ChatGPT、Sora、DeepSeek等生成式人工智能（Artificial Intelligence，AI）大模型拉开了通用人工智能（Artificial General Intelligence，AGI）发展的序幕。针对生成式人工智能大模型，经济学不是要解释机器学习如何构筑人工智能神经网络，也不是要解释各种算法芯片和算力芯片复杂的技术构成，而是要在揭示这些大模型是人类挖掘、搜集、储存、整合、分类、加工和处理海量数据的技术结晶的前提下，解说从专用AI到AGI的科技水平变化对企业投资经营、消费者行为、政府治理等的影响。

　　关注AGI技术层级

　　紧扣AI技术层级变化，探究AGI未来发展对经济学创新的影响。具体地说，就是要结合AGI技术层级变化，对企业投资、消费者选择、市场调节机制、竞争和垄断方式、产业组织架构等展开创新性思考。AGI技术层级的初级阶段，是人工神经网络能够部分替代人脑神经网络（生成式AI阶段）；AGI技术层级的最高级阶段，可界定为人工神经网络对人脑神经网络的全面替代。撇开AGI能否进入可实现理性和情感的最高级阶段的争论，可以肯定的是，由于过渡阶段的大数据分析不能达到人工神经网络全面替代人脑神经网络的技术高度，AGI技术运用不可能完全取代市场机制。换言之，在人工神经网络不能全面替代人脑神经网络的情况下，AGI仍然是人类掌握的操作工具。然而，AGI语言大模型、视频大模型及其多模态的应用，很容易将经济学家的分析视角导向AGI技术的具体效用上，即关注AGI边际生产率、数字产品和服务占GDP比重、AGI对就业的影响等，而淡化数字技术作用于微观经济活动的一般性分析。作为一种理论探讨，应当考虑将最能反映大数据分析技术变化的AGI技术层级变化作为解释变量，以梳理出AGI之于经济学框架重塑的机理。

　　AGI应用要求微观经济学

　　经济学对AGI影响生产和消费活动的分析，可从以下几个方面展开：第一，数字技术是基础，AGI从初级阶段向最高级阶段的过渡过程，是大数据分析技术不断提升的过程；第二，AGI技术在生产和消费中能不能持续出现应用扩张，要从AI技术层级有多大程度的提升来判断；第三，数字技术生态圈扩展和提升的速度越快，AGI对生产和消费活动影响的覆盖面就越广；第四，对经济学框架重塑的考察，可以以AGI技术层级变动为分析参照。

　　当企业投资经营和个人消费选择越来越倾向于以AGI所内蕴的大数据分析技术作为依据时，企业和消费者的选择偏好、认知和效用期望等就会发生变化。具体来说，企业会运用AGI技术来预测产品与服务的数量和价格，消费者会以AGI技术进行消费选择；更重要的是，企业会运用AGI技术进行市场竞争以扩大市场占有率，消费者会运用AGI技术进行消费选择以获取消费者剩余。这种由AGI技术层级提升所带来的供给和需求变化的场景，实际上是市场调节机制的变化，它在很大程度和范围内改变了市场机制的内容。而企业和消费者的选择偏好、认知和效用期望的改变，意味着经济学理性选择理论的分析框架需要重塑；企业运用大数据分析技术提升了边际生产率和市场预测能力，并以此来确定产量和价格，则意味着经济学厂商理论的分析框架需要重塑。当AGI技术层级逐步向最高级水平迈进时，企业一切产供销活动都会以大数据分析为依据，并且竞争和垄断的方法和途径也会大数据化，以至于经济学产业组织理论的分析框架也需要重塑，即产业组织会从原先的垂直整合架构转变为网络协同架构。而微观经济学正是由理性选择理论、厂商理论和产业组织理论这三大部分构成的，企业和消费者对AGI的运用也因此会要求微观经济学的整体重塑。

　　将AGI技术层级作为基本解释变量的分析方法，是抽象掉了具体技术过程的一种分析方法，是大数据思维改变人类认知的方法论在经济学上的应用。以AGI技术层级作为基本解释变量来考察微观经济学的重塑，依据是它贯穿于数字经济下的制度、主体和行为的数字化转型之始终，它不仅在一定程度和范围内改变了市场机制的作用方式，而且改变了厂商过去那种完全依据价格波动和供求关系等市场信号进行竞争的选择路径。不仅如此，以AGI技术层级作为基本解释变量，还可以为研究产业组织从垂直整合架构转变成网络协同架构提供分析依据。AGI技术层级之所以可以作为这样的基本解释变量，一方面是因为它本质上是大数据分析技术，或者说，AGI技术层级是大数据分析技术的函数；另一方面，AGI所内蕴的大数据分析技术可使企业更为准确地确定产量和价格，驱动企业坚定不移地以AGI技术作为竞争手段，从而使产业组织在广泛的数字智能化和网络协同化场景下发生转型。

　　面向AGI扩大经济学视域

　　不过，指出AGI技术层级可以作为重塑经济学框架的基本解释变量是一回事，如何运用这个基本解释变量来重塑经济学框架则是另一回事。生成式AI只是AGI的初级技术，即只是人工神经网络对人脑神经网络的部分替代，神经网络从部分替代走向完全替代还有无数需要人类攻克的技术层级阶梯，这便是AGI技术层级这个基本解释变量不同于其他变量的依据所在。经济学要揭示的是，AGI代表的大数据分析技术运用于生产和消费时对产量和价格决定、竞争和垄断形成路径、产业组织架构等的作用机理，以论证AGI技术层级变动对重塑经济学框架所具有的内生性。经济学家运用这个基本解释变量来完成重塑经济学框架的分析论证，一方面，要从大数据分析技术变化来解说AGI技术构成的变化；另一方面，则要从数字技术生态圈变化来解释大数据分析技术之于AGI技术层级变动的规定性。

　　经济学对AGI表征的数字经济发展的理论研究还处于起步阶段，大部分国内外文献注重对AI芯片及其应用模态的实际问题研究，并没有围绕贯穿数字经济运行始终的内生变量来展开基础理论研究。其实，经济学基础研究要有内敛性和发散性两方面的分析内容，才能兼顾时间和空间、静态和动态、短期和长期等场景而实现逻辑自洽。这种内敛性分析可以通过界定基础解释变量来解决，而发散性分析则可以围绕信息通信技术、互联网、大数据和人工智能等的相互融合，对基础解释变量的作用过程来展开研究。数字经济仍然离不开市场机制，AI未来发展及其应用扩张与投资、生产、交易、消费、分配等的相互关联，会越来越受到AGI技术层级变动的影响。这种影响会集中反映在市场机制内容的改变上，具体落实于企业和消费者选择行为、企业竞争方式、产量和价格决定、产业组织架构等方面。

　　（作者系浙江工商大学人文社会科学资深教授）