大数据技术是否有可能拯救计划经济？

中央计划经济国家的运行前提假设是，政府官员能够最佳的配置经济中的稀缺资源。那么问题来了，在大数据时代来临之际，利用大数据技术，政府可不可以更加合理的配置市场资源，从而产生新计划经济呢

这个问题非常棒，不过我不确定它是不是能在社区上得到令人满意的回答。这个问题属于经济学和数学交界处的机制设计领域，需要的知识非常艰涩，也基本不可能简化。因为自己也不太了解，所以这里只能提供一个直觉上的答案。先摆结论：题主的设想应该是不可能实现的，但如果把范围限制到一个具体的市场，大数据确实有可能帮助我们有效配置资源。

解决这个问题的关键还是Hayek的思想：价格能够有效地、低成本地加总信息，而计划经济很难做到这一点。直观的分析如下：经济体中每个人都有很多私人信息。政府想实现效率，就需要获取这些信息。如果不使用暴力，那就只能通过精心设计的制度来诱使人们说真话。而在市场竞争中，人们只需要了解价格，市场就可以达到有效率，看起来需要付出的信息成本应当是最小的。确实如此，Hurwicz严格地证明了这个结论：瓦尔拉斯竞争机制（也就是我们理解的市场机制）是达到一般均衡的所有机制中所需信息维数最少的。




也许可以把Hurwicz的结果最简单的情形大概描述一下，完全的叙述一定会涉及很困难的数学，自己也弄不明白，具体可以参考Hurwicz和Reiter的书。机制设计问题有两个大前提需要注意：一是隐私保障。设计者不能利用那些本应该是私人的信息。我们不能假设政府知道个人的效用函数、能力等变量，只能通过设计合理的制度去把它揭示出来。二是机制的复杂程度，其中主要包含三个因素：信息维数、计算复杂度和验证难度。信息维数是说设计者从参与者那里需要得到的信息数量，计算复杂度是说机制本身计算需要的事件和空间，验证难度是说参与者回答计划者提出的问题或者验证计划者给出的方案是否最优的难度。

这里会尽量尝试简化这个描述。想象一个只有2人的经济体，此时可以用艾奇沃斯盒来求解一般均衡，市场竞争达到均衡只需要以下两个信息：价格和数量，所以是二维的。如果不使用竞争机制而是使用其它机制来计算均衡，需要的信息都比这个多。以参数传递机制为例，在这种机制中，一个参与者利用自己的信息计算一个量，传递给另一个参与者。另一个参与者根据这个信息再反馈。Hurwicz和Reiter说明了：存在纳什均衡使这个机制和竞争机制等价，但即使假设两人的效用函数都是线性的，实现也需要四维信息（确定两组线性函数需要四个量）。他们还进一步说明了存在直接显示机制等价于瓦尔拉斯竞争机制，但即便如此，实施机制至少也需要三维信息。所谓直接显示机制，就是在这个制度下，诚实是每个人的最优策略，于是每个人都会选择说真话。

这只是二人的情况，如果人数增加，瓦尔拉斯均衡需要的信息维数是线性增加的，仍然只需要价格和需求量，但其它机制就不是这样了，很有可能出现维数爆炸。另一个问题来自计算复杂度。竞争机制不需要计算，因为压根就没有中央计划者。我们也可以假设存在一个拍卖者，然后再构造比较简单的Tatonnement方案来使经济体向均衡收敛。其它机制就不一定能这样了，很多时候，求解这些机制等价于对欧氏空间中的一组微分流形施加限制，使得我们可以用有限个变量和比较经济的复杂度按一定的精度计算它们，这非常困难，需要很多纯粹数学的条件。

机制设计不是没有优点。虽然在信息维数和计算复杂度上吃亏，但我们可以找到一些机制，使得它们的验证方法比较简单，而竞争机制中的验证条件是相当复杂的。但是，如果商品非常多，或者偏好函数不是简单线性的，这一点可能不足以弥补机制设计中需要的复杂度，而这似乎才是我们社会中的现实状况。此外，我们还可以通过构造一个拍卖者，使用类似Ausubel拍卖的技术消去这块复杂度。最后，以上全部都是静态的结果，如果是希望为整个社会设计动态的机制，个人觉得看不到什么希望，即使是很简单的动态设计问题常常也需要非常困难的数学技巧，并且不能保证它能够应用于实际，除非我们做很多纯数学的假定。




总之，虽然题主的设想很远大，但如果范围是一个中央经济体，这似乎不太可行。如果把范围限制到具体的问题，则大有可为。很多国家会聘请理论经济学家来设计一些具体的“市场”，比如电信频谱拍卖、林木拍卖、捕捞权/开采地块拍卖、网上拍卖、器官捐赠、学生入学，等等。这一块现在也叫做市场设计（Market Design），是经济学研究的热门，大有可为。如果题主确实感兴趣，也许可以看看这一领域的科普读物。最棒的应该就是领域大牛Roth写的Who Gets What and Why了，网上有电子版，不妨一阅。




如果想深入了解机制设计的内容，刚刚列举的Hurwicz和Reiter对这一领域的一些方法有很好的介绍。另一本经典的教材是Borgers的An Introduction to the Theory of Mechanism Design。如果你更关注具体应用，Milgorm写了一本Putting Auction to Work。这些书都需要一点博弈论知识，如果没有兴趣，可以简单看看一些记叙实际拍卖操作的书。美国、英国、香港的电信拍卖都有专书记叙，也可以一读。即使是搞小范围的计划经济也需要非常专业的知识，并不是单有数据就可以搞成的。



参考文献：
Hayek F A. The use of knowledge in society[J]. The American Economic Review, 1945: 519-530.
Hurwicz L. Optimality and informational efficiency in resource allocation processes[M]. Stanford University Press, 1960.
Hurwicz L. The design of mechanisms for resource allocation[J]. The American Economic Review, 1973, 63(2): 1-30.
Hurwicz L, Reiter S. Designing economic mechanisms[M]. Cambridge University Press, 2006.
Mount K, Reiter S. The informational size of message spaces[J]. Journal of Economic Theory, 1974, 8(2): 161-192.
Marschak T. Centralization and decentralization in economic organizations[J]. Econometrica: Journal of the Econometric Society, 1959: 399-430.

【财新网】/意见领袖（记者 周东旭）背景：因为马云的多次发言，又在计划经济与市场经济之间掀起一场不小的讨论。先是2016年11月19日，马云演讲称，过去的一百多年来一直觉得市场经济非常之好，我个人看法未来三十年会发生很大的变化，计划经济将会越来越大。因为数据的获取，市场这只无形的手有可能被我们发现。

发言随即引发不少经济学家的热议，经济学家吴敬琏在接受财新网采访时就直言，“我觉得可能他（马云）这个判断不对。”（吴敬琏：不同意马云“大数据使计划经济越来越大”）而后，吴敬琏再次解释这一问题，计划经济要与市场经济一样有很高效率，前提是信息必须充分，“有人说用现在的大数据和计算机来收集信息，建立全国网络，这个办法罗马尼亚做过，苏联也做过，上世纪七十年代网络就建成了，都没有成功。所以说有了大数据就能搞计划经济，这个说法是非常可笑的。

2017年5月26日，马云在演讲中对质疑做出回应，坚持“未来三十年，市场经济和计划经济将会被重新定义”，“由于大数据，让计划和预判成为了可能。”而这一切都源于大数据时代，特别是万物互联的时代，人类获得以及处理数据的能力远远超过想象。马云也解释“我指的计划经济不是那时候苏联的计划经济，也不是中国刚开始的计划经济。”
大数据真的能重改计划经济和市场经济关系吗？

【意见领袖观点】
上海交通大学安泰经济与管理学院特聘教授陆铭表示，马云重视大数据的作用，通过大数据，能够掌握市场主体的一些行为，制定政策拥有的信息相对更为充分，在此意义上，大数据确实可以给经济政策带来一定改变。但是，“有了数据支撑的‘计划’并不能取代市场经济。”

社会变化层出不穷，不断产生新的需求，时刻面临大量创新，陆铭认为大数据的“致命缺陷就在于，大数据都是基于历史的，而不是基于未来，人类发展非常强调创新，而且，人类会对既定政策作出反映，而这一反映又不是既有大数据包含的信息。”

大数据到底能否重新定义计划经济与市场经济，与计划经济本身的特质有直接关系。清华大学经济管理学院院长钱颖一曾在演讲中提到，计划经济遇到两大突出问题：一是资源配置问题，二是激励问题。前者问题是因为计划经济中的价格不是由市场供求决定，而是由计划者决定，由此造成巨大的资源配置扭曲。后者问题是由于在公有制和政府主导经济下的“大锅饭”和“软预算约束”等原因造成的激励扭曲，表现在个人、企业、政府没有增加效率的积极性。

钱颖一进一步解释，随着大数据、云计算、人工智能的发展，人们会下意识地又想到计划经济。不过，机器不会代替人，因为机器没有想象力，没有激情，没有理想。但是，既然人有激情、有理想、有想象力，那么人就同时也会有激励问题。所以，激励问题是经济学中不能回避的问题，无论技术如何发达。“只要人的决策仍然起决定性作用，人的激励问题就是不能被忽视的。”

陆铭介绍，计划经济没有价格机制，或者说价格不是由供需决定而是由行政力量决定，而资源配置也是由政府力量支配。这是计划经济的本质特征。上世纪三十年代关于计划与市场的大辩论，关于计划经济的反思主要就是基于如下两个理由：第一，价格机制包含了所有关于人类的偏好和行为的信息，而计划者并不拥有这些信息。“即使拥有大数据，可以掌握一些规律，但是，并不意味着基于大数据的信息就是充分的。”第二，人会根据市场变化调整个人行为，一旦根据既有信息出台政策，人类也会据此作出改变，而这些都是通过既有数据和信息无法判断的，计划经济永远无法观察人在想什么。

在陆铭看来，“大数据的发展并不能改变上述两项内容。”所以，大数据无法重新定义市场经济和计划经济，也“不至于改变市场经济与计划经济的基本概念，因为这本身就是学术概念，现实中没有绝对的市场经济或绝对的计划经济，而是都处于两种形态之间，有的更偏向市场，有的更偏向计划。”

那么，大数据会给市场经济和计划经济带来哪些影响？陆铭认为，在市场经济的基础上制定政策，大数据的应用可以使政府的政策更加有效，更有针对性，更能指导现实经济，更能改变社会福利，但是，却不能彻底解决信息不对称等约束。

“大数据能帮助政府提高政策的有效性，但并不意味着能违背市场经济规律。这是两码事。”陆铭以交通大数据为例，车流量如何，哪些地段更容易拥堵等信息，可能有助于制定更为合理的拥堵费政策，但这不是计划经济，其实还是依靠价格机制调整人的行为，可以借助大数据调整什么时间、什么地段、征收什么水平的费用，而不能根据大数据规定什么人可以在某个时段或地段开车，什么人不能开车。

借助大数据，可能给政策制定带来更多的指引，但是，陆铭亦提醒，“盲目相信技术手段，最后的结果未必就是最优，反而可能导致更糟的结果。”

陆铭进一步表示，马云称“由于大数据，让计划和预判成为了可能”，千万不能将其理解成政府可以是万能的，如果说大数据有用的话，也是有助于政府依靠大数据改进管理，而不是拥有强大的手段而变成万能的政府。

“大数据让计划成为可能”不能成为支撑大数据发展的理论基础。

陆铭认为，当前要谨防计划思潮回潮，必须坚决贯彻和坚持十八届三中全会的决议，使市场在资源配置中起决定性作用。“只能更好发挥市场作用，政府不能与市场对着干，否则一定会遭到市场经济的惩罚。这是人类历史上计划经济试验中总结出的颠扑不破的道理，千万不能再犯同样的错误。”

你们讨论了半天，就是不知道什么是计划经济。苏联模式计划经济体制，最终消费品是通过市场销售的。

——————
大数据能不能拯救计划经济，这种事情太虚无缥缈。不过可以按照这个思路推演下去。

我们假设京西的触角扩展的足够大，以至于普通人一日所需的绝大部分都通过京西购买（这好像也不是什么太不现实的东西，反正，我好像就这么做的）。那么，消费者的需求信息，都掌握在京西那里了。

然后，绝大多数厂商自然只能通过京西销售产品。京西会通过订单向供应商下达生产指令。注意哦，这可是指令性计划，什么型号要多少件都是清清楚楚的。

如果京西能够扩展到生产资料领域，那么，供应商的原材料，也只能通过京西购买。当然，控制了消费品市场后，要实现这一步很容易，不从京西进货的供应商，一律不用。这样一来，生产领域的需求信息，也被京西掌握了。

这时候，京西干的事情，就叫做统购统销。同时，所有的生产企业，实际上都在接受京西下达的生产指令。接下来，不管是谁，想要开办企业，或者扩大产能，要做的第一件事情，就是去获得京西的进货许可证，否则开办了也会破产。这时候，京西就可以加挂一块牌子：中央计划委员会。

然后，京西可以利用垄断地位压价，把供应商的利润压低到非常微薄的地步，这就叫做消灭剥削，消除两极分化，刘家人以下人人平等。

你应该知道，买东西的消费者，实际上同时也是供应商的员工，也就是生产者。为了便于他们流动，京西可以把招聘网站买下来，从而控制人员流动。比如说，规定供应商招人，只能通过京西招聘，后者会向通过该平台就业的工人发放派遣证，持证才能上岗。这样一来，劳动力市场也被控制了。

接下来可以谈谈政治了。不过没关系，京西可以要求身份证与手机号门牌号绑定，一旦通过电脑摄像头发现，有人居然对着章老师的照片做什么不雅举动，那么恭喜你，你以后再也收不到快递了。到了这时候，用何种政体其实已经无所谓了，控制了人们的快递，就控制了人们的一切。

尼玛，吓得我赶紧上淘宝买杯香飘飘压压惊。

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 @猪月 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。我在之前的专栏开放宇宙、企业家与挨千刀的概率论 - Mr. Bias 的经济学轻科普 - 社区专栏里面论证过，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。

以上。

这个问题很简单。
如果私有信息(private information) 无法事先知道，无法事后验证，试问大数据有什么用？大数据是事后统计出来的信息。怎样通过给予足够动机让私有信息所有者贡献出自己的信息才是根本。
即使通过某种技术让中央控制者知道人脑中的私有信息，如果不能控制人的行为，也没有用。

-----补充----
价格、数据是自由行为被观察的表象和最终呈现出的结果，所以人的行为是关键。
题外话 (不是针对谁), 我有时候在想，我们真的需要那么多的名词来回答一个问题吗？