人类 会正在加速数字化。一个显而易见的事实是，人们生活、工作的方方面面都离不开各种各样的软件。不久以前，人们还不知道什么是软件；从今往后，软件正在吞噬整个世界[https://a16z.com/2016/08/20/why-software-is-eating-the-world/]。当我们仔细考察当今大多数软件的结构时，令人惊讶的是绝大多数软件都依赖开放源代码（简称“开放源码”，Open Source Code）。开放源码并不是人们通常想的那样，由类似微软、甲骨文等这样的专业软件公司开发和维护，并像其他商品那样销售。它们完全是由一些软件开发者和专业人士组织起来的 群来负责开发和维护，而且完全免费给用户使用。除此之外，开放源码完全是公开的，用户可以自由的更改和完善代码，并无限的拷贝和再发行。
鉴于开放源码的诸多好处[Why Open Source Software / Free Software (OSS/FS, FLOSS, or FOSS)ook at the Numbers! ]，越来越多的人和组织都在使用这些开放源码来构建各种软件，同样越来越多的公司也开始投入到开放源码的项目中来。在数字世界，“用的人多了，也就成了基础设施”。就像公路、铁路和桥梁等基础设施在物理世界所起的功能类似，开放源码构建了数字世界的基础设施（Digital Infrastructure）。
在数字世界，开放源码以非常独特的方式、低廉的成本创造出来一种全新的基础设施范式。开源也从一项运动逐渐演变为开源经济学（Open Source Ecnomics），它为数字基础设施建设的投融资提供了一种变革的方案。大数据、人工智能、云计算和区块链技术更成为加速器，使得这项变革会更持续、更持久的为人类 会的数字化和数字经济增长提供强劲的动力。
一、软件的经济学分析简化模型
以经济学的视角，人们越来越倾向于将处理数据（Data Processing）的软件（Software）与数据（Data ）分开来考察。这两者完全是不同属性、具有不同效用的商品。由此，可以基于经济学研究目的，来定义软件[The Economic Properties of Software，Sebastian von Engelhardt, 2008]和数据的概念。在数字经济中，软件和数据的关系示意图[基于DIKW体系以及数字经济价值链关系构建]如下。
软件是为了处理数据的目的，而按照特定顺序组织/重组的指令和命令的集合。
数据是指所有能作为输入并被软件处理的符 的介质的总称；是作为输入，能够被软件进行处理，具有一定意义的数字、字母、符 和模拟量等的通称。
由于人们对数据安全和数据隐私的关切日益增长，数据权利和权益已经被独立的进行规范[https://gdpr-info.eu]。将数据与处理数据的软件进行分离，在技术层面上，也能很好的界定责任边界。
将数据独立于软件之外的另一个好处是可以建立比较好的微观数字经济学分析框架。因为数据和软件是构建数字世界的原子级要素，因此，微观数字经济学的研究首先要从数据和软件开始。
一个软件
数据的价值我们可以表示为数据对其用户（
软件
我们将所有按照“输入数据规范[数据规范是数据按照某种方式表示的统称]”——记为
为了简便，假设
在数据科学领域，输入、输出空间是按照DIKW体系[https://en.wikipedia.org/wiki/DIKW_pyramid]进行设定的。DIKW模型是一个可以很好的理解数据（Data）、信息（Information）、知识（Knowledge）和智慧（Wisdom）之间的关系的模型，这个模型还向我们展现了数据是如何一步步转化为信息、知识、乃至智慧的方式。人们编写特定的代码（软件）来处理数据，其目的很自然的也是期望将数据转化为信息、知识或更高级的形式。这也是软件的价值所在。
因此，输入空间和输出空间的数据规范是与DIKW体系的层次递进关系相对应的：对软件的用户而言，输出空间的数据总是拥有比输入空间的数据更小的信息墒。如果用
那么，回到经济学的视角，对于可以进行此种变换的全部软件集合而言，其中任意两个软件的价值差异将如何度量呢strong>
对于任意两个软件
区别于其他商品交付后即无法持续改进或升级，软件的特点是“交付-持续改进/升级-再交付”，每次性能或功能的改进/升级都以版本 的改变作为标志。除非，生产软件的组织消亡，否则理论上软件版本的迭代是可以持续进行的。驱动软件版本迭代的动力在需求确定的情况下（假设I），主要是寻求最优解的过程。
其中，
由此，得出一个重要的结论：【引理2】在满足假设I的前提下，软件是一种 络化的商品，其价值由其内蕴因素和 络效应决定。这里的 络效应简单的说，就是当用户
二、开源软件的起源和发展
任何软件都以两种基本的形式存在：源代码（Source Code）和机器可读的二进制代码（Binary Code）。按照软件的源代码的权利属性，可以将软件划分为两大类：开源软件（FLOSS：Free/Libre Open Source Software）和封闭软件（CSS：Close Source Software）。按照软件在用户和机器之间的层次，可以将其划分为系统软件（Operating System）和应用软件（Application Software）两大类。（示意图如下左）
单单从技术上讲，我们可以简单的遍历一下当前的开源软件：改变软件交付方式的容器技术实现 Docker 是开源软件；基于容器技术实现编排的 Kubernetes 是开源；大数据软件生态圈中的Hadoop、Spark、Kafka、Hive、Hue……都是开源软件；当前最火热的人工智能，亦是由开源所驱动，如 TensorFlow、MXNet等等。更早的开源软件Linux占据全球超算前500名，90%的云计算的操作系统使用的都是Linux；还要数不清的智能手机和设备使用的是开源软件Android。
就在10年前，人们都很难想象，Linux这样一个世界级的操作系统是用互联 连接起来的、分布在全球的几千个开发人员用业余时间构建的。现在，很多世界级的软件系统（Docker，Kubernets等）都是采用这样的方式构建的。
即便像微软、甲骨文、谷歌等这样的巨头公司，也很难想象能够招募到、负担起那几千个为linux出过力的软件工程师。在解决问题方面，没有任何公司可以与linux的“ 区头脑库”相匹敌！在回顾linux 区为什么取得如此巨大的成就时，Linux基金会创始人linux Torvalds认为，FLOSS软件是一种文化，这种文化胜利的原因，不是因为群体协作在道德上是正确的，或软件“囤积居奇”在道德上是错误的，而仅仅是因为开源 区可以把更大更好的开发资源放在解决问题上。
开源软件界的知名人物 Eric S.Raymond 在其天才作品《大教堂与集市》 中指出，“95%的软件生产出来是来使用的，而不应是销售的，因此，软件是可以且应该是开源的。”
开源软件追求的是开源，而不是免费。开源软件用户拥有四项基本权利[GUN.org]：
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自由运行软件；
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自由学习和修改软件源代码；
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自由再发布软件拷贝；
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自由发布修改后的软件版本。
为了保持软件自由， 群认为，必须按照著作权的规定，通过构建一些特殊许可证来实现。虽然任何人都可以写出自定义的许可证，但要写出一个真正想表达其要求、而且在法庭上有效的许可证是一件很麻烦的事。由此， 群开发了一些标准的、规范的许可证解决了这个问题。目前有三种最常使用的开源软件著作权许可证:
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GNU General Public License (GPL)，这是世界上最通用的自由软件许可证。
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Artistic License (艺术家的许可证)。
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BSD License。
由此，开源软件就是按照OSD或自由软件的规则，来进行软件的开发、维护，并按照对应的软件著作权许可证，发布和使用的软件。
目前开源的不仅有软件的源代码，还有一些编译器/解释器也开源了其源代码。
相比封闭软件，开源软件在哪些方面具有优势呢strong>
David. Wheeler构建了一套指标体系，用来说明开源软件的独特优势。用非常翔实的数据，分析指出，开源软件在各个领域的市场上都拥有较大的市场占有率、更可靠稳定的性能、更高的安全性以及规模效应。（例子：下图为web server以及智能手机操作系统的比较）
开源软件更为详细的研究[https://web.archive.org/web/20160920231938/https://www.whitehouse.gov/sites/default/files/omb/memoranda/2016/m_16_21.pdf]指出，无论政府、军队还是企业，都可以从开源软件中获益。其中最关键的三个因素是：透明度（Transparency）、成熟度（Maturity）、可持续性（Sustainability）和人力资源储备（Talent Reserve）。研究还指出，超过一半的用户会使用第三方的技术提供商来应用开源软件。例如，虽然linux是开源软件，但很多用户还是会付钱给linux的技术提供商（比如Redhat）来获得技术支持。
软件在中国已经成为一个巨大的产业。预计到2020年，中国的软件收入将达到1.2万亿美元，在2016年，使用开源软件所占的比重就超过了83%，计划中要用开源软件的比例为10%，只有约7%的软件采用专有技术[Survey report from China Academy of Telecommunication Research, 2017]。华为公司是中国开源软件领先的开发者、技术服务商，它不仅参与开源项目的开发，贡献代码，而且也分发很多开源项目软件，并提供技术服务。
虽然开源软件的源代码是免费的，但很多公司都可以从提供多样化的服务实现盈利。这些服务包括为用户优化、扩展开源代码；提供开源软件相关的技术支持；构建围绕开源软件的生态体系等。
三、开源软件 区
根据【推论1】，从给定的输入空间到输出空间变换的所有软件集合中，存在最优软件。但这个推论并没有告诉我们实现最优的路径。
开源软件最早是作为一种软件工程方法引入 区的。这种方法是建立一个软件开发者和软件用户的 区。软件的源代码可以被 区中的任何人查看、修改和贡献新的代码。因为，任何人都可以提出质疑，建议和解决方案，软件的每一行代码都被置于“阳光下”，类似大集市的寻优机制就发挥起作用。 区内，人们可以相互学习，知识得到广泛的传播，各种观点可以得到充分的讨论和审视…。Eric S.Raymond 很早就洞察到，这种开放式的软件工程方法有很多优点。很自然的，当 区内部的人才和规模达到一个临界点后，就实现了一种自组织形式：软件被自主的得到不断的优化，以最有效率的方式，逼近最优。
以开源软件linux为例，数据和事实证明，linux系统的稳定性、可靠性和可扩展性等诸多评估软件性能的指标都超过其他同类软件，它被公认为是服务器操作系统的最优软件。
目前的软件工程学还无法告诉人们，针对特定的输入空间和输出空间，怎么开发出一个最优软件。从上面的讨论，可以看出，开源软件无疑成为一种实证最有效，经济最可行的方法。
由于开源软件能够最有效率的逼近最优的软件。对用户而言，其效用相比封闭软件就大。越来越多的用户就会很自然的选择使用它。与此同时，由于开发者可以自由使用开源代码构建新的软件，开源软件就可以作为部件被“装入”越来越多的新软件中。由于这些新软件中都有共同的开源代码，这些新软件之间就形成了某种联系，这就形成了生态圈，开源软件的用户也就会增长。
由此，我们可以得出一个推论：【推论2】开源软件 区的属性决定了它的价值。这是因为，开源软件的每一行代码都是由其 区生产的；开源软件的 络效应也是源自 区的。代码质量和性能是由 区的人力资源和知识决定的。 络效应则是由 区成员行为决定的。
目前已经形成一套对开源软件项目的评估体系：通过采集开源软件托管平台（如GitHub）上的数据，来评估该开源软件项目。这些数据包括： 区的主要开发者以及其水平；托管平台的代码提交/修改/更新频率；代码下载数量；代码贡献活跃度，以及其他数据。通过这些 区数据的分析，能够对该开源软件的发展趋势做出一定的预测。
以经济学的视角，更近一步的研究是将开源软件 区，作为一个开放的虚拟组织（Open Virtual Organization）来研究[Hambley, Virtual Team Leadership:the effects of leadership style and communication medium team interaction styles and outcomes.] [Curseu P L, Emergent States in Virtual teams: a complex adaptive systems perspective.]。这样就可以比较其与公司、NGO等组织形式的差异。这个视角指出，开源软件 区区别于其他组织的显著的特性是经济可持续的大规模群体协作（Mass Collaboration）和 络效应[http://www.congo-education.net/wealth-of-networks/index.htm]（Yochai Benkler）。
1995年-1997年创办期货经纪公司，北京商品交易所会员，从事商品期货经纪业务。
1995年-2003年涉足证券投资与股权投资。
2006年-2009年在国外从事结构化金融衍生品交易，包括CDO,CDS等。
2009年6月创建私募证券投资管理公司，负责决定公司的投资计划、投资策略、投资原则、投资目标、资产分配及投资组合的总体规划。
2014年初创建金融科技公司，从事人工智能投顾、监管科技的业务。
发表过有金融人工智能、数字货币、 络空间贸易与投资、区块链等二十余篇文章，政策建议。著有《证券投资人工智能》等专著。参与多项央行、证监会的多项优秀课题研究。2017、2018年证券业协会的优秀课题。2015年开始涉足区块链的应用和技术研究。是Hyperledger中国区首家会员，开发多项区块链的应用研究和跨链技术。
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