統計手段在經濟領域的拓展

摘 要 隨著經濟統計需求的不斷上升和新的統計方法的不斷涌現，統計手段在社會經濟領域在廣泛運用的基礎上得到了進一步的拓展，本文將從國民經濟統計、指標體系設計、經濟統計模型創新和時間序列分析四個方面對取得的成果進行綜述。

關鍵詞 國民經濟統計 指標體系設計 經濟統計模型創新時間序列分析

中圖分類號:F740文獻標識碼:A

隨著經濟統計的需求不斷上升和新的統計方法的不斷涌現，統計手段在社會經濟領域在廣泛運用的基礎上，得到了進一步的拓展，本文將從國民經濟統計、指標體系設計、經濟統計模型創新和時間序列分析四個方面對取得的成果進行綜述。

一、國民經濟統計發展方面

國民收入和產出的統計是衡量一個國家總體經濟運行狀況的最重要方式，能夠提供一個國家經濟的總體狀況。傳統的衡量國民收入的方法以生產為基礎，是現代國民收入統計的基礎。但它明顯沒考慮福利行為的重要性，其缺陷在于忽略了非市場行為，把諸如人力資本及技術投資方面的無形投資劃歸為消費，也沒有包含人口的健康因素。如果要考慮到可持續收入以及健康狀況改善的貢獻，則以效用為現代方式更加合適。不過，當國民收入的統計包含所有市場與非市場資本以及其它影響生產的動態因素時，以及當資本被以正確的價格來估價時，國內生產凈值就是衡量可持續收入的精確方式。這種使國民收入的統計包括消費與凈投資的綜合衡量方式可能會使產出與收入成為可持續收入更加精確的指標。

二、指標體系設計方面

(一)制度因素如何反映?

傳統的反映經濟增長質量與增長方式的統計指標體系的設計并未涉及到制度因素，而事實上，制度因素與經濟增長質量與增長方式變動之間具有密切的關系。諾貝爾經濟學獎獲得者西蒙#8226;庫茲涅曾給出經濟增長一個經典的定義:一個國家的經濟增長，可以定義為向人民提供各種各樣的經濟產品的能力的長期上升，而這種不斷增長的能力是建立在先進技術以及所需要的制度和觀念意識的相應調整的基礎上的。目前中國的經濟增長方式，基本上仍屬于粗放型，同時兼有掠奪式集約型的特征，距成熟的現代市場經濟制度所具有的經濟增長方式仍有相當大的差距。因此，從統計的角度反映經濟增長質量與方式，必須深入探討制度因素所產生的作用與影響力。

(二)如何更好地反映財富的增長向可持續發展能力的轉變?

改革開放以來中國經濟保持了較高的增長速度，但經濟增長成本卻大大高于世界平均水平，資源的掠奪式消耗和低效率利用，使資源的稀缺程度更加嚴重。結構的轉換和優化過程較為緩慢，收入分配上存在的問題日益復雜化。科學發展觀的本質，實際上就是探求財富的增長如何向可持續發展的能力的轉變。從統計的角度反映經濟增長質量與方式，就是要深入研究財富的增長如何更好地向可持續發展能力轉變的全過程，在指標設置上力求體現科學發展觀的要求。

(三)如何反映經濟全球化背景下的一國經濟增長質量與方式?

經濟全球化使許多國家間的經濟聯系進一步加深，出現越來越多的跨越實際國界的、主權國家宏觀干預大幅減少的經濟活動。隨著各國市場的進一步開放，發展中國家的經濟主權正在受到不同程度的侵蝕，對于發展中國家的經濟安全與持續增長構成了程度不同的威脅。因此，諸如主要資源配置的全球化程度與效率、供需差率以及區域經濟協調發展程度等等，都可以從統計的角度嘗試進。

三、經濟統計模型創新方面

經濟統計模型不僅是“定量工具”，更是嵌入分析思想的“模型工具”。它可以驗證、修正、完善經濟理論，更重要的是可以發現新的經濟理論。基于經濟理論與實際問題，對所有可能的模型進行比較、選擇、整合與優化后，可以形成一個全新的模型，對解決重大問題意義重大。離散選擇模型、面板數據模型、社會試驗方法、計數數據模型、分層與聚類樣本模型、托比模型、樣本選擇模型等微觀計量模型和非參數模型、可變參數模型、空間計量模型、基于非正態分布的模型、期權定價模型、經濟周期波動模型，以及知識、知識產品、知識產業、知識經濟投入與產出計量與模型等都是創新經濟統計模型很好的突破口。

四、時間序列分析方面

時間序列數據挖掘研究中提出很多的挖掘算法都是具有普適性的算法，算法的適用面廣，但預測效果相對較弱。隨著人工智能、機器學習等學科的發展，普通的基于回歸模型，聚類模型和統計模型的挖掘技術需要結合人工智能技術的發展而給出更多更有效的數據挖掘技術，從而更好的支持大規模非線性系統的決策。當前對于數據挖掘中不確定性問題的研究正在成為數據挖掘的一個新的方向，比如模糊數據挖掘研究，現在這方面大部分的研究都集中在關聯規則挖掘上，有關時間序列模糊挖掘方面的研究尚亟待開展。至于混沌時間序列的預測問題，用基于混沌吸引子的時間序列預測方法進行短期預測能夠獲得比較滿意的結果。但該方法的應用也是有一定缺陷。應用混沌理論研究預測，國內外對預測的基本假定、思維定勢及框架等的范式轉換和建模原理進行系統化研究的成果并不多，理論上的深度、體系上的廣度均有待拓展。

(作者:劉志峰，軍隊財務系副教授;詹銀珍，軍事經濟學院軍隊財務系副教授;何莉，軍事經濟學院軍隊財務系助教;徐楓，軍事經濟學院軍隊財務系講師)

參考文獻:

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