不确定性、演化和经济理论[中文]

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1、不确定性、演化和经济理论ArmenA.Alchian【1】University*of*California*at*Los*Angeles*沉喧*译*(译者:这是在下第一次正式翻译经济学论文,本文仅仅是作为一个经济学学习者的兴趣之译,仅供学习和交流。学习经济学时日尚浅,直到最近才从读书转向读论文,从读中文翻译转向读英文原著。阿尔钦这篇著名的论文在网上搜遍也没有中文译本,所以在下大着胆子将这篇论文翻译了出来。阿尔钦的文章读起来不难,但是翻译成中文却有些难度,加上在下是第一次翻译这么长的东西,虽再三推敲,但难免仍有错

2、误之处,敬请指出。邮箱yinchenxuan0812@gmail.com微博http://www.weibo.com/chenxuanyin阿尔钦是和科斯并列的产权经济学创始人,张五常之师。我想大多数朋友都是通过张五常才知道阿尔钦的,我也是。这篇文章在张五常的经济解释中也有提及,文章的主要论点是:很多时候,我们无法确定是我们自己创造了成功,还是我们恰好适应了经济系统的规则而被经济系统选择接纳从而赋予了成功。我认为这并不是完全剔除了经济个体的主观能动性,而是从更一般的角度探讨了不同机制下(经济系统)具有不同的决胜

3、准则罢了。)经济学分析中一个重要修正,便是纳入了不完全信息和不确定预见作为经济学的一个公理。这一修正摒弃掉了“利润最大化”,使得经济分析不再依赖于那些可预测的——在教科书中常被粗略的假设为近似的——个体行为。除去这些改变,众多分析概念常常只与这些行为本身的存续有关系,因为这些概念不是建立在这样那样的动机和预见之上的。这篇文章所提倡的方法具体表现在生物进化和自然选择的原则上,即,将经济系统当作一种“选择采纳机制”,在那些在寻求功利过程中发生的探究行动中进行选择。由此产生的分析——和传统的行为分析一样——也适用于那

4、些常被当作偏离了规范经济行为的行动(译者注:即后文所说的试错行为和模仿性“创新”)。这一分析方法剔除了“精确预期”和“固态知识”这两个不真实的假说,其更广泛的适用性为经济学研究提供了动力。本文将进行的阐释如下:首先,需要明确的是,“利润最大化”有一个方面的简要阐述被普遍忽略了,即,当预见具有不确定性的时候,“利润最大化”作为某一具体行动的指导是没有什么意义的。其次,建设性的发展起自一个环境选择原理的引入,这个环境选择原理是一个后验的经济体系,其最适宜行为依据的是“实现净利润”而非“利润最大化”准则。这表明了即使

5、在没有丝毫个体理性、预见性或者动机性的极端随机行为模型中,经济学家也能够通过对传统分析工具进行的一些修正,来预测和解释事件。再次,在普遍存在不确定性和不完全信息的世界中,环境选择这一现象和一类个体的动机性行为相融合。对照利润最大化的追求,在净利润追求过程中的那些适应性、模仿性和试错性行为将被更好的利用。最后,本文将讨论基于这些原理的一些影响及推测。【1】我很感激StephenEnke博士的批评和启发,这引导我在完善了本文的内容和阐释。I.利润最大化并非是行动的指导当今经济分析中,经济行为严重依赖于理性单位所做的

6、决定,即在传统假设中,理性个体总是谋求一个完美的最优情况【2】。这个最优情况有两个众所周知的准则:利润最大化和效用最大化【3】。根据这两个标准,当边际上或者临域间(收益)不相等的时候,人们就总是会有相宜类型的(改进)行动,直到最终达成最优状况。然而,标准的限定条件通常表明,因为个体并不清楚关于自身所处地位的状况和供给需求函数的斜率,所以通常没有人真能根据这些图表或概念从而最优化其自身的境况。尽管如此,经济学家对于个体决定的解释和推断仍然基于这些图表和概念,因为经济学家们断言,个体即便不是明确地,也会在无意识进行

7、选择时使用这些图表或者概念。【2】参考,eg,J.Robinson,EconomicsofImperfectCompetition(London:Macmillan),p.6,forastrongstatementofthenecessityofsuchoptimalbehavior.Standardtextbooksexpoundessentiallythesameidea.SeealsoP.Samuelson!,FoundationofEconomicAnalysis(Cambridge:HarvardUn

8、iversityPress,1946).【3】随后我们将只讨论利润最大化,虽然对于消费者来说,所有事情都说明利润最大化和效用最大化时等同的。对这个方法论的抨击是非常广泛和普遍的。但是只有一个抨击是真正具有毁灭性的,来自G.Tintner教授【4】。他认为由于不确定性的存在,利润最大化已经变的毫无意义。即使“最优化”可被定义,但不确定性至少仍来源于两方面:1)不完美的预见性;2)面对复杂

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