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大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)勇于創(chuàng)新與變革

來源: 時間:2020-03-02 09:58:04

21世紀以來,隨著信息技術(shù)快速發(fā)展,人們獲取、存儲、分析數(shù)據(jù)的能力不斷增強,全球數(shù)據(jù)呈現(xiàn)爆發(fā)式增長、海量集聚的特點。相應(yīng)地,推動大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展、構(gòu)建以數(shù)據(jù)為關(guān)鍵要素的數(shù)字經(jīng)濟成為大數(shù)據(jù)時代面臨的一項重大課題。新的經(jīng)濟發(fā)展形勢必然會對經(jīng)濟學研究與創(chuàng)新產(chǎn)生深遠影響,不僅極大拓寬了經(jīng)濟學研究范疇,而且沖擊著傳統(tǒng)經(jīng)濟學研究方法。經(jīng)濟學研究需要適應(yīng)大數(shù)據(jù)時代要求,勇于創(chuàng)新與變革。

傳統(tǒng)經(jīng)濟活動如農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、工業(yè)制造等,主要發(fā)生在物理空間,其擴張也主要表現(xiàn)為在物理空間的數(shù)量累加。進入大數(shù)據(jù)時代,以數(shù)據(jù)為主要生產(chǎn)要素的新經(jīng)濟活動則主要發(fā)生在數(shù)字空間或數(shù)字空間與物理空間的融合中,經(jīng)濟活動的擴張也不再主要表現(xiàn)為在物理空間的數(shù)量累加,而是通過數(shù)字技術(shù)對傳統(tǒng)行業(yè)融合滲透、賦能引領(lǐng),推動新農(nóng)業(yè)、新制造業(yè)、新服務(wù)業(yè)蓬勃發(fā)展,為經(jīng)濟發(fā)展提供新動能。根據(jù)經(jīng)濟活動空間不同,數(shù)字經(jīng)濟可劃分為兩類:第一類是純粹數(shù)字經(jīng)濟,即產(chǎn)品的設(shè)計、生產(chǎn)、營銷、運輸(傳遞)、消費、支付等經(jīng)濟活動全過程都在數(shù)字空間完成,無須依賴物理空間,如加密(數(shù)字)貨幣、網(wǎng)絡(luò)銀行等;第二類是融合數(shù)字經(jīng)濟,即經(jīng)濟活動主要發(fā)生在數(shù)字空間和物理空間的交互融合中,物理空間發(fā)生的經(jīng)濟活動過程能夠在數(shù)字空間得到實時反映,如在共享經(jīng)濟中,訂單、支付等環(huán)節(jié)是在數(shù)字空間完成的,而具體的共享服務(wù)則往往在線下的物理空間進行。由此可見,在大數(shù)據(jù)時代,“算法+算力+數(shù)據(jù)”已經(jīng)成為典型的生產(chǎn)方式。這使人類經(jīng)濟活動的空間和過程發(fā)生了巨大變化,從而極大拓展了經(jīng)濟學研究的范圍。經(jīng)濟學研究應(yīng)把這些經(jīng)濟活動作為研究對象,深入研究數(shù)字經(jīng)濟的產(chǎn)生機理和運行邏輯、數(shù)字化企業(yè)的性質(zhì)和發(fā)展目標、數(shù)字化企業(yè)的股權(quán)結(jié)構(gòu)與治理創(chuàng)新以及商業(yè)模式創(chuàng)新等。

大數(shù)據(jù)時代經(jīng)濟學研究范疇和研究對象的拓展,使傳統(tǒng)經(jīng)濟學研究方法表現(xiàn)出明顯的不適應(yīng),要求對研究方法進行創(chuàng)新。首先,由于受到數(shù)據(jù)采集、傳輸、存儲和分析處理能力的限制,以往統(tǒng)計分析往往采用少量樣本進行研究,容易造成數(shù)據(jù)遺漏和分析不完整等缺陷。在大數(shù)據(jù)時代,數(shù)據(jù)采集、傳輸、存儲和分析能力發(fā)生質(zhì)的飛躍,海量數(shù)據(jù)資源可以滿足經(jīng)濟學研究對大樣本數(shù)據(jù)的需求,在某些情況下甚至可以采用全樣本進行分析和研究,這大大提升了經(jīng)濟研究的精準性。其次,以往經(jīng)濟學分析的數(shù)據(jù)大多是結(jié)構(gòu)化的數(shù)值數(shù)據(jù),而大數(shù)據(jù)時代的數(shù)據(jù)除了數(shù)值數(shù)據(jù),還有很多非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如圖片、聲音、視頻、文本等,但計量分析、統(tǒng)計分析等傳統(tǒng)研究方法很難處理這類數(shù)據(jù)。再次,傳統(tǒng)經(jīng)濟學研究往往是在事件發(fā)生后搜集相關(guān)數(shù)據(jù),然后通過統(tǒng)計模型、假設(shè)檢驗等方法對樣本數(shù)據(jù)進行研究并得出結(jié)論。這種靜態(tài)、滯后的研究往往會削弱研究成果對實踐的指導意義。在大數(shù)據(jù)時代,經(jīng)濟學研究可以運用人工智能方法對海量數(shù)據(jù)進行實時分析,甚至可以在預(yù)設(shè)環(huán)境中對經(jīng)濟數(shù)據(jù)進行自動智能分析,實時生成研究報告,實現(xiàn)精準預(yù)測,這就能夠極大增強研究成果對經(jīng)濟活動的指導性。因此,經(jīng)濟學者應(yīng)高度關(guān)注大數(shù)據(jù)時代經(jīng)濟學研究所面臨的樣本數(shù)據(jù)擴大、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)種類變化等新情況新問題,重視文本挖掘、深度學習等數(shù)據(jù)分析技術(shù)在處理分析海量異構(gòu)數(shù)據(jù)(相關(guān)的多個數(shù)據(jù)的集合)方面的優(yōu)勢,積極推動經(jīng)濟學研究方法創(chuàng)新和變革,提高經(jīng)濟學研究的精準性和對經(jīng)濟實踐的指導性。(孫運傳)

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