數字政府背景下，統計數字化轉型的方向和內容研究

黃海陽

（深圳市維度數據科技股份有限公司，廣東 深圳518001）

20世紀80年代，我國開始著力進行統計信息化建設。隨著計算機和信息技術的普及與發展，全國地市統計信息化建設基本完善。從“IT時代”到“DT時代”，大數據技術、人工智能技術、互聯網等不斷深入經濟社會各領域，數據成為最重要的生產要素。“信息化”“數據化”“數字化”“智能化”等概念不斷深化，促使政府管理從電子政務到數字政府轉變，這也是統計信息化向數字化和智能化轉變的客觀要求。在數字政府建設背景下，統計如何實現數字化和智能化轉變，適應新形勢下現代統計建設的要求，是本文研究的主要內容。

一、數字政府背景下，統計數字化轉型發展的必要性

數字政府的建設將逐步實現“一切業務數據化，一切數據業務化”，因此各系統、各部門管理的數據要實現數據化和耦合化。目前我國政府業務的信息化率已經達到90%，但是數據部門化、單體化、局部化特征明顯。數字政府一定是符合整體化、一體化的要求，打造各部門的互聯互通，實現數據整合，協同政府部門數據，通過算法和模型，實現統計決策的智慧化和高效化。

（一）數據治理變革的新要求。以“數據驅動范式”為目標的數字政府建設，通過對組織業務流程的再造，向公眾提供更加高效的公共服務，用數據驅動政府治理和管理。政府統計部門有通過統計分析、統計預測和統計監督，向黨中央、國務院及社會各界提供統計信息和咨詢建議的職責，因此，統計數字化將圍繞政府利用數據提升未來的規劃能力，通過一定的數據算法和模型，提升統計數據在治理現代化中的價值。

（二）經濟社會轉型發展的必然要求。近年來，新產業、新模式、新業態不斷融合創新，經濟社會各領域都在轉型升級，加上信息技術、大數據技術、人工智能技術等技術的發展和應用，為政府和企業管理帶來新的思路和方法，推動了政府數字化和企業數字化的轉型發展，政府數字化、企業數字化、公共服務領域的數字化轉型將對現有的統計制度方法產生挑戰。因此，統計數字化轉型一方面要考慮在制度方面的適應和創新，另一方面要考慮統計數字化的頂層和系統設計中經濟社會數字化轉型的內容，特別是技術和方法的接軌。

（三）數據科學技術發展的新趨勢。《中共中央關于制定國民經濟和社會發展第十四個五年規劃和二〇三五年遠景目標的建議》提出：“加強數字社會、數字政府建設，提升公共服務、社會治理等數字化智能化水平。”數字政府背景下，統計更強調智能化的應用，因此，統計數據應用的采集、管理、推斷、預測以及模型使用均需要與數據科學技術結合；同時，數字化、平臺化和智慧化將促使統計調查手段與信息化和大數據等相關技術緊密結合，進一步提升數據采集、收集、處理、共享的技術化、智慧化和效率化。

二、統計數字化轉型發展的現狀

從信息化到數據化再到智能化，從電子政務到數字政府，統計業務與信息技術、數據技術的變革和發展必然經歷不同業務層次和內容的深化。數字化體現著統計業務本身發展的功能需求和發展現狀，是基于HIS的統計信息化的建設和基于算法及數據技術的智能統計應用。因此，統計數字化必然要經過統計業務的數字化、統計信息處理的數字化、統計管理的數字化、統計一體化的數字化等四個階段，具體內容如下：

（一）統計業務的數字化。單項統計任務例如國情國力調查、企業“四上”統計、非公有制經濟調查等業務的數字化實現形式和內容。

（二）統計信息處理的數字化。以不同的統計任務涉及不同部門統計信息的匯聚整合為基礎，形成高效的統計信息處理的數字化實現過程。

（三）統計管理的數字化。統計、服務、管理一體化，強調以“高效統計管理”為目標的統計整體數字化。

（四）統計一體化的數字化。從統計內部擴至外部，面向整個數字政府一體化建設下的統計數字化。

我國統計數字化的發展必然是在統計信息化的基礎上，發揮統計局在政府數據的調查和整合匯總分析的職能，采用新的技術手段提升統計部門的專業技術能力，以支撐統計適應政府和社會數字化轉型的要求。數字政府建設下，統計數字化是構建現代化統計調查體系的必然要求，是大數據技術、信息化技術、智能智慧技術應用最好的“數字政府”場景。

圖1 統計數字化體系的“四個層次”

三、數字政府背景下，統計數字化轉型的主要方面

統計數字化以數據服務為中心，圍繞整個數據生命周期開展數據價值的挖掘，以不同結構和內容數據“串聯”整個統計的業務流程，進而更好地履行統計職能。數字政府背景下，從服務于統計，使統計更加系統化和智慧化的角度，我國統計數字化轉型應關注以下五個方面的數字化建設：

（一）數字化場景統計。完善名錄庫聯網直報和大型普查現場調查的形式，加強名錄庫虛擬的數字化身份驗證，降低調查對象位置和主觀意識對調查的影響，增強數字化無現場調查場景，提升調查數據質量。

（二）數字化調查表。統計報表是形成數據“信息孤島”的源頭，采集整個企業數字化轉型的平臺數據和各部門平臺數據，關聯數據庫，靈活遷移數據，獲得特定數據，解決數據核算和經濟社會應用及預測問題。

（三）統計數據共享融合。改變信息化建設的局部和個別現象問題，通過各部門、各領域數據流、業務流和信息流的更新，構建以政府數字化轉型為基礎的“大統計+小統計”的數據協同共享平臺，實現政府統計信息資源的共享。

（四）統計數據應用的智能化。統計數字化將對各部門歸集的統計數據進行回溯和管理，并構建數據治理、統計業務、數據應用的開發應用環境，將統計模型算法和現代信息技術及數據技術進行整合，改變數據分析的月度化、滯后化等問題，提高及時性和全面性，從而開展專題分析和預警。

（五）數字化基層統計。構建自上而下的數字化統計體系，以標準化為出發點，打造基層統計平臺化和網絡化的統計應用體系，保證統計數據質量。

四、數字政府背景下，統計數字化轉型的技術內容

統計數字化的建設是在新技術的背景下，對統計工作模式和內容的重新審視和構建，是推動傳統統計各個環境和領域變革的重要方式，能以數據驅動社會治理，實現經濟社會的轉型升級。

不同部門、不同系統、不同層級的統計業務要想協同，發揮數據在政府治理中的價值，需要運用大數據、云計算、人工智能等新一代信息技術，對多層次和多結構的統計數據進行業務整合、共享和開放。未來統計數字化的形態將是“統計調查+政務云+大數據”的融合。因此，統計數字化不僅僅是統計內容和方式的數字化，而且是數據技術和方法在統計上的應用服務。

根據統計數字化建設體系和內容，統計數字化建設的技術內容可以從采集層、數據層、應用層三個方面進行，重點關注每個層次中的數據技術垂直應用和數據技術與其他學科的交叉融合。人工智能與數據分析、網絡安全以及云技術都是統計數字化需要關注的技術領域，因此統計數字化作為政府數字化轉型的基礎，應發揮統計數據在提升數字治理能力方面的重要作用。

統計數字化的采集層、數據層、應用層均涉及軟硬件的結合，統計數據的采集、傳輸和執行，需要通過數據庫技術和前端數據技術，實現不同統計信息的互聯互通，并通過數據清洗的方法，為標準化統計的應用奠定基礎。數據層通過統計數據應用，實現數據共享融合，采用統計及垂直領域的理論基礎，結合統計算法和模型，實現數據的基礎分析和深度挖掘。應用層是通過智能分析技術和相關模型、算法，對經濟預測和社會治理實現精準分析并提供科學建議，進一步實現統計數據應用的智能化和可視化，實現統計數字化應用的最佳場景和技術。

五、數字政府背景下，統計數字化轉型的方向

統計數字化涉及經濟社會統計的方方面面，其內容、技術建設和解決的主要問題，可以驅動制度層面、技術層面，甚至是價值理念層面的創新。目前，我們研究統計數字化更強調統計數據驅動治理服務的模式，內部看是政府統計職能業務的履行，外部看是滿足經濟社會數字化轉型的服務需要。概括講，統計數字化的基礎是數據的整合和融合，核心是統計業務發展的需要，目標是實現經濟社會轉型發展的服務要求。因此，統計數字化轉型的方向主要有以下三個方面：

（一）遵循統計數字化的“三個邏輯”。主要是指不同結構數據之間的邏輯、不同業務內容之間的邏輯和不同服務內容之間的邏輯。

（二）構建統計數字化的生態環境。統計數字化涉及領域和技術眾多，應構建政府各部門、各市場主體協同合作的統計生態，建立新型的統計合作關系。

（三）體現數據技術和統計價值的結合。統計數字化與信息技術、數據技術、統計理論、大數據平臺等密不可分，只有將統計形成的數據和不同類型的數據融合，才能提供更可靠的統計服務，達到統計數據分析的最大價值，才能更好地在政府數字化轉型中發揮應有作用。