中国社会科学网讯（记者 李超 通讯员 顾勇）1月19日至20日，首届数据要素与智慧统计研讨会在江西赣州召开。本次研讨会由清华大学数据科学交叉研究院、江西财经大学统计与数据科学学院、财经数据科学教育部哲学社会科学实验室（培育）主办，赣南师范大学经济管理与法学学院协办。
中国科学院院士、清华大学讲席教授陈松蹊，中国科学院大学经济与管理学院院长、发展中国家科学院院士洪永淼，国家统计局原副局长许宪春，江西财经大学党委常委、副校长方玉明，赣南师范大学党委常委、副校长罗世华，以及来自国家统计局、中国科学院、北京大学、厦门大学、中国人民大学、上海财经大学、西南财经大学等高校和研究机构的专家学者受邀参加。开幕式由江西财经大学统计与数据科学学院副院长郭露主持。
会议开幕式上，陈松蹊指出，本次研讨会源于数据要素流通统计的现实需求，当前数据要素统计与学界研究存在脱节，而数据作为新型生产要素，其测算与人力资本、土地、资本等传统要素统计密切相关，亟待学界深度参与。他表示，研讨会聚焦数据要素、智慧统计、银发经济三大议题，凝聚学界、业界及政府部门的智慧力量，通过后续专项研究与成果转化，为国家统计现代化改革及相关决策部署提供坚实的智力支撑。
方玉明表示，在数字经济加速演进下，数据要素作为关键生产要素，其价值机制、流通方式与统计核算方式对传统统计提出全新挑战。他介绍，学校正以统计学为基础，推动传统财经与统计学科数字化转型，布局新经济统计、数据要素统计等方向，推动统计学向实时感知、智能分析与决策支撑升级。
罗世华介绍，赣南师范大学扎根红土地办学68年来，在人才培养、科学研究等方面的显著成效。他指出，学校高度重视数字经济与统计学科发展，依托经法学院组建数据智能技术联合研发中心，开设大数据管理与应用专业，推动统计学科与数据科学、信息技术交叉融合，着力培养复合型统计人才。他表示，作为协办单位将全力做好服务保障，期望以本次研讨会为纽带，推动产学研用协同创新，为统计学科升级、数据要素价值释放与数字经济高质量发展贡献力量。
主题汇报环节，专家学者分享研究成果与实践经验。洪永淼提出，大数据与机器学习技术可提升经济测度精度，推动统计指标体系向多维度拓展，同时需应对大数据非实验性特征挑战，强化因果推断研究。许宪春表示，需推进国民经济核算体系改革，适配数字化转型需求，为宏观决策提供支撑。朱建平建议，借鉴供应链管理思维，构建人工智能驱动的数据科学供应链体系，助力智慧统计创新。
本次研讨会还围绕新经济业态统计分类、数据资产定价模型等议题开展深入交流，专门设置银发经济统计特色专题论坛，探讨相关测度体系的构建路径与实践方案。
中国社会科学杂志社版权所有，未经书面授权禁止使用
Copyright © 2011-2026 by www.cssn.cn all rights reserved
