“复杂经济学”的版本间的差异

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* Paul Ormerod (1998). ''Butterfly Economics|Butterfly Economics: A New General Theory of Social and Economic Behavior''. New York: Pantheon.
 
* Paul Ormerod (1998). ''Butterfly Economics|Butterfly Economics: A New General Theory of Social and Economic Behavior''. New York: Pantheon.
 
* Sytse Douma & Hein Schreuder. ''Economic Approaches to Organizations'', 6th edition, Harlow: Pearson (2017)
 
* Sytse Douma & Hein Schreuder. ''Economic Approaches to Organizations'', 6th edition, Harlow: Pearson (2017)
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== 外部链接==
 
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2020年12月26日 (六) 22:56的版本

复杂性经济学 Complexity economics是复杂性科学在经济学问题上的应用。它认为经济不是一个处于均衡状态的系统，而是一个处于运动中并不断地进行自我重构的系统。[1][2]它使用演算分析和数学分析方法，从经济中的主体 agent的适应行为持续相互作用中探索经济结构的形成和变革方式。[3]


模型 Models

这个“近乎典型的例子”是由圣塔菲研究所 Santa Fe Institute在1989年创建的一个人为的股票市场 stock market模型。[4]该模型显示了两种不同的结果，一种是“主体并不会搜索太多的预测因子,而后产生趋同的理性预期结果”，另一种是”各类技术性交易战略的出现和长期使用导致了泡沫经济和金融危机。” "agents do not search much for predictors and there is convergence on a homogeneous rational expectations outcome" and another where "all kinds of technical trading strategies appearing and remaining and periods of bubbles and crashes occurring"[4]


另一个领域研究了囚徒困境 Prisoner's Dilemma问题，例如主体因在毗邻元素之间不断活动或不时地犯错而形成“演化策略”。在这些模型中，结果均显示了一个“策略分布模式不断变化”的系统。[4]


通常说，复杂经济学模型经常被用来研究系统宏观层面的非直观结果是如何从微观层面的简单相互作用中产生。该方法将集体系统的结果归结为个体理性行为的简单相加，避免了使用代表性主体的假设方法。


评估 Measures

经济复杂性指数 Economic complexity index

麻省理工学院物理学家塞萨尔·伊达尔戈 César Hidalgo和哈佛大学经济学家里卡多·豪斯曼 Ricardo Hausmann引入了一种光谱法，即通过各国与出口产品之间的网络结构来评估一个国家经济的复杂性。该指标将与一国生产知识正相关的国家多样性信息与产品普遍性（生产或出口该产品的国家数量）的指标相结合。[5][6]这个被称为“产品空间 Product Space”的概念被麻省理工学院的经济复杂性观察站 The Observatory of Economic Complexity进一步发展，并体现在2011年的《经济复杂度报告 The Atlas of Economic Complexity》[6]中。


相关性 Relevance

Hidalgo和Hausmann提出的经济复杂性指数 Economic Complexity Index（ECI）[5][6]对未来人均GDP增长具有很强的预测性。Hausmann，Hidalgo等人在文章[6] 指出，按未来GDP（基于ECI）列出的国家/地区清单估计，ECI预测未来人均GDP增长的能力是世界银行治理措施的5倍至20倍，也是世界经济论坛 the World Economic Forum（WEF）的全球竞争力指数 Global Competitiveness Index（GCI）和人力资本的标准衡量标准（如受教育年限和认知能力）的5至20倍。[7][8]


国家健康状况和产品复杂性指标 Metrics for country fitness and product complexity

皮埃特罗内罗 Pietronero 及其合作者最近提出了一种不同的方法，[9][10][11]些指标被定义为非线性迭代映射的不动点。这种非线性特性不同于线性算法，它是正确处理数据嵌套结构的关键。作者们声称这种替代方法有以下几个优点:

  • 与出口国家产品矩阵的经验证据相一致，即多样化在评估国家竞争力中起着至关重要的作用。Pietronero建议的国家/地区指标在产品数量方面确实很广泛。
  • 国家产品矩阵的嵌套结构所需的适应性和复杂性之间的非线性耦合。嵌套结构意味着有关产品复杂性的信息必须由适应性最慢的生产者限制。
  • 指标的广泛分布和帕累托分布 Pareto Distribution。
  • 该方法的每次迭代都会精炼信息，但不会更改迭代变量的含义，也不会缩小信息。


波士顿咨询集团 Boston Consulting Group在一份关于瑞典增长和发展前景的报告[12]中使用了国家健康和产品复杂性的衡量标准。


特征 Features

布莱恩·亚瑟 Brian Arthur，史蒂文·N·德劳夫 Steven N. Durlauf和大卫·A·莱恩 David A. Lane释了经济学中值得关注的几个复杂系统的特征。[13]

  1. 分散的相互作用 Dispersed interaction——经济体系中有许多分散的、异质的主体之间的相互作用。任何特定行为主体，其行为取决于其他行为主体的预期行为和经济的总体状况。
  2. 不存在全局控制器 No global controller——控制是通过主体之间的竞争和协调机制实现的。经济行为是在没有全局实体控制交互的情况下，由法律机构、特定的角色、不断变化的联系协作调控的。尽管没有人在模型描述中准确表达过这一操作，但在一般均衡模型的一些数学分析中通常都会存在一个虚拟的拍卖商。同时传统的许多主流模型都要求施加约束，如保持预算平衡，但这些约束在复杂性经济学中是非必要的。
  3. 跨领域的层级组织 Cross-cutting hierarchical organization——经济具有多层次的组织和互动。任何给定级别的单元行为、动作、策略、产品通常都会作为典型地充当构建下一个更高级别单元的组成要素。整个组织不仅仅是层次结构的，还有许多如关联、沟通渠道跨层级的交互。
  4. 状态的持续改变——行为、行动、策略和产品随着个体经验的积累而频繁修改。[14]
  5. 新的商机 Novelty niches——这些商机可能与新的市场、新的技术、新的行为和新的机构有关。而把握这些商机本身就可能发现新的机遇。如此类似行为的结果就是会不断出现新的机会。
  6. 非均衡动态 Out-of-equilibrium dynamics——由于新的生态位、新的潜力、新的可能性不断产生，经济运行不会达到任何最佳的或均衡的点。改进是会不断发生的。


当代经济学趋势 Contemporary trends in economics

复杂性经济学与以往的经济学和其他科学研究以及当代经济学之间都有着复杂的联系。如何利用复杂性理论思维去理解经济这一问题，自其作为一门单独学科学科问世以来就一直存在。研究表明，没有两个独立的微观事件是完全孤立的，[15]它们之间总会存在一种关系，使得最后它们最后会形成一种宏观经济结构。然而，这种关系并不总是单向的。当它们之间存在反馈作用时，这种关系之间的影响就是相互的。[16]


复杂性经济学已被应用于许多领域。

先行者的智慧 Intellectual predecessors

复杂性经济学从行为经济学 Behavioral Economics、马克思主义经济学 Marxian Economics、制度经济学 Institutional Economics/进化经济学 Evolutionary Economics、奥地利经济学 Austrian Economics和亚当·斯密的著作中得到启发。它也从如物理学中的统计力学和进化生物学的其他领域得到启发。艾伦·马歇尔 Alan Marshall 2002年出版的《自然的统一》探讨了20世纪经济学中复杂性理论的一些知识背景，也可以参见 Douma & Schreuder 在2017年对复杂性经济学的非技术性介绍以及与其他经济理论的比较（适用于市场和组织）。


应用 Applications

复杂动态系统理论已经被广泛地应用于经济学和其他科学决策的各个领域。这些应用包括资本理论、[17][18] game theory,[19]博弈论、由多个自我组成的主体之间的意见动力学[20] 以及宏观经济学。[21]Donald g. Saari在投票理论中使用了符号动力学的方法。[22]同时复杂性经济学的出现也引起了经济学史家的注意。.[23]Ben Ramalingam 的《在混乱边缘的援助 Aid on the Edge of Chaos》包括了与外国援助相关的大量复杂经济学的应用。


复杂性经济学是主流，但非正统 Complexity economics as mainstream, but non-orthodox

根据Colander（2000）、Colander、Holt&Rosser（2004）和Davis（2008）的观点，当代主流经济学正朝着更加“折衷”、多样化和多元的的方法发展。 Colander，Holt&Rosser（2004）指出，当代主流经济学正在“远离对神圣的三位一体——理性、自私和均衡”的严格要求，并引用了复杂性经济学以及递归经济学和动力系统对这些趋势的贡献。他们将复杂性经济学归为主流、但非正统的一种研究方法


批评 Criticism

在1995-1997年的出版物中，美国科学记者约翰·霍根 John Horgan嘲笑该运动是“复杂性 Complexity、混乱 Chaos、灾难 Catastrophe和控制论 Cybernetics”的“失败潮流”中的第四个C。[4]1997年，霍根撰文指出这种方式已经引起了一些有力的隐喻/广为人知的潜在作用：蝴蝶效应。分形、人工生命、混沌边缘、自组织临界性。但他们并没有告诉我们关于这个世界的任何既具体又真正令人惊讶的东西，无论是消极的还是积极的。”[4][24][25]


在美国经济协会的讨论期刊《经济展望 Journal of Economic Perspectives》上，罗塞 Rosser“赞同”霍根 Horgan说法：“由于复杂性分析的出现，很难找到一个具体而令人惊讶的发现（而不仅仅是“隐喻”）”。[4] 在基于复杂性科学的经济学研究中，Rosser指出，这些发现并不是令人惊讶的，而是证实了“已经观察到的事实”。[4]他还指出：“在测试分散主体复杂性模型的经验技术方面的工作很少。”[4] 尽管如此，他依旧指出：“随着控制论 Cybernetics、灾难 Catastrophe、混乱 Chaos和复杂性 Complexity这四个C的出现，有一种共同的观点正在积累，这种观点现在可能已经达到了影响经济学家思维的临界质量。”[4]


另见


参考文献

  1. ↑ W. Brian Arthur, Complexity and the Economy, Oxford: Oxford Economic Press, 2015
  2. ↑ Beinhocker, Eric D. The Origin of Wealth: Evolution, Complexity, and the Radical Remaking of Economics. Boston, Massachusetts: Harvard Business School Press, 2006.
  3. ↑ https://www.youtube.com/watch?v=W0dGLEreBrM
  4. ↑ 4.0 4.1 4.2 4.3 4.4 4.5 4.6 4.7 4.8 Rosser Jr, J. Barkley (1999). "On the Complexities of Complex Economic Dynamics". Journal of Economic Perspectives. 13 (4): 169–192. doi:10.1257/jep.13.4.169.
  5. ↑ 5.0 5.1 Hidalgo, Cesar A.; Hausmann Ricardo (2009). "The Building Block of Economic Complexity". PNAS. 106 (26): 10570–0575. arXiv:0909.3890. Bibcode:2009PNAS..10610570H. doi:10.1073/pnas.0900943106. PMC 2705545. PMID 19549871.
  6. ↑ 6.0 6.1 6.2 6.3 Hausmann & Hidalgo (2011). The Atlas of Economic Complexity: Mapping Paths to Prosperity. Cambridge, MA: The MIT Press. ISBN 978-0615546629. http://atlas.media.mit.edu/static/pdf/atlas/AtlasOfEconomicComplexity.pdf. 
  7. ↑ "Complexity matters". The Economist. Oct 27, 2011.
  8. ↑ "Diversity Training". The Economist. Feb 4, 2010.
  9. ↑ Tacchella, Andrea; et al. (10 October 2012). "A New Metrics for Countries' Fitness and Products' Complexity". Scientific Reports. 2 (723): 723. Bibcode:2012NatSR...2E.723T. doi:10.1038/srep00723. PMC 3467565. PMID 23056915.
  10. ↑ Cristelli, Matthieu; et al. (2013). "Measuring the Intangibles: A Metrics for the Economic Complexity of Countries and Products". PLOS ONE. 8 (8): e70726. Bibcode:2013PLoSO...870726C. doi:10.1371/journal.pone.0070726. PMC 3733723. PMID 23940633.
  11. ↑ "Economic Complexity: Measuring the Intangibles. A Consumer's Guide" (PDF). Retrieved 30 January 2014.
  12. ↑ "National Strategy for Sweden: From Wealth to Well-being". BCG. Retrieved 30 January 2014.
  13. ↑ Arthur, Brian; Durlauf, Steven; Lane, David A (1997). "Introduction: Process and Emergence in the Economy". The Economy as an Evolving Complex System II. Reading, Mass.: Addison-Wesley. http://www.santafe.edu/~wbarthur/Papers/ADLIntro.html. Retrieved 2008-08-26 
  14. ↑ Shiozawa, Y. (2004). "Evolutionary Economics in the 21st Century: A Manifest". Evolutionary and Institutional Economics Review. 1 (1): 5–47. doi:10.14441/eier.1.5.
  15. ↑ Albert-László Barabási "explaining (at 27:07) that no two events are completely isolated in the BBC Documentary". BBC. Retrieved 11 June 2012. "Unfolding the science behind the idea of six degrees of separation"
  16. ↑ "Page 20 - Ten Principles of Complexity & Enabling Infrastructures" (PDF). by Professor Eve Mitleton-Kelly, Director Complexity Research Programme, London School of Economics. Archived from the original (PDF) on 12 May 2013. Retrieved 1 June 2012.
  17. ↑ Rosser Jr, J. Barkley (1983). "Reswitching as a Cusp Catastrophe". Journal of Economic Theory. 31: 182–193. doi:10.1016/0022-0531(83)90029-7.
  18. ↑ Ahmad, Syed Capital in Economic Theory: Neo-classical, Cambridge, and Chaos. Brookfield: Edward Elgar (1991)
  19. ↑ Sato, Yuzuru; Akiyama, Eizo; Farmer, J. Doyne (2002). "Chaos in learning a simple two-person game". Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 99 (7): 4748–4751. Bibcode:2002PNAS...99.4748S. doi:10.1073/pnas.032086299. PMC 123719. PMID 11930020.
  20. ↑ Krause, Ulrich. "Collective Dynamics of Faustian Agents", in Economic Theory and Economic Thought: Essays in honour of Ian Steedman (ed. by John Vint et al.) Routledge: 2010.
  21. ↑ Flaschel, Peter; Proano, Christian R. (2009). "The J2 Status of 'Chaos' in Period Macroeconomics Models". Studies in Nonlinear Dynamics & Econometrics. 13 (2): 2. doi:10.2202/1558-3708.1674. hdl:10419/105911. Archived from the original on 2013-01-17.
  22. ↑ Saari, Donald G. Chaotic Elections: A Mathematician Looks at Voting. American Mathematical Society (2001).
  23. ↑ Bausor, Randall. "Qualitative dynamics in economics and fluid mechanics: a comparison of recent applications", in Natural Images in Economic Thought: Markets Read in Tooth and Claw (ed. by Philip Mirowski). Cambridge: Cambridge University Press (1994).
  24. ↑ Horgan, John (1995). "From Complexity to Perplexity". Scientific American. 272 (6): 104–09. Bibcode:1995SciAm.272f.104H. doi:10.1038/scientificamerican0695-104.
  25. ↑ Horgan, John, The End of Science: Facing the Limits of Knowledge in the Twilight of the Scientific Age. Paperback ed, New York: Broadway Books, 1997.


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