董玉成，范莎等

1. 研究背景与意义

决策理论是备受诺贝尔经济学奖青睐的重要研究领域，其获奖贡献广泛涵盖效用理论、社会选择理论、行为决策理论等方向。这些理论不仅深刻揭示了人类在不确定环境下的决策机制，也为构建数据驱动的智能决策范式奠定了理论基础。本文系统回顾经典决策理论的源流与演进脉络，基于人工智能、数据科学与决策科学的多学科交叉视角，剖析该领域在研究范式与方法论层面发生的转变，提出当前人工智能与大数据背景下决策理论所面临的关键科学问题与新兴研究契机。

2. 主要研究内容

决策理论长期存在着两种核心研究范式：规范性（Normative）研究与描述性（Descriptive）研究。前者以效用理论和社会选择理论为代表，聚焦于决策“应当如何作出”（how decisions should be made），旨在构建理性决策的公理体系与模型框架；后者则以行为决策理论为主，致力于揭示实际决策过程中“决策是如何被制定”（how decisions are made），尤其关注人类在不确定情境下的认知偏差与行为规律。尽管两者研究对象一致，但其目标与方法存在显著差异。本文以诺贝尔经济学奖获得者在决策理论中的开创性贡献为线索，系统回顾与梳理效用理论、社会选择理论及行为决策理论三大经典分支的发展脉络与内在联系。在此基础上，进一步从人工智能与数据科学交叉融合的视角，指出当前决策理论正在经历由传统模型驱动向数据驱动范式的转型。重点围绕“效用学习”、“偏好演化”与“智能决策可解释性”三个方向，深入探讨数据驱动环境下智能决策所面临的研究契机与关键挑战，旨在推动决策理论在新技术情景下的范式转型。

3. 管理启示与科学贡献

尽管人工智能与数据驱动的决策研究已积累了大量成果，但现有工作多从全局性视角展开，缺乏从决策理论内部体系出发对数据驱动的智能决策范式进行系统审视。在此背景下，立足于学科交叉融通，突显人工智能和数据科学对诺贝尔经济科学奖关注的效用理论、社会选择理论与行为决策理论的影响和新的研究契机。相比从全局层面对人工智能或数据驱动决策研究范式的讨论，重点关注对决策理论细分研究领域的影响。决策理论作为诺贝尔经济学奖多次青睐的核心领域，既通过规范性研究构建理性决策应遵循的准则，也借助描述性研究揭示实际决策中的认知机制与行为模式，构成经济管理研究的理论基础。因此，数智驱动的决策理论范式转型也会在多个层面给经济管理中众多问题提供理论基础和应用支撑。

作者简介：

董玉成，四川大学教授、博士生导师、国家级青年人才、教育部新世纪人才、四川省学术和技术带头人。

寇纲现任全国政协委员、湘江实验室副主任，西南财经大学大数据研究院院长、中国系统工程学会副理事长、长江学者特聘教授、国家杰出青年科学基金获得者、国务院享受政府特殊津贴专家。

文章刊发：

董玉成，范莎，陈霞，寇纲，《诺贝尔经济科学奖与决策理论及其对数据驱动智能决策的研究启示》，管理科学学报，2025年第4期。

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