大数据与政府统计发展

作者简介

杨翰方，中国人民大学统计学院教授，博士生导师。主要教授投资学、统计学和大数据分析统计建模等课程。主持国务院、国家统计局、国家数据局等课题，参与政策研究。曾获统计科学技术进步奖二等奖、钟家庆优秀论文奖，研究成果发表于人工智能类外文期刊、会议以及《统计研究》等国内外统计、经济和管理类期刊。

内容简介

中国2017年发布的 《信息技术大数据术语》指出,大数据是具有体量大、来源多样、生成极快且多变等特征并且难以用传统数据体系结构有效处理的包含大量数据集的数据。大数据时代的到来,给数据的范畴带来了极大的变化,也极大地拓宽了国家数据的内容。大数据出现之前,个人、企业尚不能大规模产生、收集数据,国家数据的范围也较为狭小。大数据的发展实现了各种海量数据的搜集,个人数据、企业数据、国家数据均被大幅拓宽。各个方面的业务数据、技术数据、文本数据、图像音频数据等被广泛收集,激发了基于社会实践的统计数据服务。用户的年龄信息、地理位置、消费记录、使用习惯等都成了可以利用的商业资源。
此外,大数据技术的发展在一定程度上推动了国家数据资源的流通。 2021年6月,《中华人民共和国数据安全法》正式通过,其中第十九条指出,国家建立健全数据交易管理制度,规范数据交易行为,培育数据交易场。第四十二条指出,国家制定政务数据开放目录,构建统一规范、互联互通、安全可控的政务数据开放平台,推动政务数据开放利用。《数据 安全法》的通过为国家数据资源的内部流通提供了法律基础,大数据的发展则为其提供了技术保障,二者共同使数据资源的开放共享成为可能。
另一方面,国家数据资源的扩大也给大数据技术提出了更高的要求。在数据时代到来的今天,数据被成为数字经济时代的石油,数据的商品属性日益凸显。在新一轮技术和产业变革下,每天、每分钟都在不断产生的数据,与土地、劳动、资本等一样被列为生产要素,对经济社会发展发挥着日益重要的作用。海量数据资源的产生使得大数据技术的发展至关重要,技术领域的不断突破将进一步给宝贵的数据资源赋予更多的价值。目前,大量数据由于处理能力的限制,无法得到有效处理。这类数据又被称为 “暗数据”,处于未被利用、价值不明的状态。国家数据体量呈现指数式爆炸增长,但数据处理能力的提升远远落后于这一速度。在这一背景下,国家数据的增长将倒逼大数据技术的发展。