第一节 大数据革命的理论解说

人类自进入互联网和大数据时代以来，人们的经济选择行为便开始受到互联网“时空错开、同步并联、客户拉动、实时评价”之功能的影响。从现象形态上看，这种影响揭示了人们的选择偏好、认知过程和效用期望等的变化，但从实质上讲，这种影响反映了人们逐步以大数据思维代替长期以来根据部分信息进行判断和推理的因果思维。大数据思维本质上仍然是因果思维，具体地说，它是一种依据相对完整的信息而给出判断的因果思维，不像传统因果思维那样只是依据部分信息而有较多的主观判断。对于大数据革命，我们不能局限于将其看成对数据的挖掘、搜集、整理、分类、加工和处理，而是应该将其理解为大数据、互联网和人工智能等的融合。事实上，互联网既是人们投资经营和消费的平台，也是记载大数据和产生大数据的载体，而人工智能运用的程度和范围则体现了大数据革命的深度和广度。不过，联系经济学创新来分析大数据革命，我们需要在分析互联网应用扩张之现实逻辑的基础上，把行为主体、信息和大数据之间的关联作为问题研究的聚焦点。

互联网应用扩张是一个动态演进概念，它在起步阶段开辟了连接个人和电脑之间的高效通信系统，接着在消费和娱乐领域全面扩张，目前正迈向加工制造和城市基础设施等领域，并开始向医疗和生命领域渗透。互联网应用扩张态势和图景反映三大层面的内容：①技术本身的内在扩张逻辑；②对微观经济活动操作运用的扩张逻辑；③对人类行为、思想、文化乃至于对人类文明进步的扩张逻辑。第一层面的扩张逻辑，主要指互联网、大数据、云计算、机器学习、物联网、区块链等人工智能技术的各自规定及相互融合；第二层面的扩张逻辑，主要指人类运用日新月异的互联网和人工智能等新科技进行投资和生产经营；第三层面的扩张逻辑，主要指新科技对人类经济、政治、文化和思想意识形态的潜移默化作用。基于互联网应用扩张与微观经济学基础的相关性，我们的分析起点可先放在人类选择行为、资源配置和产业运行方式等变化方面，以说明这些扩张逻辑。

互联网应用扩张使人类的投资经营和消费娱乐等活动越来越受互联网、大数据和人工智能的导引。从行为主体、信息和数据处理之间的关联看这一导引过程，互联网应用扩张正在逐步结束“人与信息对话”，走向“人与数据对话”，并在未来极有可能实现“数据与数据对话”[1]。值得经济学家关注的是，“人与数据对话”和“数据与数据对话”将会改变人们决策的思维方式、操作程序和实施手段。传统经济学和现代经济学的理性选择理论以及建诸其上的微观经济学，都是以部分信息为依据来推论因果关系从而展开理性选择分析的，这些分析难以解释互联网和人工智能时代正在兴起的由大数据思维驱动的实际选择行为。

舍恩柏格（Viktor Mayer-Schönberger）曾在《大数据时代》一书中通过对大数据时代如何取舍信息的分析，认为在工业化时代人类一直是运用有限样本数据来剖析现象背后的因果关系，并试图通过这一剖析而精准地获悉事物因果关系的内在机理，但这种因果思维不具有总体性和相关性；他进一步指出，大数据思维放弃了以样本数据追求精准因果关系，强调大数据总体性和相关性所内蕴的因果关系，它实质上是一种包含总体思维、相关思维、容错思维和智能思维的方式（舍恩柏格，2013）。从信息获取方式来考察，舍恩柏格实际上是认为决策信息来源于大数据，人类通过对具有混杂性之大数据的总体分析，尤其是通过对大数据的相关分析，可以得到准确信息。因此，大数据思维并不否定因果推断，而是强调“人与数据对话”或“数据与数据对话”规定的因果推断，大数据思维对于重塑经济学基础理论具有十分重要的意义。

经济学理性选择理论诞生在“人与信息对话”的非互联网时代。理性选择理论主要经历了两大阶段：①对选择行为的一般理论模型分析；②研究选择行为的信息约束和认知约束。第一阶段是传统经济学在完全信息假设上，对选择行为所展开的抽象理论分析；第二阶段是现代经济学依据不完全信息假设，对传统理论偏离实际的质疑和批评[2]。近半个多世纪以来的现代理性选择理论的发展，是从信息约束研究走向认知约束研究的。这一走向在反映科技进步影响理性选择理论演变的同时，也反映了经济学家思维层级的变化。以新科技进步的影响而言，厂商投资经营最大限度地利用了科技手段获取影响选择的更多信息，以期实现最大化的决策效用；就思维层级变化而论，经济学家开始从单纯的行为分析转变为行为和心理的双重分析，以求探索出符合实际的理论。

但从理论上评判，理性选择理论在非互联网时代的发展受到了极大限制。这种限制不是传统经济学将理性解释为追求自利最大化的错，也不是现代经济学把信息的搜集、整合、分类、加工和处理等解释为实现最大化路径的错，而是由经济学家的理论研究受信息约束和认知约束所致。自20世纪50年代赫伯特·西蒙的有限理性学说问世以来，理性选择理论对偏好、认知和效用等的分析有了很大的完善。例如，针对如何降低认知约束，经济学家通过并轨经济学与心理学，运用心理预期分析来探索认知约束形成及降低认知约束的方法（Kahneman & Tversky,1973,1974,1979; Lucas & Prescott,1971; Lucas & Stokey,1983;Smith,1994）。但在非互联网时代，尽管理性选择理论经过经济学家的努力得到很大发展，信息约束和认知约束问题还是难以得到解决，以至于理性选择理论难以得到创新。

互联网应用扩张的最重要标志是一切信息都来源于大数据，大数据成为人工智能赖以产生和落地的基础。互联网、大数据、人工智能等融合的广度和深度，决定互联网应用扩张的广度和深度。目前，已有文献对互联网应用扩张的未来前景进行了展望性研究，主流观点认为未来世界是大数据和人工智能的世界（吴军，2016；彭特兰，2015；赫拉利，2017；凯利，2014,2016,2017）。但是，这些研究较少涉及人类选择过程中的偏好、认知和效用期望等基础理论的分析。事实上，互联网时代人们获取信息的方式已不再是“人与信息对话”版本，而是步入“人与数据对话”版本，并且在将来会发展到“数据与数据对话”版本。从经济学基础理论看这些标志着互联网应用扩张的“对话”版本的升级，我们可得到许多思想启迪。以人们选择而言，这些“对话”版本的升级不仅会改变选择的思维程序、选择手段和过程，更重要的是，它将改变选择偏好、认知和效用期望。因此，创新微观经济学的首要任务，需要对理性选择理论展开探索。

现有的涉及互联网应用扩张的分析文献，主要集中在企业如何利用互联网平台进行投资经营等研究上。其实，如果企业利用互联网平台实现了“时空错开，同步并联”，而不是运用大数据和人工智能技术进行投资经营，它只是我们所称的“互联网+”模式，也就是“人与数据对话”模式，而不是“数据与数据对话”模式。互联网应用扩张从“人与数据对话”向“数据与数据对话”转变时，有几个问题需要讨论：①在“人与数据对话”阶段，人类选择是否进入了信息不完全向信息完全的过渡阶段；②在“数据与数据对话”阶段，人类是否可以在信息完全的基础上进行选择；③微观经济学在“数据与数据对话”背景下如何发展；等等。很明显，这些问题的讨论都离不开对互联网、大数据、人工智能等对消费和投资相互交融过程及演绎方式的研究。

较之于工业化时代主要采用因果和逻辑分析来甄别信息，人类在互联网时代开始转向通过大数据的搜集、整合、分类、加工、处理来甄别信息。这种甄别信息的途径和方法的最大亮点，是逐步排除了主观判断和推理所产生的信息误差。当人类通过大数据能够获取准确信息时，厂商就会在（最大化）理性驱动下运用以大数据支撑的互联网和物联网平台来投资经营。撇开互联网、大数据、机器学习等人工智能手段对产业运行过程的具体影响，仅就“人与数据对话”发展到“数据与数据对话”而论，从传统产业演变而来的互联网产业将不再是简单意义上的“互联网+”企业，而是转化成以人工智能来挖掘和匹配大数据的智能科技产业。若此，微观经济学的资源配置和产业组织理论就不适合对厂商投资经营的解释了。

大数据革命与互联网应用扩张是同步进行的，两者之间的这种正相关将会被未来新科技推动的经济运行数字化所证实[3]。在大数据未来发展中，行为主体、信息和大数据之间关联状态的程度高低，是衡量大数据革命的标尺，而互联网应用扩张之覆盖面的大小，可以检验大数据革命对经济运行和发展的范围和渗透力。我们对大数据革命的理论解说，离不开对行为主体、信息和大数据之间关联状态的分析，离不开对互联网应用扩张的分析，离不开对厂商投资选择行为的分析。换言之，我们只有在这样的分析框架下，才有可能对微观经济学基础做出符合大数据革命的理论解说。