边际方法即为贪心算法，重视时间上的最后一剂”商品

本小节要提出的问题是：倘若去掉了函数，边际分析还有没有价值？边际分析究竟意义何在？

首先需要注意到，历史上的“边际主义者”实际上是强烈倾向于广泛使用边际分析方法的；这些人中有些同时采用数学方法来构建经济理论，有些则不采用数学。边际方法的局限性在使用数学的学者们那里显示得比较清楚，而在不使用数学的学者们中间反而比较模糊。有些人把它任意扩大到价值论和分配论领域。边际分析最初是用来确定商品的消费数量或者生产数量的，而有人则反其道而行之，认为企业的产品定价和收入分配都应该遵循边际原理；更有一些人奉之为“神的喻示”，以为在经济领域发现了类似于万有引力定律那样神秘而确定的规律。

在经典作家们对边际决策原理的运用中，它被赋予的最基本含义是：在一个连续的行为进程中，倘若只有某种变量的数量（所生产或所消费的商品量）在变化，那么，为了求取最大利益，可以把行为进程延长、也即把相关数量持续扩大到不再产生新的利益的一点为止。“边际”是指时间上的“最后一剂”商品。既然是“最后一剂”，也就可以理解为“现在”或“当前”。所涉及的变量只是众多变量数目中有限的两个或数个，表明这是一种局部分析。所以，这就一下子把当事人安置到了时空框架中：面对偌大的世界和时间长河，当事人只是其中的“一个点”，他的能力有限，只能在局部领域行事；他只能控制有限的变量，所以只能把眼前的事情做好。强调一下，“边际”语言实际上使得若干元素同时出现在分析框架之中：时间，空间，存量，流量，有限行为能力，可控变量与不可控变量，总量与个量，等等。

此外，它还意味着，当事人拥有可以对流量进行分析的信息、知识或能力，他知道是哪种变量做怎样的变化可以引起另外的变量如何变化。例如，他追加生产了一批商品，售出后获得了利润。商品出售的当日阳光灿烂，但他绝不会把这笔利润的获得归结为天气因素，因为，他拥有关于“商品生产”与“商品销售”之间因果关系的知识。这种知识可能是比较详尽的，它包括原因如何引起后果的具体机理和细节；这种知识也可能比较粗略，例如，在房地产价格泡沫化的进程中，一些投资者只知道盲目地抢购房屋，因为，他只是简单地相信，只要抢购到房子，就能赚钱。

小结一下。边际分析实际上意味着情境化的经济分析，意味着把当事人置于时间进程与真实世界之中，然后来推测当事人的思想过程与行为；而“边际决策原理”则意味着试图通过眼前的、短期的和局部的最优化来实现整体最优化的一种计算策略。扩而大之，我们可以不管“边际性的行为”究竟是数量性的还是结构性的，只需要把它理解为一般的“行为”。在算法框架下，以及在真实世界中，“行为”本身就是边际性的；当事人的身心能力都是有限的，任何行为都不可能涉及全部事项或全部存量；不管个人独立的行为，还是集体联合的行为，都不可能一下子把世界完全变个样儿。只要我们从这个意义上来看待边际分析，那么，它的价值与局限性也就都显示得格外清晰了。

首先，即使某种状况在整体上不能表达为函数，或者，即便可以表达，而当事人并不知道函数的具体形状，他仍然可以运用和操作边际方法来进行决策。他可以利用已有的局部知识，或者仅仅观察自变量与因变量之间的演变情况，观察其边际量的变动趋势，进而做出相对有效的决策。尤其需要注意到，历史在逝去，遥远的地方鞭长莫及，我们不可能操作囊括一切的那个“整体”；任何被谈论的“整体”，都是相对于较小的局部而言的；相对于更大的范围，它也只是一种局部。从这个意义上讲，人类不可能摆脱边际分析，甚至可以说，任何分析都是边际性的——只是这个“边际”本身的规模或尺度各有差异而已。也就是说，可以把“边际”理解为一个极微小的增量，也可以理解为一个比较宏观和重大的事件。(www.xing528.com)

既然我们不可能摆脱边际分析，也就无须强求有一个“凸的”函数存在。当这个条件不被满足时，意味着边际决策原理不一定能够导致当事人的利益在整体上实现最优化，那么，边际分析的意义又何在呢？显然，此时的边际性计算变成了一种探索和尝试的活动；当事人通过在一个个局部中的最优化计算，试图来优化整体；通过把眼前的事情办好，试图来谋取长远。这种策略的运用是极为广泛的。它有时候会取得成功，有时候则不会。在计算机科学中，这种算法称为“贪心算法”^[7]。“经济人”其实就是一个尤其重视使用“贪心算法”的虚构人物。在现实生活中，由于人们根本不可能知道所谓“函数的形状”，所以，边际主义者的论述可以做如是的理解，即他们在向当事人推荐使用“贪心算法”，或者他们把真实当事人的行为理解为在使用“贪心算法”。

有了以上的解读，我们也就可以进一步理解，为什么边际分析不可能总是有效。边际分析实际上依赖于事件的因果关系的及时显现。如果特定行动的后果不能及时显现，不容易观察和识别，或者显现得不够完全和充分，那么边际分析也就不能有效地进行。而此类情形显然都是很常见的，在这些情形之下随意使用边际分析，也就很容易得出简单化的甚至错误的结论。边际分析倾向于把时间上前后相连的两个事件作因果解释（本质上这是一种黑箱方法），这就容易导致对因果关系的错误理解。例如，新出现的某种结果即使与新采取的措施之间具有因果关系，也并不意味着就应当把这种结果完全归功于新采取的措施（譬如，把新增利润全部分配给新增的要素投入），这是因为原来就有的存量因素实际上也发挥了作用。其次，边际决策原理意味着暂且置全局于不顾，而把眼前资源的潜力进行最大限度的挖掘；这种做法有可能对全局有利，也有可能妨碍其他事项在日后的进行。这个道理其实是我们每个人都比较熟悉的。过度扩张的边际活动可能会侵占本来将用于未来活动的资源或空间，而这种侵占一般很难明确地（或者货币化地）予以衡量，从而使之进入边际成本－收益分析。故此，人们常说，要节制，要顾全大局、深谋远虑，而不能一味地只顾眼前，得过且过。例如，在土地上进行播种，一般总会带来比种子多得多的收获，那么，农民是不是就应该对土地进行高强度的利用，直到“边际收获”与所播撒种子的价值相等呢？答案显然是否定的。实际上，土地通常都要进行休耕和轮作。因为过于密集的种植会过度地消耗土地的肥力，导致未来的收获下降。而类似“土地肥力下降”这样的因素，因为不易显现和衡量，常常就会在边际分析中遭到忽视。“边际分析”这种方法的精神实质就是强烈地倾向于忽略这类因素。要是所有或远或近的因素都要考虑在内，这种方法也就无法进行下去了。又如，苹果公司“iphone”品牌手机目前具有很高的毛利率，那么，苹果公司是否应当大幅度地增加产量，降低售价，直至“边际收益等于边际成本”呢？显然不会，因为它要维持较高的毛利，以便有资金继续开发新产品。这里存在着众多难以尽述的结构性因素，都无法有效地包含在边际性的计算之中。而在企业的产量决定问题中，由于部分存量资产（例如固定资产）在产量扩张的特定阶段并不需要随同产量的增长而增长，这就让使用者误以为对这部分资产的使用是免费的，边际成本因而就会小于平均成本。然而，当产量扩张到某个点之后，这部分资产的容量就会到达极限，以致要增加产量，就必须整个地添置一套新设备；这将导致边际效应发生逆转，边际成本暴增。在结构性的世界中，边际效应在递增与递减之间的这种逆转和交替是非常普通而常见的。在这种情况下，试图仅仅通过对局部的优化而优化整体，或者试图通过对眼前的暂时性事务进行优化而优化长远，一般是不可能做到的。至于要把产量决策问题、定价问题与分配问题三者合而为一，也就更加难以实现了。

然而，另一方面，不管怎样，生活的真实面目是，我们只能在不完美、不如意中进行选择。我们既不可能在整体上完全把握世界，也不可能了解世界的每一个角落；我们一般不拥有处理问题的完美策略。在这样的局面中，边际分析方法（或者“贪心算法”）就具有一定的相对价值。而且，惟其如此，边际方法的价值才能真正地凸现出来。它告诉我们，当不知所措之时，鉴于我们对于自己周围的、近距离事物的了解一般胜于对遥远的、抽象的“全局”的了解，所以可以优先考虑把眼前的、比较明显的、比较容易的、自己比较熟悉的、预期收益较高的以及易于控制的事情办好。当然，这既可能是明智之举，也有可能是短视的，会招致危险，因此，我们还需要保持警惕性，保持与其他算法相权衡的审慎态度。应当同时把目光投向广阔的思想世界中纷繁多样的其他算法。边际决策方法的重要性还与流量活动在经济体中的特殊重要性有关，对此将在第七章中再展开论述。

“边际主义”实际上是一个序幕，是主流经济理论引入有限理性和时空因素进而实现情境化的一个开端。新古典经济学提出了解释价格（而不是古典的“价值”）的任务；这个任务看似平常，实则相当艰巨。这个任务要直到“算法的时代”才能够完成。