_大数据_与政府统计改革_许小乐

资 源 简 介

_大数据_与政府统计改革_许小乐

详 情 说 明

大数据时代的来临正在深刻重塑政府统计工作的模式与价值。许小乐的研究揭示了传统统计体系面临的三大挑战：数据采集滞后性、样本代表性局限以及多源异构数据整合困境。

在方法论层面，大数据的实时性特征可弥补周期性调查的时间差，如通过互联网搜索指数提前预警区域经济波动；全量数据处理技术则突破了抽样调查的样本限制，例如移动信令数据对人口普查的补充验证。更值得关注的是政府统计的范式转变——从"事后汇总"转向"过程追溯"，税务发票流水的分析便能动态监测产业链运行状态。

数据治理成为改革核心，需建立跨部门的标准协商机制（如统一社会信用代码作为数据标识）和分级开放制度。许小乐特别强调，统计机构应转型为"数据策展人"，既要保障原始数据的"原料"质量，又要开发适配决策场景的"数据产品"。

该研究为数字政府建设提供了关键路径：通过构建"统计基础数据库+业务数据库+互联网数据库"的三层架构，最终实现从描述性统计向预测性分析的跨越。当前试点中的"卫星遥感+批发市场交易数据"的粮食产量预测模型，已展现出10倍于传统方法的时效性优势。