一、問題的理解

人類經(jīng)濟選擇行為在互聯(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)用擴張是一個動態(tài)演進概念，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。互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用擴張反映三大層面的內(nèi)容:(1)技術(shù)本身的內(nèi)在擴張邏輯;(2)微觀經(jīng)濟活動操作的擴張邏輯;(3)對人類行為、思想、文化乃至于對人類文明進步的擴張邏輯。第一層面的擴張邏輯，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)進行投資和生產(chǎn)經(jīng)營; 第三層面的擴張邏輯，主要指這些新技術(shù)對人類經(jīng)濟、政治、文化和思想意識形態(tài)的潛移默化作用。這些擴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)濟學(xué)和現(xiàn)代經(jīng)濟學(xué)的理性選擇理論以及建立其上的微觀經(jīng)濟學(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，可以得到準確信息乃至于有可能得到精準信息。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)濟學(xué)基礎(chǔ)理論具有革命性。

經(jīng)濟學(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知約束。第一階段是傳統(tǒng)經(jīng)濟學(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知約束研究的，這一走向在反映科技進步影響理性選擇理論演變的同時，也反映了經(jīng)濟學(xué)家思維層級的變化。以科技進步的影響而言，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)濟學(xué)家的理論研究受信息約束和認知約束所致。自 20 世紀 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、認知和效用等的分析有了很大的完善。例如，針對如何降低認知約束，經(jīng)濟學(xué)家通過并軌經(jīng)濟學(xué)與心理學(xué)，運用心理預(yù)期分析來探索認知約束形成及降低認知約束的方法(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)濟學(xué)家的努力得到很大發(fā)展，但信息約束和認知約束問題始終難以得到解決。

互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用擴張的最重要標(biāo)志是一切信息都來源于大數(shù)據(jù)。目前，已有文獻對互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用擴張的未來前景進行了展望性研究，主流觀點認為未來世界是大數(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)濟學(xué)基礎(chǔ)理論看這些標(biāo)志著互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用擴張的“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、認知和效用期望。因此，我們創(chuàng)新微觀經(jīng)濟學(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)用擴張的分析文獻，主要集中在企業(yè)如何利用互聯(lián)網(wǎng)平臺進行投資經(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。互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用擴張從“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)上進行選擇;(3)微觀經(jīng)濟學(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)用擴張會顯現(xiàn)兩大結(jié)果: 一是人類選擇的偏好、認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、認知和效用期望等做出一般理論解說，以重塑微觀經(jīng)濟學(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)用擴張下的人類選擇行為進行概要描述，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)用擴張與微觀經(jīng)濟學(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)用擴張下的人類選擇行為概覽

經(jīng)濟學(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、認知和效用等要素，是經(jīng)濟學(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)濟學(xué)對新古典經(jīng)濟學(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、形成認知而進行選擇。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。“人與信息對話”版本對應(yīng)的社會經(jīng)濟形態(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)濟學(xué)認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)。現(xiàn)代非主流經(jīng)濟學(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)濟學(xué)和非主流經(jīng)濟學(xué)都認為人類的有限理性會導(dǎo)致認知約束，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)濟學(xué)已逐步把“認知”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)濟學(xué)分析了認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。現(xiàn)代非主流經(jīng)濟學(xué)則將認知看成是決定選擇權(quán)重之重要變量的主觀概率，認為特定情境中的高低幾率事件會導(dǎo)致人的認知偏差，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)濟學(xué)對認知約束的研究有了明顯的加深和拓寬。

現(xiàn)代經(jīng)濟學(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)濟學(xué)進行質(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)的多維度進行相關(guān)分析而獲取精準信息，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)用擴張而擴張，當(dāng)其擴張至“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)用擴張在改變?nèi)祟惖倪x擇偏好、認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)。互聯(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。非智慧大腦的認知形成是一種放棄理智思考而以智慧大腦認知為自己認知的過程。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知形成的分析，難以解釋非智慧大腦這種特殊的認知形成過程。另一方面，與趨同化偏好和趨同化認知相對應(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知和效用期望等待。顯然，針對這些情形，經(jīng)濟學(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)用擴張背景下的人類選擇行為已發(fā)生很大變化，經(jīng)濟學(xué)理性選擇理論要有效解釋非智慧大腦的選擇偏好、認知和效用期望，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)用擴張的理解，當(dāng)大數(shù)據(jù)和人工智能等對經(jīng)濟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)濟學(xué)和現(xiàn)代經(jīng)濟學(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。現(xiàn)代經(jīng)濟學(xué)與傳統(tǒng)主流經(jīng)濟學(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)濟學(xué)家重新審視偏好、認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)。現(xiàn)代經(jīng)濟學(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)濟學(xué)家對工業(yè)化時代“人與信息對話”的邏輯認知。當(dāng)互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用擴張將人類社會從“人與數(shù)據(jù)對話”推進到“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，這個場景已進入初級階段，隨著互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用擴張，進入中級階段可能不需要太長時間，但能不能成功進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)用擴張來考察，人類進入“數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)對話”版本后，互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用擴張會產(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、認知和效用期望的理論解析。現(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)系智慧大腦的認知過程來展開討論。

新古典經(jīng)濟理論通過“偏好的內(nèi)在一致性”論證效用最大化，是一種把“認知”作為外生變量處理的分析方法。現(xiàn)代主流和非主流經(jīng)濟學(xué)運用實證分析和實驗分析，力圖將“認知”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“認知”始終沒有完全成為內(nèi)生變量。在互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用擴張的時代，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)的認知形成過程，是不需要附加任何給定條件約束的。從偏好、認知和效用之間聯(lián)系看，認知處于偏好和效用期望的中介位置，當(dāng)認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、認知和效用期望不是經(jīng)濟學(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，人們幾乎全是非智慧大腦者。自人類進入“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)用擴張背景下的非智慧大腦出現(xiàn)偏好趨同化、認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“認知趨同化”與“認知跳越”的區(qū)別; 另一是對非智慧大腦的選擇偏好、認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行大數(shù)據(jù)思維和操作來確認智慧大腦，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)。

趨同化認知是趨同化偏好的自然延伸。非智慧大腦的趨同化認知同樣具有“跳躍認知”的特征，但它不同于新古典經(jīng)濟學(xué)預(yù)設(shè)“知曉選擇結(jié)果”所產(chǎn)生的“認知跳躍”。從純理論考察，非智慧大腦有著可以描述的認知函數(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)進行挖掘、搜集、整合、加工和處理的認知過程，并不直接影響非智慧大腦的認知形成，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“智慧大腦的認知”作為自己的認知。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)濟學(xué)理性選擇理論是微觀經(jīng)濟學(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→趨同化認知→效用等待”的分析創(chuàng)新，是重塑微觀經(jīng)濟學(xué)的一條路徑。

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

微觀經(jīng)濟學(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)用擴張背景下的理論銜接。

首先，微觀經(jīng)濟學(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)濟學(xué)的資源配置理論，是古典經(jīng)濟學(xué)和新古典經(jīng)濟學(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)濟學(xué)家對各種約束條件下資源配置的均衡問題進行了廣泛的研究。 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)濟學(xué)家對隱性信息或尚有待于確認信息的甄別，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)濟學(xué)家運用大量數(shù)理模型對之進行完善的理論研究成果看，迄今的微觀經(jīng)濟學(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。互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用擴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)濟學(xué)基礎(chǔ)理論的框架思路。

其次，微觀經(jīng)濟學(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)濟聚合碎片資源等問題進行了分析，認為傳統(tǒng)經(jīng)濟學(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)濟學(xué)家在信息約束和認知約束條件下創(chuàng)建的，在未來“數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)對話”時期，經(jīng)濟學(xué)家要借用新科技解決信息約束和認知約束的成果來重塑產(chǎn)業(yè)組織理論。微觀經(jīng)濟學(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行“對話”，即對這些信息進行搜集、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知。事實上，經(jīng)濟學(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，認識到理論研究受信息約束和認知約束是一回事，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知約束的技術(shù)手段。經(jīng)濟學(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)用擴張尚不能提供完全消除信息約束和認知約束的技術(shù)手段，經(jīng)濟學(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)濟學(xué)對之作出新解說。互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用擴張在流通領(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)進入壁壘，以至于形成行業(yè)壟斷。這是微觀經(jīng)濟學(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)濟運行的基礎(chǔ)呢? 換言之，我們創(chuàng)新互聯(lián)網(wǎng)擴張背景下的產(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行了分析，解說了經(jīng)濟行為與網(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)濟市場特征和屏幕化市場結(jié)構(gòu)、經(jīng)濟行為和資源配置的分析，映射出網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟下產(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)濟學(xué)不能僅僅根據(jù)定價能力、市場占有率、市場勢力等進行理論解說，而是要研究互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用擴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)組織狀況進行實證分析，這可作為經(jīng)濟學(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)濟學(xué)家必須對這種趨勢具有前瞻性，要能夠借助最先進的機器學(xué)習(xí)方法所取得的成果來進行研究。經(jīng)濟學(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)用擴張下微觀經(jīng)濟分析基礎(chǔ)的創(chuàng)新，需要創(chuàng)新經(jīng)濟學(xué)的理性選擇理論。

本文將互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用擴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)濟理論研究來說，經(jīng)濟學(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)濟學(xué)界還沒有對大數(shù)據(jù)應(yīng)用擴張會重塑微觀經(jīng)濟學(xué)基礎(chǔ)展開專門研究，本文也只是提出一些思路。“互聯(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、政治、軍事、文化等領(lǐng)域發(fā)展的必然趨勢。

國內(nèi)經(jīng)濟學(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)濟的爭論。經(jīng)濟學(xué)家從理論和歷史實踐強調(diào)計劃經(jīng)濟的不可行，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為計劃經(jīng)濟的可行性。其實，爭論雙方對實行計劃經(jīng)濟的手段和途徑的理解不同。前者認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)濟是不可能的。其實，資源配置存在合理、準確和精準三大層級，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，人類才有可能精準配置資源。人類只有實現(xiàn)了精準配置資源，才具有計劃經(jīng)濟的可能性。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)濟學(xué)世界。