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阿罗在构造信息量公式时,已经注意到一个问题,那就是信道噪声现象。信道噪声是从信源信息角度提出来的概念,是指信源信息在信道中所受到的干扰。它使信源系统的信息到达收信系统时发生失真。其实站在中立的立场上看,噪声也是一种信息,它和信源信息是平等的。而从我们的角度看,阿罗的"噪声"恐怕把一些比信源信息更高级的信息都包括了。比如,不同主体对同一信源信息的选择、加工和改造,如瀛海威这样的服务商对信息毛坯的预处理,必然构成对信源信息的"干扰",只有被干扰者才视之为噪声,而从信息最终受益者来看,这种所谓"噪声"是一种信息增值。信息数量说是站在客体信息角度考虑问题,按这种思路,感兴趣的必然是如何排除(包括ISP和信息最终用户在内的)一切干扰,寻找信息存量的流量效果。其代价和缺陷必然是,排除了信息过程中的机会收益。在这种思想指导下的技术操作是,以对信道噪声的处理代替对信息速率的分析,通过把一切主体反应打入噪声之列,再把噪声平均概率化──目的是把不同主体对同一信源客体信息的不同反应标准化,使之显得像是只有一种反应(类似设H=1!─然后把它彻底排除出去。阿罗就是这样干的。申农熵度量方法主要适于信源信息分析,它根本不适合象互联网网上交互性这样强的信息现实和网络增值的大趋势。用它来量度信源信息对人的作用效果,由于主体在这里是黑箱,必然得不出唯一而确定的结论。阿罗采用申农的方法,自然也会具有同样的局限性。另一组是教育数字。科教文组织提出一个比例,1970年和2000年的比较:职业信息学的信息学家(即计算机、通信科学家)的比例,从占专业性人员的0.5%提高到4%,具有信息学资格的其它学科的专业人才(即确实有计算机专业技术资格的人才)的比例,要从1.5%提高到20%,能够掌握信息学工具的专业人员,要从3%提高到40%。中国现在在校的中小学生17160万人,接近两个亿,中小学生接受到计算机教育的,现在有710万人,大概相当于现在在校中小学生的4.1%;现在全国总共有82795所中学、696681所小学,开展计算机教育的学校只有26294所,占3.4%;现在学校拥有的PC机大约30万台,约占全社会装机量的10%弱,离20%和40%的要求还差得甚远。第二,这种整体产品的重复性是“以生产为中心”的反映,它对于规模不经济的市场无法适应;它要求顾客整齐划一,不能有特殊性和个性,这不符合现代潮流。我们假设在一个商品、货币和信息并存的经济中,在不考虑信息因素时商品与货币达到稳定均衡,为简明起见,假定信息量B一定,看一看信息尺度的变化对经济的影响。首先,当M一定时,由于MV=BH,H上升将引起V的上升,H的下降将引起V的下降。反之,V 的变化也会引起H的相应变化,V提高引起H为了均衡而提高,V降低引起H为了均衡而降低。而如果一方不随另一方而变化,原有均衡的经济就会产生波动。比如,货币当局为特殊利益提高利率,想在商品和货币市场上同时实现均衡,但公共选择的结果,H并未相应提高,此时原有均衡的经济就会向非均衡运动。这是由于政府选择与公共选择发生冲突而产生的波动。再比如,信息高速公路上的公共选择使H降低,本要求货币流通速度降低,但此时利率为了保持商品与货币市场的均衡而提高,国民经济的全局就会由此波动。

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