本文關鍵詞：大數據時代的經濟學研究:數據驅動范式

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【摘要】：主流經濟學研究一般采用模型驅動研究范式,包括選定模型的組成變量、建立模型的基本假設、模型的模擬與求解、實證檢驗以及分析結論五個步驟。模型驅動研究范式推動了近代以來經濟學的發(fā)展,與思辨驅動研究范式一道成為經濟學發(fā)展史上重要的里程碑。但自21世紀以來,數據出現了爆炸式增長,數據量級已達到了ZB(270B)級別,且還在呈指數級加速增長。數據大爆炸給經濟學研究帶來了全新的挑戰(zhàn),模型驅動研究范式已難以適應經濟學研究的需要。隨著計算機技術的迅猛發(fā)展,數據驅動研究范式因其可最大限度利用巨量數據所提供的有價值的信息而表現出模型驅動研究范式不可比擬的優(yōu)勢,因而未來的經濟學研究必將由數據驅動研究范式所主導。對此,經濟研究工作者應做出相應改變,以適應大數據時代的來臨。
【作者單位】： 南京航空航天大學經濟與管理學院;中共中央黨校經濟學教研部;
【基金】：中國博士后科學基金資助項目(2015M581784)
【分類號】：F091.3
【正文快照】： 一、大數據的興起盡管大數據的概念已經出現了幾十年,但真正對大數據的關注還是伴隨著近年來信息技術的迅猛發(fā)展而產生的[1]。20世紀80年代初,阿爾文·托夫勒將大數據稱為“第三次浪潮的華彩樂章”[2],大數據從此開始登上歷史的舞臺。雖然此時還未進入數據大爆炸時代,但他已經

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