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大数据时代亟须建立小微企业数据库

  在发达国家政府竞相推动大数据管理的国际形势下,在“精细化管理”时代要求下,中国政府部门、非营利性部门和企业将会越来越重视大数据,并有望构建国家级的大数据管理中心,作为增加硬实力的重要手段。经济学、管理学和社会学等社会科学在很大程度上是经验科学,因此也非常依赖于数据,特别是大样本数据。目前,中国政府部门和学界针对大中型企业、城镇居民、农民和政府部门,已经构建了比较完善的调查体系和各类数据库,但是还没有建立一个小微企业面板或追踪数据库。在大数据时代,这无疑是学术研究和政府决策的短板,因此我们呼吁政府、企业和学界共同努力,构建中国小微企业数据库。

 

    小微企业需要精细化管理

 

    首先,小微企业在国民经济中扮演了重要的角色。按照国家统计局的标准,每年销售额低于3000万元以下的工商业或服务业企业均为小型或微型企业。粗略估计,小微企业可能贡献了中国50%—70%的就业量,为维护社会稳定和推动经济增长作出了重要贡献。


    其次,小微企业变化很快,信息更难掌握,更需要政府的精细化管理。小微企业的就业人员一般在100人以下,规模小,经营业务不稳定,生命周期比较短。 2011年10月,国务院推出了支持小微企业发展的9条财税和金融政策。要让优惠措施发挥切实作用,政府部门应该事前了解,究竟有多少小微企业存在贷款难题,它们的税费负担和财务状况如何。遗憾的是,由于缺乏一个翔实、准确的全国小微企业调查数据库,上述问题最多只能通过小样本调查和案例分析来了解。


    再次,小微企业的信息会影响就业量的统计。在中国庞大的就业人口中,有相当比例的人口是通过成为个体户和开办小型雇主企业实现就业的。例如,很多人在淘宝网上开店,并将其作为全时工作。以个体户为例,2010年美国个体户为2200万户,占美国企业总数的比例高达80%左右;2008年中国有证照的个体户为2874万户,占零售业企业数量的近一半。然而,在这些数量巨大的就业人口中,有一定比例的小微企业从业人员并没有出现在官方统计的就业人口中,这实际上放大了中国的真实失业率,会对政府研判宏观经济形势带来误导。

 

    小微企业数据库有助于形成协同效应

 

    小微企业数据库的建立将推进中国多个经济学分支的经验研究。20世纪80年代之后,对微观个体的经验研究开始大规模出现,而对企业理论和契约理论的检验迟至2000年左右才开始涌现,因为对后者的检验需要更加精细的个体和企业数据。得益于中国工业企业数据库的建立,最近5年国内外出现了数以百计的关于中国企业行为和绩效的计量文章,它们涵盖了企业理论、产业组织理论、国际贸易和投资、公司金融和区域经济学等多个经济学分支。然而,中国工业企业数据库只收录了全部国有工业企业和年均销售额在500万元以上的非国有工业企业,缺乏销售额在500万元以下的非国有工业企业,也缺乏建筑、农业和服务业等行业的全部企业。从计量经济学的角度讲,这会导致样本缺失和样本选择问题,从而对估计的效率和有效性造成损失。只有建立工业和非工业的小微企业数据库,才能解决上述问题。


    小微企业数据库对管理学、社会学的研究也具有不可低估的学术价值。无论是对于企业内部团队绩效、组织结构和决策过程的分析,还是对于组织文化、管理者行为和非正式组织的分析,都需要得到大样本的小微企业调查数据的支持,才能体现管理学或社会学理论对经验的普适性。


    小微企业数据库可以和现有的企业数据库和地区数据库有机结合,产生更广泛的协同效应。如果将小微企业数据库与现有的工业企业数据库、居民收入数据库、宏观经济学数据库以及反映政府行为的地区数据库结合起来,学者们就可以在更广阔的背景下研究政府、企业、居民之间的博弈行为及其结果,从而为所有社会科学的研究提供坚实的数据基础,当然也可为政府决策提供可靠的智力支持。

 

    建立企业数据库的根本目的是公共服务

 

    在美国,小微企业的调查由普查局负责,每5年进行一次经济普查。在普查的基础上,再就有关重要课题进行抽样调查。在澳大利亚,统计局建立了一个中小型企业追踪调查数据库,并且每年进行更新。企业的财务信息来自税务局和海关,但仅作为统计使用,不作为行政管理信息。OECD还专门整理了基于多个发达国家和多个政府部门的小微企业数据库,发布关于企业融资和创业的政策分析报告,供各国政府部门借鉴。


     发达国家对小微企业的调查积累了丰富的经验,值得我们借鉴。我们将其成功经验归纳为如下原则。(1)保密原则。发达国家通常都有公民隐私保护法律,由政府收集的数据必须坚守一个原则,即任何可识别的个人或企业信息绝对不能为行政、执法、司法或任何其他目的而公开。(2)公共性原则。建立企业数据库的根本目的是公共服务。为此,在保密原则下,政府统计部门之间,以及与其他数据使用方之间的数据共享,必须有明确的公共服务之目的。(3)针对性原则。数据收集改善的重点首先应该放在与政策制定和学术研究的相关性最高的地方,例如小微企业的财务状况和企业主的身份特征。(4)效益原则。统计机构的工作应给予那些成效快、成本低的项目以最优先的地位。在小微企业调查中,这包括工商部门的登记注册信息、统计局的抽样调查和电子商务网站的交易信息。

 

    (作者单位:中国人民大学经济学院;清华大学社会科学学院;中国社会科学院经济研究所)

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