走向未来的经济模型：质疑与前景

    第四，人工智能为经济模型带来的机遇与挑战。固然人工智能在其自身发展中还需要突破一些难题，但不能忽略人工智能带来的巨大影响。人工智能在某些方面优于人类，但离不开人类，也代替不了人。因此，在经济问题研究中，最重要的是模型，是需要人来设定的。如丘成桐所言，计算机科学离不开数学，早期的计算机是数学家帮我们奠定了基础。现代几何为计算数学奠定了很多理论的基础，并且指导了计算机科学未来发展的方向。在人工智能未来发展中，计算几何、计算数学、图学等前沿数学，以及李国杰院士所言的应对三大悖论的感知计算的新模型、新知识创造模型、启发式搜索模型将产生出巨大生命力。人工智能发展，尤其人工智能应用于经济问题分析中，更需要经济模型。经济模型随着大数据、人工智能在经济研究中的重要性更加突出。这就是人工智能为经济模型带来的机遇。
    经济模型作为经济问题研究的实验室，作为知识挖据的工具，有着强大的生命力。就经济模型的作用而言，它的价值是永续的。在人工智能的今天，大数据为经济模型应用提供了必要的基础，人工智能与量子计算机为经济模型应用提供了技术与方法的飞跃。过去因技术缺失而不能实现的经济模型，现在迎刃而解。但在大数据、人工智能环境下研用经济模型思路、技术与方法有着颠覆性的不同。这就是人工智能为经济模型带来的挑战。
    还值得一提的是，随着计算机科学的发展，算法已经发展到可以自动处理包括复杂运算和数据处理的重复任务。人工智能和机器学习发展使算法达到了一个新的水平，使计算机能够比人类通过预测和决策更有效地解决复杂问题。2017年6月，经济合作与发展组织（OECD）发布了报告《算法与合谋：数字时代的竞争政策》。随着数字经济在全球的发展，算法（algorithms）被广泛应用于企业。越来越多的企业依赖算法进行市场分析，优化业务流程，支持商业决策，改善定价模型，完善客户服务，以及预测市场发展趋势。同样，算法在基于微观大数据的产业政策分析，以及宏观经济预警预测与监管分析方面，具有强大的生命力。可见，无论宏观、中观，还是微观问题的算法分析，其全过程本身就是研用经济模型，同时研用经济模型也需要算法。因此，在人工智能背景下的算法发展，为经济模型带来更大的机遇与挑战。
    四、经济模型的前景
    在人工智能发展的今天，经济模型进入一个新时代，有着美好的未来。无论宏观调控还是政策事前事后、定量与预测分析，经济模型创新迎来了大好时机。一方面，经济模型应用的环境发生巨大变化，全球化、数字化、信息化、国内外激烈竞争市场，以及颠覆性技术创新，大数据、算法、人工智能、量子计算机带来的观念与思维变化，人工智能产业发展及其实体经济深度融合，以及人工智能驱动的经济数字化转型与合伙人时代、资源共享、合作双赢、抱团取暖的新型发展模式，使经济模型颠覆性创新成为可能。另一方面，对经济模型的需求越来越多，要求亦越来越高。经济与城市治理、人口、交通、空间、居住、产业结构、技术创新，经济增长与财政税收、收入分配、通货膨胀、国际贸易，以及经济与社会、生态、资源、环境、绿水青山关系密切，比以往任何时候都显得重要而错综复杂，需要更多、更优的经济模型。再一方面，国家对金融、房地产严控监管，大力发展实体经济，推进国企改革，实施质量与品牌战略，加快现代化经济体系建设，以解决“人民日益增长的美好生活需要和不平衡不充分的发展之间的矛盾”，同样需要研用经济模型，为经济模型发展提供了前所未有的空间。最后，在学术研究中，探索挖掘沉默/隐式样本和证据的理论、技术与方法，消除“幸存者偏差”是数量经济学研究的前沿问题。在学科建设，以及“双一流”建设中，中国特色的数量经济学将会有一个很好的前景，以经济模型为精华的数量经济学具有国际化优势，让我们的数量经济学工作者共同努力，为此做出应有的贡献！

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