大数据在政府统计中的应用探究

发布时间：2017-08-20 18:30

  本文关键词：大数据在政府统计中的应用探究

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【摘要】：伴随着互联网、物联网以及云计算等技术迅猛发展,数据量呈爆炸式增长,大数据时代正在到来。“大数据”的兴起代表着数据生产与使用的社会化,它将给我国政府统计带来前所未有的影响。目前各方面对基础数据和统计分析的需求不断扩大,社会各界对政府统计部门数据质量也提出了更高的要求。因此,本文以大数据时代背景为视角,分析我国政府统计数据的供需现状以及大数据对政府统计的冲击,同时通过研究政府统计CPI与大数据技术下产生的淘宝iSPI之间的联动关系,探索大数据在政府统计中的应用,具有一定的理论意义与应用价值。首先,通过整理和分析国内外专家学者对于大数据及政府统计数据的研究成果,确定本文的研究内容及框架,总结了大数据的概念及特征意义,归纳了我国政府统计数据生产相关内容,指出大数据时代的到来对我国政府统计机构权威、统计数据生产流程、以及政府统计职能造成巨大冲击。接着系统地分析了当前我国政府统计数据的供给与需求现状,比较了大数据背景下统计数据供给与需求的新变化,并分析了当前政府统计数据供需之间存在的不匹配状况。其次,以CPI为例对于大数据在政府专业统计中的应用进行探讨,归纳和比较了我国政府统计CPI与大数据应用代表淘宝iSPI的数据来源与权重选择,在此基础上,综合运用向量自回归模型、平稳性检验、协整检验、脉冲响应函数、方差分解等计量方法,研究两者之间的联动关系。实证分析结果表明,我国政府统计CPI与淘宝iSPI两者之间存在稳定的均衡关系,表明大数据技术下产生的淘宝iSPI能够作为CPI的完善和补充,同时我们应该适当地将部分网络零售商品纳入政府CPI统计中去,并就政府统计CPI应用大数据技术的数据来源与权重确定进行了探讨。最后,在理论探讨和实证分析的基础上,讨论了当前政府统计大数据技术运用局限,并就如何改进才能更好地面对当前大数据时代的数据需求提出有针对性的政策建议：转变政府统计思维,提升大数据应用水平；建设政府统计大数据平台,加快相关技术开发；深化统计改革,重塑政府统计生产流程；完善统计法规、保障数据安全与数据隐私；培养大数据技术人才,加强国内外优秀经验学习。
【关键词】：大数据 政府统计 CPI iSPI 应用研究
【学位授予单位】：福州大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：C829.2
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-8
• 第一章 引言8-18
• 1.1 研究背景和研究意义8-9
• 1.1.1 研究背景8-9
• 1.1.2 研究意义9
• 1.2 国内外研究现状述评9-15
• 1.2.1 国内外关于政府统计研究综述9-13
• 1.2.2 国内外关于大数据研究综述13-14
• 1.2.3 现有研究简评14-15
• 1.3 研究目标与研究内容15-16
• 1.3.1 研究目标15
• 1.3.2 研究内容及研究框架15-16
• 1.4 研究方法及可能创新点16-18
• 1.4.1 研究方法16-17
• 1.4.2 可能创新点17-18
• 第二章 大数据及政府统计相关内容概述18-24
• 2.1 大数据及其特征意义18-19
• 2.1.1 大数据的界定18
• 2.1.2 大数据的特征18-19
• 2.1.3 大数据的意义19
• 2.2 政府统计数据的生产19-21
• 2.2.1 政府统计机构19-20
• 2.2.2 政府统计的职能20
• 2.2.3 我国政府统计管理体制20-21
• 2.2.4 政府统计数据21
• 2.3 大数据现象对政府统计影响21-24
• 2.3.1 对政府统计权威的影响21-22
• 2.3.2 对政府统计职能的影响22
• 2.3.3 对政府统计生产流程的影响22-24
• 第三章 大数据背景下政府统计数据现状分析24-33
• 3.1 政府统计数据的供给分析24-26
• 3.1.1 政府统计数据发布内容24-25
• 3.1.2 统计数据的发布方式25-26
• 3.2 政府统计数据的需求分析26-29
• 3.2.1 政府职能部门统计数据需求26
• 3.2.2 科研机构统计数据需求26-27
• 3.2.3 企业统计数据需求27-28
• 3.2.4 公众个人统计数据需求28-29
• 3.3 大数据背景下政府统计数据供给与需求的新变化29-30
• 3.4 大数据时代政府统计数据供需存在的问题30-33
• 3.4.1 政府统计数据内容与公众需求的不匹配30
• 3.4.2 政府统计数据时效性与公众需求的不匹配30-31
• 3.4.3 政府统计数据真实性与公众需求的不匹配31-33
• 第四章 大数据在政府专业统计中的应用探索—以CPI为例33-50
• 4.1 我国政府统计CPI33-35
• 4.1.1 政府统计的CPI计算33-34
• 4.1.2 我国政府CPI的数据来源和权数确定34-35
• 4.2 大数据技术背景产生的iSPI35-39
• 4.2.1 iSPI产生的市场背景35-37
• 4.2.2 淘宝iSPI的由来37
• 4.2.3 iSPI的数据来源和权数确定37-39
• 4.3 CPI与iSPI联动关系的实证研究39-47
• 4.3.1 计量方法说明39
• 4.3.2 变量选择与数据处理39-40
• 4.3.3 平稳性检验40-41
• 4.3.4 协整关系检验41-42
• 4.3.5 向量自回归模型(VAR)检验42-43
• 4.3.6 脉冲响应分析43-44
• 4.3.7 方差分解分析44-46
• 4.3.8 误差修正模型检验46-47
• 4.4 实证结果及分析47-48
• 4.5 淘宝大数据iSPI给我国政府CPI带来的启示48-50
• 第五章 大数据背景下政府统计未来展望50-54
• 5.1 正确看待当前政府统计大数据技术运用局限50-51
• 5.2 大数据背景下改进政府统计的思考51-54
• 5.2.1 转变政府统计思维,提升大数据应用水平51
• 5.2.2 建设政府统计大数据平台,加快相关技术开发51-52
• 5.2.3 深化统计改革,重塑政府统计生产流程52
• 5.2.4 完善统计法规、保障数据安全与数据隐私52-53
• 5.2.5 培养大数据人才,加强国内外优秀经验学习53-54
• 结论与展望54-56
• (1) 研究结论54
• (2) 本文的不足与未来的研究方向54-56
• 参考文献56-59
• 致谢59-60
• 个人简历及在学期间的研究成果60

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本文编号：708235