大数据与计划经济

　　马云、刘强东等商界大碗相继发表了大数据和人工智能的发展会使计划重新可行的论断。

　　大数据和人工智能的发展使得信息处理能力呈现爆炸式的增长，这是否意味着中央计划经济重新变得可行呢？

　　这其实并不是一个新的问题，兰格与米塞斯、哈耶克等人在1930年代中央计划经济是否可行的大论战中，就提出了“兰格模式”，即竞争社会主义的解决方案，其思路利用数据解决中央计划经济中均衡价格决定问题，而在计算机技术出现后，兰格认为他的方案的实施已经成熟。但从整体上讲，利用大数据技术进行计算以恢复中央计划经济存在以下几个困难点。

　　第一、大数据和人工智能预测未来行为的基础是历史数据，而人的行为是约束条件下的优化，约束变化，人的行为方式也会随之变化，以历史数据预测未来，是不可行的，卢卡斯批判批评的也正是这一点。

　　第二、数据处理中有一句经典名言，“垃圾进，垃圾出”，当数据是不真实的时候，处理的结果肯定会出现巨大的偏误。在市场经济中，分散的行为主体如果不表达自己的真实信息，会受到市场的惩罚，如你对某件商品的愿付价值很高，但为了低价取得，你隐瞒了自己的偏好，出价很低，那么，这件商品可能被出价高的人买走，为防止自己成为市场竞争的失败者，你会如实的向市场表达自己的愿付信息。在中央计划经济下，你向中央计划者提供自己对某商品的虚假的愿付价值，可能并不会受到惩罚，因此，在中央计划下，收集来的信息未必是真实的信息。以不真实的信息为基础配置资源，会造成严重的资源错配，从而伤害经济效率，最终伤害经济增长和民众福利。

　　第三、即使大数据和人工智能解决中央计划经济所面临的信息问题，也没有办法解决中央计划所面临的激励问题。

　　第四、因为所有的决策都是面临未来的决策，即使是借助于也无法保证中央计划者的决策不会发生错误，决策错误同样会造成社会福利的巨大损失。

　　最后值得强调的是，即使大数据和人工智能的发展使得中央计划经济成为可能，但政府为收集信息和处理信息，分配资源等不得不雇佣大量的劳动力等资源，而这些为实施中央计划经济而雇佣的资源在市场机制下可以用于生产性的行为，这也是一种资源的浪费。