大数据时代经济学研究的创新与变革

21世纪以来，随着信息技术的飞速发展，人们获取、存储和分析数据的能力不断增强。全球数据显示了爆炸式增长和大规模聚集的特征。因此，促进大数据产业的创新和发展，建设以数据为核心的数字经济，已经成为大数据时代面临的重大课题。新的经济发展形势必将对经济研究和创新产生深远的影响。它不仅极大地拓宽了经济研究的范围，也冲击了传统的经济研究方法。经济研究需要适应大数据时代的要求，勇于创新和变革。

传统经济活动，如农业生产和工业制造，主要发生在物质空间，它们的扩展也主要表现在物质空间的数量积累上进入大数据时代，以数据为主要生产要素的新经济活动主要发生在数字空间或数字空间与物理空间的融合中。经济活动的扩展不再主要表现为物理空间中数量的积累，而是通过数字技术对传统产业的整合和渗透，使其能够引领、推动新农业、新制造业和新服务业的蓬勃发展，为经济发展提供新的动力根据经济活动的不同空间，数字经济可以分为两类:第一类是纯数字经济，即产品设计、生产、营销、运输(传输)、消费、支付等经济活动的全过程。在数字空间中完成，而不依赖于物理空间，例如加密(数字)货币、网上银行等。；第二类是数字经济的整合，即经济活动主要发生在数字空间和物理空间的互动整合中。物理空间中的经济活动可以在数字空间中实时反映出来。例如，在共享经济中，订单、支付和其他链接在数字空间中完成，而特定的共享服务通常在离线物理空间中执行。因此，在大数据时代，“算法+计算能力+数据”已经成为一种典型的生产模式这极大地改变了人类经济活动的空间和过程，从而极大地扩大了经济研究的范围。经济研究应以这些经济活动为研究对象，对数字经济的生成机制和运行逻辑、数字企业的性质和发展目标、数字企业的股权结构和治理创新、商业模式创新等进行深入研究。在

大数据时代，经济研究范围和研究对象的扩大使得传统的经济研究方法明显不适用，需要研究方法的创新。首先，由于数据采集、传输、存储和分析处理能力的限制，以往的统计分析往往使用少量样本进行研究，容易导致数据遗漏和分析不完整等缺陷。在大数据时代，数据采集、传输、存储和分析能力发生了质的飞跃。海量数据资源可以满足经济研究对大样本数据的需求。在某些情况下，完整的样本甚至可以用于分析和研究，这大大提高了经济研究的准确性其次，过去经济学分析的数据大多是结构化的数字数据，而在大数据时代，除了数字数据之外，还有很多非结构化数据，如图片、声音、视频、文本等。然而，计量经济学分析和统计分析等传统研究方法难以处理这些数据。第三，传统的经济研究通常在事件发生后收集相关数据，然后通过统计模型、假设检验等方法对样本数据进行研究并得出结论。这种静态和滞后的研究倾向于削弱研究成果对实践的指导意义在大数据时代，经济研究可以利用人工智能方法对海量数据进行实时分析，甚至可以在预设环境下对经济数据进行自动智能分析，实时生成研究报告，实现准确预测，这可以大大增强研究成果对经济活动的指导作用因此，经济学家应该密切关注大数据时代经济研究所面临的新情况和新问题，如样本数据的扩大和数据结构类型的变化。他们还应该注意数据分析技术(如文本挖掘和深度学习)在处理和分析海量异构数据(收集相关的多种数据)方面的优势。要积极推进经济研究方法的创新和改革，提高经济研究的准确性，指导经济实践。

(由北师大经济与工商管理学院金融大数据研究中心主任)

《人民日报》(09版，2020年3月2日)

(由周和关

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