5.2　经济决策对数据的需求

数据作为知识经济时代的重要生产要素，影响着政府决策的方方面面。对经济而言，数据就像土地、石油和资本一样，是经济运行中的基础资源。对各国的经济政策制定者而言，各项经济指标和数据的重要性不言而喻。决策者必须密切关注国内外多维度、长周期、全方位的经济指标和数据。

5.2.1　国际数据与国内数据

1. 国际数据与经济决策

2020年，新冠肺炎疫情对全球经济产业深远影响，2020年10月，国际货币基金组织发布《全球经济展望》，预计2020年全球经济将萎缩4.4%，2021年全球经济有望恢复到2019年的水平。根据当前新冠病毒疫苗研发的积极进展，2020年12月，经济合作与发展组织发布的世界经济展望报告预计，2020年全球经济将萎缩4.2%，2021年将增长4.2%。为应对复杂的国际经济环境，提高宏观决策水平是应对海内外挑战的基本前提。作为判断经济形势最基本的统计数据，国际经济数据不仅关系到市场的研究水平，更将影响决策层政策的有效性。

美国作为经济大国，受新冠肺炎疫情的影响，2020年3月，美国股市10天内“熔断”4次，国际原油期货价格一度跌至负区间，股票、债券、外汇及大宗商品市场持续震荡。面对上述种种影响，决策者需要采取应对措施。比如，采取灵活的货币政策，保持经济平稳增长；推进人民币汇率形成机制改革；加强跨境资本流动性监管；适当调整外汇储备投资策略；加强国际合作等。

此外，国际经济指标影响经济决策的制定。继“一带一路”、建设亚洲基础设施投资银行等倡议之后，国家力推国际产能合作，为中国企业“走出去”减负添力、保驾护航，国际经济指标对中国经济政策、战略决策有着极为重要的指示作用。国际原油价格的波动将会对各国宏观经济产生影响。尽管我们对在原油价格与一国GDP之间是否存在一定关系并不肯定，但在原油价格与经济体总体价格水平之间的确可以找到长期稳定的关系。因此原油价格数据对一国的产业政策和货币政策将产生一定影响，只有与相关经济政策密切衔接，才能尽量减轻国际原油价格大幅变动带来的不良影响。

2. 国内数据与经济决策

国内经济数据是国家经济决策最直接的依据。中国既是人口大国，也是经济大国，人口数量和经济总量均居世界前列。这样一台庞大的经济体的平稳健康运行，必须由全面、准确的统计数据做支撑。经济是过热还是过冷，银根是收紧还是放松，产能是过剩还是不足，统计所产生的每一个数据都反映着国民经济运行跳跃的“脉搏”。宏观调控的方向和力度必须从各组数据中寻找坐标和轨迹。这些数据见证了经济的发展，记录了历史，也将影响未来经济的走势。

对国内经济数据的监控可以保证重大经济决策的有效实施。目前，国内各省政府制定了适合本地区发展的战略规划，但由于缺乏具体的指标体系，具体实施效果难以得到真实评判。一些省份通过各类经济数据指标应用促进本地区发展战略的有效实施，比如，广西壮族自治区通过建立统计监测报告制度，组织力量，及时、准确、全面地收集重大战略决策实施进程中的统计监测数据，确保各项重大战略决策的贯彻落实。

5.2.2　宏观数据与微观数据

1. 宏观数据与经济决策

宏观数据为经济决策提供依据。在瞬息万变、纷繁复杂的经济活动中，要保持冷静和正确，一刻都离不开准确的统计数据。通过对市场供求总体情况变化的分析，如对国民收入与人口增长、居民购买力趋势、生产资料和消费资料需求趋势等进行资料收集、加工来预测发展趋势，减少不确定因素，保证制定的宏观经济决策科学合理、切实可行，从而对整个国民经济的发展起到稳定、促进和保障作用。以国内生产总值（GDP）与失业率为例。

（1）国内生产总值是制定经济决策的指南针。GDP大幅增长，表明该国经济蓬勃发展，国民收入增加，消费能力也随之增强。中央银行将有可能提高利率，紧缩货币供应，国内经济表现良好及利率的上升会增强该国货币的吸引力。反之，如果一国的GDP出现负增长，则表明该国经济处于疲软或衰退状态，消费能力下降[18]。中央银行将可能减息以刺激经济再度增长，利率下降加上经济表现不振，该国货币的吸引力也就随之减弱[19]。

（2）失业率是反映经济决策的晴雨表。如果不在精确完善的失业数据的基础上调控经济，就如同在预测天气时不测量空气湿度和不使用湿度指标一样。真实的失业状况可以帮助政府及时掌握经济运行的真实面貌，及时发现潜在的风险，通过逆周期性的调控去熨平经济波动周期，保持经济平稳运行。

对不同年龄阶段的劳动力的失业数据进行全面、详细的统计，可以间接反映人口结构变化对经济发展的影响，有利于决策者及时发现人口政策的问题并采取相应措施。而失真的失业率数据则不利于资源的优化配置，导致劳资双方不能正确地认识和预期劳动力市场供求的变化，从而影响双方在博弈中的选择，造成形势一定的扭曲。比如，一些地方报道“招工荒”，企业就可能会高估劳动力成本，但也许“招工荒”只是局部现象，实际的严重程度被夸大了；大量媒体报道“就业难”，大学毕业生可能就会低估自身的市场价值，进而影响其薪酬。只有建立权威的失业率数据基础，各方才会有一个可信任的基准，从而改善市场主体的决策。

2. 微观数据与经济决策

微观数据是个体化数据，包括个人、家庭或企业的信息，如个别企业的生产、销售、交换的价格等。微观并不是指数据总量，而是指数据的来源。如今，仅靠宏观数据不足以准确、深入地分析经济问题，或做出正确决策。

微观数据对经济决策是不可或缺的。微观数据有助于决策者精细化认识经济体细部特征，提高经济决策的细节性；有助于决策者识别隐藏在数据中的复杂关系，提高经济决策的灵活性；有助于决策者发现宏观数据使用中存在的问题，提高经济决策的准确性。

经济运行蕴藏着海量微观数据。2014年12月16日，我国公布了第三次全国经济普查的主要数据。此次普查取之于民，主要对服务业、战略性新兴产业和小微企业的发展状况进行了查实，了解各单位的基本情况，全面更新了覆盖国民经济各行业的基本单位名录库、基础信息数据库和统计电子地理信息系统[20]。此次经济普查将民众身边的微观数据更加具体、全面地体现出来，反馈给有关的决策部门，使其能够对国情、国力有更加深入、准确的认识，进而有利于未来制定正确的经济政策。此外，经济普查对现有的宏观统计数据起到了很好的完善和补充作用，对目前一些通过宏观数据得出的结论进行了修正。微观数据不仅能助力国家的经济决策者，对普通民众来说，也大有用途。比如，一个青年想创业，通常会试水一些小微企业，因为在创业之初就进入大型的制造行业的可能性很小。小微企业主要分布在什么行业，其经济情况如何，各地区之间服务的区别，以及其和产业之间的联系等这些问题将对创业青年的决策产生很大影响。

5.2.3　历史数据与当前数据

1. 历史数据与经济决策

数据记录历史，历史昭示未来。我国许多著名科学家的历史知识都很丰富。比如，气象学家竺可桢在研究了我国史志、方志、古诗、游记，掌握了中国古代气候变迁之后，发表了《中国近五千年来气候变迁的初步研究》这篇著名论文[21]。同样，利用历史数据，可以快速洞察历史经济学方面的知识与理论，进而将历史经验服务于当今的经济决策。

当前，经济学理论逐步完善和细化。现有的公式、方程、模型、数据、计量方式等，在很大程度上有助于经济决策，使之更加理性、具体和严密。但是，这种决策方法缺失历史视野。缺失历史视野，所关注的问题和得出的结论就会显得单薄，所使用的论据就欠妥当，所隐含的假设就会失真。没有真实的前提基础，纵使推导严密、逻辑清晰，也无法得出正确有效的结论。因此，经济决策不能没有历史视野，分析问题不能简单化和表面化，不能为了应用某些理论而误读现实。为了弥补历史视野的缺失，可以研究经济历史数据，在现有基础上进一步开拓，从而为经济决策提供另一种思路。

2. 当前数据与经济决策

通过历史数据可以掌握历史发展规律，学习制定经济决策的经验，而当前数据对经济决策来说同样重要。当前数据具备时效性，时效性影响着决策的生效时间，决定了决策在哪段时间内有效[22]。比如，作为行业龙头，以生产挖掘机等重型机械闻名的三一重工，经过7年多的积累，形成了5 000多个类别、每天2亿条、超过40TB的大数据资源，数据代表性远超过统计抽样，具备“指数条件”。国家行政学院教授汪玉凯指出，过去经济供给端的数据，主要依靠企业上报给地方政府，地方政府汇总后上报中央政府，数据在层层报送中容易出现扭曲，时效也严重滞后。而实时数据能真正反映出经济的状况，让政府调控更加精准。引入大数据思维，是国家治理理念的飞跃。尽管“挖掘机指数”只是观察中国经济的一个微观侧面，但也体现了中央政府经济调控思路的变化。2015年，在全面深化改革的关键阶段，“互联网+”产生更加垂直、真实的决策依据，政策发力更加精准，大大增强了调控措施的时效度。

社会是一个复杂巨系统，经济决策往往需要多方面数据做支撑，需要在制度、意识形态、国家、组织、人口、政治、自然资源、地理环境、技术、文化等方面开展深入研究。经济环境瞬息万变，各种数据仅在一定时间内对决策具有价值。因此，当前数据对经济决策的重要性毋庸置疑。特别是随着数据处理技术的迅猛发展，当前数据的可开发性和可应用性大大提高。

5.2.4　传统统计数据与新时代大数据

1. 传统统计数据与经济决策

经济决策离不开经济分析，经济分析是在数学分析、概率统计学等数学知识的基础上，利用一定的模型对数据进行分析，将结果量化。经济分析方法使经济决策趋于理性、具体和严密，成为主流分析方法。一般而言，经济分析需要将数据预处理，以满足特定的格式要求，从而服务于传统行业决策。

2. 新时代大数据与经济决策

如今，随着物联网、云计算等数据获取、储存、搜索、共享、分析技术的发展，数据来源大大扩充，可处理的数据类型也增多。人们可以收集到方方面面的数据：从购物交易，到工业制造；从社交网络媒体信息，到在线视频图像资料；从企业的信息管理系统，到政府部门的电子政务系统。过去对生产数据的统计更多局限于行业层面，而未来可能包括所有企业；传统的消费统计主要采用“抽样调查”，而未来可能覆盖到每个家庭或个人；传统的价格统计（如普遍使用的CPI指数）中仅包含千种商品、涉及几万个调查销售网点，今后可能涉及几万种商品、所有的在线销售商和大部分线下销售网点[23]。

对这些数据进行挖掘，人们能够获取更多信息。比如，以榨菜在城市里的销售情况为统计对象，可以帮助决策者了解进城务工人员的分布情况。因为尽管进城务工人员日渐融入生机勃勃的都市，但榨菜依旧是进城务工人员的日常食品。一般来说，城市常住人口消费方便面和榨菜等方便食品的数量基本上是比较稳定的，销量的变化主要是由流动人口特别是进城务工人员引起的。因此，城市的榨菜销量与进城务工人员的数量成正比。这类信息对经济决策者来说也很重要，甚至影响户籍制度改革的具体决策。