大数据革命和经济学研究范式与研究方法

本文探讨在数字经济时代背景下,大数据和机器学习对经济学的研究范式和研究方法带来的机遇和挑战。首先介绍经济学研究范式的历史演变,特别是现代经济学"实证革命"的重要意义,并通过收入分配研究和反贫困研究两个案例说明研究方法对经济理论创新的重要性。其次,讨论大数据特别是文本数据将如何推动经济学研究范式的转变,特别是将经济与心理、社会、历史、政治、法律、文化、伦理等人文因素的互动关系纳入到统一的定量实证分析框架中,这将进一步促进经济学和人文社会科学其他学科的交叉融合和跨学科研究。最后,探讨如何利用大数据和机器学习创新经济学的实证研究方法,比如利用区间数据进行区间计量经济学建模,用于经济金融变量区间预测和宏观经济区间管理;利用机器学习精准识别因果关系和定量评估公共经济政策;利用机器学习正则性(regularization)原理对高维或超高维数据进行有效降维,以识别重要解释变量或预测变量,提升计量经济学模型的可解释性、统计推断效率和样本外预测能力。