模型思维PDF斯科特佩奇(模型思维第二版pdf)

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本文节选自《模型思维PDF斯科特佩奇》

MacroiMacro，TTiMIicro图4-1微观-密观循环模型产生了什么样的结果微观-宏观循环揭示了一个关键问题:模型中的行为主体应该有多聪明?人们有能力推断出他们行为的所有后果吗?这个循环还瞳示了本书中要讨论的一个更大的问题:模型会产生什么样的结果?它是否会达成均衡?还是会产生随机性、创建一个循环，抑或导致一系列复杂的结果?我们先从行为主体应该有多聪明这个问题开始讨论。现在不妨假设，我们认为个体都只拥有适度的认知能力，因此我们构建了一个零智能行为主体模型。个体的行为集结到一起会产生宏观层面的总体现象。如果寥观层面出现了有效或近乎有效的结果一一由买方和考方组成的单边市场就是如此，那么我们的假设就可能是合理的。既然如此易于遵循的固定规则会产生很好的结果，那么人们将几乎没有动力去开发更精致复杂的规则。但是，当我们的模型只能产生效率低下甚至精糕的宏观结果时，就会产生张力，爱尔法鲁模型就是这种情况。在爱尔法鲁模型中，一个共同的固定规则可能会导致完全无效率的周期性结果:这个星期爱尔法鲁酒吧是过度拥挤的，而下个星期却空无一人。面对这种效率低下的结果，我们可能更倾向认为人们会适应。他们可能会试错，可能会考虑整个形势，然后制订新的行动规则。如果将这个逻辑推向极致并假设思考成本很低，我们就会发现自己实际上已经在倡导理性行为者模型了。任何表现不佳的人都可以做得更好。虽然这是事实，但是人们也得有能力制订更好的行动规则才行。这也就引出了一个大问题:模型产生了什么样的结果?我们有四种选择:均衡、周期、随机性或复杂性。结果

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的类别将决定我们对于人们应该学会实现均衡的论点的重视程度。如果模型会在宏观层面上产生随机性，那么个人可能无法学到任何东西。好在我们的模型没有这个问题。同样的逻辑也适用于产生复杂模式的模型。在这些情况下，我们可以假设人们能够继续适应新规则，但不能假设他们可以选择最优规则。相反，寥观现象的复杂性会使最优反应显得难以置信。人们更有可能像在爱尔法鲁模型中一样，通过一系列简单的规则来应对复杂性。产生周期或均衡的模型则可以创造一个稳定的环境，因此我们有理由期望人们可以学习，没有人会持续采取次优的行动。假设现在有这样一个交通模型:每个人都利用一个固定规则选择一条通勤路线。在这个模型中，交通系统处于某个均衡状态。假设在这个均衡中，有一个名叫菜凰的人，每天早上都要花费75分钟从卡拉巴萨斯前往洛杉矶市中心。在给定这个均衡的情况下，如果莱恩从托潘加峡谷(TopangaCanyon)抄近路走，那人么她这段行程将只需要45分钟。考虑到每天能够节省30分钟的价值以及住在洛杉矶的人谈论交通的频率，莱恩确实很可能会找到这条更短的路线。事实上，她有很多种方法:可以利用地图软件的线路推荐，或者问一下自己的邻居，也可以自己多探索几次。因此，如果模型产生了均衡〈或简单的周期)，并且均衡与优化行为不一致，那就意味着我们的模型存在逻辑缺陷。如果人们可以采取更好的行动，他们应该可以弄清楚，他们应该学习。需要注意的是，为了达到均衡，我们并不需要假设最优化行为。人们可以通过遵循简单的规则来产生均衡;在这种均衡中，任何人都无法通过改变自己的行为来让自己

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受益。在这种均衡状态下，人们看上去“似乎”正在最优化，事实上确实是。同样，这个逻辑不一定适用复杂或随机的结果。如果洛杉矶的交通模式产生一系列复杂的交通拥堵和通行减速，那么我们没有理由相信莱恩每天都能选择最优路线。事实上，她几乎肯定不能。如果可以采取任何行动的适应性规则产生了均衡，那么这种均衡必定与致力于最优化的行为主体的行为一致。如果同样这些适应性规则产生了复杂性，那么行为主体的行为就不一定是最优的。我们还可以将这个观点表述为如下形式:最优行为可能是一种不切实际的假设，特别是在复杂情况下。另一方面，如果一个系统产生了稳定的结果，而且某个人可以采取更好的行动，那么这个人很可能会找到这种更好的选择。同样的逻辑还延伸适用于政策和干预。假设我们现在要利用数据来估计人们的行为规则，比如，一个人因为很轻微的健康问题而在午餐时间出现在医院急诊室的可能性。如果假设一个固定规则，那么我们可能会扩建医疗设施，以保证求医的人们不必过多等待。如果人们一直持续遵循这个固定规则，就会达到新的一个均衡:中午的等待时间将会变得很短。然而，在等待时间变得更短了之后，本来不会因为扭伤了脚躁或小小的感冒就去急诊的人，也可能会决定去。这种均衡依赖于人们对次优行为的选择，全如，即使不必等待也不去急诊室。如果人们会学习，我们就不能依靠过去的数据来预测政策变化之后的结果。这个见解被称为“卢卡斯批判”(Lucascritique)，是坎贝尔定律〈(Campbellslaw)的一种变体，它指出人们对任何措施或标准的反应都会使其效率降低。包卢卡斯批判