提示：本文共有 24487 个字，阅读大概需要 49 分钟。
工业革命以来，人类巨大财富文明的创造过程一直闪耀着亚当·斯密《国富论》的智慧之光。万物互联时代，传统经济理论到了需要改写的关头。
埃里克·拜因霍克的著作恰逢其时，堪称物联网时代的《国富论》。
——张瑞敏（海尔集团董事局主席、首席执行官）
经济学曾经和进化论有过一段相互学习、相互激励的时期，但很快就分道扬镳了。分手之后的进化论慢慢沉淀为现代科学的基石，而分手之后的经济学却飘飘在上，看似霞光万道，其实一阵风就能吹走。
《财富的起源》回到了进化论和经济学最初相遇的地方，然后尝试让经济学再走一条不一样的道路。这条路当然更为艰辛危险，却能通往正确的方向。
宇宙的历史有可能是由少数几个比喻构成的。——豪尔赫·路易斯·博尔赫斯《迷宫》
某些科学革命天生就是完整的，是个别天才的成果，例如爱因斯坦的相对论。另外一些则是许多人经过几十年的努力得出的成果，比如1900年至1930年的量子物理学。复杂经济学革命与后者类似，它是全世界许多研究者多年工作的结晶。
尽管复杂经济学里的许多思想有着深厚的历史根源，但直到20世纪70年代晚期，这场革命才开始酝酿，当时物理科学的进步使得一小部分经济学家、社会科学家开始思考是否存在一种全新的方式来看待经济。20世纪80年代至90年代，大规模、成本低廉的计算工具的出现允许研究者利用新式的、不可预见的方式来探索他们的理念，从而推动了复杂经济学革命的发展。
01 财富起源之谜由来已久
财富为何物？对于马赛族人来说，财富是以牛的数量来衡量的。对于本书的读者而言，则以美元、英镑、欧元、日元或其他货币作为衡量标准。200多年前，伟大的经济学家亚当·斯密指出，在整个历史进程中，人们用以衡量财富的标准是多种多样的：“在早期社会，牲口被当作商业上的通用媒介，虽然这是最不方便使用的一种媒介……据说食盐是埃塞俄比亚商业和交易的通用媒介；在印度的某些沿海地区，人们使用的通用媒介是某种贝壳；纽芬兰是干制鳕鱼；弗吉尼亚是烟草；美国的部分西印度殖民地是糖；其他某些国家则是牛皮或熟皮；我还听说，在苏格兰的一个村庄，至今工匠去面包房或酒馆的时候带的还是钉子，而不是钱。”
财富最初的起源在何处？人们流下的汗水和脑袋里的知识是如何创造出财富的？为何随着时间的流逝，世界变得越来越富裕？人们是如何从以牛交易转变成以微芯片交易的？这一系列问题最终将把我们导向一个关于财富的最重要的未解之谜：人们如何才能创造出更多财富？我们可以基于狭隘的自身利益提出这个问题，但也可以提出一个更宏大的问题，即如何才能增加社会财富？管理者应该如何发展企业，才能够为人们提供更多的工作岗位和机会？政府应该如何发展经济，以解决贫困和不平等问题？全世界的不同社会应该如何创造资源，解决教育、医疗和其他急迫的问题？全球经济应该如何以可持续的方式发展？财富或许买不来幸福，但贫困却可以“买”到世界上数以百万计的民众的痛苦。
财富是什么？财富是怎样产生的？如何为个人、企业和社会创造更多的财富？这些问题都是经济学领域最重要，也最古老的问题。然而，纵观历史，经济学似乎很难回答这些问题。
关于这些基本问题的新答案是在最近几十年的工作中产生的。这些新答案不仅源自经济学家的工作，同样还源于生物学家、物理学家、进化论理论家、计算机科学家、人类学家、心理学家和认知科学家的
人类财富的爆炸性增长
我们简要总结一下250万年间的经济发展史：在非常长的一段时间内，几乎什么都没有发生；然后突然之间，天翻地覆。人类历经经济史上99.4%的时间，达到亚诺玛米族人的经济水平；然后又花了0.59%的时间，达到1750年的经济水平；最后经过0.01%的时间，全球财富跃升到现代世界的水平。从另一个角度来说，超过97%的人类财富是在最近0.01%的历史阶段被创造出来的。 23 正如经济历史学家大卫·兰德斯（David Landes）所描述的那样，“比起自己曾孙辈的生活水平，1750年的英国人的生活水平与恺撒时期士兵的生活水平更为接近”。
复杂经济学
经济是一个进化系统，这个概念是具有革命性的，尤其是因为它与过去100多年间发展出来的大部分经济学的标准概念是相冲突的。然而，它远不只是一个新颖的概念。进化理论与经济学有着一段很长的紧密相连的历史。 事实上，是一位经济学家激发了达尔文某部分最重要的洞见。1798年，英国经济学家托马斯·罗伯特·马尔萨斯（ Thomas Robert Malthus）出版了一部名为《人口论》（As Essay of the Principle of Population）的作品，在书中，马尔萨斯将经济描述为一场竞争性生存挣扎以及人口增长与人类生产力增长之间的持续斗争。
马尔萨斯预言，在这种斗争中，人类将会败北。达尔文阅读了马尔萨斯的著作，并在自传中记录了自己的感想：
如果人们能够更好地理解财富的起源，就能利用这些知识找到为人们创造经济增长和机会的新办法。复杂经济学并不是解决一切管理挑战或社会问题的万金油。对自然现象更加科学的理解为创造更好的人类生活条件作出了巨大贡献，同理，对经济现象的科学理解也有可能给全世界人类带来福祉。
02 传统经济学的时代已经结束
更确切地说，问题在于学术、商业和政策制定者群体越来越觉得经济学没有发挥它作为一门科学的真正潜质。 如今，该领域许多“伟大思想”的历史已经超过100年，太多正式的理论和数学模型要么被不现实的假设拖了后腿，要么与现实世界的数据直接矛盾。
问题的关键不在于诋毁过去的贡献，而在于承诺“经济学可以做得更好”，是时候往前走了。
历史上，经济学家一直对两个基本问题争论不休：一是财富是如何被创造出来的，二是财富是如何分配的。在《国富论》中，亚当·斯密回答了这两个问题。 他对于第一个问题的回答简单而有力：人们从环境中获取原材料，经过劳作将这些原材料转变为人类所需的东西，经济价值由此产生。比如，制陶工人从地里取出黏土并用它来制成一个碗。斯密的伟大洞见在于他提出财富起源的秘密就藏在劳动生产力的提升之中。制陶工人在一个小时内能够制造的碗越多，他就越富有。生产力的秘诀则在于劳动分工以及劳动分工所带来的专业化。
亚当·斯密认为，最公正的分配资源的机制是能够让人们追求自身利益、自主决策的机制。毕竟，每个人都是自身幸福的最佳判断者。与此同时，对于社会整体来说，最好的资源分配方式是将资源分配到利用效率最高的地方，由此实现社会总财富的最大化。在道德层面而言，浪费资源是不应该的（对节俭的苏格兰人来说尤其如此），因为这样会减少社会可用的总财富。亚当·斯密提出的基本原理源自他在格拉斯哥大学的导师弗朗西斯·哈奇森（Francis Hutcheson），哈奇森曾呼吁“为多数人争取最大的幸福”。 亚当·斯密对于如何实现这个目标提出了一个革命性的观点（至今对于部分人来说仍然如此）：自由竞争是分配社会资源最公正的机制。
这只“看不见的手”为社会带来了资源高效分配的喜人结果，它是竞争市场所产生的机制。亚当·斯密描绘了价格是如何在生产者和消费者于市场相遇的过程中提供这种关键机制的。
古典经济学以一个令人瞩目的框架取代了原来的理论，描绘出市场是如何平衡消费者需求与经济生产，并自然而然地达到一个双方都满意的平衡点的。但仍有一个重要问题悬而未决：对于某种特定的商品、特定的效用和特定的生产过程而言，价格到底是什么？我们能够对它进行计算和预测吗？
趋于至善的经济
亚当·斯密假定人类的利己主义会驱使市场走向平衡，在这种平衡状态下，人们会商定价格，进行交易，出清市场。瓦尔拉斯证明了这种平衡状态可被认为是一个平衡点，并且可以用数学计算出来。杰文斯表明，在效用不同、资源有限的世界里，如果人们追求幸福的最大化，他们必然要进行交易来达到市场的平衡点。
亚当·斯密推进了杰文斯的观点：利己主义不仅能使市场趋于平衡，它还会为整个社会带来最好的结果。
出生于布鲁克林，他在哈佛大学接受训练，并在麻省理工学院度过了自己的职业生涯。 索洛并没有被熊彼特的缺乏数学敏锐性所困扰，他试图将增长与新古典主义理论中所说的碗中球的可预测性调和在一起。在1987年获得诺贝尔经济学奖并发表演讲时，索洛描述了他发展理论的动机。 关于增长的早期数学工作被过度简单化了，它假定资本的产出是恒定不变的，也就是说，对于工具、机器和装备等进行投资所得到的回报是恒定不变的。这种假设明显是不现实的。从历史发展来看，技术的变革将会极大地提升资本的产出——拖拉机的产出要远远高于牛拉犁的产出。索洛希望找到一种方法来对这个重要的方面进行解读。
熊彼特将创新看作打破均衡的力量，而索洛则希望用一种与新古典主义理论一致的方式来解读创新，并维持经济的均衡。
增长和均衡听起来并不像一对可以兼容的概念，碗中球所处的系统并不是增长的。然而，在1956年发表的一篇标志性论文中，索洛将两个概念协调在了一起——索洛将经济视为一种动态均衡，或者说是他所谓的平衡增长（balanced growth）。 请想象有一场马戏表演，一位勇敢的演员在高空钢丝上踩单车。为了保持平衡并且不从钢丝上掉下去，演员手里会拿一根长长的横向木杆。虽然演员在钢丝上骑车是运动着的，但在每一个时间点上，这位骑手都处于某种平衡状态。同样，索洛将经济看作均衡中的平衡，哪怕它处于不断增长中。
他在模型中提出有两个关键的变量是外生性的：人口增长率和技术革新率，这两个变量驱动了经济增长（你可以将它们看作高空钢丝骑手作用于单车踏板的力量）。随后，索洛表明，经济中的其他因素，例如储蓄率和经济中的总资本量，将根据人口增长和技术变革自动地进行平衡，就像马戏演员不断地移动木杆来保持平衡。在索洛的模型里，平衡单车骑手的角色是由劳动力和资本市场扮演的，即便是在经济不断增长的情况下，它们也在努力地使一切维持在帕累托最优均衡的状态。
索洛的模型与亚当·斯密的某些观点是一致的，即尽管人口增长或许能够增加国家的总财富，但只有提高生产力才能提高国家的人均财富——一个国家的富有不在于它拥有多少资本，而在于这些资本的生产力有多高。在索洛看来，生产力的关键在于技术。索洛的模式意味着，美国和其他西方国家并不是因为拥有自然资源，或者拥有天上掉下的资本而变得富有的。它们变得富有的过程是一个良性循环，即技术的改进提升了资本的生产力，这又会提高储蓄水平，继而增加投资资本。如果没有技术的提升，资本只会根据人口数量的情况按比例增长，而人均财富值只会保持不变。1956年距离“知识经济”一词变得流行还有很久，但罗伯特·索洛已经发现了它。
索洛的工作使得人们对于增长这个主题重新燃起了兴趣。很快，在他提出的基本模型的基础上又出现了一系列变化的版本。然而，在20世纪80年代，以斯坦福经济学家保罗·罗默（Paul Romer）为首的一群研究者越来越不满意索洛模型提出的“增长的真正驱动者——技术是外生性的”这一说法，这就跟熊彼特在50年前受到的挫折一样——当时经济学家认为创新也是外生性的。
罗默认为增长的“能量”应该被看作经济的内在因素，1990年，罗默发表了一篇论文，启动了后来被称为“内生增长理论”的研究。
索洛没有将增长的能量源泉定义为创业者的英雄主义，而是定义为技术的特性。他指出，技术对于增加具有一种累计的、加速的特性。我们知道得越多，现存的人类知识的基础就越大，并且从下一个发明中得到的利益就越多。知识被经济学家称作一种沉浸回报现象。正如之前讨论的那样，18世纪，雅克·杜尔哥指出，大部分生产过程表现出了收益递减的相反特性。对于大多数的生产过程来说，无论是农业、制造业还是服务业，随着投入资源的不断增加，边际收益会越来越少。罗默认为，在生产技术的情况中（比如我们可以将研发当作生产技术的一个环节），这个逻辑是相反的。如果我们在知识上的投入随着时间的增加而不断累积，收益就会越来越高。
今天，人们在微芯片和生物技术上投入一小时进行研发所得到的收益，比1900年在蒸汽机和电报机上投入一小时进行研发所得到的收益要高。罗默在他的模型中创建了一种积极的反馈、一种良性的循环，在这种循环里，在技术上投入得越多，一个社会就会越富有，未来在技术上的投资收益也就越高，结果就是无限的、指数级的增长。在技术投资上不断增加的回报将赋予经济增长的脚踏板以前所未有的速度和力量。
巨人的冲突
那个工作坊的会议开得就像一场橄榄球比赛。 参与对决的一方是10位著名的经济学家，他们以诺贝尔奖得主肯尼斯·阿罗为首。另一方则由10位物理学家、生物学家和计算机科学家组成，他们以菲利普·安德森为领头人。经济学家一方拥有数位大咖，例如拉里·萨默斯（Larry Summers），他后来担任了美国财政部部长以及哈佛大学校长；还有来自斯坦福大学的布莱恩·阿瑟，他的理论为微软反垄断官司提供了关键论点；何塞·施可曼（José Scheinkman），他后来成了颇具传奇色彩的芝加哥大学经济学系主任。
科学家队伍在吸引眼球方面一点儿也不逊色，其中包括大卫·吕埃勒（David Ruelle），他是混沌理论的先锋之一；约翰·霍兰德（John Holland），他是人工智能方面的研究者；斯图尔特·考夫曼（Stuart Kauffman），他是来自宾夕法尼亚州的生物学家，曾获得麦克阿瑟基金“天才奖” ；多因·法默（Doyne Farmer），他是来自洛斯阿拉莫斯国家实验室的一位年轻物理学大咖，因为使用非线性物理理论在阿拉斯加赢了轮盘赌而声名大噪。
双方都介绍了各自领域当前的最新成果，然后用了10天时间就经济行为、技术创新、商业循环以及资本市场的运作进行了辩论。经济学家们因为物理科学家们的理念和技巧而激动不已，同时也认为这些科学家在经济学问题上非常幼稚，甚至有一点狂傲。另一方面，物理科学家们则对经济学家们在数学方面的精湛技能留下了深刻印象，并且切实感受到了经济学问题的难度。
但真正让物理科学家震惊的是，在他们眼里，经济学家像是来自过去的人。后来，其中一位参会者评论说，这些经济学家让他想起了最近一次的古巴旅行。对于物理学家而言，他们在经济学家身上看到的大多也是一种类似的“复古”的感觉。在他们看来，经济学家好似被封锁在了自己的知识禁运令中，与数十年的科学进步相隔绝，但同时他们也在心灵手巧地弯折、拉伸和更新自己的理论，以便让它们保持效用。
不仅是经济学里的数学部分看起来像来自过去的冲击波，物理学家们还为经济学家在模型里继续使用简化假设而感到震惊。自伽利略的时代起，科学家们就开始使用简化模型，例如标准球体以及理想气体，以便让模型更容易分析。
以参加工作坊的科学家们的观点来看，经济学家对于假设的使用到了一种极端的程度。其中一个假设获得了科学家的特别关注，那就是经济学家所谓的完美理性。传统经济学简化了人类的行为，假设人们会千方百计地了解未来，并通过不可思议的复杂计算对所有的信息进行处理，最终作出是否购买一品脱牛奶这样的基本决策。
物理学家们对经济学家们所作的假设感到震惊——模型不是现实的反面，而是为了看看这些假设是否已经成为该领域的通用货币。我只看到菲利普·安德森面带微笑地向后靠了靠说：“你们真的相信这句话吗？”
被逼到角落的经济学家会这样回答：“是的，这能让我们解决问题。如果不作假设，你就什么也干不了。”
物理学家会单刀直入：“但这些假设能起什么作用呢？如果假设不是现实，那么你所解决的不过是一个错误的问题。”
传统模型往往假设，做决策时所需的所有信息可以完整、迅速地免费获得。当然，实际情况是，我们通常需要根据不完整或不确定的信息作出决策，如果我们需要更多信息，就得付出时间和金钱。其他关于我们生活的世界的典型假设包括：
◎不存在交易费用（比如在买卖过程中没有费用、税、法律约束或其他成本）；
◎所有产品是根据价格进行销售的纯商品（比如没有品牌、产品质量的差别）；
◎公司都在以尽可能高效的方式运营；
◎消费者可以为任何可能存在的不测事件购买保险；
◎经济决策者之间只通过价格进行互动，而且往往是通过拍卖机制互动的。（你常去的超市上一次举行拍卖会是什么时候？）
这些假设加在一起，导致加州大学洛杉矶分校的宏观经济学家阿克塞尔·莱乔霍夫德（Axel Leijonhufvud）称传统经济学模式是“聪明到不可思议的人处于简单到不可思议的环境中”，而现实世界是“简单到合乎情理的人应对复杂到不可思议的环境”。
时间不等人
传统经济学因为依赖均衡而付出的代价还包括他们对时间的奇怪看法。大部分传统经济学模型实际上并没有考虑时间因素，它们只是假设经济会瞬间从一种均衡跳到另外一种均衡，而均衡与均衡之间的瞬变条件是无关紧要的。如果模型有时间概念，通常包括“短期”和“长期”两种，或者是一种想象的虚拟索引时间（比如博弈论模型中的回合次数，许多宏观经济模型中的世代数）。很少会有模型可以容纳正常时间概念里的分钟、小时、天和周。
如果传统经济学模型没有将时间的概念考虑在内，那么我们就有理由提出这样的问题：它们如何处理经济中出现的变化？之前我们说过，传统经济学理论就像碗中球，无论我们让球滚到碗中的什么地方，它都会回到同一个均衡点上。但是我们知道，经济是高度动态的现象，随着生产能力、价格波动、消费者喜好和技术的变化，各个方面都会随时发生变化。那么，如何才能将这种动态性与均衡内在的静止结合起来呢？
在此标准之上，我们就能提出一个问题：传统经济学的预测与数据的吻合度有多高？答案是“并不是很高”。
法国高等社会科学研究院教学主管、备受尊敬的微观经济学家艾伦·科曼（Alan Kirman）评论道：
过去100多年间创建的大多数优雅的经济学理论框架将在未来10年被验证——在均衡是由什么构成的这一理念上，它们提供了错误的聚焦、误导以及昙花一现的观念。如果我们认为科学理论应符合两种标准规范——预测和解释，事实证明，经济学理论至少是不充分的。
传统经济学在两个方面经受住了严格的验证。首先是金融理论，金融市场的实时数据和巨大的计算能力为传统经济学理论的验证提供了前所未有的条件。不幸的是，对于传统经济学来说，这些数据不断被证明与理论得出的最基本的预测相悖。
03 定义复杂经济学
传统的微观经济模型通常以这样一种假设作为开始：消费者、生产者、技术和市场都是存在的；宏观经济学模型则以假设货币、劳动力市场、资本市场、政府和中央银行的存在作为开始。爱泼斯坦和阿克斯特尔没有假设这些元素，他们希望回到最初的原点，回到一种自然的状态，他们的模型里只存在拥有几项基本技能的人物，以及具备一些自然资源的环境。他们希望找到能够激发经济产生连锁反应的最小条件。
那么，我们需要什么条件才能创建一个系统，并使它不断走向更高的经济秩序呢？
所有这些意味着哪怕是在糖域中，也不存在导致贫困和不平等的简单因果关系。相反，它是一个复杂的、各种因素的集结。哪怕是在糖域这样高度简化的世界里，找到贫困问题的解决办法也非易事。爱泼斯坦和阿克斯特尔指出，糖域太过简单，以至于无法得出关于现实世界贫穷和不平等的具体结论。但模型显示，单一维度的观点——无论是左派观点（例如，贫困是由于富人剥削穷人）还是右派观点（例如，如果你很穷，那肯定是因为你愚蠢或者懒惰，或者又蠢又懒）都有可能是错误的，并且任何有效的解决方案都必须要系统地解决问题。复杂经济学家超越了糖域的简单世界，可以让我们更好地理解现实世界中的不平等。
进一步定义复杂经济学
糖域为经济学真正的新方法提供了例证。尽管像糖域这样的模型是相对较新的发展成果（主要是因为它们依赖于快速计算机），但它们是建立在悠长而丰富的思想史之上的。其中著名的历史人物包括博弈论和元胞自动机的发明者约翰·冯·诺依曼（John von Neumann），“奥地利学派”的成员弗里德里希·哈耶克，行为经济学家赫伯特·西蒙和丹尼尔·卡尼曼，制度经济学家道格拉斯·诺斯（Douglass North），进化经济学家理查德·纳尔逊和悉尼·温特，政治经济学家罗伯特·阿克塞尔罗德（Robert Axelrod）和托马斯·谢林（Thomas Schelling），以及计算机科学家约翰·霍兰德和克里斯多弗·兰顿（Christopher Langton）。
表 区分复杂经济学与传统经济学的五个“重大理念”
04 经济是一种涌现现象
萧条、衰退和通货膨胀并不仅仅是现代独有的现象，自有历史记录以来它们就在反复出现。 经济学中还有其他同样古老的模式，包括人均财富的长期增长，以及财富分配。这些模式之所以如此古老，是因为它们必然是经济运作深层原因的结果，而且这些原因是独立于特定时代的技术、政府政策或商业实践的。
贾因和克里希纳创建了一个不断进化的计算机生物生态系统模型。研究人员发现，如果他们随机从模拟的生态系统中移除掉一些“物种”，通常都不会发生什么。然而，移除一个随机的物种偶尔也会引发一连串事件，最后导致大规模物种灭绝。某些物种在食物关系和生态位竞争的网络中与其他物种紧密相连，生物学家称这些物种为关键物种。
在他们的生态系统模型中，贾因和克里希纳指出了间断均衡模式的三个不同阶段。首先，在一个随机的阶段，网络没有太多结构渗透，随机变化也没有太多的效果——这是间断均衡模式中的一个“均衡”时期。其次，一项创新使网络突然进入了增长阶段。触发这些阶段的创新往往会在正反馈循环中催化其他的创新，从而带来进一步的创新。最后，当新物种出现并在生态系统中占据一席之地时，它们就创造了一个食物和生态位网络的秩序。增长阶段最终趋于平缓，随后出现的是一个有组织的阶段。
在这一阶段，变化得到巩固，网络高度结构化，关键物种出现在交互网络的关键点上，就像航空公司路线图中的枢纽城市。在有组织的阶段（另一个“均衡”时期），网络会持续泡沫化一段时间，但随后一项创新或随机变化会击中某一个关键物种。影响到某一个关键物种的变化辐射到结构中，然后网络会在一波灭绝中崩溃。随后，该过程再次以新的随机阶段开始，从而带来另一段增长。
包括马克思和约瑟夫·熊彼特在内的许多观察家都注意到，技术创新会以类似的平静和风暴模式进行。 大多数技术创新的影响是有限的。
幂律：地震和股市
在前文中，我曾简要地指出传统经济学的一个预测是，股价应该遵循随机游走模式。这就好比你将笔放在一张纸上，然后从左向右拉笔，在这样做的同时，你还要以随机增量向上或向下移动笔。你也可以想象一个喝醉酒的人在大街上蹒跚而行的情形。图8-3引自耶鲁大学数学家贝努瓦·曼德尔布罗特（Benoit Mandelbrot）的著作。其中一个是IBM公司股票在1959年到1996年间的价格（以对数标度绘制），另一个是随机游走数据的样本（这个随机游走有增长的趋势）。这些图看起来非常相似，如果没有标记，你很难猜出哪个图是IBM公司的股票价格，哪个是随机游走的数据样本。从中不难看出为什么随机游走在100多年来一直是金融理论的核心部分。
图8-3IBM公司的股票价格与随机游走数据的样本
资料来源：曼德尔布罗特（1997年）。
在不考虑绝对价格水平的情况下，让我们先来看看股票价格在每一天的涨跌幅度，如图8-4所示。这两个图看起来差别很明显，上面的图非常尖锐，价格波动较大的时期和价格波动较小的时期在时间上是重合的。而下面的图形比较模糊，随着时间的推移，大的移动和小的移动随机混合在一起。从这个角度来看，IBM公司的数据显然不太像模糊的随机游走的数据。
真实的股票价格数据中往往有几个点要么在上面飙升，要么远远低于其他样本，那么是什么导致了如此剧烈的价格波动呢？
图8-4股票价格变化图
资料来源：曼德尔布罗特（1997年）。
传统经济学告诉我们，每当有重大消息冲击市场时，股价就会波动。
传统理论的预测之一就是，大幅的价格波动应与重大的突发新闻或消息相对应。
大卫·卡特勒（David Cutler）、詹姆斯·波特巴（James Poterba）和拉里·萨默斯在1989年进行的一项研究中验证了这一预测。 40 他们观察了1941年至1987年间美国股市的大幅波动，然后浏览了当时的报纸来确定与这些波动相对应的新闻。结果表明，通常情况下，发生严重崩盘的日子里并没什么大新闻可说。如前所述，《纽约时报》对1987年10月19日标准普尔500指数下跌20%的解释是“对美元下跌和贸易赤字的担忧”。1946年9月3日是另一次大崩盘的日子，当时媒体的头条新闻是“价格攻击没有根本原因”。卡特勒和他的同事们研究了当时最大的新闻事件，并测量了当时的市场走势。例如，当日本轰炸珍珠港时，当时的股票市场只下跌了4.4%；当古巴导弹危机得到和平解决后，股票市场只上涨了2.2%。为什么市场上有这么多与新闻无关的剧烈波动？
这个谜题的答案存在于一项有趣的观察中：股价走势看上去不太像随机游走，而像另一种现象：
地震。
地震的震级多有不同，但是震级越高，就越罕见。具体来说，地震能量每增加一倍，相应震级的地震发生的概率就会降低3/4倍，最终人们得到了一个从小规模地震到大规模地震分布的滑坡曲线。物理学家称这种关系为幂律，因为这种分布是用指数方程或幂来描述的。
人们在各种各样的现象中发现了幂律，包括生物灭绝事件的规模、太阳耀斑的强度、城市规模的排序、交通堵塞、棉花价格、战争死亡人数，甚至社交网络中性伴侣的分布。 43 幂律和振荡、间断均衡一样，是复杂适应系统的另一个特征。
地震并不是第一个被发现的幂律现象，第一个幂律现象是在1895年由帕累托在经济学中发现的，尽管当时它还没有被认为是幂律。 帕累托经过对人们收入的研究发现，很多人都是穷人，中产阶级的范围很广，而只有极少数人是超级富豪。人们的收入每增加1%，相应的家庭数量就会减少1.5%——在双对数图上表现出来是一条直线，即幂律。帕累托没有数学工具来充分理解其发现的重要性。 45 20世纪60年代，当贝努瓦·曼德尔布罗特对芝加哥商品交易所棉花价格的波动感兴趣时，幂律在经济学中重新出现了。
曼德尔布罗特在绘制数据图表时很快注意到，就像IBM公司股票价格一样，棉花价格的波动性比传统理论预测的要大得多。此外，他还注意到波动似乎没有自然的时间尺度。如果他从图上取一小部分，比如一个小时，再把它拉长到一天的长度，人们根本无法分辨出哪个图代表的是一个小时的数据，哪个是一天的数据。曼德尔布罗特查看了包括黄金和小麦在内的其他商品的数据，也发现了同样的模式——幂律。
05 经济是一个进化系统
你有多少次听到过“这是一片丛林”或者“适者生存”这样的话？在谈论经济时，商人、记者和学者都很自然地倾向于使用生态系统和进化这样的词。复杂经济学最有力的主张之一就是，这种语言不仅仅是隐喻——组织、市场和经济不仅仅是像进化系统，它们确实就是进化系统。
进化不仅仅是生物学的内容。相反，进化是一种为复杂问题寻找新颖的解决方案的通用而强大的方法，它是一种学习算法，不仅能够适应不断变化的环境，而且随着时间的推移能够积累知识。它是负责自然界所有秩序、复杂性和多样性的准则。
进化同样也是经济世界所有秩序、复杂性、多样性以及财富的准则。
正如理查德·道金斯在《自私的基因》一书中指出的，没有复制过程是完美的。复制中出现一个错误，这里或那里发生了一些改变，就会导致自我复制的分子产生一些与自身存在细微差别的东西，但这个错误又没有足以损害自我复制的过程。一段时间以后，化学汤中会充满各种略有不同的自我复制分子。汤中的各种可以自我复制的分子的数量是否相同？
正如道金斯所言，肯定不同。有些分子在化学上比其他分子更稳定，因此会“活”得更久，或者复制的速度更快。如此一来，寿命更长、质量更好、复制速度更快的分子将在分子群中更为普遍。此外，在这些可以自我复制的分子所处的邻近区域里，复制所需的原料供应是有限的。如果随机突变使得一种分子在化学的应用原料方面比另一种更好，那么这种分子就能够拥有更多的自身拷贝。争夺有限资源从一开始就是进化的一个主题。
最终，一些分子可能会偶然发现一些化学结构，它们会让其他自我复制因子的结构不稳定和破裂并破坏其自我复制过程，然后使具有攻击性的分子能够将被攻击的分子释放出来的分子结合起来供自己使用。这种偶然的创新会立即带来巨大的优势，因为从同类的自我复制者那里获得预先组装好的原材料要比自己找寻并组装它们容易得多。易受干扰和化学物质被盗用的分子数量将迅速下降，而厉害的、发动干扰的分子将迅速复制自己。但一些复制分子也可能碰巧含有一些化学物质外壳，例如脂质，这些化学物质在它们的自我复制机制和外部世界之间提供了一个缓冲地带。有了对干扰物的防御，受保护的分子将更频繁地进行自我复制，并在分子群中变得更普遍。
一旦达到了能够复制出对外界产生屏蔽作用的干扰分子的阶段，我们就拥有了现代人眼所能识别的某种东西——病毒。病毒可能会或可能不会被视为活着，但它肯定正在形成。
这些分子战争背后的逻辑非常简单：好的复制因子被复制。
如果随机突变导致了复制能力的差异，那么任何促进复制的差异都会随着时间的推移在群体中变得更加普遍。进化最终会选择支持复制的模块。这也是道金斯著名的“自私的基因”理论的精髓。
道金斯所说的自私，并不是指人类或其他生物的基因使我们在寻求生存的过程中天生自私。事实上，合作对包括人类在内的许多物种来说是一种至关重要的生存技巧。“自私的基因”所指的是复制的逻辑，即擅长支持自己的复制的基因将被复制。任何其他策略都无法在竞争的世界存续下来。
从进化论到经济现实
正如前文中提到的，进化论和经济学是相互交织、相互影响的，这大概可以追溯到大约160年前达尔文的时代。尽管阿尔弗雷德·马歇尔、弗里德里希·哈耶克等许多伟大的经济学家都在努力将进化论纳入经济学，但是，他们最终还是受到两件事的限制。他们努力将对生物进化的理解映射到经济进化上，并提出了一些问题，比如，基因在经济上的对等物是什么？公司是一个群体吗？在经济体系中，什么构成了父母和子女？ 通常，这些早期的努力就像瓦尔拉斯、杰文斯和其他边缘主义者一样，在隐喻推理上犯了同样的错误。
现代的进化算法主张进化系统是一个具有普遍规律的通用类别，我们需要搞清楚的是经济是否属于那个类别，或者是否受这些规律的约束。如果答案是肯定的，那么我们就可以说经济世界和生物世界都是这一通用类别的成员。它们可能在算法的实现上会有很大的不同，因此询问父母和后代在经济学中的含义可能是毫无意义的。尽管如此，这两个世界仍然遵循着相同的进化系统的一般规律，因此这也解释了强烈的家族相似性（请原谅这个比喻）。
复杂经济学中的三种进化：
力量一：商业设计
商业计划至关重要，它能将物理计划和社会计划融合在一个策略中，然后在经济世界表达最终的设计。我们需要将商业计划、物理技术和社会技术视为三个不同的设计空间，每个空间在工作中都有其独特的功能。商业计划的选择往往是基于经济原因作出的，但物理技术和社会技术可能会基于其他目的而进化。许多重要的物理技术被发明出来满足军事、医疗或其他社会需求，或者仅仅是由于科学家和发明家的好奇而发展起来的。
同样，许多社会技术，如法治或普及教育，具有重要的经济功能，但最初可能是为其他目的而开发的。进化系统的一个共同特点是，为一个目的发展出的创新可能会被另一个目的所取代，这一过程被称为预适应。
我将要概述的模型将经济进化看作物理技术空间、社会技术空间和商业计划空间共同进化的产物。我们可以把它们看作三个不同的，但又相互关联且共同协作的设计空间。在每一个空间中，进化都在起作用，干预可能的设计，发现并放大有效的设计，摒弃无效的设计，从而创造出了我们在技术、社会和经济世界中看到的秩序。
力量二：物理技术
物理技术促进自身发展
人类物理技术最卓越的地方是每一项发明都创造了更多发明的可能性和需求。斯图尔特·考夫曼指出，内燃机的发明促进了汽车的发明，这又促进了充气橡胶轮胎、挡风玻璃雨刷、沥青路面、汽车旅馆、快餐店、收费站和拉斯维加斯的婚礼小教堂的发明。 每一项发明都为未来的发明开辟了新的天地。一项发明的成分经常会以新形式被重新使用。正如本书之前讨论过的，一些发明引发了巨大的变化，比如说汽车，而一些发明带来的变化很小（考夫曼认为其规模遵循幂定律）。它们的共同之处在于，所有的发明都有涟漪效应。
为什么技术会有这种指数级的品质呢？技术如何促进自身的发展呢？
物理技术和其他概要一样，有着模块化的区块构建特征。任何物理技术都可以看作组件和整体结构的编码。 一座房子的组件包括房间、管道系统和窗户，其整体设计可以是模拟都铎式建筑。同样，指压按摩也有一些单独的组成以及一个结合它们的设计。
颠覆性技术
在《创新者的窘境》（The Innovater’ s Dilemma）一书中，哈佛大学商学院的教授克莱顿·克里斯滕森（Clayton Christensen）问，为什么从一个S形曲线跳到另一个S形曲线往往会成为成功的大公司的主要绊脚石。克里斯滕森研究计算机硬盘产业的演变时发现，技术上的微小创新往往具有较大的颠覆性。
科学革命：重新编程进化
物理技术进化的一个关键特征是，与实验性的探寻或随机搜索相比，演绎探索更有可能将人们引向高适合度的山峰。虽然远不完美，但人类的演绎对于预见行为的可能后果，以及进行思想模拟，都是非常有帮助的。在人类99.9%的历史中，我们的演绎能力起作用的范围相对有限，演绎-探寻模型中探寻比演绎的成分要多得多。人类拥有许多能起作用的物理技术，但不知道它们为什么起作用，也不知道它们是如何起作用的。尽管有着种种限制，但人类及其祖先在250万年的时间里还是创造了一系列缓慢增长的发明。
科学的作用本质上是大幅地提升演绎洞察力的命中率，因此，演绎突然开始在演绎-探寻中发挥更大的作用。演绎科学理论并不能完全取代探寻，任何一个工程师都会告诉你，理论上有效的东西在实践中并不总是有效的。但平衡倾向可以使二者有效结合，从而使进化发现物理技术景观中的高峰的速度大幅提升。
技术进化不仅仅是一个比喻，它是人类在无限的物理技术空间中进行演绎-探寻的结果。在这种基础上，我们说分化、选择和复制等过程的性质不同于生物学，但它仍然是一个进化过程。这意味着物理技术进化遵循着同样适用于其他进化系统的一般规律，物理技术进化表现出与其他进化系统相同的行为，例如，创新推动进一步创新的趋势，以及技术变化的间断均衡性质。但物理技术的进化有一个人类系统独有的特点——我们可以重新编程进化搜索算法。
科学使人类能够快速探索物理技术空间，随之而来的工业革命和信息革命改变了社会和地球。从“人类的黎明”到绕着轨道飞行的宇宙飞船，而我们现在需要回到原始人朋友们的身边，因为物理技术只是故事的一半。
力量三：社会技术
2002年，国际经济研究所的威廉·伊斯特利（William Easterly）和明尼苏达大学的罗斯·莱文（Ross Levine）对72个富裕国家和贫穷国家进行了详细的研究，试图找到使一个国家比另一个国家富有的原因。 他们假设，国家财富的主要决定因素包括自然资源、政府政策以及一个国家的物理技术的发展程度等。伊斯特利和莱文发现，虽然这些因素在某种程度上都很重要，但最重要的因素是一个国家的社会技术状况。
法治、产权、运行良好的银行体系、经济透明度、清廉程度以及其他社会和制度因素比其他因素对国家经济的发展水平的影响更大。即使是资源很少、政府能力较弱的国家，如果拥有强大、发达的社会技术，也能取得相当好的成绩。而没有一个社会技术落后的国家能有好的表现，不管他们有多么丰富的资源，也不管他们的宏观经济政策多么有序。
社会技术不仅会影响一个国家的表现，而且也能解释行业和公司在细微层次上的表现差异。20世纪90年代末，经济学家开始注意到美国经济的快速增长。起初，研究人员试图通过物理技术寻找解释。在过去的20多年里，美国在提升计算能力方面的投资巨大，一个主要的假设是经济终于见证了这份投资的回报。
然而，麦肯锡公司全球研究所的同事们对此持怀疑态度，他们深入探究了标题下的生产力数据。 结果表明，生产力的真正驱动力是企业如何进行自我组织与管理，即社会技术中的创新。
麦肯锡公司深入研究的行业之一是零售业，尤其是沃尔玛公司对整体行业生产力的影响。20世纪80年代和90年代初，沃尔玛公司在大型商店和高效物流系统方面的创新使其生产能力比竞争对手高了40%。这一挑战反过来迫使其竞争对手模仿沃尔玛的组织创新，并在20世纪90年代末将生产力提高了28%。与此同时，沃尔玛公司继续将自身的生产力提高了22%。仅零售业这一社会技术创新竞赛就占美国这段时期整体生产力提升的近1/4。其他5个领域中类似的社会技术创新竞赛构成了其余的增长。
计算机在这个过程中扮演着至关重要的角色，没有计算机，沃尔玛公司复杂的物流工序将不可能实现。但是计算机技术起到的是促进作用，而不是主要作用，是组织和过程中的创新带来了生产力的巨大提升。
让我们变得有组织
物理技术被定义为为实现一个或多个目标而将物质、能量和信息从一种状态转换为另一种状态的方法和设计， 而社会技术是为实现一个或多个目标把人们组织在一起的方法和设计。
一群人可能聚到一起开创一家公司，创立一个宗教，或者创建一个周五晚上的保龄球联盟。这种组织行为总是在追求一个目标，无论是利润、精神启迪，还是乐趣。正如物理技术是为满足人类需求而在物理领域创造秩序的方法一样，社会技术也是为满足人类需求而在社会领域创造秩序的方法。
社会技术这个词与经济学家使用的一个术语十分相近：机构。诺贝尔奖得主道格拉斯·诺斯将机构定义为“社会中的游戏规则”。 机构是组织的一个组成部分，但我对社会技术的定义更广泛一些，囊括其他组成部分，如结构、角色、过程以及文化规范。
社会技术包括组织所需的所有要素。一支足球队的社会技术不仅包括比赛规则，还包括守门员的职责、球队的文化，以及球队的战术安排，比如是在前面派出三名前锋，还是在后面派出两名前锋和一名中场球员。虽然足球队的社会技术包括对该队组织方法的完整描述，但不包括该队使用的战略。因此，诸如“左路进攻”或“专注于短传”之类的陈述将不包括在内。在经济背景下，这种战略是商业计划的一部分。
在瓦尔拉斯发表《纯粹经济学要义》之前，经济学并不属于数学领域。许多早期的经济学家，例如亚当·斯密和边沁，都自认为是哲学家而非科学家，而且古典时期的数学总的来说还只局限于一些数字案例和一点点几何，并没有什么复杂的东西。
瓦尔拉斯提出的经济系统中的均衡点的观点与自然界中的均衡点的观点可以类比。 自然界中的许多系统都有均衡点，这一概念也同样适用于物理学。
毋庸置疑，传统的思维框架对公共政策、商业和金融世界产生了重大影响。从中央银行行长到总统顾问、财政部部长，这些政策制定者全都依赖于传统经济学的概念和模式。同样，传统经济学理论中的概念通常被用于商业领域的决策——决策涵盖了从竞争策略到是否进行并购或收购。
此外，毫不夸张地说，通过传统经济学理论计算的世界金融市场的交易量每天高达数万亿美元。传统经济学的理念在促进我们对经济和社会的广泛了解方面作出了巨大的贡献。
尽管传统经济学起到了毋庸置疑的巨大作用，但本章伊始提出的焦虑仍未解决。经济学家沃纳·希尔登布兰德（Werner Hildenbrand）曾将一般均衡理论比作一座哥特式大教堂，瓦尔拉斯及其同辈经济学家都是这座教堂的建筑师，而20世纪的伟大经济学家们则是工程队，但这座教堂的地基很不稳定。
06 战略：把机构和社会设计成更好的进化体
传统经济学告诉我们，只要人的行为足够理性，并且拥有足够的信息，那么经济就会成为如钟表般可以被预测的世界。连传统经济学的不确定性都已算是中规中矩了。
科学界对钟表宇宙的幻想终结于20世纪，而经济学对钟表世界的幻想正在21世纪瓦解。经济过于复杂、过于非线性、过于动态，而且对于偶然的波折过于敏感，所以只有超短期的经济是可以进行预测的。
即使我们尽可能地保持理性，并且拥有所有需要的信息，经济的计算复杂度依然使我们来不及预测未来。
复杂经济学打破了我们对于控制经济命运的幻想，但同时也递给了我们一个工具——一个我们一直拥有却从未珍惜的工具。我们也许无法预测或者掌控经济的发展，却可以把机构和社会设计成更好或更糟的进化体。
我们已经看到了这个工具的力量。在18世纪和19世纪，人类在科学和市场层面发展了社会技术，导致经济飞速发展，财富以前所未有的方式聚集。复杂经济学告诉我们，发展可能会超出我们的认知，但与其试图战胜它，不如去理解它，利用它的力量服务人类的需求。
我们将从商业战略的角度阐述应该如何实现这些目的。
世上有多少商学院教授和管理学大师，就有多少对商业战略的定义。
以下是最初的一种定义，也依然是最好的定义，由商业史学家艾尔弗雷德·钱德勒在他1962年的著作《战略与结构》（Strategy and Structure）中提出：商业战略可以被定义为对企业基础性长期目标所做的预设，以及为实现这些目标所制定的行动方针和资源分配方案。
钱德勒的定义是一个很好的开头，因为它捕捉到了管理者们对战略进行定义时的两个关键要点。第一，战略本身是具有前瞻性的。为了制定一个战略，管理者必须决定好未来要走到哪一步。第二，管理者需要构想出一个计划，以便达到理想的未来状态，并且致力于落实计划所需要的行动方针。
这两个因素存在于大部分企业的战略核心。 制定计划的过程一般是从分析情况开始的，然后回顾企业和行业的发展脉络。接下来管理团队会评估影响客户、竞争对手、技术等因素的重要趋势，最后给出方案并评估这些方案中的吸引力定位。吸引力定位可以使企业拥有持续的竞争优势，比同行赚得更多。
传统经济学预测，在竞争均衡的情况下，没有哪家企业赚取的利润会高于资金供应者所需的最低收益。哈佛大学商学院教授迈克尔·波特（Michael Porter）在他20世纪80年代的开创性著作中提出，企业若想赚取更高的利润，唯一的方式就是创造竞争优势资源，以便（合法地）减少竞争并增强企业的市场地位。
竞争优势资源既能帮助企业降低成本，又能突出产品优势，强化专利技术、品牌影响力以及和主要合作方的特殊关系之类的因素。 例如，沃尔玛公司管理物流与库存的独家方法、品牌知名度以及对供应商的控制力，使它赚的利润比其他竞争对手更高。
一旦我们为了所预测的未来状态找到保持竞争优势的位置，就需要制定一个能够抵达那里的计划。另一位哈佛大学商学院的教授潘卡基·格玛沃特（Pankaj Ghemawat）发现，所有的战略计划都包含被他称为“承诺”的东西。 的确，战略选择一旦作出，再撤销就很难或者说成本很高了。
标准的战略方法取决于两大基础假设：首先是你能够对未来何种战略会成功作出自信的预测；其次是你可以作出最终形成持续竞争优势的战略性承诺。企业每天都在根据这些假设投资数十亿美元，不幸的是，这两个假设都是错误的。
放大：群蜂智慧
当一家公司蔑视逆境，试图发展和选择有前景的商业计划时，它往往很难将这些商业计划扩大。关于大企业没能在眼皮底下成功培育新计划的故事在坊间广泛流传。根据定义，与更大的市场中的人才与资金池相比，企业拥有的这两种资源非常有限。在对人才和资金的内部竞争中，基础丰厚的业务会不可避免地占据上风。较新的、试验性的业务常常缺少资金，由二等团队负责运营，高层管理时间不足。它们也可能会被吸纳进更大、基础更好的业务中被吞噬掉。大部分企业配置人才和资金的过程比更大的市场要慢一些——股票交易人在一毫秒内就能在企业之间转移资金，而在企业内部这可能要花费数月甚至数年。
最后，许多企业改变了自己的资源配置决定，用衡量小而新颖的业务的方式来衡量大型、有基础的传统业务。从根本上说，大企业是以开拓传统业务和策略为己任的，它们将人才和资源都集中于此，还会反复衡量。相反，市场则倾向于寻找和支持新的、正在发展的东西。
教科书上挑选股票的方法
传统金融将其理念发展成了严谨而有说服力的理论，这些理论可以一路将我们从个人投资者的行为一直带到全球市场的运作之中。传统金融理论在很多方面都是传统经济学中优雅和高度发达的分支之一。
然而，在过去的20年里，现实对这一理论并不友好。正如本章开头所指出的那样，诸如1987年的崩盘和20世纪90年代的技术泡沫等事件已经极大地挑战了传统金融理论。但也许更重要的是，使用先进的统计工具进行实证工作的新一代经济学家已经在质疑该理论的核心原则。从这项工作的有利的角度来看，该理论充其量只是在某些情况下大致适宜；在最坏的情况下，我们可以说理论太简单而且是错的。为了切入问题的核心，我们需要明确三个显著的事实：
◎第一，大量的实证和实验证据表明，现实世界的投资者看起来并不像理论中描述的是完全理性的。 12 投资者不会像传统理论所假设的那样贴现，他们对风险存有各种偏见，在处理信息时会出现框架错误，并且会摸索着作出决策。正如第6章已经概述过的，这并不意味着投资者是非理性的或仅仅说是根据情感作出决定。相反，他们是“有限理性”和归纳理性的，而不是完全理性和演绎理性的。可以这么说，30年的工作毫无疑问地表明，完全理性没有体现出经济现实。
◎第二，巴舍利错了，市场并不是随机游走的。通过审视拥有较大结构的市场数据我们发现，它们具有复杂适应系统的所有典型特征。
◎第三，在传统经济学意义上，金融市场并不高效，但正如我们将要看到的，从进化的意义上来看，金融市场的效率非常高。
市场是不断进化的生态系统
传统金融学的一个基本主张是市场中的任何模式或信号都会被警惕和贪婪的投资者用来套利。如前所述，传统金融学假设所有投资者都可以获得相同的信息，如果股票价格存在任何模式，投资者将会发现这些模式，并在定价决策中将其考虑在内，从而推动市场回归随机游走。
然而，传统金融学中的均衡框架导致经济学家忘记了时间，也忘记了市场是动态系统。法默和他在预言公司的同事发现，他们可以在市场数据中发现有统计意义的信号（见图17-1）。 这些“信号”包括复杂的模式和预测未来股价的各种因素之间的关系，例如利率、交易量——由于这些信号是私有的，他们并没有详细披露其组成部分。传统理论认为，任何此类信号一经发现，会被立刻用于套利。但法默和他的团队发现，这些信号会持续一段时间，通常为数天或数月，有时甚至持续长达10年（见图17-1a）。随着交易者发现并利用这些信号，他们常常会看到信号随着时间的推移而减弱。但他们还发现，市场的复杂非线性动态意味着即使旧信号由于套利而消失，新信号也在不断被创造（见图17-1b）。
图17-1信号出现并消失：1975—1998年两种私有预测信号的强度
资料来源：法默（2001年）。
法默从交易经验和研究中获得的重要信息是，市场形成了一种不断进化的生态系统。市场上有各种各样的交易者和投资者，他们都有不同的心智模式和策略。随着时间的推移，这些主体会相互影响，不断地学习和调整策略。可以说人们一路在所有可能的投资策略库中跌跌撞撞地寻找方向。这些主体复杂的互动，不断变化的策略，随着时间的推移出现的新信息都会催生或者消灭模式及交易机会。
圣塔菲研究所的布莱恩·阿瑟曾诗意地称市场为“预期的生态系统”来描述主体与其策略之间的相互影响。
价格不等于价值
最初，法默创造了一个只有一个基本主体和做市商的市场。随后他进一步简化市场，方式是假设基本的主体始终能够确切地了解股票真实、完全的理性价值。为向传统金融学致敬，法默也假设真正的价值是随机游走的。然后他给基本主体设定了一个简单的交易规则：如果股票的价格低于基本价值，买入；如果股票的价格高于基本价值，卖出。而法默的期望是，这个简单的设置拥有一个完全理性的主体和完美的信息，会复制传统金融学中达到均衡的条件，同样，市场价格将追踪真实价值并随机游走。
然而事实并非如此（见图17-2），股票价格与其价值大致相当，但也并不完全匹配。
市场效率的新定义
金融市场是否有效率？从复杂经济学的角度来看，金融市场中充满了相互竞争的交易策略，是一种不断进化发展的生态系统。因此，询问市场是否有效与询问雨林的生态系统是否有效一样重要。那么，衡量效率的参照物是什么呢？
我们还可以提出一系列更有意义、更具体的问题：市场对新信息的反应速度如何？答案是非常快。有大量研究表明，当信息出现时，市场几乎会立即作出反应。
市场是否能够有效地处理信息？答案是肯定的。市场能够对从人群中获得的大量信息进行分类，并且综合考察这些信息的含义。 已有实验利用市场来预测选举结果以及体育比赛的比分，以及奥斯卡颁奖典礼的结果等方方面面的内容，并且市场经常作出更多的预测，这些预测结果比个别专家的预测或者民意调查更精准。 这种利用信息的效率是有效市场假说的基石。然而，该理论假设市场的强大预测能力只用在与股票基本面相关的信息，而在现实世界中，交易者也会猜测其他交易者正在进行及思考的事情，并对此下注。
在这种动态更强的情形下，市场中的人们在不停地产生预期，又在不断地揣度别人的预期，市场处在一种无限循环的预期的环路里。约翰·梅纳德·凯恩斯就曾指出了这种无限回归——“人们对舆论的走向有所预期，我们用智慧来预测这种预期”。布莱恩·阿瑟在他的酒吧问题中详细地从数学角度阐释了这一问题。 那么，这些对期望的预期是否满足了市场的进化动力？答案是没有，这意味着虽然市场是非常强大的信息处理方，但在传统经济学看来，市场的效率并不高。
投资者是完全理性的吗？不，但投资者是利己主义的。金融市场不是慈善机构，而是受到恐惧和贪婪的驱使。投资者聪明吗？总的来说是这样的，大多数金钱都是由专业人士管理的，包括那些聪明的街头交易者以及火箭科学家和博士。资金经理人拥有人类的所有优势，例如精湛的模式识别能力和创造性的学习能力，他们也拥有人类所有的脆弱性，包括非理性和偏差。市场竞争激烈吗？答案是“是的”。看看交易大厅里那些焦虑不安的面孔，你就能清楚地看到这一点。随着全球资本流动的管制放松，市场的竞争越来越激烈，也只会越来越激烈。
聪明、有竞争力的投资者能否从有利的机会中套利并推动市场提高效率？有时候是这样的，但并非总是如此。法默指出，传统理论对市场效率作出了两个关键的假设。 第一，为了实现套利，交易者必须能够识别出产生异常利润的策略。第二，他们用于实现异常盈利策略的资金数量必须足以套利并使市场恢复效率。法默指出，这两种假设放在现实世界中都存在问题。衡量一个异常盈利策略的标准是信息比率，也称夏普比率（Sharpe ratio）或回报风险比率，即预期年回报率除以该回报的预期标准差。高回报、低风险的策略具有较高的信息比率，而低回报、高风险的策略具有较低的信息比率。大多数交易者认为，信息比率为1时的策略比较诱人。
但正如法默所说，了解策略的信息比率需要花费时间。假设收益呈正态分布，那么根据统计法则，需要4年的数据才能确保交易者采取的策略信息比率为1（但由于数据挖掘本身的问题，我们又不能仅依靠历史数据，必须实际测试未来的策略）。如果收益具有肥尾特点，则需要更长的时间。因此，交易者通常采取的经验法则是，用5年的时间来了解一项策略是否有利，这可能是正确的，而这个时间尺度被“第一百万只猴子”的问题进一步延长了。如果有足够多的交易者进行交易，那么很可能他们当中有一个人运气很好，在5年的时间内都运转良好，这样识别异常盈利策略的时间又会延长。
第二个假设也存在类似的困境。传统理论假设有无限量的资本可以立即用于验证异常盈利策略。但在现实世界中，成功的交易者需要随着时间来积累资本。如果交易者一开始拥有100万美元并获得25%的回报，他就需要用30年时间将管理资金增加到10亿美元。如果这位交易者每年额外借助外部力量将其资本翻倍，则仍需要10年时间将资金增加到10亿美元。成功的交易者有可能更快地从外部投资者那里筹集大笔资金，但这仍然需要几年时间来建立业绩记录并筹集资金。但是在这几年的周期中，市场风云变幻，因此盈利的交易策略从出现到消失的时间跨度可能会比从市场中套利又恢复效率的时间要长。
是否存在神奇的致富公式？并没有。
有效市场假说是19世纪的均衡理论和巴舍利耶随机游走理论之下诞生的神话。虽然传统市场效率可能不是非常有意义的概念，但金融市场是高效的进化系统。市场是最好的社交技术，用于整合大量观点，为复杂资产定价，并分配资本。此外，多个市场的竞争强度可以确保市场能够快速处理信息，并使参与者处于压力之下，不断创新。麻省理工学院的罗闻全将市场的这种进化效率称为“适应性市场假说”。 如果说纽约华尔街、伦敦金融城或世界范围内的其他市场都有一个神奇的公式的话，那就是变异、选择和放大，并周而复始重复这一过程。
沃伦·巴菲特总结了他对资本成本的看法：“我和查理·芒格一点也不清楚我们的资本成本是什么，我们认为整个概念都相当疯狂。坦率地说，我见过的资本成本对我来说都没什么意义。” 虽然传统的计算资本成本的方法存在缺陷，但是更好的方法还有待开发。 复杂性金融学研究计划中的优先事项就是开发一种替代资产资本定价模型的方法，以及一种衡量风险的新方法。目前，许多首席财务官和其他高管都坚持使用传统方法，但他们应该有保留地使用这些数字，并且做任何决策时都要彻底测试决策敏锐度对这些计算结果的影响。
股票期权是否有意义
20世纪70年代的学术金融革命的一个结果就是，董事会和管理团队衡量公司成败的主要指标成了股票市场表现。这反过来又掀起了一种通过使用股票期权将高管薪酬与公司在股票市场的表现联系起来的运动。
这场运动背后的动机和出发点非常有意义。公营公司受到内部的委托代理问题困扰，这使得公司的股东常常与首席执行官及其管理团队相对抗。一方面，股东希望公司管理层能够将股份价值最大化。
一个符合所有者和管理者利益的合理方式是衡量管理团队对股价所做的贡献，然后给予他们经济激励，以期提升股价。有观点认为，实现这一目标的最佳方式是为经理人提供股票期权，将他们未来的薪酬与未来的股票表现挂钩。这种想法在20世纪80年代风靡起来，像一场野火一样扩张，在一波恶意收购让董事会面临压力以提高其公司的股价时尤其如此。1983年，美国首席执行官薪酬中位数中，股票期权占至23%，而1998年上升到了45%。
从理论上看，这是个好主意，但从复杂性金融学和实际实践的角度来看则有一点问题。大多数国家法律都规定了管理团队要为股东利益服务，具有信托责任，大多数复杂经济学家都会认同委托代理问题的重要性。同时他们也会指出一个重大问题：首席执行官和管理团队实际上并不控制股票价格。他们会控制战略、成本、投资和人员等因素，而这些会影响公司的收入、利润、资本回报和增长等。首席执行官和管理团队掌控的杠杆能够影响公司创造经济价值的能力，但只会间接影响股价。
传统经济学家认为，将管理人员的表现同股票价格捆绑在一起的做法还不错，因为在有效的市场中，从长远来看，管理层影响的基本面也会推动股价上涨。但正如我们所看到的，在实际当中，价格并不总是与价值正相关，而且偏差可能很大并持续多年。当然，价格和基本价值之间存在一定的相关性，市场对管理团队的行为并非完全脱敏，但这种相关性也并非密不可分。实际上，首席执行官正握着松动的方向盘向前行驶，而我们则是在这种情况下判断他驾驶能力的优劣。
有时候，投资策略之间的相互作用、交易者的心理、市场制度结构和其他超出管理团队掌控范围的因素对股价的影响远远超过基本面因素。
事实上，我们不应让首席执行官对无法控制的股价负责，而应该让他们对实际掌控的事情负责，即获取基本的经济效益并创造长期价值。自20世纪90年代初以来，哈佛大学商学院教授罗伯特·卡普兰（Robert Kaplan）与戴维·诺顿（David Norton）共同写过一本书，也一直在倡导一种衡量公司业绩的方法——平衡计分卡（balanced scorecard）。
卡普兰和诺顿指出，没有任何单一指标，包括股价，能够完整地展示公司的业绩。相反，卡普兰和诺顿建议每个公司对业务模型中推动创造价值的因素进行分析，并根据自身特色围绕这些因素构建计分卡。计分卡应该包括会计、金融市场和其他指标的组合，这些指标涵盖公司的增长、盈利能力和资本回报，并提供反馈性和前瞻性观点。总体而言，我们应关注让管理团队创造长期的经济价值。
公司的目标是什么
如果说用股票价格变动来衡量企业价值令人生疑，那么有一个更大的问题是：公司的目标应该是什么？传统经济学家认为，企业或公司创立的目标是整个社会的经济利益。正如我们早期所看到的，一般均衡理论认为，如果管理者寻求将其个体公司的利润最大化，且消费者寻求将其通过消费获得的乐趣最大化时，那么资源将被优化地分配给社会。正如凯恩斯曾经说过的那样，“资本主义就是建立在这样一个惊人的信念的基础上的：人们出于最肮脏的动机，用着最肮脏的手段，却在某种程度上给全社会带来了益处”。因此，管理者为社会服务的最佳方式是将企业的利润最大化。
我们在利润最大化中遇到的一个问题是，我们如何知道管理层实现了利润最大化呢？10%的利润是否足够好？15%呢？我们拿什么来衡量呢？传统经济学认为，衡量管理层是否出色的最佳裁判是资本市场。自利的投资者希望将资金投入能够获得最大风险回报的地方。由于债务资本获得了固定的利息，而股权收益会随公司的盈利状况的变化而变化，所以股东正是管理层做得好坏与否的最佳裁判。因此，将股东价值最大化能够实现利润最大化。
此外，许多国家都清楚地阐释了董事会和管理团队必须为股东的经济利益服务的法律义务或信托义务。美国和英国在提升股东地位方面走得最远，其他国家的法律制度，特别是许多欧洲国家和日本，也规定了管理层对股东的信托义务，但股东被视为必须满足其利益的众多利益相关者之一。利益相关者包括员工（通常由工会代表）、消费者、公司所在的社区以及政府。在荷兰，在董事会上，大公司需要由劳动者来代表，而公司的目标被定义为业务的连续性，而不是股东价值最大化。股东资本主义倡导者认为，这样的利益相关者系统在通过满足竞争性利益集团来混淆视听，管理层更不负责，实际上不如股东制度，不能较好地服务于整个社会。股东资本主义倡导者以此为证据指出，美国的股东资本主义已经创造出了高生产率、高增长和高就业的经济。
这不仅仅是一个学术问题，一直以来，围绕着治理改革、企业的社会责任倡议、反全球化抗议以及欧盟经济模式的未来，人们一直争论不休，而其中最为核心和饱受热议的话题便是企业应该为谁的利益服务。
管理层要欣然接受持续和增长的双重目标，就要充分地应对执行和适应中固有的紧张局势，同时他们也要在压力之下平衡两者的关系，采取更均衡的策略。在充满竞争的进化环境中，“持续和增长”是要达成的目标，而“适应和执行”则是如何达成这样的目标的路径。进化系统中，持续和增长是所有安排里永恒的需求。
07 公共政策：左右派争论的终结
经济世界总是与政治世界联系在一起，而且从历史上看，经济学理论中的范式转换导致了政治格局的重组。亚当·斯密的思想极大地促进了19世纪自由贸易的发展；马克思的理论助力了20世纪的大变革；新古典主义范式奠定了西方资本主义正统思想的智力基础；而凯恩斯主义则用国家的角色调和了西方资本主义正统思想。第二次世界大战后，西方经济学中国家激进主义思想的发展突飞猛进，直到20世纪80年代遭遇了罗纳德·里根和玛格丽特·撒切尔的挑战，而这两位都受到了米尔顿·弗里德曼和弗里德里希·哈耶克等经济学家的启发。
复杂经济学思想将如何影响政治和政策？通常经济思想的学术发展与其对社会产生的更大影响之间存在至少几十年的时间差。马克思于1848年发表了他的《共产党宣言》，然而俄国革命直到1917年才发生。凯恩斯在20世纪30年代就出版了他最具代表性的著作，而他的思想所带来的巨大影响一直到第二次世界大战后才得以体现。甚至于在《国富论》出版两个世纪以后，许多政治人物似乎仍然难以理解亚当·斯密的思想。虽然我们可能要过很多年才能感受到复杂经济学对公共领域产生的巨大波动，但不妨先来猜想一下究竟会有些什么样的影响。
我的观点是复杂经济学既不亲左也不亲右。事实上，复杂经济学可能会使政治的历史框架过时。
-end-
书名：财富的起源
著者： 埃里克拜因霍克
电子书定价：143.99元
The Origin of Wealth: The Radical Remaking of Economics and What it
Means for Business and Society
看到此处说明本文对你还是有帮助的，关于“财富的起源是什么？传统经济学已经过时了吗”留言是大家的经验之谈相信也会对你有益，推荐继续阅读下面的相关内容，与本文相关度极高！
