每个价格的相对独立性：背景复杂，异质性与异步性影响

人们从事着各种各样的活动。由于在这些活动中要用到某些自己所不拥有的物品，于是就去向他人进行购买，进而产生了价格信息。这下子可不得了了，一些经济学者们便开始围绕价格展开了“想象的翅膀”，整个微观经济理论也都以价格为核心来进行组织。主流学者们把对价格的解释作为经济学的核心使命。为了体现“科学性”，在考虑了各种因素、进行了有关的局部分析与互动分析之后，主流经济学把价格解释为由所有其他经济因素所共同“决定”。换言之，价格被视为隐藏着经济系统的所有秘密，它成为所有其他信息与知识的总概括。

算法式的价格理论首先就从这里起步。在有限理性与有限计算速度之下，价格是特定时空环境中的特定事件的产物，因此它首先并主要地反映着事件中的当事人所知道的信息、所掌握的知识以及所采用的算法与观点。其次，它当然也直接或间接地反映着特定情境中那些不为当事人所注意、然而客观看来却在发挥着作用的因素。然而，无论意识之内的还是意识之外的，所反映的这些因素都是有限的，相对于经济系统的全局来说也都只是局部的，因而，特定价格信息在经济系统全局中的地位，则需要通过其所反映的这些因素在全局中的地位来进行说明。

可是，当我们放眼全局的时候，我们却发现，在一定程度上，每个当事人、每个具体事件以及每种因素都被时间与空间所阻隔着，它们各自都具有一定的独立性。尽管这种独立性的程度各不相同，但绝对没有融合为一个完全的整体。因此，特定的交易事件所反映的外部世界（也即该情境之外的世界）的信息，取决于通信状况以及当事人对信息的接受能力。这种“反映”的效应必然会随着距离与时间的加长而趋于弱化，直至完全超出当事人的考虑范围。其次，当事人所掌握的用以处理这些信息的“知识”，在一定程度上既反映着外部世界的信息，又反映着历史上的人们处理这些信息的方式，因而它是综合的。可是，任何个人所具有的知识存量都是有限的，特定交易中的所有当事人的知识存量的总和也是有限的；所以，在算法框架下，一个显而易见且无可置疑的结论是，特定交易事件中所形成的价格信息，只是其中的当事人以及周围特定范围内的信息、知识、思想与意见的反应，而绝不可能是全局中的所有经济变量相互作用和充分协调的结果。

买方与卖方进行交易，就是买方与卖方的意见进行融合。买方对商品进行了估值，这种估值与卖方的估值进行协调。一个买方与一个卖方进行交易所形成的价格，就是该两个人的意见进行融合的结果。十个买方与十个卖方进行交易所形成的价格，就是这二十个人的意见进行融合的结果。这些局部性的过程绝不仅仅是假设的过程，而是真实发生的（思想的或物理的）过程；所形成的价格绝不是某个所谓的“均衡价格”的预备，而是真实的、“最后的”“真材实料的”“货真价实的”价格。如果一定要谈到“均衡”，这里并非不存在均衡，这里所发生的正是我们所说的“算法均衡”，也即：当事者们运用各自所拥有的、经过弯曲之后所形成的特定的知识、观点与办法，在具体情境所允许的时间之内，分别对全部世界做了一个简易的审视，最后做出了“了断”，产生了决定，动用了资源，致使事件真正地发生了。这种临时的拍板虽然不够准确，但却是必须的。对于任何一个未参与这一过程的人来说，其中形成的具体的价格也就相当于“他人的某种意见”；既不可忽视它，也无须迷信它。

以上就是在算法框架下我们要建立的价格理论的要旨。这里着重强调了具体交易中当事人所考虑的信息以及处理这些信息所采用的方式（算法）的有限性，及其因此而发生的种种“弯曲”。面对有限的信息接受能力与处理能力的约束，当事人一定既不是平均地、也不是随意地选择所要处理或采用的信息的。处于自己大脑中的信息会比来自外界的信息得到优先采用，近处的信息会比远处的信息得到优先采用，现成的信息会比经过计算后才能产生的信息得到优先采用。由于不确定性的存在，历史记录会比推测的结论得到优先采用。由于传播时间的限制，已有信息会比处于远方的、正在实时产生的信息得到优先采用，等等。至于“思维的弯曲”，存量知识（或者其中相当大的部分）本身就是在弯曲的基础上产生的，而在交易的过程中，势必还要发生进一步的弯曲。

有了个性化的信息与知识，当事人还要使用个性化的算法来加工它们。每个当事人所使用的算法可能都会或多或少地存在差异。宏观地看，各个不同情境中的交易者所采用的算法都将是相当不同的，同一个交易者在连续的或相似的交易中所采用的算法可能也会有所区别。只要交易成功了，价格无论如何都会产生（除了极少的例外）。然而，“价格”后面的背景却是相当复杂而差异化的，人们思想的异质性与行为的异步性导致了这种状况。对此我们应当说些什么呢？我们当然还可以说得更多，但这就是我们首先要说的，是眼下要说的，是我们作为“社会科学学者”首先要总结出来的“科学规律”。这里的“科学规律”不是别的，就是我们已经说出来的这些东西本身。(www.xing528.com)

可能有人会问：你为什么至今不提诸如“需求定律”这样的东西呢？我的回答是，因为它是一个具体而非一般的规律，所以我们在“原理”的层面也就无须提及。例如，一物的价格上涨，对它的需求就会下跌，可是，有时候，某些商品的价格上涨以后，却引起了需求更加地上涨，原因在于人们预期价格还会继续上涨。另外，需求的下跌实际上建立在“该物的价格在收入不增加以及其他商品价格不上涨的情况下单独上涨”这一隐含假定的基础之上。也就是说，该物的价格在相对独立地运动着。这是异质性与离散性的一种表现，由此导致的边际效应将会促使需求下跌。所以，“需求定律”只是引入异质性与离散性之后的一个推论而已。假如在该物涨价的同时消费者的收入也增加了，或者虽然收入不增加，但所有其他商品的价格都同步上涨了，个人的总消费可能就会下降，但具体到每个商品，其需求量的变化也就不一定上升或下降了。这主要取决于具体商品本身的性质及其与其他商品的比较关系。主流经济学其实只是展示了价格决定的一种模式而已，而实际生活中的定价模式却是多样化的。我们的综合方法不把任何实际的情形排除在外，所以在原则上也就不能厚此薄彼。我们既然认为当事人的决策是自愿做出的，然后又为当事人规定好了千篇一律的算法，那么，这种“自愿性”即使是真实的，它也就没有多少意义了。经济学者是把当事人的思维活动当作研究对象的，因此，他首先应当对当事人的思维活动采取置身事外的中立态度，应当采取观察和描述的方法，而不是一上来就直接进行推断，甚至把自己假想为某种特定类型的当事人，然后直接代替当事人做决策。后一类工作当然并非没有价值，但它是属于另一个层次的，是应用性的。

还需强调的是，这并不表明价格的产生是随机的。价格的产生方式虽然是多样化的，但在具体的情境中，我们必须认为它是当事人进行仔细分析与精确计算的结果。它是很有讲究的。在当事人的眼中，某商品成交价为100 元，这必须被理解为，成交在90 元或110 元都是不可以的。当事人既在某些计算环节上使用了演绎推理或者固定的模式（一旦我们识别了这些模式，也就掌握了一定的“规律”），又在其他环节上使用了众多的另类算法。另类算法的使用给计算结果带来了很多不确定性，但这并不表明，他总是在掷骰子，掷骰子只是众多另类算法中的一种。这也不表明任何其他人（包括经济学家们）可以轻易地预测、指导或劝服他改变算法（尽管这是有可能的）。另类算法的使用也表明当事人主观上存在着诸多困惑与无奈，但这也不表明，外来的预测、规劝和干预一定会成功。

经济学者们所面临问题的复杂性在于很难同时前往各个情境中去做实地观察。我们可以详细地分析一个情景，可以与其中的当事人进行交谈，可以了解他们的个性与成长过程，甚至可以采用电子手段来探测每个人头脑中的活动细节；然后，我们也许可以比较令人满意地说明当时该商品的价格为什么会成交在100 元。可是，这样的交易事件每日每时都在发生，它的数目多如牛毛，我们根本来不及同时分析这些事件，也就更难以在这些分析的基础上再来解释宏观现象了。这就是为什么经济学家们可以长篇大论、但至今不能预测或解释某个具体交易价格的具体数值的原因。迄今为止的经济理论意味着对定价活动进行了某些一般化和抽象化，但是，通过运用归谬法就可以证明，这项工作前景不妙：假如定价方法最终可以归纳为若干简单的公式，则我们置当事人的智慧于何地呢？须知，认识的发展会引起对这种发展本身的对策。当事人如果采用某些简单的规则来定价，则会引起对这种定价模式的利用，终究会破坏这种定价模式。价格的高低显著地关联着当事人的利益，当事人一定会竭尽所能地避免这样做。

关键的错误就在于“公式化”这种想法本身。我们熟悉当事人的日常思维活动，并不意味着它一定可以公式化。这就好比我们熟悉日常语言，并不表明日常语言可以归纳为几个公式，以致我们不需要查字典就可以知道某个字怎么写了。这里存在着一条不同于以往的新的解决路径，它的答案相当于编制字典，也即：我们可以分类型地、逐个地搜集和积累当事人的决策模式、决策方法及其相关的数据信息，在计算机中建立起庞大的数据库，然后再模拟建立真实的事件场景。这项工作虽然在初期绝不可能一下子就完备起来，但是，经过众多研究者们的累积性努力（就像全球科学家们联合完成基因测序的工作一样），可望取得快速的进展。当这些工作都是手工完成的时候，它的意义不是很显著，因为现实世界成长的速度可能会显著地快于研究工作进行的速度，以致我们几乎总是不能及时地解释现实（故而传统的经济学家们总是强调一般化和抽象化）。但是，当研究工作以计算机为平台以后，它的进行速度可能会快于现实世界的运动速度，于是，它的实用价值就表现出来了。孤立地看，许多元素都是我们在直觉上很熟悉的，但是，按照时间顺序，它们在计算机上经过不断的分化组合以后，也许可以产生经济学者们历来感到困惑而又渴望进行解释的现象。

“大数据”这个词目前很流行，可是，假如不借助算法原理，我们就很难说明大数据对于经济理论和经济研究的意义，大数据也就很难进入主流经济学家们的视野。如果不在思想上和理论上厘清传统研究方法的错误，则经济学者们的主流群体就不会转向重视以计算机模拟为主要手段的研究进路。许多经济学家目前已经沿着这条进路大踏步地前进了。可是，反过来，倘若没有适当的理论作指导，则基于计算机模拟的研究也就很容易误入歧途。依笔者之见，目前这类研究已经误入歧途了。一种适当的基础理论，既要解决原理性的问题，又要为今后的具体研究指明方向，打开空间，提供方法——但又不能越俎代庖。这就是正在进行中的“算法经济学”所要达到的目标。