大数据时代经济学研究的创新

物理空间的融合中，经济活动的扩张也不再主要表现为在物理空间的数量累加，而是通过数字技术对传统行业融合渗透、赋能引领，推动新农业、新制造业、新服务业蓬勃发展，为经济发展提供新动能。

根据经济活动空间不同，数字经济可划分为两类：第一类是纯粹数字经济，即产品的设计、生产、营销、运输(传递)、消费、支付等经济活动全过程都在数字空间完成，无须依赖物理空间，如加密(数字)货币、网络银行等;第二类是融合数字经济，即经济活动主要发生在数字空间和物理空间的交互融合中，物理空间发生的经济活动过程能够在数字空间得到实时反映，如在共享经济中，订单、支付等环节是在数字空间完成的，而具体的共享服务则往往在线下的物理空间进行。

由此可见，在大数据时代，“算法 算力 数据”已经成为典型的生产方式。这使人类经济活动的空间和过程发生了巨大变化，从而极大拓展了经济学研究的范围。经济学研究应把这些经济活动作为研究对象，深入研究数字经济的产生机理和运行逻辑、数字化企业的性质和发展目标、数字化企业的股权结构与治理创新以及商业模式创新等。

大数据时代经济学研究范畴和研究对象的拓展，使传统经济学研究方法表现出明显的不适应，要求对研究方法进行创新。首先，由于受到数据采集、传输、存储和分析处理能力的限制，以往统计分析往往采用少量样本进行研究，容易造成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质的飞跃，海量数据资源可以满足经济学研究对大样本数据的需求，在某些情况下甚至可以采用全样本进行分析和研究，这大大提升了经济研究的精准性。

其次，以往经济学分析的数据大多是结构化的数值数据，而大数据时代的数据除了数值数据，还有很多非结构化数据，如图片、声音、视频、文本等，但计量分析、统计分析等传统研究方法很难处理这类数据。

再次，传统经济学研究往往是在事件发生后搜集相关数据，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、滞后的研究往往会削弱研究成果对实践的指导意义。在大数据时代，经济学研究可以运用人工智

 

（编辑：揭阳站长网）

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