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新古典演化经济学(Neoclassical Evolutionary Economics)

已有 1472 次阅读 2021-9-27 11:34 |系统分类:科研笔记

新古典演化经济学

Neoclassical Evolutionary Economics

 

笔者自2006年研究生阶段开始学习新古典经济学,不过,不同于大多数的经济学同行,笔者可以说是“带艺投师”——之前学习过统计物理学。所以在学习和研究经济学的过程中,笔者不可避免的会将统计物理的思维代入进来。统计物理中有一种方法被称为“最概然原理”,其实在数理统计中被称为“极大似然原理”,关于这一点是笔者工作之后为本科生讲授“统计学原理”课程七年之后才逐渐体会到的——统计学本质上将世界看作一个不确定的集合及子集,我们所看到的只是最可能被看到的子集。

比如,我们掷2枚硬币,一共有4种可能的结果:{上,下}、{下,上}、{上,上}、{下,下}。显然,每一种结果发生的概率相同,均为1/4。但是这样一来,我们可以发现“一上一下”情形发生的概率是1/2,另外两种情形“上,上”和“下,下”发生的概率分别为1/4。这意味着,掷2枚硬币时我们最有可能看到“一上一下”的情形。并且随着硬币数量的增加,我们看到“上、下”情形的概率会迅速增加,而看到“全部朝上”和“全部朝下”的概率会迅速趋于0。最终,当硬币数量超过某个阈值时,“上、下”情形成为唯一能被看到的现象,“全部朝上”和“全部朝下”的情形则不再被看到。

这里的“上、下”情形就是一种“自发秩序”,它是基于极大似然的一个结果。当把极大似然原理运用到经济系统时,则会发现经济系统也会自发生成秩序,笔者称之为“自发经济秩序”[1]。比如,一个机会公平的经济世界里的自发秩序是一个“指数收入分布”,而一个奉行“丛林法则”的经济世界里的自发秩序是一个“幂函数收入分布(即帕累托分布)”。简单来说,不同的制度规则会导致不同的自发秩序。

这个新的发现不同于传统的新古典经济学——新古典经济学研究均衡而不是秩序。并且这个发现也不完全相容于传统的演化经济学。为什么这么说呢?因为笔者采用的是新古典经济学中个人理性下的最优决策范式,其中会形成竞争均衡。相比之下,传统演化经济学考虑的是一种非均衡的演化行为,强调新奇的涌现。尽管笔者的理论框架不同于传统演化经济学,但又确实使用了演化的方法,比如上面“掷硬币”中的自发秩序“上、下”情形可以被看成是“自然选择”的结果——最可能者发生。

简单来说,经济系统中的行为人相互之间竞争博弈,然后形成不同的均衡结果,其中有一些均衡结果组成的集合(秩序)发生的概率趋于1,这个集合就是“自发秩序”——自发秩序可以被用来研究宏观经济规律。这套方法就是笔者所发展的经济学研究方法,它首先继承了新古典经济学的均衡理论范式,如果经济系统只有一个均衡,那么这套方法完全相同于新古典经济学——研究均衡,如果经济系统产生多个均衡,那么这套方法就研究秩序的涌现。

在与学术同行的交流过程中,笔者越发感觉到这套方法的独特性,但由于它脱胎于新古典经济学方法,又融入了“自然选择”的演化论方法,所以笔者将其称之为“新古典演化经济学”。

下面是三种经济学方法的简单总结:

 

新古典经济学

演化经济学

新古典演化经济学

理性人相互之间的博弈决策实现均衡——资源分配最有效率

行为人多样化的动态演进,而非均衡过程,强调新奇的涌现

理性人之间相互博弈产生多重均衡,其中一部分均衡涌现为“自发秩序”,而理性人之间的分散决策产生技术进步

 

经过近十年的研究,笔者为新古典演化经济学建立了一个完整的理论框架,这被反映为随后的几篇论文。供国内感兴趣的朋友参考指正。

 

新古典演化经济学研究范式的确立:

[1]. Tao, Y. (2016): Spontaneous economic order, Journal of Evolutionary Economics 26, 467-500

该范式确定将竞争均衡的集合定义为“秩序”,并通过自然选择确定“自发秩序”。

 

新古典演化经济学的理想标准模型——指数收入分布:

[2]. Tao, Y. (2021a): Exponential Income Distribution and Evolution of Unemployment Compensation in the United Kingdom. Preprints 2021, 2021070350 (doi: 10.20944/preprints202107.0350.v1)

其中确立指数收入分布为理想市场经济的基准分布——理想的自发秩序。现实市场对理想市场经济的偏离则导致对指数收入分布的偏离。这类似于新古典经济学中完全竞争市场的角色。

 

新古典演化经济学中指数收入分布的观测证据:

[3]. Tao, Y., Wu, X., Zhou, T., Yan, W., Huang, Y., Yu, H., Mondal, B., and Yakovenko, V. M. (2019): Exponential structure of income inequality: evidence from 67 countries. Journal of Economic Interaction and Coordination 14, 345-376 

     对全球67个市场经济国家与地区的实证分析显示:这些国家的中、低收入居民(约占总人口的90%左右)服从指数收入分布,失业人口和高收入人口(两者约占总人口的10%左右)不服从指数收入分布。

 

新古典演化经济学对社会中技术涌现的证明和解释见:

[4]. Tao, Y. (2021): Decentralized Decisions and Technological Progress: A Formal Proof. Preprints 2021, 2021070499 (doi: 10.20944/preprints202107.0499.v1) 

在新古典演化经济学中,社会的技术进步源于群体成员相互分散决策的结果,这是一种去中心化系统群体智能的体现。

 

新古典演化经济学中的一个研究领域——人类群体智能

[5]. Tao, Y. (2018): Swarm intelligence in humans: A perspective of emergent evolution. Physica A 502, 436-446        

[6]. Tao, Y. (2020): Self-referential Boltzmann machine. Physica A 545, 123775

[7]. Tao, Y., Sornette, D., and Lin, L. (2021b): Emerging social brain: a collective self-motivated Boltzmann machine. Chaos, Solitons & Fractals 143, 110543

基于新古典演化经济学的基准模型“指数收入分布”所发展的深度神经网络和分散决策算法。

 




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