運用時空大數據分析居民消費形勢

魏穎 陳東

大數據時代，無論在時間維度還是空間維度，數據均呈現爆炸式增長，人們日常生活中所有社交活動及行為都將作為一組組數據被記錄下來，而看似雜亂無章的數據中往往蘊含著社會運行的規律與真相。本文以消費領域為例，探討大數據在居民消費形勢分析中的應用場景和方法，服務消費領域決策，助力消費穩定增長。

一、傳統消費形勢分析面臨挑戰

準確把握消費形勢，對于認識和化解經濟發展、文化建設、社會生活等潛在的隱性問題，具有正本清源、察微慮遠的現實意義，因而消費一直是國內外學者的研究熱點之一。但隨著數字經濟時代的到來，新業態、新模式的蓬勃發展使得居民消費形勢分析已邁入新階段。《2019年國務院政府工作報告》明確提出，“要充分發揮消費的基礎作用，穩定國內有效需求，為經濟平穩運行提供有力支撐”。然而，面對新形勢、新需求，傳統的分析方法尚存在一些問題，亟待尋求新思路、新方法。一是以統計數據為主，難以滿足分析研判的及時性、準確性。雖然在消費領域已有一些成熟的指數產品，如居民消費價格指數（CPI）、物價指數、恩格爾系數等，但絕大部分是按月度甚至年度更新，在支撐消費形勢研判時具有一定的滯后性，難以適應瞬息萬變的消費形勢。二是以宏觀分析為主，難以下沉至中微觀層面。高品質生活新格局下，對消費的關注點正在由“量”過渡到“質”、由“整體”轉變為“個體”，促使消費形勢的監測重點也發生了改變。以消費結構為例，決策者不僅關心整體變化趨勢，更關心某區域哪些消費品類發生升級或降級，傳統指數在解決這類問題時較為乏力。三是數據來源較單一，難以支撐決策監管需求。互聯網平臺經濟飛速發展的今天，幾乎每天都有新的消費模式和業態涌現，消費品類更是層出不窮，這為監管手段和監測維度帶來極大挑戰，以往依靠單一數據來源的監測分析方法難以支撐。

隨著大數據時代的到來，消費領域的數據獲取手段、存儲能力、分析方法等均得到大幅躍升，為解決上述問題帶來了契機。

二、居民消費形勢分析“四元”模型

通過調研當前消費領域研究熱點，從決策服務的需求出發，構建以“規模—結構—環境—熱點”為主線的居民消費形勢分析“四元”模型，以該模型為核心形成縱向聯動消費形勢分析數據、模型、應用服務的三層架構體系，橫向服務政府、企業、個人等多個主體視角。

模型各部分的研究重點如下：

（一）測算消費規模

分析不同業態、不同模式下的消費規模變化，從線上—線下、城鎮—鄉村、消費品類等多個分類角度開展消費規模趨勢研究。主要方法是利用龍頭電商和線下商超客單銷售記錄以及POS機刷卡記錄等統計性數據，在不涉及企業商業機密的前提下，開展多源數據的模型化融合，測算整體消費規模，分析存在的規律和周期。

（二）分析消費結構

分品類、分地域分析居民消費供給短板、城鄉消費提質升級均衡度、二元市場消費升級情況。主要方法是在居民消費價格指數、物價指數等成熟指數基礎上，引入國民收入水平、可支配收入、受教育程度等多種指標，構建多元指標體系，衡量消費結構動態變化，跟蹤分析、預警預測變化趨勢。

（三）監測消費環境

監測市場消費環境，分析民眾對消費市場的滿意度，指出當前市場環境存在的問題和未來改進方向，針對重點城市開展橫向對比分析。主要方法是利用輿情、投訴舉報以及社會信用等數據，運用復雜網絡分析、文本情感分析等技術，綜合評價當前消費環境。

（四）關注消費熱點

針對熱點事件、熱門商圈、熱門行業（如養老特別是社區養老服務、嬰幼兒照護服務、旅游）和重點消費品（如汽車、家政）等，開展對消費問題的專題分析與研判。主要方法是利用新聞、微博、微信、博客、論壇等多源輿情數據，運用元搜索引擎技術，深度挖掘消費熱點問題。

三、基于大數據的居民消費形勢分析初探

基于居民消費形勢分析“四元”模型，本文通過搭建消費領域時空大數據監測分析平臺，匯聚多源異構的海量消費數據，主要包括主流電商消費訂單數據、用戶手機信令數據、POI位置數據、重點城市商圈數據，以及互聯網主要媒體、論壇、博客、微博等渠道中與消費直接相關的輿情數據等。同時，采用指數化方法對2019年上半年我國居民消費形勢進行了初步分析。

（一）線上消費價格波動指數

線上消費價格波動指數，用來衡量居民線上單筆訂單平均價格波動情況。基于主流電商的訂單數據計算各品類逐月線上消費價格波動指數，分析發現：今年上半年城鎮居民線上消費品類中，電子電器類商品訂單平均價格波動最大，服裝類其次，日用品類價格相對穩定。分地域來看，我國東部地區商品訂單平均價格波動較大;農村線上消費價格波動情況與城鎮情況基本一致，但波動幅度總體小于城鎮地區。

（二）居民消費升級指數

消費升級指人們在細分品類中更多地購買較貴的商品，消費升級指數可用于描述一段時間內居民消費升級情況。分析發現：2019年1月以來，消費升級指數呈明顯上升趨勢，于2019年4月達到最大值。從商品類別上看，交通與通信類、其他用品和服務、食品煙酒、衣著類消費升級最為明顯;生活用品及服務、教育文化和娛樂類、醫療保健類消費基本持平;居住類消費經歷了1月的大漲后出現連續降級現象。

（三）線下商圈消費熱度指數

商圈消費熱度指數，用來衡量居民線下消費的活躍度。利用手機移動信令數據，分析北京、上海、廣州、深圳、杭州、武漢、重慶、成都、沈陽9個城市180個熱門商圈在2019年上半年的到訪人流量（不含職住人群），熱度前十商圈中，上海（3個）、武漢（2個）、北京（2個）三城市占據七席，其中上海五角場的熱度最高。

（四）消費環境評價指數

通過對互聯網主要媒體、論壇、博客、微博等渠道中與消費環境直接相關的信息進行分析，計算消費環境評價指數，結果顯示：今年上半年全國消費環境正面評價占比為82.76%，環比上升1.73個百分點，同比下降0.32個百分點。校園食品安全守護行動、集中銷毀假冒偽劣等舉措獲好評。

此外，通過熱點事件、熱點話題聲量檢測，顯示2019年上半年濫用“7天無理由退貨”事件、西安利之星事件、非洲豬瘟影響肉價上漲事件為最受關注的消費熱點事件，商品質量、消費維權、個人信息保護是網民最為關注的消費問題。

四、大數據強化消費形勢監測分析的路徑建議

本文提出了居民消費形勢分析“四元”模型，并采用多源時空數據，以構建消費指數的方法對2019年上半年消費形勢進行了初步分析，雖然指數研究尚粗淺，有待進一步深入，但卻是大數據手段在消費領域的一次嘗試，更是對大數據支撐經濟決策的路徑探索。然而，消費大數據監測分析體系的搭建離不開多元主體的參與，營造“政府引導、主體多元、社會參與”的事中事后監管新格局，前期應著重構建以下三大體系：

（一）推進數據歸集，構建社會大數據歸集匯聚體系

面向重點電商企業、線下商超、零售企業、大數據企業、行業協會商會和社會第三方機構，探索通過政府購買服務和合作機制建設，建立面向線上消費平臺、線下消費巨頭的業務數據采購和共享共用機制，依法依規推進消費規模、消費結構、消費環境、消費熱點等消費形勢相關的社會化數據資源按需、及時向相關監管部門開放。

（二）強化技術保障，構建消費大數據監測分析指標體系

針對消費規模、消費結構、消費環境、消費熱點等消費形勢相關的研究重點，搭建數據加工、建模環境，開展數據融合、消費模型訓練、數據測試集校驗建模，構建消費領域傳統統計指數與大數據指數融合模型，形成分區域、分領域、分行業的消費大數據監測分析指標體系。

（三）創新監管手段，構建消費風險預警與響應處置支撐體系

基于消費領域主體全景畫像分析、主體特征識別、風險評級等大數據分析挖掘算法模型，構建消費風險的預警、響應和聯動處置機制，為國家和地方相關業務部門開展消費形勢監測分析與會商研判提供技術支撐，切實提升事中事后監管響應處置效能。

〔本文系國家社科基金青年項目“使用大數據方法開展社會政策評估的探索性研究”（項目編號：18CSH018）階段性成果〕

（作者單位：國家信息中心大數據發展部）