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自然界充满了物种之间相互依存和相互竞争的例子。因此，互动就成了进化生物学重要的原则。
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而在经济中，这就意味着选择环境本身在不断进化，今天的环境取决于过往的发展道路以及在这条发展道路上互动行为的结果。因为新的技术会确立自己的地位，经济关系和社会关系都会随之发展，这就是产业会变得具有自我意识并塑造自己选择环境的部分进程。某个行业中的厂商会通过贸易关系、立法、标准设定、与大学建立关系、打官司等行为改造自己的环境。政治活动和法律框架对环境也非常重要。侵权法和有限责任公司在19世纪工业化的过程中起到了非常重要的作用。汽车产业和飞机产业需要政府修建公路和机场并设立交通法规和空中交通管理法规。对竞争环境的改造也是通过很多重要的方式来积累的：计算机的发明催生了计算机科学，而计算机科学家又发展了计算机产业的创新。
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厂商和他们的环境的同步进化解释了为什么这么多产业经济学家把创新的过程看成一个制度体系，该体系由现有的技术水平通过某种方式形成。比如说，迈克尔· 皮奥里和查尔斯· 塞勃已经解释了20世纪晚期的垂直整合和分等级大规模生产的美国公司是技术和当时美国社会制度互动的产物（Piore and Sabel，1984）。迈克尔·贝斯特已经研究了不同时期的流行制度，包括日本生产商扁平一体化程度较低的“即时”生产过程，还有在美国和欧洲盛行的通过引进最新的信息和通信技术而产生的水平网络组织结构（Best，2001）。克利斯·弗里曼用了“技术经济范式”来表达同样的概念（Freeman and Louca，2001）。以上所有都可以被看成是马克思和约瑟夫·熊彼特两人的相同观念的延伸，也就是不同的基本技术决定了不同的经济时代。
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生物体不可能改变自身的基因，但是厂商可以按照竞争环境来改变自己的常规行为或者干脆尝试改变它们所在的环境。事实上，它们并不是很成功：厂商倒闭的情况比想象的严重。在英国新成立的公司中，五年内有4/5要倒闭；而美国上市公司的平均寿命大约是15年，之后就倒闭了，或者更普遍的情况是被收购了。似乎要厂商为了应对需求、成本或者技术的变化而改变常规行为非常困难，不仅个人不喜欢打破生活中的常规，而且厂商也不容易改变一系列工作、生产过程和技术，虽然这些改变能够使公司足以应对变化的环境（Milgrom and Roberts，1990）。很明显，许多厂商认为维持现有的生存环境会比较容易，所以它们就花了很多力气进行游说活动，推动政府立法以保护自己免受海外竞争，或者出台减免税收的法案来抵消他们越来越高的成本，或者实施限制进入产业的规则以及其他需要的各种制度。很多管理理论家，比如著名的克莱顿·克里斯滕森，已经对组织难以适应革命性技术的困难进行了评论（Christensen，1997）。纳尔逊（1995）写道：“组织与生物体相似的程度远超过很多经济学家的想象，重要的经济变化可能会涉及很多创造性破坏。”
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演化博弈论
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但是，吹响演化经济学真正号角的，并不是这些天花乱坠的描写，而是两个具体的建模技术。在这个复兴时代破晓之际，保罗·克鲁格曼和演化经济学家进行了一次谈话，他指出演化生物学和传统经济学都对自私的个人行为衍生出的总体结果十分关心：
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在深层次上，他们用同一种方法：用在追求利益最大化的个体中的均衡来解释行为……事实上最大化和均衡点竟然是解释那些被视为禁区的复杂问题的极其有力的方法。
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博弈论就是这样一个理解大自然的好方法，所以进化生物学家将其从经济学家那里借用了过来。
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在这里，我无法阐述清楚难以置信的、新奇有趣的博弈论历史。一个很好的起点是塞尔维亚·纳瑟（Sylvia Nasar，1998）写的约翰·纳什的传记——《美丽心灵》。纳什在根据这部书改编成电影之后就十分有名了，但是对博弈论领域的研究可以追溯到更早，即1944年由约翰·冯·诺伊曼和奥斯卡·摩根斯坦所著的《博弈论与经济行为》。诺伊曼从小就是一个天才，他是20世纪30年代来自匈牙利的难民，但是他的数学天赋帮助美国造出了原子弹。摩根斯坦出生在德国，纳粹占领奥地利时他在维也纳大学工作，并在占领者认为他在“政治上无法容忍”时逃了出来，并且像冯·诺伊曼一样在普林斯顿大学找到了自己的位置。他们展示的方法是一个研究互动的数学工具，并很快在RAND研究中获得了发展，而博弈论的战略用途马上就显现出来。著名的应用例子有托马斯·谢林（Thomas Schelling）就此写的一本经典著作——《冲突策略》。
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1982年，约翰·梅纳德·史密斯（John Maynard Smith）出版了一本非常有影响力的书《进化与博弈论》，引领了生物学研究的主流。这本书将博弈论应用于人口遗传学，使用了从均衡策略中得到的“繁殖方程”来预测人口随时间变化的行为属性。史密斯的“进化稳定策略”和传统经济理论中的稳定（纳什）均衡是相同的概念，即某一群体中，给定其他人的策略时，每个人都选择了各自最优的策略。一个广为人知的例子就是“以牙还牙”策略，即以其人之道还治其人之身。如果上一次别人和你合作，你就与他合作；如果别人对你不好，那你就要报复。假设人群中总混杂一些骗人的坏人，他们会发现自己总是会被针锋相对的人们反过来欺骗，而且一般来说，这些人要比骗子做得好，因为至少他们中的一些人总是在合作。针锋相对是更好的策略，也是进化论上比较稳定的策略。该博弈被看成是可以解释公司在自私人群中如何进化的很有说服力的模型，受到了广大经济学家的认可（Axelord，1984）。
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比起经济学家来，生物学家似乎更有意识地在使用这些模型。无论如何，我们必须留意到大自然并不一定总处于均衡状态，而一些经济学家似乎把博弈论的均衡当成是描述真实经济的一种现实方式。当然，博弈论是一个非常灵活的工具，可以用来模拟经济组织中的复杂问题。它将互动的角色、不同实体之间的同步进化以及它们的环境程式化，并且给予经济学家一个数学的方法去探索以前几乎完全是描述性的领域。在博弈论专家的眼里，制度就是一场博弈的均衡——一场涉及很多人的博弈的自我强化的结果。
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博弈论中最经典的例子是“囚徒困境”，也就是对于每个囚徒而言，都有一个最优策略，但是如果他们都选择最优策略而不选择合作的话，反而会陷入更糟糕的境地。萨缪·鲍尔斯给出了公共财物的悲剧例子，这是一个考虑外部性和公共物品的富有成效的方法。对每个渔夫而言，打到的鱼越多越好，但是如果所有的渔夫都这么做，就没有他们联合起来设置捕鱼限额以防止过度捕捞要好（Bowles，2004）。很多年来，经济学家都在狂热地使用博弈论。托马斯·谢林（2005年与他人一同获得诺贝尔经济学奖）因使博弈论得到普及而备受好评，这要归功于他在1960年出版的《冲突策略》一书，这本书的内容是关于如何把博弈应用到冷战之中的，似乎对美国的地理政治策略有着非常重要的意义；而他在1978年发表的《微观行为和宏观行为》则概括了把博弈论应用于社会现象的很多例子。
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在最有影响力的一篇文章中，谢林研究了极其混杂的社区如何能够忽然隔离的问题。这样的过程不需要任何对其他种族的厌恶和反感，只需要一点点不想成为少数人群的偏好就可以了。即使这样的小偏好也意味着一个组群的成员的比例可以因为一件小事而下降，一直到零［这就是马尔科姆·格莱德威尔（Malcolm Gladwell）在他的《引爆流行》一书中所诠释的内容］。
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谢林把博弈论视为思考社会现象的统一框架，这一思想为他赢得了诺贝尔经济学奖［一同获奖的还有耶路撒冷希伯来大学的罗伯特·奥曼（Robert Aumann），他把博弈论延伸到长期重复的关系中］。博弈论是一个非常有力而灵活的模型工具，可以在个人如何应对其他人选择的情况下应用，这个工具现在已经是经济学家每天都要使用的基本工具之一。那么为什么经济学家还要研究其他进化模型呢？因为博弈论方法已经和其他从生物学借鉴来的数学方法一起使用很长时间了，而这些数学方法也强调了个人之间的互动。
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群体、复杂性和规律的出现
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为了分析互动生物群体的行为而被生物学和其他自然科学所使用的建模技术，在社会学中也非常有意义，因为有证据显示社会关系和生物关系的作用规律相似。20世纪60年代晚期是一段比较动荡的时期，当时马克·格兰诺维特（Mark Granovetter）是哈佛大学的社会学研究生，他设法躲开了恼人的校园政治，专心于他的博士论文。他的论文研究了管理人员和专业人员在波士顿附近是如何找工作的。他起先认为大部分人是靠朋友找到的工作，但事实正相反，绝大部分人是因为简单地认识了某人、朋友的朋友，或者通过更远的关系而找到的工作。后来他把论文命名为《微弱关系的力量》，虽然在当时权威的影响下，该论文第一次投稿就被退了，但是这篇论文已经深深影响了学者们看待我们的社会关系的视野（Granovetter，1973）。我们有两种社会关系，即和我们家人、密友、近邻之间的比较强的关系以及和更远一些联系人的比较弱的关系。这两种关系的目的不同。强的关系提供给我们感情和道德上的支持，增加爱和温暖；弱的关系给我们带来新鲜的信息，并且把我们连接到小圈子以外的大世界中去。在工作环境和其他很多经济交往中，弱关系都比较重要。
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通常我们拥有的弱关系要比强关系多。有一些人比大部分人更善于社交，社交在他们的社会关系网络中作为枢纽出现，他们的关系数量比人们平均的社会关系要多出很多。4而且，对拥有一定数量社会关系的人来说，他们都按照一定的模式生活。在社会关系网络，比如一起合作著书的研究团体、好莱坞明星或者能够链接的网页，这些模式遵循的是一个法则，就是80
:20规律。换句话说，最有社会关系的20％的人拥有了80％的社会关系，反过来也一样。5这本身就非常有意义：一个经验性的规律迫切地需要一个理论来解释，尤其是当它反映了经济学家在其他领域已发现的幂次法则时，比如美国城市大小的分布，或者公司大小的分布（见Krugman，1993；Axtell，1999）。而且，同样的模式在很多自然现象中也会出现。例如，幂次法则应用于从液体变化到气体的分子行为中，应用于其他动植物群体以及人类社会中。对社会关系网络的研究已经和生物学和物理学研究非常接近了。自我组织的复杂系统中的数学能应用于每一种情况，因为每种情况的基本结构相同，即一个不断加强的关系或连接网络，关系的强化并不是随机的，而是对某些个体要更有利（可能因为他们先出现在网络里的缘故）。就如在这个研究领域里的一位大师——艾伯特-拉斯洛·鲍劳巴希（Barabasi，2002）所说：“一些复杂网络里的特征连接了宏观和微观世界。”
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经济学家喜欢这一组数学工具，因为这组工具可以帮他们像其他科学家研究自然世界一样研究人类社会。现在已经有了很多应用成果。在一篇著名的论文《蚂蚁、理性和招募》中，经济学家阿兰·克尔曼（Alan Kirman，1993）认为蚂蚁在选择食物来源时的行为和某些经济行为非常相似。在两个相同的食物来源之间进行选择，蚂蚁并没有分成两半各去一个食物来源，也不是所有的蚂蚁都去一个，吃完以后再去吃另外一个，反正没有任何逻辑系统可言，事实上模式非常随机。一大部分蚂蚁会选择一个食物来源，但是会毫无预兆地去换另外一个，而且似乎也是随机的比例。克尔曼认为人们在选择餐厅的时候也一样，一家有名的餐厅会门庭若市，而旁边的一家空空如也，而潮流变了以后，又是不同的一家餐厅会变得很受欢迎。金融市场也体现出无法预测的模式，投资者追捧一只或另一只股票，但理由不明。克尔曼认为蚂蚁模型可以解释很多社会和经济现象。
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在这里，与传统经济模型的重要区别再一次体现为人们可以在他们的决策中互相影响。引入互动给模型的预测带来了翻天覆地的变化。“整个群体的行为不能由对相同的单个个体的分析而得来。”克尔曼写道。尤其是，如果存在“正反馈”，趋向和行为都会被放大——就像我们在第二章中说到的那样。但是这不仅仅关系经济增长问题，正反馈在经济学其他很多方面都适用。比如，金融市场中的参与者所要求的投资回报率就非常像实验中的蚂蚁在寻找食物。英国经济学家保罗·奥默罗德（Paul Ormerod）是这方面的建模专家，他描述了出现在整体经济商业周期中相似的动态过程，还有经济中厂商的大小。他强烈反对使用传统的宏观经济预测，认为要把经济作为一个复杂的系统，其中包含了不计其数的个人之间的互动，这些互动还会互相强化。除了毫无头绪和明显随机的个人选择，总体上的模式还是出现了，在混乱的边缘出现了秩序。通过这种方法，商业周期里的起伏和金融市场里的涨跌就可以被解释为自我强化的一种现象。但是，与传统经济模型所预测的秩序完全不同的是，在这个世界里的结果是不可预测的，也不能被政府所操纵。这种高等数学为哈耶克提出的自发的社会秩序提供了一个严格的证明，在这个世界里，政府应该少做些。
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在研究复杂性理论中所需要的数学模型和计算机模拟都很复杂。但是，或者说事实上，可能是因为涉及男性化的数学——复杂性理论的技术和规律的出现已经对经济学产生了巨大的影响，并且明显触及受人欢迎的想象的神经。6很多人似乎强烈地感觉到这些模型确实捕捉到了社会结构的实质，比如市场和经济真实的运行情况。在金融市场里，非线性动态模型已经迎头赶上。这方面的权威是数学家波努瓦·芒德勃罗，他创造了完美的芒德勃罗集，几乎每个人都可以在电脑图像应用中将其识别出来。7而我们能从这样的模型世界中得到与政策有关的什么结论呢？下一章将对此进行讨论。
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结论
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除了博弈论架构以外，对于多重经济和政治的利益、专业技能、法律执业、社会规范、文化习惯等如何同步进化，以创造构成竞争环境的一系列市场制度，还没有任何明确的理解。但是，领先的西方经济已经很高兴地享受了由技术、产业组织和经济政治制度同步进化所带来的经济增长（还有诸如由富裕带来的健康、长寿、舒适和娱乐等好处）。可能“自我组织”成一种巧妙秩序的个人行为，以及通过包括正式的政治在内的一系列制度所协调的总体行为一起促进了经济增长。但是究竟是如何促进的呢？我就把最后的几句留给萨缪·鲍尔斯（2004）这位著名的批评传统经济理论的批判家吧，他说道：“瓦尔拉斯的理论提供了唯一一个可行的经济模型，来解释大量个人自发的行为是如何支持总体社会结果的。”
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但是这种传统的瓦尔拉斯方法的替代方法已经开始向这个可行的经济涅槃进发了。下一章我们将目光转向社会，对经济学前沿的有关问题以及个人与整个社会和经济结果互动方式的重要性进行总结。
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