大數據時代的數量經濟學應用

魏鵬宇 中鋁物流集團山東分公司

得益于移動互聯網的快速發展和使用，硬件技術的不斷發展，以及數據采集、存儲、處理等技術的快速發展和應用，在如今的社會，大數據在各個領域得到運用，它通過收集數據進行分析、預測和事實和數據變量之間的關系做出決策。大數據是生產中的關鍵因素，它推動了創新并提高了企業的生產力。企業可以使用先進的技術來處理數據、預測經濟增長和做出決策。對于經濟學家來說，在收集數據時，他們可以利用海量的大數據來源和強大的數據處理能力來分析經濟的產出。數據挖掘能夠使許多變量之間的關系更加清晰，并對人們的生活做出不同的預測。在這個過程中，數量經濟學作為一門經濟學專業，起到十分重要的作用。

一、大數據和大數據經濟研究

大數據可以解釋為是大量的數據。有研究組織表明，最新的數據處理模型具有強大的決策能力，極快的發現速度，以及足夠強大的快速大規模數據挖掘的能力，相比傳統的數據處理模式，當前的數據具有以下特點：首先，數值非常大，數據類型各不不同。大數據并不是只有唯一的數據來源，因此，數據來自許多不同的地方，并且具有不同的形式和類型。其次，可靠性高，處理速度也快。由于在大數據環境下每秒可以處理數十萬條數據，因此，對處理系統提出了很高的要求。盡管當今對大數據經濟學的研究很少，但經濟發展一直是政府關注的焦點。而現在大數據時代已經到來，它以不同的方式影響著生活的各個領域，迫使人們改變他們的思維方式。統計經濟管理由人工統計向電子統計轉變，經濟平臺管理逐步融入了電子科技，重要的不僅是大數據對經濟的影響，更重要的是大數據的出現擴大了經濟的研究方向，從傳統的經濟因素拓展出來，深化了對潛在發展規律的經濟研究。在大數據時代，具有兩個特點：數據量大和計算機速度快，這使經濟學家能夠分析這些規律，了解發現可能的經濟規律，了解未來的經濟發展前景。

二、大數據時代的特點分析

大數據的性質在很多文獻中都有提及，較一致的定義是“4V”。1.海量的數據(Volume)。隨著分布式存儲技術的出現，存儲容量已經增長到次方級別，大數據將能夠達到ZB級別，幾乎所有可用數據都可以被儲存。2.多樣化的數據(Variety)。由于數據量大，大數據可以多渠道接收，數據格式多樣化，數據的內容更加復雜多變，幾乎包括了經濟的各個方面。3.實時的數據(Velocity)。大數據通常在創建時就開始計算。一般來說，數據與時間是同時進行的。4.高價值的數據(Value)。在研究和分析方面，海量實時數據可以深化公司的經濟運營，同時擴大其業務范圍。可以說，這給很多企業帶來了巨大的經濟效益。

三、數量經濟學的應用價值分析

由于數量經濟學曾經是經濟數學，因此該學科有兩個主要組成部分，一個是經濟學，另一個是數學。數量經濟學首先必須具備經濟學的理論基礎，才能在“本質”分析的基礎上，對統計數據的分析，運用適當的數學和計算方法，對數量經濟學中的各種因素關系的變化規律進行分析。結合我國目前的情況，我們可以直觀地體會到數量經濟學在新時代的應用價值。

(一)數量經濟學的應用助力供給側結構性改革

供給側結構性改革是我國經濟建設新態勢的關鍵環節，也是我國經濟發展轉型的有力支撐。對于宏觀供給側結構性改革，集中在消除剩余產能以及優化產能結構，主要是解決煤炭、鋼鐵行業的剩余產能，優化生產結構等方面，構成一個我國國民經濟的重要市場需求結構，是重點戰略方向。運用數量經濟學是通過科學計算消除產能過剩的經濟模型，為決策者提供評估產能過剩的機制。

(二)數量經濟學的應用助力民生保障工程建設

發展經濟可以使人民生活水平得到提高，社會保障是民生項目建設中非常重要的一個方面，需要增加支付給員工的工資，又要提高退休的退休待遇，這兩者具有一定的矛盾。因此，引入數量經濟學可以在養老保險制度和退休金之間取得平衡。

(三)數量經濟學的應用助力農地資源有效配置

我國專家和科學家曾經劃了一條紅線，要保證我國的耕地面積不低于18億畝。那么如何在新型城鎮化進程中保障18億畝的耕地面積呢？保障一個國家的糧食安全，就要運用數量經濟學的各種方法理論，為決策提供數據支持，運用數量經濟學的實證分析十分重要。

四、大數據時代的數量經濟學應用

(一)提升數量經濟學建模與現實的契合度

我國的經濟學家必須將數量經濟學應用到經濟發展過程中。大數據時代已經將傳統的發展方式所取代。這個階段最重要的是找到各種事物之間相互關聯的規律。資本經濟學和市場經濟學存在不同的觀點和知識，這對決策者做出正確決策有很大的影響。大數據時代的數量經濟學側重于數據之間的數量關系，隨著數據的增長，不斷評估數據，使用估算軟件讓決策者更好地規劃發展方案，使其符合我們國家的國情，更好地發展我國經濟。

(二)著眼于供給側結構性改革領域

當前對側結構性改革的實施是基于宏觀的經濟增長方面，具體實施要求針對微觀層面的經濟發展問題進行改變。供給側結構性改革表明，相對于技術因素，產能過剩已經消除，需要消除過剩的勞要素，意味著許多員工將不得不轉崗。之所以不用“下崗”一詞，是因為國家明確表示國有企業不應具有與20世紀90年代中期改革相似的特征。因此，應用數量經濟學開發一種動態模型，根據企業實際需求進行調整，企業可以通過淘汰過剩產能逐步解決員工轉崗問題。

圖1 著眼于供給側結構性改革領域

(三)在大數據時代，研究各種因果關系更加重要

有學者認為，大數據功能強大，但缺點也很明顯，體現在數據深度不足。傳輸數據的深度是通過深入的數據分析發現其之間的關系。在數量經濟學研究中，創建有效補充大數據的模型非常重要。數量經濟學在歷史上也曾在經濟研究中使用減少因素的假設和干預來研究小因素對經濟的影響。然而，影響經濟增長的原因有很多。有時，經濟對某些我們無法控制的因素也很敏感。在使用或環境影響方面，隨著經濟朝著不可控制的方向發展，影響會增加。無論當前經濟模型的質量如何，都無法解釋這種現象。此時，就需要依靠大數據分析。通過分析對象之間的內部關系，可以快速找出對象的真相，節省大量時間。很多人認為大數據時代經濟之間的關系值得關注，但這樣的研究嚴重依賴計算機。大數據被認為是可以實時預測的，傳統的數量經濟模型，如預測和長期規劃，可能與當今時代無法適應。如今，信息傳播迅速，在這個瞬息萬變的時代，長期規劃更重要，不應局限于短期規劃，由于它具有非常大的潛力，因此需要利用大數據來驅動經濟，例如，實現各種生產技術的穩定狀態，數量經濟學應該在這里發揮重要作用。今天，各個研究機構都需要建立自己的大數據中心，運用大數據的功能對數量經濟學進行分析研究。

(四)著眼于民生保障工程建設領域

我國職工的養老金繳款是由我國的基本國情決定的，在全球范圍內呈現出較高的水平，與我國人均國民收入水平相對應。隨著退休人員數量的不斷增加和退休年齡制度的逐步演變，怎樣根據人口結構使養老金繳納的標準得到改善，使其更加符合我國國情，這成為決策者面臨的難題。因此，這里數量經濟開發的目的是計算養老金繳款的不同工人之間的比率，以及這些比例與當前國家財政收入狀況的兼容性。

(五)增強數量經濟學對經濟問題的解釋力

在解決經濟問題時，不僅要注意“是什么”的優先次序，還要分析實際問題的需要。在大數據時代，數據積累正在推動一種可以與預測性問題分析的實際需求相結合的數量經濟。此外，將數理統計作為數量經濟學分析的支撐要素，可以按照大數定律改進數量經濟學的分析，為政治家和普通公民提供對實際問題的相關分析，給標準分析范式中的經濟學給出結果。根據國民的基本需求，對經濟問題進行透徹的研究，使數量經濟學可以得到充分利用。

(六)大數據與數量經濟學的結合

數量經濟學也必須逐漸改變。在這個過程中，計算機專業人才必須進入經濟學領域，分析不同的經濟模式，突出共同的影響者，建立共同的計算模型，并以分步演示和特色的形式創建經濟模式。在大數據時代，數量經濟學可以做得更多，可以大幅提升計算機的能力。在之前的研究中，因素的選擇最初并沒有超過數百個數量級，但這在如今大數據環境中是可以做到的。代碼編輯由專業的計算機工程師完成，因素數據庫由數據爬蟲創建，因素有數百種。然后輸入模型，能夠在數周或數天內獲得結果。同時，拆解不同的模型，以便做出大膽的預測。將來，可能需要一些人才，例如，專門分析和分解用于計算機操作的模型的模型專家。由于大數據的普及，未來的經濟模式肯定不是今天的小型數學模型，經濟模型可能有非常復雜的情況，或非常簡單的公式，還有可能混有計算機代碼。經濟數學的各種公理在經濟學中都是可能的，大數據的實時性使計算機能夠使用經濟數據模型來研究各個領域的環境并創建臨時模型。大數據在數量經濟學中的使用前景是十分可觀的，并提高了經濟規律研究的成功率。

五、大數據時代數量經濟學應用的實施策略

(一)學術界應加強數量經濟學應用的問題意識

作為經濟學的一個分支，數量經濟學的運用在很大程度上被掌握在專家手中，作者將它列為學術界的金融專家。因此，在大數據時代背景下，必須利用大數據源，才能更有效地利用數量經濟學為經濟和人民帶來的利益，研究人員需要提高對數量經濟學應用的認識。我們應該重點關注本文中提到的三個方面，要積極利用數量經濟學，通過監測我國社會經濟發展現象，為國民經濟發展提供信息支持。

(二)建立貫穿于大數據搜集和分析的專家團隊

將大數據分析從理念方法變為現實方法，需要高智力、高素質的人才來實現。因此，形成專門的團隊是收集和分析大數據的首要任務之一。但是，建立專家團隊有一個非常積極的方面，單靠市場力量顯然是不夠的。因此，各級政府需要從市場干預角度，依靠系統專業知識來促進創建專家隊伍，專家隊伍可以提供有償的社會服務。

(三)形成數量分析與價值判斷相結合的方法論

數量經濟學運用于實際經濟問題的過程中，這應該消除西方經濟社會的不良傾向。因此，應該只關注實證分析。所以我國學術委員會應按照定量分析與評估相結合的程序，在為決策者的決策和價值分析提供依據的層面上建立一個框架。筆者認為，要擴大數量經濟學在大數據時代的適用性，還需要考慮經濟學的交叉使用。在數量經濟學和新制度經濟學的應用中融合，使數量經濟學均衡分析的缺點得到補償。

(四)大數據時代踐行實踐是檢驗真理的唯一標準的學術觀

要滿足經濟和人民的需要，數量經濟學必須以實際的方法解決實體經濟發展中復雜多變的問題。因此，我們必須樹立一種實踐是檢驗真理的唯一途徑的學術素養。青年經濟學家要以身作則，我國老一輩經濟學家的科學作風值得我們學習，第一時間獲取數據，實事求是地對照標準評價經濟預測，使其價值得到提升。

六、大數據時代賦予數量經濟學應用的前景分析

(一)提升數量經濟學建模與現實契合度的前景

我國將數量經濟學分析方法運用到大數據領域，專家積極利用分析方法解決實際經濟問題。其中一些金融機構使用了數量經濟學。但是基于新古典經濟學的前提，不管是對我國資本市場的經濟分析，還是對實體經濟的經濟分析，人們都表達了不同的意見和自己的邏輯。不討論這種現象是否是百家爭鳴，但會增加決策者做出決策的風險。通過將大規模數據源整合到數量經濟學分析中，可以為量化模型的驗證提供基礎物質支持，修改后的數據能夠與我經濟的實際發展相吻合。

(二)增強數量經濟學對經濟問題解釋力的前景

我國學術領域經濟應用價值與新古典范式中的價值取向有很大不同。所以中國研究者使用數量經濟學進行經濟問題的分析時，必須平衡實證分析和規范分析的基本需求。隨著我國步入大數據時代，數理統計可以成為數量經濟學分析的補充，可以加強使用對數理統計的定量經濟分析，為決策者和普通公民提供一個衡量標準，規范分析范式對經濟現實的合理解釋。

(三)去除數量經濟學存在的形式化弊端的前景

古諾模型作為雙寡頭數量模型，其形式化的部分比實在化要更大，如果用這個模型當作數量經濟學研究的開始是沒有問題的。但是當“N/N+1”引用于制造商進行確定市場份額時，這本質上是制造商決定的目標，這是一種非常尷尬的情況。這表明現代數量經濟學的形式化對于分析仍然很重要。大數據是來源于生活，由日常生活中已經發生的事件組成。因此，大數據的引入可以減少數量經濟學形式化的缺點。

(四)提高數量經濟學在宏微觀決策價值的前景

如果數量經濟學采用會計、統計等宏觀和微觀程序提供切實可行的政策建議，那么就必須消除傳統分析的悖論局面，必須對現有的量化軟件模型進行有效的修改和改造。為決策者簡化數據管理的分析系統。因此，在大數據的時代下，將數量經濟學應用于宏觀和微觀決策的價值可以在理論層面得到提升。

七、結語

如今的時代背景下，人們對計算機技術的要求越來越高。盡管數量經濟學在大數據時代中的運用還不到位，但數量經濟學本身就是在大數據時代的背景下發展起來的，使國家現代化的發展存在著機遇。我們國家高度重視創新性成果的發展，使大數據的時代發展更加完善，穩中求進，利用一切可用的資源去創新，不斷增強大數據時代發展現代經濟的動力。企業進行準確的定量分析，讓相關研究人員的工作可以得到理論依據。經濟學家認為，要學會合理利用大數據，加快研究經濟發展規律，加快國家經濟發展。同時，我們應加強對數量經濟學和大數據相關人才的培養，使兩者充分結合，將數量經濟學融入現實環境需求，提高經濟統計分析能力，為國家發展奠定堅實基礎，激發經濟建設和社會發展的動力。