任何一个学科都可能会进入这样一种“动荡期”：原先曾经被认定是理所当然的许多理论，似乎都不再那么可靠了；从事这个学科的人则公开探讨什么东西可以替代它们。经济学现在就处在“动荡期”中。一部分原因是发生于2008年的金融危机，但是对经济学传统理论的反思则在很早之前就已经开始了。过去30年，乃至更长的一个时期里，经济学家圈子内有一种氛围一直在非常缓慢地潜滋暗长：完全理性、均衡、收益递减，以及永远只需面对有明确定义的问题的独立行为主体等关键假设，至少在某种程度上是不可信的、限制性太强的，或者说在一定意义上是迫不得已的。经济学家现在讨论得更多的是，行为理性、非均衡、收益递增，以及相互联系着的行为主体，他们决策时面对的是包含着根本的不确定性的问题。因此，除了标准的新古典主义的进路之外，经济学家还开辟了许多其他进路。

其中一个进路就是“复杂经济学”（complexity economics）。我本人一直是这个领域的积极参与者。现在，我认为将自己以往撰写的文章归拢到一起，出版一本文集的时机已经成熟了。这本文集中的各篇文章都以经济与复杂性问题为核心，这些文章的写作时间跨度很大，早的可以追溯到20世纪80年代中期，晚的则止于当下此刻。这本文集的思想，与我以前出版的另一本讨论经济中的收益递增和路径依赖问题的文集，一脉相承。

当然，所有这些“新”思想都不可能真的是“全新”的。在多年以前，甚至一个多世纪以前，许多经济学家就已经独立地以各种不同形式提出过了。但是对于这类洞见，以往一直缺乏处理它们的手段，如世界是不完美的，世界不是一架机器，整个世界无法被还原为一些只与实体的数量或“水平”的变化有关的简单方程式。不仅所需的技术还不成熟，而且所需的心态或心智结构也未具备。另外，也不存在一个以这些新思想为基础的、内在一致的经济学框架。

不过，在刚刚过去的几十年里，这种情况已经完全改变了。拼图的缺失部分已经逐渐填补上了，处理新的假设所需要的各种技术也慢慢发展成熟了。这些技术包括非线性动力学、非线性随机过程、基于主体的计算以及更一般的计算理论等。而且，人们的心态也变了。现在，在科学界，包括经济学界，研究者普遍认为，我们面对的世界不是一个完全有序的、原则上可以还原为几个数学方程式的系统；相反，在很大程度上它是有机的和算法式的，即它是在原来就已经建立起来的系统基础上进化的，而且还是逐步进化的。由于这种种原因，经济学内慢慢地出现了一种基于上述更加现实的假设的研究进路。一个新的经济学框架正在形成。

本书反映了我对这个新框架的发展做出的贡献。总的来说，这些文章的核心思想可以归结为：经济不一定处于均衡状态。在这个系统中，行为主体会不断地改变自己的行动和策略，作为对他们共同创造出来的结果做出的回应。这也就是说，在这个系统中，行为主体会不断地创造出一个“生态”来，而这个生态恰恰是他们自己必须与之相适应的。当然，这个观点的源头可以追溯到在20世纪70年代出现的所谓的“复杂性思维”（complexity thinking）。“复杂性思维”的成型，归功于布鲁塞尔、斯图加特和安娜堡的几个研究小组的工作，不过它最初的源头则来自斯坦福大学和麻省理工学院等大学的一些独立的研究者。不过，就经济学中的“复杂性思维”而言，却主要是在圣塔菲研究所（Santa Fe Institute）成长起来的。在20世纪80年代后期，圣塔菲研究所刚刚诞生，那里的一个研究小组就已经开始系统性地把经济视为一个不断发展的复杂系统来进行研究了。这个研究小组成立后的前两年，我本人领导了它的工作，而且自那之后一直与它保持着密切的联系。本书收录的文章表明，这些思想是如何发展起来并最终导致一门崭新经济学形成的。

本书中的各篇文章并不是一个“计划好的”研究过程的结果。它们是在一个很长的时期内断断续续写成的，而且受到了我的同事和圣塔菲研究所的一般思考方法的很大影响。其中有几篇文章曾经在著名的学术期刊发表过，其他一些文章则没有什么值得炫耀的“出身”。这些文章中有一部分是在圣塔菲研究所写的，其余文章则是在斯坦福大学写的。这些文章体现了我在写作时的思想，但是无法揭示这些思想为什么会产生以及它们是如何产生的。因此，为了帮助读者更好地理解它们，我先简要地叙述一下当初导致它们出现的背景和情境。

结缘圣塔菲研究所

我在本书中阐述的绝大多数思想都始于一个事件。

那是在1987年4月的一天，我正在斯坦福大学校园里走着，准备到自己的办公室去，突然，一个人骑着自行车围着我绕了个圈子，然后停在了我面前。那是肯尼斯·阿罗（Kenneth Arrow），他跨在自行车上，头上还戴着一个头盔。阿罗告诉我，9月份将会召开一个学术会议，让一群理论经济学家与一群自然科学家交流思想；与会的经济学家由他来确定，物理学家则由菲利普·安德森（Philip Anderson）来确定。会议将在圣塔菲研究所举行，那是位于洛基山脚下的一个刚刚启动的小型研究所。他问我想不想去参加，我立即回答：“没问题！”尽管我还不知道自己在会议上要讲些什么，但是这个想法听上去就非常吸引人了。

几个月之后，会议如期在圣塔菲研究所举行。我发现，这是一个真正意义上的“重量级”会议，远远超出了我自己的想象。在与会的10位经济学家中，阿罗确定的人选包括了拉里·萨默斯（Larry Summers）、汤姆·萨金特（Tom Sargent）、何塞·沙因克曼（Jose Sheinkman）和威廉·布兹·布罗克（William Buz Brock）。而菲利普·安德森选择的10位科学家（物理学家）中，则包括了约翰·霍兰德（John Holland） 、戴维·吕埃尔（David Ruelle）、斯图尔特·考夫曼（Stuart Kauffman）和戴维·派因斯（David Pines）。这次会议是在圣塔菲研究所租来的一所修道院的小教堂中举行的，环境清雅静谧，会议的日程安排也非常宽松。每天上午，先由一位与会者发言，然后大家讨论；到下午，再由另一位与会者发言，然后大家一起讨论。所有这些学者，不仅要学习对方学科中解决问题的方法，还要搞明白对方学科是如何提出问题的，而且还有必要了解对方学科在考虑问题时的思维方式。许多问题，在经济学界通常不会有人提起，但是在这里都被物理学家们正儿八经地提出了：你们这群经济学家为什么要坚持完全理性？你们为什么要给出这么强的线性假设？当然，经济学家们也问物理学家：一个系统，例如自旋玻璃，明明还没有达到稳定状态，你们为什么就说问题已经“解决了”？共识是，在经济学和物理学中，都需要讨论混沌理论和非线性动力学，同时这两个学科都要对正反馈和相互作用进行建模。白天的会议结束后，与会者晚上还要继续讨论，不过不是集中到一起，而是两三人一组，互相交流想法和探讨问题。

这个会议是高强度的，既令人精神振奋，同时也令人疲惫不堪。当10天的会议终于宣告结束时，与会者并没有得到任何明确的答案，但成果还是有的。在物理学家一方，他们理解了经济的极端复杂性：经济世界中的元素，即人，与物理世界中的元素，即“格子中的离子”不一样，因为人这种“元素”在决定下一步做什么的时候，不仅要依据自己和其他“元素”的当前状态，同时还要依据他们对这些“其他元素”，在给定他们自己可能做什么的条件下，可能会做什么样的推测。而在经济学家一方，也对现代物理学有了全新的真切感受：现代物理学强调相互作用和非线性；物理系统不但可以存在多个可能的最终状态，而且缺乏可预测性。这也就是说，经济学家也理解了物理学的复杂性。

会议结束后，我听到了一个消息：圣塔菲研究所接下来要有大动作。研究所的决策机构，即新成立的科学委员会决定，一旦会议收尾工作完成，就立即启动一个长期的研究计划，名为“经济可看作是进化的复杂系统”。他们邀请约翰·霍兰德和我明年来圣塔菲研究所主持这个研究项目。我在斯坦福大学刚好可以休一个年假，因此立即接受了；但是约翰却难以从密歇根大学脱身，因此只好婉拒。这样一来，就只能由我一个人来主持圣塔菲研究所的第一个研究计划了。该计划将从1988年8月正式开始执行。

回到斯坦福大学后，我的当务之急是，为这个新研究项目找到一批一流学者，组成一个高效的团队，并确定它的研究方向。我在这次会议中结识的一些学者可以参加这个研究计划。约翰·霍兰德答应来工作几个月，物理学家理查德·帕尔默也将会参与进来，而且他的时间还更充裕一些。斯图尔特·考夫曼则愿意长住在圣塔菲研究所。然后，我又从我自己的社交网络中寻找合适的人选。我邀请了戴维·莱恩和尤里·埃尔莫利耶夫（Yuri Ermoliev），他们两人都是出色的概率理论家。阿罗和安德森帮了我大忙。有几个人，我费尽唇舌也无法说服他们加入，而身为诺贝尔奖得主的阿罗和安德森却只要打一个电话，他们就马上兴冲冲地过来了。至于研究方向，我一时之间还难以确定。一开始，物理学家默里·盖尔曼（Murray Gell-Mann）提出了一个建议：我们应该发布一份关于“构建一个全然不同的经济学”的宣言。但是，我对此还没有足够的信心；事实上，我这时还不能肯定我们究竟要设置哪些研究主题。虽然我已经在经济与复杂性这个方向上做了相当多的工作，但是现在可以供我们选择的主题范围更加广泛了。从这次会议来看，许多人倾向于把混沌理论作为一个核心主题，但是对我来说，这种想法没有什么吸引力。大体上，我认为我们更应该关注收益递增的问题，这是我更加熟悉的领域。相反，对于将物理学方法“移植”到经济学中来，和将非线性动力学应用于经济学研究的思路，我不是很感兴趣。但是，我们也许能够研究经济学中的计算这个有意思的课题。

1988年，当这个研究项目正式启动时，我们对研究方向的讨论更加深入了，不过仍然没有最后的定论。我们还在寻找前进的道路。我从圣塔菲研究所给肯尼斯·阿罗和菲利普·安德森打电话，征求他们的意见。他们又与这个研究项目的资助人、花旗银行的约翰·里德（John Reed）取得了联系。里德的回复是：想做什么都可以，只要研究的问题是关乎经济学的基础的，不是传统的、常规的就行。对于我及研究团队中的其他成员来说，这个“指示”不啻于一个美好的梦境。我们可以做我们想做的任何事！这极大地激发了我们的热情。在圣塔菲研究所，不会有来自本学科的同事在旁边盯着我们，更不会有人来问我们为什么做一些迥异于传统的事情。

事实上，在我们的小团队之外，圣塔菲研究所还有几位来自物理学或理论生物学的同事。斯图尔特·考夫曼就是其中一位，我们立即邀请他加入了我们的研究项目。圣塔菲研究所确实没有更多的渠道为我们提供研究人员。当时，它还只是一个寂寂无名的初创研究机构，偏居洛基山脉一隅，既没有学生，也没有教室；既没有院系，也没有学科。它自身也可以说是一个“实验品”，而且它的创办者还强调，就是不能有学科之分。

我们不停地讨论，主要的讨论场所就是那个修道院的厨房。我记得，有一天清晨，考夫曼说，你们经济学家为什么只研究均衡时如何如何？如果去研究非均衡经济学又会怎样？很可能，所有经济学家都像我一样，脑海中曾经闪过这个问题，却从来没有真正认真地去思考过。无论如何，当考夫曼提出这个问题时，我呆住了，其他经济学家也一样。我找不到合理的答案。它与下面这个问题属于同一类问题：如果不能考虑重力，那么物理学将是什么样子？作为一个思想实验，这个问题当然是可以想象的，但它确实可以说是一个奇怪的问题。我们在考夫曼提出的这个问题上卡壳了，于是我们将它先放到一边，继续寻找前进的方向。

不过到了那个时候，我自己感兴趣的一个方向有一半已经成型了。这个方向是在前一年的会议上浮现出来的。就在会议的第一天午餐后的讨论中，约翰·霍兰德描述了他对“分类器系统”（classifier system）的研究。这里所说的“分类器系统”，大体上就是指这样一种系统，它由一系列描述“条件-行动”（condition-action）的规则连接而成。举例来说，一个规则可以是，如果系统的环境满足条件 A ，那么就执行动作 R ；另一个规则可以是，如果系统的环境满足条件 D ，那么就执行动作 T ；而第三个规则可以是，如果 A 为真，同时 R 动作被执行为假，那么就执行动作 Z ；诸如此类。行为者所采取的行动不但会改变环境，而且还会改变系统的整体状态。这样一来，只要将一系列这种“如果……那么……”规则串联在一起，你就可以让系统“识别”不同环境，并适当地执行特定的动作，就像大肠杆菌能够“识别出”环境中的葡萄糖梯度，并且朝适当的方向游动一样。此外，你还可以让系统从某些不那么好的规则开始，并用随着时间流逝而发现的更好的规则来替换那些不那么好的规则。这就是说，系统可以学习和进化。

当听霍兰德谈到这些时，我就已经非常兴奋了。我环顾四周，想看看同一房间内一起参加讨论的其他经济学家是不是也有我这种感受。没有任何证据表明他们有着跟我一样的感受。事实上，其中有一位经济学家甚至利用这个时间在午后小睡。不知何故，我有一种越来越强烈的感觉：在某种程度上，这可能就是我们最终的答案，而我们必须做的就是找到适当的问题。可以这么说，霍兰德正在描述的是“智能体”（intelligence）这样一个框架，或者说适当的行动是可以在系统内自动进化的。稍后，我向霍兰德详细请教了他的思想。1987年，我们在圣塔菲研究所的同一所房子里一起住了两个月，并讨论了好几次，但是我们两人都未能阐明如何将这些思想直接与经济学联系起来。

不久之后，我不得不返回斯坦福大学，因为我要在那里讲授发展经济学的课程。渐渐地，我形成了一个想法：我可以与约翰·霍兰德设计一个原始的人工经济，在我的计算机上运行。这个人工经济将使用他的学习系统，来生成越来越复杂、互为基础的行动规则，以此来模拟一个经济体从最简单的原始形式开始，发展为复杂的现代形式的进化过程。在我想象出来的图景中，这个微型经济体及其迷你经济主体，将“安居”在我办公室角落的一台电脑里，自发地进化。只要我按下回车键，整个进化过程就开始了，然后我就可以去做其他事情了。也许几个小时后，我一回来就叫我的同事：“快来看看这些经济主体的行为，他们正在用黑曜石交换羊毛呢！”让计算机一直运行下去，一天后，也许我就会看到，为了进行交易，货币已经进化出来了，而且原始的银行也出现了。再过几天，股份公司也会出现。再到后来，我们将会看到中央银行、工会及工人偶尔举行的罢工、保险公司，甚至可以观察到期权交易的行为。这无疑是一个雄心勃勃的研究思路。我打电话将它告诉了霍兰德。他非常有兴趣，但是那时候，他和我都不知道到底怎样才能实现这个人工系统。

那时的情况就是如此。直到1988年6月的夏天，我们的研究方向仍然没有最终明确下来，但是研究项目已经启动了。不久之后，霍兰德和我再次在圣塔菲研究所聚首。我非常渴望对这种能够以某种形式自我进化的经济体进行研究。有一天，我和霍兰德在峡谷路一家名为“宝贝”（Babe）的餐馆吃午饭，他问我这个想法是怎么来的，如何才能将它落到实处。我告诉他，我发现，要让整个经济系统自发进化确实很难，但是还有一个更加简单的思路也许是可行的。我们可以模拟股票市场，而不直接模拟整个经济的进化。这个股票市场将是完全独立的。它将存在于计算机上，并且只有很少几个经济主体。更准确地说，“他们”是电脑化的投资者，每个投资者实际上是一个计算机程序。这些经济主体（即投资者）将会买入或卖出股票，试图发现涨跌趋势，甚至进行投机活动。我们可以从最简单的经济主体开始，然后允许他们通过运用霍兰德的“条件-行动”规则进行学习，这样他们就会逐渐变得聪明起来。我们可以对这个“股票市场”的行为进行分析，并将这些结果与真实市场的结果进行比较研究。霍兰德非常喜欢这个想法。

“人工股票市场”项目

入秋之后，一个基于计算机的股票市场模型的研究项目正式启动了。我们已经确定，我们这个“市场”中的“投资者”都是一些计算机程序，因此“他们”可以在一台放在我的办公桌上的电脑里，做出各种投资决策并进化。这个思路是很清晰的。但是我们经过多方尝试，依然未能成功地将股票市场行为归结为一系列的“条件-行动”规则。这样一来，我们的模型就显得过于特别（ad-hoc）了，然而我认为它还不够简洁、不够清晰。这时候，汤姆·萨金特正好从斯坦福大学来圣塔菲研究所访问，他建议我们直接以罗伯特·卢卡斯（Robert Lucas）于1978年提出的股票市场模型为基础来构建我们的模型。这个建议是可行的，而且那样的话，我们的模型也会很简洁，同时也容易实现。当然，卢卡斯的模型是一个数理模型，它是用方程式表示的。为了便于分析，他的模型中的所有投资者都是同质的：他们以相同的方式对市场信号做出反应，而且正确程度都是同样的平均水平。卢卡斯已经以数理方式证明，股票价格将随着最近的收益序列而波动。

相比之下，我们的投资者对股票市场的看法会有所不同，而且他们必须学会去判断：在股票市场上哪些东西是有效的、哪些东西是无效的。我们可以利用约翰·霍兰德的方法来实现这一点。我们这个人工股票市场中的投资者，将制定自己的“市况-预测”（condition-forecast）规则。例如，如果价格在过去三个交易期内都在上升，并且成交量下降超过了10%，那么预测下一个交易期的价格将会上升1.35%。我们还允许，每个投资者可以运用好几个这种规则，即复合规则或多重假说，它们都可能是适用的。关键是，在任何时候，他们都将按照最近被证明是最准确的那个规则来采取行动。当然，每个投资者运用的规则或假说是因投资者而异的。每个投资者以随机选择的规则开始，如果规则无效就会被抛弃，如果成功则可以被重新组合，从而潜在的新规则将会涌现出来。从一开始时，我们的投资者可能并不是非常“聪明”，但是随着时间的推移，他们会发现哪些规则是有效的，而且变得更加聪明起来。当然，这样也就改变了市场，于是我们的投资者可能不得不随时调整规则并发现新规则。

股票市场模型的第一个版本是在一台麦金塔计算机上运行的。负责编程的是物理学家理查德·帕尔默，他所采用的编程工具是Basic语言。我们的第一个目标是，努力让人工模拟股票市场运行起来，即让我们的投资者（计算机程序）根据他们自己当前对市场的了解，在市场上进行出价和要价，并让整个市场正确地出清。这些目的很快就实现了。令人沮丧的是，经过初步观察，我们并没有发现这个人工股票市场的结果与标准的经济学模型的结果有任何不同之处。但是，随后通过更加细心的观察，我们注意到了真实的市场现象也出现在了这个人工股票市场中：小小的泡沫、小小的崩溃，以及价格和成交量的相关性，还有高度波动的交易时段与相对静止的交易时段的交替出现。我们的人工股票市场呈现出了现实世界中的现象，而标准经济学模型，即经济主体是同质、拥有理性预期能力的模型，是不可能得到这种结果的。

我们的人工股票市场，可以再现标准经济学模型不能再现的真实现象，这令我非常兴奋。在那个时候，我们就已经知道，我们做的是全然不同于传统的事情。我们正在模拟的是这样一个市场：个人采取行动相互竞争，并从他们的行动中进化出了一个“生态”。这个生态是个体之间的交互行为创造出来的，这是不可能通过基于方程式的标准经济学方法得到的。如果预测规则是由特定的条件触发的，并且每个投资者所采取的预测规则都是不同的，那就太复杂了，是无法用标准经济学方法来研究的。而且，我们这个人工系统与1986年前开始出现的其他基于规则的计算机仿真模型也不一样。在那些模型中，一方面，规则的数量很少；另一方面，所有规则都是事先固定好的。计算机仿真实验的目的只是让各种规则相互竞争，从而完成对它们的测试。我们的规则则是可以改变的，也会变异，甚至会“变得更加聪明”。我们有了一个真切的感觉，这个计算机仿真模型将使我们能够避免标准经济学模型，或者通常基于规则的系统过分简化的毛病。不过，我们并不认为我们的模型是对整个市场的模拟。我们只是把它当成一个实验室的实验来看的。利用它，我们可以先构建出一种基本情境来，然后系统地进行调整，来探索各种可能出现的结果。

对于这类研究，我们还没有一个恰当的名字。有一个阶段，我们称之为“基于元素的建模方法”，以便与基于方程的建模方法区分开来。大约三年后的1991年，约翰·霍兰德和约翰·米勒（John Miller）合作发表了一篇文章，系统地讨论了基于“人工适应主体”（artificial adaptive agents）建模的方法。 而在经济学界，人们则采用了“基于主体的建模方法”这个名字。

在圣塔菲研究所，经济学研究项目启动后的第一年里，我们还考虑了其他的一些问题。我们的思路是，不要去试图提出一个全新的经济学一般方法，尽管萨缪尔森（Samuelson）和其他的经济学家在几十年前就是这么做的。相反，我们将重新考察一些已知的经济学问题，一些经济学中已经有了定论的问题。我们要从我们自己的、不同于传统的角度去重新解决这些问题。于是，约翰·鲁斯特（John Rust）和理查德·帕尔默开始以这种方式研究双向拍卖市场。戴维·莱恩和我则用随机模型研究信息扩散（information contagion）问题，而信息扩散模型是社会学习模型的早期版本。我原本以为，收益递增和正反馈的思想可以定义经济学研究项目启动后第一年的工作。但是他们并不这么认为。从根本上看，真正能定义这一年工作的是约翰·霍兰德提出的适应和学习的思想。我还以为，我们的进展可能是比较缓慢的，因为我们似乎没有得到太多的结果，但是到了第一年结束时，即1989年8月，肯尼斯·阿罗却告诉我们，与20世纪50年代考尔斯基金会资助的研究项目在最初的几年相比，我们的项目推进得更快，也更被人们所认可。

1990年，我离开圣塔菲研究所，回到了斯坦福大学。圣塔菲研究所的研究项目则由其他人接手。在整个20世纪90年代和21世纪初，这个项目在不同的项目主任的领导下，一直在继续着，而且相当成功。由于各位主事者有着各自的兴趣，这个项目下的研究主题有几年显得比较反传统，有几年则显得相对正统。1995年，我又回到了圣塔菲研究所，继续参与这个研究计划，历时5年之久。

收录在本书中的大多数经济学文章，都源于圣塔菲研究所经济学研究计划的头10年。关于我们的人工股票市场，我们先于1992年在《理学A》（ physica A ）杂志上发表了一篇文章，后来又于1997年发表了另一篇文章。本书收录的是后一篇文章。这篇文章引起了广泛的关注，而且对“基于主体”的经济学研究产生了持久的影响。

“爱尔法鲁酒吧”问题

发表于1994年的另一篇文章也受到了高度关注（收录于本书第2章）。我把这篇文章称为“爱尔法鲁酒吧”问题，因为它的灵感来自于我对圣塔菲研究所旁边的一家名为“爱尔法鲁”（El Farol）的酒吧的观察。每个星期四晚上，爱尔法鲁酒吧都有爱尔兰音乐专场，往往会爆满。如果酒吧里的人不太多，那么待在那里就很令人愉快；但是如果酒吧过于拥挤，那么它能够给你带来的乐趣就会少很多。我猜想，在某一个特定的晚上，如果每个人都预测有许多人会来，那么他们就不会来，这样的结果就会否定预测；如果每个人都预测有很少人会来，那么他们就会来，这样的结果同样会否定预测。这就是说，理性预测（即理性预期）在这种情况下是自我否定的，因此能够正常发挥作用的理性预期就无法形成。

我很好奇的是，人工系统中的行为主体在面对这种情况时的行为会是怎样的。于是在1993年，我编写了一个程序，然后写了一篇文章。这篇文章发表在《美国经济评论会议文章》（ American Economic Review Papers and Proceedings ）上。读到这篇文章的经济学家几乎不知道该说些什么、做些什么。但是，它引起了著名物理学家、自组织临界理论的提出者帕·巴克（Per Bak）的注意。帕·巴克把它传真给了很多同事，于是突然之间，“爱尔法鲁”成了物理学家圈子中一个广为人知的名字。三年后，弗莱堡大学的物理学家达米安·夏利和张翼成，在我这个“爱尔法鲁”问题的基础上提出了少数者博弈（Minority Game）模型。 现在，“爱尔法鲁”问题和少数者博弈已经得到广泛而深入的研究，见诸于学术期刊的文章已经达到了几百篇之多。

技术是如何进化的

到了1997年，我又有了一个新的想法，不过这个想法与圣塔菲研究所的经济学研究计划没有直接的关系。我对技术产生了浓厚的兴趣。一开始，这种兴趣本身令我很困惑。尽管我的早期教育背景是工程技术学，但是这种兴趣的出现仍然显得有点奇怪，因为对技术魅力的着迷似乎与我的主要兴趣，即对经济学或复杂性的兴趣无关。我以前也研究过与“技术”相关的问题，但是当我开始深入探究各种技术为了被采用而展开竞争这种思想时，这种兴趣却消失了。我注意到，我所观察的所有技术，没有任何一个是纯粹地产生于某种灵感的。所有新技术都是原先已经存在的技术的组合。举例来说，激光打印机是由计算机处理器、激光器和静电复印技术组合而成的，计算机处理器引导激光器在复印机的硒鼓上“涂上”字母或图像，然后再复印出来。

我还意识到了其他的一些东西。1992年，出于好奇心，我一直在研究喷气式发动机。我希望搞清楚的是，在一开始出现的时候，喷气式发动机是那么简单，而在接下来的短短二三十年内，它们却变得如此复杂了，这是为什么。当时，我还一直在学习C语言编程。在我看来，用C语言编写的程序的结构与喷气式发动机的结构基本上是相同的。它们都有一个中央功能模块，还有一些支持这个核心模块的子模块，后者是用来正确地设置和管理核心模块的。就某项给定的技术而言，随着时间的推移，如果添加上一些突破了以往的物理界限或能够更好地解决问题的子技术，那么就可以进一步“挤压”核心模块，让它发挥更大的性能。因此技术在刚出现时是简单的，但是随着技术的进化，更多的零件和子模块将不断地添加进来。1993年，我在《科学美国人》杂志上发表了一篇文章，讨论了各种系统为什么会越来越倾向于复杂和精致的问题。

逐渐地，我心中有了这样的一个感觉：对于技术，我有一些一般性的东西可说。是的，我应该可以提出一个关于技术的一般理论。在此之前，我已经广泛阅读了与技术问题有关的文献，并且下定决心要学习和掌握多种技术。事实上，我对20来种技术都有很好的了解。到最后，我研究过的技术不仅包括了前面提到过的喷气式发动机，而且也包括了早期的收音机、雷达、蒸汽机、信息包交换技术、晶体管、麦克风、计算技术，甚至还包括了其他一些奇怪的“技术”，如青霉素等。这项研究工作的大部分是在圣塔菲的圣约翰学院（St. John's College）图书馆中完成的，也有一部分则是在我现在工作的施乐帕洛阿尔托研究中心（Xerox Parc）完成的。我总结出了技术形成和出现的一般模式。所有技术都是对现象的刻画和运用。归根结底，技术无非是用于实现人类目的的现象。现象是可以划分为不同“家族”的，如化学方面的、电子方面的、基因组方面的，因此也就形成了化学技术、电子技术、生物技术等这样的技术群。

而且从总体上看，如下这一点是显而易见的，不仅像喷气式发动机这样的单个技术会在其生命周期中不断进化，所有单个技术的总体集合在如下意义上也是进化的：在任何一个时刻，所有技术就像所有物种一样，都可以通过一条“祖先线”追溯到某项早期技术。但是，技术进化的基本机制却不是达尔文式（Darwinian）的。新技术并不是随着早期技术的微小变化的不断积累而出现的。很显然，喷气式发动机肯定不是从空气活塞发动机的微波变化的积累中产生的。新技术来自于对早期技术的组合或集成，人类的想象力和聪明才智也在其中发挥了重大作用。这就是说，有一个不同于达尔文式的技术进化机制。我称之为通过组合而进化（Evolution by Combination），或组合进化（Combinatorial Evolution）。

当然，这种进化机制同样也存在于生物进化当中。生物进化中出现的最重大的转变，绝大部分都是组合式的。单细胞生物以组合方式成为多细胞生物，原核生物以组合方式成为真核生物。但是，这种事件的发生频率是极低的，要等上很多亿年才会出现一次。生物的日常进化机制是达尔文式的微小变化的积累，以及对这种变化的差异性选择。相比之下，在技术的进化中，主要的进化机制是组合式的，当然在新技术出现之后，也不排除达尔文式的技术进化，即微小变化的积累。

经过一个时期的研究，我相信对于技术是如何出现的，作为整体的技术集合是如何进化的，我已经洞若观火了。接下来，我想试一试，能不能在实验室里或计算机上实现这种技术的进化。2005年前后，我在富士施乐的FXPAL实验室工作，它实际上是富士施乐公司在帕洛阿尔托建立的一个智库。在那里，我遇到了计算机科学家沃尔夫冈·波拉克（Wolfgang Polak）。我提议我们可以进行这样一个计算机实验：把一些原始技术放到一起，组成一锅“技术之汤”，在这锅“技术之汤”中，各种技术可以随机地进行组合。由此得到的技术组合，即某种潜在的新技术，如果没有用就抛弃；如果有用就保留下来，并加入到那锅“技术之汤”用于进一步的技术组合。这样一个能够以上述方式不断创建技术集成的系统，能不能以“自展向上”（bootstraps）的方式使技术从简单进化为复杂？我们尝试了好几个系统，但是都没有成功。就在那个时候，我们读到了一篇非常漂亮的文章，它是由理查德·伦斯基等人撰写的，并发表在《自然》杂志上。 伦斯基和他的同事利用遗传算法进化出了数字电路。这篇文章启发我们，数字技术似乎是一种天然培养基。如果你把两个数字电路组合起来，你就可以得到另一个数字电路；当然，新的电路可能是有用的，也可能是没有用的。

然而，我们的实验并不容易。努力尝试了几个月之后，波拉克终于让我们的系统运行起来了。它利用简单的电路“创建”出新的电路。我们先准备好一锅由最简单的二位与非（nand）电路组成的“汤”，这种电路是数字电路的基本构件。然后按下回车键，再等上20个小时，看看从这锅汤中，能不能创建出什么逻辑电路。结果很理想，我们观察到了各种各样的电路。首先形成的是一些最基本的电路。然后出现的是一些中等复杂程度的电路，如4位的等于（equal）电路、三位的小于（less than）电路，等等。到最后，还形成了8位异或（exclusive-or）电路、8位与（and）电路和8位加法器（adder）。如果不细想，你可能觉得这没有什么了不起的。但是不要忘记，一个工作正常的8位加法器其实非常不简单，即将8位的 x 加到8位的 y 上，产生9位结果的 z ，它拥有16个输入针和9个输出针。而拥有16个输入针和9个输出针的电路组合，其种数高达10 ^{177 554} 之多，但只有一种8位加法器是能够正常工作的。这不是随机的。因为我们这个实验有25万个步骤，通过这么多步随机地发现一个8位加法器的概率，是完全可以忽略不计的。因此，我们这个连续集成过程，能够把原始基本构件组合起来，生成有用的简单构件，然后再把这些简单构件组合起来，生成进一步的构件。这无疑是非常强大的。现实世界中的真实技术也是以这种方式进化的。技术已经以自展向上的方式，从少数技术发展到许多技术，从原始的简单技术发展为高度复杂的技术。

我们在《复杂性》杂志（ Complexity ）上报告了我们的实验。但奇怪的是，我们这篇文章基本没有受到什么关注，也没有多少人来评论它。原因何在？我的猜测是，因为它是一篇夹在裂缝当中的文章。它既不是关于生物进化的，也不是讨论遗传算法的；它不是纯技术的，也不是纯经济学的。而且，我们的实验也没有解决某个特定的问题。它只是生成了一个有用的电路工具箱或电路库，就像某种编程语言的开发者提供的有用的函数库一样。但是关键在于，这个工具箱或库完全是进化出来的，我认为这可以说是一个奇迹。我拥有电气工程学位，波拉克拥有计算机科学学位，如果你要求我们亲自动手去设计一个8位加法器，那么我们就不得不从数字电子技术从头开始设计。但是现在，我们设计出了一种算法，它可以通过进化自动设计出这种电路。我相信，这是一种非常卓越的思想。而且我还认为，在本书所收录的这些文章中，这一篇文章有特别重要的意义，它阐明了一种处在不断进行中的进化，还阐明了一个不同于生物进化的进化机制，即通过组合或连续集成的进化。

然而，不知怎么的，我内心深处总有一种想法挥之不去。我认为，所有这一切都必须与经济进化相适应。如果用更准确的表达，应该是经济从一开始是如何在这一切中形成的。在我研究技术的过程中，我逐渐意识到，一方面，经济创造了技术；另一方面，同时也是更加重要的一方面是，技术即我们用来满足人类需求的技术集合创造了经济。因此，经济不仅是技术的容器，而且还是技术的表达。随着技术的进化，以及全新技术的引入，经济必然会发生变化。经济做什么，要发生变化；经济如何做，也要发生变化。经济的整个安排上，包括它的制度和机构上都必须发生变化，以适应于新的“做事方式”。简而言之，经济结构必须发生变化。

我在2009年出版的《技术的本质：技术是什么，它是如何进化的》（ The Nature of Technology: What It Is and How It Evolves ） 一书中，报告了上面这些发现。这本书受到了专业工程师的热烈欢迎，并且已经被翻译成了多种语言。在本书收录的这些文章中，其中有几篇是在写作那本书时的“中间产物”，有一篇则是那本书的一个组成部分。从开始到结束，我对技术的本质和进化的研究花了整整12年的时间。我发现这个课题非常令人着迷。特别感到惊喜的是，我发现了技术集合进化的机制，还认识到了技术是一种具有自身内在逻辑结构的事物。通过这些研究，我越来越相信，技术本身的每一方面都是复杂的、有结构的，就像经济或法律体系一样。当然，技术也是一个非常美好的事物。

复杂经济学的诞生

我的思想之旅是由多条研究路线构成的。这些研究路线，在当年的我看来似乎是截然不同的。但是到了后来，尤其是今天，当我回过头去重新思考它们，再结合我在圣塔菲研究所和其他机构的同事的工作来看，我却发现，从这些研究路线中，一种全新的经济学观点已经慢慢生成了，而且逐渐地浮出了水面。1999年，我在《科学》杂志上发表了一篇文章，对我早期在这个方面的思考进行了初步总结。 《科学》杂志的编辑坚持要求我给这种不同于传统的经济学观点取个名字。于是我称之为“复杂经济学”。现在回想起来，复杂经济学的特征是非常清楚的。经济不一定处于均衡状态，经济通常都是处于非均衡状态。经济行为主体不是全知全能和完全理性的，他们必须理解他们所处的情境，并且在这样做的时候必须搜寻适当的策略。经济不是给定的，不可能是一个简单的技术容器；技术形塑了经济，在这过程中经济的结构是会变化的。因此，经济是有机的、分层的，后一层形成于前一层之上；经济永远都在变化，永远都在呈现新异性；在经济内部，结构会浮现，在持续了一定时间后又会消融。我要强调的是，所有这一切绝对不只是一种诗意化、人文化的描述，而是一种严谨的经济学观点，它能够被严格定义、被精确地探究和分析。

我经常被人问起，这种全新的经济学如何适应于标准的经济学分析？它难道不是标准经济学的一种简单的变体吗？用经济学家理查德·布朗克（Richard Bronk）的话来说，它会不会被“无缝”吸收进新古典经济学框架中？对于这些问题，我的答案是否定的。这种不同的经济学框架，既不是单纯利用计算机来进行基于主体的建模，也不是将对技术变迁的更加深刻的理解，加入内生经济增长模型中去。这种经济学要做的事情、所关注的东西、所依据的基本假设，都不同于标准经济学，它特别关注非均衡。这就是说，除了采用的方法不同之外，要解决的问题是不同的，解的概念本身也是不同的。

要理解这一点，要先明确一个有效的途径，标准的新古典经济学源于一种特殊的观察和认识世界的方式。新古典经济学继承了启蒙运动的思想，即我们观察到的混乱无序的世界只是表面现象，背后隐藏着秩序、理性与完美。它还继承了19世纪末的物理学观念，尤其是这种观念：大量相互作用的同质元素，可以通过简单的联立数学方程式一次性地全部分析清楚。到了20世纪中叶，这种观念在经济学中导致了如下这种愿景：经济学理论的核心，可以简单地用数理方程表示的定律来刻画，从而实现公理化。经济学理论的其他一些部分，如宏观经济学或制度经济学理论，也许不得不暂时先放一放，但是经济学理论的核心则肯定是可以被“规训的”，即被有序化和规律化的，并还原为数学。

这个研究纲领充其量只获得了部分成功，当然这部分成功的意义也不容小觑。其作用体现在，一方面，经济学的“门户”得到了清理，以前已经被接受为“经济学理论”的大量松散的、草率的论断被排除掉了；另一方面，人们对市场和资本主义制度的内在优势更加尊重，理解也更加透彻了。但是，我相信这种努力也导致了思想的僵化，还导致了一种貌似正义、实为党同伐异的判断标准。某些东西可以被承认为经济学理论，而另一些东西则不被允许，最终的结果是经济学成了一个无法接纳其他思想的封闭体系。由此进一步导致了政治、权力、阶级、社会、根本的不确定性、创造生成和发展对经济的影响，全都被“关在了经济学殿堂的门外”。最终结果则事与愿违，这个研究纲领，至少它的超理性版本，已经失败了。如果进行波普尔式（Popperian）的证伪检验，那么2008年的金融崩溃及随后几年世界经济的表现，已经不容置疑地证伪了这个研究纲领。没有人敢说，市场之所以在很短的时间内失去了一半的价值，是因为那些公司突然失去了一半的有用性，但公司一如既往还是那些公司。也没有人敢说，欧洲一些经济体的失业率高达20%，而且仍在上升，是因为劳动者的偏好突然完全改变了，因为人们仍然像以前一样想得到工作。2009年，《经济学人》（ The Economist ）杂志的一篇文章严厉地指出，华尔街绝不是金融危机的唯一受害者，标准的新古典经济学也是，它已经随着金融的崩溃而崩溃了。

只要稍稍反思一下，对于这种高度纯化的经济思想所遇到的困难，任何人都不应该感到惊讶。进入现代以来，尽管学习过程是非常缓慢的，但从“西方思想”学到的一个重要教训就是：如果我们努力尝试将任何一个事物还原为或化约为纯逻辑的，如我们试图确定诸如真理、存在或生命这类概念的“终极意义”，或者试图将某些研究领域，比如说将哲学、数学或数理化的经济学还原为若干狭隘的公理，那么这种努力必然会招致失败。世界是不可能被还原为纯逻辑的，也是不可能锁入纯逻辑的铁笼里的。或迟或早，世界总有一天会突破纯逻辑，将真实的混乱一面呈现在世人的面前，上面这类研究纲领必定会以失败而告终。

新古典经济学的“纯粹秩序”正在被缓慢地取代，这个事实本身就是尊重现实的表现，这种新生的敬意是许多研究经济学的学者所共有的。稳步前进的行为经济学就是这样一种新的经济学，市场心理学则是另一种。还有，那些越来越依赖于对制度和技术的理解的经济发展理论，也是如此。本书给出的经济学新框架，即“复杂经济学”，也是如此。现在，除了我们在圣塔菲研究所的最初成员，很多人都在研究复杂经济学。

令我感到惊讶，同时也让我非常高兴的一个事实是，这种经济学新框架中的许多“现代”主题，与熊彼特、斯密、穆勒、马克思和凯恩斯等伟大思想家的思想非常契合，与许多制度主义者和政治经济学家的理论也非常吻合。他们都认为，经济涌现于技术，经济结构是不断变化的，经济不一定处于均衡状态，决策者面临根本的不确定性。复杂经济学与这些思想之间的正式联系，还没有完全建立起来。现在这种联系，更像是将我们这些新想法与过去讨论过的一些想法串联起来的思维线索。但是它们确实表明，经济学重新发现了它曾经失去的一些东西。现在，对于形成中的经济、非均衡的经济，我们终于开始有了一个统一的理论图景了。

本书中收录的文章，其写作时间跨度很大：从我1987年第一次去圣塔菲研究所时开始，一直到今天为止。不同篇章之间不可避免有一些重叠之处。其中有些文章的目的，是为了向更广泛的普通读者介绍我们的主要观点，并从不同的角度探讨这些思想。这些文章得益于许多其他学者在经济学、复杂性科学和其他领域的研究工作，特别是我在圣塔菲研究所的同事约翰·霍兰德、斯图尔特·考夫曼、戴维·莱恩和理查德·帕尔默。它们也得益于其他一些与我们当初在圣塔菲研究所的团队没有多少密切联系的学者的研究工作，特别是彼得·艾伦、罗伯特·阿克斯特尔、乔希·爱泼斯坦、阿兰·基尔曼和李·特斯法齐，他们都为这种新的经济学框架做出了贡献。此外，这些文章还借鉴了新古典主义的公式化表达方法，毕竟我所接受的学术训练就是这个。在这些文章中，有一些是全面的分析，另一些则是散文性质的文章。它们基本上是按主题，而不是按写作时间来排序的。但是从总体上看，研究文章大部分集中在本书的前半部分，而散文则集中在后半部分。读者可以按自己喜欢的顺序来阅读它们，我鼓励读者这么做，同时也希望他们进一步阅读相关领域的文献。

如果将本书收录的所有文章合到一起来看，一个统一的思考主题或框架就会浮现出来。以往那种行为主体不复存在了，以前他们面对的是定义明确的、有明确概率结果的问题，并运用完美的演绎推理，从而可以达到均衡。而现在取而代之的是这样一种行为主体：他们必须理解他们面对的环境，必须运用手头拥有的任何一种推理方法，必须接受并做出调整以适应结果，而且他们自己的调整可能导致结果不断变化。

1996年，研究经济思想史的专家戴维·科兰德（David Colander）说了这样一个寓言：

一个世纪以前，经济学家站在两座高耸山峰之间的底部，而山峰则隐藏在云层当中。他们想爬上高峰，但是不得不先决定要攀爬的是哪一座山峰。他们选择了有明确定义、遵循数学秩序的那座山峰。但是，当他们费尽千辛万苦登上了那座山峰，站到了云层上之后，才发现另外一座山峰要高得多。那就是过程和有机主义之峰。

在过去这些年里，许多经济学家已经开始攀登另一座山峰了。在这个征程中发现的任何东西，我都会非常感兴趣。 GjLsKdz5Dysdf355J1ZUTnv1hF8DtLajx8vnOftE8/9K7g7M8tNdNDeHy7NKcqG8