◇李 博

作為一門以識別因果關(guān)系和預測為目標的經(jīng)濟學領(lǐng)域的分支學科，計量經(jīng)濟學通過建立計量經(jīng)濟模型，或研究經(jīng)濟變量之間的關(guān)系；或?qū)?jīng)濟目標進行預測；或?qū)⒔?jīng)濟目標做被解釋變量，經(jīng)濟政策做解釋變量，量化評估公共政策實施效果；或科學分析經(jīng)濟數(shù)據(jù)證偽或證實業(yè)已存在的經(jīng)濟理論，進而檢驗或發(fā)展經(jīng)濟理論。伴隨經(jīng)濟學科學化過程，計量經(jīng)濟學逐漸滲透到經(jīng)濟領(lǐng)域的方方面面，成為分析經(jīng)濟問題普遍采用的工具。而中國經(jīng)濟正由高速增長逐漸轉(zhuǎn)化為新常態(tài)，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級成為解決人民日益增長的美好生活需要和不平衡不充分的發(fā)展之間的矛盾的主要途徑。面對世界性經(jīng)濟危機的潛在風險和國有企業(yè)居高不下的高杠桿和房地產(chǎn)泡沫等灰犀牛事件持續(xù)放大的國內(nèi)經(jīng)濟系統(tǒng)性風險，建立計量經(jīng)濟學模型，科學、合理地運用計量經(jīng)濟學結(jié)構(gòu)分析、預測、政策評價和檢驗、發(fā)展經(jīng)濟理論的應用功能，跟蹤、分析和精準預判國內(nèi)外經(jīng)濟發(fā)展趨勢和經(jīng)濟金融風險，對各級政府出臺的中、宏觀經(jīng)濟政策進行科學評估和量化分析，對于防范國家系統(tǒng)性經(jīng)濟金融風險，提升政府治理能力，推進國家治理體系現(xiàn)代化，實現(xiàn)中國經(jīng)濟發(fā)展模式成功轉(zhuǎn)軌具有重要意義。

與此同時，借助互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，人工智能的技術(shù)創(chuàng)新，大數(shù)據(jù)在世界范圍內(nèi)日漸與實體經(jīng)濟緊密結(jié)合，大數(shù)據(jù)技術(shù)在經(jīng)濟領(lǐng)域的應用日益廣泛，其在描述性應用分析、預測性應用分析中都有不俗的表現(xiàn)。運用大數(shù)據(jù)技術(shù)，可以及時從企業(yè)客戶或者商業(yè)用戶大數(shù)據(jù)信息系統(tǒng)中收集并整理相關(guān)數(shù)據(jù)信息，進行可視化技術(shù)統(tǒng)計圖表分析，幫助企業(yè)或商業(yè)客戶更清晰地了解經(jīng)營或銷售現(xiàn)狀，進而作出準確的判斷和決策。運用大數(shù)據(jù)技術(shù)，還能收集、整理和分析傳統(tǒng)計量經(jīng)濟學方法無法處理的數(shù)據(jù)，例如社交媒體用戶發(fā)布帖子中的信息，進而對各種經(jīng)濟或社會問題進行研究或預測。當前，在國內(nèi)外部分經(jīng)濟領(lǐng)域認識現(xiàn)狀、預測未來和進行選擇的過程中，大數(shù)據(jù)技術(shù)和計量經(jīng)濟學理論、方法及應用已經(jīng)悄然融合，大數(shù)據(jù)及其技術(shù)正在發(fā)揮重要作用。為此，本文將以“融合”為切入點梳理計量經(jīng)濟學發(fā)展脈絡(luò)，探討大數(shù)據(jù)對于計量經(jīng)濟學發(fā)展的影響，在分析兩者融合的現(xiàn)狀、基礎(chǔ)和存在的問題的基礎(chǔ)上，探索計量經(jīng)濟學主動融合大數(shù)據(jù)的創(chuàng)新路徑。

一、融合：計量經(jīng)濟學發(fā)展的顯著特征

計量經(jīng)濟學的發(fā)展，本質(zhì)上就是經(jīng)濟學理論、統(tǒng)計學和數(shù)學三者在計量經(jīng)濟學應用于經(jīng)濟領(lǐng)域過程中不斷被質(zhì)疑、不斷實現(xiàn)科學融合的過程。在計量經(jīng)濟學獨立肇始，計量經(jīng)濟學之父弗里希通過定義——“經(jīng)驗表明，統(tǒng)計學、經(jīng)濟理論和數(shù)學這三者對于真正了解現(xiàn)代經(jīng)濟生活的數(shù)量關(guān)系來說，都是必要的，但本身并非是充分條件。三者結(jié)合起來就是力量，這種結(jié)合便構(gòu)成了計量經(jīng)濟學”[1]——指出計量經(jīng)濟學具有“融合”這一顯著特征。Havvelmo［2］通過把隨機性作為一條規(guī)律引入計量經(jīng)濟學模型，肯定了概率思想解釋經(jīng)濟規(guī)律特有性質(zhì)的必要性，奠定了數(shù)學、統(tǒng)計學與經(jīng)濟理論融合的理論基礎(chǔ)，有力回答了凱恩斯對丁伯根用“回歸”解釋計量經(jīng)濟學估計結(jié)果合理性的質(zhì)疑，搭建起凱恩斯宏觀經(jīng)濟理論為導向的計量經(jīng)濟學研究基本框架。

20世紀70年代開始，面對計量經(jīng)濟模型預測結(jié)果與實證研究差距的不斷擴大，計量經(jīng)濟學家們開始反思經(jīng)濟理論在指導建立計量經(jīng)濟模型過程中因果關(guān)系確立上的可信性問題，質(zhì)疑計量經(jīng)濟學發(fā)展過程中變量間因果關(guān)系的推斷行為，建立了計量經(jīng)濟模型數(shù)據(jù)關(guān)系導向原則。這一過程，本質(zhì)上是計量經(jīng)濟學家面對現(xiàn)有經(jīng)濟理論與經(jīng)濟實踐存在顯著差異的條件下，通過在計量經(jīng)濟學研究中融入更為高深的數(shù)學理論，融合更為先進的數(shù)學或統(tǒng)計方法，用工具的先進性弱化或者消除理論缺陷對經(jīng)濟預測或政策評估的影響。例如，Black[3]和Pratt[4]在詳盡分析回歸檢驗中相關(guān)關(guān)系與因果關(guān)系區(qū)別的基礎(chǔ)上，批判了由相關(guān)關(guān)系導出因果關(guān)系的行為，討論了這種行為的可信性問題。Sims[5]建議使用約束條件更少的Var模型進行計量經(jīng)濟研究，目的是減弱或者消除由大型宏觀計量經(jīng)濟模型外部條件不可靠引發(fā)的，建立在與現(xiàn)實脫節(jié)約束條件基礎(chǔ)上的計量經(jīng)濟模型的政策性檢驗結(jié)論不可信問題。Leamer[6]提出進行模型敏感性檢驗來控制由模型假定及變量控制隨意性引發(fā)的模型結(jié)論可靠性。

20世紀90年代以后，Hendry[7]提出現(xiàn)代經(jīng)濟學研究的基本假設(shè)前提：現(xiàn)實經(jīng)濟世界中存在著某種具有規(guī)律性的機制，這種機制是由經(jīng)濟主體的生產(chǎn)、消費、交易等行為構(gòu)成，并進一步認為經(jīng)濟規(guī)律的某些規(guī)律性是可以測度的，并將這種可測機制部分稱為數(shù)據(jù)生成過程（簡稱DGP）。這一假設(shè)是對過度重視數(shù)據(jù)關(guān)系，忽視經(jīng)濟理論指導建模方式的一種批判，其繼承并拓展了弗里希和Havvelmo的觀點，認為現(xiàn)實經(jīng)濟世界具有某種規(guī)律性，這種規(guī)律性可以通過經(jīng)濟數(shù)據(jù)顯現(xiàn)出來。故此，計量經(jīng)濟學科發(fā)展中的融合，不僅僅要重視高深數(shù)學理論、先進統(tǒng)計方法的融合，更要重視發(fā)展經(jīng)濟理論，重視經(jīng)濟理論與計量經(jīng)濟學學科融合的問題。Hendry[8]早期提出的交替使用經(jīng)濟理論和數(shù)學關(guān)系，進而檢驗、檢驗、再檢驗的方法論，則為經(jīng)濟理論、數(shù)學關(guān)系和統(tǒng)計方法深度融合提供了堅實的方法論基礎(chǔ)。李子奈[9]提出的先驗經(jīng)濟理論指導經(jīng)濟主體動力關(guān)系學分析，數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析檢驗經(jīng)濟主體動力學關(guān)系分析，進而根據(jù)經(jīng)濟主體的動力學關(guān)系設(shè)定總體模型的方法就已經(jīng)嘗試把經(jīng)濟理論、數(shù)學關(guān)系和統(tǒng)計方法在經(jīng)濟建模過程中融合在一起了。Cerulli[10]在強調(diào)充分了解公共政策實施的背景和內(nèi)容的基礎(chǔ)上，根據(jù)數(shù)據(jù)類型、變量是否可以觀測，計量經(jīng)濟模型是否為結(jié)構(gòu)性方程的標準構(gòu)建了一整套計量經(jīng)濟學模型評估方法和公共政策評估內(nèi)容之間相互匹配的指標體系，依據(jù)這樣的指標體系，選擇合適的計量經(jīng)濟學模型評估方法對相應的公共政策進行精準評估，其實質(zhì)是經(jīng)濟理論、數(shù)學關(guān)系和統(tǒng)計方法深入融合的進一步拓展。

伴隨經(jīng)濟理論、數(shù)學關(guān)系和統(tǒng)計工具融合的不斷深入，計量經(jīng)濟學融合性特征日益凸顯，已經(jīng)搭建起彼此融合、相互滲透的現(xiàn)代計量經(jīng)濟學研究理論體系。首先，計量經(jīng)濟學的本質(zhì)是利用觀測到的經(jīng)濟數(shù)據(jù)研究、檢驗并掌握經(jīng)濟內(nèi)在運行規(guī)律，經(jīng)濟數(shù)據(jù)質(zhì)量的優(yōu)劣、經(jīng)濟理論及約束條件是否與經(jīng)濟現(xiàn)實相符、采用的數(shù)學及統(tǒng)計分析工具是否科學、合理，決定了計量經(jīng)濟學實證研究結(jié)論的質(zhì)量，三者之中任何一個出現(xiàn)瑕疵都會影響結(jié)論的準確性。其次，現(xiàn)代計量經(jīng)濟學構(gòu)建的從現(xiàn)實經(jīng)濟世界到概率空間的映射實際上是建立在以統(tǒng)計學知識為基石的兩大公理之上的：一是任何經(jīng)濟系統(tǒng)都可以看作是服從一定概率分布的隨機過程；二是任何經(jīng)濟現(xiàn)象（數(shù)據(jù)）都可以看作是這個隨機數(shù)據(jù)生成過程的實現(xiàn)。計量經(jīng)濟學研究的目的就是通過觀測到的經(jīng)濟數(shù)據(jù)，利用概率或統(tǒng)計工具推知生成數(shù)據(jù)的經(jīng)濟系統(tǒng)的運行機制，進而分析或預測經(jīng)濟系統(tǒng)中條件變動帶來的影響。再次，恒常性、偶然性因素即隨機干擾項及其概率分布是客觀經(jīng)濟現(xiàn)象不可或缺的組成部分，將其引入計量經(jīng)濟學總體模型，是經(jīng)濟理論與統(tǒng)計工具深度融合的一種外在表現(xiàn)，對其進行估計和檢驗，是保證計量經(jīng)濟學總體模型設(shè)定可靠性的重要來源，也是影響計量經(jīng)濟學研究結(jié)論科學性的重要因素之一。最后，因果推斷和模型統(tǒng)計適切性是評價經(jīng)濟理論、數(shù)學關(guān)系、統(tǒng)計工具融合效果，判斷計量經(jīng)濟學模型質(zhì)量優(yōu)劣、結(jié)論是否科學的兩大支柱性指標。計量經(jīng)濟學模型構(gòu)建的初衷一定是建立在經(jīng)濟實證研究諸多目標基礎(chǔ)之上的，而經(jīng)濟研究目標中，因果關(guān)系的推斷是首要目標。判斷計量經(jīng)濟模型中變量之間是否存在因果關(guān)系，并識別因果關(guān)系的作用機制就成為評估融合效果及模型優(yōu)劣的一個重要標準。計量經(jīng)濟學研究結(jié)論的科學性還取決于參數(shù)估計量統(tǒng)計性質(zhì)是否良好，而參數(shù)估計量良好的統(tǒng)計性質(zhì)又依賴于樣本數(shù)據(jù)對模型初始設(shè)定的支持。判斷樣本數(shù)據(jù)是否支持模型初始設(shè)定的模型統(tǒng)計適切性也成為評估融合效果及模型優(yōu)劣的一個重要標準。

二、主動融合大數(shù)據(jù)是對現(xiàn)代計量經(jīng)濟學應用困局的有效突破

（一）現(xiàn)代計量經(jīng)濟學應用困局

計量經(jīng)濟學模型在現(xiàn)代經(jīng)濟學研究中具有強大的功能，在經(jīng)濟預測和公共政策評估中曾經(jīng)有過驕人的成績。不過，由于現(xiàn)實客觀經(jīng)濟世界的發(fā)展已經(jīng)超越了原有經(jīng)濟理論、數(shù)學關(guān)系和統(tǒng)計方法的范疇，三者融合不能完全克服計量經(jīng)濟學理論、方法和數(shù)據(jù)方面的缺陷，并且現(xiàn)代理論計量經(jīng)濟學應用雖日漸繁復，但其與計量經(jīng)濟學實證分析之間的縫隙反而存在日益擴大的趨勢，故而，人們在下面幾個方面質(zhì)疑計量經(jīng)濟學研究的應用價值。首先，經(jīng)濟理論與計量理論、方法的脫節(jié)，前沿計量經(jīng)濟分析方法濫用的問題。自Lucas[11]質(zhì)疑模型結(jié)構(gòu)和結(jié)構(gòu)模型不變以來，經(jīng)濟領(lǐng)域就存在經(jīng)濟理論研究滯后于計量方法研究的傾向。落后的經(jīng)濟理論無法合理解釋現(xiàn)實經(jīng)濟問題，一方面導致經(jīng)濟理論與數(shù)學關(guān)系融合不合理，計量經(jīng)濟模型初始設(shè)定不嚴謹，甚至出現(xiàn)隨意進行模型初始設(shè)定的現(xiàn)象；另一方面過于重視統(tǒng)計方法與數(shù)學關(guān)系融合的效果，故此，計量經(jīng)濟模型分析過程中更為重視先進計量方法的應用，運用前沿的計量經(jīng)濟方法分析復雜的計量經(jīng)濟模型成為計量經(jīng)濟學研究中的普遍現(xiàn)象，過度擬合使精準的預測評估變成了精確的預測評估。其次，經(jīng)濟研究中獲得的經(jīng)濟數(shù)據(jù)質(zhì)量不佳成為影響計量經(jīng)濟研究結(jié)論可靠性的重要因素。受數(shù)據(jù)采集工具、條件、人員、過程的限制，經(jīng)濟數(shù)據(jù)信息失真、缺失，以及經(jīng)濟數(shù)據(jù)具有時滯性是實際數(shù)據(jù)采集中經(jīng)常遇到的問題。經(jīng)濟研究具有不可重復性的特殊規(guī)律，用于計量經(jīng)濟研究的經(jīng)濟數(shù)據(jù)絕大多數(shù)情況下是觀測數(shù)據(jù)（實驗主義經(jīng)濟學的興起，微觀領(lǐng)域中部分經(jīng)濟問題的研究能夠通過實驗獲得經(jīng)濟數(shù)據(jù)），然而計量經(jīng)濟模型所依賴的經(jīng)濟理論是對復雜現(xiàn)實經(jīng)濟現(xiàn)象的簡化抽象，觀測到的經(jīng)濟數(shù)據(jù)是現(xiàn)實經(jīng)濟中所有因素共同作用的結(jié)果，尤其是觀測過程中難免摻雜了諸多主客觀的外來因素。經(jīng)濟模型之外的這些因素就構(gòu)成了經(jīng)濟數(shù)據(jù)的“噪聲”，不能有效降噪或者除噪常常導致經(jīng)濟數(shù)據(jù)質(zhì)量不高，也容易使計量經(jīng)濟模型預測或評估失真。最后，建模過程中一些統(tǒng)計規(guī)律或經(jīng)濟運行規(guī)律的假設(shè)條件與實際情況存在較大差異也影響計量經(jīng)濟模型研究結(jié)論的可靠性。計量經(jīng)濟學模型建立的邏輯基礎(chǔ)本質(zhì)上是哲學上的認識的結(jié)構(gòu)實在論，即人們的認知實際上是客體之間的關(guān)系與結(jié)構(gòu)。計量經(jīng)濟學的目的或任務實質(zhì)上就是通過對觀測到的經(jīng)濟數(shù)據(jù)進行計量經(jīng)濟分析，從而發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟變量之間的關(guān)系或結(jié)構(gòu)。如前所述，利用不具有可重復性的經(jīng)濟數(shù)據(jù)進行計量經(jīng)濟學分析經(jīng)常要求對經(jīng)濟系統(tǒng)做出平穩(wěn)性、同質(zhì)性或恒常性的假設(shè)，這與觀測到的現(xiàn)實經(jīng)濟現(xiàn)象在很多時候存在顯著差異。雖然，計量經(jīng)濟學家使用不少數(shù)學的、統(tǒng)計學的方法對這類問題進行處理，但是，處理之后的效果與實際結(jié)論之間依然存在這樣或那樣的差異，這也影響了計量經(jīng)濟學分析的準確性。

（二）大數(shù)據(jù)正在深刻改變著客觀經(jīng)濟世界的社會與經(jīng)濟關(guān)系

自20世紀80年代初，阿爾文·托夫勒把大數(shù)據(jù)贊譽為“第三次浪潮的華彩樂章”[12]以來，數(shù)據(jù)重要性日漸顯現(xiàn)。互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)不斷推陳出新，推動信息化進入新的發(fā)展階段。大數(shù)據(jù)日益向社會的各個領(lǐng)域滲透，悄然改變著人們的生活、社會關(guān)系、經(jīng)濟運行方式和發(fā)展質(zhì)量。資金、人才、物資在數(shù)據(jù)的引領(lǐng)下發(fā)生這樣那樣的組合變化，社會生產(chǎn)的組織方式緩慢而堅定地朝著數(shù)據(jù)引領(lǐng)的方向變革，不斷催生互聯(lián)網(wǎng)新業(yè)態(tài)、商業(yè)新模式。傳統(tǒng)的生產(chǎn)方式和經(jīng)濟運行機制中生產(chǎn)、消費、流通方式等伴隨網(wǎng)絡(luò)化共享、集約化整合和協(xié)作化開發(fā)正在發(fā)生質(zhì)的改變。人們對于世界的認識、人們的思維方式和經(jīng)濟活動內(nèi)容都有了與傳統(tǒng)迥異的差別。一方面，龐大的生產(chǎn)能力、巨大的消費市場、成熟的通訊體系積累了海量的數(shù)據(jù)資源；另一方面，電子商務、手機移動支付、電子金融、網(wǎng)絡(luò)視頻等大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)在發(fā)展過程中形成的產(chǎn)業(yè)鏈條背后的種類多樣、數(shù)據(jù)豐富、內(nèi)容完整的數(shù)據(jù)庫也為大數(shù)據(jù)應用、大數(shù)據(jù)技術(shù)創(chuàng)新奠定了堅實的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，大數(shù)據(jù)及其技術(shù)已經(jīng)跨越技術(shù)范疇，成為生產(chǎn)要素的重要組成部分。以中國為例，2015年至2019年，國家層面出臺大數(shù)據(jù)政策多達36項，省級政府也相繼出臺了約200項大數(shù)據(jù)相關(guān)政策，建成京津冀、貴州等八大國家級大數(shù)據(jù)綜合實驗區(qū)和其他省級大數(shù)據(jù)基地10余家。2019年國內(nèi)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)規(guī)模達到5386.2億元，是2016年的1.9倍，產(chǎn)業(yè)覆蓋數(shù)據(jù)服務、基礎(chǔ)支撐和融合應用等全部大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈，涵蓋數(shù)字經(jīng)濟、數(shù)字政府和數(shù)字社會，大數(shù)據(jù)的觸角已經(jīng)遍及中國社會的各個角落。

大數(shù)據(jù)成為推動中國經(jīng)濟發(fā)展的新型驅(qū)動力，為重塑中國國家競爭優(yōu)勢提供了新機遇。學者們從哲學反思、經(jīng)濟學基礎(chǔ)、統(tǒng)計學發(fā)展等角度對大數(shù)據(jù)應用進行研究?，F(xiàn)有文獻普遍認為，大數(shù)據(jù)通過改變信息和能源流動方式促進了世界經(jīng)濟的發(fā)展，具備人類歷史進程中任何一次偉大技術(shù)變革的基本特征，其引發(fā)的經(jīng)濟發(fā)展方式的根本轉(zhuǎn)變正深刻影響著經(jīng)濟研究方式及其內(nèi)涵，引發(fā)經(jīng)濟學研究范式的轉(zhuǎn)換。汪毅霖［13］比較分析了經(jīng)濟學預測與大數(shù)據(jù)預測各自的邊界與缺陷，認為兩者之間具有相輔相成、互相補充的效用。何大安［14］以數(shù)據(jù)思維對人類投資和消費行為的影響為例，分析了大數(shù)據(jù)思維改變?nèi)祟愃季S特別是經(jīng)濟思維的作用機理。這些研究普遍認識到大數(shù)據(jù)對經(jīng)濟學發(fā)展的深刻影響，但全面、具體、深入探討大數(shù)據(jù)與計量經(jīng)濟學融合的文獻并不多見，本文基于“融合”這一計量經(jīng)濟學發(fā)展的顯著特征，一方面深入分析探索計量經(jīng)濟學與大數(shù)據(jù)融合對于現(xiàn)代計量經(jīng)濟學發(fā)展的影響，另一方面以兩者的融合為研究基石，探討兩者融合的突破方向與發(fā)展前景。

（三）大數(shù)據(jù)融入計量經(jīng)濟學可以改善經(jīng)濟數(shù)據(jù)的應用效果

大數(shù)據(jù)時代，萬物皆可數(shù)據(jù)化，數(shù)據(jù)的來源、種類、性質(zhì)、價值和內(nèi)涵的變化能夠有效彌補有限數(shù)據(jù)缺陷，拓展計量經(jīng)濟學中統(tǒng)計工具應用空間，改善經(jīng)濟數(shù)據(jù)的使用效果。比如，得益于大數(shù)據(jù)及其技術(shù)的發(fā)展，數(shù)據(jù)來源、體量、構(gòu)成等更加豐富多彩，統(tǒng)計學可以處理加工的材料——數(shù)據(jù)更加充足；大數(shù)據(jù)技術(shù)在處理數(shù)據(jù)過程中獨有的方法和技術(shù)，可以彌補統(tǒng)計工具的不足，其思維方式、處理手段拓展了統(tǒng)計工具處理數(shù)據(jù)的空間，增強了統(tǒng)計工具處理數(shù)據(jù)的能力，統(tǒng)計工具作為計量經(jīng)濟學方法論的研究基礎(chǔ)進一步擴大；大數(shù)據(jù)幾何級數(shù)增長的海量數(shù)據(jù)，使計量經(jīng)濟學家可以在很多場景下直接用總體數(shù)據(jù)進行研究，建立在數(shù)據(jù)歸納思維基礎(chǔ)上的計量經(jīng)濟學研究中探索客觀經(jīng)濟世界的有效手段——統(tǒng)計工具，可以基于海量的整體性經(jīng)濟數(shù)據(jù)，挖掘、整理、分析出全部有效信息，對特定場景下的客觀經(jīng)濟世界做全貌式描述和定位，進而對客觀經(jīng)濟規(guī)律和經(jīng)濟變量之間的關(guān)系進行精準的預測和詮釋。

大數(shù)據(jù)和計量經(jīng)濟學都具有收集、整理、分析數(shù)據(jù)，進而從數(shù)據(jù)中提取人們需要的信息和規(guī)律的特征。不過，計量經(jīng)濟學中普遍采用的源于統(tǒng)計學的抽樣分析、樣本估計推斷總體特征的方法，是產(chǎn)生、發(fā)展和成熟于數(shù)據(jù)有限時代，頗具有限數(shù)據(jù)時代的烙??；而大數(shù)據(jù)技術(shù)源自數(shù)據(jù)幾何級數(shù)爆炸的時期，其特征、研究方法具有海量數(shù)據(jù)研究的風格。兩者的目的都是從數(shù)據(jù)中得到有用結(jié)論，而工作方式與實現(xiàn)途徑迥異，但數(shù)據(jù)分析過程中思維模式的互補性要求兩者相向而行。伴隨人工智能、機器學習和統(tǒng)計推斷等的深度融合，計量經(jīng)濟學家可以從數(shù)據(jù)中得到更多的信息，數(shù)據(jù)的使用效率會顯著提升。大數(shù)據(jù)技術(shù)本質(zhì)上是一種算法，是一種不依賴規(guī)則導向的程序設(shè)計，強調(diào)優(yōu)化和性能。大數(shù)據(jù)中的機器學習在不對變量潛在關(guān)系進行先驗假定的基礎(chǔ)上，通過算法分析，輸出潛在規(guī)律，進行預測、監(jiān)督學習或非監(jiān)督學習。統(tǒng)計學是一門關(guān)于抽樣、統(tǒng)計和檢驗假設(shè)的科學，注重推導，以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，在給定數(shù)據(jù)收集方式、估計量的統(tǒng)計特征、研究對象的潛在分布規(guī)律等先驗假設(shè)的前提下，利用數(shù)學方程式來探究變量之間的變化規(guī)律。兩者關(guān)心的實際上是同一件事，即從收集的數(shù)據(jù)中得到變量之間的規(guī)律，不過，兩者分析問題的角度存在很大的差異，大數(shù)據(jù)技術(shù)注重數(shù)據(jù)優(yōu)化、擬合，統(tǒng)計學顯然更關(guān)注變量之間的先驗假設(shè)。數(shù)據(jù)收集不全或者從數(shù)據(jù)中挖掘的有效信息不足，統(tǒng)計學推斷有效；而先驗假設(shè)與客觀事實相差較大，大數(shù)據(jù)的推斷結(jié)論更科學。將算法之外的統(tǒng)計推斷方法引入到大數(shù)據(jù)技術(shù)的程序設(shè)計之中，有目的地讓兩種分析方法融合，有助于擴大各自的知識面，彌合機器學習和統(tǒng)計推斷之間的研究空白，逐漸使兩者趨于歸一化，提高發(fā)現(xiàn)變量之間潛在規(guī)律的準確率，降低過度擬合的風險。一些計量經(jīng)濟學家嘗試把這兩者結(jié)合起來進行計量經(jīng)濟學研究，例如Athey［15］運用機器學習的算法對數(shù)據(jù)分類、聚類，將其作為計量經(jīng)濟學應用研究的中間環(huán)節(jié)使用，已經(jīng)取得了一定的成果。

（四）大數(shù)據(jù)融入計量經(jīng)濟學可以推動經(jīng)濟理論的發(fā)展與創(chuàng)新

經(jīng)濟學重點關(guān)注的是經(jīng)濟主體行為及其運行機制，傳統(tǒng)計量經(jīng)濟學以先導的經(jīng)濟理論為指導，建立計量經(jīng)濟模型，利用觀測到的經(jīng)濟數(shù)據(jù)對經(jīng)濟主體行為及運行機制進行推測，進而證實或證偽經(jīng)濟理論。云計算、互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)的發(fā)展使傳統(tǒng)經(jīng)濟社會的資源配置模式、市場交易關(guān)系及企業(yè)內(nèi)部管理的科層結(jié)構(gòu)及治理方式逐漸被以網(wǎng)絡(luò)購物、分享經(jīng)濟、移動支付、家庭辦公等為代表的金融、商業(yè)、企業(yè)管理新模式所改造。在此基礎(chǔ)上，以邏輯因果機制機理發(fā)現(xiàn)為目標，運用機器學習等窮盡變量之間關(guān)聯(lián)性來預測經(jīng)濟主體行為的大數(shù)據(jù)技術(shù)對大量的、全部的數(shù)據(jù)進行合理挖掘、分析、利用，借助大數(shù)據(jù)全面性和實時性的特征及擅長發(fā)現(xiàn)微觀層面事物間相關(guān)規(guī)律的優(yōu)勢，通過對微觀和宏觀經(jīng)濟之間關(guān)系全面準確的經(jīng)驗研究，證實或證偽一些現(xiàn)有的經(jīng)濟理論，例如拉弗曲線、菲利普斯曲線、內(nèi)生性增長等理論，可以促進以因果關(guān)系為判斷依據(jù)和準則來認知、分析客觀世界的現(xiàn)代經(jīng)濟學理論實現(xiàn)突破和發(fā)展。

伴隨大數(shù)據(jù)與經(jīng)濟現(xiàn)實的深度融合，計量經(jīng)濟學應用研究的經(jīng)濟理論基礎(chǔ)已經(jīng)出現(xiàn)顯著性變化。部分大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)中，大數(shù)據(jù)已經(jīng)從新技術(shù)體系中剝離出來，以數(shù)據(jù)服務、基礎(chǔ)支撐的產(chǎn)業(yè)形式作為一種生產(chǎn)要素直接作用于產(chǎn)出。這類產(chǎn)業(yè)或立足海量的數(shù)據(jù)資源，或涵蓋網(wǎng)絡(luò)、存儲等硬件基礎(chǔ)設(shè)施、云計算平臺及數(shù)據(jù)挖掘、處理等大數(shù)據(jù)技術(shù)，通過為市場提供數(shù)據(jù)挖掘、處理、分析等形式進行數(shù)據(jù)交易，對地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展直接作出貢獻。這類產(chǎn)業(yè)的生產(chǎn)要素、技術(shù)因素與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)存在明顯差異，用傳統(tǒng)的經(jīng)濟理論對其進行解釋，必然會產(chǎn)生偏差。例如，傳統(tǒng)生產(chǎn)函數(shù)常表示為Y=AKαLβ,其中Y表示產(chǎn)出，A表示技術(shù)，K和L分別表示資本和勞動，α和β分別表示資本和勞動的產(chǎn)出彈性。如果把數(shù)據(jù)從技術(shù)中剝離出來，這類產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)函數(shù)就可以表示為Y=A，KαLβHγ，其中A，表示剝離數(shù)據(jù)之后的技術(shù)貢獻，H表示數(shù)據(jù)，γ表示數(shù)據(jù)的產(chǎn)出彈性，其他參數(shù)經(jīng)濟涵義同上，這樣的生產(chǎn)函數(shù)的表達方式是不是更符合其生產(chǎn)實際？

另一部分產(chǎn)業(yè)中，大數(shù)據(jù)技術(shù)借助融合應用的方式與政府、工業(yè)、農(nóng)業(yè)、金融等實體經(jīng)濟深度融合，通過幫助實體經(jīng)濟提升業(yè)務效率、降低生產(chǎn)成本、合理配置資源、創(chuàng)新業(yè)態(tài)等形式以直接、滲透或替代效應推動經(jīng)濟發(fā)展。產(chǎn)業(yè)的經(jīng)濟運行機制、環(huán)境、內(nèi)容與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)之間的差異更為突出，數(shù)據(jù)對于生產(chǎn)要素的影響更為復雜：是作為獨立的生產(chǎn)要素對產(chǎn)出作出影響？是類似于催化劑，通過作用于資本、勞動或其他技術(shù)因素影響產(chǎn)出？是替代了某些生產(chǎn)要素的部分功能？還是由于大數(shù)據(jù)技術(shù)的使用提高了政府的治理能力，使經(jīng)濟環(huán)境更適宜于實體經(jīng)濟發(fā)展？抑或是這些因素同時發(fā)生作用？學界對此需要進行理論方面的深入探討。顯而易見的是，這種業(yè)態(tài)下的生產(chǎn)函數(shù)形式與傳統(tǒng)的生產(chǎn)函數(shù)大相徑庭。

大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展及大數(shù)據(jù)擅長從微觀層面觀察事物之間聯(lián)系的技術(shù)特征為近距離觀測經(jīng)濟主體間關(guān)系和運行機制的變化提供了途徑。通過這個途徑，更容易發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟學理論演繹推導過程中的缺陷，為傳統(tǒng)經(jīng)濟理論發(fā)展提供新洞見，而大數(shù)據(jù)的即時性和全面性又為驗證新理論、歸納新規(guī)律提供了便利，這種基于大數(shù)據(jù)及其產(chǎn)業(yè)的研究模式奠定了打通微觀經(jīng)濟基礎(chǔ)和宏觀經(jīng)濟現(xiàn)實之間的邏輯樞紐。以上述生產(chǎn)函數(shù)為例，伴隨數(shù)據(jù)在各種數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)中作用的日益彰顯，經(jīng)濟學家第一次有機會近距離觀察到一種生產(chǎn)要素（數(shù)據(jù)）是如何從技術(shù)中剝離出來，又是通過何種方式影響生產(chǎn)主體，進而使原有的生產(chǎn)運行機制發(fā)生變化。計量經(jīng)濟學家可以運用傳統(tǒng)的演繹推導方法建立關(guān)于生產(chǎn)函數(shù)的全部數(shù)據(jù)集，在此基礎(chǔ)上借助大數(shù)據(jù)及其技術(shù)思考、驗證傳統(tǒng)演繹推導過程中是否存在問題，探尋數(shù)據(jù)與其他生產(chǎn)要素之間的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)它們之間的潛在規(guī)律，進而對原有生產(chǎn)函數(shù)或者生產(chǎn)理論進行修正。而大數(shù)據(jù)的及時性和全面性，又使計量經(jīng)濟學家可以利用新生成的生產(chǎn)數(shù)據(jù)對修正后的理論進行再驗證。大數(shù)據(jù)時代，逐漸興起的大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)實踐為進行上述研究提供了海量的研究素材，經(jīng)濟學家有更多機會發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)生產(chǎn)理論的缺陷與不足，探尋以前不能發(fā)現(xiàn)的生產(chǎn)規(guī)律或影響因素，能夠更全面地認識與發(fā)展生產(chǎn)函數(shù)理論。

這樣的一個研究過程，一方面經(jīng)濟學家可以近距離的觀察一種生產(chǎn)要素是如何逐漸對傳統(tǒng)生產(chǎn)模式發(fā)生影響，最終改變原有的生產(chǎn)機制，有助于經(jīng)濟學家感性認知傳統(tǒng)經(jīng)濟學思維模式，發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)演繹推導方法的缺陷與謬誤并進行修正；另一方面基于不同的大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)實踐，完善推導宏觀層面的大數(shù)據(jù)時代生產(chǎn)函數(shù)及其理論的過程，也為用經(jīng)濟數(shù)據(jù)歸納證明完善經(jīng)濟理論積累宏微觀一體化研究經(jīng)濟問題的經(jīng)驗，最終實現(xiàn)對傳統(tǒng)經(jīng)濟理論的發(fā)展與創(chuàng)新。

（五）大數(shù)據(jù)融入計量經(jīng)濟學可以完善經(jīng)濟研究方法、思維模式和研究對象

作為一門為人類經(jīng)濟生活服務的社會學科，經(jīng)濟學研究的中心問題是資源配置，其本質(zhì)是實現(xiàn)約束條件下的最優(yōu)化。大數(shù)據(jù)及其產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，一方面會有效促進資源配置、經(jīng)濟主體行為、經(jīng)濟計劃實現(xiàn)最優(yōu)，即經(jīng)濟學本質(zhì)并沒有發(fā)生實質(zhì)性變化；另一方面經(jīng)濟運行環(huán)境、運行機制，經(jīng)濟學研究中的思維模式、研究對象、內(nèi)容和方法都發(fā)生了翻天覆地的變化。大數(shù)據(jù)與計量經(jīng)濟學的深度融合，有利于經(jīng)濟學家把演繹與歸納兩種基本的經(jīng)濟研究方法統(tǒng)一于計量經(jīng)濟研究過程中；有利于把大數(shù)據(jù)思維融入傳統(tǒng)經(jīng)濟研究思維模式中，全方位、多角度研究經(jīng)濟現(xiàn)象；有利于全面認知客觀經(jīng)濟世界，發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟規(guī)律。

首先，大數(shù)據(jù)與計量經(jīng)濟學的深度融合有利于重新認識演繹法和歸納法各自在計量經(jīng)濟學應用研究中的地位和作用，把歸納法和演繹法統(tǒng)一于計量經(jīng)濟研究當中，以抽象演繹選擇經(jīng)濟數(shù)據(jù)，以經(jīng)濟數(shù)據(jù)的經(jīng)驗歸納反證演繹結(jié)論，兩者相輔相成，在改善經(jīng)濟數(shù)據(jù)的應用效果基礎(chǔ)上，提高經(jīng)濟研究的精度。計量經(jīng)濟學發(fā)展本身就是一部演繹法和歸納法相互補充、相互制約的學科發(fā)展史。計量經(jīng)濟學應用研究過程中，一方面借助邏輯推導，形成經(jīng)濟理論，視經(jīng)濟系統(tǒng)為服從一定概率分布的隨機過程，進而以此為基礎(chǔ)建立計量經(jīng)濟模型，提出約束條件，這是抽象演繹法主導的環(huán)節(jié)；另一方面消除、降低各種各樣不可控偶然因素的影響，基于概率論思想，利用實際經(jīng)濟數(shù)據(jù)檢驗經(jīng)濟理論是不是具有一般性，這是經(jīng)驗歸納法發(fā)生作用的階段。演繹和歸納兩種方法彼此糾纏，共同推進計量經(jīng)濟學向前發(fā)展，任何一種方法出現(xiàn)偏差都會抑制計量經(jīng)濟學的發(fā)展空間。演繹出現(xiàn)問題，即使經(jīng)濟數(shù)據(jù)再正確、檢驗手段再科學，也無法得到正確的經(jīng)濟理論和正確的預測；歸納有了偏差，不管是數(shù)據(jù)出現(xiàn)問題，還是檢驗工具出現(xiàn)缺陷，對理論的判斷也與事實相去甚遠。一方面，大數(shù)據(jù)的整體性、完備性和有效性使建立在歸納法基礎(chǔ)上的大數(shù)據(jù)分析更容易對計量經(jīng)濟學應用研究演繹階段理論正確與否作出判斷；另一方面，大數(shù)據(jù)研究方法對于數(shù)據(jù)的重視性，也容易導致在計量經(jīng)濟學應用研究中過于重視歸納法，而忽視演繹法的作用，其直觀表現(xiàn)，就是重視相關(guān)性，忽視因果關(guān)系。計量經(jīng)濟學與大數(shù)據(jù)的融合可以協(xié)調(diào)相關(guān)性與因果性的關(guān)系，合理、科學、有效地使用演繹與歸納這兩種研究方法，借助于大數(shù)據(jù)技術(shù)實現(xiàn)經(jīng)濟數(shù)據(jù)除噪、降噪，通過改善經(jīng)濟數(shù)據(jù)的應用效果，來提升經(jīng)濟研究的精度。

其次，大數(shù)據(jù)思維方式日漸融入經(jīng)濟學研究思維模式之中，計量經(jīng)濟學家可以全方位、多角度研究經(jīng)濟問題，而且伴隨更為豐富的信息從經(jīng)濟數(shù)據(jù)中剝離，經(jīng)濟研究效果也會顯著提高。何大安［14］以理性選擇理論為例，說明現(xiàn)代經(jīng)濟學對效用函數(shù)的描述和論證不是依據(jù)數(shù)據(jù)分析，而是一種通過理論預設(shè)、判斷和推理得出的因果思維模式。傳統(tǒng)計量經(jīng)濟學分析是現(xiàn)代經(jīng)濟學研究的拓展，其思維模式并沒有本質(zhì)意義上的變化。這種研究方法主要是從經(jīng)濟主體的動機、偏好、效用等心理因素展開，比如亞當·斯密首先提出的“經(jīng)濟人”假設(shè)就是源于人的動機，基于傳統(tǒng)經(jīng)濟理論建立的結(jié)構(gòu)計量經(jīng)濟模型的理論基礎(chǔ)本質(zhì)上也是如此，其研究的邏輯起點是經(jīng)濟活動中的人，準確地說是人的欲望、動機、需要。在此基礎(chǔ)上，計量經(jīng)濟學憑借抽象思維建立模型，進而借助統(tǒng)計學抽樣分析，假設(shè)檢驗的方法，用樣本來還原總體，使模型盡量逼近經(jīng)濟現(xiàn)實。從其實際應用效果來看，當其用于分析的信息（計量經(jīng)濟學分析用的信息主要是觀測或?qū)嶒灚@得的經(jīng)濟數(shù)據(jù)）與經(jīng)濟現(xiàn)實及約束條件接近或相符，也可以認為分析的起點近似于完全信息時，其應用結(jié)論就精準，反之就謬之千里，被人們詬病。

大數(shù)據(jù)思維的研究起點不再是傳統(tǒng)經(jīng)濟學中的直接研究對象——經(jīng)濟主體（人），而是經(jīng)濟行為的后果，是信息的載體——數(shù)據(jù)?，F(xiàn)實經(jīng)濟運行過程中，不論是“原因”方面，還是“結(jié)果”方面，總會以數(shù)據(jù)的形式留下信息。大數(shù)據(jù)體量大、多樣性、及時性的特征可以在很短時間內(nèi)收集到這兩方面完備的、類型多樣的、動態(tài)的數(shù)據(jù)，利用大數(shù)據(jù)中云計算、機器學習等工具、方法，通過建立很多個簡單模型，對數(shù)據(jù)進行整合、分類和加工，優(yōu)化和設(shè)定相應參數(shù)，進而探尋數(shù)據(jù)間的相關(guān)性。例如，崔俊富等［16］就以機器學習中的隨機森林法對中國經(jīng)濟增長的影響因素進行了研究。其以中國國內(nèi)生產(chǎn)總值、消費、投資及凈出口增長率等數(shù)據(jù)組成經(jīng)濟增長數(shù)據(jù)集，構(gòu)建以訓練集為基礎(chǔ)，重復建立彼此獨立決策樹的算法，由算法分析數(shù)據(jù)得出分類結(jié)果，認為影響中國經(jīng)濟增長的因素依次為投資、消費和出口。相較于傳統(tǒng)計量經(jīng)濟學研究方法，這種方法獲得的數(shù)據(jù)接近總體數(shù)據(jù)，在現(xiàn)有技術(shù)條件下，可以認為是或接近完全信息；對不同維度數(shù)據(jù)通過算法挖掘、整合，可以消除或降低有效信息之外的噪音，而依賴于規(guī)則導向程序設(shè)計的算法運用避免了研究者的推測和主觀判斷，故此，研究結(jié)論和預測精準性遠優(yōu)于傳統(tǒng)計量經(jīng)濟方法。

傳統(tǒng)計量經(jīng)濟學研究受限于數(shù)據(jù)量，無法獲得足夠多的有效信息，其思維模式以經(jīng)濟運行主體（人）的心理因素為起點，通過演繹推導，形成先驗理論，數(shù)據(jù)的作用是輔助的，是用來驗證推導是否正確、理論是否科學的工具。大數(shù)據(jù)時代，得益于數(shù)據(jù)的爆炸性增長，大數(shù)據(jù)思維方式是以經(jīng)濟運行的痕跡（數(shù)據(jù)）入手，通過機器學習、云計算對海量數(shù)據(jù)進行挖掘、分類、整合、歸納，對不同維度數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性進行分析，輸出因素間的潛在規(guī)律，進而對未來經(jīng)濟現(xiàn)象進行解釋、預測，數(shù)據(jù)是主角。數(shù)據(jù)在兩種研究過程中的不同作用源于數(shù)據(jù)的動態(tài)性。傳統(tǒng)計量經(jīng)濟學分析以歷史數(shù)據(jù)檢驗理論、預測將來，實際上隱含著人的偏好、動機等心理因素不發(fā)生改變的假設(shè)前提。大數(shù)據(jù)技術(shù)能夠獲得并分析處理即時數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)的分析方式能夠捕捉到人們行為、思想隨時發(fā)生變化的信息。運用大數(shù)據(jù)技術(shù)可以驗證經(jīng)濟學主體（人）的偏好、動機等心理因素是否發(fā)生改變，甚至隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展，大數(shù)據(jù)算法能夠準確預測未來流數(shù)據(jù)信息，通過分析這些數(shù)據(jù)能夠全方位、多角度認識客觀經(jīng)濟現(xiàn)象，也能夠?qū)?jīng)濟變化作出更加精準的分析和預測。

最后，大數(shù)據(jù)技術(shù)和計量經(jīng)濟學的傳統(tǒng)方法對于經(jīng)濟學研究對象的關(guān)注點截然不同，互為補充，兩者的融合有利于更加全面地認識現(xiàn)實經(jīng)濟世界。大數(shù)據(jù)技術(shù)就像顯微鏡，側(cè)重于從極細小的微觀層面去觀察事物之間的聯(lián)系；計量經(jīng)濟學的傳統(tǒng)方法則像濾鏡，是對客觀現(xiàn)實世界的簡化，通過設(shè)定特定先驗概率分布的方式濾掉不重要或觀測不到的因素，專注于構(gòu)建數(shù)學模型分析若干重要因素之間的因果關(guān)系。大數(shù)據(jù)的成果當前主要集中在商業(yè)領(lǐng)域，特別是營銷領(lǐng)域，借助其對微觀個體的準確定位和行為狀態(tài)識別，可以對微觀個體行為進行精準預測。以建立在大數(shù)定律和中心極限定理之上的科學抽樣方法為研究基礎(chǔ)，計量經(jīng)濟學更適合利用宏觀總量特征對社會經(jīng)濟問題進行解析。打通微觀基礎(chǔ)和宏觀現(xiàn)實之間的邏輯關(guān)聯(lián)，建立微觀、宏觀一體化研究的傳導機制才能更加全面地分析、認識現(xiàn)實經(jīng)濟世界。大數(shù)據(jù)技術(shù)通過提升數(shù)據(jù)收集的深度和維度使數(shù)據(jù)逼近總體，計量經(jīng)濟學家第一次可以從全局和動態(tài)演化的視角觀察經(jīng)濟問題，而大數(shù)據(jù)技術(shù)對微觀個體深入到細胞層面的行為狀態(tài)的信息收集和識別，也使計量經(jīng)濟學家有機會從已經(jīng)濾掉的不重要或觀測不到的因素中，注意到迄今為止尚未發(fā)現(xiàn)的規(guī)律性，進而發(fā)現(xiàn)某些具有普遍性的經(jīng)濟特征。當然，這種發(fā)現(xiàn)一定是建立在基于因果關(guān)系探尋事物作用機理的傳統(tǒng)研究體系基礎(chǔ)上的，可以理解為借助于大數(shù)據(jù)理論基礎(chǔ)和技術(shù)構(gòu)架，對建立在主觀判斷或科學抽樣基礎(chǔ)上的假設(shè)檢驗、參數(shù)估計等量化描述的一系列統(tǒng)計學方法體系的重構(gòu)。正是這種融合了大數(shù)據(jù)技術(shù)和計量經(jīng)濟學方法的重構(gòu)，可以突破傳統(tǒng)計量經(jīng)濟學量化技術(shù)的限制，打通微觀經(jīng)濟基礎(chǔ)和宏觀經(jīng)濟現(xiàn)實之間的信息壁壘，建立起一條從微觀到宏觀的信息傳導機制，實現(xiàn)宏微觀一體化研究的新局面。

三、計量經(jīng)濟學主動融合大數(shù)據(jù)的路徑方向

（一）建立基于傳統(tǒng)計量經(jīng)濟學理論指導的大數(shù)據(jù)預測方法

諾貝爾經(jīng)濟學獎獲得者弗里德曼曾經(jīng)說過：“經(jīng)濟學的最終目的，是要提出一種‘理論’或‘假說’，能對未來做出預測?！保?7］作為經(jīng)濟學重要研究內(nèi)容之一——經(jīng)濟預測是建立在邏輯演繹推導基礎(chǔ)上的，其準確性取決于兩個條件：一是邏輯推導沒有錯誤，即提出的理論或者假說的大前提是正確的；二是經(jīng)濟理論的約束條件在預測區(qū)間內(nèi)是穩(wěn)定的。實踐證明，即使大前提再正確，若約束條件發(fā)生變化，經(jīng)濟學的預測結(jié)論也會不準確。

大數(shù)據(jù)預測的核心是數(shù)據(jù)，是讓數(shù)據(jù)說話而非數(shù)據(jù)為理論服務［13］，其核心思想是借助大數(shù)據(jù)構(gòu)造數(shù)據(jù)集，尋找一個具有最高擬合優(yōu)度的函數(shù)形式，使得預測結(jié)果與實際結(jié)果之間的平均損失達到最小值。這種預測不需要知道變量之間的相互作用，因此對理論、假說和約束條件沒有要求；也不需要知道具體的函數(shù)形式，因此不需要預先設(shè)定參數(shù)的統(tǒng)計分布；預測準確性，主要取決于算法的誤差。以隨機森林法為例，在以數(shù)據(jù)構(gòu)成的訓練集生成彼此獨立樹的過程中，樹的分類精度越高，相關(guān)性越小，誤差越小，預測效果就越好。隨機森林法中生成樹的過程，類似于傳統(tǒng)計量經(jīng)濟學中為了提高預測效果，在計量經(jīng)濟模型中引入解釋變量的交互項，其與其他解釋變量或其他交互項的相關(guān)性越弱，對于模型預測效果的改進效果越好。而大數(shù)據(jù)技術(shù)的優(yōu)勢在于，它可以自動搜尋符合預測要求的交互項，即滿足隨機森林中樹與樹之間的獨立性，故此，相比于傳統(tǒng)計量經(jīng)濟學預測而言，大數(shù)據(jù)預測技術(shù)具有自身獨特的優(yōu)勢。

傳統(tǒng)計量經(jīng)濟學預測失敗主要在于經(jīng)濟理論的約束條件在預測區(qū)間發(fā)生變化，而大數(shù)據(jù)預測由于只關(guān)注變量之間的相關(guān)性，在經(jīng)濟理論的約束條件發(fā)生變化的前提下，大數(shù)據(jù)海量性和即時性的特征能夠借助機器學習等技術(shù)上的算法優(yōu)勢，把經(jīng)濟數(shù)據(jù)中包含的約束性條件變化信息在預測過程中充分利用，故此，其在預測領(lǐng)域確實存在一定程度的優(yōu)勢。然而，正是由于大數(shù)據(jù)預測是建立在只關(guān)注變量相關(guān)性這樣一個哲學基礎(chǔ)上的過程，其邏輯天生具有缺陷，其預測可能存在如下局限性：

首先，大數(shù)據(jù)樣本外預測效果不見得優(yōu)于傳統(tǒng)計量經(jīng)濟預測。大數(shù)據(jù)用相關(guān)分析取代因果關(guān)系，預測不受先驗理論的約束，其算法模型可以有充分的自由去探尋數(shù)據(jù)間潛在的規(guī)律性，故此，能夠捕捉到經(jīng)濟理論約束條件變化的充分信息，這種預測方法預測準確的基礎(chǔ)在于預測過程中不出現(xiàn)反例，一旦有反例出現(xiàn)，其預測的失敗是顯而易見的。因此，研究者普遍認為大數(shù)據(jù)預測在樣本內(nèi)具有優(yōu)良的預測效果，但是樣本外預測能力頗受質(zhì)疑，很多情況下個體的大數(shù)據(jù)樣本外預測效果存在有偏性。大數(shù)據(jù)樣本外預測效果有偏的主要原因在于反例出現(xiàn)，其統(tǒng)計實質(zhì)是產(chǎn)生了過度擬合。當經(jīng)濟理論約束條件變化時，不同樣本區(qū)間內(nèi)經(jīng)濟變量之間規(guī)律性是不一樣的，即存在兩個簡單模型。傳統(tǒng)計量經(jīng)濟預測是用一個簡單模型預測兩個模型；大數(shù)據(jù)預測則是在充分利用經(jīng)濟理論約束條件變化的信息，追求樣本內(nèi)最高擬合優(yōu)度的函數(shù)形式的過程中，追蹤每一個邊緣數(shù)據(jù)信息，建立一個極為復雜的函數(shù)去逼近這兩個原本很簡單的函數(shù)。這樣做的結(jié)果是在樣本內(nèi)其預測效果明顯優(yōu)于計量經(jīng)濟預測，樣本外預測效果并不見得比計量經(jīng)濟預測好多少。

其次，建立在全數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上的大數(shù)據(jù)預測也存在誤差，其穩(wěn)定性有待驗證。如前所述，大數(shù)據(jù)的預測基礎(chǔ)是一定場景下的總體數(shù)據(jù)，鑒于大數(shù)據(jù)收集動態(tài)性與不確定性，其預測也需要克服數(shù)據(jù)的誤差性，尤其需要檢驗其穩(wěn)定性，即是否能保證在某一個特定總體場景中準確預測的模型在另一個總體場景中良好運行，大數(shù)據(jù)技術(shù)中常用領(lǐng)域適應或轉(zhuǎn)移學習等概念和方法討論這一問題。例如，具有相關(guān)性的X和Y，在一定的樣本區(qū)間內(nèi)總是同時出現(xiàn)，則大數(shù)據(jù)算法可以通過觀測X預測Y，但當X單獨存在于某一特定總體場景時，用X預測Y就不可避免地出現(xiàn)失敗。實際應用中，經(jīng)常使用即時更新的數(shù)據(jù)進行預測的大數(shù)據(jù)預測模型在預測短期行為時，預測精度能夠保證；對于使用一定區(qū)間的數(shù)據(jù)預測長期行為時，其預測精度就很難保證了。

最后，大數(shù)據(jù)預測中不可避免地存在人為影響因素。理論上講大數(shù)據(jù)預測能夠避免研究者的主觀行為的影響，但實際操作中，人為影響因素不可避免。很多大數(shù)據(jù)預測方法中會通過數(shù)據(jù)挖掘的方式來收集有效信息。所謂數(shù)據(jù)挖掘?qū)嵸|(zhì)上就是通過設(shè)定關(guān)鍵詞，從海量的數(shù)據(jù)資料中尋找有效的數(shù)據(jù)信息，而設(shè)定關(guān)鍵詞不可避免地包含研究者的主觀先驗成分，特別是在某些特定場景中，刷單或灌票這樣的人為操縱現(xiàn)象會進一步影響預測的準確性。

大數(shù)據(jù)預測與傳統(tǒng)計量經(jīng)濟學預測，一個以數(shù)據(jù)為出發(fā)點，一個更關(guān)注理論的先驗性，這種方法論上的本質(zhì)差別衍生出兩者不同的建模思路，其預測的功能定位、前提假設(shè)以及因果分析還是相關(guān)分析的區(qū)隔也由此而生，這種區(qū)隔并不是相互排斥，而是互為補充。在對經(jīng)濟發(fā)展趨勢預測和公共政策效果評估中，如果能把兩種預測方式有機融合在一起，伴隨經(jīng)濟理論的發(fā)展和經(jīng)濟數(shù)據(jù)的極大豐富，可以預見計量經(jīng)濟學的應用水平和預測效果會有顯著提升。一方面，計量經(jīng)濟學的方法和技術(shù)可以在先驗主觀成分、數(shù)據(jù)篩選和降噪以及探究變量之間因果關(guān)系領(lǐng)域給予大數(shù)據(jù)預測指導；另一方面，大數(shù)據(jù)方法與技術(shù)能夠在發(fā)展、完善經(jīng)濟理論、確認經(jīng)濟理論約束條件及其變化狀況方面為計量經(jīng)濟學應用研究提供幫助，進而改善經(jīng)濟學預測或政策評估效果。這兩種方法論近乎相左的預測方法與技術(shù)的融合，在借助大數(shù)據(jù)技術(shù)和方法擅長發(fā)現(xiàn)微觀層面事物之間的聯(lián)系和規(guī)律的優(yōu)勢基礎(chǔ)上，對傳統(tǒng)計量經(jīng)濟模型中因果鏈條進行檢驗和改進，進而完善和發(fā)展傳統(tǒng)經(jīng)濟理論，創(chuàng)新大數(shù)據(jù)統(tǒng)計推斷方法論，彼此彌補各自的缺陷和不足，建立溝通微觀經(jīng)濟基礎(chǔ)和宏觀經(jīng)濟現(xiàn)實之間的邏輯聯(lián)系，最終能夠為研究者構(gòu)建基于人類真實經(jīng)濟主體行為的計量經(jīng)濟模型、認識真實的客觀經(jīng)濟世界提供一種全新的路徑。

（二）以大數(shù)據(jù)與計量經(jīng)濟學的深度融合實現(xiàn)因果推斷的突破

探求事物之間的因果關(guān)系是哲學、自然科學和社會科學等眾多研究所追求的終極目標，［18］經(jīng)濟學亦不例外。時至今日，尚沒有有效的工具能夠直接觀測到因果關(guān)系。計量經(jīng)濟學中常用處理效應模型進行因果推斷，進而判斷因果關(guān)系，其具體做法是對不同個體進行不同水平處理互為反事實，然后比較不同個體所有估計量之間的關(guān)系，進而判斷是否具有因果關(guān)系，主要研究方法包括匹配法、工具變量法和斷點回歸法。匹配法是在無干擾假設(shè)條件下，在控制所有可觀測干擾因素的基礎(chǔ)上對個體匹配，通過識別特征相似而又接受了不同處理的個體之間的平均差異估計平均處理效應，實現(xiàn)因果推斷。如果無干擾假設(shè)難以成立，即存在大量與結(jié)果變量相關(guān)的協(xié)變量，估計結(jié)果就具有有偏性。為此，要尋找與結(jié)果變量獨立又與處理變量（如政策變量）高度相關(guān)的工具變量來協(xié)助估計因果效應，這種方法稱之為工具變量法。如果存在“強制變量”，即假設(shè)接受離散處理的激勵或者能力具有一個不連續(xù)斷點（臨界值），其兩端個體具有相似性，在施加某種干預性因素后，識別并比較斷點兩邊的平均差異，實現(xiàn)因果推斷的方法就是斷點回歸法。傳統(tǒng)統(tǒng)計學或者計量經(jīng)濟學方法在無干擾條件下，使用匹配法進行因果推斷時，效果顯著，比如生物或者醫(yī)藥領(lǐng)域，通過實驗的方法比較實驗組與參照組之間藥物或者手術(shù)效果。而實驗組存在內(nèi)生性，無干擾假設(shè)條件無法保證，或研究政策效應的異質(zhì)性時，傳統(tǒng)計量經(jīng)濟學研究方法得到的因果推斷的結(jié)論要么識別率不高，要么穩(wěn)定性較差。

非干擾假設(shè)條件下，只有控制住重要的協(xié)變量，才能滿足隨機處理分配的條件，減弱或者消除平均處理效應的偏差。Belloni等［19］采用機器學習中正則化回歸的方法篩選對結(jié)果變量有潛在影響的重要協(xié)變量，其算法的實質(zhì)是在最小化殘差平方和的計算中加入一個懲罰項，伴隨懲罰項系數(shù)的增加，不重要的協(xié)變量的系數(shù)會縮減為零，在這個基礎(chǔ)上使用工具變量法進行因果推斷，可以得到效果更好的結(jié)果變量的預測值。也有學者用雙重機器學習的算法估計非干擾假設(shè)條件下平均處理效應，但實證效果還有待進一步論證。

運用大數(shù)據(jù)技術(shù)研究處理效應的異質(zhì)性也是當前經(jīng)濟學家關(guān)注的領(lǐng)域。比如一項關(guān)乎社會福利或者平等性政策的實施，人們除了關(guān)心其平均處理效應（即關(guān)心結(jié)果變量分布中段人群的感受）之外，結(jié)果變量首尾段人群的感受與中段人群感受的差異也是研究者越來越重視的領(lǐng)域。計量經(jīng)濟學家通常計算政策的分位數(shù)/分布處理效應來研究這一問題。傳統(tǒng)計量經(jīng)濟學中更多的是從解釋變量無條件分布變化對被解釋變量無條件分布的影響進行研究，計算分位數(shù)/分布處理效應。比如Powell［20］通過矩估計的方法來估計無條件或條件分位數(shù)處理效應。這類估計方法適用于協(xié)變量數(shù)量較少的情況，如果面對大量的協(xié)變量，其研究結(jié)論存在失效的可能。

大數(shù)據(jù)技術(shù)目前還不斷被用于因果推斷中斷點回歸、雙重差分和結(jié)構(gòu)模型。斷點回歸中兩端個體通常需要彼此互為反事實，此時，大數(shù)據(jù)技術(shù)很多關(guān)于預測的方法，比如回歸樹、隨機森林法、梯度提升樹或正則回歸法等都可以用于估計反事實結(jié)果，在海量數(shù)據(jù)支撐的保障下，機器學習的各種方法建立在預測上的優(yōu)勢可以確保斷點回歸估計結(jié)果更為精確。大數(shù)據(jù)技術(shù)在雙重差分法中的使用一方面可以篩選出重要的協(xié)變量，另一方面與合成控制法結(jié)合，能夠創(chuàng)造出一個與處理組最為相似的控制組單元組合，在進行因果效應評估時，能夠更有效地利用控制組單元信息，顯著提高政策評估的精確性。黃乃靜等［21］用上述方法重新評估德國統(tǒng)一對西德經(jīng)濟的影響時，取得了較為令人滿意的效果。計量經(jīng)濟學中的結(jié)構(gòu)模型是建立在經(jīng)濟主體之間因果關(guān)系基礎(chǔ)上的，從經(jīng)濟主體行為出發(fā)，通過結(jié)構(gòu)模型，研究者可以分析經(jīng)濟運行機制，特別是公共政策的傳導機制。當觀測數(shù)據(jù)缺失或數(shù)量較少時，使用機器學習方法可以用若干個低秩矩陣逼近無法估計的復雜矩陣，一定程度上減弱數(shù)據(jù)的限制，改進結(jié)構(gòu)模型的估計效率。

綜上所述，因果推斷是大數(shù)據(jù)技術(shù)應用最為廣泛的領(lǐng)域之一，在控制大量協(xié)變量滿足無干擾假設(shè)條件，以較好的預測結(jié)果得到反事實狀態(tài)，研究政策的異質(zhì)性等方面，大數(shù)據(jù)技術(shù)與傳統(tǒng)計量經(jīng)濟學方法之間的融合已經(jīng)取得了一系列的成果。借助機器學習的幫助，研究者可以避免使用不必要的函數(shù)形式、模型假設(shè)來增加政策分析研究的可信度；借助無監(jiān)督機器學習在聚類分析中的優(yōu)勢，可以把收集到的數(shù)據(jù)集中具有相似特征的數(shù)據(jù)歸類并進行網(wǎng)絡(luò)鏈接分析，成為實證分析的一個重要環(huán)節(jié)；借助因果森林、回歸樹等方法，可以提高因果效應估計的精確性。未來，隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展，機器學習、人工智能對于因果推斷領(lǐng)域的意義將不僅僅限于提供新的研究方法和新的數(shù)據(jù)，幫助經(jīng)濟學家實現(xiàn)理論突破、發(fā)現(xiàn)新問題、進軍新領(lǐng)域?qū)⒊蔀榇髷?shù)據(jù)技術(shù)與計量經(jīng)濟學方法深度融合的方向。例如不需要理論假設(shè)不同人群的偏好，借助聚類分析識別大數(shù)據(jù)體現(xiàn)的不同人群的偏好結(jié)構(gòu)，經(jīng)濟學家基于這種精準的偏好結(jié)構(gòu)修正原有的偏好理論進行演繹推導，實現(xiàn)理論突破，繼而依據(jù)新的理論把人類自然約束融入傳統(tǒng)結(jié)構(gòu)模型中，使結(jié)構(gòu)模型盡可能逼近真實經(jīng)濟情況，進而為研究者認識客觀經(jīng)濟世界開辟出一個新的天地。

（三）以大數(shù)據(jù)及其技術(shù)對經(jīng)濟的深刻影響為契機推動經(jīng)濟理論的發(fā)展

現(xiàn)代經(jīng)濟學是以因果關(guān)系作為判斷依據(jù)和準則來認知、分析客觀世界的，為了研究方便，經(jīng)濟學家對其研究起點給出了一系列的假設(shè)前提，例如，約翰·穆勒就把亞當·斯密提出的“經(jīng)濟人”進一步定義為理性、自私和謀求利益最大化的生物，建立在這個基礎(chǔ)上的效用最大化或利潤最大化動機就上升為經(jīng)濟學的一般規(guī)律法則。又如，計量經(jīng)濟學中，在給定解釋變量的前提下，若預期結(jié)果與真實結(jié)果不符，就把兩者之間的偏差歸因為偶然性因素的作用?，F(xiàn)代計量經(jīng)濟學研究的基石正是Havvelmo[2]假設(shè)這種偶然性因素服從某種特定概率分布這一假設(shè)前提。基于這樣一種思維模式，經(jīng)濟學家們提出了一個又一個的假設(shè)命題探索客觀世界經(jīng)濟主體之間的關(guān)系及其運行機制，而計量經(jīng)濟學家則以這些假設(shè)命題為先驗理論及約束條件建立了一個又一個計量模型，試圖通過歷史的經(jīng)濟數(shù)據(jù)來證實或者證偽這些命題。

大數(shù)據(jù)及其技術(shù)的發(fā)展可以放寬經(jīng)濟學理論的一些假設(shè)條件，使經(jīng)濟理論更接近客觀經(jīng)濟世界，一些過去無法涉及的研究領(lǐng)域正在進入經(jīng)濟學家的視野。伴隨數(shù)據(jù)收集手段多樣、收集頻率密集，尚未發(fā)現(xiàn)的經(jīng)濟變量之間的規(guī)律性日益顯現(xiàn)，大數(shù)據(jù)時代經(jīng)濟數(shù)據(jù)時變性、非線性和非平穩(wěn)性特征愈加明顯。這些海量的經(jīng)濟數(shù)據(jù)使經(jīng)濟學家有機會觀察到比原來更加真實的客觀經(jīng)濟世界，認識更加復雜的經(jīng)濟變量之間的關(guān)系及其運行機制。例如，當經(jīng)濟數(shù)據(jù)具有時變性和非線性特征時，一定區(qū)間內(nèi)不變結(jié)構(gòu)的假設(shè)就失效，經(jīng)濟學家就有必要確定經(jīng)濟數(shù)據(jù)是漸近式結(jié)構(gòu)還是突變式結(jié)構(gòu)，繼而確定不同時變結(jié)構(gòu)性條件下的假設(shè)條件，進而發(fā)展出新的更具有普遍意義的非平穩(wěn)時間序列模型來刻畫、預測宏觀經(jīng)濟現(xiàn)象的動態(tài)特征和走勢。Rodrigues和Salish[22]提出的區(qū)間門限模型或Sun等[23]提出的時變模型就使經(jīng)濟學家過去沒有關(guān)注的領(lǐng)域進入當前研究的視野。又如，在大數(shù)據(jù)推動下，經(jīng)濟數(shù)據(jù)的社會網(wǎng)絡(luò)和空間相關(guān)性越來越強，即同一變量的不同樣本之間也普遍存在依賴關(guān)系［24］。利用空間相關(guān)性研究國家之間的貿(mào)易關(guān)系，就有必要在考慮國家互動關(guān)系的基礎(chǔ)上建立國家之間的貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，對類似重力模型的傳統(tǒng)經(jīng)濟貿(mào)易理論進行相應修正。

數(shù)據(jù)多元化和網(wǎng)絡(luò)性需要重新認識網(wǎng)絡(luò)生態(tài)環(huán)境下的經(jīng)濟和金融理論。數(shù)據(jù)多元化是傳統(tǒng)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)形式的多元化，建立在區(qū)間數(shù)據(jù)、符號數(shù)據(jù)和函數(shù)數(shù)據(jù)等包含更豐富信息的數(shù)據(jù)材料基礎(chǔ)上的經(jīng)濟學理論顯然包含更多傳統(tǒng)經(jīng)濟學中忽視的因素。例如，使用區(qū)間數(shù)據(jù)預測經(jīng)濟發(fā)展趨勢或評估政府公共政策時，由于區(qū)間數(shù)據(jù)比傳統(tǒng)定量數(shù)據(jù)能夠容納更多更全面的有效信息，計量經(jīng)濟模型中應該容納或者包涵更多的不確定因素的影響，這些不確定影響因素中哪些是恒常的，哪些是偶然的，哪些因素涵蓋未發(fā)現(xiàn)的規(guī)律性，需要經(jīng)濟學家對傳統(tǒng)的經(jīng)濟理論再認識。數(shù)據(jù)多元化還是數(shù)據(jù)形式的多元化，文本數(shù)據(jù)、音頻數(shù)據(jù)等異構(gòu)數(shù)據(jù)在網(wǎng)絡(luò)生態(tài)環(huán)境下催生經(jīng)濟主體行為新特征，需要經(jīng)濟學家對傳統(tǒng)經(jīng)濟學理論重新審視。例如，建立在傳統(tǒng)心理動機基礎(chǔ)上的微觀計量經(jīng)濟學模型，受傳統(tǒng)經(jīng)濟分析思維模式及個人、家庭等傳統(tǒng)微觀經(jīng)濟數(shù)據(jù)局限性的影響，這類模型的實際應用效果并不理想。伴隨以互聯(lián)網(wǎng)為基礎(chǔ)的海量個人行為數(shù)據(jù)的產(chǎn)生及大數(shù)據(jù)技術(shù)的應用和創(chuàng)新，有望基于以上數(shù)據(jù)對以個人或家庭為主體的微觀主體經(jīng)濟行為及他們之間的關(guān)系進行全方位、多角度的掃描和定位，發(fā)現(xiàn)一些傳統(tǒng)經(jīng)濟分析下未注意到的個人行為影響因素、規(guī)律或網(wǎng)絡(luò)生態(tài)環(huán)境下經(jīng)濟行為的新特征，例如，反應時間對于經(jīng)濟主體決策的影響，社交群體尤其是網(wǎng)絡(luò)社交群體對于微觀經(jīng)濟主體行為的影響。

特別是，大數(shù)據(jù)的發(fā)展使金融體系網(wǎng)絡(luò)化特征日益明顯，互聯(lián)網(wǎng)金融的發(fā)展，在對傳統(tǒng)的金融運行模式產(chǎn)生重大影響同時，也使金融體系風險傳導機制發(fā)生相應異化，金融機構(gòu)異變?yōu)榻鹑诰W(wǎng)絡(luò)節(jié)點，金融機構(gòu)間諸多關(guān)系，如資產(chǎn)負債關(guān)系、存貸款關(guān)系等等異變?yōu)榻鹑诰W(wǎng)絡(luò)主體之間的鏈條，金融體系正在演變成類似于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)，基于網(wǎng)絡(luò)視角對金融主體之間關(guān)系和運行機制進行再認識，刻畫大數(shù)據(jù)時代金融系統(tǒng)內(nèi)在關(guān)聯(lián)，需要對傳統(tǒng)金融理論修正和重構(gòu)。