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数字经济下社会消费品零售统计路径研究

2025-02-10 88 上传者：管理员

摘要：在数字经济繁荣发展的背景下，中国消费市场正经历前所未有的变革，其中，社会消费品零售统计作为反映国内消费市场状况的重要指标，对了解当前我国经济增长、消费结构变化以及市场需求趋势等具有重大意义。然而，数字经济下消费模式快速发展，传统的社会消费品零售统计方法已经难以适应新形势下的统计需求。基于此，本文分析了数字经济下社会消费品零售统计面临的挑战，提出了适应数字经济时代要求的新统计路径，以助推消费市场的健康稳定发展和统计领域的数字化转型升级。

关键词：
数字经济
电子商务
社会消费品
线上购物
零售统计
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我国作为世界上最大的发展中国家，数字经济的发展速度和规模均居世界前列。在数字经济时代，随着电子商务、移动支付和线上购物等新兴消费模式的快速发展，消费行为和消费场景的数字化特征愈发明显。一方面数字技术的广泛应用使得数据采集、处理和分析变得更加高效和便捷另一方面，数字经济的兴起带来新的统计问题和挑战，新型消费模式的出现使得传统社会消费品零售统计范围和内容发生变化。因此，研究数字经济下社会消费品零售统计路径，能够为统计领域的数字化转型提供有益的理论，推动统计领域向更加智能化、高效化和精准化的方向发展。

一、数字经济与社会消费品零售概述

（一）数字经济

数字经济是以数字知识和信息为关键生产要素，以数字技术为核心驱动力，以现代信息网络为重要载体，通过数字技术与实体经济的深度融合，不断提高数字化、网络化、智能化水平，加快重构经济发展和治理模式的新型经济形态。其涵盖了电子商务、移动支付、人工智能、云计算、物联网等众多领域，并随着现代信息技术的不断发展而持续扩展。数字经济时代强调数字知识和信息在经济发展中的核心地位，以及数字技术作为推动经济变革的重要力量，同时注重现代信息网络的建设和应用，以实现信息的快速传递和共享。

目前，数字经济在全球范围内得到快速发展。以我国为例，国家统计局数据显示，我国数字经济规模已由2012年的 11.2 万亿元增长至2023年的53.9万亿元，增长规模扩张3.8 倍。其中，2023年数字经济占国民经济总量的比重达到 42.8%，这充分表明数字经济已成为我国国民经济增长的关键力量，有效提升了国民经济发展的活力和韧性。伴随数字经济的繁荣发展，目前我国已建成世界上规模最大、技术领先的网络基础设施，其与实体经济的融合不断加深。在未来，随着数字技术的不断进步和应用场景的持续拓展，数字经济将为实现全球经济的可持续发展注入新的活力和动力。

（二）社会消费品零售

社会消费品零售总额作为一个综合性的指标，涵盖了批发和零售业、住宿和餐饮业等多个行业直接售卖给城乡居民和社会集团的消费品零售额。这些零售额包括实物商品的网上零售额，而非实物商品的网上零售额则不包括在内。根据这一综合性指标，能够了解我国国内消费市场的活跃程度以及消费者购买力水平的变化。其中，对居民的消费品零售额特指售给城乡居民用于生活消费的商品金额，体现在其日常生活所需的各类消费品中，直接反映其消费习惯和生活水平；对社会集团的消费品零售额则强调社会团体、学校、企事业单位以及居委会、村委会等公款购买的，用于非生产、非经营使用的公共消费的商品金额，反映了公共部门或组织的消费需求和购买力，易受到政策调整和预算变化等因素影响。因此，通过社会消费品零售总额这个滞后指标，可以看出国内消费者的购买能力、消费欲望以及消费倾向，对国民经济状况的判断有着极为重要的作用。

社会消费品零售总额的统计范围涵盖了所有从事商品零售活动或提供餐饮服务的法人企业、产业活动单位和个体户。在统计方法上采用全面统计方法和抽样调查相结合的方式，重点调查和科学推算辅之。对于限额以上的批发和零售业、住宿和餐饮业单位，实施全面统计调查；对于限额以下的单位，采用抽样调查推算，保障统计数据的真实性与可靠性。随着近年来线上消费的增长、消费升级的推动，以及数字化转型进程的加快，我国社会消费品零售总额保持良好的增长态势。

二、数字经济下社会消费品零售统计的发展机遇

（一）实现数据采集的高效与精准

随着大数据、云计算、物联网等技术的不断成熟和广泛应用，社会消费品零售统计得以借助这些先进技术更便捷地获取、存储和分析海量的销售数据，实现数据采集、处理和分析的智能化和自动化。企业通过部署传感器、智能设备等，充分利用大数据、物联网等技术手段，实现对商品库存、销售情况以及消费者行为等数据进行实时监测和采集，这在很大程度上提高了数据采集的效率和准确性。与此同时，政府部门对数字经济和社会消费品零售统计的重视程度不断提高，相继出台一系列相关的政策法规，推动统计体系的完善，这为社会消费品零售统计提供了强有力的制度保障。

（二）优化信息处理和数据分析

数字经济背景下，社会消费品零售数据的来源更加多元化和广泛化，其不仅局限于传统的线下销售数据，还包括线上销售数据、消费者行为数据等多个维度的数据，从而构成庞大的数据集，为信息处理和数据分析工作提供丰富的依据，对揭示消费趋势、预测市场需求等方面具有重要参考价值。近年来，我国消费者的消费需求日趋个性化和多样化，消费市场日趋复杂。传统的社会消费品零售统计方法难以满足当前市场的需求，而数字技术的应用为销售统计原始数据的处理分析提供强大支持，能够对原始数据进行清洗和预处理，为后续的数据处理奠定坚实基础。同时，企业采用先进的数据分析工具和方法，如数据挖掘、机器学习、深度学习等，从而对数据进行深入挖掘和分析，并将数据分析结果以图表等直观形式呈现出来，帮助企业管理者发现数据中的规律和趋势，揭示消费者行为和市场需求的变化，为后期的战略决策提供更加直观和有效的支持。

（三）实现零售统计方式数字化

随着大数据、人工智能等技术的发展，社会消费品零售统计方式发生了重大变化，摆脱了传统手工操作的烦琐与耗时，实现对数据处理和统计分析的自动化与智能化。数字经济下，越来越多的企业搭建数字化统计平台，利用数字化平台对海量的零售数据进行集中收集、处理和分析，并借助可视化功能使统计数据更加直观，易于理解。与此同时，在数字化统计平台上，企业能够采用时间序列分析、回归分析、聚类分析等先进的统计方法，深入挖掘数据背后的信息，实现数据的实时更新和共享，为政府、企业和社会各界提供最新的零售统计数据，作为决策的重要依据。此外，数字经济下，社会消费品零售统计服务得到一定程度的创新，能够为其他主体提供定制化的统计报告和基于数据的咨询服务等，满足不同用户的需求。

（四）优化产品设计与营销策略

数字经济下的社会消费品零售统计能够更深入地挖掘市场需求和消费者心理。通过对数据的深度分析，企业可以更加精准地把握市场动向，预测未来趋势，从而制定更加符合市场需求的产品和营销策略。随着社会经济的快速发展以及人民生活水平的不断提升，在数字经济下，借助数字经济的技术手段，企业通过对消费者数据的分析，能够及时、准确地了解消费者的个性化需求和消费偏好，从而定制出符合消费者要求的产品和服务，提高消费者满意度和忠诚度。在营销策略方面，数字经济下社会消费品零售业能够利用社交媒体、短视频平台等数字技术平台进行营销推广，借助精准的广告投放和个性化的营销策略吸引目标消费群体关注并购买产品，进而促进社会消费零售业的发展。

三、数字经济下社会消费品零售统计面临的挑战

（一）数据统计标准的规范化

在数字经济时代，商品的使用权和所有权界限变得不清晰，多数商品和服务具有消费和投资的双重属性，这使得两者之间的属性逐渐模糊，对现有的社会消费品零售统计标准带来挑战。如消费者购买的电子书、音乐等数字产品，既可以用于消费，也可以视为投资品进行交易，在一定程度上增加了数据统计的复杂性，传统基于实物商品消费统计的标准难以准确区分消费和投资。同时，由于数字化生产和服务使得生产者与消费者的角色更加模糊，加之数字产品的生产、消费过程难以明确界定，造成现行的零售统计体系无法真实测度消费者的交易情况。除此之外，现行的统计体系往往只关注实物资产和金融资产，忽视了数据这一重要的生产要素的价值，造成现行的社会消费品零售统计数据无法全面反映数字经济的发展规模。随着数字经济的快速发展，电子商务、直播带货等新兴业态不断涌现，但针对这些新兴业态的数据统计标准和方法尚未形成统一规范，仍需完善。

（二）数据隐私与安全防护

随着信息技术的快速发展，数据收集和存储的规模不断扩大，消费者数据成为重要的商业资源，往往被用于商业和政府活动，这意味着个人和企业的隐私数据面临泄露的风险。在数字经济中，大量的消费者数据一旦被泄露，将严重侵犯个人隐私权，甚至可能引发身份盗窃、金融欺诈等犯罪行为。在数字经济的推动下，企业为了更精准地了解消费者需求和市场动态，往往会过度采集消费者数据。这种过度采集行为不仅可能侵犯消费者的隐私权，还可能引发消费者对数据滥用的担忧和不满。甚至一些企业为了商业利益，滥用消费者数据，进行未经授权的营销活动、推送个性化广告等，严重侵犯了消费者的隐私权。此外，在全球化的数字经济中，跨境数据流动日益频繁。然而，不同国家和地区的数据隐私保护法律和标准存在差异，导致跨境数据流动中的隐私风险增加。基于此，在数据共享中，如何确保个人隐私不被泄露成为一个亟待解决的难题。

（三）统计方法和技术的挑战

在数字经济时代，数据来源变得日益多样化，包括线上交易数据、社交媒体数据、物联网数据等。数据的格式、结构和存储方式各不相同，这给数据采集和处理带来挑战。然而，传统的统计方法往往难以直接处理多样化的数据，亟须开发新的数据处理技术和算法。此外，传统的统计方法往往基于假设检验、参数估计等理论，适用于结构化的、有限的数据集，在处理高维数据、非线性关系等方面存在局限性，这导致其面对规模庞大、结构复杂的数据统计时难以直接应用。在统计结果的解释与应用方面，数字经济下的社会消费品零售统计要求具有较强的解释性，以便更好地理解数据背后的经济规律，更准确地应用于特定的经济领域。但由于数字经济下数据规模的庞大、来源的多样性和数据结构的复杂，造成现有统计结果的解释变得困难，统计结果无法准确反映经济现象的真实情况，进而严重影响社会消费品零售统计的实用性和应用场景。

四、数字经济下优化社会消费品零售统计的实施路径

（一）完善数据统计标准，加强数据质量监管

完善的数据统计标准是推动社会消费品零售行业高质量发展的重要保障。对此，国家要制定统一的社会消费品零售统计标准，明确统计数据采集、处理、分析和发布等环节的规范和要求，充分考虑数字经济背景下数据的发展特点和发展趋势，以确保统计标准的科学性和适应性。针对数字经济繁荣发展背景下出现的新兴业态，要根据社会消费品零售行业的实际情况，细化分类标准，对不同渠道、不同业态的消费品零售数据进行分类统计和分析，以确保最终统计数据的统计性和可比性。在此基础上，国家要建立统计数据的元数据管理系统，加强统计数据的标准化建设，实现数据源可靠、数据可追溯以及数据互操作。在数据质量监管方面，国家要制定数据质量评估指标和标准，包括数据的完整性、准确性、一致性和时效性等，定期对统计数据进行质量评估。为实现对数据质量的全过程控制，在现有评估指标和标准上，应建立数据质量监控机制，对统计数据的采集、处理、分析和发布（二）强化法规建设，提升数据共享与安全防护

在数字经济时代，数据这一核心生产要素的价值得以凸显，如何有效管理和利用数据成为当前亟待解决的问题。为优化数字经济下社会消费品零售统计，国家要建立健全数字经济领域的法律法规体系，明确数据产权、流通交易、收益分配以及安全治理等方面的制度规则，在保护数据合法权益的同时，实现数据的合理流动和有效利用，最大程度规范零售企业的数据统计行为，保障数据的真实性和准确性。随着经济全球化的深入发展，我国要不断推动数据标准的国际化进程，在确保统计数据可比性和一致性的前提下，注重提升我国社会消费品零售统计的国际影响力。在数据共享方面，政府要推动跨部门、跨行业的数据共享机制，建立数据共享平台或数据库，明确数据共享的范围、方式和流程，确保数据共享的合法性和规范性。但在实现数据共享的过程中，要注重保护个人隐私和商业机密，做好数据安全防护工作，确保数据的安全性和隐私性。

（三）加强跨领域合作，开发新的统计方法与技术

在数字经济背景下，优化社会消费品零售统计的实施路径变得尤为重要。传统的统计方法和技术已经难以满足社会消费品零售统计的需求，需要开发新的统计方法与技术来等环节进行全程监控，及时发现和纠正数据质量问题，以确保统计数据的真实性和可靠性。提高统计效率和准确性。基于此，数字经济下优化社会消费品零售统计，要充分利用大数据、人工智能等信息技术处理海量数据，优化统计模型，挖掘潜在的市场趋势和消费者需求，实现对统计数据的自动化处理和智能分析，提高统计数据的处理速度和预测能力。在统计方法优化方面，要积极探索适用于数字经济时代的新型统计方法，如非参数估计、贝叶斯统计等，并结合实际数据对新型统计方法进行验证与优化，以确保其在实际应用中的有效性和可靠性。此外，数字经济时代的数据统计工作需要跨学科、跨领域的合作，统计学家需要与计算机科学、经济学、社会学等领域的专家进行合作，吸收借鉴经济学领域的理论和方法，结合社会学领域的研究成果，深入分析消费品零售市场的经济规律和发展趋势，了解消费者行为和心理变化对消费品零售市场的影响，共同探索数字经济下符合消费者需求的新型零售模式和营销策略。

五、结语

综上所述，在数字经济浪潮的推动下，社会消费品零售统计正经历着前所未有的变革，数字经济为零售统计提供了更为丰富和多元的数据来源，使统计的准确性和时效性得到了显著提升，让零售企业能够更深入地了解消费者需求、市场趋势以及竞争对手的动态，从而制定出更为精准的产品设计和营销策略。然而，数据质量、安全及隐私保护等方面的挑战不容忽视。随着新型零售模式的不断涌现，统计方法和标准也需要不断更新和完善，以适应市场的变化和消费者的需求。

参考文献:

[1]黄奕翔.数字经济下社会消费品零售统计的机遇与未来挑战[J].现代商业,2024(08):67-70.

[2]郑小玲.优化社会消费品零售总额统计路径探析[J]. 中国统计,2023(09):71-74.

[3]蒋翠清,李元申,丁勇,等.基于VMD-DE-LSSVM误差校正的社会消费品零售总额组合预测模型[J].运筹与管理, 2023,32(06):126-131+144.

[4]李亚静.2023年社会消费品零售总额有望增长6%,纺织品需抓住新趋势新热点[J].纺织服装周刊,2023(16):6.

[5]陈韵洁,许萍,白同元.基于ARIMA模型的社会消费品零售总额的分析与预测[J].现代商贸工业,2021,42(34):26-27.

[6]张宁宁.石家庄市社会消费品零售总额与经济增长关系实证研究[J].现代商业,2021(21):9-11.

文章来源:张宸望,周瑾文,丁涛.数字经济下社会消费品零售统计路径研究[J].现代营销(上旬刊),2025,(02):130-132.