数据的未来

由于官方数据发布延迟，私营部门提供的非传统数据正成为观察经济的重要补充。这些数据虽然不能完全替代官方统计，但能提供更及时、更细致的洞察，帮助我们更接近经济的“真实情况”。未来的经济统计需要融合多源数据，并量化我们日常交易中产生的数据的价值，同时推动统计机构进行现代化改革，以确保经济政策的科学性。

非传统数据是一种补充

为了实时掌握经济脉搏，美联储等机构依赖劳工统计局等官方机构的数据。这些基于代表性调查的统计数据被视为“黄金标准”。然而，现在人们越来越多地使用非传统数据源作为补充，这些数据通常来自私营公司。

这些数据的特点是，它们最初并非为了制作经济统计而生，而是产生于企业经营或政府项目的过程中。

• 更及时、更细致：非传统数据通常比官方统计数据发布更快，粒度更细，可以填补官方数据的空白。
• 提供新视角：它们能为就业等关键经济指标提供额外的观察角度。
• 提升数据质量：可以用来改善传统数据源的质量。

重要的是，非传统数据源应被视为对传统数据的 补充，而非替代品。最近的政府停摆事件也证明，替代数据尚不够全面或可靠，无法成为经济数据的核心。

更接近“经济真相”

《经济学人》的编辑肯尼思·库基尔描绘了一幅未来的图景：利用更精细的数据来衡量人们的经济福祉，而不仅仅是宏观的经济单位。

他提到，过去为了衡量经济衰退对个人的影响，经济学家创造了“痛苦指数”（失业率与通货膨胀率之和）。一个人工智能时代的现代指标则可以更加深入。

它将收集人们表达痛苦的各种方式，从消费模式的转变——不是买得更少，而是从吃牛排转向吃拉面。同样，还有未支付的水电费和逾期的车贷。然后是路怒症、 erratic driving 和小碰擦事故——不是总量，而是追踪到个人。

尽管这种程度的监控存在潜在的负面影响，但它确实指出了传统统计数据的不足之处，即难以捕捉“可负担性”这类更具质感的民生问题。

为数据标价

我们每次在数字世界中的购买、下载或点击，实际上都是一次双重交易：我们购买商品或服务，同时也在出售自己的数据。我们支付的钱，实际上是这两次交换的净价。

经济学教授劳拉·维尔德坎普指出，我们需要量化我们所创造的数据的价值。她将数据描述为一个 “看不见的资产类别”，并提出了几种衡量其价值的方法：

• 投入的劳动
• 产生的收入
• 行动的精确度
• 市场价格
• 隐性成本

让这些数据的价值更加透明，可以强化数据来源的可靠性。传统统计正面临调查回复率下降的问题，如果未来人们不再愿意免费分享他们的购买信息，那么通过为数据定价并补偿数据创造者，可能有助于避免这一困境。

未来的数据需要机构变革

为了适应数字经济和替代数据源，传统的统计方式必须进化。经济学教授丽贝卡·赖利认为，我们必须加强对经济统计基础设施的投资。

如果我们不这样做，我们可能会失去监控经济和做出明智决策的能力，因为数万亿美元的经济活动可能未被衡量或衡量得不够详细。

现代化的障碍包括：

• 克服官僚惯性。
• 支付系统改革的费用。
• 在私营数据源和政府统计机构之间进行协调行动。

最终，数据帮助我们理解经济，也日益驱动着经济。因此，经济统计的未来对经济政策的未来至关重要。