视频等非结构化类型，其数据生成、来源、类型、分析方法和处理技术等具有不同特点，分析方法和理念也不同于传统数据。传统的宏观经济监测预测模型基于抽样数据和同频数据进行分析，如果是混频数据，需要将高频数据降为低频数据，容易造成数据信息的丢失，进而影响模型预测的准确性。而大数据多采用全样本分析模式，有利于提高经济监测预测的科学性和时效性，实时反映经济指标的运行态势和变化趋势。

四、政策建议

（一）强化数据归集梳理，提升共建共享共用水平

根据《“十四五”推进国家政务信息化规划》《“十四五”推进青海省政务信息化规划》的指导要求，构建全省统一的经济治理基础数据库，为开展经济运行监测预测分析做好基础性工作。一是以数据共享交换平台为载体，充分有效归集分散在各厅局单位的政务数据，有序接入互联网数据及其他渠道的社会数据资源。二是加快出台数据标准规范，建立统一的数据交换标准体系，为数据归集、梳理、清洗、比对、存储、处理、加工、分析和应用等环节提供安全有效的运行环境。三是加快出台政务及社会数据交换共享政策文件、管理办法等，完善公共数据资源共建共享共用机制，推动共享交换平台数据与应用分析平台高效对接，从而提高数据资源跨部门、跨地域、跨层级共享共用水平。

（二）加强复合型人才培养，提升数据应用分析能力

宏观经济运行大数据分析是一个典型的多学科交叉的综合性研究领域，目前该领域研究团队主要以经济学家为主，但计算机、数学、统计等其他学科的研究人员也逐步涉猎宏观经济大数据分析工作。大数据经济监测预测分析研究融合了经济、计算机、数学等多学科前沿知识，分析过程较为系统复杂，需要积极培养复合型人才。一是鼓励经济、计算机及数学专业研究人员优势互补、密切协作，合力开展经济运行大数据监测预测工作，取长补短，在工作中逐渐培养大数据和经济分析思维模式。二是开展跨领域知识培训，对不同专业背景研究人员开展不同学科前沿理论知识及技能的培训，短期内提高不同专业人员的经济大数据分析能力。三是鼓励高等院校设置大数据经济、经济数学等多学科交叉融合专业，加强培养综合性通用人才，特别是加快具有经济分析、算法研究、模型构建等领域复合型、高层次专业人才的培养。

（三）强化机制制度保障，稳步推进经济大数据研究

经济运行大数据监测预测分析是一项系统而又复杂的工程，需要循序渐进、稳步推进。一是要强化顶层设计，建立良好的协调联动机制，省级层面应制定相关管理办法，为大数据经济运行分析提供制度保障。二是从业务工作实际需求出发，结合数据可得性、可用性及青海省信息化基础、大数据水平等要素，梳理构建经济运行监测指标体系，探索性开展预测预警研究，随着研究内容的深入及数据规模的扩大，逐步拓展大数据经济运行分析的政策评价及政策模拟等功能。三是立足长远，有序推进经济运行大数据分析，前期做好数据对接、清洗等基础性工作，中期做好大数据监测预测等分析应用工作，后期逐步完善、优化、拓展应用研究内容，提升分析的时效性和科学性，以用数据说话、靠数据决策的理念，为宏观经济管理部门决策提供有力支撑。