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1.这呼应了城市活动家简·雅各布斯的观点。当雅各布斯被问及贪婪和自身利益在经济中到底究竟有多重要时,她回答道:“你其实遗漏了经济概念中最重要的东西。你无法凭空贪婪,除非有东西让你心生贪欲。”简·雅各布斯关于经济学的本质的访谈视频,https: //www.youtube .com /watch?v=UPNPpdBCqzU。
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2. George Johnson,The Ten Most Beautiful Experiments(New York: Knopf, 2008), 76–86.
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3.我自行补充了一下这个例子,因为维纳的书没有直接提到它,而它在书中还被用在了一个有些奇怪的冷战时期的政治理论中。Norbert Wiener, The Human Use of Human Beings: Cybernetics and Society (Boston: Houghton Mifflin, 1950).
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第六章 属于个人化的时代
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1.一个产业的重心在哪儿及其原因这两大问题,掀起了至少四个理论思潮:关于产业集群(industrial clusters)、新经济地理学(new economic geography,此为新古典主义的流派)、偏重于制度和文化的经济地理学和演化经济地理学(evolutionary economic geography)。也许有人会说,不同流派的思潮反映了学科间的捭阖,但我不想根据学科来分门别类,我想根据它们对经济优势、工业分化及工业在不同领域的专业化的情况给出的相对不同概念的方式来讲。
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首先,我想谈谈强调个人角色的这个方法。这其中包括保罗·克鲁格曼、藤田昌久、安东尼·维纳布尔斯的新古典主义法。如克鲁格曼所说,新经济地理学是研究某些产业在某些地理位置蓬勃发展(聚集经济)原因的一个理论方法。新经济地理学的学科目的是开发出完全内生(endogenous)的一般均衡模型。这种模型很看重资金和资源之间的制约条件,而其中的供给、需求及人口都由模型内生地决定了。为了创建这种模型,新经济地理学运用了许多理论上的伎俩使这些模型更加有迹可循。这其中包括使用迪克西特和斯蒂格利兹的垄断竞争模型[Avinash K. Dixit and Joseph E. Stiglitz, “Monopolistic Competition and Optimum Product Diversity,”American Economic Review 67, no. 3(1977): 297–308]或者保罗·萨缪尔森的物流成本冰山说[Paul A. Samuelson, “The Transfer Problem and Transport Costs, II: Analysis of Effects of Trade Impediments,”Economic Journal 64, no. 254 (1954): 264–289]。然而,作为高度程式化的模型也限制了它们不易被经验验证。事实上,早期校正模型的过程中,就发现它们聚集的趋势比在真实经济中要强[见Paul Krugman, “What’s New About the New Economic Geography?,”Oxford Review of Economic Policy 14, no. 2 (1998): 7–17],而且更多当代寻找依据的努力激发了很多讨论,而真正得出结论的却很少[见Stephen J. Redding, “The Empirics of the New Economic Geography,”Journal of Regional Science 50, no. 1 (2010): 297–311]。
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另外一种方法,虽然也很注重个人,但有所不同于新经济地理学家所遵寻的方法,这是城市理论家理查德·佛罗里达的思想。佛罗里达强有力地表明城市凝聚的竞争很大程度上关键在于它们吸引有创造力的个人的能力[Richard Florida, The Rise of the Creative Class and How It’s Transforming Work, Leisure, Community, and Everyday Life (New York: Basic Books, 2002)]。
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其他的方法,就不看重个人角色的分量,而看地域特性,或是该区域大小公司构成的网状特性。哈佛商学院教授迈克尔·波特的观点和这一思潮中侧重产业集群的分支很一致[见Michael E. Porter, On Competition (Boston: Harvard Business School Press, 2008)]。但是,这一思潮也可以追溯到——尽管在那时还是雏形——19世纪阿尔弗雷德·马歇尔有关工业地区的著作[例如Principles of Economics (London: Macmillan, 1890)]。波特依据需求条件、个体因素、策略和相关工业来讨论工业集群。对于最后一项,他强调地方价值链的重要性,某种程度上与阿尔弗雷德·马歇尔对于后相联系的作品相呼应[例如Albert O. Hirschman, “The Strategy of Economic Development,”in A. N. Agarwal and S. P. Singh, eds., Accelerating Investment in Developing Economies (London: Oxford University Press, 1969)].
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强调地区所占比重的方法,也囊括了经济地理学家提出的依据地区特征来区分的那些方法。这本书阐述的内容涵盖了基于不同地点尤其是基于不同社会及正式规章制度所致的产业集群不同。[见Francis Fukuyama, Trust: The Social Virtues and the Creation of Prosperity (New York: Free Press, 1995); AnnaLee Saxenian, Regional Advantage (Cambridge, MA: Harvard University Press, 1996); and Daron Acemoglu and James A. Robinson, Why Nations Fail: The Origins of Power, Prosperity, and Poverty (New York: Crown Business, 2012)。]例如,通过分析当地文化(宗教、家庭情况等等)或当地明文规定来解释两个地区产业集群的组成结构和区别的讨论,将会依据社会或者正式的制度被分别列入理论种类中。最后,还有演化经济地理学思潮,这种思潮构建于一种知识是由公司或大小公司形成的关系网所积累起来的。这一思潮基于理查德·R·纳尔森及西德尼·温特所开创的“常”的观点(ideas of routines),[An Evolutionary Theory of Economic Change (Cambridge, MA: Harvard University Press, 1982)] 并且强调了知识会隐性地渗透到公司中、公司吸纳隐性的知识的能力,以上观点都是受到了熊彼特的观点启发而成的。[见Joseph A. Schumpeter, The Theory of Economic Development: An Inquiry into Profi ts, Capital, Credit, Interest, and the Business Cycle (Cambridge, MA: Harvard University Press, 1934)]。博斯克马(Ron A. Boschma)和柯恩·弗兰肯(Koen Frenken)将演化经济地理学和其他研究方法在这篇文章中做了一个很好的对比,“Why Is Economic Geography Not an Evolutionary Science? Towards an Evolutionary Economic Geography,”Journal of Economic Geography 6, no. 3 (2006): 273–302.。
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2.经济行为者在做出最终决定之前往往还有一个做决策的过程,但经济学中有一些根深蒂固的假设——现在看来,这些假设似乎有些天真了——没有考虑到这一点。经济学家里卡多·豪斯曼和丹尼·罗德里克呼吁注意一个事实,即创业者需要自行确定在特定地点的生产成本,这种发现成本(discovery cost)是主流经济模式没有涵盖的(Ricardo Hausmann and Dani Rodrik,“Economic Development as Self-Discovery,”Journal of Development Economics72, no. 2 (2003): 603–633)。
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3. Michael Polanyi,The Tacit Dimension (Garden City, NY: Doubleday, 1966), 4.
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4. Walter Powell,“Neither Market nor Hierarchy,”Research in Organizational Behavior12 (1990): 295–336.若想更详细地了解隐性知识,可以参读Richard R. Nelson and Sidney G. Winter,An Evolutionary Theory of Economic Change (Cambridge, MA: Harvard University Press, 1982), ch. 4, sec. 2。
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5.想读有关社会学习(social learning)的基本导论的话,可以参见Albert Bandura,Social Learning Theory (Englewood Cliffs, NJ: Prentice Hall, 1977), esp. 305–316。较新的一本用实践来展现社会学习的经验主义流行性和社会学习的优势的书,见Luke Rendell et al.,“Why Copy Others? Insights from the Social Learning Strategies Tournament,”Science 328, no. 5975 (2010): 208–213。
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6.严格来讲,在学习资源或学习环境相同的情况下学习算不上社会学习的一种形式,而是基于学习背景的学习(contextbased learning)。
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7.当然,人与人之间的认知能力还是会存在一些差异的,可以说有的人携带的人比要比其他人多。然而,最聪明的个人认知能力跟社会集体认知能力的总和相比还是小巫见大巫,在这样巨大的差异对比下,人与人之间的那一点点认知能力差就变得小得可以忽略了。因此,为了理解牵扯到生产过程复杂的产品或是复杂的人际关系网的一些集体流程,以人比作为有效用的知识的基本单位就显得很方便了。
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8.我想要强调一点,作为经济函数,人际关系网大量积累知识的能力跟我们研究社会关系网的经济关联性(economic relevance of social networks)时所提到的经济函数不是一回事。按照传统的说法,社交网络影响经济中信息传递(information transfer)、奖赏和惩罚的来源(sources of reward and punishment)以及信任库(repositories of trust)这几个渠道。正如社会学家马克·格兰诺维特解释所说:“以社交关系网的形式为主的社会结构能对经济的结果有一定影响,主要是由于以下三个原因。第一,社会网络影响信息的流向和质量。因为许多信息是微妙而难以核实的,所以行为者一般都不相信非人际网提供的信息来源,而是依赖于他们所认识的人。第二,社会网络是一个重要的奖罚来源,因为当信息来自自己认识的人时,这些信息所能带来的影响往往会被放大。第三,信任,我说的信任是指,承认也相信别人会做‘对’的事,即使社会上可能存在和所谓的‘对’明显反向的激励。” [Mark Granovetter, “The Impact of Social Structure on Economic Outcomes,”Journal of Economic Perspective 19, no. 1 (2005): 33–50.]我在第八章中,回顾了更多讲社会网络及经济网络关系的文献。
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9.我们之所以认为社会学习减缓了知识累积的节奏,是因为真正找到社会学习的机会很难而且花销很大。通常意义上来说,社会学习本身使其他类的学习事半功倍——换句话说,向专家学习,成效更快。而这里所讲的对社会学习的需求减缓了知识的累积,说的其实是个体找到想要获得每个特定知识的每个社会学习机会很难。
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10.这是史蒂文·平克写的一本生动描述基因对人类行为的影响的好书:The Blank Slate: The Modern Denial of Human Nature (New York: Penguin, 2003)。
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11.在近几十年中,研究基因政治领域的政治科学家和生物学家已经积累了大量政治偏好和基因的证据。这些研究结果大部分来自对同卵和异卵的双胞胎的研究数据,这些数据与其投票记录和政治面貌有一定的联系。当然,这是一个很有争议性的研究领域,一部分原因在于大多数人在心理上不认可基因对政治选择有影响,另一部分原因在于一些政治科学家坚称研究结果与实际情况不相关,即使它们之间确有联系。详见Larry Bartels,“Your Genes Influence Your Political Views. So What?,”Monkey Cage blog,Washington Post, November 12, 2013。关于基因政治的普适解释,我推荐John Hibbing,“Why Biology Belongs in the Study of Politics,”Monkey Cage blog,Washington Post, November 27, 2013。这是一篇讲政治观点与遗传学的学术论文,见John R. Alford, Carolyn L. Funk, and John R. Hibbing, “Are Political Orientations Genetically Transmitted?,”American Political Science Review 99, no. 2 (2005): 153–167; Carolyn L. Funk et al., “Genetic and Environmental Transmission of Political Orientations,”Political Psychology 34, no. 6 (2013): 805–819; Christian Kandler, Wiebke Bleidorn, and Rainer Riemann, “Left or Right? Sources of Political Orientation: The Roles of Genetic Factors, Cultural Transmission, Assortative Mating, and Personality,”Journal of Personality and Social Psychology 102, no. 3 (2012): 633。着重于遗传学和政治参与的论文,见James H. Fowler, Laura A. Baker, and Christopher T. Dawes, “Genetic Variation in Political Participation,”American Political Science Review 102, no. 2 (2008): 233–248; James H. Fowler and Christopher T. Dawes, “Two Genes Predict Voter Turnout,”Journal of Politics 70, no. 3 (2008): 579–594; James H. Fowler and Christopher T. Dawes, “In Defense of Genopolitics,”American Political Science Review 107, no. 2 (2013): 362–374。
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12. Brett Stetka,“What Do Great Musicians Have in Common? DNA,”Scientific American, August 4, 2014.
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13.个体间的遗传变异比群体间的要大得多,这一事实是避开种族主义者和优生学的主要论据。这一解释是在平克《白纸一张》(The Blank Slate)中提出的争论的中心。
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14.推测人脑的知识和信息容量是一件很有意思的事情。完成曼哈顿工程时对计算机产生兴趣的匈牙利博学者约翰·冯·诺依曼参与了最先进行这一行动。关于这个主题的一些假设体现在他的书中:The Computer and the Brain (New Haven, CT: Yale University Press, 1958)。其中,诺依曼提到大脑的构造从根本上是与计算机完全不同的。计算机是由晶体管组成的,即用两个输入量产生一个输出量,而大脑是由神经元组成的,即可能用成千上万的输入量来产出一个单一的输出量。这些不同点是十分重要的,因为大脑频率,大概100赫兹,需要用一个考虑到输入量多样性的因数来衡量。
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我们可以通过观察一个普通大脑中神经元和突触的数量为大脑容量做一个简单的粗略计算:大约1010个神经元和1014个突触(平均10 000突触一个神经元)。一个对于大脑信息容量天真的估计,是把每一个突触当成一个比特,产生一个100万亿字节的数字。一个更有野心但依然天真的估计,是把每一个存在的突触当成是1,每一个可能但不实体的突触当成是0。如果我们假设一个神经元的10 000个突触中每一个都从一组100 000个可能的突触中选择,那么大脑中的信息将大约为1 000太字节或者一拍字节。
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第七章 有偿的联系
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1. Greg Grandin,Fordlandia: The Rise and Fall of Henry Ford’s Forgotten Jungle City(New York: Metropolitan Books, 2009).
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