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浅析大数据指数能否替代统计调查指数

2019-03-12 15:13　来源: 互联网作者：王佳月浏览次数 1684

3.3.3 指标设置角度
阿里巴巴网购价格指数指标细分为10大类，居民消费价格指数指标细分为8大类，前者在价格调查、价格调整的基础上优化商品类别结构。对比可知，前者包括的商品种类较丰富，并且商品贴近实际生活，由于商品更新换代速度较快，贵重金属类商品不在消费支出范围内。此外，经常性特殊商品以及服务项目的交易场所多在超市、市场。随着电子商务的发展速度不断加快，生活必需品支持网上交易。
3.3.4 指数编制方法
在编制阿里巴巴网购价格指数的过程中，权重（）的计算标准即上月的成交份额，以加权成交均价变化幅度为计算依据。居民消费价格指数编制依据，主要为家庭商品开支以及服务开支，支出在总开支中所占比例，在该过程中，典型调查数据能够弥补原有调查数据的不足。两种编制方法存在明显的差异，前者计算较便捷，并且数据的准确性较高，后者数据计算较复杂，并且会浪费较多的人力资源与物力资源，相对来讲，后者计算成本较高。
3.3.5 指数编制口径
阿里巴巴网购价格指数主要来源于阿里巴巴集团，指数的商业性较显著，并且能够满足网络消费者需要，遵循市场交易规律，但指数编制方法极易遭到质疑。居民消费价格指数受统计单位管理，统计单位在指数整理的基础上进行统一编制，相对来讲，这种指数编制方法具有较强的公信力。目前，阿里平台高度重视价格指数的真实性，编制期间参照居民消费价格指数的原则，其覆盖范围相对片面，也是限制商品营业额的主要因素。
4 结语
随着电子商务的快速，在一定程度上改变了商品的交易方式，但大数据指数应用过程中还存在很多不足，在权威性、可信度、大范围方面仍需借鉴传统统计调查指数。基于此，应不断创新大数据指数，尽可能弥补大数据指数以及统计调查指数存在的不足，不仅符合社会发展的需要，而且还能为两种不同指数融合提供途径。大数据时代悄然而至，大数据的优势也越来越明显，探索大数据指数与统计调查指数融合发展的途径是极为必要的，对补充指数理论内容、指导指数实践行为具有积极的作用。
主要参考文献
[1]来浩楠.大数据背景下的煤炭公路运输价格指数编制[D].太原：山西大学，2017.
[2]刘立新，曹麦，黄煌.新经济与统计创新——第十六次全国中青年统计科学研讨会学术综述[J].统计研究，2017（4）.
[3]米子川，姜天英.煤炭大数据指数编制及经验模态分解模型研究[J].統计与信息论坛，2016（8）.
[4]王薇，胡晓丹.“大数据”在CPI调查中的应用初探——人工采集网络购买商品价格的研究及建议[J].中国统计，2015（12）.

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