提升行業統計數據數字化水平推動經濟高質量發展

數字經濟飛速發展的當下，數據成為關鍵的生產要素。行業統計數據是了解社會經濟狀況的基礎，要是數據質量不高，就無法準確把握經濟運行情況。在數字經濟大環境下，行業統計數據質量直接影響著宏觀決策的科學性和精準度。現在大數據、人工智能和區塊鏈技術不斷發展，給行業統計工作的數字化轉型帶來了新機遇，但統計工作中還是有不少數據質量問題，需要從理論和實踐兩方面加強研究，以數字化轉型為動力，創新提升行業統計數據的質量。

數字經濟對行業統計工作的影響

數據采集方式的變革。目前，傳統的統計模式已不再適用，而是要通過數字技術實現數據采集。區塊鏈是利用分布式記賬形式在金融和供應鏈上形成可信的數據采集網絡，將所有的交易和物流過程都進行實時性的記載，做到準確的無差錯、不可篡改，保證其真實性和完整性。利用衛星遙感與GIS（地理信息系統）技術能獲取農業、自然資源數據，動態監測各地農作物長勢和耕地面積變化；還有小米手環、蘋果手表這些可穿戴設備，以及海爾智家、小米米家的智能家居，能記錄人們的消費習慣、健康狀況等微觀經濟數據。把這些及時、全面的數據采集方式用到各個行業的統計工作里，就能讓統計更高效。

數據處理能力的飛躍。與原來相比，數字技術改變了行業統計數據加工過程的要素：邊緣計算技術將數據處理能力下移到網絡的邊緣側，在源頭就能初步處理數據，使大量數據無需經過骨干網傳輸到云中心就可以做到實時分析；深度學習算法能夠在復雜的關系背后挖掘有用的數據信息，精準命中市場發展趨勢預測和行業風險預警等問題。比如在零售行業統計中，將深度學習模型應用在電商行業，分析客戶的線上線下購物行為，可有效判斷用戶喜好，精準預測市場交易規模的變化。

數據存儲與管理的革新。數字化存儲讓行業統計數據的管理模式變了樣。分布式存儲系統把數據分散存在不同節點上，這樣一來，存儲容量能靈活擴展，數據存儲也更可靠了——就算部分節點出故障，全部數據照樣能正常讀取。元數據管理系統則像本“數據家譜”，能把數據從哪兒來、怎么加工、怎么被使用的全過程都記錄清楚，用鏈條的形式呈現整個管理流程。還有數據沙箱技術，既能保證數據安全，又能實現高效共享，特別適合數據協同使用。這些技術讓行業統計數據管理更規范，也更智能。

當前行業統計數據存在的質量問題?

數據采集環節。隨著經濟社會快速發展，部分偏遠地區的企業和個體工商戶由于自身信息化水平較低，并不會用到數字化采集手段去采集數據信息，導致數據采集時間較長，并不能夠及時反映經濟社會發展變化情況；另外也存在著部分采集人員業務能力不足，不了解具體統計指標內容情況，報數數據與實際情況不符，這樣也會造成數據質量較低問題。

數據處理環節。行業統計數據在處理中運用數字技術的程度較低，有些地方雖然引進了數據處理軟件，但僅使用了其中一部分功能，沒有完全發揮出軟件的智能化分析、校驗等功能優勢；數據處理缺乏規范統一的流程，在不同的人員手里的操作方式和標準各不相同，導致數據處理結果極有可能不會一致，給后期的數據分析造成困難。面對數量龐大的數據，人力對海量數據的統計和分析無能為力，且易出錯，無法做到有效快速處理。

數據安全與共享方面。隨著行業統計數字化程度越來越高，網絡安全問題成了阻礙統計工作高質量發展的大難題。現在面臨的安全隱患很多，像網絡攻擊、信息泄露這些問題都很棘手。而且行業統計在安全方面投入不夠，防護手段也跟不上，根本擋不住各種網絡攻擊。還有個問題是數據共享機制不完善，數據壁壘嚴重。這就導致數據重復采集，既浪費資源，又影響統計數據的完整性和準確性。比如說統計、稅務、市場監管這些部門之間數據不能及時共享，連企業經營數據的真實性都沒法全面核查分析。

以數字經濟驅動行業統計數據提升質量的路徑

完善數字化數據采集體系。推廣數字經濟應用，給不同行業和人群量身定做多樣化、便捷的數據采集APP和小程序；同時，加強對行業數據填報人員的培訓，通過線上線下結合的方式，提高他們使用數字工具的能力，讓他們更懂統計指標的含義；建立數據采集質量溯源機制，把每個行業數據從采集時間、采集人員到采集設備等信息都記錄下來。這樣一旦數據出現問題，就能追溯到源頭，保證采集數據真實準確。

強化數字化數據處理能力。結合先進的數據處理軟件及技術力量，充分利用大數據、人工智能等數字經濟發展優勢，建設智能化的數據處理平臺；構建數據清洗、轉換、整理、校驗等功能模塊，自動識別和處理數據中的異常值、缺失值、邏輯錯等問題，并且制定統一的數據處理標準和流程來規范數據處理中的操作行為，盡量保證不同的工作人員對于同樣的數據來源處理的結果是相同的；行業還得加強對數據處理人員的專業培訓，讓他們通過學習專業理論知識，能更熟練地用數字經濟的方法解決數據處理中的問題。

加強數據安全與共享建設。加大數據安全防護投入力度，運用加密技術、防火墻、入侵檢測系統等手段，建立全面的數據安全防護體系；完善數據安全管理制度，明確數據使用的權限，并且加強對其訪問、修改、刪除等行為的監控和審核工作，杜絕數據外泄或被非法使用；搭建統一的數據共享平臺，建立統一的數據共享標準，打破目前存在的數據壁壘，提升數據的利用效率，也可以從一定程度上保證統計數據的多角度地核實及分析，進一步提高數據的質量。

培養數字化統計人才隊伍。在行業統計領域，應重視數字化統計人才的培養，搭建完整的培育機制。一方面，加大對現有統計人員的數字技術培訓，有計劃地開展大數據分析、人工智能等方面的培訓，切實提升他們的數字業務能力；另一方面，積極引進數字專業人才充實統計隊伍，還要通過完善的激勵機制，挖掘和培養一批優秀的數字統計人才。

構建數字化行業統計質量監管體系。借助數字經濟搭建實時動態的統計質量監管平臺，對數據采集、處理、存儲、分析全流程進行監督。設置質量監控指標，實時監測數據質量并預警，發現問題及時通知相關方修正。利用區塊鏈不可篡改、可溯源的特性，把數據生成、傳遞、使用的全生命周期記錄在鏈上，確保數據真實可靠。還要分階段對統計質量監管體系進行評審完善，根據統計工作的實踐和發展，持續更新監管內容和方式，不斷提升監管效率。

數字經濟發展有利于提高行業統計數據的質量，可以通過完善數字化的數據采集體系、加強數字化數據處理能力、加強數據的安全和共享、培養數字化行業的統計隊伍、建立數字化統計的質量監管體系等途徑來解決目前行業統計數據質量中存在的問題，實現行業統計工作的數字化、智能化和高質量發展，為經濟高質量發展提供有力的數據支撐。