大数据世界背景下的经济学

据研究，到2013年，世界上存储的数据预计能达到约1.2泽字节，其中非数字数据只占不到2%。这样大的数据量意味着什么?如果把这些数据全部记录在书中，这些书可能覆盖整个美国52次。如果将之存储在只读光盘上，这些光盘可以堆成五堆，每一堆都可以伸到月球。公元前3世纪，埃及的托勒密二世竭力收集了当时所有的书写作品，所以伟大的亚历山大图书馆可以代表世界上所有的知识量。但当数字数据洪流席卷世界之后，每一个地球人都可以获得大量数据信息，相当于当时亚历山大图书馆存储的数据总量的320倍之多。

 

《大数据时代》作者维克尔认为，在大数据时代的经济学、社会学、政治学和许多学科门类都会发生巨大甚至是本质上的变化和发展，进而影响人类的价值体系、知识体系和生活方式。

大数据的出现，使得通过数据分析获得知识、商业和社会服务的能力从以往局限于少数象牙塔之中的学术精英圈子扩大到了普通的机构、企业和政府部门。更多的人们将会通过对海量数据的分析，获得有巨大价值的产品和服务，或深刻的洞见。

在大数据时代，数据收集门槛的降低会直接提高数据的容错率并有效降低数据成本，这为微观经济行为的优化和宏观经济政策的制定和调控提供了良好基础。因为在大数据时代，我们可以分析更多数据，有时甚至可以处理和某个特别现象相关的所有数据，而不依赖于随机采样。例如，到2012年底，Farecast系统用了将近十万亿条价格记录来帮助预测美国国内航班的票价。Farecast票价预测的准确率已经达到75%，使用Farecast票价预测工具购买机票的旅客，平均每张机票可节省50美元。另外，在大数据时代，各种算法的准确度都会有提高。人们研究发现，当数据只有500万的时候，有一种简单的算法表现得很差，但当数据达10亿的时候，它变成了表现最好的，准确率从原来的75%提高到了95%以上。与之相反，在少量数据情况下运行得最好的算法，当加入更多数据时，也会像其他的算法一样有所提高，准确率会从86%提高到94%。相比而言，在大数据时代，简单算法要比小数据的复杂算法更有效。这对深化经济学研究是一个利好消息，因为经济学就再不需要为小数据发愁，不再为克服小数据不足而花费大量精力构建复杂算法。