城市经济学论文（优秀课题范文8篇）之第四篇
摘要：文章基于市经济学研究范式问题的提出, 在阐述大数据对传统城市经济学挑战的基础上, 分析大数据在城市经济学研究和城市问题解决中的作用, 并为如何发挥大数据促进城市建设、解决城市问题进行策略分析。
关键词：数据,城市经济学,研究方法
城市经济学是空间经济学的一个重要分支, 研究的对象主要是城市资源空间配置。在改革开放之后, 我国进入到经济发展繁荣时期, 在经济发展的同时有关城市的经济研究逐渐增多, 这些研究城市经济问题的研究着作在很大程度上推动了我国城市经济建设发展。信息技术的快速发展为城市经济学研究提供了新的支持。但是同时, 大数据自身的不对称、风险大和数据建模方法等也对城市经济学发展带来了新的挑战。城市经济学的发展和应用之所以没有有效解决我国城市建设问题, 是因为人们没有应用规范的经济学方法来解释我国的城市问题。为此, 在大数据的广泛获得和应用下, 需要相关人员对城市经济学进行研究范式的重建。
一、城市经济学研究范式问题的提出
城市经济学研究范式问题的提出间接的暗示了现阶段城市经济学研究范式是制约城市经济学研究发展的重要因素, 具体表现如下:
第一, 现阶段城市经济学的研究发展还没有形成一个正规的理论框架。伴随城市化进程的深入发展, 城市发展问题日渐凸显出来。越来越多的学科开始以城市为研究对象, 应用城市经济学学科知识对城市发展进行研究。但是在具体的研究操作上, 城市经济学理论还缺乏独立的解释, 城市经济研究的多种学科性在某种程度上阻碍了其原有的理论框架。
第二, 城市经济学原有的发展体系是建立在一种传统假设之上, 城市化的S型曲线发展和工业化进程会带动城市化发展。这些变化是城市经济学研究发展的重要前提, 如果前提或变化处理不当将会影响相关人员对城市经济学的研究。
第三, 西方城市经济学的研究以特定城市的特定城市问题为研究对象, 在研究中会很自然的将所处社会的文化、制度、技术、资源等作为确定的条件, 并以这种条件作为问题的研究点。我国经济体制、发展历程和西方国家相比呈现出更多的不同, 比如“灰色区域”的存在、大城市扩展辐射和农村城镇化的双向运动等。传统的城市经济理论没有对这些现象进行有效的解释。
第四, 在城市建设中, 有学者和研究人员提出关于城市经济的问题, 但是提出来的这些问题有很多都是个人猜想甚至主观臆断, 缺乏实际探究和思考。城市经济学研究需要建立在对事物内在因果关系和细节问题的重视基础上, 如果没有对这些细节问题进行研究, 就会导致最终做出的政策脱离实际。
第五, 大学课程中的城市经济学研究侧重对观点的整理和对知识的总结, 忽视了逻辑思考, 也缺乏对城市经济学方法的重要训练, 导致城市经济学研究处于一种知识科普阶段。城市经济学传授的应该是分析技术, 但是在实际大学城市经济学的改革中还缺乏对这方面的研究。
二、大数据对传统城市经济学发展带来的挑战
(一) 从信息不对称到对数据不对称的变化
信息不对称一般出现在社会主义市场经济活动中, 相关人员对这些信息的了解也是存在差异的。信息掌握充分的人在城市管理工作中处于一种比较有利的地位, 而缺乏信息的人, 则是在城市管理工作中处于一种相对不利的地位。在这种信息不对称下, 市场交易双方之间的利益会出现不平衡的现象。在大数据时代下, 数据的处理分析技术得到了快速的发展, 大数据本身的聚合突变效应也变得更加明显, 信息从原有的设定中分离出来成为一种新的生产要素。大数据时代的到来对信息的表达、传递、获取等发生产生了深刻的影响, 原先掌握信息的人可能不再拥有信息的唯一掌控权, 没有掌握信息的人也有可能获取新的信息优势。在这样的环境下, 原来因为信息不对称出现的社会主义市场资源配置不合理的现象将不再存在。在大数据的发展下, 信息的不对称会逐渐升级为数据的不对称, 具体表现为数据获取能力不对称、数据处理能力不对称和数据信息传递不对称等方面。数据不对称将成为未来经济学研究的重要手段。
(二) 从相关关系到因果关系的变化
商业模式的发展演变遵循因果关系, 相关关系分析则是验证这种因果关系的重要手段。传统经济学分析应用的是一些小数据, 小数据的应用存在一定的局限, 应用小数据分析得到的相关关系也是存在局限的。在大数据时代, 对城市经济学分析获取的数据是“局部全样本”数据, 这些数据的获取不会受到假设的干扰, 借助先进的数据分析手段还能够更好的分析各个数据信息之间的关联, 进而更好的验证商业模式发展的因果关系。
(三) 建模方法脆弱性的改变
在传统经济中, 能够研究的对象是十分复杂的, 在具体的研究中还会受到多种因素的影响, 无法在真正意义上获得完整的变量, 因而, 城市经济学的研究应用是一些少数变量, 关于这些变量的建模也是应用个别的数学模型进行, 而任何数学模型的建立或多或少也存在一些局限。可见, 传统城市经济学研究得出的结论一般只能用来说明某一种模型的结论, 不具有代表型。另外, 在对同一个问题的研究, 受模型变量、计算方式、参数设置的不同, 最终所获得问题结论也是不同的。
大数据时代下, 应用数据集群、云计算和分布处理技术能够对大量的数学模型展开分析, 进而从中获取更多的变量, 解决原有无法解决的问题。受大数据的影响, 在进行研究的时候, 原有的数学变量会出现成倍增加的现象。在大量数据的作用下, 原有的数据建模技术不再适用这些大量数据的处理需求。基于大数据的发展出现了一种涉及领域和计算更加精准的数据, 也在某种程度上促进了计量经济学的发展。受大数据“局部全样本”分析应用的影响, 能够解决原有计量经济分析中的自相关、易方差、共线性等问题。
三、大数据在城市经济学研究中的重要意义
由城市经济学研究范式问题提出的发现不适应实际的城市经济学研究范式将会限制城市发展。而出现这样问题的本质原因是信息的匮乏和数据处理分析的限制制约了传统经济领域的研究方法、模式的发展。大数据对传统经济领域的发展进行了创新, 使得深层次的城市经济研究成为一种可能, 大数据在城市经济学研究中的重要意义具体表现在以下几个方面:
(一) 大数据改变了城市经济研究中数据信息收集和分析方法
1、为城市经济学研究提供更全面的数据支持。
原有城市经济研究数据是从统计年鉴、调查分析等方面获得的, 是定期统计的结果, 数据来源和呈现形式比较单一, 数据的获取和应用也存在延时性的特点, 在受外界干扰的情况下加重了数据信息不准确的现象, 和实际城市经济发展不相适应。
大数据的出现弥补了传统经济学研究的不足, 大数据时代下, 通过多种领域平台及应用先进的网络技术形式获得的数据样本、以及对应的全新数据分析处理方法补充了原有城市经济学研究分析的不足, 提高了城市经济学研究的准确性。另外, 在大数据的发展下城市经济学研究不再需要传统繁琐的随机抽样方法, 而是借助技术形式能够实现局部样本的全覆盖, 通过局部样本来保证数据分析结果的准确有效。通过大数据技术能够为城市经济学研究提供一种灵活、全景、实时、互动性良好的数据信息。
2、为城市经济学实时、高频、过程性数据的收集和分析提供了可能。
伴随着智慧城市、智慧社区、智慧产业的发展, “智慧型”大数据为城乡发展、城市产业发展的数据收集和分析提供了更多的支持, 且这种数据信息的获取是及时和动态的。例如在城市经济学研究中, 人口是重要的数据, 但是流动人口数据的统计则比较困难, 特别是像上海、北京这样的城市, 流动人口多、变化大, 统计起来很麻烦。传统的城市经济统计手段比较落后, 只能对常驻人口进行统计。大数据技术的发展为流动人口数据信息的及时统计和分析提供了新的可能, 借助手机系统和后台在线率分析就能对某一区域内的人口流动进行统计, 了解到地区人口的活动范围、交通方式、密集程度等。在对城市流动人口分析的同时, 还能够对城市的空间溢出、城市引力、城乡产业布局等问题进行研究, 从而结合实际为城市发展制定更加完善的经济发展对策。
3、为城市经济研究大量非结构数据的分析处理提供了可能。
传统城市经济研究是以人工统计的方式来进行数据分析, 得到的结构数据会受到个人主观因素的影响。在大数据时代, 通过大数据技术的应用能够对大量非结构数据进行分析, 从而为城市经济学研究提供更多的支持, 且对数据的获取和分析是由自动化系统完成的, 减少了人为因素的干扰。
(二) 大数据实现了对城市经济学的精细化研究
1、实现对城市经济学精细化的实证分析。
城市经济学的实证分析需要大量数据信息的支持, 并要将这些数据信息建立相应的数据库和数据分析模型, 对城市经济学的发展本质进行展现。传统城市经济学研究不仅需要大量的数据信息, 而且还需要搜索到相应的关键数据, 尽管如此, 得到的实证结果和实际情况也存在很大的偏差。大数据的出现能够为城市经济分析提供更为全面的数据样本, 对城市经济分析复杂问题的解决提供了支持。
2、实现对城市经济学高统计显性临近答案的规范分析。
规范分析是对城市经济学应该是什么问题的研究, 这种研究的基础是价值判断, 需要结合一定的城市经济学标准和理论来设定需要实现的目标。经过规范的限制分析能够为城市经济学提供重要的决策支持。传统的城市经济规范得到的是一种抽象化的分析结果, 大数据时代下的城市经济规范能够得到形象的分析结果。在大数据时代下, 城市经济学分析人员能够直接从海量数据中获取需要的信息, 在不接触研究对象的情况下就能获得临近答案的结果, 省略了原有理论假设的步骤。
(三) 大数据实现了对城市经济的政策制定、实施
1、结合不同群体的需求制定有针对的城市经济政策。
借助大数据技术结合不同群体的需求制定有针对、个性化的城市经济政策。随着社会经济的发展, 在城市经济学研究中, 人们开始追求个性化服务, 因而人本理念成为现阶段城市经济学研究的重要思想理念, 也是城市经济学研究决策人员决策的重要考虑因素。在城市房产经济中融入大数据之后, 有关决策者能够更精准的统计消费者在环境、设施、教育、医疗等方面的需求, 实现对城市经济发展的细分。
2、应用大数据思维制定城市经济发展对策。
大数据能够辅助城市经济发展决策。城市经济政策的制定人员可以借助大数据技术用人工智能替代人脑, 从而在大量数据中识别出不符合实际的信息, 并结合关键词对重要信息进行排序, 为城市经济发展提供科学的决策支持。
四、大数据时代下城市经济发展对策
(一) 应用大数据建立城市经济学统计数据云平台和大数据技术应用联盟
在大数据的发展下, 怎样将大数据应用在社会发展各个领域是我国智慧城市建设目标之一。在对大数据应用的过程中, 政府部门起到了重要作用。为了能够更好的发挥出大数据在城市经济研究建设的作用, 需要实现对各个政府部门、各种应用行为大数据资源的整合, 建立大数据云平台, 将各类大数据信息综合应用, 并确定统一的数据应用标准、方法, 从而为城市经济建设提供有力支持。
(二) 利用大数据对城市经济分析模型进行创新
借助大数据技术从大量信息中获取有益的城市经济特点和规律, 建立科学的城市经济分析模型, 为城市经济学分析方法和分析研究提供重要的支持, 从而准确的预测城市经济未来发展趋势。大数据的发展为城市经济分析模型创新提供了有力的支持, 表现在局部全样本的非结构性数据通过自下而上的方式创新了数据计算方式。
(三) 应用大数据实现城市经济研究人才的交流合作
城市经济学研究发展深受大数据影响, 为了进一步应用大数据来支持城市经济学研究, 需要有关人员掌握最新的大数据技术形式来开展城市经济研究分析工作, 在对海量城市经济数据挖掘整理的基础上, 实现对大批量数据信息的跨维度分析与可视化分析, 借助计算机、数学、经济学等多门学科的知识做好大数据的交叉分析, 找到城市经济发展的因果关系。另外, 大数据信息技术的发展, 对居民行为和城市空间研究也产生了更为深刻的影响, 这种影响还辐射到企业组织、政府机关、社会群体的行为。城市经济分析的需要使得理论研究的知识内容变得更加广泛, 需要专业的团队进行分析, 大数据技术的发展为专业团队打造和跨学科交际提供了更多便利。
结束语
综上所述, 大数据时代的到来使得信息技术得到了快速发展, 在社会经济发展建设产生了十分重要的影响。大数据技术在城市经济学研究领域的应用提升了城市管理和运行效率, 也为城市经济学研究提供了更多的机遇。为此, 需要城市经济学研究人员把握好大数据这个机遇, 找到合适的机会充分应用大数据技术, 从而更好的促进城市经济的发展。
参考文献
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