2021年9月22日，由上海市人民政府决策咨询研究基地袁志刚工作室和复旦大学就业与社会保障研究中心联合主办的中国宏观经济学系列讲座156期在上海市发展研究中心会议室举行。本次讲座由华东师范大学经济与管理学部葛劲峰老师报告，复旦大学经济学院袁志刚教授、樊潇彦副教授等多位专家学者进行深入点评。

葛劲峰老师的报告主题为“大数据、算法和宏观经济预测”，主要内容包括两部分：第一部分是大数据和宏观经济统计，第二部分利用大数据和人工智能进行经济预测。报告从大数据、机器学习和解决经济学问题三个角度入手分析。

葛老师首先介绍了大数据的来源、特征及其统计优点。大数据有多样的数据来源，如个人数据、交易数据、企业数据和政府数据等等。相较于调查数据，大数据是一种数据流，可以及时进行更新，且具有多样性，同时，其还有较为真实、具有商业价值的特征。在社会科学分析中，大数据提供了大规模的行为数据，可以用于预测，也可以从中看到社会系统的关系模式。传统的宏观数据统计有三大难点，包括调查回复率的下降、传统数据收集模式成本的增加及难以跟上经济的快速变化，大数据则可以很好地解决这些问题，不仅可以获取调查中难以获取的真实数据，还可以进行实时的计算和监测。

接着，葛老师从一些例子入手介绍大数据的重要应用。大量的零售交易数据是大数据的一种重要形式，其可以实时调整各类商品所占比重，改善了消费指数的估计。通过中美贸易战中进出口价格的监测，可以发现中国进口关税完全转嫁给了美国进口商，使得其利润下降，美国并未从中受益。灯光数据和卫星数据也是经济研究的重要工具，灯光与GDP有较强的相关性，卫星数据也可以用于估计产量和受灾面积，并用于扶贫。关于印度城市开发和经济发展关系的研究发现，城市的形态越紧凑，越有利于城市发展。此外，在劳动力市场监管、创新、收入分配、房地产市场和宏观金融等方面，大数据都可以得到应用。

最后，葛老师指出当机器学习用于宏观经济预测时，复杂的函数需要更多的观测点来估算参数，但目前许多宏观数据仍没有足够大的数据量。同时人工智能的本质是系统性地利用人的经验，对于不同的宏观经济情况也很难做出准确预测，这是目前存在的问题。

袁志刚教授针对大数据的发展应用进行了补充，他认为大数据是未来的发展方向，在进行统计相关工作时，应在法律的体系内不断完善改进，顺应大数据的发展趋势。同时，人工智能有三个较为重要的要素，分别是大数据、算法和场景，而由于人的行为具有很强的不确定性，利用人工智能实现有计划的经济仍是有困难的。关于中美贸易关系，袁老师认为需谨慎看待，中美会在高科技领域保持竞争关系，但在贸易和金融方面，两国不会脱钩发展。