基于大數據技術的宏觀經濟分析應用研究

農曼莉

（廣西壯族自治區宏觀經濟研究院，廣西 南寧 530000）

當前，計算機和互聯網等信息技術正在改變著世界。借助云計算和大數據方式，生產和生活方式、經濟流動和消費過程中的線上交易與資金結算量呈迅猛增長之勢。從目標上看，宏觀經濟分析旨在通過深入把握和分析研究財政、投資、金融、消費等數據指標，并針對指標變化特點，研判經濟發展趨向，預測宏觀經濟未來，從而為政府提前制定對應經濟對策提供參考。大數據背景下，傳統的宏觀經濟分析方法因其時效性、關聯度欠缺而難以滿足社會經濟發展需求。而基于大數據技術的宏觀經濟分析方法，則恰巧彌補了這一不足。現代信息技術在旅游、農業、醫療、交通等領域的廣泛應用，客觀上也推動了大數據在宏觀經濟分析研究工作中的應用，提高了宏觀經濟分析的參考價值。

一、宏觀經濟分析中的大數據技術價值

大數據以其時效、海量、關聯的特性，賦予了宏觀經濟分析更多元的價值。

（一）基礎數據詳實而保真

宏觀經濟分析工作對基礎數據的依賴性極強，但在實際研究過程中，由于涉及范圍廣、類別雜、干擾因素多，基礎數據的客觀全面性和準確度、時效性難以得到保證。而大數據應用，則是憑借計算機網絡技術，把傳統人工的方式難以獲得的數據信息，在短時間內，科學地搜集、分類、處理具體數據，迎合了宏觀經濟分析對基礎數據的嚴格要求，對宏觀經濟分析結果的科學性、有效性、權威性起到了關鍵作用。

（二）分析手段豐富而有效

傳統的宏觀經濟分析，多采用統計分析建模形式，它總體是根據抽取的樣本數據開展分析。雖然樣本分析具有一定的實用性，但如果樣本或者取樣過程出現問題，容易造成分析結果和客觀事實之間相互矛盾的問題。而應用大數據技術，則可以搜集到龐大的基礎數據量，通過構建完善的分析模型和引進先進的識別技術，在數據之間關聯起共性，進而快速分析研判具體行業行情，為宏觀經濟分析提供更加準確、科學的建議。

（三）信息關聯科學而迅速

在海量信息面前，傳統的統計分析方式常常束手無策。而根據實際需求將龐大的數據量進行運算處理和分析，通過特定規則對其進行管理，使碎片化信息之間建立起強大的關聯，是大數據技術的特長所在。當前，大數據的覆蓋面幾乎涵蓋生活各個領域，它除了為人們生活提供便利，還可實時跟進人們的生活軌跡。無論是操作信息還是軌跡信息，從這些數據資源中分析出來的人們經濟需求和發展動態，都能大大提高事物之間因果關系的透明度，本質上為宏觀經濟分析提供強有力的分析依據。

（四）實時交互便捷而穩定

關鍵數據的存儲是傳統經濟分析的重要內容，一旦存儲不當或失真，宏觀經濟分析研判就會有所偏差。如果沒有大數據的支持，關鍵信息的獲取、更新、保持和沉淀問題仍會長期存在。在大數據技術引進之后，宏觀經濟信息的獲取渠道呈現多樣化、豐富化、持續穩定的特點，信息的實時更新和交互更是輕而易舉，這就有效避免了傳統宏觀經濟分析模式中依靠認為調研導致的數據效性低、陳舊、易丟失、欠準確的問題。

（五）數據處理快速而精準

在大數據技術背景下，運用信息處理平臺和軟件工具，宏觀經濟研究人員可以對采集的信息數據進行動態跟進和實時跟蹤，構建符合經濟發展需求的信息處理渠道，進而按邏輯規律對信息數據進行分類、整合和分析處理，最大限度提升數據處理效率和分析精準度。相比傳統宏觀經濟分析中人工比對分析的效率，這不僅細化了數據整理過程，還提高了信息分析速度，整體提升了宏觀經濟分析成效。

二、應用大數據開展宏觀經濟分析的難點

雖然大數據技術以其特有的優勢，在宏觀經濟分析中取得了極大的成效。但無可否認，受技術水平、人員思想意識、制度障礙、信息安全等因素影響，當前，我國宏觀經濟分析工作依然存在一些障礙和難點。

（一）信息價值識別和數據清洗難度大

基于大數據的宏觀經濟分析，信息來源廣泛，渠道眾多，對信息真實性的甄別和信息價值的識別尤其重要。尤其在海量的數據群面前，數據噪聲干擾大，信息價值密度偏低，甚至個別情況下，垃圾信息和有害信息充斥。這就需要數據利用者具備信息素養，樹立信息取舍標準，學會對信息進行深層次的分析和帥選。此外，除結構化數據外，很多基礎數據仍包含視頻、圖片、動畫等非結構化或半結構化格式，難以通過程序化工作進行甄別和篩選，這無疑是數據清洗工作中最難的部分之一。

（二）信息孤島短期內仍普遍存在

盡管在數據互聯互通方面，國家從各個方面做了很多有力的推進，但實際上，因為頂層設計的缺乏和標準的不統一，相當多的部門信息、行業信息還處于孤島狀態，數據庫之間無論是信息內容還是信息格式都缺乏流通性和兼容度。加上信息安全形勢日益嚴峻，各部門為確保自身安全考慮，不得不采用相對封閉、割裂、分散的數據存儲格局。這就客觀上造成信息綜合利用率低下的局面，也勢必影響宏觀經濟分析研判的成效。

（三）數據安全形勢嚴峻

宏觀經濟分析基礎數據流在網絡傳輸過程中，數據自身敏感性和重要性常常會吸引不法分子的注意力。這無形中加劇了這些重要信息被竊取或惡意攻擊和破壞的可能性。不法分子極易從防御脆弱的環節入手實施逐步攻擊，嚴重時可能會危及國家和社會安全。加上當前國際國內對數據安全維護工作有諸多缺陷，在大數據龐雜性和來源廣泛性情況下，數據保護和信息安全壓力仍持續增大，使得機密數據保護的難度加大。

（四）數據分析和建模平臺有待拓展

宏觀經濟分析涉及不同經濟指標，不同指標下匯聚大批量數據信息。而不同行業所需數據指標迥異，需要多樣化的數據處理和分析平臺，各類平臺又依賴不同軟件技術和處理方式。目前，雖然局部范圍內我國先后建立起一些數據分析模型，但受數據針對性影響，這些建模往往無法推廣應用，數據資源實質上處于閑置浪費狀態。建立和拓展兼容性強、共通性好的分析模型和應用平臺迫在眉睫。

（五）大數據挖掘分析人才缺乏

與大數據時代迅猛增長的信息化步伐相比，專業對口和專項專攻的數據挖掘和分析人才顯得尤為緊缺。盡管很多技術軟件和分析平臺在宏觀經濟分析中得到充分的應用，但在分析敏感關鍵詞語、非結構化數據過程中，仍然需要大量專業人員。而宏觀經濟發展對于專業人才的需求更傾向于“復合型”，它要求從業者既要具備良好的經濟知識，有對市場變化有敏銳的洞察力，又要有對信息技術有較強的接受能力、更新能力。

三、基于大數據技術的宏觀經濟分析應用思路

（一）優化宏觀經濟分析的大數據應用環境

政府職能機構應在政策和資金方面加大扶持力度，鼓勵推進大數據挖掘分析應用技術，著力構建完善互聯網環境，保護和延伸大數據價值；宏觀經濟統計部門應拓寬數據采集渠道和方式，豐富數據內容，強化宏觀經濟數據收集和管理，切實管好用好大數據；政企合作、校企合作的研究機構，應積極依托現有利好政策和前沿科技，大膽研發和構建可操作、可落地、可推廣的數據平臺。應鼓勵社會資本參與電子政務和電子商務運作，為宏觀經濟分析研究提供多元的技術和服務支撐。

（二）從嚴經濟數據采集管理

無論從信息安全還是信息有效性角度而言，嚴格的經濟數據采集管理體系都尤為關鍵。大數據采集應用涉及多環節多主體，要制定科學的工作流程，以防人為因素導致的數據泄露和其余安全問題。管理人員出現不正常的操作流程，導致數據泄露。此外，對于一些比較重要的數據，更要嚴格實施保密制度，提高數據的安全性。此外，還可以通過提高數據安全標準促進相關管理工作科學化，例如，可分別建立格式化和非格式化數據的庫存標準體系，完善數據存儲環節安全性。

（三）強化數據平臺和模型建設開發

平臺和模型是大數據應用的重要抓手和載體。要基于宏觀經濟分析工作，建立一套針對性強、指標明確的標準體系和數據模型算法，重點突破政府公共數據、行業市場數據、互聯網數據、第三方數據等資源互通和共享。在數據平臺建設方面，要著重采用大數據采集、清洗、挖掘分析和可視化技術，充分發揮宏觀經濟分析的走勢預測和預警功能。誠然，并非所有技術都適用于宏觀經濟分析。因此，可適度借鑒國外先進技術，通過二次開發和系統升級完善等方式，間接建立數據平臺和分析模型，為實際工作服務。

（四）著力沉淀和更新數據池

宏觀經濟分析是一項長期、持續性工作，除了實時數據，歷史數據和關聯數據也具有重要價值，需要逐步沉淀并及時更新。沉淀和更新數據，可以通過梳理歷史數據、盤活已有數據、整合外部數據、按需獲取第三方數據等方式，按照采集、甄別、歸類等標準化管理模式，細致條理地開展數據池建設和運維工作。此外，對于圖片、視頻、定位等非格式化數據，還需通過非結構向結構的數據轉換技術，進一步擴大和豐富數據池內容。

（五）強化專業人才培養

一是依托高校培養人才。除在綜合性本科院校設置信息化專業外，可側重選擇經濟類、財經類、金融類的高職院校確定委培和定向培養方案，探索建立方向明確的宏觀經濟類大數據專業，培養學得快、用得順、針對性強的現代化技術人才。二是依托在職培訓提升人才能力。可結合實際定期不定期開展大數據相關培訓。通過編撰符合實際的教材，制定科學的培訓課程，逐步建立起大數據人才體系。可在國家或省、市層面與企業建立合作培養人才制度，將政策、資金、智庫等要素充分整合，進而提升人才培養成效。應當同時增加大數據人才培養的投資，在人員外出學習與培訓上提高預算資金，創新大數據人才結構體系。