大数据计划经济大数据技术是否有可能拯救计划经济？-爱华网

好问题。

这个问题我的答案是：根本没戏。

其实从哈耶克对计划经济的批判来看，赫维茨的“信息效率”这条思路只是模型化了哈耶克的一部分见解，而另一部分见解没有，也不可能在机制设计模型当中体现出来，所以我补充一下。

虽然对于很多人来说，哈耶克的人物形象似乎是一个“意识形态斗士”，但其实哈耶克毕生的研究集中在了“瓦尔拉斯均衡的稳定性”问题上，虽然哈耶克本人不做数学模型，但这还是一个非常主流的问题。即使这些研究是深受1930年代哈耶克经历的同勒纳和兰格进行的“社会主义计算问题大辩论”和同凯恩斯进行的“货币政策与经济危机”大辩论的影响，换言之，即使这些研究的最终目的是意识形态的，但哈耶克的分析却是非常严谨的。

在1937年的《经济学与知识》和1945年的《社会中知识的运用》当中，哈耶克指出：

1. 按照他所在的奥地利学派的观点，所谓的均衡分析，特别是他的老师米塞斯的均衡分析，是一种“pure logic of choice”，这一点在后来阿罗和德布鲁对瓦尔拉斯均衡的一系列伟大的研究当中体现的淋漓尽致。这也是米塞斯用一条叫做“人的行动是有目的的”的假设就敢重写经济学的原因，更是现在很多奥地利学派经济学家声称经济学研究已经结束了的原因。

2. 经济学是否应该止于这种“关于选择的纯逻辑”，依赖于一个经验命题：市场有没有自动地、快速地趋向均衡价格的能力。当我们去看现在的瓦尔拉斯均衡理论，我们发现，均衡的存在性、唯一性和规范意义下的福利性质（福利经济学第一、第二基本定理）都是可以研究的，唯独均衡的动态性质，即经济是如何从非均衡状态走向均衡的问题，数理经济学家翻遍了偏微分方程的各种原理，也得不出一个一般意义的结论。Saari (1995, pp. 284，渣翻译，多担待)：
我们总能从晚间新闻里、脱口秀里、报纸上、日常政治辩论中听到一种神奇的力量，一种能够稳定地将价格拉向均衡的力量，一种使经济达到我们乐于见到的供求平衡状态的力量。这种被吹嘘出来的力量试图通过影响政府甚至是健康政策来彰显它的重要性。但是，这种力量真实存在吗？我不知道……但是，其实别人也不知道。即便它已经被用来影响公共政策了，其实根本就不存在能证实它的数学理论，这也是为什么你我都不知道的原因。
但是，现代实验经济学家因为有了全新的工具，似乎对这个问题有发言权。在02年诺奖得主V. Smith最经典的文章《对‘哈耶克命题’的实证检验》中，在一个双向拍卖实验中，参与人非常轻松地找到了使市场出清的价格水平。

3. 关于市场有没有自动地、快速地趋向均衡价格的能力，关键在于市场利用知识的效率。所谓的利用知识的效率，是指知识的发现、传播和储存。为什么呢？因为价格能够使市场供求平衡，当且仅当价格真实地反映了资源的相对稀缺性，此时，“价格接受”才是正确的、理性的行为。而当所有决策者都是price taker的时候，大家的认知资源获得了极大的节约。

哈耶克认为，价格是否能反应知识的相对稀缺性，在于：1. 相对稀缺性能否被经济活动中的参与人所识别，和 2. 识别出来的相对稀缺性能否转化成“共识”，即预期的收敛性问题。其中第二条非常关键，比如去年的股市波动中，微博上的各路人马，包括机构的首席经济学家们、民间股神们、学了三天金融学就指点江山的半瓶醋大学生们，都提出了对这波大起大落的不同的解释，不同的解释就代表着不同的预期。而且因为一些因素，心理的或者是阴谋的，当新信息持续补入市场时，这些预期并没有收敛。

4. 市场利用知识的效率，关键在于大家的知识结构有没有专业化的分工。让更擅长获取某种知识的人全力去搜索他擅长获取的那种知识，这是因为，知识是散在的。“散在知识”是哈耶克一生我认为最重要的观点，因为市场中的知识，比如：“某个街区有大量上夜班的人，所以开一家24小时便利店会改善他们的生活”，是以碎片的形式沿时间和空间分散在各个角落的。

另外一个问题是，知识的获取本身是报酬递增的，让有大量数学基础的人去证明哥德巴赫猜想要比让一个初中生去证明哥德巴赫猜想，研究的报酬是不同的。而报酬递增必然导致分工，这是从斯密到马歇尔到杨格再到后来的演化经济学家们一直坚持研究的课题。

5. 专长于搜索“价格不能反映真实的相对稀缺性”的人就是企业家，价格不能反映真实的相对稀缺性，用更通俗的话说就是“套利机会”。另一位奥地利学派的扛鼎人物柯兹纳的市场过程理论中，企业家的本质是“警觉性”(alertness)，是对市场中的利润机会时刻保持敏感的能力。这种能力的报酬就是企业家的收入，这种报酬激励着有这方面专长的人去做这方面的工作。

所以，在奥地利学派经济学家看来，市场经济因为有企业家所以至少存在着趋向均衡的趋势，企业家沿真实的时间不断获取知识的过程，就是经济收敛到均衡状态的过程，即便在任何一个时间截面上，我们都不能说经济就是“均衡的”。但计划经济中，这些散在的知识必须由一个“经济大脑”来做，无论它多么聪明，多么博闻，也不可能比分散在世界各个角落里的专业化的头脑有效率。

有了这五点，再去看赫维茨对经济机制设计的分析，即“如何用尽可能少的信息去实现目标”的问题，就可以看出弊病了。就像所说的，机制设计似乎仅仅能在某些局部问题当中被应用，而全局问题，必须从哈耶克的“自发秩序”的角度来理解。市场这种制度，被证明是，且仅可能是一种“涌现秩序”（emerging order），也就是说，在一个大规模互动构成的制度变迁过程中，博弈的参与人根本不可能想象哪种结果会出现，而市场的出现就是这样一件非常巧合的事情。

好了，我们回到题主的问题，题主问的是，计划经济在信息使用效率的低廉导致了计划经济的崩溃，那么信息技术的进步能不能解决这个问题呢？

显然易见的反驳是：根据我们上面的分析，将数据和信息技术留给私人、留给企业家似乎更能提升信息使用的效率。以data science为例，当市场中的企业家所做出的判断，如果有数据作为参考，可能确实能提升判断正确的可能性（虽然我对这一点持悲观的态度）。在合理的制度安排下，包括良好的市场道德、对私有资源的自由处置权等等，分工借由比较优势原理，永远比某一个大脑大包大揽来的更有效率。用数据去探索某一个市场、某一项资源的情况，也必然比动用数据去研究整个经济体来的更有效率。

所以，我认为政府更应该做的事是，提供开放数据库给私人部门，因为这东西正外部性太大了。

当然，我能理解为什么很多中国人渴望计划经济、渴望开明专制的原因。扯几句私货，据我观察，中国人在国民性里面隐藏着渴望“责任分担”的动机，而市场经济恰恰是每个人都要百分之百为自己的决策正确与否负责的体制。市场是无情的，你投资失败了就是失败了，你跳楼也好，精神崩溃也罢，市场都不会给你任何的补偿。长期父爱主义和权威政治的熏陶，致使中国人总是希望能够在遇到损失时有别人出来承担责任，这是维系一个这么大的几千年的农业国家长期稳定有序所必须付出的代价。而计划经济的确是一个每个人都不需要为自己的判断负责的制度，经济状况差，是你计划错了，和我没什么关系。

因此，我猜有人会问，你上面的论证还是基于“数据不是万能的”来展开的，如果数据就是万能的呢？因为随着信息技术趋向无所不能，市场和计划的效率差距是收敛的，在无所不能的信息技术面前，任何获取信息的成本都是零，市场和经济当局使用信息技术的效率必然趋同。而市场经济本身固有的问题，使得计划经济能够是一个更好的选择。

其实，在马克思主义经济学中，长期就有对“计算机社会主义”可行性的论证，即如果我们能开发出一台万能的、无所不知的计算机，那么是不是就可以高枕无忧地运行计划经济了呢？

答：还是不行。因为，数据和计算机永远不能解决创新问题。

当然，题主问的是数据的问题，这里借着AlphaGo大战李世乭，先扯几句计算机。

说回刚才的企业家的问题。其实对“企业家精神”这个概念的理解，有三派看法 (Klein, 2008)：比如柯兹纳认为企业家精神是指警觉性，而对奈特和米塞斯来说企业家精神是指“判断力”，对熊彼特来说，企业家精神是指“创新”。

这三种理解大同小异，都指向了一点，那就是企业家要做的是将想象中的东西变成实际存在的商品的能力，这种能力包含着想象力。而想象力，据我所知，没有办法被万能计算机所解决。为什么呢，计算机本质是一个封闭的数据处理装置，它需要设计者预先想象到所有的可能性，即逻辑上可能出现的所有结果，这些结果必须是“可列举的”，或者“可想象的”。在这些可列举的领域中，计算机必将战胜人类，这是不可否认的，比如国际象棋和围棋软件可以战胜最聪明的人类，就说明了这一点。

但是，创造出来的东西，本质上是一种“维度扩张”，也就是做出别人都未曾想到过的东西，这种依赖于纯粹灵感的东西，计算机就捉襟见肘了。这也是很多人指出面对机器与人之间的竞争，人类必须学会做创造性的工作的原因。

说到数据，状况可能还不如计算机。我在之前的专栏里面论证过，创新的市场价值，事前是不可能用数据来研究的。因为创新是一种对旧秩序的毁灭，并且这种毁灭是不可逆的。一件东西，出现了就是出现了，不可能再让世界重新回到这件物品出现之前的状态了，因此，数据分析的最基本要求“大量重复”不可能成立。

数据的本质是从过去发生的事情推测未来，但是加入创新这个维度之后，未来从根本上不可预测。在计划经济问题中，如果我们给定了所有的商品，让数据和计算机去精确计算投入产出表、精确计算每个人的需求都是可能的，但是计算机和数据科学不能做根本性的创新。这里的“根本性”是指，计算机和数据科学可以发现一块儿Muji的毛巾要怎么定价、应该设计得多大，这也算是创新，但不是根本性的。但是要计算机和数据科学去发明，无中生有地做纯粹的想象，本身是不可能的。这个工作还是需要人类自己来做。

历史经验告诉我们，创造必须是个人的头脑高度分工的结果，斯密在论证分工的三个好处时就说，大量重复的体力劳动，迫使烦躁无比的劳动者自己开始想办法用机器取代手工。任何由经济当局大包大揽的研究计划无一例外地失败了，迄今为止我们的政府自己来做的创新也仅限于军工、超级计算机等等几类。似乎，政府提供必要的基础知识教育，让民间自己去创新，私人在利润的驱动下去创新，并且为创新附带的奈特不确定性负责，似乎是最好的模式。

而在这个过程中，数据和计算机只能起到辅助作用。

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