标题和描述中提到的“大数据-算法-全球化背景下中国承接和对外外包定量研究”主要探讨的是在全球化的大背景下，中国如何在大数据和算法领域中参与国际服务外包，并对其产生的经济和就业影响进行定量分析。这一研究涉及的关键知识点包括：
1. **大数据**：大数据是指在传统数据处理应用软件无法处理的大量复杂数据。这些数据来自各种源头，如社交媒体、物联网设备、交易记录等。大数据的分析可以帮助企业做出更精准的决策，优化运营，甚至发现新的市场趋势。
2. **算法**：算法是解决问题或执行任务的明确规范步骤。在大数据分析中，算法扮演着核心角色，它们用于数据清洗、预处理、聚类、分类、预测和优化等任务。
3. **数据结构**：数据结构是组织和存储数据的方式，以便高效地访问和管理。在大数据分析中，选择合适的数据结构能提高算法的效率，例如使用哈希表、树、图等。
4. **聚类**：聚类是一种无监督学习方法，用于将数据集中的相似对象归为一类。在大数据分析中，聚类常用于市场细分、用户画像和异常检测。
5. **外包**：外包是指公司将一部分业务或流程转移给外部供应商来完成，可以降低成本、提高效率。全球化背景下的外包，特别是服务外包，涉及到跨国公司将其非核心业务活动转移到其他国家。
根据文件部分内容，研究还涉及到以下几个方面：
6. **跨国公司和服务贸易的法律和制度框架**：外包活动需要在合法的框架内进行，因此需要借鉴发达国家的经验，完善本国的法律法规和经济制度。
7. **汇率影响**：汇率变动会影响服务外包的发展，政府需通过金融手段稳定汇率，防止不利影响。
8. **Cobb-Douglas生产函数**：这是一种经济学模型，用来描述生产过程中投入与产出之间的关系，通常用于分析劳动力和资本对产出的贡献。
9. **外包对就业的影响**：研究表明服务外包对中国的就业产生负面影响，尤其是服务业，而实物外包的影响相对较小。
10. **劳动生产率**：外包可以提高产业的劳动生产率，服务外包对第一、二、三产业都有积极影响，而实物外包仅对第一、二产业有利。
11. **外包度量方法**：研究采用了多种方法来衡量外包程度，提供了更全面的理解。
12. **外包接受国的因素模型**：研究从发展中国家的角度，如中国，分析吸引跨国公司外包的因素，考虑了工资成本、资源、技术和政策支持。
13. **服务外包影响因素**：研究构建了理论模型，探讨了影响中国承接服务外包的关键因素，这在之前的研究中较少涉及。
14. **实证分析方法**：研究使用了面板数据分析方法，结合多种数据库资源，分析了外包对中国经济和就业的具体影响。
该研究深度探讨了全球化背景下中国在大数据和算法领域中的外包实践，以及外包对就业和生产率的影响，为政策制定者和企业提供了有价值的参考。
