【核心提示】大數據革命配合其他領域技術革命正帶來新一輪技術—經濟范式轉換，將為宏觀經濟理論、創(chuàng)新經濟理論、產業(yè)組織理論等經濟學分支研究提供新的前沿方向。
大數據時代的到來將開啟人類文明的新紀元，同時也為經濟學研究領域的拓展提供了新的機遇。一方面，大數據的出現改變了經濟學實證研究的基礎。超大規(guī)模甚至接近全體的數據樣本，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，也對數據處理和數據分析能力乃至實證經濟學的方法論和研究范式帶來新的挑戰(zhàn)與變革。另一方面，大數據分析和應用在經濟社會各領域的擴散滲透，不僅促進相關產業(yè)生產率水平的提升，而且還衍生出很多新的經濟現象。當前，基于大數據分析和應用的各種新模式、新業(yè)態(tài)不斷涌現，人類生產生活、工作消費的方式正發(fā)生根本性轉變。這種由技術變革帶來的經濟社會變革，有望推動新一輪的技術—經濟范式轉換，而這一切背后的經濟學規(guī)律都值得深入研究。
大數據分析與經濟學研究范式
機器學習、統計學習與計量分析的結合。現有的機器學習、統計學習等大數據分析手段，強調相關性而忽略因果關系；而傳統計量分析是建立在因果關系基礎上的實證檢驗。當下流行的機器學習、統計學習等宣稱“因果關系不重要”，既是實用主義的具體表現，也源于其“以數據為基礎的反向推測”在方法論上的缺陷。如何將計量分析強調的因果關系與機器學習得到的數據相關性進行有效的對接配合，對于理解經濟社會變量之間的內在作用機制，采取更有針對性的應對措施應該會有更大裨益。
微觀行為數據支撐基于主體建模。傳統的宏觀經濟模型都是遵循自上而下原則構建的；盡管也試圖通過所謂代表性主體（Representative agent）刻畫其微觀基礎，但有限的代表性主體與復雜現實相去甚遠。
基于主體建模（Agent-based Model）是自下而上，根據微觀主體行為模擬宏觀效應的主要工具，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)則設定，需要采用抽樣調查或實驗的方式，成本高且存在較大偏差，因此一直未能被主流經濟學所接受?；ヂ摼W大數據、電信大數據、金融大數據等，全面記錄了個體行為軌跡，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據基礎。搜索及社交數據改善經濟預測效果。短期預測或即期預測（Instantaneous Forecasting or Nowcasting）通常利用較為簡單的時間序列模型來完成。瓦里安（Hal Varian）等國外學者已經在運用谷歌搜索數據等提高短期預測精度，并取得了較好的效果。其基本思路大致是，在時間序列預測基礎上，增加搜索指數等變量，另外還采用了組合預測。鑒于其較好的預測效果，該思路值得借鑒。而麻省理工學院的研究團隊，利用eBay、亞馬遜等電子商務網站銷售價格生成的CPI，則具有及時、準確等多項優(yōu)點。
多渠道數據對接與政策效果評價模擬。稅收、醫(yī)療、社會保障等公共服務領域積累著現成的高質量大數據，具有結構化特征，對社會成員近乎全覆蓋。目前，不同的數據源之間尚處于相互隔離狀態(tài)，但數據源之間的對接在技術上并不存在太大障礙。充分挖掘、分析行政管理和公共服務方面的大數據，能夠更加全面有效地對政府部門出臺的各種政策進行效果評價和模擬，有利于提高決策的針對性和有效性。
大數據應用與新前沿
大數據應用帶來的直接效果是相關領域運行效率和生產率水平的提升。在商業(yè)領域，亞馬遜、eBay、淘寶、京東等國內外電商以及沃爾瑪等傳統零售商，借助基于大數據分析的精準營銷和定向推送，銷售額或盈利水平都有顯著提高。在金融領域，大數據分析為改善信用評級、發(fā)展網絡小額信貸提供了強大支撐，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，基于大數據的金融欺詐識別、內幕交易識別也成效斐然。在公共交通領域，滴滴打車、快的打車、百度導航等應用，在降低出租車空駛率、節(jié)約出行時間方面效果非常顯著。
如何測度大數據應用帶來的生產率提升，有助于探尋新常態(tài)下經濟增長的新動力。
大數據應用與科研方式轉變。圖靈獎獲得者Jim Gray指出，當代科學研究已經轉變?yōu)橐詳祿橹行牡牡谒拇Ｊ健３靠茖W數據是支撐科學研究和各類應用服務不可或缺的一種戰(zhàn)略資源；而如何有效地管理科學數據，及時地分析科學數據，解釋數據中內含的科學原理，已經成為繼理論、實驗和計算之后新的科學發(fā)現基礎，將提供對科學規(guī)律和趨勢把握的新途徑，形成所謂“真理盡在數據中”的局面。
在技術創(chuàng)新的前端，即基礎研究和R&D環(huán)節(jié)，大數據分析有望將實驗科學方法、計算科學方法有效銜接起來，形成一個閉合的反饋系統，從而不斷發(fā)現新問題、尋找新規(guī)律，為科學技術發(fā)展提供更多線索。未來，在生物、人工智能等領域，大數據帶來的科研方式轉變將尤為突出。
大數據應用與商業(yè)模式創(chuàng)新。大數據革命帶來的生產率提升主要是通過經濟社會各領域的商業(yè)模式創(chuàng)新實現的?；诖髷祿玫纳虡I(yè)模式創(chuàng)新包括：互聯網金融領域的P2P、眾籌；社區(qū)服務方面的O2O（線上線下）；公共交通領域的即時電召服務，滴滴、專車等。此類商業(yè)模式創(chuàng)新有一些共同特征，如去中介化、零邊際成本等。
大數據產業(yè)創(chuàng)新生態(tài)研究。大數據革命將衍生出一個龐大的大數據產業(yè)。作為戰(zhàn)略性新興產業(yè)，大數據產業(yè)以物聯網、云計算等新一代信息通信技術為支撐，產業(yè)鏈涵蓋數據生產與收集、數據存儲與處理、數據分析與應用、數據展示與服務等環(huán)節(jié)，涉及互聯網企業(yè)、數據處理服務提供商、數據解決方案提供商、大數據交易市場等不同類型市場主體，由此構成了大數據產業(yè)獨有的創(chuàng)新生態(tài)系統。促進大數據產業(yè)健康發(fā)展，構建完善的產業(yè)創(chuàng)新生態(tài)系統至關重要。
大數據革命下呈現出的網絡平臺、信息即時共享、零邊際成本、非邊際報酬遞減等特征，對人類生產消費、工作生活的模式正產生顛覆性沖擊。大數據革命配合其他領域技術革命正帶來新一輪技術—經濟范式轉換，將為宏觀經濟理論、創(chuàng)新經濟理論、產業(yè)組織理論等經濟學分支以及其他社會科學分支的研究提供新的前沿方向。
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