大數據時代宏觀經濟分析面臨的挑戰探究

摘 要：在現代社會發展的背景下，中國信息技術發展迅速，互聯網廣泛應用于各個領域。這表明大數據技術的廣泛應用是企業經營發展的強大動力，是宏觀經濟分析的有力技術保障。然而，在大數據時代，宏觀經濟分析也面臨諸多挑戰。本文詳細闡述了這一問題，并制定了有效措施，以期對應對大數據時代宏觀經濟分析面臨的挑戰有所幫助。

關鍵詞：大數據;宏觀經濟分析;機遇與挑戰

中國的宏觀經濟運行面臨許多新問題和挑戰，迫切需要做好應對措施儲備，而根據統計大數據對宏觀經濟發展的長期審查和評估稍顯滯后。而大數據分析方法的引入可以在一定程度上彌補這些局限性，以市值計算，阿里巴巴是全球第五大互聯網公司，它匯集了大量經濟數據，并進行了有益的研究，以便將大量數據應用于宏觀經濟研究，如工業分析、財富評估和經濟預測，從中總結經驗。

一、大數據時代的特點分析

1.數據量相對龐大

在互聯網和大數據背景下，能夠支撐海量的信息資源有效傳遞，并且自己擁有十分巨大的知識庫。并且，通過進一步的分析和研究我們可以了解到，它最為主要的技術特點之一就是信息數據極其巨大。結合數據整體開發的歷史過程，我們可知，最初對于信息的要求僅需要按MB 為計算單位的信息尺寸即可以得到充分的滿足。然而，隨著不斷發展，TB 和PB 能力單元逐漸地向生活和工作中轉移，這增加了他們獲取信息的渠道，同時信息技術和移動電話智能的不斷發展導致了一定數量的數據有效傳播。在市場的頂端，有各種各樣的應用程序使信息以前所未有的方式傳播成為可能，而騰訊、阿里巴巴等公司的不斷發展和進步也在很大程度上引領了信息時代的發展，因此必須加強大數據的開發，以便更好地處理和解決這些數據問題。

2.數據類型具有較強的多樣性

隨著時代的發展，人們在追求物質的同時也越來越追求精神活動。因此，在現實經濟發展中，人們對個性化服務也提出了更高的要求。為不同群體提供不同的信息渠道是其最明顯的特點之一，在大數據時代，數據傳輸渠道多樣性強，范圍相對較廣，許多數據平臺根據用戶信息準確計算，提供更多信息。同時，用戶在日常操作中也擴展了大量的數據日志，大量的信息可以通過分析了解用戶的真實需求，在成本方面，大數據還可以從宏觀經濟角度提供更多的數據類型，有效減少人工處理的精力，節省更多的時間。

3.數據產生的效率相對較高

在互聯網越來越普及和發展的同時，數據生產量也越來越大，加上互聯網數據傳輸速度的提高，數據生產的速度和數量都有了一定程度的提高。由于人們相對依賴互聯網，大數據的影響越來越大，尤其是在人們的生活和工作中。一般來說，數據是在人們的活動中不斷產生的，這些大量的數據需要及時得到有效的處理，這就是為什么我們對于大數據進行分析和處理不僅需要保證大量數據的信息傳輸質量，而且還需要大幅度地提高對于數據的分析和計算效率，確保了大量的數據分析和處理結果的可靠性和高精度。

二、大數據在宏觀經濟分析中的研究與應用

1.貨運量與經濟增長

國內外學者也對貨運量與經濟增長之間的相互關聯關系和因果關系進行了大量的分析和研究。結果表明，道路使用和貨運量（尤其是鐵路貨運量）與經濟增長之間存在長期穩定的關系。同時，貨運的拉動效應與國民經濟之間存在因果關系。例如，通過檢查上海貨運數據和經濟數據，林杭飛表示，道路物流貨運量和經濟發展速度之間的要求是一個長期平衡的因素;熊浩（2014）表示，貨運額和 GDP（對數）之間是一個長期平衡的關系。

2.銀行貸款與經濟增長

目前，研究人員正在討論銀行貸款業務增長和實體市場需求之間的相互作用。Levine、Zervos 指出銀行貸款和股票流動性都會對于經濟的增長起到顯著而穩定的積極作用。蔣曉華也認為，經濟增長和銀行貸款增長率之間的長期均衡是平衡的。劉恩猛說，天津的實體經濟增速和貸款總額的增速之間是一種平行因果和雙向因素的關系。趙慶光仍然使用VAR模型檢驗河南省的數據，并表示銀行貸款和GDP總產量之間不存在長期平衡。這表明進一步研究銀行貸款與經濟增長之間的關系非常有必要。

三、大數據時代宏觀經濟分析面臨的機遇與挑戰

1.大數據為宏觀經濟分析帶來機遇

大數據的4V屬性為宏觀經濟分析提供了廣泛多樣的基礎。大數據的開發和應用還將豐富宏觀經濟分析方法，有助于提高宏觀經濟分析的準確性、客觀性和及時性。

（1） 數據規模大、來源廣、類型多

目前，全世界的統計數據每年都呈現出指數增長，經過多年的實踐積累和研究進行統計分析工作，統計機構在整個宏觀經濟學這一領域雖然收集到了大量傳統結構化的數據，但與其他傳統的數據相比，大量的數據往往都包含了大量的半結構化和非結構性的數據，例如電子郵件、媒體報告、視頻、圖像等。這為我國對宏觀經濟進行分析時提供了一個越來越廣泛的信息庫，不再被允許只能依賴于傳統的統計機構所掌握的統計資料，提高了宏觀經濟學分析的科學準確度，拓寬了對宏觀經濟進行統計分析的空間和視角。

（2） 數據分析方法智能化

雖然其已經發展了幾十年，但很少有一個小組成員把它廣泛地運用到對宏觀經濟的分析中，其受到影響的范圍也極微。輔助數據分析軟件主要包括 e-views 和 spss 統計分析軟件，在線數據分析和非相關數據挖掘實際工作中的應用相對較少，以 map reduce 和 hadoop 為其代表的非相關數據分析技術，在與無縫數據處理的兼容性等技術上都具有顯著優勢，大規模協同處理，使用方便，不僅可以為我們宏觀經濟分析工作者提供一個更高效、便捷的信息采集與處理平臺，豐富了對宏觀經濟分析的知識與方法，而且還能夠大幅度地提高我們的宏觀經濟分析工作的客觀性、準確度和及時性。

（3） 數據采集與處理實時化

互聯網的發展，特別是移動電話網絡的發展，創造了大量實時電信數據。例如，公司發布重要信息，第一次通過微博、微信等方式與產品、員工分享，普通用戶實時表達對個別事件或目標的看法和態度等。這些實時數據可通過大型計算系統實時監測和收集，并可快速分析和處理，以提高宏觀經濟的及時性，縮短經營者的決策時間。

2.應用大數據進行宏觀經濟分析面臨挑戰

由于復雜的數據來源和信息機構以及不成熟的技術，大數據的快速發展和新一代信息技術的不斷進步發展給宏觀經濟分析工作提供了空間和機會，使用大數據進行宏觀經濟分析仍然面臨許多挑戰。

（1） 數據清洗難度大

在宏觀經濟形勢中使用大數據的主要問題是數據的可靠性，即數據是否真實準確。除了結構化數據外，大數據還包含更多的半結構化和非結構化數據，形式多樣，如文本、視頻和圖像，難以組合。

（2） 數據安全難以保障

目前，大數據面臨的最大挑戰是信息安全。首先，從宏觀經濟分析的角度來看，大數據的收集和處理側重于更敏感、更有價值的數據，對潛在侵略者更具吸引力，更容易利用罪犯對國家、公司和個人的安全構成潛在威脅;其次，NoSQL（non-relative database，非相關數據庫）作為一種基礎性的高知識技術，在數據安全方面還存在不足，需要進一步完善;最后，由于機密信息的多樣性，很難從各種來源找到和保護機密信息。

四、大數據在宏觀經濟分析中的應用案例

阿里巴巴作為全球互聯網公司市值第五名企業，匯聚了海量經濟數據，在大數據應用于行業分析、景氣判斷、經濟預測等宏觀經濟研究方面進行了有益的探索，值得借鑒。

1.體現了及時、精準、低成本、高顆粒度和大樣本等大數據獨特優勢

第一，時效性。阿里巴巴網站收集的信息存儲在開放的實時在線空間中。事件數據、價格、瀏覽打印、位置數據等。所有數據將在相關站點使用互聯網后立即存儲在主機上。阿里巴巴網站根據實際電子商務交易存儲數據，減少處理器的手動注冊，提供的原始數據比手持和處理的數據相對更多，通過算法等技術手段提取和分解用于經濟分析的信息，并收集用于經濟分析的數據。第二，高顆粒度。子互聯網論壇匯集了10多萬種資產的交易數據，打破了傳統經濟研究側重于非詳細信息的限制，以及國家總量和總工業數據，使阿里能夠進行更詳細的經濟研究。第三，大樣本量。這樣阿里巴巴就有了大量的樣本，阿里巴巴就可以相對獲得所有的樣本信息。

2.內部以部門合作方式生成和分析價格變動等宏觀經濟指標

阿里巴巴以清晰、科學的分工進行大數據經濟分析和研究。基本分工是少數經濟分析師、大量數據收集和清理人員。大數據的經濟分析只有大約三名全職工作三到六個月的研究人員進行。負責收集和清理數據。具體工作內容復雜而詳細。例如，為B購買商品，在北京訂購和付款，B在沈陽接收商品。當經濟分析是調查區域消費的購買力時，數據收集和凈化團隊應使用算法確定事件類別“不同的支付和接收城市”，并將其分類到北京數據中心。

阿里巴巴目前常用的指數包括電子商務價格指數，區域電子商務指數和云氣指數（用于衡量云計算應用）。例如，電子商務價格指數主要用于宏觀經濟研究。總體而言，電子商務價格指數由兩類指數組成。該指數是一個固定的一攬子價格指數。該指數每月描述“固定籃子”中商品和服務在線銷售價格的實際變化，限制了近500個基本阿里巴巴平臺的近100%的基本商品，它反映了一般電子商務商品和服務價格的波動，以便考慮到網絡商務渠道的宏觀經濟價格發展。它反映了電網采購在網絡上的總體價格水平的變化。它不僅包括商品層面的一般價格變化，還包括新產品出現導致的消費結構的變化信息。這兩套指數由十個子指數組成，包括食品、煙草、配件、服裝、家用電器和維修服務、醫療保健服務和個人設備、運輸和通信服務、娛樂、教育和文化商品和服務、住房和辦公用品及服務、服務和愛好收藏投資。前十大分類中有近500個基本價格指數。

3.對外以項目制開展宏觀經濟單個領域研究合作

第一，與清華大學合作，對北京、天津和河北的電子商務推廣指數進行研究。為了衡量城市經濟發展對于電子商務一體化的影響，指標系統可以劃分為三個“橫向”的維度：區域性差異、專業就業指數及城市互動。此外，這兩個指數都在地理和城市的層面上有“垂直”的維度。這兩個指數都是通過幾何加權平均法綜合合成的，目的就是為了獲得推動和促進我國電子商務發展的區域性一體化指數。

第二，與國務院發展研究中心（以下簡稱“國務院發展研究中心”）建立了聯系，對重點城市進行了商品和價格的監控，選取了阿里巴巴論壇上的一些重點城市基本商品和其他產品進行了消費，并對這些重點城市商品和其他消費發展情況進行了跟蹤和監測。

第三，與國家發展和改革委員會合作。從阿里巴巴平臺收集廣泛的消費信息，分析消費構成的變化，評估第五年第十三個年度計劃中的消費發展。信息共享和個人消費，以評估消費的改善;分析廣東、香港和澳門在長江經濟帶中的消費份額，并估計區域消費增長;分析HEMA的新鮮食品和天貓消費份額，并估計新形式的消費。

4.從數據全生命周期梳理出14個安全域設立50個安全管理過程

阿里巴巴的宏觀經濟分析主要是涉及復雜的數據生產過程和海量的數據，以及阿里巴巴在整個生態內外眾多的研究課題。為此，阿里巴巴探索了數據生產、存儲、數據使用、數據傳輸等14個安全領域，數據生成鏈路除其他外包括兩個安全域：數據權限管理和分類;數據存儲鏈路主要有兩個重要的安全領域：一是存儲媒體介質的安全，二是數據存儲和訪問處理的安全。數據鏈路應該由四個安全域身份驗證和訪問控制、加密與管理、監視和處置數據的使用行為以及其在數據利用過程中的安全性。對于一個網絡的安全鏈路來說，應該是包含一個安全的區域，至于如何進行網絡的安全和管理，數據共享的鏈路應該是包含兩個安全的領域：一個是數據共享的根本原則，一個是數據共享。每個安全管理過程應建立適當的規定和工作過程，目前阿里巴巴論壇上的公司正在逐步使用這些安全管理流程來增加其影響力。

五、大數據時代宏觀經濟發展的主要策略

1.探索推進智庫與互聯網平臺“經濟分析+數據采集清洗”模式合作

阿里巴巴的分工以及與熱那亞大學和國務委員會等最先進智庫發展中心的合作通常結合了阿里巴巴的數據和高級智庫的研究能力。充分考慮大型專業研究人員在最先進智庫中的利益，促進了和互聯網平臺公司之間的合作，逐步克服當前大型宏觀經濟分析中對于數據的編碼、分類、時間和空間的不一致性，解決了基礎數據的收集、分析、使用的困難。

2.研究建立大數據宏觀經濟監控指標體系

大數據研究宏觀經濟正在發生三個轉變：從依靠傳統統計數據向依靠互聯網非統計數據轉變，從監測預測宏觀經濟總量向監測預測宏觀經濟先行指標轉變，從中長期監測預測向實時監測預測轉變，但也應看到，關于大數據在市場中應用的一個重要問題就是對物流和市場的宏觀經濟學的研究主要是對物流的價格和商品消費量做出了客觀的描述，分析方法不那么結構化，缺乏理論上的支持;因此，充分利用高層次的智庫宏觀經濟學研究的理論效益，研究建立基于網絡搜索、社交媒體、電子商務等非傳統數據源的宏觀經濟監測與預測系統，終端選址和交易，以提高宏觀經濟分析和實時監測預測在關鍵行業和地區的高適用性，以及各種突發事件中進行應急研究的響應能力。

3.著力解決數據使用中的安全隱患

微觀數據在我國互聯網平臺上大數據應用具有多樣性。一方面，基礎性數據和初步綜合合成的數據可能會涉及到整個生態系統中小型民營企業和初創公司的商務秘密，另一方面，當我們使用了大數據技術將許多宏觀經濟數據統稱為國家宏觀經濟數據時，也可能存在著影響國家經濟安全的問題。因此建議：專注于IT應用的安全性。鑒于我國高端智庫的信息化團隊普遍較小，建議在整個數據生命周期中學習阿里巴巴等平臺的安全管理方法，制定規則，在智庫中使用大數據以及明智和安全地使用大數據的設置和流程。

六、總結

總之，大數據時代的發展對宏觀經濟具有重大影響，大數據應用于生產和生活的各個方面。隨著時間的發展和大型數據技術的不斷發展，它將在生產和生活中發揮更大的作用，對宏觀經濟產生更大的影響。我們應該在大數據時代加強宏觀經濟分析。分析、收集和管理時間變化過程中發現的機遇和挑戰，有可能促進宏觀經濟分析和加強研究。

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作者簡介：秦臻（1983- ），女，漢族，籍貫：江蘇南通，碩士，副教授，研究方向：國際貿易