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信息经济学研究的基础是“信息”。斯蒂格利茨(1985)就认为,信息经济学代表了对新古典理论的根本挑战,一种新的经济学模式正在形成。正是对信息的关注,人们对传统经济学进行了全新的审视,并不断尝试着拓展对经济学和经济生活各个方面的重新研究。从某种意义上讲,信息混淆和信息滤波研究,已成为信息经济学发展中的一个前沿领域。
一、对信息混淆与信息滤波概念的界定
对于现实经济生活,信息混淆与滤波问题研究的重大意义是不言而喻的。在现代社会中,人们经济行为的一个理性选择是对信息的偏好,如对知识、数据、计算机、网络、新闻消息等各种信息的依赖。与此相伴生的是,现代生活所提供和生产的信息量增长速度迅猛。这样,必然的一个结果是,人们在利用这些信息进行相关决策时必须首先面对这样一个问题:在大量的信息中分辨、剖析、寻找到最满意的信息,以备使用。然而一旦考虑到信息在经济生活中具体存在的形式,实际的选择并不会轻易地得到。
信息在现实经济生活中,多是以混淆的形式出现的,对于混淆的信息,人们是无法用肉眼、感觉等去进行直接分辨的。混淆在一起的信息,是以单一信息的面貌出现的,而这一信息虽然是以一个单元出现,但实质上则包含着若干个不同单元的单一的信息。例如,一些产品销售具有周期变动的特点,其销售周期就可能包含了销售的趋势因素、季节因素以及不规则的变动因素等。混淆的信息,它围绕于人们的经济生活周围而存在,其中一些信息是有用的和非常重要的,而可能更多的信息则根本是无用的。人们面对众多混淆的信息又怎会轻易地找到自己满意的信息,以供使用和相应决策呢?
因此,在对信息经济的研究中,对信息混淆和信息滤波概念的界定便成为首要的工作。
信息混淆,我们可以用一个形象的比喻来形容,它就好比通讯中受到各种噪音干扰后最终接收到的信号,是混有噪音的一样,人们观察到的最终的信息也是混有噪音的信息集合。由此,信息混淆也决定了信息存在于经济生活中的一个独特的方面。但限于这一认识,则是不够的。对混淆在一起的信息,必须要能够对它们进行识别,就如同人们必须滤除通讯中的噪音一样,将失真的信号还原为原来的信号,我们也必须将经济生活中混淆信息中的噪音滤除,从而达到充分利用那些我们所能观察到的带有混淆性质的信息。因此,这就进一步提出了对信息混淆进行滤波处理的客观要求。对信息混淆进行相应处理,必须依赖于一定的技术,通过这种技术,将混淆的单一单元的信息,按经济实质过滤出混淆前的原来的信息。这种技术,就被称为信息滤波。根据对信息混淆定义的类似方式,信息滤波被界定为:信息滤波就是将信息单元(A)消除作用力,还原为以前信息单元(B)的技术。较为一致的看法是,信息滤波是针对信息混淆问题产生的一个方法问题。与信息混淆相比,信息滤波则明显具有技术方法研究的特点。如果说,信息混淆是对信息表述方面的研究,信息滤波则是对信息处理方法方面进行的研究。
二、传统信息滤波理论的发展
对信息滤波方法进行较为理论性的研究,最早可以追溯到信息科学中对通讯信息的研究,其后,这一研究则蔓延到经济领域。
滤波思想在信息科学中由最初提出,进而发展为其主要学科分支——控制论中的一般滤波处理方法。信息科学的研究指出:信息由信源发出,在传输过程中,由于内部环境和外部噪音的干扰,常常会出现种种失真的情况,为了尽量减少信息的失真损失,达到较优的传输和接收效果,在信息论的具体研究中就提出了滤波理论。因而,一般滤波思想主要针对的问题是通讯与控制中的信息干扰处理。具体来讲,指的就是从获得的信号与干扰中尽可能地滤除干扰,分离出所期望的消息,或者说,是通过对一系列带有误差的实际测量值的处理,得出所期望数据的估计值。
一般滤波处理方法的研究中,较为典型的有维纳滤波理论和卡尔曼滤波理论。而在这一领域做出过杰出贡献的主要有维纳(Wiener)、柯莫哥洛夫、雅格洛姆、卡尔曼(Kalman)和布西(Bucy)等人。维纳滤波理论比较集中地表述在维纳-辛钦定理中,其主要是采用偏差反馈方法,用于滤波处理。卡尔曼滤波理论是本世纪60年代初提出来的。1960年和1961年,美籍匈牙利学者卡尔曼和美国学者布西提出了递推滤波算法,成功地将状态变量方法引进滤波理论中来。
尽管滤波理论的提出,最初并非出于经济学的目的,然而有关一般滤波理论的思想及对信息处理的相应方法,在经济学中却有着非常重要的借鉴作用。对信息混淆状态的分离、辨析,一般滤波理论提供了一套方法论。经济学中所指的信息尽管同通讯、控制中的信息不同,然而在对信息所反映现象的本质上,两者却有着非常类似的描述,在这一点上,两者可以说并没有什么区别,差别不过是所反映的范畴不同罢了。因此,经济学中的信息处理,同样可以将通讯、控制中的滤波思想和方法吸收过来:经济活动中所获取的各种经济信息变量中,排除信息混淆状态,分离出所期望的信息变量。
经济滤波的研究,是将上述对信息科学中的信息滤波处理的思想引入到经济领域中的结果。这也可视为是一般滤波思想在经济领域中的扩展应用。但是,即使我们将经济滤波视为一般滤波在经济领域的扩展,经济滤波也不能简单地视为是一般滤波在一块“新的土地”上的翻版,因为:第一,信息科学中的信息论,本身是统计学中概率论与数理统计学的一个分支。统计学是一门专门的学科和科学,它不仅在自然科学中得到应用,而且在社会科学中也得到广泛应用,信息滤波思想在经济领域中的应用和发展不是偶然的,因为,方法论是具有一般性的。第二,一般滤波理论在经济领域中被引入后,某些方法出现了新的创新,比如,时间序列的理论和方法出现后,既推动了对一般滤波在信息科学领域中研究的进一步发展,也增加了将滤波方法和思想在经济领域中研究的可能性;第三,一般滤波与经济滤波在研究对象上虽都是信息,但信息在信息科学与经济科学中所实指的具体含义毕竟是不同的,因而,滤波处理的思想虽是相同的,但滤波处理的技巧和方法可能是大相径庭的。
目前,对滤波理论在经济学中的拓展做出突出贡献的学者主要有穆斯(Muth)和卢卡斯(Lucas)两人。穆斯在弗里德曼持久收入理论基础上进行研究,进一步提出了信息滤波问题。在弗里德曼的研究中,可支配收入可以分为两个分量:一个是持久收入,另一个是暂时收入。穆斯将这一研究结论系统化,并提出了从可支配收入变化中观察持久收入变化的原始滤波方法。穆斯(1960)总结为,一些经济现象可以分解为两部分:一部分是持久现象,另一部分是暂时现象。根据穆斯的结论,人们能够得到的观察,只能是持久现象和暂时现象的合成现象,而不能分别观察到持久现象和暂时现象。如果要从合成现象的变化中,观察它的两个分量的变化,这就构成了一个滤波问题。卢卡斯在自己的研究中,则从区分相对价格变化和一般物价水平变化着手,考虑信息混淆与滤波问题。他在继承魏克赛尔(Wicksell)价格理论的基础上,得出价格变化也应区分为相对价格变化和一般价格水平变化的重要观点。就企业产品价格,卢卡斯指出,可分为两个分量:一个是相对价格变化分量,另一个是一般物价水平分量。企业的决策是依据相对价格分量的变化做出的,因为只有相对价格分量的变化才能提供市场供需的信息。
值得指出的是,穆斯和卢卡斯对信息混淆和滤波的研究,并不是出于直接目的,他们都是在对理性预期的研究中,接触并进入到这一领域的。作为理性预期学派的代表人物,他们对信息混淆和滤波的研究,是出于对形成预期的要素研究的需要。出于这种目的,信息与预期被联系在了一起。穆斯在对预期概念的定义中,直接就将信息的充分利用作为一个界定条件。 |
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发表于 2018-7-12 23:38:22