徐叢春

（國(guó)家海洋信息中心，天津 300171）

【統(tǒng)計(jì)與分析】

大數(shù)據(jù)時(shí)代海洋統(tǒng)計(jì)改革的思考

徐叢春

（國(guó)家海洋信息中心，天津 300171）

大數(shù)據(jù)時(shí)代背景下，政府統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)是大數(shù)據(jù)的組成部分，迫切需要跟上互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算等數(shù)據(jù)智能化采集技術(shù)應(yīng)用的步伐。簡(jiǎn)要概述了大數(shù)據(jù)的背景、特點(diǎn)以及統(tǒng)計(jì)部門對(duì)大數(shù)據(jù)的理解，分析了大數(shù)據(jù)對(duì)政府統(tǒng)計(jì)的沖擊及國(guó)內(nèi)外應(yīng)用大數(shù)據(jù)的現(xiàn)狀，提出海洋統(tǒng)計(jì)作為政府統(tǒng)計(jì)中的部門統(tǒng)計(jì)之一，應(yīng)緊密跟蹤大數(shù)據(jù)的發(fā)展動(dòng)態(tài)與趨勢(shì)，研究大數(shù)據(jù)在海洋統(tǒng)計(jì)中的應(yīng)用，完善海洋統(tǒng)計(jì)的組織體系、數(shù)據(jù)采集與生產(chǎn)體系、數(shù)據(jù)應(yīng)用體系和發(fā)布體系，借助于 “大數(shù)據(jù)”變革的有利形勢(shì)，加快提高海洋統(tǒng)計(jì)能力，使得海洋統(tǒng)計(jì)在大變革中處于優(yōu)勢(shì)地位。

大數(shù)據(jù)；政府統(tǒng)計(jì)；海洋統(tǒng)計(jì)

1 關(guān)于大數(shù)據(jù)

雖然大數(shù)據(jù)概念的提出已逾30年，但大數(shù)據(jù)成為高頻詞是近兩三年的事情，根本原因是互聯(lián)網(wǎng)、社交網(wǎng)絡(luò)、物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算的興起。2011年5月，麥肯錫發(fā)布了《大數(shù)據(jù):創(chuàng)新、競(jìng)爭(zhēng)和生產(chǎn)力的下一個(gè)前沿領(lǐng)域》報(bào)告，指出“數(shù)據(jù)已經(jīng)滲透到每一個(gè)行業(yè)和業(yè)務(wù)職能領(lǐng)域，逐漸成為重要的生產(chǎn)因素，而人們對(duì)于海量數(shù)據(jù)的運(yùn)用將預(yù)示著新一波生產(chǎn)率增長(zhǎng)和消費(fèi)者盈余浪潮的到來”。一般認(rèn)為，該報(bào)告的發(fā)布標(biāo)志著“大數(shù)據(jù)”時(shí)代的到來。

迄今為止，大數(shù)據(jù)仍無權(quán)威統(tǒng)一定義，已有的研究絕大部分使用描述方法探討大數(shù)據(jù)概念。一方面表明很難對(duì)大數(shù)據(jù)概念統(tǒng)一界定，另一方面也表明大數(shù)據(jù)概念本身仍在持續(xù)發(fā)展之中。比較認(rèn)同的觀點(diǎn)是，大數(shù)據(jù)一般具有“4V”特點(diǎn)，即數(shù)據(jù)量大（Volume）、數(shù)據(jù)類型多（Variety）、處理速度快（Velocity）、應(yīng)用價(jià)值大（Value）。

從大數(shù)據(jù)的歷史發(fā)展進(jìn)程來看，在20世紀(jì)80年代初期，大數(shù)據(jù)只是意味著數(shù)據(jù)量級(jí)大，它還有一個(gè)相關(guān)的術(shù)語(yǔ)“海量數(shù)據(jù)”。進(jìn)入20世紀(jì)90年代以后，大數(shù)據(jù)開始包含數(shù)據(jù)生成速度、數(shù)據(jù)處理技術(shù)、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)等內(nèi)容。2010年以來，大數(shù)據(jù)開始被美國(guó)、英國(guó)等發(fā)達(dá)國(guó)家，以及聯(lián)合國(guó)、OECD等國(guó)際組織上升到戰(zhàn)略層面，其內(nèi)涵被逐漸豐富。從目前研究進(jìn)展來看，本質(zhì)上講，在大數(shù)據(jù)概念的邏輯中，數(shù)據(jù)、技術(shù)和思維是三位一體的，核心是將數(shù)據(jù)視為資產(chǎn)?；谶@種思路，各個(gè)領(lǐng)域可以參照自身的特點(diǎn)和從服務(wù)于本行業(yè)的發(fā)展出發(fā)對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行定義，沒有必要強(qiáng)行將所有領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)統(tǒng)一界定。2013年，由中國(guó)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局局長(zhǎng)馬建堂主編的《大數(shù)據(jù)在政府統(tǒng)計(jì)中的探索與應(yīng)用》一書中，就將大數(shù)據(jù)定義為“對(duì)政府統(tǒng)計(jì)工作而言，大數(shù)據(jù)是采用多種數(shù)據(jù)收集方式、整合多種數(shù)據(jù)來源的數(shù)據(jù)，是采用現(xiàn)代信息技術(shù)和架構(gòu)高速處理和挖掘、具有高度應(yīng)用價(jià)值和決策支持功能的數(shù)據(jù)、方法及其技術(shù)集成”。這種定義具有鮮明的統(tǒng)計(jì)部門特色[1]。

2 大數(shù)據(jù)對(duì)政府統(tǒng)計(jì)工作的沖擊

2.1 政府統(tǒng)計(jì)的發(fā)展現(xiàn)狀

為宏觀指導(dǎo)和調(diào)節(jié)國(guó)民經(jīng)濟(jì)與社會(huì)發(fā)展，政府及經(jīng)濟(jì)管理部門需要了解經(jīng)濟(jì)的規(guī)模、結(jié)構(gòu)、發(fā)展水平、效益等動(dòng)態(tài)，因此依托政府統(tǒng)計(jì)調(diào)查一直是經(jīng)濟(jì)社會(huì)管理部門最主要的數(shù)據(jù)獲取手段。目前統(tǒng)計(jì)局的統(tǒng)計(jì)調(diào)查采用全面定期統(tǒng)計(jì)、抽樣調(diào)查、普查、重點(diǎn)調(diào)查、典型調(diào)查等方法，基本遵循制度設(shè)計(jì)、調(diào)查采集、數(shù)據(jù)整理上報(bào)、數(shù)據(jù)發(fā)布與開發(fā)利用的流程開展統(tǒng)計(jì)業(yè)務(wù)。近年來，伴隨著聯(lián)網(wǎng)直報(bào)系統(tǒng)等信息化項(xiàng)目的應(yīng)用推廣，統(tǒng)計(jì)工作信息化水平有較大提高，政府統(tǒng)計(jì)逐步實(shí)現(xiàn)了網(wǎng)絡(luò)采集傳輸、集中存儲(chǔ)處理、分析手段也日趨多樣。但當(dāng)前，政府統(tǒng)計(jì)面對(duì)的主要問題是:數(shù)據(jù)質(zhì)量不高、統(tǒng)計(jì)產(chǎn)品短缺陳舊、數(shù)據(jù)公信力不足等方面，根源在于現(xiàn)行的政府統(tǒng)計(jì)已不能適應(yīng)我國(guó)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展現(xiàn)狀[2]。

從發(fā)達(dá)國(guó)家的發(fā)展經(jīng)驗(yàn)來看，盡管政府統(tǒng)計(jì)最初也是以統(tǒng)計(jì)報(bào)表、抽樣調(diào)查和普查為主要數(shù)據(jù)來源，但適應(yīng)信息社會(huì)和信息網(wǎng)絡(luò)技術(shù)強(qiáng)勁發(fā)展帶來的廣泛深入的信息化后，基于行政記錄和多種信息來源的數(shù)據(jù)采集制度逐步加強(qiáng)，以服務(wù)于政府統(tǒng)計(jì)的推算、估算和校正，這已經(jīng)成為世界各國(guó)政府統(tǒng)計(jì)發(fā)展的基本趨勢(shì)，并且這一趨勢(shì)在近年來倡導(dǎo)發(fā)展“大數(shù)據(jù)”的推動(dòng)下顯得更加重要。

2.2 大數(shù)據(jù)對(duì)政府統(tǒng)計(jì)的沖擊

大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)的生產(chǎn)和應(yīng)用方式發(fā)生了巨變，各類數(shù)據(jù)爆炸性增長(zhǎng)，巨量數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)在線可用，同時(shí)數(shù)據(jù)的發(fā)布更新實(shí)時(shí)快捷，分析應(yīng)用多樣靈活，更加貼近公眾需求，數(shù)據(jù)對(duì)社會(huì)整體的代表性不斷增強(qiáng)。可以說大數(shù)據(jù)使政府統(tǒng)計(jì)面臨著巨大的沖擊。首先，是對(duì)統(tǒng)計(jì)理念的沖擊，“大數(shù)據(jù)”改變了數(shù)據(jù)的需求層次，相對(duì)于傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)技術(shù)以樣本推測(cè)總體情況，使人們能有機(jī)會(huì)和條件獲取到系統(tǒng)、完整、全面的數(shù)據(jù)，并使數(shù)據(jù)更加符合個(gè)體感知，這是技術(shù)進(jìn)步所帶來數(shù)據(jù)價(jià)值的轉(zhuǎn)變；同時(shí)，“大數(shù)據(jù)”改變了統(tǒng)計(jì)實(shí)證的研究范式，采用的是自下而上的數(shù)據(jù)挖掘范式，以數(shù)據(jù)為先導(dǎo)，不需要預(yù)先設(shè)定研究目的或方法，而是從大量實(shí)際產(chǎn)生數(shù)據(jù)中通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)找到數(shù)據(jù)之間的關(guān)系并建立模型，乃至形成理論和新的認(rèn)知，對(duì)傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)自上而下實(shí)證研究范式的一種顛覆。其次，是對(duì)統(tǒng)計(jì)生產(chǎn)流程的沖擊，一是制度設(shè)計(jì)的多元化，傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)設(shè)計(jì)是根據(jù)統(tǒng)計(jì)研究的目的和研究對(duì)象的特點(diǎn)，設(shè)定統(tǒng)計(jì)指標(biāo)、統(tǒng)計(jì)報(bào)表以及調(diào)查、匯總方法等制度，通過調(diào)查、訪問將生產(chǎn)行為轉(zhuǎn)化為可以量化的數(shù)據(jù)，而“大數(shù)據(jù)”下的制度設(shè)計(jì)面對(duì)的是已經(jīng)存在的或通過一定手段可以獲取的大量數(shù)據(jù)，需要解決數(shù)據(jù)從哪里來的問題，通過什么方式產(chǎn)生，確定采用什么樣的數(shù)據(jù)來反映統(tǒng)計(jì)目標(biāo)，需要制度設(shè)計(jì)者從各種數(shù)據(jù)來源中甄別出反映出統(tǒng)計(jì)對(duì)象的指標(biāo)；二是數(shù)據(jù)采集智能化，相對(duì)于傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)調(diào)查需要被調(diào)查的積極配合和參與，“大數(shù)據(jù)”時(shí)代，數(shù)據(jù)來源于信息技術(shù)記錄下的原始數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)的參與僅僅依賴于測(cè)量方法，數(shù)據(jù)采集更智能化、高效化和客觀化；三是數(shù)據(jù)分析專業(yè)化，相對(duì)于傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)分析主要是對(duì)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的計(jì)算分析相比，“大數(shù)據(jù)”背景下的數(shù)據(jù)分析，面臨的是大量存儲(chǔ)于各處（包括“云端”）的非結(jié)構(gòu)化或半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)環(huán)境，專業(yè)化的數(shù)據(jù)挖掘與處理技術(shù)更為關(guān)鍵與必要；四是統(tǒng)計(jì)發(fā)布透明化，相比于傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)技術(shù)，“大數(shù)據(jù)”的背景下，數(shù)據(jù)的獲取分析將全社會(huì)共享，從未知市場(chǎng)中尋找潛在用戶正是“大數(shù)據(jù)”的核心理念，每個(gè)社會(huì)成員都是數(shù)據(jù)生產(chǎn)者和提供者，傳統(tǒng)政府統(tǒng)計(jì)機(jī)構(gòu)不再是數(shù)據(jù)的唯一發(fā)布者和解釋人。綜上，“大數(shù)據(jù)”背景下，數(shù)據(jù)的采集、應(yīng)用、價(jià)值等都發(fā)生了巨大的改變，使政府統(tǒng)計(jì)的地位和職能受到極大的挑戰(zhàn)[3，4]。

3 在政府統(tǒng)計(jì)中可利用的大數(shù)據(jù)類型

在政府統(tǒng)計(jì)工作當(dāng)中，有用、可用的大數(shù)據(jù)主要有以下幾種[5]:（1）黨政機(jī)關(guān)部門的行政記錄數(shù)據(jù)。行政記錄是各級(jí)行政機(jī)關(guān)業(yè)務(wù)管理的產(chǎn)物，能夠用文字和數(shù)值反映現(xiàn)象的狀態(tài)和特征。當(dāng)前，大部分的行政記錄與政府統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)存在交叉重疊的部分。如工商行政管理部門的企業(yè)（個(gè)體戶）登記戶數(shù)與經(jīng)濟(jì)普查得到的企業(yè)（個(gè)體戶）戶數(shù)有較大重疊:發(fā)改部門審批重點(diǎn)項(xiàng)目與固定資產(chǎn)投資統(tǒng)計(jì)中的重點(diǎn)項(xiàng)目投資有密切聯(lián)系；稅務(wù)部門的稅收征收數(shù)據(jù)與“四上”單位財(cái)務(wù)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)有直接關(guān)聯(lián)等。（2）提供社會(huì)公共服務(wù)的企（事）業(yè)單位業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)。提供社會(huì)公共服務(wù)的企事業(yè)單位主要是指為社會(huì)、為群眾提供直接服務(wù)的公用事業(yè)單位和服務(wù)行業(yè)，以及具有公共服務(wù)職能的企業(yè)，具體包括:醫(yī)療衛(wèi)生、教育、供水、供電、供氣、供熱、公交、物業(yè)、社保、金融、郵政、電信等行業(yè)和單位。這些單位在辦理相關(guān)業(yè)務(wù)時(shí)產(chǎn)生的有關(guān)數(shù)據(jù)。這其中部分?jǐn)?shù)據(jù)與政府統(tǒng)計(jì)業(yè)務(wù)有直接關(guān)聯(lián)，部分?jǐn)?shù)據(jù)間接關(guān)聯(lián)。如社保部門辦理社會(huì)保險(xiǎn)金征繳數(shù)據(jù)與統(tǒng)計(jì)部門勞動(dòng)工資統(tǒng)計(jì)有關(guān)聯(lián)；供電部門所負(fù)責(zé)的區(qū)域內(nèi)各企業(yè)電量消耗數(shù)據(jù)與統(tǒng)計(jì)部門能源統(tǒng)計(jì)有關(guān)聯(lián)；供水部門所負(fù)責(zé)的區(qū)域內(nèi)各企業(yè)水資源消耗與統(tǒng)計(jì)部門水耗統(tǒng)計(jì)有關(guān)聯(lián)等。（3）按照市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)行為運(yùn)行企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)。企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)主要包括存放于企業(yè)操作型數(shù)據(jù)庫(kù)中的各種業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)（結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)）和辦公自動(dòng)化系統(tǒng)中包含的各類文檔數(shù)據(jù)（非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)）。主要是指企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)過程中積累下來的各種各樣的數(shù)據(jù)記錄，如客戶記錄、銷售記錄、人事記錄、采購(gòu)記錄、財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)和生產(chǎn)庫(kù)存記錄等。這些企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)與政府統(tǒng)計(jì)工作有直接關(guān)系。尤其是對(duì)于納入統(tǒng)計(jì)范圍的“四上”單位，這些企業(yè)的產(chǎn)、銷、財(cái)務(wù)、工資數(shù)據(jù)均是統(tǒng)計(jì)部門開展專業(yè)調(diào)查需要掌握和了解的。此外，如生產(chǎn)、銷售、耗能、用工等明細(xì)數(shù)據(jù)可以更多地應(yīng)用于政府統(tǒng)計(jì)當(dāng)中，但受企業(yè)數(shù)據(jù)保密的影響，這些數(shù)據(jù)功能還沒有很好發(fā)揮。（4）電子商務(wù)企業(yè)和互聯(lián)網(wǎng)搜索引擎的數(shù)據(jù)?；ヂ?lián)網(wǎng)時(shí)代下，人們?cè)絹碓酵ㄟ^BAT（中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)公司三巨頭:百度公司、阿里巴巴集團(tuán)、騰訊公司） 等大數(shù)據(jù)持有者發(fā)布的數(shù)據(jù)了解社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展態(tài)勢(shì)。淘寶網(wǎng)站每天有超過數(shù)千萬筆交易，單日數(shù)據(jù)產(chǎn)生量超過50TB，存儲(chǔ)量40PB。百度公司目前數(shù)據(jù)總量接近1 000 PB，存儲(chǔ)網(wǎng)頁(yè)數(shù)量接近1萬億頁(yè)，每天大約要處理60億次搜索請(qǐng)求，幾十PB數(shù)據(jù)。這些電子商務(wù)企業(yè)和互聯(lián)網(wǎng)搜索企業(yè)產(chǎn)生的交易記錄、價(jià)格信息、關(guān)鍵詞搜索頻率等，對(duì)于完善補(bǔ)充政府統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的內(nèi)容、形式和實(shí)施步驟，推進(jìn)大數(shù)據(jù)在政府統(tǒng)計(jì)的應(yīng)用都具有重要意義。

4 國(guó)內(nèi)外在統(tǒng)計(jì)、經(jīng)濟(jì)及海洋領(lǐng)域大數(shù)據(jù)應(yīng)用的探索實(shí)踐

4.1 統(tǒng)計(jì)領(lǐng)域

發(fā)達(dá)國(guó)家行政登記系統(tǒng)的數(shù)據(jù)更新相對(duì)及時(shí)，數(shù)據(jù)質(zhì)量也較高，統(tǒng)計(jì)學(xué)家早在20世紀(jì)70年代就開始考慮利用行政記錄輔助甚至完全替代政府統(tǒng)計(jì)調(diào)查。北歐是最早討論并利用行政記錄輔助政府統(tǒng)計(jì)調(diào)查的地區(qū)，到2011年底北歐四國(guó)已經(jīng)全部建立起完全基于行政記錄的人口和住房普查。北歐的成功經(jīng)驗(yàn)被越來越多的國(guó)家和地區(qū)借鑒學(xué)習(xí)，例如奧地利、瑞士、加拿大等國(guó)[6]。

近年來，我國(guó)統(tǒng)計(jì)部門按照“總體設(shè)計(jì)、牽頭攻關(guān)、先易后難、專業(yè)突破”的核心思路，穩(wěn)步推進(jìn)了大數(shù)據(jù)在政府統(tǒng)計(jì)中的研究與應(yīng)用。在理論研究領(lǐng)域，目前核心的研究成果主要體現(xiàn)在2013年出版的《大數(shù)據(jù)在政府統(tǒng)計(jì)中的探索和應(yīng)用》一書中。該書對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行了界定和分類，探討了大數(shù)據(jù)背景下政府統(tǒng)計(jì)生產(chǎn)流程的變革，以及大數(shù)據(jù)在政府統(tǒng)計(jì)專業(yè)中應(yīng)用的可行性及實(shí)施路徑，為應(yīng)用大數(shù)據(jù)推動(dòng)統(tǒng)計(jì)改革和創(chuàng)新提供了思路與參考。在實(shí)務(wù)領(lǐng)域，已經(jīng)開展了應(yīng)用與試點(diǎn)，主要包括以下5方面:一是在價(jià)格、貿(mào)易、交通運(yùn)輸?shù)葘I(yè)統(tǒng)計(jì)中積極開展應(yīng)用大數(shù)據(jù)的試點(diǎn)，如研究建立商場(chǎng)、超市和電商企業(yè)向統(tǒng)計(jì)部門提供完整電子化交易記錄的制度等；二是全力推進(jìn)企業(yè)電子化記錄在統(tǒng)計(jì)調(diào)查中的應(yīng)用，積極研究開發(fā)企業(yè)電子化生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)記錄自動(dòng)導(dǎo)入統(tǒng)計(jì)聯(lián)網(wǎng)直報(bào)系統(tǒng)的技術(shù)；三是加大對(duì)政府部門電子化行政記錄的應(yīng)用力度，努力實(shí)現(xiàn)電子化行政記錄和統(tǒng)計(jì)信息的共享；四是按照“優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)、互利雙贏、數(shù)據(jù)導(dǎo)向、逐步遞進(jìn)”的原則與阿里巴巴、百度等大數(shù)據(jù)企業(yè)深入開展合作；五是探索利用網(wǎng)絡(luò)搜索數(shù)據(jù)建立相關(guān)統(tǒng)計(jì)分析和計(jì)量模型等多種方式開展經(jīng)濟(jì)走勢(shì)預(yù)測(cè)[7]。

4.2 經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域

國(guó)內(nèi)外研究推出了多種基于大數(shù)據(jù)建模獲取的數(shù)據(jù)指標(biāo)。一是通過搜索數(shù)據(jù)，如美聯(lián)儲(chǔ)通過搜索社交媒體預(yù)測(cè)“美國(guó)失業(yè)率”；二是通過社交數(shù)據(jù)，如美國(guó)華爾街投行、對(duì)沖基金、紐約證券交易所等均在使用社交網(wǎng)絡(luò)股市情緒量化分析法獲得“股市情緒指數(shù)”，百度推出的“百度股市通”；三是通過交易數(shù)據(jù)，如百度中小企業(yè)景氣指數(shù)、阿里巴巴網(wǎng)絡(luò)零售價(jià)格指數(shù)（ISPI）、1號(hào)店快銷品價(jià)格指數(shù)；四是通過位置數(shù)據(jù)，如交通指數(shù)、出租車空車指數(shù)，北京市發(fā)改委與百度合作基于位置數(shù)據(jù)測(cè)算京津冀一體化人口疏解情況[8]。

國(guó)家發(fā)改委作為國(guó)家宏觀經(jīng)濟(jì)管理部門，積極探索在大數(shù)據(jù)技術(shù)支撐宏觀形勢(shì)分析、政策評(píng)估、重大規(guī)劃和戰(zhàn)略實(shí)施效果評(píng)價(jià)等分析應(yīng)用領(lǐng)域。2015年，國(guó)家發(fā)改委積極整合資源，創(chuàng)新發(fā)展機(jī)制，組建了國(guó)家發(fā)展改革委互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)分析中心，全力推進(jìn)大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用工作，整合匯聚各方資源的大數(shù)據(jù)采集體系初具規(guī)模，形成統(tǒng)一數(shù)據(jù)的分析挖掘體系，初步建立大數(shù)據(jù)宏觀決策支持體系。圍繞經(jīng)濟(jì)監(jiān)測(cè)、形勢(shì)分析和政策評(píng)價(jià)編寫了近140期大數(shù)據(jù)分析報(bào)告，處理的有效數(shù)據(jù)條數(shù)超過了2000億條；多次開展季度宏觀經(jīng)濟(jì)形勢(shì)大數(shù)據(jù)研判工作；探索性開展基于非統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的宏觀經(jīng)濟(jì)監(jiān)測(cè)預(yù)測(cè)研究，研發(fā)了網(wǎng)民經(jīng)濟(jì)信心指數(shù)、重點(diǎn)消費(fèi)領(lǐng)域需求指數(shù)、養(yǎng)老消費(fèi)潛力可釋放系數(shù)、網(wǎng)民就業(yè)壓力指數(shù)等宏觀經(jīng)濟(jì)監(jiān)測(cè)預(yù)測(cè)指數(shù)[9]。

4.3 海洋領(lǐng)域

國(guó)外致力于海洋大數(shù)據(jù)的機(jī)構(gòu)類型大致有三類:一是創(chuàng)業(yè)公司類，目前有一批初創(chuàng)公司致力于全球范圍內(nèi)的傳感器網(wǎng)絡(luò)布置，基于傳感器數(shù)據(jù)搭建海洋大數(shù)據(jù)平臺(tái)，Planet OS是其中的代表，重點(diǎn)關(guān)注領(lǐng)域包括油氣、航運(yùn)、海洋科學(xué)、陸地、大氣、空間傳感器和機(jī)器數(shù)據(jù)，旨在為天氣、能源、運(yùn)輸、城市規(guī)劃、農(nóng)業(yè)等行業(yè)的發(fā)展提供數(shù)據(jù)分析的支持；二是科學(xué)研究機(jī)構(gòu)類，以美國(guó)國(guó)家海洋和大氣管理局（NOAA）為代表的科學(xué)研究機(jī)構(gòu)，擁有全球分布最為廣泛，精度最高的觀測(cè)、感知、分析系統(tǒng)，獲取了包括海洋大數(shù)據(jù)在內(nèi)的巨量數(shù)據(jù)，并將大部分資源免費(fèi)向政府、企業(yè)和公眾開放。三是科研機(jī)構(gòu)與企業(yè)合作類，比較著名的例子有 NOAA聯(lián)合 Google、Amazon、IBM、Microsoft、OCC推出的Big Data Project，ONC聯(lián)合IBM推出的Smart Ocean BC項(xiàng)目。

國(guó)內(nèi)，主要以政府支持的科學(xué)研究機(jī)構(gòu)為主導(dǎo)形式，涉足海洋大數(shù)據(jù)的建設(shè)工作。在國(guó)務(wù)院有關(guān)部門的長(zhǎng)期支持下，先后投入大量經(jīng)費(fèi)實(shí)施了多個(gè)專項(xiàng)工程，對(duì)國(guó)家海洋數(shù)據(jù)獲取體系、數(shù)據(jù)管理體系、應(yīng)用服務(wù)體系及安全與保障體系進(jìn)行了建設(shè)、補(bǔ)充、強(qiáng)化，初步形成了覆蓋我國(guó)沿岸、近海，涉及深海大洋和極地的立體觀測(cè)體系，獲取了我國(guó)管轄海域及世界大洋范圍內(nèi)的海洋環(huán)境基礎(chǔ)資料和海洋資源、海洋經(jīng)濟(jì)、海域海島管理、海洋生態(tài)環(huán)境、海洋預(yù)報(bào)減災(zāi)、海洋情報(bào)權(quán)益等專題數(shù)據(jù)資料。當(dāng)前，國(guó)家海洋局牽頭開展的“智慧海洋”工程將是海洋領(lǐng)域國(guó)家大數(shù)據(jù)的代表工程。

隨著海洋強(qiáng)國(guó)戰(zhàn)略和“一帶一路”戰(zhàn)略的深入實(shí)施，國(guó)內(nèi)一些高校研究機(jī)構(gòu)也紛紛涉足海洋大數(shù)據(jù)領(lǐng)域。如北京大學(xué)成立了海洋信息研究中心，在對(duì)多源數(shù)據(jù)進(jìn)行搜集、處理、集成、規(guī)范、關(guān)聯(lián)、分析與挖掘的基礎(chǔ)上，形成各類數(shù)據(jù)庫(kù)，包括基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)、特色數(shù)據(jù)庫(kù)、沿線國(guó)家數(shù)據(jù)庫(kù)、決策支持?jǐn)?shù)據(jù)庫(kù)等，構(gòu)建并應(yīng)用開發(fā)了“一帶一路”數(shù)據(jù)分析平臺(tái)，可以為用戶提供智能型一站式檢索服務(wù)。清華大學(xué)通過整合相關(guān)學(xué)科資源，實(shí)現(xiàn)跨院系合作，組建了清華大學(xué)遙感大數(shù)據(jù)研究中心，開展空天地海數(shù)據(jù)平臺(tái)建設(shè)。特別是在社會(huì)科學(xué)領(lǐng)域，該平臺(tái)聯(lián)合清華大學(xué)海峽研究院、國(guó)觀智庫(kù)/清華國(guó)觀海洋研究中心，以“戰(zhàn)略+經(jīng)濟(jì)”為重點(diǎn)，開展數(shù)據(jù)庫(kù)信息搜集，撰寫了海外涉海信息研究、海外智庫(kù)涉海信息匯編等研究報(bào)告。

5 大數(shù)據(jù)時(shí)代海洋統(tǒng)計(jì)改革的若干思考

“大數(shù)據(jù)”是一把“雙刃劍”，一方面，其對(duì)傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)技術(shù)的沖擊巨大，另一方面，對(duì)于統(tǒng)計(jì)業(yè)務(wù)的再造、數(shù)據(jù)的采集以及數(shù)據(jù)質(zhì)量的提高都有幫助。因此，海洋統(tǒng)計(jì)應(yīng)借助于“大數(shù)據(jù)”所帶來的有利條件，主動(dòng)順應(yīng)數(shù)據(jù)社會(huì)化的趨勢(shì)，加快推進(jìn)海洋統(tǒng)計(jì)思維的轉(zhuǎn)變以及統(tǒng)計(jì)改革的推進(jìn)。

5.1 整合各方力量，建立適應(yīng)于市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)采集和生產(chǎn)體系

一是要推進(jìn)政府部門數(shù)據(jù)共享。政府統(tǒng)計(jì)部門應(yīng)當(dāng)加強(qiáng)與各政府職能部門的合作，整合現(xiàn)有的分散于各職能部門中的“行政記錄”，完善多種信息來源的數(shù)據(jù)采集制度，建立現(xiàn)代化的政府統(tǒng)計(jì)體系，最大限度地發(fā)掘這些數(shù)據(jù)資源的價(jià)值，提高政府統(tǒng)計(jì)部門的生產(chǎn)力?！笆濉睍r(shí)期，國(guó)家海洋局初步建立了與統(tǒng)計(jì)局、工信部、海關(guān)總署等部門的戰(zhàn)略合作，“十三五”時(shí)期要繼續(xù)推動(dòng)與稅務(wù)、工商、旅游、金融等部門以及船舶、油氣、風(fēng)能等行業(yè)協(xié)會(huì)和央企的數(shù)據(jù)共享機(jī)制，逐步建立起完善的海洋統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)支撐體系，占據(jù)海洋大數(shù)據(jù)的絕對(duì)高地。

二要加強(qiáng)與互聯(lián)網(wǎng)大技術(shù)企業(yè)的合作。國(guó)家海洋信息中心擁有海洋資源、產(chǎn)業(yè)、環(huán)境、管理等各方面的海量數(shù)據(jù)，并對(duì)這些數(shù)據(jù)的產(chǎn)生、結(jié)構(gòu)、特征等都有全面的認(rèn)識(shí)，而互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)公司（如百度公司、阿里巴巴集團(tuán)、騰訊公司）掌握最先進(jìn)的大數(shù)據(jù)技術(shù)，能夠快速、有效、正確地搭建大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、處理、分析平臺(tái)，雙方結(jié)合通過數(shù)據(jù)分析與挖掘不僅可以提供高效、便捷的數(shù)據(jù)服務(wù)，而且還可豐富海洋投資、消費(fèi)、貿(mào)易、民生等主要指標(biāo)，提高數(shù)據(jù)的廣度、深度和頻度，創(chuàng)新海洋指標(biāo)與指數(shù)產(chǎn)品，逐步完善海洋數(shù)據(jù)支撐體系。

5.2 加快信息化和一體化進(jìn)程建設(shè)，優(yōu)化統(tǒng)計(jì)機(jī)構(gòu)體系分工設(shè)置

當(dāng)前，海洋統(tǒng)計(jì)盡管走過了二十多年的發(fā)展歷程，數(shù)據(jù)指標(biāo)和統(tǒng)計(jì)產(chǎn)品不斷豐富，但海洋統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)生產(chǎn)流程的信息化水平還比較落后，更談不上實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)獲取、處理、分析、決策的一體化流程，隨著信息科技的日新月異和海量數(shù)據(jù)幾何倍數(shù)的增長(zhǎng)，其工作體系已遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能適應(yīng)時(shí)代的發(fā)展需要，改革迫在眉睫。

大數(shù)據(jù)背景下，要求各項(xiàng)統(tǒng)計(jì)工作必須走專業(yè)化道路，制度設(shè)計(jì)人員要研究數(shù)據(jù)獲取來源、可信度、成本等項(xiàng)目，按照用戶的需求設(shè)置指標(biāo)；數(shù)據(jù)采集人員的任務(wù)是開拓更多可用的數(shù)據(jù)來源，并對(duì)數(shù)據(jù)流進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，保證數(shù)據(jù)流的通暢和清潔；數(shù)據(jù)分析人員則通過專業(yè)化的分析手段進(jìn)行科學(xué)分析，將產(chǎn)品包裝傳遞給社會(huì)用戶。只有按照統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)生產(chǎn)流程設(shè)定機(jī)構(gòu)，并進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)化管理才能保證數(shù)據(jù)生產(chǎn)的科學(xué)性。同時(shí)，隨著國(guó)家統(tǒng)計(jì)部門推行的“聯(lián)網(wǎng)直報(bào)”等四大工程成效初步顯現(xiàn)，網(wǎng)絡(luò)技術(shù)對(duì)人工的替代正成為發(fā)展趨勢(shì)，統(tǒng)計(jì)人員的工作由以前的催報(bào)、加工匯總、審核等職能轉(zhuǎn)化為質(zhì)量控制，而其他職能均可由技術(shù)實(shí)現(xiàn)。可見在“大數(shù)據(jù)”背景下，統(tǒng)計(jì)機(jī)構(gòu)的體系設(shè)置也面臨調(diào)整，要按照數(shù)據(jù)生產(chǎn)的流程來架構(gòu)組織體系，加快信息化水平，推動(dòng)數(shù)據(jù)獲取、處理、分析、決策的一體化進(jìn)程[2]。

5.3 提高數(shù)據(jù)挖掘分析能力，推進(jìn)數(shù)據(jù)的應(yīng)用深度和廣度

“大數(shù)據(jù)”的概念來源于互聯(lián)網(wǎng)，其要求的數(shù)據(jù)分析已經(jīng)遠(yuǎn)非目前的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)處理技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)。對(duì)于統(tǒng)計(jì)來說，“大數(shù)據(jù)”還處于概念和社會(huì)趨勢(shì)意義上，所要面對(duì)的大量、復(fù)雜的行政記錄、商業(yè)交易數(shù)據(jù)實(shí)際上是結(jié)構(gòu)化的海量數(shù)據(jù)，需要從這些海量數(shù)據(jù)中提取隱含的關(guān)系、模式和趨勢(shì)等信息和知識(shí)供統(tǒng)計(jì)使用。目前，結(jié)構(gòu)化的海量數(shù)據(jù)挖掘已有比較完善的方法論和挖掘工具及算法，在一些商業(yè)調(diào)查領(lǐng)域已經(jīng)開始發(fā)揮作用。為了在未來的數(shù)據(jù)競(jìng)爭(zhēng)中站穩(wěn)腳跟，必須增強(qiáng)數(shù)據(jù)挖掘等現(xiàn)代分析能力。

特別是海洋統(tǒng)計(jì)領(lǐng)域，雖然每年通過統(tǒng)計(jì)制度，發(fā)布統(tǒng)計(jì)公報(bào)和統(tǒng)計(jì)年鑒，積累了經(jīng)濟(jì)、科技、環(huán)保等多領(lǐng)域的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，但是目前僅限于數(shù)據(jù)本身，數(shù)據(jù)間的隱含關(guān)系、趨勢(shì)等沒有被有效地分析與挖掘，且新的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)應(yīng)接不暇，部分已有數(shù)據(jù)應(yīng)用價(jià)值微乎其微。因此在大數(shù)據(jù)時(shí)代背景下，一方面要優(yōu)化改革指標(biāo)體系，開拓新的數(shù)據(jù)渠道，創(chuàng)新符合時(shí)代要求的指標(biāo)，剔除不合理的指標(biāo)，構(gòu)建形成多源數(shù)據(jù)獲取的體系；另一方面，也要推進(jìn)先進(jìn)學(xué)習(xí)方法在海洋大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的應(yīng)用、改進(jìn)和創(chuàng)新，謀劃布局大數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，強(qiáng)化數(shù)據(jù)的分析應(yīng)用和深度挖掘，提高數(shù)據(jù)的應(yīng)用價(jià)值和水平。

5.4 完善統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)發(fā)布，建立針對(duì)用戶需求的統(tǒng)計(jì)發(fā)布體系

統(tǒng)計(jì)最終是為用戶服務(wù)的，發(fā)布對(duì)用戶有價(jià)值的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)才是統(tǒng)計(jì)存在的意義。目前，我國(guó)海洋統(tǒng)計(jì)發(fā)布的數(shù)據(jù)是以滿足各級(jí)政府及有關(guān)部門宏觀決策的需求為主，服務(wù)涉海企業(yè)和社會(huì)公眾的需求為輔。隨著海洋強(qiáng)國(guó)戰(zhàn)略的實(shí)施、海洋及海洋經(jīng)濟(jì)越來越受到國(guó)家的重視，從中央政府到地方政府，從涉海企業(yè)到科研院所對(duì)海洋數(shù)據(jù)的需求越來越迫切，這種需求模式對(duì)于海洋統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的生產(chǎn)提出了新的課題。因此，在大數(shù)據(jù)的生產(chǎn)模式下，生產(chǎn)哪些數(shù)據(jù)、調(diào)查發(fā)布哪些數(shù)據(jù)，不僅要要兼顧服務(wù)宏觀決策的需求，而且要兼顧服務(wù)企業(yè)和社會(huì)公眾的需求。同時(shí)，在發(fā)布數(shù)據(jù)的形式上，數(shù)據(jù)可視化、人機(jī)交互、機(jī)器智能等先進(jìn)的技術(shù)已經(jīng)逐步應(yīng)用到統(tǒng)計(jì)、計(jì)算機(jī)及商業(yè)領(lǐng)域，因此在數(shù)據(jù)發(fā)布方面還需要進(jìn)一步加大創(chuàng)新力度，完善各種發(fā)布渠道，形成全媒體、寬領(lǐng)域的數(shù)據(jù)發(fā)布格局。

“大數(shù)據(jù)”的本質(zhì)實(shí)際上是數(shù)據(jù)生產(chǎn)的社會(huì)化，其對(duì)統(tǒng)計(jì)尤其是政府統(tǒng)計(jì)的沖擊是巨大的。海洋統(tǒng)計(jì)部門應(yīng)直面挑戰(zhàn)，順應(yīng)潮流，借助于“大數(shù)據(jù)”變革的有利形勢(shì)，勇于實(shí)踐，探索大數(shù)據(jù)在統(tǒng)計(jì)工作中的應(yīng)用方式，加快提高統(tǒng)計(jì)能力，使得海洋統(tǒng)計(jì)在大變革中處于優(yōu)勢(shì)地位。

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《海洋經(jīng)濟(jì)》2016年總目次第6卷第1期～第6期

第1期（總第31期）

宏觀經(jīng)濟(jì)

“十三五”海洋經(jīng)濟(jì)發(fā)展若干問題研究 ………………………… 徐叢春，趙 鵬，周怡圃，朱 凌，李宜良（3）

海洋經(jīng)濟(jì)布局的主體、客體和作用關(guān)系 ………………………………… 劉大海，歐陽(yáng)慧敏，李曉璇，紀(jì)瑞雪（10）

產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)

中韓自貿(mào)區(qū)建立后兩國(guó)水產(chǎn)品貿(mào)易關(guān)系的變化趨勢(shì) ………………………………… 孫 琛，姜 玉，孫峻一（16）

北極航道開通對(duì)我國(guó)能源海上運(yùn)輸?shù)挠绊?……………………………………………………… 劉 萍，胡麥秀（22）

區(qū)域經(jīng)濟(jì)

海域使用權(quán)價(jià)值評(píng)估的B-S期權(quán)定價(jià)模型研究——以連云港港口海域?yàn)槔?………………… 張 濤，王海笑（27）

基于陸海統(tǒng)籌的北海市海洋經(jīng)濟(jì)發(fā)展布局優(yōu)化研究 …………… 張玉潔，林香紅，張 偉，朱 凌，劉 彬（33）

統(tǒng)計(jì)與分析

基于IOWA的中國(guó)海洋生物醫(yī)藥業(yè)組合預(yù)測(cè)模型的應(yīng)用研究 ……………………… 鄭 莉，張玉潔，李琳琳（38）

山東省風(fēng)暴潮災(zāi)害經(jīng)濟(jì)損失預(yù)測(cè)——基于灰色—周期外延組合模型 …… 高 強(qiáng)，谷文凱，林亞瓊，王 妍（46）

上海市海洋經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)研究 ………………………………………………………… 張 呈，虞衛(wèi)東，貝竹園（52）

動(dòng)態(tài)與進(jìn)展

國(guó)內(nèi)外濱海旅游競(jìng)爭(zhēng)力研究進(jìn)展 ………………………………………………………………… 汪為祥，蘇勇軍（59）

第2期（總第32期）

探索與實(shí)踐

海域資源資產(chǎn)負(fù)債表核算框架研究 ……………………………………………………………… 王 濤，何廣順（3）

產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)

“互聯(lián)網(wǎng)+海洋經(jīng)濟(jì)”的融合機(jī)制及實(shí)現(xiàn)路徑研究 ………………………… 劉大海，葛佳敏，李曉璇，紀(jì)瑞雪（13）

秦皇島港轉(zhuǎn)型升級(jí)路徑研究 …………………………………………………………… 馬 瑜，欒維新，張 睿（20）

區(qū)域經(jīng)濟(jì)

基于集對(duì)分析法的海洋經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)脆弱性評(píng)價(jià)研究 ……………………………………………… 于謹(jǐn)凱，魏 云（26）

天津市海洋經(jīng)濟(jì)融入“一帶一路”建設(shè)的戰(zhàn)略思考 ……………………… 孫瑞杰，羊志洪，劉 佳，趙 鵬（34）

環(huán)渤海省市海洋經(jīng)濟(jì)對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響研究 ……………………………………………… 李 芳，張丕景（40）

統(tǒng)計(jì)與分析

基于三階段DEA模型的我國(guó)區(qū)域海洋科技創(chuàng)新效率分析 …… 李 彬，楊 鳴，戴桂林，楊俊杰，王 ?。?7）

基于三次產(chǎn)業(yè)分類的東海經(jīng)濟(jì)區(qū)海洋產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)分析 …………………………………………… 魏夢(mèng)雅，張效莉（54）

第3期（總第33期）

產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)

海水養(yǎng)殖風(fēng)力指數(shù)保險(xiǎn)設(shè)計(jì)及費(fèi)率厘定研究——以廣東省為例 …………………… 李亞琦，韓興勇，岳宗勝（3）

新常態(tài)下我國(guó)海洋保險(xiǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀、問題及對(duì)策研究 ………………………………………… 張玉潔，李明昕（10）

區(qū)域經(jīng)濟(jì)

亞洲范圍內(nèi)上海港國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)研究 ………………………………………………………… 喻 潤(rùn)，溫艷萍（15）

舟山國(guó)家遠(yuǎn)洋漁業(yè)基地建設(shè)的SWOT-PEST分析 ………………………… 梁鴿峰，孫 琛，樂家華，王偉江（21）

海岸線私屬化應(yīng)對(duì)措施研究 ………………………………………………………………………………… 王江濤（27）

山東省養(yǎng)殖海域承載力與海洋空間資源利用協(xié)調(diào)度研究 ……………………………………… 單春紅，林羞月（33）

東海經(jīng)濟(jì)區(qū)海洋產(chǎn)業(yè)集聚與區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)關(guān)系研究 …………………………………………… 糾手才，張效莉（40）

統(tǒng)計(jì)與分析

基于灰色新陳代謝GM（1，1）模型的廣西水海產(chǎn)品出口預(yù)測(cè)研究——灰色系統(tǒng)理論與應(yīng)用系列論文之一 ……………………………………………………………… 朱 念（48）

海洋經(jīng)濟(jì)核算數(shù)據(jù)質(zhì)量分析新方法及案例分析 ………………………………………………… 高一蘭，黃曉野（55）

第4期（總第34期）

宏觀經(jīng)濟(jì)

我國(guó)海洋經(jīng)濟(jì)發(fā)展現(xiàn)狀與展望 ……………………………………………………………………………… 王 宏（3）

產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)

2016年上半年我國(guó)海洋產(chǎn)業(yè)發(fā)展情況評(píng)述 ………………………………………………………………… 何廣順（9）

區(qū)域經(jīng)濟(jì)

長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶港口競(jìng)爭(zhēng)力測(cè)度及其優(yōu)化路徑研究 ……………………………………… 李 博，王子玥，韓 增（13）

基于EES協(xié)同模型的廣東省海洋生態(tài)系統(tǒng)安全評(píng)價(jià) ……………………………………………………… 劉漢斌（20）

“十三五”時(shí)期欽州市海洋經(jīng)濟(jì)發(fā)展構(gòu)想 ………………………… 徐叢春，朱 凌，李宜良，趙 鵬，周怡圃（28）

山東半島藍(lán)色經(jīng)濟(jì)區(qū)打造“藍(lán)色體育旅游帶”的戰(zhàn)略構(gòu)想 ……………………………………………… 王瑞靜（36）

基于SWOT分析的如皋市海洋產(chǎn)業(yè)園區(qū)發(fā)展對(duì)策研究 ……………………………… 張玉潔，段曉峰，殷 悅（45）

統(tǒng)計(jì)與分析

海洋科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率模型改進(jìn)與參數(shù)測(cè)度 ……………………………………………………… 李曉璇，劉大海（51）

國(guó)外海洋經(jīng)濟(jì)

英國(guó)海上風(fēng)電產(chǎn)業(yè)扶持政策演變、最新態(tài)勢(shì)及啟示研究 ………………………………………………… 韋有周（59）

第5期（總第35期）

理論研究

海洋生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)非市場(chǎng)價(jià)值評(píng)估研究特征述評(píng) ………………………………………………………… 郭 晶（3）

探索與實(shí)踐

新常態(tài)下金融支持海洋經(jīng)濟(jì)發(fā)展的合作機(jī)制及對(duì)策研究 …………………………… 張玉潔，徐叢春，趙 鵬（13）

產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)

中國(guó)海洋產(chǎn)業(yè)發(fā)展與海洋資源利用的關(guān)聯(lián)度研究 …………………………………… 生 楠，高 健，劉依陽(yáng)（19）

區(qū)域經(jīng)濟(jì)

基于多層次模糊優(yōu)選模型的連云港市海洋產(chǎn)業(yè)排序及發(fā)展戰(zhàn)略研究 ………………………… 于高燕，劉大海（26）

區(qū)域建設(shè)用海規(guī)劃環(huán)境影響評(píng)價(jià)管理政策分析 ……………………………………… 曲艷敏，楊 翼，陶以軍（35）

遼寧沿海經(jīng)濟(jì)帶旅游景區(qū)建設(shè)問題探析 …………………………………… 魯小波，陳曉穎，馬斌斌，王 梓（42）

熱帶濱海城市生態(tài)旅游監(jiān)控與修復(fù)管理研究——以三亞市為例 ………………………………………… 彭文靜（49）

國(guó)外海洋經(jīng)濟(jì)

中國(guó)與加拿大海洋經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)口徑比較研究 …………………………………………… 宋維玲，秦 雪，李琳琳（55）

第6期（總第36期）

供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革

遼寧省海洋生態(tài)文明建設(shè)中的供給側(cè)改革路徑研究 ………………………………… 劉 洋，裴兆斌，姜義穎（3）

供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革背景下廣東省實(shí)現(xiàn)海洋資源有效供給的思路研究 ……………… 張玉潔，段曉峰，胡 潔（10）

產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)

海水淡化在無居民海島保護(hù)和利用中的應(yīng)用 …………………… 黃鵬飛，宋代旺，王生輝，初喜章，王銳浩（15）

基于三軸圖法的遼寧省海洋產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)演進(jìn)特征分析 …………………………………………… 鄭金花，狄乾斌（21）

區(qū)域經(jīng)濟(jì)

天津市近岸海域海洋生態(tài)文明建設(shè)初探 ……………………………………………… 張秋豐，徐玉山，劉 森（29）

基于“彈鋼琴”方法的大連市經(jīng)濟(jì)與海洋生態(tài)環(huán)境協(xié)調(diào)發(fā)展對(duì)策分析 ……………………… 姜昳芃，劉 洋（37）

天津市海洋生態(tài)紅線管控對(duì)策研究 ………… 許 艷，楊 翼，曾 容，向先全，王曉莉，劉 捷，劉書明（48）

統(tǒng)計(jì)與分析…………………………………………………………………………… 大數(shù)據(jù)時(shí)代海洋統(tǒng)計(jì)改革的思考徐叢春（54）

Reflections on the Reform of Marine Statistics in the Era of Big Data

XU Chongchun
（Natinoal Marine Data and Information Service，Tianjin 300171，China）

In the era of big data，government statistical data is an integral part of big data.It is urgent to keep pace with the application of data acquisition technology such as Internet，Internet of Things and cloud computing.It summarizes the background and characteristics of big data and the understanding of big data by statistical departments，analyzes the impact of big data on government statistics and the status of application of big data at home and abroad.It suggests that marine statistics，regarded as one of department statistics in government statistics，should closely follow the development trend of big data，study the application of big data in marine statistics，improve the organization system，data acquisition and production system，data application system and distribution system of marine statistics.With the help of"Big Data"，marine statistics should speed up the improvement of capacity，and occupy dominant position amid great changes.

Big data；Government statistics；Marine statistics

F222.3

A

2095-1647（2016）06-0054-07

2016-12-03

徐叢春，女，碩士，副研究員，主要研究方向?yàn)楹Ｑ蠼?jīng)濟(jì)規(guī)劃、區(qū)域海洋經(jīng)濟(jì)，E-mail:xuchongchun@163.com。