数据作为新的生产要素，被纳入构建更加完善的要素市场化配置体制机制之中。在当前经济数字化转型加速的背景下，我国的宏观经济预测和决策过程仍然主要依赖传统统计数据，但往往统计数据存在显著的滞后性，属于“慢”数据。滞后数据限制了对经济形势快速变化的把握，影响预测的精准性和政策实施的有效性。进入数据要素时代，各类“快”数据正在经济社会领域发挥着越来越重要的作用，例如金融交易数据、消费行为数据、在线搜索趋势、物流信息等，能实时反映市场动态与消费者偏好，提供比传统数据更及时的洞察。

在此背景下，CCF YOCSEF太原于11月9日在山西财经大学信息管理学院立信楼会议室举办了“数据要素如何赋能宏观经济预测与决策”技术论坛（编号：CCF-Yo-24-042），本次论坛由中国计算机学会主办，由CCF YOCSEF太原组织，来自政府、科研院所、高校、企业的40余名相关专家参会，为数据要素更好的服务宏观经济决策预测提出了有价值的意见建议。

本次论坛由山西财经大学信息学院院长、CCF YOCSEF太原AC委员李毅教授和太原学院科技处副处长、CCF YOCSEF太原AC委员张光华副教授担任执行主席，太原市统计局国民经济综合科副科长、CCF YOCSEF太原委员周丽丽和山西财经大学讲师、CCF YOCSEF太原委员肖宁担任线上主席。

论坛开场，执行主席李毅和张光华介绍了本次论坛将聚焦如何有效整合“快”数据与传统统计数据，力图为宏观经济预测决策提供创新性解决方案，全面提升宏观经济分析的精准度和决策效率。

图2 论坛背景及嘉宾介绍

本次论坛邀请中国人民大学长聘副教授、博士生导师、青年长江学者、CCF YOCSEF 总部AC委员刘勇，山西财经大学马教授，联通指挥足迹解决方案专家，城市大脑专委会副秘书长褚晓进行引导发言。山西省晋中市监测调查中心副主任张彩琴、山西云时代政务云技术有限公司数据服务中心负责人张旭东、中国煤炭交易中心数字平台运营调度中心主任系统架构师高江文对思辨点进行特邀发言。YOCSEF总部联系AC东昱晓也出席了本次论坛。

• 引导发言

图3 刘勇副教授作引导发言

第二位引导嘉宾是山西财经大学马教授，他就国家数据资产核算做引导发言。马教授首先介绍了数据要素成为数据资产的特征，指出当前GDP核算要把数据纳入国民经济账户体系中，介绍了数据资产基本概念数据资产按照载体可以分为两类，广义数据库和物理形式存在的数据资产。积极数据资产价值实现途径。全面革新数据资产积累背景下的经济分析体系。

第三位引导嘉宾为联通智慧足迹解决方案专家，中国智控学会，团体标准委员会委员，团体标准管理部成员，城市大脑专委会副秘书长褚晓，她以《多源大数据赋能（山西）宏观经济运行检测与调节》为题，分享了联通在数据要素赋能宏观经济预测决策方面的实践经验。褚晓介绍了经济大脑的总体规划，经济大脑业务体系包括宏观经济产业链、供应链市场主体等模块。褚晓指出宏观经济监测的专题分析部分，包括人口流动、城市就业、景区监测、园区用工、商圈人流量等数据助力经济决策的应用场景。

图5 褚晓女士作引导发言

褚晓表示当前联通大数据能力包括了多源数据主题库，产业数据被整合进全国产业链大数据平台，在平台之上建立了指数类产品。此外，针对用高频数据研判宏观经济数据，褚晓介绍了经济大脑在山西的应用实践。

• 思辨环节

在思辨环节，与会专家围绕体感数据与公布数据的偏差是数据问题还是算法问题、统计调查数据与高频数据预测宏观经济，哪个更有优势、现阶段训练一个精通宏观经济的AIGC智能体是否可行等核心议题展开了热烈讨论。

思辨点一：体感数据与公布数据的偏差是数据问题还是算法问题？

针对这一思辨点，作为特邀嘉宾山西省统计局晋中市调查监测中心副主任张彩琴认为数据收集有完整流程，存在一定的抽样误差和非抽样误差，例如，在日常调查中，存在一些调查对象因对指标理解不到位导致少报错报的情况，在算法方面，举了GDP核算的例子，来解释为什么数据体感有差距。

与会专家结合自身研究领域和实践经验纷纷发表见解，主要观点总结如下：体感数据与公布数据的偏差解决思路一是要确保数据的质量，二是要提升算法的匹配性、适用性。

思辨点二：统计调查数据与高频数据预测宏观经济，哪个更有优势？

大家针对第二个思辨点进行了激烈的探讨。特邀嘉宾山西云时代政务云技术有限公司数据服务中心负责人张旭东认为高频数据在预测中具有频次高、灵敏度高、前置性的特点，统计数据有滞后性，高频受市场影响小，高频数据来源不够全面，比如银联数据，挖掘机开掘数据，趋势可以反映，全面不够，数据波动比较大，预测的干扰性就大，数据足够全面下，高频数据有绝对优势。

思辨点三：现阶段训练一个精通宏观经济的AIGC智能体是否可行？

第三个思辨点引起了与会专家的积极讨论。特邀嘉宾中国煤炭交易中心数字平台运营调度中心主任高江文率先 发言，他认为技术理论上这个可行，但是实际中存在很多问题，困难较大。他举例说如何用一个大模型结合日常价格预测煤炭价格走势，对于季节性、供需关系等方面好预测，但是当涉及宏观经济时，在国家能源价格政策制定方面预测能力很有限。

在讨论利用大模型和智能体进行宏观经济分析的可行性时，各位专家表达了不同的观点，主要集中在技术可行性、数据获取难度、模型可解释性以及实际应用需求等方面。从技术角度来看，实现宏观经济智能分析有潜力，算力基础也较强。但面临的问题包括宏观经济受外部环境影响大、政策滞后性以及政务数据开放困难。高频数据的可靠性和模型的可解释性也是主要障碍。虽然技术上可以预训练智能体，但如果缺乏高质量的数据来源，即便算法和技术成熟，也难以应用。宏观经济中的人和政策因素变化多，难以预测。大模型基于历史数据训练，无法预测突发政策变化。目前大模型在宏观经济分析上还没有产出成熟的结果和报告，领导层对智能体生成的报告理解上存在偏差。现阶段的常规分析报告自动化配置尚可满足需求。与会专家普遍认为，政府对解读经济数据的需求很高，但目前要开发出一个能够精通宏观经济分析的AIGC智能体仍存在难度，主要挑战包括数据获取、模型解释性、突发因素预测和技术可行性等问题。未来需要在数据融合、技术突破和政策支持等多个方面共同努力，才能实现这一目标。

最后，YOCSEF 太原主席张国业向本次论坛的重点支持单位山西财经大学信息学院、 浪潮云计算信息科技有限公司、长河信息股份有限公司表示感谢。YOCSEF总部AC委员、清华大学计算机系副教授、知识工程实验室成员东昱晓作了总结发言，强调了YOCSEF 活动的宗旨即“承担社会责任，提升成员能力”，希望YOCSEF太原继续保持活力、敢说真话，敢于创造，关注地方时政，产生激烈思想碰撞和讨论，更好服务高质量发展。

图13 总部AC委员东昱晓作总结发言

此次论坛正值国家要发挥数据要素乘数效应和创新引擎作用，本次论坛为数据要素赋能宏观经济预测和决策提供了思路和建议。参会专家们认为数据要素赋能宏观经济预测与决策，需要传统统计调查数据与高频大数据结合起来，优化算法提升数据利用能力，发挥好数据在宏观经济中“导航仪”和“瞭望台”的作用，强化经济监测预测预警能力。