數據瓶頸

現代經濟學是以在特定的環境和歷史背景下抽象出的基本行為假設為基礎構建的，而我國微觀主體行為特徵與市場機制與這類環境相去甚遠，無論是一般商品市場、資本市場，還是人力資源（勞動力）市場，都是如此。在經濟研究中我們一方面提倡實證分析，另一方面明顯感受着不斷增大的數據瓶頸制約。特別是當前勞動就業市場供求矛盾突出，有關就業率的數據既是反映經濟總體特徵的重要指標、宏觀調控的主要手段之一和重要依據，也直接影響到人民的生活水平和社會穩定。然而，我國反映勞動市場的就業總水平、質量、結構和效率等方面的數據還遠遠不能滿足經濟定量分析的需要；微觀活動主體的數據更是奇缺，未能建立反映個體消費者、企業和不同利益羣體行為特徵的指標體系和數據庫，難以從微觀主體角度對潛在風險進行科學分析和有效規避。若缺乏對這一基礎環節的足夠重視，就好像在沙灘上建大樓，給人一種岌岌之危的感覺。

在市場元素活躍、運行機制相對健全完善的背景下產生的經濟數據，比較接近隨機取樣的要求；而在中國以政府為主導的市場化改革環境中產生的數據，與隨機抽樣的要求和條件差距較大。因而，在較發達的市場經濟國家如理論無偏性和數據的隨機性等最基礎層次的檢驗是默認通過的，具有一定道理，但像中國這樣的發展中國家，主體行為方式的差異、經濟結構的明顯變動等，如果忽略平行性檢驗就埋下了許多潛在風險，所得結果對現實問題的解釋力和置信度必然是大大折扣的。特別是在我國現實經濟的運行中，由於某種特殊的需要和費經濟因素的干預，數據失真、扭曲和缺失等數據缺陷形成了經濟定量分析和經濟理論研究的“數據瓶頸”，尤其是市場微觀層面的數據不齊備，信息要素的市場作用發揮得不完善、流通不暢，以至能拿到什麼品質的數據，才能做出什麼檔次的研究成果。而由此造成的誤差明顯大於檢驗標準許可的誤差範圍，再先進的檢驗工具和方法也無濟於事，或者導致因小失大、於事無補。若要更好地掌握現代經濟分析方法，更有效地與世界對話交流和實現國際接軌，就必須正視“數據瓶頸”問題，積極採取措施解決和消除瓶頸制約。

要解決“數據瓶頸”問題，至少要：

（1）重視對數據品質的分析，加強數據屬性等基礎環節的檢驗，發展平行性數據等檢驗方法，健全標準、拓廣檢驗領域，要進行包括理論無偏性在內不同層次準則的檢驗，切實提高數據品質和有效利用率；

（2）借鑑實驗經濟學中數據的收集和分析方法，拓寬數據來源渠道和產生方式，多管齊下、多種方法並用，真正獲取隨機意義上的平行數據；

（3）一切社會經濟活動都是形形色色主體行為的結果，因此，有必要細化數據分類，增加數據種類和針對性，特別是基於主體的行為數據，如各種類型主體（利益羣體）的信譽記錄和在重大事項中的決策表現等。 ^[1]