预测市场：理论基础、运行机制及其应用，本文主要内容关键词为：运行机制论文,理论基础论文,及其应用论文,市场论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
[分类号]G351.6 DOI：10.13266/j.issn.0252-3116.2014.01.009
修回日期：2013-12-19
预测市场是20世纪末在美国出现的新型市场，它和其他市场最大的区别在于其交易的对象不同，即概念期货。它通过买卖概念期货来实现预测。
到目前为止，对这种市场的综合研究发现它具有预测所有类型事件的准确性，是历史上最为有效的金融市场。因此，该种市场已经被广泛应用于政治选举、经济、商业竞争、娱乐、科学技术、法律等领域的预测。在合理进行设计的情况下，预测市场还可以帮助政府、企业等各类组织进行有效决策，分配资源以及对冲风险。新一代预测市场的功能更为强大，应用范围更加广泛，进而可以成为决策、评价、创意的工具和平台。
正因为如此，在美国，从学术界、政府部门到企业、媒体，都非常关注预测市场，已经产生了诸多研究成果和实际应用。对预测市场的兴趣也正在从美国向其他国家和地区延伸，英国、德国、奥地利、澳大利亚、中国台湾都有专门的人员开展这方面的研究，并且建立了相关的实验市场。
对该领域的理论研究还吸引了政治学、法律、经济学、心理学、计算机、管理学等学科的学者开展相关研究，其应用则广泛涉及政府、企业及非政府组织等。进入实验运行和商业运行的预测市场数量也日益增多，并有逐渐形成一个新产业的势头。
基于此，了解什么是预测市场，分析其理论基础、运行机制、效用、前景是一件非常有意义的事情。鉴于目前在中文文献中还缺乏系统地介绍或讨论预测市场的文章，本文对这个主题的研究现状进行了综述。在百余篇外文参考文献的基础上，力图全面地介绍与描述该主题领域，从而了解该领域的全貌，包括其历史与现状、理论基础与运行机制等。希望引起国内学术界和实业界对该主题的兴趣和关注，并且进行进一步的理论特别是实证研究。
1 预测市场的发展和研究现状
1.1 什么是预测市场
到目前为止，预测市场还没有统一的名称。有时又被称为“信息市场”、“观念期货”、“事件市场”、“决策市场”等。但是从不同的研究者对其所给出的定义来看，基本上是大同小异。
J.Wolfers和E.Zitzewitz给出的定义是：预测市场是一种参入者以合同形式进行交易，而其赢亏取决于未知的未来事件的金融市场[1]。
在为一本最新的经济学工具书所写的词条中，其作者对预测市场的定义是：预测市场通常以赌注(或合同)来实行，当一个特定的事件发生时，作出支付[2]。
R.W.Hahn和P.C.Tetlock对预测市场所给出的定义是：预测市场是交易特定合同的市场，该种合同基于不确定的未来事件的结果，以此确定赢亏，现在被用于预测范围广泛的事件[3]。
知名的预测市场交易网站Intrade对预测市场所给出的定义则是：预测市场是一种允许个人就真实世界事件的结果作出预测的市场。预测市场发现某件事发生的可能性——一个事先定义的、不确定的未来事件[4]。
上述定义或解释表明，预测市场是一种和传统的商品市场、股票市场、赌注市场都有联系，但在性质及功能上又有所不同的新型市场。它以概念/判断等作为交易的标的(因此又被称为概念期货)，从交易中产生的价格代表了市场作为整体对该概念/判断的认识和预测。
1.2 预测市场的兴起和发展历程
1.2.1 预测市场的早期发展 据预测市场思想提出的创始者之一R.Hanson的研究，预测市场是一些早期的科学幻想小说的主题，例如在J.Brunner 1975年的科学幻想小说The Shockwave Rider中，就有关于预测市场的构想[5]。而R.Hanson本人也在20世纪80年代末提出了有关的设想，他在1990年的文章中提出了以市场交易为基础来进行预测的构想。因为没有任何人能够掌握所有的信息，而市场恰恰可以将许多人的信息综合起来[6]。
但最早的预测市场是建立于1988年的IEM(Lowa Electronic Markets)[7]。该市场至今仍在运行，成为许多理论研究和后起市场模仿的对象。该市场源于IOWA大学商学院希望创建一个方便学生实习的交易市场。在该市场中，参入者可以投入一定数量的金钱，交易标的是未来事件的结果。例如，谁将当选下一任美国总统？等等。由于IEM建立以来准确地预测了每次美国总统选举的结果，其预测的精确度要大大高于政治评论专家以及民意测验的结果[8-9]。到了20世纪90年代中期以后，IEM引起了世人的广泛关注。IEM市场早先主要涉及政治和选举，但是后来又涉及其他的领域和主题，例如健康和流感预测等。该市场的历史交易数据在网站上是公开的，所以为研究者提供了很大的方便，以这些数据为基础的研究论文数量已有数十篇，如文献[10]、[11]。IEM的成功，也引发了在其他领域进行试验的兴趣。而信息技术的发展，特别是互联网的发展，使得预测市场能够吸引更多的研究者和市场参与者。
较早开始的是在企业界进行实验，如HP公司进行的经典的研究。K.Y.Chen和C.R.Plott[12]报道了HP公司内部预测市场的运行情况。该预测市场是由加州理工大学和HP实验室合作的研究计划。从1996年开始，实验进行了3年，最终研究报告于2002年发表，现在已经成为预测市场在企业应用的经典案例。HP市场的参与者来自企业的不同部门，他们均拥有关于预测事件的不同方面的信息。3年里，HP市场运行了12个预测，总体预测结果较HP官方预测更接近于实际。
还有一些对社会公众开放的公开市场(由媒体或创业者创办)，其中Hollywood Stock Exchange(HSE)有相当高的知名度[13]。该市场在预测电影票房方面的准确性成为很多相关论文的研究对象。经验研究的结果显示HSX的预测准确性相当高[14-16]。
1.2.2 预测市场的扩散 有几个重要的事件在推动预测市场为人所知和发展方面起到了很重要的作用：
·一是在20世纪末21世纪初，很多有影响的权威科学刊物和对商业管理人士很有影响的期刊，如《哈佛商业评论》等，均对预测市场进行了报道。媒体的广泛报道使得预测市场广为人知，这对推动预测市场在公司内部的应用起到了推波助澜的作用[17-21]。
·二是美国国防部夭折的政策分析市场。2003年，美国国防部下属的一个机构DARPA准备执行一项基于预测市场概念的计划。该计划始于2001年，但在被媒体披露以后遭到两名美国参议员的猛烈批评，导致该项计划仓促取消，负责其事的官员也引咎辞职。一些研究对该市场进行了详细的描述和分析[22-23]。虽然这个市场没有实际运行起来，但是却引发了媒体的极大关注，一时成为美国媒体报道的热点。多达数百家媒体报道了这次事件，这就使得原本不太引人注目的预测市场为大众所关注，在客观上推动了预测市场的普及，推动了对该主题的理论研究。
·三是由专栏作家索罗维基创作的畅销书《群体的智慧》[24]的推动。该书一反从法国社会心理学家勒庞的《乌合之众》以来学术界对群体的看法(即群体是愚蠢的)，以众多事例证明了群体的智慧，同时也给出了群体智慧产生的若干条件。该书探讨了预测市场，并将其作为群体智慧的事例。有研究说，该书出版前，预测市场在企业中的设立数量是不多的，而在该书出版以后，企业设立预测市场的数量有了迅猛的增长[25]。
1.2.3 预测市场的主要发展领域 在这些合力的推动之下，预测市场主要在两个领域有较快的发展：一是商业性质的预测市场网站；一是企业内部设立的预测市场。
第一类如Betfair、Intrade、Inkling、Lumenogic、Crowdcast等，均为面向公众公开的市场，同时也为企业进行预测市场的设计和运营。Betfair于2000年6月推出，现已成为全球最大的在线预测市场公司。该公司网站声称拥有超过400万客户，在全球拥有员工约2300人，在英国有1200人[26]。Intrade是一家营利性的预测市场公司，其交易合同涉及除体育运动之外的几乎所有领域[27]。Inkling公司帮助若干大公司建立和运行预测市场，同时也运行一些公开的市场[28]。Lumenogic成立于2000年，建立过若干知名的预测市场，现在更多的是为企业提供预测市场和群体智慧的解决方案。其网站列举了很多知名公司客户[29]。Crowdcast为众多著名公司设计和运行过预测市场，也是有较高知名度的市场[30]。
第二类是在公司内部设立的预测市场，数量更多。GE、Best Buy、Motorola、Qualcomm、Edmunds.com和Misys Banking Systems都是Consensuspoint的客户，并且被编写成为案例[31]。Corning、Renault、Eli Lilly、Pfizer、Siemens、Masterfoods、Arcelor Mittal则是Lumenogic的客户[32]。
《哈佛商业评论》报道了BP公司运用预测市场的案例。该公司运用预测市场来寻找最佳的减少炭排放的方式[33]。Siemens、Eli Lily和Microsoft等公司也都设立和运行了公司内部预测市场[34]。
对公司内部预测市场所做的最详细的研究可能是Google(谷歌)的预测市场[35]。该市场2005年开始运行，是一个只向员工开放的内部交易市场，使用虚拟货币(谷歌元)进行交易和结算。交易通过连续双向拍卖来进行。每季度大概创设25-30个合同，截至2009年，谷歌共运行了270个合同，有6 000余员工有交易账户。其交易合同的类型包括需求预测、绩效预测、公司新闻、产业新闻、决策问题、趣味性问题等。研究结果表明市场运行相当有效。
从预测市场在公司运用的目的来看，现在已经包括产品销售预测[12]、供应链管理[36]、项目管理[37]、观念的创新和评价等[38-39]。
2007年年底，在美国堪萨斯城召开了预测市场在公司中的应用国际研讨会，若干企业和为企业提供预测市场服务的公司进行了交流[40]。在这次会议上交流的部分论文发表于《预测市场杂志》，作为一个专辑出版[41]，这在该杂志的历史上还是第一次。会议主席K.Strumpf撰文分析了预测市场在企业中的应用[42]，指出市场可以为公司带来利益，所以很多预测市场的创新首先出现在公司场合，例如使用预测市场来产生和评价观念。
D.E.O' Leary调查了预测市场使用于公司场合的关键问题[43]。这些问题包括哪些因素影响预测市场的准确性；预测市场单独运用还是被整合进其他系统共同用；运用预测市场存在的某些局限性等。
政府部门运用预测市场的案例尚不多，但值得指出的是，在若干营业性的预测市场网站上，有为政府部门进行的研究和实验，例如在lumenniao网站上有为美国政府部门进行预测市场服务的案例，只是这些没有像公司的案例那样公开。不过在2011年美国中央情报局进行了比当时国防部更大规模的预测市场计划，涉及的人数已经超过了数千人，这可能也表明在经过了若干年后政府部门对预测市场的态度已经发生了变化。
1.2.4 经济学者的介入与推动 2007年5月，包括诺贝尔经济学奖获得者肯尼斯·阿罗、弗农·史密斯、丹尼尔·卡尼曼等在内的数十名知名经济学家联合发表了一个声明，呼吁美国政府和立法机构采取措施，促进预测市场的发展。声明指出，预测市场作为一种预测和决策的工具，能够显著地提高私营和公共部门的决策能力，而美国目前的法律和政策环境阻碍了预测市场的发展，因此需要降低创立和设计预测市场的壁垒[44]。
该文第二年又发表在《科学》杂志上，并进行了进一步的阐述[45]。
该文所针对的是美国的立法环境，因为美国将预测市场视为赌博，而设立预测市场需要期货交易委员会批准，除IEM之外，还没有其他市场能够获得批准，但是在2008年后，政策和法律环境似乎有所改变，据消息称，好莱坞的预测市场已经获得批准，可以进行真实货币交易[46]。
2 预测市场的运行机制
2.1 预测市场和其他市场的比较
预测市场是市场的一种类型，因此在市场结构方面和其他市场并没有区别，都有交易者、交易对象与交易规则等，区别主要在于市场功能及交易对象。
2.1.1 市场功能的不同 预测市场的主要功能是揭示价格和促进信息的发现，从而实现预测。对于其他市场来说更重要的一些功能，如募集资本、对冲风险、娱乐等，对预测市场来说则不是主要功能。
预测市场的首要目标是揭示价格。预测市场所形成的价格代表市场参与者对在市场中交易的命题所形成的准确、及时、高质量的答案和共识。由于市场机制对参与交易者所具有的激励作用，它会鼓励交易者利用正确的信息去形成判断，参与交易，同时也鼓励交易者去搜索和发现信息。当然在某些情况下，预测市场也能够发挥娱乐和对冲风险的功能。表1列举了预测市场与其他市场的功能比较情况。
2.1.2 交易对象的不同 预测市场的交易标的是信息，或者说是一个一个的命题，也即概念期货。如“奥巴马将在2012年的总统选举中获胜”；“2013年年底前将不会爆发禽流感”，等等。在这些命题的背后并不存在物质资产。它是对某一个事件，或者某一个结果会不会出现进行交易，这与赌博市场赌哪支球队获胜，或者赌哪匹马会获胜相似，但与股票市场和期货市场不同。在股票市场购买股票，意味着你所购买的是实际的资产的所有权(虽然是划分成单位的资产所有权，而不是一辆车、一栋房子等具体的资产)。同样，商品期货的合约，也代表着实际的资产(如一定数量和质量的玉米、大豆等)。
2.2 预测市场的结构和要素分析
预测市场(迄今为止存在的)都以大致相同的方式运行。与其他市场一样，预测市场是一个买卖双方进行买卖的场所(或机制)。预测市场的要素同样包括：交易对象、交易者、交易规则(机制)。
2.2.1 交易对象 预测市场的交易对象是各种判断或者观念，这些判断以交易合同的方式出现。合同的设计应该是清楚、易于为投资者所了解并且是能够验证的。不同的市场，选择用来交易的命题性质可以完全不同。以公共事件作为交易的对象和以一个公司和部门的事件作为交易的对象，其选择的命题当然是不一样的。这就取决于市场的设计者和运作者究竟打算让市场发挥什么样的功能。
表2是谷歌市场(公司内部运行的预测市场)的交易对象：
Intrade是面向公众的预测市场，其交易的合同包括：商业类、气候与天气、建筑与工程、目前事件、娱乐、金融、国际事务、法律、政治、房地产、科学、社会与文明等。以下是检索网站得到的若干交易合同[4]：
·在2013年12月31日前建立炭排放交易的监察和交易系统(商业)。
·阿萨德在2013年6月30日前不再是叙利亚总统(国际事务)。
·ARGO赢得奥斯卡最佳影片(娱乐)。
·道琼斯指数收盘比前收盘高125点或更多(金融)。
·美国经济2013年将复苏(注：复苏的含义在合同条款中规定)(金融)。
·2013年全球气温位列有记录的最高前5位(气候)。
·任一使用欧元的国家在2013年12月31日前宣布停止使用欧元(金融)。
·保守党在下一届英国大选中赢得多数(政治)。
2.2.2 交易者 有自我选择和被选择两种。目前运行的预测市场，一种是公开的，任何人都可以参与交易，就如同股票市场一样。参与这种市场的交易者，都是自愿的，所以可以视为自我选择。还有一种是由市场的设计方选定特定类型的交易者，这种情形一般是在组织内部运行的市场，其为被选择的交易者。
交易者参与交易有3种动机[48]：金钱、兴趣、荣誉。金钱是刺激人们参与某种活动的重要动机；兴趣在特定的情形下也是人们参与活动的重要动机，在某些情形下，荣誉也是。例如，在IEM市场中的交易标的之一是美国总统选举的结果。参与者可以买卖候选人的股票。由于美国总统选举是一个公共事件，许多相关信息已经是公共知识，参与交易者可以利用各种媒体的报道、民意测验的结果、政治分析家的分析预测来形成自己的判断并据此进行交易。在这一市场中，交易者的动机可能是验证自己的观点，也可能是为了获得利润。不管交易者是否拥有独特的私人信息，都可以参与市场交易。在这类公开市场中，交易者出于自愿去交易所开立账户，成为交易者是其自我选择。
对于企业(部门)内部设立的交易市场，情形有所不同。这种市场的交易参与者是挑选出来的一小部分人。他们来自企业的不同部门，而挑选这些人是因为他们拥有关于目标事件的各方面的信息。这些分散的信息需要以市场价格来进行整合和汇集。例如在一个企业中，不同的人分别了解产品的市场价格、关于大客户的信息、关于公司的生产能力的信息以及产品营销策略和价格策略等，因而被选择作为交易者参与市场交易。
在一个内部运行的市场，最重要的是要为参加交易者提供足够的交易刺激，使其愿意使用自己所掌握的真实信息，并参与交易的活动。不同的市场提供的刺激也是不一样的，但总是为了满足3种动机中的某一种或者同时满足几种。在有的市场，交易者直接从交易中获得利润，也有的市场对在交易中表现优异者颁发奖金[49]。但是，金钱奖励并不是激励交易者参与的必须要件，例如，在谷歌的市场中，参与者似乎并不在意金钱奖励，而是更在意荣誉的获得(交易优胜者会获得T恤衫)[50]。更有研究指出，仅仅给出排名，虚拟货币市场也能有良好的表现[51]。还有研究比较了运用真实货币交易和虚拟货币交易的问题，认为真实货币和模拟货币交易市场在提供交易刺激，因而在准确性方面并不存在大的差异[52]。配合某人专长、被社会认可往往成为参与交易的足够动机。这一社会竞争的动机在组织内部可能会更强[50]。
2.2.3 交易机制 交易机制包括交易标的的设计、价格形成的方式、价格变化的规则和限制、交易的时间等，其中最重要的是合同(交易标的)的设计和价格形成的方式。
在预测市场中，交易者的输赢和未来事件的结果有关。这种关联以交易合同的方式固定下来(类似于期货交易中的商品合约)。如何设计事件和输赢的关系反映的是市场的不同预期。可以将市场视为一个整体，代表一个有着确定的预期的个人。
表3概括了3种交易合同的类型，代表3种不同的市场预期：
2.3 和预测市场运行相关的几个问题
2.3.1 预测市场的运行需要满足的条件 R.Hanson列举了如下条件：命题足够重要；市场有足够的流动性；观点有明显的差异；结果能够测量；有了解内情的交易者；对交易者有足够的刺激；交易是匿名的；能够显示出价格；法律许可[54]。
概括来讲，市场的条件可以分为内部的条件和外部的条件两大类。市场的内部条件主要是交易者、交易对象、交易机制；外部条件则包括法律规范等。
其他作者则从供需双方来分析市场设立的主题[55]，对目前预测市场主题覆盖的分析结论是：市场最多用于两个领域：政治选举和娱乐。从供给者的角度来看，建立这样的市场除智力兴趣之外，更主要的动机就是赢利的兴趣。在这方面，建立一个市场和建设其他网站没有什么区别，主要关心的是选择商业模式的问题。所以为了最大限度地吸引客户，需要判断什么主题最能够吸引人。其结论无外乎是政治、娱乐、体育。但是这样的选择会产生严重的后果，会使得市场与信息收集和预测功能脱离，从而变得仅仅成为一个娱乐装置。
从市场对参与者的吸引力来看，容易和有趣的市场最容易吸引参与者。容易是指容易针对不确定事件收集信息。如同样有两个命题，一个是关于影视明星是否能得奖，一个是关于新房的开工率。前者是公开的信息，从各种媒体上都能够找到相关的信息，而后者是专业信息(涉及宏观经济、建筑产业、抵押利率等)，显然第一个命题更容易吸引参与者。有关政治方面的信息也相对容易，媒体均涉及和披露信息，还有各种各样的评论和图表可得，其结果也是简单的。在美国，民主党和共和党是在竞选中占支配地位的两党，非常方便建立起是/否的两选命题市场。
此外，当涉及有挑战性、有趣的活动时，个人更愿意参加。对于这类活动，人们会非常投入，即使投入成本也愿意去参加。对体育或者政治活动作出正确预测是一项挑战，人们从参入这类活动中得到乐趣，一旦获得正确的结果还能体会到成就感。
至于市场的外部条件，目前讨论得最多的是法律问题。
2.3.2 市场会否失灵？ 市场的运行能否有效率也是决定其能否顺利发展的重要因素。这个题目也是讨论的一个热门话题。对预测市场的失灵，人们担忧的首先是它被操纵的可能性，也就是通过影响交易价格来进一步影响事件的结果。学者们对于预测市场的操纵，已经进行了大量的研究。结果表明，到目前为止大多数操纵市场的企图都是失败的。1996年，PAT Buchnan的支持者试图在市场中买高其价格；在2004年的竞选中，有人大量卖出Tradesports交易的布什选票，造成其价格走低。但是在这些案例中，除了造成短期价格波动，市场操纵行为的影响是不大的。这些交易的影响都在24小时之内就被纠正过来[56]。
那么市场难于被操纵的原因何在？理解的关键在于所有已知的投机市场都有许多“噪声交易者”，这些交易者并不是因为掌握了完整的信息而进行交易。
理论上，完全理性的信息交易者是利用掌握的信息进行交易，而其交易行为能够通过价格揭示出信息。但在真实的市场中，却存在着出于其他动机的交易行为，这就是噪声交易者。可以将市场操纵者视为另一种类型的噪声交易者。
R.Hanson和R.Oprea分析了为什么操纵行为会在短期被纠正[57]。如果理性交易者维持市场的正确定价，那么噪声交易者的加入显然会造成价格的错误。但是，当其他交易者预期到价格中的噪声交易成份，他们会对其交易行为进行相应的调整：一是信息交易者会增大交易的数量，以求增加利润，这将会抵消增加的噪声，同样抵消价格的错误；二是噪声交易者的交易会使其他参与交易者为获得相关信息付出更多努力。因此，更多的噪声交易反而会最终增加价格的准确性。
3 预测市场的理论基础
第二部分对目前运行的预测市场的运行机制进行了介绍，并说明预测市场是难以操纵的，并具有极高的有效性。此部分将解释预测市场之所以能有效运行的理论基础，其中最主要的就是市场信息集聚机制与群体智慧的结合。
3.1 市场信息集聚机制
3.1.1 哈耶克的经典论述 亚当·斯密早就以“看不见的手”为喻，高度评价了价格在市场经济中的作用。20世纪30年代以后，哈耶克从知识在社会中的应用的角度对此进行更深入的论述。哈耶克认为，我们必须运用的有关各种情势的知识，从来就不是以一种集中的且整合的形式存在的，而是以彼此独立的、个人所掌握的、不完全的分散的形式存在的，而且还常常是相互矛盾的。哪种经济制度更有效率，取决于哪种制度能够使现有的知识得到最为充分的利用。因为每个人在面临和自己有关的具体的社会经济生活的情景时，实际上要比所有的其他人更具有某种优势。因为每个人都掌握着可能独一无二的信息，但只有决策是由每个人做出的，这种信息才能够得到应用。
有什么刺激能够让人们去运用这些信息？哈耶克认为，解决的办法就是市场价格。哈耶克明确提出，“价格体系就是一种交流信息或沟通信息的机制”[58]。只是大多数市场是以货币来交换货物或服务，并且价格提供了某类信息，特别是关于被交换的货物相对于其他货物的价值的信息，市场的真实目的是为方便交换，价格仅仅是市场参与者行为的副产品。
但在预测市场中，与此相反，交换本身没有经济功能(除了某些情况下的对冲)，预测市场的目的就是为了通过交易产生一个价格，价格就是预测市场运行所需要的信息。
3.1.2 市场有效性假设(EHM) 对于市场价格和信息的关系，市场有效性假设(EHM)提出了进一步的论证。EHM认为，价格已经反映了所有可得到的信息。
E.Fama比较全面地提出了有效市场的理论和经验研究方法(并因此获得2013年诺贝尔经济学奖)。他定义了3种不同水平的市场效率(信息效率)，即弱式有效性、半强式有效性、强式有效性[59]。具体而言：①弱式有效：在此情况下，证券的现行价格所反映的是有关过去价格和过去收益的一切信息。②半强式有效：在这种情况下，目前的证券价格不仅能反映过去价格和过去收益的一切信息，而且还融汇了当前一切可以公开得到的信息。如各公司公开的财务状况报表，公司产、供、销行为决策的通报，股票除权的消息等。据此，投资者不能利用任何公开宣布的信息来获得高于平均的收益。③强式有效：强式有效模型中，证券价格所包括的信息面最广，价格在充分反映过去的收益和报酬、充分反映目前一切可获得的公开信息之外，还对非公开的信息异常敏感，即能反映全部公开的和非公开的有关信息。由此可见，任何投资者都无法凭借其地位和信息渠道来获得超额的预期收益。
总之，根据市场有效性假设，市场的价格反映了所有信息[60]。
3.1.3 理性预期理论和实验经济学研究 理性预期理论是由经济学家卢卡斯提出来的，该理论更为完善地解释了市场参与者在相互作用的过程中的行为，解释了市场收集和汇聚信息的功能[61]。
经济学的理性预期理论，认为市场不仅具有集聚信息的能力，而且也有能力通过交易的价格与量来传递信息。每一个在市场中进行交易的交易者的行为，已经包含了他对未来以及其他人的理性预期。因此，市场的均衡价格不仅包含了过去的信息，而且包含了所有交易者对未来和他人的理性预期。例如在股票市场，市场信息本来是高度分散的，但是市场作为一个整体，会将所有私人所拥有的信息汇集起来。那些拥有重要信息的个人或内部人，会通过在市场中进行交易而将信息显露出来；那些不拥有内部信息的交易者，会通过观察价格的变化进行预期，从而决定自己的交易行为，而他们的交易行为又会对其他交易者(包括拥有内部信息的交易者)产生影响。总之，在市场中，人们会相互影响。例如，在一条街上有两家餐馆，一家门庭若市，一家门可罗雀，看到这种情形，你会选择去哪家餐馆就餐？虽然你并没有到这两家餐馆吃过饭，对其质量和价格没有第一手的信息，但是你会观察其他人的选择，你相信其他人的选择是基于自身的信息的。所以你的理性选择是：随大多数人一起，到那家人多的餐馆去就餐。
虽然市场效率假设和理性预期理论被普遍接受，但是实验经济学家认为只有理论还不足以说明，还需要对该假设进行检验[62]。为此，实验经济学家通过精心设计的实验，证明市场确实能够聚集分散的信息，并且对不确定的事件产生精确的预测[63-65]。加州理工大学进行的实验显示，市场确实有能力揭示和传播只有某些交易者拥有的信息，而无信息交易者会观察价格信号，据此调整自己的交易行为[12]。通过实验验证的这种机制，被称为市场的信息集聚机制[66]。
3.2 群体智慧
3.2.1 索罗维基论群体智慧 索罗维基的畅销书《群体的智慧》表达的核心观点是：一个由独立的个体所组成的大群体能够作出好的预测，并且能够比群体中最聪明的个体更加聪明。
事实上，这种观点是和历史上关于群体的占主流的观点唱反调。勒庞的有影响力的著作《乌合之众》在贬低群体智慧方面最为彻底，他认为，在群体内部是愚蠢的累加而不是人们天生智力的总和。
为此，索罗维基列举了大量的事例来论证群体在一定的条件下是可以具有智慧的。这些条件包括：
·第一，思想和观点的多样性。多样性有助于发明创造，意味着群体可以在范围更加广泛的观点中作出选择，而不是一开始就被局限于非常有限的选择，这正是发散性思维和头脑风暴的要义：产生尽可能多的设想。有关群体思维的研究也揭示了这一点。群体思维之所以产生，是因为组织在探索解决问题时，没有探索各种可能的解决方案，太早统一于一种观点，没有思想和观点的多样性，从而陷入群体思维的盲区[67]。
·第二，独立性。个人必须能够提出他们的个人意见、信仰和意见，不必考虑他人或不当影响的审查或报复的恐惧。独立性的重要性基于两个原因：一是独立性能够保证人们作出的错误决策不会影响其他人，虽然人们做出了错误的决策，但是大多数情况下这些错误会相互抵消，而最后我们得到的是累积的信息，这样，最后的结果仍然是准确的；二是假若人们是相互独立的，就很可能获得新的信息，而不是每个人都已经知道的数据。
·第三，分权。其含义是没有一个权力的中心，重要的决定是由个体基于其自身的知识而独立做出的，而不是由什么先知先觉者或无所不通者做出的。在分权系统中，信息是自下而上的，而不是自上而下的。分权的最大好处是，能够让人们在各项活动中彼此合作，在解决问题的同时，培育独立性和专业化。根据某些预测市场创始者的观点，这本书在促进预测市场的发展方面起到了很重要的作用。原来是学术兴趣的预测市场，现在被越来越多的公司所接受，并且纷纷设立预测市场[68]。
3.2.2 桑斯坦对群体信息聚合方式的比较 凯斯·桑斯坦探讨和比较了几种不同的信息聚合的模式，包括统计性群体、协商群体、预测市场以及维基、博客、开放源软件等[69]。英国科学家弗朗西斯·高尔顿通过考察竞赛者试图判断英格兰地区市场上肥牛的重量，也得出了关于集体智慧的经验。牛重1 198磅，来自787位竞猜者的平均的猜测是1 197磅。仅仅是通过询问许多人，然后选择平均的回答，许多问题便可以得到解答。孔多塞陪审团定理可以很好地解释统计性群体判断的准确性，这个定理提供了现代社会理论中最有趣的结论之一[70]。陪审团定理假定人们正在回答同样的问题，这个问题有两个可能的答案，一个错误，一个正确。再假定，每个投票者回答正确的概率超过50%。陪审团定理认为，群体中多数回答正确的概率随着群体规模的扩大可增加到100%。关键问题是，群体将比个人做得更好，大群体将比小群体做得更好，只要满足两个条件：运用多数规则，每个人更倾向于正确。
桑斯坦指出了协商性群体存在的许多不足，并认为预测市场在很大程度上可以克服这些弊病，因此能够体现群体的智慧。
3.2.3 更广泛的群体智慧的研究 索罗维基和桑斯坦都将预测市场作为群体智慧的一种类型。由此也引发了对群体智慧的广泛研究兴趣。
事实上，群体智慧并不只局限于人类。科学家、生物学家、社会学家等发现蚂蚁、鸽子、白蚁、牛群等也能够表现出索罗维基所描述的群体智慧。它们促进意见和选择的多样性，鼓励独立评估和思考，通过某种机制进行选择[71]。A.Pentland据此认为，智能(智慧)本身就是一种群体形象，而不是如认知科学所假设的那样是由个人所拥有的。个人的智慧是一种用词不当[72]。
除了跨越了物种之外，群体智慧的研究还将现代信息技术也整合进去。例如在维基形式的个人知识聚合中，这些个人知识是通过信息技术被整合起来的。现代信息技术成为整合的平台[73]。麻省理工学院群体智慧中心提出的基本研究问题是：当人与计算机连接，这样组成的群体，他们的集体行动能够比任何个人、团体或电脑更加智能化吗[74]？该中心发展了一个分析群体智慧的框架，该框架也适用于分析预测市场[48]。其基本思路是：如同生物学中对基因和基因组的确定一样，首先确认群体智慧的基因和基因组，然后用这个基因组来对所有类型的群体智慧进行分类和分析。最后，他将群体智慧的基因分为下面4类：目标；群体；动机；结构、过程。并认为，这一框架类似于在组织设计领域所发展起来的框架，它描述的维度对设计任何群体智慧行为都非常重要。每一种形式的群体智慧都必然包含这4类基因。这4类相当于基因组，在每个基因组之下再细分出若干基因。例如在动机这一基因组，可以进一步划分人类的行为动机为：金钱，爱和兴趣，荣誉。
E.S.Schreiber对索罗维基的理论进行了有趣的推广。他认为，索罗维基群体智慧的条件可以推广到所有的群体智慧系统，他将满足如此条件的系统称为“索罗维基机”[75]，如图1所示：
图1 索罗维基机的构造
注：据文献[75]整理：分散、专业化、独立的各类信息处理装置的输入由聚合模块进行综合，产生单一的输出
在图1中，各个信息装置向集聚机制输入信息，该机制计算出输出；信息装置是分散的，每一装置或者以不同的方式处理信息(专门化)，或者每一装置处理不同的信息(地方化)，或者既专门化又地方化；每一装置都独立于其他装置来处理信息，直接将其结果输入系统的集聚机制，不受其他装置的干扰。
可见，预测市场也是一个索罗维基机，它实际上是市场机制和群体智慧的结合。
4 预测市场准确性的实证研究
对于预测工具而言，其准确性是研究者和应用者最关心的，也是研究文献相当多的一个问题。下文对不同领域的现有研究进行介绍。
4.1 政治领域的准确性
J.E.Berg等统计了13个国家、49个市场、237种交易合同的情况[9]。数据显示市场的预测相当准确，特别是对于大型的美国选举市场，没有发现预测有明显的偏差。在选举周，预测市场所预测的民主党和共和党所占有的选票份额平均绝对误差在1.5%，与之形成对照的是，针对同样的选举，盖洛普民意测验的最后预测误差在2.1%。研究显示，市场预测的精确度随着时间的推移和信息披露的增加而增高，因这些信息会被吸收并综合进市场的预测之中。
J.Wolfers和A.Leigh报告了预测市场在选区一级也能够进行准确的预测[76]，这是非常令人惊奇的。通常民意测验对与选区一级是没有什么兴趣的。
为克服以往的对预测市场的准确性的研究多是基于短期的表现缺陷，J.E.Berg选取了一个相对长的时段来研究预测市场的准确性[77]。他比较了1988-2004年的5次总统选举中，IEM的预测和964次民意测验的数据，发现预测市场的预测准确性在74%的时间里超过民意测验。随后他又对2008年的总统选举进行了同样的对比研究，研究显示预测市场的准确性仍然超过民意测验[78]。
图2是IEM的2012年美国总统选举的赢家通吃市场走势图[79]。横轴是时间，纵轴是价格。上方的线段是民主党候选人(奥巴马)的对应合同的交易价格，下方的线段是共和党候选人(罗姆尼)的对应合同的交易价格。图3是IEM份额预测市场和各种民意测验的准确度对比[80]。图中显示，IEM预测市场的预测最接近奥巴马的实际得票份额。
R.J.Jones分析了2004年IEM投票份额市场的预测情况[81]，并将其与民意测验方法、德尔菲专家调查法、回归模型方法以及采用4种方法结合的预测Pollyvote进行了对比。他的研究结论是：与这些流行预测方法比较，IEM预测市场的表现最为优异。A.Graefe等针对2008年的选举也进行了类似的比较[82]。他比较了选举前一天的最后预测，结果是IEM的预测比民意测验、德尔菲专家调查法、16种定量模型的平均以及Pollyvote都更为准确。详细的分析可以在http://www.pollyvote.com网站上找到。
在大多数研究认同预测市场的准确性的同时，也存在质疑的声音。R.S.Erikson和C.Wlezie认为当与经过处理后的民意测验进行比较时，预测市场的结果并不是更加精确。这种处理方法是考虑历史信息，基于过去的选举结果重新计算民意调查的数据[83]。
4.2 经济和企业领域的准确性
G.Ortner描述了在SIEMENS公司做的一项实验[84]。预测市场预测公司的一项软件发展计划将不能如期完成，这一结论和公司按照传统的计划工具所得出的结论完全相反。最后，事实证明预测市场的预测是正确的。
M.Spann和B.Skiera比较了在一个大型的德国手机运营商的公司内部市场的预测准确度[85]。其比较对象是5种手机服务的使用情况预测。他们发现预测市场的预测比其他4种外推模型(算术平均、几何平均、线性趋势、指数趋势)所作出的预测要更为准确。但是，因为其所使用的样本量比较小，差别并不是非常明显。
B.Cowgill等分析了谷歌内部运行的270个交易合同的情况[35]，结果表明市场的运行相当良好，一般而言，准确度相当高，而且更为重要的是，预测市场提供了使用其他方法很难获得的预测结果。但是该项研究也得出更有意思的结论，就是在谷歌的预测市场中，存在“乐观”的倾向，即公司的新员工在交易中表现更乐观，当谷歌的股票上涨时交易者表现更乐观。
图2 IEM 2012年美国总统选举的赢家通吃市场走势
图3 IEM份额预测市场和各种民意测验的准确度对比
J.E.Berg等运行了好几个预测市场以预测在上市第一天交易结束后谷歌的市值[86]。这一预测可以用来和谷歌设定其IPO价格时所运用的模型进行对比。结果表明，预测市场的结果很有参考价值：其预测比谷歌的实际市值高出4%，而谷歌的IPO价格比市值低15%。如果公司基于预测市场的价格来设置IPO价格的话，公司本可以多募集2.25亿美元。
2002年，高盛和德意志银行设立了直接和宏观经济挂钩的预测市场，称为经济衍生品市场。该市场允许投资者购买如下一些合同：非农就业的增长、零售数据、制造业景气指数、初始申请失业救济人数等。这些合同的支付值和发布的统计数据挂钩，投资者可以运用其作为对冲风险的工具。R.Gurkaynak和J.Wolfers分析了该市场的表现[87]，对预测市场的预测和基于调查的预测进行了比较。该调查是由货币市场服务机构发布的，是对大约30个预测合同的平均。结果表明，预测市场的预测要比以调查为基础的预测更为准确。对于所有的4个系列，以市场为基础的预测都要比基于调查的预测更为准确。
4.3 体育领域的准确性
体育预测对于体育迷、运动队管理者、媒体和在联机平台上投注者都是非常重要的[88]。对关于体育事件的结果的职业建议的广泛需求是由各种专家预测来满足的[89]。此外，博彩赔率提供了一种预测的来源。固定的赔率反映的是庄家的预测[90]，彩池投注市场的赔率显示的是所有投注者的联合预测，是专家预测的聚合形式[66]。由于预测市场具有预测准确的特性，因此在体育预测中也越来越多地得以应用。
M.Spann和B.Skiera比较了不同的预测方法即预测市场、专家预测、赌注的预测准确性[91]。通过分析德国足球联赛3个赛季、678场比赛的数据，得出的结论是预测市场和赌注的表现同样好，两者均超过专家预测。
S.Luckner等对2006年世界杯预测市场和世界排名中产生的预测以及随机预测的预测准确性进行了对比[49]，发现世界杯预测市场比两项作为比较的基准都更为准确。S.Luckner还比较了预测市场的预测和赌注赔率[49]，研究结果显示两者有着同等的准确性，这一结果和M.Spann和B.Skiera[91]的结果类似。
S.Schreiber等比较了NewsFutures和TradeSports两个预测市场的预测(其中一个是真正货币的市场，一个是虚拟货币的市场)和1 947位个人预测者的预测准确性[52]。随着赛季的进展，逐周按照一定的计分规则计分，这种方法能够对参与者和市场按其表现进行排名。在第一周，预测市场已经战胜了85%的预测者，到第12周，两个市场均排在最高的1%，当21周的赛季结束时，两个预测市场的排名为第6位和第8位，只有0.26%的参与者超过预测市场的预测结果。作为对比，所有人的平均成绩(可以视为调查的结果)排名为第39位。
4.4 其他领域的准确性
对于预测奥斯卡奖的得主，D.M.Pennock等比较了Hollywood Stock Exchange(HSX)的预测和5个电影专栏作家的专家预测[92]。在专家开始预测的当天，有一位专家的预测好于预测市场的预测，而从此以后，预测市场战胜了所有的专家以及专家的平均估计。
D.M.Pennock等还对来自Foresight Exchange(FX)的预测结果进行了分析。该市场是一个虚拟货币进行交易的市场，预测远期的事件。对161个可以用‘yes’或‘no’来回答的合同的研究发现，FX在事件发生前30天已经作出正确的预测。他们发现FX的预测价格和事件发生的概率有着极强的关联[93]。
除“是”、“否”类型的合同外，指数合同也在预测中表现良好，该种合同直接预测特定的数量。例如，HSX的电影股票是一种指数合同，预测一部电影在首映后的4周时间内所获得的票房。A.Elberse和B.Anand考察了280部电影的数据，发现在预测市场的预测和实际票房间存在的关联为0.94。也就是说，预测市场的预测具有相当的准确性[94]。
总之，现有的研究大多数认为预测市场有着较高的预测准确性。但是也有少数研究对此提出疑问。但是不管怎样，预测市场在预测方面是一种至少不弱于其他方法的可供选择的方法。总的来看，研究文献仍然不多，而且往往是小规模的。到目前为止，还缺乏综合性的、有说服力的研究成果。对此问题还需要进一步的实证研究。
5 预测市场的应用前景
就预测市场的原理来讲，它是收集分散在组织与社会中的信息，然后通过特定的机制将其聚合起来。预测市场存在诸多的特点，使其与其他的方式区别开来。其最开始的设想是利用这些信息用于预测，由于预测在各种组织和社会中的重要性越来越显现，所以它也可以用于其他的方面，例如决策、风险对冲、管理中的诸多问题(曾有学者指出管理的最重要任务就是预测)，新一代的预测市场还被用于创新和评价以及教学等。就预测市场应用的领域来看，它几乎可以用于所有领域，包括政治、经济、法律、社会、文化、科学、教育等。目前，正不断有新的应用被开拓和实验。
5.1 作为预测方法的预测市场
上文已对预测市场用于预测的准确性作了介绍，这里着重分析预测市场作为预测方法的特点。
在现代社会，由于技术的发展和全球化，对于任何组织来讲，环境的变化速度和波动都要超过以往。因此，组织必须具有思考和预测的能力，同时也要能够快速对变化作出反应。预测需要通过仔细扫描可能的未来情形，弄清新出现的状况，拓宽感知的界限[95]。组织面临的最艰巨的任务之一是最有效地使用他们现存的内部信息。这个挑战特别适用于预测，预测被认为既是科学又是艺术[96]。科学是指预测需要根据历史数据来进行统计学和经济学分析，而“艺术”则是需要在信息不完全的情形下形成判断和决策。但组织中的预测中经常需要在没有可得的充分数据的情形下来进行，成本或保密的考虑常常排除了以客户调查作为信息的来源。因此，许多组织依赖于其自身的成员——销售代表、研究分析师、经理、项目团队成员来作出预测，这就是这里所指的机构预测。为使组织具备预测能力，近年发展出了多种预测的方法，如环境扫描、情境分析、观念生成、战略管理、技术预见等[97]。
但是预测未来存在着许多需要克服的障碍。首先，预测涉及未来。学者们同意：未来基本上是不可知的，不存在一种方法能够让我们准确地预测未来[98]。这种不确定性会诱使管理人员忽视长期变化，而将注意力集中到预测可以测量和可以理解的短期发展。无疑，运用定量方法预测趋势是预测的重要任务，但是这种方法是建立在趋势的连续性上的，而这个前提往往是不成立的。预期变化需要连续扫描环境，并且能够对快速变化作出连续的反应。要求能够提供早期预警信号并且觉察安索夫的战略管理理论所提及的微弱信号[99]。微弱信号是预示环境变化的非结构化的信息[100]。其次，鼓励参与。在传统的组织中，预测往往是从上至下的，由某个人或某个内部的单一部门来完成。这会造成思路狭隘：常常按其固定思路思考，而过滤掉很多信息，并且对于组织内部的具体事物缺乏真正的了解，从而注意不到真正预示变化的信息。进一步讲，只局限于内部人员的预测往往是不成功的。P.E.Tetlock分析了28 000个关于政治和经济的长期预测，结果显示专家在长期预测方面很少能够超过非专家[101]。第三，降低成本和复杂性。在组织中培养预测能力是复杂和昂贵的。由于组织不希望增加成本，故其希望预测是简单、耗时间少、不太学术化、易于执行的。
综合来看，现行的预测方法对照上述要求都还存在改进的余地。特别是，预测需要从主要利用历史数据的外推方法转向将不确定性考虑进去的进化的方法。
预测市场作为一种预测方法有着其特点，在很大程度上符合上面所分析的条件。它节省成本，可扩展性好，可以及时将新的信息整合进预测之中，对参与者有激励，保证信息的相关性。
·进化的预测。预测市场的预测准确性在前文已作概述。这种准确性的缘由之一是预测市场和传统的静态方法不同，它能够处理未预期的变化，能够整合所有来源的信息——历史数据、其他方法所得出的判断、新闻、专家预测等，并综合形成相应的市场价格。
·连续的和实时的信息聚合。连续扫描微弱信号是很难执行的。H.I.Ansoff提出的战略问题管理是复杂、费时又消耗资源的[102]。传统的预测方法(如头脑风暴法、德尔菲法、情境分析法)往往需要精心组织，专人负责分析、评价等。与之对照，预测市场的价格机制自动地聚合了所有参与者的信息，可以反映在任意时间聚合起来的群体观点。这种自动的信息聚合减少了运作者的工作负担，市场则保证了实时和连续的信息聚合和反馈，因为价格的变化是立即对新信息作出反应的。预测市场的这种能力保证了对环境的连续扫描以及对未来发展的评价。
·激励参与者，保证信息相关性。在组织内激励员工持续参与预测活动是很困难的。A.A.Salo讨论了若干参与预测的动机，诸如能影响结果、学习、加入网络、证明自己的能力等。他也提出了补偿的问题及其不足。预测市场可以很好地解决动机与激励问题[103]。
·组织预测常常存在预算和资源的限制。事实上，当市场建立起来后，运行的成本是不高的[104]。如果对参与者的刺激机制能够保持，预测市场可以连续制造结果，回应持续变化的环境，而不需要增加工作人员的工作负担。
5.2 作为决策支持的预测市场
组织决策理论中，最有影响的是西蒙提出的有限理性决策模式和决策阶段论。组织决策思想是西蒙对管理组织理论的主要贡献[105。在西蒙看来，管理组织的工作主要有两个方面，一方面是决策，另一方面是日常工作，而决策是日常工作的前提基础。
传统的决策理论承认“经济人”的存在，认为“经济人”知道全部可能的行动，知道哪种行动能取得最大效果，能从所有可能的行动中选择最好的一种，所以“经济人”理论认为决策者在做决策时是具有完全理性的。在西蒙看来，这种建立在“经济人”假设基础上的完全理性假设存在不真实性，主要包括：环境的不确定性或变动性、信息的不完备及不完全偏好的体系和有限的计算能力。这些限制条件使得管理者不可能成为完全理性决策的“经济人”。因此，西蒙从现实的角度提出了“有限理性决策模式”。
西蒙还对组织决策的主要阶段做了详细划分，将决策过程分解为4个阶段：
·找出制定决策的理由。这一阶段的主要任务是搜寻有关环境的信息，寻找恰当的条件，这是一种“情报活动”。
·寻找可能的行动方案。这一阶段的主要任务包括制订各种在既定条件下可能采取的行动方案，并对这些方案进行分析论证，这是一种“设计行动”。
·在各种方案之间进行抉择。这一阶段的主要任务是通过前一阶段的分析，从而在多个可选方案中选择一个具体方案，这是一种“抉择活动”。
·对已经选择的方案进行评价。这一阶段的主要任务是审核评价已选方案，这是一种“审查活动”。
决策中最重要的前提是信息。在西蒙的决策四步骤模型中，收集充分的信息为第一步。之所以在决策活动中要收集大量信息，是因为决策面临环境的不确定性，收集信息是为了减少不确定性。无论对于私营还是公共部门来说，不确定性都处于核心位置。
在私营部门，关键领域(如研发、引入新产品、市场进入、项目管理、技术选择等)的决策制定都充满不确定性。丰田公司引入普锐斯是广为人知的例子。在产品研发和导入的早期，在市场和技术问题方面充满了变数，成功并不是必然的。尽管存在诸多不确定性，公司CEO渡边仍然支持发展普锐斯。正如其在福布斯讲坛上所说：我没有设想这样一个重大的成功……有些人认为它会成长迅速，而另一些人则认为它会逐渐成长。我是在第二阵营。该项目的领导者也有类似的态度，认为成功的可能性不过在5%左右[106]。
在公共部门，不确定性同样扮演着关键角色。在许多影响深远的政策和法律方面——从气候变化、医疗健康、到国家安全。政策制定者拥有的信息都是不完全的。例如美国进攻伊拉克，其情报依据是判断该国是否拥有大规模杀伤性武器[107]。在进攻之前，要准确定量该种可能性是很困难的，之后回顾评估当时的概率时，得出的结论是基于当时的证据，75%的可能性是伊拉克已拥有大规模杀伤性武器。
A.Borison和G.Hamm将决策分为两类：数据驱动的和判断驱动的[108]。有些决策是数据驱动的，即存在丰富的历史数据，可以在此基础上来评估不确定性。在制定决策时，负责任的决策者寻求最可能的信息以支持其决策，此时的首要任务是收集和解释这些信息和数据。另一种决策是判断驱动的。即，决策所面临的问题很少有直接相关的历史数据。此时决策的主要任务是优选和处理判断。技术发展和社会变化问题属于此类。当然，区分是相对的，判断和数据在两类决策中都扮演重要角色，只是程度不同。因此，研究者致力于将两者结合起来[109]。
预测市场可以在信息和判断两方面提高决策的质量和水平。关于预测市场运用于决策，已有若干讨论[109]，也有在概念和执行层面的设计[110]。对决策而言，预测市场在理论基础、经验证据、可靠性方面有优势。首先从选择方面，不是依假设，而是实际进行选择和资源的分配。第二，对自己观点的相信程度是以投入的金钱来衡量的。
预测市场在决策中的应用是多方面的。理论上，预测市场可以填补公共和私人决策的信息空白。更一般地说，流动性强的信息市场有利于公共部门的资本分配、私营部门的正式资源分配以及整个经济的风险控制。R.W.Hahn等认为，预测市场能够提高政府决策过程的透明度，为政策的制定提供更准确的估计，判断不确定性的程度，帮助进行敏感性分析，提供低成本的评价新的政策建议的方法[111]。R.Hanson则引入了决策市场的概念[112]。他设计了一个市场，在其中参与者可以交易这样的合同：是否该公司的CEO在未来的特定点应该被解雇。如果该合同的价格在运行后比原始价格高，那么意味着公司应该解雇该CEO。该例子描述了在决策和行动之间存在多种可能性。另一个例子来自政治领域，Intrade.com发布的政治预测市场为投票决策提供了很有价值的信息。例如，市场预测2010年美国在伊拉克的驻军数量是多少，或者2012年如果民主党上台，美国政府的债务是否会上升等。
R.Hanson构想了在3种情形下预测市场可以在决策中发挥作用[113]：第一个层次是在公司治理方面。公司可以使用预测市场为公司的重大决策提供建议。第二个层次是政府部门。例如大多数国家的中央银行会定期制定关于短期利率的货币政策决策。制定货币政策的目标一般是促进经济增长、增进就业、限制通货膨胀，但是在如何达成这些目标方面却并不存在共识。因此这一领域是预测市场可以发挥作用的很好的对象。第三个层次的构想则更为大胆。他设想在其他的层次已经表现出市场的有效性后，可以在国家的治理上引进预测市场。国家可以考虑改变其宪法，将这一市场置于政府治理的核心。拥有这样的制度后，可以“对价值进行投票，但是对信仰下注”(Vote on Values，But Bet on Beliefs)。民意代表依然由民众选举产生，但是民意代表的职责是对国家福利(GDP+)的目标进行确定，并且在事后对其进行测度。
5.3 预测市场在企业管理及其他领域中的广泛应用
预测市场在各类公司中运用的实例较多，也是目前预测市场应用探讨最多的领域。由于预测在企业管理中占据着极为重要的地位，所以预测市场在企业经营管理涉及的诸多方面都有应用，包括：战略规划、项目管理、运营管理、产品开发、质量管理、知识管理、风险管理等。
5.3.1 软件质量管理[114-116]在软件计划发展的各个阶段，使用预测市场进行软件质量的预测。10名利益相关者，包括企业经理、项目管理团队、发展团队、终端用户被选择为交易主体。这些人既进行预测市场交易，也在特定阶段对其进行观点的调查。在生命周期的3个阶段分别收集预测市场和调查的数据，当计划完成时，项目的错误比率也被收集起来，这样可以进行预测和实际比率的比较。
分析显示，预测市场的预测和调查有所偏离。在调查中，参与者仅仅提供主观估计，在预测市场中则可以使用交易中获得的信息来对自己的预测进行调节。数据显示，参与者确实通过数次交易来调整预测。对预测市场和调查结果进行的比较表明，预测市场的结果更接近实际结果。在每一个阶段，预测市场都能提供更准确的预测，而且愈接近项目完成，预测市场的准确性就愈高[114]。
5.3.2 IT项目管理[38] 该项目研究者设计和运行了关于IT项目管理的预测市场，结果显示：市场的参与度很高(87%)，在市场开放的6周中，每个交易者平均交易23次。在26个重要的指标中，预测市场正确地预测了24个(92%)，预测市场的引进使得在项目启动之前可以修订和澄清重要指标。预测运行结束后的调查表明预测市场可以促进组织内部的交流。
5.3.3 新产品开发 成功的新产品开发是企业竞争优势的关键。尽管有各种所谓的智能方法和投入大量资金，企业开放新产品的失败率仍然很高。该研究将新产品开发划分为5个阶段，对预测市场在新产品开发的每一个环节能够发挥的作用进行了分析。该项目研究者设计和运行了预测市场，并指出，预测市场具有显著的支持新产品开发过程的能力[115]。
5.3.4 风险管理 在录像机的生产制造过程中，曾经有过BETA和VHS的制式之争。两种制式何者能够成为标准，何者能够被广泛接受是生产商所难于判断的。所以生产任何一种制式的产品对制造商都是巨大的风险。如果此时存在一个预测市场，并且在市场上有关于两种产品的合约交易，那么前者的制造商(例如索尼)可以在预测市场中购买对后者的肯定的合同，如此可以有效地对冲风险[116]。
同样，对于一家公司，或者是基金，提供经费进行某一个项目的研究也存在风险。如果存在预测市场，关于该项目具有交易的命题，可以像在股票市场中买空股票一样，在交易市场中卖出该命题。因为提供经费进行某项研究，相当于买进某支股票，现在在市场中卖出，意味着进行风险的对冲。Z.Gurabardhi等认为风险沟通方法很重要[117]，它有3个特征：对话沟通、多重通讯流、广泛的利益相关者参与。J.Garvey和P.Buckley分析了预测市场在这个过程中的作用[116]。如果建构得当，预测市场可以提供一个环境满足所有这些要求。预测市场允许参与者通过资产价格作为媒介，平等地进行信息交换。预测市场允许大量交易者参与交易，鼓励参与者发现信息。允许参与者之间的多渠道、双向的信息沟通。
预测市场在其他方面的应用也有诸多案例。Hsu shi-Lling建立了一个环境预测市场[118]。R.K.Gallardo等讨论了如何运用预测市场来预测农业事件，作者认为虽然结果并不是非常完美，但是是有效的，对于农业领域的潜在运用是很有潜力的[119]。P.M.Polgreen等讨论了预测市场用于疾病的预测[120]。J.Almenberg等讨论了预测市场在科学领域的应用[121]。P.Buckley等讨论了预测市场在教育领域的应用[122]。
总之，企业界对预测市场的兴趣逐渐增加，而且其应用的领域还在扩展之中。
6 评价与研究展望
6.1 预测市场研究评价
预测市场从少数几个人的设想以及一个大学的实验性市场，在20余年的时间内，无论从理论上还是实践上，都有了十分迅速的发展。作为一个研究主题，其发展已经在一定程度上得到了承认。参与研究的人员，来源于不同的学科，包括经济学(实验经济学)、金融学、法学、预测学科以及其他学科，
但是客观地讲，预测市场还没有形成一个独立的学科领域。尽管有了一支跨学科的研究人员队伍，2007年创办了国际性的《预测市场杂志》，但是无论是研究队伍的规模，还是研究成果的数量都还很少。G.Tziralis和I.Tatsiopoulos综述了预测市场的发展[123]，这是到目前为止外文文献中比较全面地对该主题进行综述的文章，作者统计的预测市场论文数仅160篇，其中期刊论文58篇，图书28本，会议文献14篇，学位(硕、博士)论文7篇，工作报告53篇，由此可见其研究成果的数量还是相当少的。就研究主题分，描述性的文章36篇，理论分析(大多数为市场模式分析)27篇，应用讨论72篇，法律和政策讨论20篇。反映出该领域在实践中的发展主要受法律和政策的制约，最重要的应用还是在公司内部市场。在组织内部的应用目前成果最多，也相对更成功。相信这个领域也会是以后预测市场发展和研究的重要方面之一。
归纳国外关于预测市场理论、运行和应用的研究，不难发现其仍存在着以下问题：
·缺乏被普遍接受的对预测市场的理论解释。尽管对预测市场的准确性有大量的实证研究，但对其理论基础究竟是什么仍然没有能够让学术界普遍接受的理论。从市场的信息集聚机制进行的解释历史较长，而且进行了实验的检验，但是这种验证的规模和范围还小，不能作为令人信服的依据。群体智慧的解释是新出现的，尚缺乏实证的。对理论的探讨还不充分，主要的研究课题包括市场运行、合同、类型、市场效率、准确性等。现在从群体智慧的角度来研究可能代表了一个新的有前途的方向。
·缺乏对预测市场运行机制和设计的系统研究。由于预测市场出现的时间只有20多年，其引起广泛注意则仅有10多年，尽管已经运行的市场数量已经不少，特别是在公司的场景下运行的预测市场数量较多，但是大多数市场的运行都是为解决某个特定的问题而设立，在市场的运行机制和设计方面存在着随意性，还缺少对市场机制和运行的系统研究。例如，交易者的特征对交易结果的影响、交易合同的不同类型对交易结果的影响、交易中的刺激手段及其作用、交易市场的流动性和规模等问题，都还没有得到细致的研究。
·预测市场的应用，目前还处于探索阶段，在预测市场的应用方面，目前还处于探索阶段，带有一定的自发性、盲目性，相当多的探索只是探讨预测市场在某一个领域应用的可能性，在很多领域之内预测市场的应用还是空白。
我国对预测市场的研究还处于初步介绍阶段，理论研究尚未开展，应用更是空白。仅有的几篇公开发表的文献都是介绍或者综述国外的研究成果。对预测市场的理论和机制的研究还没有展开，而对预测市场的实证研究和案例介绍更是空白。根据在中国知网检索的结果，最早对预测市场进行介绍的是《上海市社会科学界第五届学术年会文集》上的一篇文章[124]，随后的文章数量非常少，仍然是介绍性的[125-127]，实证研究和案例研究均未见国内有文献报道。
预测市场无论在公共部门还是私营部门都能够发挥作用。因此，在我国也需要开展这方面的理论研究，同时企业界可以开始和学术机构合作建立实验性的市场，相信对这个主题的研究可以促进相关学科的研究进展，同时也会对实践起到作用。
6.2 预测市场应用于情报学领域之展望
基于对预测市场的全面分析，笔者所在研究团队认为，预测市场可以作为一种情报分析研究的新方法，从而大大丰富情报学理论与方法。同时，预测市场还可用于情报实践工作，特别是在技术预见及企业情报工作方面。
研究团队对此进行了相关研究，完成了相关成果[128-130]。这些研究论证了预测市场在情报工作领域有着广泛的应用前景，特别是在企业组织层面。
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