董希淼

我們正身處大數據時代。基于研究的視角，大數據時代不但大大地拓寬了信息來源，而且提高了獲取信息的時效性，為宏觀經濟分析提供強大的支持，或將改變宏觀經濟研究范式。

11月19日，在JDD-2019京東全球科技探索者大會上，京東數科發布了一份《2019基于京東大數據的中國人口遷移和城鎮化發展研究報告》(以下簡稱《報告》)。京東數科副總裁、首席經濟學家沈建光現場展示的PPT，展現了許多有別于傳統宏觀經濟研究范式的互聯網大數據新方法。

宏觀經濟研究的基礎是真實可靠的數據，如何提升統計數據的準確性和時效性是全世界面臨的共同難題。以人口統計為例，我國現行的人口統計調查方法體系是以經常性的人口抽樣調查為主體，以人口普查為基礎，重點調查等為補充的多種方法的運用。但隨著經濟社會的快速發展，現有的人口統計調查方法與政府、機構、企業對人口信息多層次、精細化、時效性的需求變得不適應，在實踐中顯露出許多不足和問題。

JDD大會現場展示的這套研究系統，則基于京東實時更新的大數據，創新性地創建了消費分析和人口遷移研究平臺，從宏觀經濟發展、人口遷移等多個維度，對宏觀經濟進行分析和預測。與傳統統計數據相比，京東平臺大數據充分覆蓋流動人口，并且通過收貨地址的變遷動態呈現人口變化，更具實時性和多樣性。

基于這些大數據，實時性的人口遷移數據報告，每個星期都可以出一個。當然，京東的大數據不可能取代國家統計局等傳統的統計和研究方法，研究宏觀經濟仍要參照國家統計局的數據，相互之間可以互補。應該是說，利用京東大數據進行宏觀經濟分析，其弱點是不能像統計局那樣全國范圍內進行抽樣調查，好處是即時性和真實性，可以作為官方數據的有益補充。

所以，這份基于京東大數據的研究報告非常有意思。比如，通過“人口遷移看消費”部分，我們可以觀察出京津冀、長三角、珠三角等重要都市圈的發展形態，更多維度地識別遷移人口的結構化特征，包括年齡、職業、學歷、購買力等;在城市層面，報告系統勾勒出了北京、上海和全國其它城市的人口遷入、遷出的數量與結構化特征。《報告》揭示，北上廣深這些萬眾矚目的一線城市，在2018年均呈現出了人口的凈遷出，其中北京的出入流動性和凈遷出人口數都是最大的。

除了“人口遷移看消費”部分，筆者觀察到，這套系統還包括“宏觀看消費”版塊和“京東消費分析”版塊。其中，“宏觀看消費”涵蓋可支配收入、財富效應和信貸環境;“京東消費分析”包括消費概覽、品類分析和消費預測。

同時，《報告》展示了一些有關都市圈效應的有意思的結論。比如，在二線城市都市圈中，成都、青島表現出很強的都市圈效應和對周邊城市的輻射能力;武漢、長沙、大連、沈陽、哈爾濱等都市圈效應不顯著;西安既具備較強的周邊輻射能力，又與一線城市保持聯系。

利用大數據方法和技術進行宏觀經濟研究，在國際上已有先例。例如，谷歌公司研發的Google Trend(谷歌趨勢)可以預測房地產、旅游等諸多經濟活動領域;高盛利用Fintech公司Kensho的產品將國際勞工局的數據匯編成定期摘要，分析就業市場變化和預測股市走向——這一模式可以在國際勞工局發布數據后僅幾分鐘就能通過模型呈現結果，除了幫助高盛的銷售部門應對客戶咨詢，Kensho產品還幫助研究人員完成一些初級工作。

在國內，大數據在宏觀經濟研究中的應用仍處于起步階段，主要集中在失業率、通貨膨脹、宏觀消費、房地產市場以及GDP預測等方面，未來有較大的發展空間。從JDD大會現場展示的這套宏觀經濟研究系統看，京東數科，不僅正在布局助力產業數字化和智能化，還將為政府和研究機構的政策制定、經濟分析提供有力的數據支持。

當然，應用經濟大數據做宏觀經濟預測并非完美無缺。未來，應積極探索并逐步解決數據維度、數據噪聲、數據安全等問題，充分挖掘大數據帶來的大智慧，提高宏觀經濟分析和預測的時效性、客觀性和準確性，更好地服務我國經濟高質量發展。