數字中國戰略視角下統計監督改革的思路與路徑

褚爾康

[摘要]作為國家治理體系現代化和國家監督體系建設的重要內容，在數字中國戰略背景下深入推進統計現代化建設，不僅有利于統計學理論理念的創新，同時對于推進統計實踐活動的模式創新具有重要意義。以數據為中心的統計分析模式的構建，不僅是利用統計信息的特性，把統計信息系統作為經濟系統運行過程的反映，同時更為重要的是通過模型化和算法化，對統計信息的獲取、加工、處理、開發，實現從傳統以數字、指標、模型為特征轉變為以數據、結構和算法為特征的統計監督體系的探索，為數字化時代統計工作的理論創新提供了新的研究視域和技術路徑。

[關鍵詞]數字中國戰略? ? 統計監督? ? 信息化

本文系國家社會科學基金后期項目“新時代黨內監督運行機制理論的系統構建”（項目編號：18FDJ003）

黨的十九屆五中全會通過的《中共中央關于制定國民經濟和社會發展第十四個五年規劃和二○三五年遠景目標的建議》（以下簡稱《建議》），將“推進統計現代化改革”作為國家治理體系現代化建設重要領域和內容。《建議》明確提出加快建設數字中國戰略，提出加快數字化發展。深入貫徹五中全會精神，緊密圍繞數字中國戰略的實施，推進統計現代化建設的關鍵，就是要通過數字社會、數字政府等發展戰略實施，不斷推進以“數據”為中心和全要素的統計理論、技術和方法的創新，從而更好發揮統計監督在促進經濟社會高質量發展中的重要職能。實行統計監督是統計法賦予統計工作的一項重要任務，五中全會確立的提升大數據等現代技術手段輔助治理能力的重要目標任務中，對于推進統計現代化改革，特別是加強統計監督信息化建設提出了新的部署和要求。

一、從“數字”到“數據”的統計監督全過程體系構建

作為國民經濟和社會發展運行情況實行數據監督的一項重要任務，隨著國家治理體系和治理能力現代化建設事業發展的不斷深化，在新的歷史條件下統計監督職能的作用、服務對象和監督方式上都有著新的時代特點。特別是隨著數字中國戰略的提出，如何理解在“加快數字化發展”的歷史命題下，提升統計監督工作適應數字化發展浪潮的新需求和新挑戰，推進統計工作的數字化智能化水平是當前統計工作的一個重大理論課題。

（一）從抽象數字到數據價值的要素轉換

數據是統計工作的靈魂，是進行統計制度建設和運行機制設計的核心對象和重點內容。以數據為中心的統計要素分析模式，就是利用統計信息的特性，把統計信息系統作為經濟系統運行過程的反映，通過對統計信息的獲取、加工、處理、開發，提高國家治理的科學化水平。在統計工作實踐中，處理和分析的對象總是通過數字表現出來，很長一段時間以來從統計數字中獲取統計信息成為統計事業工作的基本特征和根本屬性。但是隨著現代技術特別是信息化產業發展的不斷加速，“統計無處不在、數據無處不在”的特點不斷加強，如何讓數據說話、用數據決策、用好數據管理、提升數據創新是統計工作的重要時代使命。這種時代發展的趨勢，體現在計算機技術的發展，使得財會、審計電算化程度不斷提升，傳統由人工進行的數字統計大量被計算機處理數據的過程所替代。在一定的范圍內可以通過人工智能的方式實現信息聚類，將沉淀的數據價值重新發掘，對散落的數據價值實現聚合。更為重要的是，現代統計理論認為，統計實務中所面對的“數字”絕對不是抽象的數字，統計數字不再是一種冰冷的抽象工具，而是一種基于數字形式之上的“數據”資源。從數據角度看，只有當對數字所蘊含的信息給予表征和解釋，將抽象數字轉換為數據，才能表現為現代統計學意義的統計性資源類型。

（二）從數字抽取到數據介入的功能轉換

數據是推動數字化發展的關鍵要素，在數字化發展時代，數據不僅是一種基礎性資源，更是具有介入性質的關鍵性生產要素。從數據運行角度看，現代統計實踐的發展的本質，是一種基于信息學理論視角不斷深化和發展的過程，是對于統計信息功能不斷挖掘和應用的過程。從歷史發展角度看，現代統計技術發展已經不再局限于對數字信息的搜集整理和分析的過程，而是通過現代化技術手段特別是大數據等技術方法的應用，對數據資源進行系統分析、開發和利用，以進一步深入挖掘統計數據的價值過程。而統計數據從抽取到介入的視角轉變，使統計系統不僅用于統計信息的發現，更重要的是監督功能的實現。即通過利用已整體化的統計指標體系，反映因果關系、目標與影響因素之間關系的統計監督模型，進而實現上述數據對經濟活動的“再入”，以監督系統的調節功能制定決策方案。通過技術手段的運用，不僅獲取科學有效的統計數據，而且對統計信息進行深入挖掘和再開發，實現數據集基本構成結構性聯系的規則性與秩序性，從而獲得了原始數據要素所不具備的深層次結構性和體系性規律。不僅能夠對事物的未來發展進行定量預測，同時進一步發揮統計在經濟社會發展的監測預警與監督規范作用，使得運用數據信息對未來經濟社會發展進行“介入性”管理，能夠充分發揮“數據賦能”的重要作用，提升數據資源在國家治理體系中的重要作用。

（三）從數字真實到數據真實的價值轉換

從統計過程來看，面對現實經濟社會發展的紛繁復雜局面，如何能夠從浩如煙海的現實經濟活動中搜集和整理出能夠反映經濟社會發展現狀的統計數字，是關系到統計事業發展的基礎性工作。在現實實踐中，按照事先設計的統計模型所預設的指標軌道，通過統計工作流程，獲取各項經濟活動的標準數據原生數據。在此過程中，現實性的經濟活動必然被抽取出固有的“數字”性特征，只保留形式和符號性價值，成為進入統計系統的輸入性要素。而統計監督的本質，就是把統計數字背后蘊含的信息作為客觀經濟系統運行過程的反映，通過對統計信息的綜合分析，實現對經濟系統運行過程的統計監督。但隨著時代發展，在數字中國戰略發展的大背景下，傳統基于人工調查的統計工作方法正在被計算機信息化自動化統計數據獲取方式所取代。在新的技術環境下，如何保障數據的真實性成為更高要求。這不僅是對統計工作人員技術能力和責任意識的考量，更涉及統計信息系統設計科學性的重要現實性問題。因此，確保統計數據真實準確，是統計工作的生命線，正在成為時代發展的新的歷史選擇。在新的歷史條件下，進一步加強統計監督的數據質量，不僅關系到統計工作在社會治理體系中的基礎性重要作用，更關系到通過充分發揮統計監督社會功能來提升國家治理水平的戰略性重要意義。

二、從“指標”到“結構”的統計監督全視角組織架構

只有當統計數據資源按照一定規則與秩序的相互聯系而形成一定的層次結構時，才能有效發揮統計工作對于經濟社會發展的監督和影響功能。因此，如何構建完善基于以數據要素為中心的統計監督組織架構，就成為實現統計監督信息化建設的重要內容。

（一）“體系化”建設

統計指標體系就是統計指標之間存在的一種聯系。從統計監督系統構成角度看，統計監督系統構成要素在統計工作實踐中就是統計指標體系。統計指標體系所包含的指標和體系結構不同，其所發揮的作用也不相同。具體而言，按照經濟活動全過程的因果關系構成的統計監督指標體系，能夠在統計監督系統中發揮獨特的作用，實現監督、控制、調整、決策等整體功能作用。在這個過程中，如果統計指標設計得不夠合理，體系化、系統化程度不夠完善，那么在監督體系的設計過程中就無法把客觀經濟活動過程的各種因素及其相互關系的各種指標全部納入監督范疇之中，使得監督指標的要素構建無法達到現實發展的需要。因此，在現實中對于監督指標的體系化設計，關鍵要考察上述過程能否反映客觀經濟活動的全過程，包括對經濟過程的各個環節和各個側面的全面性進行分析和處理。同時，更為重要的是對各指標之間是否相互聯系或相互銜接進行結構性的分析和處理。

（二）“結構化”建設

系統結構是指系統內部各組成要素或組成部分之間相互有機聯系的方式與秩序。在數字化發展的背景下，統計監督系統的組成要素只有按照結構化體系進行設計，才能使得統計指標體系的結構具備高度的靈活性特征，對各因素的變動以及其變動對計劃目標可能產生的影響進行綜合、總體的反映。不僅能正確反映經濟社會發展變化出現的新情況、新問題，更為重要的是以結構化的體系目標，實現對現實經濟社會發展進行有效規制。

三、從“模型”到“算法”的統計監督全流程運行機制

只有通過構建一定的數學模型來描述統計監督指標體系中各指標之間的相互關系，才能有效提升監督的科學化和規范化的水平，才能具體明確和合理設置各指標體系之間的邏輯關系，從而有效分析經濟社會發展的現實特征。

（一）從“指標”到“要素”的流程轉換

沒有指標體系就談不上系統模型;但僅僅有了指標，而這些指標沒有形成相互聯系的整體，有效的監督仍不能進行。在具體的統計監督工作中，信息化過程首先是電算化，基礎就是模型化。只有依據統計工作的目標，設計出相關的統計模型，才能開發出相應的軟件實現目的。因此，傳統統計監督模型的構建過程需要對統計監督指標體系指標進行有效設計，從對經濟現象的規律性研究入手，通過對指標體系之間“量”的計算范圍、計算方法和計算單位等內容進行抽象的模型設定，從而實現對統計工作模型化的重要目標。但隨著大數據技術的發展，在數據規模指數級增長的背景下，單純以指標為對象的數據抽取過程，將無法滿足在大規模數據結構體系下的模型構建需要，必須借助于以知識圖譜為技術特征的“要素”化數據分析過程，從而實現對統計數據挖掘的有效性和規范性。由此可以看出，在數字化不斷深化的過程中，統計監督的模型化構建流程將從以指標轉換為以要素為特征，最終在統計模型的設計思路上將實現流程從“數字獲取”向“數據挖掘”的流程轉變。比如，目前有的省市正在開展的醫保資金的審計工作中，審計人員充分運用知識圖譜的要素構建方法，改進了傳統統計監督中醫保資金指標流向的線性分析方法，以圖譜關系為切入點，對整個醫保資金使用中的應保未保、重復參保、醫療用藥、精準扶貧、疾病防控等多要素流程進行多維圖譜構建，并以此為數據挖掘“本體”，實現在大數據環境下對統計數據實時性的獲取和自動分析，并為審計部門開展相關專項活動提供了重要信息參考。

（二）從“模型”到“算法”的視域轉換

在相關算法的支持下，大數據資源按照一定的規則與秩序相互聯系而形成一定的層次結構時，便形成統計信息資源。在大數據背景下，統計數據之間所具有的關聯性，使得統計信息資源所具有的再開發性成為統計學模型構建的新的指導思路。在這種思想指導下，統計信息資源的開發以挖掘新的信息資源、增加與擴大信息量作為目標價值定位。從而使得統計大數據分析對象統計指標體系就是統計指標之間存在的一種基于數據間“聯系”為特征的新的算法結構。這種算法結構不再突出強調模型中指標體系之間的有機聯系，而是更加突出以數據為中心的聯系方式與秩序的系統性目標價值所在。

主要參考文獻

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