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平方厘米)每增加
1
根,对应北京市场的小麦价格上涨
1%,这种线性关系让他的助手忍不住在笔记本上画下纤维与价格的对应曲线。
在河南粮站的实地考察中,布朗发现了更深刻的逻辑。1960
年的
“粮票流通量
-
人口数量”
对应表(每
100
人月流通
500
斤粮票),与
1984
年的
“粮食交易量
-
人口密度”
模型(每平方公里月交易
500
斤)参数惊人一致。某镇的粮票回收数据显示,连续三个月流通量增长
15%,当地粮站提前增加供应,避免了价格波动
——
这个预警机制,与
1960
年用粮票流通量判断饥荒风险的方法一脉相承。
“国际模型依赖期货数据,”
布朗在座谈会上对比两组数据,中国的粮票密码体系响应时间(3
天)比国际平均(7
天)快近一倍,“但中国的方法更直接:粮票的流通量就是最真实的需求信号。”
他注意到一个细节:粮票边缘的毛边数量(3
根
厘米)被用作校验位,这个设计与国际金融的
“三重校验”
原则异曲同工,只是中国用的是农民都能看懂的实物特征。
考察团参观无锡粮农王福根家时,墙上的
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