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一、相关研究综述

近年来，数字经济蓬勃发展，已经成为驱动经济社会发展的重要力量。数字经济的发展也催生了数字经济统计监测的研究。科学准确监测数字经济运行态势，对于政府部门精准制定数字经济促进政策具有重要作用。学者们对此开展了诸多研究，主要形成了直接核算法和指标评估法为主的数字经济测度方法。

直接核算法基于统计核算框架，通过增长核算或是构建数字经济卫星账户等方法，统计或估算出一定区域内数字经济产业产生的增加值（美国商务部，2016；中国信息通信研究院，2017）。关于统计核算框架，中国信通院将数字经济的范畴界定“两化”，即数字产业化、产业数字化，分别核算数字经济核心产业部分和数字经济与传统产业融合部分，得到各界的广泛认可。2021 年，国家统计局以《国民经济行业分类》为基础发布了《数字经济及其核心产业统计分类（2021）》，将数字经济分为数字产品制造业、数字产品服务业、数字技术应用业、数字要素驱动业、数字化效率提升业等5 大类。直接核算法能够测算出数字经济规模的具体数值，便于不同产业间比较，为政府部门开展数字经济统计核算奠定了基础。

指标评估法通过构建反映数字经济发展水平的指标体系，通过一、二、三级指标加权赋值获得数字经济发展指数。在指标法下，不同机构根据不同的思路构建了不同的数字经济范畴，可以涵盖数字经济的基础、应用、影响等方面，全方位的反映数字经济发展情况。在国际上，美国信息技术与创新基金会（ITIF）编制了新经济指数（ITIF，2014）；欧盟统计局（Eurostat）编制了数字经济和社会指数DESI。在国内，中国信通院（2017）编制了数字经济指数DEI，力图对数字经济的发展态势进行观测和反映。

图 数字经济监测评价平台功能设计

以上两种方法的数据来源主要是国民经济统计核算表、投入产出表（供给使用表）、统计年鉴等依托于传统统计口径和分类体系的定制报表。由于数字经济涵盖内容宽泛，已经渗透到传统经济社会的各个层面，跨领域特征明显，导致数字经济统计与传统经济的统计口径、产业分类体系具有一定交叉性，很难准确测量数字经济的体量和影响。国际货币基金组织（IMF）第五届“衡量数字经济”统计论坛指出，“现有宏观统计已经无法完全捕捉数字和被数字化提升的产品与活动所带来的增加值（IMF，2017）”，迫切需要拓宽现有监测统计思路，创新评价测度方法。

数字经济是以数据为关键生产要素的经济形态，大量经济活动以数据形式记录下来，这使得运用大数据的方法构建数字经济监测评价指标成为了可能。有关国际组织、机构和学者也开展了大量研究工作。2015 年，腾讯联合京东、滴滴等机构统计了涵盖腾讯的微信、支付、城市服务、众创空间等10 余个核心平台的全样本数据，以及京东、滴滴、携程等企业的行业数据，构建了中国“互联网+”数字指数。这种创新应用大数据，将微观数据加入指标体系的方法体现出数据来源的多样性。本文受其启发，提出建立基于统计数据和非统计数据的数字经济监测评价方法，实时动态感知数字经济发展态势，服务数字经济科学决策。

二、运用大数据开展数字经济监测评价的重要性

基于大数据开展数字经济监测评价，在拓宽数据来源渠道、深入挖掘数据价值、强化数据预测预警等方面具有重要作用，对于及时了解数字经济发展运行态势、提升数据资源汇聚应用水平、提高数字经济科学决策水平具有重要意义。

一是开展数字经济运行监测预测的现实需要。基于传统国民经济行业分类的统计数据存在数据发布较为滞后、周期较长等问题，且很多新兴行业不在统计范畴之内，导致无法全面反映数字经济的全部贡献。充分利用大量非统计数据，能够丰富数字经济监测的数据来源，与统计数据相辅相成，实现对数字经济运行状况更为全面迅速的监测、分析和预测。

二是提升数据资源汇聚应用水平的重要抓手。伴随数据在更大范围内流通共享，政务数据与企业数据的融合利用也成为必然趋势。传统统计方法主要基于统计报表核算形成政务数据，缺乏对企业数据的运用。建立基于政务数据和企业数据的数字经济监测指标体系，能够促进政府部门更加有针对性地运用市场数据，挖掘企业数据在宏观经济监测领域的价值，实现政务数据与企业数据加速融合。

三是提高数字经济科学决策水平的重要支撑。数字化时代，“用数据说话、用数据决策、用数据管理、用数据创新”是政府治理能力现代化的重要体现。但在数字经济科学决策领域还存在数据不足、体系不全、信息化支撑不足等问题。基于大数据的数字经济监测评价指标可以涵盖更多微观数据，通过设计先导性指数，先于传统统计指标预测市场，对数字经济运行进行微观感知和及时预测，服务重大决策。

三、运用大数据开展数字经济监测评价的实现路径

基于大数据的数字经济监测评价体系，是涵盖指标体系、数据采集分析、工具支撑于一体的系统化工作，包括构建数字经济监测评价指标体系、创新数据采集分析方法、建设一站式可视化信息化服务平台等内容。三者相辅相成，指标体系是核心，采集分析方法是基础，信息化平台是支撑。

（一）构建数字经济监测评价指标体系

指标体系构建充分运用大数据思维，兼顾统计数据和非统计数据，整合多维度、多领域数据，建立全面反映数字经济发展水平和成效的指标体系，支撑动态监测、评价评测、决策分析。首先，围绕数字经济基础能力、核心发展、保障水平3 个层面构建特征指标集（见表）。其次，在指标库构建的基础上，结合数据对接和数据稳定性等情况，经过一段时期的试运行筛选出可以作为长期观测的指标。再次，选取具有先导性和预测性、横向和纵向可比的指标，通过标准化计算、指数化脱敏汇总形成数字经济发展指数，发挥监测和预警作用，作为监测数字经济运行态势的“晴雨表”。目前一些机构运用市场微观数据研究发布了很多具有影响力的指数，成为观测数字经济发展的先导性指标。如腾讯研究院发布的用云量指数，与GDP、数字经济发展强关联，对于预测数字经济发展趋势具有重要作用。浪潮信息联合国际权威机构IDC 发布的计算力指数。算力指数平均每提高1个百分点，数字经济和GDP 将分别增长0.33%和0.18%。

表 数字经济监测评价指标体系

（二）创新数据采集分析方法

基于大数据的数字经济监测指标包括企业注册、市场招聘、用电量、用云量、搜索引擎等数据源，来源于公开互联网、企业经营、互联网平台以及政府部门，需要建立多渠道的数据采集渠道。具体包括通过爬虫抓取互联网公开数据，通过洽谈合作以接口方式获取企业经营数据和互联网平台数据，通过政务部门内部平台对接共享数据。数据类型也体现为多样性，包括高频和低频数据、结构化和非结构数据、文本数据和数值型数据，需要运用大数据技术对多维数据进行清洗整理。在分析方法上，需要通过搭建算法、计算模型，实现大数据的计算处理，甚至可能用到自然语言处理、机器学习算法、形势分析指标模型，流式计算引擎、批量计算引擎等。比如针对招聘数据，需要采取文本聚类、词频统计、情感分析、关联分析、社交网络分析等多种大数据分析方法，将文本数据转换成可以进行量化分析的数值型数据。

（三）建设数字经济监测评价服务平台

多源数据势必需要信息化支撑平台进行智慧化管理。数字经济监测评价服务平台以人工智能、大数据为技术基础，支撑数据脱敏和加工处理，进行可视化展示，实现数字经济运行和发展的全景式扫描，展示数字经济发展全息态势图。平台主要包括基础设施层、数据存储层、分析应用层、表现层四个核心构成，以及运维服务体系、安全保障体系、标准规范体系三大保障体系。基础设施层主要指系统运行需要的管理系统、运维系统和安全系统，在此基础上构建数据来源、数据目录、算法模型、应用场景四大数据池，便于上层应用系统调用。数据存储层包括原始基础数据存储、计算层数据存储、应用展现层数据存储；其中，从互联网全网采集、业务系统数据交换等方式获得的结构化数据、非结构化数据形成原始基础数据库，通过数据预处理及计算形成计算分析数据库，通过整合、汇总、处理、存储、分析，用户交互等形成各类应用展现库。分析应用层承载信息采集与交换系统、态势研判分析系统、可视化展示与智能推送系统等系统。表现层主要包括两个方面，一是依托可视化展示系统形成动态图表展示，二是依托文字模板形成报告。

四、对策建议

一是推动建立数字经济监测评价指标体系。深入研究微观市场行为与宏观数字经济之间的关联关系，通过系统化思维完善数字经济考察范畴，细化监测指标体系，为全方位监测评价数字经济提供支撑。特别要加强对数字经济发展基础要素，如电力数据、用云量数据、算力等数据的挖掘，挖掘数据之间关联性，实现指标数据动态化更新、常态化监测。

二是加快推动数据资源采集共享。数字经济指标体系涉及到政府统计数据、政务业务数据、企业业务数据、互联网数据等。需要政府部门加快建立长期性、常态化数据采集共享机制。同时，应加快接入企业数据，推动政企数据融合对接，通过对电商、招聘、搜索等动态高频的大数据挖掘，发挥微观数据价值。

三是推动建立指标分析应用平台。强化资金投入和信息化人才支撑，充分利用现有网络与信息化基础设施条件，开发服务于数字经济监测的大数据采集分析系统，构建从数据采集、存储管理、分析处理、展示应用的信息化平台，为指标体系运用提供有力的技术支撑。

四是开展数字经济决策参考服务。要充分调动智库咨询机构的作用，鼓励机构学者开展数字经济决策参考建议服务，围绕数字经济监测评价中的关键核心问题、短板弱项开展针对性研究、前瞻性研究，为政府部门制定数字经济政策提供科学支撑。