标准（不是指个性化）的产品潜在包含着不为市场承认可能要承担的巨大浪费和损失。这是“倒兑换”（缺乏信息资产带来较高的工业性成本）。
本质化的信息率不能直接兑现为钱财，犹资本不直接是现金。但它们之间存在转换关系。以标准为例，争夺业界标准是当前高新技术领域的一大焦点。在开放系统中，标准的形成有利于降低迂回商业过程中的传输成本。标准在这里就是一种信息资产。在形成标准的过程中，最终交换并不发生（出售软件这种交换需要以更好的服务替代信息资产的形成）。
处于市场劣势时，企业通常倾向于开放。但标准一旦形成，标准的确立者则倾向于“兑换”，它的方法是使标准不再那么开放（借口通常是提高专项性能），对这种“兑换”的制约是反垄断法。标准给确立者带来市场，它随时都可以兑现为钱财，但一旦成为标准，它的开放性又必然使它面对竞争者。例如IBM使PC成为标准，但兼容机厂商可以充分利用这种标准自己赚钱。标准的这种开放性是知识发展的内在要求决定的。
工业品中包含生产成本和传输成本，以一定兑现率的信息（有效信息流量）可以替代这种表现为实物和货币的成本；而一定自由度的知识提高了信息产品的附加价值。信息可以指引出市场在哪里，而靠品牌可以实际占有市场份额。
兑现率犹准备金比率，它所对应的信息是不能成为知识的信息（实用信息），因为这种信息已不再是自由的，它是随时要用来谋利的（至于是兑现为商品和现金，还是兑现为生产资料和存款，是两可的。──正如现金既可买商品也可买生产资料一样。）它一旦成为知识，势必影响它的时间性。就象货币是商品的尺度，信息是商品和货币的尺度。它衡量商品和货币的有效程度。兑现率是信息的尺度，它浮动着信息这把标尺的刻度。信息一旦要兑现，它就不再成为知识；就象现金一旦去换商品，就不能再生息。信息是短效的，属于现在的，而知识是长期的，属于未来的。兑现率是基础信息速率和基础信息价格，它是信息“值多少钱”或“值多少物”的那种尺度。兑现率是由什么决定的呢？它是由实物世界和货币世界的现实决定的，只不过形式是信息的。兑现率实质上包含着信息资产到资本的兑现和到产品的兑现两个对应的类。兑现率和自由度的关系，离不开信息与知识的关系。要想使某些信息升值，就必须进入信息加工增值过程，就是说，必须使它自由流动和碰撞。信息是流动的，它一旦附着于货币或实物，它将失去这种流动性而成为对象化存在（如对货币的预期必然委身于“现在的”货币）或实物的存在（商品）。自由度只对知识有效，而对信息无效。对当下股票的判断只有在现在发生，过后股票就属于事实了，对于已经知道的股票上升了几点、下降了几点再做猜测显然没有任何意义；而关于股票规律的认识属于知识，它可以在某个时点检验和校正自己，但它不唯一地属于任何一个具体时点。一旦要兑现（检证）这种知识，知识就只能“兑换”为信息。至于关于股票规律的认识在多大程度上是正确的，这属于知识的自由度，自由度是衡量知识水平的尺度。知识转化为信息要通过“兑换”。这个兑换过程，也就是知识转化为生产力的过程，即信息资产同实物或货币经济活动结合的过程。
知识按一定自由度确定它的效益（流量）。它通过向第二次浪潮财富的“兑换”，实现财富的“倒转型”。即从信息财富向货币财富或实物财富的转化。靠品牌赚钱、靠出卖名声致富，都属此类；相反，旅行增长见识，花钱受培训等等，则是相反的过程，是一个低级财富向高度财富升级的过程。
信息经济更专业的分析，将围绕微观的信息供给Ys和信息需求Yd展开，直至形成商品、货币和信息三个市场总供给AS和总需求AD的均衡和非均衡关系的模型。限于篇幅，不能在这里展开，详见我这方面的专著。
在农业社会，国民收入（Y）的核心是QP（商品数量和价格）；在工业社会中，核心转向MV（货币量与货币流速）；在信息社会，人们将看到一个新的核心BH（信息量与信息速率）。关于进一步的分析和数学模型限于篇幅不能在这里展开了，我将在今后的专著中展示给大家。
我们生活在一个变革的年代，变革使我们较少迷信，较多思考。21世纪是网络的世纪，网络不仅和网络有关，而且关系到我们的生存！＇附录：信息速率的数学模型＇对于信息速率H的量化求解，在控制论中最终归结为对传递函数的求解，具体则有多种方式。
1，传递函数模型
直接求解传递函数，是经典控制理论的基本方法，也是信息价格论求解H的基础。
设信息国民经济系统的高阶微分方程为：（3。1。2。5。1） 其中信息量B（t）是输入量，国民收入Y（t）是输出量，且有n≥m。设系统为零初始条件，两边取拉普拉斯变换，定义信息速率H（s）为系统的传递函数，即零初始条件下输出量的拉普拉斯变换与输入量的拉普拉斯变换之比：（3。1。2。5。2） 上式与信息公式有着非常直观的联系。由上式可以知道传递函数的一个重要特性：
传递函数只与系统的结构参数有关，而与系统的变量无关。就是说，信息速率并不直接作为存量加入到国民经济中，而是做为各种存量之间的关系存在，这种关系是通过国民经济系统变量的系数及其相互作用综合体现的。由此，我们可以深入掌握使国民经济获得稳定的钥匙。B（s）H（s）Y（s） 图5。1传递函数矩阵图示
2，状态方程模型
状态方程模型比传递函数模型适用范围宽，如可适用于时变系统和非线性系统。信息系统的状态方程模型可以表示为：（3。1。2。5。3） 其中信息速率是N维状态向量，信息量是M维输入向量，而信息国民收入是R维输出向量。A，B，C，D是系数矩阵，其维数分别为n×n，n×m，r×n，r×m。状态方程在形式上虽然与信息公式表面上不一样了，但它实际只不过是将一阶微分方程表示成矩阵和向量形式，实质上是一样的。由状态方程可通过变换关系式简单地转化为传递函数H（s）：
（3。1。2。5。4） 同样，传递函数也可以转化为状态方程。
3，频率特性
频率特性是频域分析的主要工具，它可以对信息速率做类似传递函数模型那样的表示。信息速率可以表示为信息系统的频率特性，它是信息系统输出量y（t）的傅立叶变换与输入量b（t）的傅立叶变换之比：（3。1。2。5。5） 系统的频率特性可以由实验测量得到，因此比较适合实证的分析。这主要是由于它具有比较明显的物理意义。信息系统的频率特性可以由幅频特性A（w）和相频特性（w）表示：
（3。1。2。5。6） 其中，频率特性的幅值等于输出正弦与输入正弦信号的幅值之比；频率特性的相角等于输出正弦与输入正弦的相位差：（3。1。2。5。7） 根据这种特性，可以很容易画出形象而直观的图形。此外，系统的频率特性与传递函数可以相互替换，系统的频率特性就等于系统的传递函数将自变量s换成jw。
b（t）y（t）H（jw） B（jw）Y（jw） 参考文献 （按引文先后顺序及第一次出现顺序排列，不包括文内已注明者）
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