大数据时代的经济学研究:数据驱动范式

发布时间：2017-11-03 19:06

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【摘要】：主流经济学研究一般采用模型驱动研究范式,包括选定模型的组成变量、建立模型的基本假设、模型的模拟与求解、实证检验以及分析结论五个步骤。模型驱动研究范式推动了近代以来经济学的发展,与思辨驱动研究范式一道成为经济学发展史上重要的里程碑。但自21世纪以来,数据出现了爆炸式增长,数据量级已达到了ZB(270B)级别,且还在呈指数级加速增长。数据大爆炸给经济学研究带来了全新的挑战,模型驱动研究范式已难以适应经济学研究的需要。随着计算机技术的迅猛发展,数据驱动研究范式因其可最大限度利用巨量数据所提供的有价值的信息而表现出模型驱动研究范式不可比拟的优势,因而未来的经济学研究必将由数据驱动研究范式所主导。对此,经济研究工作者应做出相应改变,以适应大数据时代的来临。
【作者单位】： 南京航空航天大学经济与管理学院;中共中央党校经济学教研部;
【基金】：中国博士后科学基金资助项目(2015M581784)
【分类号】：F091.3
【正文快照】： 一、大数据的兴起尽管大数据的概念已经出现了几十年,但真正对大数据的关注还是伴随着近年来信息技术的迅猛发展而产生的[1]。20世纪80年代初,阿尔文·托夫勒将大数据称为“第三次浪潮的华彩乐章”[2],大数据从此开始登上历史的舞台。虽然此时还未进入数据大爆炸时代,但他已经

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