摘 要：大數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、機(jī)器學(xué)習(xí)、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈等人工智能技術(shù)，正在改變個(gè)人、廠商和政府投資經(jīng)營(yíng)策略。針對(duì)廠商預(yù)測(cè)和規(guī)劃、提供產(chǎn)品和服務(wù)手段的變化，經(jīng)濟(jì)學(xué)至少要關(guān)注以下問(wèn)題：一是大數(shù)據(jù)和人工智能的廣泛運(yùn)用對(duì)廠商決策會(huì)產(chǎn)生怎樣的影響，如何對(duì)這些影響做出經(jīng)濟(jì)學(xué)意義上的一般理論概括和描述;二是要說(shuō)明廠商運(yùn)用大數(shù)據(jù)和人工智能的程序、路徑和過(guò)程，使之得到經(jīng)濟(jì)學(xué)理論的分析性解釋;三是探討未來(lái)大數(shù)據(jù)和人工智能的運(yùn)用前景，通過(guò)前瞻性研究對(duì)大數(shù)據(jù)和人工智能有可能重塑經(jīng)濟(jì)學(xué)理論做出一些有依據(jù)的推論。經(jīng)濟(jì)學(xué)家在大數(shù)據(jù)和人工智能時(shí)代要完成的重要任務(wù)，是研究廠商運(yùn)用新科技搜集和處理大數(shù)據(jù)會(huì)在哪些方面影響產(chǎn)量和價(jià)格，改變競(jìng)爭(zhēng)和壟斷路徑從而改變產(chǎn)業(yè)組織結(jié)構(gòu)。

　　關(guān)鍵詞：數(shù)字經(jīng)濟(jì);智能經(jīng)濟(jì);機(jī)器學(xué)習(xí);物聯(lián)網(wǎng);區(qū)塊鏈;產(chǎn)業(yè)組織理論

　　一、問(wèn)題思考和領(lǐng)悟

　　經(jīng)濟(jì)學(xué)發(fā)展到今天，就企業(yè)的投資經(jīng)營(yíng)或產(chǎn)供銷(xiāo)活動(dòng)而論，新古典經(jīng)濟(jì)學(xué)的廠商理論以及現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)學(xué)的產(chǎn)業(yè)組織理論，一直被看成經(jīng)濟(jì)學(xué)的正脈。① 撇開(kāi)這兩大學(xué)說(shuō)學(xué)理承接和理論見(jiàn)解的差異，它們分析廠商產(chǎn)供銷(xiāo)活動(dòng)有一個(gè)共同點(diǎn)，那便是沒(méi)有真正將科技因素作為分析廠商決策的內(nèi)生變量納入模型。出現(xiàn)如此情形的主要原因，概括來(lái)講，或許是經(jīng)濟(jì)學(xué)家沒(méi)能在科技領(lǐng)域找到可以測(cè)度經(jīng)濟(jì)行為變動(dòng)的基本要素，這樣的要素必須具有既覆蓋整個(gè)科技領(lǐng)域同時(shí)又可衡量科技水平層級(jí)的功能。工業(yè)化時(shí)代的科技進(jìn)步大大提高了勞動(dòng)生產(chǎn)力，但科技界沒(méi)有向經(jīng)濟(jì)學(xué)家提供執(zhí)經(jīng)濟(jì)發(fā)展牛耳的基本科技要素。隨著通信技術(shù)從 3G、4G 到 5G 的發(fā)展，信息傳輸速度和范圍呈現(xiàn)出指數(shù)級(jí)的加快和擴(kuò)大態(tài)勢(shì)，互聯(lián)網(wǎng)“時(shí)空錯(cuò)開(kāi)、同步并聯(lián)、客戶拉動(dòng)、實(shí)時(shí)評(píng)價(jià)”提供的交易平臺(tái)，移動(dòng)設(shè)備、傳感器、社交媒體、定位系統(tǒng)等搜集大數(shù)據(jù)功能的擴(kuò)張，以及云平臺(tái)、云計(jì)算、機(jī)器學(xué)習(xí)、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈等人工智能技術(shù)對(duì)大數(shù)據(jù)的匹配使大數(shù)據(jù)成為廠商投資經(jīng)營(yíng)決策的基本分析要素。

　　廠商大數(shù)據(jù)分析可分為搜集和儲(chǔ)存、整合和分類(lèi)、加工和處理三個(gè)階段。廠商能否高效地運(yùn)用人工智能技術(shù)匹配大數(shù)據(jù)，從而相對(duì)準(zhǔn)確地規(guī)劃和確定產(chǎn)品與服務(wù)，取決于他們掌握和駕馭人工智能技術(shù)水平的高低，這便決定了對(duì)廠商處于以上哪一階段的定位問(wèn)題。廠商運(yùn)用人工智能技術(shù)匹配大數(shù)據(jù)的具體技術(shù)操作，是計(jì)算機(jī)專(zhuān)家和人工智能專(zhuān)家關(guān)注的事;經(jīng)濟(jì)學(xué)家需要研究的是廠商的數(shù)據(jù)智能化催生的投資經(jīng)營(yíng)模式，以及研究該模式有可能導(dǎo)致的微觀經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)變化�；�于廠商的數(shù)據(jù)智能化以大數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)和人工智能等融合為前提，廠商的技術(shù)層級(jí)便反映在加工和處理大數(shù)據(jù)上。③ 經(jīng)濟(jì)學(xué)家對(duì)這種技術(shù)層級(jí)研究的任務(wù)，是判斷或推論廠商能在多大程度和多大范圍內(nèi)提供適合社會(huì)有效需求的產(chǎn)品和服務(wù)，這會(huì)關(guān)聯(lián)到大數(shù)據(jù)時(shí)代微觀經(jīng)濟(jì)理論的建構(gòu)。

　　二、廠商大數(shù)據(jù)分析的經(jīng)濟(jì)學(xué)解讀

　　在問(wèn)題解讀之前，我們概要討論一下“究竟是先有大數(shù)據(jù)還是先有信息”，這個(gè)問(wèn)題對(duì)于大數(shù)據(jù)和人工智能運(yùn)用的經(jīng)濟(jì)學(xué)分析的重要性在于，解答“究竟是信息來(lái)源于大數(shù)據(jù)還是大數(shù)據(jù)來(lái)源于信息”。一種觀點(diǎn)認(rèn)為大數(shù)據(jù)是工具，它來(lái)源于信息;另一種觀點(diǎn)認(rèn)為信息的外延比大數(shù)據(jù)小，它來(lái)源于大數(shù)據(jù)。這兩種觀點(diǎn)的分歧在于對(duì)信息和大數(shù)據(jù)之客觀存在的不同理解。其實(shí)，撇開(kāi)它們的性質(zhì)規(guī)定，最直觀、最樸素的解釋是看兩者誰(shuí)覆蓋誰(shuí)。大數(shù)據(jù)是數(shù)字化數(shù)據(jù)與非數(shù)字化數(shù)據(jù)之和，不管發(fā)現(xiàn)或感知與否，大數(shù)據(jù)不依人的意識(shí)而存在，但信息通常是人們發(fā)現(xiàn)或感知的產(chǎn)物，因而大數(shù)據(jù)的外延明顯大于信息。事實(shí)上，大數(shù)據(jù)在宇宙中一直存在，只是人類(lèi)科技水平達(dá)不到一定高度時(shí)沒(méi)有大數(shù)據(jù)這個(gè)概念罷了。經(jīng)濟(jì)學(xué)對(duì)信息不完全、不對(duì)稱(chēng)、扭曲或失真等會(huì)降低效用函數(shù)的研究，是以工業(yè)化時(shí)代廠商搜集和處理信息的科技能力為背景的;廠商在大數(shù)據(jù)時(shí)代獲取準(zhǔn)確信息的能力顯著提高，但廠商是如何通過(guò)大數(shù)據(jù)分析來(lái)獲取準(zhǔn)確信息的呢?經(jīng)濟(jì)學(xué)必須回答這個(gè)問(wèn)題。

　　1. 大數(shù)據(jù)分析之于廠商投資經(jīng)營(yíng)是新科技運(yùn)用的起點(diǎn)，廠商在大數(shù)據(jù)分析的不同階段有不同內(nèi)容從數(shù)字經(jīng)濟(jì)視角看，廠商的投資經(jīng)營(yíng)活動(dòng)可以解說(shuō)為廠商與廠商以及廠商與消費(fèi)者之間紛繁復(fù)雜的行為互動(dòng)。廠商無(wú)論是購(gòu)買(mǎi)原材料、交易中間品，還是銷(xiāo)售最終產(chǎn)品和提供服務(wù)，這些互動(dòng)都會(huì)留下大量的數(shù)字化數(shù)據(jù)和非數(shù)字化數(shù)據(jù)。廠商通過(guò)什么樣的途徑來(lái)搜集這些大數(shù)據(jù)，采取什么樣的技術(shù)手段來(lái)處理這些大數(shù)據(jù)，以及能在多大程度和范圍內(nèi)運(yùn)用這些大數(shù)據(jù)規(guī)劃投資經(jīng)營(yíng)，直接關(guān)系到廠商能否準(zhǔn)確捕捉社會(huì)的有效需求，直接關(guān)系到廠商產(chǎn)品和服務(wù)的產(chǎn)量及價(jià)格決定，直接關(guān)系到廠商是否具有優(yōu)勢(shì)競(jìng)爭(zhēng)地位，直接關(guān)系到廠商效用函數(shù)的大小。事實(shí)上，廠商展開(kāi)大數(shù)據(jù)分析，正在逐步改變過(guò)去主要依靠諸如供求波動(dòng)和價(jià)格信號(hào)等市場(chǎng)機(jī)制進(jìn)行決策的傳統(tǒng)，他們通過(guò)何種途徑、方法和手段來(lái)搜集、加工、處理大數(shù)據(jù)，會(huì)在反映他們新科技水平的同時(shí)顯露出投資經(jīng)營(yíng)的經(jīng)濟(jì)學(xué)機(jī)理。經(jīng)濟(jì)學(xué)家的任務(wù)是描述和揭示這些機(jī)理，使廠商經(jīng)由大數(shù)據(jù)分析而產(chǎn)生的選擇行為得到經(jīng)濟(jì)學(xué)解釋。

　　2. 互聯(lián)網(wǎng)+企業(yè)轉(zhuǎn)變成人工智能+企業(yè)的顯著標(biāo)志是，能夠運(yùn)用人工智能技術(shù)加工和處理那些間接包含產(chǎn)品和服務(wù)之供求信息的非數(shù)字化數(shù)據(jù)經(jīng)濟(jì)學(xué)家曾對(duì)投資和消費(fèi)的偏好、認(rèn)知、效用等進(jìn)行過(guò)深邃的基礎(chǔ)理論分析，① 他們?cè)诖嘶�礎(chǔ)上對(duì)產(chǎn)品、服務(wù)的供求數(shù)量變動(dòng)和對(duì)其他經(jīng)濟(jì)事件的研究，主要是通過(guò)各種社會(huì)調(diào)查取得的樣本數(shù)據(jù)以及依據(jù)各類(lèi)統(tǒng)計(jì)報(bào)表匯總的數(shù)據(jù)來(lái)展開(kāi)的，這些數(shù)據(jù)都是數(shù)字化數(shù)據(jù)。我們且不說(shuō)這些數(shù)字化數(shù)據(jù)不全面，僅就它們不包括以圖片、圖書(shū)、圖紙、視頻、聲音、影像等為載體的非數(shù)字化數(shù)據(jù)而論，廠商要從互聯(lián)網(wǎng)+企業(yè)轉(zhuǎn)變成人工智能+ 企業(yè)，必須能夠在云計(jì)算基礎(chǔ)上運(yùn)用諸如機(jī)器學(xué)習(xí)、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈等人工智能技術(shù)把非數(shù)字化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成數(shù)字化數(shù)據(jù)。廠商的這些新科技努力至少要包括以下內(nèi)容：其一，采取什么樣的路徑和方法獲取非數(shù)字化數(shù)據(jù);其二，運(yùn)用什么樣的人工智能手段使非數(shù)字化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成數(shù)字化數(shù)據(jù);其三，大數(shù)據(jù)是已發(fā)生的歷史數(shù)據(jù)、正在發(fā)生的現(xiàn)期數(shù)據(jù)以及將來(lái)可能會(huì)發(fā)生的未來(lái)數(shù)據(jù)這三大塊數(shù)據(jù)之和，廠商的人工智能+水平達(dá)到何種高度才能處理現(xiàn)期數(shù)據(jù)和未來(lái)數(shù)據(jù)。很明顯，這些內(nèi)容將是經(jīng)濟(jì)學(xué)家對(duì)廠商運(yùn)用大數(shù)據(jù)和人工智能做出經(jīng)濟(jì)學(xué)分析的重點(diǎn)。

　　眾所周知，經(jīng)濟(jì)學(xué)無(wú)論是對(duì)微觀經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域還是對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域進(jìn)行研究的理論歸宿，都是試圖解決由供求變動(dòng)引發(fā)的產(chǎn)量和價(jià)格決定的均衡問(wèn)題。在大數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)和人工智能等沒(méi)有問(wèn)世前，或新科技出現(xiàn)的初期，廠商難以對(duì)投資經(jīng)營(yíng)的數(shù)字化數(shù)據(jù)做出搜集、加工和處理，更遑論非數(shù)字化數(shù)據(jù)的搜集、加工和處理，這種狀況使經(jīng)濟(jì)學(xué)家不可能聯(lián)想到大數(shù)據(jù)和人工智能等新科技的作用。經(jīng)濟(jì)學(xué)家以新科技手段作為推論產(chǎn)量和價(jià)格決定的依據(jù)，要研究廠商如何運(yùn)用科技來(lái)匹配大數(shù)據(jù)，互聯(lián)網(wǎng)+企業(yè)轉(zhuǎn)變成人工智能+企業(yè)的條件配置，新科技未來(lái)發(fā)展將會(huì)導(dǎo)致的微觀經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域和宏觀經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域的新格局。這些問(wèn)題的研究上升到經(jīng)濟(jì)理論分析層面，涉及微觀經(jīng)濟(jì)學(xué)和宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)的重塑。經(jīng)濟(jì)學(xué)家把握廠商如何搜集、儲(chǔ)存、整合、分類(lèi)、加工和處理大數(shù)據(jù)，從而把握廠商投資經(jīng)營(yíng)決策做出符合新科技實(shí)踐的過(guò)程，是經(jīng)濟(jì)學(xué)家重塑微觀經(jīng)濟(jì)學(xué)和宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)的分析過(guò)程。

　　三、廠商運(yùn)用人工智能技術(shù)的經(jīng)濟(jì)學(xué)分析

　　人工智能技術(shù)在社會(huì)經(jīng)濟(jì)、政治、文化等領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用正在推動(dòng)數(shù)據(jù)主義的盛行。① 我們姑且不論數(shù)據(jù)主義關(guān)于宇宙萬(wàn)物都可解析為“算法” 的觀點(diǎn)未來(lái)能不能經(jīng)得起檢驗(yàn)，僅從數(shù)據(jù)智能化引致人類(lèi)決策的新路徑和新方法看，數(shù)據(jù)主義的前瞻性或多或少具有一定程度的說(shuō)服力。正像經(jīng)濟(jì)學(xué)資源配置理論、產(chǎn)業(yè)組織理論等所描述和揭示的那樣，廠商投資經(jīng)營(yíng)會(huì)面臨投資什么以及投資多少的決策，解決產(chǎn)量、價(jià)格的決定以及競(jìng)爭(zhēng)路徑的選擇。這些問(wèn)題涉及信息的搜集和處理，通常需要廠商運(yùn)用科技手段來(lái)預(yù)測(cè)和解決。大數(shù)據(jù)作為信息來(lái)源和新科技的基本分析要素，是以顯性和隱性?xún)煞N形式存在于人類(lèi)活動(dòng)和自然現(xiàn)象之中的，廠商要獲取完備和準(zhǔn)確的信息，就必須在掌握和運(yùn)用大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上按投資經(jīng)營(yíng)目的對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配，這便關(guān)聯(lián)到人工智能技術(shù)發(fā)展和采用何種人工智能技術(shù)手段等問(wèn)題。

　　1. 相對(duì)于物聯(lián)網(wǎng)和區(qū)塊鏈等人工智能技術(shù)，機(jī)器學(xué)習(xí)是廠商加工和處理產(chǎn)供銷(xiāo)大數(shù)據(jù)的主要人工智能技術(shù)手段大數(shù)據(jù)、5G 通信、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算以及機(jī)器學(xué)習(xí)、物聯(lián)網(wǎng)和區(qū)塊鏈等人工智能技術(shù)，正在打造數(shù)字經(jīng)濟(jì)、智能經(jīng)濟(jì)、共享經(jīng)濟(jì)和體驗(yàn)經(jīng)濟(jì)等新業(yè)態(tài);廠商運(yùn)用云計(jì)算對(duì)不同特征數(shù)據(jù)流的加工和處理，① 以及建構(gòu)和運(yùn)用智能模型來(lái)代替人腦選擇的一些成功嘗試，在宣示著新科技有可能比市場(chǎng)機(jī)制更高效率調(diào)節(jié)產(chǎn)量和價(jià)格的同時(shí)，也在激勵(lì)著經(jīng)濟(jì)學(xué)家對(duì)廠商運(yùn)用大數(shù)據(jù)和人工智能展開(kāi)新探索。以產(chǎn)量和價(jià)格的決定而論，廠商在達(dá)到云計(jì)算技術(shù)要求的前提下，要完成對(duì)產(chǎn)供銷(xiāo)大數(shù)據(jù)的加工和處理，需要事先制定學(xué)習(xí)目標(biāo)和訓(xùn)練算法迭代，把數(shù)據(jù)格式化和過(guò)濾掉無(wú)關(guān)數(shù)據(jù)，以完成對(duì)產(chǎn)量、價(jià)格大數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘和處理的機(jī)器學(xué)習(xí)過(guò)程。相對(duì)物聯(lián)網(wǎng)和區(qū)塊鏈等人工智能技術(shù)，機(jī)器學(xué)習(xí)借助云平臺(tái)和云計(jì)算對(duì)廠商產(chǎn)供銷(xiāo)大數(shù)據(jù)進(jìn)行的加工和處理，是一個(gè)更加直接運(yùn)用人工智能匹配大數(shù)據(jù)的過(guò)程;機(jī)器學(xué)習(xí)作為一種預(yù)測(cè)廠商產(chǎn)供銷(xiāo)數(shù)量的人工智能方法，直接關(guān)聯(lián)于產(chǎn)量和價(jià)格決定。

　　2. 廠商運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)方法進(jìn)行產(chǎn)供銷(xiāo)預(yù)測(cè)的最大困難，是對(duì)供給和需求之多維度大數(shù)據(jù)的加工和處理，而解決這一困難的途徑在于對(duì)非數(shù)字化數(shù)據(jù)的匹配機(jī)器學(xué)習(xí)方法是一種與計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)有交集但突破了其過(guò)度注重對(duì)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象進(jìn)行統(tǒng)計(jì)計(jì)量的人工智能技術(shù)。與計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)關(guān)注估計(jì)結(jié)果的無(wú)偏性和一致性不同，機(jī)器學(xué)習(xí)以決策樹(shù)(Decision Tree)、支持向量機(jī)(SVM)等模型為支撐，試圖解決預(yù)測(cè)問(wèn)題。機(jī)器學(xué)習(xí)廣泛運(yùn)用原先因樣本數(shù)據(jù)限制而在計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)中很少運(yùn)用的嶺回歸(Ridge Regression)、套索算法(LASSO)等方法。③誠(chéng)然，機(jī)器學(xué)習(xí)有取代計(jì)量分析方法的趨勢(shì)，但廠商運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)仍然難以預(yù)測(cè)產(chǎn)量、價(jià)格決定。具體地說(shuō)，現(xiàn)有的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)在尚不足以全面搜集、整合、儲(chǔ)存、分類(lèi)、加工和處理數(shù)字化數(shù)據(jù)的情況下，根本無(wú)法應(yīng)對(duì)非數(shù)字化數(shù)據(jù)。不過(guò)，現(xiàn)階段廠商運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)難以預(yù)測(cè)產(chǎn)量和價(jià)格是一回事，在理論上闡釋未來(lái)廠商運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)方法有可能準(zhǔn)確預(yù)測(cè)產(chǎn)量、價(jià)格的機(jī)理卻是另一回事。經(jīng)濟(jì)學(xué)家必須關(guān)注這一機(jī)理的研究。

　　四、對(duì)廠商運(yùn)用大數(shù)據(jù)和人工智能的未來(lái)展望

　　廠商運(yùn)用大數(shù)據(jù)和人工智能未來(lái)發(fā)展的總體方向，可以從兩個(gè)方面概括：一是在實(shí)現(xiàn)熟練加工和處理數(shù)字化數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，最大限度地提高加工和處理非數(shù)字化數(shù)據(jù)的水平;二是在實(shí)現(xiàn)熟練加工和處理歷史數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，努力達(dá)到能夠加工和處理現(xiàn)期數(shù)據(jù)，并且朝著挖掘、加工和處理未來(lái)數(shù)據(jù)的方向行進(jìn)。從經(jīng)濟(jì)理論研究角度看問(wèn)題，無(wú)論是單個(gè)廠商還是全體廠商對(duì)歷史數(shù)據(jù)的加工和處理，只是對(duì)已發(fā)生交易的產(chǎn)品和服務(wù)的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行的加工和處理，或者說(shuō)，是對(duì)前期供給和需求之大數(shù)據(jù)的加工和處理。經(jīng)濟(jì)學(xué)在非大數(shù)據(jù)框架內(nèi)對(duì)歷史數(shù)據(jù)的加工和處理曾有過(guò)很長(zhǎng)時(shí)間的探索，但標(biāo)志這種探索的經(jīng)濟(jì)實(shí)證分析所做出的各種預(yù)測(cè)模型并沒(méi)有獲得令人滿意的成功。隨著大數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)和人工智能等的高度融合，廠商搜集、加工和處理歷史數(shù)據(jù)的人工智能技術(shù)日益提高，大數(shù)據(jù)分析已顯著提高了廠商預(yù)測(cè)產(chǎn)品、服務(wù)的供求能力。針對(duì)廠商運(yùn)用大數(shù)據(jù)和人工智能的這一發(fā)展勢(shì)頭，經(jīng)濟(jì)學(xué)家要結(jié)合經(jīng)濟(jì)學(xué)基本原理做出一般理論分析。

　　然則，無(wú)論將來(lái)人工智能技術(shù)運(yùn)用于經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域獲得怎樣的發(fā)展，廠商數(shù)據(jù)智能化和網(wǎng)絡(luò)協(xié)同化永遠(yuǎn)是決定這種發(fā)展不會(huì)改變的根基。從經(jīng)濟(jì)學(xué)有關(guān)產(chǎn)品和服務(wù)的供給和需求角度考察，當(dāng)廠商數(shù)據(jù)智能化達(dá)到一定高度時(shí)，就有可能準(zhǔn)確把握市場(chǎng)出清意義上的產(chǎn)品和服務(wù)的供給端;同理，當(dāng)廠商網(wǎng)絡(luò)協(xié)同化達(dá)到一定高度時(shí)，就有可能準(zhǔn)確把握市場(chǎng)出清意義上的產(chǎn)品和服務(wù)的需求端。廠商出于效用最大化的內(nèi)在沖動(dòng)，總是力圖使自己的數(shù)據(jù)智能化和網(wǎng)絡(luò)協(xié)同化達(dá)到很高的水準(zhǔn);廠商處于外在競(jìng)爭(zhēng)的強(qiáng)制，總是希望具有很強(qiáng)的市場(chǎng)實(shí)力。換言之，廠商總是希望通過(guò)大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)的運(yùn)用來(lái)實(shí)現(xiàn)讓其他廠商望其項(xiàng)背的網(wǎng)絡(luò)協(xié)同效應(yīng)。網(wǎng)絡(luò)協(xié)同化是廠商與廠商以及廠商與消費(fèi)者之間廣泛存在的行為互動(dòng)，這種互動(dòng)可以通過(guò)大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)揭示，因而，從這個(gè)意義上來(lái)講，我們可以將“網(wǎng)絡(luò)協(xié)同效應(yīng)”理解為數(shù)據(jù)智能化和網(wǎng)絡(luò)協(xié)同化的函數(shù)。盡管這個(gè)函數(shù)很抽象，但它應(yīng)該成為經(jīng)濟(jì)學(xué)家理論分析層面的研究對(duì)象。

　　大數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)和人工智能等的深度融合，正在全面影響投資、消費(fèi)、生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)、娛樂(lè)、醫(yī)療衛(wèi)生、政府治理等人類(lèi)活動(dòng)。就投資經(jīng)營(yíng)而論，廠商運(yùn)用大數(shù)據(jù)和人工智能的發(fā)展方向，是在堅(jiān)持提高數(shù)據(jù)智能化水平的基礎(chǔ)上完善同網(wǎng)絡(luò)協(xié)同化的結(jié)合，以追求網(wǎng)絡(luò)協(xié)同效應(yīng)。但對(duì)于這種以大數(shù)據(jù)和人工智能為分析主線的研究課題，尚需要從基礎(chǔ)概念、基本原理、運(yùn)作機(jī)理等方面展開(kāi)系統(tǒng)而細(xì)致的描述和研究，這有待經(jīng)濟(jì)學(xué)家花費(fèi)很大的氣力來(lái)完成。

　　《廠商運(yùn)用大數(shù)據(jù)和人工智能的經(jīng)濟(jì)學(xué)分析》來(lái)源：《上海師范大學(xué)學(xué)報(bào)(哲學(xué)社會(huì)科學(xué)版)》，作者：何大安

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