大数据对信息经济学的挑战

程礼龙

摘 要 大数据改变了信息经济学关于信息不确定、信息不对称的假设，基于此，信息经济学的逆向选择、道德风险的理论也因此受到冲击。

关键词 大数据 信息经济学

中图分类号：F01 文献标识码：A

随着计算机通信技术和互联网技术的迅猛发展，人类进入到大数据时代。大数据的规模性、高速性、多样性、价值性，促使我们将世界的本质看成是一种数据的集合，从而用数据化思维和先进的处理技术探索数据之间的关系，构筑一个更加透明化、对称化的世界。

信息经济学是现代经济学的重要分支，主要研究非对称信息条件下的个体决策。它将个人拥有信息的不对称作为研究的基本假设和逻辑起点，构筑起自己的知识体系。然而，在当今的大数据时代，数据获取、存储、搜寻、分析等成本大幅下降，个体之间的非对称信息现象已经不那么重要，信息作为一个重要生产要素，将同土地、资本、劳动力、技术等一起参与到价值创造和分配过程中去。这将给信息经济学带来革命性的冲击。

1信息经济学关于信息的不确定性

信息是与特定决策相关的环境和行为方面的知识。信息不确定与信息不完全相关，是指对于与决策相关的知识没有确切的掌握。由于不确定性普遍存在，获得信息是有收益的，或者说信息是有价值的。

20世纪50年代，经济学家们开始关注信息的不确定性。哈耶克在《社会中知识的应用》（1949）一文中指出信息本身是分散的。阿罗在《信息经济学》（1948）中认为一旦掌握了不确定性的分析方法，便可以计算不确定性的经济成本，就有必要把信息作为一种经济物品来分析，因为不确定性的减少就是一种收益。施蒂格勒在《劳动市场的信息》（1962）、《信息经济学》（1962）等文中分析了信息的成本和价值，认为信息和其他商品一样，需要付出一定的代價来获取，并论证了当市场价格呈现一定的离散时，搜寻成为可能并从中获利，以此为基础修正了传统的市场理论。到20世纪70年代，在施蒂格勒、哈耶克等人的推动下，以不完全信息和非对称信息假设作为前提的经济学分析开始被广泛运用，主要研究非对称信息下市场参与者的交易关系和合约安排，构建了逆向选择、道德风险、委托代理、信息传递、信息甄别等模型，建立了信息经济学的主要内容。

2大数据对逆向选择理论的突破

逆向选择是信息经济学的重要内容，是指一方掌握了另一方不具备的可能对另一方不利的信息，造成市场资源配置扭曲。主要体现在二手车市场、保险市场、劳动力市场等。大数据时代，这种逆向选择的机制将发生根本性变化。以经典的“二手车”市场为例，大数据时代，二手车在进入市场前，必然会产生大量的运营、维护等数据。买家只需要支付很少的成本请专门的公司对这些数据进行分析，便可以得出一个相对客观的车辆状况，甚至可以给出大概的价格范围。在此基础上，买卖双方通过自由协商达成交易。由于卖家和买家几乎处在信息对称的位置，原来所谓的逆向选择问题便不会发生。再以保险市场为例，由于大数据时代个人数据库的存在，投保人将很难把不利于保险公司的信息隐藏起来，逆向选择的问题也不再存在。信息经济学为解决逆向选择而发展的信号传递、信息甄别等模型，由于需要付出的成本过高、信息量有限等，在大数据时代将失去效用。

3大数据对道德风险理论的突破

道德风险是指人们享有自己行为的收益，而将成本转嫁给别人，从而造成他人损失的可能性。主要发生在经济主体获得额外保护的情况下，它具有非常普遍一般的意义。它也称委托代理关系，即人在最大限度增进自身效用时作出不利于他人的行动。具体可分为隐藏行动的道德风险和隐藏信息的道德风险。解决道德风险的基本原理是激励相容，即让拥有私人信息者享有信息租金，保证经济人在说实话时的受益不小于说假话时的受益。

大数据时代，市场中每个参与者在进行市场活动时，留下大量数据。将这些数据聚合进行分析，便能够了解市场参与者的能力、诚信等方面的状况，甚至有时候数据分析者比市场参与者本身更了解其自身的状况。同时，大数据时代的大部分决策依靠数据驱动，公司代理人本身对决策的影响力将大幅度降低，决策的透明性、科学性将大大提高，隐藏信息和行为需要付出巨大的时间成本和精力成本，且极易被发现。一经发现，会影响整个市场对参与者本身的评判，会给其在后继的市场活动中带来负面影响。隐藏信息（或行为）将变成一种高风险、高付出、低回报的行为。一个理性的市场参与者，基于收益和成本的考虑，将不会冒道德风险进行市场活动。

4大数据对信息经济学突破的本质分析

信息是作用是用来消除不确定性，数据化就是把现象转化为可以制表分析的量化形式的过程。在信息革命之前，很多经济学家已经意识到信息是一种很有价值的资源，但限于技术手段不足，在传统的经济学分析中，信息被作为一个假设条件，排除在经济学要素分析的大框架之外。实际上，信息减少了不确定性，降低了成本，创造了价值。信息数据化后，具有很强的积累性。信息应作为一种生产要素，而不仅是一个假设条件。

信息在经济分析中从假设条件脱离出来，作为一个重要生产要素参与价值创造和分配，是一个由量变到质变的缓慢过程。信息与其它生产要素不同，没有实体的存在，分布呈现离散化、多样化、突变化等特征。信息在参与价值创造的过程中，单个的、个别的数据意义不大，对价值创造产生不了大的作用。只有当大量的数据交叉聚合，进行系统分析，由量变产生质变，才能产生巨大的价值。

大数据时代来临之前，由于数据数量、存储方式、分析手段等的限制，数据还不能聚合产生突变创造价值，其作为一种生产要素在参与价值创造中发挥的作用并不大。因此，传统的经济学虽然意识到信息的巨大价值，但仍仅仅把信息的对称与否作为假设条件，来探讨市场经济中的价格决定等机制。大数据时代，随着数据获取、存储、分析等技术的发展，大量数据本身的交叉聚合突变效应变得越发明显，信息已经从原来的假设中脱离出来，作为一个重要的生产要素参与到价值创造过程中。

参考文献

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[2] 于晓龙，王金照.大数据的经济学含义及其价值创造机制[J].中国国情国力，2014（02）.endprint