信息滤波是对信息混淆进行相应处理，必须依赖于一定的技术，通过这种技术，将混淆的单一单元的信息，按经济实质过滤出混淆前的原来的信息的技术。即将信息单元(A)消除作用力，还原为以前信息单元(B)的技术。与信息混淆相比，信息滤波则明显具有技术方法研究的特点。

信息经济学研究的基础是“信息”。斯蒂格利茨(1985)就认为,信息经济学代表了对新古典理论的根本挑战,一种新的经济学模式正在形成。正是对信息的关注,人们对传统经济学进行了全新的审视,并不断尝试着拓展对经济学和经济生活各个方面的重新研究。从某种意义上讲,信息混淆和信息滤波研究,已成为信息经济学发展中的一个前沿领域。

一、传统信息滤波理论的发展

对信息滤波方法进行较为理论性的研究,最早可以追溯到信息科学中对通讯信息的研究,其后,这一研究则蔓延到经济领域。

滤波思想在信息科学中由最初提出,进而发展为其主要学科分支——控制论中的一般滤波处理方法。信息科学的研究指出:信息由信源发出,在传输过程中,由于内部环境和外部噪音的干扰,常常会出现种种失真的情况,为了尽量减少信息的失真损失,达到较优的传输和接收效果,在信息论的具体研究中就提出了滤波理论。因而,一般滤波思想主要针对的问题是通讯与控制中的信息干扰处理。具体来讲,指的就是从获得的信号与干扰中尽可能地滤除干扰,分离出所期望的消息,或者说,是通过对一系列带有误差的实际测量值的处理,得出所期望数据的估计值。

一般滤波处理方法的研究中,较为典型的有维纳滤波理论和卡尔曼滤波理论。而在这一领域做出过杰出贡献的主要有维纳(Wiener)、柯莫哥洛夫、雅格洛姆、卡尔曼(Kalman)和布西(Bucy)等人。维纳滤波理论比较集中地表述在维纳-辛钦定理中,其主要是采用偏差反馈方法,用于滤波处理。卡尔曼滤波理论是本世纪60年代初提出来的。1960年和1961年,美籍匈牙利学者卡尔曼和美国学者布西提出了递推滤波算法,成功地将状态变量方法引进滤波理论中来。

尽管滤波理论的提出,最初并非出于经济学的目的,然而有关一般滤波理论的思想及对信息处理的相应方法,在经济学中却有着非常重要的借鉴作用。对信息混淆状态的分离、辨析,一般滤波理论提供了一套方法论。经济学中所指的信息尽管同通讯、控制中的信息不同,然而在对信息所反映现象的本质上,两者却有着非常类似的描述,在这一点上,两者可以说并没有什么区别,差别不过是所反映的范畴不同罢了。因此,经济学中的信息处理,同样可以将通讯、控制中的滤波思想和方法吸收过来:经济活动中所获取的各种经济信息变量中,排除信息混淆状态,分离出所期望的信息变量。

经济滤波的研究,是将上述对信息科学中的信息滤波处理的思想引入到经济领域中的结果。这也可视为是一般滤波思想在经济领域中的扩展应用。但是,即使我们将经济滤波视为一般滤波在经济领域的扩展,经济滤波也不能简单地视为是一般滤波在一块“新的土地”上的翻版,因为:

第一,信息科学中的信息论,本身是统计学中概率论与数理统计学的一个分支。统计学是一门专门的学科和科学,它不仅在自然科学中得到应用,而且在社会科学中也得到广泛应用,信息滤波思想在经济领域中的应用和发展不是偶然的,因为,方法论是具有一般性的。

第二,一般滤波理论在经济领域中被引入后,某些方法出现了新的创新,比如,时间序列的理论和方法出现后,既推动了对一般滤波在信息科学领域中研究的进一步发展,也增加了将滤波方法和思想在经济领域中研究的可能性;第三,一般滤波与经济滤波在研究对象上虽都是信息,但信息在信息科学与经济科学中所实指的具体含义毕竟是不同的,因而,滤波处理的思想虽是相同的,但滤波处理的技巧和方法可能是大相径庭的。

对滤波理论在经济学中的拓展做出突出贡献的学者主要有穆斯(Muth)和卢卡斯(Lucas)两人。穆斯在弗里德曼持久收入理论基础上进行研究,进一步提出了信息滤波问题。在弗里德曼的研究中,可支配收入可以分为两个分量:一个是持久收入,另一个是暂时收入。穆斯将这一研究结论系统化,并提出了从可支配收入变化中观察持久收入变化的原始滤波方法。穆斯(1960)总结为,一些经济现象可以分解为两部分:一部分是持久现象,另一部分是暂时现象。根据穆斯的结论,人们能够得到的观察,只能是持久现象和暂时现象的合成现象,而不能分别观察到持久现象和暂时现象。如果要从合成现象的变化中,观察它的两个分量的变化,这就构成了一个滤波问题。卢卡斯在自己的研究中,则从区分相对价格变化和一般物价水平变化着手,考虑信息混淆与滤波问题。他在继承魏克赛尔(Wicksell)价格理论的基础上,得出价格变化也应区分为相对价格变化和一般价格水平变化的重要观点。就企业产品价格,卢卡斯指出,可分为两个分量:一个是相对价格变化分量,另一个是一般物价水平分量。企业的决策是依据相对价格分量的变化做出的,因为只有相对价格分量的变化才能提供市场供需的信息。

值得指出的是,穆斯和卢卡斯对信息混淆和滤波的研究,并不是出于直接目的,他们都是在对理性预期的研究中,接触并进入到这一领域的。作为理性预期学派的代表人物,他们对信息混淆和滤波的研究,是出于对形成预期的要素研究的需要。出于这种目的,信息与预期被联系在了一起。穆斯在对预期概念的定义中,直接就将信息的充分利用作为一个界定条件。

二、对信息混淆与信息滤波概念的界定

对于现实经济生活,信息混淆与滤波问题研究的重大意义是不言而喻的。在现代社会中,人们经济行为的一个理性选择是对信息的偏好,如对知识、数据、计算机、网络、新闻消息等各种信息的依赖。与此相伴生的是,现代生活所提供和生产的信息量增长速度迅猛。这样,必然的一个结果是,人们在利用这些信息进行相关决策时必须首先面对这样一个问题:在大量的信息中分辨、剖析、寻找到最满意的信息,以备使用。然而一旦考虑到信息在经济生活中具体存在的形式,实际的选择并不会轻易地得到。

信息在现实经济生活中,多是以混淆的形式出现的,对于混淆的信息,人们是无法用肉眼、感觉等去进行直接分辨的。混淆在一起的信息,是以单一信息的面貌出现的,而这一信息虽然是以一个单元出现,但实质上则包含着若干个不同单元的单一的信息。例如,一些产品销售具有周期变动的特点,其销售周期就可能包含了销售的趋势因素、季节因素以及不规则的变动因素等。混淆的信息,它围绕于人们的经济生活周围而存在,其中一些信息是有用的和非常重要的,而可能更多的信息则根本是无用的。人们面对众多混淆的信息又怎会轻易地找到自己满意的信息,以供使用和相应决策呢?

因此,在对信息经济的研究中,对信息混淆和信息滤波概念的界定便成为首要的工作。

信息混淆,我们可以用一个形象的比喻来形容,它就好比通讯中受到各种噪音干扰后最终接收到的信号,是混有噪音的一样,人们观察到的最终的信息也是混有噪音的信息集合。由此,信息混淆也决定了信息存在于经济生活中的一个独特的方面。但限于这一认识,则是不够的。对混淆在一起的信息,必须要能够对它们进行识别,就如同人们必须滤除通讯中的噪音一样,将失真的信号还原为原来的信号,我们也必须将经济生活中混淆信息中的噪音滤除,从而达到充分利用那些我们所能观察到的带有混淆性质的信息。因此,这就进一步提出了对信息混淆进行滤波处理的客观要求。对信息混淆进行相应处理,必须依赖于一定的技术,通过这种技术,将混淆的单一单元的信息,按经济实质过滤出混淆前的原来的信息。这种技术,就被称为信息滤波。根据对信息混淆定义的类似方式,信息滤波被界定为:信息滤波就是将信息单元(A)消除作用力,还原为以前信息单元(B)的技术。较为一致的看法是,信息滤波是针对信息混淆问题产生的一个方法问题。与信息混淆相比,信息滤波则明显具有技术方法研究的特点。如果说,信息混淆是对信息表述方面的研究,信息滤波则是对信息处理方法方面进行的研究。

三、对传统信息滤波理论的认识

尽管信息混淆与滤波处理理论的相关思想已在经济学中明确提出,然而,在经济研究的实际中,由于经济现象的复杂性及动态性的高度关联,对信息混淆的滤波处理在现实中仍然很难确凿把握。不过,在阶段性研究成果的基础上,一些基本问题的认识已趋一致:

1.动态的经济系统与动态的信息系统。尽管信息作为客观的表象存在,但这并不意味着这种存在就能被充分发现。经济系统是动态发展的,人们对信息混淆的认识,不能只看到其静态的存在,对其价值释放也不能只做简单的概括。而且,人们可能更多的时候所面临的问题实质是“有效信息”的问题。这就要求在原始的信息集合中,分离出应该能够反映这种变化及需求的信息预期变量,谋求其能量的释放方式。由于信息作为系统的存在是呈动态性的,混淆也是呈动态特性的。简单地将信息混淆划分为可观测的变量及不可观测的变量,这种方法虽然很有效,但并非是科学的完全概括。

2.信息混淆的内涵可能是多样的。经济理论的发展,从一般均衡到动态均衡,取得了质的飞跃,这种飞跃的实质是理论的探讨对经济生活本质描述的复归,但这种描述可能还远远不够。可以说,现代经济理论的难点仍然是对经济生活本质描述的细致性探讨。信息经济学的崛起,提供了一套全新的方法。从信息的角度,对经济现象抽出其主要的线条,这可能会使经济学的探讨更接近于本质,更具有规律性,使复杂的问题(信息集合)分离成众多的单独信息变量,而且更宜于操作。作为信息集合的分离难点,显然首先来自于信息混淆的确切类型,其次才是滤波处理的具体方法。信息混淆内涵无论被归纳为长期信息与短期信息的混淆,还是被描述为名义值与实际值的混淆、内生变量影响与外生变量影响的混淆,这实质上都是反映信息混淆的某些类别,除此,还可能存在着上述概括以外的大量信息混淆类型,而涉及后者的判别,可能更多的是需要涉及与不确定性相关的领域。然而,人类的认知及相应处理的方法,在此显然是不够的。

3.由于信号作用而产生的信息混淆。已有的分析,基本着重于各种因素对信息的信源和信道的影响,从而造成信息混淆。如果从信号分析着手,那么在经济学方面,信号所传递的最基本内容,应该包括价格信号与质量信号这两类信号,当然,除此还有其它一些内容。若对价格信号与质量信号这两类信号进行干扰,则由此而造成的信息混淆便是价格信号混淆和质量信号混淆。对于价格信号及其混淆,我们是比较常见的。由于市场的作用是建立在价格机制充分发挥效能的基础上,因而,价格作为信息符号,作用着供需双方,从而影响均衡态势。如果价格信号产生混淆,供需同样受到冲击,进而冲击均衡。价格信号混淆的典型例子便是蛛网波动。质量信号一般都被忽视了,阿罗(Arrow)提出了这个问题,但并未走得太远。可喜的是,我们看到近几年来,人们在这一方面给予了越来越多的关注,如对经济增长质量的研究。

4.对信息混淆进行滤波处理是具有机会成本的。滤波理论对信息混淆的处理较侧重于对信息量的分离上,对每一信息所包含的内在价值并未重视。信息是具有多维性的,出于单一的目的,对信息采取滤波处理,在精确分辨的同时,必然导致同一信息在其他用途方面的损失。

5.搜寻理论实际是滤波理论在现实中的一个具体体现。斯蒂格勒(Stiger)放宽完全信息假设,提出的“搜寻”理论,试图说明买卖双方若要查明市场价格,需要提供一定的代价,即所谓搜寻成本。在该理论中,最重要的问题即为价格信号。价格信号的分散,使寻找必须付出成本。在这里,寻找的过程,实质就是对信号混淆进行滤波处理的过程。另一方面,滤波处理是有成本的,这可能在一定程度上就对滤波处理的方法选择或其在实际中的运用进行了约束。而约束边界的有关问题,是需要借助于科斯的交易成本理论来完成的。搜寻理论充满了滤波的思想,主体要对分散的价格信号进行优化选择,就得去对信号进行处理,这种处理直到搜寻成本等于预期边际收益为止。

四、统计滤波理论的提出

从传统信息滤波理论的发展可以看出,该理论对于信息混淆的处理,多是从经济理论范式进行的探讨。现有的滤波理论着重于对实际测量值进行修正,以期得到有关信息变量以及变量值,这种思路和继之的方法,存在一定的缺陷。明显不足是,具体的滤波处理技术缺少量化方法的支持,并且这种研究还缺乏系统性。因此,在对信息混淆滤波处理的研究中,就提出了统计滤波理论。

统计滤波理论,是以国民经济核算为基础的一种滤波理论。依赖于国民经济核算体系(SNA),统计滤波理论从经济统计角度人手,对信息混淆的处理进行了量化突破,并形成一个相对系统的滤波处理体系。相比传统信息滤波理论而言,统计滤波理论根据国民经济核算体系,对经济生活中的信息所做的观察更为系统和全面,进而对信息混淆进行的滤波处理更完整些。由于SNA严格按照复式会计原则及经济帐户的方法对包括国民收入诸量进行核算,以相互连接的平衡结构方式对现实经济进行描述,从而系统地、完整地反映国民经济的流程和运动。.这保证了统计滤波对国民经济生活中的各种宏观经济信息进行系统量化的基础。不同于传统信息混淆及滤波理论的根本地方是,统计滤波对信息的描述和对信息混淆所做的相关工作及进行的滤波处理,体现在国民经济运行的流程描述中。并且,这种滤波处理更明确地,对国民经济的研究,首先是对经济活动行为进行的不同分解或模拟上,这实质上是起到了改变信道环境的作用。

如果将统计滤波理论视为基础性的宏观经济滤波理论,很显然,该理论对传统信息滤波理论进行了重大的发展。它不仅使信息滤波理论更系统化,也使滤波处理技术变得更有操作性。