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发表于 2003-5-27 17:03:00 | 只看该作者 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式
信息经济学三剑客  

作者:王则柯


 我今天能够回到母校和同学们见面,我感到非常高兴。今年的诺贝尔奖刚刚颁发,经济学奖的三位得主分别是:阿克洛夫、斯宾塞、斯蒂格利茨。阿克洛夫和斯宾塞的理论我在我写过的《信息经济学浅说》中已经提到了,所以今天我很愿意再给大家介绍。


阿克洛夫在1970年就提出了“二手车市场的模型”的文章。这是信息经济学的开山之作。但是他的这篇论文的经历非常曲折,曾经遭受三次退稿。其原因只是在于大家认为他的理论太简单,太浅了。他最早将它投到《美国经济评论》,后来又投到《政治经济学学刊》,之后又投到《经济研究评论》,三次都被退了回来。到了第四次,投到了在当时还是第二流的刊物《经济学季刊》上才被发表了。从此之后,有关信息经济学的论文就越来越多。我自己从事经济学教育多年,我有一个体会,那就是许多伟大的经济学理论都是可以被说得很浅显的。斯蒂格利茨更加有名,他的主要贡献在于信息经济学和公共部门(公共政策)研究方面。他的经济学理论在中国很流行,同时他还是美国总统经济顾问委员主席,之后是世界银行副行长。他曾于1992年到中山大学进行过访问,并且进行了演讲。当时他演讲的题目是《东亚奇迹中政府的作用》。这个演讲的整理稿后来被送到了北京。有一位国家领导看了之后非常欢迎。因为斯蒂格利茨的理论比较复杂,因此我今天只能是简单介绍,而不会详细讲。我会比较详细地讲其他两位经济学家的理论。


阿克洛夫的理论。阿克洛夫在1970年发表了关于“二手车市场”的论文(中文译名为:《次品市场:质量、不确定性、市场机制》)。次品在这里指的是经验商品。二手车就是一种经验商品。而对二手车的质量是卖者清楚,买者不清楚。这里面就有一个非对称信息的问题。非对称信息指的是经济关系中的委托方和代理方信息不对称。这样一来,信息优势方就有占便宜的倾向。信息可以分为一阶信息和二阶信息。一阶信息就是关于具体的个体的信息。二阶信息是统计信息。本来二阶信息来源于一阶信息,但是人们常常可以了解二阶信息,但是无法了解一阶信息。比如,每天大约有3000人出入罗浮海关进入香港地区。这就是二阶信息。但是这3000人是由张三、李四等个人组成的。具体的张三或李四的个人信息就是一阶信息。阿克洛夫假设卖主拥有一阶信息,买主只有二阶信息。在此基础上,他建立了一个模型:有一个二手车市场,其中有1000辆二手车。虽然其中有许多车的型号、使用年限甚至行驶的里程也都是一样的,但是它们的质量是不一样的。这个模型假定整个二手车市场内汽车的质量由0指至1之间均匀分布,每种质量段的车数量一样。买主去买车时根本不知道各辆车的质量如何,只能有摸彩票的性质。比如在摸彩的时候,箱子里有99个白球,1个红球。只有摸到红球才能得到奖金100元。如果一个人有摸彩的动机,但必须要先买一张彩票才能摸彩。这个人不可能知道自己什么时候才能摸到红球,但是他有一个最基本的判断:摸到红球的概率为百分之一。所以这个人愿意为能摸到彩付出的钱应该是100元的1%,也就是1元。用1元去买一张彩票去摸彩,摸到红球当然好,摸不到也就认了。买二手车的情形就和摸彩一样。车的质量在0到1之间均匀分部。假定质量为1的车价钱为1000元。在买方根本不知道车的质量的情况下,他愿意出多少价钱买一辆车呢?最正常的是愿意出500元。也就是说买车的人对车的期望质量位于0到1中间的1/2的地方,所以他只愿意出最好车的1/2的价钱。而市场行为讲究的是一种互动性。在买方只愿意出1/2价钱的时候,卖方会怎么作呢?他们就将不再出售价格高于500元的好车了。这样一来价格高于500元车就退出了市场。这样,买车的人发现有一半的车退出了市场后,他就会判断出留下的都是不好的车。这样一来,他们所能接受的价位会降到500元的1/2,即250元。而卖主对此相应的反应则是再次使质量高于1/4的车退出市场。以此类推,市场上质量好的车的数目会越来越少,最终导致了这个二手车市场的瓦解。简单概括这个模型的分析过程:阿克尔洛夫从分析旧车市场入手,在旧车交易中,卖者显然比买者对车辆拥有更多的信息,而因为这种信息不对称,买车的人难以完全信任卖车人提供的信息,因而试图通过低价来弥补其信息上的损失。由于买者出价过低,卖者又不愿提供好的产品,从而导致次货的泛滥,其最终的结果是旧车市场的萎缩。阿克尔洛夫就此得出结论:市场放开并不能解决所有问题,信息是有价值的。这个过程就是信息经济学中的一个重要概念:“逆向选择”(adverse selection)的一种表现形势。


逆向选择的在日常生活中可以找到许多例子。斯蒂格利茨将这一理论应用到保险市场。比如,深圳前几年推行自行车保险,但没过多久就做不下去了。原因在于:保险公司一旦要进行自行车保险,它必须先得出一个基本保险金的判断。比如假定刚开始自行车的失窃率为每月1/20,每辆自行车的价格为200元。那么基本的保险金应该是200元的1/20,也就是每月10元。10元为基数,此外为了盈利再加一些利润。但是有的人保管自行车非常小心,因为他们自行车丢失的机率很低,所以他们就不会参加自行车保险。只有那些保管自行车不太小心的人才会参加保险。这样一来,最后会发现,自行车的失窃率不是1/20,而是1/10。这样保险公司如果每月还只收10元的基本保险费就要亏本了,所以它只好把保险费提高。这样,原来自行车保管率处于第二等的人又退出去了。这就导致了失窃率更高了。最终这个保险业务就开展不下去了。对于这个困境,斯蒂格利茨提出的解决问题的理论模型是,让买保者在高自赔率加低保险费及低自赔率加高保险费两种投保方式间作出抉择,以解决保险过程中的逆向选择问题。


但是我在这里要指出的是,在实际运作中市场并没有瓦解。者其中的一个根源在于微观经济学中没有提到的:交易利益。比如,一个人去买一个杯子。假定成交价是10元。但是这个杯子在买者心目中的私人评价肯定不只10元。不然,这个人为什么要花10元买它呢? 这个交易过程用公式可表示为:Vb(x)=tVs(x).t>1(Vb(x)为买方对物品的评价,Vs(x)为卖方对物品的评价,t为买方对物品评价比卖方对物品评价高出的倍数)。t >1就表示了交易利益的存在。将这个公式运用在上面所说的二手车交易的模型上。假设t现在为1.5,那么一开始买方愿意出的价钱就不再是原来的500元,而是750元了。这样一来,首先退出市场的车就不是原来的1/2,而只是1/4了。之后再以每次1/4的速度退出市场。这样市场瓦解的速度会慢一些。市场没有瓦解的另一个原因在于,市场中商品的质量分布不是都像上面所说的二手车市场模型中是均匀分布的。在现实中商品的质量分布实际是其它分布的状态。比如一旦商品质量是正态分布,t为1.5的话。大家经过计算可以知道,上面所讲的逆向选择最终将无法继续进行,市场会继续存在。


现在可以借着讲逆向选择讲一下斯蒂格利茨的一个理论。斯蒂格利茨有过一篇论文,论述资本市场中的一个配额。假定一个银行有1000万的贷款要贷出去,但是要贷款的多个企业所要求的贷款总额为超过了1000万,比如3000万。这个问题怎么解决呢?银行可以选择的方法之一就是提高利息。通过提高利息使得一部分需要贷款的企业退出了贷款的竞争,最终达到一定的贷款利率(均衡利率),使得最后贷款的总额仍为1000万。但是事实上,银行是绝对不会采用这个均衡利率的,银行采取的利率实际上总是比这个利率要低。我们在这里必须有一个基本的判断,即因为提高利率而退出贷款竞争的企业是效益好的企业,而留下来的企业是效益不好的企业。这样一来,如果银行的钱贷给了这些效益不好的企业,很快就会有许多企业因为效益不好而无法偿还银行的贷款,导致银行的坏帐。这对银行来说当然是要避免的。所以,银行在实际操作中不可能实行均衡利率。斯蒂格利茨的这个理论简而言之就是,指出企业骗贷也与信息不对称有关。传统上银行通过利率变化来调解资金市场的供求平衡,但利率提高的结果是,更多愿意冒险的人向银行借贷,由此贷款风险水平提高,如此循环下去,最终结果是贷款质量下降,银行遭受坏帐的压力。


斯宾塞的模型分析。在一个人才市场上,从企业的角度来讲,它们要把众多的求职者区分开来。选择人才的信号可以很多,但是我们现在假设只把它们简化为一个指标,即教育程度。一般来讲,教育的功能是提高生产力。但是斯宾塞提出,教育除了可以提高生产率以外,还有区分生产力的功能。教育需要成本,而不同的人因为其自身条件(如智力水平)的不同,要达到某一个教育水平所需要付出的教育成本是不同的。比如,能力高的人完成本科学业需要付出的教育成本就一定会比相比之下能力较低的人完成本科学业付出的教育成本要低。众多求职者的能力可以说是千差万别的。企业的工作就是要把有不同的生产力的人区分开来。这就要求企业必须要找到某一个合适的点(即某一个确定的教育水平)作为录取的标准。求职者只要达到这个教育水平就可以有相应的工资待遇,教育水平低于这个标准又是另一级工资待遇。这是一个工资制度。比如,达到本科教育水平的工资每月为3000元,而低于本科学历工资每月就只有2000元。假定人们受教育的目的都是为了赚钱,那么,在这种工资制度之下,每个人选择会不同。对于低素质的人来说,虽然他达到本科教育就可以拿到每月3000元的工资,但是因为他达到这个教育水平需要的教育成本投入高(假设每月1700元),那么他达到本科学位赚的每月工资(3000元)与他每月教育投入(1700元)的差仅为1300元。但如果他并不花那么多的教育投入去读本科学位,而只是读到大专(每月教育投入为600元),他每月所能拿到的工资(2000元)与他每月教育投入(600元)的差就是1400元。1400元要高于1300元,所以这些素质较低的人就不会选择花大的教育投入完成本科学业,而只读到大专就可以了。相应的,对于那些高素质的人来说,因为他们读到本科学位的每月教育投入相对较低(如1000元),那么他们每月工资(3000元)与每月教育投入(1000元)的差就是2000元。这样一来,这些高素质的人当然会选择完成本科学业。所以只要企业的制度(如工资制度)设计得好、恰当,就能把不同素质的人区分开来。反之就会出现良莠不分的状况。以上所说的制度追求的就是一种分离均衡的目的,即使得不同素质的人各得其所。用信息经济学的话来说,分离均衡的结果就验证了雇主的信念(believe)。所谓雇主信念,比如,到达某一个学位的人是能力强的人,达不到这个学位的人就是能力低的人。在这个模型的基础上,斯宾塞 1973年从哈佛大学毕业时,其博士论文《劳动市场的信号》通过剖析人才市场盛行的造假行为,指出人才市场同样存在用人单位与应聘者之间信息不对称的问题,并由此造成了人才市场上劣币驱逐良币的现象。


总的来说,这三位诺贝尔经济学奖的获得者分别从产品市场、劳动力市场、保险及资金市场等领域探讨了信息不对称问题,指出市场体制需要完善、设计,设计里有最优。这是对传统经济学的重大突破。这种全新的经济学理念,对中国经济转型中处理产品市场中假冒伪劣泛滥,人才市场上武大郎开店盛行以及金融市场坏账增加等问题是有一定的指导意义的。


我国国内有关信息经济学的好书其实不多。我现在可以向大家介绍一本我认为不错的书《博弈论与信息经济学》,但是不太适合初学者读。此外,社会科学出版社出的一本中国人民大学编写的《信息经济学》,并冠以“国家重点支持项目”之名。但是书中讲的全部都是有关系统论的内容,而且还有许多哲学用语,如:亚里士多德、事物是什么、时间是什么、何为人性等等。这在经济学中是难以想象的。此外,大家应该区分好“信息经济”与“信息经济学”两个概念。它们两个不是一回事。区别在于,“信息经济学”一定是在信息不对称的情况下产生的。而“信息经济”就是指的IT业。IT业是没有什么信息不对称的情况存在的。而清华大学出版社出的,中国人民大学主编的《信息经济学教程》以及中山大学一位教授的《信息经济学原理》都把“信息经济学”和“信息经济”混杂在一起了。这些书中唯一的创造就是提出了所谓的“信息资源丰裕系数”,而且还算出来各国的系数是多少。我就不知道他们是怎么算出来的。我现在可以告诉大家何为“信息资源丰裕系数”:R(信息资源丰裕系数)=(P1+P2+P3…+S1+S2+S3…)/M。M为一国的总人口数,P为个人拥有电脑的数目,s为文化设施(如:图书馆、剧院、电视台等等)的数目。这么一来可以得出的结论是:国家花几亿盖起来的一所大剧院和一个人花几千元买一台电脑这两种行为对信息资源丰裕系数的贡献是完全一样的,都是1/M。这么做怎么可能合理呢?


我这个人就喜欢把学问讲得浅显一些,让大家都能够接受和理解。我觉得实际上讲得浅也是一种境界。所以我编了一本叫《经济学家成长的故事》的普及读物。我之前还出过一本书,叫《信息经济学浅说》。很坦率的说,那本书因为合同的期限短,我在那期间又出国访问,所以那本书是赶写出来的,所以比较的粗糙。但是里面讲的内容是正确的。我马上就会有另一本写得比较精练得书问世,我们初步定名为《对付欺诈得学问》。信息经济学就是如何让人讲真话,如何让人守诺言。信息经济学和博弈论都非常讲信念,而我的信念是:信息经济学是可以在很浅的程度上给公众介绍清楚的。谢谢大家
沙发
发表于 2003-5-27 17:30:00 | 只看该作者
以下是引用ruoxiao在2003-5-27 17:03:25的发言:
而清华大学出版社出的,中国人民大学主编的《信息经济学教程》以及中山大学一位教授的《信息经济学原理》都把“信息经济学”和“信息经济”混杂在一起了。这些书中唯一的创造就是提出了所谓的“信息资源丰裕系数”,而且还算出来各国的系数是多少。我就不知道他们是怎么算出来的。我现在可以告诉大家何为“信息资源丰裕系数”:R(信息资源丰裕系数)=(P1+P2+P3…+S1+S2+S3…)/M。M为一国的总人口数,P为个人拥有电脑的数目,s为文化设施(如:图书馆、剧院、电视台等等)的数目。这么一来可以得出的结论是:国家花几亿盖起来的一所大剧院和一个人花几千元买一台电脑这两种行为对信息资源丰裕系数的贡献是完全一样的,都是1/M。这么做怎么可能合理呢?


对中国的几位经济学家的互相明争暗斗看多了,王则柯教授本身是中大岭院的老师,为什么他对同是中山大学的另一位教授(谢康)进行不点名批评呢?连自己的同门也不客气的学者我是不太敢恭维的。

《“著述混乱”、百花齐放与学术宽容——答王则柯教授之一》
作者:谢康

10月4日《南方周末》刊载王则柯教授(以下简称王教授)的大作《混乱的信息经济学著述》,承蒙王教授点名批评,在此谈四点看法回应王教授。
  
第一,王教授指拙著《信息经济学原理》、陈禹教授主编《信息经济学教程》,及我们合著《知识经济的测度理论与方法》三本著述中的“信息资源丰裕系数”存在“小学生都知道单位不同的东西不能数值相加”的错误。首先,我们在此表示感谢,但需指出,王教授没有仔细阅读原著就提出批评,这样误导读者而产生不好的影响是不妥的。在经济学范畴内,同一系数体系内的不同系数是可以通过加权来反映的。最关键的是,王教授不能简单地按照数学运算法则将信息资源丰裕系数改造成:

R=(P1+P2+P3+P4+Q1+Q2+Q3+Q4+Q5+Q6+T1+T2+T3+T4+T5)/M

该公式是王教授在没有理解原著意思和假设条件的情况下自行改写的,并非如他所言的那样是“忠实照录”。原著将P、Q和T三个数值严格分开来计算,而王教授则将三者等同于数学体系内的分数相加。将我们的公式改造成上面的样子,在数学上是成立的,但在经济学意义上则是错误的。我们的原意是先计算人均图书馆或人均电视机等拥有量,然后在相同口径下进行国际比较,而不是王教授理解的那样将一座大剧院与一台电视机等值相加,这样的处理恐怕不能算作“胡闹”吧。其次,王教授指出“作者完全没有说明原始数据采自何处”,不知道王教授是否查阅了拙著的参考文献。我与同事1995年合作完成并在《情报学报》1997年第3期上发表的论文,才是信息资源丰裕系数的“原创”,王教授可由此查找原始数据。再次,计算结果是我与同事花费 5个多月的时间认真计算得到的,而非王教授所说“煞有介事地提供出来”的。我们不敢说计算绝对无误,但至少是认真的。最后,我们不认为我们提出的“信息资源丰裕系数”指标体系是完美无缺、不可批判的,而是可改进的(特别在指标选择和权重设计方面),欢迎王教授在核心学术刊物上提出改进或否定的批评意见。当然,如果王教授能自创一套可实际计算的信息资源测度理论方法,并做国际比较,把我们这套指标替代掉将会活跃这个领域的研究。至少,目前我们还没有在国内外看到除此之外的可计算的信息资源丰裕度测度体系。

第二,我们赞同2001年诺贝尔经济学奖得主斯蒂格利茨(1985年)的观点,信息经济学可以是一种透视法(即观察问题的方法),也可以是经济学的分支学科之一,或者,它是当代经济学发展水平的一个标志。王教授说“在近年的学术出版当中,信息经济学类著述之混乱,可谓无出其右者”,接着提出“信息经济学是研究如何让人讲真话,如何让人守诺言的学问”。尔后,王教授逐一点评马费成、罗贵权、黄淳和何伟教授,及我们的著述,说这些著述将人们的视野搞混了。相反,在我们看来,有这么多著述都以信息经济学为主题来出版,是一种百花齐放、百家争鸣的学术盛况。应当说,王教授主张的信息经济学构成信息经济学内的主流知识之一,而且也是最重要的概念体系之一。但是,我们不能认为其他没有那么活跃的研究领域就不属于信息经济学的范围,正如我们不同意王教授在2000年6月18日《南方日报》上发表的观点,认为同一套考试卷研究生成绩不如本科生就可以判断研究生素质差,本科生素质好一样。在考试方面,博士导师如果考不过博士生,这能说明博士导师总体上不如博士生吗?至于与国际接轨问题,国外信息经济学研究也没有局限于王教授划定的领域,而是百花齐放的(参见谢康《国外信息经济学研究》《科学决策》2000年第4期)。在我们阅读过的英文信息经济学文献中,还没有发现哪位“大牌教授”隐喻自己搞的才是规范的信息经济学,他人搞的多是旁门左道。相反,他们将研究精力放在各自的前沿领域,而没有将大量的时间花费在当学术判官上,今天说这个不是信息经济学,明天说那个不是规范的信息经济学。这样做不如实实在在写几篇规范的经济学论文发在《美国经济评论》这样的杂志上,不是更有说服力吗?因为学术研究中清者自清。
  
第三,对信息经济学定义、范畴、学科发展,及信息资源丰裕系数模型等理论问题有不同看法,可以开展激烈的学术讨论,而且我们完全有机会当面讨论,毕竟还是一个学校的同事,但如果将学术讨论延伸为贬低他人的人身攻击,不是一个真正的学者之所为。“博士教授全国学会理事长”也是人,也有可能会犯错误,即使犯了“小学生”都不如的错误,也应该在学术批评中心平气和地指出来,至少给对方一个平等的讨论地位,不能动不动就将之打入非“科学”之列。这是我们理解的学术宽容之一。
  
第四,拙著《知识经济的测度理论与方法》出版后,我们就将这本书放在一边而忙于其他研究了,至于是哪位学友在读书报上将之推崇为“巨著”而引起王教授的反感,的确不得而知,但我们崇尚的学术价值还不至于将这本书到处送人后又要求他人写书来捧。如果王教授告诉我们出处,让我们也借阅一下,无论是真的,是假的,对我们的身心健康都有好处,笑一笑十年少是么。
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 楼主| 发表于 2003-5-27 20:20:00 | 只看该作者
还是版主厉害.对于信息经济学了解也不多.发表此贴旨在抛砖引玉.倒是版主对信息经济学了解的比较多.不知版主是否是搞经济研究的?
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发表于 2003-5-27 21:16:00 | 只看该作者
那倒不是,大家讨论一下而已
很感谢你对战略管理的支持,希望你多发帖子,多跟帖

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