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复杂性科学与复杂性经济学
复杂性科学的兴起表明了科学正处于一个转折点——那就是复杂性科学的兴起(成思危，1999)，是人类历史上又一次科学范式的大变革。如果说相对论排除了绝对空间和时间的幻觉，量子力学排除了可控测量过程的牛顿迷梦，那么，作为复杂性科学中的一个组成部分的混沌论则排除了拉普拉斯决定论的可预见性的狂想(格莱克，1990)。而主流经济学的发展历史表明，自然科学每一次理论与方法的重大变革，都成为经济学创造思维的源泉(张永安、汪应洛，1997)。因此，复杂性科学的兴起必然会对经济学的发展带来深远的影响。本文拟就复杂性科学与经济学展开一些讨论。
二、复杂性概念
苗东升(2000)认为，从科学方法论角度看，复杂性应是复杂性科学的首要概念，需要给出它的科学定义。按照传统的理解，简单与复杂是相对的。一个事物在未被认识以前是复杂的，一旦被认识了就简单了。复杂性研究的提出最少可以追溯到20世纪40年代，明确提出建立复杂性科学也有10多年，但复杂性究竟是什么，目前还没有统一的说法。不同的学者基于不同的学科背景和研究对象，给出不同的复杂性定义。据郝柏林(1999)介绍，麻省理工学院的Seth Lloyd编辑了一份清单，至少有31种不同的复杂性的定义。也许根本不存在统一的复杂性定义，至少目前不必追求这种统一定义，多样性、差异性是复杂性固有的内涵，只接受一种意义下的复杂性，就否定了复杂性本身(苗东升，2000)。
但我们可以从以下几个方面来理解复杂性：
(1)表现出复杂性的复杂系统一般是有大量的、不同的、相互作用的单元构成的网络。每一单元都会受到其他单元变化的影响，并会引起其他单元的变化。
(2)各单元之间的相互作用是非线性的。系统的整体不再为部分之和，部分与整体之间不只是现象上的因果关系，而是“一只活鸡被分成两半就不再是活鸡的两半”的关系。复杂系统的过程具有不可逆性。系统对初值具有很强的敏感性。
(3)复杂性是系统的某种动态行为，往往伴随涨落。复杂性表现在系统是动态的、开放的、远离平衡的；系统是自组织的，具有一定的自组织核心。而且复杂性也意味着系统处于发展变化之中并能在发展过程中不断地学习并对其层次结构与功能结构进行重组与完善；系统与环境有着密切的联系，能与环境相互作用，不断地适应环境的方向发展变化。
(4)复杂蕴涵着复杂多样和层次结构。系统具有多层次、多功能的结构。每一层次均构筑其上一层次的单元，同时也有助于系统某——功能的实现。在系统变化无常的活动背后，呈现出某种捉摸不定的秩序。应当承认区分不同层次上的复杂性。复杂性科学试图探索掌握不同层次的复杂系统活动背后的东西。
(5)复杂性是系统、组织的内在属性而不是个体、单元固有的属性。它来自复杂系统内各个部分之间的非线性相互作用产生的自组织和适应能力。复杂性表现在系统的状态能被“看到”，也可以理解，但却无法把各要素或单元间的复杂而非简单的相互作用进行一一的还原。在经济系统中尤其如此。经济组织在更多情况下表现为一种自我构造。如从企业的行为，我们推不出它的成员的行为；了解企业每一个成员的行为也推不出企业的表现。
复杂性的本质、内涵要求我们不能把复杂性全部归结为认识过程的不充分性。我们必须承认存在客观的复杂性，真正的复杂性应当是具备自身特有的规定性，即使一个复杂问题已被人们认识、找到了解决方法，但它依然是复杂的。也就是说，复杂性是客观世界固有的、不以人的主观意志为转移的属性，不会因为科学的发达而消失(苗东升，2000)。这就要求我们在对复杂性问题进行简化的时候必须遵循这样的路线：必须在保留系统产生复杂性之根源前提下进行简化。这同经典科学在面对复杂现象时总是设法把复杂性简化掉，即把复杂性当作简单性处理是明显不同的。复杂性研究的方法论原则是把复杂性当作复杂性进行处理。
三、复杂性科学与复杂性经济学
主流经济学的发展从亚当·斯密算起，已历经200多年，其间虽有李嘉图、穆勒、马歇尔、凯恩斯等数次革命，但在一定程度上都是牛顿经典科学思想在经济学上的移植和应用。他们对于经济现象都习惯地从单一的因果角度对复杂的世界做还原论和确定论的思考，以为经济本质上是一个以线性关系为基本特征的、经济的对象世界是一个满足线性叠加的世界，那里没有间断、混沌，更没有突变和分叉。他们用最优化、均衡、理性、稳定等概念来解释、分析、预测经济领域的各种现象。其相应的经济模型是线性(或对数线性)方程加上随机项。很明显，这种理论、方法是一定条件下经济系统的良好近似，也取得了不少成功。
而在实际经济活动中，一方面经济活动要素之间的关系错综复杂，经济现象常常表现出随机性、不确定性；而另一方面，经济问题处理的是人的问题，进一步是人的集合，不是单个的人的问题。作为市场主体的人，是有血有肉的“现实人”、“社会的人”，是有思想、欲望、情感、意志等的。与自然的发生不同，人的活动更多的不是“发生”，而是“行为”，即人的意识的外在表现(刘怀德，2001)。因此，经济的真实过程和现象往往是非线性、不可逆演化、远离均衡等，如宏观经济变量的不规则涨落、股价的大幅波动以及某些经济时间序列的高度自相关性等。但传统经济学受到牛顿力学的局限，对于这些无法做出令人信服的解释。即使是20世纪50年代兴起的新古典经济学也是如此。如借助数学的集合论和拓朴学方法，以阿罗—德布鲁(Arrow - Debreu)模型为代表的公理化体系建立起来的微观经济学的完美数学结构与经济实际也依然缺少联系。在该理论中，市场是完全竞争的、无逆向选择、没有交易成本、没有组织问题，追求自身利益最大化的厂商和消费者通过价格体系的自发调节实现均衡。这虽符合逻辑美学上的评判标准，但只要看一看周围的世界，我们就知道它所说的并不真实。
作为以解释、分析、预测经济现象为己任的经济学家们当然不会忽视这些缺陷的存在，他们必然会努力寻找新的方法、理论以更新经济学理论。经济学理论方法的更新过程中，从不拒绝从自然科学中汲取“有效成分”(张永安、汪应洛，1997)。经济学家们必然会去关注并吸纳同时代自然科学理论和科学方法的最新成就，应用新的思维方式、新的研究工具去研究经济现象。给自然科学带来巨大科学范式转变的复杂性科学一出现就引起了经济学家的高度重视，经济学家当然不会
放弃这一发展和更新经济学理论与方法的契机，将复杂性科学理论引入经济学，给经济学的发展注入了新的活力。
因此，自从普里高津证明了经济系统是一个耗散结构，也遵从负熵定律以来，经济学家就开始寻找能够真实描述系统演化形态和处理不确定性因素的基本方程(傅琳，1992)。人们在研究中发现，经济系统作为一个不断演化的系统，本质上是一个复杂的非线性系统(朱宏雄、张立洪，1993；戴国强、徐龙柄、陆蓉，1999；刘洪，2000)。因此，运用复杂性科学的理论、方法对经济进行研究是必要的、可能的。如在1980年，美国经济学家司徒泽(Michael J．Stutzer)首先将混沌理论应用于经济学，在哈维尔模经济增长方程中揭示了混沌现象，发表了题为“一个宏观模型中的混沌动力学和分叉”的论文；经济学家德依(Day，R)1982年和1983年分别发表了题为“非规则增长周期”和“经典增长中显现的混沌”的论文则完成了复杂性经济学理论上、试验上的突破，从而使复杂性经济学开始步入主流经济学的阵地。
我们将这种经济学与复杂性科学相结合的经济学称之为复杂性经济学。复杂性经济学是在经济理论的指导下，运用复杂性科学的理论和方法，研究和揭示复杂经济系统规律的一门经济学分支。复杂性经济学旨在揭示经济系统中复杂现象的产生、演化和发展规律，以指导经济实践。复杂性经济学已不再把经济现象看成是市场稳定和供求均衡的结果，而将经济现象看成是由许多相互作用的个体在不稳定的状况下保持不断调整关系的结果。每个个体都会根据它对未来的预测及其他个体的反应来采取行动，并且在不断地学习和适应。由此会突现出新的经济结构和模式，而组成经济的结构、行为及技术等因素也会不断地形成和重组。与过去的传统经济学强调的“稳定”、“均衡”、“合理性行为”不同的是复杂性经济学要强调的是“不稳定性”、“结构变化”、“时空尺度”等。当然，稳定、均衡、合理性等也应给予适当考虑。正如相对论、量子力学对于经典力学一样，复杂性经济学并不否认传统经济学，而是普适性更高的研究经济现象的理论和方法。
作为复杂性科学研究原则的反映、结合我们对于复杂性的理解及复杂性科学研究的基本方法(成思危，1999)，我们认为复杂性经济学研究的基本方法包括以下六个方面：
1．定性判断与定量相结合。通过定性判断建立经济系统总体及各子系统的概念模型，并尽可能将它们转化为数学模型，经求解或模拟后得出定量的结论，再对这些结论进行定性归纳，以取得认识上的飞跃，形成解决经济问题的建议。
2．局部描述与整体描述相结合。整体是由局部构成的，整体统摄局部，局部支撑整体，局部行为受整体的约束、支配。因此，描述经济系统包括描述整体和描述局部两方面，需要将二者结合起来。在经济系统的整体观对照下建立对局部的描述，综合所有局部描述以建立关于经济系统整体的描述。
3．微观分析与宏观综合相结合。微观分析的目的是了解经济系统的组织单元及其层次结构，而宏观综合的目的则是了解经济系统的功能及其形成过程。
4．还原论与整体论相结合。还原论强调从局部机制和微观结构中寻求对宏观现象的说明，例如用物理—化学规律来说明生物现象，这显然是片面的。而整体论则强调系统内部各部分之间的相互联系和作用决定着系统的宏观性质，但如果没有对经济系统局部机制和微观结构的深刻了解，对宏观经济现象整体的把握也难以具体化。
5．确定性分析与不确定性分析相结合。系统的不确定性有很多种类，如随机性、模糊性、信息不完全性、歧义性等。从牛顿以来，科学逐步发展了两种并行的分析框架体系。一种是以牛顿力学为代表的确定性分析，另一种是由统计力学和量子力学发展起来的概率论分析。经济学的发展也如此，要么是只使用确定性分析，要么是只使用概率论分析，没有将二者很好地沟通起来。但在复杂性经济学的研究中，应努力有意识地将确定论框架体系和概率论框架体系沟通起来，从这两种分析体系根深蒂固的人为对立中解脱出来。
6．科学推理与哲学思辩相结合。经济学是具有某种逻辑结构并经过一定实践检验的概念系统，经济学家表述经济学理论时总是力求达到符号化和形式化，使之成为严密的公理化体系，但是如同科学的发展一样往往证明任何理论都不是天衣无缝的，总有一些“反常”的现象和事件出现。这时就必须运用哲学思辩的力量，从个别和一般、必然性和偶然性等范畴以及对立统一、否定之否定等规律来加以解释。
四、结束语
我们生活的世界是一个复杂的非线性世界。对自然、社会和经济中的复杂性研究已成为人们面临的重要挑战。复杂性科学的目的就是要进一步贴近现实的、真实的世界，在传统的思维和方法无能为力的地方，为人们建设通往美好生活的道路。它表明了“稳定、均衡、线性的模式”在日益多样化和复杂化的世界中只能是一厢情愿的幻想。按照复杂性科学，经济系统具有内在的不可预测性，它的行为与结果之间不再是单一的和线性的，而是耦合的与相互非线性作用的。复杂性科学的兴起是科学范式的又一次大转变，把复杂性科学引入经济学产生的复杂性经济学将突破经济学原有的还原论的思维模式，为我们更贴近社会变化规律开辟了新的视野。我国经济学界应关注复杂性经济学的发展及其应用，并努力应用复杂性科学的思想、理论、方法去研究经济中的问题，并积极参与复杂性经济学的发展、建设。
诚然，我们不能指望复杂性经济学能解决所有的问题，不能对新的思路期望过高。实际上，复杂性科学本身还是一门正在发展的学科，距离成熟还有很大的历程。但重要的是，它会给予我们启示，改变我们的观念，拓宽我们研究经济的思路。
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