数量经济学在大数据时代的应用

刘体纯

摘 要：近些年来，我国社会经济发展日趋复杂，经济政策制定难度越来越大。而随着大数据时代的到来，通过数量经济学等科学方法分析社会经济及其变化规律，成为了一种全新的应用方式，能够为决策层提供更具全面性与系统性的数据支持，提高决策准确性，维护社会稳定发展。本文主要分析了数量经济学在大数据时代的应用。

关键词：大数据时代;数量经济学;应用价值;前景

数量经济学主要将质的分析作为基础，结合数学方法与计算技术，针对经济数量关系以及相应变化规律进行研究的全新学科，具有非常良好的应用前景。如何在大数据时代实现对数量经济学方法的科学应用，为社会经济发展提供强大支持，值得深思。

1、数量经济学的应用价值

以我国现行社会经济发展状态为依托，数量经济学在新时期的应用价值主要体现在：

1.1助推供给侧结构性改革

针对供给侧推行结构性改革政策属于在国家经济发展新常态之下的重要内容，是对社会经济发展模式进行改革与创新的前提。而实现这一改革的关键在于放弃社会过剩产能，通过技术创新和管理优化等多种方式促进产能结构的发展。具体而言，是以去除钢铁、煤炭等行业的过剩产能为着力点，针对产品结构进行合理化调整，从而实现与市场需求结构之间的充分适应，以此为主要内容构成当下国家经济战略发展的基础。而通过对数量经济学的应用，可以建立起用于去除过剩产能的经济学模型，为决策层制定计划提供依据，同时构成相应评价机制。

1.2助推民生保障工程建设

通过对社会经济水平的调节与控制促进民生保障工程实现健全化建设，属于一项具有长期性，且贴合我国国情的基本国策。而在这其中，社保水平属于关键点。我国所设置的社保机制推崇现收现付制度，这也会使离退休人员所获养老金水平的逐渐提升，因此会加大社保缴纳人员的负担。反之，如果降低社保缴费比例，又很难有效应对目前我国在社保规划方面所承受的压力。而数量经济学的应用价值则主要体现于分析论证养老保险缴费比例是否合理，同时依据国民经济的实际发展情况形成优化建议。

1.3助推土地资源高效分配

国内研究领域层提出保证全国耕地面积不少于18亿亩的红线，但是在城市化建设进程逐步加快的现实条件之下，怎样有效保证它的安全性，同时明确怎样保证国内粮食安全，成为保障民生、促进国家发展的关键。对于这些问题，都可以借助于数量经济学在分析计算方面所具备的优势，提供准确而完善的决策数据支撑。

2、大数据时代数量经济学的应用前景

经过上文对数量经济学应用价值的分析，结合大数据时代的发展环境与需求，总结数量经济学在未来的发展前景，具体包括：

2.1优化数量经济学建模及现实契合度

自数量经济学传入我国之后，国内专家学者一直在积极分析此方法与现实经济问题之间的契合点。其中，对数量经济学分析方法使用最广泛的是金融领域。不过，由于新古典经济学假设条件的影响，不管是针对国内资本市场进行经济分析，亦或是针对国家实体经济进行分析，都会出现各抒己见的局面。这一情况虽然能在一定程度上体现出學术领域的百家争鸣，但却会直接提高决策者需要面对的决策风险。而将大数据资源向数量经济学进行导入，可以针对数量模型在检验过程中给予材料支撑，针对数据按照实际需求进行修正之后，便可充分贴合我国社会经济发展的真实状况。

2.2强化数量经济学对于经济问题的解释力

“经世济民”属于国内学术领域针对经济学应用价值的一种判断，其与新古典经济学的价值取向之间具有较大差异。所以，广大学者在通过数量经济学针对具体经济问题加以分析的过程中，需要充分结合实证与规范分析等内在需求，不应该只顾及“是什么”的问题。在大数据时代，可以将数理统计当作数量经济学分析活动的重要辅助，从而持续强化数量经济学所呈现的分析力度，并且在具体规范分析范式之下为决策者及社会大众供给经济学问题最为合理的解释。

2.3解决数量经济学相关的形式化弊端

古诺模型属于一类双寡头数量模型，其自身所具备的形式化作用要超越实际化。如果将此模型当作学习数量经济学的基础内容，则能显示出良好的适应性。但如果将结论“N/N+1”当作企业确认自身所占市场份额的最终结果，必然会导致决策失误的情况出现。这一情况的出现也证明了当下对数量经济学工具的应用，所展现的形式化特征仍然太过明显。大数据来源于实际社会生活，其中包含了各种已经结束整个过程的经济事件，因此，对大数据进行导入可以有效缓解形式化方面的缺陷。

2.4提升数量经济学的宏微观决策价值

若想使数量经济学像统计学、会计学一样针对宏微观决策形成完善的政策性建议，必须要首先脱离传统分析模式所处艰难局面，结合数据分析方式针对数量模型开展修正处理，并经过各种转化过程最终获得软件分析系统，为决策者提供支持。

3、大数据时代应用数量经济学的着力点

在大数据时代，对于数量经济学的应用，需要有效抓准其着力点，从而实现为社会经济发展更好的服务。结合目前国家经济发展的现实情况，笔者认为数量经济学的发展重点包括以下几个方面的内容：

3.1供给侧结构性改革方面

目前，以供给侧结构性改革为核心的分析论证过程主要集中于宏观经济领域，但随着各项改革措施的推广与落实，微观层面才是解决问题的关键所在。若想去除过剩劳动要素，需要具体转化为劳动力概念方面，这也意味着有大量人员要进行转岗。我们这里未使用“下岗”一词的原因在于中共中央已经表态，坚决杜绝上世纪90年代国企改革引发的社会问题。所以，对数量经济学的应用，其着力点在于依据企业实际发展情况，构建起以基础系数为支撑的动态调整模型，让企业可以在去除自身过剩产能的前提下，以循序渐进的方式解决员工转岗方面的问题。

3.2民生保障工程建设方面

在全球范围内进行横向比较，我国养老保险的缴费比例偏高，这主要决定于我国目前的基本国情，与当下国民收入水平之间相互适应。而随着离退休职工数量的持续增加，延迟退休年龄等解决方案逐渐落地实施，怎样分结构科学设定养老金的缴费比例，成为决策层要首先考虑的问题。对数量经济学的利用，需要通过建模的形式对各类职工结构养老金缴费比例进行测算，并全面分析此比例与国家财政收入之间的适应性。

3.3土地资源高效分配方面

对农用土地进行合理配置属于一项系统性工程，直接关系到国家精准扶贫战略的实际实施成果，也决定了国家粮食安全的程度。通过数量经济学的应用，以既有农地“产出/投入”比例关系作为基础，针对各地区农地流转与粮食补贴政策，就宏观层面供给更为科学、准确的决策数据。

4、大数据时代应用数量经济学的保障措施

若想使数量经济学在大数据时代实现高效运行，为社会经济发展形成强大支持，必须配以适当保障措施为其应用过程形成保护作用，积极促进各方的努力与协作，创建出一套更加符合我国国情的应用体系。

4.1学术领域加强数量经济学利用的问题意识

数量经济学属于经济学的重要分支之一，对其的应用仍然维持在专业层面。在大数据时代，若想实现对大数据资源的高效利用，必须充分发挥数量经济学的优势。对于学术界来说，需要积极强化对于数量经济学利用方面的问题意识，聚焦上文提及的三大领域，同时紧密跟踪国家社会经济的动态发展情况，主动通过数量经济学方式与手段为社会经济建设供给数据支撑。

4.2组建基于大数据收集与分析的专家队伍

若想使大数据分析由概念转化为具体方法，必须要有高素质专业人才形成智力支持，这也是社会发展的动力来源。所以，组建一支以大数据收集与分析为核心的专家团队，成为目前的重点任务。但是，对于专家团队进行组建有着明显的正外部性效应，如果单纯依赖于市场，其效果必然不够理想。基于此，各级政府部门需要就市场干预的角度出发，以体制之内的专业技术人才资源为核心，促进专家队伍建设。在市场经济条件之下，专家队伍可以供给有偿性的社会服务。

4.3构成数量分析和价值判断融合的方法论

在通过数量经济学对现实经济问题进行分析与解决的过程中，方法论层面需要积极脱离西方经济学所带来的不良倾向，将实证分析作为重点。因此，国内学术界需要充分遵循数量分析和价值判断之间相融合的方法论，并且将关键点设定为向决策者供给决策依据方面，同时为社会大众供给问题的解析。

4.4推崇时间是检验真理唯一标准的科学学术观

若想使数量经济学充分贴合经世济民的根本要求，还要本着实事求是的态度去面对各种繁杂的经济发展问题。基于此，必须要推崇实践是检验真理唯一标准的科学学术观。作为青年经济学者，需要积极学习老一辈经济领域专家的精神与风范，坚持亲自获得第一手资料，促进数量经济学实际应用价值的提升。

5、结束语

数量经济学属于大数据时代研究社会经济发展的重要理论方法，对于提高经济政策制定者决策准确度具有非常重要的现实意义，值得我们投入更多人力、物力和财力加强其应用效果，为国家经济建设与发展形成强大助力。

参考文献：

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[3]李金华.数量经济学在中国的源起、发展及其面临的挑战[J].经济学动态，2016（03）：146-158.

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