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大数据应用领域 资料图片

　　国内生产总值（GDP）、失业率、通货膨胀以及贸易赤字等宏观经济统计数据，是经常用作宏观分析的先行指标。一段时间以来，GDP甚至成了衡量经济成败的标准。现如今，跨国公司生产销售的国际化、现代服务业的高速发展、网络经济与实体经济的融合等现象，让传统的宏观经济数据不再能涵盖经济发展的全貌。近期，国际舆论针对大数据应用如何弥补这一漏洞展开热议。在大数据时代，GDP等一系列传统的经济指标，真的已经“过时”了吗？

　　1、传统数据“漏掉”了什么？

　　2009年7月28日，国家统计局发布全国城镇单位在岗职工平均工资数据，各行业月平均工资都有不同程度上涨。不过，有网友却称自己的工资是“被增长”了。此后，“被增长”一词开始用于个人体验与宏观经济数据不符的现象。为什么会出现不符呢？专家解释称，由于地区等结构性差异因素，很可能导致一些未被计入的情况。同时，平均数据也往往会忽略微观层面的个人。

　　传统宏观统计数据的“不靠谱”还不仅仅出现在一国之内，随着全球化的深入推进，一些贸易数据的参考价值也大打折扣。举例来说，每当一部iPhone从富士康下线长途跋涉销往美国，美中贸易赤字大约就会增加200美元。而事实上，全球至少五个国家十几家公司都在供应iPhone的配件，每部iPhone价值中仅有约10美元最终流入中国经济中。

　　美国里弗特怀斯研究机构总裁扎卡里·卡拉贝尔在最近发表的《造成误导的先行指标》一文中指出，常规的贸易统计数字没有计算出中间阶段所增添的价值，其对双边贸易关系的描绘是扭曲的。