如何克服收集数据资料的难题？

1.事实数据

虽然疫情统计数据在国家大力推动下已经实现了动态滚动公开，但是公开的疫情数据相对较为宏观，缺少微观的地方特征。疫情影响的数据区别于疫情数据，涉及政府、企业、公众等多元主体，跨域宏观国家、地方层面以及微观组织、个体层面。由于目前疫情防控仍在进行，在现实条件的约束下，疫情影响的数据收集往往不能按照理想情况进行。

不论是量化数据或是质性数据，收集方式可以分为三类，即实地调研、公开资料、在线收集。

（1）实地调研收集方式是以问卷、访谈、观察、体验等形式收集研究所需要的数量或文本资料，由于研究人员能够亲自参与和执行数据资料的采集过程，所收集得到的数据较为细致真实并且能够根据研究问题和研究目的获取所需要的数据。同时，该种数据收集方式能够更加强调与调查对象之间的交互，适合于态度、情感等主观因素的研究。目前以“隔离”为主要思路的新冠疫情防控仍在推进，大规模实地调研与防控工作的思路相悖，除了部分以公众、企业等视角的研究能够采用该种数据收集方法，但其规模需要控制在一定范围内，避免妨碍疫情防控工作。

（2）公开资料收集方式以公开的统计数据、新闻报告为基础，根据自身研究问题进行收集和整合，如社会经济运行数据、公开政策、地方志及相关研究报告等。该种收集方式由于不要求研究人员亲身达到研究现象的实地，比较合适在新冠疫情仍处于防控阶段的当下。但是，二手数据的公布受到发布者的意愿影响，可能存在隐瞒和滞后的情况，导致该种收集方式可能无法获得研究所需要的数据资料，或应对收集得到数据资料的有效性和真实性进行辨别判断。如在对经济增长影响研究中，宏观经济数据的公布周期为月度，且省级和市级地区的公布时间和周期存在差异，目前仍然无法获取相对完备的相关数据；对政府行为影响研究中常采用新闻报道为资料来源，受其公开和传播方式影响，有与现实情况偏离的可能。(www.xing528.com)

（3）在线收集方式主要借助互联网对研究所需要的数据资料，包括在线问卷调查、在线访谈以及大数据方法。该种收集方式一定程度上综合了前两种方式的特点，能够相对自主地获取各类疫情相关数据资料，且不要求研究人员前往调研实地，包括新闻报告、媒体文章以及用户行为记录等相关记录数据，以及通过问卷或访谈得到的调查数据。但是，由于该种方式要求数据通过互联网渠道获得，研究对象会被局限于互联网及其用户，导致研究受到一定的限制。需要注意的是，大数据方法在进行疫情影响研究中需要加强对于学术伦理的关注，如开展企业经营、公众行为态度、人口流动等数据进行收集时，需要加强数据安全和隐私保护的理念。

2.推演数据

对于推演数据而言，由于新冠疫情在爆发规模、传播速度、防控力度方面均处于高水平，其所造成的影响具有相当的复杂性、综合性和系统性，基于已有数据资料计算推演所得到的“新”数据资料在有效性方面存在一定的局限。例如，在研究疫情对行业发展的影响中，由于行业发展受到行业特征、生产要素供给、市场需求的直接影响，以及受到公众舆论、国际环境等因素的间接影响，疫情所造成的影响机制复杂且综合，通过量化模型推演得到的影响趋势结果可能存在偏误，通过专家判断的趋势结果则受专家的知识结构和主观性的影响。同时，该思路对推演数据、模型构建等要求较高，目前能够应对的研究问题主要集中于宏观层面，组织、个人等微观层面的研究则一定程度上受到限制，如在疫情对公众认知、居民行为等方面的影响中，推演数据的获取难度极大。值得注意的是，不论是通过专家判断或是模型拟合得到的推演数据，均对分析技术有较高的要求，因此为保证推演数据的准确有效，疫情对特定领域的影响及机理分析需要专业知识和分析技术的有效匹配。