基于大数据环境下经济变革的探讨

赵俊玲

（河南省鹤壁市浚县中医院，河南 鹤壁 456250）

在人类社会发展的过程中，经济发展对于国家的重要性已经可见一斑，尤其是在近年来全球经济形势愈加严峻的情况下，创新经济发展成为了保证国家经济可持续发展的重要手段。大数据技术作为信息时代的一种技术性革命，推动了整个社会进行经济变革，并且大数据技术已经渗透到了包括科技、医疗、教育以及经济等社会各个领域之中。为此，人们理应对其展开研究，分析其带来的社会性变化。

一、大数据的概念

大数据是在当前社会发展过程中信息技术催化的新兴事物，其发展尚处于初级阶段，人们对它的认识还不够充分，所以，虽然大数据环境的影响范围很广泛，但是应用却十分有限。大数据环境的形成主要依赖于云技术的成熟，云技术利用互联网的便利性，使得社会生活中所产生的信息数据呈现出爆炸式的增长，同时结合传统互联网技术中的数据库，使信息数据可以完成即时的交换和处理，大大提高了使用者的工作效率。大数据的特征主要表现在其超大的信息储存容量和极快的运行速率上，它不仅能够为信息的交换和处理提供必要的空间，还可以容纳不同类型的数据信息；同时，高速的运行模式可以保证大数据信息的及时获取和更新。

二、大数据经济学的含义

大数据经济学的涉及范围很广，很难精准地概括其定义。大数据经济学通常指的是基于大数据环境的优势，对当前经济学中存在的难以解决的问题进行分析，将复杂的经济问题和社会现象以经济学概念的形式展现在研究者面前，从而帮助研究者作出正确判断。大数据经济学与传统经济学之间存在着优势互补的关系，大数据经济学吸收传统经济学的理论基础，并结合互联网技术的便捷性，拓展了经济学的应用空间和研究效率，大大增强了传统经济学的实用性和普及程度，而且在解决具体问题的过程中，研究者可以通过大数据环境发现经济学中的最新动态和知识，引导研究者对经济学的理论基础不断进行完善。大数据经济学不仅可以使经济学研究变得更加准确和高效，而且也使经济学的研究内容变得更加全面。

三、大数据带来的变革

1.思维模式的变革

在人类进入信息化时代以后，关于数据的处理工作变得更为简单，并且处理速度也将得到大幅度提升。相比于人工方式，电脑能够在短时间之内完成数以万计的信息处理工作，因此具有非常高的实用价值。在大数据时代，人们传统思维模式的转变主要包括三个方面。

（1）数据样本的转变。一直以来，由于存储工具和数据分析工具技术相对落后，因此通常使用人工的方法来完成数据处理工作。通过相关统计学家提出的资料能够得知，在机械采样分析工作的时候，由于随机性的提升，其精确度也随之不断上升，但这却与样本数量的增加没有太大的关系。由此可以发现，当样本达到一定数量之后，从新个体中可以获取的信息将会不断减少，这与经济案例中提出的边际效应十分相似。正是由于这种原因，人们在进行数据收集的时候，大多会采取随机采样的形式。但是，这种模式仅仅是在无法收集到全部数据的情况下所进行的选择，其本身存在一定的缺陷。当人们希望对一些细分领域展开分析的时候，随机采样的方式便难以满足其需求。但在进入大数据时代之后，人们开始能够从大数据角度进行分析，也就无须再进行采样，所以人们的传统思维模式也应当作出相应的转变。

（2）数据精确性的转变。在数据处理最初阶段时，由于样本数量相对较小，因此工作的重心主要是减少误差，尽量保证得出结果的精确性。毕竟数据量有限，则很容易将误差不断放大，甚至还会对结果的精确性带来影响。然而，当数据资料足够的时候，这一问题便不再存在。尽管大数据很有可能导致错误的问题出现，这也可以算是数据分析工具中存在的一大缺陷。但是如果能够通过大数据进展开分析，则就无须再对某个单一数据进行深度分析，只需要从整体角度出发，把握其未来发展趋势即可。

（3）数据因果关系的转变。研究人员擅长不断寻求数据之间的因果关系，即便其之间的关系并没有太大的意义，研究人员还是会出于自身习惯不断寻找其中的具体原因。而在进入大数据时代之后，这种传统思维模式便需要作出改变，无须再将注意力放在事物的因果关系方面，而应当尽可能探寻各个事物之间的具体关系，以此从中能够获取最为有效的消息。

2.商业模式的变革

在进入大数据时代之后，几乎所有事物都能进行数据化，伴随数据分析工具的全面进步，数据化的效率也将变得越来越高。无论是文字还是交流都能够转变为数据的交流。如此一来，整个世界都会被多种具体的数据分解，诸如品牌和知识产权等，数据的重要性也将不断提升，进而成为公司内部的重要资源以及经济投入。并且可通过依靠分析数据的方式，对医疗、环境、能源以及国防方面的问题进行优化。可以预见在不远的将来，大数据将成为诸多企业的主要竞争资源，并以此推动整个行业完成全面改革。一旦有企业能够掌握大量的数据资源，其将在整个行业中取得非常大的优势。

3.管理模式的变革

（1）个人隐私的保护。在进入大数据时代之后，数据本身的价值通常体现在其实际用途方面，而在进行数据收集的时候往往并未考虑到这方面问题，因此传统的“告知”和“许可”便失去了本身的意义。在这种情况下，则需要建立全新的隐私保护体系，使所有数据开发人员和使用人员能够承担相应的责任，相关企业也应该对此方面的问题给予更高的重视，并对自身行为负责。

（2）政府的自身定位。现如今美国已经创建了具有高度开放性的网络数据平台，并且平台会有限公开其收集到的数据信息，使人们能够根据个人需求获得自己需要的资源。对于政府部门本身而言，会有大量的数据分布于不同的领域之中，而且这些数据全部都是原始数据。因此，将这些原始数据进行整理之后的分析工作较为复杂，而通过一定范围内的数据共享，则可以提高数据分析的效率。

四、大数据给经济学发展带来的影响

1.改变研究对象

对于经济学研究来说，数据检验是必不可少的一项研究内容。在传统经济学研究中，实验人员往往采用抽取样本的方式对数据进行检验。但是由于社会经济现象复杂多变，数据收集难度很大，再加上实验条件上的限制，传统经济学研究中抽取样本的数量非常少，这就导致整个实验的完成质量不高，最终得出的实验结果也很难令人信服。在大数据经济学中，研究对象的数据采集方法发生了很大变化，可以借助大数据环境将研究对象从样本扩大到整体，这样不仅使实验数据更加全面，实验结果更加可靠，也大大节省了实验所花费的时间，提高了工作效率。

2.挑战传统经济学

大数据经济学的发展势头十分迅猛，未来很有可能挤占传统经济学的应用市场，甚至取代传统经济学的社会地位。大数据经济学的产生对传统经济学提出了挑战，虽然二者之间存在着优势互补的关系，但主要指的是大数据经济学对传统经济学的吸收，因为大数据经济学在产生之初，理论基础并不牢固，需要借助传统经济学的研究成果才得以发展起来。之后，大数据经济学的发展速度十分惊人，并凭借其高效的信息处理能力和可靠的研究结果，逐渐在经济学领域占据重要地位。

3.摆脱假设检验

在过去的经济学研究过程中，人们需要依赖假设检验方法，也就是先对研究问题提出一个合理的假设，之后再根据所提出的假设条件建立起对应的数学模型，进而展开统计检验来验证假设条件的正确性。但是随着大数据经济学的出现，经济学研究摆脱了假设检验的方法，直接利用大数据与人工智能设备所创造的优势条件，对实验数据进行整体的分析处理，并对各项数据进行对比，发现数据之间隐藏的联系，使得实验内容不仅涵盖了客观条件的分析，也融入了研究人员的主观因素。这样可以有效提高经济学研究检验的等级，使检验方法和类型变得更加多样化，从而为研究者提供更加科学和可靠的理论依据，帮助他们作出最佳的决策。

4.融合信息经济学

大数据经济学是借助信息技术发展而来的，所以在未来，大数据经济学也会向着信息化的方向不断完善，逐步与信息经济学实现融合，这是经济学发展的必然趋势。信息经济学能够从宏观上对市场环境状况和商品流通特点进行分析，掌握市场基本规律，也能从微观上对市场中存在的信息不对称问题进行研究，对市场经济的研究状况进行修正，这些研究内容都和大数据经济学的主要发展目标具有高度的一致性，能够对大数据经济学的未来发展起到促进作用，所以二者的融合对经济学领域的发展具有重要意义。

5.弱化因果关系

在传统经济学研究中，各种经济现象之间的因果关系往往是研究的主要内容，但是在大数据经济学中，这种因果关系方面的研究内容有所弱化。大数据经济学相对于经济现象之间的因果关系而言，更加注重具体事务背后的潜在联系。举个例子，传统经济学在针对房价的预测过程中，考虑的因素是地区经济水平和人均收支情况等，但如果利用谷歌大数据对房价进行预测时，研究的主要因素就是搜索量和查询量，这种基于大数据的研究结果也往往比人工预测所得出的更加准确，更能够反映出经济社会发展的真实情况。大数据经济的研究方法并没有改变原本经济现象之间的因果关系，而只是弱化了其在研究过程中的重要性，使研究结果更加真实而合理。

6.跨学科领域发展

大数据经济学从理论内容到具体实践，涉及经济社会的方方面面，所以其进步和发展也和多个学科之间存在交叉关系。其中，对大数据经济学影响最为深远的就是信息技术，它使得数据的收集和处理变得简单高效，是大数据经济学产生的基础，同时通过信息技术的有效普及，也让更多的人们了解和认识大数据经济学。此外，大数据经济学的发展也与通信技术、统计学等学科的发展存在联系，这些学科在大数据中的应用，可以使大数据经济学的数据处理更加可靠，加速其发展脚步。未来大数据经济学的研究跨度也会不断增大，使多个学科能够相互促进，共同发展。

五、大数据应用的具体对策

1.确立大数据的国家战略地位

在大数据中心建设方面，应该提高国家对相关管理工作的重视程度，将其逐步上升至国家战略层面，促使各级政府部门能够颁布并实行有效的政策。例如，可以将不同领域的数据进行统一化的管理，由专业人员队伍进行数据分析，并对以往工作中存在的各类问题展开深入研究。不仅如此，研究计划的制定同样十分重要，如此才能够对各个部门以及各个行业起到一定的引导性作用，促使其共同参与到大数据的研究工作之中。如此一来，大数据的价值将能够得到充分体现，人们会更多地意识到大数据的便利性，进而提升决策工作的科学性、合理性以及规范性。

2.将样本统计转为总体普查

传统的经济分析方式主要是以抽样统计为基础，通过把样本看作整体来进行分析，然而这样假设的分析会有一定的误差存在。在大数据的时代，随着信息量的不断提升，甚至可以达到样本即总体的程度，然后再通过当今强大的信息处理能力对所有的数据进行的分析，就能够对复杂的宏观经济进行更加准确和可信度更高的分析。例如，在C2C网站中，每一笔交易的信息都会被记录下来，通过这些信息对物价、消费倾向、消费地区进行分析，就可以得出当前各地区人民的收入与生活情况，且所得的结论有着非常高的准确性。

3.完善法律政策

大数据涉及了多个不同的领域，无论是发布工作内容、数据分析还是进行具体应用。目前而言，由于我国大数据技术的起步相对较晚，因此相关政策仍然不够完善，尤其是针对数据收集和使用方面，相关法律仍然处于空白的状态。为了确保数据中心建设的工作可以顺利展开，并且能够持续健康发展，必须建立健全的法律法规，尤其是要对于政府部门、企业信息的公开以及人民隐私权利方面保护之间的矛盾予以妥善处理，引导人们正确认识大数据处理的意义。这其中最为重要的工作便是数据资料的公开，要使每一位公民能够随时随地了解到相关信息，以此起到相应的监督作用。

4.分析事物相关关系

传统的经济分析方式是以分析事物的因果关系为中心，然而由于经济变量的因果关系往往难以检验或者受到较多的其他变量的影响，经济分析往往会耗费大量的时间、精力，且结论并不一定准确。而如今可以借助大数据由分析因果关系向分析事物的相关关系进行转变。例如：谷歌公司曾对某些词条搜索的地理位置与美国流感的情况的关系进行分析，通过处理了4.5亿个不同的数字模型后，最终发现了有45条词条与之相关，然后将其运用于特定的数学模型中，对美国流感的流行做出了非常准确的预测。随着可用的数据越来越多，计算机的数据处理能力也越来越强，利用大数据可以发现更多以前没有发现过的宏观经济的联系，掌握更多的经济动态。

5.增强时效性

在进行宏观经济分析的时候如果过于依赖各种部门发布的统计数据，那么就会导致无法及时的获得宏观经济发展数据，在宏观经济分析上出现滞后性，对于宏观经济形势的预测是不利的。因此，要通过互联网技术，追踪并快速收集和分析主要的宏观经济数据以及即时传播的非结构化数据，从而使宏观经济分析的时效性得到提高，为经济活动参与者争取到更多的决策时间。

6.加强人才培养

建设大数据中心，其主要目的是为了能够在后期有效完成各类信息数据资料的挖掘和应用。由于大数据的发展速度越来越快，其应用也逐步渗透到各行各业之中，尽管其为人们的日常生活带来了诸多便利，但是随之而来的问题也十分严峻，例如相关人才十分紧缺等。毕竟无论采取何种发展方式，最终都需要专业技术人才将这些数据资料按照相关规定合理运用，才能将大数据本身的作用充分发挥出来，进而激发出大数据的潜在价值。同时还应重新构建各个数据资料之间的具体关系，并赋予其全新的意义，从而将大数据转变成极具效力的竞争武器。由此可以看出，在对于大数据的处理方面，掌握专业技术的人才是发掘其价值的核心部分。

六、结语

综上所述，现如今大数据技术在我国的发展仍然处于起步阶段，整体商业化程度相对较低。为此，相关技术人员还需要对其继续展开更加深入的研究，由此充分发挥大数据对经济发展的推动作用，促使我国产业结构调整，实现经济的健康可持续发展。