经济是不断进行自我“计算”、不断自我更新、不断自我创建的动态系统,是非均衡的、非线性的、自适应的、充满不确定性的复杂系统。经济增长的本质是系统秩序的增长,在系统秩序的基础上,各类主体和要素之间不断建立并强化连接,进而在整体系统中宏观层面上涌现新的机制和新的规律,形成新的秩序,从而实现秩序的增长和经济结构的演替。经济现象归根到底是由无数的经济行为实现,而这些经济行为具有很强的“量子性”。每一次经济行为是一个次独立的能量波动,而经济行为的总数及其庞大;每一次经济行为具有一定的随机性,而整体上又具有一定的特征分布;看似两个不相关的经济主体或经济行为实际上存在相互作用。数学是量子物理和经济学研究的基础。数据科学的诞生与发展为研究经济整体的复杂性和经济行为的量子性提供了有效方法,为探寻经济的本质规律提供了机会。要对如此庞大经济主体数据(细胞级数据)和经济行为数据(量子级数据)则必须借助大数据的力量,而要透视无数经济主体和经济行为之间的关联就必须借助人工智能的力量,同时这些探索还是需要在充分借鉴和吸收各类经济学理论的基础上进行。因此,数据科学、复杂科学、量子科学、大数据、人工智能、经济学构成了实践经济学的基础。

以区域创新为例。创新被认为是经济增长的根本动力。区域的创新能力归根到底要开区域创新生态的发达程度。这个区域创新生态就是一个由企业、政府、高校院所、专业服务等组成的复杂系统。创新最大的成本是各种创新要素不断碰撞直至产生具有价值创新所需的机会成本。这种碰撞具有明显的随机性。为增加碰撞的频率和成功的概率,各类创新主体和要素会天然的倾向于在区域形成集聚。此时,我们就可以借助大数据和人工智能的方法,在一定程度上解构区域创新网络,预测各种复杂作用下可能出现的“钻石节点”,预判各类主体和各类行为可能对创新网络造成的影响,进而提出政府、企业等增大各类创新要素碰撞频率、提升整个区域创新网络能级的建议,并且对这类建议实施后带来影响持续跟踪,不断反馈迭代。

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