文章核心观点 - 标准经济学基于效用最大化、均衡状态、理性预期三大核心假设，在过去150年中逐渐成型并于20世纪70年代定型，但如今与现实严重脱节 [12][13] - 2008年金融危机暴露了标准模型的致命缺陷，FRB/US模型预测房价下跌20%影响不大，但实际房价下跌约23%，预测偏差高达20倍，危机导致美国500万人失业、失业率飙升至10%、经济损失约10万亿美元 [9][10] - 复杂经济学借鉴复杂系统科学思想，用有限理性替代完美理性、用基于主体的模型替代数学方程、用非均衡替代均衡，能更真实地模拟经济运行 [18][19][21] - 法默团队在新冠疫情期间构建的复杂经济学模型成功预测英国经济收缩幅度，预测值21.5%与实际值22.1%非常接近，而几家机构和金融公司预测中位数为16.6%，英格兰银行预测值为30% [27] - 复杂经济学正从定性科学转变为定量科学，法默认为若投入适当资源，有望在5年或更短时间内构建出更准确的基于主体的经济模型 [29][31] 标准经济学的三大核心假设 - 效用最大化：假设每个经济主体拥有效用函数并始终做出使自身效用最大化的决策，把人类变成完美理性的机器，行为经济学称之为“经济人” [12] - 均衡状态：源自19世纪法国经济学家莱昂·瓦尔拉斯对巴黎证券交易所的观察，此后均衡假设成为经济理论基石，所有标准模型都假设经济始终处于供给等于需求的状态 [12] - 理性预期：由约翰·穆斯于1961年提出，假设经济主体足够聪明，能利用所有可用信息做出最优决策，能对各种未来事件赋予准确概率并选择最优行动 [12] - 这三个核心假设在过去150年中逐渐成型，于20世纪70年代最终定型，此后近半个世纪几乎原封不动地支撑着所有主流经济学理论、中央银行的政策模型和政府的经济决策框架 [13] 标准模型的缺陷与失灵 - 2008年金融危机暴露了标准模型的致命缺陷：所有模型都忽略了借贷者和企业违约的可能性，而违约恰恰是这场危机的核心诱因 [14] - 标准模型还忽略了金融网络的互联性，一家银行的倒闭可能通过复杂的债权债务链条引发连锁反应 [14] - 模型忽略了信贷扩张与收缩的动态过程，当资产价格下跌时，追加保证金要求迫使投资者抛售资产，进一步压低价格，形成恶性循环 [14] - 更深层的问题在于均衡假设本身，标准模型假设经济始终处于供需平衡状态，所有变化都来自外部冲击，模型只能描述经济在遭受冲击后如何回归均衡，却无法解释经济为何会从内部产生波动 [14][15] - 2007年1月至2009年1月，美国房屋平均售价确实下跌了约23%，但FRB/US模型的预测偏差高达20倍 [10] - 时任欧洲中央银行行长让-克洛德·特里谢坦言：“在危机面前，我们被传统工具抛弃了” [10] 复杂经济学的核心方法 - 用有限理性替代完美理性：复杂经济学从一开始就假设人的推理能力有限，模型基于心理学实验、人口普查数据、专家意见等多种来源构建，人们使用简单有效的“启发式”方法进行日常决策 [19] - 用基于主体的模型（ABM）替代数学方程：模型的基本组成部分如家庭、企业或政府会做出决策，具有主体性，描述每个主体如何决策的算法被编入计算机程序中，随着主体收集信息并做出决策，他们的行动改变了经济状态，使经济产生新的信息，促使主体做出新的决策，如此循环往复 [19] - 在基于主体的模型中，经济现象自下而上涌现，与现实世界一样，编入计算机程序中的算法可能是简单行为规则、经验法则或学习算法 [20] - 使用模拟相较于数学方程有很多优点，最重要的一点是能够模拟世界中行为主体的多样性，即异质性，计算机可以轻松追踪不同的主体 [21] - 用非均衡替代均衡：复杂经济学不一定假设存在均衡，而是将其视为特定情况下可能出现的涌现属性，模型可以捕捉经济在失衡状态下的动态变化，如信贷紧缩如何传导、供应链中断如何扩散、恐慌情绪如何蔓延 [21] 复杂经济学的实践应用案例 - 法默团队对华盛顿特区房地产市场进行模拟，以家庭为主体，模拟了多达10万个异质家庭，房价不是由供需曲线的交点决定，而是模拟真实的定价行为——卖家参考近期成交价，标价上调约5%，未售出则降价10% [21] - 银行根据家庭收入和财富审核贷款，提供从传统固定利率到复杂的气球贷等多种类型；家庭根据近期房价走势预测未来（“后向预期”），同时考虑未来变化对自身的影响（“前向预期”） [21] - 模型从1997年运行到2010年，模拟输出的房价走势与实际情况基本吻合，反事实实验揭示关键发现：当保持1997年的贷款标准（固定利率、首付不低于20%）时，房地产泡沫几乎消失，证实了贷款政策的转变在导致泡沫方面比利率发挥了更大作用 [22] - 目前至少有7家中央银行正在应用此类模型预防房地产泡沫，匈牙利中央银行拥有一个能够1:1模拟匈牙利房地产市场的模型，每个居民和每栋房屋都得到对应呈现 [22] - 2020年新冠疫情暴发，法默教授召集牛津大学团队启动紧急项目，建立模型预测新冠疫情对经济的影响，新冠疫情冲击具备三个独特特点：高度行业特定性、同时影响供给侧和需求侧、冲击巨大且发生得非常迅速 [23] - 法默团队成功说服市场研究机构埃信华迈公司派遣行业分析师进行免费调查，仅用2周就完成了这项工作，识别出了52个行业中关键生产要素的投入 [25] - 他们将每个行业建模为一个单独的公司，假设每个行业在疫情开始时都拥有正常的库存，随着疫情发展库存减少，如果一个行业的关键生产要素短缺，其产出就会降低 [25] - 模型追踪了需求冲击向上游的传递和供给冲击向下游的传递，它们相互碰撞，最终降低了整体的经济产出 [25] - 2020年5月初，法默团队对几个不同情境进行了模拟并评估了经济影响，5月8日将论文提交给英国政府官员，8天后政府采纳了他们的建议，放宽了封锁政策 [26] - 事后分析表明，法默团队的预测非常准确，他们预测英国经济在2020年第二季度的GDP相对于2019年第四季度的GDP收缩幅度为21.5%，这一数字与实际收缩幅度的22.1%非常接近 [27] - 作为对比，几家机构和金融公司预测值的中位数为16.6%，英格兰银行的预测值为30% [27] - 他们对52个行业都做出了预测，且大多数预测相当准确，事后分析证实他们之所以成功，是因为模型具备了法默教授称为逼真性的特性——它能足够真实地呈现影响经济运行的关键机制，从而提供准确的预测 [27] - 此后他们的模型被另一研究团队使用，回溯性地模拟了新冠疫情对比利时经济的冲击，结果同样表现良好，还被用于预测俄乌冲突对奥地利经济的影响 [27] - 法默将这项研究定位为“复杂经济学的实用性原理性证明”——这是历史上第一个使用复杂经济学方法预测重要经济事件、且准确性超过标准模型的案例 [27] 复杂经济学的历史与发展 - 复杂经济学的许多思想由赫伯特·西蒙在20世纪50年代提出，这位在经济学、人工智能、认知心理学等多个领域都有重要创新的博学家获得了1978年诺贝尔经济学奖，但主流经济学界并未追随他的脚步 [29] - 原因很简单：西蒙的时代缺乏实现设想所必需的计算能力、数据以及对人类决策方式的认知 [29] - 如今计算机速度大约是西蒙时代的10亿倍，数据处理能力也同比例提升，过去约5年里，复杂经济学正从定性科学转变为定量科学，从概念构建转向实际应用 [29] - 法默指出，他在职业生涯中参与了三次重要的科学革命——混沌理论、复杂系统和机器学习，这些科学发现最初都未能进入主流视野，经历了漫长的积累后最终引起质变 [30] - 复杂经济学属于经济学领域正在进行的革命，属于它的时刻即将到来 [31] - 这场革命的根本驱动力在于：标准经济学模型适合解决定义明确的问题，但不适合处理重大、复杂且混乱的现实世界问题 [31] - 天气预报从主观猜测发展到精确的数值预报用了约80年，背后是数十年来在数据收集、模型开发和计算基础设施方面的持续投入，经济建模完全有理由走上类似的道路 [31] 作者与书籍背景 - J.多因·法默是牛津大学马丁学院新经济思维研究所复杂经济学项目主任、圣塔菲研究所教授、牛津大学史密斯企业与环境学院复杂系统科学教授，混沌理论奠基人之一，并参与创立了经济物理学学科 [36] - 法默的研究方向包括基于主体的建模、金融不稳定性和技术进步，也是最早用复杂系统科学研究金融市场和宏观经济的人 [36] - 法默在1991年创立了量化自动交易公司——预测公司（Prediction Company），该企业于2006年被瑞银集团以1亿美元收购 [36] - 《理解混沌：更好的经济理论，更好地理解世界》由J.多因·法默著，集智俱乐部译，中信出版集团出版 [9] - 书中法默将复杂系统领域深厚的理论知识与现实案例结合，解释了如何用复杂系统解决经济难题，利用大数据和算力日益强大的计算机，构建全球经济模型，模拟真实的经济运行，以预测风险、政策效果和危机 [33] - 这些模拟的结论构成了复杂经济学的基石，使人们能够更好地应对气候变化、金融稳定、收入分配和经济政策等实际问题 [33] - 本书运用复杂经济学理论框架，为构建一个更公平、可持续发展的世界提供了科学依据和现实指导 [34]