学者分享:大数据时代,经济管理定量研究如何与时俱进?
发布时间:2018年06月20日        点击数量:956

     

         20115月,全球知名咨询公司麦肯锡发布了《大数据:创新、竞争和生产力的下一个前沿领域》报告,指出数据已经渗透到每一个行业和业务职能领域,逐渐成为重要的生产因素;而人们对于海量数据的挖掘和运用将预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。这一报告的发布标志着大数据时代的到来。随着大数据时代近几年的发展,数据的形态发生了重大的变化,声音、视频、图片等数据越来越多,数据的类型已经从结构化数据为主,转化为以非结构化、半结构化数据为主,数据的体量也迅速增长,这给数据的存储和分析提出了新的挑战(我国每年增长的数据已达到几百PB1PB=1024TB1TB=1024GB)。

大数据的发展对传统经济学带来了很大的冲击:1基于全样本的大数据分析不再过分要求样本抽样分布下的假设检验;2并且虽然大数据没有改变现象本身的因果关系,但是使传统经济学的因果关系变得不那么重要;3而且传统经济学分析路径往往是等事件成长到一定程度、积累了一定规模数据量之后才能进行相关研究。在此背景下,传统的计量经济学建模与分析方法可能不再适用,迫切需要采用全新或改进的思路和方法进行研究。当代的经济管理定量研究应与时俱进,在学术研究中吸收运用大数据背景下的新知识、新技术,了解大数据背景下的计量新思想,迎接大数据带来的挑战与机遇。

在大数据时代,经济管理定量研究该如何与时俱进呢?在我看来,应在掌握好自身专业知识技能的基础上,积极了解与学习大数据带来的相关新思想、新方法与新技术,努力做到一专多能。具体而言,可从以下4个方面进行努力:练好基本功;了解新动态;掌握新技术;探索新思想。

练好基本功,顾名思义,就是要掌握好自身专业的知识与技能。对信息技术专家们而言,大数据背景下的经济管理定量研究仅仅是算法和建模问题,但是如果没有经济学理论指导,没有经济学家的思维,必然会导致研究方向的迷失。一些大数据领域的学者认为“要相关,不要因果”,这是非常要不得的,传统计量经济学理论至今仍然闪烁着智慧的光芒,对经济现象的深入见解时刻发挥着重要的作用,所以基本功一定要练好。

了解新动态,是指在日常研究学习过程中,除了定期查阅专业相关的高质量文献之外,应该做适当的延伸阅读。有目的地了解大数据背景下经济学、统计学、计量经济学、产业经济学等相关学科前沿进展,当遇到对自己有启发的研究时,可以对相关文献进行精读,掌握其中的重要内容。例如,在大数据背景下,经济学研究中的某个问题由于假设条件的放宽有了新的变化、统计学研究中某个模型的估计与检验经过改进能适用于更大样本的情景,诸如此类,都可以在延伸阅读的过程中了解与掌握,并尝试运用到自己的学术研究中去。

掌握新技术,即要熟练掌握几个计量统计分析、数据分析相关的计算机软件,并使自己具有一定的编程能力。随着计量经济学与计算机科学的发展,SPSSSTATARMATLAB等软件已经成为计量分析中不可或缺的工具;此外,随着大数据背景下的大数据挖掘、大数据分析技术的发展,Python软件已经越来越普遍地被科研工作者应用(建议没有基础的同学重点学习RPython这两个当前最热门的软件)。可以通过R语言、C语言、数据库原理、数据挖掘、数值计算、数学建模与数学实验等课程来辅助学习相关的计算机软件与技术。

探索新思想,是指在自己的学术研究工作中,用开放的思维探索自身研究的理论或实践问题中,是否有可以借助大数据思想、技术从而进行改善或深化的可能,积极尝试在自身的研究工作中融合大数据背景下的新思想。例如在经济理论分析中,思考放宽假设约束是否能在更准确反映经济现象的同时保证放宽约束后的实证检验可以实现;在计量模型的设计与检验分析中,思考当样本容量不断增长甚至趋近于总体时,现有的模型能否优化,优化后的模型估计与检验怎样实现,等等。这些新思想的探索,不仅能够锻炼思考、分析经济问题的能力,还能够提升他们对工具软件的掌握程度。同时,科研工作者对新思想的探索,也是学科进步的重要途径。