大数据背景下宏观经济如何应对面临的机遇与挑战

　　大数据时代的到来，为各行各业都带来了机遇与挑战，从宏观经济的角度来看，机遇与挑战也是十分巨大。本文首先介绍大数据的发展与应用，在这种背景下，深入探究大数据在宏观经济发展中的局限，并且对宏观经济如何应对机遇与挑战提出相关建议与策略，对未来宏观经济的发展提供指导和参考。

　　关键词：大数据时代,宏观经济,机遇与挑战

　　0 引言

　　随着社会主义市场经济的发展和信息技术的不断提升，经济发展已经进入了"大数据时代"，而"大数据时代"的典型特征也为我国宏观经济分析的准确性与时效性提供了有效的方法和重要的机遇。过去，我国主要采用传统的方法进行宏观经济分析，主要通过对比主要的宏观经济指标对当前的宏观经济形势及发展形势等进行判断，这些宏观经济指标也为统计部门的各项工作提供了重要的参考。新时代，宏观经济的发展在受到经济政治因素的影响之外，也受到政治、外交等其他因素的影响。传统的宏观经济分析指标已经难以对我国经济发展做出全面的判断。大数据时代下，宏观经济发展面临重要的机遇与挑战。

　　1 大数据的发展及应用

　　早在上个世纪八十年代，美国着名学者托夫勒就提出了"大数据"的概念，自此"大数据"被应用于多个方面，但是关于大数据的定义尚没有统一的定义。大数据是指那些在可承受的范围内无法用各种常规软件捕捉、管理和处理的大量数据的集合。大数据的处理需要较高的洞察发现力，需要较强的决策力等。从本质上来说，大数据具有以下特征:种类繁多、数量巨大、价值密度低且处理速度快。就国际上来说，计算机科学领域、地质领域等最先开始研究大数据，而从实际应用的角度来，大数据被广泛应用于政府决策、医疗保健以及制造业与零售业等多个行业。

　　从宏观经济分析方面来说，大数据的内容主要局限于以下三个方面:

　　第一，用电量与经济增长之间的关系，这也是国外学者最为关心的领域。目前来说，很多学者认为工业用电量与经济增长之间存在长期稳定的因果关系。Glasure，Lee 等人通过实证研究发现，新加坡、韩国等国家的电力消费与经济增长之间存在着双向因果关系。美国能源信息署通过对过去六十年的能源数据分析发现，短期内用电量的高低与经济增长的趋势一致;从长期来看，发展中国家的用电量与经济增长趋势一致，而发达国家则不然。国内很多学者也利用 VEC 模型对我国电力消费与经济增长之间的关系进行了深入探讨，并发现我国的电力消费与国内生产总值、人力资本之间存在着长期均衡关系。郭鹰等人通过实证研究，发现浙江省的工业用电量与经济增长之间呈现正相关关系，并将工业用电量与经济增长之间的弹性系数测定为 1.55。

　　第二，银行贷款与经济增长之间的关系。一直以来，学者在银行贷款与经济增长之间的关系方面都存在较大的争议。Levine 研究发现，银行贷款和股权的流通性必然会对经济增长产生一定的影响，而且这种影响呈现正效应关系。但是，赵庆光等人利用 VAR 模型对河南省的数据进行实证研究，发现银行贷款与经济发展总量之间的关系并不是长期均衡的。不同的看法也显示出该方面的研究还有待于进一步深化。

　　第三，货运量与经济增长之间的关系。通过国内外学者对货运量与经济增长之间协整关系的分析，学者发现货运路与经济增长之间存在长期稳定的均衡关系。总之，大数据的应用使得宏观经济分析更为科学、合理。

　　2 大数据时代宏观经济面临的机遇分析与挑战探讨

　　随着经济的不断发展，我们逐渐进入了大数据时代，而这一时代也为各行各业的发展带来了巨大的机遇与挑战。大数据时代为宏观经济发展提供了丰富的分析数据与分析手段，也对宏观经济的平台开发、数据安全等方面带来了一定的不利影响。下面，笔者将对大数据时代宏观经济面临的机遇与挑战进行探讨，以期对未来宏观经济的健康发展提供重要的支持。

　　2.1 大数据时代宏观经济面临的机遇分析

　　正如上文中所提到的，大数据具有种类繁多、数量巨大、价值密度低、处理速度快的特点，能够为宏观经济发展提供有效的数据分析基础，也进一步丰富了宏观经济分析的主要方法，提高了宏观经济分析的准确性与时效性。大数据时代宏观经济面临的机遇主要在于以下几个方面:

　　第一，大数据时代的数据规模较大，数据的来源广且类型繁多。近年来，全世界数据每年呈现指数倍增长，数量的量非常庞大。以淘宝网站为例，网站每天交易上千万笔，单日的数据生产量就已经超过 50TB，存储量为 40PB。多年来，我国宏观经济领域也已经积累了大量传统的结构化数据。但是，与传统的数据相比，大数据中还包括很多半结构化和非结构化的数据，包括图片、视频等，为宏观经济分析提供了更多更广的数据基础。这使得宏观经济分析的准确性进一步提高。

　　第二，大数据时代数据分析的方法更为智能。尽管信息技术的发展已经经历了几十年的历史，但是利用信息技术进行宏观经济分析的案例也相对较少，信息技术的应用范围相对狭窄，工作人员也多采用 E-Views 和 SPSS 软件进行数据分析，而在数据挖掘方面的工作则相对较少。而大数据时代，很多技术多是非关系数据分析技术，这些技术具有非结构数据处理、大规模并行处理、简单易操作等优势，能够为宏观经济分析提供有效的处理平台，提高了宏观经济分析的时效性。

　　第三，大数据时代数据采集与处理向着实时化的方向发展。互联网技术的发展产生了大量即时传播的数据，很多企业都利用互联网来发布产品信息，而普通用户则会针对特定的事件发表相应的见解。这些即时传播的数据也极大地影响了宏观经济的走势，并能过对数据进行迅速分析与处理。由此可见，大数据时代宏观经济分析面临诸多机遇，能够为宏观经济发展奠定良好的基础。

　　2.2 大数据时代宏观经济面临的挑战

　　通过上文论述，我们可以看出，大数据时代下信息技术的发展等为宏观经济分析与发展提供了诸多机遇。但是，由于大数据的来源较广，数据机构复杂，各种分析及时不过成熟，宏观经济分析过程中也面临很多的挑战。

　　第一，数据的清洗与处理难度较大。数据的可靠性必然会影响后续的分析结构，这也是宏观经济分析过程中面临的首要问题。就目前来说，由于大数据的来源较广，而很多数据多来源于网络，数据的可靠性有待于商榷，价值密度偏低，数据噪声较大。另外，上文也指出，大数据中出了包含结构化数据之外，还包含非结构化数据和半结构化数据，如图片、视频等，这些数据的特征鲜明，整合难度较大，由此也加大了数据清洗与解读的难度。

　　第二，数据安全无法得到有效的保障。数据安全是大数据面临的重要问题。大数据时代，很多敏感、有价值的数据高度集中，这也极大地吸引了潜在的攻击者，很多数据也被不法分子所利用，严重威胁了国家、企业以及个人的信息安全。同时，大数据是依托各种基础技术而存在的，数据安全维护方面存在较多的缺陷。除此之外，大数据的多样性和来源的广泛性，使得机密数据保护的难度加大。

　　第三，大数据时代基于宏观经济分析的处理平台仍然有待于进一步开发。由于不同行业的发展特点不同，在数据基础及数据处理方法方面也存在较大的不同。要想保证数据分析工作的顺利开展，就需要构建科学的开发环境和合理的数据分析工具。就近几年来说，相关领域已经应用Hadoop 等数据支持平台进行数据分析，但是这些数据平台缺乏专门的大数据挖掘分析工具，数据采集与处理平台有待于进一步完善。

　　第四，大数据时代宏观经济分析与发展缺乏专业的人才。上文提到，大数据的概念早在 20 世纪八十年代就被提出，但是，就其应用方面来说，大数据是近几年才得到较快发展的。自 2012 年以来，大数据相关内容受到政府、企业以及相关学者的关注与重视。2013 年更是被业内称为"大数据元年"。之后，大数据得到了较为迅速的发展。但是，从全球范围内来看，掌握大数据相关内容并能够熟练运用大数据分析计算的人才并不多，而能够利用大数据技术进行宏观经济分析的人才更是少之又少。这也成为大数据时代宏观经济分析和发展过程中面临的重要难题之一。总之，大数据大时代下，宏观经济分析与发展既面临较多的发展机遇，又面临较大的发展挑战。

　　3 总结

　　就目前来说，当前我国大数据的应用与研究工作仍然处于起步阶段，而利用大数据资源和方法进行的宏观经济分析更是少之又少。大数据时代为宏观经济分析工作带来了诸多的机遇与挑战，如何利用机遇、应对挑战也是各个宏观经济分析者面临的重要难题。但是，我们必须注意，由于计算机技术等多方面限制性因素的影响，大数据分析并不能完全取代传统的宏观经济分析。未来，相关工作者要将传统宏观经济分析法与大数据分析法充分结合起来，提高宏观经济分析的精确度。

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