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彩之家平台_(中国)搜狗百科

来源:彩之家平台2023-08-12 17:48

  

【中国经济大家谈】高频数据看中国经济运行 消费热度正在稳步复苏******

  中新网1月7日电题:【中国经济大家谈】高频数据看中国经济运行 消费热度正在稳步复苏

  1月6日,在习近平经济思想研究中心举行的座谈会上,国家信息中心大数据发展部大数据分析处处长、研究员杨道玲表示,随着疫情防控政策加快优化调整,各项稳增长举措持续落地赋能,预计今年市场信心将稳步修复回升,经济发展内生动能有望回稳走强,推动我国经济趋暖趋好。

  国家信息中心通过对企业登记注册、招中标、人流量、线上消费、工程机械运行等20余种、3.91亿条高频数据监测分析显示,受风高浪急的国际环境和国内疫情新发多发等因素影响,去年四季度以来我国经济恢复有所放缓,但总体上看2022年我国经济经受住了各种超预期冲击因素的影响,展现出强大的韧性、潜力和活力。

国家信息中心大数据发展部大数据分析处处长、研究员杨道玲。供图

  具体来看:

  第一,从投资看:项目投资总体较快速增长,工程建设相关行业逐步回暖,预计今年继续保持韧性持续发力

  2022年,面对经济下行压力,党中央、国务院多措并举,持续部署合理扩大有效投资,发挥投资对经济恢复发展的重要作用,取得明显成效。高频数据监测分析发现:一方面,作为投资先导指标的工程项目中标数量保持较快增长。对全国投资项目中标数据监测分析显示,2022年以来,工程项目中标量总体较快增长,全年同比增速达到57.7%的较高水平。从第四季度看,10月中标量增速虽有所下滑,但此后快速回升,12月反弹至63.2%,显示出增长势头依然强劲。

  另一方面,工程建设相关行业稳步回暖。数据显示,2022年4月以来,国内各类工程机械总销量同比降幅不断收窄,11月降幅为4%,较4月收窄38.3个百分点。其中,具有代表性的挖掘机销量11月份已实现同比正增长,增速为2.7%,较3月的低点提升66.3个百分点,回暖势头明显。同时,反映水泥生产情况的磨机运转率也呈现降幅波动收窄态势,12月降幅较4月份的低点收窄32.1个百分点。综合考虑今年政策支撑力度加大、市场信心回暖以及优化疫情防控措施等有利因素,预计2023年投资内生增长动力将持续强化,投资韧性继续凸显,在稳定经济大盘中将发挥更加关键性作用。

  充分发挥投资的关键作用,特别是促进重大工程项目投资尽快落地实施,是拉动就业、扩大消费、提振市场信心的重要抓手,也是加强逆周期和跨周期调节、保持经济在合理区间平稳运行的重要举措。今年投资方面仍需持续精准发力,要聚焦重点领域和国家重大战略,因地制宜积极做好项目选取和储备,同时要健全投资项目融资机制,充分发挥重大项目牵引和政府投资的杠杆作用,撬动更多社会资金广泛参与,激发民间投资活力。

  第二,消费方面:多项消费指标企稳回升,消费热度正在稳步复苏

  去年12月以来,全国多地陆续经受疫情冲击,消费活力受到不同程度影响。中央经济工作会议要求,要按照党中央部署,优化调整疫情防控政策,加强统筹衔接,有序组织实施,顺利渡过流行期,确保平稳转段和社会秩序稳定。随着各地疫情先后达峰过峰,多地正积极有序助力复工复产,推动城市活力加快恢复,多项高频指标显示我国当前消费热度正稳步复苏。

  基于全国18个城市地铁人流量数据构建的地铁人流热度指数显示,去年12月以来我国地铁人流热度先降后升,目前指数达61.4,较12月低点大幅回升36.5个点。同时,我们通过追踪全国83城232个重点商圈人流量数据,构建了线下商圈消费热度指数,发现12月该指数也呈现先降后升走势,目前已达96.6,较12月低点提升28.7个点,包括北京、上海、广州、深圳等重点城市在内的全部83个城市指数均已企稳回升,商场往日热闹繁华的景象正加快回归。分行业看,生活服务业消费正加快回暖。生活服务业商户既是经济社会运行的毛细血管 ,也是 “烟火气”的主要来源。我们基于餐饮、住宿、休闲娱乐等生活服务类商户订单数据构建的生活服务业消费热度指数近期也持续恢复,截至1月2日为98.1,较12月低点提升4.0个点,这表明生活服务消费正在加快“热起来”,特别是旅游业消费热度指数提升45.7个点,恢复势头强劲。

  但同时也要看到,在经济下行压力和疫情反复冲击之下居民消费信心和消费意愿修复仍然需要时间。下一步要按照中央经济工作会议要求,要把恢复和扩大消费摆在优先位置,采取更加强有力措施,增强消费能力,改善消费条件,增加消费场景,着力消除制约居民消费的不利因素,使消费潜力充分释放出来。

  第三,外贸方面:进口率先回暖,外贸增长动能总体平稳

  外贸相关的高频指标监测表明,在国内政策带动下,我国贸易平稳增长,展现出较强韧性。一是我国港口活力正在回暖。港口物流数据显示,12月港口物流指数为84.49,环比上升2.31%。交通运输部数据也显示,港口货物吞吐量逐步恢复,12月以来货物吞吐量先下降后上升,12月24日触底后快速反弹,12月31日货物吞吐量达到3383万吨,较11月底增长2.6%。

  二是外贸事件活跃度持续回升。对全球主要互联网平台中与外贸相关舆情数据分析显示,外贸相关舆情事件活跃度与外贸总体走势高度相关。2022年12月外贸舆情事件活跃度为2787.4,环比增长11.8%。说明我国外贸保持较强韧性,恢复态势明显。

  三是澳新航线进口增长迅速。上海航运交易所数据显示,2022年澳新航线进口集装箱运价指数一直保持上涨态势,虽然在11月下旬出现短暂回落,但12月中旬触底反弹,截至1月4日达到2256.87,较低点上升9.6个百分点。

  四是“一带一路”沿线国家贸易亮点突出。宁波航运交易所数据显示,11月“一带一路”沿线国家海上丝绸之路贸易指数为256.63,同比增长4.6%,环比增长5.6%。随着疫情政策的放开及扩大内需战略的实施,我国将进一步提高开放水平,深入挖掘国内需求潜力,不断扩大内需对进口贸易的促进作用。

  第四,从企业运行看,市场主体活力呈现逐步复苏势头

  一方面,市场主体规模平稳恢复。受国内外各种超预期因素影响,我国市场主体面临的困难和挑战增多,但随着稳经济一揽子政策措施的落实,2022年市场主体规模稳中有增,特别是下半年8、9、10三个月市场主体增长势头持续上扬,市场创业热情逐渐恢复。企业登记注册数据显示,2022年1-11月我国新设市场主体同比增长3.2%,其中新设个体工商户同比增长7.4%。

  另一方面,企业经营活力回升。通过分析全国100个有代表性的孵化器周边逐日人流量数据,构建了创业企业经营活力指数。数据显示,上半年创业企业经营活力指数整体回升态势,尽管四季度受疫情影响指数降至年内低位,但12月底已恢复至81.3,比低点提升2.3个点,这表明创新创业最活跃的一批企业经营活力已出现回暖势头。

  基于生活服务类商户开工营业情况构建的生活服务业经营活力指数显示,自12月最后一周以来,该指数逐日上升,表明越来越多的商户正从疫情影响中恢复,纷纷开工营业。同时,我们基于全国80城办公场所人流量数据构建了在岗率指标,数据也呈现了相同的结论,近期我国办公场所在岗率已较上月低点快速恢复了近10个百分点,其中北京、上海、广州、深圳等重点城市分别恢复32.9、14.0、14.6、15.5个百分点。

  近期各地积极优化疫情防控措施,有效提振了市场信心,系列促进市场主体发展政策举措的落地,也为激发市场主体活力提供了有力支撑。多项高频指标纷纷回暖,表明因疫情放缓的城市脚步已再次加快,各地企业复工复产不断推进,经营活力正在稳步恢复。

  展望2023年,随着市场预期向好、市场需求回暖,市场主体经营活力也将随之进一步提升。要按照中央经济工作会议精神,着重围绕市场主体需求施策,量体裁衣提升政策可操作性,完善政策实施方式,增强稳经济各项举措落地时效性和精准性,持续为企业输血补气、稳定预期,加快促进市场主体全面复苏。(完)

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                                                                                                                          在网络上,每个人都会或多或少,或主动或被动地泄露某些碎片信息。这些信息被大数据挖掘,就存在隐私泄露的风险,引发信息安全问题。面对汹涌而来的5G时代,大众对自己的隐私保护感到越来越迷茫,甚至有点不知所措。那么,你的隐私,大数据是怎么知道的呢?大家又该如何自我保护呢?

                                                                                                                          1.“已知、未知”大数据都知道

                                                                                                                          大数据时代,每个人都有可能成为安徒生童话中那个“穿新衣”的皇帝。在大数据面前,你说过什么话,它知道;你做过什么事,它知道;你有什么爱好,它知道;你生过什么病,它知道;你家住哪里,它知道;你的亲朋好友都有谁,它也知道……总之,你自己知道的,它几乎都知道,或者说它都能够知道,至少可以说,它迟早会知道!

                                                                                                                          甚至,连你自己都不知道的事情,大数据也可能知道。例如,它能够发现你的许多潜意识习惯:集体照相时你喜欢站哪里呀,跨门槛时喜欢先迈左脚还是右脚呀,你喜欢与什么样的人打交道呀,你的性格特点都有什么呀,哪位朋友与你的观点不相同呀……

                                                                                                                          再进一步说,今后将要发生的事情,大数据还是有可能知道。例如,根据你“饮食多、运动少”等信息,它就能够推测出,你可能会“三高”。当你与许多人都在独立地购买感冒药时,大数据就知道:流感即将暴发了!其实,大数据已经成功地预测了包括世界杯比赛结果、股票的波动、物价趋势、用户行为、交通情况等。

                                                                                                                          当然,这里的“你”并非仅仅指“你个人”,包括但不限于,你的家庭,你的单位,你的民族,甚至你的国家等。至于这些你知道的、不知道的或今后才知道的隐私信息,将会把你塑造成什么,是英雄还是狗熊?这却难以预知。

                                                                                                                          2.数据挖掘就像“垃圾处理”

                                                                                                                          什么是大数据?形象地说,所谓大数据,就是由许多千奇百怪的数据,杂乱无章地堆积在一起。例如,你在网上说的话、发的微信、收发的电子邮件等,都是大数据的组成部分。在不知道的情况下被采集的众多信息,例如被马路摄像头获取的视频、手机定位系统留下的路线图、驾车的导航信号等被动信息,也都是大数据的组成部分。还有,各种传感器设备自动采集的有关温度、湿度、速度等万物信息,仍然是大数据的组成部分。总之,每个人、每种通信和控制类设备,无论它是软件还是硬件,其实都是大数据之源。

                                                                                                                          大数据利用了一种名叫“大数据挖掘”的技术,采用诸如神经网络、遗传算法、决策树、粗糙集、覆盖正例排斥反例、统计分析、模糊集等方法挖掘信息。大数据挖掘的过程,可以分为数据收集、数据集成、数据规约、数据清理、数据变换、挖掘分析、模式评估、知识表示等八大步骤。

                                                                                                                          不过,这些听起来高大上的大数据产业,几乎等同于垃圾处理和废品回收。

                                                                                                                          这并不是在开玩笑。废品收购和垃圾收集,可算作“数据收集”;将废品和垃圾送往集中处理场所,可算作“数据集成”;将废品和垃圾初步分类,可算作“数据规约”;将废品和垃圾适当清洁和整理,可算作“数据清理”;将破沙发拆成木、铁、布等原料,可算作“数据变换”;认真分析如何将这些原料卖个好价钱,可算作“数据分析”;不断总结经验,选择并固定上下游卖家和买家,可算作“模式评估”;最后,把这些技巧整理成口诀,可算作“知识表示”。

                                                                                                                          再看原料结构。大数据具有异构特性,就像垃圾一样千奇百怪。如果非要在垃圾和大数据之间找出本质差别的话,那就在于垃圾是有实体的,再利用的次数有限;而大数据是虚拟的,可以反复处理,反复利用。例如,大数据专家能将数据(废品)中挖掘出的旅客出行规律交给航空公司,将某群体的消费习惯卖给百货商店等。总之,大数据专家完全可以“一菜多吃”,反复利用,而且时间越久,价值越大。换句话说,大数据是很值钱的“垃圾”。

                                                                                                                          3.大数据挖掘永远没有尽头

                                                                                                                          大数据挖掘,虽然能从正面创造价值,但是也有其负面影响,即存在泄露隐私的风险。隐私是如何被泄露的呢?这其实很简单,我们先来分解一下“人肉搜索”是如何侵犯隐私的吧!

                                                                                                                          一大群网友,出于某种目的,利用自己的一切资源渠道,尽可能多地收集当事人或物的所有信息;然后,将这些信息按照自己的目的提炼成新信息,反馈到网上与别人分享。这就完成了第一次“人肉迭代”。

                                                                                                                          接着,大家又在第一次人肉迭代的基础上,互相取经,再接再厉,交叉重复进行信息的收集、加工、整理等工作,于是,便诞生了第二次“人肉迭代”。如此循环往复,经过多次不懈迭代后,当事人或物的画像就跃然纸上了。如果构成“满意画像”的素材确实已经证实,至少主体是事实,“人肉搜索”就成功了。

                                                                                                                          几乎可以断定,只要参与“人肉搜索”的网友足够多,时间足够长,大家的毅力足够强,那么任何人都可能无处遁形。

                                                                                                                          其实,所谓的大数据挖掘,在某种意义上说,就是由机器自动完成的特殊“人肉搜索”而已。只不过,这种搜索的目的,不再限于抹黑或颂扬某人,而是有更加广泛的目的,例如,为商品销售者寻找最佳买家、为某类数据寻找规律、为某些事物之间寻找关联等。总之,只要目的明确,那么,大数据挖掘就会有用武之地。

                                                                                                                          如果将“人肉搜索”与大数据挖掘相比,网友被电脑所替代;网友们收集的信息,被数据库中的海量异构数据所替代;网友寻找各种人物关联的技巧,被相应的智能算法替代;网友们相互借鉴、彼此启发的做法,被各种同步运算所替代。

                                                                                                                          各次迭代过程仍然照例进行,只不过机器的迭代次数更多,速度更快,每次迭代其实就是机器的一次“学习”过程。网友们的最终“满意画像”,被暂时的挖掘结果所替代。之所以说是暂时,那是因为对大数据挖掘来说,永远没有尽头,结果会越来越精准,智慧程度会越来越高,用户只需根据自己的标准,随时选择满意的结果就行了。

                                                                                                                          当然,除了相似性外,“人肉搜索”与“大数据挖掘”肯定也有许多重大的区别。例如,机器不会累,它们收集的数据会更多、更快,数据的渠道来源会更广泛。总之,网友的“人肉搜索”,最终将输给机器的“大数据挖掘”。

                                                                                                                          4.隐私保护与数据挖掘“危”“机”并存

                                                                                                                          必须承认,就当前的现实情况来说,大数据隐私挖掘的“杀伤力”,已经远远超过了大数据隐私保护的能力;换句话说,在大数据挖掘面前,当前人类有点不知所措。这确实是一种意外。自互联网诞生以后,在过去几十年,人们都不遗余力地将碎片信息永远留在网上。其中的每个碎片虽然都完全无害,可谁也不曾意识到,至少没有刻意去关注,当众多无害碎片融合起来,竟然后患无穷!

                                                                                                                          不过,大家也没必要过于担心。在人类历史上,类似的被动局面已经出现过不止一次了。从以往的经验来看,隐私保护与数据挖掘之间总是像“走马灯”一样轮换的——人类通过对隐私的“挖掘”,获得空前好处,产生了更多需要保护的“隐私”,于是,不得不再回过头来,认真研究如何保护这些隐私。当隐私积累得越来越多时,“挖掘”它们就会变得越来越有利可图,于是,新一轮的“挖掘”又开始了。历史地来看,人类在自身隐私保护方面,整体处于优势地位,在网络大数据挖掘之前,“隐私泄露”并不是一个突出的问题。

                                                                                                                          但是,现在人类需要面对一个棘手的问题——对过去遗留在网上的海量碎片信息,如何进行隐私保护呢?单靠技术,显然不行,甚至还会越“保护”,就越“泄露隐私”。

                                                                                                                          因此,必须多管齐下。例如从法律上,禁止以“人肉搜索”为目的的大数据挖掘行为;从管理角度,发现恶意的大数据搜索行为,对其进行必要的监督和管控。另外,在必要的时候,还需要重塑“隐私”概念,毕竟“隐私”本身就是一个与时间、地点、民族、文化等有关的约定俗成的概念。

                                                                                                                          对于个人的网络行为而言,在大数据时代,应该如何保护隐私呢?或者说,至少不要把过多包含个人隐私的碎片信息遗留在网上呢?答案只有两个字:匿名!只要做好匿名工作,就能在一定程度上,保护好隐私了。也就是说,在大数据技术出现之前,隐私就是把“私”藏起来,个人身份可公开,而大数据时代,隐私保护则是把“私”公开(实际上是没法不公开),而把个人身份隐藏起来,即匿名。

                                                                                                                          《光明日报》( 2023年01月12日 16版)

                                                                                                                          (文图:赵筱尘 巫邓炎)

                                                                                                                        [责编:天天中]
                                                                                                                        阅读剩余全文(

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