数字经济与科学的经济学方法论

赵志君，新疆财经大学财政税务学院“天山学者”特聘教授，中国社会科学院经济研究所研究员，中国社会科学院大学教授、博士生导师。

[摘要] 随着互联网和人工智能时代的到来，数据被提升到新生产要素的高度，颠覆了人们对生产要素的传统认知，使传统经济学的缺陷进一步暴露出来。数字经济涌现的新特点、新现象要求经济学家作出科学的理论解释。经济是由众多不同层次的微观主体组成的系统，宏观经济现象是在经济体内微观个体的相互作用和经济体外诸多因素的冲击下形成的。科学的经济学应以个体异质性为前提，从个体行为及其相互作用的原理出发，弄清经济整体的总量、结构的生成和动态演化机制，探索纷繁复杂的经济现象背后的演化规律，实现微观经济学和宏观经济学的统一。构建科学的经济学需要在科学界定商品和生产要素的含义的基础上重构科学的经济学概念体系。只有把时间和空间两个维度纳入经济系统的分析中，将商品的生产过程和流通过程统一起来，才能得到科学的劳动价值论。

[关键词] 数字经济；数据；信息；生产要素；经济学方法论

一、引言

在古典经济学时代，现代数学和物理学还没有成为经济分析的主要工具，经济学家通常从直觉出发，主要依靠案例分析、类比分析、经验归纳和历史归纳法，获得关于经验对象的知识，这符合认识论的一般规律。正如康德所指出的，“我们的一切知识都起始于经验，这话是毫无疑义的；——但是，我们的一切知识虽然都起始于经验，却并非因而就是完全出自经验”[1](p44)。一般来说，从经验中概括和抽象出的概念（如分工、资本、劳动）和知识往往很难进行严格的定义，人们通常必须借助于此类概念的应用场景和特定的知识结构去体悟概念和知识的含义，这难免造成不同的人对同一现象有着各自不同的理解和解读。拿商品价值的概念和价值理论来说，有的人从商品生产的角度出发主张劳动价值论，有的人从商品消费的角度出发主张效用价值论，有的人从供求平衡的角度出发主张均衡价值论。另外，从直觉和经验出发而获得的古典经济学概念有着很强的主观性，站在不同的角度和不同阶级立场上的人从同样的经验事实中可能得出完全相反的判断。这也是经济学学派林立，谁也说服不了谁的原因之一。

而在数学家和物理学家那里，情况有所不同，数学和物理学是数学家和物理学家借助于时间和空间的直观形式建立起来的科学理论，他们能够借助几何图形进行说明，所以数学和物理学概念的含义比较明确，而古典经济学很难做到这一点。古典经济学存在的概念含义不清、推理过程逻辑不严密等问题，对于训练有素的数理经济学学家来说是不可接受的。因此，从古诺开始，一些经济学家尝试使用数学模型表达经济学原理。在边际革命之后，为了用数学方法论证个体理性和市场有效性的一致性，新古典经济学家提出了完全理性、完全信息、资本完全流动、无交易成本、瓦尔拉斯均衡等概念和假定。这类关于生产者、消费者和市场的极端假定，一方面的确为使经济问题的数学化精确描述提供了可能性，另一方面也让经济学看上去如同牛顿力学一样具有了科学的形式。这种从古典经济学到新古典经济学的转向虽然可以使经济学的概念和命题的含义更加清晰、逻辑更加严密，但也付出了高昂的代价，它使经济学脱离了经验对象，走上了形而上学的道路。

由于没有将时间和空间纳入分析框架，新古典微观经济学是一个静态的理论体系，不能解释活生生的、结构化的、动态演化的现实经济。新古典宏观经济学和经济增长理论虽然考虑了时间因素，引进了预期行为假设和跨期分析，但为了方便分析起见，它们都以代表性的完全理性经济人为基本假设，把复杂的宏观经济行为简化为简单的个体行为。这样，个人的异质性、整体的结构性、个体之间的相互作用机制在经典的宏观经济学中是看不到的。显然，这样的理论不可能对经验现象有很强的解释力，除了被自由市场的坚定信仰者当作资本主义经济制度的辩护工具之外，没有多少实用价值。

随着数字经济时代的到来，传统经济学面临的挑战越来越多。第一，随着大数据、互联网、5G、云计算、人工智能的广泛应用，以网络购物、扫码支付、数字货币、无人商店、快递机器人、电子商务为代表的数字化产品和服务走进千家万户，数据成为新的生产要素、基础性资源和战略性资源，但传统的经济学并没有赋予数据以生产要素的地位。在数据成为生产要素之后，如何设定生产函数，如何度量数据在经济增长中发挥的作用，如何对数据要素进行测量和定价，都是有待进一步研究的问题。第二，数字经济对劳动价值论提出了挑战。古典劳动价值理论从生产领域考察商品价值的来源，得出了只有生产过程创造价值，流通过程不创造价值的结论。在数据成为生产要素之后，如何看待生产过程的劳动和流通过程的劳动的差别就成为一个值得探讨的新问题。古典劳动价值论认为，只有活劳动才能创造价值，物化劳动并不创造价值。但在数字经济时代，智能机器人实现了对人类体力劳动的完全替代和脑力劳动的部分替代，而且机器人生产的产品和劳动力的手工产品完全可以在市场上进行等价交换，但不管智能机器人的功能有多么强大，它所体现的仍然是物化劳动。这是否意味着物化劳动创造价值，是否构成对传统劳动价值论的挑战？第三，在数字经济时代，大数据和人工智能是否能够主导科技发展、经济运行、制度变革，是会消除信息不对称还是加剧信息不对称？有人设想的计划经济是否可行？第四，数字经济具有明显的规模经济、范围经济、成本递减和创造性毁灭等特点[2](p7-8)，它们是内生的还是外生的？科学的经济学如何体现这些特征？第五，在数字经济时代，每时每刻都有新数据产生，数据具有样本量巨大、种类繁多、时效性强、单位信息价值低等特点，而现有的经济理论一般都遵循抽象和简约化原则，科学的经济学应该遵循什么发展路径才能让经济理论与大数据方法相匹配？

针对以上问题，笔者将着眼于经济学的方法论创新，从数字经济的视角审视传统经济理论体系中存在的问题，从物质、能量和信息的本质出发对传统经济学的一些概念和原理的科学性进行批判性考察，揭示传统经济学的方法论缺陷，并在此基础上对未来科学的经济学构建提出建设性意见。

二、数据的科学本质

数据是数字化的信息或信息的具体表现。数据表现为符号、文字、数字、语音、图像、视频等多种形式。人类能够通过信息认识客观事物，通过数据构筑知识体系。因此，要认识数据的重要性首先要认识信息，但信息不能脱离它的物质载体而独立存在，因此，要认识信息必须认识它与物质和能量的关系。

（一）数据是数字化的信息

现实世界是由物质、能量、信息三大基本要素构成的，三者相互联系、密不可分。在这三大基本要素之中，首先被人类认识的是物质。人类凭感觉器官接收物质发出的信息，形成对物质的直觉印象，直觉印象通过思维加工之后形成概念。人对事物的印象是在时间和空间中形成的，只有借助于时间和空间才能感知到事物的大小、形状、颜色和运动等物理特征。

能量的概念比物质的概念抽象得多，人类关于能量的知识也比关于物质的知识少得多，直到近代才对能量的本质有所认识。能量没有大小、形状、体积和质量等属性，表现为机械能、热能、光能、势能、动能、核能等多种形式。虽然人无法观察到它，却可以亲身感受或用仪器测量到它。现代物理学告诉我们，物质之间存在普遍的相互作用，物质在相互作用过程中不断地进行能量交换。物质的质量和能量的转化遵循一定规律，如质能方程（E=mc 2）。

信息是事物属性和事物运动状态的反映。信息传递是在物质之间的能量交换过程中完成的，信息传递需要消耗一定的能量。信息在水、空气、引力场、电磁场中以水波、声波、引力波、电磁波光波）的形式传播。因此，从某种意义上讲，物质和能量都是信息的载体。信息反映了物质和能量的本质属性，它虽然无形却是最根本的。正如美国哈佛大学研究小组所说：没有物质，什么都不存在；没有能量，什么都不会发生；没有信息，任何事物都没有意义。从这个角度讲，信息就是客观事物存在的意义，是人与认识对象之间的桥梁，也是构成知识的元素和材料。离开了信息，任何事物都不可能被认识。

信息不能脱离物质和能量而独立存在。从一种物质发出的信息可以离开该物质实体与它的载体（如声波或光子）一起在空间中传播，一旦遇到某一受体，就会与该受体发生相互作用，可能引起受体反应。信息在经过受体加工处理之后还能够继续向外传播，所以信息具有一定的能动性。此外，信息既可以表达客观存在物的属性，也可以表达纯粹的想象、理念。任何事物都具有多维性，我们想要得到关于事物的完整知识，就要从不同的角度观察事物，接受来自不同方向的多种不同信息。这样，同一事物在思维过程中会产生多种不同观念，对这些不同观念的综合形成对对象的整体认识，使人类将不同的事物区分开来。总之，信息反映事物的本质，数据是知识的要素或材料。

（二）信息的量的规定性

信息的量的规定性就是数据的量的规定性。信息论创始人香农认为，信息是用来消除不确定性的东西[3]，它的大小可以由信息熵来测定，单位是比特。信息熵是一个描述信源统计特性的物理量，表示信源的不确定度，不管信息的接收者是否存在，信息熵总是客观存在的。信息量是相对于信息接收者而言的，获得信息对信息接收者来说意味着信源平均不确定度的下降。所以，信息量的增多意味着信息熵的减少。

（三）信息的质的规定性

信息的质的规定性是指信息所具有的辨别不同事物之间差异的属性，但讨论信息的质的规定性应该以量的规定性为前提，两者缺一不可。了解信息的质的规定性有助于把握事物的本质。以劳动的概念为例，劳动具有生产商品的属性，是生产要素。从物质、能量和信息的关系出发，劳动可被定义为劳动力的消耗，而劳动力泛指人的劳动能力，包括本能、体能和智能，或者说包括体力和脑力。所以，劳动的本质在于能量的消耗，生产过程是劳动力的能量消耗过程。劳动过程是人体中的碳水化合物、蛋白质、微量元素等转化为热能、机械能和电能的过程。在传统经济学中，劳动的概念是根据物体在空间的移动和时间的流逝等表象来定义的，人们认为劳动量可以用时间来测定。但是，时间和空间只是人类认识世界的先天直观形式，用时间定义劳动并不能把握劳动的本质。只有从物质、能量和信息出发去定义劳动，才能抓住劳动的本质。当然，时间和空间的引入有助于刻画和理解不同事物之间的相互关系。就劳动的概念而言，借助于时间和空间，就可以更好地描绘劳动与商品之间的关系，认识到劳动不仅可以引起商品结构的变化，还可以引起商品位置的变化。商品的这种位置变化既花费了劳动时间也消耗了能量，由此可以推断出商品价值与商品所处的时间和空间位置有关。处于不同时间和空间的商品即使其物质形态没有变化，它们的价值形态也是完全不同的。从这样的角度看，生产过程和流通过程在本质上是相同的，它们既是能量消耗过程，也是价值增值过程。这样一来，古典经济学关于纯产品的理论，即只有生产过程创造价值，流通过程不创造价值的理论就被颠覆了。如果我们从能量消耗的角度理解生产过程就会发现，机器和劳动在商品生产中的贡献本质上是相同的，两者之间可以相互替代、相互转化。特别是在智能机器人（物化劳动）几乎完全替代人类劳动（活劳动）的数字经济时代，活劳动创造价值、物化劳动只转移价值而不创造价值等观点值得我们认真反思。

从科学命题可证伪性的标准来讲，传统的劳动价值论一直没有解决劳动的测量和比较问题。虽然经济学家都能意识到劳动的异质性，即承认在同一时间内不同劳动创造不同价值，劳动可分为简单劳动与复杂劳动、具体劳动与抽象劳动等，但对于如何测量简单劳动和复杂劳动，简单劳动创造的价值和复杂劳动创造的价值之间存在什么关系，如何计算社会必要劳动时间等问题一直没有给出回答。根据爱因斯坦的相对论，不存在绝对的空间和时间。因此，任何商品的价值都是相对的，不存在绝对的劳动价值标准。从实践上讲，国民经济核算体系对接的价格理论，其中并没有与劳动价值论相对应的指标体系，所以劳动价值论是无法进行实证检验的。既然无法检验，那么价值是价格的中心，价格围绕价值波动的说法就是武断的。

（四）信息之中包含着知识密码

从数据的本质属性看，资本、劳动和数据等生产要素之所以能在商品生产中发挥作用，是因为除去它们的物质外壳之后剩下的只是它们的知识内容。资本、劳动和数据只有在能量的驱动下才创造价值。作为资本的物质载体的设备是按照一定科学原理构建的，作为劳动的载体劳动力是大自然按照一定原理塑造的或者进化而来的，数据本身是信息的载体，承载着关于事物属性和运行规律的知识。正是由于这个属性，数据才能成为与物质资本和劳动一样的生产要素。

总之，数据是构筑知识大厦的材料。数据成为数字经济生产要素的根本原因就在于它是知识生产的基本元素，而知识就是力量。对经济学家来说，从物质、能量和信息的本质出发考察传统经济学，有助于发现传统经济学的理论缺陷，为构建科学的经济学理论找到新的切入点。

三、数字经济的特征

（一）数字经济是以数据为核心的知识经济

作为知识的数据可被称作数据资本，它与原始数据的概念不同。第一，由于大数据具有量大、种类多、时效性强、价值信息密度低的特点，未经加工的大数据还算不上知识，也几乎不能直接创造价值，只有经过加工以后，大数据才能被整合成有用的知识产品，发挥资本的功能。第二，要想从大数据中提取有价值的信息，必须依靠计算机的强大算力、互联网、云计算、大数据科学的综合运用，对原始数据进行加工。在人工智能的参与下智能机器的自我学习和算法更新功能能够实现对大数据的加工，创造知识产品。第三，借助于现代信息网络，数据资本可以以非常低廉的成本供社会一切客户共享，大大提升数据资本的社会价值，数据资本本身则可得到规模收益。

（二）数字经济突破了物理世界的时空限制

在农业经济时代，信息载体是人类的语言、书信。语言的传播媒介是空气，受空气阻力的影响，声音不可能传播得很远。书信的传播媒介是人、马匹、信鸽等，由于人和动物的运动速度有限，一封书信送达目的地需要花费很长的时间。在机器大工业经济时代，汽车、火车、飞机成为信息传播媒介，信息传播速度可以提高到声速的量级，但那时的信息载体和信息传播遵循牛顿的经典力学规律，信息传播速度和范围仍然是相当有限的。在电力时代，随着电话和电报的发明，信息传播速度达到光速量级，但受存储技术和信息通信技术的限制，数据没有被当成生产要素，影响范围还是非常有限的。在数字经济时代，信息传播媒介是电磁波、互联网，信息处理借助互联网、云计算、人工智能、量子通信、量子计算技术而完成。电磁场和网络设备的使用使得人类的知识积累突破了区域和空间限制，能够不间断地进行。目前，包括中国在内的部分国家已经在量子通信和量子计算机方面实现了技术突破，量子计算机的计算速度远超现有的超级计算机，使以前不可能完成的计算在瞬间成为可能，量子技术的应用还使通信更加安全。在可预期的将来，成熟之后的量子计算和量子通信技术必将为数字经济插上腾飞的翅膀。

（三）数字经济具有个体异质性和整体结构性

自然界和人类社会本来就具有异质性，这种异质性正是通过物质发出的不同信息加以区分的。人们通过时空的直观形式（如大小、形状、运动速度）、表示物质属性的概念（如颜色、温度）、相互关系（如父子关系、物质结构）将事物加以区分。但在传统上，通常人们只关心凭感官可以直观到的宏观现象，个体差异被忽视。如宏观经济学家常常使用代表性经济人的假设研究经济总量行为，把代表性经济人的行为视为经济总量行为，忽略经济个体的差异以及个体与总量之间的关系。数字经济时代的大数据呈现的是大量个体的异质性信息，同质性处理方法既没有经验基础，也没有用武之地。

在强调异质性的同时，我们也要承认数字经济中的事物的普遍联系性。人们受信息刺激在网络空间中互动，形成一个动态的不可分的整体。每个人必须从整体的角度看问题，必须认识到网络空间中不存在绝对自由，每个个体都不可能拥有绝对自由，每个个体的行为都受到社会规范的约束，只有在社会规范规定的范围内活动的人才是自由的。

（四）数字经济具有结构上的复杂性和动态演化性

时间、空间和异质性是考察数字经济的三个维度，空间是物质存在的直观形式，时间是物质运动的直观形式，异质性是个体差异化的本质属性。个体的异质性意味着整体结构的复杂性，不同事物之间的相互作用是在时间和空间中完成的，因此，数字经济中的个体和整体行为都处在不断变化之中，而且这种变化具有非线性和自发动态性。

（五）数字经济是智能化经济

在数字经济时代，人工智能技术渗透到人们生产生活的各个领域。人工智能替代了人的大部分脑力劳动，不仅能够对人类所有行为进行更快、更准确的预测，而且能够超越人脑的直觉性想象力，完成人脑无法完成的工作，还能够带来对于经济演化规律的全新认知。这种智能化技术既可应用于生活场景，如教育、医疗、家居领域，也可用于生产场景，如智能化生产、管理和物流领域。人工智能在生活领域可以提高生活便利度，在生产领域可以降低运营成本，带来规模收益，在流通领域可以扩大市场范围，降低交易成本。

在数字经济时代，生产、分配、流通和消费过程产生了大量与商品生产和交易行为相关的数据，这些数据反映了物与物、人与物、人与人之间的关系，通过对这些信息的加工处理可以得到商品的供求、个人的消费偏好和习惯、市场规模等信息。它们本身就具有很高的潜在经济价值，能够成为新的财富源泉。现代通信技术设备、5G网络和量子计算机让信息传输的速度近乎光速，信息处理和信息传输突破了传统的时空限制，使人类社会成为一个相互依存、相互影响的整体，把人类工作和生活的场景全部打通，实现不间断的信息交换、信息积累和信息加工。

数字经济的网络化结构有助于发挥互联网的正的外部性效应、范围经济和规模经济效应，为实现可持续的内生经济增长创造条件。在数字经济时代，随着人工智能技术的广泛应用，智能机器人也能够从事部分脑力劳动，人与智能机器人之间、活劳动与物化劳动之间的差异被模糊了。人工智能能够实现对海量数据的收集、分析和判断，使信息不完全、不对称的程度大大下降，预测速度和预测精度大大提高。如果将这种智能化技术应用于生产、管理可大大降低运营成本，应用于生活领域可大大提高便利程度，应用于营销领域可降低交易成本。

四、数字经济视角的方法论批判

在人类历史长河中，农业经济长期处于主导地位，有形物质（如金银、土地）是财富的主要形态，能量和资源指的是阳光、水源、肥料、草木、煤炭等自然之物。由于接受教育只是少数人的专利，知识并没有发挥决定性作用，数据或信息长期得不到充分认识，知识生产和分配以及知识产业的提法直到20世纪60年代以后才出现[4]。如今，数字经济的影子无处不在，数据的作用越来越大，数字经济的发展冲击着固有的思想观念，为经济理论创新带来了新机遇。从数字经济的视角对传统经济学的方法论展开反思和批判，对经济学的未来发展具有重要意义。

（一）经验性的古典经济学

在亚当·斯密的《国富论》出版前，西方经济思想经历了古希腊、古罗马、中世纪、重商主义和重农学派等不同发展阶段，闪烁着人类智慧的光芒，但总的来说人类关于经济学的知识是碎片化的，一直没有形成一个系统完整的理论体系。17世纪到18世纪末在欧洲思想革命、科技革命和工业革命的背景下，经济学迎来了它的古典时代。《国富论》是亚当·斯密于1776年完成的鸿篇巨制，它的出版是这个时代的标志性事件，它是对人类有史以来的经济思想第一次系统化整理的成果。

在这本著作中，亚当·斯密高举自由经济大旗，倡导私有产权保护和最低程度的政府干预，提出了个人的利己性和“看不见的手”的假说，把市场看作协调个人利益与社会利益的机制。与重农学派一样，亚当·斯密认为劳动是财富的源泉，分工是劳动生产力增进的途径。“劳动生产力上的最大增进，以及运用劳动时所表现的更大的熟练、技巧和判断力，似乎都是分工的结果。”[5](p5)劳动分工的作用有三：“第一，劳动者的技巧因业专而日进；第二，由一种工作转到另一种工作，通常须损失不少时间，有了分工就可以免除这种损失；第三，许多简化劳动和缩减劳动的发明，使一个人能够做许多人的工作。”[5](p8)劳动分工使“同数劳动者就能完成比过去多得多的工作量”。由此可见，在亚当·斯密看来，分工经济不仅是物质产品的生产过程，也是劳动力的生产过程，劳动技能和发明创造是分工经济中的自发现象。

分工在促进人和劳动生产力发展的同时，也带来了经济结构的变化。亚当·斯密认识到，“人们天赋才能的差异，实际上并不像我们所感觉的那么大。人们壮年时在不同职业上表现出来的极大不同的才能，在多数场合，与其说是分工的原因，倒不如说是分工的结果”[5](p15)。经济是动态演化的，劳动分工可能造成人与人之间的能力差别越来越大，而人的这种能力差别又可能造成收入分配的两极分化。亚当·斯密的这一预见与马克思的自由竞争必然走向垄断的论断有异曲同工之妙，二者的不同之处在于：亚当·斯密对自由竞争市场演化的结果点到为止，而马克思的分析则深刻得多而且走得更远。

在亚当·斯密那里并没有完全理性和完全信息的概念。在他看来，虽然每一个人都“追求自己的利益”，但他“通常既不打算促进公共的利益，也不知道他自己是在什么程度上促进那种利益”，他受着一只“看不见的手”的指导，去实现“一个并非他本意想要达到的目的”[5](p8)。由此可见，古典经济学的研究对象是现实中实实在在的人，而不是观念上的全知、全能、全善的理性经济人，他所讲的个人利益和社会利益的一致性是“看不见的手”调节的结果，并非个人有目的的追求。

古典经济学家从直觉出发，采用的研究方法主要是案例分析法、类比法和经验归纳法。这些都是探索真理的有效方法，但也存在一定缺陷。其一，此类方法都具有归纳的特点，结论都是从有限的个案中抽象出来的，缺乏必然性和普遍性。其二，此类方法经常使用一些含义模糊的概念。例如，亚当·斯密在对分工不加阐明的情况下直接使用了分工的概念，而它的真实含义需要读者自己领会。关于分工概念没有被严格定义的原因，杨小凯认为“分工指的是一种生产结构，其中至少有一个人只生产一种产品，而两人的生产结构不相同。对于有两种以上产品及两个以上的人，则分工概念会复杂得多，并且不容易严格定义”[6](p49)。

在古典时代，只有土地、资本和劳动被当作生产要素。虽然古典经济学家认识到劳动存在异质性，并区分了简单劳动和复杂劳动，也认识到了劳动技能和发明创造对劳动生产力的影响，但当时没有出现系统的知识论，许多经济概念都是在直觉的基础上建立起来的，在现在看来存在很大问题。但考虑当时科技发展水平及其在经济学中可能运用的程度，要求经济学家从物质、能源和信息的关系的角度去定义各种经济概念也是不现实的。由于不能从数据和信息的本质出发科学地理解商品、资本和劳动等概念，古典经济学的论述难免出现一些自相矛盾之处：亚当·斯密一方面相信市场的调节作用，认为个人利益与社会利益可以协调一致；另一方面，他又预言人的能力和收入分配可能会随着分工的演化走向两极分化。两极分化显然会激化社会矛盾，使得社会失调。另外，信息的不完全性意味着个人难以使预测的结果与现实保持完全一致，这种不一致性在市场长期演化的过程中产生的影响显然是难以预知的。尽管古典经济学存在此类矛盾论述，但有一点值得肯定——古典经济学家一直把经济当作一个有着复杂结构和自我演化功能的动态系统来研究。然而，古典经济学的动态性和自我演化的特点被新古典经济学家完全抛弃了。

（二）独断性的新古典经济学

古典经济学向新古典经济学的转向始于数理经济学家古诺。在古诺看来，古典经济学的概念和命题具有模糊性和不确定性，是不科学的[6]。当时在牛顿力学的影响下，人们认为只有用数学表达的知识才称得上是科学。古诺先建立了寡头竞争的数学模型，然后把完全竞争视为垄断竞争的极限情况。边际革命之后，新古典经济学按照效用最大化、偏好稳定、市场均衡原则建立了自己的体系。显然，经济学的这种方法论的转向完全背离了它的古典传统，新古典经济学虽然因应用数学方法似乎向着科学的方向迈出了一大步，但在经济思想方面却意味着一次大倒退。当然这不是数学模型化的过错，而是由于受历史的局限经济学家没有找到正确的数学方法。

第一，新古典经济学从动态分析转向了静态分析，把注意力放在了资源的最优配置上，将古典经济学最富有创造性的内容排除在主流经济学的研究范围之外。第二，失去了经验对象的新古典经济学走上了形而上学的道路。新古典经济学家引进完全理性、完全信息、价格接受者等一系列假设，只是为了得到一个事先预设的结论——资本主义自由竞争市场制度是人类的终极美好制度。其背后的逻辑是一个不严格的三段论推理。其中的大前提是：完全竞争市场是全知、全能和全善的（如上帝一样），它使个体实现了利益最大化，市场实现了均衡，社会达到了帕累托最优。小前提是：资本主义制度是自由竞争市场，自由竞争近似于完全竞争。结论是：资本主义制度是全知、全能和全善的。然而，我们稍微细心一点就不难发现，这种被神化了的市场理论陷入了理性的独断论，它的假设所指向的对象（像上帝一样的市场）是人类无法经验到的，因而不具有真理性。第三，新古典经济学为构建全知、全能、全善的完全竞争市场，导致自相矛盾[7]。对此，芝加哥学派的创始人奈特指出：“经济学理论建立在完全竞争假设的基础之上。但是，对于这个假设的确切性质，经济学阐述得既不清晰，也不充分。”[8](p4“4) 完全竞争的观点包含着黑格尔式的自相矛盾。这个系统内含着自我毁灭的基因，在现实世界里没有存在的可能。完全竞争所暗含的条件，既会使得垄断大行其道，又令自由合约的组织生存无望，并最终使独裁体制凌驾于社会之上。”[8](p146)甚至连斯蒂格勒[9]也承认，没有人能够确定完全竞争最低限度的必要条件。令人遗憾的是，这样一个存在众多自相矛盾的理论直至今天依然以主流经济学基准模型的面目出现。

（三）消极的奥地利学派

奥地利学派从人的认识能力出发构建理论体系，对市场经济的运行机制表现出相当丰富的洞察力。哈耶克[10]认为完全竞争模型中的信息完全假设是不可接受的，任何人都不可能拥有所有知识，偏好和生产的相关信息只能在市场主体相互作用的过程中显示出来，事先是不可能被知晓的。市场变化莫测，信息具有非对称性，经济基本面的变化往往首先被市场上的很小一部分人察觉到，然后逐步扩散到整个社会，引起经济的整体调整。如同亚当·斯密一样，哈耶克认为市场是一个知识扩散系统，人类的学习行为与生产和交易相伴而生，价格信息可以在非中心化竞争过程中自发产生，系统在大量具有有限知识的独立个体相互作用的过程中实现了协调[11]。显然，奥地利学派坚信市场能够在没有政府参与的条件下协调各方利益，但对于市场是如何协调各方利益的问题，奥地利学派没有给出回答。奥地利学派似乎想用归谬法证明自己观点的正确性，以为否定了新古典经济学也就证明了自己是正确的。这一目的显然不可能达到。奥地利学派相信经济存在自发秩序，却并没有指出这种秩序到底是什么样的，甚至不相信这种自发秩序可以用数学模型描述出来。由此可见，奥地利学派对科学方法论的运用持极其消极的态度。积极的态度应该是，既然承认市场存在“自发秩序”，就应该设法去发现它，透过现象看本质，从偶然中见必然，从复杂中见简单，把纷繁复杂的现象背后的规律找出来。

（四）人工智能对劳动价值论的挑战

劳动价值论是农业经济和资本主义发展初期的产物。在农业时代，科学不发达，技术进步缓慢，生产成果都是满足人们衣食住行需求的实物，人们凭借直觉感受到生产成果是劳动、土地和生产工具相结合的产物，重农学派由此提出了“土地是财富之母，劳动是财富之父”的观点。受重农学派的影响，古典经济学家从生产领域考察了商品价值的源泉，提出了劳动价值论和剩余价值论。斯密认为，财富来源于产出的增加，而产出的增加源自劳动生产率的提高，劳动生产率的提高源于分工。一切产品的价格由工资收入、土地收入和资本收入组成，劳动是衡量所有交换的价值尺度。李嘉图区分了简单劳动和复杂劳动，直接劳动和间接劳动。直接劳动是直接投入到商品上的劳动，间接劳动是投入到劳动工具、工厂和建筑物等物品上的劳动；直接劳动创造商品价值，间接劳动不能创造价值，只能把原有价值转移到产品中去。这一理论后来被马克思继承下来。马克思区分了劳动力和劳动，活劳动和物化劳动等概念，认为只有活劳动创造价值，物化劳动不创造价值，只能转移价值。随着智能化时代的到来，智能机器人有望取代绝大部分人类劳动，在这样的背景下，传统的劳动价值论还成立吗？

五、关于科学的经济学的建构

纵观经济学学说史不难发现两个相互对立的派别，一个是理性派，另一个是经验派。新古典经济学是理性派的典型代表，德国历史学派、制度学派是经验派的典型代表。理性派仿照几何学、数学和物理学从假设的概念出发，按照形式逻辑规则进行演绎推理，然后将从演绎推理获得的命题视作关于经验对象的知识。这种方法的优点是，如果假设正确，推理过程符合逻辑的话，得到的结论便具有必然性和普遍性。它的缺陷是演绎推理并不产生新知识，因为结论已经隐含在假设之中。如果假设缺乏经验支持，理性派的理论在应用于经验对象时会陷入理性的独断论，甚至自相矛盾。经验派从直觉的概念出发，通过类比、归纳等方法获得关于对象的知识，这种方法的优点是通过它可以获得新知识，缺点是从经验中得到的结论不具有必然性和普遍性。在经验派眼中，世界上的事物都是偶然的，没有必然的规律。经过长期学术争论，经济学家已经认识到理性演绎和经验归纳都是认识世界的科学方法，两者不是相互排斥的，而是相辅相成的，只有综合运用这两种方法才能构建科学的经济学。

（一）保持好奇心和求知信念

哲学为具体科学提供世界观和方法论。两大哲学派别——唯心主义和唯物主义体现了两种根本不同的世界观，两条根本不同的认识路线。它们互相对立、互相斗争，这种对立和斗争贯穿于哲学史的始终。唯心主义认为绝对精神是世界的本源，先于物质而存在的理念或上帝创造了世界，世界是上帝按照一定规则构造、按照一定规律运行的。唯物主义认为物质是世界的本源，一切事物都是运动的，运动是有规律的。唯物主义和唯心主义关于世界本源的判断有一个共同点：它们都相信世界上的一切事物是按一定的规则排列或遵循一定的规律运动的。这些信仰都激发了人们的好奇心，引导人们探索和发现科学规律。

（二）提出科学的经济学的基本假设

经济学是研究商品生产、消费、流通和分配过程中结成的人与人之间关系的学问。新古典经济学研究资源的有效配置，以资源的稀缺性、自利的最大化、偏好的稳定性、市场的均衡性为四个基本假设。

资源的稀缺性是经济学的最基本的假设，因为无限充裕的资源是没有价值和价格的，这样的物品不是经济学的研究对象。资源稀缺条件可分为三种类型，等式约束、大于号不等式约束和小于号不等式约束。

自利的最大化通常是经济学对完全理性经济人的要求，要做到这一点至少还要要求信息是完全的，如果信息不充分的话，理性经济人就失去了理性分析的材料，因而不可能知道他的最大利益在哪里，更不可能知道其他人的行为和市场均衡。所以，完全理性是不现实的。一个比较接近现实的假设是有限理性。具有有限理性的经济人在决策时不可能也不需要完全信息，他只要根据他已经获得信息决策即可。有限理性的经济人也可以追求个人利益最大化，只不过他的利益最大化决策是根据自己掌握的全部信息做出的，是自己认可的行为，而是否能够真正实现他的目标是不确定的。因为最终获得的利益要由市场决定，而市场行为不仅取决于自己的决策，还与别人的决策有关。所以，有限理性是比较切合实际的假设。

关于偏好的假定是自利最大化的先决条件。新古典经济学通常假定偏好是稳定的。一般来说，可以用一个边际效用递减的函数表示消费者偏好。在不确定性的条件下，消费者的目标是期望效用最大化。如今，无论是效用最大化原则还是期望效用最大化原则都受到了挑战。行为经济学的前景理论认为，传统的边际效用递减函数不符合实际。投资者决策是参照点依赖和框架依赖的，效用函数是S性的，在盈利时是风险厌恶的，在亏损时是风险喜好的。计算期望效用时所使用的概率分布也是在原有的基础上的扭曲。还有一种期望效用理论是非线性的期望效用，它是在面对概率不确定的条件下期望效用的推广。

对于市场行为，新古典经济学习惯假设市场存在唯一的均衡点，该均衡点使市场供给和市场需求相等。新古典均衡市场假设存在一个瓦尔拉斯拍卖人，他可以根据市场供求缺口反复喊价，直到供给量和需求量相等为止，在市场出清之前，不允许有交易发生。这种市场价格决定机制在现实中显然是不存在的。现实市场是非瓦尔拉斯均衡出清的。所以，研究现实市场行为应该引入非瓦尔拉斯均衡市场出清机制。

（三）选择正确的逻辑起点，科学地运用时空维度

首先要探讨的是经济理论创新的逻辑起点问题。新古典经济学的微观理论是围绕着完全竞争展开的。完全竞争的完全理性、完全信息以及生产者和消费者个数无限的假设都超出了人类的经验范围，在现实中根本找不到这样的参照物。所以，这些假设是完全可以被证伪的。第一，完全理性和掌握完全信息的人是不需要学习的，这样的话社会不会进步，市场也不需要调节。我们看到的现实世界的人类在出生的时候处于对世界的无知状态，只有在成长过程中才能掌握知识，不断进步。第二，人的寿命是有限的，有限的生命不可能掌握无限的事物，所以生产者和消费者个数无限的市场只能依靠理性能力去把握。博弈论模型走向了另一个极端，大量博弈论模型都是两人模型。可以说，迄今为止，比较成熟的两类模型分别是两人博弈和无穷个人的博弈模型，对人数大于3的有限个人的博弈问题的研究并不多。宏观经济学普遍采用代表性经济人假设，把宏观经济的总量行为看成一个代表性微观个体的行为，按照这样的思路不可能真正建立宏观经济学的微观基础。正确的做法是，遵循《道德经》“道生一，一生二，二生三，三生万物”的原理，先研究没有市场的个体经济行为，再研究存在二人市场的博弈行为，之后研究三人市场的博弈行为，然后考虑N人市场的博弈行为，最后让N趋于无穷大得到无穷人市场的博弈，从而过渡到完全竞争。三人博弈或者N人博弈的情况，我们可以联想到物理学中的三体问题，其产生的现象可能是相当混沌的。

“道生一，一生二，二生三，三生万物”的原理还启示我们，经济是一个复杂的动态过程，这种动态变化有两个来源：其一，系统受外部冲击的影响而发生变化，由于外生变量的不可预知性，系统中的个体和整体行为都是随机变化的；其二，系统内部个体的相互作用引起的变化，如果除去外部冲击因素，个体的相互作用可能导致系统遵循某种特定规则发生变化，但这种变化往往是非线性的，有时候稳定，有时候呈周期变动，有时候呈现出混沌样态。总的来说，系统的变化是外部冲击引起的随机变化和内部个体相互作用引起的变化相叠加的结果。

再来看一看时空维度的重要性。新古典微观经济学通常只考虑劳动力个数、资本存量、商品数量以及它们的价值形态，没有把商品放在时间和空间中去考察，更没有从物质、能量和信息的关系的角度去追溯劳动、资本、商品、信息的本质，由此得出的结论是不切实际的。例如，如果没有从时间、空间和能量的维度去考虑商品的差异性，只根据商品的物质结构和外观是否变化去判断商品的价值的话，就会忽略商品从一地到另一地所消耗的劳动和能量，从而得出同一种商品在不同地区所含的价值相同，流通过程不创造价值的结论。剩余价值论是建立在资本家可以强迫雇佣工人加班加点的假设基础上，但在现有的制度框架下，如果资本家完全遵循法律规定严格执行8小时工作制，是否还存在剩余价值呢？在机器大工业时代，生产过程离不开劳动者，活劳动创造价值，物化劳动不创造价值的理论还有一定说服力，但在人工智能化时代，到处可见的无人工厂和即将到来的无人驾驶汽车，使物化劳动完全代替了活劳动，活劳动创造的商品与物化劳动创造的商品在市场上进行等价交换，我们还能说物化劳动不创造价值吗？这是值得深思的问题。

（四）充分体现异质性、整体性和结构演化

主流的微观经济学是静态的，主流的宏观经济学和经济增长理论通过引入时间变量实现了动态化，但由于普遍采用代表性经济人假说，用一个代表性经济人的行为表示宏观经济行为，会导致宏观经济学无法讨论经济结构和分配问题，金融资产定价理论也存在类似的问题。更为严峻的是，在只有一个代表性经济人的模型中我们根本无法看到市场机制的作用。因此，引进异质性假设，放弃代表性经济人假设是未来经济学创新的方向，这一建模策略将经济体看作由异质的微观个体组成的系统，宏观现象是微观个体的相互作用的结果，个体和整体都是动态演化的，其中包含着结构演化。

一般而言，经济学中的异质性包括四种情况：偏好异质性、信念异质性、收入异质性和财富异质性。以信念异质性为例，在消费者和投资者的跨期动态决策中，预期行为起决定作用。预期与信念和主观概率有关，但信念和主观概率属于私人信息，其他人是不知道的。对于此类决策问题可先按照最大熵原则给出一个初始的主观概率，然后假设主观概率根据新的信息进行贝叶斯更新。

在纳入异质性因素之后，市场总需求和总供给往往是关于价格的线性函数。在非瓦尔拉斯均衡条件下，市场出清机制会引起价格的动态调整，这种动态调整一般遵循一个跨期差分方程。这样，真正的市场模型至少包含两种非线性结构，个体和市场整体会按照非线性方程动态演化，市场价格、收入分配结构、财富结构都是动态演化的。

六、结语

在数字经济时代，数据在经济中的作用更加突出，加速了智能机器人对劳动的替代，模糊了物化劳动和活劳动的界限，使传统经济学的生产者理论、劳动价值论面临新的挑战，网络经济、规模经济和范围经济特征需要统一的理论解释。构建涵盖个体分析与整体分析，总量分析与结构分析，微观分析与宏观分析，静态分析与动态分析的大统一理论是新时代经济学家的历史使命。

第一，理性经济人假设是经济学区别于其他人文学科的基本假设，也是需要始终坚持的基本假设。但完全理性经济人假定必须予以否定，应代之以比较切合实际的有限理性经济人假定。人受生理和心理条件的限制，永远不可能做到完全理性。

第二，信息不完全和不对称是永恒的经济特征，科学的经济学必须以此为出发点。大数据和人工智能的发展大大提高了人接收信息、加工信息、传播信息的能力，但不论数据处理能力如何强大都不可能得到完全信息，也不可能消除信息不对称。经济决策仍然依赖于有限的信息。大数据、人工智能能够提高生产领域和流通领域的效率，但绝不可能成为恢复计划经济的理由。计划经济的有效性依赖于政府掌握完全信息，这是无法做到的。特别是，人的千差万别的创造性、想象力，绝对不是计划能够办到的。

第三，科学的经济学必须反映人的异质性特点。同质性是新古典宏观经济学和经典资本资产定价理论的基本假设，也是这两套理论缺乏解释力的根本原因。人与人的体力、脑力、性格、财富、家庭背景、生活环境的异质性是显而易见的，新古典经济学的同质性经济人假设显然是被现实证伪了的假设，继续坚持同质人假设必将使经济学成为伪科学。所以，坚持异质性经济人假设是建立科学的经济学的前提条件。

第四，科学的经济学离不开时间和空间。新古典微观经济学是一套静态的经济学体系，不含时间变量是一个明显的缺陷。新古典宏观经济学引进了时间变量，但宏观经济的行为被一个代表性经济人的行为代替，使宏观经济学无法讨论人与人之间的收入分配结构问题。另外，新古典微观经济学、新古典宏观经济学忽略了商品在空间位置的差异，把生产过程和流通过程割裂开来，造成了流通过程不创造价值的误解。

第五，科学的经济学必须体现现实市场的动态非均衡性。在学术界，瓦尔拉斯均衡概念一直占有统治地位，但瓦尔拉斯均衡是市场供求双方长期反复博弈的理想结果。现实市场是每时每刻都在发生交易的非瓦尔拉斯均衡市场，市场价格不是一个常数，而是随着供求缺口的变化不断调整的变量。新的经济学假设必须体现市场的这一特点。

第六，大数据和人工智能可以在有计划的再分配工作中发挥作用。数字经济时代，由于自动化设备和智能机器人替代了人的部分劳动，依靠市场不足以解决就业问题，社会面临的就业压力会越来越大，收入分配两极化的倾向会越来越明显，人口下降的压力会越来越大。为了社会稳定，需要进行收入再分配，而大数据和人工智能在该领域具有天然优势。

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（来源：《理论月刊》2022年第2期）