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一种历史悠久的、可以追溯到亚当·斯密时代的经济学观点认为，这种总体模式形成于个体行为，而个体行为反过来又会受到这种总体模式的影响。这里存在着一个递归循环，正是这种递归循环使经济具备了复杂性。复杂性科学研究系统中相互作用的要素如何生成整体模式，以及整体模式反过来又如何导致这些要素发生变化，或导致这些要素调整以适应整体模式。复杂性并不是一种理论，而是一种科学运动。例如，我们可以研究大量单个汽车在行驶中如何共同形成了某些交通模式，这些模式反过来又如何影响单个汽车的位置。复杂性是关于结构形成的：结构是如何形成的，这种结构形成又是如何影响和导致客体的生成的。
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从复杂性的视角出发去研究经济或经济中的某些领域，就意味着要探究经济是如何进化的，也就意味着要深入详细地研究个体行为主体的行为，是如何共同形成某种结果的，以及这种结果反过来又是如何改变他们的行为的。换句话说，从复杂性的视角出发，要研究的是个体行为者如何应对其行为共同创造出来的模式，以及这种模式是如何实现自我调整的。通常来说，这是一个难度很大的问题。这就要求我们探究一个过程是如何从多个行为主体的有目的的行动中生成的。也正因为如此，历史上早期的经济学，采用了更加简单的、便于进行数学分析的方法来处理各种经济问题。这种更加简单的方法，要探究的不是行为主体如何应对他们的行为所形成的总体模式，而是什么样的行为，如行动、策略、预期是能够被这些总体模式所支持的，或者说是符合这些总体模式的，或者说是与这些总体模式相一致的。
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以往的经济学要探究的是，何种模式不需要微观行为做出改变，何种模式将处于静止状态或均衡状态。比如，一般均衡理论要研究的问题是，被生产出来的商品的价格和数量，和被消费掉的商品的价格和数量如何做到一致，才会符合各个经济市场的价格和数量的总体模式，因而行为主体也就没有受到激励去做出改变。又如，经典博弈论要研究的问题是，在给定博弈对手可能选择的策略、行动和资源配置的情况下，一个行为主体根据某种判断标准，应该选择什么样的策略、行动和资源配置，才是最优的行动选择。再如，理性预期经济学要研究的是，什么样的预期符合所有这些预期共同创造的结果，或者说平均而言能够被所有这些预期共同创造的结果所验证。
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这种便捷的均衡理论，不失为研究经济模式的一种自然方法，同时也为数理分析留下了用武之地。利用这种方法来推进经济学研究无疑是可以理解的，甚至可以说是适当的，而且该方法也确实带来了累累硕果。这种方法的核心理论建构是一般均衡理论。它不仅在数学上是严谨的，而且还通过对经济的建模，使我们得以在心智上对经济进行重构，从而给了我们一种刻画经济的方法，一种全面理解经济整体的途径。这一点无疑是极其有价值的。除了一般均衡模型之外，其他理论，如厂商理论、国际贸易理论和金融市场理论的均衡模型，也都是非常有价值的。
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不过，这种“均衡建模法”也不是没有代价的。许多经济学家都不认同这种均衡建模法，以及在它基础上形成的新古典经济学理论，理由是它假设了一个理想化和理性化的世界，这扭曲了现实世界，而且为这个世界所选定的基本假设也往往只是为了便于分析。[3]我本人也持同样的反对意见。正如许多其他经济学家一样，我也赞赏新古典经济学的美好，但在我看来，新古典经济学的理论建构过于纯粹、过于脆弱了，必定会在现实世界面前碰个头破血流。新古典经济学生活在一个有序、静态、可知、完美的柏拉图式的世界当中。在这个世界里，现实世界的模糊不清、混乱无序和真实多变是完全不存在的。
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当然，所有杰出的经济学家都非常清楚，现实世界中的经济远比新古典经济学世界中的经济更加丰富多彩。有人或许会认为，我们可以这样做，一方面坚守均衡概念作为我们思考经济问题的基础，同时在另一方面，通过经验和直觉来填补更加丰富的现实内容。但是，这还远远无法令人满意。如果我们预先假定经济是均衡的，那么就等于设置了一个过滤器，我们就无法观察到经济中的很多现象。这是因为均衡本身的定义就决定了，均衡的经济没有改进或进一步调整的余地，没有探索和创造的空间，也没有任何暂时性现象的存身之地。在均衡理论中，任何可以在经济中带来改变的东西，如适应、创新、结构变化及历史本身，都会被绕开或被忽略。由此而产生的新古典经济学，也许算得上一个完美的理论建构，但是它缺少真实性、活力和创造力。
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那么，如果“允许”经济学考虑更多的可能性，并且能够研究行为主体如何应对他们共同创造的模式，又会怎样呢？这会不会使一切都变得有所不同呢？到时候我们又将会有什么样的发现呢？
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内生的非均衡
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首先要指出的一点是，只要我们探究“行为主体可能如何应对”这样一个问题，其实就已经隐含地假定经济是非均衡的了。这是因为，如果新的应对方法是可能的，那么这些方法就会改变结果，所以由定义可知，这不可能是均衡的。接受过良好的新古典经济学训练的经济学家，可能会对非均衡假设持反对意见，因为标准经济学理论认为非均衡情况在经济中无足轻重。萨缪尔森在1983年就曾经说过：“那么不稳定的非均衡状态，即使真的存在，也必定只是暂时的、非持久的状态……读者诸君，你们几时曾见过竖起来的鸡蛋呢？”[4]
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这些经济学家明确地告诉我们：均衡就是经济的自然状态。
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但是，我认为事实并非如此，绝对不会如此。我敢肯定，非均衡状态才是经济的自然状态，因此经济始终处于变化当中。这不仅是因为经济总是面临着外部冲击或外界影响，而且还因为非均衡本身就产生于经济的内部。内生的非均衡的出现，主要出于两个原因，第一个原因是根本的不确定性或奈特意义上的不确定性，第二个原因是技术创新或技术变革。下面让我们依次来阐述。
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第一个原因是根本的不确定性。经济中所有关于选择的问题都与未来发生的事情相关，这些事情既可能马上就会发生，也可能过段时间才会发生。因此，经济中的选择问题，必定在一定程度上与未知的事情相关。在某些情况下，行为主体拥有充分的信息，或者能获取可能会发生的事情的准确概率分布，但是在很多其他情况下，即在绝大多数情况下，他们并不拥有这些信息，甚至根本不知道这些信息，也无法估计出概率分布。[5]例如，我可能会选择某一种新技术进行风险投资。在刚开始时，我可能完全不知道这种技术会不会成功、公众对它的接受程度如何、政府会对它进行怎样的监管，也根本不知道会不会有人把同类产品引入这个市场。然而，我必须有所行动，因为我对相关的情况，即根本的不确定性完全一无所知，所以所谓“最优”行动根本就不存在。当其他行为主体也参与进来时，情况会变得更糟。在那种情况下，这种不确定性就会自我强化。如果我不清楚具体情况，我只能认为其他人也不清楚。我不仅必须形成自己的主观信念，还必须形成有关主观信念的主观信念，而且其他行为主体也必须这样做。由此，不确定性带来了更进一步的不确定性。[6]
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当然，我的这个观点并不是一个新观点。其他经济学家，尤其像沙克尔（Shackle），已经撰写了大量论著论述这一点。只有将这个观点理论化，才能显示出重要的理论意义。当我们无从得知结果是什么时，它所带来的决策问题是无法清晰明确地加以界定的。问题本身都未能在逻辑上界定清楚，针对这些问题的原由也就不可能有一个合乎“逻辑”的解决方法，因此理性，即纯粹的演绎理性（deductive rationality），也不可能得以明确地界定。在这种情况下，演绎理性不仅只是一个糟糕的假设，而且它本身根本就不可能存在。也许有可能存在聪明的行为、合乎情理的行为，也许可以存在富有远见的行为，但是从严格意义上来说，根本不存在合乎演绎理性的行为。因此，我们不能假设这种理性。
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当然，所有这些并不意味着人们面对经济问题时束手无策、寸步难行，也不意味着人们不会做出选择、采取行动。行为经济学告诉我们，情境往往决定了人们如何决策，也无疑让我们直接利用它来“替我们发现”结果。此外，认知科学也告诉我们，如果某个决策很重要，那么人们有可能会摆脱当前情境的影响，他们会努力通过推断、猜测，以及利用过去的知识和经验去分析这个决策。他们会发挥自己的想象力，尽可能地预测未来，并以此为依据来做出决策。确实，正如沙克尔所指出的，“每个人都会发挥自己的想象力，努力想象未来的样子，这种想象过程是其决策过程中一个至关重要的组成部分。”依据沙克尔等人的这种洞见建立决策模型的一种方法是：假设行为主体对自己身处的环境形成了某种个人信念或假设，也有可能是一系列信念或假设，即内部模型，并且不断地对他们的信念或假设进行更新。这也就是说，当他们在探索时，他们以此为依据不断对自己的行动和策略进行调整、舍弃和替换。[7]总之，他们是在利用归纳不断前行。[8]
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这种探索行为的不断实现，导致了经济中永恒存在的布朗运动。由于行为主体的探索、学习及适应，经济永远都处于破坏性运动之中。正如我们将会看到的那样，这些破坏性运动会被放大，成为显著的现象。
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破坏性运动的另一个动力是技术变革。大约在100年前的1912年，熊彼特提出了一个著名的观点，他指出“经济体系中存在着一种力量，这种力量能够破坏任何可能达至的均衡”。这种力量来源于“生产方式的新组合”，我们现在称之为技术的新组合。经济学并没有否认这一观点，但是它必须假设经济均衡能够不时地进行调整，以适应外界的变化。
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然而，这种技术力量的破坏性很强，远远超出了熊彼特所设想的范围。新技术需要更多的其他新技术来支持。例如，在人们发明了电脑以后，电脑就需要或“要求”更强大的数据储存技术、计算机编程语言、计算算法及固态开关设备，等等。而且，新技术也为其他新技术的出现创造了条件。举例来说，真空管的问世，使得无线电的传送和接收、广播、继电器电路、早期计算机以及雷达等技术的出现成为可能，或者说它为后来的这些技术提供了“供给”。同时，这些新技术反过来又催生了对更新技术的需求和供给。由此可见，一项新技术并不是只会使均衡受到一次性的破坏，相反，新技术永远都是更新技术的创造者和需求者，而且这些更新技术本身，也需要创造出比自己更新的技术。我要再次提请读者注意这个过程自我强化的性质。由此而导致的结果并不是偶发性的破坏，而是持续性的、一浪催生一浪的破坏大潮。在整个经济中，这种破坏并行出现，在所有维度上同时发生。技术变化会内生地、不断地创造出更进一步的变化，从而使经济处于永远的变化之中。
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从时间维度来看，技术的破坏性影响发挥作用的速度，要慢于纯粹源于不确定性的布朗运动。但是，技术的破坏性影响会导致更大的剧变。技术的破坏性影响本身，也会带来进一步的不确定性，因为各行各业，如工商界和产业界，根本不可能知道下一步进入自己领域的技术会是什么。因此，不确定性和技术这两个因素，都会导致这样一个现象：行为主体没有任何确定性的方法来做出决策。
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现在，一种全新的看待经济的方法正在崛起，它不同于标准的均衡性经济学方法。由于在经济中，不确定性和技术变革无所不在，而且毫无疑问，它们二者渗透了经济的各个层面，行为主体必须探索着前行、“学习”自己面临的决策问题并对出现在眼前的机会做出反应。在我们所处的世界里，行为主体的信念、策略和行动创造了某种状态、结果或“生态”。而与此同时，行为主体的信念、策略和行动，都要接受这些状态、结果或生态的“检验”。再者，更加微妙的是，行为主体进行的探索，还会进一步改变经济本身以及行为主体所面对的环境。因此，行为主体不仅要面对自己试图解决的问题，而且他们在解决问题过程中的每一个行动，合起来还会改变当前的结果，这就要求他们必须再次做出调整。换句话说，我们处在一个复杂的世界当中，这种复杂性与非均衡有着密切的联系。
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建立非均衡状态下的理论
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面对内生的非均衡，我们应该怎么办呢？如果庞大的经济一直随着行为主体的活动处于“沸腾”之中，借用熊彼特的一句话，那么我们要处理的似乎就是一种“无法纳入分析范围的混沌”。面对这个难题，以往的标准经济学的态度可以用两个成语来描述：束手无策和退避三舍。但是，如果我们决定不步标准经济学的后尘，并且我们坚定自己的立场，认真对待非均衡问题，那么我们必须怎样做才能继续向前呢？我们能够得出一些有用的结果吗？我们会有什么样的发现呢？当然，首先要回答的一个问题是，在非均衡状态下进行理论化建模意味着什么。
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有一种观点认为，经济的很多组成部分可以被视为处于近乎均衡的状态，对于它们，标准理论仍然是适用的。同时，对于经济的其他组成部分，则可以将它们视为处于暂时偏离了最具吸引力状态的状态，仍然可以研究它们向这个最具吸引力的状态收敛。但是，这种观点仍然把经济当成了一台高度平衡、能够自动调整的机器，认为它只会暂时偏离均衡状态。固守这种观点，只会使我们既不能了解经济在均衡状态之外的表现，也不能刻画经济在非均衡状态下极具创造力的一面。
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研究非均衡经济的一种更好的方法是，研究经济的各种“当前状况”。正是在这些当前状况中，形成了决定未来事件或事物的那些条件。经济是一个系统，而且这个系统中的各个元素，都会根据“当前状况”来不断更新自己的行为。[9]如果采用另外一种更加正式的说法，我们可以说，经济就是一种持续的“计算”（computation）。这是一种极其庞大的分布式计算，也是一种大规模的并行计算，而且这种计算是随机的。[10]这样一来，经济就可以视为一个以一系列事件为序不断进化的系统。从这个角度来看，经济是有算法规则的。
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虽然以这种方式看待经济有一个风险，有人可能会说，这只是为了迎合科学的当代潮流。但是基于这种思想，我可以阐明一个很重要的观点。让我们暂且假设我们掌握了经济的算法，或者更进一步地说，假设自己就是拉普拉斯（Laplace）或“上帝”[11]那样的人，在我们掌握的经济或感兴趣的某个经济领域中，“采取”下一步行动时，所要遵循的数量庞大但总数有限的各种具体机制。有关计算的一个基本定理告诉我们，一般来说，如果我们随机选择了某种算法，是没有方法，或者说没有系统的解析方法能够提前算出该算法或电脑程序是否会终止，而不是永远持续或循环下去的。因为我们只能规定，如果某种算法的输出，符合一组特定的数学条件或得到了某个给定的“解”（solution）就终止计算，那么一般来说，我们并不能确定这种算法是否合适。总之，没有任何解析方法能够提前确定某种给定的算法是否合适。[12]我们所能做的，无非是按照算法计算下去，然后看看它会带来什么结果。如果某个算法足够简单，我们还是经常可以观察到，它会带来某种特定的结果。但是，当我们不能决定算法的结果时，算法就不必过于复杂了。
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