大数据时代宏观经济分析面临的挑战探究

摘 要：在现代社会发展的背景下，中国信息技术发展迅速，互联网广泛应用于各个领域。这表明大数据技术的广泛应用是企业经营发展的强大动力，是宏观经济分析的有力技术保障。然而，在大数据时代，宏观经济分析也面临诸多挑战。本文详细阐述了这一问题，并制定了有效措施，以期对应对大数据时代宏观经济分析面临的挑战有所帮助。

关键词：大数据;宏观经济分析;机遇与挑战

中国的宏观经济运行面临许多新问题和挑战，迫切需要做好应对措施储备，而根据统计大数据对宏观经济发展的长期审查和评估稍显滞后。而大数据分析方法的引入可以在一定程度上弥补这些局限性，以市值计算，阿里巴巴是全球第五大互联网公司，它汇集了大量经济数据，并进行了有益的研究，以便将大量数据应用于宏观经济研究，如工业分析、财富评估和经济预测，从中总结经验。

一、大数据时代的特点分析

1.数据量相对庞大

在互聯网和大数据背景下，能够支撑海量的信息资源有效传递，并且自己拥有十分巨大的知识库。并且，通过进一步的分析和研究我们可以了解到，它最为主要的技术特点之一就是信息数据极其巨大。结合数据整体开发的历史过程，我们可知，最初对于信息的要求仅需要按MB 为计算单位的信息尺寸即可以得到充分的满足。然而，随着不断发展，TB 和PB 能力单元逐渐地向生活和工作中转移，这增加了他们获取信息的渠道，同时信息技术和移动电话智能的不断发展导致了一定数量的数据有效传播。在市场的顶端，有各种各样的应用程序使信息以前所未有的方式传播成为可能，而腾讯、阿里巴巴等公司的不断发展和进步也在很大程度上引领了信息时代的发展，因此必须加强大数据的开发，以便更好地处理和解决这些数据问题。

2.数据类型具有较强的多样性

随着时代的发展，人们在追求物质的同时也越来越追求精神活动。因此，在现实经济发展中，人们对个性化服务也提出了更高的要求。为不同群体提供不同的信息渠道是其最明显的特点之一，在大数据时代，数据传输渠道多样性强，范围相对较广，许多数据平台根据用户信息准确计算，提供更多信息。同时，用户在日常操作中也扩展了大量的数据日志，大量的信息可以通过分析了解用户的真实需求，在成本方面，大数据还可以从宏观经济角度提供更多的数据类型，有效减少人工处理的精力，节省更多的时间。

3.数据产生的效率相对较高

在互联网越来越普及和发展的同时，数据生产量也越来越大，加上互联网数据传输速度的提高，数据生产的速度和数量都有了一定程度的提高。由于人们相对依赖互联网，大数据的影响越来越大，尤其是在人们的生活和工作中。一般来说，数据是在人们的活动中不断产生的，这些大量的数据需要及时得到有效的处理，这就是为什么我们对于大数据进行分析和处理不仅需要保证大量数据的信息传输质量，而且还需要大幅度地提高对于数据的分析和计算效率，确保了大量的数据分析和处理结果的可靠性和高精度。

二、大数据在宏观经济分析中的研究与应用

1.货运量与经济增长

国内外学者也对货运量与经济增长之间的相互关联关系和因果关系进行了大量的分析和研究。结果表明，道路使用和货运量（尤其是铁路货运量）与经济增长之间存在长期稳定的关系。同时，货运的拉动效应与国民经济之间存在因果关系。例如，通过检查上海货运数据和经济数据，林杭飞表示，道路物流货运量和经济发展速度之间的要求是一个长期平衡的因素;熊浩（2014）表示，货运额和 GDP（对数）之间是一个长期平衡的关系。

2.银行贷款与经济增长

目前，研究人员正在讨论银行贷款业务增长和实体市场需求之间的相互作用。Levine、Zervos 指出银行贷款和股票流动性都会对于经济的增长起到显著而稳定的积极作用。蒋晓华也认为，经济增长和银行贷款增长率之间的长期均衡是平衡的。刘恩猛说，天津的实体经济增速和贷款总额的增速之间是一种平行因果和双向因素的关系。赵庆光仍然使用VAR模型检验河南省的数据，并表示银行贷款和GDP总产量之间不存在长期平衡。这表明进一步研究银行贷款与经济增长之间的关系非常有必要。

三、大数据时代宏观经济分析面临的机遇与挑战

1.大数据为宏观经济分析带来机遇

大数据的4V属性为宏观经济分析提供了广泛多样的基础。大数据的开发和应用还将丰富宏观经济分析方法，有助于提高宏观经济分析的准确性、客观性和及时性。

（1） 数据规模大、来源广、类型多

目前，全世界的统计数据每年都呈现出指数增长，经过多年的实践积累和研究进行统计分析工作，统计机构在整个宏观经济学这一领域虽然收集到了大量传统结构化的数据，但与其他传统的数据相比，大量的数据往往都包含了大量的半结构化和非结构性的数据，例如电子邮件、媒体报告、视频、图像等。这为我国对宏观经济进行分析时提供了一个越来越广泛的信息库，不再被允许只能依赖于传统的统计机构所掌握的统计资料，提高了宏观经济学分析的科学准确度，拓宽了对宏观经济进行统计分析的空间和视角。

（2） 数据分析方法智能化

虽然其已经发展了几十年，但很少有一个小组成员把它广泛地运用到对宏观经济的分析中，其受到影响的范围也极微。辅助数据分析软件主要包括 e-views 和 spss 统计分析软件，在线数据分析和非相关数据挖掘实际工作中的应用相对较少，以 map reduce 和 hadoop 为其代表的非相关数据分析技术，在与无缝数据处理的兼容性等技术上都具有显著优势，大规模协同处理，使用方便，不仅可以为我们宏观经济分析工作者提供一个更高效、便捷的信息采集与处理平台，丰富了对宏观经济分析的知识与方法，而且还能够大幅度地提高我们的宏观经济分析工作的客观性、准确度和及时性。

（3） 数据采集与处理实时化

互联网的发展，特别是移动电话网络的发展，创造了大量实时电信数据。例如，公司发布重要信息，第一次通过微博、微信等方式与产品、员工分享，普通用户实时表达对个别事件或目标的看法和态度等。这些实时数据可通过大型计算系统实时监测和收集，并可快速分析和处理，以提高宏观经济的及时性，缩短经营者的决策时间。

2.应用大数据进行宏观经济分析面临挑战

由于复杂的数据来源和信息机构以及不成熟的技术，大数据的快速发展和新一代信息技术的不断进步发展给宏观经济分析工作提供了空间和机会，使用大数据进行宏观经济分析仍然面临许多挑战。

（1） 数据清洗难度大

在宏观经济形势中使用大数据的主要问题是数据的可靠性，即数据是否真实准确。除了结构化数据外，大数据还包含更多的半结构化和非结构化数据，形式多样，如文本、视频和图像，难以组合。

（2） 数据安全难以保障

目前，大数据面临的最大挑战是信息安全。首先，从宏观经济分析的角度来看，大数据的收集和处理侧重于更敏感、更有价值的数据，对潜在侵略者更具吸引力，更容易利用罪犯对国家、公司和个人的安全构成潜在威胁;其次，NoSQL（non-relative database，非相关数据库）作为一种基础性的高知识技术，在数据安全方面还存在不足，需要进一步完善;最后，由于机密信息的多样性，很难从各种来源找到和保护机密信息。

四、大数据在宏观经济分析中的应用案例

阿里巴巴作为全球互联网公司市值第五名企业，汇聚了海量经济数据，在大数据应用于行业分析、景气判断、经济预测等宏观经济研究方面进行了有益的探索，值得借鉴。

1.体现了及时、精准、低成本、高颗粒度和大样本等大数据独特优势

第一，时效性。阿里巴巴网站收集的信息存储在开放的实时在线空间中。事件数据、价格、浏览打印、位置数据等。所有数据将在相关站点使用互联网后立即存储在主机上。阿里巴巴网站根据实际电子商务交易存储数据，减少处理器的手动注册，提供的原始数据比手持和处理的数据相对更多，通过算法等技术手段提取和分解用于经济分析的信息，并收集用于经济分析的数据。第二，高颗粒度。子互联网论坛汇集了10多万种资产的交易数据，打破了传统经济研究侧重于非详细信息的限制，以及国家总量和总工业数据，使阿里能够进行更详细的经济研究。第三，大样本量。这样阿里巴巴就有了大量的样本，阿里巴巴就可以相对获得所有的样本信息。

2.内部以部门合作方式生成和分析价格变动等宏观经济指标

阿里巴巴以清晰、科学的分工进行大数据经济分析和研究。基本分工是少数经济分析师、大量数据收集和清理人员。大数据的经济分析只有大约三名全职工作三到六个月的研究人员进行。负责收集和清理数据。具体工作内容复杂而详细。例如，为B购买商品，在北京订购和付款，B在沈阳接收商品。当经济分析是调查区域消费的购买力时，数据收集和净化团队应使用算法确定事件类别“不同的支付和接收城市”，并将其分类到北京数据中心。

阿里巴巴目前常用的指数包括电子商务价格指数，区域电子商务指数和云气指数（用于衡量云计算应用）。例如，电子商务价格指数主要用于宏观经济研究。总体而言，电子商务价格指数由两类指数组成。该指数是一个固定的一揽子价格指数。该指数每月描述“固定篮子”中商品和服務在线销售价格的实际变化，限制了近500个基本阿里巴巴平台的近100%的基本商品，它反映了一般电子商务商品和服务价格的波动，以便考虑到网络商务渠道的宏观经济价格发展。它反映了电网采购在网络上的总体价格水平的变化。它不仅包括商品层面的一般价格变化，还包括新产品出现导致的消费结构的变化信息。这两套指数由十个子指数组成，包括食品、烟草、配件、服装、家用电器和维修服务、医疗保健服务和个人设备、运输和通信服务、娱乐、教育和文化商品和服务、住房和办公用品及服务、服务和爱好收藏投资。前十大分类中有近500个基本价格指数。

3.对外以项目制开展宏观经济单个领域研究合作

第一，与清华大学合作，对北京、天津和河北的电子商务推广指数进行研究。为了衡量城市经济发展对于电子商务一体化的影响，指标系统可以划分为三个“横向”的维度：区域性差异、专业就业指数及城市互动。此外，这两个指数都在地理和城市的层面上有“垂直”的维度。这两个指数都是通过几何加权平均法综合合成的，目的就是为了获得推动和促进我国电子商务发展的区域性一体化指数。

第二，与国务院发展研究中心（以下简称“国务院发展研究中心”）建立了联系，对重点城市进行了商品和价格的监控，选取了阿里巴巴论坛上的一些重点城市基本商品和其他产品进行了消费，并对这些重点城市商品和其他消费发展情况进行了跟踪和监测。

第三，与国家发展和改革委员会合作。从阿里巴巴平台收集广泛的消费信息，分析消费构成的变化，评估第五年第十三个年度计划中的消费发展。信息共享和个人消费，以评估消费的改善;分析广东、香港和澳门在长江经济带中的消费份额，并估计区域消费增长;分析HEMA的新鲜食品和天猫消费份额，并估计新形式的消费。

4.从数据全生命周期梳理出14个安全域设立50个安全管理过程

阿里巴巴的宏观经济分析主要是涉及复杂的数据生产过程和海量的数据，以及阿里巴巴在整个生态内外众多的研究课题。为此，阿里巴巴探索了数据生产、存储、数据使用、数据传输等14个安全领域，数据生成链路除其他外包括两个安全域：数据权限管理和分类;数据存储链路主要有两个重要的安全领域：一是存储媒体介质的安全，二是数据存储和访问处理的安全。数据链路应该由四个安全域身份验证和访问控制、加密与管理、监视和处置数据的使用行为以及其在数据利用过程中的安全性。对于一个网络的安全链路来说，应该是包含一个安全的区域，至于如何进行网络的安全和管理，数据共享的链路应该是包含两个安全的领域：一个是数据共享的根本原则，一个是数据共享。每个安全管理过程应建立适当的规定和工作过程，目前阿里巴巴论坛上的公司正在逐步使用这些安全管理流程来增加其影响力。

五、大数据时代宏观经济发展的主要策略

1.探索推进智库与互联网平台“经济分析+数据采集清洗”模式合作

阿里巴巴的分工以及与热那亚大学和国务委员会等最先进智库发展中心的合作通常结合了阿里巴巴的数据和高级智库的研究能力。充分考虑大型专业研究人员在最先进智库中的利益，促进了和互联网平台公司之间的合作，逐步克服当前大型宏观经济分析中对于数据的编码、分类、时间和空间的不一致性，解决了基础数据的收集、分析、使用的困难。

2.研究建立大数据宏观经济监控指标体系

大数据研究宏观经济正在发生三个转变：从依靠传统统计数据向依靠互联网非统计数据转变，从监测预测宏观经济总量向监测预测宏观经济先行指标转变，从中长期监测预测向实时监测预测转变，但也应看到，关于大数据在市场中应用的一个重要问题就是对物流和市场的宏观经济学的研究主要是对物流的价格和商品消费量做出了客观的描述，分析方法不那么结构化，缺乏理论上的支持;因此，充分利用高层次的智库宏观经济学研究的理论效益，研究建立基于网络搜索、社交媒体、电子商务等非传统数据源的宏观经济监测与预测系统，终端选址和交易，以提高宏观经济分析和实时监测预测在关键行业和地区的高适用性，以及各种突发事件中进行应急研究的响应能力。

3.着力解决数据使用中的安全隐患

微观数据在我国互联网平台上大数据应用具有多样性。一方面，基础性数据和初步综合合成的数据可能会涉及到整个生态系统中小型民营企业和初创公司的商务秘密，另一方面，当我们使用了大数据技术将许多宏观经济数据统称为国家宏观经济数据时，也可能存在着影响国家经济安全的问题。因此建议：专注于IT应用的安全性。鑒于我国高端智库的信息化团队普遍较小，建议在整个数据生命周期中学习阿里巴巴等平台的安全管理方法，制定规则，在智库中使用大数据以及明智和安全地使用大数据的设置和流程。

六、总结

总之，大数据时代的发展对宏观经济具有重大影响，大数据应用于生产和生活的各个方面。随着时间的发展和大型数据技术的不断发展，它将在生产和生活中发挥更大的作用，对宏观经济产生更大的影响。我们应该在大数据时代加强宏观经济分析。分析、收集和管理时间变化过程中发现的机遇和挑战，有可能促进宏观经济分析和加强研究。

参考文献：

[1]邢小娟.大数据时代下的宏观经济分析：机遇、挑战与优化路径[J].经营管理者，2017（08）：196.

[2]田睿.大数据时代如何科学发展宏观经济分析研究[J].经济研究导刊，2017（021）：1-2.

[3]孙妍.关于大数据时代宏观经济分析面临的机遇与挑战分析[J].百科论坛电子杂志，2019（013）：573.

[4]丁亚涛.探究大数据时代宏观经济分析面临的机遇与挑战[J].知识经济，2020（10）：8+10.

[5]刘新楼.大数据时代宏观经济分析面临的挑战探究[J].福建茶叶，2020，42（02）：93.

作者简介：秦臻（1983- ），女，汉族，籍贯：江苏南通，硕士，副教授，研究方向：国际贸易