为宣传贯彻党的二十届四中全会精神，《统计研究》特邀请统计学专家学者围绕统计现代化改革、现代信息技术在统计中的应用、统计学科自主知识体系构建、统计理论和实践创新等方面，撰写关于党的二十届四中全会的解读文章。
2026年1月《统计研究》第43卷第1期“宣传贯彻党的二十届四中全会精神”专栏刊登了中国科学院大学经济与管理学院院长、厦门大学邹至庄经济研究院院长洪永淼教授的《如何构建中国经济统计学自主知识体系？》一文。
现将该文全文转载如下。
如何构建中国经济统计学自主知识体系？洪永淼经济社会统计是国家治理的重要基石。国家治理体系和治理能力现代化迫切要求统计管理体系的现代化，而这需要统计学的理论方法支撑。经济统计学是观测经济运行的“温度计”，也是政策评估的“标尺”，更是经济理论创新的“孵化器”。《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十五个五年规划的建议》提出“健全数据要素基础制度”和“加快构建中国哲学社会科学自主知识体系”，这要求我们加快构建中国经济统计学自主知识体系，为国家治理现代化和中国式现代化服务。
知识体系是概念框架、理论范式、方法论体系以及经验事实的有机总和。构建中国经济统计学自主知识体系，要立足中国特色社会主义市场经济实践，围绕时代重要命题和国家重大需求，通过理论和方法创新，形成能够刻画中国经济运行特征、解释中国经济发展逻辑、指导中国政策实践的统计理论与方法。以下从三个方面深入分析中国经济统计学自主知识体系的内涵。
一、立足中国实践构建经济统计学自主知识体系
纵观国内外统计学发展史，经济统计学是为解决国家在各历史时期的重大战略需求而发展起来的，其不仅是一套方法体系，更是一门与特定社会经济制度紧密关联的社会科学。中国经济统计学带有鲜明的中国特色和时代烙印。新中国成立后，中国逐步建立了以物质产品平衡体系为基础的国民经济核算体系，以适应计划经济的发展。改革开放后，从物质产品平衡体系过渡到国民账户体系，其中借鉴了基于西方发达国家市场经济实践而创建的经济统计理论与方法，对中国改革开放与全球化实践作出了重要贡献。
由于中国经济制度、体制机制、结构特征、发展模式以及发展阶段与西方存在显著差异，西方经济统计学在刻画中国经济运行和解释中国经济现象时存在局限性。这要求我们围绕中国独特的制度变迁、结构调整、区域发展以及技术进步路径等现实命题，构建一个动态的统计理论框架，以揭示中国经济运行规律。中国经济规模巨大、结构复杂、区域发展不平衡，呈现出显著的异质性与时变性，是一系列国际统计体系中尚未被充分回答的重要理论命题。我们应立足中国经济实践，凝练具有学理性和解释力的原创性统计理论。
大数据和人工智能技术的迅猛发展，深刻改变了人类生产方式、生活方式与社会治理方式，数据成为关键的生产要素，数字经济呈现出不同于以往经济形态的特征与规律，对经济统计理论与方法体系提出了挑战。一是价值测度困境，包括数据资产的识别、计量与入表缺乏统一标准；二是经济增长核算偏差，数据资产和数字技术对全要素生产率的贡献被低估；三是福利效应遗漏，如免费数字服务对消费者剩余的增加未计入福利统计。因此，需要构建数据资产统计标准体系，探索数据要素在生产、交换、流通、消费等各环节的价值创造与价值转移机制；同时，创新经济增长核算框架，将数据资本从传统ICT资本中剥离出来，构建包含物质资本、人力资本和数据资本在内的生产函数，科学量化数据要素的贡献。中国丰富的数字生态实践为解决数据资产估值、经济增长核算、数字福利测度等世界性难题提供了独一无二的“实验场”，相关探索不仅将为经济理论在数字时代的创新发展提供经验支持，也将为全球经济核算理论贡献中国智慧。
二、构建中国经济统计学自主知识体系需要重视方法创新
立足中国实践是构建自主知识体系的基础，而将实践认知升华为系统化理论体系，离不开研究范式与方法的创新。构建任何一个知识体系，思想和方法是两大支柱。很多理论创新都是通过方法创新而实现的。经济统计学是一门基于数据的方法论学科，其定量分析方法至关重要。长期以来，中国经济统计学在定量方法创新方面存在明显不足，严重制约其发展。大数据时代凸显了定量分析的必要性与重要性，数字技术革命正在加速重塑统计数据与统计知识的生产方式。人工智能、大模型、区块链、云计算等技术改变了数据生成、采集、储存、处理、分析等方式，要求统计理论从方法论层面做出系统性回应。应该重视方法论与方法研究，通过加强交叉学科的融合，创新经济统计研究范式。
数字经济的一个显著特征是每时每刻都在生成各类微观个体的大数据，这些海量微观动态大数据是人类经济社会活动在数据空间的映射，蕴藏着丰富信息，为经济统计方法创新与应用提供了天然的“富矿”。例如，高频数据可构建日度CPI等高频宏观经济指标，及时刻画经济变化趋势。夜间灯光数据可为地区生产总值测度提供新的技术手段，为统计监督提供辅助工具。社会网络数据可刻画社会群体间的关联结构，而海量文本数据则包含经济主体对政策变化和外生冲击的真实心理反应，可用于构建各种经济社会心理指标。很多传统方法不再适用，需要借助自然语言处理技术、机器学习、深度学习乃至生成式大模型技术创新统计方法，主动拥抱大数据与人工智能引领的方法论革命，将中国的数据规模与应用场景优势，转化为经济统计方法论的创新优势。
长期以来，宏观经济统计面临“加总谬误”和“微观基础缺失”的困境。近年来有关“宏观经济数据与微观主体感受不一致”的讨论，正是宏观统计微观基础薄弱的一种表现。大数据与人工智能为此提供了一个可行方案：从微观个体数据出发，通过异质性主体建模与机器学习大模型加总技术，构建宏观经济指数，避免代表性主体假设带来的信息损失或失真；同时，将宏观政策和制度因素纳入微观主体行为分析框架，刻画宏观政策和制度因素的异质性影响，提升因果关系识别和政策效应评估的可靠性，形成“微观个体行为识别–异质性加总机制建模–宏观经济运行特征刻画—政策异质性效应评估”的研究范式，构建具有微观基础的统计“加总”理论。
三、在开放环境下构建中国经济统计学自主知识体系
构建中国经济统计学自主知识体系，必须超越“引进、消化、吸收”的传统路径，转向立足中国、面向世界的双向互鉴与创造性融合。在深度融入全球学术共同体和世界经济体系的基础上，以中国经济发展实践与社会治理经验为源头活水，对国外统计理论进行批判性借鉴、本土化重构与前沿性拓展，最终形成既能贡献原创知识、又能有效参与并影响国际学术对话的自主知识体系。
中国经济已深度融入全球分工，因此中国经济统计学的研究视域必须涵盖中国经济与世界经济的复杂互动关系，如全球价值链利益分配、跨国数据流动、购买力平价的精确测算以及绿色可持续发展综合核算等议题。这不仅要求我们熟练掌握国际通行的统计标准与工具体系，更要求揭示这些标准在刻画中国等新兴经济体实践时的局限性，并基于中国经验提出适用方案。实现这一目标的关键在于，推动统计知识生产模式从对西方统计理论的“应用验证”转向平等的“对话互鉴”，对源自成熟市场经济体的统计理论与方法，既要掌握其技术内核，更要深入解构其背后的经济学假设与制度隐含前提，并在中国制度情境与发展阶段下进行适用性检验与理论创新。
最后，自主知识体系的国际话语权，植根于统计学人才的国际竞争力与学术平台的国际影响力。应加快建设本土高端学术期刊，打造具有国际声誉的学术会议与研究网络，使之成为全球统计学者讨论中国经济统计问题与一般性统计方法论不可或缺的平台。同时，着力培养兼具国际视野与本土根基、能进行理论原创的统计学者，鼓励他们在国际主流学术期刊发表中国议题驱动的基础性和应用性研究成果。通过“本土国际化”与“国际本土化”相结合的长期努力，中国经济统计学有望完成从知识“学习者”到“贡献者”与“引领者”的角色转变，在开放互鉴中构建兼具中国特色与世界意义的自主知识体系。
