中國IDC圈3月3日報(bào)道：大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來將開啟人類文明的新紀(jì)元，同時(shí)也為經(jīng)濟(jì)學(xué)研究領(lǐng)域的拓展提供了新的機(jī)遇。一方面，大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)改變了經(jīng)濟(jì)學(xué)實(shí)證研究的基礎(chǔ)。超大規(guī)模甚至接近全體的數(shù)據(jù)樣本，既為更加全面客觀地考察研究對象提供了豐富的原始信息，也對數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)分析能力乃至實(shí)證經(jīng)濟(jì)學(xué)的方法論和研究范式帶來新的挑戰(zhàn)與變革。另一方面，大數(shù)據(jù)分析和應(yīng)用在經(jīng)濟(jì)社會各領(lǐng)域的擴(kuò)散滲透，不僅促進(jìn)相關(guān)產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)率水平的提升，而且還衍生出很多新的經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象。當(dāng)前，基于大數(shù)據(jù)分析和應(yīng)用的各種新模式、新業(yè)態(tài)不斷涌現(xiàn)，人類生產(chǎn)生活、工作消費(fèi)的方式正發(fā)生根本性轉(zhuǎn)變。這種由技術(shù)變革帶來的經(jīng)濟(jì)社會變革，有望推動(dòng)新一輪的技術(shù)—經(jīng)濟(jì)范式轉(zhuǎn)換，而這一切背后的經(jīng)濟(jì)學(xué)規(guī)律都值得深入研究。
大數(shù)據(jù)分析與經(jīng)濟(jì)學(xué)研究范式
機(jī)器學(xué)習(xí)、統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)與計(jì)量分析的結(jié)合。現(xiàn)有的機(jī)器學(xué)習(xí)、統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)等大數(shù)據(jù)分析手段，強(qiáng)調(diào)相關(guān)性而忽略因果關(guān)系；而傳統(tǒng)計(jì)量分析是建立在因果關(guān)系基礎(chǔ)上的實(shí)證檢驗(yàn)。當(dāng)下流行的機(jī)器學(xué)習(xí)、統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)等宣稱“因果關(guān)系不重要”，既是實(shí)用主義的具體表現(xiàn)，也源于其“以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的反向推測”在方法論上的缺陷。如何將計(jì)量分析強(qiáng)調(diào)的因果關(guān)系與機(jī)器學(xué)習(xí)得到的數(shù)據(jù)相關(guān)性進(jìn)行有效的對接配合，對于理解經(jīng)濟(jì)社會變量之間的內(nèi)在作用機(jī)制，采取更有針對性的應(yīng)對措施應(yīng)該會有更大裨益。
微觀行為數(shù)據(jù)支撐基于主體建模。傳統(tǒng)的宏觀經(jīng)濟(jì)模型都是遵循自上而下原則構(gòu)建的；盡管也試圖通過所謂代表性主體（Representative agent）刻畫其微觀基礎(chǔ)，但有限的代表性主體與復(fù)雜現(xiàn)實(shí)相去甚遠(yuǎn)。
基于主體建模（Agent-based Model）是自下而上，根據(jù)微觀主體行為模擬宏觀效應(yīng)的主要工具，其核心是歸納梳理不同類型主體的行為方式，設(shè)定相互作用的行為規(guī)則。以往對行為方式和行為規(guī)則設(shè)定，需要采用抽樣調(diào)查或?qū)嶒?yàn)的方式，成本高且存在較大偏差，因此一直未能被主流經(jīng)濟(jì)學(xué)所接受?；ヂ?lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)、電信大數(shù)據(jù)、金融大數(shù)據(jù)等，全面記錄了個(gè)體行為軌跡，為歸納微觀主體行為方式和行為規(guī)則，改善微觀模擬效果提供了很好的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。搜索及社交數(shù)據(jù)改善經(jīng)濟(jì)預(yù)測效果。短期預(yù)測或即期預(yù)測（Instantaneous Forecasting or Nowcasting）通常利用較為簡單的時(shí)間序列模型來完成。瓦里安（Hal Varian）等國外學(xué)者已經(jīng)在運(yùn)用谷歌搜索數(shù)據(jù)等提高短期預(yù)測精度，并取得了較好的效果。其基本思路大致是，在時(shí)間序列預(yù)測基礎(chǔ)上，增加搜索指數(shù)等變量，另外還采用了組合預(yù)測。鑒于其較好的預(yù)測效果，該思路值得借鑒。而麻省理工學(xué)院的研究團(tuán)隊(duì)，利用eBay、亞馬遜等電子商務(wù)網(wǎng)站銷售價(jià)格生成的CPI，則具有及時(shí)、準(zhǔn)確等多項(xiàng)優(yōu)點(diǎn)。
多渠道數(shù)據(jù)對接與政策效果評價(jià)模擬。稅收、醫(yī)療、社會保障等公共服務(wù)領(lǐng)域積累著現(xiàn)成的高質(zhì)量大數(shù)據(jù)，具有結(jié)構(gòu)化特征，對社會成員近乎全覆蓋。目前，不同的數(shù)據(jù)源之間尚處于相互隔離狀態(tài)，但數(shù)據(jù)源之間的對接在技術(shù)上并不存在太大障礙。充分挖掘、分析行政管理和公共服務(wù)方面的大數(shù)據(jù)，能夠更加全面有效地對政府部門出臺的各種政策進(jìn)行效果評價(jià)和模擬，有利于提高決策的針對性和有效性。
大數(shù)據(jù)應(yīng)用與新前沿
大數(shù)據(jù)應(yīng)用帶來的直接效果是相關(guān)領(lǐng)域運(yùn)行效率和生產(chǎn)率水平的提升。在商業(yè)領(lǐng)域，亞馬遜、eBay、淘寶、京東等國內(nèi)外電商以及沃爾瑪?shù)葌鹘y(tǒng)零售商，借助基于大數(shù)據(jù)分析的精準(zhǔn)營銷和定向推送，銷售額或盈利水平都有顯著提高。在金融領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)分析為改善信用評級、發(fā)展網(wǎng)絡(luò)小額信貸提供了強(qiáng)大支撐，有效緩解了中小企業(yè)融資難問題，提高了全社會資金配置效率；另外，基于大數(shù)據(jù)的金融欺詐識別、內(nèi)幕交易識別也成效斐然。在公共交通領(lǐng)域，滴滴打車、快的打車、百度導(dǎo)航等應(yīng)用，在降低出租車空駛率、節(jié)約出行時(shí)間方面效果非常顯著。
如何測度大數(shù)據(jù)應(yīng)用帶來的生產(chǎn)率提升，有助于探尋新常態(tài)下經(jīng)濟(jì)增長的新動(dòng)力。
大數(shù)據(jù)應(yīng)用與科研方式轉(zhuǎn)變。圖靈獎(jiǎng)獲得者Jim Gray指出，當(dāng)代科學(xué)研究已經(jīng)轉(zhuǎn)變?yōu)橐詳?shù)據(jù)為中心的第四代模式。超量科學(xué)數(shù)據(jù)是支撐科學(xué)研究和各類應(yīng)用服務(wù)不可或缺的一種戰(zhàn)略資源；而如何有效地管理科學(xué)數(shù)據(jù)，及時(shí)地分析科學(xué)數(shù)據(jù)，解釋數(shù)據(jù)中內(nèi)含的科學(xué)原理，已經(jīng)成為繼理論、實(shí)驗(yàn)和計(jì)算之后新的科學(xué)發(fā)現(xiàn)基礎(chǔ)，將提供對科學(xué)規(guī)律和趨勢把握的新途徑，形成所謂“真理盡在數(shù)據(jù)中”的局面。