第二节 互联网应用扩张下的人类选择行为分析

互联网应用扩张会显现两大结果：一个是属于经济学基础理论的人类选择的偏好、认知和效用期望等的变化，另一个是属于微观经济学的有关个人、厂商和政府实际选择的变化。为此，我们首先要对互联网、大数据、人工智能等如何影响人们选择做出解说；其次是针对理性选择理论与互联网时代人们选择之间的偏离，对选择偏好、认知和效用期望等做出一般理论解说，以重塑微观经济学的理论分析基础；最后是在创新后的理性选择理论的基础上，对资源配置理论和产业组织理论做出新的解说。在笔者看来，这些解说可以在很大程度和范围内说明现代经济学为什么不能解释互联网时代人们实际选择的原因，对于这种向主流经济学基础理论的挑战，需要有充分说服力的案例、数据或经验事实的论证。不过，这个问题的探索性研究可分为两步走，第一步是在创新理性选择理论的基础上，对现代经济学不能解释互联网时代人们的实际选择行为展开一般性理论分析；第二步则是运用案例、数据或经验事实来展开实证。本书将致力于第一步的研究。

经济学理性选择理论的分析架构，是经由完全信息假设转向不完全信息假设，对偏好、认知和效用等要素做出有取舍的研究，并采取以“个体行为”作为基本分析单元的个体主义方法论来完成的。假设前提转变是经济学家逼近现实地研究选择行为的一种理论反映，体现了经济学家与时俱进的学术风貌；有取舍地研究偏好、认知和效用等要素，是经济学家追求理论完美以绕避分析难点的反映；个体主义方法论，则是经济学家推崇建构理性而采用的抽象分析方法[4]。但随着具有极大量、多纬度和完备性特征的大数据的产生，随着机器学习和其他人工智能技术的广泛使用，互联网应用扩张下的信息基础已发生了很大的改变，人类选择偏好、认知和效用期望等正在发生变化。这些情形越来越反映出经济学理性选择理论已不适合解释互联网时代的人类选择行为。

新古典经济学的期望效用函数理论，可谓是理性选择理论系统化的先驱。该理论的精美理论大厦建立在不完全信息（不确定）的假设之上，但由于它没有完全摆脱“理性经济人”范式有关偏好、认知和效用等的给定条件约束，或多或少在一些方面暗含着完全信息假设（何大安，2016）。现代主流经济学和非主流经济学试图彻底贯彻不确定性假设，对新古典经济学的期望效用函数理论与实际选择的系统性偏离进行了批评，但从主体行为、信息获取方式以及信息处理的关联来看，现代经济学的这些批评是依据工业化时期“人与信息对话”版本展开的。我们从“人与数据对话”以及“数据与数据对话”背景来研究互联网应用扩张下的人类选择行为，是对理性选择理论做出的一种学术创新，这种创新要求有理论分析的承接性，需要对现代理性选择理论的主要发展做出概要的梳理和评说。

一 现代经济学对新古典理性选择理论的质疑和批评，是在“人与信息对话”版本内的质疑和批评

这里概括的“人与信息对话”版本，是指行为主体获取信息的途径以及依据所获信息进行选择的方式和过程。具体地说，“人与信息对话”版本所对应的，是个人和厂商通过市场供求、价格波动、政策取向等获取影响选择的信息，是在分类、加工和处理这些信息的基础上做出判断、形成认知而进行选择。该版本最主要的特征如下：（1）个人和厂商获取的信息是已发生事件的部分信息，因而认知形成过程存在主观判断；（2）个人和厂商不能借助科技手段将非数字化信息进行数据化处理；（3）经济学家的实证分析只能依据不完全的样本数据，还不能依据大数据建立实证分析模型。总之，“人与信息对话”版本对应的社会经济形态，是现代农业、工业、服务业及全球化贸易的工业化时代。

一种理论与实际的偏离，通常指该理论的基本定理或分析范式不能有效解释与之发生偏差的实际行为。新古典经济学创立的期望效用函数理论就被视为出现了这种情况。该理论的核心概念或观点，可概括为偏好的内在一致性、效用最大化、选择者知晓选择结果、相同选择具有等同概率等。这些概念或观点主要包括在“理性经济人”范式中。“理性经济人”对经济学基础理论的影响是广泛而深刻的。现代经济学的理性选择理论主要是围绕这个分析范式与实际选择的偏离来展开信息约束和认知约束研究的。在大数据革命时代，这些研究的主要观点和结论有着极强的局限性。

关于“偏好的内在一致性”，现代主流经济学认为它是新古典经济学完全信息假设和其他给定条件约束的逻辑推论，人们的实际选择偏好并不具有期望效用函数理论所说的非此即彼的内在一致性，尤其是考虑到心理因素和非经济动机影响的诸如施惠、受惠、报复等所导致的利他性社会偏好时，偏好的内在一致性偏离人们实际选择便十分明显（Goranson & Berkowitz,1966; Berg et al.,1995; Forsythe et al.,1994;Marwell,Ames,1979; Fehr et al.,1996）。现代非主流经济学则是通过一系列心理和行为实验，论证了偏好的内在一致性与人们实际选择之间的系统性偏差（Kahneman & Tversky,1973,1974,1979; Smith,1994）。关于“选择者知晓选择结果和效用最大化”，主流经济学和非主流经济学都认为人类的有限理性会导致认知约束，选择者不具有精确计算选择结果的能力，效用最大化是一种自利最大化愿景，选择者在认知约束下的效用期望会不断发生调整（主要表现为降低期望值）。这些质疑和批评的最大学术亮点是，现代经济学逐步把传统理论视为外生变量的“认知”作为内生变量来处理，使得认知心理学在经济学领域有了用武之地。

关于“相同选择通常在相同概率下发生”，现代主流经济学分析了认知约束下的选择行为所对应的结果集及其概率分布，他们通过对结果集的概率分布是否确知的研究，将人类受认知约束的选择划分为确定性随机选择和模糊性随机选择。阿莱悖论（Allais,1953）和艾尔斯伯格悖论（Ellsberg,1961）就是这些观点的早期最著名的理论[5]。现代非主流经济学则将认知看成决定选择权重之重要变量的主观概率，认为特定情境中的高低概率事件会导致人的认知偏差，选择结果的概率并不等于效用的加权之和，人们通过风险厌恶和风险偏好的主观感受值来度量预期财富变动，效用函数可以通过一条呈S形曲线的反映风险厌恶和风险偏好的价值函数表示（Kahneman & Tversky,1979）。由此可见，现代经济学对认知约束的研究有了明显的加深和拓宽。

然则，现代经济学的质疑和批评所展开的实证分析或实验分析，是在“人与信息对话”框架中进行的。换言之，现代经济学只是对已发生的信息做出搜集、整合、分类、加工和处理，再经因果分析来质疑和批评新古典经济学的。实际上，无论是信息获取方式还是因果分析方法，在“人与信息对话”版本中，人的选择都存在着挥之不去的主观判断。但从“人与数据对话”时期开始，出现了具备新的信息获取方式和因果分析方法的极少数智慧大脑者。这些智慧大脑能通过大数据的多维度所产生的相关性获取准确信息而做出因果分析，能借助互联网、大数据和运用云计算来设置模型，运用机器学习等人工智能技术处理参数而做出选择（这可看成对智慧大脑者的定义），而那些不具备以上能力的芸芸众生则可看成是非智慧大脑者。在互联网应用扩张背景下一个值得关注的事实是，智慧大脑会影响乃至决定非智慧大脑的选择偏好、认知过程和效用期望。

二 智慧大脑是在“人与数据对话”版本下选择的，在将来有可能会在“数据与数据对话”版本下选择，智慧大脑的选择偏好、认知过程和效用期望等会影响乃至于决定非智慧大脑

当人类选择所依据的信息不是仅仅来源于数字和文字，而是包括图片、图书、图纸、视频、声音和影像等非数字化信息，并且获取、分类、甄别、加工和处理信息的途径主要是通过大数据、云计算和机器学习等人工智能手段时，人类选择行为及其过程便进入了“人与数据对话”版本。这个版本会随着互联网应用扩张而扩张，当其扩张至“数据与数据对话”版本时，人类选择过程将会告别主观判断，彻底进入一切有机体和无机体都可以解构的“算法”时代（赫拉利，2017）。这便有以下推论，人类从大数据获取准确信息的时代，是智慧大脑选择决定非智慧大脑选择的时代。联系理性选择理论创新看问题，随着互联网、大数据和人工智能等的深度融合，互联网应用扩张在改变人类的选择偏好、认知过程和效用期望的同时，也会改变厂商行为方式和产业组织结构。

现代经济学对理性选择理论的发展，正确指出了人类选择偏好的多维性、认知的不确定性和效用期望的不断调整，但这些发展不是以大数据为基础的分析。在互联网时代和大数据时代，理性选择理论需要研究的是，智慧大脑运用大数据、云计算、物联网、机器学习、区块链等人工智能手段，在搜集、整合、分类、加工和处理人们消费和投资的历史数据、现期数据和未来数据时，如何在成本、收益、体验、时尚和心理满足等方面对选择偏好发生影响呢[6]?智慧大脑通过机器深度学习和强化学习来搜寻最大化消费和最大化投资的路径时，如何对认知过程和效用期望调整发生影响呢?显然，这些问题需要研究和解决。基于智慧大脑选择有着高效率的确定性的效用函数，智慧大脑的选择偏好、认知和效用函数，在未来将会成为人类选择过程的主流，于是非智慧大脑会全面追随智慧大脑。这个问题的深入讨论涉及理性选择过程的行为主体结构，这一结构变化将表明，互联网和大数据时代的智慧大脑和非智慧大脑的现实选择，正在颠覆着经济学理性选择理论的分析基础。

三 理性选择理论不能解释非智慧大脑的选择偏好、认知过程和效用期望

在“人与信息对话”的分析框架内，理性选择理论只能解释互联网时代智慧大脑的选择行为，而无法解释非智慧大脑的选择行为。这是因为，从追求效用最大化以及由互联网协同效应引致的人们选择行为互动考察，非智慧大脑的选择偏好通常表现出一种以最大化为底蕴却受智慧大脑牵引的趋同化偏好。对于这种趋同化偏好，经济学理性选择理论不曾有过论述，而经济学家运用个体主义方法论对个体选择偏好所做的抽象分析，是不能解释非智慧大脑这种趋同化偏好的。非智慧大脑的认知形成是一种放弃理智思考而以智慧大脑认知为自己认知的过程。一方面，经济学理性选择理论对选择者搜集、整合、分类、加工和处理信息的认知形成的分析，难以解释非智慧大脑这种特殊的认知形成过程；另一方面，与趋同化偏好和趋同化认知相对应，非智慧大脑的效用期望，则是一种将效用寄托于智慧大脑的没有自己明确预期的效用期望等待，也就是说，经济学理性选择理论关于人们受有限理性制约会不断调整效用期望的分析，不能解释非智慧大脑的这种效用期望等待。

智慧大脑运用大数据、云计算和人工智能的能力以及这种能力所反映的效用，会展现在互联网平台上，它会产生一种促动非智慧大脑仿效智慧大脑偏好和认知的催化作用。正是这种催化作用使非智慧大脑产生偏好趋同化和认知趋同化[7]。不过，这两种趋同化要有互联网作为基础配置条件，否则，智慧大脑对非智慧大脑的引领作用便无法发挥。从人类获取信息的途径和方式理解，互联网高度体现了“联”的功能，这一功能使无数台独立计算机形成了信息流动和聚合；加之，物理世界的硬件设施与之相“联”，使任何行业都具有互联网属性，任何信息都可以数据化，于是在互联网应用扩张中便形成了“人与数据对话”。当人类能够运用人工智能来挖掘、处理和匹配大数据时，便有可能形成“数据与数据对话”。非智慧大脑趋同化偏好的程度和范围，取决于互联网应用扩张。非智慧大脑在趋同化偏好促动下，会放弃理智思考而形成趋同化认知和效用期望等待。显然，针对这些情形，经济学家在“人与信息对话”版本内是难以洞察的[8]。

四 建构智慧大脑引领非智慧大脑之选择模型的机理

毋庸置疑，在“人与数据对话”尤其在将来进入“数据与数据对话”后，智慧大脑尤其是非智慧大脑选择行为具有极强的抽象性，我们在研究这类问题的起步阶段，还不能运用数理模型对之进行精确的刻画，但可用文字对这些模型的机理构成做出以下几点概括。

（1）互联网协同效应是智慧大脑和非智慧大脑选择行为的互动，这一网络协同效应所内蕴的函数关系，可从互联网、大数据和人工智能等的相互融合中探索。

（2）智慧大脑在云端运用云计算处理海量数据而实现最大化的途径，是从大数据多维度的相关性获得正确或准确信息，并通过机器学习或其他人工智能技术形成认知的，以上过程决定智慧大脑高效用的效用函数的形成过程。

（3）在网络协同效应下，非智慧大脑仿效智慧大脑而形成偏好趋同化和认知趋同化，这两种趋同化导致非智慧大脑形成没有主观展望的效用期望等待。

（4）非智慧大脑的效用函数是智慧大脑效用函数的复合函数，我们可将智慧大脑的选择偏好、认知和效用期望等，理解为非智慧大脑相应变量的解释性变量。

以上所描述的智慧大脑引领非智慧大脑选择的模型建构，是从模型建构角度对大数据革命引致人类选择行为变化的解说，这些机理表明，互联网应用扩张背景下的人类选择行为已发生很大变化，经济学理性选择理论要有效解释非智慧大脑的选择偏好、认知和效用期望，必须对互联网、大数据和人工智能等导致人类选择变化展开新的研究，必须在“人与数据对话”尤其是在“数据与数据对话”背景下思考问题。微观经济学的基础理论问题是建立在人类如何进行理性选择之上的，厂商的选择行为决定社会经济资源配置和产业组织结构；随着新科技的发展和提升，大数据革命要求理性选择理论创新。依据以上分析，我们需要关注智慧大脑和非智慧大脑这两大行为主体，需要关注智慧大脑的选择行为对非智慧大脑的引领作用和过程。