互聯(lián)網(wǎng)如何改變基礎(chǔ)經(jīng)濟(jì)學(xué)理論

一、問題的理解

人類經(jīng)濟(jì)選擇行為在互聯(lián)網(wǎng)“時空錯開、同步并聯(lián)、客戶拉動、實時評價”功能的作用下正在悄然發(fā)生改變，這種改變會引發(fā)資源配置方式變化，會促使產(chǎn)業(yè)組織變化，微觀經(jīng)濟(jì)學(xué)必須能夠?qū)@些變化和變動做出新的解釋。

互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用擴(kuò)張是一個動態(tài)演進(jìn)概念，它在起步階段開辟了鏈接個人電腦之間的高效通訊系統(tǒng)，接著在消費和娛樂領(lǐng)域全面擴(kuò)張，目前正邁向加工制造和城市基礎(chǔ)設(shè)施等領(lǐng)域，并開始向醫(yī)療和生命領(lǐng)域滲透?；ヂ?lián)網(wǎng)應(yīng)用擴(kuò)張反映三大層面的內(nèi)容:(1)技術(shù)本身的內(nèi)在擴(kuò)張邏輯;(2)微觀經(jīng)濟(jì)活動操作的擴(kuò)張邏輯;(3)對人類行為、思想、文化乃至于對人類文明進(jìn)步的擴(kuò)張邏輯。第一層面的擴(kuò)張邏輯，主要指互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能等的各自技術(shù)規(guī)定及相互融合; 第二層面的擴(kuò)張邏輯，主要指人類運用日新月異的互聯(lián)網(wǎng)和人工智能等新技術(shù)進(jìn)行投資和生產(chǎn)經(jīng)營; 第三層面的擴(kuò)張邏輯，主要指這些新技術(shù)對人類經(jīng)濟(jì)、政治、文化和思想意識形態(tài)的潛移默化作用。這些擴(kuò)張邏輯要求我們研究人類選擇行為、資源配置和產(chǎn)業(yè)運行等的變化。

互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用擴(kuò)張使人類的投資經(jīng)營和消費娛樂等活動越來越受互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)和人工智能的導(dǎo)引。從行為主體、數(shù)據(jù)處理和信息獲取之間的關(guān)聯(lián)看這一導(dǎo)引過程，互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用擴(kuò)張正在逐步結(jié)束“人與信息對話”，走向“人與數(shù)據(jù)對話”，并在未來極有可能實現(xiàn)“數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)對話”。值得經(jīng)濟(jì)學(xué)家關(guān)注的是，“人與數(shù)據(jù)對話”和“數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)對話”將會改變?nèi)藗儧Q策的思維方式、操作程序和實施手段。傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)學(xué)和現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)學(xué)的理性選擇理論以及建立其上的微觀經(jīng)濟(jì)學(xué)，都是以部分信息為依據(jù)來推論因果關(guān)系從而展開理性選擇分析的，這些分析難以解釋互聯(lián)網(wǎng)和人工智能時代正在興起的由大數(shù)據(jù)思維驅(qū)動的實際選擇行為。

大數(shù)據(jù)思維本質(zhì)上仍然是一種因果思維，只是這種思維較之以部分信息為依據(jù)進(jìn)行推論的因果思維有顯著不同。舍恩柏格曾通過對大數(shù)據(jù)時代如何取舍信息的分析，認(rèn)為在工業(yè)化時代人類一直是運用有限樣本數(shù)據(jù)來剖析現(xiàn)象背后的因果關(guān)系，試圖通過這一剖析而精準(zhǔn)地獲悉事物因果關(guān)系的內(nèi)在機理，但這種因果思維不具有總體性和相關(guān)性;他進(jìn)一步指出，大數(shù)據(jù)思維放棄了以樣本數(shù)據(jù)追求精準(zhǔn)因果關(guān)系，強調(diào)數(shù)據(jù)總體性和相關(guān)性所內(nèi)蘊的因果關(guān)系，它實質(zhì)上是一種包含總體思維、相關(guān)思維、容錯思維和智能思維的方式。從信息獲取方式來考察，舍恩柏格實際上是認(rèn)為決策信息來源于大數(shù)據(jù)，人類通過對具有混雜性之大數(shù)據(jù)的總體分析，尤其是通過對大數(shù)據(jù)的相關(guān)分析，可以得到準(zhǔn)確信息乃至于有可能得到精準(zhǔn)信息。因此，大數(shù)據(jù)思維并不否定因果推斷，而是強調(diào)“人與數(shù)據(jù)對話”或“數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)對話”規(guī)定的因果推斷，大數(shù)據(jù)思維對于重塑經(jīng)濟(jì)學(xué)基礎(chǔ)理論具有革命性。

經(jīng)濟(jì)學(xué)理性選擇理論誕生在“人與信息對話”的非互聯(lián)網(wǎng)時代。理性選擇理論主要經(jīng)歷了兩大階段:(1)對選擇行為的一般理論模型分析;(2)研究選擇行為的信息約束和認(rèn)知約束。第一階段是傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)學(xué)在完全信息假設(shè)上，對選擇行為所展開的抽象理論分析; 第二階段是現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)學(xué)依據(jù)不完全信息假設(shè)，對傳統(tǒng)理論偏離實際的質(zhì)疑和批評。近半個多世紀(jì)以來的現(xiàn)代理性選擇理論的發(fā)展，是從信息約束研究走向認(rèn)知約束研究的，這一走向在反映科技進(jìn)步影響理性選擇理論演變的同時，也反映了經(jīng)濟(jì)學(xué)家思維層級的變化。以科技進(jìn)步的影響而言，廠商投資經(jīng)營最大限度地利用了科技手段獲取影響選擇的更多信息，以期實現(xiàn)最大化的決策效用; 就思維層級變化而論，經(jīng)濟(jì)學(xué)家開始從單純的行為分析轉(zhuǎn)變?yōu)樾袨楹托睦淼碾p重分析。

但從理論上評判，理性選擇理論在非互聯(lián)網(wǎng)時代的發(fā)展受到了極大限制。這種限制不是傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)學(xué)將理性解釋為追求自利最大化的錯，也不是現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)學(xué)把信息的搜集、整合、分類、加工和處理等解釋為實現(xiàn)最大化路徑的錯，而是經(jīng)濟(jì)學(xué)家的理論研究受信息約束和認(rèn)知約束所致。自 20 世紀(jì) 50 年代赫伯特·西蒙的有限理性學(xué)說問世以來，理性選擇理論對偏好、認(rèn)知和效用等的分析有了很大的完善。例如，針對如何降低認(rèn)知約束，經(jīng)濟(jì)學(xué)家通過并軌經(jīng)濟(jì)學(xué)與心理學(xué)，運用心理預(yù)期分析來探索認(rèn)知約束形成及降低認(rèn)知約束的方法(Kahneman ＆ Tversky，1973，1974，1979; Lucas ＆Prescott，1971; Lucas ＆ Stokey，1983; Smith，1994)。在非互聯(lián)網(wǎng)時代，盡管理性選擇理論經(jīng)過經(jīng)濟(jì)學(xué)家的努力得到很大發(fā)展，但信息約束和認(rèn)知約束問題始終難以得到解決。

互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用擴(kuò)張的最重要標(biāo)志是一切信息都來源于大數(shù)據(jù)。目前，已有文獻(xiàn)對互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用擴(kuò)張的未來前景進(jìn)行了展望性研究，主流觀點認(rèn)為未來世界是大數(shù)據(jù)和人工智能的世界(吳軍，2016; 彭特蘭 2015; 赫拉利 2017; 凱利 2014，2016，2017)。但是，這些研究較少涉及人類選擇過程中的偏好、認(rèn)知和效用期望等基礎(chǔ)理論。事實上，互聯(lián)網(wǎng)時代人們獲取信息的方式已步入“人與數(shù)據(jù)對話”版本，并且在將來會發(fā)展到“數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)對話”版本。從經(jīng)濟(jì)學(xué)基礎(chǔ)理論看這些標(biāo)志著互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用擴(kuò)張的“對話”版本的升級，我們可得到許多思想啟迪。以人們選擇而言，這些“對話”版本的升級不僅會改變選擇的思維程序、選擇手段和過程，更重要地，它將改變選擇偏好、認(rèn)知和效用期望。因此，我們創(chuàng)新微觀經(jīng)濟(jì)學(xué)的首要任務(wù)，需要對理性選擇理論展開探索。

現(xiàn)有的涉及互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用擴(kuò)張的分析文獻(xiàn)，主要集中在企業(yè)如何利用互聯(lián)網(wǎng)平臺進(jìn)行投資經(jīng)營等研究上。其實，如果企業(yè)利用互聯(lián)網(wǎng)平臺實現(xiàn)了“時空錯開，同步并聯(lián)”，而不是運用大數(shù)據(jù)和人工智能等技術(shù)進(jìn)行投資經(jīng)營，它只是我們稱之的互聯(lián)網(wǎng) + 模式，是“人與數(shù)據(jù)對話”模式，而不是 “數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)對話”模式?；ヂ?lián)網(wǎng)應(yīng)用擴(kuò)張從“人與數(shù)據(jù)對話”向“數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)對話”轉(zhuǎn)變時，有幾個問題需要討論:(1)在“人與數(shù)據(jù)對話”階段，人類選擇是否進(jìn)入了信息不完全向信息完全的過渡階段;(2)在“數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)對話”階段，人類是否可以在信息完全的基礎(chǔ)上進(jìn)行選擇;(3)微觀經(jīng)濟(jì)學(xué)在“數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)對話”背景下如何發(fā)展等。

較之于工業(yè)化時代主要采用因果分析來甄別信息，互聯(lián)網(wǎng)時代開始轉(zhuǎn)向通過大數(shù)據(jù)的搜集、整合、分類、加工、處理來甄別信息。這種甄別信息方法的最大亮點，是逐步排除了主觀判斷所產(chǎn)生的信息誤差。當(dāng)人類通過大數(shù)據(jù)能夠獲取準(zhǔn)確信息時，廠商就會在(最大化)理性驅(qū)動下運用以大數(shù)據(jù)支撐的互聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)平臺來投資經(jīng)營。撇開互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)和人工智能等對產(chǎn)業(yè)運行過程的具體影響，僅就“人與數(shù)據(jù)對話”發(fā)展到“數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)對話”而論，從傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)演變而來的互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)將不再是簡單意義上的互聯(lián)網(wǎng) + 企業(yè)，而是轉(zhuǎn)化成以人工智能挖掘和匹配大數(shù)據(jù)的智能科技產(chǎn)業(yè)。若此，微觀經(jīng)濟(jì)學(xué)的資源配置和產(chǎn)業(yè)組織理論就不適合對產(chǎn)業(yè)運行的解釋了。

互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用擴(kuò)張會顯現(xiàn)兩大結(jié)果: 一是人類選擇的偏好、認(rèn)知和效用期望等的變化，另一是個人、廠商和政府實際選擇的變化。為此，我們首先要對互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等如何影響人們選擇做出解說; 其次是對選擇偏好、認(rèn)知和效用期望等做出一般理論解說，以重塑微觀經(jīng)濟(jì)學(xué)的理論分析基礎(chǔ); 再其次是在創(chuàng)新后的理性選擇理論的基礎(chǔ)上，對資源配置理論和產(chǎn)業(yè)組織理論做出新的解說。在筆者看來，這些解說可以在很大程度上說明現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)學(xué)為什么不能解釋互聯(lián)網(wǎng)時代人們實際選擇的原因，對于這種向主流經(jīng)濟(jì)學(xué)基礎(chǔ)理論的挑戰(zhàn)，需要有充分說服力的案例、數(shù)據(jù)或經(jīng)驗事實的論證。不過，這個問題的探索性研究可分為兩步走，第一步是在創(chuàng)新理性選擇理論的基礎(chǔ)上對現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)學(xué)不能解釋互聯(lián)網(wǎng)時代人們的實際選擇行為展開一般性理論分析，第二步則是運用案例、數(shù)據(jù)或經(jīng)驗事實來展開實證。本文將致力于第一步的研究。

本文結(jié)構(gòu)安排如下: 第二部分對互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用擴(kuò)張下的人類選擇行為進(jìn)行概要描述，重點考察理性選擇理論在假設(shè)前提、參照系和分析方法等方面與互聯(lián)網(wǎng)時代人們選擇實際的偏離; 第三部分是解析互聯(lián)網(wǎng)時代人們選擇偏好、認(rèn)知和效用期望等的變化，探討理性選擇理論分析框架的創(chuàng)新; 第四部分是對微觀經(jīng)濟(jì)學(xué)的資源配置理論和產(chǎn)業(yè)組織理論等做出一些新思考，以完成對互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用擴(kuò)張與微觀經(jīng)濟(jì)學(xué)基礎(chǔ)之關(guān)聯(lián)的理論論證; 第五部分是分析性結(jié)語。

二、互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用擴(kuò)張下的人類選擇行為概覽

經(jīng)濟(jì)學(xué)理性選擇理論的分析架構(gòu)，是經(jīng)由完全信息假設(shè)轉(zhuǎn)向不完全信息假設(shè)，對偏好、認(rèn)知和效用等要素做出有取舍的研究，并采取以“個體行為”作為基本分析單元的個體主義方法論來完成的。假設(shè)前提轉(zhuǎn)變，是經(jīng)濟(jì)學(xué)家逼近現(xiàn)實研究選擇行為的一種理論反映; 有取舍地研究偏好、認(rèn)知和效用等要素，是經(jīng)濟(jì)學(xué)家追求理論完美以繞避分析難點的反映; 采取個體主義方法論，則是經(jīng)濟(jì)學(xué)家推崇建構(gòu)理性而采用的抽象分析方法。 隨著極大量、多緯度和完備性特征的大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生，隨著機器學(xué)習(xí)和其他人工智能技術(shù)的廣泛使用，互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用擴(kuò)張下的信息基礎(chǔ)已發(fā)生了很大的改變，人類選擇偏好、認(rèn)知和效用期望等正在發(fā)生變化。我們從“人與數(shù)據(jù)對話”以及“數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)對話”背景來研究互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用擴(kuò)張下的人類選擇行為，需要對現(xiàn)代理性選擇理論的主要發(fā)展做出概要的梳理。

首先，現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)學(xué)對新古典經(jīng)濟(jì)學(xué)的質(zhì)疑和批評，是在“人與信息對話”版本內(nèi)的質(zhì)疑和批評。這里概括的“人與信息對話”版本是指行為主體獲取信息的途徑，以及依據(jù)所獲取信息進(jìn)行選擇的方式和過程。具體地說，“人與信息對話”版本所對應(yīng)的，是個人和廠商通過市場供求、價格波動、政策取向等獲取影響選擇的信息，是在分類、加工和處理這些信息的基礎(chǔ)上做出判斷、形成認(rèn)知而進(jìn)行選擇。該版本最主要的特征如下:(1)個人和廠商獲取的信息是已發(fā)生事件的部分信息;(2)個人和廠商難以借助科技手段從非數(shù)字化數(shù)據(jù)中得到信息;(3)經(jīng)濟(jì)學(xué)家的實證分析只能依據(jù)不完全的樣本數(shù)據(jù)，還不能依據(jù)大數(shù)據(jù)建立實證分析模型?！叭伺c信息對話”版本對應(yīng)的社會經(jīng)濟(jì)形態(tài)，是現(xiàn)代農(nóng)業(yè)、工業(yè)、服務(wù)業(yè)及全球化貿(mào)易的工業(yè)化時代。

一種理論與實際行為的偏離，通常表現(xiàn)為該理論的基本定理或分析范式不能有效解釋與之發(fā)生偏差的實際行為。新古典經(jīng)濟(jì)學(xué)創(chuàng)立的以“偏好的內(nèi)在一致性”為底蘊的期望效用函數(shù)理論就被視為出現(xiàn)了這種情況。關(guān)于“偏好的內(nèi)在一致性”，現(xiàn)代主流經(jīng)濟(jì)學(xué)認(rèn)為它是完全信息假設(shè)和其他給定條件約束下的邏輯推論，人們的實際選擇并不具有期望效用函數(shù)理論所說的非此即彼的內(nèi)在一致性，尤其是受心理因素和非經(jīng)濟(jì)動機影響的諸如施惠、受惠、報復(fù)等行為更是如此(Goranson＆ Berkowitz，1966; Berg et al．，1995; Forsythe et al．，1994; Marwell，Ames，1979; Fehr et al．，1996)?，F(xiàn)代非主流經(jīng)濟(jì)學(xué)則是通過一系列心理和行為實驗，論證了偏好的內(nèi)在一致性與人們實際選擇之間的系統(tǒng)性偏差(Kahneman ＆ Tversky，1973，1974，1979; Smith，1994)。關(guān)于“選擇者知曉選擇結(jié)果和效用最大化”，主流經(jīng)濟(jì)學(xué)和非主流經(jīng)濟(jì)學(xué)都認(rèn)為人類的有限理性會導(dǎo)致認(rèn)知約束，選擇者不具有精確計算選擇結(jié)果的能力，效用最大化是一種自利最大化愿景，選擇者在認(rèn)知約束下的效用期望會不斷發(fā)生調(diào)整。這些質(zhì)疑和批評表明現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)學(xué)已逐步把“認(rèn)知”作為內(nèi)生變量來處理。

關(guān)于“相同選擇通常在相同概率下發(fā)生”，現(xiàn)代主流經(jīng)濟(jì)學(xué)分析了認(rèn)知約束下的選擇行為所對應(yīng)的結(jié)果集及其概率分布，他們通過對結(jié)果集的概率分布是否確知的研究，將人類受認(rèn)知約束的選擇劃分為確定性隨機選擇和模糊性隨機選擇。阿萊悖論 (Allais，1953 )和艾爾斯伯格悖論(Ellsberg，1961)就是這些觀點的早期最著名的理論?，F(xiàn)代非主流經(jīng)濟(jì)學(xué)則將認(rèn)知看成是決定選擇權(quán)重之重要變量的主觀概率，認(rèn)為特定情境中的高低幾率事件會導(dǎo)致人的認(rèn)知偏差，選擇結(jié)果的概率并不等于效用的加權(quán)之和，人們通過風(fēng)險厭惡和風(fēng)險偏好的主觀感受值來度量預(yù)期財富變動，效用函數(shù)可以通過一條呈 S 型曲線的反映風(fēng)險厭惡和風(fēng)險偏好的價值函數(shù)表示(Kahneman ＆Tversky，1979)。由此可見，現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)學(xué)對認(rèn)知約束的研究有了明顯的加深和拓寬。

現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)學(xué)是在“人與信息對話”框架中對已發(fā)生的信息做出搜集、整合、分類、加工和處理，再經(jīng)因果分析對新古典經(jīng)濟(jì)學(xué)進(jìn)行質(zhì)疑和批評的，在“人與信息對話”版本中，人的選擇都有著揮之不去的主觀判斷。在“人與數(shù)據(jù)對話”版本，出現(xiàn)了具備新的信息獲取方式和因果分析方法的極

少數(shù)智慧大腦者，他們能通過對大數(shù)據(jù)的多維度進(jìn)行相關(guān)分析而獲取精準(zhǔn)信息，能借助互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)和運用云計算來設(shè)置模型，并運用機器學(xué)習(xí)處理參數(shù)而做出選擇(這可看成是對智慧大腦者的定義)，而那些不具備以上能力的蕓蕓眾生，則可看成是非智慧大腦者。

其次，智慧大腦產(chǎn)生于“人與數(shù)據(jù)對話”版本，在將來有可能會在“數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)對話”版本下選擇，智慧大腦的選擇偏好、認(rèn)知過程和效用期望等會影響非智慧大腦。當(dāng)人類選擇所依據(jù)的信息不是僅僅來源于數(shù)字和文字，而是包括圖片、圖書、圖紙、視頻、聲音和影像等非數(shù)字化數(shù)據(jù)，并且獲取信息的途徑主要是通過大數(shù)據(jù)、云計算和機器學(xué)習(xí)時，人類選擇行為及其過程便進(jìn)入了“人與數(shù)據(jù)對話”版本。這個版本會隨著互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用擴(kuò)張而擴(kuò)張，當(dāng)其擴(kuò)張至“數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)對話”版本時，人類選擇過程將會告別主觀判斷，徹底進(jìn)入一切有機體和無機體都可以通過數(shù)據(jù)解構(gòu)的“算法”時代(赫拉利 2017)。這便有以下推論，人類從大數(shù)據(jù)獲取精準(zhǔn)信息的時代，是智慧大腦選擇決定非智慧大腦選擇的時代。聯(lián)系理性選擇理論創(chuàng)新看問題，隨著互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)和人工智能的深度融合，互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用擴(kuò)張在改變?nèi)祟惖倪x擇偏好、認(rèn)知過程和效用期望的同時，也會改變廠商行為方式和產(chǎn)業(yè)組織結(jié)構(gòu)。

現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)學(xué)的理性選擇理論正確指出了人類選擇偏好的多維性、認(rèn)知的不確定性和效用期望的不斷調(diào)整，但這些發(fā)展不是以大數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的分析。在互聯(lián)網(wǎng)時代，理性選擇理論需要研究的是，智慧大腦運用大數(shù)據(jù)、云計算和機器學(xué)習(xí)等搜集、整合、分類、加工和處理人們消費和投資的歷史數(shù)據(jù)、即時數(shù)據(jù)和未來數(shù)據(jù)時，如何在成本、收益、體驗、時尚和心理滿足等方面對選擇偏好發(fā)生影響。智慧大腦通過機器深度學(xué)習(xí)和強化學(xué)習(xí)來搜尋最大化消費和最大化投資的路徑時，如何對認(rèn)知過程和效用期望調(diào)整發(fā)生影響呢? 基于智慧大腦選擇有著確定性的高效用，智慧大腦的選擇偏好、認(rèn)知和效用在未來將會成為人類選擇過程的主流，非智慧大腦會全面追隨智慧大腦。這個問題的深入討論涉及理性選擇過程的行為主體結(jié)構(gòu)問題(下文分析)?；ヂ?lián)網(wǎng)時代的智慧大腦和非智慧大腦的現(xiàn)實選擇正在“顛覆”經(jīng)濟(jì)學(xué)理性選擇理論的分析基礎(chǔ)。

再次，理性選擇理論不能解釋非智慧大腦的選擇偏好、認(rèn)知過程和效用期望。在“人與信息對話”的分析框架內(nèi)，理性選擇理論只能解釋互聯(lián)網(wǎng)時代智慧大腦的選擇行為，難以解釋非智慧大腦的選擇行為。這是因為，從追求效用最大化以及由互聯(lián)網(wǎng)協(xié)同效應(yīng)引致的人們選擇行為互動考察，非智慧大腦的選擇偏好通常表現(xiàn)出一種以最大化為底蘊但卻受智慧大腦牽引的趨同化偏好。對于這種趨同化偏好，理性選擇理論不曾有過論述，而經(jīng)濟(jì)學(xué)家運用個體主義方法論對個體選擇偏好所做的抽象分析，是不能解釋非智慧大腦這種趨同化偏好的。非智慧大腦的認(rèn)知形成是一種放棄理智思考而以智慧大腦認(rèn)知為自己認(rèn)知的過程。理性選擇理論對選擇者搜集、整合、分類、加工和處理信息的認(rèn)知形成的分析，難以解釋非智慧大腦這種特殊的認(rèn)知形成過程。另一方面，與趨同化偏好和趨同化認(rèn)知相對應(yīng)，非智慧大腦的效用期望，則是一種將效用寄托于智慧大腦的沒有自己明確預(yù)期的效用期望等待。

智慧大腦的選擇效用會展現(xiàn)在互聯(lián)網(wǎng)平臺上，它會產(chǎn)生一種促動非智慧大腦仿效智慧大腦偏好和認(rèn)知的催化作用。正是這種催化作用使非智慧大腦產(chǎn)生偏好趨同化和認(rèn)知趨同化。不過，這兩種趨同化要有互聯(lián)網(wǎng)作為基礎(chǔ)配置條件，否則，智慧大腦對非智慧大腦的引領(lǐng)作用便無法發(fā)揮。從人類獲取信息的途徑和方式理解，互聯(lián)網(wǎng)高度體現(xiàn)了“聯(lián)”的功能，這一功能使無數(shù)***立計算機形成了信息流動和聚合; 加之，物理世界的硬件設(shè)施與之相“聯(lián)”，使任何行業(yè)都具有互聯(lián)網(wǎng)屬性，任何信息都來源于大數(shù)據(jù)。當(dāng)人類能充分運用人工智能來挖掘、處理和匹配數(shù)據(jù)時，便有可能形成“數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)對話”。非智慧大腦趨同化偏好的程度和范圍取決于互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用擴(kuò)張，在趨同化偏好促動下，非智慧大腦會放棄理智思考而形成趨同化認(rèn)知和效用期望等待。顯然，針對這些情形，經(jīng)濟(jì)學(xué)家在“人與信息對話”版本內(nèi)是難以洞察的。

最后，建構(gòu)智慧大腦引領(lǐng)非智慧大腦之選擇模型的機理。智慧大腦尤其是非智慧大腦選擇行為具有極強的抽象性，我們難以運用數(shù)理模型對之進(jìn)行刻畫，但可用文字對這些模型的機理構(gòu)成做出以下幾點概括:

第一，互聯(lián)網(wǎng)協(xié)同效應(yīng)是智慧大腦和非智慧大腦選擇行為的互動，它內(nèi)蘊的函數(shù)關(guān)系可從互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)和人工智能等的相互融合中探索。

第二，智慧大腦是從大數(shù)據(jù)多維度的相關(guān)性獲得正確信息，并通過機器學(xué)習(xí)或其他人工智能技術(shù)形成認(rèn)知的，這個過程決定智慧大腦高效用的效用函數(shù)的形成過程。

第三，在網(wǎng)絡(luò)協(xié)同效應(yīng)下，非智慧大腦仿效智慧大腦而形成偏好趨同化和認(rèn)知趨同化，這兩種趨同化導(dǎo)致非智慧大腦形成沒有主觀展望的效用期望等待。

第四，非智慧大腦的效用函數(shù)是智慧大腦效用函數(shù)的復(fù)合函數(shù)，我們可將智慧大腦的選擇偏好、認(rèn)知和效用期望等，理解為是非智慧大腦相應(yīng)變量的解釋性變量。

以上所描述的智慧大腦引領(lǐng)非智慧大腦選擇的模型建構(gòu)機理表明，互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用擴(kuò)張背景下的人類選擇行為已發(fā)生很大變化，經(jīng)濟(jì)學(xué)理性選擇理論要有效解釋非智慧大腦的選擇偏好、認(rèn)知和效用期望，必須對互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)和人工智能等導(dǎo)致人類選擇變化問題展開新的研究，必須在“人與數(shù)據(jù)對話”尤其是在“數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)對話”背景下思考問題。我們創(chuàng)新理性選擇理論，需要關(guān)注智慧大腦和非智慧大腦兩大主體，需要關(guān)注智慧大腦的選擇行為對非智慧大腦的引領(lǐng)作用和過程。

三、理性選擇理論分析框架的創(chuàng)新設(shè)想

互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用擴(kuò)張在現(xiàn)實中的具體表現(xiàn)是: 互聯(lián)網(wǎng)向移動互聯(lián)網(wǎng)轉(zhuǎn)化，商業(yè)互聯(lián)網(wǎng)向服務(wù)互聯(lián)網(wǎng)轉(zhuǎn)化，產(chǎn)品互聯(lián)網(wǎng)向工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)轉(zhuǎn)化，城市互聯(lián)網(wǎng)向農(nóng)村互聯(lián)網(wǎng)轉(zhuǎn)化，并由此導(dǎo)致互聯(lián)網(wǎng)、通訊和信息等三大技術(shù)融合的物聯(lián)網(wǎng)。換言之，商品和服務(wù)的互聯(lián)網(wǎng) + 模式會催生出物聯(lián)網(wǎng)。誠然，在“人與數(shù)據(jù)對話”的互聯(lián)網(wǎng)時代，人類運用移動設(shè)備、傳感器、社交媒體和定位系統(tǒng)等手段所獲取的大數(shù)據(jù)，還不足以產(chǎn)生供人類選擇使用的全部信息，但到了“數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)對話”階段，隨著人工智能技術(shù)鋪天蓋地的成功應(yīng)用，人工智能挖掘數(shù)據(jù)和預(yù)見數(shù)據(jù)變動的能力將大大增強，大數(shù)據(jù)提供完全信息的可能性就有可能轉(zhuǎn)變成現(xiàn)實性。

依據(jù)本文對互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用擴(kuò)張的理解，當(dāng)大數(shù)據(jù)和人工智能等對經(jīng)濟(jì)活動具有全方位的滲透和影響時有以下問題值得關(guān)注:(1)隨著人類挖掘大數(shù)據(jù)的科技水平和處理能力的提高，行為主體會發(fā)生什么樣的結(jié)構(gòu)變化;(2)人類利用云平臺和運用云計算搜集和處理大數(shù)據(jù)，能夠在多大程度和范圍內(nèi)消除信息不完全;(3)隨著未來的一切都有可能數(shù)字化和智能化，人們會在哪些方面改變投資和消費的選擇方式;(4)一旦人類社會像未來學(xué)家所說的那樣成為數(shù)據(jù)社會，我們可否對選擇偏好、認(rèn)知、效用等作出一般性理論描述。

首先，基于未來一切都有可能數(shù)字化和智能化，對人類選擇行為的研究，需要切合實際地對行為主體結(jié)構(gòu)作出新的界定。傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)學(xué)和現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)學(xué)都將個體作為抽象行為主體看待，他們或通過邏輯演繹，或通過實驗來分析主體的選擇行為，這種分析所導(dǎo)致的偏好函數(shù)、認(rèn)知函數(shù)和效用函數(shù)的三位一體的融合，是“人與信息對話”版本的理論反映。在“人與數(shù)據(jù)對話”尤其是未來有可能出現(xiàn)“數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)對話”版本情況下，智慧大腦的投資和消費選擇有著工業(yè)化時代不具備的“示范或引領(lǐng)大眾選擇的集約化效應(yīng)”，我們可以依據(jù)這種效應(yīng)把行為主體劃分為智慧大腦和非智慧大腦兩大類型。

事實上，在互聯(lián)網(wǎng)時代能夠取得高投資效用和高消費效用的選擇者，一定是能全面搜集、整合、分類、加工和處理信息，運用大數(shù)據(jù)思維和機器學(xué)習(xí)，從而掌握精準(zhǔn)算法的極少數(shù)智慧大腦者，而絕大部分非智慧大腦者從自身利益計會效仿智慧大腦的選擇行為。誠然，從兩大行為主體的行為互動看，這樣的效仿可以解釋為早已被現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)學(xué)描述的羊群效應(yīng)，但羊群效應(yīng)是對特定選擇事件的行為互動結(jié)果的描述?，F(xiàn)代經(jīng)濟(jì)學(xué)與傳統(tǒng)主流經(jīng)濟(jì)學(xué)一樣，并沒有放棄行為主體的一元結(jié)構(gòu)，他們對羊群效應(yīng)或蝴蝶效應(yīng)或信息重疊等現(xiàn)象的描述，始終是在一元結(jié)構(gòu)框架內(nèi)展開的。智慧大腦和非智慧大腦的二元結(jié)構(gòu)是羊群效應(yīng)普遍存在而形成的一種趨勢，它只會出現(xiàn)在“人與數(shù)據(jù)對話”和 “數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)對話”版本中。

也許有人會認(rèn)為既然非智慧大腦效仿智慧大腦，那么現(xiàn)代理性選擇理論就同樣適合于對非智慧大腦的解釋，沒有必要把行為主體劃分為智慧大腦和非智慧大腦這樣的二元結(jié)構(gòu)。這是一種碰到問題以邏輯演繹和推理來解釋現(xiàn)象的帶有經(jīng)驗主義色彩的思維。因為，非智慧大腦效仿智慧大腦只是現(xiàn)象，其偏好、認(rèn)知和效用期望有特定的規(guī)定，而正是這些規(guī)定才彰顯出把兩大行為主體視為理性選擇理論創(chuàng)新的學(xué)術(shù)價值。其實，互聯(lián)網(wǎng)時代行為主體結(jié)構(gòu)的變化，是技術(shù)面和市場面的雙重制度安排變化的結(jié)果，它會導(dǎo)致不同行為主體在選擇過程中的相對位置變化(智慧大腦將成為主流)，這便要求經(jīng)濟(jì)學(xué)家重新審視偏好、認(rèn)知和效用期望之間的現(xiàn)實和邏輯關(guān)聯(lián)。因此，行為主體結(jié)構(gòu)的區(qū)分和界定是我們創(chuàng)新理性選擇理論不可忽視的基本環(huán)節(jié)。

其次，我們構(gòu)建理性選擇理論的分析框架，可考慮采用信息完備假設(shè)?，F(xiàn)代經(jīng)濟(jì)學(xué)質(zhì)疑和批評傳統(tǒng)理論時，延用了傳統(tǒng)理論的自利假設(shè)，但有一個釜底抽薪的“學(xué)術(shù)動作”，那便是將完全信息假設(shè)改為不完全信息假設(shè)。如果說自利假設(shè)反映了經(jīng)濟(jì)學(xué)家對人類選擇之永恒本性的理解，那么，不完全信息假設(shè)則可以看成是經(jīng)濟(jì)學(xué)家對工業(yè)化時代“人與信息對話”的邏輯認(rèn)知。當(dāng)互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用擴(kuò)張將人類社會從“人與數(shù)據(jù)對話”推進(jìn)到“數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)對話”時，大數(shù)據(jù)的極大量、完備性和多維度等特性客觀上會給人類決策提供完備信息。其實，即便在原始社會，大數(shù)據(jù)也是客觀存在的，只是那時人們不可能有大數(shù)據(jù)概念，不具備半點搜集和處理大數(shù)據(jù)的能力。到了工業(yè)化時代，人們搜集和處理大數(shù)據(jù)的能力空前提高，但由于科技水平限制了人們只能搜集和處理部分歷史數(shù)據(jù)，不能搜集和處理正在發(fā)生的現(xiàn)期數(shù)據(jù)以及尚未發(fā)生的未來數(shù)據(jù)，更不能搜集和處理諸如聲音、圖片、指紋等非數(shù)據(jù)化數(shù)據(jù)，因此，不完全信息假設(shè)勢在必然。

隨著人類進(jìn)入一切信息的初始狀態(tài)都以大數(shù)據(jù)形式呈現(xiàn)的“數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)對話”版本，所有信息都會被納入無中介環(huán)節(jié)的信息流動平臺。智慧大腦利用云平臺和運用云計算，通過機器深度學(xué)習(xí)和強化學(xué)習(xí)能夠最大限度地獲取影響決策的信息。因而可有一種極端的推論: 如果新科技發(fā)展到頂級水平，智慧大腦是有可能獲取完全信息的。當(dāng)然，這要求人類能夠駕馭“數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)對話”所覆蓋的全部數(shù)字化數(shù)據(jù)和非數(shù)字化數(shù)據(jù)的復(fù)雜場景。目前，這個場景已進(jìn)入初級階段，隨著互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用擴(kuò)張，進(jìn)入中級階段可能不需要太長時間，但能不能成功進(jìn)入挖掘和處理完全信息的頂級階段卻不敢斷言。在筆者看來，如果人類決策進(jìn)入“數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)對話”的中級場景階段，我們創(chuàng)新理性選擇理論便可以采用信息完備假設(shè)。

“數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)對話”場景所型構(gòu)的一般圖景，是人類運用互聯(lián)網(wǎng)、云平臺、云計算和人工智能等技術(shù)把一切有機體和無機體破譯和解構(gòu)成數(shù)字世界。人類破譯和解構(gòu)數(shù)字世界的技術(shù)條件配置是建立在大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)之上的新科技，新科技挖掘、搜集、整合、分類、加工和處理數(shù)據(jù)的有可能取得的最大成功，是將萬物的成因、變化和發(fā)展等歸結(jié)為一種“算法”。從互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用擴(kuò)張來考察，人類進(jìn)入“數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)對話”版本后，互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用擴(kuò)張會產(chǎn)生極大量、多維度和完備性的海量數(shù)據(jù)，云平臺和云計算搜集、儲存和計算大數(shù)據(jù)的功能會飛躍，人工智能加工和處理大數(shù)據(jù)的技術(shù)會飛躍，而這一切會給人類獲取完備信息提供基礎(chǔ)。因此，針對即將到來的“數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)對話”版本，我們創(chuàng)新理性選擇理論可考慮采用完備信息假設(shè)。當(dāng)然，這個假設(shè)是整個經(jīng)濟(jì)理論的分析基礎(chǔ)，它需要許多復(fù)雜的數(shù)學(xué)模型論證，這里只是作為一個設(shè)想提出。

再次，智慧大腦是精英而非智慧大腦代表大眾，我們需要分別分析這兩大主體的偏好、認(rèn)知和效用期望，以構(gòu)建一個二元行為主體參照系來完成理性選擇理論的創(chuàng)新。

第一，關(guān)于智慧大腦之選擇偏好、認(rèn)知和效用期望的理論解析?，F(xiàn)代理性選擇理論質(zhì)疑傳統(tǒng)理論的核心，是批評該理論關(guān)于選擇者知曉選擇結(jié)果，以及通過數(shù)學(xué)模型所推論的能夠?qū)崿F(xiàn)效用最大化的分析結(jié)論。智慧大腦能否獲取完備信息，一方面受制于對大數(shù)據(jù)的挖掘、搜集、整合和分類，另一方面取決于運用云平臺、云計算、機器學(xué)習(xí)和其他人工智能手段對大數(shù)據(jù)的加工和處理。同時，智慧大腦追求效用最大化的選擇偏好，會讓位于挖掘、搜集、整合、分類、加工和處理大數(shù)據(jù)的認(rèn)知過程。在未來“數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)對話”階段，大數(shù)據(jù)貫穿于智慧大腦的選擇偏好、認(rèn)知和效用期望等過程的始終，是支配智慧大腦選擇什么和怎樣選擇的靈魂。關(guān)于這一靈魂的作用，可聯(lián)系智慧大腦的認(rèn)知過程來展開討論。

新古典經(jīng)濟(jì)理論通過“偏好的內(nèi)在一致性”論證效用最大化，是一種把“認(rèn)知”作為外生變量處理的分析方法?，F(xiàn)代主流和非主流經(jīng)濟(jì)學(xué)運用實證分析和實驗分析，力圖將“認(rèn)知”還原為內(nèi)生變量，但由于他們在分析選擇行為時或多或少存在一定的給定條件約束，于是“認(rèn)知”始終沒有完全成為內(nèi)生變量。在互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用擴(kuò)張的時代，智慧大腦針對特定事件所形成的要不要選擇以及怎樣選擇的認(rèn)知，完全是以大數(shù)據(jù)分析為依據(jù)的，它不夾帶任何主觀判斷的成分; 智慧大腦的認(rèn)知形成過程是對大數(shù)據(jù)的分析過程，這種以大數(shù)據(jù)分析為前提的簡捷而科學(xué)的認(rèn)知形成過程，是不需要附加任何給定條件約束的。從偏好、認(rèn)知和效用之間聯(lián)系看，認(rèn)知處于偏好和效用期望的中介位置，當(dāng)認(rèn)知形成過程主要由大數(shù)據(jù)規(guī)定，大數(shù)據(jù)對選擇偏好和效用期望的影響也就顯而易見了。智慧大腦的選擇偏好、認(rèn)知和效用期望不是經(jīng)濟(jì)學(xué)理性選擇理論所描述的理論情景。

第二，關(guān)于非智慧大腦之選擇偏好、認(rèn)知和效用期望的理論解析。非智慧大腦是不能運用大數(shù)據(jù)思維的行為主體。在“人與信息對話”時期，或在“人與數(shù)據(jù)對話”初期，按照大數(shù)據(jù)思維的要求和標(biāo)準(zhǔn)，人們幾乎全是非智慧大腦者。自人類進(jìn)入“人與數(shù)據(jù)對話”的中期，智慧大腦和非智慧大腦的二元主體結(jié)構(gòu)才得以形成。針對互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用擴(kuò)張背景下的非智慧大腦出現(xiàn)偏好趨同化、認(rèn)知趨同化和效用期望等待的情形，我們創(chuàng)新理性選擇理論至少要完成兩項任務(wù): 一是說明“偏好趨同化”與“偏好的內(nèi)在一致性”的不同，解說“認(rèn)知趨同化”與“認(rèn)知跳越”的區(qū)別; 另一是對非智慧大腦的選擇偏好、認(rèn)知和效用期望等的模型設(shè)置路徑提出設(shè)想。

新古典經(jīng)濟(jì)學(xué)運用數(shù)理邏輯分析和論證的“偏好的內(nèi)在一致性”，是指在可供選擇的全部子集中，存在一種選擇 X 比選擇 Y 更被偏好的理性化能力; 面對全部選擇子集，當(dāng)選擇被框定在特定子集中時，效用函數(shù)由選擇 X 比選擇 Y 更被偏好時的最大化元素組成(Ｒichter，1971); 著名的期望效用函數(shù)理論通過對個體理性化能力與不同選擇子集系統(tǒng)性對應(yīng)關(guān)系的分析，運用數(shù)理模型論證了預(yù)先設(shè)定“偏好的內(nèi)在一致性”的合理性(Neumann ＆ Morgenstern，1947; Arrow ＆ Debreu，1954)。但是，偏好的“一致性”問題有內(nèi)在和外在之別，非智慧大腦的“趨同化偏好”所具有的一致性特征是外在的，它不像“偏好的內(nèi)在一致性”那樣是一種理論預(yù)設(shè)。

我們描述二元主體的分析參照系可考慮這樣一個建構(gòu)路徑: 運用云平臺和云計算搜集和整合來自移動互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、傳感器、社交媒體和定位系統(tǒng)等的大數(shù)據(jù)，通過考察行為主體是否進(jìn)行大數(shù)據(jù)思維和操作來確認(rèn)智慧大腦，并據(jù)此劃分智慧大腦和非智慧大腦。就相應(yīng)的模型構(gòu)建而言，一方面，可根據(jù)智慧大腦與非智慧大腦的各自數(shù)量及其比率，建立二元主體模型。另一方面，可根據(jù)非智慧大腦內(nèi)部效仿和不效仿智慧大腦的人數(shù)及其比率，建立反映非智慧大腦內(nèi)部結(jié)構(gòu)的(亞)二元主體模型。非智慧大腦內(nèi)部的亞結(jié)構(gòu)模型既是二元主體分析參照系基礎(chǔ)，也是建立趨同化偏好模型和趨同化偏好函數(shù)的基礎(chǔ)。

趨同化認(rèn)知是趨同化偏好的自然延伸。非智慧大腦的趨同化認(rèn)知同樣具有“跳躍認(rèn)知”的特征，但它不同于新古典經(jīng)濟(jì)學(xué)預(yù)設(shè)“知曉選擇結(jié)果”所產(chǎn)生的“認(rèn)知跳躍”。從純理論考察，非智慧大腦有著可以描述的認(rèn)知函數(shù)，該函數(shù)的核心解釋變量，可以看成是智慧大腦與非智慧大腦之間的行為互動。誠然，智慧大腦對大數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘、搜集、整合、加工和處理的認(rèn)知過程，并不直接影響非智慧大腦的認(rèn)知形成，但是，當(dāng)智慧大腦的效用函數(shù)取得極大值時，通常會驅(qū)使非智慧大腦將“智慧大腦的認(rèn)知”作為自己的認(rèn)知。非智慧大腦效仿智慧大腦實際上是一種行為互動，雖然這種行為互動在現(xiàn)象形態(tài)上表現(xiàn)為非智慧大腦的認(rèn)知跳躍，但作為智慧大腦與非智慧大腦之間的關(guān)聯(lián)，它可以理解為是非智慧大腦認(rèn)知函數(shù)的解釋變量。這個抽象的解釋變量對于創(chuàng)新理性選擇理論是至關(guān)重要的，它是我們理解非智慧大腦趨同化偏好、趨同化認(rèn)知和效用期望等待的樞紐。

非智慧大腦的趨同化偏好和趨同化認(rèn)知，決定其效用函數(shù)的“效用等待”屬性。如上所述，現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)學(xué)關(guān)于效用期望研究的最新發(fā)展，是通過反映相對財富變化的風(fēng)險厭惡和風(fēng)險偏好的分析，對個體選擇的效用函數(shù)作出描述的(Kahneman ＆ Tversky，1979，1974)。但就構(gòu)成效用函數(shù)永恒主題的最大化而言，這一描述同樣適合于智慧大腦和非智慧大腦的選擇行為; 以創(chuàng)新理性選擇理論的分析框架而論，與趨同化偏好和趨同化認(rèn)知的模型化一樣，效用期望的模型化也會碰到一系列的困難，經(jīng)濟(jì)學(xué)家要重點解決智慧大腦效用期望的模型建構(gòu)。經(jīng)濟(jì)學(xué)理性選擇理論是微觀經(jīng)濟(jì)學(xué)的分析基礎(chǔ)，我們對智慧大腦和非智慧大腦的二元主體劃分，以及“趨同化偏好→趨同化認(rèn)知→效用等待”的分析創(chuàng)新，是重塑微觀經(jīng)濟(jì)學(xué)的一條路徑。

四、微觀經(jīng)濟(jì)學(xué)基礎(chǔ)創(chuàng)新的幾點思考

微觀經(jīng)濟(jì)學(xué)包含極其寬泛的內(nèi)容，資源配置理論和產(chǎn)業(yè)組織理論是最基礎(chǔ)和最核心，至于廠商理論、價格理論、投資理論、分配理論、消費理論、激勵理論等，在很大程度和范圍內(nèi)都與這兩大理論交叉或是其派生形式。這兩大理論以主體、行為和制度作為分析對象，始終圍繞人的理性選擇來研究效率問題。現(xiàn)有的資源配置理論和產(chǎn)業(yè)組織理論都是誕生在“人與信息對話”的工業(yè)化時代，在 “數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)對話”的未來，人們加工和處理數(shù)據(jù)的手段和獲取信息的途徑完全改變，“數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)對話”場景代替“人與信息對話”場景的事實，要求微觀經(jīng)濟(jì)學(xué)創(chuàng)新。資源配置理論和產(chǎn)業(yè)組織理論與理性選擇理論有很強的關(guān)聯(lián)，我們需要考慮這兩大理論與理性選擇理論在互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用擴(kuò)張背景下的理論銜接。

首先，微觀經(jīng)濟(jì)學(xué)要符合實際地解決資源配置問題，需要有“數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)對話”的分析框架。微觀經(jīng)濟(jì)學(xué)的資源配置理論，是古典經(jīng)濟(jì)學(xué)和新古典經(jīng)濟(jì)學(xué)長期潛心研究的結(jié)晶。自馬歇爾(1890)的邊際分析框架問世以來，經(jīng)濟(jì)學(xué)家對各種約束條件下資源配置的均衡問題進(jìn)行了廣泛的研究。 這些理論依據(jù)價格機制、市場供求、信息傳輸和處理等設(shè)置模型，試圖在“人與信息對話” 下對實現(xiàn)市場一般均衡的條件和途徑做出基礎(chǔ)理論解釋。但是，經(jīng)濟(jì)學(xué)家的理論建構(gòu)所依據(jù)的信息，是在“人與信息對話”版本下獲取的，是對已發(fā)生事件信息做出的搜集、整理和分類，并且搜集、整理和分類信息的手段，不能得到具有能夠挖掘潛在信息和挖掘未來發(fā)生信息的技術(shù)手段支持，并且經(jīng)濟(jì)學(xué)家對隱性信息或尚有待于確認(rèn)信息的甄別，通常是靠與之關(guān)聯(lián)信息的因果分析和推論獲得的。因此，微觀經(jīng)濟(jì)學(xué)對買賣雙方所有子集實現(xiàn)生產(chǎn)和交易的有關(guān)資源配置的一般均衡分析，是對“人與信息對話”版本下的生產(chǎn)和交易均衡的理論考量，盡管這種分析框架非常精美，但從后期經(jīng)濟(jì)學(xué)家運用大量數(shù)理模型對之進(jìn)行完善的理論研究成果看，迄今的微觀經(jīng)濟(jì)學(xué)始終難以符合實際地解釋資源配置的一般均衡問題。

人類進(jìn)入互聯(lián)網(wǎng)時代具備了挖掘潛在信息和未來極可能發(fā)生信息的技術(shù)手段，這種技術(shù)手段就是大數(shù)據(jù)和人工智能。在互聯(lián)網(wǎng)出現(xiàn)以前，計算機只是計算工具，只是在離線的物理世界中發(fā)揮高效的計算作用?；ヂ?lián)網(wǎng)應(yīng)用擴(kuò)張不能改變物理世界，但它讓物理世界處于實時在線狀態(tài)，使計算機獲得云平臺支撐從而能對在線物理世界發(fā)揮云計算功能。一方面，互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用擴(kuò)張的網(wǎng)絡(luò)化決定互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)化，互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)化的發(fā)展決定大數(shù)據(jù)及其運用，而大數(shù)據(jù)及其運用決定人類能否實現(xiàn)資源配置均衡。物理世界實時在線和所有行業(yè)全面網(wǎng)絡(luò)化會導(dǎo)致全面數(shù)據(jù)化，而全面數(shù)據(jù)化將會使“數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)對話”成為人類解構(gòu)物理世界的主導(dǎo)方式。資源配置的實質(zhì)是供給和需求均衡的計算問題，互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算和人工智能等的深度融合為解決這種計算提供了可能性。以上分析可看成是從資源配置角度來創(chuàng)新微觀經(jīng)濟(jì)學(xué)基礎(chǔ)理論的框架思路。

其次，微觀經(jīng)濟(jì)學(xué)分析框架需納入互聯(lián)網(wǎng)資源配置機制。第一，互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用擴(kuò)張對資源配置的影響，表現(xiàn)為互通互聯(lián)使供求雙方在信息溝通渠道上實現(xiàn)了“時空錯開，同步并聯(lián)”。互聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)等正在消除供求的中間環(huán)節(jié)，即產(chǎn)品和服務(wù)的供給和需求不再需要中間商。這種互通互聯(lián)在提高產(chǎn)品和服務(wù)供需合同的簽約率以及減少產(chǎn)品庫存的同時，充分展現(xiàn)了互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用擴(kuò)張對資源配置的作用過程。我們可將這一過程理解為互聯(lián)網(wǎng)資源配置機制，這是網(wǎng)絡(luò)協(xié)同實現(xiàn)全局動態(tài)優(yōu)化的配置機制。該機制起步于“人與數(shù)據(jù)對話”版本，它會在未來的“數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)對話”版本中發(fā)展到極致。價格配置資源機制主要是解說產(chǎn)品和服務(wù)供求的調(diào)節(jié)，它不可能像互聯(lián)網(wǎng)資源配置機制那樣能夠去中間商。因此，我們創(chuàng)新資源配置理論需要研究互聯(lián)網(wǎng)資源配置機制，需要在模型設(shè)置和參數(shù)選取上確立該機制及其功能。

第二，在未來“數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)對話”時期，移動互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、傳感器、社交媒體和定位系統(tǒng)等可以提供超出人類想象的大數(shù)據(jù)，由于大數(shù)據(jù)蘊含著預(yù)判總供給和總需求及其結(jié)構(gòu)變動的信息，智慧大腦可以利用云平臺、云計算和人工智能等手段，用許多簡單模型取代單一復(fù)雜模型的“數(shù)據(jù)驅(qū)動法”來確定參數(shù)和模型，并運用大量計算機服務(wù)器對數(shù)據(jù)進(jìn)行機器深度學(xué)習(xí)和強化學(xué)習(xí)來預(yù)判供求總量及其結(jié)構(gòu); 當(dāng)總供給和總需求能夠得到預(yù)判，互聯(lián)網(wǎng)配置資源機制將會成為資源配置的最優(yōu)機制。互聯(lián)網(wǎng)配置資源機制并不排斥價格機制和供求機制，因此，將互聯(lián)網(wǎng)配置資源機制容納到分析框架，微觀經(jīng)濟(jì)學(xué)基礎(chǔ)的創(chuàng)新將會有一定空間。

第三，基于互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用擴(kuò)張會導(dǎo)致智慧大腦引領(lǐng)非智慧大腦，基于總供給和總需求主要由非智慧大腦的選擇行為決定，微觀經(jīng)濟(jì)學(xué)在資源配置理論上的創(chuàng)新，要重視這種二元行為主體結(jié)構(gòu)的研究，尤其要重視對非智慧大腦選擇行為的研究。國內(nèi)有學(xué)者從資源聚合角度對廠商通過互聯(lián)網(wǎng)爭奪關(guān)注力，通過互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)平臺聚合市場資源，通過互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)鏈聚合生產(chǎn)資源以及通過互聯(lián)網(wǎng)共享經(jīng)濟(jì)聚合碎片資源等問題進(jìn)行了分析，認(rèn)為傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)學(xué)理論亟需創(chuàng)新(江小涓 2017)。這一分析實際上暗含著以下觀點: 互聯(lián)網(wǎng)時代的資源配置已不像以前那樣完全用價格機制和供求機制決定，還存在互聯(lián)網(wǎng)配置資源機制。需要關(guān)注的是，互聯(lián)網(wǎng)資源配置機制會引發(fā)產(chǎn)業(yè)組織的變化。目前，一批經(jīng)營商品和服務(wù)的以去中介化為特征的巨型企業(yè)發(fā)展勢頭強勁，這些企業(yè)正在打破原有的產(chǎn)業(yè)組織運行格局，論始求源，這些變化是由互聯(lián)網(wǎng)資源配置機制引致的。

再次，現(xiàn)有的產(chǎn)業(yè)組織理論是經(jīng)濟(jì)學(xué)家在信息約束和認(rèn)知約束條件下創(chuàng)建的，在未來“數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)對話”時期，經(jīng)濟(jì)學(xué)家要借用新科技解決信息約束和認(rèn)知約束的成果來重塑產(chǎn)業(yè)組織理論。微觀經(jīng)濟(jì)學(xué)的產(chǎn)業(yè)組織理論可劃分為傳統(tǒng)理論和現(xiàn)代理論兩大塊。與資源配置理論一樣，產(chǎn)業(yè)組織理論也是“人與信息對話”的理論反映。 關(guān)于這一“對話”，我們可以結(jié)合產(chǎn)業(yè)組織理論的形成作一番解析(資源配置理論也可類似解析)。一國在特定時期所形成的產(chǎn)業(yè)組織結(jié)構(gòu)，既是該國產(chǎn)品價格、供求關(guān)系、利潤率等作用的結(jié)果，也是該國前期的投資和消費及其結(jié)構(gòu)綜合作用的結(jié)果，產(chǎn)業(yè)組織結(jié)構(gòu)合理與否，通常會在 GDP、物價、就業(yè)、國際貿(mào)易、匯率等方面通過各種數(shù)據(jù)指標(biāo)反映出來，這便是“人與信息對話”框中的“信息”。經(jīng)濟(jì)學(xué)家作為產(chǎn)業(yè)組織結(jié)構(gòu)的研究者，首先會與這些信息進(jìn)行“對話”，即對這些信息進(jìn)行搜集、整合、分類、加工和處理，然后依據(jù)不同行業(yè)或產(chǎn)品的價格指數(shù)、利潤率、市場占有率、就業(yè)率等進(jìn)行理論分析，并借助數(shù)學(xué)分析工具完成對市場競爭和壟斷的形成機制、基本格局、變動趨勢等的一般理論分析和概括，從而形成產(chǎn)業(yè)組織理論。產(chǎn)業(yè)組織理論之所以出現(xiàn)不同流派，可以說是“對話”方式不同的緣故。

但是，在“人與信息對話”版本下形成的理論體現(xiàn)了工業(yè)化時代理論研究的以下局限:(1)不具有搜集、整合、分類、加工和處理大數(shù)據(jù)的科技水平和手段;(2)各種數(shù)據(jù)指標(biāo)所顯現(xiàn)的信息只是部分信息，并且經(jīng)常包含著信息扭曲，而信息扭曲會誤導(dǎo)理論判斷;(3)信息不完全將不可避免使研究者在理論分析中出現(xiàn)影響理論分析的主觀判斷;(4)研究者受信息約束難以獲得正確認(rèn)知。事實上，經(jīng)濟(jì)學(xué)家在研究中已洞察到了這些局限性，并努力降低因信息約束和認(rèn)知約束而產(chǎn)生的主觀判斷失誤。例如，奈特(Knight，1992)、阿爾奇安和德姆塞茨(Alchian ＆ Demsetz，1972)、威廉姆森(Williamson，1985)等在構(gòu)建包含產(chǎn)業(yè)組織問題在內(nèi)的新制度分析理論時，就曾運用不確定性、逆向選擇、機會主義、道德風(fēng)險等范疇來彌補因信息約束和認(rèn)知約束所導(dǎo)致的在交易費用、產(chǎn)權(quán)、契約等理論研究中的一些主觀判斷失誤。但是，認(rèn)識到理論研究受信息約束和認(rèn)知約束是一回事，解決這種雙重約束是另一回事，它需要科技手段的支持。

在未來的“數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)對話”時期，會產(chǎn)生解決信息約束和認(rèn)知約束的技術(shù)手段。經(jīng)濟(jì)學(xué)家可以借助智慧大腦處理大數(shù)據(jù)和運用人工智能的科技手段，對企業(yè)結(jié)構(gòu)、價格結(jié)構(gòu)、產(chǎn)品和服務(wù)供求結(jié)構(gòu)、市場占有率等進(jìn)行分析，并據(jù)此研究市場競爭和壟斷的形成機制，從而對產(chǎn)業(yè)組織結(jié)構(gòu)作出一般理論概括。誠然，在目前的“人與數(shù)據(jù)對話”階段，互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用擴(kuò)張尚不能提供完全消除信息約束和認(rèn)知約束的技術(shù)手段，經(jīng)濟(jì)學(xué)家還不能獲取完全信息，但從產(chǎn)業(yè)組織理論的創(chuàng)新來說，理論建構(gòu)的這種路徑和方法應(yīng)該說是未來的趨勢。

最后，產(chǎn)業(yè)組織正從垂直整合架構(gòu)轉(zhuǎn)向網(wǎng)絡(luò)協(xié)同架構(gòu)，這要求微觀經(jīng)濟(jì)學(xué)對之作出新解說?；ヂ?lián)網(wǎng)應(yīng)用擴(kuò)張在流通領(lǐng)域發(fā)展速度最快，方興未艾的顧客拉動和客戶社區(qū)化的實時評價機制，正在推進(jìn)流通產(chǎn)業(yè)組織由原先的垂直整合架構(gòu)轉(zhuǎn)變成網(wǎng)絡(luò)協(xié)同架構(gòu)。產(chǎn)業(yè)組織的網(wǎng)絡(luò)協(xié)同架構(gòu)，可解說為廠商利用互聯(lián)網(wǎng)或物聯(lián)網(wǎng)平臺和運用數(shù)據(jù)智能化而追求協(xié)同效應(yīng)的一種產(chǎn)業(yè)組織運作模式。這種模式通過用戶對產(chǎn)品和服務(wù)的主動傳播，以零成本獲取新用戶而實現(xiàn)需求端的擴(kuò)張，并通過產(chǎn)品和服務(wù)的規(guī)模優(yōu)勢來實現(xiàn)供給端的擴(kuò)張。目前，產(chǎn)業(yè)組織的網(wǎng)絡(luò)協(xié)同架構(gòu)已開始滲透加工制造業(yè)，例如，北京小米、青島酷特、廣州索菲亞和商品宅配、青島海爾等許多企業(yè)已開始運用大數(shù)據(jù)、云計算和人工智能等技術(shù)來構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)協(xié)同架構(gòu)。當(dāng)數(shù)據(jù)智能化和網(wǎng)絡(luò)協(xié)同化有機結(jié)合從而形成網(wǎng)絡(luò)協(xié)同效應(yīng)時，產(chǎn)業(yè)組織的網(wǎng)絡(luò)協(xié)同架構(gòu)就會出現(xiàn)行業(yè)進(jìn)入壁壘，以至于形成行業(yè)壟斷。這是微觀經(jīng)濟(jì)學(xué)必須關(guān)注的。

例如，在世界超 3000 億美元市值的前十大公司中，迅速突起的谷歌、亞馬遜、Facebook、阿里巴巴和騰訊，就是同時具備數(shù)據(jù)智能化和網(wǎng)絡(luò)協(xié)同化并且形成網(wǎng)絡(luò)協(xié)同效應(yīng)的具有行業(yè)壟斷特征的典型互聯(lián)網(wǎng)公司。與此不同，僅僅具備數(shù)據(jù)智能化但不具有網(wǎng)絡(luò)協(xié)同效應(yīng)的 Uber 和滴滴打車，它們吸引了眾多司機和打車者加入其數(shù)據(jù)智能平臺，運用智能化手機和 GPS 定位系統(tǒng)實現(xiàn)了閑置出租車和出行打車者的同步并聯(lián)，并通過數(shù)據(jù)智能化的擴(kuò)張供給端方式實現(xiàn)了規(guī)模優(yōu)勢，但由于出租車供求是一個相對簡單的用戶場景，該場景限制了 Uber 和滴滴打車實現(xiàn)多邊市場和富有極強生命力的生態(tài)潛力，因而出租車行業(yè)難以出現(xiàn)進(jìn)入壁壘和形成行業(yè)壟斷。滴滴打車和 Uber 合并后的規(guī)模優(yōu)勢進(jìn)一步加強，但滴滴打車在簡單場景下還是難以阻止其他玩家進(jìn)入出租車市場。淘寶的情況就不是這樣，它的在線支付、擔(dān)保交易、客戶評級、消費保證和信用評級等多邊復(fù)雜場景形成了極強的網(wǎng)絡(luò)協(xié)同效應(yīng)，從而形成了被大眾明顯察覺的行業(yè)局部壟斷。

從理論上考量，交易場景簡單的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)較之于交易場景復(fù)雜的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)，只是表明兩者基因存在差異，或者說，只是表明兩者網(wǎng)絡(luò)協(xié)同效應(yīng)程度的差異，并不說明交易場景簡單的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)不存在網(wǎng)絡(luò)協(xié)同架構(gòu)，這是問題的一方面。另一方面，隨著互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用擴(kuò)張導(dǎo)致未來的“數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)對話”版本，網(wǎng)絡(luò)協(xié)同架構(gòu)將成為產(chǎn)業(yè)組織的主要運行結(jié)構(gòu)。對此，微觀經(jīng)濟(jì)學(xué)關(guān)于競爭和壟斷的分析應(yīng)該在哪些方面關(guān)注網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì)運行的基礎(chǔ)呢? 換言之，我們創(chuàng)新互聯(lián)網(wǎng)擴(kuò)張背景下的產(chǎn)業(yè)組織理論需要在哪些方面深入創(chuàng)新呢? 這些問題需要研究。

國內(nèi)學(xué)者張永林(2014，2016)較早對網(wǎng)絡(luò)、信息池、時間復(fù)制、信息元和屏幕化市場等展開過可認(rèn)為是輻射了產(chǎn)業(yè)組織變動的基礎(chǔ)研究，這兩項研究曾圍繞網(wǎng)絡(luò)、信息集聚和繁衍對互聯(lián)網(wǎng)時代的信息池概念進(jìn)行了分析，解說了經(jīng)濟(jì)行為與網(wǎng)絡(luò)信息池和時間復(fù)制的關(guān)聯(lián)，并通過解說網(wǎng)絡(luò)信息池和時間復(fù)制，將問題的研究推至社會福利分析。就這兩項研究所涉及的網(wǎng)絡(luò)協(xié)同而論，作者關(guān)于網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì)內(nèi)生的非市場出清和外部性分析，網(wǎng)絡(luò)外部性被內(nèi)部化和網(wǎng)絡(luò)信息聚合產(chǎn)生協(xié)同效應(yīng)的分析，信息元、物元、屏幕化市場等關(guān)聯(lián)的模型分析，以及有關(guān)網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì)市場特征和屏幕化市場結(jié)構(gòu)、經(jīng)濟(jì)行為和資源配置的分析，映射出網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì)下產(chǎn)業(yè)組織變動的一些有價值的理論見解。如果把這些研究與數(shù)據(jù)智能化和網(wǎng)絡(luò)協(xié)同化相結(jié)合，或許會深化產(chǎn)業(yè)組織架構(gòu)的研究。

產(chǎn)業(yè)組織的網(wǎng)絡(luò)協(xié)同架構(gòu)是以企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營網(wǎng)絡(luò)化為基礎(chǔ)的，它反映的企業(yè)與企業(yè)、企業(yè)與消費者之間的交易模式，包含點擊率、關(guān)注力、體驗、個性化定制等新穎競爭方式，這種競爭方式會使原先的產(chǎn)品和產(chǎn)業(yè)鏈競爭轉(zhuǎn)化成網(wǎng)絡(luò)平臺競爭。因此，微觀經(jīng)濟(jì)學(xué)不可完全以價格機制和供求關(guān)系來解釋市場競爭，而是要分析不同行業(yè)的網(wǎng)絡(luò)協(xié)同。同時，對于市場勢力強的企業(yè)有可能形成的壟斷，微觀經(jīng)濟(jì)學(xué)不能僅僅根據(jù)定價能力、市場占有率、市場勢力等進(jìn)行理論解說，而是要研究互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用擴(kuò)張所引致的新的競爭和壟斷形式。

五、分析性結(jié)語

我們正處在“人與數(shù)據(jù)對話”走向“數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)對話”時期。無論是挖掘、搜集、整合和分類大數(shù)據(jù)，還是加工和處理大數(shù)據(jù)，都離不開云計算和機器學(xué)習(xí)、語音識別、無人操控、指紋鑒定等人工智能技術(shù)。人工智能技術(shù)最值得關(guān)注的是機器學(xué)習(xí)，機器學(xué)習(xí)可劃分為有監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)、強化學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)等類型(Lecun，2015)，機器學(xué)習(xí)可通過“算法”找到加工和處理大數(shù)據(jù)的人工智能方法(Taddy，2017)。經(jīng)濟(jì)學(xué)家可以通過機器學(xué)習(xí)來匹配已發(fā)生歷史數(shù)據(jù)，對資源配置和產(chǎn)業(yè)組織狀況進(jìn)行實證分析，這可作為經(jīng)濟(jì)學(xué)家運用大數(shù)據(jù)思維取代以部分信息為依據(jù)的因果思維的例證。但對于正在發(fā)生的現(xiàn)期數(shù)據(jù)和尚未發(fā)生的未來數(shù)據(jù)，如果機器學(xué)習(xí)仍然處于“人與數(shù)據(jù)對話”階段，經(jīng)濟(jì)學(xué)家即便使用了依據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)將低層級特征數(shù)據(jù)組合成高層級特征數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)方法，也難以挖掘、搜集、整合、分類、加工和處理現(xiàn)期數(shù)據(jù)和未來數(shù)據(jù)。人工智能有效匹配現(xiàn)期數(shù)據(jù)和未來數(shù)據(jù)，只能出現(xiàn)在“數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)對話”時期。經(jīng)濟(jì)學(xué)家要重塑理性選擇理論、資源配置理論和產(chǎn)業(yè)組織理論，機器學(xué)習(xí)方法的拓展和深化是關(guān)鍵。

人類是否能夠探索出一種匹配現(xiàn)期數(shù)據(jù)和未來數(shù)據(jù)的機器學(xué)習(xí)方法，是計算機和人工智能專家的任務(wù)。對于經(jīng)濟(jì)理論研究來說，基于“數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)對話”是人類未來發(fā)展的趨勢，經(jīng)濟(jì)學(xué)家必須對這種趨勢具有前瞻性，要能夠借助最先進(jìn)的機器學(xué)習(xí)方法所取得的成果來進(jìn)行研究。經(jīng)濟(jì)學(xué)理性選擇理論是“人與信息對話”版本的產(chǎn)物，它不可能解釋“數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)對話”版本下的選擇行為。我們要完成互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用擴(kuò)張下微觀經(jīng)濟(jì)分析基礎(chǔ)的創(chuàng)新，需要創(chuàng)新經(jīng)濟(jì)學(xué)的理性選擇理論。

本文將互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用擴(kuò)張下的行為主體劃分為智慧大腦和非智慧大腦的二元結(jié)構(gòu)，對創(chuàng)新理性選擇理論、資源配置理論和產(chǎn)業(yè)組織理論等展開了分析，一是基于大數(shù)據(jù)和人工智能將會改變經(jīng)濟(jì)學(xué)分析框架的前瞻性考慮，二是基于大數(shù)據(jù)和人工智能對傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)沖擊實踐的考慮。智慧大腦加工和處理大數(shù)據(jù)是與智慧大腦運用機器深度學(xué)習(xí)和強化學(xué)習(xí)相伴而行的。例如，眾所周知的 AlphaGo 和 Master 與世界頂級棋手的對弈，就是智慧大腦通過對大約 30 萬局幅圍棋譜之大數(shù)據(jù)的加工和處理，用無數(shù)臺服務(wù)器對這些數(shù)據(jù)展開深度學(xué)習(xí)，再通過強化學(xué)習(xí)訓(xùn)練出進(jìn)一步支撐人工智能的新數(shù)據(jù)而戰(zhàn)勝世界頂級棋手的。這里的 30 萬局圍棋譜是歷史數(shù)據(jù)，這里的“新數(shù)據(jù)”則可看成是通過深度學(xué)習(xí)和強化學(xué)習(xí)的融合而從歷史數(shù)據(jù)中提煉的未來數(shù)據(jù)。當(dāng)智慧大腦借助這種融合使一切都成為“算法”時，人類便實現(xiàn)了以“數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)對話”為背景的人工智能產(chǎn)業(yè)化。

人工智能產(chǎn)業(yè)化的初級階段出現(xiàn)在消費和服務(wù)領(lǐng)域，中級階段出現(xiàn)在制造和基礎(chǔ)設(shè)施領(lǐng)域，頂級階段則是出現(xiàn)在醫(yī)療和生命科學(xué)領(lǐng)域。就此而論，“數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)對話”也存在與此對應(yīng)的三個階段。對于經(jīng)濟(jì)理論研究來說，經(jīng)濟(jì)學(xué)家要關(guān)注“數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)對話”如何改變微觀經(jīng)濟(jì)運行方式。大數(shù)據(jù)應(yīng)用的起點是“人與數(shù)據(jù)對話”，終點是“數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)對話”，它將改變?nèi)祟愘Y源配置手段。各行各業(yè)在大數(shù)據(jù)的導(dǎo)引下會形成由互聯(lián)網(wǎng)競爭平臺驅(qū)動的新產(chǎn)業(yè)組織結(jié)構(gòu)。經(jīng)濟(jì)學(xué)界還沒有對大數(shù)據(jù)應(yīng)用擴(kuò)張會重塑微觀經(jīng)濟(jì)學(xué)基礎(chǔ)展開專門研究，本文也只是提出一些思路?！盎ヂ?lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)化→智能數(shù)據(jù)化→人工智能自動化→網(wǎng)絡(luò)協(xié)同化”將成為人類經(jīng)濟(jì)、政治、軍事、文化等領(lǐng)域發(fā)展的必然趨勢。

國內(nèi)經(jīng)濟(jì)學(xué)家與深諳智慧大腦的人士之間，爆發(fā)了一場將來能不能實行計劃經(jīng)濟(jì)的爭論。經(jīng)濟(jì)學(xué)家從理論和歷史實踐強調(diào)計劃經(jīng)濟(jì)的不可行，而深諳和推崇智慧大腦的人士則從大數(shù)據(jù)有可能提供完全信息角度認(rèn)為計劃經(jīng)濟(jì)的可行性。其實，爭論雙方對實行計劃經(jīng)濟(jì)的手段和途徑的理解不同。前者認(rèn)為計劃行政手段和途徑不可能合理配置資源，后者實際上是認(rèn)為“算法”可以得到總供給和總需求的數(shù)量及結(jié)構(gòu)的完全信息。但問題的癥結(jié)在于，如果大數(shù)據(jù)提供的有關(guān)供給和需求的完全信息不是全社會范圍，實行宏觀層面上的計劃經(jīng)濟(jì)是不可能的。其實，資源配置存在合理、準(zhǔn)確和精準(zhǔn)三大層級，在“人與信息對話”時期，人類充其量只能實現(xiàn)合理配置資源，在“人與數(shù)據(jù)對話”時期，人類有可能實現(xiàn)準(zhǔn)確配置資源，在“數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)對話”時期，人類才有可能精準(zhǔn)配置資源。人類只有實現(xiàn)了精準(zhǔn)配置資源，才具有計劃經(jīng)濟(jì)的可能性。因此，問題的討論最后還是回到 “數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)對話”這個未來趨勢的研究上來。經(jīng)濟(jì)學(xué)家(極少數(shù)除外)不是智慧大腦者，但可以借助智慧大腦的成功來重塑經(jīng)濟(jì)學(xué)世界。