亚美尼亚、格鲁吉亚、哈萨克斯坦、泰国和越南的数据创新

亚洲开发银行数据部门通过在亚美尼亚、格鲁吉亚、哈萨克斯坦、泰国和越南五个国家开展试点项目，展示了如何加强国家统计系统，利用创新数据来源和方法。项目团队开发了移动数据收集工具、数字调查技术、更快的数据处理技术，以及结合传统抽样和机器学习、卫星图像的混合方法，并开发了识别季节性模式的方法，以增强经济监测。

• 农业监测：项目团队与越南和格鲁吉亚国家统计局合作，开发了一种基于卫星图像和地面观测相结合的作物面积统计方法。该方法结合了贝叶斯原理的经典抽样理论和机器学习算法，能够以较低的成本、更及时的方式测量和监测作物种植面积，并生成高精度、地理细节丰富的作物地图。
• 人口流动：项目团队利用泰国匿名的手机GPS信息，研究了新冠疫情和季风季节洪水对人类流动的影响。分析表明，经济机会是推动人口流动的关键因素，而农业部门对吸引人口流动的能力有限。该项目还开发了洪水导致人口流动的模型，帮助政府制定应急响应和加强支持结构。
• 空气污染：项目团队在越南河内开展了研究，调查了空气污染警报如何影响人们的户外活动。研究发现，高水平的PM2.5预报会导致户外活动减少，人们会根据污染风险调整行为。该项目还采用了随机对照试验，进一步证实了空气污染信息对人们行为的影响。
• 数字化和环境影响：项目团队与亚美尼亚、格鲁吉亚、哈萨克斯坦、泰国和越南的国家统计局合作，编制了数字供应使用表和环境影响账户。这些努力有助于量化数字部门对GDP的贡献和增长，以及上游和下游产业的影响，并监测环境污染对经济的影响。
• 季节性调整：项目团队与亚美尼亚和哈萨克斯坦的国家统计局合作，测试了一种新的季节性调整框架，用于对季度国民账户进行季节性调整。该项目评估了不同模型的优缺点，并支持亚美尼亚和哈萨克斯坦国家统计局采用季节性调整方法分析其国民账户，从而为政府决策提供更及时、更准确的经济信息。