宏观经济数据例1

一是过度依赖信贷扩张政策，并采取各种方式给中央政府施压。惯常做法是“唱空”、“做空”，把经济的正常调整或下行说成将要“硬着陆”，甚至预期“崩盘”，发生大的金融、经济危机。但今年这一传统“招数”明显失灵，因为新一届政府正在探索和实施新办法来解决中国经济的深层次问题，同时慎用短期刺激政策“撒手锏”。6月份发生的所谓“钱荒”现象，就是市场对新政策不适应的表现。

二是地方政府的投资冲动增强。每当经济下行压力增大时，各地纷纷酝酿并实施动辄万亿的投资规划。比如2012年下半年央行宏观金融政策并无明显松动，但由于投资的“倒逼”，使2012年全年新增信贷比2011年多了7300亿元。

显然，当前中国经济的转型升级不可能没有阻力，关键是走新路的决心。做到这点，要避免误判中国经济增长趋势，更要避免误判宏观经济政策。

最近，有观点认为中国经济又出现“企稳回升”，认为经济已达到底部，之后将会明显上升，形成新的上升周期。此论有待辨析。

2008年爆发全球金融危机以来，权威人士和机构作过两次“企稳回升”的判断。第一次是2009年底和2010年初，当时许多人认为，中国已克服金融危机的冲击，进入新一轮增长周期，结果2011年以来的经济增长走势是逐年下降。第二次是2012年底，部分人又作出“企稳回升”的判断，以为2013年中国经济将会明显回升，国内外大多数研究机构预计今年的经济增长率将在8%以上，甚至达9%以上。

上述的“企稳回升”判断既不符合趋势，也容易产生误导。受资源环境约束加强、结构矛盾凸显、改革滞后等影响，中国潜在增长率已明显下降。从周期性调整因素看，中国经济仍在筑底过程中但离底部已经不远，即使筑底成功后也不会马上出现回升向上的走势，而是进入第二个调整型增长期。“企稳回升”的误导性在于，它包含了不合理高增长预期，如预期经济增长将重上8%，甚至9%?10%。这一论调下，一些地方政府也想借机再“大干快上”。

与“企稳回升论”不同，我们认为目前当前经济趋势应是“趋稳向好”。

“趋稳”是指经济增长暂时趋于稳定，不仅处于合理区间内，而且短期不再下跌，相反将出现一定的反弹。“趋稳”表明新一届政府前期采取的措施开始显现成效，市场信心有所恢复。“趋稳”不是“企稳”，更不会形成上升趋势，相反，未来几年中国经济仍有继续下行的压力。

8月工业增加值增速重上10%以及发电量增长高达13.4%，给人一种错觉，似乎高投资、高耗能行业的增长又在推动中国经济，这是对当月数据的误读。这两个数据有经济趋稳转好的因素，更主要是受季度性因素和气候因素的影响。今年夏天全国多数地方天气过热，明显增加了企事业单位、家庭空调的使用量，这是用电增加的特殊因素，不具有可持续性。特别是明后年，房地产可能出现第三轮调整，届时经济将会再次面临较大的下行压力。此外，全球经济将继续处于深度调整期，中国出口增长的压力仍然很大。

宏观经济数据例2

对于宏观经济态势进行分析和研判，是制定宏观经济政策的基础。进行宏观经济态势分析需要使用GDP、CPI、PPI、PMI和就业指数等宏观经济指标数据。传统方法上，宏观经济指标数据通常采用基层采集、层层汇总的方式进行收集，成本高、时效性差、且存在人为干预空间，这些问题给宏观经济的决策带来了不确定性。随着信息技术的发展，互联网、物联网和大数据技术已经深入到了国民经济生产的方方面面，大量经济活动以大数据形式记录下来，使人们可以及时、精准、低成本、高颗粒度了解一个行业、一个领域乃至整个国家的经济活动情况，丰富的数据资源为使用大数据方法构建宏观经济指标创造了可能。推动建立基于大数据的宏观经济指标具有重要作用，一是立足重要的政府数据资源，可以实现更丰富更准确更及时的经济政策调控；二是非传统经济指标对传统经济形成有益补充，成为新兴经济的指路标；三是充分利用数字经济平台，对数字经济行为进行微观感知和精准捕获，及时评估经济政策的影响。

二、使用大数据构建宏观经济指标的可行性

当前，数字经济已成为中国经济增长的新引擎，2019年中国数字经济规模为31.3万亿元，占GDP比重达34.8%，电子商务、在线搜索等互联网平台与传统经济活动的耦合度不断提升，经济活动的频率与节奏不断加快。这种背景下，传统的统计调查数据和宏观经济指标已经难以跟上经济活动的变化节奏，无法全面反映宏观经济的全貌；电商平台、搜索平台、社交媒体以及政务信息系统汇聚了海量的社会经济活动行为大数据，这些数据从微观层面将社会经济活动的各种细节记录下来，具有粒度细、精度高、更新频率快等特点，为经济活动分析提供了新的素材。此外，高性能计算、人工智能、数据挖掘技术等新型处理方法的发展，为深度分析海量的经济数据提供了有力工具，这些都为使用大数据方法构建更快、更准、更灵活的宏观经济指标创造了可能。

国际上，美国、欧洲、日本等多个国家和地区的中央银行和商业公司均已开始使用大数据手段构建实时高频宏观经济指标。如，美联储费城分行成立经济实时数据研究中心，很多实时的宏观经济指标，如GDPplus、经济周期指数等。意大利央行和欧洲经济政策研究中心共同成立“EuroCoin”项目，构建实时反映欧元区经济状况的月度经济指标，提供比季度GDP更加高频的统计指标。英国的数据服务商IHSMarkit公司提供全球多个国家的GDP增长率的实时监测结果。

大数据宏观经济指标也是学术界的前沿探索方向。麻省理工学院的“十亿价格项目”（BPP）收集近60个国家的网上交易数据，根据商品的价格不断变化来进行通胀指数的计算，衡量22个国家的日、周通胀指数，用于实时监测物价走势。芬兰阿尔托大学成立实时经济Real-timeEconomy项目，目前该项目正在拓展到欧洲多个国家，旨在推动各行各业（包括公共部门和私人部门）的数据融合，提供各类实时经济指标。清华大学经济研究所的iCPI项目，通过爬取线上购物数据，使用数据挖掘的方法编制高频物价指数，日、周和月度统计结果。

在互联网领域，谷歌应用搜索指数预测失业率、旅行目的地、消费者信心等，该方法此后被多国学者借鉴，用于实时预测GDP、CPI、失业率、房价等宏观经济指标。阿里、百度、360、微博等互联网平台企业也都推出了基于自身数据的趋势指数，作为政府和企业掌握社会动态和经济发展趋势的工具。

综上，大数据宏观经济分析已经成为国际上学术界和工业界的重要发展方向，使用大数据构建宏观经济指标的条件在我国已经日趋成熟。

三、使用大数据构建宏观经济指标的优越性

（一）拓宽了信息获得的广度和深度

统计抽样只是为了在技术受限的特定时期，解决当时存在的特定问题而产生的，样本数据具有随机性，且存在人为干预空间。大数据时代，得到的数据可能就是总体本身，例如，就物价而言，每一笔在电子商务网站成交的交易信息都有记录。大数据带来宏观经济分析的方法论变革，随着信息量的极大扩展和信息处理能力的提高，经济分析可能从样本统计时代走向全数据时代。海量数据的出现推动了数据分析工具的进步，人工智能、数据挖掘、机器学习等新技术手段被引入至经济分析领域，用于对全量数据进行分析，扩展了传统统计分析模型对宏观经济分析的深度，并且大大提高宏观经济分析的准确性和可信度。

（二）提高了信息获得的速度和时效

传统经济分析使用的数据往往采用人工收集，时效性差，如统计局公布的GDP往往是1个月的滞后期，反映全面经济社会状况的统计年鉴的滞后期会达到3个月以上，不利于及时了解宏观经济形势并制定经济政策。基于大数据构建的宏观经济指标，其使用线上实时信息，能够反映当前经济活动的现时状态，为更快预估宏观经济提供了可能。例如，MIT的BPP价格指数在雷曼兄弟破产后三天即监测到美国实体经济出现通缩（传统计算结果于三个月后才）。2020年春节后，受新冠肺炎疫情影响，线下消费场景大量关闭，导致传统的CPI指数难以及时反映物价变化，而清华大学构建的iCPI指数使用线上数据进行物价监测，在3月1日就及时了1、2月份的物价指数。iCPI的及时对引导人们正确认识当前经济形势，稳定中国经济发展预期发挥了重要作用。

（三）提高了经济统计的表达维度

传统的宏观经济指标具有固定的分析模式，如常用的经济指标有GDP、CPI、PPI、失业率等，个体之间的差异均被抹平在统计信息的平均数据之中，随机采样不适合考察子类型情况，难以表达个性化、多维度的经济动态，不利于决策层对地区、行业或某一群体进行精准施策。政府需要更好地解决某些时候依赖平均值的指标所掩盖了的具體发展趋势问题。例如，如果当成全国性的问题去处理失业问题是不科学的。就业趋势随着种族、地域、性别及教育程度而差别很大。依托互联网数据构建的宏观经济指标，摆脱了传统经济研究集中在国家总量数据、行业总体数据等非细化数据的局限，可以开展微观层面更加具体的经济研究，例如，阿里平台汇聚了10万余种具体商品的交易数据，可以分析高端商品消费、个性消费、判断消费升级情况、重点产品消费情况，监测重点城市的消费发展情况，进而分析消费活跃指数、国际贸易情况等。

（四）增强了应用场景的适应性

传统的调查数据须根据预定的问题进行收集，在严格的统计抽样规范下形成。而大数据是用户使用过程中自动被记录下来，不需人工调查和搜集，用于经济分析的数据是通过算法等技术手段提取出来加以整理获得，能够根据场景的需求迅速进行变化。如，基于移动终端位置定位数据、遥感数据、社交媒体数据、搜索引擎数据、电商交易数据开展旅游、价格、人口、就业、需求侧、市场行情、消费等方面的分析和预测。

四、使用大数据构建宏观经济指标的实现路径

使用大数据构建宏观经济指标，主要有三种实现路径。一是使用互联网开放数据构建经济指标，二是使用数字经济平台数据构建经济指标，三是使用传统经济治理部门（行业）统计数据构建经济指标。

（一）基于互联网开放数据的宏观经济指标

使用互联网大数据构建宏观经济指标主要采用爬虫技术从互联网商业平台上获取公开数据，通过一定的数据分析构建宏观经济指标。以清华大学iCPI编制为例，首先选定一篮子商品代表物价总水平（iCPI商品篮子类别总体上和国家统计局CPI保持一致，商品和服务篮子共分8个大类、46个中类、262个子类），采价主要从天猫、京东、苏宁易购、亚马逊等大型B2C在线购物平台，选取这些平台上质量合格、销售量大、比较稳定的商家。价格采集通过程序自动完成，在指定时间、指定网站、指定位置自动采集所需要的数据。然后，算出固定篮子里的代表规格品价格水平的变化率，得到相应的指数。这种方法使得在线价格指数的实时更新成为可能。与此同理，可以利用互联网招聘数据构建就业指数等。

（二）使用数字经济平台数据构建宏观经济指标

数字经济平台数据主要是指电子商务、搜索引擎、社交媒体等平台企业，根据其数据特性，构建具有行业代表性的指标数据。如阿里依托其电商交易和查询数据，推出了网购核心商品价格指数、消费者信心指数、小企业活跃指数等具有宏观经济属性的统计指数。充分利用电子商务数据构建一系列指数，分析区域电商经济发展趋势、国内外消费趋势以及进出口贸易的状况。

（三）依托传统政府部门统计数据构建宏观经济指标

目前，在信息化建设过程中，各部门已经根据职能需要建设业务数据系统，如税务的金税系统、市场监管总局的法人信息库、海关的金关系统等，这些是与经济治理相关的国家政务信息基础数据资源，也是大数据的重要组成部分。各部门基于自身数据进行数据分析工作，满足其自身履职和决策支撑需要。汇聚此类数据及其分析成果，形成基于政务信息数据的宏观经济指标，也是使用大数据构建宏观经济指标的一条重要路径。例如，市场监管总局基于国家经济户籍库有关数据构建了“企业发展工商指数”以及“中小企业发展指数”等，基于国家信用、用工、社保、税收、海关等数据构建区域信用、人口变动指数、产业集聚（发展）、外贸等经济指标，这些均能作为经济先行指标。使用互联网开放数据的特点是覆盖面广、代表性强，局限性是技术获取难度大、维度受限。使用数字经济平台数据的特点使是获取难度低，局限性在于覆盖性和代表性不足，可能存在样本偏差。使用政务数据的优点是与宏观经济耦合度高，专项数据完备，适合宏观经济统计需求，局限性在于相对时间延迟大，对于微观经济行为的捕获性不强，部门存在“数据壁垒”。

五、使用大数据构建宏观经济指标的政策建议

（一）推动经济数据共享

国家层面推动对政府、企业、社会等方面经济大数据全面汇集，根本上提升政府决策对于全社会经济活动的感知能力。一是接入国家统计局、中国人民银行等的传统经济金融数据，宏观统筹行业龙头企业的数据，如电力、交通物流、支付清算数据。二是有针对性地收集政府经济相关部门的政务信息数据。三是接入电商、招聘、中介、搜索指数、舆情、工业互联网等动态高频的互联网大数据，感知经济发展的微观行为与高频动态。

（二）推动建立大数据宏观经济指标体系

宏观经济数据例3

随着人们对统计数据分析的细化和深化等多方面的需求，统计数据质量观念也随之变化，学界开始从统计数据提供者、生产者和用户等多个角度来考察数据质量，准确性已不再是用户对统计数据质量的唯一需求。为此，有关国际组织和各国统计机构从满足用户需要的角度出发完善和丰富了统计数据质量的概念。如美国的《统计科学百科全书》给出统计数据质量涵义：一是产品的质量由现在以及潜在用户对产品再使用过程中的相合性决定的；二是统计数据质量所涉及的统计数据在多大程度上满足用户对统计信息的需求和期待的各个方面。欧洲统计局提出了统计数据质量的涵义包括数据适用性、准确性、及时性、可取得性、衔接性、可比性、方法专业性或完全性等维度。另外，加拿大统计局、荷兰统计局等欧美统计机构给出了统计数据的不同维度框架。归纳其结论，及时性是除了准确性之外统计数据质量概念共有的内涵。

统计数据及时性是统计数据用户或潜在用户对统计数据时间的需求和期待，它是统计数据质量在时间上的体现。宏观经济统计数据的及时性要求政府统计机构通过统计方法的革新，信息技术的应用等措施以提高统计数据的及时性，完善制度以便用户及时获取统计信息。一般情况下，所见文献对数据及时性是通过调查基准期与统计数据时间之间的间隔长度进行测量，认为用户获得数据的时间越早越好，并没有从满足用户对统计数据时间的需求和期待的角度进行评价，其有效性无法给出具体评判。依据统计数据及时性涵义，统计数据及时性评价是针对用户运用统计数据对未来情况预测和决策的有效性评价，如果用户获得的统计数据能对未来情况做出有效预测和决策，则说明该统计数据具有及时性，反之，则该统计数据不满足及时性要求。本文认为某一经济因素会对未来经济状况产生持续的影响，为了发挥该因素统计数据的有效决策价值，获得该因素数据的时间至少不应当超过该因素对未来经济情况产生影响的平均时间长度。基于以上思想，从该因素数据发挥效应的平均滞后时间的角度对数据质量的及时性进行诊断。

二、诊断模型的构建

（一）假设的提出区域宏观经济是一个相互联系、相互影响的系统，宏观经济各个因素的统计指标之间存在着相互影响的因果关系。对于区域宏观经济系统，应当建立宏观经济系统模型予以描述其各个因素的数据生成原理。为了定量研究宏观经济统计数据质量的及时性，本文对宏观经济系统有以下假设：1．宏观经济各个指标的统计数据是采用同一时间一次性。这一假定符合中国统计数据的制度，与我国统计数据的实际情况一致。2．用户需求的统计指标之间存在因果关系，且这种因果关系可以用线性或广义线性模型予以描述。对区域未来某期经济情况的判断总是依据现有的若干影响指标予以判断，如对区域未来某时期国内生产总水平（GDP）情况作预测，需要选择GDP的影响因素并构建滞后变量模型，根据各影响因素指标对GDP决策的滞后期长度来确定各指标数据的及时性。

（二）诊断方法设计依据经济理论，本文认为地区生产总产值（GDP）主要受当期或过去各期的投资（I）和零售品消费（LSE）两个主要因素影响，因此，可以构建区域国内生产总值（GDP）的滞后模型，具体由式（1）给出。由于决策目标变量不同，对影响变量的及时性要求也不尽相同。实际上，获取当期数据对于决策来说是最有效的数据，但是现实中也不可能实现数据即时的收集和，依据模型确定的最长滞后期对于决策目标变量来说也不合适，这时获得数据的有效性几乎不大了。因此，指标时期小于决策所需平均滞后时间长度就可以满足对目标变量的决策需要。所以，依据影响变量对决策变量的平均滞后时间（MLT）与数据时期长度进行比较，就能够评价影响变量数据的及时性水平。定义2给出的测度工具是评价一套统计数据及时性的综合工具。这里，我们是对p个指标的及时性水平求向量平均模长，其数值大小表示一套数据的及时性综合水平，在实际应用中，也可以对各个指标进行加权综合。同样，当η1说明一套指标整体及时性较好，能够满足决策需要；当η＜1说明一套指标整体及时性较差，不能满足决策需要。

三、宏观经济统计数据及时性诊断的实证分析

本文依据国家统计局提供的选择全国2008—2012年季度各指标的统计数据，利用模型（1）和模型（2）的理论模型，运用EVIEWS软件估计出全国地区生产总值（GDP）的回归方程（3）：回归方程（5）的拟合优度为0．9860，显著性检验F统计量为352．4158，说明模型整体拟合效果良好；回归方程中各参数显著性检验T统计量绝对值均比较大，说明方程参数估计结果显著。同样，通过EVIEWS软件估计出全国区域消费品零售总额（LSE）的回归方程（6）：回归方程（6）的拟合优度及显著性检验结果均说明模型拟合效果良好，参数T检验系数显著，参数估计结果显著。上面建立的回归方程（5）和方程（6）中的各影响因素变量的滞后期长度，均依据AIC信息最小准则确定。根据全国2008—2012年宏观经济季度数据，在建立的回归方程（5）、（6）的基础上，利用公式（3）计算出全国宏观经济数据：投资（I）、零售品销售总额（LSE）、地区生产总值（GDP）、财政支出（CZS）、财政收入（CZZ）等影响因素对相应被解释变量的平均滞后期见表1：根据中国宏观经济季度统计数据公布的制度，国家统计局对全国宏观经济各季度统计数据的公布，一般都是滞后15天左右。因此有t0＝1590＝0．1667，将此数据代入公式（4）计算各影响因素的统计指标数据的及时性测度ηxy，具体结果由表2给出。对于宏观决策目标地区生产总值和零售品销售总额来说，表2显示了投资、零售品销售总额、地区生产总值、财政支出和财政收入等指标数据质量的及时性水平。对于一套数据的及时性综合评价，依据定义的及时性综合测度工具有五个指标及时性的综合水平为η＝3．9623，显然，我国宏观经济数据对于预测与决策及时性较好，数据质量的及时性水平较高。

宏观经济数据例4

0 引言

信息是管理的基本投入和重要资源，没有信息就没有管理，而宏观经济管理所需要的信息，绝大部分靠社会经济统计系统所提供。所以，统计数据的质量直接影响宏观经济管理的效果。尤其在社会主义市场经济建立和运行初期，多种经济成份，多种经营方式和分配方式并存，经济利益主体多元化，统计的调查方法、调查内容、调查渠道等都发生了变化，各种干扰统计数据行为比较突出，因此，加强统计工作，提高统计数据质量比以往任何时候更加重要。

1 统计数据质量在宏观经济管理中的作用

在社会主义现代化建设和改革开放的进程中，党中央和国务院进行宏观决策和调控时，会碰到这样的问题：一是当前的国民经济和社会运行处于什么状态？二是国民经济和社会运行是否正常？如果不正常的话又怎样进行调控？力度多大为好？三是宏观调控措施实施之后的效果如何？又有什么新的问题出现？等等。这些问题都与统计信息密切相关，一刻也离不开准确、及时的统计信息。

1.1 提高统计数据质量是宏观经济管理系统的客观要求 按着现代科学管理的理论，宏观管理系统应由科学的决策系统，高效的执行系统、灵敏的信息系统，完备的咨询系统和严密的监督系统所组成。而社会经济统计系统作为专门的管理信息系统，它同时具备信息、咨询、监督三种职能。如何有效地发挥统计的整体功能，保证宏观经济管理系统的高效运行，必须做到统计数据准确、及时、全面。

1.2 宏观经济决策需要准确及时的统计信息 所谓宏观决策，就是从宏观经济发展的总体规划出发，研究并制定整个国民经济发展的目标、战略和方针政策。宏观经济管理的目标的制定是一项全局性、战略性、综合性很强的重大决策，在这一决策过程中，首先要经过大量的调查研究和科学预测，全面地、准确地掌握各种有关信息，明确一定时期内宏观经济管理应解决的主要矛盾和主要问题，其次才是组织各专家进行大量的科学研究，拟定多种目标方案，并进行方案评估，选定一个满意的方案。所以说只有准确、及时的统计信息，才能保证目标决策的科学性、先进性和可靠性。

1.3 宏观经济计划管理需要准确、及时的统计信息 社会主义市场经济条件下，不但不排斥计划管理而且在客观上要求加强计划管理。计划前的准备工作，主要是信息收集、加工和整理工作、以此搞好科学预测。当计划的编制进入决策阶段时，还要通过对过去、未来及现状信息的分析，找出宏观经济发展所面临的主要矛盾和应解决的主要问题。所以说只有准确、及时的统计信息，不可能编制出符合客观情况的计划。

1.4 宏观经济监督管理需要准确、及时的统计信息 所谓宏观监督，就是制定并执行各种法规、条例为维护社会秩序和经济秩序并保证宏观经济管理目标的实现所进行的经济监督、行政监督和社会监督。监督是宏观经济正常运行必不可少的管理环节，监督职能是通过信息反馈来检验决策是否科学可行。监督的手段很多，其中统计监督是必不可少的，统计只有提供准确、及时的信息，才能发挥国民经济“监测仪”的作用，密切注视国民经济发展势态，紧密围绕宏观经济调控目标，灵敏跟踪各项政策执行情况，及时进行定量检查、监督和预警。

综上所述，准确、及时的统计数据是国家进行科学决策和宏观调控的重要依据，它对于保持国民经济总是的基本平衡，促进经济结构的优化，引导国民经济持续、快速、健康的发展，推动社会全面进步，具有重要作用。

2 当前统计数据质量存在的问题及原因

2.1 一些地区领导干部发展经济的思想路线不端正，只重局部利益，本位思想严重，通过瞒报统计数据，偷税漏税，骗取国家扶贫补助和其他财政补贴。

2.2 对地方干部政绩考核指标及考核办法不完善，不全面。中央提出，抓住机遇，加快发展的方针无疑是正确的，然而有些地方在执行这一方针时却不顾客观条件，急于求成，制定的指标脱离实际，而且还层层加码，并通过签订目标管理责任状的形式，作为考核、奖惩、提拔干部的依据。

以上两种现象看似主观原因所致，实者是统计管理体制的缺陷，由于统计部门都是本级政府下属部门，使得有些统计人员违背职业道德，唯上不唯实。

2.3 企业微观经济组织，尤其是个体私营户和家庭组织，一是受中国传统观念的影响，不愿露富，害怕“枪打出头鸟”，二是如果报送了真实数据，会增加自己的税赋及各种收费赞助负担。因此他们在报送成果性统计数据时，少报或瞒报。据统计部门基层调研报告反映，不少企业有三本账，第一本是报送统计部门的账，第二本是报税务部门的账，这两本账都不真实，第三本账是自己的账才是最真实准确的账。

2.4 《统计法》本身不完善，缺乏可操作性。形成基层执法难，依法统计难。

2.5 统计方法制度、统计技术层面存在的问题。如在数据处理上，统计调查方法上，质量控制监督上都不同程度的影响统计数据的质量。

3 提高统计数据质量的途径

多年来，国家统计局一直把搞准统计数据放在首要地位，做了艰苦细致的工作和富有成效的探索，即一靠科技，二靠法制，对统计数据实行全面质量管理。2007年的全国统计工作会议，在谢伏瞻局长报告中，强调以提高统计的科学性，准确性和权威性为中心，深入统计改革，加强各项建设，强化统计管理，不断提高统计工作水平，为加强和改善宏观调控服务，为全面落实科学发展观，加快构建社会主义和谐社会服务。

3.1 立足统计改革，确保统计数据真实准确 改革统计管理体制，为客观准确提供制度保障。统计部门直属于本级政府，听命于本级政府，这种体制难以保证统计部门的客观中立和统计数据的准确，从这个角度分析，实行统计部门的垂直管理是有必要的。

近年来中国统计改革有一系列重大举措，特别是去年以来，统计改革“三大战役”（即三支调查队改革，经济普查和GDP下算下一级）和《统计法》执法大检查揭开了中国统计大改革的序幕，尽管改革涉及方方面面，但目标只有一个，就是搞准、搞实统计数据。这样统计工作的重要性已被越来越多的各级党政领导所认识，统计部门地位呈上升趋势。这些都为提高统计数据质量基本保证。

3.2 对于人为原因造成的统计数据质量不实，要靠法制治理，提高企业等微观经济组织的违法成本。充分运用《统计法》这个最为有力的武器，做到“有法可依，执法必严，违法必究”。为此，一是要扩大统计执法力量，增加统计执法的专业人员。二是扩大查处企业、个体工商户等统计违法的比例，大幅度提高查处数量。三是广泛深入进行统计法宣传，尤其是强化违法案例查处实例的宣传，提高法律威慑力。四是提高其违法成本。 转贴于

3.3 把住关口，充分发挥统计部门的数据审核作用，一旦源头进了假数，就应该在审核过程中加以解决。例如采取抽样调查的方法，对统计数据的失真程度进行评估和修订。强化统计基础工作，如统计台账，使用权统计数据“来之有据，据之可查，查之可信”。

宏观经济数据例5

通缩加剧

国家统计局8月11日的数据显示，7月居民消费价格总水平(CPI)同比下降1.8％，降幅较6月扩大0.1个百分点，为2009年最大降幅。这是2003年中国经济从亚洲金融危机中复苏后，首次出现CPI连续6个月负增长。也是自2008年5月份以来，CPI涨幅持续回落了15个月。

7月工业品出厂价格指数(PPI)同比下降8.2％，降幅较6月扩大0.4个百分点，继续创出1996年以来新低。今年1月至7月，PPI降幅逐月扩大。

数据显示，1月至7月，CPI累计下降1.2％，PPI累计下降6.2％。从环比数据看，7月PPI环比上升0.1个百分点，为4月以来连续4个月上涨；CPI环比总体持平。

据分析，通缩加剧主要源于CPI翘尾因素负面影响比上个月扩大，且受到食品价格去年高基数的影响。未来数月翘尾因素负效应将逐渐减弱，可能推动CPI在四季度转正。

四季度有望转正

海通证券预测模型结果显示，2009年8月份、9月份CPI涨幅分别为-1.5％、-1.4％。但从2009年11月份开始，CPI同比增长率将扭转持续数月为负的局面，2010年通胀压力有望出现。

中金公司也判断CPI在四季度由负转正，其中一个重要原因就是食品包括猪肉的通胀可能卷土重来。考虑到政府近期的猪肉收储等措施能够减轻未来猪肉供给短缺程度，因此猪肉价格明后两年重演2004年的温和上涨，猪价未来两年可能上涨30％。近期猪肉价格的回升，蔬菜价格的反季节性上涨，以及全球原材料价格的上涨和我国公用事业价格，比如水价的调整，都体现了未来出现价格上涨的压力。

海通证券宏观分析师李明亮认为，随着水资源价格改革的加速以及今明两年将有大量的污水处理厂投入运营，预计2009年、2010年两年水价将出现大幅增长。上游能源和基础性原材料价格涨势也较快，通货膨胀压力加大。

同时，央行在二季度的货币政策执行报告中也对通胀的看法略有改变，从上一季度的“产能过剩及需求不足构成下一阶段价格下行的主要压力”变为“未来价格走势尚有不确定性：需求不足仍可能构成价格下行的压力，但也存在价格上行压力”。

不过在北京大学国家发展研究院教授黄益平看来，未来一年，过剩的产能可能会持续阻止价格上扬的步伐。因此，通货膨胀也许不会成为宏观经济近期的主要风险。值得决策者密切关注的是流动性泛滥导致的资产价格飙升和经济刺激过度造成新开工项目过多，这两个因素最终将危及宏观经济稳定。

投资回落出口见底

除了价格外，投资增速的快慢也决定GDP的高低。今年1-7月城镇固定资产投资小幅回落至32.9％，其中7月增速5个月来首次降到30％之下。

中金公司认为，投资并非趋势性下降，投资单月增幅回落主要跟7月份中央投资的“真空期”有关。因为今年第三批800亿元中央投资于7月底、8月初发放，因此7月份新开工项目计划总投资增速下滑。考虑到年底前尚有2075亿元中央投资等待下发，加之大部分基建项目刚刚开工，且周期较长，预期未来投资水平仍将保持高速增长。

7月房地产开发投资继续保持强劲增长，1～7月累计增速高于上半年水平1.7个百分点，当月增速更是创下19.6％的年内新高。房地产销售7月继续提速，但全国房地产新开工面积下降。销售面积与新开工面积增速的差距扩大，且库存消化月数进一步下降，凸显未来供给不容乐观，这加大了房地产投资加速的可能性。

在出口方面，同比降幅有所扩大，但环比继续回升10％。这体现出口正在缓慢复苏。有调研显示，中国出口的重要行业出口订单情况都有所好转。由于有初步迹象显示，全球经济将于下半年好转，中国对主要市场的出口似乎已经见底，特别是对美国市场的出口。随着基数效应的减弱以及全球去库存化的结束，预期中国的出口下滑率将在今年下半年显著收窄，年底甚至可能会重现正增长。

政策何时转向

在货币供给方面，新增贷款的大幅回落，也让市场担心央行的适度宽松货币政策是否已经发生改变。央行公布的数据显示，截至7月末，广义货币(12)同比增长28.42％，狭义货币(M1)同比增长26.37％。人民币贷款增加3559亿元，较6月份的15304亿元显著回落。

在野村证券中国经济学家孙明春看来，弱于预期的生产和投资增长率，再加上比预期更加严重的通缩，可能给政府提供了更多的理由来维持当前的政策态势不变，而不是采取紧缩政策来控制贷款增长和流动性过剩。因此，政府只会以非常渐进的方式将其政策重点从促进经济增长转移到预防投资过度和资产价格通胀上来。更为重要的是，这些紧缩政策可能只是技术性的、温和的以及具有针对性的。他认为，总体宽松的货币政策以及激进的财政政策态势至少在今年年底之前不太可能会发生改变。

高盛电预计短期内政策仍将保持宽松，因为最高决策层不断强调要坚定执行积极的财政政策和适度宽松的货币政策。而且这与央行和银监会已经开始并将继续适度暗中收紧的举措是不矛盾的。

高盛在最新研究报告中称，在政策立场改变之前，当前的“暗中收紧”举措可能收效甚微。政府已开始采取略微更有力的紧缩政策来吸纳过剩的流动性，使得短期利率上升，并采取一些温和的措施来减缓贷款增长。然而，如果没有最高决策层的明确支持，此类暗中紧缩措施不大可能有明显效果。只有当最高决策层认为政策立场需要改变并允许实施更多的紧缩措施时，收紧政策才会是更有效的。高盛预计，这样的政策变化将在10月中到12月初之间发生，届时政策立场将转向“稳定”的货币政策。

高盛称，最合理的预测是国务院在10月中旬国庆活动结束、三季度GDP数据公布之后修改政策立场。决策层或观察三大指标的变化进行政策调整。一是GDP增长势头改善，同比增速至少两个季度保持在10％左右；二是出口同比增速连续3个月以上反弹至两位数，为高于10％的正值；三是CPI同比增幅加速至3.5％～4％。

高盛预测显示，第三季度GDP同比增幅接近10％，再综合考虑到关于实体经济增长和价格方面的其他指标，预计政府将越发确信经济增长复苏趋势并决定取消极其宽松的货币政策。但是，如果三季度CDP数据喜忧参半，尤其是出口增长疲弱，政策立场的调整可能会推迟到12月初中央经济工作会议召开之际。

资产价格波动加大

宏观经济数据例6

中国经济进入新常态的中高速增长以来，中国经济增长“大幅放缓”、中国经济“硬着陆”等观点，变成国内外在每年的年底、年初对中国经济判断的主基调。这些判断的误区是，尽管中国经济进入了新常态，但国内外的分析人士并没有用新常态的逻辑来分析数据，来判断现状和未来经济的态势。

有些媒体对今年前三季度6.9%的经济增长用“经济增长是七年来的最低”来表述，显然参照系是过去30年的高增长，这个参照系是不对的。现在是新常态经济发展阶段，新常态经济的一个重要特征就是从高速增长变成中高速增长。经济增长7%左右就是中高速增长，也是两会报告确定的今年的增长目标。如果我们用新常态的逻辑来看待6.9%的增长，参照系是新常态经济的中高速增长，6.9%的增长是完全正常的、合理的、符合经济规律的增长水平。用新常态经济观念来分析增长数据，国内的经济增长是稳定的，与中高速增长的的目标是一致的。那种认为中国经济大幅下滑、硬着陆、崩溃的分析是思想方法的问题，分析思路根本没有进入新常态经济发展阶段。2014年12月闭幕的中央经济工作会议和十的一些相关文件反复强调，要认识新常态。只有认识新常态，才能适应新常态，最后才能把握新常态。如果思想方法上没有进入新常态经济的转变，观念上不可能实现从过去的发展阶段向新常态经济发展阶段的转变，对新常态经济阶段的形势判断就是不准确的。

季度GDP增长数据出现零点几个百分点的波动是预料之内的，不必过度解读

当前，我国正处于“三期叠加”的新常态经济发展阶段，“三期叠加”是指经济处于增长速度换挡期、结构调整阵痛期和前期刺激政策消化期。换档期是什么意思？是我们的经济增长从高速增长变成中高速增长，是对一个经济规律的描述。新常态经济发展阶段的一个重要改变就是劳动力红利开始减少。当劳动力红利开始减少的时候，当人口出现老龄化的时候，经济就会出现增长速度的换档。很多发达国家都经历了这样的改变，美国、日本、欧洲都在劳动力比较优势改变后出现过换档期，这是经济发展的规律性。我在20世纪80年代初期去法国留学，由于人口结构的变化，法国经济在80年代就面临增长速度放缓的现象，所以说换挡期是一种规律性的变化，中国经济的新常态出现这种规律性的变化是不可避免的。

转型期是什么意思？从整体经济的层面上讲就是经济结构的转型。从投资为主转变为投资、消费增长的合理比重;从第二产业为主转变为二、三产业并举;从依靠较多的外需转变为内外需共进;从劳动密集、资源密集转变为技术密集、知识密集。而经济结构转型最主要的压力来自于第二产业。过去30多年高速发展的同时，包括“第三期”――政策消化期的盲目投资，使第二产业累计了高耗能、高污染、产能过剩这种不可持续的深层次矛盾。在新常态经济阶段，要实现经济结构的转变，使经济可持续发展。产业结构的调整主要来自两个方面。第一，不合理的产能结构要调整，将不合理产业的投资降下来。第二，培养新的增长点，形成合理的产业结构。这两个方面的调整是不同步的，不合理产业结构调整使这些领域的投资减少，而新的增长点还在培育过程中，增加的投资不能很快覆盖减少的部分，出现了青黄不接的状况，带来了经济下行的压力。

围绕“三期叠加”所作的规律性和结构调整的分析，我们应该看到，“叠加”效应，即所谓过渡期、投资下降、经济下行、都是已知信息，是存量的概念。月数据特别是季度公布的GDP增长数据，如果出现零点几个百分点的上上下下应该是预料之内的，不是“增量”下行的概念，包括投资下降以及出口方面存在问题，这都不是增量信息。如果解读为“增量”，可能在重复使用“三期叠加”分析的信息，过度释放一些本不该由这零点几个百分点所承载的信息，刻意淡化存量概念而去放大增量概念，这是非常误导的。

正确认识进出口数据改变的原因，不能简单重复传统刺激出口的政策

今年前三季度，进出口总额178698亿元人民币，同比下降7.9%。其中，出口102365亿元，下降1.8%;进口76334亿元，下降15.1%。进出口数据是否非常糟糕？我认为一定要把信息对称起来。第一，出口数据显示加工贸易低于一般贸易。在过去很长的时间内，我们的加工贸易占主导地位，远远高于一般贸易。加工贸易是一个劳动力密集型产业，当我们的劳动力红利逐渐减少以后，加工贸易业就逐渐转移到更有劳动力比较优势的地方去。这是个渐进的过程，从十几年前就已经开始了。近几年来，因为劳动力成本增长特别快，所以那些港台企业基本上都走了。本地的企业因为没有能力走出去，很多就关闭了。企业迁走或关闭，订单也走了，加工贸易的出口已经连续几年低于一般贸易。这是我们进入新常态以后，劳动力红利改变所带来的贸易结构的变化，也是国际贸易中规律性的变化。我们不能盲目的说，出口增长下降就要加大出口退税。当前出口增长下降的原因根本不是税收造成的利润下降所致，退税根本没有意义。我们还是要改变出口结构，增加一般贸易。劳动力密集型的产业少了，那就增加一些附加值高的产业，出口加工制造升级为高端制造，调整出口产品的结构才是解决问题的根本办法。要正确认识进出口数据改变的原因，不能简单重复传统刺激出口的政策。

第二，中国已经在2011年代替美国成为世界第一大进出口国家，占到全球45万亿美元贸易规模的11%左右。国际贸易是按照比较优势的交换。如果仍然停留在低端制造，中国的贸易特别是出口不可能继续保持大幅增长，因为中国在11%以外的贸易领域不具备比较优势。仅盯着出口增长率下降而考虑短期政策，不抓紧培育有新的比较优势的产品，可能会错失未来国际贸易发展的良机。

第三，我们的进口也是负增长。这是因为我们进口的产品中大部分是大宗商品，大宗商品的价格从去年第四季度开始一直到现在大幅度下降，石油价格降了一半多，所有的农产品都在降价。我们进口产品的一半以上都是大宗商品，就算我们的进口量不变，因为价格降了这么多，所以我们的进口规模一定是下降的。不能简单地说，进口负增长就是我们国内对外面的需求下降，我们的经济不景气。

宏观政策要稳，不能总是调来调去

宏观调控在新常态下已经有基本原则。新常态经济宏观调控的基本原则是：宏观政策要稳，微观政策要活，社会政策要托底。大规模的刺激政策就是危机政策。既然是常态，宏观政策就要稳，不能总是调来调去。短期财政、货币和投资的政策到位，稳增长应该是没有问题。在常态的情况下，受季节性因素、天气因素、自然灾害等各种因素的影响，经济也会有上有下，但这样的波动是正常的，与危机引起的大起大落不一样。

每当经济增长数据出现零点几个百分比的下降，经济下行压力“加大”的说法就会被强化，就出现呼吁稳增长政策微调和更宽松货币政策等加大短期刺激政策的声音。实际上，12%的货币供应量的增长（M2）目标本身已经是一个很宽松的指标。上半年名义GDP的增长是6.5%，也是经济增长所需要的货币需求增长水平。但是既定的货币供给增长是12%，有5.5个百分点的差距。这意味着货币供应量的增长要超过货币需求增长5.5个百分点，从这个意义上来说，货币政策应该是宽松的。但是现在11%左右的M2增长，在既定12%的M2增长政策范围之内，从这个角度，货币政策在执行层面是稳健的。政府一直在强调货币政策是稳健的，但指标本身是被宽松的制定了。

总之，要正确认识宏观经济指标，思想方法一定要正确。思想方法不同，利益导向不同，对问题的看法也就不同。用新常态的逻辑去分析数据，判断形势，才能避免误判形势、误导政策。对当前经济增长稳定的判断，并不是说我们的经济没有问题，但关键是找准问题，找到针对性的解决方案。

充分发挥调结构在稳增长中的关键作用

我们的经济存在下行压力的根本原因是结构问题。正确的方法不是印发更多的钞票，而是要对症下药，要进行结构调整。不合理的结构要往下调，加大力度去推动新的产业结构核心增长点。如果不把这个问题解决，而是用短期政策去稳增长，那就一定会固化现在的结构性矛盾，并不能解决根本问题。2014年12月11日闭幕的中央经济工作会议有五项任务，第一项任务就是稳增长，紧接在稳增长后面的一句话就是“稳增长的关键是调结构”。虽然也说了财政政策、货币政策、产业政策，但关键是落脚在调结构上。如果结构没有理顺，今年短期政策稳增长，明年结构问题带来的下行压力就仍然存在。持续增长不能年复一年地靠短期政策来保证。

充分发挥调结构在稳增长中的关键作用。调结构有两个方面，一个是将不合理的结构往下调，另一个是必须同时形成合理的新产业结构。中央经济工作会议确定的今年第二项任务是积极培育新的增长点，这与新的合理的产业结构形成是联系在一起的。在经济存在下行压力的情况下，我们要积极培育新的增长点作为经济增长的驱动，应该必须从现在做起，而不是要等到明天。

宏观经济数据例7

前言中提到，宏观经济的管理需要借助数据统计，而数据统计的质量将直接影响并决定宏观经济管理效果。新形势下，为了进一步加快我国社会主义经济改革步伐，实现经济发展现代化，我国政府采取了宏观经济调控和管理政策，希望以科学管理、调控市场宏观经济的方式，全面推进我国经济社会主体体制的发展。从当前的实施效果来看，这一政策颁布与实施之后，无疑是有效而可行的。但是在实际实施过程中，这一政策遇到了一系列亟待解决的问题，这些问题的存在在一定程度上影响着经济管理效果。而在所存在的问题当中，最为突出的便是数据信息的统计质量不良。针对宏观经济管理调控中所存在的数据信息统计问题，现对其作用以及重要性作相关分析。

1.1提高统计数据质量是实现宏观经济管理的必需条件

相关资料显示，当前我国所制定的宏观经济管理系统主要包括决策、执行以及监督等三大数据信息处理分系统，独立于三大系统之外的经济信息统计系统负责对社会经济信息进行专门的搜集、统计和管理，并在管理的同时对数据信息统计活动进行监督与调控。因此，为了从根本上提高数据信息的统计质量，保证社会宏观经济管理的有效性，就必须严格做好社会经济信息统计工作，及时、迅速以及高效的完整数据统计。

1.2提高统计数据质量是奠定经济宏观决策的基础

党中央和国务院在对经济宏观决策的过程中，需要准确及时的统计信息。宏观经济决策主要指的是在宏观经济发展过程中，为了能够使我国国民经济能够快速有效的发展，就必须要制定一个发展目标、方针及政策。而这一目标的制定是国家根据我国的国情以及自身的特点做出的一项全面的决策。在这个重大决策过程中，需要以下几个步骤：第一，需要对社会经济等各种信息进行调查与研究，并能够全权掌握，分析出其中存在的问題与矛盾；第二，请专家对大量信息进行深度研究，并制定多个解决方案，然后对方案进行评估之后选定一个可靠的方案。这样才能够保证宏观经济决策的可靠与科学。

1.3提高统计数据是实现宏观经济管理监督的关键

宏观经济监督管理需要准确、及时的统计信息所谓宏观监督，就是制定并执行各种法规、条例为维护社会秩序和经济秩序并保证宏观经济管理目标的实现所进行的经济监督、行政监督和社会监督。监督是宏观经济正常运行必不可少的管理环节，监督职能是通过信息反馈来检验决策是否科学可行。监督的手段很多，其中统计监督是必不可少的，统计只有提供准确、及时的信息，才能发挥国民经济“监测仪”的作用，密切注视国民经济发展势态，紧密围绕宏观经济调控目标，灵敏跟踪各项政策执行情况，及时进行定量检查、监督和预警。

2当前经济数据统计所存在的问题及原因

2.1思想行为不端正

统计数据质量管理，或者说社会经济数据信息的统计工作中，少部分领导者可能会因为欠缺经济发展思想，或者思考问题不全面，导致其无法从全局性范围出发，做出长远的决策，甚至因为某种私人利益而向上级部门隐瞒真实的统计数据，利用职位之便进行各种非法、违法的活动。领导者思想行为不端正是造成数据统计质量不高的主要原因之一。

2.2考核指标不完善

当前，国家政府对地方干部的政绩管理和考核制度不完善，尽管党中央指出，在新形势下药抓住经济发展机遇，在遵循社会经济发展方针的前提下接受挑战，切实加快我国社会主义经济建设。但在真正实施时，由于国家所制定的政绩考核制度不完善，考核方法也存在一定缺陷，导致相关考核部门无法真实获得地方干部的政绩，无法对地方干部的数据统计质量进行科学合理的监督与管理，进而导致经济数据统计质量低下。

2.3《统计法》不完善

除了人为因素和外界因素影响之外，数据统计制度本身的不完善问题也是导致数据统计质量不好的重要原因之一。就目前看来，《统计法》在实际实施时存在着诸多问题，统计工作受阻和无法开展等，其根本原因是因为《统计法》本身的不完善，国家在制定《统计法》时由于欠缺对当前社会形势的考虑，或者考虑不周，所以导致其所制定出来的《统计法》在具体实施时失去作用，甚至无法实施。

3统计数据质量的途径

2007年的全国统计工作会议强调以提高统计的科学性，准确性和权威性为中心，深入统计改革，加强各项建设，强化统计管理，不断提高统计工作水平，为加强和改善宏观调控服务，为全面落实科学发展观，加快构建社会主义和谐社会服务。

3.1立足统计改革，确保统计数据真实准确

统计部门直属于本级政府，听命于本级政府，这种体制难以保证统计部门的客观中立和统计数据的准确，从这个角度分析，实行统计部门的垂直管理是有必要的。近年来中国统计改革有一系列重大举措，特别是去年以来，统计改革“三大战役”（即三支调查队改革，经济普查和GDP下算下一级）和《统计法》执法大检查揭开了中国统计大改革的序幕，尽管改革涉及方方面面，但目标只有一个，就是搞准、搞实统计数据。

3.2对于人为原因造成的统计数据质量不实，要靠法制治理

充分运用《统计法'》这个最为有力的武器，做到“有法可依，执法必严，违法必究”。为此，一是要扩大统计执法力量，增加统计执法的专业人员。二是扩大查处企业、个体工商户等统计违法的比例，大幅度提高查处数量。三是广泛深入进行统计法宣传，尤其是强化违法案例查处实例的宣传，提高法律威慑力。

结束语

总而言之，要想实现宏观经济的有效管理，就必须要把握准确及时的统计信息。政府中统计部门的最主要工作也就是统计信息，并提高其质量，这也是全社会的共同责任。

参考文献

[1]张美清.关于提高统计数据质量的几点思考[J].内蒙古统计，2006（01）.

[2]蒋英.对统计数据质量的几点认识[J].山东煤炭科技，2005（06）.

[3]崔新明.提高统计数据质量的几点建议[J].南京工业职业技术学院学报，2005（04）.

宏观经济数据例8

2010年5月以来，我国宏观经济数据多次被提前泄露，检察机关共立案6件6人。目前，孙某、伍某、武某已被西城区人民法院以故意泄露国家秘密罪判处有期徒刑5年、6年和5年零6个月，另3件案件正在审判中。

一、案件主要特点

第一，泄露的国家秘密是涉及国家经济社会运行的宏观经济数据。这些经济数据泄露后，会危害经济运行秩序，干扰市场公平竞争，危害政府的公信力，使国家、社会和人民利益造成重大损失，是一种社会危害性非常严重的泄密犯罪，必须依法惩治。

第二，本案被告人之一孙某是在担任领导秘书期间实施的泄密行为。在保密工作中，领导秘书作为一个相对特殊的职位，往往成为了监督的死角。作为沟通上下级关系、负责管理领导往来电文、协助领导工作的秘书，其往往可以接触到很多一般工作人员接触不到的数据，因此其本应成为保密工作中监督管理的重点对象，然而，由于其职位的特殊性和工作的灵活性，使得一般的监督管理机制在其身上不能有效发挥作用。

第三，泄密类案件的涉案人员在犯罪心理上呈现趋利性和趋誉性相互交织的现象。本案被告人在泄密的过程中没有发生直接的金钱交易关系，但法律意识淡薄，保密意识不强，当老乡、朋友向其询问尚未公布的经济数据时，碍于情面而泄露了国家秘密，这说明今后社会各方面要注重树立国家工作人员正确的价值观和利益观。

二、犯罪原因剖析

（一）客观方面

1、单位对保密教育工作重视不够，要求不严，效果不佳。一些单位虽然日常组织了保密教育，印发了保密学习材料，但对学习的要求不严格，更没有相关考核和检查，导致人员在日常工作中对保密工作没有足够的重视，存在严重的轻视、麻痹、侥幸思想。

2、导致国家秘密泄露的外部诱因增多，对其打击力度

不够。证券市场具有资本密集和投资者参与度很高的特性，随着我国资本市场日益繁荣和发展，使得证券行业的从业人员不断增多，市场也比较浮躁，投资者大多喜欢到处打听消息，在股市价格波动剧烈时尤甚。作为反映我国宏观经济发展状况的国家统计数据，其每次的公布都会对证券市场产生重要影响，因此，为了获取非法利益，很多证券行业从业人员或者投资者会通过各种手段提前获知国家统计数据，使得国家统计机密的保护面临着越来越多的挑战。

3、环境诱导。目前我国正处于社会转型时期，商品社会的快速发展，各种潜规则横行，极易导致人们价值观念的多元化，这种外部环境为泄密类职务犯罪产生提供了滋生的土壤。

（二）主观方面

1、法律意识淡薄。很多泄密犯罪行为人从事工作多年，工作经验比较丰富，且拥有较高学历，但却对泄密行为的严重性认识不够，对泄密行为后的法律责任知之甚少，也不认为自己的行为涉嫌犯罪。他们一直认为，只要不收受他人钱财即不构成犯罪，对于罪与非罪概念的模糊不清，是使其走上犯罪道路的一个主要因素。

2、保密意识不强，在工作中长期放松对自己的要求。人员如果被“为朋友两肋插刀”的江湖义气冲昏头脑，单纯顾及亲友、老乡、熟人的情谊，置国家利益于不顾，就容易说一些不该说的，干一些不该干的。

3、侥幸心理。很多人实施犯罪时也是心存顾虑，但侥幸心理最终战胜了理智。还有些人认为自己精通业务，熟悉相关法律法规，就认为钻法律空子，打球，即使被发现了，也有借口推脱，逃避司法机关的惩罚，于是便铤而走险，最后却葬送了自己。

三、预防对策

1、加强对人员的保密教育和法制教育。对领导干部要把保密学习纳入领导理论学习的内容中，对其他重点人员，要采取集中培训的方式，开展上岗教育、在岗教育、离岗教育；根据形势的发展和保密工作中存在的问题，要认真分析原因、总结经验、提高业务知识和技能；保密教育与业务工作相结合，运用身边反面典型案例警示身边人，使处于职务犯罪边缘或潜在的犯罪者，对法律产生敬畏，自觉地约束自我，抑制犯罪。

2、加强对人员的保密管理。组织人事部门要制定专门规定，加强对人员政治条件的资格审查；对各级领导干部要落实保密工作领导责任制，把保密工作领导责任制的执行情况纳入政绩考核内容；加强党委监督、领导干部之间的监督，并自觉接受群众监督；对其他重点人员，将日常工作纳入年度考核中，并与经济利益挂钩；随时掌握少数重点人员的思想动态和现实表现，以保证保密干部的思想稳定。

3、加强对文件、载体的管理力度。加强对密件复印工作的管理，复印件数、复印人员要及时登记，不允许随意放置、丢弃复印件，做到复印件视同原件保管；对文件资料的密级确定要严格把关，谨慎规定文件范围，避免范围过大过宽，同时符合解密条件的文件要及时解密，确保密件的安全有效；加强对存储介质的保密管理，传递、使用存储介质时要采取保密措施，销毁信息时要确保其无法被复原，对报废的载体也要进行有效的销毁处理；严格落实手机、电脑保密管理规定，严禁在手机通话、电脑即时通讯软件中涉及国家秘密。

宏观经济数据例9

一、前言

随着社会经济的不断发展，金融危机的浪潮也席卷全球，为了维护国内金融市场的稳定，需要中央银行对于市场的情况进行管理和调控。中央银行在日常的经营管理中主要为了维持市场的稳定运作，使其不在外界市场的影响下，产生极大的波动，从而影响国民生活水平和状态。要对市场尽心调控，市场的数据信息的收集是决定市场调控策略的关键。

二、当前银行金融管理过程中存在的缺陷

（一）缺乏全面特色的运行体系

在银行现行的市场调控智能和操作体系中，没有形成一个明确化、规范化和具有市场实际操作意义的可行的指标性体系，由此不能全面实现各部门对于现金信贷收支的完全统计。

（二）缺乏统一化管理的信息系统

目前各大银行都是根据中央银行的调控信息来做出战略指导的，其中中央银行主要是通过人民银行的智能部门和相关措施来对市场进行调控，但是如今在人民银行内部，职能部门的设置出现重复的情况，并且对于各部门之间职能的界定等比较模糊，使内部结构产生重复、混乱。由此，各部门之间收集关于市场的信息和资料等经常会出现重复的情况，并且难以全面掌握市场动向，同时各部门之间的交流比较少，缺乏统一化管理的信息系统，因此难以实现资源共享。

三、金融数据库的建立和管理体系实现

随着商品货币经济关系的发展，银行和金融业在整个社会经济关系中的地位和作用日益突出，金融运行的稳定成为经济稳定发展的重要条件。金融的稳定运行需要有一个公平、健全的规则和机制。而当时各个银行的运作一般是依据各自的经营原则进行的，尽管在运作过程中各银行之间也形成了某些约定，但这些约束的效力是有限的，这使金融活动经常出现无序甚至混乱状况。因此，要保证金融稳定，经济稳定，减少金融运行的风险，政府对金融业进行监督管理是极其必要的。这便是中央银行产生的再一个基本经济原因。

（一）数据库的建立

数据库管理体系建立。对于建立分级管理的金融数据库的银行之间的信息交流往来所使用的指导信息等要保持一致，使数据库内部数据存储的一致性、管理实施标志保持一致、编码统一、规范统一、机缝统一、接口统一以及软件统一。

当前银行行使的金融市场调控等指标主要分为宏观指标和微观指标两种。宏观指标指对于数据库中收集的信息进行现行统计计算，以此来反应国民经济的水平和运动情况；微观指标主要是指将数据库数据进行会计核算，并以此核算结果来分析和得出企业的生产流通、资金管理以及企业经营情况等进行描述。

随着逐级金融数据库的建立，以及各级数据库管理者对于数据的分类整合处理的手段，最后在最高级金融数据库中的数据保证能直接进行读取分析和提供战略决策的决定基础。因此全面建立信息源，扩大银行内部金融数据库的信息数据等，是为了实现更完整的毒市场动向等进行把握，以致于对市场进行控制和管理调控等。

（二）管理体系的实现

1、企业实现资金良性循环

要实现企业良好的资金循环，首先，在企业内部要提升技术改造能力，保证控制基建规模的良好运行；其次，当企业的效益在经营中日渐提升，也要充分基于职工福利，保证员工对于企业工作的积极性和获得认可；再次，要引进良好的企业内部管理制度，规范企业内部管理，完善企业内部结构设置，使其更高效的完成工作任务；最后，要注意在我也经济的过程中时刻保持风险意识和资金补充意识。

2、职能部门协调配合

对于企业的流动资金的循环管理，其中也属于国家职能部门的职责，因此在企业经营管理的过程当中，国家相关职能部门也可以通过自身的职权对于处于市场流动状态中的资金进行管理和调控。为了保证市场良好的运作，维持各企业良好的经营状态等，智能部门在平常的操作中，只要不违背国家调控的大前提的基础下，智能部门也已配合银行相关的处理办法和措施，推挤市场的良好运作。

3、监管小贷企业与P2P行业

如果是要把数据监测得特别细，确实有一定的难度。如果以后的监管政策要求平台备案的话，就像小贷公司要取得牌照有年审一样，备案后平台被要求强制性地提供数据，则可以进行统计。但在现阶段，监管细则未出，行业数据的统计监测就存在难度。据了解，目前针对P2P行业监管细则，监管层也频频在P2P公司进行调研，并向业内人士征求意见，建议多集中在行业准入门槛的设立、P2P信息中介的定位、资金银行存管要求和建立信息披露制度等几方面。

四、结束语

银行通过金融手段对市场的运作状态等进行调控是常规使用的手段，而对于在调控和管理的过程当中，对于做出决策所需要的数据信息基础等就需要通过市场进行收集和整理。在银行系统中逐级建立金融数据库是为了更好的实现对于市场动向的把握和数据的收集，因此要建立好金融数据库，并且维护好其的运作状态。

参考文献：

宏观经济数据例10

改革开放三十多年来， 中国经济持续高速的增长举世瞩目， 衡量经济发展水平的宏观经济统计数据成为了国内外相关机构和学者广泛关注的热点。中国国家统计局、中国人民银行每季度、月、周都会对cpi、gdp、固定资产投资等重要宏观经济变量的统计数据进行披露， 然而， 由于这些宏观经济时间序列数据受多种因素（如非重复性突发事件、经济或者政治结构变化以及自然灾害等）的影响， 公布后的实际数据与市场预测值常常会产生偏差， 这种偏差左右着金融市场参与者的行为， 特别是会对上市公司的未来现金流和风险贴现率产生作用， 进而对股票市场参与者的市场行为和股票市场的收益率及波动率产生巨大影响。因此， 探讨和量化宏观数据的公布以及市场预测值与实际公布值间的偏差对股票市场的影响程度， 具有重要的理论价值和实践意义。

国外学者研究宏观经济变量的对各种资产价格条件均值影响的文献极为丰富，但对于宏观经济公告对条件方差影响的研究成果却很少。ederington和lee（1993，1996）创立了一整套研究程序， 专门研究新闻和宏观经济信息对股票、外汇期货、期权市场的影响。ederington和lee（1993，1995）发现宏观经济信息的定期对利率和外汇期货市场的价格和波动率有显著影响。在国内， 宏观经济信息公告对金融市场影响的研究尚不多见。 冯玉梅等（2007）基于改进的ar（1）-egarch（1，1）-m模型， 通过研究宏观信息宣告对股票市场价格行为的影响， 表明居民消费价格指数和商品零售价格指数对股票市场的收益有负向影响；国内生产总值、社会消费品零售总额、公开市场操作利率变动率和企业景气指数对股票市场的收益有正向影响； 公开市场操作公告会导致股票市场条件收益率显著增加； 其余各类宏观信息因素对股票市场收益的波动性并不存在显著影响。WWW.133229.COm王云升等（2008）分析了宏观经济数据公布与预测值所产生的偏差， 并研究了其对金融市场收益及其波动率所产生的影响， 结果表明， 消费者价格指数统计数据的公布加大了股票市场日收益的波动率， 而固定资产投资增速和货币信贷信息数据的公布则减小了其波动率； 由于市场化程度较低， 宏观经济统计数据的公布对债券市场和外汇市场参与者价格行为的影响较小。

二、数据选取与处理本文由收集整理

本文选取2009年3月21日至2012年3月21日间上证综指日间交易收盘收益率为样本数据来衡量股票市场收益率。选取消费者物价指数（cpi）、固定资产投资增速（fai）和中国人民银行公布的货币信贷信息（m2&loan）三个经济变量作为宏观经济统计数据样本。由于宏观经济统计数据常常受季节效应的影响而失真， 因此，要对消费者物价指数、固定资产投资增速和货币信贷信息进行季节调整，通过采用相对值避免不同量纲对其的影响， 以消费者物价指数为例， 将绝对指标转换为相对指标的计算公式为：cpi相对= ■，固定资产投资增速和货币信贷信息相对指标的计算方法与消费者物价指数相同。

对于宏观经济变量的预测值， 我国目前还没有专业的调查机构对其进行如此规模的调查， 市场预测数据多是源自各个证券机构出具的研究报告。本文选取北大朗润的预测均值作为cpi， fai市场预测值， 原因是中信等众多重要金融机构都以它的宏观经济变量数据预测值的平均值作为参考。由于预测值难以获取， 且不具权威性， 本文在建立考虑市场预期的模型中剔除了货币信贷信息这个变量。

三、理论模型

garch模型又称为广义arch模型， 是arch模型的拓展。自从恩格尔提出arch模型分析时间序列的异方差性以后， 波勒斯列夫又提出了garch模型。 garch模型是专门针对金融数据的回归模型， 除去和普通回归模型的相同之处， garch对误差的方差进行了进一步的建模， 特别适用于进行金融数据的波动性分析和预测， 这样的分析对投资者的决策能起到非常重要的指导性作用， 其意义甚至超过了对数值本身的分析和预测。因此，本文选择garch模型研究偏差对股票市场的影响。garch模型要求所研究的时间序列必须是平稳的， 因而使用单位根检验 （unit root test） 对上证综指收益率进行平稳性检验。结果显示在1%的显著性水平下， 样本数据不存在单位根， 是稳定的序列。

（一）模型ⅰ：未考虑预期的实证检验模型

在不考虑实际公布值与市场预测值之间偏差的情况下， 建立股票市场的价格行为的garch模型：

rt=μ0+■μidi+μcpidcpi+μfaidfai+μm&loandm&loan+εi

ht=α0+α1ε2t-1+β1ht-1+■

αidi+αcpidcpi+αfaidfai+αm&loandm&loan

其中， rt为所测量的股票市场日收盘收益率，rt=■， pt表示第t 日的收盘收益率；di为虚拟变量，用以消除数据的“季节性影响”；dj为虚拟变量，消费物价指数、固定资产投资增率以及货币供应量和新增贷款数据公布之日， 取值为1，反之为0；εi为服从正态分布的扰动项。

在模型ⅰ中， 均值方程中的截距项μ0代表样本中宏观经济统计数据未公布情况下股票市场在周五的日收益率，系数μi、μj衡量周一至周四以及消费物价指数、固定资产投资增率、货币供应量和新增贷款数据公布后股票市场日收益率的变化。方差方程中的截距项α0代表宏观经济统计数据未公布情况下股票市场在周五的波动率，系数αi、αj代表周一至周四以及消费物价指数、固定资产投资增率、货币供应量和新增贷款数据公布后股票市场波动率的变化。

（二）模型ⅱ：考虑预期的实证检验模型

采用公式ln（实际公布数据/市场预测值）×100%代表市场预测值与实际公布数值之间偏差，建立股票市场的价格行为的garch模型：

rt=μ0+■μidi+μcpidcpi+μfaidfai+μm&loandm&loan+μ-cpid-cpi+μ-faid-fai+μ-m&loand-m&loan+εi

ht=α0+α1ε2t-1+β1ht-1+αidi+αcpidcpi+αfaidfai+αm&loandm&loan+α-cpid-cpi

+α-faid-fai+α-m&loand-m&loan+εi

其中， +cpi表示ln（cpi实际公布数据/市场预测值）>0， -cpi表示ln（cpi实际公布数据/市场预测值）0>0。同理， 其它宏观经济变量的定义与之相似。

四、计量分析结果

（一）模型ⅰ：未考虑预期的测算结果

采用准极大似然估计（quasi-maximum likelihood，qml）方法对模型ⅰ进行估计。模型ⅰ显示的回归结果表明了未考虑市场预期的股票价格在一周五天交易日中的不同特征。均值方程的实证结果表明，μmon回归系数为0.216，且z值为3.065，显著为正， 说明股票市场一周五天的平均日收益率在周一要高于周五。方差方程的实证结本文由收集整理果表明，αtue和αwed的回归系数分别是-0.781、 -1.032， z值分别为-3.957、-4.056， 显著为负， 说明股票市场一周五天日收益率的波动率在周二和周三都低于周五。

固定资产投资、货币供应量和新增贷款数额统计数据的公布对股票市场的日收益率和波动率的作用极为显著。方差方程的实证结果中αfai和αm的回归系数分别为-1.217和-2.154， z值分别为-3.808和-3.289，显著为负， 说明宏观经济变量统计数据中， 固定资产投资、货币供应量和新增贷款数额的公布降低了股票市场日收益率的波动率。αcpi的回归系数为3.095， 虽然为正， 但不显著， z值仅为1.234， 没有通过0.01水平的显著检验， 表明cpi统计数据的公布仅在一定程度上对股票市场日收益率的波动率起正向作用，加大了波动率。 原因在于cpi作为重要的宏观经济变量， 对股票市场的资产影响巨大， 因此， 参与者在进行资产估值时， 常常要根据其最新公布的数据来进行资产组合的调整， 而调整这种资产组合无疑会增加股票市场日收益率的波动。

（二）模型ⅱ：考虑预期的测算结果

由于当前我国的经济形势复杂多变， 货币政策导向并不明朗， 因此无法得到货币信贷的预测数据， 所以模型ⅱ的研究未考虑货币信贷信息情况下的偏差对于股票市场价格行为的影响。运用准极大似然估计qml方法对模型ⅱ的参数进行估计。

模型ⅱ显示的回归结果表明了考虑市场预期后宏观经济统计变量所产生的偏差对股票市场平均日收益率和波动率的影响。股票市场的均值方程中的回归系数α+fai为-1.417， z值为-6.808，通过0.01水平的显著检验， 说明当固定资产投资增速统计数据公布的实际值高于市场预测值时， 会对股票市场的平均日收益率产生负向影响， 日收益率降低，这主要是由于投资的替代性，投资的两大重要组成部分是对实体经济和虚拟经济的投资， 当固定资产类的实体投资增加时， 股市类的虚拟经济自然随之下降， 投资者预期投资在虚拟经济——股市上的资金会减少， 故降低了股票市场的平均日收益率。

方差方程的实证结果表明，α+cpi与α-cpi的回归系数分别为3.076和6.921， 均为正， 且作用效果高于其它两个宏观经济变量， 说明cpi统计数据的公布对股票市场日收益率的波动率正向作用显著，波动率增加，这与模型ⅰ的结论相同。另外，α-cpi的回归系数显著为正，说明当消费者物价指数的市场预测值高于统计数据公布值时， 股票市场参与者认为未来政府通过改变利率、存款准备金率等金融工具来实施货币政策的可能性较小， 使参与者看好股票市场的前景， 增加了其对未来股市的信心， 因此， 股票市场的平均日收益率显著升高， 日收益率的波动率也随之增大。方差方程的回归系数α+fai和α-fai都为正，说明固定资产投资增长率的统计数据公布后，不论其与市场预测值之间的偏差是正或是负， 都会增加股票市场的日收益率波动率。原因在于不论固定资产投资增长率公布后的实际值和预测值孰高孰低， 二者之间产生的偏差都会影响参与者对股票市场的信心和其市场行为， 从而加大股票市场日收益率的波动。

五、结论