云計算下的大數據在統計中的應用研究①

摘 要：伴隨著信息化對經濟社會的發展，大數據研究已成為當前的熱點，成為了一種重要的生產要素，發揮著重要的經濟作用。本文將大數據運用在統計工作中，結合紹興地區的實際情況描述了當前農產品生產者價格存在的問題，并對其進行了分析，最后給出了解決的思路。

關鍵詞：大數據 統計 農產品生產者價格

中圖分類號：F323.7 文獻標識碼：A 文章編號：2096-0298（2017）01（c）-154-03

大數據的快速發展對統計學發展產生了及其重要的意義，它能夠對數據總體進行相關性分析，對數據的相關性和實時性更為重視，有別于傳統方式中的通過樣本來分析總體的方法。目前大數據技術主要是對數據資源進行整合，利用數據挖掘和現代信息技術架構高速數據處理平臺，為政府統計工作提高強有力的決策支持功能及應用價值。中央在2014年1號文件中提出”編制和發布權威性農產品生產者價格指數”，這就對農產品價格在統計方面提出了更高的要求。大數據能夠為政府提供大量的結構化數據和豐富的原始資料，極大的豐富了數據來源，提高了數據搜集效率，縮短了數據采集時間，提高了統計數據質量。農產品生產者的價格在市場經濟中占據具有的作用，加上其具有直觀性，易獲得性和數據量大的等點，因此引入大數據進行分析具有巨大的優勢。 將農產品生產者價格作為研究對象，這樣做有三個目的；（1）從價格入手能夠更加深入地運用大數據在政府統計中的進行分析；（2）農產品生產者價格的調查之前已經累積了豐富的數據資源，有較大的改善空間；（3）研究為國家以后發布相關的農產品生產品價格的指數提高參考，豐富農產品生產者價格，更好地為研究農產品生產者價格運行、預警提供服務。

1 紹興地區農產品生產者價格調查分析

紹興地區自古以來農產品頗為豐富，紹興主城區的黃酒、魚干、腐乳、臘腸，諸暨的香榧、綠劍茶、同山燒、珍珠，上虞的楊梅，嵊州的燉鴨，以及新昌的大佛龍井、小京生、綠茶油等名優特產。由于農產品種類眾多，各種產品的性質不同，因此如何能夠更好的對這些農產品生產者進行價格調查，為政府制定相應的統計數據信息就顯得尤為重要。

1.1 紹興農產品生產者價格調查的必要性

一個地區農產品生產者的價格主要是指該地區農產品生產者直接出售其產品實際獲得的單位產品的價格，開展農產品生產者價格調查的目的在于對紹興地區的農產品生產者價格資料進行全面收集和整理，從而在一定程度上客觀反映地區的農產品生產者價格水平與農業產業結構調整情況，滿足農業與國民經濟核算的需求，向社會各界提供優質的數據信息服務，為各級政府制定農業政策和保護農產品流通政策提供充分的決策依據。

1.2 紹興農產品生產者價格調查情況簡述

農產品生產者價格的調查對象為主要的農業生產經營單位，對于有具體詳細農產品出售數據的生產經營單位采用隨機抽樣和重點調查相結合的方式，對于農產品銷售量比較大的地區（比如香榧、花生等）采取主觀選樣的方法進行選取。抽樣的時候選取在紹興地區范圍內70%的農產品地區作為編制樣本選取的范圍，在該范圍下，將農產品分為“上、中、下”三個層次，在上層中所有的生產者都作為樣本，在中層中所有生產者都采用抽樣法直接選取樣本，在下層中生產者首先選出行政村的樣本，然后采用簡單的隨機抽樣方法選出農產品生產者價格樣本。農產品的價格作為調查的對象主要是生產并出售的主要農產品獲具有代表性的農產品，農村調查員將農產品的名稱、價格、數量和金額計入到生產者價格調查臺賬中，有紹興市統計局在每個季度末進行收集、整理和錄入。本次農產品價格調查樣本主要分布在紹興地區的5個村，共50家農戶，選取樣本共計100個。

1.3 農產品生產者價格計算方法

（1）采用加權算術平均法計算某一個被調查的農產品的平均價格

某個產品出售的金額之和除以該產品出售數量之和，得到該產品的平均價格。

2 農產品生產者價格統計數據存在的問題及原因分析

2.1 數據質量有待提升

紹興農產品生產者價格調查涉及四個大類，28個小類，180余種產品，每個分類都需要計算出一個權重值，然后再通過四大分類的權數和季度指數匯總計算出農產品生產者價格數據。目前要完全準確地收集到所有品種的農產品銷售數據很難做到，農產品生產者價格調查的權重值主要是根據所有用戶的調查數據進行整理和計算，并參考農業生產總值來進行評估，記賬分類是目前使用最多的一種方法，但優點在于計算大類權數，缺點是對于小類和具體品種計算不準確，因此使得農產品生產者價格調查的權重值出現缺失，造成了權重值的計算誤差，從而影響到整體數據的準確性。

2.2 調查制度不夠完善

農產品生產者價格調查的指標體系，調查方式和調查內容設計都存在一些問題：首先指標體系近似，由于農產品生產者價格指標與集貿市場中的價格調查重復，且大部分都集中在糧食、蔬菜、水果上，指標內容設計相似，不僅增加了人力和物力，還會發生數據趨勢不吻合的情況，造成一定的影響；其次固定的調查品種無法適應變換的的種植結構，從已有的農產品生產者價格調查情況來看，農戶生產者的品種是動態的，每一年或者每季度都有可能與之前不同，因此在調查過程中可能會出現超過調查品種的產品，從而導致農產品信息不全；最后部分品種種類設置不合理，目前部分品種分類不夠合理，農產品生產者價格記賬要求按照農業統計制度中的農產品參考目錄進行分類，有一些分類不夠合理，有一些過于粗糙，因此造成了調查制度方法的不完善。

2.3 數據采集難度較大，效率有待提升

目前，紹興地區的農產品生產者價格調查樣本就是采用住戶調查樣本點，但根據國家統計局的規定農產品生產者價格調查必須在所有的農產品生產者價格調查單位獨立記賬，將出售的農產品的數量、出售的金額和出售的單價都需要記錄在臺帳上。但從實際情況來看，存在以下的問題：一是需要記賬的工作量非常大。調查用戶每天需要登記住戶的調查現金日記賬和農產品生產價格臺賬，由于數量龐大和每天都需要重復，因此容易導致用戶出現厭煩情緒，這樣會導致記錄不準確，容易出現遺漏記錄和錯誤記錄等情況。二是記賬不及時。農產品生產者種類比較多，有些農產品生產者并不是每天都有商品的售出，有的農產品生產者生產的產品具有很強的季節性，在某一個季節中一個產品都沒有，而在有些季節中有很多產品，因此無法做到及時記錄記賬信息。三是調查員的水平差異不同。根據不同的商品種類，把不同的出售產品單獨從現金日記賬簿中挑選出來是需要具有一定的會計方面知識的，如果不具備此能力，則很難完成記賬任務，因此都會采用輔助調查員來完成。四是部分未參與調查的用戶擔心自己的核心價格數據外泄，因此故意虛報了生產者價格，再加上統計工作中用戶的規模數和調查單位數據占據比重比較大，因此對整體的數據操作了影響，影響了評估的效果。此外有關農產品的很多數據都集中在一些比較熱點的品種和交易平臺上，加上目前很多網站同質化現象十分嚴重，對于一些品種的價格數據很難進行準確地搜索，并且有些產品還具有不同規格而缺乏參考價值等情況，因此對于一些特定的小品種數據在年份建設中具有缺失性，無法在時間上建立同條件的序列上的比較。

2.4 傳統獲得樣本代表性不足，無法滿足分級需求

隨著因特網技術的不斷推廣，部分農產品生產者價格的調查采用網上的方式來進行，這在具有良好的網絡基礎的農村是可以的，但有些地方地處偏遠，網絡基礎稍差，因此獲得樣本數據的真實性存在一定的遺漏。以紹興地區的諸暨香榧和新昌茶葉為例，有些農作物的主產區相對比較分散，種植規模大小不一，并且這些農產品可能并不具有代表性，因此這種相對頻繁的、單一的輪換的方式使得樣本對總體的代表性有所不足，從而影響數據的的連續性和可比性。

3 農產品生產者價格調查中應用大數據的對策分析

3.1 統一規范大數據的統計標準

建立對大數據的統計標準是關系到大數據能否在相關的政府統計工作中運用的關鍵，同時也使數據具有統一性、準確性和連續性。由于大數據本身就包含了各種類型的不同數據，數據渠道來源十分廣泛，且數據量十分龐大，各種數據的結構十分復雜，為了能夠更好地發揮大數據在農產品生產者價格中的應用，必須要對大數據的運用采用統一的統計標準，才能有效地保證統計數據的準確性和客觀性。政府統計部門需要制定一系列的規范統計標準，比如相關指標解釋、明確的統計分類、設定的調查范圍以及一些相應的計算方法等，必須在統一標準的框架之內進行數據的搜集和處理。

3.2 強化頂層設計，重視農產品元數據

由于農產品自身具有的特點，導致農產品生產者價格的數據參差不齊，因此首先需要通過標準化的設定來將各種數據進行指標分類，從中找出事物之間存在的聯系，在進行大范圍的相關調查基礎上，以統一規范為核心，以政府統計調查的指標體系和農產品價格的元數據作為基礎，整合現有的數據，強化統計中的頂層設計，制定總體規劃、方案和相關配套文件，制定大數據的使用基本原則、相關工作流程和操作規范，采用電子化的方式對數據進行標準化定義，通過結構化和非結構化的數據類型來設計報表，選定不同的數據類型的樣本范圍，實現政府統計從抽樣調查向抽樣調查、搜索方式相結合的轉變方式，因此需要在設計報表的時候，完善基層表的設計，改進原來基層表的結構，以便能夠更好地進行數據的相關規范。

3.3 擴展農產品數據采集渠道

在大數據格局中，統計單位可以隨時了解各個農產品市場終端的數據變換情況，同時將現有的農產品交易網站納入大數據體系，對這些數據進行利用，有效地改變傳統的單一的記賬方式，一邊以被調查單位上報時間點的價格為主，同時另一邊以網絡大數據中部分農產品生產者價格為輔，科學確定采價的周期，為政府統計調查提供合適的數據補充，能夠切實有效的減輕基層報表負擔。

3.4 建立適合農產品的大數據技術支撐體系

在農產品生產者價格的相關統計中使用大數據，核心的技術主要包括相關的農產品價格的數據采集和數據挖掘、分析。目前有很多的大數據的技術相關，包括如何并發的處理數據，如何有效的進行數據挖掘，如何進行分布式處理以及虛擬化和內存計算等等，這些技術都已有成功的經驗，但專門適合農產品生產者價格大數據分析的不多，另外大量的數據廣泛地存在了互聯網上，如何能夠進行合適的搜集、處理和分析的大數據軟件是政府統計部門的必要條件。因此有關農產品方面的統計需要相關統計部分業務進行充分分析，開發出適合的軟件，既能滿足職能要求，又能夠滿足數據安全的需求。大數據運用的安全風險應該嚴格對信息系統安全管理的要求和標準，從而制定相關的完善的管理制度和安全管理機構，在系統運行過程中建立有效的管控機制，隨時明確大數據安全管理的職能，定期進行檢修和檢查。

3.5 培養全方位的人才體系

在農產品生產者價格的統計工作是運用大數據，需要不斷地學習發達國家的甚至是具有代表性的互聯網企業在處理大數據方面的經驗，更需要加強相關政府統計部門的人才隊伍建設，在引入技術人才的同時，也需要考慮人才是否能和農產品相“結合”，促使統計人員不斷地學習和掌握新的相關知識和技術，改變自身的知識結構，提高整體的綜合素質，同時需要與相關的大學、企業進行合作，通過向高校定向培養統計方面的人才，并開展集中運用大數據的專題講座，努力培養具有豐富經驗和良好的統計思維，又能嫻熟掌握信息技術的復合型人才，適應大數據的需求，推動相關農業統計事業的發展。只有健全基層信息管理機構，才能為人才培養搭建平臺，通過在縣、鄉、鎮設置專門的機構，將會為推動統計化信息化管理，為大數據后備人才培養發揮重要的作用。

4 結語

深入研究大數據在政府統計工作的運用方法，具有重要的理論意義和現實意義，本文通過對大數據進行理論研究，結合紹興地區的實際情況，將農產品生產者價格作為研究對象，分析了農產品生產者價格中存在的問題，并指出了使用大數據存在的問題和困難，提出了在政府統計調查中運用大數據的對策。

參考文獻

[1] 李芳.大數據在政府統計工作中的運用研究[D].云南大學，2015.

[2] 張淑英.加強農產品價格調查為健全農產品市場體系服務[J].調研世界，2003（4）.

①基金項目：2016年浙江省統計研究課題（云計算下的大數據在統計中的應用研究——以紹興地區農產品生產者價格為例）。

作者簡介：李莎（1981-），女，講師，在職碩士，主要從事會計、統計方面的研究。