大数据与人工智能背景下的实验经济学未来展望  

The Future of Experimental Economics in an Era of Big Data and Artificial Intelligence

作　　者：王云[1] Wang Yun

机构地区：[1]中国人民大学经济学院,北京100872

出　　处：《学术研究》2022年第3期99-108,共10页Academic Research

基　　金：中国人民大学科学研究基金项目“基于信息设计理论的信息生成与传播渠道及其激励效果研究:博弈理论、行为实验和政策建议”(21XNA012)的阶段性成果。

摘　　要：实验经济学通过拓展经典微观理论和利用随机可控实验方法,提出包含了认知、行为和心理因素的新微观经济模型,以此来重新认识人们在现实市场中的行为,观察人们对经济政策的反应,为政策制定者提供重要的分析工具和决策参考。近年来,人工智能和大数据技术的应用拓展了实验经济学的技术可能,如大数据的个性化匹配与推荐算法、机器学习算法对数据挖掘和预测的帮助,高维统计方法在分析非选择性数据时的应用,大规模线上实地实验的普及等。这促使经济学家转而关注直接基于大数据分析提出政策建议的“预测政策问题”,对部分以因果关系识别为目的、为解决实证数据的内生性问题而依赖可控实验进行因果分析的应用性研究的基本逻辑构成了前所未有的挑战。如何设计有针对性、透明且易于理解的算法,辅助微观主体对现实市场作出更准确的判断、对海量信息作出更有效的甄别,帮助公共管理部门提高决策质量,达到更有效率的政策目标,成为了实验经济学面临的新课题。

关 键 词：实验经济学 大数据 机器学习 人工智能 预测政策问题 个性化行为干预 

分 类 号：F062.3[经济管理—政治经济学]