新古典演化经济学

（Neoclassical Evolutionary Economics）

笔者自2006年研究生阶段开始学习新古典经济学，不过，不同于大多数的经济学同行，笔者可以说是“带艺投师”——之前学习过统计物理学。所以在学习和研究经济学的过程中，笔者不可避免的会将统计物理的思维代入进来。统计物理中有一种方法被称为“最概然原理”，其实在数理统计中被称为“极大似然原理”，关于这一点是笔者工作之后为本科生讲授“统计学原理”课程七年之后才逐渐体会到的——统计学本质上将世界看作一个不确定的集合及子集，我们所看到的只是最可能被看到的子集。

比如，我们掷2枚硬币，一共有4种可能的结果：{上，下}、{下，上}、{上，上}、{下，下}。显然，每一种结果发生的概率相同，均为1/4。但是这样一来，我们可以发现“一上一下”情形发生的概率是1/2，另外两种情形“上，上”和“下，下”发生的概率分别为1/4。这意味着，掷2枚硬币时我们最有可能看到“一上一下”的情形。并且随着硬币数量的增加，我们看到“上、下”情形的概率会迅速增加，而看到“全部朝上”和“全部朝下”的概率会迅速趋于0。最终，当硬币数量超过某个阈值时，“上、下”情形成为唯一能被看到的现象，“全部朝上”和“全部朝下”的情形则不再被看到。

这里的“上、下”情形就是一种“自发秩序”，它是基于极大似然的一个结果。当把极大似然原理运用到经济系统时，则会发现经济系统也会自发生成秩序，笔者称之为“自发经济秩序”[1]。比如，一个机会公平的经济世界里的自发秩序是一个“指数收入分布”，而一个奉行“丛林法则”的经济世界里的自发秩序是一个“幂函数收入分布（即帕累托分布）”。简单来说，不同的制度规则会导致不同的自发秩序。

这个新的发现不同于传统的新古典经济学——新古典经济学研究均衡而不是秩序。并且这个发现也不完全相容于传统的演化经济学。为什么这么说呢？因为笔者采用的是新古典经济学中个人理性下的最优决策范式，其中会形成竞争均衡。相比之下，传统演化经济学考虑的是一种非均衡的演化行为，强调新奇的涌现。尽管笔者的理论框架不同于传统演化经济学，但又确实使用了演化的方法，比如上面“掷硬币”中的自发秩序“上、下”情形可以被看成是“自然选择”的结果——最可能者发生。

简单来说，经济系统中的行为人相互之间竞争博弈，然后形成不同的均衡结果，其中有一些均衡结果组成的集合（秩序）发生的概率趋于1，这个集合就是“自发秩序”——自发秩序可以被用来研究宏观经济规律。这套方法就是笔者所发展的经济学研究方法，它首先继承了新古典经济学的均衡理论范式，如果经济系统只有一个均衡，那么这套方法完全相同于新古典经济学——研究均衡，如果经济系统产生多个均衡，那么这套方法就研究秩序的涌现。

在与学术同行的交流过程中，笔者越发感觉到这套方法的独特性，但由于它脱胎于新古典经济学方法，又融入了“自然选择”的演化论方法，所以笔者将其称之为“新古典演化经济学”。

下面是三种经济学方法的简单总结：

经过近十年的研究，笔者为新古典演化经济学建立了一个完整的理论框架，这被反映为随后的几篇论文。供国内感兴趣的朋友参考指正。

新古典演化经济学研究范式的确立：

[1]. Tao, Y. (2016): Spontaneous economic order, Journal of Evolutionary Economics 26, 467-500

该范式确定将竞争均衡的集合定义为“秩序”，并通过自然选择确定“自发秩序”。

新古典演化经济学的理想标准模型——指数收入分布：

[2]. Tao, Y. (2021a): Exponential Income Distribution and Evolution of Unemployment Compensation in the United Kingdom. Preprints 2021, 2021070350 (doi: 10.20944/preprints202107.0350.v1)

其中确立指数收入分布为理想市场经济的基准分布——理想的自发秩序。现实市场对理想市场经济的偏离则导致对指数收入分布的偏离。这类似于新古典经济学中完全竞争市场的角色。

新古典演化经济学中指数收入分布的观测证据：

[3]. Tao, Y., Wu, X., Zhou, T., Yan, W., Huang, Y., Yu, H., Mondal, B., and Yakovenko, V. M. (2019): Exponential structure of income inequality: evidence from 67 countries. Journal of Economic Interaction and Coordination 14, 345-376 

     对全球67个市场经济国家与地区的实证分析显示：这些国家的中、低收入居民（约占总人口的90%左右）服从指数收入分布，失业人口和高收入人口（两者约占总人口的10%左右）不服从指数收入分布。

新古典演化经济学对社会中技术涌现的证明和解释见：

[4]. Tao, Y. (2021): Decentralized Decisions and Technological Progress: A Formal Proof. Preprints 2021, 2021070499 (doi: 10.20944/preprints202107.0499.v1) 

在新古典演化经济学中，社会的技术进步源于群体成员相互分散决策的结果，这是一种去中心化系统群体智能的体现。

新古典演化经济学中的一个研究领域——人类群体智能

[5]. Tao, Y. (2018): Swarm intelligence in humans: A perspective of emergent evolution. Physica A 502, 436-446        

[6]. Tao, Y. (2020): Self-referential Boltzmann machine. Physica A 545, 123775

[7]. Tao, Y., Sornette, D., and Lin, L. (2021b): Emerging social brain: a collective self-motivated Boltzmann machine. Chaos, Solitons & Fractals 143, 110543

基于新古典演化经济学的基准模型“指数收入分布”所发展的深度神经网络和分散决策算法。