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但是还有第二种体制，我们将它称为“复杂体制”。在更广泛的情况下，都是这种体制占上风。我们发现，如果我们让人工市场的行为主体用有些偏离理性预期的预测假说开始，或者如果我们允许他们用比以前稍快的速度提出假说，那么市场的行为就会完全改变。在这种情况下，市场中涌现出了相互加强的预测子集。不妨设想一下，如果我们的人工市场中有100个行为主体，每个行为主体都使用60种不同的预测公式，那么总共就会有大约6 000种预测器。在这些涌现出来的预测器中，有一些是相互加强的，有一些是相互否定的。假设有许多预测器的预测是，股票价格将随时间推移而周期性地上下波动，那么这些预测器就是相互否定的，因为它们将导致行为主体在周期底部买入，并在周期顶部卖出，相互抵销利润，最终会从预测器“种群”中消失。但是，如果出现了这样一个预测器子集，它们的预测是“如果在过去三期内价格是上涨的，那么下一期的价格也会上涨”，而且这样的预测器足够多，那么就会导致行为主体不断买入，这样平均来说会导致价格上升，从而反过来强化这样的子群体。在这种情况下，这类预测器子集将会“突然走红”，并且嵌入到预测器的种群中。在我们的人工市场的“复杂体制”中，确实发生了这样的事情，从而使得该市场的行为更加丰富多彩。这种复杂体制的另一种表现是，我们的人工交易者发现了有效的技术交易形式。他们能够基于过去的价格模式来进行预测，并取得了成功。因此，我们的人工股票市场涌现出了技术交易。而且，这种拥有相互强化元素的子集的涌现，不禁令人想起生命的起源。生命起源的关键就在于，正确组合的RNA亚群涌现出来并可以“相互加强”。这不能不令人惊叹。
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复杂体制的另一个涌现性质是GARCH行为，即在股票价格的若干个高波动期与若干个“静止期”交替出现。这也是标准资产定价理论无法解释的一个现象。那么，GARCH行为又是如何成为一个涌现性质的呢？在我们的人工股票市场中，经常有一些投资者发现，某种新的方法能在市场上获得更好的结果。即使改变幅度非常小，这些投资者还是会改变他们的买卖行为，并进而导致市场发生变化，这反过来又导致其他投资者也改变自己的行为……由此，变化的“雪崩”将席卷整个市场。这就出现了变化触发进一步变化的高波动时期，以及随后出现的几乎没有变化且很少需要改变的静止时期。这就是GARCH行为。
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现在，让我总结一下。我们在人工股票市场中发现的是，在我们的投资者从非常接近于理性预期解的位置开始的情况下，这种“解”占优势。但这只反映了参数空间的一个很小的集合。除此之外，复杂体制将占优势。在复杂体制下，会涌现出自我强化的信念和自我增强的“变化雪崩”，然后涌现出更丰富的“解”或行为集，它们符合实际的市场行为。这是一个更一般的理论，理性预期理论是它的一种特殊情况。
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源于启蒙运动时的标准经济学观点认为，经济是一个客体对象。它也许是复杂的，但还是可以机械地予以处理。主体与客体，即行为主体与他们所处的经济，是可以被“整齐”地区分开来的。但是，我在这里给出的观点则完全不同。我认为，经济本身就是从我们的主观信念中涌现出来的。这些主观信念聚合起来，就构成了微观经济。它们使金融市场形成了作为金融市场的特性。它们引导资本流动，支配策略性行为和谈判。它们是经济的DNA。这些主观信念是先验不确定的，或者说是事先不可能通过演绎方法确定的。它们共同进化、生成、衰亡、变化、相互加强或相互否定。主体和客体也不能整齐地区分开来。因此，对于经济表现出来的行为，我们只能描述为有机的，而不能描述为机械的。经济不是一个有序的、巨大的机器，它是有机的。在所有层次上，它都包含着不确定性。它涌现于主观性，并将回到主观性上。
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复杂经济学：经济思想的新框架 [:1704531168]
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复杂经济学：经济思想的新框架
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本章总结了我在1999年对“复杂性与经济”这个问题的思考。它是本书第1章的前身，而且两者有所重叠。尽管如此，我还是决定将它收录进来，因为它第一次引入了“复杂经济学”这个术语。本文最初发表在1999年的《科学》杂志上。
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一切关于复杂性的研究，针对的都是多元素系统，这些元素要适应或对它们自身创造的模式做出反应。这里所说的元素可以是元胞自动机中的元胞，它们会对邻近的元胞的状态做出反应；也可以是自旋玻璃中的离子，它们对局部磁矩做出反应；或者是免疫系统中的细胞，它们对B细胞和T细胞的浓度做出反应。元素也好，它们所要适应的模式也好，都因具体的情境而异。但是不变的是，元素必须适应它们创造的世界，即它们共同创造的总体模式。通过调整和变化的过程，时间因素也自然而然地进入系统：当元素做出反应时，总体模式发生变化；随着总体模式的变化，元素又得重新做出反应。除非达到某种渐近状态或均衡，一个复杂系统必定是处于不断进化和展开中的系统。
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复杂经济学：经济思想的新框架 [:1704531169]
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复杂经济学是一种超越均衡的经济理论
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经济自然是复杂系统。经济行为主体，无论是银行、消费者、厂商，还是投资者，都要不断地调整各自的市场行为、买卖决策、定价策略和对未来的预测，以适应这些市场行为、买卖决策、定价策略和对未来的预测共同创造的情境。但是，与经济系统中的元素不同的是，旋转玻璃中的离子总是以一种简单的方式对局部磁场做出反应。而经济这个系统中的元素，即人类行为主体，能够通过考虑自己所采取的行为可能带来的结果，对自己的策略和预测进行调整来做出反应。这就给经济学研究又增加了一层复杂性，而在自然科学中是没有这层复杂性的。
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面对经济这个复杂系统，传统的经济学理论的选择是，不去研究它的行为主体创造的模式的展开，而是简化其问题以便于求出解析解。因此，传统经济学要问的问题是，什么样的行为元素，即行动、策略和预期，是与这些行为元素共同创造的总体模式相一致的？例如，一般均衡理论问的是，在不会产生任何导致改变激励的情况下，生产出来和消费掉的商品的价格和数量，与经济中各市场的价格和数量的总体模式是否一致。博弈论问的是，在给定的策略情境下，什么样的行动、选择或分配，与其他行为主体的行动、选择或分配相一致或是最优的。理性预期经济学问的是，什么样的预测或预期与这些预测和预期共同创造的结果相一致，或能够被这些结果所验证。因此，传统经济学研究的是各种“一致的模式”，即行为均衡中的模式，它们不会引发进一步的反应。不过现在，圣塔菲研究所、斯坦福大学、麻省理工学院、芝加哥大学和其他一些研究机构和大学的经济学家正在突破这种均衡方法，转而研究行动、策略或预期怎样对它们创造的、可能内生地改变的总体模式做出反应。复杂经济学就是他们这种努力的结果。复杂经济学不是标准的经济学理论的附属物，而是一个更一般的、超越了均衡观念的理论。
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复杂经济学：经济思想的新框架 [:1704531170]
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一只“轻推的手”
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如果我们描述的这类系统，还包含了以正反馈形式表现出来的非线性特征，那么它们就会变得特别有趣。在经济学中，正反馈源于收益递增。为了确保能够得到唯一的、可预测的均衡，标准经济学理论通常需要假设收益递减：如果一个厂商在市场上遥遥领先，那么它会遇到更高的成本或某种其他形式的负反馈，结果市场份额将稳定在某个可以预测的唯一的均衡水平上。然而，当我们允许正反馈或收益递增时，就会产生完全不同的结果。例如，以几年前的在线服务市场为例。在这个市场上，主要是三家公司在竞争：Prodigy，Compuserve和America Online（美国在线）。当一家公司的会员基数得到扩大之后，它就可以提供更广泛的服务项目，让更多的会员分享专门的服务和定制的聊天室，以满足自己的爱好。这也就是说，扩大会员基数是收益递增的。Prodigy是最早进入这个市场的企业，但是后来者美国在线却抓住机会，通过适当的策略获得远超同侪的无可比拟的优势。到今天，它已经占据主导地位了。如果情况稍有不同，那么它的竞争对手就可能已经占据了市场。请注意这里呈现在我们面前的一些性质：存在多种潜在解，实际达到的结果是不可预见的，经常会被锁定，结果不一定是经济上最有效的，结果取决于所采取的历史路径，尽管各公司在开始时可能是平等的，但是结果却是不对称的。在存在类似的正反馈的非线性物理学中，这些性质不难找到各自的对应物。经济学家所说的多重均衡、不可预测性、锁定、无效率、历史路径依赖性和不对称性，大体对应于物理学家所称的多重亚稳定状态、不可预测性、相位或模式锁定、高能基态、非遍历性和对称性破坏。
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在经济学中，收益递增问题已经被讨论了相当长的时间。早在100多年前，阿尔弗雷德·马歇尔（Alfred Marshell）就曾经指出，如果一个厂商能够通过扩大自己的市场份额来占据优势，那么“任何率先获得良好开端的厂商都可以获得垄断地位”。但是，传统的静态均衡方法无法克服不确定性带来的障碍：在存在多重均衡的情况下，怎样才能达到其中的某个均衡呢？面向过程的复杂性方法提出了解决这个问题的一个途径。在实际经济中，各种小的随机事件时时刻刻都在发生。例如，在前面举的在线服务的例子中，就会发生诸如随机接口改进、新产品推出、好口碑、用户推荐这类的事件。
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随着时间的推移，收益递增会放大这种事件对随机选择结果的累积效应。因此，在研究经济学中的收益递增问题时，最好将它视为具有随机事件和自然正反馈的动态过程，即非线性随机过程。这种从静态视角到过程导向的转变，在复杂性研究中是极为常见的。现在，收益递增问题在市场分配理论、国际贸易理论、技术选择进化理论、经济地理学，以及对贫困化和族群隔离模式的研究中，都已经得到了大量的研究。在所有这些研究领域，研究者们得到了一个共同发现，那就是经济结构可能因某些小事件固化并被锁定。这个共同发现已经开始改变政策，使决策者意识到政府施政必须避免两个极端：强制实现预期的结果，或者极端放任自由，而应该设法将系统“轻轻地推到”能够生长和自然涌现出结构的那个方向上去。这不是一只“沉重的手”，也不是一只“看不见的手”，而是一只“轻推的手”。
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一旦我们采纳了复杂性视角，强调结构的形成而不是强调给定结构的存在，那么经济学中预测问题就会变得完全不同。传统的常规经济学方法试图回答的是，在某个特定的问题中，假设预测模型或预期模型是由所有行为主体给出并共享的，那么什么样的预测模型是与该预测模型部分生成的实际时间序列是一致的，这一般而言是可以得到验证的。这种“理性预期”方法在一定范围内是有效的。但是，它必须假设行为主体能够预先以某种方式推导出什么模型是有效的，并且每个人都知道并使用这个模型，即共同知识假设。关键是，当预测模型不那么“显而易见”，并且对他人的预期不知情的行为主体必须独立成形的时候，又会怎么样呢？
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复杂经济学：经济思想的新框架 [:1704531171]
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“归纳理性”的胜利
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作为例子，考虑我提出的“爱尔法鲁酒吧”问题。假设有100个人，每个人每个星期都必须独立地做出决定，要不要去他们最喜爱的酒吧，即圣塔菲的爱尔法鲁酒吧去消遣。规则是：如果某个人预测同一天会有超过60个人去酒吧，那么他或她为了避免拥挤嘈杂就选择留在家里；如果预测不到60个人会去，那么他就选择去。我们想知道的是，这些酒吧客人怎么预测每个星期将会出现在酒吧的人数，以及由此导致的数字序列的动力学。请注意，这个问题有两个特点。第一，我们的行为主体很快就会意识到，对有多少人会去酒吧的预测取决于其他人对多少人会去的预测，因为这决定了他们的“到场率”。但是，其他人的预测又取决于他们对其他人预测的预测。运用这种演绎推理时，存在着一个无限的回归。没有任何一个“正确”预期模型可以被假定为共同知识，而且从行为主体个人的角度来看，这个问题无法明确界定。不仅仅这个问题是这样，绝大多数预期问题都是这样。第二，更加令人讨厌的是，任何一个“共同预期”都会被打破或落空。如果所有人都运用预测只有少数人会去的预期模型，那么所有人都会去，从而证伪了这种模型。同样地，如果所有人都相信大多数人会去，那么没有人会去，这样会使这种信念归于无效。因此，各个人的预期将被迫变得不同。
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1993年，我针对这种情况构建了一个模型。假设行为主体在决定去不去酒吧时，他们会采取一种归纳推理的方法，即把他们视为统计学家，每个人都从一系列主观选定的预期模型或预测假说开始“工作”。每个星期，他们根据他们目前拥有的最准确的模型来采取行动，我将这些模型称为他们的活跃预测器。因此，行为主体的各种信念或假说要在它们自己创造的“生态”中相互竞争。
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计算机模拟结果表明（见图12-1），平均到场人数很快就会收敛到60这个数值上。各预测器自组织成了一个均衡的生态。在所有活跃的预测中，平均来说有40%预测到场人数会多于60人，有60%预测到场人数将少于60人。这种涌现出来的生态从本质上看是有机的，因为虽然活跃预测器组成的“种群”按60∶40的平均比率划分为两个“子种群”，但是每个“子种群”的成员永远都在不断地变化。那么，预测器为什么会自组织成平均到场人数为60人、所有活跃预测器按60∶40的比率划分这种状态呢？为了回答这个问题，不妨假设70%的预测器在相当长的时间内都预测出场人数多于60人，那么平均来说将只有30个人会去酒吧。但是，这个结果验证了那些预测到场人数接近30人的预测器，从而会将生态恢复到均衡水平。40%∶60%这个“天然”组合成了一个涌现出来的结构。“爱尔法鲁酒吧”问题代表了一个具有复杂动力学的微型预期经济。
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