隨著電子商務(wù)、互聯(lián)網(wǎng)金融、社交網(wǎng)絡(luò)等的飛速發(fā)展，互聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)成為人們生產(chǎn)生活不可或缺的重要場(chǎng)所。人們?cè)诨ヂ?lián)網(wǎng)上購(gòu)物、交流、搜索、瀏覽的各種行為所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量越來(lái)越大。大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)，不僅意味著數(shù)據(jù)處理技術(shù)和處理能力的極大提升，而且使得全社會(huì)的數(shù)據(jù)資源分布結(jié)構(gòu)也在發(fā)生深刻改變。此外，互聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)從傳統(tǒng)的信息傳播媒介升華為虛擬的社會(huì)空間，越來(lái)越多有關(guān)人類(lèi)經(jīng)濟(jì)、社會(huì)運(yùn)行的數(shù)據(jù)被投射到云上。因此，在實(shí)時(shí)、交互、離散化、非結(jié)構(gòu)化的海量數(shù)據(jù)中，蘊(yùn)含著經(jīng)濟(jì)社會(huì)運(yùn)行的各種先行指標(biāo)信號(hào)。

 

　　當(dāng)前，中國(guó)正處于從互聯(lián)網(wǎng)大國(guó)向互聯(lián)網(wǎng)強(qiáng)國(guó)轉(zhuǎn)變的重要時(shí)期。中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)的規(guī)模和實(shí)力已經(jīng)位居世界前列。據(jù)統(tǒng)計(jì)，在全球10大互聯(lián)網(wǎng)公司中，中國(guó)獨(dú)占4家，前30家互聯(lián)網(wǎng)公司有40%以上來(lái)自中國(guó)。[1]可以預(yù)見(jiàn)，隨著“互聯(lián)網(wǎng)+”戰(zhàn)略的深入推進(jìn)，中國(guó)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的網(wǎng)絡(luò)化、智能化程度將不斷提高，基于互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)的宏觀經(jīng)濟(jì)監(jiān)測(cè)和預(yù)測(cè)將變得越來(lái)越重要。

 

　　本文擬對(duì)基于互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)進(jìn)行宏觀經(jīng)濟(jì)監(jiān)測(cè)預(yù)測(cè)的現(xiàn)有研究，以及基于不同數(shù)據(jù)源的宏觀經(jīng)濟(jì)監(jiān)測(cè)預(yù)測(cè)分析進(jìn)行初步闡述。

 

 

　　國(guó)內(nèi)學(xué)者認(rèn)為，大數(shù)據(jù)在宏觀經(jīng)濟(jì)分析應(yīng)用中最活躍也是最重要的四個(gè)領(lǐng)域?yàn)椋汉暧^經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)、宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)挖掘、宏觀經(jīng)濟(jì)分析技術(shù)和宏觀經(jīng)濟(jì)政策。[2]而在利用大數(shù)據(jù)對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)進(jìn)行預(yù)測(cè)方面，“現(xiàn)時(shí)預(yù)測(cè)(Now Casting）”近來(lái)受到特別關(guān)注。“現(xiàn)時(shí)預(yù)測(cè)”一詞最初起源于氣象學(xué)領(lǐng)域，是對(duì)現(xiàn)在已經(jīng)發(fā)生的事由于信息發(fā)布滯后等原因難以馬上知道準(zhǔn)確情況，因而根據(jù)其他可得信息進(jìn)行推測(cè)。[3]一般來(lái)說(shuō)，依賴統(tǒng)計(jì)部門(mén)的宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)的發(fā)布都存在時(shí)間滯后的問(wèn)題。由于不能及時(shí)獲取宏觀經(jīng)濟(jì)發(fā)展的數(shù)據(jù)信息，也就不能對(duì)當(dāng)下的宏觀經(jīng)濟(jì)形勢(shì)作出準(zhǔn)確判斷。比如衡量宏觀經(jīng)濟(jì)發(fā)展的GDP指標(biāo)，盡管當(dāng)月GDP是多少這件事已經(jīng)發(fā)生了，但往往要到下個(gè)月才能拿到相關(guān)的數(shù)據(jù)和結(jié)果。而在月底估測(cè)本月GDP總量就是“現(xiàn)時(shí)預(yù)測(cè)”。現(xiàn)時(shí)預(yù)測(cè)利用的數(shù)據(jù)不再局限于官方統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，方法也不受制于傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)方法和模型?，F(xiàn)時(shí)預(yù)測(cè)說(shuō)到底就是利用大數(shù)據(jù)方法和技術(shù)對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)進(jìn)行及時(shí)的監(jiān)測(cè)和預(yù)測(cè)。

 

　　目前，利用大數(shù)據(jù)方法和技術(shù)進(jìn)行宏觀經(jīng)濟(jì)監(jiān)測(cè)預(yù)測(cè)已經(jīng)在國(guó)際上引起相當(dāng)程度的重視，不同機(jī)構(gòu)的學(xué)者和研究人員已經(jīng)進(jìn)行了大量研究和應(yīng)用，而且產(chǎn)生了豐碩的成果。但從國(guó)內(nèi)來(lái)看，這一領(lǐng)域的研究和應(yīng)用都處在起步階段，與國(guó)外相比，還有很大發(fā)展?jié)摿涂臻g。

 

 

　　從數(shù)據(jù)來(lái)源渠道來(lái)看，國(guó)外利用互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)預(yù)測(cè)宏觀經(jīng)濟(jì)的研究主要有兩大類(lèi)：一類(lèi)是基于網(wǎng)絡(luò)搜索引擎的宏觀經(jīng)濟(jì)監(jiān)測(cè)預(yù)測(cè)，如谷歌公司研發(fā)的Google Trend(谷歌趨勢(shì))；另一類(lèi)是基于網(wǎng)絡(luò)社交媒體的宏觀經(jīng)濟(jì)監(jiān)測(cè)預(yù)測(cè)，如國(guó)外社交網(wǎng)站Twitter(推特)、Facebook(臉譜)、Microblog(微博)。

 

　　在利用網(wǎng)絡(luò)搜索引擎提供的數(shù)據(jù)方面，Ettredge很早即嘗試?yán)镁W(wǎng)絡(luò)搜索數(shù)據(jù)來(lái)預(yù)測(cè)美國(guó)的失業(yè)率。[4]他分析了World Tracker列出的500個(gè)常用關(guān)鍵詞和美國(guó)失業(yè)率之間的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)與失業(yè)相關(guān)的搜索數(shù)據(jù)和美國(guó)官方發(fā)布的失業(yè)率之間存在顯著的正相關(guān)關(guān)系。Choi和Varian根據(jù)GoogleTrend提供的“就業(yè)”和“失業(yè)與救濟(jì)”目錄進(jìn)行搜索查詢，并用查詢結(jié)果預(yù)測(cè)美國(guó)失業(yè)津貼的初始索賠情況。[5]他們發(fā)現(xiàn)，通過(guò)加入查詢結(jié)果變量，標(biāo)準(zhǔn)回歸預(yù)測(cè)模型無(wú)論在模型擬合度還是平均絕對(duì)誤差上都得到顯著提高和改善。Choi和Varian還專(zhuān)門(mén)寫(xiě)了一篇介紹如何利用Google Trends來(lái)預(yù)測(cè)當(dāng)下經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的文章。[6]他們認(rèn)為，經(jīng)濟(jì)學(xué)家、投資人、財(cái)經(jīng)記者每月都在關(guān)注政府發(fā)布的經(jīng)濟(jì)運(yùn)行情況，但這些結(jié)果的發(fā)布普遍滯后，這個(gè)月的數(shù)據(jù)往往要等到下個(gè)月中旬才能發(fā)布，而Google Trends每天都在產(chǎn)生大量與經(jīng)濟(jì)發(fā)展相關(guān)的查詢結(jié)果，且這些查詢結(jié)果與當(dāng)下的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)之間必然存在著不容忽視的關(guān)系，或許可以對(duì)預(yù)測(cè)當(dāng)下的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)起到非常重要的作用。在此基礎(chǔ)上，他們舉例說(shuō)明了如何利用Google Trends預(yù)測(cè)美國(guó)零售業(yè)、汽車(chē)、住房和旅游的銷(xiāo)售情況。Bughin利用Google Insights for Search預(yù)測(cè)了比利時(shí)的宏觀經(jīng)濟(jì)先行指標(biāo)——零售業(yè)銷(xiāo)售和失業(yè)情況。[3]結(jié)果發(fā)現(xiàn)，查詢數(shù)據(jù)對(duì)預(yù)測(cè)比利時(shí)的宏觀經(jīng)濟(jì)波動(dòng)有非常好的解釋能力，比利時(shí)從2004年到2011年經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的16%-46%可以通過(guò)搜索查詢的結(jié)果來(lái)解釋。

 

　　現(xiàn)在，越來(lái)越多的研究在利用Google Trend進(jìn)行經(jīng)濟(jì)監(jiān)測(cè)和預(yù)測(cè)，除了失業(yè)率、汽車(chē)銷(xiāo)量以外，Google Trend還被應(yīng)用到房地產(chǎn)、旅游、零售業(yè)、個(gè)人消費(fèi)等諸多可以反映宏觀經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的領(lǐng)域。除了美國(guó)，D'Amuri等[7]和Suhoy[8]分別通過(guò)網(wǎng)絡(luò)搜索引擎提供的數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)了以色列、德國(guó)和意大利的失業(yè)情況，還有學(xué)者運(yùn)用同樣的方法成功預(yù)測(cè)了智利等國(guó)家的汽車(chē)銷(xiāo)量。已有的大部分研究都表明，加入Google Trends的搜索結(jié)果數(shù)據(jù)，可以顯著提高模型的預(yù)測(cè)能力。[9]

 

　　在利用網(wǎng)絡(luò)社交媒體提供的數(shù)據(jù)方面，Bollen等發(fā)現(xiàn)基于Twitter(推特)平臺(tái)表達(dá)的公共情緒可以用來(lái)預(yù)測(cè)股市變動(dòng)。[10]這一研究的數(shù)據(jù)來(lái)源于兩方面：一是Yahoo金融發(fā)布的道瓊斯工業(yè)平均指數(shù)(DJIA)的收盤(pán)價(jià)；二是2008年3月到10月間，270萬(wàn)推特用戶推送的970萬(wàn)條消息。這970萬(wàn)條消息經(jīng)過(guò)情緒評(píng)估工具——Opinion Finder和GPOMS被賦值。Opinion Finder根據(jù)文本內(nèi)容可以評(píng)估“積極”與“消極”兩種情緒；GPOMS根據(jù)文本內(nèi)容可以評(píng)估“calm(冷靜)”“alert(警覺(jué))”“sure(確信)”“vital(活潑)”“kind(美好)”“happy(高興)”等六種情緒。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，在道瓊斯工業(yè)平均指數(shù)（DJIA）和GPOMS中的“calm（冷靜）”情緒之間存在相關(guān)性。進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn)，“calm（冷靜）”情緒可以很好地預(yù)測(cè)道瓊斯工業(yè)平均指數(shù)在未來(lái)2到6天的漲跌情況，而且這種每日預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確率高達(dá)到87.6%。2011年5月，英國(guó)對(duì)沖基金DerwentCapital Markets建立了規(guī)模為4000萬(wàn)美元的對(duì)沖基金，是首家基于研究社交網(wǎng)絡(luò)的對(duì)沖基金。該基金通過(guò)分析Twitter的數(shù)據(jù)內(nèi)容來(lái)感知市場(chǎng)情緒，從而指導(dǎo)投資行為。此外，不少研究還利用網(wǎng)絡(luò)社交媒體數(shù)據(jù)來(lái)預(yù)測(cè)其他經(jīng)濟(jì)活動(dòng)，如亞馬遜網(wǎng)站的售書(shū)情況[11]、電影賣(mài)座率[12]以及網(wǎng)絡(luò)游戲銷(xiāo)售情況等。最近，Bughin將社交網(wǎng)絡(luò)、博客、論壇和谷歌搜索數(shù)據(jù)同時(shí)加入到預(yù)測(cè)模型。[13]結(jié)果發(fā)現(xiàn)，比利時(shí)國(guó)家電信公司銷(xiāo)量的15%可以通過(guò)網(wǎng)絡(luò)社交媒體數(shù)據(jù)解釋?zhuān)?5%可以通過(guò)網(wǎng)絡(luò)搜索數(shù)據(jù)解釋?zhuān)患尤刖W(wǎng)絡(luò)社交媒體和網(wǎng)絡(luò)搜索數(shù)據(jù)以后，模型的整體預(yù)測(cè)能力提高了25%。

 

 

　　從國(guó)內(nèi)的情況來(lái)看，申紅艷等[14]把國(guó)內(nèi)利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行宏觀經(jīng)濟(jì)分析的研究分為三類(lèi)：一是用電量與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系。大多數(shù)研究表明，用電量，尤其是工業(yè)用電量與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間存在長(zhǎng)期穩(wěn)定的均衡關(guān)系和因果關(guān)系。用電量與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的這種關(guān)系也得到國(guó)外學(xué)者研究的佐證。Zahid[15]和Galip[16]等學(xué)者通過(guò)實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)，用電量與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間存在單向因果關(guān)系，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)會(huì)激發(fā)對(duì)用電量的需求。二是貨運(yùn)量與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系。國(guó)內(nèi)外學(xué)者通過(guò)研究發(fā)現(xiàn)，貨運(yùn)量，尤其是鐵路貨運(yùn)量與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間存在交替推拉作用的因果關(guān)系[17-18]。三是銀行貸款與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系。劉恩猛發(fā)現(xiàn)，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和貸款之間存在協(xié)整關(guān)系和雙向因果關(guān)系。[19]

 

　　在宏觀經(jīng)濟(jì)監(jiān)測(cè)預(yù)測(cè)的指數(shù)建構(gòu)方面，2010年，英國(guó)著名政經(jīng)雜志《經(jīng)濟(jì)學(xué)人》將“克強(qiáng)指數(shù)”視為評(píng)估中國(guó)GDP增長(zhǎng)的重要指標(biāo)。該指數(shù)包含三個(gè)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)，分別是“工業(yè)用電量新增”“鐵路貨運(yùn)量新增”和“銀行中長(zhǎng)期貸款新增”?！翱藦?qiáng)指數(shù)”源于時(shí)任遼寧省委書(shū)記的李克強(qiáng)總理會(huì)見(jiàn)美國(guó)駐華大使時(shí)表示，他喜歡通過(guò)耗電量、鐵路貨運(yùn)量和貸款發(fā)放量三個(gè)指標(biāo)來(lái)分析和預(yù)測(cè)遼寧省的經(jīng)濟(jì)運(yùn)行情況。《經(jīng)濟(jì)學(xué)人》雜志根據(jù)這三項(xiàng)指標(biāo)構(gòu)造了一個(gè)指數(shù)，并畫(huà)出這個(gè)指數(shù)的時(shí)間序列曲線，冠名為“克強(qiáng)指數(shù)”?！翱藦?qiáng)指數(shù)”被一些國(guó)際機(jī)構(gòu)所認(rèn)可，如花旗銀行就用它來(lái)對(duì)比工業(yè)企業(yè)利潤(rùn)，并認(rèn)為它的解釋力更強(qiáng)。國(guó)內(nèi)學(xué)者的研究也進(jìn)一步證實(shí)了“克強(qiáng)指數(shù)”的科學(xué)性和準(zhǔn)確性。劉慧通過(guò)構(gòu)建“克強(qiáng)指數(shù)”與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的VAR和VEC模型，發(fā)現(xiàn)“克強(qiáng)指數(shù)”的三大指標(biāo)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間存在長(zhǎng)期均衡關(guān)系和短期調(diào)整機(jī)制。[20]2013年7月，全國(guó)人大財(cái)經(jīng)委員會(huì)向中央提交了《企業(yè)發(fā)展和宏觀經(jīng)濟(jì)發(fā)展關(guān)系分析》報(bào)告，該報(bào)告根據(jù)“企業(yè)發(fā)展工商指數(shù)”預(yù)測(cè)了中國(guó)宏觀經(jīng)濟(jì)將企穩(wěn)回升的趨勢(shì)，而后來(lái)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展形勢(shì)證實(shí)了這一指數(shù)預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性?！捌髽I(yè)發(fā)展工商指數(shù)”由“企業(yè)發(fā)展工商指數(shù)課題組”提出，該指數(shù)涉及10個(gè)對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)具有顯著先行性的指標(biāo)，可以提前1-2個(gè)季度預(yù)測(cè)宏觀經(jīng)濟(jì)發(fā)展形勢(shì)。無(wú)論從數(shù)據(jù)規(guī)模還是技術(shù)手段上，這項(xiàng)研究都是利用大數(shù)據(jù)技術(shù)監(jiān)測(cè)預(yù)測(cè)宏觀經(jīng)濟(jì)的一次有益嘗試。

 

　　在宏觀經(jīng)濟(jì)監(jiān)測(cè)預(yù)測(cè)的模型建構(gòu)方面，國(guó)內(nèi)學(xué)者和研究人員也進(jìn)行了許多大膽的創(chuàng)新和嘗試，如國(guó)家信息中心的“中國(guó)宏觀經(jīng)濟(jì)模型”、中國(guó)人民銀行的“季度計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型”以及廈門(mén)大學(xué)的“中國(guó)季度宏觀經(jīng)濟(jì)模型”。然而，傳統(tǒng)的宏觀經(jīng)濟(jì)監(jiān)測(cè)預(yù)測(cè)模型都是基于同頻數(shù)據(jù)進(jìn)行的，高頻數(shù)據(jù)必須要降為低頻數(shù)據(jù)。這樣會(huì)造成數(shù)據(jù)信息的丟失，進(jìn)而影響模型預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。而且國(guó)內(nèi)現(xiàn)有的宏觀經(jīng)濟(jì)監(jiān)測(cè)預(yù)測(cè)模型以年度、季度模型為主，周期較長(zhǎng)。但無(wú)論是國(guó)家的宏觀經(jīng)濟(jì)政策還是企業(yè)經(jīng)營(yíng)策略，甚至個(gè)人的消費(fèi)計(jì)劃都需要對(duì)當(dāng)下的經(jīng)濟(jì)形勢(shì)有準(zhǔn)確的把握。吉林大學(xué)的劉漢和劉金全驗(yàn)證了混頻數(shù)據(jù)抽樣模型（MIDAS）對(duì)中國(guó)季度GDP的監(jiān)測(cè)和預(yù)測(cè)能力?；祛l數(shù)據(jù)模型（MIDAS）可以利用混頻數(shù)據(jù)，避免高頻數(shù)據(jù)降為低頻數(shù)據(jù)時(shí)的信息流失，提高了宏觀經(jīng)濟(jì)監(jiān)測(cè)預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。研究發(fā)現(xiàn)，出口是造成金融危機(jī)階段中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)減速的主要成因?；祛l數(shù)據(jù)模型在短期預(yù)測(cè)中國(guó)宏觀經(jīng)濟(jì)方面具有比較優(yōu)勢(shì)，在實(shí)時(shí)預(yù)報(bào)方面具有顯著的可行性和時(shí)效性。[21]

 

　　在利用互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)預(yù)測(cè)宏觀經(jīng)濟(jì)方面，張崇等發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)搜索數(shù)據(jù)與居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)(CPI)之間存在一定的先行滯后關(guān)系。[22]他們建構(gòu)的模型具有很強(qiáng)的時(shí)效性，比國(guó)家統(tǒng)計(jì)局的數(shù)據(jù)發(fā)布提前一個(gè)月左右，而且與傳統(tǒng)的預(yù)測(cè)方法相比，模型還具備一定的轉(zhuǎn)折點(diǎn)預(yù)測(cè)能力。彭庚等利用Google提供的關(guān)鍵詞搜索數(shù)據(jù)，采用改進(jìn)的逐步回歸方法分層建立了三個(gè)模型來(lái)預(yù)測(cè)失業(yè)率。[23]結(jié)果發(fā)現(xiàn)，三個(gè)模型的擬合優(yōu)度均在90%以上，說(shuō)明網(wǎng)絡(luò)搜索數(shù)據(jù)對(duì)經(jīng)濟(jì)、社會(huì)問(wèn)題可以進(jìn)行有效的預(yù)測(cè)。董倩等基于百度提供的搜索數(shù)據(jù)，對(duì)全國(guó)16個(gè)城市的二手房和新房?jī)r(jià)格進(jìn)行了擬合和預(yù)測(cè)。[24]結(jié)果發(fā)現(xiàn)，網(wǎng)絡(luò)搜索數(shù)據(jù)不但很好地預(yù)測(cè)了房?jī)r(jià)指數(shù)，而且比官方數(shù)據(jù)發(fā)布提前了兩周時(shí)間，具有很強(qiáng)的時(shí)效性。

 

　　除了利用網(wǎng)絡(luò)搜索數(shù)據(jù)以外，與互聯(lián)網(wǎng)相關(guān)的電子商務(wù)和業(yè)務(wù)交易數(shù)據(jù)也被開(kāi)發(fā)利用了起來(lái)。2011年9月，阿里巴巴集團(tuán)旗下的阿里研究中心針對(duì)網(wǎng)絡(luò)零售消費(fèi)品的價(jià)格情況發(fā)布了全國(guó)首個(gè)“網(wǎng)絡(luò)零售價(jià)格指數(shù)（Internet Shopping Price Index，iSPI）。網(wǎng)絡(luò)零售價(jià)格是概括網(wǎng)絡(luò)零售交易商品一般價(jià)格水平的指標(biāo)。它建立在淘寶交易平臺(tái)匯聚和實(shí)時(shí)積累的海量交易行為數(shù)據(jù)基礎(chǔ)之上。目前，淘寶網(wǎng)是國(guó)內(nèi)最主要的網(wǎng)絡(luò)零售交易平臺(tái)，基于淘寶網(wǎng)的iSPI可以大體反映國(guó)內(nèi)網(wǎng)絡(luò)零售渠道的一般物價(jià)變動(dòng)。2012年，國(guó)泰君安推出了“個(gè)人投資者投資景氣指數(shù)”（簡(jiǎn)稱(chēng)3I指數(shù)），該指數(shù)系國(guó)泰君安研究所對(duì)海量個(gè)人投資者樣本進(jìn)行持續(xù)性跟蹤監(jiān)測(cè)，對(duì)賬本投資收益率、持倉(cāng)率、資金流動(dòng)情況等一系列指標(biāo)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)、加權(quán)匯總后得到的綜合性投資景氣指數(shù)，旨在通過(guò)對(duì)中小投資人真實(shí)投資交易行為的量化解讀，更好地了解投資人對(duì)市場(chǎng)的預(yù)期以及當(dāng)前的風(fēng)險(xiǎn)偏好等信息。此外，基于上市公司經(jīng)營(yíng)報(bào)表統(tǒng)計(jì)、券商投行研報(bào)看漲看跌指數(shù)（可按地域/行業(yè)/經(jīng)營(yíng)領(lǐng)域細(xì)分）的分析，也可以為宏觀經(jīng)濟(jì)運(yùn)行提供重要參考依據(jù)。

 

 

　　通過(guò)回顧和梳理國(guó)內(nèi)外利用互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)監(jiān)測(cè)預(yù)測(cè)的研究后不難發(fā)現(xiàn)，目前國(guó)內(nèi)在這一領(lǐng)域的研究和應(yīng)用還有很大潛力和空間。

 

 

　　傳統(tǒng)宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)在很大程度上依賴于調(diào)查統(tǒng)計(jì)。在準(zhǔn)確性與時(shí)效性的權(quán)衡上，官方統(tǒng)計(jì)部門(mén)通常會(huì)為保證準(zhǔn)確性而犧牲時(shí)效性。這就必不可免地導(dǎo)致數(shù)據(jù)公布時(shí)間的滯后。若為了時(shí)效性而放棄準(zhǔn)確性，對(duì)監(jiān)測(cè)和預(yù)測(cè)宏觀經(jīng)濟(jì)形勢(shì)似乎危害更大。大數(shù)據(jù)的“大”體現(xiàn)在：一方面，我們可以不再依賴各種統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。各種非統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)都可以成為利用的資源。搜索數(shù)據(jù)、社交數(shù)據(jù)、微博、微信、論壇等都可以用來(lái)監(jiān)測(cè)和預(yù)測(cè)宏觀經(jīng)濟(jì)。在這方面，國(guó)外已經(jīng)進(jìn)行了許多有益的嘗試。另一方面，大數(shù)據(jù)的收集渠道不再局限于統(tǒng)計(jì)調(diào)查，因?yàn)閿?shù)據(jù)類(lèi)型的多樣化拓展了數(shù)據(jù)收集的渠道和范圍，各種文本、圖像、視頻、廣播通過(guò)大數(shù)據(jù)技術(shù)和方法都可以成為獲取信息的對(duì)象和渠道。而且與人為因素占很大比重的統(tǒng)計(jì)調(diào)查相比，從網(wǎng)頁(yè)、電子郵件、搜索引擎、社交平臺(tái)上獲取的數(shù)據(jù)信息在一定程度上更加真實(shí)可信。

 

 

　　監(jiān)測(cè)預(yù)測(cè)宏觀經(jīng)濟(jì)總量（例如GDP增長(zhǎng)率）是國(guó)內(nèi)研究一直關(guān)注的重點(diǎn)。但是與國(guó)外相比，我們還存在較大差距。差距體現(xiàn)在：一方面國(guó)外已經(jīng)把大數(shù)據(jù)方法和技術(shù)應(yīng)用到與宏觀經(jīng)濟(jì)緊密相關(guān)的房地產(chǎn)、股市、汽車(chē)、旅游、醫(yī)療以及失業(yè)率等先行領(lǐng)域，而中國(guó)在這些反映宏觀經(jīng)濟(jì)先行領(lǐng)域的研究還比較少。另一方面，盡管大數(shù)據(jù)在中國(guó)引起關(guān)注的時(shí)間不長(zhǎng)，但它已經(jīng)在國(guó)際范圍內(nèi)引起了極大關(guān)注，各國(guó)紛紛將大數(shù)據(jù)上升為國(guó)家發(fā)展戰(zhàn)略，希望在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域居于世界領(lǐng)先地位。

 

　　2015年8月19日，國(guó)務(wù)院常務(wù)會(huì)議通過(guò)了《關(guān)于促進(jìn)大數(shù)據(jù)發(fā)展的行動(dòng)綱要》,指出“開(kāi)發(fā)應(yīng)用好大數(shù)據(jù)這一基礎(chǔ)性戰(zhàn)略資源，有利于推動(dòng)大眾創(chuàng)業(yè)、萬(wàn)眾創(chuàng)新，改造升級(jí)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)，培育經(jīng)濟(jì)發(fā)展新引擎和國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)新優(yōu)勢(shì)”。這意味著大數(shù)據(jù)在中國(guó)迎來(lái)了發(fā)展的絕好時(shí)機(jī)。所以我們一方面要借助國(guó)家政策順勢(shì)而上，乘勝追擊，使大數(shù)據(jù)建設(shè)和發(fā)展步伐趕超國(guó)際水平；另一方面，要全面鋪開(kāi)大數(shù)據(jù)在宏觀經(jīng)濟(jì)各領(lǐng)域的研究和應(yīng)用，特別是在監(jiān)測(cè)預(yù)測(cè)宏觀經(jīng)濟(jì)方面，充分利用大數(shù)據(jù)方法和技術(shù)，使大數(shù)據(jù)不但能夠?yàn)楹暧^經(jīng)濟(jì)總量監(jiān)測(cè)預(yù)測(cè)服務(wù)，也能為與宏觀經(jīng)濟(jì)相關(guān)的交通、醫(yī)療、就業(yè)、社保等民生領(lǐng)域服務(wù)。

 

 

　　2013年，國(guó)家信息中心李俊峰研究員基于“克強(qiáng)指數(shù)”中的工業(yè)用電量預(yù)測(cè)中國(guó)宏觀經(jīng)濟(jì)觸底回暖。同年10月，專(zhuān)家根據(jù)“企業(yè)發(fā)展工商指數(shù)課題組”自行研發(fā)的“企業(yè)發(fā)展工商指數(shù)”預(yù)測(cè)中國(guó)將企穩(wěn)回升、經(jīng)濟(jì)形勢(shì)向好，而后的經(jīng)濟(jì)形勢(shì)印證了預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。盡管如此，我們還是要看到，中國(guó)現(xiàn)有的預(yù)測(cè)模型因?yàn)楹艽蟪潭壬弦蕾囉趥鹘y(tǒng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，所以監(jiān)測(cè)預(yù)測(cè)周期長(zhǎng)，已有的多是年度、季度、月度模型。然而，無(wú)論國(guó)家宏觀經(jīng)濟(jì)政策、企業(yè)經(jīng)營(yíng)策略還是個(gè)人消費(fèi)計(jì)劃都對(duì)整個(gè)宏觀經(jīng)濟(jì)的及時(shí)把握有很大需求。當(dāng)前的宏觀經(jīng)濟(jì)監(jiān)測(cè)預(yù)測(cè)能力還不足以完全滿足經(jīng)濟(jì)、社會(huì)發(fā)展需要。Vosen等建立的零售業(yè)搜索指數(shù)不但成功預(yù)測(cè)了美國(guó)個(gè)人消費(fèi)情況，而且比美國(guó)會(huì)議委員會(huì)消費(fèi)者信心指數(shù)(Conference Board Consumer Confidence Index，CBCCI)和密歇根大學(xué)消費(fèi)者信心指數(shù)(The University of Michigan Consumer Confidence Index，UMCCI)在預(yù)測(cè)方面更加準(zhǔn)確，而后兩個(gè)指數(shù)就是基于社會(huì)調(diào)查的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)計(jì)算出來(lái)的。[25]所以我們必須加快宏觀經(jīng)濟(jì)監(jiān)測(cè)預(yù)測(cè)的理論與方法研究，借助大數(shù)據(jù)發(fā)展的良好契機(jī)，真正服務(wù)于國(guó)家宏觀經(jīng)濟(jì)發(fā)展，引領(lǐng)大數(shù)據(jù)世界潮流。

 

 

　　通過(guò)回顧國(guó)內(nèi)外現(xiàn)有研究成果，從數(shù)據(jù)來(lái)源的角度，我們建議由國(guó)家宏觀決策部門(mén)牽頭，盡快整合互聯(lián)網(wǎng)相關(guān)數(shù)據(jù)源，構(gòu)建基于互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的宏觀經(jīng)濟(jì)非統(tǒng)計(jì)指標(biāo)監(jiān)測(cè)預(yù)測(cè)應(yīng)用平臺(tái)。圍繞重點(diǎn)產(chǎn)業(yè)活躍度、區(qū)域經(jīng)濟(jì)關(guān)聯(lián)度、企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)狀況、宏觀經(jīng)濟(jì)走向社會(huì)預(yù)期、社會(huì)消費(fèi)熱點(diǎn)、區(qū)域人口遷移、境外投資趨勢(shì)及風(fēng)險(xiǎn)分析、全國(guó)就業(yè)形勢(shì)、大宗商品供求及價(jià)格走勢(shì)、社會(huì)通脹通縮預(yù)期、重要商品價(jià)格異常波動(dòng)、外貿(mào)訂單變化趨勢(shì)、全球經(jīng)貿(mào)合作、國(guó)民經(jīng)濟(jì)動(dòng)員潛力等方面，構(gòu)建大數(shù)據(jù)宏觀經(jīng)濟(jì)先行指標(biāo)和現(xiàn)時(shí)預(yù)測(cè)指標(biāo)庫(kù)，建設(shè)基于回歸模型、時(shí)序分析、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等的大數(shù)據(jù)宏觀經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)方法庫(kù)和模型庫(kù)，逐步形成基于非統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的宏觀經(jīng)濟(jì)監(jiān)測(cè)預(yù)測(cè)體系，提升中國(guó)宏觀經(jīng)濟(jì)形勢(shì)分析以及重點(diǎn)行業(yè)、重點(diǎn)區(qū)域發(fā)展即時(shí)監(jiān)測(cè)的大數(shù)據(jù)應(yīng)用能力。

 

 

　　隨著電子商務(wù)的發(fā)展，目前中國(guó)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行中的很多交易行為都完全或部分在互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下完成。根據(jù)商務(wù)部電子商務(wù)司測(cè)算，2014年中國(guó)電子商務(wù)交易額達(dá)到約13萬(wàn)億元，而全年社會(huì)消費(fèi)品零售總額為26.2萬(wàn)億元，電子商務(wù)交易額已經(jīng)接近零售業(yè)總額的一半。[26]因此，基于國(guó)內(nèi)主流電商平臺(tái)的用戶消費(fèi)行為數(shù)據(jù)進(jìn)行分析挖掘，是監(jiān)測(cè)中國(guó)宏觀經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的重要渠道。目前，在國(guó)內(nèi)電商網(wǎng)站中，阿里巴巴集團(tuán)對(duì)于用戶消費(fèi)行為數(shù)據(jù)的分析挖掘已經(jīng)非常成熟，提供了覆蓋阿里電商平臺(tái)數(shù)百萬(wàn)種商品的數(shù)據(jù)，包括淘寶搜索指數(shù)、淘寶采購(gòu)指數(shù)、阿里采購(gòu)指數(shù)和阿里供貨指數(shù)等四類(lèi)數(shù)據(jù)，并支持按照地域細(xì)分。這些數(shù)據(jù)能夠精確反映阿里電商平臺(tái)用戶消費(fèi)情況，能在很大程度上反映電商行業(yè)運(yùn)行情況，并折射出全國(guó)和各區(qū)域宏觀經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的基本情況。但這些數(shù)據(jù)的缺點(diǎn)在于，由于僅為電商數(shù)據(jù)，不能反映線下交易情況，也難以反映大宗商品交易（如房地產(chǎn)、汽車(chē)）和非傳統(tǒng)實(shí)體商品交易（如旅游、文化、養(yǎng)老、健康）情況。

 

　　作為上述主流電商平臺(tái)網(wǎng)站數(shù)據(jù)源的補(bǔ)充，以下四類(lèi)網(wǎng)站數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)對(duì)于監(jiān)測(cè)預(yù)測(cè)宏觀經(jīng)濟(jì)運(yùn)行也具有重要參考意義：一是主要房地產(chǎn)門(mén)戶網(wǎng)站，如搜房網(wǎng)、鏈家在線、安居客等，這些網(wǎng)站均提供各地房?jī)r(jià)走勢(shì)分析功能，甚至可以細(xì)分到省份、城市、區(qū)縣、鄉(xiāng)鎮(zhèn)街道和樓盤(pán)等區(qū)域房地產(chǎn)信息的監(jiān)測(cè)，這對(duì)于提高中國(guó)宏觀決策部門(mén)的精細(xì)化決策分析能力具有重要意義；二是汽車(chē)門(mén)戶網(wǎng)站，如易車(chē)網(wǎng)、汽車(chē)之家等，這些網(wǎng)站聚集了較為豐富的汽車(chē)銷(xiāo)售數(shù)據(jù)；三是酒店旅游類(lèi)門(mén)戶網(wǎng)站，如攜程網(wǎng)、去哪網(wǎng)、途牛網(wǎng)等，可以反映網(wǎng)民出行、旅游等基本情況；四是比價(jià)網(wǎng)站，如惠惠網(wǎng)、一淘網(wǎng)、慢慢買(mǎi)網(wǎng)、盒子比價(jià)網(wǎng)等，這些網(wǎng)站收集了國(guó)內(nèi)主要電商網(wǎng)站的一般居民消費(fèi)品的價(jià)格信息，客觀上有助于監(jiān)測(cè)國(guó)內(nèi)主要居民消費(fèi)品的價(jià)格變動(dòng)情況。

 

 

　　隨著移動(dòng)通信技術(shù)的飛速發(fā)展，很多線下網(wǎng)民的行為通過(guò)位置定位服務(wù)（LBS）技術(shù)會(huì)被移動(dòng)服務(wù)商記錄并保存下來(lái)。一些智能移動(dòng)終端產(chǎn)品服務(wù)商就掌控了全國(guó)大量人口的地域流動(dòng)信息，再結(jié)合其用戶的注冊(cè)信息數(shù)據(jù)，事實(shí)上已經(jīng)具備對(duì)全國(guó)人口流動(dòng)情況進(jìn)行精細(xì)化統(tǒng)計(jì)分析的能力?；趯?duì)這些位置移動(dòng)數(shù)據(jù)的長(zhǎng)期監(jiān)測(cè)，能夠發(fā)現(xiàn)人口在不同地域之間遷移的信息，再結(jié)合對(duì)不同地域經(jīng)濟(jì)發(fā)展、產(chǎn)品結(jié)構(gòu)、人口規(guī)模等數(shù)據(jù)的綜合比對(duì)和分析，就能夠?qū)Σ煌赜虻木蜆I(yè)情況、旅游交通情況、經(jīng)濟(jì)貿(mào)易往來(lái)情況等信息進(jìn)行大數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)分析。

 

 

　　隨著社交網(wǎng)絡(luò)的不斷發(fā)展，網(wǎng)民會(huì)通過(guò)微博、博客、微信、論壇等自媒體渠道表達(dá)對(duì)經(jīng)濟(jì)社會(huì)運(yùn)行重大問(wèn)題的看法和意見(jiàn)。目前，國(guó)內(nèi)一些商業(yè)機(jī)構(gòu)，如新浪財(cái)經(jīng)頻道就推出了大數(shù)據(jù)平臺(tái)，提供了A股、美股和期貨市場(chǎng)的新浪財(cái)經(jīng)頻道網(wǎng)民關(guān)注度和新浪微博網(wǎng)民情感傾向性等數(shù)據(jù)。后續(xù)可以開(kāi)展更加系統(tǒng)化的基于社交媒體的網(wǎng)民經(jīng)濟(jì)預(yù)期分析，如分析自媒體渠道網(wǎng)民態(tài)度傾向性（按地域、行業(yè)細(xì)分）、網(wǎng)民關(guān)注宏觀經(jīng)濟(jì)問(wèn)題熱度變化等；開(kāi)展國(guó)內(nèi)宏觀經(jīng)濟(jì)研究知名專(zhuān)家學(xué)者、學(xué)術(shù)智庫(kù)在媒體發(fā)表言論的實(shí)時(shí)跟蹤、態(tài)度傾向性變化分析等，從而為政府宏觀決策提供數(shù)據(jù)參考。

 

 

　　搜索引擎是互聯(lián)網(wǎng)用戶查找信息的首選途徑，因此對(duì)搜索引擎用戶搜索關(guān)鍵詞的分析，是了解互聯(lián)網(wǎng)用戶真實(shí)需求的一個(gè)重要渠道。目前，百度和360是中國(guó)搜索引擎市場(chǎng)排名第一、第二的兩大搜索引擎服務(wù)提供商，兩家均提供有搜索指數(shù)數(shù)據(jù)可供公開(kāi)查詢，后續(xù)可以整合這兩家搜索引擎服務(wù)供應(yīng)商的搜索指數(shù)數(shù)據(jù)，開(kāi)展宏觀經(jīng)濟(jì)監(jiān)測(cè)預(yù)測(cè)。搜索指數(shù)數(shù)據(jù)的優(yōu)點(diǎn)是能夠全面反映互聯(lián)網(wǎng)用戶方方面面的需求信息，而不像電商等網(wǎng)站只能分析用戶的某一方面經(jīng)濟(jì)行為；其缺點(diǎn)則是無(wú)法精確判斷搜索用戶的真實(shí)意圖，同時(shí)也難以監(jiān)控這些用戶后續(xù)的購(gòu)買(mǎi)交易等行為。

 

 

　　隨著互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的不斷普及，證券、期貨、大宗商品等金融交易已高度網(wǎng)絡(luò)化，基于這些在線交易所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)具有很強(qiáng)的挖掘價(jià)值。在證券交易行業(yè)，券商對(duì)于大數(shù)據(jù)的重要性已經(jīng)有了高度共識(shí)，特別是在市場(chǎng)行情預(yù)測(cè)等方面，起步非常早。在期貨市場(chǎng)以及大宗商品等場(chǎng)外交易市場(chǎng)，對(duì)交易數(shù)據(jù)的綜合分析也得到越來(lái)越多企業(yè)的重視。中國(guó)的大宗商品場(chǎng)外交易市場(chǎng)經(jīng)過(guò)十多年的發(fā)展，已形成一個(gè)新興行業(yè)。在一些重點(diǎn)領(lǐng)域，如棉花、鋼材等，大宗商品交易市場(chǎng)的交易量已經(jīng)占到全國(guó)總交易量的一半以上。一些互聯(lián)網(wǎng)公司同樣聚集了該領(lǐng)域的大量數(shù)據(jù)，如金網(wǎng)安泰公司為全國(guó)370多家大宗商品交易市場(chǎng)（約占到國(guó)內(nèi)近2/3合規(guī)市場(chǎng)）提供了大宗商品交易平臺(tái)軟件，從而積累了大量原始交易數(shù)據(jù)。對(duì)這些數(shù)據(jù)源的后續(xù)挖掘和分析，對(duì)于宏觀經(jīng)濟(jì)監(jiān)測(cè)預(yù)測(cè)也具有重要意義。

 

 

　　隨著大數(shù)據(jù)的飛速發(fā)展，國(guó)際學(xué)術(shù)界和宏觀經(jīng)濟(jì)政策制定者已經(jīng)意識(shí)到大數(shù)據(jù)對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)分析的革命性影響，并逐步嘗試將大數(shù)據(jù)的概念、方法、技術(shù)和宏觀經(jīng)濟(jì)分析結(jié)合起來(lái)。本文對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)監(jiān)測(cè)分析中的互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)研究和應(yīng)用進(jìn)行了初步探討，希望能夠?qū)ξ磥?lái)政府和學(xué)術(shù)界相關(guān)研究提供有益借鑒。

 

　?。ㄗ髡撸宏慅?，北京大學(xué)社會(huì)學(xué)系博士研究生；王建冬，國(guó)家信息中心信息化研究部大數(shù)據(jù)分析處副處長(zhǎng)，國(guó)家發(fā)改委互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)分析中心主任助理；竇悅，國(guó)家發(fā)改委互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)分析中心合作交流部副主任）