作者：北京師范大學(xué)經(jīng)濟(jì)與工商管理學(xué)院金融大數(shù)據(jù)研究中心主任　孫運(yùn)傳

21世紀(jì)以來,，隨著信息技術(shù)快速發(fā)展,，人們獲取、存儲(chǔ),、分析數(shù)據(jù)的能力不斷增強(qiáng),，全球數(shù)據(jù)呈現(xiàn)爆發(fā)式增長,、海量集聚的特點(diǎn)。相應(yīng)地,，推動(dòng)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展,、構(gòu)建以數(shù)據(jù)為關(guān)鍵要素的數(shù)字經(jīng)濟(jì)成為大數(shù)據(jù)時(shí)代面臨的一項(xiàng)重大課題。新的經(jīng)濟(jì)發(fā)展形勢必然會(huì)對經(jīng)濟(jì)學(xué)研究與創(chuàng)新產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響,，不僅極大拓寬了經(jīng)濟(jì)學(xué)研究范疇,，而且沖擊著傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)學(xué)研究方法,。經(jīng)濟(jì)學(xué)研究需要適應(yīng)大數(shù)據(jù)時(shí)代要求，勇于創(chuàng)新與變革,。

傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)如農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、工業(yè)制造等,，主要發(fā)生在物理空間,，其擴(kuò)張也主要表現(xiàn)為在物理空間的數(shù)量累加。進(jìn)入大數(shù)據(jù)時(shí)代,，以數(shù)據(jù)為主要生產(chǎn)要素的新經(jīng)濟(jì)活動(dòng)則主要發(fā)生在數(shù)字空間或數(shù)字空間與物理空間的融合中,，經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的擴(kuò)張也不再主要表現(xiàn)為在物理空間的數(shù)量累加，而是通過數(shù)字技術(shù)對傳統(tǒng)行業(yè)融合滲透,、賦能引領(lǐng),，推動(dòng)新農(nóng)業(yè)、新制造業(yè),、新服務(wù)業(yè)蓬勃發(fā)展,，為經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供新動(dòng)能。根據(jù)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)空間不同,，數(shù)字經(jīng)濟(jì)可劃分為兩類：第一類是純粹數(shù)字經(jīng)濟(jì),，即產(chǎn)品的設(shè)計(jì)、生產(chǎn),、營銷,、運(yùn)輸（傳遞）、消費(fèi),、支付等經(jīng)濟(jì)活動(dòng)全過程都在數(shù)字空間完成,，無須依賴物理空間，如加密（數(shù)字）貨幣,、網(wǎng)絡(luò)銀行等,；第二類是融合數(shù)字經(jīng)濟(jì)，即經(jīng)濟(jì)活動(dòng)主要發(fā)生在數(shù)字空間和物理空間的交互融合中,，物理空間發(fā)生的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)過程能夠在數(shù)字空間得到實(shí)時(shí)反映,，如在共享經(jīng)濟(jì)中，訂單,、支付等環(huán)節(jié)是在數(shù)字空間完成的,，而具體的共享服務(wù)則往往在線下的物理空間進(jìn)行。由此可見,，在大數(shù)據(jù)時(shí)代,，“算法+算力+數(shù)據(jù)”已經(jīng)成為典型的生產(chǎn)方式。這使人類經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的空間和過程發(fā)生了巨大變化,，從而極大拓展了經(jīng)濟(jì)學(xué)研究的范圍,。經(jīng)濟(jì)學(xué)研究應(yīng)把這些經(jīng)濟(jì)活動(dòng)作為研究對象,，深入研究數(shù)字經(jīng)濟(jì)的產(chǎn)生機(jī)理和運(yùn)行邏輯、數(shù)字化企業(yè)的性質(zhì)和發(fā)展目標(biāo),、數(shù)字化企業(yè)的股權(quán)結(jié)構(gòu)與治理創(chuàng)新以及商業(yè)模式創(chuàng)新等,。

大數(shù)據(jù)時(shí)代經(jīng)濟(jì)學(xué)研究范疇和研究對象的拓展，使傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)學(xué)研究方法表現(xiàn)出明顯的不適應(yīng),，要求對研究方法進(jìn)行創(chuàng)新,。首先，由于受到數(shù)據(jù)采集,、傳輸,、存儲(chǔ)和分析處理能力的限制，以往統(tǒng)計(jì)分析往往采用少量樣本進(jìn)行研究,，容易造成數(shù)據(jù)遺漏和分析不完整等缺陷,。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)采集,、傳輸,、存儲(chǔ)和分析能力發(fā)生質(zhì)的飛躍，海量數(shù)據(jù)資源可以滿足經(jīng)濟(jì)學(xué)研究對大樣本數(shù)據(jù)的需求,，在某些情況下甚至可以采用全樣本進(jìn)行分析和研究,，這大大提升了經(jīng)濟(jì)研究的精準(zhǔn)性。其次,，以往經(jīng)濟(jì)學(xué)分析的數(shù)據(jù)大多是結(jié)構(gòu)化的數(shù)值數(shù)據(jù),，而大數(shù)據(jù)時(shí)代的數(shù)據(jù)除了數(shù)值數(shù)據(jù)，還有很多非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),，如圖片,、聲音、視頻,、文本等,，但計(jì)量分析、統(tǒng)計(jì)分析等傳統(tǒng)研究方法很難處理這類數(shù)據(jù),。再次,，傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)學(xué)研究往往是在事件發(fā)生后搜集相關(guān)數(shù)據(jù)，然后通過統(tǒng)計(jì)模型,、假設(shè)檢驗(yàn)等方法對樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行研究并得出結(jié)論,。這種靜態(tài)、滯后的研究往往會(huì)削弱研究成果對實(shí)踐的指導(dǎo)意義,。在大數(shù)據(jù)時(shí)代,，經(jīng)濟(jì)學(xué)研究可以運(yùn)用人工智能方法對海量數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)分析，甚至可以在預(yù)設(shè)環(huán)境中對經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行自動(dòng)智能分析，實(shí)時(shí)生成研究報(bào)告,，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)預(yù)測,，這就能夠極大增強(qiáng)研究成果對經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的指導(dǎo)性。因此,，經(jīng)濟(jì)學(xué)者應(yīng)高度關(guān)注大數(shù)據(jù)時(shí)代經(jīng)濟(jì)學(xué)研究所面臨的樣本數(shù)據(jù)擴(kuò)大,、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)種類變化等新情況新問題，重視文本挖掘,、深度學(xué)習(xí)等數(shù)據(jù)分析技術(shù)在處理分析海量異構(gòu)數(shù)據(jù)（相關(guān)的多個(gè)數(shù)據(jù)的集合）方面的優(yōu)勢,，積極推動(dòng)經(jīng)濟(jì)學(xué)研究方法創(chuàng)新和變革，提高經(jīng)濟(jì)學(xué)研究的精準(zhǔn)性和對經(jīng)濟(jì)實(shí)踐的指導(dǎo)性,。