關(guān)于完全數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)化的經(jīng)濟(jì)監(jiān)測(cè)預(yù)測(cè)方法的思考與建議

易成岐 劉琦

以5G、大數(shù)據(jù)、人工智能等為代表的新一代信息技術(shù)革命正在深刻影響著當(dāng)前經(jīng)濟(jì)社會(huì)運(yùn)行的各領(lǐng)域、各方面、各環(huán)節(jié)，技術(shù)變化已然成為推進(jìn)宏觀調(diào)控理念變革和方法創(chuàng)新的深刻動(dòng)因。探索建立一套快速有效、適配變化、智能精準(zhǔn)的經(jīng)濟(jì)監(jiān)測(cè)預(yù)測(cè)方法，既是進(jìn)一步有效提升宏觀調(diào)控水平的重要支撐，也是政府加快順應(yīng)時(shí)代變化的歷史使命，同時(shí)能夠?yàn)槲覈?guó)實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展、創(chuàng)造高品質(zhì)生活、推進(jìn)高水平開(kāi)放提供更加強(qiáng)大的驅(qū)動(dòng)力。

以習(xí)近平同志為核心的黨中央高度重視大數(shù)據(jù)智能化與經(jīng)濟(jì)監(jiān)測(cè)預(yù)測(cè)相結(jié)合的重要工作，并在十九屆三中全會(huì)上明確指出：“要強(qiáng)化經(jīng)濟(jì)監(jiān)測(cè)預(yù)測(cè)預(yù)警能力，綜合運(yùn)用大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等技術(shù)手段，增強(qiáng)宏觀調(diào)控前瞻性、針對(duì)性、協(xié)同性”，將新一代信息技術(shù)在經(jīng)濟(jì)監(jiān)測(cè)預(yù)測(cè)預(yù)警中的作用提升到了新的高度。本文以實(shí)際應(yīng)用需求為導(dǎo)向，嘗試性剖析了當(dāng)前經(jīng)濟(jì)監(jiān)測(cè)預(yù)測(cè)方法面臨的挑戰(zhàn)，闡釋了完全數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)化的經(jīng)濟(jì)監(jiān)測(cè)預(yù)測(cè)方法的總體思路、關(guān)鍵問(wèn)題和對(duì)策建議，以期提供有益思路。

一、復(fù)雜經(jīng)濟(jì)形態(tài)下傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)監(jiān)測(cè)預(yù)測(cè)方法面臨的四大挑戰(zhàn)

（一）時(shí)效難：依賴歷史統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)難以實(shí)時(shí)研判最新態(tài)勢(shì)

現(xiàn)行的經(jīng)濟(jì)監(jiān)測(cè)預(yù)測(cè)方法大多基于歷史統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析或預(yù)測(cè)未來(lái)的數(shù)據(jù)變化走勢(shì)，但此方法往往受制于統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的時(shí)效性。傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)主要是通過(guò)開(kāi)展經(jīng)濟(jì)普查、抽樣調(diào)查、重點(diǎn)調(diào)查、典型調(diào)查等手段，利用層層報(bào)送數(shù)據(jù)的方式匯總計(jì)算相應(yīng)宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)，這種方法最明顯的缺陷是具有很強(qiáng)的時(shí)滯性。在應(yīng)對(duì)重大突發(fā)事件和高頻度經(jīng)濟(jì)震蕩時(shí)，傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)監(jiān)測(cè)預(yù)測(cè)方法很可能會(huì)導(dǎo)致政府決策部門(mén)后知后覺(jué)，容易造成決策失誤等嚴(yán)重后果。

（二）細(xì)分難：統(tǒng)計(jì)樣本的局限性容易導(dǎo)致分析粒度不足

統(tǒng)計(jì)樣本的數(shù)量和樣本獲取的成本往往成反比，隨著統(tǒng)計(jì)樣本量的增加，統(tǒng)計(jì)過(guò)程中的時(shí)間成本、人力成本和資金成本等均會(huì)相應(yīng)急速增高，因此統(tǒng)計(jì)樣本的覆蓋范圍存在一定的局限性。由于傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)監(jiān)測(cè)預(yù)測(cè)方法高度依賴統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)樣本，一旦樣本出現(xiàn)偏頗，一方面，很容易導(dǎo)致分析預(yù)測(cè)結(jié)果精度不足，另一方面，很難為細(xì)分行業(yè)及新興行業(yè)的經(jīng)濟(jì)決策提供有效支撐。

（三）客觀難：人為誤報(bào)等因素可能會(huì)造成結(jié)果不夠客觀

傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的產(chǎn)生需要大量使用人工進(jìn)行搜集、加工、上報(bào)及匯總，不僅人為參與的程度較深、耗費(fèi)的時(shí)間周期較長(zhǎng)，而且統(tǒng)計(jì)流程也較為復(fù)雜。由于人為參與了全過(guò)程中過(guò)多環(huán)節(jié)，無(wú)論是出于主觀考慮或出現(xiàn)客觀失誤，都極易發(fā)生數(shù)據(jù)遲報(bào)、漏報(bào)、瞞報(bào)、誤報(bào)等現(xiàn)象，此時(shí)往往會(huì)存在統(tǒng)計(jì)樣本真實(shí)性偏差的隱患，如果使用這種存在偏差的數(shù)據(jù)進(jìn)行經(jīng)濟(jì)監(jiān)測(cè)預(yù)測(cè)，則會(huì)進(jìn)一步擴(kuò)大誤差范圍。

（四）精準(zhǔn)難：經(jīng)濟(jì)監(jiān)測(cè)預(yù)測(cè)尚未與最先進(jìn)技術(shù)緊密結(jié)合

以經(jīng)濟(jì)學(xué)家主導(dǎo)的經(jīng)濟(jì)監(jiān)測(cè)預(yù)測(cè)模型擁有相對(duì)成熟的經(jīng)濟(jì)理論作為支撐，主要包括結(jié)構(gòu)化計(jì)量預(yù)測(cè)模型、非結(jié)構(gòu)化時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型和動(dòng)態(tài)隨機(jī)一般均衡預(yù)測(cè)模型三類，其能夠較好地解釋經(jīng)濟(jì)社會(huì)運(yùn)行的關(guān)鍵影響因素。但當(dāng)今世界，全球發(fā)展深層次矛盾突出，保護(hù)主義、單邊主義思潮抬頭，多邊貿(mào)易體制受到?jīng)_擊，我國(guó)經(jīng)濟(jì)也由高速增長(zhǎng)階段轉(zhuǎn)向高質(zhì)量發(fā)展階段，全球經(jīng)濟(jì)整體發(fā)展環(huán)境面臨諸多風(fēng)險(xiǎn)和不確定性，面對(duì)這一錯(cuò)綜復(fù)雜的變化，傳統(tǒng)計(jì)量方法的種種假設(shè)也常常不符合當(dāng)下的經(jīng)濟(jì)現(xiàn)實(shí)。同時(shí)，傳統(tǒng)經(jīng)驗(yàn)理論往往會(huì)與現(xiàn)實(shí)情況產(chǎn)生一定偏差，傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)監(jiān)測(cè)預(yù)測(cè)模型略顯乏力。而目前以BERT、XLNet、RoBERTa等為代表的深度學(xué)習(xí)技術(shù)已經(jīng)在諸多領(lǐng)域展現(xiàn)出超凡的預(yù)測(cè)能力和實(shí)用價(jià)值，但是卻未能與經(jīng)濟(jì)監(jiān)測(cè)預(yù)測(cè)深度結(jié)合。

二、完全數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)化的經(jīng)濟(jì)監(jiān)測(cè)預(yù)測(cè)方法總體思路和關(guān)鍵問(wèn)題

正如前文所論述，基于歷史性統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)去分析或預(yù)測(cè)未來(lái)的數(shù)據(jù)變化走勢(shì)會(huì)存在時(shí)效難、細(xì)分難、客觀難、精準(zhǔn)難等諸多難題。在這種情況下，有效利用微觀數(shù)據(jù)和新型技術(shù)手段改進(jìn)經(jīng)濟(jì)監(jiān)測(cè)預(yù)測(cè)方法，已經(jīng)成為政府決策者和學(xué)術(shù)研究界共同關(guān)注的熱點(diǎn)問(wèn)題。以微觀經(jīng)濟(jì)學(xué)權(quán)威—瓦里安教授為代表的一批頂級(jí)科學(xué)家指出，以機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)為代表的大數(shù)據(jù)方法正在改變經(jīng)濟(jì)學(xué)的研究范式。全球多個(gè)頂級(jí)期刊也紛紛推出了有關(guān)“監(jiān)測(cè)預(yù)測(cè)”的專題，通過(guò)多項(xiàng)研究實(shí)踐成果解讀了新技術(shù)對(duì)經(jīng)濟(jì)社會(huì)多方面監(jiān)測(cè)預(yù)測(cè)的最新研究進(jìn)展與未來(lái)方向，大量理論方法和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)已經(jīng)在一定程度上證明了完全數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)化的經(jīng)濟(jì)監(jiān)測(cè)預(yù)測(cè)方法的可能性。

（一）完全數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)化的經(jīng)濟(jì)監(jiān)測(cè)預(yù)測(cè)方法總體思路

完全數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)化的經(jīng)濟(jì)監(jiān)測(cè)預(yù)測(cè)方法的總體思路如圖1所示，可概括為：“N+1+3”，即匯聚N種多源數(shù)據(jù)、突破一項(xiàng)關(guān)鍵環(huán)節(jié)和沉淀三種數(shù)據(jù)資產(chǎn)。

匯聚N種多源數(shù)據(jù)。要盡可能大范圍引入可持續(xù)穩(wěn)定獲取的細(xì)粒度數(shù)據(jù)資源，包括但不限于投訴舉報(bào)、裁判文書(shū)、企業(yè)關(guān)聯(lián)、房產(chǎn)價(jià)格、就業(yè)招聘、衛(wèi)星燈光、專利論文、搜索引擎、道路擁堵、新聞?shì)浨椤⒄袠?biāo)中標(biāo)、網(wǎng)站運(yùn)行等相關(guān)數(shù)據(jù)。

突破一項(xiàng)關(guān)鍵環(huán)節(jié)。在充分吸收國(guó)內(nèi)外經(jīng)濟(jì)監(jiān)測(cè)預(yù)測(cè)理論基礎(chǔ)和模型方法精髓的基礎(chǔ)上，需要大面積應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)、自然語(yǔ)言處理等信息技術(shù)。一方面，可以減少人工假設(shè)和人為經(jīng)驗(yàn)的控制程度;另一方面，可以從多源細(xì)粒度數(shù)據(jù)中抽取大量的數(shù)據(jù)特征，不斷嘗試數(shù)據(jù)特征的組合方式，與監(jiān)測(cè)預(yù)測(cè)目標(biāo)結(jié)果進(jìn)行自動(dòng)化碰撞，并根據(jù)監(jiān)測(cè)預(yù)測(cè)效果不斷優(yōu)化調(diào)整數(shù)據(jù)特征及相應(yīng)算法，最終由機(jī)器自動(dòng)化選擇一種最優(yōu)組合，從而達(dá)到經(jīng)濟(jì)精準(zhǔn)監(jiān)測(cè)預(yù)測(cè)效果。

沉淀三種數(shù)據(jù)資產(chǎn)。要以“萬(wàn)物皆數(shù)”為指導(dǎo)思想，不斷沉淀經(jīng)濟(jì)監(jiān)測(cè)預(yù)測(cè)各環(huán)節(jié)的過(guò)程性數(shù)據(jù)，利用技術(shù)手段加深數(shù)據(jù)提取的廣度和深度，通過(guò)實(shí)踐過(guò)程中所沉淀的數(shù)據(jù)特征庫(kù)、算法模型庫(kù)、預(yù)測(cè)指標(biāo)庫(kù)不斷倒逼技術(shù)方法迭代升級(jí)，加快彌合經(jīng)濟(jì)監(jiān)測(cè)預(yù)測(cè)與新技術(shù)之間的縫隙。

（二）完全數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)化的經(jīng)濟(jì)監(jiān)測(cè)預(yù)測(cè)方法的關(guān)鍵問(wèn)題

完全數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)化的經(jīng)濟(jì)監(jiān)測(cè)預(yù)測(cè)方法需要解決以下三類關(guān)鍵問(wèn)題：一是數(shù)據(jù)供給問(wèn)題。如何實(shí)時(shí)、快速、準(zhǔn)確、穩(wěn)定地獲取散落在社會(huì)各處的碎片化微觀數(shù)據(jù)是完全數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)化的經(jīng)濟(jì)監(jiān)測(cè)預(yù)測(cè)方法的重要支撐保障，也成為當(dāng)前關(guān)鍵問(wèn)題之一。二是特征工程問(wèn)題。數(shù)據(jù)和特征決定了機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的上限，而模型和算法只是盡可能逼近這個(gè)上限，因此如何為完全數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)化的經(jīng)濟(jì)監(jiān)測(cè)預(yù)測(cè)方法提供盡可能多的特征提取思路是關(guān)鍵問(wèn)題之二。三是核心技術(shù)問(wèn)題。能否突破跨學(xué)科的監(jiān)測(cè)預(yù)測(cè)核心技術(shù)是關(guān)鍵問(wèn)題也是難點(diǎn)之三，主要包括能夠利用到特征提取中的自然語(yǔ)言處理、復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)等相關(guān)技術(shù)，如：將高維空間的特征通過(guò)映射或者變換的方式轉(zhuǎn)換到低維空間的降維技術(shù)、涵蓋分類預(yù)測(cè)及數(shù)值預(yù)測(cè)的機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)、將結(jié)果化繁為簡(jiǎn)的數(shù)據(jù)可視化技術(shù)等。

三、加快利用完全數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)化的經(jīng)濟(jì)監(jiān)測(cè)預(yù)測(cè)方法的對(duì)策建議

（一）加快構(gòu)建多源數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)采集匯聚機(jī)制

經(jīng)濟(jì)社會(huì)是由無(wú)數(shù)個(gè)政府機(jī)構(gòu)、企業(yè)、個(gè)體、車輛、物品、媒體和各類社會(huì)組織等本體共同組成的復(fù)雜系統(tǒng)，因此要圍繞人、企、車、事、物、地等本體對(duì)象，強(qiáng)化對(duì)脫敏后數(shù)據(jù)資源的統(tǒng)一歸集和整理，主要包括與企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)過(guò)程密切相關(guān)的業(yè)務(wù)流數(shù)據(jù)、全域商品交易數(shù)據(jù)、終端車輛定位數(shù)據(jù)、高分衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)各類數(shù)據(jù)等相關(guān)數(shù)據(jù)資源。

（二）著重推進(jìn)重點(diǎn)領(lǐng)域的經(jīng)濟(jì)監(jiān)測(cè)預(yù)測(cè)工作

充分考慮區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展、科教興國(guó)、人才強(qiáng)國(guó)、創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展、鄉(xiāng)村振興、可持續(xù)發(fā)展等國(guó)家重大戰(zhàn)略需求，圍繞完全數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)化的經(jīng)濟(jì)監(jiān)測(cè)預(yù)測(cè)方法的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，加快構(gòu)建重點(diǎn)領(lǐng)域的特征工程體系、實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)體系、預(yù)測(cè)預(yù)警感知體系和綜合研判支撐體系。

（三）開(kāi)展經(jīng)濟(jì)監(jiān)測(cè)預(yù)測(cè)關(guān)鍵技術(shù)的前瞻性研究

有機(jī)協(xié)同政府機(jī)關(guān)、高校智庫(kù)、科研院所、企事業(yè)單位、金融機(jī)構(gòu)等，開(kāi)展經(jīng)濟(jì)監(jiān)測(cè)預(yù)測(cè)關(guān)鍵技術(shù)的前瞻性跨學(xué)科研究，強(qiáng)化多源異構(gòu)數(shù)據(jù)特征與傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)指標(biāo)的回歸比對(duì)和關(guān)聯(lián)分析，形成面向經(jīng)濟(jì)監(jiān)測(cè)預(yù)測(cè)的“政產(chǎn)學(xué)研金用”合力。

（四）建立經(jīng)濟(jì)監(jiān)測(cè)預(yù)測(cè)上下聯(lián)動(dòng)的工作機(jī)制

國(guó)家有關(guān)部門(mén)應(yīng)鼓勵(lì)各級(jí)政府積極參與完全數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)化的經(jīng)濟(jì)監(jiān)測(cè)預(yù)測(cè)應(yīng)用示范工作，各方共享應(yīng)用成果，積極宣傳展示各級(jí)政府部門(mén)經(jīng)濟(jì)監(jiān)測(cè)預(yù)測(cè)應(yīng)用工作成效，為國(guó)家層面經(jīng)濟(jì)監(jiān)測(cè)預(yù)測(cè)應(yīng)用機(jī)制快速建立奠定基礎(chǔ)。

〔本文系國(guó)家社科基金青年項(xiàng)目“使用大數(shù)據(jù)方法開(kāi)展社會(huì)政策評(píng)估的探索性研究”（項(xiàng)目編號(hào)：18CSH018）階段性成果〕

（易成岐、劉琦、李慧穎、任可，國(guó)家信息中心大數(shù)據(jù)發(fā)展部干部。聶磊，北京大學(xué)信息管理博士研究生）