大數(shù)據(jù)背景下宏觀經(jīng)濟(jì)分析及對(duì)浙江的建議

明文彪

(浙江省發(fā)展和改革研究所，浙江 杭州 310025)

大數(shù)據(jù)背景下宏觀經(jīng)濟(jì)分析及對(duì)浙江的建議

明文彪

(浙江省發(fā)展和改革研究所，浙江 杭州 310025)

文章運(yùn)用大數(shù)據(jù)對(duì)我國(guó)的宏觀經(jīng)濟(jì)形勢(shì)進(jìn)行分析，從就業(yè)形勢(shì)、產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢(shì)以及創(chuàng)業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)等方面驗(yàn)證當(dāng)前我國(guó)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的總基調(diào)。經(jīng)濟(jì)持續(xù)健康發(fā)展，離不開(kāi)創(chuàng)業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)，文章分析浙江的創(chuàng)業(yè)活動(dòng)、創(chuàng)新業(yè)態(tài)及存在問(wèn)題，并就推進(jìn)大數(shù)據(jù)應(yīng)用于浙江經(jīng)濟(jì)分析提出若干建議。

大數(shù)據(jù)；宏觀經(jīng)濟(jì)；浙江經(jīng)濟(jì)

社會(huì)各方越來(lái)越重視分析和比較各類數(shù)據(jù)，我國(guó)的《統(tǒng)計(jì)法》也歷經(jīng)1996年和2009年兩次修訂。隨著信息技術(shù)的不斷普及，政府行政管理和企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)產(chǎn)生了海量的電子化數(shù)據(jù)，又稱大數(shù)據(jù)(Big Data)。大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)，不僅意味著數(shù)據(jù)處理技術(shù)和處理能力的極大提升，而且使全社會(huì)數(shù)據(jù)資源分布結(jié)構(gòu)也發(fā)生了深刻變化。對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)分析而言，海量數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)可得，確保了數(shù)據(jù)分析的時(shí)效性和精準(zhǔn)性。國(guó)內(nèi)外學(xué)者和機(jī)構(gòu)對(duì)大數(shù)據(jù)與宏觀經(jīng)濟(jì)趨勢(shì)之間的關(guān)系進(jìn)行了一些有益探索，但真正利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行宏觀經(jīng)濟(jì)分析的實(shí)踐仍然較少。筆者運(yùn)用大數(shù)據(jù)分析我國(guó)宏觀經(jīng)濟(jì)形勢(shì)，尤其是浙江當(dāng)前的形勢(shì)，并提出推進(jìn)大數(shù)據(jù)應(yīng)用于浙江經(jīng)濟(jì)分析的建議。

一、大數(shù)據(jù)應(yīng)用現(xiàn)狀

(一)國(guó)外應(yīng)用現(xiàn)狀

1.利用網(wǎng)上商品信息預(yù)測(cè)物價(jià)。美國(guó)麻省理工學(xué)院承擔(dān)的“十億價(jià)格項(xiàng)目”(Billon Price Project)，是基于學(xué)術(shù)研究方法對(duì)全世界海量網(wǎng)上零售價(jià)格進(jìn)行價(jià)格指數(shù)的計(jì)算。研究人員每天要從網(wǎng)上抓取多于50萬(wàn)條的商品價(jià)格信息，然后通過(guò)計(jì)算得到“每日網(wǎng)上價(jià)格指數(shù)”，以反映年度和月度的通貨膨脹程度。運(yùn)用這項(xiàng)技術(shù)后，研究人員不用訪問(wèn)數(shù)千個(gè)實(shí)體商店，成本很低。官方公布的月度通脹數(shù)字往往有一周的滯后期，而“每日網(wǎng)上價(jià)格指數(shù)”每天更新，且月度滯后期只有三天，這使得研究人員和政策制定者在官方數(shù)據(jù)發(fā)布之前就能夠判斷價(jià)格漲幅。2008年9月，當(dāng)雷曼公司倒閉時(shí)，“每日網(wǎng)上價(jià)格指數(shù)”很快顯示出價(jià)格下降的趨勢(shì)，而官方統(tǒng)計(jì)的CPI數(shù)據(jù)直到11月公布后，才顯示出下降的趨勢(shì)*潘璠：《走近大數(shù)據(jù)》，《調(diào)研世界》2014年第10期，第59-62頁(yè)。。

2.利用搜索引擎數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)失業(yè)。谷歌全球搜索解析平臺(tái)是提供每日搜索統(tǒng)計(jì)分析數(shù)據(jù)的大數(shù)據(jù)平臺(tái)，搜索信息可以在國(guó)家間進(jìn)行比較，甚至可以在城市間比較。搜索統(tǒng)計(jì)采用廣泛匹配的方式。搜索被分為若干種類，一級(jí)分類有30個(gè)類別，二級(jí)分類有250個(gè)類別。搜索分類采用概率分配法，如“蘋(píng)果”可部分分配給“計(jì)算機(jī)及電子產(chǎn)品”“食品和飲料”以及“娛樂(lè)”。Askitas和Zimmermann(2009)研究發(fā)現(xiàn)，基于某些關(guān)鍵詞的預(yù)測(cè)能比官方數(shù)據(jù)更早顯示趨勢(shì)變化*Askitas N, Zimmermann K F, Google Econometrics and Unemployment Forecasting, Discussion Papers of Diw Berlin, 2009, No.55, pp.107-120.。如2008年10月至12月期間，基于某些關(guān)鍵詞的預(yù)測(cè)在官方失業(yè)率公布前提前出現(xiàn)了拐點(diǎn)。

3.利用新聞媒體信息進(jìn)行預(yù)測(cè)。瑞士蘇黎世大學(xué)的Sulkhan Metreveli教授通過(guò)不間斷處理和分析約300家媒體的數(shù)據(jù)流來(lái)分析媒體信息對(duì)股票和外匯交易價(jià)格變化的影響，發(fā)現(xiàn)媒體情緒與市場(chǎng)價(jià)格之間具有重要的關(guān)聯(lián)性*②轉(zhuǎn)引自申紅艷、吳晨生、扆鐵梅等:《大數(shù)據(jù)時(shí)代宏觀經(jīng)濟(jì)分析面臨的機(jī)遇與挑戰(zhàn)》，《經(jīng)濟(jì)研究參考》2014年第63期，第23頁(yè)。。英國(guó)倫敦大學(xué)學(xué)院Rickard Nyman等人提出，可以采用社會(huì)心理學(xué)的信念敘事理論作為理論框架，利用定向算法的文本分析法，對(duì)路透社的日常新聞反饋、公司郵件、內(nèi)部備忘錄和經(jīng)紀(jì)人報(bào)告等數(shù)據(jù)進(jìn)行文本分析，提取相關(guān)情緒變化的時(shí)間序列，用以預(yù)測(cè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展趨勢(shì)，這種方法可以大大改善“密歇根消費(fèi)者指數(shù)調(diào)查”在經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)方面的準(zhǔn)確性②。

4.利用社交媒體數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)。聯(lián)合國(guó)全球脈沖與一家名為Crimson Hexagon的社會(huì)媒體分析公司合作，分析了美國(guó)和印度尼西亞1 400萬(wàn)Twitter用戶中與食物、燃料和住房相關(guān)的數(shù)據(jù)，以更好地了解人們的關(guān)注點(diǎn)。他們以“負(fù)擔(dān)(afford)”等為關(guān)鍵詞，根據(jù)交談主題和關(guān)鍵詞數(shù)量的變動(dòng)研究人們的行為特點(diǎn)，如印度尼西亞Twitter用戶提到大米價(jià)格的數(shù)量變化與實(shí)際食品價(jià)格通脹指數(shù)密切相關(guān)。

(二)國(guó)內(nèi)應(yīng)用現(xiàn)狀

2012年10月，國(guó)家統(tǒng)計(jì)局就人口、農(nóng)業(yè)、投資和交通統(tǒng)計(jì)等領(lǐng)域，著力研究利用遙感RS、地理信息系統(tǒng)GIS、全球定位系統(tǒng)GPS為代表的空間信息技術(shù)和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，提升了統(tǒng)計(jì)信息化水平。2013年11月，國(guó)家統(tǒng)計(jì)局與百度、阿里巴巴等11家企業(yè)簽署了《大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略合作框架協(xié)議》*魏琳：《追逐大數(shù)據(jù):且行且精彩》，2014-09-18，http://www.zgxxb.com.cn/xwzx/201409180017.shtml。，就建立大數(shù)據(jù)應(yīng)用的統(tǒng)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)，完善政府統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的內(nèi)容、形式和實(shí)施步驟等達(dá)成合作。在經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)方面，國(guó)家統(tǒng)計(jì)局已經(jīng)與網(wǎng)絡(luò)公司、科研單位開(kāi)展合作，探索利用網(wǎng)絡(luò)搜索數(shù)據(jù)建立相關(guān)統(tǒng)計(jì)分析和計(jì)量模型并進(jìn)行預(yù)測(cè)。除國(guó)家統(tǒng)計(jì)局外，國(guó)家發(fā)改委互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)分析中心、國(guó)家信息中心大數(shù)據(jù)管理應(yīng)用中心等機(jī)構(gòu)先后成立，為大數(shù)據(jù)在經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)上的應(yīng)用提供智力支持。北京、上海等地統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)開(kāi)展以先行指數(shù)為重點(diǎn)的大數(shù)據(jù)在宏觀經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)上的應(yīng)用，并建成了經(jīng)濟(jì)走勢(shì)監(jiān)測(cè)預(yù)警系統(tǒng)，為預(yù)判經(jīng)濟(jì)走勢(shì)、應(yīng)對(duì)經(jīng)濟(jì)變化起到了重要作用。

阿里巴巴、百度和騰訊等公司在大數(shù)據(jù)應(yīng)用方面具有先天優(yōu)勢(shì)。阿里巴巴基于覆蓋阿里電商平臺(tái)數(shù)百萬(wàn)種商品的數(shù)據(jù)，提供了中國(guó)縣域電商發(fā)展指數(shù)aEDI、阿里巴巴網(wǎng)購(gòu)價(jià)格系列指數(shù)aSPI、中國(guó)淘寶村分布圖以及阿里指數(shù)，并支持按照地域細(xì)分，這是監(jiān)測(cè)消費(fèi)和企業(yè)行為的重要渠道。百度開(kāi)發(fā)了宏觀經(jīng)濟(jì)指數(shù)和中小企業(yè)景氣指數(shù)，可以對(duì)先行指數(shù)、一致指數(shù)、PPI和PMI等關(guān)鍵指標(biāo)進(jìn)行未來(lái)三個(gè)月的先行預(yù)測(cè)。騰訊公司尚未開(kāi)放大數(shù)據(jù)免費(fèi)接口，但依托強(qiáng)大的社交平臺(tái)，可以幫助政府了解用戶的消費(fèi)習(xí)慣、就業(yè)信心甚至性格稟賦，正全面布局和介入健康大數(shù)據(jù)、智慧城市等領(lǐng)域。另外，華為、浪潮與中興等國(guó)內(nèi)領(lǐng)軍企業(yè)以及一些專業(yè)的大數(shù)據(jù)公司，也都在數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)可視化以及數(shù)據(jù)安全等領(lǐng)域展開(kāi)了激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)。

二、我國(guó)經(jīng)濟(jì)總體運(yùn)行的大數(shù)據(jù)分析

總的來(lái)講，社會(huì)各界對(duì)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行L型走勢(shì)已基本形成共識(shí)。從統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)看，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)總體平穩(wěn)，結(jié)構(gòu)調(diào)整穩(wěn)步推進(jìn)，新生動(dòng)力加快孕育，這是當(dāng)前我國(guó)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的總基調(diào)。本文運(yùn)用一些行業(yè)和商業(yè)大數(shù)據(jù)對(duì)這個(gè)總基調(diào)進(jìn)行驗(yàn)證。

(一)就業(yè)形勢(shì)分析

按照宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)的基本原理，任何一個(gè)國(guó)家的宏觀經(jīng)濟(jì)，要把握住GDP增長(zhǎng)率、失業(yè)率、通貨膨脹和國(guó)際收支平衡狀況四個(gè)指標(biāo)。其中，又以失業(yè)率最為關(guān)鍵。我國(guó)的失業(yè)率長(zhǎng)期使用城鎮(zhèn)登記失業(yè)率指標(biāo)，存在明顯的局限性。

1.調(diào)查失業(yè)率遠(yuǎn)沒(méi)有2008年、2009年嚴(yán)峻。觀察就業(yè)的最佳指標(biāo)是調(diào)查失業(yè)率。事實(shí)上，國(guó)家統(tǒng)計(jì)局一直在調(diào)查失業(yè)率，但直到2013年才不定期通過(guò)各種途徑向外界透露了一部分?jǐn)?shù)據(jù)，到2016年11月，國(guó)家統(tǒng)計(jì)局宣布大城市城鎮(zhèn)失業(yè)率已連續(xù)三個(gè)月低于5%(見(jiàn)圖1)，而國(guó)家確定的調(diào)查失業(yè)率警戒線為8%*肖明：《常住農(nóng)民工被納入統(tǒng)計(jì)調(diào)查失業(yè)率數(shù)據(jù)有望被列入“十三五”規(guī)劃》，2014-07-29，http://www.21so.com/HTML/21cbhnews/2014/07-29-280581.html。，因此我國(guó)的失業(yè)狀況尚在可承受范圍內(nèi)。由于官方未公布2013年之前的數(shù)據(jù)，無(wú)法直接比較現(xiàn)在和2009年的情況，但個(gè)別地區(qū)公布了更完整的數(shù)據(jù)，提供了相當(dāng)有價(jià)值的參考。例如，據(jù)四川省公布的數(shù)據(jù)，2008年末、2009年6月和2009年末的調(diào)查失業(yè)率為9.5%、8%和7.5%?？紤]到四川是勞動(dòng)力輸出大省，其就業(yè)情況較有代表性，從這一點(diǎn)看，當(dāng)前的就業(yè)形勢(shì)遠(yuǎn)沒(méi)有2008年、2009年那樣嚴(yán)峻*《中國(guó)未來(lái)會(huì)出現(xiàn)大規(guī)模失業(yè)嗎》，2015-11-03，http://finance.qq.com/a/20151103/065365.htm。。浙江省企業(yè)用工調(diào)查數(shù)據(jù)顯示，6 435家企業(yè)用工被調(diào)查單位2016年三季度末從業(yè)人員為277萬(wàn)人，比上年同期增長(zhǎng)1.2%，比二季度增長(zhǎng)0.7%，城鎮(zhèn)調(diào)查失業(yè)率逐季走低并低于全國(guó)，顯示出當(dāng)前浙江的就業(yè)形勢(shì)較為平穩(wěn)。

圖1 我國(guó)31個(gè)大城市月度調(diào)查失業(yè)率估算/%*通過(guò)網(wǎng)絡(luò)收集整理而得?！?3-06”表示2013年6月，下同。

2.求人倍率驗(yàn)證勞動(dòng)力市場(chǎng)供不應(yīng)求的長(zhǎng)期趨勢(shì)。求人倍率是另一個(gè)反映勞動(dòng)力市場(chǎng)供求狀況的重要指標(biāo)，指一個(gè)統(tǒng)計(jì)周期內(nèi)對(duì)勞動(dòng)力的有效需求人數(shù)與有效求職人數(shù)之比，由人力資源和社會(huì)保障部通過(guò)對(duì)100個(gè)城市的調(diào)查獲得。由于調(diào)查行業(yè)主要分布在制造業(yè)、批發(fā)零售和住宿餐飲等相對(duì)容易引發(fā)社會(huì)壓力的大眾行業(yè)，因此該指標(biāo)非常有參考價(jià)值。從長(zhǎng)期趨勢(shì)看，自2010年首次出現(xiàn)職位空缺數(shù)大于求職人數(shù)以來(lái)，我國(guó)大城市求人倍率已連續(xù)22個(gè)季度在1以上，反映出當(dāng)前就業(yè)市場(chǎng)不僅不用擔(dān)心失業(yè)問(wèn)題，反而要擔(dān)心勞動(dòng)力不足的問(wèn)題，這一趨勢(shì)與我國(guó)勞動(dòng)年齡人口的結(jié)構(gòu)性變化是一致的。從短期看，求人倍率自2014年底達(dá)到1.15的歷史高點(diǎn)后有所回落，2016年三季度是1.10(見(jiàn)圖2)，反映周期性就業(yè)風(fēng)險(xiǎn)依然值得警惕。

圖2 100個(gè)城市求人倍率調(diào)查*數(shù)據(jù)來(lái)源于Wind資訊金融終端。

3.新興行業(yè)展現(xiàn)出良好的就業(yè)形勢(shì)。智聯(lián)招聘與中國(guó)人民大學(xué)聯(lián)合推出的中國(guó)就業(yè)市場(chǎng)景氣指數(shù)(CIER)在社會(huì)上具有較高的認(rèn)可度。CIER指數(shù)以1為分水嶺，指數(shù)越大表示景氣程度越高。數(shù)據(jù)顯示，2016年三季度CIER指數(shù)上升到2.72，處于歷史最高水平(見(jiàn)圖3)。分行業(yè)看，能源冶煉、加工制造業(yè)等傳統(tǒng)行業(yè)的人才存量及供給量較多，就業(yè)形勢(shì)相對(duì)較差，但互聯(lián)網(wǎng)、電子商務(wù)與金融等新興服務(wù)業(yè)，特別是新興小微企業(yè)展現(xiàn)出良好的就業(yè)形勢(shì)(見(jiàn)圖4)，這與我國(guó)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的調(diào)整方向也是基本一致的。分地區(qū)看，西部城市用工需求持續(xù)下降，而東南沿海城市保持著相當(dāng)大的就業(yè)吸引力，以互聯(lián)網(wǎng)為基礎(chǔ)的新興產(chǎn)業(yè)城市，如北京、上海、深圳與杭州等地的就業(yè)市場(chǎng)一片繁榮。

圖3 2011—2016年我國(guó)就業(yè)市場(chǎng)景氣指數(shù)*中國(guó)人民大學(xué)中國(guó)就業(yè)研究所、智聯(lián)招聘：《2016年第三季度中國(guó)就業(yè)市場(chǎng)景氣報(bào)告》，2016-10-19，http://www.cier.org.cn/ShowNews.asp?ID=876&Catid=451。

圖4 2016年三季度就業(yè)形勢(shì)較好的10個(gè)行業(yè)*智聯(lián)招聘CIER指數(shù)=市場(chǎng)招聘需求人數(shù)/市場(chǎng)求職申請(qǐng)人數(shù)。

(二)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整穩(wěn)步推進(jìn)

觀察經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)調(diào)整主要有三個(gè)維度：一是從三大產(chǎn)業(yè)看三產(chǎn)和二產(chǎn)的比例關(guān)系；二是從三大需求看消費(fèi)和投資之間的比例關(guān)系；三是從產(chǎn)業(yè)內(nèi)部結(jié)構(gòu)看落后產(chǎn)業(yè)和新興產(chǎn)業(yè)的比例關(guān)系。

1.服務(wù)業(yè)表現(xiàn)好于工業(yè)，但實(shí)體店鋪和電子商務(wù)走勢(shì)嚴(yán)重分化。中采PMI指數(shù)顯示，盡管制造業(yè)PMI在50上下徘徊，但服務(wù)業(yè)商務(wù)活動(dòng)持續(xù)大幅高于榮枯線，兩者的差距已拉大到3個(gè)多點(diǎn)(見(jiàn)圖5)。以批發(fā)零售業(yè)為例，商務(wù)部調(diào)查的國(guó)內(nèi)重點(diǎn)零售企業(yè)零售指數(shù)自2011年以來(lái)持續(xù)回落，到2016年三季度已跌去八成。如聯(lián)華超市店面數(shù)量在2012年上半年達(dá)到5 233個(gè)的峰值后扭頭向下，到2016年上半年僅存3 796個(gè)，降幅達(dá)1/4。然而，艾瑞咨詢提供的網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物規(guī)模同期增長(zhǎng)6倍以上。阿里巴巴網(wǎng)購(gòu)價(jià)格指數(shù)(aSPI)同比增幅總體維持在6%以上，明顯高于統(tǒng)計(jì)局公布的CPI及絕大部分分項(xiàng)數(shù)據(jù)，“雙十一”交易量更是連破記錄，網(wǎng)絡(luò)銷售的火爆很大程度上抵消了實(shí)體店鋪的蕭條，這是服務(wù)業(yè)的重要特點(diǎn)。

圖5 制造業(yè)和服務(wù)業(yè)PMI比較*數(shù)據(jù)來(lái)源于Wind資訊金融終端。

2.旅游、電影等休閑娛樂(lè)消費(fèi)崛起勢(shì)不可擋。從攜程網(wǎng)提供的數(shù)據(jù)看，2013年以來(lái)國(guó)內(nèi)酒店在線預(yù)訂價(jià)格隨著淡旺季變化表現(xiàn)出周期性波動(dòng)態(tài)勢(shì)，但中位數(shù)并未出現(xiàn)明顯回落(見(jiàn)圖6)。除春節(jié)外，星級(jí)賓館出租率也并未出現(xiàn)較大下滑，且四星、五星等高檔酒店的入住率持續(xù)高于三星及以下酒店，反映出越來(lái)越多的人開(kāi)始追求享受型的消費(fèi)體驗(yàn)。出境旅游的高漲也許更能反映出消費(fèi)升級(jí)的趨勢(shì)。盡管居民收入增長(zhǎng)受到影響，但出國(guó)旅游依然保持年均15%左右的增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)，出境旅游與國(guó)內(nèi)旅游之比持續(xù)提高，2016年底已經(jīng)在3.2%左右，分別比2000年、2008年提高了1.8和0.5個(gè)百分點(diǎn)。娛樂(lè)休閑是大眾消費(fèi)的另一個(gè)爆發(fā)點(diǎn)。中國(guó)電影發(fā)行放映協(xié)會(huì)的數(shù)據(jù)顯示，影片數(shù)量、放映場(chǎng)次、觀影人次和票房收入一年跨一個(gè)臺(tái)階。以票房收入為例，2012年初周票房收入僅在2億元左右，2016年平均周票房已突破6億元，去年春節(jié)黃金周甚至一度突破30億元，增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)驚人。

圖6 攜程網(wǎng)在線酒店預(yù)訂價(jià)格指數(shù)*數(shù)據(jù)來(lái)源于Wind資訊金融終端。

3.結(jié)構(gòu)升級(jí)正成為各行業(yè)自我革命的風(fēng)潮。盡管經(jīng)濟(jì)受到國(guó)內(nèi)外環(huán)境的拖累整體表現(xiàn)不佳，行業(yè)內(nèi)部參差不齊，但部分行業(yè)仍展現(xiàn)出產(chǎn)銷兩旺的良好態(tài)勢(shì)。從制造業(yè)內(nèi)部結(jié)構(gòu)來(lái)看，百度中小企業(yè)景氣指數(shù)顯示，當(dāng)前浙江全行業(yè)景氣指數(shù)為98.5，其中節(jié)能環(huán)保和服裝鞋帽業(yè)僅為81.1、89.6，大幅低于全行業(yè)平均水平，而機(jī)械裝備、電子電工景氣指數(shù)均在榮枯線以上，分別達(dá)到101.6、105.4，尤其是化工原料制品業(yè)，高達(dá)117.1，為2010年調(diào)查以來(lái)最高。從服務(wù)業(yè)內(nèi)部結(jié)構(gòu)看，信息服務(wù)業(yè)景氣指數(shù)較高，而住宿餐飲業(yè)、交通運(yùn)輸業(yè)和房地產(chǎn)業(yè)相對(duì)低迷，這與去產(chǎn)能、去杠桿的政策導(dǎo)向也是一致的。中國(guó)科學(xué)技術(shù)發(fā)展戰(zhàn)略研究院和中采咨詢聯(lián)合發(fā)布了戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)采購(gòu)經(jīng)理人指數(shù)，2016年11月的數(shù)據(jù)為58.6，大幅高于制造業(yè)PMI指數(shù)，結(jié)構(gòu)調(diào)整正在全社會(huì)加速鋪開(kāi)(見(jiàn)圖7)。

圖7 戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)PMI和制造業(yè)PMI比較*數(shù)據(jù)來(lái)源于Wind資訊金融終端。

(三)經(jīng)濟(jì)新生動(dòng)力加快孕育

當(dāng)前正處于新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換時(shí)期，經(jīng)濟(jì)能否健康運(yùn)行，很重要的因素是能否依靠新的增長(zhǎng)動(dòng)能取代舊的動(dòng)能。傳統(tǒng)的分析方法一般采用工商登記的新設(shè)市場(chǎng)主體、發(fā)明專利的授權(quán)量以及網(wǎng)絡(luò)銷售額等幾個(gè)指標(biāo)，來(lái)反映創(chuàng)業(yè)創(chuàng)新的后勁。在大數(shù)據(jù)背景下，互聯(lián)網(wǎng)APP是大眾了解未來(lái)的重要渠道。

1.杭州成為國(guó)內(nèi)創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目增長(zhǎng)最快的城市。由杭州市科技創(chuàng)新服務(wù)中心和全國(guó)最大的創(chuàng)業(yè)社交平臺(tái)微鏈聯(lián)合推出的調(diào)查顯示，自2013年起，杭州累計(jì)創(chuàng)立的創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目以年均32.4%的增長(zhǎng)率增加，而北京、上海和深圳的項(xiàng)目年均增長(zhǎng)率分別為30.2%、27.1%、29.3%，杭州公開(kāi)披露的獲融資項(xiàng)目以年均100個(gè)的數(shù)量增加，年均增長(zhǎng)率達(dá)到160%以上，也高于北京(121%)、上海(119%)和深圳(143%)，創(chuàng)業(yè)生態(tài)環(huán)境遙遙領(lǐng)先*《創(chuàng)業(yè)在杭州:阿里帶頭做電商之都》，《杭州科技》2016年第1期，第20-23頁(yè)。。如果聊硅谷，離不開(kāi)惠普和英特爾，談起杭州創(chuàng)業(yè)，避不開(kāi)阿里巴巴和浙大。公開(kāi)披露的創(chuàng)業(yè)者中，有將近60%的杭州創(chuàng)業(yè)者曾有過(guò)阿里巴巴的工作經(jīng)歷，33%的創(chuàng)業(yè)者畢業(yè)于浙江大學(xué)，幫派式創(chuàng)業(yè)圖譜成為杭城創(chuàng)業(yè)生態(tài)中的一個(gè)重要特點(diǎn)。

2.以“互聯(lián)網(wǎng)+”為代表的新業(yè)態(tài)蓬勃發(fā)展。新服務(wù)、新的商業(yè)模式不斷涌現(xiàn)，比如網(wǎng)絡(luò)約車、餐飲O2O、在線醫(yī)療和遠(yuǎn)程教育等快速增長(zhǎng)，全面改變了消費(fèi)者的體驗(yàn)。如2012年底成立的嘀嘀打車注冊(cè)用戶近3億，日均訂單超過(guò)1 100萬(wàn)，其平臺(tái)上的司機(jī)人數(shù)達(dá)到1 330萬(wàn)。又如網(wǎng)上訂餐APP“餓了么”已覆蓋超過(guò)全國(guó)300個(gè)城市，日訂單量超過(guò)330萬(wàn)，在外賣O2O行業(yè)的市場(chǎng)份額占到1/3?！盎ヂ?lián)網(wǎng)+”的風(fēng)靡直接帶來(lái)了支付方式的革命，支付寶提供了網(wǎng)購(gòu)擔(dān)保交易、網(wǎng)絡(luò)支付、轉(zhuǎn)賬、信用卡還款、手機(jī)充值、水電煤繳費(fèi)和個(gè)人理財(cái)?shù)榷囗?xiàng)免費(fèi)服務(wù)，并為零售百貨、電影院線、連鎖商超和出租車等多個(gè)行業(yè)提供支付服務(wù)。目前支付寶錢包活躍用戶超過(guò)2.7億，單日手機(jī)支付量超過(guò)4 500萬(wàn)筆，一個(gè)新的時(shí)代已經(jīng)來(lái)臨。

3.浙江上市公司的創(chuàng)新活動(dòng)逐漸成為自覺(jué)行為。以Choice資訊A股上市公司數(shù)據(jù)庫(kù)為例，2012至2015年浙江上市公司研發(fā)費(fèi)用占營(yíng)業(yè)收入的比重從4.1%提高到4.4%，每年提高0.1個(gè)百分點(diǎn)。其中，恒生電子研發(fā)費(fèi)用占比高達(dá)38.9%，居省內(nèi)第一位、全國(guó)第五位。與此同時(shí)，上市企業(yè)習(xí)慣于跟蹤仿制，創(chuàng)新能力落后局面沒(méi)有根本轉(zhuǎn)變。從縱向看，2009—2012年浙江上市公司研發(fā)費(fèi)用年均增長(zhǎng)28.3%，而2013—2015年大幅回落11.6個(gè)百分點(diǎn)。從橫向看，2015年全國(guó)上市公司研發(fā)費(fèi)用占比為4.7%，比浙江高0.3個(gè)百分點(diǎn)，較2012年差距擴(kuò)大了0.1個(gè)百分點(diǎn)(見(jiàn)表1)。

表1 上市公司研發(fā)費(fèi)用占營(yíng)業(yè)收入比重變化/%*數(shù)據(jù)來(lái)源于Choice數(shù)據(jù)。

三、推進(jìn)大數(shù)據(jù)應(yīng)用于浙江經(jīng)濟(jì)分析的建議

大數(shù)據(jù)的迅速發(fā)展和大數(shù)據(jù)技術(shù)的不斷進(jìn)步，為宏觀經(jīng)濟(jì)分析提供了前所未有的機(jī)遇，但是，由于大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)來(lái)源和數(shù)據(jù)機(jī)構(gòu)復(fù)雜，技術(shù)尚未成熟，利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行宏觀經(jīng)濟(jì)分析還面臨諸多挑戰(zhàn)：一是數(shù)據(jù)清洗難度較大。很多數(shù)據(jù)來(lái)自網(wǎng)絡(luò)，價(jià)值密度低，真實(shí)性和準(zhǔn)確性未得到證實(shí)和考究，數(shù)據(jù)噪聲多；二是數(shù)據(jù)安全難以保障。大數(shù)據(jù)的采集和處理使得相關(guān)更敏感、更有價(jià)值的數(shù)據(jù)高度集中，對(duì)潛在攻擊者的吸引力更大，更容易被不法分子利用，給國(guó)家、企業(yè)和個(gè)人安全帶來(lái)隱患；三是擁有大數(shù)據(jù)技術(shù)的宏觀經(jīng)濟(jì)分析人才缺乏。從全球來(lái)看，目前能夠熟練掌握大數(shù)據(jù)分析和處理技術(shù)的人員并不多，可以利用大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行宏觀經(jīng)濟(jì)分析的人才更是缺乏；四是針對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)分析的大數(shù)據(jù)處理平臺(tái)有待開(kāi)發(fā)。隨著信息技術(shù)的發(fā)展，MapReduce、Hadoop等多個(gè)大數(shù)據(jù)技術(shù)平臺(tái)已經(jīng)出現(xiàn)，但是缺乏針對(duì)不同行業(yè)的大數(shù)據(jù)挖掘分析工具和開(kāi)發(fā)環(huán)境，尤其是適合宏觀經(jīng)濟(jì)分析的大數(shù)據(jù)采集和處理平臺(tái)還有待進(jìn)一步開(kāi)發(fā)。

(一)構(gòu)建良性的大數(shù)據(jù)發(fā)展環(huán)境

應(yīng)高度重視大數(shù)據(jù)及其在宏觀經(jīng)濟(jì)分析中的應(yīng)用，貫徹落實(shí)《浙江省促進(jìn)大數(shù)據(jù)發(fā)展實(shí)施計(jì)劃》，從政策、法制和資金等多方面給予大力支持，切實(shí)做好大數(shù)據(jù)的安全保障工作，引導(dǎo)政府、企業(yè)、研發(fā)機(jī)構(gòu)和個(gè)人共同努力，構(gòu)建良性的大數(shù)據(jù)發(fā)展環(huán)境。

(二)建立全省經(jīng)濟(jì)運(yùn)行監(jiān)測(cè)分析平臺(tái)

統(tǒng)計(jì)部門應(yīng)拓寬宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)采集渠道和采集數(shù)據(jù)類型，整合各類統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)資源，強(qiáng)化互聯(lián)網(wǎng)相關(guān)數(shù)據(jù)資源和經(jīng)濟(jì)運(yùn)行主管部門數(shù)據(jù)資源的關(guān)聯(lián)分析、融合應(yīng)用，加強(qiáng)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)模型和數(shù)據(jù)應(yīng)用模型研究，實(shí)現(xiàn)各地、各部門分散建設(shè)的經(jīng)濟(jì)運(yùn)行監(jiān)測(cè)分析系統(tǒng)的信息共享，為全省經(jīng)濟(jì)運(yùn)行動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)、產(chǎn)業(yè)安全預(yù)測(cè)預(yù)警以及轉(zhuǎn)變發(fā)展方式分析決策提供信息支持。

(三)完善宏觀經(jīng)濟(jì)監(jiān)測(cè)預(yù)警數(shù)據(jù)庫(kù)及分析系統(tǒng)

發(fā)改委要擴(kuò)大企業(yè)監(jiān)測(cè)樣本，完善統(tǒng)分結(jié)合的監(jiān)測(cè)平臺(tái)和監(jiān)測(cè)預(yù)警數(shù)據(jù)庫(kù)，采用基于大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)和預(yù)警模型等手段，深化對(duì)重點(diǎn)行業(yè)的結(jié)構(gòu)性分析，加強(qiáng)對(duì)全省宏觀經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)平衡性、經(jīng)濟(jì)運(yùn)行狀態(tài)、經(jīng)濟(jì)發(fā)展周期、應(yīng)對(duì)氣候變化規(guī)律及其趨勢(shì)等作出定量分析研判，強(qiáng)化對(duì)潛在風(fēng)險(xiǎn)的跟蹤預(yù)警預(yù)測(cè)，為政府經(jīng)濟(jì)調(diào)節(jié)提供科學(xué)、準(zhǔn)確的決策輔助信息。

(四)提高大數(shù)據(jù)技術(shù)研發(fā)水平

鼓勵(lì)計(jì)算機(jī)算法研究人員與宏觀經(jīng)濟(jì)分析人員密切合作，在了解宏觀經(jīng)濟(jì)分析特點(diǎn)和全面掌握宏觀經(jīng)濟(jì)分析人員需求的基礎(chǔ)上，為宏觀經(jīng)濟(jì)分析領(lǐng)域定制和研發(fā)適用于宏觀經(jīng)濟(jì)分析的大數(shù)據(jù)采集、分析及處理平臺(tái)，優(yōu)化相關(guān)大數(shù)據(jù)挖掘分析工具和開(kāi)發(fā)環(huán)境，提升大數(shù)據(jù)去冗降噪技術(shù)水平，為宏觀經(jīng)濟(jì)分析人員創(chuàng)造友好的大數(shù)據(jù)利用環(huán)境。

(五)加強(qiáng)宏觀經(jīng)濟(jì)分析人才培養(yǎng)

鼓勵(lì)高校設(shè)置數(shù)據(jù)科學(xué)和數(shù)據(jù)工程相關(guān)專業(yè)，重點(diǎn)培養(yǎng)具有統(tǒng)計(jì)分析、計(jì)算機(jī)技術(shù)、經(jīng)濟(jì)管理等多學(xué)科知識(shí)的復(fù)合型人才。推動(dòng)各級(jí)政府部門、企事業(yè)單位和行業(yè)龍頭企業(yè)為高校、科研院所批量提供數(shù)據(jù)資源，以支持大數(shù)據(jù)科研和人才培養(yǎng)。完善配套措施，積極引進(jìn)海外高層次大數(shù)據(jù)人才和領(lǐng)軍團(tuán)隊(duì)來(lái)浙江就業(yè)創(chuàng)業(yè)。

(責(zé)任編輯 陳漢輪)

Macro Economy Analysis in the Background of Big Dataand Suggestions for Zhejiang Province

MING Wenbiao

(ZhejiangInstituteofDevelopmentandReform,Hangzhou,Zhejiang, 310025,China)

This paper analyzes China's macro economy situation using big data, and from the employment situation, industrial development trends and entrepreneurial innovation activities it verifies fundamentals of the current economic operation. Sustainable and healthy development of economy cannot be separated from entrepreneurial innovation activities, thus this paper analyzes the entrepreneurial activities, innovative formats and problems in Zhejiang, and finally it puts forward some suggestions on promoting the application of big data for Zhejiang economy analysis.

big data; micro economy; Zhejiang economy

2017-01-19

明文彪，男，湖北陽(yáng)新人，高級(jí)經(jīng)濟(jì)師，浙江省發(fā)改所體改研究室主任，研究方向?yàn)轶w制改革、宏觀經(jīng)濟(jì)分析。

10.3969/j.issn.1671-2714.2017.00.002

在線優(yōu)先出版日期：2017-04-21