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信息产业财富的一大半竟没有基础理论一级的合理解释，这太可笑了。在中国，人们攻击瀛海威的时候，根本没有考虑清楚瀛海威作为一种新经济现象的意义。“瀛海威现象”表明，即使在中国，经济学也该来一场革命了。历史惊人地相似
现在来到网上，可以找到几十、几百部〃信息经济学〃专著，但它们有一个共同的弱点，就是单纯用信息量来说明信息经济。我姑且把这统称为〃信息数量说〃。
如果让他们来解释雅虎，典型的，他们只能这样来进行：先给出使用雅虎前要处理的信息量（比如潜在站点数），再给出经雅虎收缩范围后的信息量（命中站点数），然后算出它的差或商，以观察它的商业利益。这种方法的致命弱点，是不能说明信息增值的内在机理，增值过程始终是一个说不清的〃黑箱〃。就好比一个不知利息原理的人，只知金钱存入银行前后数量不同，但不知增加的钱从何而来。
BOB：“对，我就是这样。过去一直以为钱存入银行，取出时银行要扣除保管费呢。〃历史惊人地相似，工业革命时代的经济学也经过了同样的一幕：最初的货币经济学被叫作〃货币数量说〃，从波丹、到托马斯·孟、达凡查梯、洛克、孟德斯鸠、坎特罗、穆勒父子，一直到马歇尔、庇古，它们只承认货币数量（M）变化对经济有影响，而认为货币流通速度（V）是（或应是）不变的。这是由于工业革命初起时的金融资本还不发达，利率的作用还不显现。
BOB：“等等，你别跳得太快。”
好吧，为了不让你的脑子过于复杂，你可以姑且认为利率、货币价格和货币流速，这三者说的是同一件事。
费雪有个著名的方程式：Y=MV=PQ（Y指国民收入，M是货币量，V是货币流速，P 是商品价格，Q是商品数量。费雪原方程式为MV=PT，用T表示现在一般通用的Q）。
你可以想一想，如果象货币数量论所说的，货币速度（利率）不变，整个国民经济涉及货币的部分就完全由货币量决定了。费雪为了计算简化，总是设V=1，结果不幸也被算进了货币数量说的代表。这和当前世界经济学界的形势就很相像了，亿万经济学家异口同声地高喊〃信息量〃！所有的报刊杂志电台等等等等，都只说信息量如何如何。好像信息国民收入的增加就是信息量扩大的对应结果似的。
所谓〃凯恩斯革命〃，从纯经济学术角度讲，革的就是货币数量说的命。随着欧洲金融家们实力的扩大，代表工业资本的庞巴维巴和代表金融资本的维克塞尔等先后站出来对费雪们说：“不！〃（对不起，我没工夫具体描绘他们怎么说的了。）而凯恩斯通过最后确立利率的权威地位，将传统货币数量论者最后钉进了棺材板里，由此开始了西方经济的新纪元。
BOB，你复述一遍。
BOB：“费雪们主张用12分钟，速度不变地跑3100米，凯恩斯废除了这种办法，改为变速跑，结果同样、甚至更好地达到了锻炼目的。后来凯恩斯得势后就杀了费雪，具体说是把他钉在棺材板里。……可顺便问一句，他后来没有偿命吗？”
BOB，你在说什么，我听起来怎么好象有点象足球？（里边好象还卷入了一场谋杀案？）不过，看在大方向正确上，还是给你个A。
今天，信息数量说从〃量〃上说，确实也不少了，但它们似乎还没有打好地基，就匆匆忙忙、争先恐后地盖高楼，不幸的是，他们把高楼建在了沙滩上。
所有几十上百种信息经济学都有一个共同的〃沙滩地基〃：申农的信息公式（从技术角度）和阿罗的信息公式（从经济角度），但在我看来，这是两个典型的〃信息数量说〃公式，是信息经济学中的〃费雪方程式〃。
因为它解释不了雅虎，解释不了瀛海威，已经完全不能解释网络时代信息高速公路上的交通现象，我们把它拆了算啦。
BOB，后边是给经济学家看的，你就算啦，咱们就此白白，感谢你的合作！
瀛海威的经济学基础信息速度！
信息经济学呀，你是多么可怜。信息经济都发展得这么热闹了，你连个对信息速度的度量概念都没有。我为你脸红、发烧、害臊！
趁经济学家们还刚学怎么拨号上网，选1按F7的时候，趁刚上网的经济学家还在网上直晕菜的时候，我先比照货币经济学替你们描个〃信息公式〃的红模子，供你们不晕菜了再来修理。
咱们设信息量为B（B者，Bit也，行吗？），信息量就不用解释了吧，你们都被我叫成〃信息数量说〃了，还能不知道信息量是什么吗？然后，设信息速度为H（H者，Hz＇赫兹＇是也，不满意是吗，没办法，谁叫你们没预先准备好这么个概念符号呢？）〃信息速度〃H 这个概念可能让人看着眼晕，我得解释一下：信息速度原始的技术意义是指〃每秒处理的比特〃这个比率。也可以叫做〃信息速率〃（InformationRate）。在经济学上最基本的意义，是指单位时间处理的信息量。它好比费雪式中的货币流速V。正如货币流速V可以被解释为”货币价格〃一样，信息速率的转义就是〃信息价格〃正如货币经济学中，〃货币价格〃一词不是指货币所买东西（实物）的价格，而是指〃价格水平〃一样，信息价格也不是指信息产品价格，而是指信息的价格水平，可以理解为信息处理的一般水平。H用来一般地描述信息处理的水平。此外，好象从货币价格V中可以派生出对立的准备金比率和利率一样，信息价格H 也可以派生出对立的信息消费比率（Hc）和信息增值比率（Hi）。
好了，这下子，雅虎和瀛海威们在经济学基础理论大厦中总算有了一个家。它们就是以H为主的〃H专业户〃。打个比方：信息量好比酒肉，当一定量〃酒肉穿肠过〃后，是长了膘呢，还是排泄掉，或长了多少膘，排泄了多少，这就要由H决定。光有排山倒海的信息量不行，还得有人对信息进行筛选处理，加工转化。信息增值服务的工作，就是让一定存量的信息，经过加工，转化增值为一定量的财富。H显示了这种处理水平的高低。
信息公式表述为：
Y=BH（Y为信息国民收入）
（实际计算时，H也许应是BIT/SEC的倒数，即SEC/BIT，是处理单位信息所花的时间。）
即信息国民收入是一定量的信息经一定的转化速率处理后形成的社会财富，或者说是一定量的信息以一定的信息价格表示出来的集合。信息国民收入就是信息社会财富。现在看出来了吧，〃历史〃是〃大脚”“火球〃们和瀛海威们共同创造的。而不是信息量一家的功劳。信息财富（Y）是个流量，信息量（B）只是个存量，存量不可能自己就变成流量，信息量不可能不经处理自己变为财富。
信息速率H的作用就在于对信息增值进行度量。是信息增值的专用分析工具。我读过几十部自称〃信息经济学〃的文献，感到他们在表述信息增值的作用时十分笨拙和费劲，原因就在于现代经济学当初是为商品经济和货币经济准备的，根本没提供一个衡量信息增值的尺度。什么，〃古人是怎么论述信息速率H的〃？据我推测，古人说，H是什么，他们不知道。昨天我上网用雅虎加上INFOSEEK一起，对InformationRate展开了一次全球〃大搜捕“，分别抓获1700个和2200个〃InformationRate分子〃。十分可惜，几乎没一个跟〃本案”甚至经济学有关，都叫我〃无罪释放〃了。我只抓到一个最沾边的〃疑犯〃，现在咱们一块来审一审。
在网址sloan。salk。edu/~zador/MI5/处，有一本Anthony Zador的神经动力学专著《穿过神经元刺激的信息》（Information through aSpiking Neuron）。作者的主要观点认为：信息速率是刺激间距（ISIs）分布的简单函数，是每一单位刺激的次数。用H（T）来精确表述信息速率。（information rate is simply the entropy of the ISIdistribution，times the spike rate。H（T）thus provide sanex act expression for theinformation rate。）谢天谢地，他也用H表示信息速率。虽然我读了这本书的好几章，也没弄明白〃神经元〃是怎么回事，但光一个H，就让我顿时有了一种找到同案犯的感觉。一高兴，我从网上〃宕〃了一幅画给你看：这是作者在〃无噪音信号的信息速率〃（Informationrates for noise lesssignals）一章中的实验结果图。你看不明白，我也看不明白。
但请你注意，图中坐标采用的是bite/second和Hz。当图中的线接触X轴时，作者说信息速率为0（The information rate goes to 0），这从侧面证明他所说的信息率是用bite/second表述的。现在你知道〃信息速率〃这个提法不是我的瞎胡闹了吧？我不知道我是否已经满足了考证爱好者的好奇心。咱们转入正题。
申农和阿罗错在哪里
我们回过头来看〃信息数量说〃公式存在的问题。对于信息量，根据申农的公式：
息量的单位是比特，一比特的自信息量就是两个不相容的等可能事件发生时所提供的信息量。H（x）又被称为申农信息熵。肯尼思·阿罗把信息量表述为：
阿罗这个信息量公式与申农的公式从形式上看是一回事。只不过阿罗是从经济的角度解释公式，从而使它成为一个经济学公式。阿罗的解释是：容量为Ｈ的信道能够以任意小的误差传递有关事件状态的信息。人们把某一给定信道的价值定义为拥有和没有信道时能达到的最大效用之间的差额。这里问题就来了，〃任意小的误差〃意味着信息量可以不受其它尺度（说穿了，就是信息速率）的调节，这就等于暗含了信息速率不变的假定；其次它隐含了信息收入流量直接决定于信息存量。
把它换成我们的信息公式语言，就等于说Ｙ＝ＢＨ，但限死Ｈ＝１。这不正是典型的信息数量说吗？
来自信源的一定量信息可以客观决定的，但不同的主体接受同一信息完全可能产生不同的收益，而且同一主体在不同条件下接受同一信息有可能获得不同的收益。阿罗假设的信息对人人产生相同效果的信息量公式是脱离实际的。信息数量说为了建立信息收益和信息量的直接联系，就必须有意无意地假定信息速率不变。这和当年货币数量说为了建立货币收入与货币量的直接联系必须证明货币流速稳定是一个道理。他们是怎么做到这一点的呢？
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。
从技术角度讲，申农熵的方法主要适用于有限概率空间，用它来量度信源信号的不确定性是客观的，但超出这个范围用来量度信息的综合过程就力不从心了。阿罗自己也承认，离散选择从来都不便于经济分析；对于对数效用函数来说，最优决策不包括机会成本。这种方法上的局限同认识上的局限正好是相适应的。
阿罗的信息量公式在有限范围内还是可用的，那就是明确信息速率不变这个限制。
但是这种类似于货币数量说费雪和庇古的方法，只能使它处理特例，即作为Ｙ＝ＢＨ在Ｈ＝１的特例情况下应用，�