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世界经济大船在21世纪巨浪中头十年的航行并不顺利。GDP、CPI、贸易赤字等为二十世纪经济设计的传统经济数据“罗盘”还能指引今日的航向吗？外国智库与学者们的答案是：不。
与其他经济数据一样，GDP企图将复杂、不断变化的经济系统整合到一个简单数字上，而作为“不是最好但没更好”的经济绩效指标，其价值已渐渐消失。新一代指标不能是旧数据的新版本，而应是政府、企业、个人按需求设计的一组能避免这一缺陷的“定制数据”。利用数字技术搜索经济数据为此提供了可能，大数据不仅可以更好地衡量经济中正在发生的事情，而且也许可以预测未来。
创新快车“甩”下GDP
作为经济学界和媒体经常使用的经济绩效主要指标，GDP曾被称为20世纪最伟大的发明之一。实际上，这一妇孺皆知的名词直到二十世纪中叶才被发明，目的是以单一的一种方法衡量个人、公司、政府的经济产出。
时至今日，经济的性质与以往已大不相同。在其最近出版的新著《GDP：一部简短而深情的历史》中，英国财政部前顾问、经济学家戴安娜·科伊尔说，GDP面临当代经济带来的三大挑战。
首当其冲的是GDP无法衡量创新及其带来的社会福利。比如，1998年，美国提供了185个电视频道、141种非处方止痛药、87个品牌的软饮料、400种电脑以及将近500万个网站。相较之下，1970年，美国仅有5个电视频道、5种止痛药和20种软饮料，在电脑和网站方面是零。通过不断创新所实现的丰富多彩应被看作是经济发展的主要指标之一，然而，由于未能充分捕捉到经济体中产品日益增多的种类，GDP对这方面的创新基本没有体现。
再如，当前无人驾驶汽车的概念正热。这给GDP带来的增幅将与任何其他种类汽车相近或略高，但GDP永远也无法捕捉到无人驾驶汽车对安全的贡献：无人驾驶汽车的推广将大大减少交通事故数量，这是一大福利。
此外，GDP也很难将未来“创客经济”（即利用开源设计和3D打印等技术按顾客需求定制产品）的经济现实纳入统计。在互联网时代，商业模式从从最早的C2C（顾客对顾客）到B2C（商家对个人）、O2O（线上到线下），最终模式可能是C2B（顾客对商家），即生产状态是从消费者出发，需求发送到商家，再生产出来销售给消费者。这种“创客经济”的创新价值无法体现在GDP的统计中。
GDP作为经济衡量标准的第二个严重挑战是无法衡量当代经济中越来越多的无形的、生产率难以度量的东西。比如计算搜索引擎、应用软件等纯数字产品，因为没市场价格而无法被GDP统计在内。宾夕法尼亚大学沃顿商学院的桑德斯开玩笑说：“信息时代的影响无处不在，但GDP统计数字不在其中。”
假设这些无形的数据或信息纳入统计范围，GDP的数字可能大为不同。经济学家迈克尔？曼德尔认为，数据或信息应当成为除商品和服务之外的第三类别。按此计算，2012年这个第三类别会给美国实际GDP增长率增加0.6个百分点。
从使用公共图书馆到乡间散步，免费而有价值的活动一直存在，现在与过去的不同点在于规模。网络大规模的“免费”商业模式让人意识到，GDP所衡量的东西与真实经济福利之间的差距越来越大。
GDP面临的第三个挑战是没把经济增长是否以未来增长为代价充分计算在内。比如创新所需的研发成本，国际上最新的SNA2008标准将其当作投资而非经营成本。美国是认真践行SNA2008的第一个国家，2007年，由采用了这一新方法，美国GDP激增了2%以上。
“可持续性”更重要的含义是逐年的GDP增长消耗自然资源或以其他方式损害环境的程度，GDP中不仅需要计算机器和道路的折旧，更重要的是要统计“自然界的折旧”。
贸易赤字和通货膨胀率等经济指标也存在与现实不符。以美中贸易为例。按WTO规则，每当一部iPhone手机从中国的富士康车间下线运到美国，就记作一次美国从中国进口，美中贸易赤字增加约200美元。实际上，每部iPhone手机价值中仅有10美元成为中国经济的最终所得。现行的贸易统计方法未能反映出实际的价值链分布，扭曲了对双边贸易关系的描述，使得中美双边贸易失衡被夸大。
经济统计进入大数据时代
针对GDP的不完美，一些人提出改进GDP的衡量方法，比如中国提出的绿色GDP，哈佛大学经济学家马丁·威兹曼提出的净国民产值（NNP），甚至有人提出完全放弃GDP，采用国民幸福指数等新的衡量方法。
科伊尔认为，与其使GDP定义和完善越来越复杂，不如重新思考“经济”一词在21世纪的涵义。现在是利用数字技术的大好时机，人们可以利用大数据来重新考虑应该搜集什么信息，以及如何处理这些信息。当今社会，大量活动在网上进行，使得以大数据技术来了解GDP数字所没有捕捉到的消费者福利成为可能。甚至不仅可展示经济中正在发生的事情，还可利用大数据来预测经济中将要发生的事情。
美国里弗特怀斯研究机构总裁扎卡里？卡拉贝尔指出，所有指标都有同样的缺陷：企图将复杂、不断变化的经济系统整合到一个单一、简单的数字。因此，新的指标体系不能是“改革”，不能是以前经济指标的更新版本，而应该是一场“革命”。在大数据时代，衡量经济表现的指标体系应该向“定制指标”发展，即专门为政府、企业、社区及个人的特定需求而量身定做的指标。
卡拉贝尔说，寻找正确的数据应从一个问题开始：你需要什么方面的数据来为你的行为作参考？政府、企业、社区及个人可以开发自己的标准来回答自己的问题。特别对政府而言，需要认识到二十世纪的经济指标的局限性，需要更好地解决这些传统指标所掩盖的具体发展趋势问题。各国政府应更有效地利用大数据，更准确地调整政策。经济政策应该更加细致，具体到是否一个国家的部分地区投资疲软而其他地方强劲，以及价格是否在一个地区上涨而在另一个地区下滑。做出此类判断以前可能是困难的，但大数据使之成为可能。
科伊尔说，现在是利用新技术搜集经济数据的大好时机。当前世界似乎处于统计数字的迷雾中，而大数据可能是唯一能够透过迷雾的光芒。
与其他经济数据一样，GDP企图将复杂、不断变化的经济系统整合到一个简单数字上，而作为“不是最好但没更好”的经济绩效指标，其价值已渐渐消失。新一代指标不能是旧数据的新版本，而应是政府、企业、个人按需求设计的一组能避免这一缺陷的“定制数据”。利用数字技术搜索经济数据为此提供了可能，大数据不仅可以更好地衡量经济中正在发生的事情，而且也许可以预测未来。
创新快车“甩”下GDP
作为经济学界和媒体经常使用的经济绩效主要指标，GDP曾被称为20世纪最伟大的发明之一。实际上，这一妇孺皆知的名词直到二十世纪中叶才被发明，目的是以单一的一种方法衡量个人、公司、政府的经济产出。
时至今日，经济的性质与以往已大不相同。在其最近出版的新著《GDP：一部简短而深情的历史》中，英国财政部前顾问、经济学家戴安娜·科伊尔说，GDP面临当代经济带来的三大挑战。
首当其冲的是GDP无法衡量创新及其带来的社会福利。比如，1998年，美国提供了185个电视频道、141种非处方止痛药、87个品牌的软饮料、400种电脑以及将近500万个网站。相较之下，1970年，美国仅有5个电视频道、5种止痛药和20种软饮料，在电脑和网站方面是零。通过不断创新所实现的丰富多彩应被看作是经济发展的主要指标之一，然而，由于未能充分捕捉到经济体中产品日益增多的种类，GDP对这方面的创新基本没有体现。
再如，当前无人驾驶汽车的概念正热。这给GDP带来的增幅将与任何其他种类汽车相近或略高，但GDP永远也无法捕捉到无人驾驶汽车对安全的贡献：无人驾驶汽车的推广将大大减少交通事故数量，这是一大福利。
此外，GDP也很难将未来“创客经济”（即利用开源设计和3D打印等技术按顾客需求定制产品）的经济现实纳入统计。在互联网时代，商业模式从从最早的C2C（顾客对顾客）到B2C（商家对个人）、O2O（线上到线下），最终模式可能是C2B（顾客对商家），即生产状态是从消费者出发，需求发送到商家，再生产出来销售给消费者。这种“创客经济”的创新价值无法体现在GDP的统计中。
GDP作为经济衡量标准的第二个严重挑战是无法衡量当代经济中越来越多的无形的、生产率难以度量的东西。比如计算搜索引擎、应用软件等纯数字产品，因为没市场价格而无法被GDP统计在内。宾夕法尼亚大学沃顿商学院的桑德斯开玩笑说：“信息时代的影响无处不在，但GDP统计数字不在其中。”
假设这些无形的数据或信息纳入统计范围，GDP的数字可能大为不同。经济学家迈克尔？曼德尔认为，数据或信息应当成为除商品和服务之外的第三类别。按此计算，2012年这个第三类别会给美国实际GDP增长率增加0.6个百分点。
从使用公共图书馆到乡间散步，免费而有价值的活动一直存在，现在与过去的不同点在于规模。网络大规模的“免费”商业模式让人意识到，GDP所衡量的东西与真实经济福利之间的差距越来越大。
GDP面临的第三个挑战是没把经济增长是否以未来增长为代价充分计算在内。比如创新所需的研发成本，国际上最新的SNA2008标准将其当作投资而非经营成本。美国是认真践行SNA2008的第一个国家，2007年，由采用了这一新方法，美国GDP激增了2%以上。
“可持续性”更重要的含义是逐年的GDP增长消耗自然资源或以其他方式损害环境的程度，GDP中不仅需要计算机器和道路的折旧，更重要的是要统计“自然界的折旧”。
贸易赤字和通货膨胀率等经济指标也存在与现实不符。以美中贸易为例。按WTO规则，每当一部iPhone手机从中国的富士康车间下线运到美国，就记作一次美国从中国进口，美中贸易赤字增加约200美元。实际上，每部iPhone手机价值中仅有10美元成为中国经济的最终所得。现行的贸易统计方法未能反映出实际的价值链分布，扭曲了对双边贸易关系的描述，使得中美双边贸易失衡被夸大。
经济统计进入大数据时代
针对GDP的不完美，一些人提出改进GDP的衡量方法，比如中国提出的绿色GDP，哈佛大学经济学家马丁·威兹曼提出的净国民产值（NNP），甚至有人提出完全放弃GDP，采用国民幸福指数等新的衡量方法。
科伊尔认为，与其使GDP定义和完善越来越复杂，不如重新思考“经济”一词在21世纪的涵义。现在是利用数字技术的大好时机，人们可以利用大数据来重新考虑应该搜集什么信息，以及如何处理这些信息。当今社会，大量活动在网上进行，使得以大数据技术来了解GDP数字所没有捕捉到的消费者福利成为可能。甚至不仅可展示经济中正在发生的事情，还可利用大数据来预测经济中将要发生的事情。
美国里弗特怀斯研究机构总裁扎卡里？卡拉贝尔指出，所有指标都有同样的缺陷：企图将复杂、不断变化的经济系统整合到一个单一、简单的数字。因此，新的指标体系不能是“改革”，不能是以前经济指标的更新版本，而应该是一场“革命”。在大数据时代，衡量经济表现的指标体系应该向“定制指标”发展，即专门为政府、企业、社区及个人的特定需求而量身定做的指标。
卡拉贝尔说，寻找正确的数据应从一个问题开始：你需要什么方面的数据来为你的行为作参考？政府、企业、社区及个人可以开发自己的标准来回答自己的问题。特别对政府而言，需要认识到二十世纪的经济指标的局限性，需要更好地解决这些传统指标所掩盖的具体发展趋势问题。各国政府应更有效地利用大数据，更准确地调整政策。经济政策应该更加细致，具体到是否一个国家的部分地区投资疲软而其他地方强劲，以及价格是否在一个地区上涨而在另一个地区下滑。做出此类判断以前可能是困难的，但大数据使之成为可能。
科伊尔说，现在是利用新技术搜集经济数据的大好时机。当前世界似乎处于统计数字的迷雾中，而大数据可能是唯一能够透过迷雾的光芒。