阿尔钦不确定性演化与经济理论.docx

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阿尔钦不确定性演化与经济理论

正文:

经济学分析中一个重要修正,便是纳入了不完全信息和不确定预见作为经济学的一个公理。

这一修正摒弃掉了“利润最大化”,使得经济分析不再依赖于那些可预测的——在教科书中常被粗略的假设为近似的——个体行为。

除去这些改变,众多分析概念常常只与这些行为本身的存续有关系,因为这些概念不是建立在这样那样的动机和预见之上的。

这篇文章所提倡的方法具体表现在生物进化和自然选择的原则上,即,将经济系统当作一种“选择采纳机制”,在那些在寻求功利过程中发生的探究行动中进行选择。

由此产生的分析——和传统的行为分析一样——也适用于那些常被当作偏离了规范经济行为的行动(译者注:

即后文所说的试错行为和模仿性“创新”)。

这一分析方法剔除了“精确预期”和“固态知识”这两个不真实的假说,其更广泛的适用性为经济学研究提供了动力。

本文将进行的阐释如下:

首先,需要明确的是,“利润最大化”有一个方面的简要阐述被普遍忽略了,即,当预见具有不确定性的时候,“利润最大化”作为某一具体行动的指导是没有什么意义的。

其次,建设性的发展起自一个环境选择原理的引入,这个环境选择原理是一个后验的经济体系,其最适宜行为依据的是“实现净利润”而非“利润最大化”准则。

这表明了即使在没有丝毫个体理性、预见性或者动机性的极端随机行为模型中,经济学家也能够通过对传统分析工具进行的一些修正,来预测和解释事件。

再次,在普遍存在不确定性和不完全信息的世界中,环境选择这一现象和一类个体的动机性行为相融合。

对照利润最大化的追求,在净利润追求过程中的那些适应性、模仿性和试错性行为将被更好的利用。

最后,本文将讨论基于这些原理的一些影响及推测。

【1】我很感激 StephenEnke博士的批评和启发,这引导我在完善了本文的内容和阐释。

 

I.利润最大化并非是行动的指导

当今经济分析中,经济行为严重依赖于理性单位所做的决定,即在传统假设中,理性个体总是谋求一个完美的最优情况【2】。

这个最优情况有两个众所周知的准则:

利润最大化和效用最大化【3】。

根据这两个标准,当边际上或者临域间(收益)不相等的时候,人们就总是会有相宜类型的(改进)行动,直到最终达成最优状况。

然而,标准的限定条件通常表明,因为个体并不清楚关于自身所处地位的状况和供给需求函数的斜率,所以通常没有人真能根据这些图表或概念从而最优化其自身的境况。

尽管如此,经济学家对于个体决定的解释和推断仍然基于这些图表和概念,因为经济学家们断言,个体即便不是明确地,也会在无意识进行选择时使用这些图表或者概念。

【2】参考,eg,J.Robinson,EconomicsofImperfectCompetition(London:

Macmillan),p.6,forastrongstatementofthenecessityofsuchoptimalbehavior.Standardtextbooksexpoundessentiallythesameidea.SeealsoP.Samuelson ,FoundationofEconomicAnalysis(Cambridge:

HarvardUniversityPress,1946).

【3】 随后我们将只讨论利润最大化,虽然对于消费者来说,所有事情都说明利润最大化和效用最大化时等同的。

 

对这个方法论的抨击是非常广泛和普遍的。

但是只有一个抨击是真正具有毁灭性的,来自G.Tintner 教授【4】。

他认为由于不确定性的存在,利润最大化已经变的毫无意义。

即使“最优化”可被定义,但不确定性至少仍来源于两方面:

1) 不完美的预见性;2)面对复杂或者包含多变量的问题时,人类的能力是十分有限的。

 Tintner教授的论据很简单,根据定义,在不确定性下,每一个可能被选择的行动都将被等同于由众多潜在结果组成的一个(概率)分布,这意味着结果并不唯一。

这也暗含着,不确定性会使得潜在的众多结果的(概率)分布会重叠起来【5】。

值得强调的是 ,每一个可能的行动都会对应一个由众多潜在结果组成的(概率)分布,当某一行动被实施,分布中的一个结果就会被具体化(Materialize),而这个(被具体化的)结果是难以被预知的。

本质上,这个任务将被转变为这样一个过程,即某人依据对潜在结果(概率)分布的偏好做出一个决定(选择并行动),这也意味着,这个人所能做的只是选择一个最优的(概率)分布,因为无法对一个“概率分布”进行最大化或最优化。

【4】 “TheTheoryofChoiceunderSubjectiveRiskandUncertainty,” Econometrica,IX(1941),298-304; “thePureTheoryofProductionunderTechnologicalRiskandUncertainty,” ibid,pp.305-311;and “A ContributiontotheNonstaticTheoryofProduction,” StudiesinMathematicalEconomicsandEconometrics(Chicago:

UniversityofChicagoPress,1942),pp.92-109.

【5】 因此,不确定性在这里被定义为产生潜在结果的重叠分布的一种现象。

例如,分别将两种可能的选择逐一描述为主观下潜在结果的(概率)分布。

设想其中一个分布有较高的均值但是分布非常广(译者注:

即方差很大,波动剧烈),这意味着结果不是大规模盈利就是大规模亏损;而另一个选择的平均值较小但分布相对窄。

若此,哪一个是最优选择呢?

这成了一个没有意义的问题(译者注:

本文写于上世纪50年代,所以对于统计学上的期望方差的可比性还存在疑问。

这点在金融学有一些解决的方法,当然,在经济学看起来是不够严谨的)。

同理,“要求一个最优(概率)分布”也同样是没有意义的。

故而当存在不确定性的时候——因为不确定性是利润存在的一个必要条件——让人们进行一个选择,而这个选择所谓的能够“最大化其利润”就变毫无意义了。

事实上,除非假定没有重叠的潜在结果的(概率)分布,否则将“最大化利润”这一准则作为优于任何行动选择的原则都是没有什么意义的。

必须要注意的是,在这个意义下得到的“最大化利润——即可以被现有行为实现的最大的利润结果”——正好完美的与前面我们所说的那没有什么意义的“利润最大化”相一致了。

所以,利润最大化可以看成这样一种准则,即一个在可选的活动形式中进行挑选而其潜在结果只可描述为非唯一数量的概率分布的准则。

这一具有决定性的难点却通过一个简单的偏好函数而被回避掉了。

这个偏好函数是作为一个选择最佳潜在结果概率分布的准则出现的,但是我们还始终难以查探清两件事清:

1)理性准则;2)有关偏好函数方面的选择标准。

例如,只期望用平均数或期望的来完全应对不确定性问题但漠视概率分布的方差,而这却是用一个“确定性的等价物(译者注:

比如一个期望值)”假定的给出了答案(而并非不确定性)。

所以,唯一能够赋予“利润最大化”一个特别意义的行动是假定一个包含确定性的模型(译者注:

将概率分布用期望数字表示)。

随后我们必须面对问题的可预测性和模型解释的可靠性【6】。

【6】 所有科学假说模型中的分析模型抽象于一些真实的信念,即得到的预测将是始终有关的。

简化是必须的,但是通过不断增长的普适性和细节,我们应该努力不懈的向可使用的模型中引入更多真实的假设。

(seeM.FriedmanandL.Savage,“TheUtilityAnalysisofChoiceInvolvingRisks,” JournalofPoliticalEconomy, LVI,No.4[1948],279). 

II 成功是基于结果而非动机

此时有一个替代方法,即认为经济系统的决策和准侧比其中的个体要重要的多。

人们常常只见树木而不见森林——专注于个体单位进行最优化计算,而这导致了我们难以更好的识别非人格化的市场力量【7】。

这一方式将我们的注意力引向优势的经济行为和环境之间的相互联系,即通过一个“经济自然选择”的过程而展现出来。

当然,这并不意味着个体的预见和行动不能影响那些自然存在的状态。

在一个经济体系中,利润的实现是一个准则,这个准侧是按照“哪些公司能够成功存活下来”进行的筛选。

这一決策准侧在美国最先被应用于一个非人格化的市场体系中,这一准则可能是完全脱离个体单位决策过程的,并且与繁杂的非连续性动机和能力无关,甚至不管个体单位是否意识到这一准则。

原因很简单。

实现净利润是成功和生存能力的标志,而不是最大化利润。

对于达到某种程度的成功,无所谓其依据的是怎样的推理过程或动机。

“具有成就”这一事实本身就已经足够了。

这是经济系統筛选幸存者的一种准则,即,那些能够实现净利润的成为幸存者;而遭受损失的则会自动消失。

然而,遗憾的是,相对效率下净利润的相关要求要低於“利润最大化”,這使得人們感到困惑。

净利润归属于那些在竞争者中出类拔萃的人,而无所谓参与者是愚蠢的,聪明的,还是娴熟的。

决定性要素是实际竞争者在总体之中的相對地位,这意味着纵然所有的竞争者都是废柴也无所谓(译者注:

此時,只要不那麼廢柴就有可能存活下來)。

即使在一个白痴的世界中,也仍然会有利润。

而当世界之中的不确定性越大,则利润更可能的被那些敢于冒险的幸运之人攫取,而非那些理性的、细心的、务实的人。

前面的解释暗含了两个意思。

第一,成功(幸存)常常意味着相对优等;第二,并不需要所谓合理的动机,而更可能是一个具有偶然性的(优势)环境结果罢了。

在所有竞争者中,那些具有特殊条件的人恰好成为了在这个经济体系下最适宜的竞争者,这些幸存者是通过了环境的考验和采纳而“被选择”的。

下面,我们转向研究“如何应用这样的方式(译者注:

被环境选择的方式)”以及“个体如何碰巧提供适当条件供经济系统进行选择”【8】。

【7】在此效应下,我们将利用达尔文主义的演化自然选择回到马歇尔式的分析类型。

【8】这里暗含了另一种方法去分解此处讨论的一般性问题。

问题的其中一个部分是,在程序和理性下,一个单位选择他的行动以便最优化其处境。

另一个部分是环境改变和最终观察结果之间的关系,比如,经济社会中的决策过程。

文中所用的种类接近于后者,但是并不强调知识程度和预见性程度。

III. 偶然性和运气是一种达到成功的方式

在进行环境筛选以及测定(个体)适宜性或生存能力时,绝对的偶然性是一个基本要素。

第二个要素则是在相应情况下,个体自我多变的适应能力。

为了清楚的阐述“运气”和“自主适应”各自的作用,我们暂且先将这种关于自主适应的演算完全抛开。

所有个体的理性、动机和前瞻性也将被暂时的放到一边,这样我们可以集中讨论环境的力量,以便在缺乏任何适应性行为的环境下,也可以选择出合适的幸存者。

虽然这个假设和真实世界相去甚远,然而需要说明的是,这个假设仍然非常有用,即,我们的解释方式是通过弱化“事后生存准则”和“个体适应性决策准则作用”之间的关系而建立的。

另外,这个处理非常有助于我们评估运气和偶然性在我们的经济运行运行过程中的作用。

首先,让我们考虑最简单的生物演化类型。

植物生长在室外的阳光下,并非是因为它们“想要” 意识到某种“最优”的事实或者认为阳光下是更优的条件,而是因为叶子恰好能在阳光下更快速的生长并使得它们的给养系统更强壮。

同样在一般环境下,动物的那些适宜于生存的构造和习性,使得它们具有了强大的生存能力,并且这也会使得它们更大可能的在以后也存活下去。

而那些行动并不适宜的同类生物体则会发现它们的生存是非常困难的,即它们的存活概率较低。

还有更多普遍的类型,幸存者可能显出来的是它们对于环境的适应能力,然而事实更可能是环境已经选择采纳了它们。

所以,这意味着没有什么动机性的个体适应,有的只是环境的选择接纳。

一个有用但并不真实的假设,例如上面所说的,没预见性的个体行动意味着个体无知知時,经济学家的分析模式和系统指导资源的能力仍然是有效的。

假设千百名旅者从芝加哥出发,完全没有什么预见性的随机选择各自的道路。

只有我们的经济学家知道一条路上有加油站。

他完全可以直截了当的说只有在这条有加油站的路上的旅者能够继续前行,而其他路上的旅者将很快用完汽油。

即使每一个人都是随机选择其线路,我们也可以称那些因运气好而选到正确道路的旅者为聪明的、有效率的、有预见性的。

当然,我们在这里其实仅仅能将他们当作幸运者。

如果加油站此时转移到了一条新路上,一些一开始不够幸运的旅者将能够再次前行,此时,即使没有任何旅者改变他们特定的路线,我们也可以观察到一个新的旅行模式。

真正可能的路线随着环境的改变也已随之改变。

所有这些只需要一组变量,承担风险的众多旅者(译者注:

呈现给系统进行筛选的参与者)。

而旅行的正确方向已经被确立了。

当环境(经济环境)改变,分析者(经济学家)可以挑选出哪种类型的参与者(公司)将会成功,他也可能会推断出对于较大生存几率的来说哪些最有利的条件【9】。

【9】当某个无辨别能力的人看到其他幸存者对应的环境转变时,他可能会声称有某种李森科主义的证据。

事实上,它所拥有全部证据只是环境选择学说,通过竞争性条件,环境选择了最可行多变的表型上特征作为延续。

经济学家们应该当心经济学的李森科主义。

——可以google一下,李科森是一个苏联的伪农学家,很有意思。

 

IV 偶然性并不意味着非指导性的、随机性的资源配置。

我们用生物演化和芝加哥旅者两个例子,并非是试图构造一个可以进行所有分析的由不确定性主导的(环境)采纳模型。

但是他们确实指出了集体和个体的随机行为本身意味一个“不会产出可信预测和解释”的虚无主义理论,同时这又并不意味着世界就会由此缺乏秩序和明显导向。

但可争论的是,现实生活中甚至否认偶然性要素具有一个实质性作用,并且拒绝和经济系统的选择采纳原则相联系起来。

例如,长寿且有差异的商业公司和世袭的财富可能看起来是可靠的“始终一致的有预见性动机和非随机性行为”的证据。

为了初步证明这些“一致的成功”并不能被当作否定纯粹偶然性因素的证据,我们将展示一个著名法国数学家Borel的偶然性模型。

设想两百万巴黎人配对进行抛硬币比赛,只要当同一组的两位选手投出相同的一面,即可获得胜利。

假设投硬币频率是每秒一次,一天八小时,那么平均来说,这场比赛在十年后仍然有大约一百余个小组在继续比赛;如果选手能够将比赛指派给他们的后人继承,那么在一千年以后仍然会有大约一打十二个甚至更多的选手继续进行比赛(译者注:

这个模型我没有查找原文,有兴趣的朋友可以自行查找或者推算一下。

)。

这里的含义已经非常明显了,设想某个生意已经运营了100年,我们是否可以认为这其中没有运气和偶然性因素作为一个根本性要素,使得公司在长期中生存了下来?

这里,除非能够知道起初参与者的数量,否则我们无法描述出任何的推论结果。

而如果想得到一些推论,人们还需要知道大小、风险和每个承诺的频率等事宜。

人们可以从Borel例证中最终想到,现实中很多长寿的公司确实承认偶然性扮演了很重的角色。

而与此相反的一面是,人们可能会强调这种偶然事实上非常少!

偶然性假说导致了两个问题。

一方面,会通過一个切實的方式使得很大一部分经济行为和经济活动受到影响。

另一方面,经济学家可能会在进行预测和推断时使用这个方法。

在增加适应性行为以修正极端偶然性模型之前,将详细的说明一些纳入偶然性因素的隐含和暗示,以便能够揭示那些真正与生俱来的个体行动的丰富含义——这些行动往往是偶然并且非动机性的。

这些各种各样的行动很可能非常之多,以至于在完美预见的意义上,产生的集合所包含的正是那些最好的行动。

例如,即使让有足够多赌马者在赛马比赛中严格的进行随机下注,一些人仍然可能会赢得所有的八场比赛。

如此看来,每一个随机行为也并没有完全剔除掉那些观测“适当”决策的可能性【10】。

其二,相反的是,即使包含预见和动机,个人行动的集合也不一定有别于一个随机产生的行动集合。

在不确定性环境下,人们的判断和意见即使在具有最好的现有证据时,也将是不同的;他们中没有人会通过投硬币来作出选择;因为每个选择都是基于随机的,整个组的参与者的总行动集合可能会难以从个体行动的集合中进行区分【11】。

其三,幸运的是,一个偶然性占优模型并不意味着经济学家们无法进行预测、解释或者推断。

随着对经济上实现生存的必要条件的认知和可替代条件的对比,人们可以阐述哪些类型的公司更可行,抑或其他潜在类型公司的哪些相关行为将会更可行。

其实此时那些公司自身也可能不知道这些条件,抑或这些公司也根本没有(有意识的)尽力重新调整条件来成就自己。

可以充分的说,即使所有的公司只有些许轻微的不同,那么在新环境條件下,那些已具有稳定内在条件更贴近新的最佳位置(但不可知)的公司,如今有了更高的概率存活下来并进行发展。

他们相对于其它公司产生了增长,并且成为占优类型的公司,因为生存条件可能推动着那些被观察的幸存者集合的特征向着不可知的最优化前进,这会通过1)重复的试验,或者2)那些恰好更接近最佳条件的幸存者——这其实在事前就已经决定了。

如果这些新条件持续很久,那么新环境下的占优公司将会不再近似于那些在其他条件下占优的或者应该占优的公司。

即使环境条件不能被预测,经济学家也可以在给定的可替代潜在情形下,比较那些更可能生存和适应的行为类型。

如果经济学家的任务是对过去结果的解释而不是预测,那么即使个体参与者并没有意识到它们的某些属性【12】,经济学家仍然可以推断那些能够在降低生存难度方面具有决定性作用的特殊属性。

【10】Borel的赌硬币模拟适用于大量的日常情形。

【11】当然,经济单位可能会有一段时间的自省,经营培训以及搜索活动。

我们也不识别心理和胜利上的过程,其结果在充分的信息和预见中产生唯一的确定选择。

这样做将依赖于整个问题。

【12】我们甚至不需要假设每个公司的行动和经济学家所用的传统图表一样,也不许要假设这些公司知道经济学家的分析原则:

如源于最优化和均衡的条件。

原子和电子并不知道自然法则,物理学家也不用将固定的能量方案告知每个原子,等等。

经济学家在处理人类理性和追求的事实时,并不保证会自动的透露给这些人非同一般程度的预见和动机,经济学家可能需要的是将他的传统分析当作一个旁观者或者“预言者”。

这一论证和吉布斯(Gibbsian)统计过程有相似之处,正如生物演进的过程一样,这不仅仅是个巧合。

其四,预测的根据已经在前面的段落中指出,然而在这里,其特征应该被明确。

预测是无法断言说所有——或者显然是任何——的公司都有必要改变它的特性。

可取而代之的主张则可以是一组(或潜在的)新公司集合的特性将会改变。

可以用“代表性厂商”为特征,即用一个纯粹统计上的概念——平均向量,对众多公司的数个特性都一一进行度量。

一个“代表性厂商”不是任何某一个公司的特点,而是一组统计数据对众多公司复杂“模态”特性的概括。

当然,这是一个对马歇尔“代表性厂商”的预期运用。

(译者注:

代表性厂商 “representativefirm” 是新古典比较重要的概念,马歇尔的局部均衡就是以代表性厂商作为主体进行分析的,有兴趣的同学可以跟进一下)

其五,这种极限情况(没有主动适应性的随机行为)给我的最后一个启示是,我们现在经常用到的如问卷形式的实证调研,其实并不能有效评价边际产出分析的正确性。

这意味着,即使我们用不确定性剔除了“利润最大化”,即使价格和技术的改变并是非有意识的影响公司改变方向,边际生产力分析仍是正确的,因为(边际)生产力分析和需求分析所评价的是相对可行性的本质性要点。

为了方便阐述,设想我们尝试预测实际工资率效应,会发现每个商人都说它不会调整本公司的劳动力要素。

然而,尽管如此,具有较低劳动-资本比率的公司将会有相对较低的成本位置,在这个限度下,这种公司将更可能存活下来。

生存竞争的力量通过淘汰更高成本的公司揭示出剩下来的是一众具有新平均劳动-资本比率的公司。

这里的本质性要点在于即使个体动机和预见是十分充分,在分析中也是不必要的条件。

当然,这里没有说因此它就不存在了。

经济学家所需要的仅是1)他们自身意识到了生存的条件,2)经济系统的准则,3)为经济系统的选择和采纳提交多样性排列组织的参与群组。

此三个条件都需要满足。

因此,这个方式所阐述的是,只有有用的方法而非必须实用性的,才会对经济学的工具和概念产生影响。

事实上,这些途径反而会使得经济学的工具和概念更加强大,因为他们并不自负的假定经济学工具和概念必须与个体的预见性和自我调整相联系——甚至依赖于个体预见性和自我调整能力。

即使有用的经济学工具和概念不是为了推断每个企业的内部商业行为,但这些工具至少可以用来推断经济系统的运行情况。

V 通过模仿和试错的个体适应

让我们重新回到前面那个极端模型。

设计一个极端偶然性模型是为了展示最纯粹形式下只有一个要素时的解释方法。

然而这并非主张真实世界中的行为是没有任何目的性和预见性的。

为了增加现实要素,我们将拓展上面的极端模型,即个体会具有一些预见性和目的性动机的适应行为。

当然,我们并不打算完全抛弃极端模型,也不会试图将它和另一个极端的完美预见性或利润最大化相融合,因为这是徒劳的【13】。

【13】这个方法显示了Lester的所争论的关于Machlup的真相,其实是可以被标准的经济边际工具所处理的。

(译者注:

1946年,RichardLester调查波士顿运输业,发文称“运输老板不知边际产出为何物,无从按边际产出定工资”。

这引起了经济学科学方法的大讨论。

这个注脚为了回应Lester关于运输业和边际的疑问。

变化的和相互冲突的目标激发了经济行为,但我们在这里将把注意力导向仅有的一个特殊目标——在充分条件下可实现的净利润。

这并非是一种利润最大化的含义,而且之间的差异非常重要。

虽然后者——即利润最大化——在定义上是一个更终极的目标,但只有前者才是生存和成功的必要条件。

为了论证这点,我们可以知道在完美竞争中这两个目标其实是一回事,只不过通过一个不合理的假设隐藏了其中一个重要的差异。

追求利润而非某些假定中难以定义的完美情形才是更确切的目标,而对有成就之人的奖励就是得以幸存。

不幸的是,甚至这一近似目标(实现净利润)也是过高的。

赋予个体完全预见性以指示出利润性行为的东西,既不是对于过去的完美认知,也不是对当今社会工艺水平的完全认知。

就算这一受到的约束更多的目标(实现净利润)也被认为是一种理想状态,因为无处不在的不确定性影响也妨碍了获取净利润的查探行动。

现在,这一行为方式的结果是替代了最优均衡条件,成为了指导行动的规则。

因此,在下面的部分将重点强调两种形式的适应性行为意识。

第一,无论观察哪里的成功企业,所观察到的成功事迹都会有共同之处,即这些可观察的成功将会伴随更多成功,并且被其他人复制用以追求功利。

“一旦功成名就,则事事容易成功”。

于是,这促使“马马虎虎”的模仿性行为规则也被计算在内。

除了似乎仅仅习惯所谓的“传统事物”,不理性行为规则的结果将被编纂为可观察之成功的模仿行为,比如,传统上的加价与价格跟随,传统的会计和营运指标,所谓“适当”的广告政策等等。

还比如某一类传统的就业行为模式与就业分析假说总是相一致的,即使某一特定惯例下的推理和证明并非如此。

在过去的成功事迹中,很多因素激发了这种可观察的模仿模式。

其中有:

1)缺乏一个可识别的决策标准,2)(环境的)多样性,3)那些需要留意和选择的多样性因素,4)附着于这些因素和结果上的不确定性, 5)那些具有决定性的相对于其竞争者的占优意识,以及6)“试错过程会收敛于一个最优位置”这一论断的非有效性。

另外,模仿弱化了真正决策和创新意识的必要性,即,倘若有些决策和创新是失误的,则对其的模仿性行为就会变得“无药可救”了。

遗憾的是,当条件改变时,成败常常反映的是偏离(一般性)规则的意愿。

其关键在于,并不仅仅是模仿性行为,包括那些是自主意愿的(行为)(译者注:

即,那些自我决策和创新意识的行为)也会在“正确”的时

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