李紅剛
(北京師范大學管理學院,北京 100875)
經(jīng)過半個多世紀的迅速發(fā)展,現(xiàn)代經(jīng)濟學已形成一門規(guī)模龐大、分支眾多、體系嚴謹?shù)膶W科.作為一個精致自洽的邏輯系統(tǒng),均衡分析一直是現(xiàn)代主流經(jīng)濟學規(guī)范性的分析框架和研究方法[1-2].然而,以新古典經(jīng)濟學為代表的均衡經(jīng)濟學的主導地位并不意味均衡分析為經(jīng)濟研究方法的終結(jié)形態(tài).事實上,對其質(zhì)疑也一直沒有間斷過,最新的例子是諾貝爾經(jīng)濟學獎獲得者克魯格曼的系統(tǒng)批評[3].自從1987年9月Santa Fe研究所專門組織“把經(jīng)濟當作一個演化的復雜系統(tǒng)”研討會以來[4],經(jīng)濟復雜性研究日趨活躍,涌現(xiàn)了諸如非均衡經(jīng)濟學(out-ofequilibrium economics)[5]、復雜性經(jīng)濟學(complexity economics)[6]、多主體計算經(jīng)濟學(agent-based computational economics)[7]以及經(jīng)濟物理學(econophysics)[8-10]等“新”經(jīng)濟學.雖然冠名不同,但這些工作的基點都是把經(jīng)濟作為復雜系統(tǒng)看待,從思想和方法方面給我們拓展了一個更廣闊的視野,使我們更好地理解、認識和把握真實經(jīng)濟系統(tǒng).從均衡到復雜性,代表著經(jīng)濟學研究范式演變的一個意義深遠的方向.本文試圖在對經(jīng)濟學均衡分析核心理論與方法概括和評述的基礎(chǔ)上,著重探討經(jīng)濟復雜性研究最有可能對拓展現(xiàn)代主流經(jīng)濟學研究范式做出實質(zhì)貢獻的三個方面,即對涌現(xiàn)、演化和歸納推理的強調(diào).
經(jīng)典的“均衡”涵義大致可分為兩類.其一是經(jīng)濟系統(tǒng)吸引中心,或者說任何特定經(jīng)濟過程“自然趨向”的一種終極狀態(tài);其二是供求相等、市場出清,反映(供給和需求)兩種力量之間的平衡的思想,這種含義也常被賦予以下規(guī)范意義:供給和需求決定于經(jīng)濟行為人對其自身效用(或利益)最大化的最優(yōu)決策,均衡代表利益主體之間的相互制約和妥協(xié).在現(xiàn)代經(jīng)濟學中,均衡的概念被推廣為特定模型的特定“解”,如瓦爾拉的聯(lián)立代數(shù)方程解[11]、德布魯?shù)牟粍狱c[12]及納什均衡[13]等.這種把均衡廣義化為一種解答性概念的做法,反映了經(jīng)濟學正越來越把均衡當作一種分析框架或手段方法.
均衡理論最經(jīng)典的表述是一般(競爭)均衡理論[11-12],其核心思想可以簡單地概括為對完美市場機制運行方式和對最大化各自利益的市場主體行為相互制約依存關(guān)系的一種理論抽象,基本內(nèi)容可大致概括如下:對于一個私有制市場經(jīng)濟,有兩類經(jīng)濟行為者,即廠商和家庭.與每個廠商相關(guān)的是一個生產(chǎn)可行集,每個家庭擁有一個可以在市場上出售的資產(chǎn)集(包括勞動時間)和對定義在消費和勞動意愿上可能向量的偏好.假定對每種商品宣布一個價格,則每個廠商從其生產(chǎn)可行集中選取生產(chǎn)向量使其利潤最大化.類似地,每個消費者按市場價格出售其資產(chǎn),獲得收入,并購買在其給定價格和收入水平下能支付的商品中最偏好的消費品以取得效用最大化.這樣,就可以定義每一商品的供給和需求作為價格的函數(shù),并且保證函數(shù)是連續(xù)的.對每種商品,稱需求總量超過供給總量的部分為超額需求,則在給定假設(shè)下,超額需求函數(shù)是所有價格的連續(xù)函數(shù).這樣,將使每種商品超額需求為零的一個價格向量稱為均衡.一個主要的結(jié)論是,在給定條件下,均衡價格集是存在的.
事實上,區(qū)分一件商品不僅有賴于其一般特征,而且還取決于獲得的日期.假想存在于今日的市場可以實現(xiàn)對未來任意時刻的商品交割,則將導出一個動態(tài)均衡經(jīng)濟系統(tǒng)使得所有時間供給和需求相等.而且,還可以在此系統(tǒng)中自然地引入借貸和利率,使得當期消費不受現(xiàn)期收入的強約束.這樣,假定可以交割未來所有時間的所有商品的市場存在于今日,這等價于理性預期假設(shè)[14],也就意味著可以引入含時的均衡路徑.這種以均衡為前提對經(jīng)濟系統(tǒng)的動態(tài)分析即均衡動力學(equilibrium dynamics).均衡動力學模型常表現(xiàn)為動力學方程(或稱動態(tài)方程),傳統(tǒng)的研究在于尋求動力方程的定態(tài)(均衡),并認為偏離均衡的行為最終將回歸均衡.
除時間外,不確定性也被引入了一般均衡理論.實際上,商品的標識不僅取決于一般特征和日期,還有賴于今天不確定但在合約交割實施時是確定的事件,這在金融理論中是普遍現(xiàn)象.在不確定性情形下的均衡動力學由隨機動態(tài)方程描述,而對穩(wěn)態(tài)分布的求解取代了對定態(tài)的尋找,也就是說,“一般均衡”被擴展為“動態(tài)隨機一般均衡”(dynamic stochastic general equilibrium)[15].
從思想淵源看,經(jīng)濟均衡理論一直受著經(jīng)典物理(包括牛頓力學和熱力學)中唯一穩(wěn)定平衡態(tài)觀念與分析方法的影響,尋找經(jīng)濟系統(tǒng)唯一穩(wěn)定均衡也是經(jīng)濟分析的基本內(nèi)容,并且這種均衡點還被賦予一定的規(guī)范經(jīng)濟學意義,如帕累托最優(yōu).為了保證這個均衡點的唯一存在性、穩(wěn)定性,在前提假定中人為突出能實現(xiàn)所企求均衡點的因素,盡量舍棄“破壞”所企求均衡點的因素.但是,從科學實證的角度看,這樣的“加工”操作可能使經(jīng)濟模型偏離真實的經(jīng)濟系統(tǒng)內(nèi)在機制.對于一般均衡理論假定的非現(xiàn)實性,過去人們并非熟視無睹,但常常認為這是理論抽象所必要的,或者是為照顧模型的可處理性所必須付出的代價,并認為這些假定并不對所分析問題的核心結(jié)論造成實質(zhì)傷害.盡管一般而言這種認識不無道理,但是,在一些“非均衡”機制起主導作用的情形下,這種前提假設(shè)本身就預示著理論或模型與經(jīng)濟現(xiàn)實南轅北轍.也就是說,即使我們能在這些基礎(chǔ)上建立一個“精致”的理論,但該理論有時可能變得與經(jīng)濟現(xiàn)實并不相干.事實上,雖然均衡理論在實證中確實取得了一些經(jīng)驗支持,但許多經(jīng)濟現(xiàn)象,特別是動態(tài)經(jīng)濟現(xiàn)象,明顯地很難得到標準均衡經(jīng)濟理論的闡釋.例如,在整個經(jīng)濟中出現(xiàn)并且持續(xù)存在的不規(guī)則頻度和幅度的周期波動這一事實與經(jīng)濟在遇到擾動后會回歸均衡態(tài)的觀點并不一致[16],在金融中“過度波動性(excess volatility)”[17]一直是一個核心的典型事實.這些現(xiàn)實經(jīng)濟中不爭的事實激勵著人們重新審視主流均衡經(jīng)濟理論,而復雜性研究的思想和方法應該可以給我們重構(gòu)經(jīng)濟學提供一個很不錯的武器.
復雜性研究的核心關(guān)注點是多元素系統(tǒng)對這些多要素所創(chuàng)生模式的適應和反應.在此,時間自然地通過調(diào)節(jié)和變化過程引入進來.當元素做出反應,整體模式會變化;當整體模式發(fā)生變化,元素重新做出反應.代之以達到某種漸近態(tài)或均衡,復雜系統(tǒng)一直處在隨時間不斷地演化和展現(xiàn)過程中.這種模式也自然出現(xiàn)于經(jīng)濟系統(tǒng)中.經(jīng)濟主體,無論是消費者、廠商還是投資者,都在連續(xù)地調(diào)整它們的市場行動、購買決策、價格,并預測這些行動、決策、價格,以及預測所共同創(chuàng)生的局面.但與只以一種簡單的方式對其所創(chuàng)生世界做出反應的一些自然系統(tǒng)中的元素不同,經(jīng)濟元素(人化的主體)在反應中會具有他們的策略,并會預測他們可能采取的一系列行為的后果.這又給經(jīng)濟學加上另一層自然科學所不會有的復雜性[6].
復雜性最基本的表現(xiàn)就是“涌現(xiàn)”(emergence),本文稱之為“涌現(xiàn)復雜性”.涌現(xiàn)就是基于大量元素單元相互作用但只能在系統(tǒng)整體層次上才能表現(xiàn)出來的一些新屬性和新現(xiàn)象,它強調(diào)的是相互作用多元素系統(tǒng)表現(xiàn)的整體行為.一個廣泛傳播的復雜性科學理念就是“系統(tǒng)在整體上的行為不等于各個部分行為的簡單加總”.比如,在從原子、分子、細胞、組織、生物體、生態(tài)系統(tǒng)的層次鏈條中,盡管高一級層次是由低一級層次組成的,但我們都不可能簡單地從低級層次元素的屬性集合推知高級層次整體的屬性,因為后者是涌現(xiàn)出來的新屬性.在經(jīng)濟學中人們很早就注意到微觀經(jīng)濟與宏觀經(jīng)濟在層次上的區(qū)別,宏觀經(jīng)濟的一些性質(zhì)正是基于微觀經(jīng)濟主體互動涌現(xiàn)出來的新屬性.因此,試圖簡單地從微觀經(jīng)濟理論加總出宏觀經(jīng)濟學的做法是根本錯誤的,很容易犯“合成的謬誤”.探討宏觀經(jīng)濟現(xiàn)象的微觀基礎(chǔ)必須建立在涌現(xiàn)復雜性的世界觀上.
涌現(xiàn)的一個關(guān)鍵機制是系統(tǒng)組成元素之間的相互作用,在經(jīng)濟系統(tǒng)中就是經(jīng)濟主體之間的關(guān)聯(lián)與互動.正如德國經(jīng)濟學家Lux所言,經(jīng)濟學雖然源自互動,但卻忽視了它[18].當然,經(jīng)濟學在寡頭市場研究中基于博弈論方法涉及了互動,但它重點在分析個體間的利益均衡;而在大量涉及個體行為與總體結(jié)果(即微觀行為與宏觀模式)的研究中常常把個體之間的互動給忽略了.經(jīng)濟主體間的策略互動是經(jīng)濟涌現(xiàn)復雜性的一個基本源泉,但經(jīng)濟學研究中常常有意忽視互動細節(jié)與過程,主要去關(guān)注“均衡”結(jié)果對主體影響.這種處理方式有些類似物理學中的平均場方法,也就是把環(huán)境對物體的作用進行集體處理,以平均作用效果替代單個作用效果的加總方法.這種方法能簡化對復雜問題的研究,將一個高次、多維的難以求解的問題轉(zhuǎn)化為一個低維問題.盡管平均場理論帶來了研究的便利,但是,由于加總過程會掩蓋掉環(huán)境中個別影響因素的漲落,因此,在非平衡(均衡)過程、強關(guān)聯(lián)系統(tǒng)以及瞬態(tài)等情形中,這種方法帶來的巨大誤差會使結(jié)論根本錯誤[19].
主流經(jīng)濟學研究中較普遍的做法是用同質(zhì)代表主體(homogenous representative agent)來刻畫或界定微觀個體行為,并據(jù)此外推或加總出整體結(jié)果.一個典型例子是盧卡斯在其諾貝爾經(jīng)濟學獎頒獎儀式上的演講[20],其中表述的宏觀經(jīng)濟的一般均衡理論基本上就是用同質(zhì)代表主體的個體行為外推出了宏觀經(jīng)濟的運行以及貨幣對宏觀經(jīng)濟的影響,而經(jīng)濟主體間的互動被抽象蒸發(fā)了.無疑,這篇演講稿中表述理論的表述形式是非常漂亮的,但是,從復雜性研究的角度看,這種推導模式是有問題的:從代表性微觀個體行為是不能自然外推出宏觀整體模式的,后者應該是系統(tǒng)互動涌現(xiàn)的結(jié)果,它可能包含前者所不具備的性質(zhì).比如,2008年美國出現(xiàn)的經(jīng)濟危機就是群體行為互動的結(jié)果,拋開互動是很難從個體行為中推導出“危機”模式的.
在復雜性經(jīng)濟學研究中,代替同質(zhì)代表主體的是相互作用的異質(zhì)的多主體(heterogeneous multiagent).這里,多主體間的互動是被著重強調(diào)的:不同的主體在相同的條件下也可能有不同的行為,而且彼此間存在策略互動.復雜性研究中有一些經(jīng)典的描述主體互動的模型,如元胞自動機[21]、Ising模型[22]等.近十多年來,復雜網(wǎng)絡(luò)也成為描述系統(tǒng)元素間的關(guān)聯(lián)和互動的一個有力工具[18].在復雜網(wǎng)絡(luò)框架下,網(wǎng)絡(luò)動力學既可以定義在固定的網(wǎng)絡(luò)連接上,也可以擴展到演化的網(wǎng)絡(luò)上(包括網(wǎng)絡(luò)權(quán)重的變化以及點、邊的增加和減少).在日新月異的計算機技術(shù)的支持下,多主體計算機模擬模型已經(jīng)能處理相當復雜的主體互動模式,這些模式的表達更多地是基于規(guī)則而非方程,互動的結(jié)果可以給我們展示出經(jīng)濟主體和整個系統(tǒng)共同演化的圖景.
復雜性另一個重要表現(xiàn)是“演化”,本文稱之為“演化復雜性”.演化復雜性強調(diào)系統(tǒng)的動態(tài)過程,強調(diào)復雜演化現(xiàn)象.從數(shù)學角度看,動態(tài)行為與演化行為本質(zhì)上是一致的.但從復雜性科學角度看,演化的內(nèi)涵更豐富些.從辭源上講,英文中的“evolution”一詞本可以指任何事物的生長、變化或發(fā)展,包括恒星的演化、社會的演化等.自19世紀以后,演化通常用來指生物學上生物在不同世代之間具有差異的現(xiàn)象.需要提醒的是,把“evolution”翻譯成“進化”是錯誤的,因為演化沒有價值判斷,而進化則包含價值判斷.如果硬要給演化以價值判斷,則它既應包括進化,也應該包括退化.生物演化的主要機制包括可遺傳變異,以及生物對環(huán)境的適應和物種間的競爭.自然選擇的過程會使物種的特征被保留或被淘汰,甚至使新物種誕生或原有物種滅絕.當今復雜性科學已經(jīng)把生物演化的這些機制擴展到社會經(jīng)濟復雜系統(tǒng),因而社會經(jīng)濟系統(tǒng)演化也蘊含社會經(jīng)濟主體學習、競爭、適應和“自然選擇”的歷史進程.
主流經(jīng)濟學也強調(diào)動態(tài)分析,但相對于靜態(tài)分析,主流經(jīng)濟學的動態(tài)分析還遠不成熟.盡管已經(jīng)發(fā)展了OLG(世代更替模型)等專門討論動態(tài)行為的模型[23],但經(jīng)濟學中的動態(tài)分析常常是一種被高度加工過的動態(tài)分析,在某些理論中,如增長理論,一些動態(tài)問題甚至被加工成實質(zhì)上的靜態(tài)問題.這些加工產(chǎn)品大多是過度簡化的結(jié)果.例如,為保證動態(tài)均衡唯一存在并趨于達到,均衡經(jīng)濟學傾向于強調(diào)負反饋行為,但在國際貿(mào)易理論、產(chǎn)業(yè)組織理論、區(qū)域經(jīng)濟學、發(fā)展經(jīng)濟學中,常常離不開諸如收益遞增、集聚效應、良性循環(huán)和惡性循環(huán)、閾值作用等體現(xiàn)明顯正反饋的行為,而這種正反饋行為自然導致非線性動力學過程[4].均衡分析一般將這類實際的非線性動態(tài)方程y線性近似.然而,這種近似有時會導致根本錯誤,因為其帶來的不僅是定量的差距,而是對系統(tǒng)特性的根本扭曲.事實上,保留有意義的非線性因素,非線性動態(tài)分析會展示出豐富多彩的非線性動態(tài)現(xiàn)象,它使我們擁有一個全新的圖景[24].除均衡動態(tài)分析所給出的單一定態(tài)均衡和簡單周期外,非線性機制還會給出多重均衡(multiple equilibria)、鎖定(lock-in)、分叉(bifurcation)、路徑依賴(path-dependence)、突變(catastrophe)、混沌(chaos)等復雜動態(tài)行為,使我們對經(jīng)濟動態(tài)過程的多樣性有一個更全面的認識.經(jīng)濟系統(tǒng)的最終歸宿不再僅是一個均衡點,許多變量最終狀態(tài)趨于一個單一、有限、有一定維數(shù)的區(qū)域,這個區(qū)域被稱為吸引子(attractor).這個吸引子可看作均衡點的擴展,它使經(jīng)濟既充分展示其復雜動態(tài)特性,又被局限于一定區(qū)域[25].
演化是個動態(tài)過程,時間自然嵌入其中.當人類面臨時間過程,跨時決策自然而生,而對未來的預期是人們行為決策的基礎(chǔ),它反映了具有主觀能動性的人類學習和適應能力.預期將歷史、現(xiàn)在和未來鏈接了起來.與物理系統(tǒng)中只有過去影響現(xiàn)在不同,社會經(jīng)濟系統(tǒng)中未來因素也可能影響現(xiàn)在.然而預期的引入確實是一件相當復雜的事情,它既涉及預期所依賴的可得信息,也取決于人們所使用的預測模型(包括理論等).主流經(jīng)濟學動態(tài)分析不成熟的一個重要原因是對預期的處理過于簡單或過于理想.早期經(jīng)濟學研究中主要采用靜態(tài)預期(預期變量本身或其變化率不變)和適應性預期(根據(jù)預期值和實際值的差異以固定模式動態(tài)地調(diào)整預期),可以看出,這種預期本質(zhì)上是向后看(后向性)的,過于簡單,也有悖于預期面向未來的特質(zhì).后來,穆思提出理性預期[14],其基本內(nèi)涵是針對某個經(jīng)濟現(xiàn)象(如市場價格)進行預期的時候,人們會最大限度地充分利用所得到的信息來做出預測而不會犯系統(tǒng)性的錯誤,因而,平均地來說,人們的預期應該是準確的.盧卡斯批評凱恩斯主義經(jīng)濟學忽視了人們的學習和適應能力,這是對的,但其代表的理性預期學派對人們獲取、處理信息的能力和理性程度又過于高估了[3].另外,主流經(jīng)濟學中不同主體對于未來的預期一般是同質(zhì)的,也就是他們占有的信息和采用的預測模型都一樣,這顯然是很強的假定.比如,在金融市場中,正是投資者對未來的預期的差異維持現(xiàn)實市場中大多數(shù)的交易,同質(zhì)性預期只能解釋占小部分的流動性交易[26].不同于主流經(jīng)濟學,復雜性經(jīng)濟學對預期的處理要開放得多,它強調(diào)異質(zhì)性預期,這就為不同主體引入不同的預測模式提供了機會,既涵蓋靜態(tài)預期、適應性預期以及理性預期,也可包含其他有道理沒道理的預測模式.這種預期處理方式顯然更真實些[27].當然,比起傳統(tǒng)的同質(zhì)性預期,異質(zhì)性預期很難用方程推演的方式處理,也只能借助于計算機模擬.
這里再特別討論一個主體預期對系統(tǒng)實際演化的影響及其導致的演化結(jié)果與預期的一致性問題.一個基本事實是,沒有人類參與和干預的自然系統(tǒng)的演化不會受人們預期的影響.如果這些演化存在客觀規(guī)律并被人們認識到,則系統(tǒng)的演化行為就會被人們重復地準確預測,而且這種系統(tǒng)演化結(jié)果與預測的一致性也是人們對某個規(guī)律是否客觀存在的基本判據(jù).這種“科學范式”對自然系統(tǒng)無疑是被廣泛認可的.但是,在人類參與或干預的社會系統(tǒng)中,這種科學范式就不一定適用.經(jīng)驗實證表明,一方面,人們的預期是可以自我實現(xiàn)的,或者說自我證實的.經(jīng)濟學中討論的黑子(sunspots)均衡(指市場結(jié)果或資源配置依賴于一個外生的隨機變量僅僅是因為人們都認為其重要而不是其本身對實際經(jīng)濟因素有真實影響)也是一種預期自我實現(xiàn)現(xiàn)象[28].另一方面,人們的預期還可能會自我毀滅.考慮Arthur提出的著名的酒吧問題:人們每周必須獨立地決定是否去他們所鐘愛的一家酒吧.決策規(guī)則是,如果預測去的人多他就呆在家里,預測去的人少就去酒吧.這里,任何共同使用的預期模型都會自我毀滅.如果所有的人都用一個預期模型預測去酒吧的人很少(多),所有的人就都會(不會)去,從而使模型失效.這樣,沒有“正確”的預期模型可供所有市場參與者使用[5].更早前盧卡斯從理性預期的角度針對宏觀經(jīng)濟政策的提出的“盧卡斯批評”[29](指經(jīng)濟決策者不應該試圖去應用某些基于歷史數(shù)據(jù)的宏觀經(jīng)濟統(tǒng)計規(guī)律去預測并調(diào)控經(jīng)濟,因為這樣會使現(xiàn)存統(tǒng)計規(guī)律失效)也表達了類似思想.顯然,這里所謂的預期自我實現(xiàn)和自我毀滅雖然涉及預期和結(jié)果一致性問題,但又不是一般意義的預測準確性問題,它強調(diào)的是僅存在于人類參與系統(tǒng)中的主體預期對系統(tǒng)運行的影響:有些發(fā)生的現(xiàn)象僅僅是因為預期而致(“無中生有”),而有些未曾實現(xiàn)的結(jié)果恰恰是預期所毀(“有湮于無”).在文獻[30]中構(gòu)建了一個統(tǒng)一金融市場模型解說了這種預期的自我實現(xiàn)和自我毀滅現(xiàn)象.無論預期的自我實現(xiàn)還是自我毀滅,都是人類參與系統(tǒng)特有的演化復雜性,它們使我們對社會系統(tǒng)演化的可預測性有一個更深入的認識,從而更準確地理解和把握社會系統(tǒng)的規(guī)律的涵義.
從科學研究方法論方面看,主流經(jīng)濟學盡管也受到物理學、生物學的影響,但受數(shù)學的影響更大,這特別表現(xiàn)在其對演繹推理的強調(diào),從形式上看,經(jīng)濟學理論就是一個從基本概念、公理或定律出發(fā)的嚴密的演繹體系[13,31].從一般性的前提出發(fā),通過演繹(推導),得出具體陳述或個別結(jié)論的過程,演繹推理對于保證經(jīng)濟理論分析中的邏輯嚴密性和學科知識傳承的穩(wěn)定性具有重要意義.演繹推理的正確與否首先取決于大前提的正確與否.如果大前提錯了,結(jié)論自然不會正確.然而,經(jīng)濟學中確實有一些大前提是經(jīng)不起實證檢驗的.如獲得1990年諾貝爾經(jīng)濟學獎的資本資產(chǎn)定價模型對投資者的假設(shè)明顯不符合實際[32].為了能夠演繹出形式漂亮的理論結(jié)果,經(jīng)濟學有時不惜在前提假設(shè)中隱性或顯性提出與現(xiàn)實相差甚遠的命題.比如試圖從微觀行為簡單加總出宏觀現(xiàn)象的理論,在演繹過程中,就隱含假定這種推演方式是正確的,而復雜系統(tǒng)思想表明這可能存在根本性錯誤.再比如理性預期是為了得到動態(tài)均衡解的重要假定,但它顯然對人類理性提出了不切實際的要求.又如,為了推導股票定價的股利貼現(xiàn)模型,理論上必須假定同質(zhì)性投資者,特別是要求這些投資者具有足夠強的推理能力和計算能力,還能夠形成共同預期.然而,在實際股票市場交易過的人都會體認到,這種假設(shè)大多是靠不住的.如果考慮實際存在的投資者異質(zhì)性,由套利定價方程推導股利模型就會推導不下去.即使引入投資者的無限理性(推理和計算能力),也會遇到根本的演繹困境[27].直觀理解這種困境可參看凱恩斯提出的資產(chǎn)市場“選美競賽”問題.參見凱恩斯原文[33]:從事職業(yè)投資,好像是參加選美競賽,報紙上發(fā)表100張照片,要參加競賽者選出其中最美的6個,誰的選擇結(jié)果與全體參加競賽者之平均喜好最接近者誰就得獎.在此情形下,每個參加競賽者都不選他自己真認為最美的6個,而選他認為別人認為最美的6個.每個參加者都從同一思維出發(fā),都不選他自己真認為最美者,也不選一般人真認為最美者,而是運用智力,推測一般人認為一般人認為最美者.這已經(jīng)到了第三級推測,我相信有些人會運用到第四級第五級,甚至更高級.抽掉凱恩斯描述的市場真實,在高度理想化假設(shè)下演繹出的股利貼現(xiàn)模型雖然干凈、利落,但終究只能作為教科書中的精致展品,實際價格波動與該模型的明顯差異則被無奈地冠以所謂“過度波動性”.
與演繹推理不同,歸納推理通過觀察和經(jīng)驗的歸納,得出一個具有或然性的一般結(jié)論.歸納推理告訴我們,在給定的經(jīng)驗性證據(jù)基礎(chǔ)上,怎樣的結(jié)論才是可能的.在比較成熟的物理學、生物學等學科中,歸納推理與演繹推理至少一樣重要.事實上,物理學、生物學原本就是一門基于觀察和實驗的學科,歸納推理占主導地位是很自然的事情.從經(jīng)濟復雜性研究方法論看,經(jīng)濟學也應該從過度強調(diào)演繹推理的傳統(tǒng)中走出來.克魯格曼在金融危機之后反思道,主流經(jīng)濟學的問題在于誤把“美”當成“真”[3].從對演繹推理的強調(diào)到對歸納推理的強調(diào)應該是由美及真的途徑之一.對于前述異質(zhì)投資者預期的演繹困境,一種基本的解決方法就是舍演繹推理取歸納推理:每個主體都基于自己的觀察和經(jīng)驗形成自己的預期模型.依主流經(jīng)濟學的標準,這些預期可能是理性的,也可能是非理性的,但它們是可以被使用者根據(jù)后續(xù)信息不斷修正的,反映經(jīng)濟主體不斷試錯的過程.這里“理性”不在于一貫正確,而在于不斷認識和改正錯誤.顯然,這是更真實的經(jīng)濟過程,其中,經(jīng)濟主體都是凡人,不占有完全信息,不需要無限理性,個體之間還可能存在非理性的相互影響(如羊群效應).該范式可以把前述的演繹均衡狀態(tài)作為特例,但包容了更一般的經(jīng)濟情形,可以解釋傳統(tǒng)經(jīng)濟學中被當作異象(anomaly)的典型事實(stylized facts).當然,對異質(zhì)主體的這種應對方式從傳統(tǒng)解析分析的數(shù)學工具看是難以處理或根本是不可處理的,但多主體模型方法可以借助計算機來實現(xiàn)的.計算模擬過程確實沒有演繹推理那樣體現(xiàn)從推導過程到結(jié)論的數(shù)學表述形式之美,但能引導我們回歸經(jīng)濟本體之真.法國經(jīng)濟物理學家Roehner認為從研究方法看經(jīng)濟學也應該是一門基于觀察和實驗的學科[34],這種看法表明了科學研究方法的普遍一致性.現(xiàn)在,日趨活躍的行為經(jīng)濟學和實驗經(jīng)濟學應該是反映了經(jīng)濟學者在此方向上的努力:更加重視實驗和實證數(shù)據(jù),拋棄一些脫離現(xiàn)實的基本假設(shè),升級經(jīng)濟學理論體系,使經(jīng)濟學的科學性更上一層樓.
較有效便利地實施歸納推理的技術(shù)手段是多主體模型方法.主體(agent)是組成復雜系統(tǒng)的基本元素,特別地,作為社會經(jīng)濟系統(tǒng)的主體,他們有自主性,有反應和感知能力;他們具備有限理性[35],在決策時很多時候都要借助于一定的歸納推理;他們相互之間能通過通信和相互作用形成主體間關(guān)聯(lián);他們能夠自己適應自己學習;他們可能同質(zhì)也有可能異質(zhì).多主體模型就是基于對這些主體特性模仿和展現(xiàn)的計算機模擬模型,特別是模擬眾多決策主體之間的相互作用.在多主體模型模擬中,在任意給定時刻,每個主體都根據(jù)其當前自身情況、環(huán)境狀態(tài)以及其行為規(guī)則確定要采取的行動,所有主體的個別行動共同形成集體的模式,而集體模式又是主體進一步行動的決策依據(jù).計算機給出集體行動的歷史(時間序列),也可以跟蹤每個主體自身情況的變化以及主體間的互動過程,當然也可特別關(guān)注整個系統(tǒng)或個別主體的最終演化狀態(tài).與傳統(tǒng)的基于演繹的均衡模型相比,多主體模型能夠更好地包容主體異質(zhì)性、非線性機制以及復雜相互作用,更好地反映人類的適應性和學習,因而也更能把經(jīng)濟作為一個復雜系統(tǒng)來建模.一個好的多主體模型可以為我們提供一個對復雜系統(tǒng)互動元素的涌現(xiàn)性質(zhì)前所未有的理解,而且是超越直覺的.從應用層面看,多主體模型可以通過增加更多關(guān)于主體行為的具體信息使模型更接近客觀現(xiàn)實,這可能為回答很多重要問題帶來希望.比如,在2008年金融危機之后,有學者就試圖用多主體模型構(gòu)造更現(xiàn)實的金融市場模型[36].在多主體模型建模中,一個主要的挑戰(zhàn)是如何規(guī)定主體的行為,特別是選擇其決策的規(guī)則.在許多情形下,這種人為規(guī)定仍然是基于常識(common sense)或猜想.需要注意的是,這些行為規(guī)則既要足夠模仿現(xiàn)實行為,又不能過于沉迷于現(xiàn)實.因為,任何試圖去模仿現(xiàn)實問題所有細節(jié)的努力將迅速導致非常復雜的模擬,而且還會讓我們難以確定其中的因果關(guān)聯(lián)(what causes what),最終失去理論工作的本意.
復雜性研究的一個基本思想就是把復雜系統(tǒng)真正當作復雜系統(tǒng)來研究,而經(jīng)濟復雜性研究的核心理念正是走出傳統(tǒng)經(jīng)濟學對復雜經(jīng)濟現(xiàn)象的簡單化,回歸經(jīng)濟真實的復雜性.也就是說,經(jīng)濟復雜性研究雖然看似帶來許多新思想新見解,但它并非給經(jīng)濟系統(tǒng)添加了新成分,而是替人們找回曾被他們舍棄掉但非常重要的東西.從均衡到復雜性,經(jīng)濟復雜性研究不是對均衡經(jīng)濟理論的修補或裝飾,而是試圖重構(gòu)一個更一般、更本原的理論.相對傳統(tǒng)經(jīng)濟學,現(xiàn)在復雜經(jīng)濟學還顯得相當稚嫩,但我們相信,它代表經(jīng)濟學未來發(fā)展的方向.
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