中国如何利用大数据监测预测宏观经济(3)

　　
　　三、国内基于互联网大数据开展宏观经济监测预测的趋势。
　　
　　通过回顾和梳理国内外利用互联网大数据对宏观经济监测预测的研究后不难发现，目前国内在这一领域的研究和应用还有很大潜力和空间。
　　
　　（一）在数据收集方面，从传统宏观经济统计数据向互联网非统计数据转变。
　　
　　传统宏观经济数据在很大程度上依赖于调查统计。
　　
　　在准确性与时效性的权衡上，官方统计部门通常会为保证准确性而牺牲时效性。这就必不可免地导致数据公布时间的滞后。若为了时效性而放弃准确性，对监测和预测宏观经济形势似乎危害更大。大数据的”大“体现在：一方面，我们可以不再依赖各种统计数据。各种非统计数据、非结构化数据都可以成为利用的资源。搜索数据、社交数据、微博、微信、论坛等都可以用来监测和预测宏观经济。在这方面，国外已经进行了许多有益的尝试。另一方面，大数据的收集渠道不再局限于统计调查，因为数据类型的多样化拓展了数据收集的渠道和范围，各种文本、图像、视频、广播通过大数据技术和方法都可以成为获取信息的对象和渠道。而且与人为因素占很大比重的统计调查相比，从网页、电子邮件、搜索引擎、社交平台上获取的数据信息在一定程度上更加真实可信。
　　
　　（二）在研究领域方面，从宏观经济总量预测向宏观经济先行指标预测转变。
　　
　　监测预测宏观经济总量（例如GDP增长率）是国内研究一直关注的重点。但是与国外相比，我们还存在较大差距。差距体现在：一方面国外已经把大数据方法和技术应用到与宏观经济紧密相关的房地产、股市、汽车、旅游、医疗以及失业率等先行领域，而中国在这些反映宏观经济先行领域的研究还比较少。另一方面，尽管大数据在中国引起关注的时间不长，但它已经在国际范围内引起了极大关注，各国纷纷将大数据上升为国家发展战略，希望在大数据领域居于世界领先地位。
　　
　　2015年8月19日，国务院常务会议通过了《关于促进大数据发展的行动纲要》，指出”开发应用好大数据这一基础性战略资源，有利于推动大众创业、万众创新，改造升级传统产业，培育经济发展新引擎和国际竞争新优势“.这意味着大数据在中国迎来了发展的绝好时机。所以我们一方面要借助国家政策顺势而上，乘胜追击，使大数据建设和发展步伐赶超国际水平；另一方面，要全面铺开大数据在宏观经济各领域的研究和应用，特别是在监测预测宏观经济方面，充分利用大数据方法和技术，使大数据不但能够为宏观经济总量监测预测服务，也能为与宏观经济相关的交通、医疗、就业、社保等民生领域服务。
　　
　　（三）在监测预测方面，从中长期监测预测向实时监测预测转变。
　　
　　2013年，国家信息中心李俊峰研究员基于”克强指数“中的工业用电量预测中国宏观经济触底回暖。同年10月，专家根据”企业发展工商指数课题组“自行研发的”企业发展工商指数“预测中国将企稳回升、经济形势向好，而后的经济形势印证了预测的准确性。尽管如此，我们还是要看到，中国现有的预测模型因为很大程度上依赖于传统统计数据，所以监测预测周期长，已有的多是年度、季度、月度模型。然而，无论国家宏观经济政策、企业经营策略还是个人消费计划都对整个宏观经济的及时把握有很大需求。当前的宏观经济监测预测能力还不足以完全满足经济、社会发展需要。Vosen等建立的零售业搜索指数不但成功预测了美国个人消费情况，而且比美国会议委员会消费者信心指数（ConferenceBoard  Consumer  Confidence  Index,CBCCI）和密歇根大学消费者信心指数（The University of Michigan ConsumerConfidence  Index,UMCCI）在预测方面更加准确，而后两个指数就是基于社会调查的统计数据计算出来的。[25]
　　
　　所以我们必须加快宏观经济监测预测的理论与方法研究，借助大数据发展的良好契机，真正服务于国家宏观经济发展，引领大数据世界潮流。