經(jīng)濟(jì)信息論
1.什么是經(jīng)濟(jì)信息論
經(jīng)濟(jì)信息論是指在現(xiàn)代化經(jīng)營管理中組織、管理經(jīng)濟(jì)信息的理論和方法。有些學(xué)者把它作為經(jīng)濟(jì)控制論的一個(gè)組成部分。
經(jīng)濟(jì)信息論是信息論在經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域的應(yīng)用。信息論是美國C.E.香農(nóng)(1916~ )于1948年提出的。它是描述和度量信息的理論與方法,研究傳遞和處理信息的基本原理。信息是反映事物特征的形式,被認(rèn)為是與物質(zhì)、能量相并列的客觀世界三大要素之一,正在日益變成人們勞動(dòng)的對象和產(chǎn)物。根據(jù)信息論的原理和方法,用電子計(jì)算機(jī)和現(xiàn)代化通訊工具來解決經(jīng)濟(jì)信息的收集、存貯、傳遞、處理等問題,是經(jīng)濟(jì)信息論的主要內(nèi)容和基本任務(wù)。經(jīng)濟(jì)信息論不同于信息經(jīng)濟(jì)學(xué),后者是研究信息與信息技術(shù)的經(jīng)濟(jì)效果的。
經(jīng)濟(jì)信息論的基本概念如熵、信息效率、編碼和譯碼等,都是從信息論移用過來的。熵是反映系統(tǒng)的不確定性的數(shù)量表述。經(jīng)濟(jì)信息的作用是消除經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的不確定性。信息量等于熵的減少量。經(jīng)濟(jì)信息源在于經(jīng)濟(jì)活動(dòng)本身。隨著經(jīng)濟(jì)活動(dòng)規(guī)模不斷擴(kuò)大,分工協(xié)作關(guān)系更加發(fā)達(dá),經(jīng)濟(jì)信息量與日俱增,對經(jīng)濟(jì)信息的要求,如可靠和準(zhǔn)確的程度、及時(shí)性、是否經(jīng)濟(jì)等越來越高,而經(jīng)濟(jì)信息對于經(jīng)濟(jì)管理特別是決策、計(jì)劃和預(yù)測的作用,也以空前的速度在增長,經(jīng)濟(jì)決策過程是同信息周轉(zhuǎn)過程融合在一起的。編制和執(zhí)行計(jì)劃,都要對所用的信息作出正確、周密的理解和說明。而預(yù)測就是對過去和現(xiàn)在的信息進(jìn)行加工,提供關(guān)于未來變動(dòng)趨勢的信息。
在社會(huì)主義經(jīng)濟(jì)中,需要不斷改進(jìn)對經(jīng)濟(jì)信息的記錄、整理、傳遞、存貯、加工、處理、使用,并在擴(kuò)大經(jīng)濟(jì)信息的數(shù)量、提高經(jīng)濟(jì)信息的質(zhì)量的同時(shí),加強(qiáng)對經(jīng)濟(jì)信息流的組織和管理。從長遠(yuǎn)看,為了適應(yīng)經(jīng)濟(jì)管理現(xiàn)代化的需要,還需要建立使用電子計(jì)算機(jī)和通訊網(wǎng)絡(luò)的經(jīng)濟(jì)信息系統(tǒng),采用先進(jìn)的信息技術(shù),圍繞多層次、多渠道的經(jīng)濟(jì)信息中心,形成國家、部門、地區(qū)和企業(yè)相互溝通的、共享信息資源的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)。
2.經(jīng)濟(jì)信息論的輝煌和無奈
哲學(xué)家、經(jīng)濟(jì)學(xué)家、計(jì)算機(jī)和情報(bào)工作者…以及普通老百姓完全不理會(huì)電子信息論對“信息”概念的限制,他們按照傳統(tǒng)的方式理解和應(yīng)用“信息”一詞。雖然他們不能用數(shù)學(xué)的方法來度量自己理解的信息和信息價(jià)值,但是這并不妨礙他們的信息交流和贏得諾貝爾獎(jiǎng)。
迄今為止,至少有四次諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)頒給了把信息和經(jīng)濟(jì)問題結(jié)合起來研究的學(xué)者。
首屆諾貝爾獲獎(jiǎng)?wù)呷姞柹@獎(jiǎng)的原因之一是他倡導(dǎo)了有效市場理論。有效市場指的是:其中股票價(jià)格能及時(shí)反映公司所有公開信息的市場。該理論認(rèn)為,大部分市場是有效和近似有效的;由于公司的變化是隨機(jī)的,利用公開信息投資完全是碰運(yùn)氣;少數(shù)人穩(wěn)定盈利只能靠內(nèi)幕消息;財(cái)務(wù)分析和技術(shù)分析是無效的,高收益必然伴隨高風(fēng)險(xiǎn)… 流行的用?系數(shù)度量投資風(fēng)險(xiǎn)的方法也是這一理論的產(chǎn)物。這一理論對理性的投資者毫無用處,其正確性也被理論家自己的行為打上問號(hào)——理論家們一方面不承認(rèn)巴菲特的財(cái)務(wù)分析能力,而又暗中把錢投到巴菲特管理的公司(參看《巴菲特傳》)。但是由于沒有好的經(jīng)濟(jì)信息測度,以致于人們很難看清有效市場理論究竟錯(cuò)在何處。
阿羅(K.J.Arrow)把自己的一個(gè)論文集叫做《信息經(jīng)濟(jì)學(xué)》,其中討論的主要是序列化決策、信息在經(jīng)濟(jì)中的作用、經(jīng)濟(jì)信息價(jià)值、風(fēng)險(xiǎn)控制等問題。他和塞繆爾森一樣當(dāng)過美國經(jīng)濟(jì)學(xué)會(huì)會(huì)長并得過諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)。在我看來,阿羅和塞繆爾森一樣,在別的方面貢獻(xiàn)或許很大,但是在涉及信息的問題上卻不然。很少有經(jīng)濟(jì)學(xué)家使用Shannon的信息概念,阿羅似乎是個(gè)例外。他的一項(xiàng)在別人看來是非常重大的貢獻(xiàn)是:把Shannon熵解釋某種信息價(jià)值。而在我看來,經(jīng)典信息論唯一出名的經(jīng)濟(jì)學(xué)應(yīng)用原來壓根兒就是錯(cuò)的。這一錯(cuò)誤 也和Shannon理論的局限性有關(guān)。
1994年的諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)?lì)C給了三位博弈論專家:納什(Nash)、澤爾騰(Selten)和海薩尼(Harsanyi), 后者的貢獻(xiàn)就是解決了不完全信息博弈的均衡——貝頁斯均衡——問題。博弈論中一個(gè)重要的問題是效用函數(shù)的確定,怎樣根據(jù)不完全信息(指以概率預(yù)測形式提供的信息)計(jì)算決策的期望效用?這仍然是一個(gè)未解決問題。如何度量可能有詐的“不完全信息”?這也是未解決問題。
1996年的諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)?lì)C給了“信息不對稱理論”研究者莫里斯(J.Mirrlees)和維克里(W.Vickery)——這回經(jīng)典信息論的捍衛(wèi)者大概注意到了他們的領(lǐng)地如何受到異邦的威脅。信息不對稱理論研究的是:委托人如何用金錢激勵(lì)代理人或被雇傭者努力工作,以及如何解決被雇傭者或交易中知情的一方隱藏信息的問題。因?yàn)檫@些研究涉及信息和信息不對稱問題——雇傭者不知道被雇傭者知道的東西——所以這門研究也被稱為“信息經(jīng)濟(jì)學(xué)”。信息不對稱理論在中國有其特別意義。在中國,國有資產(chǎn)管理局是委托人,廠長經(jīng)理是代理人。正是由于國家對廠長經(jīng)理們沒有適當(dāng)?shù)莫?jiǎng)罰制度,使得貪污腐敗叢生。中國近年來發(fā)生的許多重大機(jī)構(gòu)虧損事件也都和獎(jiǎng)懲制度不當(dāng)有關(guān)。虧了個(gè)人不承擔(dān)責(zé)任,而嬴了個(gè)人可分得好處,這就鼓勵(lì)了個(gè)人為機(jī)構(gòu)交易時(shí)甘冒風(fēng)險(xiǎn)。信息不對稱理論可以為適當(dāng)?shù)?a href="/wiki/%E5%A5%96%E6%83%A9%E5%88%B6%E5%BA%A6" title="獎(jiǎng)懲制度">獎(jiǎng)懲制度提供理論依據(jù)。然而,這一理論也有其不足之處:比如信息概念在這一理論中是相當(dāng)模糊的;象在博弈論中一樣,效用函數(shù)也還是個(gè)未解決問題。
90年,馬科維茨(H.M.Markowitz)、夏普(W.F.Shape)和米勒(M.Miller)因投資組合理論研究獲諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng), 可以說,他們的研究也和信息有關(guān)。他們提出的有效證券組合就是在給定不同證券收益的聯(lián)合概率分布(信息)的情況下求使收益和風(fēng)險(xiǎn)達(dá)到某種優(yōu)化水平的組合。這一理論較為實(shí)用,但是也不盡理想,比如它并不提供最優(yōu)的投資比例,所提供的風(fēng)險(xiǎn)測度在許多情況下也違背常理。
經(jīng)濟(jì)信息理論的輝煌后面也包含了無奈:沒有哪們學(xué)科象經(jīng)濟(jì)學(xué)那樣使用那么多先進(jìn)的數(shù)學(xué)工具,也沒有哪們學(xué)科象經(jīng)濟(jì)學(xué)那樣沒用;經(jīng)濟(jì)學(xué)家什么都懂,就是不懂如何賺錢。當(dāng)然,這是言過其實(shí)的,但是也從一個(gè)側(cè)面說明了目前的經(jīng)濟(jì)學(xué)理論不夠?qū)嵱谩?