上世纪80年代末，阿尔贝托•卡瓦洛(Alberto Cavallo)在阿根廷度过了他的童年时光。当时这个拉美国家正陷入一场债务危机，通货膨胀之猖獗，甚至日常出门购物都是一次争分夺秒的疯狂赛跑。
卡瓦洛和他母亲每天都要去银行，他们取出仅够采购必要物品的比索，剩下的钱还存成美元，然后马不停蹄地冲向当地商店，尽可能地迅速抢购他们要买的东西，以期赶在价目表再次更新前冲到柜台。
他感伤地回忆道：“如果我们没有及时赶到收银台，那么我们就得回到银行，重新开始。”
但这样的经历却在他心中撒下种子，后来发展成了通常古板的经济统计界里最有趣的实验之一。该实验试图利用“大数据”爆炸来提高、补充以及可能最终取代传统的数据形式，这一形式迄今仍在为无数政策制定者、政客、学者提供信息，决定他们的观点，还指导着价值数万亿美元的投资。
卡瓦洛现在是麻省理工学院(MIT)应用经济学的一名教授，他和本校另一位教授罗伯托•里戈本(Roberto Rigobon)一起主持了“海量价格数据项目”(Billion Prices Project)。该项目始于2006年，适逢那一届阿根廷政府被指控操纵通胀数据。卡瓦洛和里戈本教授想到通过汇集阿根廷零售商在网上列出的价格，他们可以建立一个更为准确、同步的真实通货膨胀率指标。自2015-2016年政府换届以来，阿根廷已发布了更准确的通胀指标。
该项目的商业分支PriceStats现在收集到了足够的数据，可以为22个经济体提供每日更新的通胀数据。卡瓦洛说：“这事挺意外的。但我们很快意识到它可以运用到别处。”
此项目只是一个大趋势的例子之一，而这个大趋势就是在浩瀚的大数据海洋里搜罗关于企业、行业或整个经济体表现的线索。有些数据已经提供了有用的——虽然不完善——的见解。但一些专家预测，我们网络生活的数字指纹可能最终会被处理成一张经济趋势的实时地图，相形之下，今天的数据看起来就像20世纪20年代的铁路货运信息一样过时。
我们留下的数字痕迹庞大到不可思议。据IDC一项调查，全球在一年中生成的数据估计每年都会翻一番，到2020年总体数据量将达到44泽字节(ZB)，即44万亿吉字节(GB)。如果将所有这些信息都放在高端平板电脑里，这些平板电脑垒起来的厚度相当于地球到月球距离的六倍以上。
另一家数据提供商的负责人塔默•卡迈勒(Tammer Kamel)表示：“只要你开发合适的数据集，你想了解的关于经济的一切现在都是可知的，这是一个很大的机会。经济报告很慢，但市场瞬息万变，而只要你找准了发力的方向，你现在差不多就能了解实时信息。”
这听起来可能有些雄心勃勃，因为大数据中可能混入了或明显或隐蔽的缺陷和偏见。但一些数据科学家表示，随着我们的生活日益挪到线上，我们可能正在接近一个时刻：近实时经济统计成为现实。
伦敦图灵研究所(Alan Turing Institute)一个新项目的负责人在谈到新型数据在经济研究中的运用时表示：“把所有数据编排成正确形式绝不是一个微不足道的挑战。（但）我想十年内我们将更接近一个实时的经济数据图。如果十年内我们做不到这一点，我会很失望。”
当英国在2016年投票决定离开欧盟时，许多经济学家预言会立刻发生一场灾难。一项对服务业乐观情绪的调查，在英国脱欧公投一结束时显示出该调查20年历史上乐观情绪的最大降幅，高盛(Goldman Sachs)也预测英国将陷入衰退。但在正式脱欧前的这段日子里，英国经济到目前为止都证明是非常有韧性的。
不是每个人都做出了误判。2015年，英国投资集团施罗德(Schroders)成立了一个数据分析部门，帮助该集团解析大量新的数字信息，包括信用卡数据——让其能简要了解实时消费模式。尽管人们的情绪普遍低迷，但数据显示其影响微不足道。
“我们可以告诉我们的基金经理，形势看起来不错，几个月后，官方数据证实了这一点，”施罗德数据分析主管表示，“所有这些数字数据可以让你更同步地了解经济运行情况。”
其中蕴藏的潜力巨大。社交媒体内容可用于对大众情绪建立实时评估。太空中的卫星可以看到哪艘船何时停靠在哪里、油轮满载还是空驶、一种作物的长势，甚至一座高炉的生产率。信用卡购物记录和通过电邮发送的收据可以反映零售支出。成千上万的招聘网站或公司网站的招聘信息可以反映就业形势。智能手机发送的位置数据可以显示出我们在任何时间所处的位置。总有一天，“物联网”可以通过联网的冰箱来揭示我们的日常饮食习惯。
挖掘这些新数据集曾经是高端的“量化”对冲基金的专利。一些国家的财政部、央行和统计机构如今也开始涉足这一领域，以便更好、更快地了解经济趋势，这一变化会对公共政策产生重大影响。
金融危机暴露了官方数据的巨大滞后。负责判断美国经济衰退起止日期的半官方机构美国国家经济研究局(NBER)商业周期测定委员会(Business Cycle Dating Committee)，直至2008年12月——雷曼兄弟(Lehman Brothers)破产近3个月后——才宣布美国经济实际上一年前就陷入了衰退。奥巴马政府时期国家经济委员会(National Economic
Council)前副主任戴安娜•法雷尔(Diana Farrell)回忆说，虽然许多经济学家之前已经从快速恶化的月度和季度数据中得出了差不多的结论，但这些统计数据并未充分反映经济衰退的速度。
她承认：“经济形势比我们意识到的要糟糕得多，我们的政策反应基于的是一场程度轻微得多的衰退。”
有人表示，将通常包含敏感信息的大量数据集集中化会引发安全和隐私方面的担忧。“作为一个社会整体，我们应该问的问题是，我们是该拥有隐私，还是该将所有这些数据整合到一处，”他说，“因为这些数据是数字化和私人的，所以应该受到尊重对待。”
从大数据中挖掘实时、详尽和更准确指标的前景是可行的还是幻想？
大数据不会自动变为优秀数据。及时性的代价可能是准确性打一个不可接受的折扣，而统计机构应该继续以准确性为优先。卡瓦洛教授表示，他将这些新的数字数据来源视为对传统信息的补充，而且不认为前者很快就会替代后者。
他说：“我们可以测量一切，并不意味着一切都值得测量。”
然而，我们正处于未来数字数据革命的早期阶段。乐观主义者表示，他们已经能够以10年前还难以想象的方式来评估经济趋势。现有数据集将拥有更长的时间序列，可以更精确地进行建模，同时将有新数据集可供使用。这将使相关研究分析人员提高精确性，并加快为整个经济创建全面、同步的统计数据。
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