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大数据与金融环境的复杂性

作者:第一论文网 更新时间:2015年10月30日 10:03:34

作者简介:陈珊,北京交通大学经济管理学院博士研究生,北京,100014;欧阳英,中国社会科学院哲学所研究员,北京,100732。

随着计算机、互联网、移动互联网的日益迅猛与快速的发展,不仅“烽火传信”、“十万加急”等传统的信息传输手段成为过往历史,而且数据的搜集、整理与分析亦已不再像以往那样显得异常艰难,而是日趋便利与快捷,人类社会由此迎来了大数据时代。在大数据时代下,人们可以通过掌握大量的数据资源,完成以往只能借助定性分析才能达到的定向性定量分析,实现了定量分析的定向化、准确化、精确化与无误化发展,并且出现了定性分析受制于定量分析的发展趋势。因此,本文认为大数据时代是一个前所未有的崭新时代,在这个时代中定性分析与定量分析的传统关系已经发生了深刻的认识论变革。同时,本文希望借助这一具有哲学意义的认识论结论,将此作为新的、重要的认识论视域,深入剖析大数据时代下金融环境的新变化,以及为此人们需要进行的新的对策设计与安排,以便人们能够从容应对大数据时代下复杂的金融环境,避免被动应战局面的出现

一、大数据时代下定量分析与定性分析内在关系的认识论变革

大数据时代是一个前所未有的崭新时代。从认识论角度来看,大数据时代的来临并不仅仅代表数据搜集、整理与分析日益重要,而且还意味着定性分析与定量分析之间传统的内在关系正在发生深刻的认识论变革,出现了以定量分析为导向的定性分析新型的认识论模式。从一般哲学意义上看,某物之所以为某物,是由该物的质的规定性所决定的,质的规定性是指事物成为它自身并区别于另一事物的内在规定性。但是任何质的规定性又离不开量的规定性,也就是说,任何事物都具有各种量、量的范围和量的关系。因此,对于任何事物的分析都必须是质的规定性分析与量的规定性分析的统一,也就是说必须是定性分析与定量分析的统一。

定量分析是以大量的数据作为分析基础的,一旦数据掌握得不够具体、全面与完善,势必会对定量分析的结果产生重大的直接影响。因此,一方面,可以说,数据掌握的程度直接影响定量分析的结果,而另一方面又可以说,倘若定量分析的数据掌握得不够全面、具体与完善,定量分析就需要借助定性分析来弥补数据的不足。因此,在这种情况下,定量分析是需要定性分析的引导与帮助的,而这一点也反过来说明,定量分析会受到定性分析的影响与制约。但是,随着大数据时代的到来,出现了以定量分析引导定性分析新的认识局面。之所以会出现这种局面,主要原因就在于,从辩证法角度来看,任何质变都是由量变引起的,定量分析是分析与判断事物可能将会在某个节点上发生质变的重要基础,因此,通过大量的数据掌握与定量分析,人们可以在一定程度上预判质变发生的可能性乃至具体的时间节点。这样一来,定量分析就不是完全被动地受制于定性分析的影响,而是反过来会对定性分析产生更为直接的、明显的影响。

在有些情况下,定量分析对于定性分析产生的影响是带有根本性与决定性的,这是因为在某个关键的质变节点上,如果人们并没有认识到定量分析结果的重要性,那么可能会出现事物已经发生了质变但人们却没有看到的恶性局面。例如,2008年全球性金融危机期间,大量的大数据分析结果表明已经发生了全球性金融危机,但是,有些国家却认为自己国家并没有出现金融危机,因此采取了激进、冒进的政策,加大基本建设的投入,从而直接影响了社会的可持续性发展。再比如,2016年年初发生的中国证券市场的熔断事件,对人们有提示作用的重要思想启迪是:在大数据背景下,人们应该学会让数据说话,也就是说让定量分析说话,而不能简单地运用定性分析方法,想当然地采用一些规则与措施,从而造成主观愿望与客观现实的严重背离。本来是希望运用一些规则与措施来规避一些恶性事件的发生,但却事与愿违地让另外一些恶性事件得以发生,这种情况是必须引起人们高度重视并加以避免的。当然,上述这些事例也从另一侧面告诉人们,在大数据时代来临的背景下,人们应当深入地看到定量分析的重要性已经带来的认识论革命的新变化,应当深刻地意识到由定量分析引导定性分析时代的来临。倘若对这一点缺乏足够清醒的认识,可能会面临被动挨打的局面。

目前,我国有学者认为,大数据方法的兴起带来了大数据经验主义的兴起,大数据经验主义的基本特点是:第一,大数据时代“理论终结了”;第二,大数据时代因果性不存在了,由相关性来代替;第三,世界的本质是混乱的,但又是数据的① 。其实,这种概括是值得商榷的,它会将大数据方法所能够带来的认识论变革引向认识歧途,使人们难以真正理解大数据方法在认识论发展中的革命性意义。尽管数据的搜集是与经验主义紧密相联的,但是数据的分析却已经远远超出了经验主义的范畴。大数据方法不仅重视数据的搜集,它更加重视的是数据的分析。当代大数据专家舍恩伯格指出:“我们一直都是把理论应用到实践中来分析和理解世界,而如今处在大数据时代下,我们不再需要理论了,只要关注数据就足够了。这就意味着所有的普遍规则都不重要了,比方说世界的运作、人类的行为、顾客买什么东西什么时候会坏等。如今,重要的就是数据分析,它可以揭示一切问题。”② 在这里可以看到对于数据分析的极力强调。2008年,安德森指出:“数据爆炸使得科学的研究方法都落伍了。”③ 尽管这一论断显得过于武断,但从中我们却能够获得一些正面的认识,由此可以清楚地意识到,随着大数据时代的到来,我们需要重新审视以往所使用的各式各样的科学研究方法,我们不能忘记因时而变、与时俱进的原则,而固守某些过时的研究方法不放。

所谓数据的分析不仅体现的是对数据这种经验事实的关注,同时体现的是对于定量分析重要性的强调。定量分析与定性分析是不能分离开的,通过充分的定量分析,人们能够实现对于事物本质更加准确的理解,这也就是说,充分的定量分析能够帮助人们做出严密的定性分析,而不至于出现“差之毫厘,失之千里”的错误。在《爆发:大数据时代预见未来的新思维》一书中,巴拉巴西写道:“我会向大家展示,在日趋精密的数字技术创造的这个巨大、复杂而又翔实,并且超越以往任何科技水平的研究实验室面前,人类赤裸裸的一面。通过对这些发现进行追踪研究,大家会看到生命的韵律,会发现人类行为中更深层次的规律,并确证这些行为是能够被探究、被预测,而且无疑是能够为人所用的。有了这些四处搜集来的信息,我们不会再把人类的行为视为互不相关、随意偶然的独立事件。相反,它们应该是相互依存的奇妙大网的一部分,是相互串联的故事集中的一个片段。它们会在不经意时显示次序,在意想不到之处偶然出现。我们观察得越仔细就越容易发现,人类行为遵循着一套简单并可重复的模型,而这些模型则受制于更加广泛的规律。”④ 在此我们深刻地看到了由定量分析通向定性分析的清晰路径,大量的数据分析最终会让人们逐步发现更具广泛性的客观规律,发现人们原来简单运用定性分析所无法发现的更具真实性的客观世界。

二、大数据时代认识论视域下的金融环境的复杂性

大数据时代的到来不仅标志着一种认识论变革的发生,同时也标志着我们获得了一个新的认识论视域。也就是说,随着大数据时代的到来,我们应该在认识过程中增加大数据时代这一新的、重要的认识论视域维度,去深入地思考其引发哪些需要我们正视的社会环境的新变化。所谓视域((Horizont))就是一个人在其中进行领会或理解的构架或视野,它在胡塞尔、海德格尔、狄尔泰、加达默尔等现象学家和解释学家的著作中被赋予了特殊的哲学意义。每个人作为一个历史的存在者都处于某个传统和文化之中,并因此而居于某个视域之中。加达默尔指出:“获得一个视域,我们学会了超出近在咫尺的东西去观看,但这不是为了避而不见这种东西,而是为了在一个更大的整体中按照一个更正确的尺度去更好地观看这种东西。”⑤ 由此可见,视域具有认识论的意义,它可以帮助我们更加正确地、更好地观察某个事物,而不至于犯视而不见的错误。由于在大数据时代下定量分析与定性分析之间的内在关系已经发生了值得人们关注的深刻的认识论变革,也就是说,定量分析能够在一定程度上起到引导定性分析的重要作用这一点已成为新的客观现实,因此,以定量分析见长的金融领域深受影响势必在所难免,而就此而论以金融环境作为分析案例也更具有典型意义,它可以帮助我们更加深刻地理解大数据时代认识论视域的重要性。目前,大数据已经在金融环境中得到了积极运用,无论是银行业、证券业、保险业等都在大量引进大数据搜集与分析。但是应当指出的是,大数据时代下的金融环境是异常复杂,而且这种复杂性是前所未有的,需要人们做出积极的把握与判断。

1. 复杂的多边性

一个健全的金融环境势必包括银行、证券与保险三个基本方面与基本环节,因此,多边性是金融环境的重要特点。但是需要强调的是,当我们利用大数据时代这一新的认识论视域去观察当前的金融环境时,我们发现,大数据时代下金融环境的多边性并不是一般意义上的,而是呈现出复杂的多边性,在这里存在着多边性与复杂多边性的重大区别。大数据时代下金融环境的复杂多边性主要体现为除了银行、证券与保险等传统金融领域以及P2P、支付宝、网络银行等新型创新性金融领域之外,大量的灰色地带的金融领域正在层出不穷的涌现。例如,出现了网贷平台、众筹平台等多种具有灰色地带性质的金融行业。值得注意的是,在此许多灰色地带的金融领域从本质上说就是利用大数据应运而生的。譬如,网贷平台、众筹平台主要利用大数据搜集与分析寻找潜在的客户,谋求自己的生存空间。大数据时代下金融环境复杂多边性的出现,不仅使得政府面对的金融环境显得异常复杂,同时使得广大民众所需要应对的金融环境也显得格外复杂,由此以来便表明如何应对大数据时代下的复杂的多边性金融环境并不是一个无关紧要的话题,而是一个需要人们共同予以极大关注的重大理论与现实课题。

从平衡关系角度来看,三边形是最稳定的状态。一旦突破了三边形,不稳定的出现就是不可避免的,而且这一点从某种程度上说甚至是难以回避的。2015年中国证券市场异常波动的出现,是大数据时代下金融环境复杂多边性状态存在以及由此带来的后果的一种自然反映。人们普遍认为,这种波动的出现是当时证券市场去杠杆化的结果。但是,为什么当时会出现那么多的来自杠杆的资金呢?应当说,这实际上需要来自两方面的分析。首先,我们需要分析的是有关“加杠杆”问题。在大数据时代背景下,谁掌握了数据谁就认为拥有了行动的可能,特别是对于在金融市场上那些拥有资金的人来说这种行动的可能会马上变成现实,在此很快出现的是通过定量分析迅速实现金融市场性质的变化。2015年当时的中国证券市场的大数据显示,大批的股民有参与股市加杠杆的资金需求,于是大量的资金涌入股市,其中不仅有来自银行、证券与保险等传统金融领域的资金,而且还有大量的灰色地带资金。在当时,大量的灰色地带的金融机构应运而生,它们通过网络、朋友关系或打电话询问等多种方式进入股民的视线,使得大量具有加杠杆功能的资金进入股市,从而直接影响股市向上冲高的走向,带来了证券市场异常繁荣的局面。其次,我们需要分析的是有关“去杠杆”问题。有“加”就有“去”,因此,当股市冲高之后,大量的数据便会显示证券市场有了“去杠杆”的需求,而由此引发的市场波动就会在所难免。“加杠杆”的强度有多大,“去杠杆”的强度就会有多大,这之间是一种正向关系。由此可见,面对大数据时代下的金融环境,人们应当清楚地意识到它的复杂的多边性以及可能由此带来的巨大波动性。

2. 数据上的博弈、力量上的博弈与资金上的博弈

金融领域的资本并不是无限的,而是有限的,也就是说它是一个相对固定值。因此,在大数据时代下,当金融环境呈现出复杂的多边性特点之后,复杂的多边博弈关系便会形成,于是金融环境表现出复杂的多边博弈特点,多种金融力量正在进行着有形或无形、有意或无意的激烈较量。

面对金融领域的有限资本,复杂的多边关系势必带来异常复杂的多边博弈,这种复杂的多边博弈不仅会造成金融市场的动荡不安,同时还会使金融市场在动荡中形成新的平衡。因此,针对复杂的多边博弈,人们既要看到其所带来的消极影响,也要看到其所带来的积极意义。这两个方面是同时并存的。之所以说复杂的多边博弈的最终结果带来的是新的平衡,其中主要原因就在于,博弈带来的是互相消耗,当参与博弈的多方在博弈中能量消耗殆尽时,新的平衡自然就会得以出现。这也是西方市场经济学强调在金融领域应该严格遵守市场规律,反对政府干预的主要原因。但是,在博弈中消耗能量是有成本的,而且这种成本有时是巨大的,因此,为了减少成本,政府干预是必要的。

利用大数据时代这一新的认识论视域,可以看到,在大数据时代下,复杂的多边关系所带来的复杂的多边博弈主要包括三方面内容:第一,数据上的博弈;第二,力量上的博弈;第三,资金上的博弈。应当看到的是,上述三个方面并不是层级递进关系,而是层级递减关系,也就是说,从它们三者之间的内在关系来看,拥有数据优势是最为重要的,拥有力量优势则处于次要的位置,拥有资金优势是处于最下游地带的。如图所示。

长期以来,人们一直认为金融领域是以资金为王的,只要拥有了大量的资金,就拥有了话语权。而且在这里,金融资金充分展现着资本的本性,正如马克思所强调指出的那样,资本会义无反顾地表现出内在的本性,即“力图超越自己界限的一种无限制的和无止境的欲望”⑥。其实,在大数据时代下“资金为王”的这种情形已经发生了根本性的改变。在大数据时代的背景下,在金融领域里拥有数据上的优势的重要性已经远远地超出了人们的想象,精准的定量分析能够起到“四两拨千斤”的效果。目前在国际金融市场上出现了利用模型算法进行高频交易获利的大量实例。这种赚钱手段已经不再需要人的具体操作,而只是由模型交易规则定制编程完成的计算机操作程序来加以完成,它所利用的是计算机操作系统在算法上的精准性,掌握精确的数据是完成这种操作的关键性环节。

除了数据上的博弈之外,力量上的博弈也是优越于资金上的博弈的。之所以这样说,是因为尽管存在着复杂的多边博弈,但是并不是任何一边的力量都是均衡发展的,在此存在着力量发展的不均衡性,而且这种不均衡性最终会直接影响金融市场上资金的流向。这就是著名的西方马克思主义者葛兰西所强调的“领导权”问题。尽管葛兰西主要分析的是“政治领导权”、“文化领导权”等问题,但是在金融领域同样存在着“金融领导权”问题。葛兰西指出:“一个社会集团能够也必须在赢得政权之前开始行使‘领导权’(这就是赢得政权的首要条件之一);当它行使政权的时候就最终成了统治者,但它即使是牢牢地掌握住了政权,也必须继续以往的‘领导’。”⑦ 在这里人们可以充分看到掌握领导权的重要性。在金融领域多方面力量较量过程中,谁掌握了具有决定性的领导权,谁就能够作为主导性的力量引导金融领域的资金流向。金融领导权的负面案例是2008年美国发生的由次贷危机引发的金融危机。这场由银行系统引发的重大事件在全球金融市场起到了主导性力量的作用,由此直接导致了全球性金融危机,并且直接影响了全球金融领域在此之后相当长的时间内的资金流向与金融布局。虽然事过八年,就目前来看,全球金融市场还没有摆脱2008年美国金融危机带来的重创。

当然,尽管数据与力量都很重要,但这并不意味着资金并不重要。从某种意义上说,资金上的博弈能够成为压死骆驼的最后一根稻草,而且这种事例不胜枚举。在1997年东南亚金融危机中,中国政府对于中国香港特区政府的资金支持成为战胜索罗斯量化资本的重大武器。

三、大数据时代认识论视域下的复杂金融环境的应对措施

通过上述分析,可以看到,大数据时代下金融环境的新变化主要是呈现出更加复杂化的金融局面,出现了复杂的多边性、复杂的多边博弈性等新特点,特别是后者是由数据上的博弈、力量上的博弈与资金上的博弈三个方面的内容所组成。因此,从大数据时代这一新的认识论视域出发,我们还须进一步强调指出的是,面对复杂的金融环境,人们不仅需要正视它们的存在,而且还需要拥有积极的应对措施。

1. 充分认清金融环境中复杂的多边关系

前面我们谈到在大数据时代下金融领域出现了复杂的多边关系局面。因此,对于复杂的金融领域中的多边关系,人们不仅要有清醒的认识,而且还需要充分认清其中到底存在着哪些方面的关系,并且还应做到这种分析必须是充分、准确的,因为只有这样,才能真正避免在制定金融政策以及从事具体的金融活动中出现一些不该发生的错误。从狭义上看,银行、证券与保险是金融环境中主流性的三个行业,它们是缺一不可的;但是,从广义上看,目前的金融环境中包括传统金融领域、创新型金融领域以及灰色地带金融领域。特别是对于大量灰色地带的金融领域,人们一定要看到它作为一方关系的存在及其意义,一定不能小觑其具有的影响力。2015年中国证券市场上出现的巨大波动与当时灰色地带的金融行业大量、紧锣密鼓的活动有着紧密的关联性。当然,这种关联度到底有多大,还需要进行大数据分析,而且这种分析是极为必要的,否则一旦有一天真正发生了金融危机,人们却可能还浑然不知。

2. 主动引导金融环境中复杂的多边博弈的发展

马克思指出:资本的“唯一动机”就是“追逐利润”⑧。金融领域作为资本运行的主要载体,追求利益是其主要表现形式,而且这一点是绝对不应回避与否认的。因此,金融领域中存在着多边关系,势必就会存在复杂的多边博弈,复杂的多边博弈是资本追逐利益的具体表现形式。从消极方面来看,复杂的多边博弈带来的是各方力量受损;从积极方面来看,复杂的多边博弈也是金融领域保持活力的重要保证,因此,面对复杂的多边博弈,积极引导它的发展是最为重要的行为举措。对于复杂的多边博弈的发生,既不能像西方市场经济学所认为的那样应该任由其自然发展,也不能像传统计划经济学所认为的那样应该制止其发展。在此存在着“度”的掌握问题。但是,在大数据时代下,由于数据分析的引入,这种复杂的多边博弈的环境显得比以往更加复杂与激烈,因此,如何引导这种复杂的多边博弈的发展成为一个更加现实的课题。

3. 正面肯定当前金融环境中的三足鼎立局面

如前所述,在大数据时代下出现了传统金融领域、创新型金融领域与灰色地带金融领域三足鼎立的局面。这种局面的出现对于传统金融领域来说既是挑战也是机遇,使之拥有了提升发展、大力创新的要求,由此以来传统金融领域的创新发展已成为势在必行的趋势。但是应当看到的是,这里存在着一个需要在思想认识上解决的重大难题,即是让三大金融领域保持平衡状态下的三足鼎立的态势,还是通过让传统金融领域得以创新发展从而保持其一方独大的局面?严格说来,目前这个难题尚且停留在思想认识阶段,人们并没有找到解决它的根本办法。不过,总的说来,无论如何传统金融领域需要创新这一点是不容置疑的。当然,针对上述三个不同的金融领域可以有不同的发展思路:首先,针对传统金融领域,应当鼓励其创新发展;其次,应当积极创立创新型金融领域;第三,对于灰色地带金融领域,应当有节制地加以发展,同时可以让一些有积极意义的灰色地带的金融行业纳入到创新型金融领域,对其进行正规管理。在大数据时代下,一旦灰色地带金融领域掌握了数据上的博弈优势,如果对其不能进行正向引导以及有节制的发展的话,其势必会形成疯长的态势。因此,有节制地控制灰色地带金融领域的发展是极为重要的。

注释:

① 齐磊磊:《 大数据经验主义——如何看待理论、因果与规律》,《哲学动态》2015年第7期。

②③ 维克托·迈尔·舍恩伯格、肯尼思·库克耶:《大数据时代:生活、工作与思维的大变革》,浙江人民出版社2013年版,第93—94、92页。

④ 艾伯特·拉斯洛·巴拉巴西:《爆发:大数据时代预见未来的新思维》,中国人民大学出版社2012年版,第13—14页。

⑤ [德]加达默尔:《真理与方法》上卷,上海译文出版社1999年版,第392页。

⑥《马克思恩格斯全集》第30 卷,人民出版社1979年版,第214页。

⑦ 安东尼奥·葛兰西:《狱中札记》,中国社会科学出版社2000年版,第38页。