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顶层设计需要大数据支撑

发布时间:2021-01-21 17:16:12 阅读: 来源:蔬菜清洗机厂家

顶层设计需要大数据支撑

当今人类社会已进入到了大数据时代。大数据改变了人类的决策方式,这种改变是一种革命性的。  大数据时代有以下三个方面的显著特点:  首先,“海量数据”最大限度解决了人类主观世界与客观世界之间的信息不对称性难题。  借助数字化和网络技术,特别是互联网的普及,自然界、社会及人类自身的各种结构化、非结构化数据被充分挖掘出来,人类有能力获得真实世界完整的海量信息。量变到质变,人们对世界的认识能力和水平得到空前提升。这是一个令人震惊得不知所措的变化。  比如,淘宝网上交易数据,可以很清楚揭示哪些品种的商品走俏,用以指导供货和后面的生产。“以销定产”不再仅仅是一句口号,而是一种机制。随着人类交易活动全面数字化,这种清晰可见的经营模式将极大地节约资源、提高效率。有人说,用户体验是互联网时代最优秀的商业智慧,乔布斯的苹果、马化腾的微信、周鸿祎的360、雷军的小米等,无不因重视用户体验而获得巨大成功。而我们说,只有在大数据时代,才有真正的用户体验,因为CEO们掌握的不再是样本数据、抽样数据,更不是个案感觉,而是全样本大数据,以此指挥供应系统,完全按正态分布的多数用户的需要组织生产。  微博、微信等自媒体出来后,人们碎片化时间被充分用起来了,它真正改变了人们的行为和生活习惯。人们在交流着工作、生活信息;分享着人生经验和智慧;传达各种利益诉求以及对国家、人类社会发展的建议。一个大数据的思想市场形成了。  其次,“相关分析”突破了传统简单的因果分析方法,并利用数据一致性法多方验证。  相关分析是大数据时代的一个代表性方法论。没有大数据时,因为无法获得全样本数据,我们只能做一些基于抽样数据的相关性分析,所得到的结论也只能是局部的、参考性的。而我们从事的一些生产生活实践活动,只能依靠一些简单的因果逻辑推理来指导,且需要实践效果的反馈来检验理论、修补理论、完善理论。这个方法成本高、效率低不说,还很容易产生失误,有时候是重大失误。这种被动局面在大数据时代因为有了全样本相关分析,就很容易克服了。  比如,人们可以通过数代人海量数据的相关性分析,验证转基因食品究竟是不是危害了人类健康,这比医学因果逻辑检验更靠谱。再比如,对冲基金通过量化模型,可以找到两支没有因果关系、但很有规律的反向走势的投资品种,而做无风险套利的对冲操作。还比如,我们在考察经济是否复苏时,可以通过直接考察GDP,也可以利用数据一致性法,考察PMI、CPI、就业、税收、信贷量、货运量、发电量等指标,甚至也还可以考察榨菜销量、女人裙子长短这些没什么因果关系但有很好的相关性指标,等等。类似例子不甚枚举。这就是大数据相关分析方法的魅力所在。  当然,人们目前能够做基于海量数据的相关分析,如上所述,这已经产生了许多令人惊艳的结论,人们目前还没有能力去探明这些相关变量之间的因果逻辑,但相信人类最终总会解决这个问题。  最后,“瞬间互动”节约了巨大的社会创新的试错成本。  试错是自然科学的唯一方法,人们能够做自然科学的试错实验,爱迪生发明都是在千百次反复的失败实验中最后成功的;但我们不能做社会变革实验,因为有路径依赖,“开弓没有回头箭”,一个文化大革命试错,影响的不是一个项目、一个企业,影响的是整整一代人!改革之难就难在这里,不允许出错!大数据为我们创造了一个通过“瞬间互动”的纠错机制。过往我们在做政策实验时,往往采取摸着石头过河的方式,通过树立榜样的方式,比如开办深圳经济特区来试错。现在不同了,为推广群众路线的执政理念,我们可以通过“排队买包子”的方式,并与网友进行充分互动,以检验政策效果。瞬间互动最大限度减少试错成本、节约了交易费用,最明显的改进是大大减少决策的失误,不犯颠覆性错误。这在人类历史以前是不可想象的。有了大数据,我们才能有能力摆脱社会实践的路径依赖,做顶层设计。  我们说,大数据是资源配置的第三只手。因为市场在资源配置中起决定作用和更好地发挥政府的作用,都离不开信息的支撑作用。资源最优配置需要经济主体政府、企业、居民等克服动物精神的理性决策和行动,而有了信息才有理性决策,有了理性决策才有理性行为及行为效果。大数据为我们创造了一种克服信息不对称性的完全信息环境,使得理性决策才能够实现。大数据改善决策,这不仅是一个理论,更应该成为全民的一种自觉行动、一种习惯。  理性决策来源于领导层,而顶层设计需要大数据支撑。下面是若干典型领域应用大数据的例子。  (1)银行等金融领域  银行表面经营的是货币,实际上经营的是风险。银行吸收存款,发放贷款,而最有挑战的是贷款决策。银行的核心竞争力就是它拥有比普通百姓更有水平的投资眼光。银行的息差就是投资家眼光的报酬。而投资家眼光的形成需要有竞争情报和决策支持系统的支撑。决定银行竞争力的不是核心地段的漂亮办公大楼,不是分布在街道各处众多的柜台,而是搜集信息并形成正确决策的能力。在大数据时代,有观点甚至认为成本巨大的传统柜台可能会消失,被网络所取代。从这个意义上说,银行业是信息行业。  我国银行竞争情报系统目前正处在探索和开创阶段,信息内容需要包括以下八个主要方面:  ——高管意图:中央及各级政府的规划、政策,以及决策者偏好等信息。  ——形势判断:宏观、金融、行业、区域、国际等经济形势信息。  ——竞争格局:主要竞争者相同业务市场占有率和竞争优势劣势信息。  ——客我关系:信贷市场需求与供给关系及其决定的出价条件信息。  ——投资机会:贷款意愿和还款能力信息。  ——风险提示:可能出现坏账的各种潜在因素信息。  ——用户信用:信用记录。互联网企业涉足银行业最强大的竞争力所在。  ——国外经验:国外同行专业经验。  除银行外,金融领域最有挑战的是证券投资决策。股票、期货、黄金、外汇等投资品,通过利用信息不对称性获取超额利润,信息是证券投资的生命。工作模型就是:一是大数据,二是在此基础上的量化模型,三是投资策略。  无论是银行,还是证券投资,资产投资组合战略最重要。这就需要有良好的顶层设计,以系统把控投资机会与规避风险,谋求收益最大化。当然,一个给力的大数据支撑是必不可少的。  (2)政府  政府的工作,重要内容是体制、机制和政策。体制就是经济系统的运行平台,机制就是经济系统的运行流程,政策就是经济系统的运行规则。政府需要通过顶层设计进行体制改革和机制、政策调整,以外部性改善优化经济系统运行的生态,进而提高经济系统的运行效率。政府的顶层设计需要大数据做支撑,没有大数据就没有顶层设计。信号失真导致政策失误的例子古今中外比比皆是,判断失误导致决策失误的例子也是不胜枚举。  首先,国家需要一个强大的经济数据库。为了获得真实可靠的数据,国家统计局与百度、阿里巴巴等合作,利用大数据改进政府统计的科学性和及时性。比如物价指数,统计局全国选取几千个样本点观测同一个市场几个代表性的商品,定期采集数据,加权汇总。这就不如用淘宝实际交易商品及价格变化计算得及时、准确。  当然,大数据不仅包括结构化的定量数据,还包括大量非结构化的文本数据和图音视等非结构化的定性数据。一个标准的政府经济数据库,不仅仅是统计,还应该包括宏观、金融、行业、区域、国际等方面的动态、统计、观点(含当时及历史)信息。所以,光有国家统计局的统计数据是不够的,还需要有专门的机构,搜集经济系统含统计在内的各类信息,做成专业的数据库。  其次,国家也需要有智库。经济体制改革、经济发展规划、经济政策与措施,都需要进行充分的调查、分析、讨论,最终形成方案。大数据时代拒绝拍脑袋决策。顶层设计基于数据库基础上的分析模型,是时代赋予的一个特征。所以,一个智库行业和思想市场的形成,既有必要性,也有可行性。  比如,我们可以通过建立宏观经济计量模型,按相关分析方法,用历史数据拟合各类经济变量间的关系,形成方程集。如果我们要调整政策,比如减税,我们可以把减税变量代入模型,演算减税所带来的GDP、CPI、就业等各种指标的变化,藉此来定量判定该政策的效果。这个工作在没有定量大数据前是不可能完成的。  (3)高校图书馆  数字图书馆是伴随信息技术发展而产生的一个概念,是高校的大数据系统。在信息时代,作为海量知识载体的图书馆,特别是高校图书馆,已突破传统大建筑大藏书量的物理概念,而延伸到网络的虚拟领域。衡量一个高校图书馆的能力,要综合看线上线下为读(浏览)者提供信息的能力,所以,馆藏水平不以藏书量衡量,而要以信息储量衡量。  高校是个智库,也是培养人才的地方,数字图书馆是高校最重要的基础设施建设之一。特别是财经类院校,大数据一方面可以支撑其专家从事各类经济研究,另一方面也是学生学习资料的强大支撑。  数字图书馆的经济信息内容范围更广泛,包括经济动态数据库、统计数据库、经济论文库、经济视频、政策法规库等,还可订制经济模型与分析平台,包括CGE、政策模拟、投入产出、景气指数、绩效评价等模型。  除此之外,企业、研究机构、中介组织、媒体,甚至个人,都需要了解动态经济信息,都要关注经济形势与政策,以便能够与时俱进,提高决策水平。小而言之,大数据可以提高每个个体的选择和行动效能;大而言之,通过改善决策,整个国民经济系统能够总体效率得以大幅度提高。  重视大数据不仅是一种态度,更是一种水平。

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