复杂经济学

理解“涌现秩序”

汪丁丁

北京大学国家发展研究院教授

就我所知，包括这本文集的作者阿瑟在内，研究“复杂现象”的学者们都承认，“复杂性”与“人”是难定义的两大观念，如果坚持“内涵定义”而不是“外延定义”的话。例如，关于“人”，我只能跟随黑格尔说，人的本质是精神，而精神的本质是自由。关于“复杂性”（英文“complexity”有远比“complication”更复杂的含义），我也只能说，它的本质（或“等价观念”）是“涌现秩序”，而“涌现”的本质是怀特海在《思维方式》里阐述的“过程”。我曾写过一篇晦涩短文《涌现秩序的表达困境》，几年前，阿瑟这本《复杂经济学》的译者贾拥民用来做了他另一本译作的序言。我把那篇文章也附在文后了。

阿瑟2015年3月4日在新加坡南洋理工大学“涌现模式研讨会”（Emerging Patterns Conference） 上 的 演 讲《复 杂 性 与 西 方 思 想 的 迁 移》（Complexity and the

Shift in Western Thought），或许是他为自己这本《复杂经济学》提供的注释。此

处，西方思想的核心是“科学”。阿瑟列出西方科学的四大基石（我更喜欢称之为西方科学的“心理基础”）：（1）秩序，或我更喜欢的表达，“秩序感”。（2）基于数学方程，或者，依照罗素和怀特海写作《数学原理》的初衷（将数学表达为逻辑的延伸），符合逻辑的表达。（3）可预测性，我认为这是关键的。西方的崛起，借用赫拉利《人类简史》的概括，关键就是“知识与资本”的联姻。并且，在詹姆士《实用主义》哲学阐释之后，赫拉利正确地指出，培根“知识就是力量”的意思是，能增强人类力量的知识才是知识，而知识的真伪则是从属性的议题。从低等生命到高等生命，只要演化形成了在感觉神经元与运动神经元之间的“中介神经元”（inter-neurons）的网络，即可称为“中枢”的神经系统，行为就开始由“想象”（预测）与“行动”（实现）两个阶段组成。预测准确则行动效率高，也就是知识增强力量。（4）平衡状态或均衡状态，这是因为要预测就要观察（收集数据），而不平衡或非均衡的过程是很难观察的。

我同意张五常的判断，经济学，在社会科学诸学科中，符合科学的上列四性质。在同一演讲中，阿瑟指出，生物学是对上列四性质的挑战。因为，生物系统虽然有秩序感，却是开放的系统。并且，生物学一般而言不能表达为数学方程或模型。再者，生物演化通常不可预测。后，生物过程不是均衡状态。由于一百多年来达尔文学说取得的辉煌成就，还由于基于牛顿力学的社会科学越来越难以适应互联网时代的复杂现象，西方思想正从牛顿的机械论模式向达尔文的演化论模式迁移。阿瑟这本《复杂经济学》，旨在阐明他多年甚至毕生努力要建立的“复杂现象的经济学”基本框架。

于是，阿瑟必须寻求一种新的表达。我读《复杂经济学》这本书，还没有见到这一令人期待的新的表达。直观而言，经济学的研究方法可概括为是“从本质到现象”的，我更喜欢说是“由内及外”的研究方法。经济学家根据观察得到一组内涵定义—他希望解释的经济活动的前提条件（偏好与约束），因为内涵定义是根据事物的本质而形成的，所以经济学家能从这组定义有逻辑地演绎出可在现实中获得验证（可证伪）的命题。与这一方法或许刚好相反的研究方法，是生物学的，可概括为是“从现象到本质”的，或者用我更喜欢的语言，就是“由外及内”的研究方法。与康德不能内涵地定义“人”的本质一样，生物学家不能内涵地定义“生命”的本质，于是生物学家只能从表层的现象开始观察并确立自己的理解—即形成他所研究的生命过程的外延定义，并根据外延定义继续收集数据，以便得到更深入的理解和更深入的外延定义，从而更接近他所研究的生命过程的本质性的理解，逐渐观察并理解更深层的现象—这是一个不能穷尽的理解过程，以至于阿瑟指出，这一理解，它自身就是涌现秩序的一部分。读者必须时刻记着，这位阿瑟就是写了《技术的本质》的阿瑟。在学术思想史的视角下，阿瑟的思路更充分地表现于他关于技术之本质的论述中—我概括为两句话：（1）在演化视角下，技术就是有生命的；（2）在静态视角下，生命就是技术。

对于涌现秩序的表达困境，阿瑟必须解决的根本问题是：如何将经济学由内及外的研究方法与生物学由外及内的研究方法整合在同一理解框架内？

涌现秩序（emerging orders）怎样表达，我相信，这一问题始终困扰着哈耶克，也同样困扰当代研究复杂现象（包括演化社会理论）的学者，而且尤其因为意识到这一问题的深刻含义，与欧陆和英美的其他思想传统相比，哈耶克更欣赏苏格兰启蒙时期的经验主义传统。

首先，根据哈耶克的描述，将“复杂现象”区分于“简单现象”的认知特征在于，微观层次的行为主体不可能预见哪怕是服从简单规则但数量极大的行为主体之间相互作用之后涌现出来的宏观秩序的样式，尽管他们可能事后理解这些样式。其次，哈耶克相信，语言、人类的社会网络、每一个人脑内大量神经元的交互作用网络，这三类现象是复杂现象的经典案例。 后，哈耶克试图论证：（1）存在“模糊型”与“清晰型”这两种不同的人类大脑或心智结构，（2）与清晰型大脑相比，模糊型大脑更富于原创性，因为，（3）脑内的创造性过程是一种复杂现象。

从简单的社会网络仿真不难看到，只要存在奈特所说的“不确定性”（而不是“风险”），并且只要相互作用的行为主体数目足够大，则不论行为规则多么简单，仿真研究者都不可能预见微观行为的宏观秩序。哈耶克试图论证的，在引入哪怕是少量的奈特所说的“不确定性”之后，更可能获得清晰论证。为什么哈耶克必须假设有数量极大的行为主体服从哪怕简单的行为规则？数量极大，意味着不可预期的小概率事件必定发生，相当于引入了奈特所

说的“不确定性”。杨格（Peyton Young）在 20 世纪 90 年代得到的一个著名结果是，在随机过程的作用下，两个具有完备理性的博弈参与者相互观察对方策略的“学习过程”可以不收敛或收敛于错误的均衡。因此，对于复杂现象之发生，与奈特所说的“不确定性”的作用相比，个体理性是否完备并不很重要，或者说，理性不完备只是奈特所说的“不确定性”的另一种表达，例如，表达为“C-D gap”的有限理性。

    在任何理解之前，先有表达。怀特海的意思是，凡重要的，总要表达。面部表情、手势、声音、语言、文字、行动、情绪、群体行动和政治、战争和契约，凡有所表达的，都有重要性。绝大部分感受，不能获得而且可能永远不能表达。许多被意识到的表达可称为“presentation”（呈现）或“representation”（再呈现）。虽然还有许多呈现或再呈现的重要性，从未被我们意识到。要概括无数具体的表达，荣格尤其重视“符号”，他相信符号能够涵盖全部文化及其意义。关键是，人类或许永远只能理解符号的一部分含义，而由符号激发的精神过程的绝大部分是无意识的—个体无意识和集体无意识。脑科学进展到拉尔夫·阿道夫斯（Ralph Adolphs）提出“社会脑”概念以来，符号互动论与社会交往理论获得了脑科学术语的表达。符号的含义在社会交往中呈现于具体情境，孔子解仁，只在《论语》描述的那些具体情境之内阐释这一符号的含义。完全脱离情境的符号，蜕变为“指号”（signs）。可以认为，符号是历史性的，而指号是逻辑性的。也因此，符号含义是不可穷尽的。于是，符号含义在历史过程中的呈现，与社会交往和人类的实践活动，有了密切联系，它们一起构成海勒女士阐释的“文化创造”过程。

传统经济学的思想框架和知识谱系越来越难以解释这个快速变化的世界。“复杂经济学”创始人布莱恩·阿瑟认为，当今世界面临的既不是市场失灵的问题，也不是政府失灵的问题，而是理论失灵的问题，确定性思想是这一切的根源。阿瑟在多年研究的基础上提出了“复杂经济学”这一经济思想新框架，指出经济不一定处于均衡状态，不确定性才是经济世界的主旋律。

这是一本见证“复杂经济学”成长的著作，你将看到“复杂性思维”在经济学领域是如何发展起来并形成一门崭新的学科。本书通过“爱尔法鲁酒吧问题”和“圣塔菲人工股票市场”两个重要项目，将复杂思维和经济学系统的融合过程娓娓道来，对于我们理解当今所处的时代环境具有深刻的启示。

复杂性思维造就复杂经济学，复杂的经济需要复杂经济学。

布莱恩·阿瑟

知名经济学家，研究经济正反馈机制的先驱。加州大学伯克利分校经济学硕士和运筹学博士，37岁就成为斯坦福大学年轻的经济学教授。

1987年获得“古根海姆奖”，1990年获得“熊彼特奖”。

1987年进入圣塔菲研究所，投身跨学科的复杂性科学领域。1988年，主持圣塔菲研究所的重要研究项目。他是圣塔菲研究所的元老级人物，也是复杂性科学的奠基人，并因贡献突出而荣获首届“拉格朗日奖”。2019年，他因为在复杂经济学领域的贡献而获得“引文桂冠奖”。

对于技术与科学、经济之间的关系，他见解独特，是一位技术思想家。

赞誉

推荐序一 理解涌现秩序 

汪丁丁

北京大学国家发展研究院教授

推荐序二 了不起的阿瑟 

张翼成

欧洲科学院院士，瑞士大数据与网络科学中心主任

新经济体系的奠基之作《重塑》作者

中文版序 布莱恩·阿瑟访谈录

引言 复杂性思维造就复杂经济学

结缘圣塔菲研究所

“人工股票市场”项目

“爱尔法鲁酒吧”问题

技术是如何进化的

复杂经济学的诞生

01  什么是复杂经济学

经济与复杂性

内生的非均衡

建立非均衡状态下的理论

三种典型的非均衡现象

正反馈

经济的形成

泡沫和崩溃是市场的基本趋势

一门基于“动词”的科学

02  “爱尔法鲁酒吧”问题

归纳思维

60 人！归纳推理揭开的谜底

归纳推理的多彩世界

03 圣塔菲人工股票市场

市场是理性的吗

为什么归纳推理是有效的

归纳预期的市场

两种市场体制的涌现

是普遍规律，还是人为假象

金融市场是个复杂系统

04 收益递增和路径依赖

简单模型：仅存在两种技术

一般框架：考虑随机性小事件

收益体制与路径锁定

动态收益递增会导致糟糕的“锁定”

05 经济中的过程与涌现

复杂经济的六大特征

“复杂性视角”带来的三大影响

三个新热点

06  再好的经济和社会系统也会被“玩弄”

“剥削”的 4 种类型

“压力测试”的作用

用“涌现”发现新行为

自动预警

补上“失败模式反思”这一课

07  技术究竟是如何进化的

电路设计的进化

新技术的涌现

技术的扩展

创造性毁灭的风

复杂技术是涌现出来的

08  技术进化所引发的经济进化

经济就是技术的一种表达

    结构性变化

解决方案带来的新问题

09 复杂性的进化

机制1 ：协同进化多样性的增加

机制2 ：结构深化

机制3 ：捕获软件

复杂性的坍塌

10 认知科学

心智是什么

心智是快速的模式完成器

认知过程建模

理论很重要，经验也很重要

认知真的有那么重要吗

11 确定性的终结

经济是确定的吗

“起飞时段选择”的困惑

“资产定价”的困惑

现实世界是这样的

结语 复杂的经济需要复杂经济学

复杂经济学是一种超越均衡的经济理论

一只“轻推的手”

“归纳理性”的胜利

经济世界怎能少了“泡沫”和“崩溃”

经济是依赖于过程的、有机的和永远进化的

附录 未来的经济学原则

注  释 

参考文献 

译者后记

传统经济学的思想框架和知识谱系越来越难以解释这个快速变化的世界。“复杂经济学”创始人布莱恩·阿瑟认为，当今世界面临的既不是市场失灵的问题，也不是政府失灵的问题，而是理论失灵的问题，确定性思想是这一切的根源。阿瑟在多年研究的基础上提出了“复杂经济学”这一经济思想新框架，指出经济不一定处于均衡状态，不确定性才是经济世界的主旋律。

这是一本见证“复杂经济学”成长的著作，你将看到“复杂性思维”在经济学领域是如何发展起来并形成一门崭新的学科。本书通过“爱尔法鲁酒吧问题”和“圣塔菲人工股票市场”两个重要项目，将复杂思维和经济学系统的融合过程娓娓道来，对于我们理解当今所处的时代环境具有深刻的启示。

复杂性思维造就复杂经济学，复杂的经济需要复杂经济学。

布莱恩·阿瑟

知名经济学家，研究经济正反馈机制的先驱。加州大学伯克利分校经济学硕士和运筹学博士，37岁就成为斯坦福大学年轻的经济学教授。

1987年获得“古根海姆奖”，1990年获得“熊彼特奖”。

1987年进入圣塔菲研究所，投身跨学科的复杂性科学领域。1988年，主持圣塔菲研究所的重要研究项目。他是圣塔菲研究所的元老级人物，也是复杂性科学的奠基人，并因贡献突出而荣获首届“拉格朗日奖”。2019年，他因为在复杂经济学领域的贡献而获得“引文桂冠奖”。

对于技术与科学、经济之间的关系，他见解独特，是一位技术思想家。

02  “爱尔法鲁酒吧”问题

1993年，当时我在圣塔菲研究所，正尝试用计算机模拟的方法来对以归纳方式进行经济决策的问题进行建模，不经意间发现了一个悖论。在圣塔菲的峡谷路，有一家名为“爱尔法鲁”的酒吧。每个星期四晚上，酒吧都有表演。人们如果预期那里人不多，他们就会去；如果预期那里人很拥挤，他们就不去。我马上意识到，这是一个很有意思的决策问题。“很多人会去酒吧”这种预期会导致几乎没人去，而“不会有什么人去酒吧”这种预期则会导致许多人去。这就是说，预期所导致的结果，恰恰否定了预期。或者更准确地说，这意味着理性预期，即一般来说正确或有效的预测，会导致自我否定。因此，这里出现了逻辑上的自我矛盾，而且与说谎者的悖论相比，逻辑结构不一样。

我据此写成了一篇文章，得到了许多物理学家的激赏。在复杂性研究的圈子中，“爱尔法鲁”变成了众所周知的名字。“爱尔法鲁”问题后来被张翼成和达米安·夏利一般化了，并进入了博弈论教科书。许多学者都对这个问题进行了研究，撰写了很多文章，为初的问题和后来提出的少数者博弈模型及其变体给出了很多个“解”。

这篇文章初发表于1994年的《美国经济评论会议文章》上。

经济学中假定的理性类型，是个完美的、合乎逻辑的、演绎的理性，这在对理论问题求解时非常有用。但是，对人类行为的这种理性假设是有很大问题的，它带来的问题远远多于它通常能够解决的。如果我们把经济主体所面临的决策问题想象成一片大海，即简单的决策问题构成表层和浅层，复杂的决策问题构成深层和底层，越靠近海平面的决策问题越容易，那么演绎理性多只能解决位于海平面及以下1～2米的那些问题。例如，“井”字游戏问题很简单，它位于上述“决策问题之海”的表层，很容易就可以为它找到一个合乎完美理性的极小极大“解”。但是，稍稍复杂一些的国际跳棋，它位于“决策问题之海”略深一点的地方，就找不到理性的“解”了；至于国际象棋和围棋，仍然位于“决策问题之海”的中等深度的地方，当然就更加找不到了。

完美理性或演绎理性，在面对复杂情况时必定会“力不从心”，这有两个原因。个原因是显而易见的：当复杂性超过了一定程度时，人类的逻辑思维能力就无法应对了，这就是说，人类的理性是有限的。第二个原因是：在多个行为主体相互作用的复杂环境下，任何一个行为主体都不能假设与自己互动的其他行为主体的行为是完全理性的，因此每个行为主体都不得不猜测其他行为主体将如何行动。这就是说，他们必须依据主观信念以及关于主观信念的主观信念来做出决策。因此也就不存在客观的、明确的、共同的假设了。反过来说，

这也就意味着，理性的、演绎性的推理，即在明确的前提假设下，通过完美的逻辑推理得出的结论不再适用了。总之，问题本身将变得晦暗不明。

当然，经济学家对这些情况其实是非常清楚的。问题不在于完美理性有没有效，而在于完美理性在什么地方有效。如果承认有限理性，那么在经济学中，如何对有限理性建模？关于有限理性的文献虽然不太多，但一直在不断增加，它们蕴含着很多有价值的思想，但是这些思想在很大程度上是零碎的，彼此之间没有很好地衔接起来。相比之下，在行为科学中却不是这样。现代心理学家基本上已经有了这样一个共识：在复杂的或不确定的情况下，人们会使用一些有自身特点的、可预测的推理方法，而且这些推理方法都不是演绎性的，而是归纳性的。

归纳思维

在复杂或不确定的情况下，人们是怎样进行推理的？现代心理学告诉我们，作为人类，我们只拥有适度的演绎推理逻辑能力，而且我们只能适度地运用这种能力。但是，我们却特别擅长观察、识别和匹配模式，也就是那些能够带来明显进化利益的行为。因此，在面对复杂问题时，我们会先搜寻模式，并利用找到的模式来简化问题，然后构造临时的内部模型或假说，或者说“图式”（schemata）。接着，我们会根据当前的假说来进行