經濟學眼中的通信行程卡用戶行程數據大數據刪除，有這么幾個維度：
1、IOT角度，大數據、云計算、人工智能AI、AI智慧方面，人、物、鏈隨時、隨地、隨需可視化，即便是十幾億的數據樣本不是太大，但足以佐證嫻熟；
2、數據的刪除，是個人意識的覺察（看起來自然而然，但其實是個小小的里程碑）；依法刪除，是法律治理公共品，以及法律保護私人信息的小小節點；
3、程序關停和數據刪除，是疫情防護公共品的規則、邊界的新界定，防護第一責任方，由無限政府，轉移到以家庭和個體為最小單位的責任人。

經濟學角度，這是納什均衡基于定性的有效性定量拓展。

納什均衡本身擴展了經濟學研究經濟問題的范圍。古典經濟學缺乏將不確定性因素、變動環境因素以及經濟個體之間的交互作用模式化的有效辦法，因而不能進行微觀層次經濟問題的解剖分析。納什均衡及相關模型分析方法，包括擴展型博弈法、逆推歸納法、子博弈完美納什均衡等概念方法，為經濟學家們提供了深入的分析工具。
加強了經濟學研究的深度。納什均衡理論不回避經濟個體之間直接的交互作用，不滿足于對經濟個體之間復雜經濟關系的簡單化處理，分析問題時不只停留在宏觀層面上而是深入分析表象背后深層次的原因和規律，強調從微觀個體行為規律的角度發現問題的根源，因而可以更深刻準確地理解和解釋經濟問題。

但一直以來，納什均衡提供了有效的、定性研究范式、模型，只是，涉及到經濟個體之間的交互作用的分析時，如何定量到更小的經濟個體單位，無從著手。

實際產業領域，由于無法精準定量到經濟個體最小單位，巨大的供給、需求潛力，無以釋放。

這是一個怎樣的概念、場景，或者何以巨大潛能？舉個栗子：
當下身邊京東的可視化物流，與古典傳統的B2C快件EMS黑匣子式物流相比，時效快之外，更有倉庫在途化、物理位置可視化、物流服務產品金融化（保險、保理），繼而產生出物流服務信用化、物流流程自動化等 -- 物流產業元宇宙。
這是B2C領域，B2C領域只占社會物流的8%，占比92%的，是B2B物流。
整個物流行業的效率提升，可以使得社會經濟物流成本，從占GDP14%，降到8%，6個百分點。FY2021中國GDP1143670億元人民幣，6個百分點，是6.86萬億。
是的，這就是潛能的數字量化的第一部分，而且是存量的節省部分；
增量角度，更多的物聯起來、金融產出、信譽信用、物流服務的跨境輸出新型全球化等，十倍于6.86萬億起。68.6萬億，當下GDP的1/2。

經濟學的語言話術，直達最小單位的定量，微觀個體行為，拓展了供給、需求。

上面的栗子，面對的是物聯網，是物力。
如今的法律法規治理下的定量鏈接，具體到的最小單位，是個體和家庭，這是人力。
人力的自我覺察、個人責任、個人擔當、個人學習和培訓的提升，較之物力，又將是數倍。
以個體，而不是以“群體畫像”參與到經濟活動中，尤其是知識、工藝類不斷提升，消費、金融、產業、信用......指數級增加。

公共品支撐不了的、巨大到無窮大的疫情壓強，釋放到每個個體、家庭為單位為責任擔當，大部分壓強消弭；能量反之亦然。

如是，正是新技術帶來的潛能激發和釋放，海量新供給、新需求下的新型納什均衡。
以及，亦正是中C政經體經濟學角度最大潛能所在的基本理論框架。

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對比健康碼，行程碼是個好應用。依靠電信網絡天然數字化，抽取核心網日志離線跑一跑，成本低。僅集成三家運營商數據，且業務規則相對統一，系統集成難度低。健康碼依靠巨大戰略投入，基層大量鋪設核酸點，用戶日以繼夜上報，各省市因防疫規則不同無法統一，最后外部環境變化戰略調整，立馬停止。

數字防疫涉及內容更多，當時為了方便核酸大篩才下的，現在也不會大篩了，理應刪除數據給人民一個保障。