演化经济学的两种系统观
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演化经济学在系统处理方法上呈现出两种不同的主张，一种是以复杂适应系统理论为导向的演化建模分析方法，而另一种则强调多层级本体论和涌现观，并对复杂系统建模持抵制态度，尽管在反对主流经济学微观还原论这一点上两者取得了一致，但建立在相似性理论基础上的复杂系统建模更适合对复杂性存在的描述，而强调比较的、历史的和阐释的多层级本体论和涌现观的系统分析方法则更接近经验事实。
关键词：复杂适应系统；涌现；演化；批判实在论
中图分类号：F08
文献标识码：A
文章编号：1003―5656(2009)08―0005―07
演化经济学一直反对正统经济学的系统观，认为这种处理方式从根本上无法包容经济生活中无处不在的新奇创生及其扩散现象，但就如何包含经济系统的演化与开放特征，演化经济学呈现出两种不同的方向：一种是以复杂系统建模为导向的演化分析方法，而另一种则是强调多层级本体论和涌现观，主张研究不能脱离经验事实。这两种系统分析方法的关键差异何在?是否完全对立?这是本文试图回答的问题。
一、微观还原论与综合微观分析――经济学的两种系统观
按照复杂系统理论的观点，一个复杂系统分析涉及几个最基本的问题：如何定义组分(组成部分)?如何刻画组分?如何描述组分之间的关系?在保持系统完整性和其组分的个体性的同时，如何能够清楚地表述一个大系统的组合?
面对无数个人及其组合，在效用不可比、偏好有差异这些障碍面前，新古典经济学的标准做法是：赋予个体的同质性，所有家庭均具有一个效用函数，所有企业均具有一个生产函数，通过假定规模收益不变，家庭和企业的大小同样是无差别的，个体尽管具有多样品味，但其偏好顺序被假定为同样的线性形式。在对组分进行描述时，家庭和企业面临的行为集合被定义为可能性集合(系统论称之为态空间，其旨在描述个体可能产生的行为集合)。在同质前提下，经济学家假设组分以同一模式行动，那就是最优化，经过这样假定之后，只需要数量和价格这两个变量就可以描述组分特征。在解释不同层次上组分聚合现象这一问题上，系统论存在两种区分方法：一种是微观还原论，即将聚合现象理解为组分的加总，这可以凭借数学和计算能力推出组分构成的一切；另一种则是综合微观分析，它认为在组分的结构化过程中存在涌现现象，而涌现往往产生组分不具备的特征。在这两种途径中，新古典经济学选择了前者，在个体同质前提下，宏观经济关系就是个体行为的外推，托宾指出，“宏观经济学的神话就是，集总之间的关系是在个体家庭、企业工厂市场的对应变量关系的扩大类比。”这样形成的宏观经济学无须依赖微观组分的行为，只需关注宏观变量中的因果关系，外推加总使经济学在形式和逻辑上取得了高度统一，但也导致了整个经济学体系中最大的合成谬误现象。
就系统组分是否可以划分为同质，组分要素是否具有统一的可能性集合以及系统层级是否可以直接加总外推这些问题的分歧，最终构成了主流经济学与异端经济学的分界线。针对托尼-劳森对正统经济学封闭系统观的批判，霍奇逊指出，用封闭或开放作为标准并不准确，因为封闭和开放都是相对而言的，关键的问题在于同质性假设，尤其是偏好的同质。他指出，一般均衡理论也意识到部分间的相互依赖性，但真正的系统论者会走得更远，因为部分的特征和功能会受到整体之影响，整体也受到部分之影响。
从演化的角度看，主流经济学的系统方法存在着两个根本缺陷，一是同质假设，这陷入了本质论的泥沼；二是还原论，这否定了不同层级间的结构关系。本质论和原子式还原主义所导致的结果，是湮灭了经济现象中的新奇和创生，而新奇和创生不仅在经济生活中客观存在，而且其本身就是系统运行中结构性力量导致的部分质变。阿罗指出：“同质性假设在我看来是非常危险的，它否定了经济的基本假设，而这是建立在从个体差异中出现的交易的收获之上的，更进一步，它离开了经济的一个非常重要的方面来考虑问题，即收入分布和其他个体特征对于经济运行的影响，同质性假设还排除了经济的涌现结构出现的可能性。”同质性假设以及宏观是微观的简单加总使经济系统被描述为一种单一性，而在现实中，多样性不仅是常态，而且是经济的主要驱动力。
主流经济学的系统观还隐含了一个更为重要的抽象，那就是无视于组分能动性和适应性的存在，这也是演化分析所无法容忍的。在牛顿力学的世界中，机械决定论、还原论以及封闭系统假设仍然在有限的程度上解释现象并做出预测，但这不等于在经济社会世界中也可以同样采用，因为物理世界中没有智能、没有能动性、没有学习，也没有历史，而在经济社会这样的复杂系统中，系统组分的特征及系统变化必须通过适应性和创造性来加以描述，企业显然无法等同于分子和原子，不同的制度环境、历史进程、企业起点和技术特征都会影响企业行为，通过企业主体的行为调节，主体在增强自身复杂性并促进系统和环境之间更为异质性的联系的同时，也会改变系统各组分之间的均衡和内在联系。
经济学家并非不清楚，微观还原论的处理是对现实世界的极大抽象，但在没有合适的替代品之前，似乎没有比这种处理更好的办法，它至少可以求得逻辑的一致性和形式上的科学化。当我们回顾过去数十年间经济学的发展，我们不难发现，经济学家其实并不打算止步于此。经济学家后期的种种创新，都可以视为是对系统观的修改，唐斯、科斯和贝克尔的研究实际上是对原有组分进行了进一步的细分刻画，从而在增加组分层级的同时拓展了经济学研究的范围。同时，通过博弈论，组分单元间复杂的互动关系在一定程度上得到了体现，而经济系统的动态性和非规则性特征也得到经济学家的重视，只不过，在保留决定论倾向和同质性假设的基础上，这种动态变化仍可以归结为线性函数，即使承认扰动因素的存在，也可以通过概率方法将其滤除。然而，这毕竟在某种程度上说明，异端经济学对微观还原论的抵制和对更为复杂的经济学系统观的诉求是有其理论与现实依据的，随着自然科学中非线性、混沌理论与计算机仿真技术的发展，这一进程大大加快了。
二、复杂适应系统与层级本体论――演化经济学的两种系统分析进路
混沌理论与非线性经济学可以视为是演化系统分析的前奏。它认为经济系统所呈现的短期不规则涨落并非外部随机冲击的结果，而是系统内部的自组织过程所引起的，原因与结果之间的联系并非唯一的、单向的、确定的，而是一种循环因果关系。混沌理论与非线性经济学的核心命题是“初始条件的敏感依赖性”，同时认为吸引子的出现和系统混沌方向(扭转点)的变化是不可预测的。但混沌理论与非线性经济学只完成了对系统混沌特征的描述，尚未真正对复杂性进行理论化，尤其是异质性和多样性的产生机制。正如马恩格等人指出的那样：“非均衡行为尚不足与赋予模型演化特征，变异和选择的交互作用是必需的，变异在微观层面上意味着新奇和异质，选择则必须在异质性的基础上展开，无异质性则无选择对象也无进化空间，异质性如何产生的问题本身已经包含了经济演化的实质。”
当前演化经济学中大量使用的复杂性模型都可以追溯到桑塔费学派的霍兰提出的复杂适应系统理
论(简称CAS)。该理论的核心是：适应性造就复杂性。它修改了传统系统论对元素、部分或子系统这样的划分，而是采取有适应能力的个体概念。所谓具有适应性，就是指主体能在与环境以及其他主体持续交互过程中不断学习和累积经验，通过学习的经验改变自身的结构和行为方式，而具有适应性的主体之间的互动构成了系统演化的动力所在，多样性的出现，新的聚合和新主体的出现都是在这个基础上逐步产生的。CAS的这种观点，既不同于传统的复杂性理论将复杂性归结为外部力量干扰的观点，也不同于自组织理论中将系统组分要素视为缺乏自身目的性和主动性的做法(这也是自组织理论难以用于经济社会领域的主要原因)，当它应用于经济学时，就改变了同质假设，系统可以调节控制每个人工适应主体的属性，如效用、信息、预期、学习等，可以分析人工适应主体之间的交互作用。而计算机技术的飞速发展为CAS理论的应用开创了条件，在计算机人工智能领域内得到广泛应用的元胞自动机(Cellular automata，CA)、遗传算法、分类器系统(classifier systems)、蚂蚁算法(ant colony optimization，ACO)、神经元网络等多种算法技术也在经济学领域得到了应用，如人工股票市场模型、宏观经济的SWARM建模、A―SPEN模型、自组织临界态模型等。这些模型能形象地模拟现实世界中复杂的经济主体互动，因而引起了演化经济学家极大的兴趣，他们甚至为此召开过专题会议，以探讨哪一种复杂性模型更适合分析经济演化问题：其中，科曼(Alan Kirman)曾主张使用完全互动和局部互动的阶段转换模型(phase transitionmodels)，梅特卡菲(Stan Metcalfe)倡导使用基因算法(genetic algorithms)，戴勒(Jean―Michel Dalle)则提出用Gibbs随机场作为重要的手段等。
对于复杂系统建模在经济学中的应用，也有一部分演化经济学家持谨慎甚至抵制的态度。霍奇逊、罗斯比和劳森等人的理论代表了另一种演化系统观，与复杂性理论建模相比，他们的系统观更强调本体论和认识论。霍奇逊认为，演化经济学家在使用自组织模型和复杂性科学的相关工具来探索经济演化方面并不成功，在复杂性方向上进行探索的主要价值在于能激发方法论层次上的思考，他指出：“对于社会科学中根深蒂固的笛卡尔主义而言，系统论的意义不在于提供一种完整的可替代理论，而是一种思考模式，它最关键的意义在于替代主流原子式思考，寻求坚实的精确的微观基础。”
在巴斯卡、科斯特勒和怀特海等人的理论基础上，霍奇逊将本体论上的“层级观”(layered ontology)扩展到社会制度以及个体心理领域。按照分层本体论，现实由多水平的谱系所组成。层级本体论是一种本体多元论的反应，它意味着多元或多层级的实体的存在，而且没有一个层级可以还原为另一个层级，在每一水平上都存在涌现特性，对一层级的解释不能完全归约到较低水平的现象上。然而一个层面上的现象以其下层的现象为基础，并受其上层的现象影响，但是每一层上作为整体运转的系统(就像是一个同质的实体)具有不能还原为其组成部分属性的新特征，更不可能将所有层级还原到原子式个人这种单一层级。在这种层级结构中，由于每一层级具有双重特征，这就产生了并存的向上和向下的因果关系，并且在不同层级之间存在着反馈关系。在这里，起决定作用的是涌现。涌现意味着还原论、极端的方法论个人主义和方法论集体主义的不可行，意味着“当一个实体或者一种事象产生于某一‘较低的’水平，并且受着该水平的特性的制约和决定，却又不能从后者中预知。我们能够对层次加以划分从而使用‘微观’和‘宏观’等术语以界定层次之间的关系，是基于这样的理由，即突现的特性即便是由前者产生的，却是关于后者而非前者的。”
按照分层本体论和涌现思想，分析复杂的经济社会体系的演化过程，组织、制度、社会结构乃至宏观经济现象可以被看作个体行为的突现特征，但是，却不可以还原为个体行为进行解释。正如德国演化经济学家何梦笔曾以企业为例所指出的那样：“企业是自成一类的一种实体，不能化约为一种使个人最优的合约网络。”霍奇逊在对凡勃伦制度主义进行了反思时也强调了分层本体论与涌现思想的重要性，认为要复兴凡勃伦所倡导的演化经济学，分层本体论与涌现思想具有方法论上不可替代的作用。凡勃伦的演化纲领必须建立在“一个不可还原的层级本体论和涌现特征的基础之上。”
三、从理论到建模应用中的疏漏――两种观念冲突的原因所在
无论是复杂性理论还是霍奇逊所提出的多层级本体论和涌现哲学，都是一种迥异于主流经济学微观还原论的系统思考方式，对于系统组分的划分和系统运动状态的描述，也都倾向于异质的、非均衡的，但两种方式在功能和倾向上确实存在差异。
CAS改变了主流经济学的同质假设，允许人工适应主体之间具有差异性，这种对多样性的刻画无疑是演化经济学最为重视的问题。而且，强大的模拟能力和与主流经济学接轨的数学模型表述，也使演化经济学家对其充满期望。日本经济学家盐泽由典就认为，“运用多元代理模型实验方法，可以得到纯理论推理所难以得到的许多种类的知识，多元代理模型可能成为经济学迈入新时代的启动器。”但在CAS理论基础上发展起来的各种模型仍有各种局限性：第一，尽管它们考虑了主体能动性，但是CAS需要设定主体学习规则或者最终目的，但对于真正具有能动性的个体而言，能动性不仅体现在手段的修改上，也体现在目的的变化上。霍奇逊曾以空调恒温器为例，形象地说明了这一问题，恒温设定可以做出反应，类似于计算机模拟中的机器学习，但它不会修改目标。“虽然更复杂的、有目标追求性的机器如计算机甚至可以从自己的错误中学习并对同样的问题做出不同的反应，但目的是固定的，人的特征却在于其目的是变化的，是有意愿的主体。”第二，多元代理模型中的主体虽然有异质性，但这种异质性的涵盖还是非常有限的，一般的SWARM模型主要通过设置不同规则参数将个体、企业和政府进行区分，但如果要设置足够多的异质性，仍然有巨大的困难，因为任何主体都是多维度的，在每一个维度上的差异都可以被视为异质性。同时，这种异质性和演化经济学所强调的新奇是有区别的，在演化逻辑中，新奇的产生源自于主体的无知，而不是有知，也正因为如此，演化才呈现出不可预测性。第三，在GAS中，适应性行为是一个输入，但适应性行为应该是被解释的现象，而不应是一个假设。诺曼・约翰逊也就在慈菇湖会上指出，多元代理模型的要旨在于，它能反映个体(包括组织)和在一个资源有限下的环境之间的复杂互动过程，而这样的架构之下所呈现的混沌或非线性行为自然就为主体(agent)带来了不确定的感受，但如何从过去的状态经验来说明主体对未来作预测成了一个问题。
正是由于这些原因的存在，才使得许多强调经验事实的经济学家，对复杂性系统理论能否成为演化经济学的利器持怀疑态度。贾根良教授指出，经济科学当然可以从自然科学中，特别是从其复杂性科学
中借鉴许多重要的研究成果，但这种借鉴并非如复杂经济学派那样只是从自然科学中借鉴数学建模和计算机模拟方法的事情，更重要的是加深我们对人类社会经济系统复杂性的认识和理解，而期望数学建模和计算机模拟作为辅助方法甚至是唯一的方法是无法完成这项任务的，试图这样做的动机仍然在于科学主义。
笔者认为，在理论内核上，复杂系统建模的倡导者和涌现哲学的倡导者并不矛盾，而是一致的。在反对微观还原论这一点上，两者是完全一致的，它们都承认历史重要性、时间不可逆和非均衡，而且都认识到主体异质性和能动性的存在。在复杂系统理论方面做过很多尝试的福斯特也强调，经济和社会系统的复杂和演化特征是：“它们是以知识为基础的，系统内主要的交换作用是信息的交换，而信息是积极的、创造性的。”他也认识到演化过程中的“无知”所产生的不可预测的后果，想象性的和创造性的过程内在的不可预测的性质，“一种关于新奇可预测的理论在术语上就是自相矛盾的。”CAS理论的开创者霍兰同样认为，“社会经济系统属于复杂性适应系统一类，与其他自组织系统一样，当行为者在微观层次上以规则为基础的相互作用产生了宏观层次上的突现特征时，复杂性适应系统就出现了。把复杂性适应系统与其他自组织系统区别开的是，规制其微观范围内的行为者交互作用的规制是随时间而变化的，系统是可以演化的，复杂性适应系统和哈耶克的自发秩序以及皮里坎的理论所共有的特征是规制的相互作用能够产生更高层次的组织。”
复杂性理论对于演化经济学而言无疑是至关重要的，因为复杂性本身就是演化的一部分。但我们应当看到，复杂性理论与复杂系统建模应用之间是有区别的，而前者在很大程度上与霍奇逊等人所倡导的分层本体论和涌现哲学是一致的。罗伯特・戴罗尔姆的《复杂性的理论化》中，他表述出的观点与霍奇逊、罗斯比、多普非等人的观点并无二样，在该文中，他区分了分析性科学观和复杂性科学观的差异，认为复杂性科学观对科学知识的定义是构成主义而非实证主义的，推理模式是系统性的而非分析性的，方法论立场是不明探测法(回溯法)而非演绎、归纳、发现与普遍准则的，逻辑核心是复杂性逻辑原理(该原理的核心是含中律，即对于给定的a和非a，存在着同时是a又是非a的c，这实际上是涌现的另一种表述)，这些观点，是得到演化经济学，无论是强调复杂性建模的演化经济学家，还是强调阐述的、比较的和历史分析的演化经济学家的共识的。
当复杂性理论需要一种工具去对复杂经济系统进行表述以及预测时，它自然会将目光投向已经在自然科学领域中得到充分发展的复杂性建模和计算机模拟，这样，复杂性理论就转变为复杂系统建模应用，而后者的基础是相似性理论(Sim ilarity Theory)，各种复杂系统建模的实质，是通过系统仿真模拟真实经济体系，从而达到认识和干预实际系统的目的，但“仿真模型只是实际系统的一个有限的映像，不可能在所有层次的各个方面都与实际系统一一对应，因此仿真试验的结果并不能完全精确地代表实际系统的行为，能否用仿真试验的结果去认识和干预实际系统，取决于仿真模型及其试验结果在多大程度上反映了实际系统，缺乏足够可信性的仿真活动是没有意义的，甚至还会产生误导。”由于我们面临的对象并非无目的性和能动性的个体，而是具有创造力和能动性的人类，因而这种模拟在很大程度上只能近似地、部分地反映事实，它更适合描述复杂性的存在，揭示涌现产生的过程，但并不足以成为一种机理探测的工具。
与建立在CAS基础之上的各种复杂建模相比，霍奇逊和劳森等人更侧重的是方法论意义上的复杂系统观，分层本体论与涌现观念强调的重点，是如何看待世界以及用什么方法去研究世界，它不仅更强调多样性、异质性的存在，也更强调多样性和异质性的生成的过程。按照批判实在论的要求，在对经济社会系统这一复杂巨系统进行研究时，我们不仅要认识到经验层、实际层和机理层的差异，也应认识到它们之间的异相，在可控实验不可能的条件下，我们可以借助回溯、比较、历史的与阐释的方法去探寻机制或趋势本身，而通过计算机模拟这种方式，已经在一定程度上消除了经验层、实际层和机理层的差异，也排除了针对不同脉络背景的历史比较，而是在寻求律则性的存在。恰如贾根良教授指出的那样：“如果把复杂性建模和计算机模拟看作是经济学研究的唯一基础，那么，在脱离了比较的、历史的、制度的和解释学的方法的基础上，我们如何对经济演化的时空特定性和多样性进行研究呢?”
四、结语
以复杂适应系统理论为导向的演化建模分析方法与强调多层级本体论和涌现观的系统分析方法并不是完全对立的，在理论基础上，两者都认识到涌现与复杂性的客观存在，只是在转为应用的过程中，前者“异化”成了单纯的模拟建模，但由于抹去了能动性、创造性这类关键因素，这种模拟建模必然存在一定局限性，但这是工具本身带有的缺憾，而不是复杂性理论本身的谬误。试图以复杂性建模和计算机模拟的方式完全地解决所有复杂系统的解释乃至预测问题无疑是非常困难的，但有缺憾与不足并不意味着完全无效或应当放弃，至少在描述复杂性和系统涌现特征上，这种方式具有直观优势。当前复杂性研究的两个代表阵营：桑塔菲研究所和加州大学人类复杂系统中心的研究已经开始深入到知识、理性、本能这样的层次，慈菇湖会近年来集中研究的主题中，就开始涉及将多元代理人模型仿真延伸到认知过程的研究：移情及模拟作用，不同认知结构下的作用，以及他们对结构的影响等领域。作为一种揭示复杂性现象大量存在的工具，复杂性理论以及在此基础上发展起来的各种计算机模拟手法仍是有价值的。
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责任编辑：张鹏
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