大数据经济学对一般均衡经济理论的启示

随着时代的发展与进步，信息的重要性越发明显，大数据作为新产业链，在社会各方面的应用也越来越普遍。无论是互联网企业巨头还是各大机构，甚至是一个小公司都需要进行大数据分析。据研究机构Gartner对大数据的权威定义，它是指通过采集和使用新的处理方式才能使得决策者，具备更加强大的洞察的发现力、决策能力以及进行流程优化的能力。为此，只有具备这三种能力才能适应新时代的高增长率、多样化以及海量化处理的信息资产。而目前大数据经济学就是在大数据的概念上产生的。

▲大数据技术

那么什么是大数据经济学呢？MBA智库百科上明确表示，它是指在经济学研究和应用当中采用大数据以及其思想对传统经济学进行深化的新兴交叉学科。不仅需要研究如何建模、管理和应用大数据，更要进一步研究传统经济学如何应对大数据带来的挑战与机遇。作为新兴交叉学科，大数据经济学除了需要经济学家也需领域以及信息技术等专家参与共同合作。除此之外，对人文社科、自然科学的跨学科研究也有更高的要求，这对整个经济学、社会学、公共管理将带来革命性变革。因为大数据经济学能够提供足够的市场信息，从而使得使用者得到最优决策，因此对一般均衡经济理论也有重大影响与启示。

大数据经济学含义

▲大数据经济

在信息化的高速发展当中，必然会出现大数据。首先它能够采集总体性质的数据，其次，它在很大程度上解决了传统宏观以及微观经济学此前采样代表性不足和两者之间缺乏内在逻辑关联的问题。2014年上海交通大学出版社发行的由作者徐晋所写的《大数据经济学》一书当中指出，大数据的本质其实就是社会经济的离散化解构与重构。作为国内出版的第一本关于大数据的经济学著作，徐晋提出了离散主义并且指出精神产品大生产与生命时间的稀缺性。随后也说明了大数据经济学所使用的基本范式有以下三个方面，分别是第一：离散化解构、第二：全息化重构、第三：价值关联。目前所说的行业数据化，其实就是市场参与方的交易信息数据化。由于现代化科学技术带动各个行业逐步实现信息化、平台化、网络化，在不同的行业领域均生产大量数据。从信息技术来看，可以称之为大数据，不过，从经济学的角度出发，因为这部分数据并没有产生价值，或许称其为海量数据更为准确。

▲大数据技术

大数据分析推动经济发展迫在眉睫。从技术角度上说，当前大数据分析是前沿技术，从事数据挖掘的企业和技术专家从各种各样的数据当中快速获得有价值的信息，并通过海量数据进行特征分析将之间的价值关联逐步凸显出来。由此可见，大数据其本质上也是海量数据从量变发展为质变的一种经济表现。举例来说，单一行业酒店，与旅游联系起来，两者之间产生的海量数据，通过多种特征分析便可以得知酒店与旅游两个行业之间的价值关联。大数据源于海量数据，其本质还是市场的解构。换句话来说，是指行业海量数据的关系从量变到质变的转化过程。而大数据则表现为存在价值关联的海量数据。简而言之，就是信息数据化以后更为广阔范围内的市场交易主体以及交易信息的价值关联。

▲大数据分析

大数据经济学研究三部分

大数据经济学的研究内容主要分为三部分，分别是大数据计量经济学、大数据统计学、大数据领域经济学。在这三门学科当中，有着密切的共生关系。其中，大数据统计学是研究基础，大数据计量经济学是研究方法，而大数据领域经济学则是具体的实际运用。首先，传统统计学采用的抽样调查方式并不适用于当前的情况，此外，传统经济学所要求的精确数据以及加工数据的方法在大数据时代，因为工作量巨大分析困难恐怕也难以获得准确的答案。当前更为关注的是原始数据，特别是结构化数据、浏览记录、关键词、照片等等，而并不是处理过的分析数据。大数据统计学的提出必将改革传统统计学，在大数据时代，也迫切要求传统统计学立刻进行改革，更为重要的是，对数据储存的方式、处理设备以及处理方法都提出了新的要求。而在大数据背景之下，经济学的建模与分析方法也与传统的计量经济学有着很大的区别。当前需要采用全新的方法以及研究思路进行分析处理。这就要求经济学理论指导以及经济学家思维两者缺一不可。同样也意味着大数据经济分析不仅需要专业的经济学家，也要信息技术的建模专家参与。

▲数据分析模型

而大数据领域经济学的范围就更为广阔了。其中融合多个领域，包括大数据生态经济学、大数据金融学、大数据城市经济学、大数据环境经济学、大数据农业经济学、大数据工业经济学、大数据建筑经济学、大数据交通经济学、大数据人口经济学、大数据商业经济学、大数据信息经济学等等学科。旨在通过大数据的思想和技术对各应用经济邻域展开深入研究。总体来说，大数据三方面的研究内容在很大程度上解决了传统经济学宏观以及微观上缺乏逻辑关联的问题。更加值得注意的一点就是，大数据将进一步推动传统统计量经济的发展。例如结构化的大数据更接近正态分布，此举能大幅降低小样本假设检验失效问题。

▲一般均衡经济理论

大数据经济学与一般均衡经济理论

由于大数据具有实际价值信息的处理能力，能够将数据质变为经济价值，为此大数据经济学对于一般均衡经济理论的发展将会越来越重要。要知道，现代经济学的逻辑理论起点其实大部分都是从新古典一般均衡的模型作为其理论与实证依据。从亚当斯密再到瓦尔拉斯直至现代的新古典经济学，一般均衡理论模型基本都是解释相对价格是如何产生的，这也就意味着能够通过市场机制对资源配置实现达到最优的状态。也由此得知，无论形态如何变化，其核心理念均没有变。在私有制的情况之下，只要产权是清晰可辨的，个体分散化的决策方式必将会使得经济达到最优的均衡状态。可以发现在早期资本主义社会缺乏足够数据导致向自我的主义不断发展，整个过程持续了几百年。而现代主流经济学的发展并非如此，而是根据海量数据进行决策而来，具备足够的信息才可能使得最终的决策达到最优。这同时也说明，大数据的产生可以使得整个经济运作实现跨越、跳跃以及结构性的根本变革。一方面经济在转变运作时能够保持稳定的经济增长，另一方面也实现了经济发展的目标。

▲信息技术

影响与启示

大数据经济学以及一般均衡经济理论两者的立论出发点是从完全信息、交易成本为零以及理性人的假设出发，体现了相对价格的变动过程是如何使得经济最稳定、最有效率。能够通过足够的数据，支撑最后做出正确可靠的决策。另外补充说明，新古典经济学里的一般均衡模型当中，货币完全是多余的，因为货币的数量变动词与名义经济的变动有关系、与物价总水平有关联，但对实际产出并不产生任何影响。为此，为了更加准确的定义货币中性理论，通常会用货币数量变化以及物价变化之间的关系为依据进行解释将货币政策目标作为控制通货膨胀的理论基础。因为大数据能够对央行的货币供应起到提示作用，为此大数据能够依据人民日常偏好来预测商品状态是不足还是过剩。在此过程当中，大数据起到了非常关键性的作用，能够在源头上使得供需达到一定的平衡。就拿央行来说，大数据能够保证货币市场平衡，从而实现整体经济系统均到达平衡的状态。

▲数据经济挑战

大数据经济学同样与其他经济学之间有着密不可分的关系。首先，大数据经济学与传统经济学存在互补共存的关系，在大数据经济学刚刚提出之际，各方面均不成熟，因为它是以传统经济学为基础发展的，为此，在大数据经济学发展至今某些仍然无法克服的技术难题依旧在使用传统经济学的处理方式。其次，大数据经济学是信息经济学中的一部分。传统信息经济学包括两个方面，一是宏观信息经济学、二是微观信息经济学。主要是从信息产业经济学角度研究商品的生产、流通以及经济效益。研究集中在信息化以及产业经济学上，此外还针对商品信息的分析，其中包括成本、价格、市场等等。

▲大数据经济人才需求量大

大数据经济带动就业

在当前数据高速发展的时代，大数据经济学是离不开现代信息技术的，通过该技术实现大规模计算与储存也是发展的必然结果。通过结合数据信息技术以及经济学思想及方法，大数据经济学也是以现代信息技术为基础，重在研究其在经济学领域当中的应用。根据世界经济论坛推测，大数据产业的出现将为全球带来超过四百四十万个信息技术岗位，由此将会大幅推动各国就业发展。值得一提的是，作为多学科交叉的研究范畴，大数据经济学发展需要培养的是技术以及经济学的复合型人才。

▲复合型大数据经济人才

在科学技术以及经济高速发展的信息时代，倘若继续像之前一样将海量的信息加工处理成有价值的信息，都无法实现大数据的作用。因为大数据一旦结合经济学将其加工成有价值的信息变向大数据经济学发展，从而得到的分析结果最终将为决策者使用，可以为他提供足够的市场各方面信息，通过多方面权衡以及比较做出做准确的判断，由此决策者能够在复杂的环境中抓住其主要问题，使得最终决策达到最优的状态。

整个过程对于新古典一般均衡经济理论的发展有着深刻的启示与影响。预示着，当今社会人才培养方向更加趋于创新，需要掌握多技能的复合型人才。除此之外，不仅需要用技术手段解决问题，更需要用经济学的思想与方法看待数据，解决问题，从而实现总体利益最大化，推动社会经济发展。在新兴产业，即大数据经济发展阶段，也不能完全摈弃传统经济学，在攻克未知数据的情况之下，仍需依靠传统经济学手段进行探索。