徐叢春

（國家海洋信息中心，天津 300171）

【統(tǒng)計與分析】

大數(shù)據(jù)時代海洋統(tǒng)計改革的思考

徐叢春

（國家海洋信息中心，天津 300171）

大數(shù)據(jù)時代背景下，政府統(tǒng)計數(shù)據(jù)是大數(shù)據(jù)的組成部分，迫切需要跟上互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、云計算等數(shù)據(jù)智能化采集技術應用的步伐。簡要概述了大數(shù)據(jù)的背景、特點以及統(tǒng)計部門對大數(shù)據(jù)的理解，分析了大數(shù)據(jù)對政府統(tǒng)計的沖擊及國內外應用大數(shù)據(jù)的現(xiàn)狀，提出海洋統(tǒng)計作為政府統(tǒng)計中的部門統(tǒng)計之一，應緊密跟蹤大數(shù)據(jù)的發(fā)展動態(tài)與趨勢，研究大數(shù)據(jù)在海洋統(tǒng)計中的應用，完善海洋統(tǒng)計的組織體系、數(shù)據(jù)采集與生產(chǎn)體系、數(shù)據(jù)應用體系和發(fā)布體系，借助于 “大數(shù)據(jù)”變革的有利形勢，加快提高海洋統(tǒng)計能力，使得海洋統(tǒng)計在大變革中處于優(yōu)勢地位。

大數(shù)據(jù)；政府統(tǒng)計；海洋統(tǒng)計

1 關于大數(shù)據(jù)

雖然大數(shù)據(jù)概念的提出已逾30年，但大數(shù)據(jù)成為高頻詞是近兩三年的事情，根本原因是互聯(lián)網(wǎng)、社交網(wǎng)絡、物聯(lián)網(wǎng)、云計算的興起。2011年5月，麥肯錫發(fā)布了《大數(shù)據(jù):創(chuàng)新、競爭和生產(chǎn)力的下一個前沿領域》報告，指出“數(shù)據(jù)已經(jīng)滲透到每一個行業(yè)和業(yè)務職能領域，逐漸成為重要的生產(chǎn)因素，而人們對于海量數(shù)據(jù)的運用將預示著新一波生產(chǎn)率增長和消費者盈余浪潮的到來”。一般認為，該報告的發(fā)布標志著“大數(shù)據(jù)”時代的到來。

迄今為止，大數(shù)據(jù)仍無權威統(tǒng)一定義，已有的研究絕大部分使用描述方法探討大數(shù)據(jù)概念。一方面表明很難對大數(shù)據(jù)概念統(tǒng)一界定，另一方面也表明大數(shù)據(jù)概念本身仍在持續(xù)發(fā)展之中。比較認同的觀點是，大數(shù)據(jù)一般具有“4V”特點，即數(shù)據(jù)量大（Volume）、數(shù)據(jù)類型多（Variety）、處理速度快（Velocity）、應用價值大（Value）。

從大數(shù)據(jù)的歷史發(fā)展進程來看，在20世紀80年代初期，大數(shù)據(jù)只是意味著數(shù)據(jù)量級大，它還有一個相關的術語“海量數(shù)據(jù)”。進入20世紀90年代以后，大數(shù)據(jù)開始包含數(shù)據(jù)生成速度、數(shù)據(jù)處理技術、數(shù)據(jù)存儲等內容。2010年以來，大數(shù)據(jù)開始被美國、英國等發(fā)達國家，以及聯(lián)合國、OECD等國際組織上升到戰(zhàn)略層面，其內涵被逐漸豐富。從目前研究進展來看，本質上講，在大數(shù)據(jù)概念的邏輯中，數(shù)據(jù)、技術和思維是三位一體的，核心是將數(shù)據(jù)視為資產(chǎn)?；谶@種思路，各個領域可以參照自身的特點和從服務于本行業(yè)的發(fā)展出發(fā)對大數(shù)據(jù)進行定義，沒有必要強行將所有領域的大數(shù)據(jù)統(tǒng)一界定。2013年，由中國國家統(tǒng)計局局長馬建堂主編的《大數(shù)據(jù)在政府統(tǒng)計中的探索與應用》一書中，就將大數(shù)據(jù)定義為“對政府統(tǒng)計工作而言，大數(shù)據(jù)是采用多種數(shù)據(jù)收集方式、整合多種數(shù)據(jù)來源的數(shù)據(jù)，是采用現(xiàn)代信息技術和架構高速處理和挖掘、具有高度應用價值和決策支持功能的數(shù)據(jù)、方法及其技術集成”。這種定義具有鮮明的統(tǒng)計部門特色[1]。

2 大數(shù)據(jù)對政府統(tǒng)計工作的沖擊

2.1 政府統(tǒng)計的發(fā)展現(xiàn)狀

為宏觀指導和調節(jié)國民經(jīng)濟與社會發(fā)展，政府及經(jīng)濟管理部門需要了解經(jīng)濟的規(guī)模、結構、發(fā)展水平、效益等動態(tài)，因此依托政府統(tǒng)計調查一直是經(jīng)濟社會管理部門最主要的數(shù)據(jù)獲取手段。目前統(tǒng)計局的統(tǒng)計調查采用全面定期統(tǒng)計、抽樣調查、普查、重點調查、典型調查等方法，基本遵循制度設計、調查采集、數(shù)據(jù)整理上報、數(shù)據(jù)發(fā)布與開發(fā)利用的流程開展統(tǒng)計業(yè)務。近年來，伴隨著聯(lián)網(wǎng)直報系統(tǒng)等信息化項目的應用推廣，統(tǒng)計工作信息化水平有較大提高，政府統(tǒng)計逐步實現(xiàn)了網(wǎng)絡采集傳輸、集中存儲處理、分析手段也日趨多樣。但當前，政府統(tǒng)計面對的主要問題是:數(shù)據(jù)質量不高、統(tǒng)計產(chǎn)品短缺陳舊、數(shù)據(jù)公信力不足等方面，根源在于現(xiàn)行的政府統(tǒng)計已不能適應我國經(jīng)濟社會發(fā)展現(xiàn)狀[2]。

從發(fā)達國家的發(fā)展經(jīng)驗來看，盡管政府統(tǒng)計最初也是以統(tǒng)計報表、抽樣調查和普查為主要數(shù)據(jù)來源，但適應信息社會和信息網(wǎng)絡技術強勁發(fā)展帶來的廣泛深入的信息化后，基于行政記錄和多種信息來源的數(shù)據(jù)采集制度逐步加強，以服務于政府統(tǒng)計的推算、估算和校正，這已經(jīng)成為世界各國政府統(tǒng)計發(fā)展的基本趨勢，并且這一趨勢在近年來倡導發(fā)展“大數(shù)據(jù)”的推動下顯得更加重要。

2.2 大數(shù)據(jù)對政府統(tǒng)計的沖擊

大數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)的生產(chǎn)和應用方式發(fā)生了巨變，各類數(shù)據(jù)爆炸性增長，巨量數(shù)據(jù)實時在線可用，同時數(shù)據(jù)的發(fā)布更新實時快捷，分析應用多樣靈活，更加貼近公眾需求，數(shù)據(jù)對社會整體的代表性不斷增強。可以說大數(shù)據(jù)使政府統(tǒng)計面臨著巨大的沖擊。首先，是對統(tǒng)計理念的沖擊，“大數(shù)據(jù)”改變了數(shù)據(jù)的需求層次，相對于傳統(tǒng)統(tǒng)計技術以樣本推測總體情況，使人們能有機會和條件獲取到系統(tǒng)、完整、全面的數(shù)據(jù)，并使數(shù)據(jù)更加符合個體感知，這是技術進步所帶來數(shù)據(jù)價值的轉變；同時，“大數(shù)據(jù)”改變了統(tǒng)計實證的研究范式，采用的是自下而上的數(shù)據(jù)挖掘范式，以數(shù)據(jù)為先導，不需要預先設定研究目的或方法，而是從大量實際產(chǎn)生數(shù)據(jù)中通過數(shù)據(jù)挖掘技術找到數(shù)據(jù)之間的關系并建立模型，乃至形成理論和新的認知，對傳統(tǒng)統(tǒng)計自上而下實證研究范式的一種顛覆。其次，是對統(tǒng)計生產(chǎn)流程的沖擊，一是制度設計的多元化，傳統(tǒng)的統(tǒng)計設計是根據(jù)統(tǒng)計研究的目的和研究對象的特點，設定統(tǒng)計指標、統(tǒng)計報表以及調查、匯總方法等制度，通過調查、訪問將生產(chǎn)行為轉化為可以量化的數(shù)據(jù)，而“大數(shù)據(jù)”下的制度設計面對的是已經(jīng)存在的或通過一定手段可以獲取的大量數(shù)據(jù)，需要解決數(shù)據(jù)從哪里來的問題，通過什么方式產(chǎn)生，確定采用什么樣的數(shù)據(jù)來反映統(tǒng)計目標，需要制度設計者從各種數(shù)據(jù)來源中甄別出反映出統(tǒng)計對象的指標；二是數(shù)據(jù)采集智能化，相對于傳統(tǒng)統(tǒng)計調查需要被調查的積極配合和參與，“大數(shù)據(jù)”時代，數(shù)據(jù)來源于信息技術記錄下的原始數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)的參與僅僅依賴于測量方法，數(shù)據(jù)采集更智能化、高效化和客觀化；三是數(shù)據(jù)分析專業(yè)化，相對于傳統(tǒng)的統(tǒng)計分析主要是對結構化數(shù)據(jù)的計算分析相比，“大數(shù)據(jù)”背景下的數(shù)據(jù)分析，面臨的是大量存儲于各處（包括“云端”）的非結構化或半結構化數(shù)據(jù)環(huán)境，專業(yè)化的數(shù)據(jù)挖掘與處理技術更為關鍵與必要；四是統(tǒng)計發(fā)布透明化，相比于傳統(tǒng)統(tǒng)計技術，“大數(shù)據(jù)”的背景下，數(shù)據(jù)的獲取分析將全社會共享，從未知市場中尋找潛在用戶正是“大數(shù)據(jù)”的核心理念，每個社會成員都是數(shù)據(jù)生產(chǎn)者和提供者，傳統(tǒng)政府統(tǒng)計機構不再是數(shù)據(jù)的唯一發(fā)布者和解釋人。綜上，“大數(shù)據(jù)”背景下，數(shù)據(jù)的采集、應用、價值等都發(fā)生了巨大的改變，使政府統(tǒng)計的地位和職能受到極大的挑戰(zhàn)[3，4]。

3 在政府統(tǒng)計中可利用的大數(shù)據(jù)類型

在政府統(tǒng)計工作當中，有用、可用的大數(shù)據(jù)主要有以下幾種[5]:（1）黨政機關部門的行政記錄數(shù)據(jù)。行政記錄是各級行政機關業(yè)務管理的產(chǎn)物，能夠用文字和數(shù)值反映現(xiàn)象的狀態(tài)和特征。當前，大部分的行政記錄與政府統(tǒng)計數(shù)據(jù)存在交叉重疊的部分。如工商行政管理部門的企業(yè)（個體戶）登記戶數(shù)與經(jīng)濟普查得到的企業(yè)（個體戶）戶數(shù)有較大重疊:發(fā)改部門審批重點項目與固定資產(chǎn)投資統(tǒng)計中的重點項目投資有密切聯(lián)系；稅務部門的稅收征收數(shù)據(jù)與“四上”單位財務統(tǒng)計數(shù)據(jù)有直接關聯(lián)等。（2）提供社會公共服務的企（事）業(yè)單位業(yè)務數(shù)據(jù)。提供社會公共服務的企事業(yè)單位主要是指為社會、為群眾提供直接服務的公用事業(yè)單位和服務行業(yè)，以及具有公共服務職能的企業(yè)，具體包括:醫(yī)療衛(wèi)生、教育、供水、供電、供氣、供熱、公交、物業(yè)、社保、金融、郵政、電信等行業(yè)和單位。這些單位在辦理相關業(yè)務時產(chǎn)生的有關數(shù)據(jù)。這其中部分數(shù)據(jù)與政府統(tǒng)計業(yè)務有直接關聯(lián)，部分數(shù)據(jù)間接關聯(lián)。如社保部門辦理社會保險金征繳數(shù)據(jù)與統(tǒng)計部門勞動工資統(tǒng)計有關聯(lián)；供電部門所負責的區(qū)域內各企業(yè)電量消耗數(shù)據(jù)與統(tǒng)計部門能源統(tǒng)計有關聯(lián)；供水部門所負責的區(qū)域內各企業(yè)水資源消耗與統(tǒng)計部門水耗統(tǒng)計有關聯(lián)等。（3）按照市場經(jīng)濟行為運行企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營數(shù)據(jù)。企業(yè)內部數(shù)據(jù)主要包括存放于企業(yè)操作型數(shù)據(jù)庫中的各種業(yè)務數(shù)據(jù)（結構化數(shù)據(jù)）和辦公自動化系統(tǒng)中包含的各類文檔數(shù)據(jù)（非結構化數(shù)據(jù)）。主要是指企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營過程中積累下來的各種各樣的數(shù)據(jù)記錄，如客戶記錄、銷售記錄、人事記錄、采購記錄、財務數(shù)據(jù)和生產(chǎn)庫存記錄等。這些企業(yè)內部數(shù)據(jù)與政府統(tǒng)計工作有直接關系。尤其是對于納入統(tǒng)計范圍的“四上”單位，這些企業(yè)的產(chǎn)、銷、財務、工資數(shù)據(jù)均是統(tǒng)計部門開展專業(yè)調查需要掌握和了解的。此外，如生產(chǎn)、銷售、耗能、用工等明細數(shù)據(jù)可以更多地應用于政府統(tǒng)計當中，但受企業(yè)數(shù)據(jù)保密的影響，這些數(shù)據(jù)功能還沒有很好發(fā)揮。（4）電子商務企業(yè)和互聯(lián)網(wǎng)搜索引擎的數(shù)據(jù)。互聯(lián)網(wǎng)時代下，人們越來越通過BAT（中國互聯(lián)網(wǎng)公司三巨頭:百度公司、阿里巴巴集團、騰訊公司） 等大數(shù)據(jù)持有者發(fā)布的數(shù)據(jù)了解社會經(jīng)濟發(fā)展態(tài)勢。淘寶網(wǎng)站每天有超過數(shù)千萬筆交易，單日數(shù)據(jù)產(chǎn)生量超過50TB，存儲量40PB。百度公司目前數(shù)據(jù)總量接近1 000 PB，存儲網(wǎng)頁數(shù)量接近1萬億頁，每天大約要處理60億次搜索請求，幾十PB數(shù)據(jù)。這些電子商務企業(yè)和互聯(lián)網(wǎng)搜索企業(yè)產(chǎn)生的交易記錄、價格信息、關鍵詞搜索頻率等，對于完善補充政府統(tǒng)計數(shù)據(jù)的內容、形式和實施步驟，推進大數(shù)據(jù)在政府統(tǒng)計的應用都具有重要意義。

4 國內外在統(tǒng)計、經(jīng)濟及海洋領域大數(shù)據(jù)應用的探索實踐

4.1 統(tǒng)計領域

發(fā)達國家行政登記系統(tǒng)的數(shù)據(jù)更新相對及時，數(shù)據(jù)質量也較高，統(tǒng)計學家早在20世紀70年代就開始考慮利用行政記錄輔助甚至完全替代政府統(tǒng)計調查。北歐是最早討論并利用行政記錄輔助政府統(tǒng)計調查的地區(qū)，到2011年底北歐四國已經(jīng)全部建立起完全基于行政記錄的人口和住房普查。北歐的成功經(jīng)驗被越來越多的國家和地區(qū)借鑒學習，例如奧地利、瑞士、加拿大等國[6]。

近年來，我國統(tǒng)計部門按照“總體設計、牽頭攻關、先易后難、專業(yè)突破”的核心思路，穩(wěn)步推進了大數(shù)據(jù)在政府統(tǒng)計中的研究與應用。在理論研究領域，目前核心的研究成果主要體現(xiàn)在2013年出版的《大數(shù)據(jù)在政府統(tǒng)計中的探索和應用》一書中。該書對大數(shù)據(jù)進行了界定和分類，探討了大數(shù)據(jù)背景下政府統(tǒng)計生產(chǎn)流程的變革，以及大數(shù)據(jù)在政府統(tǒng)計專業(yè)中應用的可行性及實施路徑，為應用大數(shù)據(jù)推動統(tǒng)計改革和創(chuàng)新提供了思路與參考。在實務領域，已經(jīng)開展了應用與試點，主要包括以下5方面:一是在價格、貿易、交通運輸?shù)葘I(yè)統(tǒng)計中積極開展應用大數(shù)據(jù)的試點，如研究建立商場、超市和電商企業(yè)向統(tǒng)計部門提供完整電子化交易記錄的制度等；二是全力推進企業(yè)電子化記錄在統(tǒng)計調查中的應用，積極研究開發(fā)企業(yè)電子化生產(chǎn)經(jīng)營記錄自動導入統(tǒng)計聯(lián)網(wǎng)直報系統(tǒng)的技術；三是加大對政府部門電子化行政記錄的應用力度，努力實現(xiàn)電子化行政記錄和統(tǒng)計信息的共享；四是按照“優(yōu)勢互補、互利雙贏、數(shù)據(jù)導向、逐步遞進”的原則與阿里巴巴、百度等大數(shù)據(jù)企業(yè)深入開展合作；五是探索利用網(wǎng)絡搜索數(shù)據(jù)建立相關統(tǒng)計分析和計量模型等多種方式開展經(jīng)濟走勢預測[7]。

4.2 經(jīng)濟領域

國內外研究推出了多種基于大數(shù)據(jù)建模獲取的數(shù)據(jù)指標。一是通過搜索數(shù)據(jù)，如美聯(lián)儲通過搜索社交媒體預測“美國失業(yè)率”；二是通過社交數(shù)據(jù)，如美國華爾街投行、對沖基金、紐約證券交易所等均在使用社交網(wǎng)絡股市情緒量化分析法獲得“股市情緒指數(shù)”，百度推出的“百度股市通”；三是通過交易數(shù)據(jù)，如百度中小企業(yè)景氣指數(shù)、阿里巴巴網(wǎng)絡零售價格指數(shù)（ISPI）、1號店快銷品價格指數(shù)；四是通過位置數(shù)據(jù)，如交通指數(shù)、出租車空車指數(shù)，北京市發(fā)改委與百度合作基于位置數(shù)據(jù)測算京津冀一體化人口疏解情況[8]。

國家發(fā)改委作為國家宏觀經(jīng)濟管理部門，積極探索在大數(shù)據(jù)技術支撐宏觀形勢分析、政策評估、重大規(guī)劃和戰(zhàn)略實施效果評價等分析應用領域。2015年，國家發(fā)改委積極整合資源，創(chuàng)新發(fā)展機制，組建了國家發(fā)展改革委互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)分析中心，全力推進大數(shù)據(jù)分析應用工作，整合匯聚各方資源的大數(shù)據(jù)采集體系初具規(guī)模，形成統(tǒng)一數(shù)據(jù)的分析挖掘體系，初步建立大數(shù)據(jù)宏觀決策支持體系。圍繞經(jīng)濟監(jiān)測、形勢分析和政策評價編寫了近140期大數(shù)據(jù)分析報告，處理的有效數(shù)據(jù)條數(shù)超過了2000億條；多次開展季度宏觀經(jīng)濟形勢大數(shù)據(jù)研判工作；探索性開展基于非統(tǒng)計數(shù)據(jù)的宏觀經(jīng)濟監(jiān)測預測研究，研發(fā)了網(wǎng)民經(jīng)濟信心指數(shù)、重點消費領域需求指數(shù)、養(yǎng)老消費潛力可釋放系數(shù)、網(wǎng)民就業(yè)壓力指數(shù)等宏觀經(jīng)濟監(jiān)測預測指數(shù)[9]。

4.3 海洋領域

國外致力于海洋大數(shù)據(jù)的機構類型大致有三類:一是創(chuàng)業(yè)公司類，目前有一批初創(chuàng)公司致力于全球范圍內的傳感器網(wǎng)絡布置，基于傳感器數(shù)據(jù)搭建海洋大數(shù)據(jù)平臺，Planet OS是其中的代表，重點關注領域包括油氣、航運、海洋科學、陸地、大氣、空間傳感器和機器數(shù)據(jù)，旨在為天氣、能源、運輸、城市規(guī)劃、農業(yè)等行業(yè)的發(fā)展提供數(shù)據(jù)分析的支持；二是科學研究機構類，以美國國家海洋和大氣管理局（NOAA）為代表的科學研究機構，擁有全球分布最為廣泛，精度最高的觀測、感知、分析系統(tǒng)，獲取了包括海洋大數(shù)據(jù)在內的巨量數(shù)據(jù)，并將大部分資源免費向政府、企業(yè)和公眾開放。三是科研機構與企業(yè)合作類，比較著名的例子有 NOAA聯(lián)合 Google、Amazon、IBM、Microsoft、OCC推出的Big Data Project，ONC聯(lián)合IBM推出的Smart Ocean BC項目。

國內，主要以政府支持的科學研究機構為主導形式，涉足海洋大數(shù)據(jù)的建設工作。在國務院有關部門的長期支持下，先后投入大量經(jīng)費實施了多個專項工程，對國家海洋數(shù)據(jù)獲取體系、數(shù)據(jù)管理體系、應用服務體系及安全與保障體系進行了建設、補充、強化，初步形成了覆蓋我國沿岸、近海，涉及深海大洋和極地的立體觀測體系，獲取了我國管轄海域及世界大洋范圍內的海洋環(huán)境基礎資料和海洋資源、海洋經(jīng)濟、海域海島管理、海洋生態(tài)環(huán)境、海洋預報減災、海洋情報權益等專題數(shù)據(jù)資料。當前，國家海洋局牽頭開展的“智慧海洋”工程將是海洋領域國家大數(shù)據(jù)的代表工程。

隨著海洋強國戰(zhàn)略和“一帶一路”戰(zhàn)略的深入實施，國內一些高校研究機構也紛紛涉足海洋大數(shù)據(jù)領域。如北京大學成立了海洋信息研究中心，在對多源數(shù)據(jù)進行搜集、處理、集成、規(guī)范、關聯(lián)、分析與挖掘的基礎上，形成各類數(shù)據(jù)庫，包括基礎數(shù)據(jù)庫、特色數(shù)據(jù)庫、沿線國家數(shù)據(jù)庫、決策支持數(shù)據(jù)庫等，構建并應用開發(fā)了“一帶一路”數(shù)據(jù)分析平臺，可以為用戶提供智能型一站式檢索服務。清華大學通過整合相關學科資源，實現(xiàn)跨院系合作，組建了清華大學遙感大數(shù)據(jù)研究中心，開展空天地海數(shù)據(jù)平臺建設。特別是在社會科學領域，該平臺聯(lián)合清華大學海峽研究院、國觀智庫/清華國觀海洋研究中心，以“戰(zhàn)略+經(jīng)濟”為重點，開展數(shù)據(jù)庫信息搜集，撰寫了海外涉海信息研究、海外智庫涉海信息匯編等研究報告。

5 大數(shù)據(jù)時代海洋統(tǒng)計改革的若干思考

“大數(shù)據(jù)”是一把“雙刃劍”，一方面，其對傳統(tǒng)統(tǒng)計技術的沖擊巨大，另一方面，對于統(tǒng)計業(yè)務的再造、數(shù)據(jù)的采集以及數(shù)據(jù)質量的提高都有幫助。因此，海洋統(tǒng)計應借助于“大數(shù)據(jù)”所帶來的有利條件，主動順應數(shù)據(jù)社會化的趨勢，加快推進海洋統(tǒng)計思維的轉變以及統(tǒng)計改革的推進。

5.1 整合各方力量，建立適應于市場經(jīng)濟的統(tǒng)計數(shù)據(jù)采集和生產(chǎn)體系

一是要推進政府部門數(shù)據(jù)共享。政府統(tǒng)計部門應當加強與各政府職能部門的合作，整合現(xiàn)有的分散于各職能部門中的“行政記錄”，完善多種信息來源的數(shù)據(jù)采集制度，建立現(xiàn)代化的政府統(tǒng)計體系，最大限度地發(fā)掘這些數(shù)據(jù)資源的價值，提高政府統(tǒng)計部門的生產(chǎn)力。“十二五”時期，國家海洋局初步建立了與統(tǒng)計局、工信部、海關總署等部門的戰(zhàn)略合作，“十三五”時期要繼續(xù)推動與稅務、工商、旅游、金融等部門以及船舶、油氣、風能等行業(yè)協(xié)會和央企的數(shù)據(jù)共享機制，逐步建立起完善的海洋統(tǒng)計數(shù)據(jù)支撐體系，占據(jù)海洋大數(shù)據(jù)的絕對高地。

二要加強與互聯(lián)網(wǎng)大技術企業(yè)的合作。國家海洋信息中心擁有海洋資源、產(chǎn)業(yè)、環(huán)境、管理等各方面的海量數(shù)據(jù)，并對這些數(shù)據(jù)的產(chǎn)生、結構、特征等都有全面的認識，而互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)公司（如百度公司、阿里巴巴集團、騰訊公司）掌握最先進的大數(shù)據(jù)技術，能夠快速、有效、正確地搭建大數(shù)據(jù)存儲、處理、分析平臺，雙方結合通過數(shù)據(jù)分析與挖掘不僅可以提供高效、便捷的數(shù)據(jù)服務，而且還可豐富海洋投資、消費、貿易、民生等主要指標，提高數(shù)據(jù)的廣度、深度和頻度，創(chuàng)新海洋指標與指數(shù)產(chǎn)品，逐步完善海洋數(shù)據(jù)支撐體系。

5.2 加快信息化和一體化進程建設，優(yōu)化統(tǒng)計機構體系分工設置

當前，海洋統(tǒng)計盡管走過了二十多年的發(fā)展歷程，數(shù)據(jù)指標和統(tǒng)計產(chǎn)品不斷豐富，但海洋統(tǒng)計數(shù)據(jù)生產(chǎn)流程的信息化水平還比較落后，更談不上實現(xiàn)數(shù)據(jù)獲取、處理、分析、決策的一體化流程，隨著信息科技的日新月異和海量數(shù)據(jù)幾何倍數(shù)的增長，其工作體系已遠遠不能適應時代的發(fā)展需要，改革迫在眉睫。

大數(shù)據(jù)背景下，要求各項統(tǒng)計工作必須走專業(yè)化道路，制度設計人員要研究數(shù)據(jù)獲取來源、可信度、成本等項目，按照用戶的需求設置指標；數(shù)據(jù)采集人員的任務是開拓更多可用的數(shù)據(jù)來源，并對數(shù)據(jù)流進行實時監(jiān)測，保證數(shù)據(jù)流的通暢和清潔；數(shù)據(jù)分析人員則通過專業(yè)化的分析手段進行科學分析，將產(chǎn)品包裝傳遞給社會用戶。只有按照統(tǒng)計數(shù)據(jù)生產(chǎn)流程設定機構，并進行網(wǎng)絡化管理才能保證數(shù)據(jù)生產(chǎn)的科學性。同時，隨著國家統(tǒng)計部門推行的“聯(lián)網(wǎng)直報”等四大工程成效初步顯現(xiàn)，網(wǎng)絡技術對人工的替代正成為發(fā)展趨勢，統(tǒng)計人員的工作由以前的催報、加工匯總、審核等職能轉化為質量控制，而其他職能均可由技術實現(xiàn)?？梢娫凇按髷?shù)據(jù)”背景下，統(tǒng)計機構的體系設置也面臨調整，要按照數(shù)據(jù)生產(chǎn)的流程來架構組織體系，加快信息化水平，推動數(shù)據(jù)獲取、處理、分析、決策的一體化進程[2]。

5.3 提高數(shù)據(jù)挖掘分析能力，推進數(shù)據(jù)的應用深度和廣度

“大數(shù)據(jù)”的概念來源于互聯(lián)網(wǎng)，其要求的數(shù)據(jù)分析已經(jīng)遠非目前的統(tǒng)計數(shù)據(jù)處理技術能夠實現(xiàn)。對于統(tǒng)計來說，“大數(shù)據(jù)”還處于概念和社會趨勢意義上，所要面對的大量、復雜的行政記錄、商業(yè)交易數(shù)據(jù)實際上是結構化的海量數(shù)據(jù)，需要從這些海量數(shù)據(jù)中提取隱含的關系、模式和趨勢等信息和知識供統(tǒng)計使用。目前，結構化的海量數(shù)據(jù)挖掘已有比較完善的方法論和挖掘工具及算法，在一些商業(yè)調查領域已經(jīng)開始發(fā)揮作用。為了在未來的數(shù)據(jù)競爭中站穩(wěn)腳跟，必須增強數(shù)據(jù)挖掘等現(xiàn)代分析能力。

特別是海洋統(tǒng)計領域，雖然每年通過統(tǒng)計制度，發(fā)布統(tǒng)計公報和統(tǒng)計年鑒，積累了經(jīng)濟、科技、環(huán)保等多領域的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，但是目前僅限于數(shù)據(jù)本身，數(shù)據(jù)間的隱含關系、趨勢等沒有被有效地分析與挖掘，且新的統(tǒng)計指標應接不暇，部分已有數(shù)據(jù)應用價值微乎其微。因此在大數(shù)據(jù)時代背景下，一方面要優(yōu)化改革指標體系，開拓新的數(shù)據(jù)渠道，創(chuàng)新符合時代要求的指標，剔除不合理的指標，構建形成多源數(shù)據(jù)獲取的體系；另一方面，也要推進先進學習方法在海洋大數(shù)據(jù)領域的應用、改進和創(chuàng)新，謀劃布局大數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘技術，強化數(shù)據(jù)的分析應用和深度挖掘，提高數(shù)據(jù)的應用價值和水平。

5.4 完善統(tǒng)計數(shù)據(jù)發(fā)布，建立針對用戶需求的統(tǒng)計發(fā)布體系

統(tǒng)計最終是為用戶服務的，發(fā)布對用戶有價值的統(tǒng)計數(shù)據(jù)才是統(tǒng)計存在的意義。目前，我國海洋統(tǒng)計發(fā)布的數(shù)據(jù)是以滿足各級政府及有關部門宏觀決策的需求為主，服務涉海企業(yè)和社會公眾的需求為輔。隨著海洋強國戰(zhàn)略的實施、海洋及海洋經(jīng)濟越來越受到國家的重視，從中央政府到地方政府，從涉海企業(yè)到科研院所對海洋數(shù)據(jù)的需求越來越迫切，這種需求模式對于海洋統(tǒng)計數(shù)據(jù)的生產(chǎn)提出了新的課題。因此，在大數(shù)據(jù)的生產(chǎn)模式下，生產(chǎn)哪些數(shù)據(jù)、調查發(fā)布哪些數(shù)據(jù)，不僅要要兼顧服務宏觀決策的需求，而且要兼顧服務企業(yè)和社會公眾的需求。同時，在發(fā)布數(shù)據(jù)的形式上，數(shù)據(jù)可視化、人機交互、機器智能等先進的技術已經(jīng)逐步應用到統(tǒng)計、計算機及商業(yè)領域，因此在數(shù)據(jù)發(fā)布方面還需要進一步加大創(chuàng)新力度，完善各種發(fā)布渠道，形成全媒體、寬領域的數(shù)據(jù)發(fā)布格局。

“大數(shù)據(jù)”的本質實際上是數(shù)據(jù)生產(chǎn)的社會化，其對統(tǒng)計尤其是政府統(tǒng)計的沖擊是巨大的。海洋統(tǒng)計部門應直面挑戰(zhàn)，順應潮流，借助于“大數(shù)據(jù)”變革的有利形勢，勇于實踐，探索大數(shù)據(jù)在統(tǒng)計工作中的應用方式，加快提高統(tǒng)計能力，使得海洋統(tǒng)計在大變革中處于優(yōu)勢地位。

參考文獻：

[1]馬建堂.大數(shù)據(jù)在政府統(tǒng)計中的應用[M].北京:中國統(tǒng)計出版社，2013.

[2]胡順華.大數(shù)據(jù)時代與政府統(tǒng)計發(fā)展研究[J].決策與信息，2015（11）:81.

[3]許小樂.“大數(shù)據(jù)”與政府統(tǒng)計改革[J].調研世界，2013（5）: 42-45.

[4] 郭秦川.官方統(tǒng)計與大數(shù)據(jù)對比分析[J].調研世界，2013（8）:50-55.

[5]張明康.大數(shù)據(jù)應用于政府統(tǒng)計的探索與實踐——基于財稅數(shù)據(jù)應用的研究[J].調研世界，2014（3）:45-47.

[6]趙彥云，周芳.試論大數(shù)據(jù)時代中國政府統(tǒng)計改革發(fā)展新模式[J].教學與研究，2014（1）:20-26.

[7]何強.政府統(tǒng)計視閾中的大數(shù)據(jù)核心思想芻議[J].調研世界，2015（2）:50-53.

[8]魏穎.大數(shù)據(jù)與宏觀調控創(chuàng)新[J].宏觀經(jīng)濟管理，2016（7）: 20-25.

[9]李樸民.進一步做好大數(shù)據(jù)分析應用工作[J].宏觀經(jīng)濟管理，2016（6）:9-10.

《海洋經(jīng)濟》2016年總目次第6卷第1期～第6期

第1期（總第31期）

宏觀經(jīng)濟

“十三五”海洋經(jīng)濟發(fā)展若干問題研究 ………………………… 徐叢春，趙 鵬，周怡圃，朱 凌，李宜良（3）

海洋經(jīng)濟布局的主體、客體和作用關系 ………………………………… 劉大海，歐陽慧敏，李曉璇，紀瑞雪（10）

產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟

中韓自貿區(qū)建立后兩國水產(chǎn)品貿易關系的變化趨勢 ………………………………… 孫 琛，姜 玉，孫峻一（16）

北極航道開通對我國能源海上運輸?shù)挠绊?……………………………………………………… 劉 萍，胡麥秀（22）

區(qū)域經(jīng)濟

海域使用權價值評估的B-S期權定價模型研究——以連云港港口海域為例 ………………… 張 濤，王海笑（27）

基于陸海統(tǒng)籌的北海市海洋經(jīng)濟發(fā)展布局優(yōu)化研究 …………… 張玉潔，林香紅，張 偉，朱 凌，劉 彬（33）

統(tǒng)計與分析

基于IOWA的中國海洋生物醫(yī)藥業(yè)組合預測模型的應用研究 ……………………… 鄭 莉，張玉潔，李琳琳（38）

山東省風暴潮災害經(jīng)濟損失預測——基于灰色—周期外延組合模型 …… 高 強，谷文凱，林亞瓊，王 妍（46）

上海市海洋經(jīng)濟發(fā)展指數(shù)研究 ………………………………………………………… 張 呈，虞衛(wèi)東，貝竹園（52）

動態(tài)與進展

國內外濱海旅游競爭力研究進展 ………………………………………………………………… 汪為祥，蘇勇軍（59）

第2期（總第32期）

探索與實踐

海域資源資產(chǎn)負債表核算框架研究 ……………………………………………………………… 王 濤，何廣順（3）

產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟

“互聯(lián)網(wǎng)+海洋經(jīng)濟”的融合機制及實現(xiàn)路徑研究 ………………………… 劉大海，葛佳敏，李曉璇，紀瑞雪（13）

秦皇島港轉型升級路徑研究 …………………………………………………………… 馬 瑜，欒維新，張 睿（20）

區(qū)域經(jīng)濟

基于集對分析法的海洋經(jīng)濟系統(tǒng)脆弱性評價研究 ……………………………………………… 于謹凱，魏 云（26）

天津市海洋經(jīng)濟融入“一帶一路”建設的戰(zhàn)略思考 ……………………… 孫瑞杰，羊志洪，劉 佳，趙 鵬（34）

環(huán)渤海省市海洋經(jīng)濟對區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展的影響研究 ……………………………………………… 李 芳，張丕景（40）

統(tǒng)計與分析

基于三階段DEA模型的我國區(qū)域海洋科技創(chuàng)新效率分析 …… 李 彬，楊 鳴，戴桂林，楊俊杰，王 ?。?7）

基于三次產(chǎn)業(yè)分類的東海經(jīng)濟區(qū)海洋產(chǎn)業(yè)結構分析 …………………………………………… 魏夢雅，張效莉（54）

第3期（總第33期）

產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟

海水養(yǎng)殖風力指數(shù)保險設計及費率厘定研究——以廣東省為例 …………………… 李亞琦，韓興勇，岳宗勝（3）

新常態(tài)下我國海洋保險業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀、問題及對策研究 ………………………………………… 張玉潔，李明昕（10）

區(qū)域經(jīng)濟

亞洲范圍內上海港國際競爭力評價研究 ………………………………………………………… 喻 潤，溫艷萍（15）

舟山國家遠洋漁業(yè)基地建設的SWOT-PEST分析 ………………………… 梁鴿峰，孫 琛，樂家華，王偉江（21）

海岸線私屬化應對措施研究 ………………………………………………………………………………… 王江濤（27）

山東省養(yǎng)殖海域承載力與海洋空間資源利用協(xié)調度研究 ……………………………………… 單春紅，林羞月（33）

東海經(jīng)濟區(qū)海洋產(chǎn)業(yè)集聚與區(qū)域經(jīng)濟增長關系研究 …………………………………………… 糾手才，張效莉（40）

統(tǒng)計與分析

基于灰色新陳代謝GM（1，1）模型的廣西水海產(chǎn)品出口預測研究——灰色系統(tǒng)理論與應用系列論文之一 ……………………………………………………………… 朱 念（48）

海洋經(jīng)濟核算數(shù)據(jù)質量分析新方法及案例分析 ………………………………………………… 高一蘭，黃曉野（55）

第4期（總第34期）

宏觀經(jīng)濟

我國海洋經(jīng)濟發(fā)展現(xiàn)狀與展望 ……………………………………………………………………………… 王 宏（3）

產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟

2016年上半年我國海洋產(chǎn)業(yè)發(fā)展情況評述 ………………………………………………………………… 何廣順（9）

區(qū)域經(jīng)濟

長江經(jīng)濟帶港口競爭力測度及其優(yōu)化路徑研究 ……………………………………… 李 博，王子玥，韓 增（13）

基于EES協(xié)同模型的廣東省海洋生態(tài)系統(tǒng)安全評價 ……………………………………………………… 劉漢斌（20）

“十三五”時期欽州市海洋經(jīng)濟發(fā)展構想 ………………………… 徐叢春，朱 凌，李宜良，趙 鵬，周怡圃（28）

山東半島藍色經(jīng)濟區(qū)打造“藍色體育旅游帶”的戰(zhàn)略構想 ……………………………………………… 王瑞靜（36）

基于SWOT分析的如皋市海洋產(chǎn)業(yè)園區(qū)發(fā)展對策研究 ……………………………… 張玉潔，段曉峰，殷 悅（45）

統(tǒng)計與分析

海洋科技進步貢獻率模型改進與參數(shù)測度 ……………………………………………………… 李曉璇，劉大海（51）

國外海洋經(jīng)濟

英國海上風電產(chǎn)業(yè)扶持政策演變、最新態(tài)勢及啟示研究 ………………………………………………… 韋有周（59）

第5期（總第35期）

理論研究

海洋生態(tài)系統(tǒng)服務非市場價值評估研究特征述評 ………………………………………………………… 郭 晶（3）

探索與實踐

新常態(tài)下金融支持海洋經(jīng)濟發(fā)展的合作機制及對策研究 …………………………… 張玉潔，徐叢春，趙 鵬（13）

產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟

中國海洋產(chǎn)業(yè)發(fā)展與海洋資源利用的關聯(lián)度研究 …………………………………… 生 楠，高 健，劉依陽（19）

區(qū)域經(jīng)濟

基于多層次模糊優(yōu)選模型的連云港市海洋產(chǎn)業(yè)排序及發(fā)展戰(zhàn)略研究 ………………………… 于高燕，劉大海（26）

區(qū)域建設用海規(guī)劃環(huán)境影響評價管理政策分析 ……………………………………… 曲艷敏，楊 翼，陶以軍（35）

遼寧沿海經(jīng)濟帶旅游景區(qū)建設問題探析 …………………………………… 魯小波，陳曉穎，馬斌斌，王 梓（42）

熱帶濱海城市生態(tài)旅游監(jiān)控與修復管理研究——以三亞市為例 ………………………………………… 彭文靜（49）

國外海洋經(jīng)濟

中國與加拿大海洋經(jīng)濟統(tǒng)計口徑比較研究 …………………………………………… 宋維玲，秦 雪，李琳琳（55）

第6期（總第36期）

供給側結構性改革

遼寧省海洋生態(tài)文明建設中的供給側改革路徑研究 ………………………………… 劉 洋，裴兆斌，姜義穎（3）

供給側結構性改革背景下廣東省實現(xiàn)海洋資源有效供給的思路研究 ……………… 張玉潔，段曉峰，胡 潔（10）

產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟

海水淡化在無居民海島保護和利用中的應用 …………………… 黃鵬飛，宋代旺，王生輝，初喜章，王銳浩（15）

基于三軸圖法的遼寧省海洋產(chǎn)業(yè)結構演進特征分析 …………………………………………… 鄭金花，狄乾斌（21）

區(qū)域經(jīng)濟

天津市近岸海域海洋生態(tài)文明建設初探 ……………………………………………… 張秋豐，徐玉山，劉 森（29）

基于“彈鋼琴”方法的大連市經(jīng)濟與海洋生態(tài)環(huán)境協(xié)調發(fā)展對策分析 ……………………… 姜昳芃，劉 洋（37）

天津市海洋生態(tài)紅線管控對策研究 ………… 許 艷，楊 翼，曾 容，向先全，王曉莉，劉 捷，劉書明（48）

統(tǒng)計與分析…………………………………………………………………………… 大數(shù)據(jù)時代海洋統(tǒng)計改革的思考徐叢春（54）

Reflections on the Reform of Marine Statistics in the Era of Big Data

XU Chongchun
（Natinoal Marine Data and Information Service，Tianjin 300171，China）

In the era of big data，government statistical data is an integral part of big data.It is urgent to keep pace with the application of data acquisition technology such as Internet，Internet of Things and cloud computing.It summarizes the background and characteristics of big data and the understanding of big data by statistical departments，analyzes the impact of big data on government statistics and the status of application of big data at home and abroad.It suggests that marine statistics，regarded as one of department statistics in government statistics，should closely follow the development trend of big data，study the application of big data in marine statistics，improve the organization system，data acquisition and production system，data application system and distribution system of marine statistics.With the help of"Big Data"，marine statistics should speed up the improvement of capacity，and occupy dominant position amid great changes.

Big data；Government statistics；Marine statistics

F222.3

A

2095-1647（2016）06-0054-07

2016-12-03

徐叢春，女，碩士，副研究員，主要研究方向為海洋經(jīng)濟規(guī)劃、區(qū)域海洋經(jīng)濟，E-mail:xuchongchun@163.com。