吴章燕 对外经济贸易大学统计学院

引言

工业经济的实质即为资源经济，是指对经济发展过程中占据核心地位的自然资源的占有和配置情况进行统计[1]。随着科学技术的不断发展以及人类对知识的累积程度不断提升，人类对自然的开发能力也在不断增强。由此导致的后果是，绝大多数自然资源均逐渐具备“稀缺性”。为了使工业经济统计更加准确，需借助大数据分析技术。

一、大数据技术应用于工业经济统计时面临的问题分析

(一)大数据分析技术的应用方向出现偏差

按照经济学和计算机科学的定义，大数据又称为巨量资料，是指通过多元形势、多元渠道实时收集而来的真实数据信息[2]。在信息时代，通过对巨量资料进行分析后，研究人员能够找出隐藏在数据背后的客观规律，将之应用于战略发展规划的制定时，能够给予决策者更加精准的信息支持。对于工业经济统计而言，政府有关部门根据各项大数据，可构建模型，完成对有限资源的集中和最优分配，进而全面提高资源的利用率，使更多人民群众能够从中获益。但在实际工作中，大数据分析技术的应用方向在一定程度上发生了偏差。具体而言：大数据分析技术既可以应用于国家层面的资源更优分配，又可以应用于私人企业的人力资源“无穷压榨”。比如2021年5月初，很多媒体平台爆出了一则新闻：北大学生在外卖配送平台兼职5个月，了解到平台通过大数据分析技术，成功模拟出配送骑手的送餐规律，进而不断向骑手“施压”，以期提升其单位时间内成功送餐数量的事件。……