大数据使“定制”新的经济指标成为可能

2014年07月11日 来源： 经济参考报    

　　上世纪的统计数字不是为21世纪经济现实设计的，用国内生产总值(G D P)和通胀率等简单指标来评价当今的多面经济体的观念已经过时。

　　GDP忽略了经济活动中的重要因素

　　G D P起源于20世纪30年代，由于这种统计方法帮助美国经受住了大萧条并赢得了战争，所以确定了它的统治地位。它是衡量一个国家所生产的货物与所提供的服务，事实上，它已变成国家成败的代表。政府采纳的政策旨在通过扩大国家产出使G D P最大化，在西方一些国家它有权决定选举结果，发动民众运动等。与预期值同步增长的G D P可以增强一个国家的信誉并因此增强这个国家的国力。

　　但在制定这样的标准过程中，由于很难赋予这些因素以市场价值，经济学家排除了服务业等因素，结果G N P与G D P最终忽略了这一巨大的经济活动领域。这使国民经济核算、G N P及G D P从一开始所衡量的范围就是有限的。这些数据用来评估繁荣，但没有进行彻底评估。除了忽视了服务行业，数据也过分简单。

　　因而，G D P衡量的内容与当今经济现实正越来越远。首先，G D P无法衡量创新及其带来的社会福利；其次，G D P无法衡量当代经济中越来越多无形的、生产率难以衡量的东西；第三，G D P没有把当前经济增长是否以未来增长为代价充分计算在内。现在人们可以利用大数据来重新考虑搜集什么样的信息并加以处理，制定出“定制”的新标准。

　　在通胀及贸易统计方面也存在同样的问题。如消费价格指数(C PI)是衡量通胀的重要指标，但政府在采集信息时，将一些价格波动大的商品排除在外。贸易问题更为复杂，特别是因当今全球贸易，使一件商品的“贸易附加值”很难计算。

　　没有一个统计可涵盖所有内容

　　在当今现行的经济指标中，没有一个设计能包括当今所有的经济指标。在过去几十年中，政府和经济学家所使用的统计数字在迅速转型，这些数据的发明使得决策者得到最佳的政策来补救当时最严重的经济问题。在20世纪30年代，因为当时尚未形成政府利用数据和统计来改善系统性的经济弊病的传统，所以G D P这样的指标就有助于决策者在绝望的时刻驾驭很多政策试验。但是今天，人们如果还使用现行指标，就会造成在一些国家阻止了政策的创新而非促进创新。

　　现在推出一套新的更好地满足目前需要的统计数据是必须的。但是，所有的指标只是一个简单的数字，而任何一个数字都可能有缺陷，即使不同的数据缺陷有所不同。没有任何统计可以涵盖一切内容。所有的指标都会有同样的缺陷：这些指标企图将复杂、不断变化的经济系统整合到一个单一、简单的数字上。如G D P没有考虑到人们的幸福满意度或家庭劳动，也没有且不能考虑不占市场份额的休闲活动，不可能涵盖超越国家范围的活动，即所谓的隐形经济如现金交易、移民通过电子汇兑做出的现金转账及非正式的服务贸易，所有这些在全球加起来肯定达到数万亿美元。但是如果经济学家只是想简单地用另一个数字来取代G D P，那么这个数字也会将某些东西遗漏。

　　新的指标可能不得不回答很多具体而明确的问题。但是这些指标看起来不能像旧数据的翻新版本，官方与百姓需要用一系列的数字来寻求回答各种问题。人们不需要更好的现行指标，需要的是定制指标并且要有提供这些定制指标的技术。在“大数据”时代，因为有了强大的计算工具，这一需求成为可能，这在几十年前是无法想象的。

　　“定制”指标正日益成为必需

　　寻找正确的数据应从一个问题开始：为了达到需要的目的，人们需要知道什么？美、欧及中国的G D P数字对如通用电气、谷歌这样的公司比在特定市场动态中运营的公司受到的影响小很多。全球网上广告的开支对于谷歌来说是比较关键的指标。毕竟即使通货膨胀与G D P的增长率持平且就业数据疲软，各公司仍在网上做广告。

　　因为还没有全球化的指数来衡量通胀、就业、工资及其他事项，任何具有全球影响力的公司需要开发自己的标准来回答自己的问题。否则，就容易做出错误的决策甚至没有意识到为什么。20世纪的现行指标对小企业及个人来说作用甚微。利用国家失业率或国家住房数量来决定是否现在是创业或买房的最佳时机是错误的。对于想开服装店或餐馆的人来说，全国消费价格指数(C PI)不会有任何帮助，且可能会误导。相反，这样的企业应注意当地市场动态及本行业趋势。在30年前搜索这类信息相当困难；今天获取信息只是在电脑上花几个小时而已。

　　至于政府正在使用的这些指标仍然停留在仅有的几个机构，这些机构有充分的理由继续使用这些指标。主要宏观统计仍然可以有效地衡量经济体系，而且经济学家应继续修正这些统计来赶上其系统中的变化。但政府也要认识到现行指数的局限性。由于国家指标无法准确地捕捉到这些日趋重要的劳动力及商品成本全球化的趋势，决策者应当小心不要首先采取措施将一个国家的经济变成某种封闭的自循环系统。

　　政府需要更好地解决某些时候依赖平均值的指标所掩盖了的具体发展趋势问题。例如，如果当成全国性的问题去处理失业问题，这几乎总是错误的。就业趋势随着种族、地域、性别及教育程度而差别很大。但是这些问题没有一个体现在全方位的失业率上，因此仅通过这一数字而制定的政策注定失败。

　　政府应更有效地利用大数据，更加准确地调整各自的政策。经济政策应考虑到是否一个国家的部分地区产出疲软而其他地方强劲，以及价格是否在一个地区上涨而在另一个地区下滑。以前做出此类决策是困难的，但现在数据库使之成为可能。

　　社会如何解决一定的问题，政府如何决定他们的政策，跨国公司如何决定其战略，企业家如何有效经营，个人如何买房、支付学费或退休———这些决定中没有一个是根据上个世纪的现行指标做出的。这些过时的指标影响着所有的人，从而构成现在发展中的主要障碍。

　　当今，政府、企业及个人必须拥有设计自己定制指标的权利。这些问题需要具体化，而且答案必须考虑任何数据的限制。这种结果是经济发展的必然趋势，使人们从经济的抽象概念及具有误导性的概念中解放出来。