立足大湾区，引领政府宏中微观一体化数据决策

近日，在每日互动（个推）主办的2021“西溪论数”数据智能高峰论坛上，粤港澳大湾区大数据研究院联合北京极海纵横，成都数联铭品（BBD），每日互动云合数据三家企业，正式揭牌宏观经济大数据分析实验室暨宏中微观一体化大数据分析平台。在签字仪式及后续的圆桌论坛上，粤港澳大数据研究院执行副院长李琳女士代表实验室的联合体表示，实验室将充分利用合作的技术和资源优势，推动大数据技术发展、政策研究和产业应用，增能各地政府智慧决策能力体系的建设。

粤港澳大湾区大数据研究院是国家信息中心与深圳市人民政府的战略合作结晶。研究院的愿景是全力打造以海量数据分析挖掘和数据要素市场研究为特色，成为扎根大湾区、辐射全世界的国际化顶尖智库。目前，研究院在国家信息中心和深圳市政府大力支持下，承担着粤港澳大湾区数据交易流通实验室等职能，正在深度参与粤港澳大湾区大数据中心、粤港澳大湾区（深圳）人工智能开放创新平台、粤港澳大湾区大数据交易平台等一批国家级数字经济基础设施平台的规划研究和建设运营，授权可使用的政务和社会数据资源总量将达5500亿条，涵盖了企业登记注册、社会信用、公共资源交易、人口流动、专利申请等40余种数据资源，将成为粤港澳大湾区数据资源最丰富、分析手段最完善、决策支撑能力最强大的大数据特色智库平台。

极海纵横，数联铭品，每日互动分别代表了政府数据化决策中对最常需要的三类本体数据的综合能力：

1、地理本体：地球上人类生活家园的物理实在，它们的分布和发生发展；

2、企业本体：人类生产的基本单元，在经济活动中的关联与行为；

3、人群本体：人类自身的属性与活动，Ta们与外界的能量与信息交换。

在签约仪式后的论坛上，李琳院长，浙江省经信中心主任李中英，BBD董事长曾途，云合CEO汤克林和极海创始人王昊，分别代表各家单位对政府大数据的挑战发表各自的理解，介绍了相关的业务案例，并憧憬了未来。

王昊在发言中表示，数据本身、数据分析乃至数据智能化决策的洞察都像制作地图一样，可以作为一个个“层”而存在。地图是一层层叠加的结果，政府宏中微观各个场景中的数据智能也是所有参与其中的工作者、社会群体的智慧叠加的总和。极海的目标就是将各种数据观点、判断用最简单的方式，在地图上表达，让所有的人都能够在地图上发挥数据创意，每个人都能够被瞬间鼓舞，让所有的成果能够被再次引用，成为洞察涌现的源泉。

毫无疑问，负责各种业务的政府单位在基于多源数据进行决策的各类场景中，地理位置、空间关系都是最最基本的思考内容。大到国家之间的地缘政治，小到社区的治理和疫情的管控，不论决策者的眼前有没有地图，Ta们的大脑中都在设想人在哪儿，事儿在哪儿，离我们近不近，我们会受到哪里的人和事儿的影响。

空间思维可以方便的跨越宏观、中观和微观。宏观既暗含了地域上的大，也明示了考虑事物的全面。在宏观场景中，我们通常要思考各类本体在整体上的互相作用以及共同构建的一个跨时期、跨地域、跨行业的决策主题。在一个地区的经济结构中，不仅仅要关注产业的多样性、创新性，还要考虑人口的总体构成和基础设施的覆盖水平。例如，从下图很容易判断，江苏省的城市人口分布的多样性和互相之间的连通性都要好过浙江，这是从地理条件和交通设施两个因素为经济基础的判断提供宏观视角。

在中观的尺度，既要聚集来自各个源的细粒度数据，也要为宏观的场景提供集成好的工具模型、批处理流程以及分析模板。一些常用的分析框架要组装成为计算机系统可以调用的接口。这些执行“中观任务”的接口可能是非场景化的，但是需要它们成为连通宏观和微观有机体之间的骨骼。例如分布在不同位置的地理本体之间的连通性既可能是存在于现实世界的实际路线，也可能是虚拟的远近亲疏关系，但这种分析方法和工具需要固化下来，随时为宏观分析结果提供快速的计算。

到了微观层面，需求都属于细节化的，涉及到具体地物的查询和可视化（增强、分类、扩维。。。）。虽然微观场景一样也涉及到多样的分析工具，但其重点在于对个体的快速呈现，能看到对比，能表现分布和变化就可以基本满足要求。微观的用户界面其目标在于能用最短的时间、最小的精力消耗启发分析者的思维，用高效的数据探索，对各种决策场景组织素材。

上文中对宏中微观一体化的设想在地理空间的实例，是极海根据国家信息中心的专家在新型一体化大数据平台的设计理念进行解读的。在宏观经济大数据分析实验室揭牌仪式的同时，国家信息中心大数据发展部于施洋主任携《宏观经济大数据分析》的另外两位作者王建冬处长和易成岐博士，在重庆也发布了他们合作的新书。在本书中，从现实角度、技术角度和哲学角度分别论述了大数据在宏观经济中的应用和发展趋势。通常，对宏观经济的研判和决策偏重于经济理论和传统模型，细颗粒的数据似乎很难对应到宏观经济的决策框架中。三位作者根据在国家一级宏观数据决策的实践，总结出从个人本地、企业本体、项目本体、到政策本体和战略本体逐层跃迁的方法论，书中也列举了很多在政府工作中的实际分析案例。

宏观经济的研究和决策需要依靠数据分析，这不仅是我们国内政府工作者的思考。今年的诺贝尔经济学奖恰巧也是颁给了三位长期从事经济学实证研究的学者。所谓实证研究，就是在经济政策的制定过程中无法实施其它科学领域最常使用的双盲测试时，怎么用自然实验进行测算宏观经济政策的实际效果。Card教授和Krueger教授在1992年研究美国两个基本情况类似的相邻地区——新泽西州的城市和宾夕法尼亚亚州的费城，用实际数据对比提高最低工资标准的不同政策带来的结果，发现提高最低标准并没有造成西方传统“右派”经济学观点认为的负面效应（人们会倾向于不爱工作，领政府救济），从数据上实证了政府在宏观经济中采取主动干预政策的可能效益。

实证研究的本质就是数据化分析——不仅仅靠传统经济学的理性人假设、追求稀缺的理论，也要用数据来进行判断。虽然在宏观政策中很难通过试验收集数据来验证一项经济政策的好坏，但大数据的时代，可以借助多维、海量、间接、因果关系不强的数据，测算其相关性，来弥补宏观分析中的数据缺失。这次诺奖引发的观念更新，正是为宏观经济大数据分析实验室的方向做了强有力的注脚。

在国家信息中心的专家指导下，在实验室的各位伙伴通力协作中，极海有信心为各级政府的数据分析和决策贡献更鲜活的数据，更易用的平台，更先进的模型。这也是数据时代另外一种不可或缺的新型一体化。