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王然:基于数字化转型的统计调查现代化路径分析
日期:2022-03-31作者:

    近年来,以大数据、云计算、人工智能、区块链为代表的数字信息技术加速创新,快速融入经济社会发展全过程,庞大的数据力量推动各个领域开始了数字化转型。《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》提出,“加快建设数字经济、数字社会、数字政府,以数字化转型整体驱动生产方式、生活方式和治理方式变革”。可以预见,在未来数字化转型将给统计调查工作带来一场思维、理念和方法上的转变,将对统计调查发展和现代化改革产生深远的影响。 

  一、统计调查数字化转型的背景及内涵 

  "让数据多跑路,群众少跑腿",在政府治理层面,数据在替代很多东西,数据的价值、行为、角色在这个时代进一步提升。数据作为新时代生产要素,不但能反射出现实世界的事物,也可以形成数字世界的孪生体,还可以创造新的价值。在当今,收集、存储、分析海量数据,挖掘数据之间相关关系,洞察数据变化规律和趋势特征,成为最重要的经济社会统计调查研究课题。可以这样讲,统计调查数字化转型是推进统计调查现代化最重要、最核心的基础和前提。 

  更要明确,数字经济时代赋予统计调查数字化转型双重内涵。首要的是顺应数字时代的需求,利用外部条件实现统计调查数据采集流程、数据分析内容、数据创造方式的现代化。最主要是破解统计调查数据治理困局,借助内生需求推动将传统业务的工作模式转变为数据驱动的工作模式,用数据说话、用数据决策。统计调查数字化转型将政府、社会和市场的公共价值期望与公共部门的使命目标、战略管理、组织形态有机联系起来,实现数字化的技术理性和政务服务的价值理性的统一。最关键的就是以数据化为抓手,积极构建政府现代数据统计调查体系,用数据思维赋能高质量发展和高效能治理,通过持续推动数据共享,不断丰富场景应用,切实提升数据化能力,推动统计调查现代化。同时要强调的是,数字化转型并不是单纯技术转型,必须摒弃工具化思维理解。 

  从发展趋势看,数字化转型在政府统计中应用潜力大,前景广阔。近年来,各国政府统计机构积极研究探索大数据的统计应用,大力推进数字化与政府统计工作融合,积累了许多有益经验,取得了很多成功的应用案例。联合国全球大数据工作组(UNGWG)、世界银行、国际货币基金组织、欧洲经济委员会、欧盟统计局等有关国际组织也分别组织开展大数据统计应用试验合作项目,研制大数据质量评估标准,建立大数据统计应用案例共享平台,举办应用技能培训,共同解决大数据统计应用的世界性难题。可以预见,推进统计调查数字化转型将是长期渐进的过程。 

  二、统计调查数字化转型的切入点 

  统计调查数字化转型是面向应用场景的一个过程,必须坚持“小步快跑,不断迭代”的数据思维。要不断推广数据化技术在统计调查领域的应用。随着数据技术发展水平提升,更多的实用化数据技术能够应用到统计调查工作环节,可靠的数据技术可以将统计调查工作的速度变快,效率变高。统计调查工作者除了与应用数据化技术之外,还需要对数据发展与统计调查工作进行协调,转换原有的统计工作思维,改变统计工作模式,加速统计调查数字化转型进程。 

  (一)建设统计调查数据平台。 

  加快建设政府统计调查数据平台和名录库,构架数据思维在政府统计工作中的拓展应用。要坚持大平台的设计理念思路,通过分布式建设构建国家统计调查“数据湖”,采用“容器+微服务”系统开发部署方式和数据中台、业务中台、技术中台模块化组装设计,建立“大中台、小前端”云服务平台。基于云计算、区块链等技术平台,实现基础设施统一管理,系统资源统一调配,数据资源集中管理、共享,应用系统互联互通。 

  (二)开发统计调查数据服务支撑技术。 

  围绕统计数据采集拓展统计数据来源,完善各类统计调查数据的支撑服务层。实现围绕数据采集这个中心,以元数据、制度设计、标准管理、调查管理、名录库、区划代码、空间地理信息等为基础支撑,为数据采集和分析应用提供基本的支撑功能。根据政府统计自身的特点和部门统计职能与业务需求的不同,利用互联网、云平台等方式建立开放的数据服务支撑,通过云端来对部门自身信息采集系统中的行政记录进行数据的转移和传输,开发具有数据汇总、整理和同步功能的软件服务技术。利用数据技术的超强处理能力,在实时更新大数据平台与名录库当中的数据信息,让后期的数据分析和统计成果更具时效性,同时依托数据平台开发有诸如逻辑判定和条件汇总等共有统计特性的功能技术,对各个部门的相关数据进行综合的筛选和定性,提高数据质量。 

  (三)倡导政府数据开放共享服务协议。 

  积极推动包含政府统计、职能部门和社会力量的数据开放共享协议。全力创造政府统计与各职能部门之间数据的共享开放,共享数据平台和名录库的开发成果,实现统计系统整合、数据融合、服务集合,消除数据孤岛、业务孤岛。各取所需,相互保证,即有利于职能部门对社会信息进行全面的、实时的了解,提高工作效率,也有利于政府统计从中得到更为准确、翔实的数据,为统计基础工作打下坚实的基础,节省大量的人力、物力和财力,这无疑都是提高政府统计工作效率的最直接体现。 

  (四)提高统计调查数据挖掘分析能力。 

  数字化转型的概念来源于互联网,其要求的数据分析已经远非目前的统计数据处理技术能够实现。为了在未来的数据竞争中站稳脚跟,我们必须在数据挖掘等数据技术能力上下功夫。面对的大量、复杂的行政记录、商业交易数据等结构化的海量数据,我们要能从这些海量数据中提取隐含的关系、模式和趋势等信息和知识供统计调查使用。基于大数据平台建设,围绕系统整合共享、数据资源治理、数据挖掘应用,推进内部系统整合、数据资产保护、数据服务驱动及大数据应用开发等,围绕统计数据治理、数据应用,构建数据治理、数据业务、数据应用的开发应用环境,搭建大数据分析应用平台,基于开发环境开展主题应用和专题分析,建立完善平台面向未来、面向统计事业发展的以常规统计分析为主体、大数据统计分析为补充的统计分析应用体系。 

  三、统计调查数字化转型存在的不足 

  当前政府数字化转型已经投入了大量人力物力,做了大量的工作,取得了不少成果。但是与其他政府部门相比,统计调查工作既有行政工作所具有的共同特点,又有统计调查业务本身所包含的特殊性。这就意味着,统计调查部门实际上面临着行政、业务双重数字化转型的压力。在双重的压力下,统计调查自身也显现出在顶层设计、数据整合能力和开放共享机制方面上的差距和不足。 

  (一)数据化顶层设计的不足。 

  众所周知,统计调查的体系架构是由国家统计局统一领导,各地分级负责。因此,统计调查的数据化需要符合国家统计局对于数字化转型的部署安排。但是同时,多数地方政府往往有着另一套数字化转型的思路和推进方案,而且部分省份在数据化的进程中先试先行,已经取得突破进展。如果两者步骤差异太大,不免面临着以何者为主的两难局面。其次是统计调查自身各专业之间的差异性,缺少顶层制度性安排,对数据的范式、数据的使用范围限制还比较大,或者说没有一个指明各专业间的基础数据开放共享的清晰路径。并且数字化转型是一个系统工程,需要投入大量的资源,需要进行授权。因此,做好顶层设计,做好风险规避至关重要。 

  (二)数据化整合能力的不足。 

  在数据思维视角下,数据整合的能力大小来源于数据治理制度和规范的保障。当前很多专业都进行了制度修订和工作规范的制定,但是其中非常欠缺的部分就是“业务数据化”,可以说各专业在工作中,很少有为了数据化而准备的,各专业统计调查过程中产生的数据并不是按照数据思维的要求去设计和要求的,而制度方法方面也没有对这种现象,从数据化的高度进行统一规划,数据化工作在可见的未来依然存在着比较大的阻力。 

  (三)数据开放共享机制的不足。 

  在数据思维视角下,大部分的统计调查工作对于各种数据的共享程度不深,存在数据孤岛问题。从体系内来看,统计调查工作本身就分成统计局跟调查队两个平行的系统,两者之间除了综合数据交流,更为关键的基础数据交流极少,制约了数据共享使用,共享数据资源质量也有待进一步提高,已经实现共享的资源存在数据不完整的情况。从政府部门之间来看,由于各部门信息化建设起步不一样,历史数据尚未实现完全数据化,已经数据化的数据甚至存在严重错误的现象;还有部分同类型的数据资源散布在不同部门,数据标准不一致,尚未实现同类型数据的汇聚治理;更严重的是由于某些数据通常会涉及各职能部门的自身利益问题,部门会以数据安全为由进行自我保密,或者某些条件下提供的数据也很有可能受到行政干扰而失真,导致政府综合统计与部门统计合作的壁垒。从政府层面来看,各级各地政府都在进行政务数据、政务信息系统的数据共享,力图打破部门数据信息孤岛的顽固问题,推进各部门各地方各专业的数据共享和数据治理,但是统计调查部门尚未为此做好准备,没能建立高等级数据整合协调机制和数据开放技术协议,尚未形成治理数据孤岛的系统机制。 

  (四)数据采集能力的不足。 

  从日常工作来看,数据的采集和上报仍然占据统计调查工作绝大部分的资源和精力。随着数据爆炸式增长,使数据采集的观念发生了根本性的变化。数字技术的迅速发展,使得一切皆有可能成为数据,数据的来源和形式更加丰富多样,对专门的统计调查设计和人工收集依赖度大大降低,统计调查部门也不再是唯一的数据生产部门。数据思维视角下,政府统计调查数据的标准化程度不高,缺乏普适的数据衡量标准。面对多元化的数据来源渠道和类型丰富的各类主体,统计调查在数据识别、整理、提炼、筛选、分配和存储等数据采集过程的表现出能力不足。 

  (五)数据分析能力的不足。 

  传统的统计分析是根据统计制度设计的要求以及对研究对象的认知,对采集上来的结构化统计数据进行计算分析,或通过选取部分样本数据进行定性推断分析。随着数据时代的到来,政府统计面对的不再是统计数据的匮乏,而是大量存储于网络的非结构化数据或半结构化数据。首要事情是对海量数据进行整理、分析、加工和筛选,深挖有用数据背后的价值,让这些静态的、处于沉睡状态的数据焕发活力,进而转变为动态的、能发挥出更大价值的数据、模型和统计应用,从而更多地展现数据相互之间的关联性和解读性,最终达到让政府统计可以从定量分析转变为定性分析的阶段,更为重要的事情是,分析挖掘数据之间的内在关系,寻找更多有价值的信息。在数据时代,数据分析变成统计部门一个关键性的环节,需要专业化的数据挖掘与分析技术。 

  四、基于数字化转型的统计调查现代化 

  随着数据技术被越来越多地应用在社会经济生产中,统计调查现代化改革也应主动顺应数据社会化的趋势,围绕数据化转型不断在治理体制、数据共享、业务数据化等方面进行创新。 

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