【文章內(nèi)容簡介】 t 對第 i 個行動路徑（ coai） 的估計值為： E VI（ t） = ∑ WijVij 對每個行動路徑的實際期望值為： E V*I（ t） = ∑ W*ijVij i=1 n n i=1 實際期望值是決策者多次執(zhí)行第 i個行動路徑出現(xiàn)的平均 值 ， 決策者起初并不知道這個值 ， 他對該值的估計是 E VI。 對 于一個合理的決策過程 ， 無論決策者最初對期望值的估計如 何 ， 終將在作了多次決策之后 ， 獲得 E V*I。 亦即： E Vi（ t） E V*i（ t ∞） 作決策時，決策者選擇某一行動路徑（ coai） 的概率 P（ ai）由決策期望值確定： P（ ai） =（ E VI） c/∑ （ E Vk） c表示決策者對自己決策狀態(tài)的置信程度 。 此式表明 ， 某一行動路徑的期望值越大 ， 選擇它的概率就越大 。 k=1 m 有了上述基本概念，就可以確定信息量和信息效用。約維茲定義信息量的基本單位為 BCUs（ binary choice units）， 即對于只有兩種可能選擇的情況，選擇的結果即為 1BCUs的 信息量。在確定信息量的基本測度時，要考慮信息與決策狀 態(tài)的相互作用，把信息與決策時選擇恰當?shù)男袆勇窂剑?coa） 所具有的不定性和隨機性聯(lián)系起來。如果決策者對于他選擇 哪一個行動路徑完全不定，那么決策狀態(tài)信息量為零，反之， 則信息量最大。 因此，約維茲將決策者選擇某一行動路徑的概率的均方 差作為信息量的基本測度。 在完全隨機選擇的情況下，均方差為零，亦即信息量為 零。另一方面，對于某一行動路徑（ coai）， 如果 P（ ai） =1， 對于所有其他的 coak, P（ ai） =0， 這時均方差最大，亦即信 息量最大。這兩種極端情形表明決策完不定和完全確定。于 是可以定義時刻 t決策狀態(tài)的信息量基本測度為： I（ t） = 概率均方差 / [概率均值 ]2 因為概率的均值正好是 1/m， 則有： I（ t） = m ∑ P（ ai） 2 — 1 顯然 ， 這里的 I（ t） 的范圍是： 0≦ I（ t） ≦ （ m — 1） 由上可見 ， 約維茲定義的信息量基本測度實際上描述的是決策者接受信息后 ， 其決策和選擇狀態(tài)對概率均值的離散程度 ，它在某種程度上形象地反映了決策過程中信息的作用機制 。 i=1 m 有了信息量的基本測度 ， 信息量可以定義為決策者 在接收到信息后決策狀態(tài)的變化 。 即： QI = I（ t） — I（ t0） 這個量可能是正值 ， 可能是負值 ， 也可能是零值 。 如果選擇行動路徑的概率使方差增加 ， QI為正；如果決 策者對于決策情形判斷不正確 ， QI可能是負值；如果信 息過多 ， 選擇結果不變 ， QI為零 。 利用選擇概率 P（ ai） 和期望值 E Vi， 約維茲定義并 計算了下列重要的量； 決策者平均決策效益： DMB =∑ P（ ai） E V*i 決策效果為平均決策效益與最大期望值之比： DME=∑ P（ ai） E V*i /（ E V*k） max 且有： 0≤DME≤1 i=1 m i=1 m 在給定時刻 t和給定數(shù)據(jù)集合 D， 定義信息價值為決策者 寄售到這些數(shù)據(jù) （ 信息 ） 后決策者平均決策效益的改變 ， 表 示為： VI（ D， t） = DMB（ t） — DMB（ t0） 這個量與 V矩陣中的元素具有相同的量綱 ， 這可以使我們 把信息價值和決策效益的具體量聯(lián)系起來 。 事實上 ， 這里的 信息價值 VI就是我們要求的信息效用 。 用最大期望值 （ E V*k） max除上式的兩端 ， 可求得信息效用： EI（ D， t） = DME（ t） — DME（ t0） 阿羅對信息效用的測度 阿羅從信息需求的角度將信息 （ 商品 ） 的效用定義為有信息和無信息兩種情況下?lián)碛幸欢ㄙY產(chǎn)的決策者進行優(yōu)化決策時所得到的最大期望效用之差值 。 決策者在沒有得到信息時的最大期望效用為： U*E = ∑ PilogPi +∑ Pilogxi 式中 ， Pi為某事件中任一狀態(tài)發(fā)生的概率 ， xi為任一狀態(tài)出現(xiàn)時 ， 決策者單位投入所獲得的收入 。 阿羅用信息論對上式作了進一步解釋，得到的結論是，∑ PilogPi為對信息的需求價值。 i i 阿羅認為，假設決策者設立了一個容量為 H = —PilogPi 的信道，用以獲得關于某事件的信息。如果決策者借此信道 獲知任一狀態(tài)發(fā)生的信息，那么決策者就會把所有的資金投 入到這一狀態(tài)上，從而獲得收入 xi， 則決策者獲得的效用為 logxi。 這樣，在有信道的情況下，決策者的最大期望效用為： U* = ∑ Pilogxi 所以 ， 決策者在有信息和無信息兩種不同情況下的最大 期望效用的差值為 U* — U*E = —∑ PilogPi i i 可以認為 一 ∑ PilogPi是信息為決策者提供的期望效用增 量 ， 而 ∑ PilogPi為決策者對信息商品的期望效用 ， 也可以認 為是決策者對信息的需求價值 。 阿羅還證明了信息需求價值 與單位投入產(chǎn)出量 x =（ x1， x2， … xn） 無關的充要條件是效 用函數(shù)具有對數(shù)形式 ， 即： U（ ai xi） =log（ ai xi） 式中， ai為決策者擬定在某事件任一狀態(tài)出現(xiàn)時所投入 的資金份額，因而有 ∑ai =1。 在上述效用函數(shù)假設條件下，阿羅還證明了信息商品的 效用就是該信息商品所含的信息量。 馬爾薩克的最優(yōu)信息信息選擇理論 在信息經(jīng)濟研究中 ， J馬爾薩克 （ ） 、 宮澤 等人提出了關于信息系統(tǒng)的經(jīng)濟理論 。 他們認為 ， 信息系統(tǒng)是為決策者提供決策所需的信息的一系列過程 ， 最優(yōu)信息系統(tǒng)是價值與費用之差最大的信息系統(tǒng) 。 因而在進行信息效用測度時可以把對信息價值 （ 效用 ） 的研究與信息的利用聯(lián)系起來 ， 實際上是將信息的效用看成是一種需求價值 ， 也就是說 ， 當獲取信息的價值超過其成本時 ， 就值得獲取該信息 。 具體地說 ， 如果 Y為收益 ， C為成本 ， 最優(yōu)選擇理論是對一般形式的 U（ Y） —C這一函數(shù)求最大值 ， 亦即使該函數(shù)的預期效用最大化 。 一般地 ， 信息的價值 （ 效用 ） 用獲得信息后的最大目標 收益 Ej與獲得信息前的最大目標收益 E0之差來求出 ， 即 : E0 = max∑ B（ a， Zi） π （ zi ） Ej = max∑ B（ a， Zi） P（ zi /Yj） 式中 ， a表示行動 ， Zi代表狀態(tài) ， Y 代表信息系統(tǒng) ， B（ a， Zi） 代表效用的收益函數(shù) ， π （ zi） 表示先驗概率 ， P（ zi /Yj） 代表后驗概率 。 i i 6 信息商品消費的人為約定 目 的 有效控制信息商品的使用權和所有權，調(diào)節(jié)交易雙方關系，保護交易雙方的合法權益，以保證信息商品的消費有交換正常進行 6 信息商品消費的人為約定 知識產(chǎn)權法 版權法、專利法、商標法 保證其收益和 保證其合理獲取和 創(chuàng)新積極性 使用信息的權利 ? 網(wǎng)絡環(huán)境下的知識產(chǎn)權保護問題更為突出 生產(chǎn)者收益 消費者使用 如何平衡 6 信息商品消費的人為約定 合同法 對交易雙方的行為進行法律約定，對雙方的行為具有可預測性，減少風險與不確定性 ? 技術合同 ? 咨詢合同 ? 信息服務合同 ? 信息轉讓合同 7 信息商品的供求分析 信息商品的需求 （ 1）概 念 消費者在一定價格條件下對信息商品的需要 ? 信息消費者愿意購買 ? 信息消費者有支付能力 信息商品的需求 （ 2）影響信息商品需求的因素 a. 價 格 b. 收 入 P P D2 P1 D D0 P2 D1 Q1 Q2 Q Q1 Q2 Q3 Q （ 2）影響信息商品需求的因素 c. 相關商品和服務的價格 ? 替代商品：其價格與原商品需求呈正向變化 ? 互補商品：其價格與原商品需求呈反向變化 d. 消費者數(shù)量、興趣及偏好 e. 信息市場發(fā)育程度，等 （ 3）信息商品的需求彈性 表示信息商品的需求量對價格變動的反應程度或敏感程度 Ed = △ Q247。 △ P = △ Q P Q P △ P Q ―‖表示信息商品的價格與需求量呈反向變化 （ 3）信息商品的需求彈性 需求彈性的五種類型 a. 需求完全無彈性 Ed = 0 P S1 無論價格如何變化， 需求數(shù)量不變 S2 Ed = 0 b. 需求完全有彈性 Ed ∞ 價格不變，需求量可無限增加 Ed = 1 Ed ∞ S3 c. 單位需求彈性 Ed = 1 需求量變動的幅度等于價格變動的幅度 （ 3）信息商品的需求彈性 需求彈性的五種類型 d. 需求彈性充足 e. 需求彈性不足 P P 1 Ed ∞ 0 Ed1 Q Q