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近日，国内经济学顶级期刊《经济研究》刊登了第二届中国计量经济学者论坛( 2018) 综述，题为“大数据时代计量经济学的新发展与新应用”。该文一方面概述了与会学者的研究成果，另一方面也说明了大数据对于当今经济学研究的巨大而深远的影响。那么，大数据与经济研究到底擦出怎样的火花呢？
大数据
随着现代信息技术的逐渐发展，人们生活的信息化也越来越明显。从纸质档案到电子档案，从尺素彩笺到电子邮件，从黑胶唱片到mp3，人们的生活发生了翻天覆地的变化。与此同时，人们生产出来越来越多的数据。仅在2012 年，Twitter上每天发布超过4亿条微博，Facebook上每天更新的照片超过1000万张。2011年，麦肯锡公司对全世界大数据的分布作了一个研究和统计，中国2010年新增的数据量约为250PB（1PB=1024TB），而欧洲约为2000PB，美国约为3500PB，大数据已经深深地充斥了人类经济社会的许多角落。
大数据是指无法在可容忍的时间内用传统IT技术和软硬件工具对其进行感知、获取、管理、处理和服务的数据集合。大数据重在实时的处理与应用，以获得所需要的信息和知识，从而实现商业价值以及为公共管理服务。数据挖掘和人工智能等应用工具在大数据处理中发挥着重要作用，现代信息技术是大数据赖以存在和发展的重要支撑力量。大数据的特点可以总结为4个V，即Volume（体量浩大）、Variety（模态繁多）、Velocity（生成快速）和 Value（价值巨大）。
大数据与经济研究
对大数据的研究对传统经济学，尤其是计量经济学研究产生了巨大的影响。一方面，在如今计算机性能大幅度提高的情况下，对大数据的研究使对于整体数据而非样本数据的研究成为了可能。另一方面，在大数据时代，借助云计算和分布式处理等现代信息技术，往往可以采用成百上千的模型来进行研究。相较于传统的单一模型研究，现在可以借助计算机进行大量模型的尝试并寻找出最贴近实际情况的模型。在大数据处理分析技术的帮助下，经济学研究进入了一个全新的平台。
就在前言所述的计量经济学者论坛上，我们就可以看见如今大数据为经济研究带来的巨大优势。比如说：传统研究分析商品价格变化对消费者剩余的影响仅能控制极少价格，往往导致遗漏变量偏误，而逐笔交易数据能解决遗漏变量问题，但因此会带来自变量过多的问题。机器学习可实现降维并估计出平均需求与消费者剩余边界。还比如说：大数据时代的经济预测：利用分解方法提取非结构化数据的关键特征，然后利用计量建模与深度学习方法对其进行预测，最后利用综合集成方法将所有预测集成。
大数据经济学
在如上所述的时代背景下，大数据经济学应运而生。大数据经济学是在经济学研究和应用中采用大数据并且采用大数据思想对传统经济学进行深化的新兴交叉学科。大数据经济学不仅要研究如何建模、管理和应用大数据，而且要深入研究传统经济学如何应对大数据带来的挑战并进行改良。
大数据经济学与传统经济学是一种互补共存关系。在大数据经济学诞生之初，由于大数据经济学理论和技术尚不成熟，虽然大数据经济学发展很快，但仍然以传统经济学为主。随着大数据经济学的发展，两者会达到某种均衡。毕竟，大数据不能解决所有的经济学问题，一些研究仍然无法获得大数据，需要采用传统经济学解决的问题留待传统经济学解决，需要大数据经济学解决的问题由大数据经济学解决。
可以预见的是，不久的将来是大数据经济学的理论建构和高速发展期。或许，随着大数据经济学的日益发展与成熟，大数据经济学将成为和理论经济学与应用经济学并列的一级学科。届时，大数据经济学将对现在科学发展做出更加巨大的贡献。
参考文献
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—责编：曾德涛—
—推送：姚惠玲—
