財富的起源是什麼？傳統經濟學已經過時了嗎

01 財富起源之謎由來已久

財富為何物？對於馬賽族人來說，財富是以牛的數量來衡量的。對於本書的讀者而言，則以美元、英鎊、歐元、日元或其他貨幣作為衡量標准。200多年前，偉大的經濟學家亞當·斯密指出，在整個歷史進程中，人們用以衡量財富的標准是多種多樣的：“在早期社會，牲口被當作商業上的通用媒介，雖然這是最不方便使用的一種媒介……據說食鹽是埃塞俄比亞商業和交易的通用媒介；在印度的某些沿海地區，人們使用的通用媒介是某種貝殼；紐芬蘭是幹制鱈魚；弗吉尼亞是煙草；美國的部分西印度殖民地是糖；其他某些國家則是牛皮或熟皮；我還聽說，在蘇格蘭的一個村莊，至今工匠去面包房或酒館的時候帶的還是釘子，而不是錢。”

財富最初的起源在何處？人們流下的汗水和腦袋裏的知識是如何創造出財富的？為何隨著時間的流逝，世界變得越來越富裕？人們是如何從以牛交易轉變成以微芯片交易的？這一系列問題最終將把我們導向一個關於財富的最重要的未解之謎：人們如何才能創造出更多財富？我們可以基於狹隘的自身利益提出這個問題，但也可以提出一個更宏大的問題，即如何才能增加社會財富？管理者應該如何發展企業，才能夠為人們提供更多的工作崗位和機會？政府應該如何發展經濟，以解決貧困和不平等問題？全世界的不同社會應該如何創造資源，解決教育、醫療和其他急迫的問題？全球經濟應該如何以可持續的方式發展？財富或許買不來幸福，但貧困卻可以“買”到世界上數以百萬計的民眾的痛苦。

財富是什麼？財富是怎樣產生的？如何為個人、企業和社會創造更多的財富？這些問題都是經濟學領域最重要，也最古老的問題。然而，縱觀歷史，經濟學似乎很難回答這些問題。

關於這些基本問題的新答案是在最近幾十年的工作中產生的。這些新答案不僅源自經濟學家的工作，同樣還源於生物學家、物理學家、進化論理論家、計算機科學家、人類學家、心理學家和認知科學家的

人類財富的爆炸性增長

我們簡要總結一下250萬年間的經濟發展史：在非常長的一段時間內，幾乎什麼都沒有發生；然後突然之間，天翻地覆。人類曆經經濟史上99.4%的時間，達到亞諾瑪米族人的經濟水平；然後又花了0.59%的時間，達到1750年的經濟水平；最後經過0.01%的時間，全球財富躍升到現代世界的水平。從另一個角度來說，超過97%的人類財富是在最近0.01%的歷史階段被創造出來的。
23 正如經濟歷史學家大衛·蘭德斯（David Landes）所描述的那樣，“比起自己曾孫輩的生活水平，1750年的英國人的生活水平與愷撒時期士兵的生活水平更為接近”。

複雜經濟學

經濟是一個進化系統，這個概念是具有革命性的，尤其是因為它與過去100多年間發展出來的大部分經濟學的標准概念是相沖突的。然而，它遠不只是一個新穎的概念。進化理論與經濟學有著一段很長的緊密相連的歷史。
事實上，是一位經濟學家激發了達爾文某部分最重要的洞見。1798年，英國經濟學家托馬斯·羅伯特·馬爾薩斯（ Thomas Robert Malthus）出版了一部名為《人口論》（As Essay of the Principle of Population
）的作品，在書中，馬爾薩斯將經濟描述為一場競爭性生存掙紮以及人口增長與人類生產力增長之間的持續鬥爭。

馬爾薩斯預言，在這種鬥爭中，人類將會敗北。達爾文閱讀了馬爾薩斯的著作，並在自傳中記錄了自己的感想：

如果人們能夠更好地理解財富的起源，就能利用這些知識找到為人們創造經濟增長和機會的新辦法。複雜經濟學並不是解決一切管理挑戰或社會問題的萬金油。對自然現象更加科學的理解為創造更好的人類生活條件作出了巨大貢獻，同理，對經濟現象的科學理解也有可能給全世界人類帶來福祉。

02 傳統經濟學的時代已經結束

更確切地說，問題在於學術、商業和政策制定者群體越來越覺得經濟學沒有發揮它作為一門科學的真正潛質。
如今，該領域許多“偉大思想”的歷史已經超過100年，太多正式的理論和數學模型要麼被不現實的假設拖了後腿，要麼與現實世界的數據直接矛盾。

問題的關鍵不在於詆毀過去的貢獻，而在於承諾“經濟學可以做得更好”，是時候往前走了。

歷史上，經濟學家一直對兩個基本問題爭論不休：一是財富是如何被創造出來的，二是財富是如何分配的。
在《國富論》中，亞當·斯密回答了這兩個問題。
他對於第一個問題的回答簡單而有力：人們從環境中獲取原材料，經過勞作將這些原材料轉變為人類所需的東西，經濟價值由此產生。比如，制陶工人從地裏取出黏土並用它來制成一個碗。斯密的偉大洞見在於他提出財富起源的秘密就藏在勞動生產力的提升之中。制陶工人在一個小時內能夠制造的碗越多，他就越富有。生產力的秘訣則在於勞動分工以及勞動分工所帶來的專業化。

亞當·斯密認為，最公正的分配資源的機制是能夠讓人們追求自身利益、自主決策的機制。
畢竟，每個人都是自身幸福的最佳判斷者。與此同時，對於社會整體來說，最好的資源分配方式是將資源分配到利用效率最高的地方，由此實現社會總財富的最大化。在道德層面而言，浪費資源是不應該的（對節儉的蘇格蘭人來說尤其如此），因為這樣會減少社會可用的總財富。亞當·斯密提出的基本原理源自他在格拉斯哥大學的導師弗朗西斯·哈奇森（Francis Hutcheson），哈奇森曾呼籲“為多數人爭取最大的幸福”。
亞當·斯密對於如何實現這個目標提出了一個革命性的觀點（至今對於部分人來說仍然如此）：自由競爭是分配社會資源最公正的機制。

這只“看不見的手”為社會帶來了資源高效分配的喜人結果，它是競爭市場所產生的機制。亞當·斯密描繪了價格是如何在生產者和消費者於市場相遇的過程中提供這種關鍵機制的。

古典經濟學以一個令人矚目的框架取代了原來的理論，描繪出市場是如何平衡消費者需求與經濟生產，並自然而然地達到一個雙方都滿意的平衡點的。但仍有一個重要問題懸而未決：對於某種特定的商品、特定的效用和特定的生產過程而言，價格到底是什麼？我們能夠對它進行計算和預測嗎？

趨於至善的經濟

亞當·斯密假定人類的利己主義會驅使市場走向平衡，在這種平衡狀態下，人們會商定價格，進行交易，出清市場。瓦爾拉斯證明了這種平衡狀態可被認為是一個平衡點，並且可以用數學計算出來。傑文斯表明，在效用不同、資源有限的世界裏，如果人們追求幸福的最大化，他們必然要進行交易來達到市場的平衡點。

亞當·斯密推進了傑文斯的觀點：利己主義不僅能使市場趨於平衡，它還會為整個社會帶來最好的結果。

出生於布魯克林，他在哈佛大學接受訓練，並在麻省理工學院度過了自己的職業生涯。
索洛並沒有被熊彼特的缺乏數學敏銳性所困擾，他試圖將增長與新古典主義理論中所說的碗中球的可預測性調和在一起。在1987年獲得諾貝爾經濟學獎並發表演講時，索洛描述了他發展理論的動機。
關於增長的早期數學工作被過度簡單化了，它假定資本的產出是恒定不變的，也就是說，對於工具、機器和裝備等進行投資所得到的回報是恒定不變的。這種假設明顯是不現實的。從歷史發展來看，技術的變革將會極大地提升資本的產出——拖拉機的產出要遠遠高於牛拉犁的產出。索洛希望找到一種方法來對這個重要的方面進行解讀。

熊彼特將創新看作打破均衡的力量，而索洛則希望用一種與新古典主義理論一致的方式來解讀創新，並維持經濟的均衡。

增長和均衡聽起來並不像一對可以兼容的概念，碗中球所處的系統並不是增長的。然而，在1956年發表的一篇標志性論文中，索洛將兩個概念協調在了一起——索洛將經濟視為一種動態均衡，或者說是他所謂的平衡增長（balanced growth）。
請想象有一場馬戲表演，一位勇敢的演員在高空鋼絲上踩單車。為了保持平衡並且不從鋼絲上掉下去，演員手裏會拿一根長長的橫向木杆。雖然演員在鋼絲上騎車是運動著的，但在每一個時間點上，這位騎手都處於某種平衡狀態。同樣，索洛將經濟看作均衡中的平衡，哪怕它處於不斷增長中。

他在模型中提出有兩個關鍵的變量是外生性的：人口增長率和技術革新率，這兩個變量驅動了經濟增長（你可以將它們看作高空鋼絲騎手作用於單車踏板的力量）。隨後，索洛表明，經濟中的其他因素，例如儲蓄率和經濟中的總資本量，將根據人口增長和技術變革自動地進行平衡，就像馬戲演員不斷地移動木杆來保持平衡。在索洛的模型裏，平衡單車騎手的角色是由勞動力和資本市場扮演的，即便是在經濟不斷增長的情況下，它們也在努力地使一切維持在帕累托最優均衡的狀態。

索洛的模型與亞當·斯密的某些觀點是一致的，即盡管人口增長或許能夠增加國家的總財富，但只有提高生產力才能提高國家的人均財富——一個國家的富有不在於它擁有多少資本，而在於這些資本的生產力有多高。在索洛看來，生產力的關鍵在於技術。
索洛的模式意味著，美國和其他西方國家並不是因為擁有自然資源，或者擁有天上掉下的資本而變得富有的。它們變得富有的過程是一個良性循環，即技術的改進提升了資本的生產力，這又會提高儲蓄水平，繼而增加投資資本。如果沒有技術的提升，資本只會根據人口數量的情況按比例增長，而人均財富值只會保持不變。1956年距離“知識經濟”一詞變得流行還有很久，但羅伯特·索洛已經發現了它。

索洛的工作使得人們對於增長這個主題重新燃起了興趣。很快，在他提出的基本模型的基礎上又出現了一系列變化的版本。然而，在20世紀80年代，以斯坦福經濟學家保羅·羅默（Paul Romer）為首的一群研究者越來越不滿意索洛模型提出的“增長的真正驅動者——技術是外生性的”這一說法，這就跟熊彼特在50年前受到的挫折一樣——當時經濟學家認為創新也是外生性的。

羅默認為增長的“能量”應該被看作經濟的內在因素，1990年，羅默發表了一篇論文，啟動了後來被稱為“內生增長理論”的研究。

索洛沒有將增長的能量源泉定義為創業者的英雄主義，而是定義為技術的特性。他指出，技術對於增加具有一種累計的、加速的特性。我們知道得越多，現存的人類知識的基礎就越大，並且從下一個發明中得到的利益就越多。知識被經濟學家稱作一種沉浸回報現象。正如之前討論的那樣，18世紀，雅克·杜爾哥指出，大部分生產過程表現出了收益遞減的相反特性。對於大多數的生產過程來說，無論是農業、制造業還是服務業，隨著投入資源的不斷增加，邊際收益會越來越少。羅默認為，在生產技術的情況中（比如我們可以將研發當作生產技術的一個環節），這個邏輯是相反的。如果我們在知識上的投入隨著時間的增加而不斷累積，收益就會越來越高。

今天，人們在微芯片和生物技術上投入一小時進行研發所得到的收益，比1900年在蒸汽機和電報機上投入一小時進行研發所得到的收益要高。羅默在他的模型中創建了一種積極的反饋、一種良性的循環，在這種循環裏，在技術上投入得越多，一個社會就會越富有，未來在技術上的投資收益也就越高，結果就是無限的、指數級的增長。在技術投資上不斷增加的回報將賦予經濟增長的腳踏板以前所未有的速度和力量。

巨人的沖突

那個工作坊的會議開得就像一場橄欖球比賽。
參與對決的一方是10位著名的經濟學家，他們以諾貝爾獎得主肯尼斯·阿羅為首。另一方則由10位物理學家、生物學家和計算機科學家組成，他們以菲利普·安德森為領頭人。經濟學家一方擁有數位大咖，例如拉裏·薩默斯（Larry Summers），他後來擔任了美國財政部部長以及哈佛大學校長；還有來自斯坦福大學的布萊恩·阿瑟，他的理論為微軟反壟斷官司提供了關鍵論點；何塞·施可曼（José Scheinkman），他後來成了頗具傳奇色彩的芝加哥大學經濟學系主任。

科學家隊伍在吸引眼球方面一點兒也不遜色，其中包括大衛·呂埃勒（David Ruelle），他是混沌理論的先鋒之一；約翰·霍蘭德（John Holland），他是人工智能方面的研究者；斯圖爾特·考夫曼（Stuart Kauffman），他是來自賓夕法尼亞州的生物學家，曾獲得麥克阿瑟基金“天才獎” ；多因·法默（Doyne Farmer），他是來自洛斯阿拉莫斯國家實驗室的一位年輕物理學大咖，因為使用非線性物理理論在阿拉斯加贏了輪盤賭而聲名大噪。

雙方都介紹了各自領域當前的最新成果，然後用了10天時間就經濟行為、技術創新、商業循環以及資本市場的運作進行了辯論。經濟學家們因為物理科學家們的理念和技巧而激動不已，同時也認為這些科學家在經濟學問題上非常幼稚，甚至有一點狂傲。另一方面，物理科學家們則對經濟學家們在數學方面的精湛技能留下了深刻印象，並且切實感受到了經濟學問題的難度。

但真正讓物理科學家震驚的是，在他們眼裏，經濟學家像是來自過去的人。後來，其中一位參會者評論說，這些經濟學家讓他想起了最近一次的古巴旅行。對於物理學家而言，他們在經濟學家身上看到的大多也是一種類似的“複古”的感覺。在他們看來，經濟學家好似被封鎖在了自己的知識禁運令中，與數十年的科學進步相隔絕，但同時他們也在心靈手巧地彎折、拉伸和更新自己的理論，以便讓它們保持效用。

不僅是經濟學裏的數學部分看起來像來自過去的沖擊波，物理學家們還為經濟學家在模型裏繼續使用簡化假設而感到震驚。自伽利略的時代起，科學家們就開始使用簡化模型，例如標准球體以及理想氣體，以便讓模型更容易分析。

以參加工作坊的科學家們的觀點來看，經濟學家對於假設的使用到了一種極端的程度。其中一個假設獲得了科學家的特別關注，那就是經濟學家所謂的完美理性。傳統經濟學簡化了人類的行為，假設人們會千方百計地了解未來，並通過不可思議的複雜計算對所有的信息進行處理，最終作出是否購買一品脫牛奶這樣的基本決策。

物理學家們對經濟學家們所作的假設感到震驚——模型不是現實的反面，而是為了看看這些假設是否已經成為該領域的通用貨幣。我只看到菲利普·安德森面帶微笑地向後靠了靠說：“你們真的相信這句話嗎？”

被逼到角落的經濟學家會這樣回答：“是的，這能讓我們解決問題。如果不作假設，你就什麼也幹不了。”

物理學家會單刀直入：“但這些假設能起什麼作用呢？如果假設不是現實，那麼你所解決的不過是一個錯誤的問題。”

傳統模型往往假設，做決策時所需的所有信息可以完整、迅速地免費獲得。當然，實際情況是，我們通常需要根據不完整或不確定的信息作出決策，如果我們需要更多信息，就得付出時間和金錢。其他關於我們生活的世界的典型假設包括：

◎　不存在交易費用（比如在買賣過程中沒有費用、稅、法律約束或其他成本）；

◎　所有產品是根據價格進行銷售的純商品（比如沒有品牌、產品質量的差別）；

◎　公司都在以盡可能高效的方式運營；

◎　消費者可以為任何可能存在的不測事件購買保險；

◎　經濟決策者之間只通過價格進行互動，而且往往是通過拍賣機制互動的。（你常去的超市上一次舉行拍賣會是什麼時候？）

這些假設加在一起，導致加州大學洛杉磯分校的宏觀經濟學家阿克塞爾·萊喬霍夫德（Axel Leijonhufvud）稱傳統經濟學模式是“聰明到不可思議的人處於簡單到不可思議的環境中”，而現實世界是“簡單到合乎情理的人應對複雜到不可思議的環境”。

時間不等人

傳統經濟學因為依賴均衡而付出的代價還包括他們對時間的奇怪看法。大部分傳統經濟學模型實際上並沒有考慮時間因素，它們只是假設經濟會瞬間從一種均衡跳到另外一種均衡，而均衡與均衡之間的瞬變條件是無關緊要的。如果模型有時間概念，通常包括“短期”和“長期”兩種，或者是一種想象的虛擬索引時間（比如博弈論模型中的回合次數，許多宏觀經濟模型中的世代數）。很少會有模型可以容納正常時間概念裏的分鐘、小時、天和周。

如果傳統經濟學模型沒有將時間的概念考慮在內，那麼我們就有理由提出這樣的問題：它們如何處理經濟中出現的變化？之前我們說過，傳統經濟學理論就像碗中球，無論我們讓球滾到碗中的什麼地方，它都會回到同一個均衡點上。但是我們知道，經濟是高度動態的現象，隨著生產能力、價格波動、消費者喜好和技術的變化，各個方面都會隨時發生變化。那麼，如何才能將這種動態性與均衡內在的靜止結合起來呢？

在此標准之上，我們就能提出一個問題：傳統經濟學的預測與數據的吻合度有多高？答案是“並不是很高”。

法國高等社會科學研究院教學主管、備受尊敬的微觀經濟學家艾倫·科曼（Alan Kirman）評論道：

過去100多年間創建的大多數優雅的經濟學理論框架將在未來10年被驗證——在均衡是由什麼構成的這一理念上，它們提供了錯誤的聚焦、誤導以及曇花一現的觀念。如果我們認為科學理論應符合兩種標准規範——預測和解釋，事實證明，經濟學理論至少是不充分的。

傳統經濟學在兩個方面經受住了嚴格的驗證。首先是金融理論，金融市場的實時數據和巨大的計算能力為傳統經濟學理論的驗證提供了前所未有的條件。不幸的是，對於傳統經濟學來說，這些數據不斷被證明與理論得出的最基本的預測相悖。

03 定義複雜經濟學

傳統的微觀經濟模型通常以這樣一種假設作為開始：消費者、生產者、技術和市場都是存在的；宏觀經濟學模型則以假設貨幣、勞動力市場、資本市場、政府和中央銀行的存在作為開始。愛潑斯坦和阿克斯特爾沒有假設這些元素，他們希望回到最初的原點，回到一種自然的狀態，他們的模型裏只存在擁有幾項基本技能的人物，以及具備一些自然資源的環境。他們希望找到能夠激發經濟產生連鎖反應的最小條件。

那麼，我們需要什麼條件才能創建一個系統，並使它不斷走向更高的經濟秩序呢？

所有這些意味著哪怕是在糖域中，也不存在導致貧困和不平等的簡單因果關系。相反，它是一個複雜的、各種因素的集結。哪怕是在糖域這樣高度簡化的世界裏，找到貧困問題的解決辦法也非易事。愛潑斯坦和阿克斯特爾指出，糖域太過簡單，以至於無法得出關於現實世界貧窮和不平等的具體結論。但模型顯示，單一維度的觀點——無論是左派觀點（例如，貧困是由於富人剝削窮人）還是右派觀點（例如，如果你很窮，那肯定是因為你愚蠢或者懶惰，或者又蠢又懶）都有可能是錯誤的，並且任何有效的解決方案都必須要系統地解決問題。複雜經濟學家超越了糖域的簡單世界，可以讓我們更好地理解現實世界中的不平等。

進一步定義複雜經濟學

糖域為經濟學真正的新方法提供了例證。盡管像糖域這樣的模型是相對較新的發展成果（主要是因為它們依賴於快速計算機），但它們是建立在悠長而豐富的思想史之上的。其中著名的歷史人物包括博弈論和元胞自動機的發明者約翰·馮·諾依曼（John von Neumann），“奧地利學派”的成員弗裏德裏希·哈耶克，行為經濟學家赫伯特·西蒙和丹尼爾·卡尼曼，制度經濟學家道格拉斯·諾斯（Douglass North），進化經濟學家理查德·納爾遜和悉尼·溫特，政治經濟學家羅伯特·阿克塞爾羅德（Robert Axelrod）和托馬斯·謝林（Thomas Schelling），以及計算機科學家約翰·霍蘭德和克裏斯多弗·蘭頓（Christopher Langton）。

表 區分複雜經濟學與傳統經濟學的五個“重大理念”

04 經濟是一種湧現現象

蕭條、衰退和通貨膨脹並不僅僅是現代獨有的現象，自有歷史記錄以來它們就在反複出現。
經濟學中還有其他同樣古老的模式，包括人均財富的長期增長，以及財富分配。這些模式之所以如此古老，是因為它們必然是經濟運作深層原因的結果，而且這些原因是獨立於特定時代的技術、政府政策或商業實踐的。

賈因和克裏希納創建了一個不斷進化的計算機生物生態系統模型。研究人員發現，如果他們隨機從模擬的生態系統中移除掉一些“物種”，通常都不會發生什麼。然而，移除一個隨機的物種偶爾也會引發一連串事件，最後導致大規模物種滅絕。某些物種在食物關系和生態位競爭的網絡中與其他物種緊密相連，生物學家稱這些物種為關鍵物種。

在他們的生態系統模型中，賈因和克裏希納指出了間斷均衡模式的三個不同階段。首先，在一個隨機的階段，網絡沒有太多結構滲透，隨機變化也沒有太多的效果——這是間斷均衡模式中的一個“均衡”時期。其次，一項創新使網絡突然進入了增長階段。觸發這些階段的創新往往會在正反饋循環中催化其他的創新，從而帶來進一步的創新。最後，當新物種出現並在生態系統中占據一席之地時，它們就創造了一個食物和生態位網絡的秩序。增長階段最終趨於平緩，隨後出現的是一個有組織的階段。

在這一階段，變化得到鞏固，網絡高度結構化，關鍵物種出現在交互網絡的關鍵點上，就像航空公司路線圖中的樞紐城市。在有組織的階段（另一個“均衡”時期），網絡會持續泡沫化一段時間，但隨後一項創新或隨機變化會擊中某一個關鍵物種。影響到某一個關鍵物種的變化輻射到結構中，然後網絡會在一波滅絕中崩潰。隨後，該過程再次以新的隨機階段開始，從而帶來另一段增長。

包括馬克思和約瑟夫·熊彼特在內的許多觀察家都注意到，技術創新會以類似的平靜和風暴模式進行。
大多數技術創新的影響是有限的。

冪律：地震和股市

在前文中，我曾簡要地指出傳統經濟學的一個預測是，股價應該遵循隨機遊走模式。這就好比你將筆放在一張紙上，然後從左向右拉筆，在這樣做的同時，你還要以隨機增量向上或向下移動筆。你也可以想象一個喝醉酒的人在大街上蹣跚而行的情形。圖8-3引自耶魯大學數學家貝努瓦·曼德爾布羅特（Benoit Mandelbrot）的著作。其中一個是IBM公司股票在1959年到1996年間的價格（以對數標度繪制），另一個是隨機遊走數據的樣本（這個隨機遊走有增長的趨勢）。這些圖看起來非常相似，如果沒有標記，你很難猜出哪個圖是IBM公司的股票價格，哪個是隨機遊走的數據樣本。從中不難看出為什麼隨機遊走在100多年來一直是金融理論的核心部分。

圖8-3　IBM公司的股票價格與隨機遊走數據的樣本

資料來源：曼德爾布羅特（1997年）。

在不考慮絕對價格水平的情況下，讓我們先來看看股票價格在每一天的漲跌幅度，如圖8-4所示。這兩個圖看起來差別很明顯，上面的圖非常尖銳，價格波動較大的時期和價格波動較小的時期在時間上是重合的。而下面的圖形比較模糊，隨著時間的推移，大的移動和小的移動隨機混合在一起。從這個角度來看，IBM公司的數據顯然不太像模糊的隨機遊走的數據。

真實的股票價格數據中往往有幾個點要麼在上面飆升，要麼遠遠低於其他樣本，那麼是什麼導致了如此劇烈的價格波動呢？

圖8-4　股票價格變化圖

資料來源：曼德爾布羅特（1997年）。

傳統經濟學告訴我們，每當有重大消息沖擊市場時，股價就會波動。

傳統理論的預測之一就是，大幅的價格波動應與重大的突發新聞或消息相對應。

大衛·卡特勒（David Cutler）、詹姆斯·波特巴（James Poterba）和拉裏·薩默斯在1989年進行的一項研究中驗證了這一預測。
40 他們觀察了1941年至1987年間美國股市的大幅波動，然後瀏覽了當時的報紙來確定與這些波動相對應的新聞。結果表明，通常情況下，發生嚴重崩盤的日子裏並沒什麼大新聞可說。如前所述，《紐約時報》對1987年10月19日標准普爾500指數下跌20%的解釋是“對美元下跌和貿易赤字的擔憂”。1946年9月3日是另一次大崩盤的日子，當時媒體的頭條新聞是“價格攻擊沒有根本原因”。卡特勒和他的同事們研究了當時最大的新聞事件，並測量了當時的市場走勢。例如，當日本轟炸珍珠港時，當時的股票市場只下跌了4.4%；當古巴導彈危機得到和平解決後，股票市場只上漲了2.2%。為什麼市場上有這麼多與新聞無關的劇烈波動？

這個謎題的答案存在於一項有趣的觀察中：股價走勢看上去不太像隨機遊走，而像另一種現象：

地震。

地震的震級多有不同，但是震級越高，就越罕見。具體來說，地震能量每增加一倍，相應震級的地震發生的概率就會降低3/4倍，最終人們得到了一個從小規模地震到大規模地震分布的滑坡曲線。物理學家稱這種關系為冪律，因為這種分布是用指數方程或冪來描述的。

人們在各種各樣的現象中發現了冪律，包括生物滅絕事件的規模、太陽耀斑的強度、城市規模的排序、交通堵塞、棉花價格、戰爭死亡人數，甚至社交網絡中性伴侶的分布。
43 冪律和振蕩、間斷均衡一樣，是複雜適應系統的另一個特征。

地震並不是第一個被發現的冪律現象，第一個冪律現象是在1895年由帕累托在經濟學中發現的，盡管當時它還沒有被認為是冪律。
帕累托經過對人們收入的研究發現，很多人都是窮人，中產階級的範圍很廣，而只有極少數人是超級富豪。人們的收入每增加1%，相應的家庭數量就會減少1.5%——在雙對數圖上表現出來是一條直線，即冪律。帕累托沒有數學工具來充分理解其發現的重要性。
45 20世紀60年代，當貝努瓦·曼德爾布羅特對芝加哥商品交易所棉花價格的波動感興趣時，冪律在經濟學中重新出現了。

曼德爾布羅特在繪制數據圖表時很快注意到，就像IBM公司股票價格一樣，棉花價格的波動性比傳統理論預測的要大得多。此外，他還注意到波動似乎沒有自然的時間尺度。如果他從圖上取一小部分，比如一個小時，再把它拉長到一天的長度，人們根本無法分辨出哪個圖代表的是一個小時的數據，哪個是一天的數據。曼德爾布羅特查看了包括黃金和小麥在內的其他商品的數據，也發現了同樣的模式——冪律。

05 經濟是一個進化系統

你有多少次聽到過“這是一片叢林”或者“適者生存”這樣的話？在談論經濟時，商人、記者和學者都很自然地傾向於使用生態系統和進化這樣的詞。複雜經濟學最有力的主張之一就是，這種語言不僅僅是隱喻——組織、市場和經濟不僅僅是像進化系統，它們確實就是進化系統。

進化不僅僅是生物學的內容。相反，進化是一種為複雜問題尋找新穎的解決方案的通用而強大的方法，它是一種學習算法，不僅能夠適應不斷變化的環境，而且隨著時間的推移能夠積累知識。它是負責自然界所有秩序、複雜性和多樣性的准則。

進化同樣也是經濟世界所有秩序、複雜性、多樣性以及財富的准則。

正如理查德·道金斯在《自私的基因》一書中指出的，沒有複制過程是完美的。複制中出現一個錯誤，這裏或那裏發生了一些改變，就會導致自我複制的分子產生一些與自身存在細微差別的東西，但這個錯誤又沒有足以損害自我複制的過程。一段時間以後，化學湯中會充滿各種略有不同的自我複制分子。湯中的各種可以自我複制的分子的數量是否相同？

正如道金斯所言，肯定不同。有些分子在化學上比其他分子更穩定，因此會“活”得更久，或者複制的速度更快。如此一來，壽命更長、質量更好、複制速度更快的分子將在分子群中更為普遍。此外，在這些可以自我複制的分子所處的鄰近區域裏，複制所需的原料供應是有限的。如果隨機突變使得一種分子在化學的應用原料方面比另一種更好，那麼這種分子就能夠擁有更多的自身拷貝。爭奪有限資源從一開始就是進化的一個主題。

最終，一些分子可能會偶然發現一些化學結構，它們會讓其他自我複制因子的結構不穩定和破裂並破壞其自我複制過程，然後使具有攻擊性的分子能夠將被攻擊的分子釋放出來的分子結合起來供自己使用。這種偶然的創新會立即帶來巨大的優勢，因為從同類的自我複制者那裏獲得預先組裝好的原材料要比自己找尋並組裝它們容易得多。易受干擾和化學物質被盜用的分子數量將迅速下降，而厲害的、發動干擾的分子將迅速複制自己。但一些複制分子也可能碰巧含有一些化學物質外殼，例如脂質，這些化學物質在它們的自我複制機制和外部世界之間提供了一個緩沖地帶。有了對干擾物的防禦，受保護的分子將更頻繁地進行自我複制，並在分子群中變得更普遍。

一旦達到了能夠複制出對外界產生屏蔽作用的干擾分子的階段，我們就擁有了現代人眼所能識別的某種東西——病毒。病毒可能會或可能不會被視為活著，但它肯定正在形成。

這些分子戰爭背後的邏輯非常簡單：好的複制因子被複制。

如果隨機突變導致了複制能力的差異，那麼任何促進複制的差異都會隨著時間的推移在群體中變得更加普遍。進化最終會選擇支持複制的模塊。這也是道金斯著名的“自私的基因”理論的精髓。

道金斯所說的自私，並不是指人類或其他生物的基因使我們在尋求生存的過程中天生自私。事實上，合作對包括人類在內的許多物種來說是一種至關重要的生存技巧。“自私的基因”所指的是複制的邏輯，即擅長支持自己的複制的基因將被複制。任何其他策略都無法在競爭的世界存續下來。

從進化論到經濟現實

正如前文中提到的，進化論和經濟學是相互交織、相互影響的，這大概可以追溯到大約160年前達爾文的時代。盡管阿爾弗雷德·馬歇爾、弗裏德裏希·哈耶克等許多偉大的經濟學家都在努力將進化論納入經濟學，但是，他們最終還是受到兩件事的限制。他們努力將對生物進化的理解映射到經濟進化上，並提出了一些問題，比如，基因在經濟上的對等物是什麼？公司是一個群體嗎？在經濟體系中，什麼構成了父母和子女？ 通常，這些早期的努力就像瓦爾拉斯、傑文斯和其他邊緣主義者一樣，在隱喻推理上犯了同樣的錯誤。

現代的進化算法主張進化系統是一個具有普遍規律的通用類別，我們需要搞清楚的是經濟是否屬於那個類別，或者是否受這些規律的約束。如果答案是肯定的，那麼我們就可以說經濟世界和生物世界都是這一通用類別的成員。它們可能在算法的實現上會有很大的不同，因此詢問父母和後代在經濟學中的含義可能是毫無意義的。盡管如此，這兩個世界仍然遵循著相同的進化系統的一般規律，因此這也解釋了強烈的家族相似性（請原諒這個比喻）。

複雜經濟學中的三種進化：

力量一：

商業設計

商業計劃至關重要，它能將物理計劃和社會計劃融合在一個策略中，然後在經濟世界表達最終的設計。我們需要將商業計劃、物理技術和社會技術視為三個不同的設計空間，每個空間在工作中都有其獨特的功能。商業計劃的選擇往往是基於經濟原因作出的，但物理技術和社會技術可能會基於其他目的而進化。許多重要的物理技術被發明出來滿足軍事、醫療或其他社會需求，或者僅僅是由於科學家和發明家的好奇而發展起來的。

同樣，許多社會技術，如法治或普及教育，具有重要的經濟功能，但最初可能是為其他目的而開發的。進化系統的一個共同特點是，為一個目的發展出的創新可能會被另一個目的所取代，這一過程被稱為預適應。

我將要概述的模型將經濟進化看作物理技術空間、社會技術空間和商業計劃空間共同進化的產物。我們可以把它們看作三個不同的，但又相互關聯且共同協作的設計空間。在每一個空間中，進化都在起作用，干預可能的設計，發現並放大有效的設計，摒棄無效的設計，從而創造出了我們在技術、社會和經濟世界中看到的秩序。

力量二：

物理技術

物理技術促進自身發展

人類物理技術最卓越的地方是每一項發明都創造了更多發明的可能性和需求。斯圖爾特·考夫曼指出，內燃機的發明促進了汽車的發明，這又促進了充氣橡膠輪胎、擋風玻璃雨刷、瀝青路面、汽車旅館、快餐店、收費站和拉斯維加斯的婚禮小教堂的發明。
每一項發明都為未來的發明開辟了新的天地。一項發明的成分經常會以新形式被重新使用。正如本書之前討論過的，一些發明引發了巨大的變化，比如說汽車，而一些發明帶來的變化很小（考夫曼認為其規模遵循冪定律）。它們的共同之處在於，所有的發明都有漣漪效應。

為什麼技術會有這種指數級的品質呢？技術如何促進自身的發展呢？

物理技術和其他概要一樣，有著模塊化的區塊構建特征。任何物理技術都可以看作組件和整體結構的編碼。
一座房子的組件包括房間、管道系統和窗戶，其整體設計可以是模擬都鐸式建築。同樣，指壓按摩也有一些單獨的組成以及一個結合它們的設計。

顛覆性技術

在《創新者的窘境》（The Innovater’ s Dilemma
）一書中，哈佛大學商學院的教授克萊頓·克裏斯滕森（Clayton Christensen）問，為什麼從一個S形曲線跳到另一個S形曲線往往會成為成功的大公司的主要絆腳石。克裏斯滕森研究計算機硬盤產業的演變時發現，技術上的微小創新往往具有較大的顛覆性。

科學革命：重新編程進化

物理技術進化的一個關鍵特征是，與實驗性的探尋或隨機搜索相比，演繹探索更有可能將人們引向高適合度的山峰。雖然遠不完美，但人類的演繹對於預見行為的可能後果，以及進行思想模擬，都是非常有幫助的。在人類99.9%的歷史中，我們的演繹能力起作用的範圍相對有限，演繹-探尋模型中探尋比演繹的成分要多得多。人類擁有許多能起作用的物理技術，但不知道它們為什麼起作用，也不知道它們是如何起作用的。盡管有著種種限制，但人類及其祖先在250萬年的時間裏還是創造了一系列緩慢增長的發明。

科學的作用本質上是大幅地提升演繹洞察力的命中率，因此，演繹突然開始在演繹-探尋中發揮更大的作用。演繹科學理論並不能完全取代探尋，任何一個工程師都會告訴你，理論上有效的東西在實踐中並不總是有效的。但平衡傾向可以使二者有效結合，從而使進化發現物理技術景觀中的高峰的速度大幅提升。

技術進化不僅僅是一個比喻，它是人類在無限的物理技術空間中進行演繹-探尋的結果。在這種基礎上，我們說分化、選擇和複制等過程的性質不同於生物學，但它仍然是一個進化過程。這意味著物理技術進化遵循著同樣適用於其他進化系統的一般規律，物理技術進化表現出與其他進化系統相同的行為，例如，創新推動進一步創新的趨勢，以及技術變化的間斷均衡性質。但物理技術的進化有一個人類系統獨有的特點——我們可以重新編程進化搜索算法。

科學使人類能夠快速探索物理技術空間，隨之而來的工業革命和信息革命改變了社會和地球。從“人類的黎明”到繞著軌道飛行的宇宙飛船，而我們現在需要回到原始人朋友們的身邊，因為物理技術只是故事的一半。

力量三：

社會技術

2002年，國際經濟研究所的威廉·伊斯特利（William Easterly）和明尼蘇達大學的羅斯·萊文（Ross Levine）對72個富裕國家和貧窮國家進行了詳細的研究，試圖找到使一個國家比另一個國家富有的原因。
他們假設，國家財富的主要決定因素包括自然資源、政府政策以及一個國家的物理技術的發展程度等。伊斯特利和萊文發現，雖然這些因素在某種程度上都很重要，但最重要的因素是一個國家的社會技術狀況。

法治、產權、運行良好的銀行體系、經濟透明度、清廉程度以及其他社會和制度因素比其他因素對國家經濟的發展水平的影響更大。即使是資源很少、政府能力較弱的國家，如果擁有強大、發達的社會技術，也能取得相當好的成績。而沒有一個社會技術落後的國家能有好的表現，不管他們有多麼豐富的資源，也不管他們的宏觀經濟政策多麼有序。

社會技術不僅會影響一個國家的表現，而且也能解釋行業和公司在細微層次上的表現差異。20世紀90年代末，經濟學家開始注意到美國經濟的快速增長。起初，研究人員試圖通過物理技術尋找解釋。在過去的20多年裏，美國在提升計算能力方面的投資巨大，一個主要的假設是經濟終於見證了這份投資的回報。

然而，麥肯錫公司全球研究所的同事們對此持懷疑態度，他們深入探究了標題下的生產力數據。
結果表明，生產力的真正驅動力是企業如何進行自我組織與管理，即社會技術中的創新。

麥肯錫公司深入研究的行業之一是零售業，尤其是沃爾瑪公司對整體行業生產力的影響。20世紀80年代和90年代初，沃爾瑪公司在大型商店和高效物流系統方面的創新使其生產能力比競爭對手高了40%。這一挑戰反過來迫使其競爭對手模仿沃爾瑪的組織創新，並在20世紀90年代末將生產力提高了28%。與此同時，沃爾瑪公司繼續將自身的生產力提高了22%。僅零售業這一社會技術創新競賽就占美國這段時期整體生產力提升的近1/4。其他5個領域中類似的社會技術創新競賽構成了其餘的增長。

計算機在這個過程中扮演著至關重要的角色，沒有計算機，沃爾瑪公司複雜的物流工序將不可能實現。但是計算機技術起到的是促進作用，而不是主要作用，是組織和過程中的創新帶來了生產力的巨大提升。

讓我們變得有組織

物理技術被定義為為實現一個或多個目標而將物質、能量和信息從一種狀態轉換為另一種狀態的方法和設計， 而社會技術是為實現一個或多個目標把人們組織在一起的方法和設計。

一群人可能聚到一起開創一家公司，創立一個宗教，或者創建一個周五晚上的保齡球聯盟。這種組織行為總是在追求一個目標，無論是利潤、精神啟迪，還是樂趣。正如物理技術是為滿足人類需求而在物理領域創造秩序的方法一樣，社會技術也是為滿足人類需求而在社會領域創造秩序的方法。

社會技術這個詞與經濟學家使用的一個術語十分相近：機構。諾貝爾獎得主道格拉斯·諾斯將機構定義為“社會中的遊戲規則”。
機構是組織的一個組成部分，但我對社會技術的定義更廣泛一些，囊括其他組成部分，如結構、角色、過程以及文化規範。

社會技術包括組織所需的所有要素。一支足球隊的社會技術不僅包括比賽規則，還包括守門員的職責、球隊的文化，以及球隊的戰術安排，比如是在前面派出三名前鋒，還是在後面派出兩名前鋒和一名中場球員。雖然足球隊的社會技術包括對該隊組織方法的完整描述，但不包括該隊使用的戰略。因此，諸如“左路進攻”或“專注於短傳”之類的陳述將不包括在內。在經濟背景下，這種戰略是商業計劃的一部分。

在瓦爾拉斯發表《純粹經濟學要義》之前，經濟學並不屬於數學領域。許多早期的經濟學家，例如亞當·斯密和邊沁，都自認為是哲學家而非科學家，而且古典時期的數學總的來說還只局限於一些數字案例和一點點幾何，並沒有什麼複雜的東西。

瓦爾拉斯提出的經濟系統中的均衡點的觀點與自然界中的均衡點的觀點可以類比。
自然界中的許多系統都有均衡點，這一概念也同樣適用於物理學。

毋庸置疑，傳統的思維框架對公共政策、商業和金融世界產生了重大影響。從中央銀行行長到總統顧問、財政部部長，這些政策制定者全都依賴於傳統經濟學的概念和模式。同樣，傳統經濟學理論中的概念通常被用於商業領域的決策——決策涵蓋了從競爭策略到是否進行並購或收購。

此外，毫不誇張地說，通過傳統經濟學理論計算的世界金融市場的交易量每天高達數萬億美元。傳統經濟學的理念在促進我們對經濟和社會的廣泛了解方面作出了巨大的貢獻。

盡管傳統經濟學起到了毋庸置疑的巨大作用，但本章伊始提出的焦慮仍未解決。經濟學家沃納·希爾登布蘭德（Werner Hildenbrand）曾將一般均衡理論比作一座哥特式大教堂，瓦爾拉斯及其同輩經濟學家都是這座教堂的建築師，而20世紀的偉大經濟學家們則是工程隊，但這座教堂的地基很不穩定。

06 戰略：把機構和社會設計成更好的進化體

傳統經濟學告訴我們，只要人的行為足夠理性，並且擁有足夠的信息，那麼經濟就會成為如鐘表般可以被預測的世界。連傳統經濟學的不確定性都已算是中規中矩了。

科學界對鐘表宇宙的幻想終結於20世紀，而經濟學對鐘表世界的幻想正在21世紀瓦解。經濟過於複雜、過於非線性、過於動態，而且對於偶然的波折過於敏感，所以只有超短期的經濟是可以進行預測的。

即使我們盡可能地保持理性，並且擁有所有需要的信息，經濟的計算複雜度依然使我們來不及預測未來。

複雜經濟學打破了我們對於控制經濟命運的幻想，但同時也遞給了我們一個工具——一個我們一直擁有卻從未珍惜的工具。我們也許無法預測或者掌控經濟的發展，卻可以把機構和社會設計成更好或更糟的進化體。

我們已經看到了這個工具的力量。在18世紀和19世紀，人類在科學和市場層面發展了社會技術，導致經濟飛速發展，財富以前所未有的方式聚集。複雜經濟學告訴我們，發展可能會超出我們的認知，但與其試圖戰勝它，不如去理解它，利用它的力量服務人類的需求。

我們將從商業戰略的角度闡述應該如何實現這些目的。

世上有多少商學院教授和管理學大師，就有多少對商業戰略的定義。

以下是最初的一種定義，也依然是最好的定義，由商業史學家艾爾弗雷德·錢德勒在他1962年的著作《戰略與結構》（Strategy and Structure
）中提出：商業戰略可以被定義為對企業基礎性長期目標所做的預設，以及為實現這些目標所制定的行動方針和資源分配方案。

錢德勒的定義是一個很好的開頭，因為它捕捉到了管理者們對戰略進行定義時的兩個關鍵要點。
第一，戰略本身是具有前瞻性的。為了制定一個戰略，管理者必須決定好未來要走到哪一步。第二，管理者需要構想出一個計劃，以便達到理想的未來狀態，並且致力於落實計劃所需要的行動方針。

這兩個因素存在於大部分企業的戰略核心。
制定計劃的過程一般是從分析情況開始的，然後回顧企業和行業的發展脈絡。接下來管理團隊會評估影響客戶、競爭對手、技術等因素的重要趨勢，最後給出方案並評估這些方案中的吸引力定位。吸引力定位可以使企業擁有持續的競爭優勢，比同行賺得更多。

傳統經濟學預測，在競爭均衡的情況下，沒有哪家企業賺取的利潤會高於資金供應者所需的最低收益。哈佛大學商學院教授邁克爾·波特（Michael Porter）在他20世紀80年代的開創性著作中提出，企業若想賺取更高的利潤，唯一的方式就是創造競爭優勢資源，以便（合法地）減少競爭並增強企業的市場地位。

競爭優勢資源既能幫助企業降低成本，又能突出產品優勢，強化專利技術、品牌影響力以及和主要合作方的特殊關系之類的因素。
例如，沃爾瑪公司管理物流與庫存的獨家方法、品牌知名度以及對供應商的控制力，使它賺的利潤比其他競爭對手更高。

一旦我們為了所預測的未來狀態找到保持競爭優勢的位置，就需要制定一個能夠抵達那裏的計劃。另一位哈佛大學商學院的教授潘卡基·格瑪沃特（Pankaj Ghemawat）發現，所有的戰略計劃都包含被他稱為“承諾”的東西。
的確，戰略選擇一旦作出，再撤銷就很難或者說成本很高了。

標准的戰略方法取決於兩大基礎假設：首先是你能夠對未來何種戰略會成功作出自信的預測；其次是你可以作出最終形成持續競爭優勢的戰略性承諾。企業每天都在根據這些假設投資數十億美元，不幸的是，這兩個假設都是錯誤的。

放大：群蜂智慧

當一家公司蔑視逆境，試圖發展和選擇有前景的商業計劃時，它往往很難將這些商業計劃擴大。關於大企業沒能在眼皮底下成功培育新計劃的故事在坊間廣泛流傳。根據定義，與更大的市場中的人才與資金池相比，企業擁有的這兩種資源非常有限。在對人才和資金的內部競爭中，基礎豐厚的業務會不可避免地占據上風。較新的、試驗性的業務常常缺少資金，由二等團隊負責運營，高層管理時間不足。它們也可能會被吸納進更大、基礎更好的業務中被吞噬掉。大部分企業配置人才和資金的過程比更大的市場要慢一些——股票交易人在一毫秒內就能在企業之間轉移資金，而在企業內部這可能要花費數月甚至數年。

最後，許多企業改變了自己的資源配置決定，用衡量小而新穎的業務的方式來衡量大型、有基礎的傳統業務。從根本上說，大企業是以開拓傳統業務和策略為己任的，它們將人才和資源都集中於此，還會反複衡量。相反，市場則傾向於尋找和支持新的、正在發展的東西。

教科書上挑選股票的方法

傳統金融將其理念發展成了嚴謹而有說服力的理論，這些理論可以一路將我們從個人投資者的行為一直帶到全球市場的運作之中。傳統金融理論在很多方面都是傳統經濟學中優雅和高度發達的分支之一。

然而，在過去的20年裏，現實對這一理論並不友好。正如本章開頭所指出的那樣，諸如1987年的崩盤和20世紀90年代的技術泡沫等事件已經極大地挑戰了傳統金融理論。但也許更重要的是，使用先進的統計工具進行實證工作的新一代經濟學家已經在質疑該理論的核心原則。從這項工作的有利的角度來看，該理論充其量只是在某些情況下大致適宜；在最壞的情況下，我們可以說理論太簡單而且是錯的。為了切入問題的核心，我們需要明確三個顯著的事實：

◎　第一，大量的實證和實驗證據表明，現實世界的投資者看起來並不像理論中描述的是完全理性的。
12 投資者不會像傳統理論所假設的那樣貼現，他們對風險存有各種偏見，在處理信息時會出現框架錯誤，並且會摸索著作出決策。正如第6章已經概述過的，這並不意味著投資者是非理性的或僅僅說是根據情感作出決定。相反，他們是“有限理性”和歸納理性的，而不是完全理性和演繹理性的。可以這麼說，30年的工作毫無疑問地表明，完全理性沒有體現出經濟現實。

◎　第二，巴舍利錯了，市場並不是隨機遊走的。通過審視擁有較大結構的市場數據我們發現，它們具有複雜適應系統的所有典型特征。

◎　第三，在傳統經濟學意義上，金融市場並不高效，但正如我們將要看到的，從進化的意義上來看，金融市場的效率非常高。

市場是不斷進化的生態系統

傳統金融學的一個基本主張是市場中的任何模式或信號都會被警惕和貪婪的投資者用來套利。如前所述，傳統金融學假設所有投資者都可以獲得相同的信息，如果股票價格存在任何模式，投資者將會發現這些模式，並在定價決策中將其考慮在內，從而推動市場回歸隨機遊走。

然而，傳統金融學中的均衡框架導致經濟學家忘記了時間，也忘記了市場是動態系統。法默和他在預言公司的同事發現，他們可以在市場數據中發現有統計意義的信號（見圖17-1）。
這些“信號”包括複雜的模式和預測未來股價的各種因素之間的關系，例如利率、交易量——由於這些信號是私有的，他們並沒有詳細披露其組成部分。傳統理論認為，任何此類信號一經發現，會被立刻用於套利。但法默和他的團隊發現，這些信號會持續一段時間，通常為數天或數月，有時甚至持續長達10年（見圖17-1a）。隨著交易者發現並利用這些信號，他們常常會看到信號隨著時間的推移而減弱。但他們還發現，市場的複雜非線性動態意味著即使舊信號由於套利而消失，新信號也在不斷被創造（見圖17-1b）。

圖17-1　信號出現並消失：1975—1998年兩種私有預測信號的強度

資料來源：法默（2001年）。

法默從交易經驗和研究中獲得的重要信息是，市場形成了一種不斷進化的生態系統。市場上有各種各樣的交易者和投資者，他們都有不同的心智模式和策略。隨著時間的推移，這些主體會相互影響，不斷地學習和調整策略。可以說人們一路在所有可能的投資策略庫中跌跌撞撞地尋找方向。這些主體複雜的互動，不斷變化的策略，隨著時間的推移出現的新信息都會催生或者消滅模式及交易機會。

聖塔菲研究所的布萊恩·阿瑟曾詩意地稱市場為“預期的生態系統”來描述主體與其策略之間的相互影響。

價格不等於價值

最初，法默創造了一個只有一個基本主體和做市商的市場。隨後他進一步簡化市場，方式是假設基本的主體始終能夠確切地了解股票真實、完全的理性價值。為向傳統金融學致敬，法默也假設真正的價值是隨機遊走的。然後他給基本主體設定了一個簡單的交易規則：如果股票的價格低於基本價值，買入；如果股票的價格高於基本價值，賣出。而法默的期望是，這個簡單的設置擁有一個完全理性的主體和完美的信息，會複制傳統金融學中達到均衡的條件，同樣，市場價格將追蹤真實價值並隨機遊走。

然而事實並非如此（見圖17-2），股票價格與其價值大致相當，但也並不完全匹配。

市場效率的新定義

金融市場是否有效率？從複雜經濟學的角度來看，金融市場中充滿了相互競爭的交易策略，是一種不斷進化發展的生態系統。因此，詢問市場是否有效與詢問雨林的生態系統是否有效一樣重要。那麼，衡量效率的參照物是什麼呢？

我們還可以提出一系列更有意義、更具體的問題：市場對新信息的反應速度如何？答案是非常快。有大量研究表明，當信息出現時，市場幾乎會立即作出反應。

市場是否能夠有效地處理信息？答案是肯定的。市場能夠對從人群中獲得的大量信息進行分類，並且綜合考察這些信息的含義。
已有實驗利用市場來預測選舉結果以及體育比賽的比分，以及奧斯卡頒獎典禮的結果等方方面面的內容，並且市場經常作出更多的預測，這些預測結果比個別專家的預測或者民意調查更精准。
這種利用信息的效率是有效市場假說的基石。然而，該理論假設市場的強大預測能力只用在與股票基本面相關的信息，而在現實世界中，交易者也會猜測其他交易者正在進行及思考的事情，並對此下注。

在這種動態更強的情形下，市場中的人們在不停地產生預期，又在不斷地揣度別人的預期，市場處在一種無限循環的預期的環路裏。約翰·梅納德·凱恩斯就曾指出了這種無限回歸——“人們對輿論的走向有所預期，我們用智慧來預測這種預期”。布萊恩·阿瑟在他的酒吧問題中詳細地從數學角度闡釋了這一問題。
那麼，這些對期望的預期是否滿足了市場的進化動力？答案是沒有，這意味著雖然市場是非常強大的信息處理方，但在傳統經濟學看來，市場的效率並不高。

投資者是完全理性的嗎？不，但投資者是利己主義的。金融市場不是慈善機構，而是受到恐懼和貪婪的驅使。投資者聰明嗎？總的來說是這樣的，大多數金錢都是由專業人士管理的，包括那些聰明的街頭交易者以及火箭科學家和博士。資金經理人擁有人類的所有優勢，例如精湛的模式識別能力和創造性的學習能力，他們也擁有人類所有的脆弱性，包括非理性和偏差。市場競爭激烈嗎？答案是“是的”。看看交易大廳裏那些焦慮不安的面孔，你就能清楚地看到這一點。隨著全球資本流動的管制放松，市場的競爭越來越激烈，也只會越來越激烈。

聰明、有競爭力的投資者能否從有利的機會中套利並推動市場提高效率？有時候是這樣的，但並非總是如此。法默指出，傳統理論對市場效率作出了兩個關鍵的假設。
第一，為了實現套利，交易者必須能夠識別出產生異常利潤的策略。第二，他們用於實現異常盈利策略的資金數量必須足以套利並使市場恢複效率。法默指出，這兩種假設放在現實世界中都存在問題。衡量一個異常盈利策略的標准是信息比率，也稱夏普比率（Sharpe ratio）或回報風險比率，即預期年回報率除以該回報的預期標准差。高回報、低風險的策略具有較高的信息比率，而低回報、高風險的策略具有較低的信息比率。大多數交易者認為，信息比率為1時的策略比較誘人。

但正如法默所說，了解策略的信息比率需要花費時間。假設收益呈正態分布，那麼根據統計法則，需要4年的數據才能確保交易者采取的策略信息比率為1（但由於數據挖掘本身的問題，我們又不能僅依靠歷史數據，必須實際測試未來的策略）。如果收益具有肥尾特點，則需要更長的時間。因此，交易者通常采取的經驗法則是，用5年的時間來了解一項策略是否有利，這可能是正確的，而這個時間尺度被“第一百萬只猴子”的問題進一步延長了。如果有足夠多的交易者進行交易，那麼很可能他們當中有一個人運氣很好，在5年的時間內都運轉良好，這樣識別異常盈利策略的時間又會延長。

第二個假設也存在類似的困境。傳統理論假設有無限量的資本可以立即用於驗證異常盈利策略。但在現實世界中，成功的交易者需要隨著時間來積累資本。如果交易者一開始擁有100萬美元並獲得25%的回報，他就需要用30年時間將管理資金增加到10億美元。如果這位交易者每年額外借助外部力量將其資本翻倍，則仍需要10年時間將資金增加到10億美元。成功的交易者有可能更快地從外部投資者那裏籌集大筆資金，但這仍然需要幾年時間來建立業績記錄並籌集資金。但是在這幾年的周期中，市場風雲變幻，因此盈利的交易策略從出現到消失的時間跨度可能會比從市場中套利又恢複效率的時間要長。

是否存在神奇的致富公式？並沒有。

有效市場假說是19世紀的均衡理論和巴舍利耶隨機遊走理論之下誕生的神話。雖然傳統市場效率可能不是非常有意義的概念，但金融市場是高效的進化系統。市場是最好的社交技術，用於整合大量觀點，為複雜資產定價，並分配資本。此外，多個市場的競爭強度可以確保市場能夠快速處理信息，並使參與者處於壓力之下，不斷創新。麻省理工學院的羅聞全將市場的這種進化效率稱為“適應性市場假說”。
如果說紐約華爾街、倫敦金融城或世界範圍內的其他市場都有一個神奇的公式的話，那就是變異、選擇和放大，並周而複始重複這一過程。

沃倫·巴菲特總結了他對資本成本的看法：“我和查理·芒格一點也不清楚我們的資本成本是什麼，我們認為整個概念都相當瘋狂。坦率地說，我見過的資本成本對我來說都沒什麼意義。” 雖然傳統的計算資本成本的方法存在缺陷，但是更好的方法還有待開發。
複雜性金融學研究計劃中的優先事項就是開發一種替代資產資本定價模型的方法，以及一種衡量風險的新方法。目前，許多首席財務官和其他高管都堅持使用傳統方法，但他們應該有保留地使用這些數字，並且做任何決策時都要徹底測試決策敏銳度對這些計算結果的影響。

股票期權是否有意義

20世紀70年代的學術金融革命的一個結果就是，董事會和管理團隊衡量公司成敗的主要指標成了股票市場表現。這反過來又掀起了一種通過使用股票期權將高管薪酬與公司在股票市場的表現聯系起來的運動。

這場運動背後的動機和出發點非常有意義。公營公司受到內部的委托代理問題困擾，這使得公司的股東常常與首席執行官及其管理團隊相對抗。一方面，股東希望公司管理層能夠將股份價值最大化。

一個符合所有者和管理者利益的合理方式是衡量管理團隊對股價所做的貢獻，然後給予他們經濟激勵，以期提升股價。有觀點認為，實現這一目標的最佳方式是為經理人提供股票期權，將他們未來的薪酬與未來的股票表現掛鉤。這種想法在20世紀80年代風靡起來，像一場野火一樣擴張，在一波惡意收購讓董事會面臨壓力以提高其公司的股價時尤其如此。1983年，美國首席執行官薪酬中位數中，股票期權占至23%，而1998年上升到了45%。

從理論上看，這是個好主意，但從複雜性金融學和實際實踐的角度來看則有一點問題。大多數國家法律都規定了管理團隊要為股東利益服務，具有信托責任，大多數複雜經濟學家都會認同委托代理問題的重要性。同時他們也會指出一個重大問題：首席執行官和管理團隊實際上並不控制股票價格。他們會控制戰略、成本、投資和人員等因素，而這些會影響公司的收入、利潤、資本回報和增長等。首席執行官和管理團隊掌控的杠杆能夠影響公司創造經濟價值的能力，但只會間接影響股價。

傳統經濟學家認為，將管理人員的表現同股票價格捆綁在一起的做法還不錯，因為在有效的市場中，從長遠來看，管理層影響的基本面也會推動股價上漲。但正如我們所看到的，在實際當中，價格並不總是與價值正相關，而且偏差可能很大並持續多年。當然，價格和基本價值之間存在一定的相關性，市場對管理團隊的行為並非完全脫敏，但這種相關性也並非密不可分。實際上，首席執行官正握著松動的方向盤向前行駛，而我們則是在這種情況下判斷他駕駛能力的優劣。

有時候，投資策略之間的相互作用、交易者的心理、市場制度結構和其他超出管理團隊掌控範圍的因素對