总序

近年来，数字化转型与人工智能浪潮席卷全国，千行百业迎来深刻变革。在这场技术革命中，人工智能正逐步走向大众，各领域的大数据应用呈现蓬勃发展之势。

数据、算法、算力是人工智能的三大基石。算力依靠服务器等有形的设备设施，而数据和算法则源于人类的知识体系和创新实践。

经济产业分析领域的AI+实践，涉及政府经济主管部门、经济研究机构和产业咨询机构、各行各业企业、经济专业人士及媒体从业者等多个组织和群体。但纵观各类经济运行分析报告、产业规划分析报告、行业市场分析报告及经济分析文章等，能将“数据和算法”用对和用好的案例并不多。究其原因，可归结为两大核心问题。

第一，对经济产业数据认知不清或滥用数据。在数据认知层面，很多人（包括部分经济产业分析专业人士）对经济指标的定义和范围界定、对产业数据的统计口径和适用范围缺乏基本认知和准确理解；在数据使用层面，很多人选择数据时不注重其适用性、代表性和一致性，不对数据进行适当的筛选和处理，仅满足于“有数据可用”“有数据分析内容”。

第二，经济产业分析逻辑缺乏严谨性。有些人在分析经济产业数据时过于强调问题导向而忽视目标导向，缺乏辩证分析逻辑，常通过简单的横向比较或纵向分析就草率定性问题，这种做法是脱离实际情况的，实际上问题是针对目的、目标而言的；还有些人在进行经济产业分析时过度推崇大数据和复杂模型，却忽视基本的经济产业逻辑，往往将历史经济产业数据的统计回归结果等同于客观规律并用于趋势预判。实际上，统计回归结果并非客观规律，未来也难以被精准预测。

那么经济产业分析如何用对、用好“数据和算法”呢？基于二十余年产业数据分析应用实践经验，结合对经济产业数据领域的思考和探索及AI大模型“幻觉”现象的观察，笔者认为参与和用好AI+需要我们夯实两大基础——构建高质量的数据体系与强化辩证的分析逻辑。高质量的数据与辩证的分析逻辑来源于专业人士的知识贡献。每个人的知识体系是不同的，术业有专攻。专业人士要秉持严谨态度，认真做好通识普及工作。

因此，我写这套图书的目的，就是要和大家分享经济产业分析领域“数据和算法”的理解与应用方法，助力政府经济主管部门、经济研究机构和产业咨询机构、各行各业企业、经济专业人士及媒体从业者在开展经济产业分析时用对、用好“数据和算法”。

经济产业分析研究领域的“数据和算法”，按照“宏观—中观—微观”的分析框架，可分为以下三个层次。

宏观：经济体系，对应宏观经济数据；

中观：行业/产业链，对应产业行业数据；

微观：企业法人，对应企业数据。

这套通识普及的图书涵盖上述各个层次，每个层次单独成册，分别讲解了经济数据理解要点与分析应用、产业数据理解要点与分析应用、企业数据理解要点与分析应用。

每本书的主要内容包括数据梳理、数据解读、数据分析和数据应用。经济数据分析不只是总量数据，也会拆解到中观行业构成数据；产业数据分析不只是行业总量数据，也会拆解到微观企业构成数据。这套书可以帮助大家建立自己的经济产业分析研究领域的“数据和算法”体系，并用对、用好AI+。