数字经济统计的学习与思考

2024-04-18王莉敏

经济师 2024年1期

摘要：数字经济快速的发展势头对数字经济统计提出了相应的专业性要求。文章分析了目前数字经济统计工作面临的现实问题及其认知上的原因，并提出了一些相应的改进思路和工作建议。

关键词：数字经济统计促进经济快速发展

中图分类号：F222 文献标识码：A

文章编号：1004-4914（2024）01-074-02

近年来，数据成为驱动经济发展的最活跃要素，数字技术成为经济高质量发展的驱动要素，相关的宏观管理也越来越得到重视。党的十八大把发展数字经济提高到国家战略高度，2023年国家《数字中国建设整体布局规划》确定“建设数字中国是数字时代推进中国式现代化的重要引擎”，提出“到2035年，数字化发展水平进入世界前列”的总体目标。国家组建数据局，发改、工信、统计、财政等诸多部门相继制定一系列的技术标准或行动指南，完善数字经济建设的制度性架构。上述措施将有力促进数字经济和实体经济、数字管理和精细治理以及数字平台与政务平台的深度融合。与此同时，浙江、江苏无锡等省市率先践行“数字强基”，展示出初见成效的态势。可以说，从中央到地方，从少数试点经验到全面推开的数字经济格局逐步显现。数字经济占据国民经济举足轻重的地位与份量也已披露出来，中国信息通信研究院的《中国数字经济发展报告（2022年）》显示：2021年中国数字经济45.5万亿元，占GDP比重39.8%。2023年地方政府工作报告中，大多数省市2023年数字经济/数字经济核心产业增加值增速设定在6%以上，部分省市增速甚至在10%以上。

数字经济的动态如何，其实需要纵横交错的统计工作逐级、逐项来测度其具体情形。首先，数字经济的发展规模如何、结构如何、增长速度如何、对整体经济的贡献如何？需要统计尤其是政府统计给予量化反映。政府统计反映的是数字经济发展战略实施效果的权威性数据。其次，数字经济的发展给统计带来新的考验，挑战来自两个方面，一是数据的爆发式增长带来的挑战，传统的统计处理机制和方式能否作有效应对；二是数字经济测度带来的挑战，现有统计体系和标准规则能否满足客观需要。上述挑战需要统计工作者积极、主动地来研究讨论，提供化解困难的现实方案。只有统计理论研究和统计实务改进有机结合，才能有效解决相关专业技术难题，以更准确的数字经济统计数据回馈社会各方的期待。

一、数字经济快速演化的统计视角

（一）数字经济：管理层认知呈现渐趋成熟的格局

国家《“十四五”数字经济发展规划》明确，数字经济是“继农业经济、工业经济之后的主要经济形态”“促进公平与效率更加统一的新经济形态”。总体上它是一个涵义相对宽泛的概念，具有数字要素、数字资源、数字技术、数字资产等多重内涵和表现形式。

（二）数字经济：经济学的理念体系日渐拓展

经济学对数字经济的解读也是值得重视的。数字实质是要素，基于这种经济发展的要素貢献路径来划分，我们可以把数字经济分解为既各有区别、又相辅相成的两个层面，一是信息通讯、信息制造和软件服务等细分产业部门对数字技术的应用、集成等业态，即数字产业化层面；二是数字技术作为生产要素投入到传统产业进行技术改造，实现产出和效率的有效提升，即产业数字化层面。在数字产业化层面，数字产业部门在生产、消费、服务过程中所衍生的数据通过专业挖掘、整合，成为新的行业资源和产业应用；在产业数字化层面，通过对传统产业数据赋能，推动农业数字化、工业智能化和服务业智慧化，实现第一、第二产业的转型升级和第三产业品质的明显提升，探索服务向生产、制造拓展融合而形成创新带动。新产业、新业态、新模式的背后其实是技术与数字的完美融合。

如果解析数字经济的有机构成，有两个关键要素，即数字技术和收集、挖掘而来的数据集合。数据技术包括迭代升级的网络技术，不断出新的新型算法和日积月累的算力“基建”为变革数据生产方式提供了有利条件。数据集合通常简称为数据，也就是真正具有进一步开发价值的数据矿藏资源。根据经济学理论分析框架体系，在数据这种生产要素中，常常具备边际成本极低甚至几乎为零、使用过程无损耗、技术上易复制等特点，这种特点决定了“数据”是经济深化发展的引擎。数字经济还呈现出扩展速度快和渗透性强的特点，数据供给多元，数据需求旺盛，数据联动明显，使提高数据价值、合理要素配置、优化数据生态、形成产业竞争优势成为极大可能。

（三）数字经济的统计学视角

统计是站在统计调查与国民经济核算的角度来处置数字经济的。从统计理论的讨论、到统计工作的推动都需要在互动中前行：一是数字经济分类标准应运而生。《数字经济及其核心产业统计分类（2021）》（简称《数字经济分类》），确定了“数字产业化”和“产业数字化”的基本范畴，数字产业化是数字经济的核心产业，共有四个分类，“数字产品制造业、数字产品服务业、数字技术应用业”等三个属传统类别，“数字要素驱动业”属全新的产业类别，互联网平台即归入此类。产业数字化是将数字资源与实体经济融合，以数据应用促进传统产业提质增效。遵从这样的规则，数字经济统计核算也形成了专门的要求，即统一可比的统计标准、统计口径以及统计范围等社会经济统计科学的基本体系。二是融合统计理论与数字经济统计现实，进行充分的实务探索，尝试提供数据支撑。相应的数字经济统计标准在研究设计、统筹实施后，可以选取样本点开展数字经济核心产业的核算试点工作，科学核算数字经济产业规模等。

二、数字经济统计的现状与问题

毫无疑问，政府统计是指导核算、发布统计结果的权威部门，理所应当发挥数字经济统计的主导作用。不过，数字经济的地区性、行业性甚至试验性统计需要进行必要的前期试点。基于需要与可能相结合的原则，筛选一些统计项目进行统计调查，渐渐形成定期统计制度。总体而言，数字经济快速发展的现实情况，无疑给相对稳健的统计职业带来了一系列的挑战与风险。也就是说，虽然国家统计局在顶层设计上，已经明确了数字经济统计分类与核算方法，但是在基层实际操作上，仍然面临挑战。一是准备认知尚处初级阶段。关于数字经济的统计调查、国民经济核算、会计核算之间尚处模糊的探索阶段。二是行业界定与企业认定难。数字经济所涵盖的范围在不断地更新变化，虽发布了《数字经济统计分类》，但在地方操作时仍处于探索阶段。同时数字经济领域具有很强的融合性，跨产业经营带来了混业、交叉、共生的特征，行业代码难以确定其是否为数字经济，无法识别哪些是传统经济活动带来的价值、哪些是数字经济活动创造的价值，加大了企业判断认定和后续量化核算的困难。三是数据收集随意性大。数字经济正全方位多角度深层次地向社会生产和生活各个领域渗透，现有统计指标已无法全面展示数字经济的发展面貌，以及各细分领域的成长亮点。同时经济迅速发展，经济普查工作略显滞后，抽样调查、抽样方法和结果不一定适合于数字经济统计。而且数字经济本身也有状态不确定性、存在不稳定性特点，部分规模小而散的企业较难被纳入统计范围，易发生相关数据漏统现象，企业名录库动态维护压力倍增。四是总体核算与分支机构数据获取难。数字经济核算方法相对独立，与国内（地区）生产总值核算方式有所不同，个别领域的数字经济部分计算方法目前仍在探索。数字经济存在分享性、平台化的特征，平台经济、综合体经济是数字经济的重要组成部分。部分互联网批零、网上订餐、网络出行、网上直播、其他新服务等头部平台企业总部不在当地，现行统计制度采取以法人单位为主的数据报送机制，其以分支机构、办事处、旗舰店或分区域公司等产业活动单位形态开展业务的总量较大、且数据较难掌握，一定程度上影响整个数字经济全貌的反映。

三、需要梳理的几个重要问题

（一）深刻体会数字经济统计的使命

数字经济的发展，无疑提供了一种崭新的动力和能量，来焕发发展生机，推动经济高质量发展。因此，加强数据创新，加快统计数字化转型，做好数字经济统计工作，科学、精准地提供其发展的动态与绩效，有利于反映经济发展结构和发展趋势，能够更好地为战略选择和决策制定提供数据支撑。

（二）大力优化数字经济统计的体系

数字经济统计在国家层面还处在试行过渡阶段，各地也不断遇到新的问题，数字经济统计体系仍需全面完善，行业分类、企业认定、数字经济成分、平台分区域数据、重点领域核算方法优化等问题还有待一一解决并形成长效机制。

（三）准确把握数字经济统计与相关核算的联系

数字经济发展与传统经济相互依存，数字经济统计能反映整个社会经济的结构是否更加优化，新旧动能转换是否顺利，发展趋势是否向好。数字经济统计必定会衍生众多能体现新方向、新动能的业态。数字经济统计复杂而系统，相互间又有交叉与重叠。

四、数字经济统计的改进思路

面对未来的实务挑战，加强数字经济统计工作需要多策并举，务实进取，以持续提升统计影响力。

（一）进一步研究完善数字经济统计制度

加强数字经济统计的顶层设计和整体架构研究。对这项系统工程，要明确发展思路，以科学理论为指导，以国外成功经验为辅助，研究制度创新，深挖数据价值，重视数据合作，强化数据治理，研究建立中国式的现代化数字统计体系。一是以《数字经济统计分类》作为进行数字经济统计分析和核算工作的基本原则则和操作指引。分类规则体现了近年来国家对数字经济的发展方向、规划布局、框架逻辑和区域比较等方面的基本思考，只有遵从规则，才能做好各级数字经济核算工作。二是立足现实，集聚智慧，主动发现和正确面对统计工作所遇到的各种数字经济重复统计和漏统计问题；畅开思路，开展统计对外交流，化解新难题；积极推动国际间数据合作，建立新型数字经济统计调查制度，提升数字经济统计水平，持续优化统计监测分析。三是理论与实践并行，把数据作为战略资源和重要生产力来研究，把推进大数据分析和现代技术的运用，当作促进发展数字经济统计事业的主要内容。通过大数据发掘与研究，寻求数据要素对其他生产要素的放大叠加效应，力求发现新的可利用的内存价值和商业应用领域。由于数据范畴不断扩展，数据生产主体日益多元，数据颗粒度日趋精细，依靠现有的统计调查和组织管理方式，以及传统的数据采集和存储处理手段已经无法适应这种变化，新经济活动“被漏统”“低估”的概率较大，过于弹性、重复统计的可能性也较大。统计机构要加快转型，拓展新技术在数字统计中的应用，比如卫星遥感技术用于农牧业产量调查，网络平台交易数据纳入价格、消费统计等。

（二）进一步细化数字经济统计测度技术

加强数字经济“数字产业化”层面的测度实践，对已出台的数字经济统计制度中数字经济行业、产品和服务分类进行进一步注解和说明，增强企业认定环节的客观可操作性，加强基层培训，提高基层统计机构、主管部门、企业对数字经济的认识，从而提高企业认定和数据上报工作的效率和质量。探索数字经济“产业数字化”层面的测度方式，传统产业应用数字技术实现的新经济增加值和效率提升較难测算区分，借鉴国外数字经济测度经验和做法，基于增长核算理论，以未使用数字技术的年份为“经济时间段”起点，通过GDP和全要素生产率的增长来间接测算数字经济增加值以及其对经济增长的贡献度。同时区别情况，可采用“行业法”和“企业法”，分别采取不同的核算方法来提升测度的准确率。

（三）进一步优化调查方式获取统计数据

加强对经济普查方案的研究和结果的运用，探索在普查表中增加数字经济统计相关的名录指标和经济指标，在部门认定初步结果的基础上开展名录审核，可利用大数据、机器学习等智能化手段提高审核准确性，高质量完成企业是否属于数字经济等名录指标和数字经济生产经营、服务情况等经济指标的确定。

（四）积极开展数字经济统计创新试验

要建立特色化数字经济的统计监测制度，建立“产业集群”统计监测机制，结合线下分区域、分行业的调查结果，与大数据进行综合比对分析，分门别类地开展行业化数字统计工作，全面掌握数字经济行业的发展规模以及在产业、地域上的分布状况。

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