李三希教授在首届中国数字经济发展和治理学术年会上的主旨演讲：数字时代的信息经济学
2月18日，2023年春季首届中国数字经济发展和治理学术年会在清华大学顺利举办。会议由清华大学经济管理学院、公共管理学院和计算社会科学与国家治理实验室承办。中国人民大学教授、教育部青年长江学者李三希教授在大会发表题为《数字时代的信息经济学》的主旨演讲。本文根据李三希教授现场发言内容整理。
李三希教授作主旨演讲
现在不可回避的一个事实是，我们生活在数字经济时代。我自己本身是学信息经济学的，今天我谈谈我自己对数字化与数字经济跟信息经济学之间的关系。
信息经济的发展，从90年代开始到现在，发展了二十多年，但事实上信息经济学这个学科发展得更早，它的核心内容并不是直接设计现在所谓的信息经济。比如说我们最早讨论信息的重要性能（以哈耶克为代表），什么样的经济体制、是计划经济体制还是市场经济体制能够更有效地利用信息，能够带来更高的效率。到了20世纪，博弈论开始引入信息经济学，博弈论的发展促进了信息经济学的发展，信息经济学的发展反过来也助推了博弈论的发展。事实上如果我们从诺贝尔奖这个角度来评价，其实它占据微观理论的一个主导地位。比如从1990年开始，1994年、1996年、2001年、2007年、2010年、2012年、2014年、2016年和2020年，学者们以这样的频率在不停地拿诺贝尔经济学奖，说明这个领域正在蓬勃发展。
接下来稍微跟大家回顾一下信息经济学的基本内容，我把它概括为三个模块。第一个模块是最早的，关于信息不完全和经济发展模式的讨论，即刚才所说的哈耶克的观点，在存在信息不完全的情况下，到底是市场经济还是计划经济使用信息的效率更高一点？这一点其实是非常重要的，因为它决定了我们改革开放的一个大方向。第二、三方面是从更微观的角度来思考信息与经济效益。
第二个模块我把它概括成交易匹配中的信息摩擦与经济效益。通常新古典的经济学假设每个人做决策的时候会知道所有的信息，但是我们知道信息总是存在不完全的情况。信息摩擦有两种情况，一种叫做搜寻摩擦，一种叫信息不对称。信息摩擦是说在一个经济体中，大家要进行交易，在寻找交易伙伴的过程中就有摩擦。举个例子，消费者在购买商品的时候，怎么找到自己想买的那个产品，这个就是摩擦。在买的时候你可能不知道到底要买哪一个产品，因为你可能不知道你要买的产品价格是什么，不知道产品的质量信息是什么。消费者在购买时并不具备全部的信息，也就是说寻找交易伙伴的过程本身就存在摩擦。劳动者在劳动力市场求职也存在着很大的信息摩擦。这里面有一系列的理论，其中以两个理论为代表，一个是搜寻理论，是Diamond等人在2001年获诺贝尔奖的一个成果，他从理论上构建所谓的搜寻模型（search model）。另外一个是匹配理论，该理论从集中形式的角度去研究匹配。市场上各方面都有需求和供给，怎么样把需求与供给匹配起来？这里面一方面是需求方或者供给方自己去寻找，另一方面有专门的match maker，他们会设计一些匹配规则，能够把人匹配起来，让他们满足合意的性质，这就是所谓的匹配理论。当市场上人们寻找交易伙伴都存在这种摩擦时，它就会带来很严重的无效，包括很多传统意义上的经济规律的失效，比如最著名的一价定律的失效。一价定律讲的是相同的商品，在市场上应该被卖成一样的价格。因为如果相同的商品被卖的价格不一样，那么消费者就能套利。但实际上，我们通常会看到很多相同的商品卖不同的价格，其中一个很重要的原因就是这里面存在搜寻摩擦。
第三个模块是信息不对称，这可能是我们研究得最多的一个方面。信息不对称是指已经找到交易伙伴了，但是去跟对方进行交易的时候，两人之间的信息仍然是不对等的，这叫信息不对称，跟原来说寻找交易伙伴的过程中有搜寻摩擦是不一样的。信息不对称的这块理论，主要研究当市场存在信息不对称的时候，市场运行的均衡结果是什么，微观的经济效益应该是什么样子的。总的来说，已有的这些所谓的信息经济学的内容，跟现在人们所说的信息经济、或者叫新经济、或者叫数字经济之间并没有直接的关联。我觉得这些理论对于信息技术的讨论是缺失的，至少是不充分的。而我们现在又生活在一个信息时代，生活在数字经济时代，值得思索的一个问题是，在数字经济时代下，传统的信息经济学理论是不是需要重新思索，需不需要重构？不同的人有不同的观点，有一些人认为在新的信息时代下需要重构我们的经济学，比如说现在清华大学的江小娟教授等研究者，他们觉得可能需要一些新理论。当然也有些人觉得可能不需要，比如说范里安，范里安写了一本书叫《信息规则——网络经济的策略指导》，他认为其实并不需要全新的经济学，虽然技术在变，但是我们所依赖的经济原则是可持续的，也就是说可以把原来的经济原则、经济模型拿过来重新使用，只不过需要重新去理解。我自己可能比较支持范里安的观点，觉得已有的理论不需要做一些原则性的改变，但是也不是说完全不动，它还是需要改变的，应该涵盖新的数字技术、新时代的一些新特点，尤其是影响经济运行效率的核心要素，当然这是从信息的角度来看的。而逆向选择、风险、交易成本的匹配摩擦等，这些东西其实没有变，如果这些东西没有变，那么我们已有的信息经济学的模型其实还是可以用的。
但毫无疑问，经济理论应当考虑新的数字技术对那些影响经济运行效率的核心要素带来的巨大影响，尤其是信息经济学所讨论的“信息”。因此，已有的信息经济学理论本身仍然有效，我们需要的是在数字经济的背景下重新应用信息经济学，对相应理论进行修正和调整，以包含数字经济的新技术、新元素和新解决方案。
那么，数字经济给信息经济学到底带来什么新元素？我们认为，核心的新元素，就在于活动数据化，以及数据信息化。经济学家保罗·萨默尔森提出了著名的显示性偏好理论，认为消费者的行为揭示了其内在偏好。不仅仅是消费者，任何一个经济主体，其行为都能揭示出其独有的私人信息。如果有足够多的关于经济主体行为的数据，就能够更精准地推断经济主体的私人信息。在非数字化时代，这类数据的可获得性要么是不可能，要么获取成本极其高昂。数字技术的出现，使得将经济主体的每一次行为数据化成为可能，大数据分析方法又使得从海量数据中提取有用信息变得可行。因此，从信息经济学角度，数字经济的核心就是经济活动数据化，以及活动数据信息化，这是传统经济所缺乏的。一切分析的逻辑起点，皆来源于此。数字技术对信息摩擦的降低，对效率的改进，以及在此过程中产生的隐私保护、信息垄断和信息滥用等问题，都可以通过这个统一的逻辑框架来分析。
图1展示了一个分析框架，它是从信息经济学视角对于数字经济的全景式概括。活动（行为）数据化是数字经济的核心特征：企业与消费者的经济活动创造了数据，这些数据又被提炼加工，以算法的形式回到消费者与企业、企业与企业的互动中，降低了信息摩擦，提高了市场效率，这个过程即为数据信息化。因此，图1构建了一个“活动数据化，数据信息化”的分析框架。
图1 信息经济学视角下的数字经济分析框架
下面我们分别从搜寻摩擦和信息不对称两个维度来讨论数字技术对信息摩擦的影响，如何应用已有理论对新问题加以分析，已有的理论有何局限，应该进行什么样的调整，其中有什么样的困难。
首先来看信息技术跟搜寻摩擦。一般的观点认为信息技术的采用极大地降低了搜寻摩擦，这时候一种可能的方法是我们用已有的模型研究搜寻摩擦的降低对市场均衡的影响，这方面有很多的研究，学者们在已有的传统搜寻模型里面讨论参数，研究搜寻成本的降低对于市场的影响。往深了想，会发现信息技术不仅仅是降低了搜寻成本，更多的是改变了消费者的搜寻模式。已有的模型一般假设消费者是随机搜寻的，即大家在寻找自己的交易伙伴的时候，并不是有目的的搜寻，只是随机去搜，结果纯粹靠运气。但是现在有了互联网技术，它提供了很多便利的方式，使我们在搜索时可以根据自己的目标去搜。比如我们想买东西，去电商平台搜索的时候，如果主要关注价格，那么就可以选择按价格从低到高来排，这样就能把关注的那个要素先搜出来，这样就使搜寻模型是一种非随机的搜寻。考虑这些新的特征以后，我们就可以构建新的模型。当搜寻模型从随机搜寻变成非随机搜寻时，难度一下子增加了，导致模型从构建到求解都非常复杂，这样会使模型使用起来不太方便。原有的模型已经很复杂了，如果想把它再进行应用就会比较困难。另一个重要特征，传统的搜寻理论里面没有考虑的，是平台这种博弈参与者的出现。平台是数字时代消费者搜寻过程中不可缺少的重要参与者，他们使用大数据分析技术，控制了消费者的搜寻方式。在未来消费者搜寻理论的理论研究中，必须把平台考虑进来。
再来看数字时代提供解决信息不对称问题的新机制。在线评价机制和在线声誉机制是一个由于信息技术的出现而产生的全新的解决信息不对称的机制。已有很多文献讨论了声誉机制，而在线声誉机制与传统声誉机制又有所不同。其中，两个重要问题是传统的声誉理论所不重视，但是对在线评价与在线声誉机制设计是至关重要的。第一是评论激励的问题。每个人都希望看到别人真实的评论，但是每个人都不愿意留评论，因为留评论需要成本。第二是如何让人真实评论，如何预防策略性评论的问题，在线声誉机制依赖的是陌生人的评价，卖家可能会采取策略性行为来影响评价。其中一个例子是Ebay的在线评价机制。Ebay的在线评价机制，在设计最初，是让买卖双方互相评价，即买家对卖家评价以后，卖家也对买家进行评价。结果发现好评率出奇的高，买家不愿意留差评。原因在于买家害怕卖家报复。有实证研究发现，卖家通常会在买家给差评以后，马上也给差评。Ebay后来很快意识到这个问题，对评价系统进行了修正，改为双盲评价，将评价从序贯博弈变成买卖双方同时博弈。而在淘宝平台有购物经验的读者会知道，电商平台的卖家经常会“刷好评”、购买好评，或者与买家在交易达成后用赠品诱使买家删除差评。我原来拿到过一些淘宝的一些小店铺的内部财务报表，在这些报表里面，有这么几项“刷单笔数”“刷单金额”“买家秀金额”，可以说，刷单是行业内的正常操作。从数据来看，店铺刚开初期，基本都是通过刷单来支持其成交额。尽管从道德上来看，消费者很难接受刷单行为，但是从实操以及信息经济学视角来看，刷单并非一种不可接受的行为，甚至也能够是一种缓解信息不对称，提高交易效率的行为，尤其是能够让初创小企业能够成长和生存的重要途径。
大数据与大数据分析技术为解决信息不对称提供了另一个解决方案。第一个例子来自二手车市场。在阿克洛夫的柠檬市场理论中，二手车市场由于买卖双方信息不对称，从而带来市场的崩溃：仅有最低质量的车得到交易。而今天，大数据技术的应用，能够很好类似的产品市场中的信息不对称问题。例如，特斯拉收集有关车辆里程表、服务历史、速度、位置、电池使用、充电时间、制动、启动和停止时间、安全气囊展开甚至无线电和喇叭使用的信息。这些都能够用于很好评估二手车的质量。第二个例子是借贷市场中大数据技术的应用。在传统的主体信用融资模式下，金融机构缺少技术手段掌握企业的真实经营管理状况，存在着企业贷后不还、贷后难还的顾虑，只能依靠提供担保抵押借贷的方式降低借贷风险，但这也成为中小微企业融资路上的绊脚石。金融科技依托于大数据与机器学习等核心技术，对消费者和中小企业进行大规模的数据收集、分析、处理，为人们提供更为有效的信用风险评价和风险预警方式，降低事情的逆向选择问题，提高金融市场效率。借助金融科技等手段，企业的经营与资产情况能够实现数字化，金融机构可以实时了解全面企业的发展情况，更好地降低企业借贷以后的道德风险问题。第三个例子是企业拥有消费者数据以后能够实施个性化：个性化定制、个性化广告、个性化定价等。这里，企业通过大数据技术，精准掌握了消费者的信息，从而能够更好决策。当然，个性化的福利效应，很多时候是不确定的，需要学者更严谨的学术研究。
区块链技术作为一种新型数字技术，给降低信息不对称带来新机遇。第一是降低搜寻成本。区块链只传递与交易相关的信息，且保证了链上信息真实性，因此降低了搜寻成本。第二是降低信息传递成本。区块链技术的“不可篡改”与“公开透明”特征，使区块链系统内的每一个个体都能及时获取所有的信息，从而解决了传统市场中价格等信息不能及时传递给交易者，无法灵敏反映市场供求状况的问题，降低了信息传递成本。第三，降低事前非对称信息下的信息成本。签署合同前，区块链交互见证机制，会要求每个合同参与人对交易中的某个环节提供信息验证。此外，可追溯、不可篡改的技术特征，也降低了相关人员提供虚假信息的激励。区块链链提供的公共账本对于所有参与方是同步更新的，可以随时查验过去的交易信息，无需依赖第三方，因此建立声誉系统也更加容易。第四，降低事后非对称信息下的信息成本。链上数据的公开透明，使得任一行动都是透明可见的，能够有效约束事后的道德风险问题。且签订合同后，区块链系统的智能合约能确保合同会在条件达成后自动执行，避免出现单方面违约风险，降低契约执行成本。第五，解决多主体信任难题。如果多主体之间存在目标冲突，互不信任，传统的解决方案是求助于权威第三方，第三方监管容易因为被俘获而失灵，即使没被俘获，监管成本也很高。此时，区块链系统去中心化、数据透明的技术特征，有助于解决多主体之间的信任难题。
最后，数字技术是不是解决了所有问题？数字技术总体是好的，但还存在很多的问题，第一个是市场上存在的信息垄断。现在是一个信息爆炸的时代，消费者没有那么强的处理信息的能力，我们怎么看待这些信息？我们需要依赖于有强大处理信息能力的中介，这些中介通常是被垄断的。举个例子，现在如果要搜一个信息，我们第一想到的是用搜索引擎，但是搜索引擎现在被百度所垄断，我们能看到的信息都是百度推荐给我们看到的信息，这里面就会存在很严重的问题。第一个问题是这个垄断者能不能保证它推荐的信息是公平公正客观的？这个问题很严重，因为垄断者有自己的目标，它不是天使型的，所以这必然会带来一些扭曲。第二个问题是它垄断了信息以后，可能会进行一些压榨。举个例子，比如马云说他创办淘宝的目的是要让天下没有难做的生意，他要帮助中小企业连接消费者，做到让消费者能够更好地去接触中小企业。但是就我自己的了解，淘宝从初期到现在，中小电商的生存空间是逐渐被压缩，因为要有获客量，要依靠淘宝为其导流，那么就必须付给淘宝相当多的广告费，因为淘宝是信息的垄断者，会很轻易地把平台上中小电商最终的剩余利润榨取过去。这里面有很多值得研究的问题，包括信息操纵等。信息技术一方面能带来很多好处，另一方面也存在许多值得进一步思考、研究的问题。
面对数字经济带来的新问题，新元素和新解决方案，研究人员未来怎么做，未来的研究方向怎么选？我想，第一个，可以把最新的理论研究和实践进行联系。近些年来，微观经济理论的研究重点转向了信息设计。与机制设计不同，信息设计理论强调，在给定博弈规则的情形下，设计者试图通过改变参与者的信息结构来改变其策略行为。随着数字技术发展，某些主体可能更有能力通过改变人们接触到的信息来改变人们的行为，从而达到特定的目标。因此，信息设计将可能得到更广泛的应用。不过，目前的信息设计理论还面临着两个挑战： 第一，它假设博弈主体通过贝叶斯法则解读信息，而这是否具有严格的现实基础还需检验； 第二，目前对信息设计的讨论还停留在理论层面，鲜有真正应用于实践的例子。如何让信息设计从理论走向实践，采用一种更加“经济工程”的研究范式，会是未来该领域关注的重点。第二是要充分利用大数据以及先进的处理大数据的分析工具。一来这给我们提供了更多检验理论的机会，二来通过数据对理论的检验，进一步发展理论。
最后，我用狄更斯写的《双城记》里的句子来概括数字经济时代，这是一个最好的时代，也是一个最坏的时代；这是一个充满机遇的时代，也是一个充满风险的时代。
