獨立學者李斌所提出的一個名詞。“算法經濟學”系指可以在“算法框架理論”之下來構造的一門新的、綜合性的、統一的經濟學，它是資訊時代更新換代的經濟學。現有已知的各個經濟學說都可以批判性地納入其中，而“算法經濟學”還具有其他學說所無法包容的新內容。
基本介紹
- 中文名：算法經濟學
- 外文名：Algorithmic Economics
- 時間：2006-
- 性質：經濟學 社會科學 原理 方法論
- 出版社：中國人民大學出版社，經濟日報出版社
基本介紹,具體內容,
基本介紹
作者從計算機原理中受到了啟發，獨創性地提出了關於人腦思維方式的“算法框架理論”，即思考=計算=（指令+信息）×計算速度×計算時間，其中指令=計算機指令 or人工指令。通過運用迂迴生產方法，思維活動（或曰“計算”）產生並需要知識存量。時間、空間、成本、收益等因素的聯合作用，由此出人意料地導致了主觀性、“非理性”、有限理性、不確定性、衝突、創新、發展、組合爆炸等等後果；這樣一來，演繹法與種種非演繹的方法、從而主流經濟學與非主流經濟學就被統合在一個邏輯框架之內。思維活動就是由各種信息、指令與算法所組成的“鏈子”，它必定是“彎曲的”。
在以上“算法原理”的基礎上，一幅動態的、相對的、結構的、多元的和無限發展的經濟社會圖景自然地形成了，各門已有的經濟社會理論只是揭示了其中的局部面相，而“算法式的”經濟學與社會科學則強調了離散性、混合性和“高階的一致性”；尤其是，藉助於指令與信息之間的組合爆炸，它科學地得出了這樣的結論，即經濟社會是發展的、擴張的和進步的，危機與倒退處於次要的地位。
算法式的方法論綜合了已有的各類研究方法，闡明了方法論與本體論、科學與工程學之間的統一關係。這不過是算法原理的水到渠成的運用。計算機模擬可以用來取代數學，作為算法框架下的正式的形式化手段。
至此，作者宣稱，一門正式的、統一的社會科學得以誕生。各門人文學科與社會科學之間的邏輯關係也得以清晰地建立起來。算法經濟學只是這門“單一社會科學”的一個分支，它與其他社會科學共享社會科學的統一原理，並專門研究通常所稱的相對具體的“經濟”議題。
具體內容
算法經濟學可以具有十分豐富的內容，目前只是處於初創階段。迄今為止的三部著作勾畫了一個輪廓。若干內容舉例如下：
關於“大綜合”
任何均衡都是局部的，大多數均衡也都是暫時的，離散性提供了均衡與其他“非均衡的”部分相共存的條件。微觀當事人視野與理性的有限性導致了外部性，巨觀現象正是一種外部性，它被巨觀觀察者和政府重新予以內在化。一個人有意的行為及其後果可以在不知不覺間被另一個人所觀察，該“另一個人”在無意間又會被第三人所觀察，任何人都可以注意別人無意的行為，這叫做“半內在化”；這是對“看不見的手”所作出的科學解釋。“分工”過於強調了具有差異的個人之間的一致性，實際上人們之間同時具有同質性和異質性，而異質性之間並不完全是和諧的，不僅有衝突，而且呈現出極為廣泛的不規則性。主流經濟學著重於解釋經濟社會中積極的一面，其他非主流經濟學則著重於揭示消極的一面。德國經濟學與奧地利經濟學分別揭示了種種反主流的面相，但卻不知道怎樣與主流進行融會貫通。芝加哥學派腳踩兩隻船，卻並不知道自己所踩的是不同的船。馬克思主義獨樹一幟地貢獻了矛盾與衝突的學說，這一傳統部分地被博弈論所繼承。制度作為一種知識存量，其與臨時計算之間的關係對應著制度經濟學與主流經濟學之間的關係。制度的性質與其他存量知識相類似，都是不完善的、武斷的，甚至是錯的；對此的失察是現有制度經濟學的大缺陷。行為經濟學著重於揭示人腦中先天存有的決策模式，這些模式被認為導致了行為對於新古典的偏離，在這一點上它比制度經濟學要合理；但是，它卻沒有認識到，這種偏離在後天內生的知識中也普遍存在，在這一點上先天的知識與後天的知識並無實質的區別。指令系統人人相同，但其所產生的知識（無論先天或後天）卻千差萬別。包括情感、本能、衝動等等在內的“非理性”系統只是一種先天的、硬體化的知識而已。這種區分可以用於建立完善的非理性理論。更為重要的是知識發展，也即思想的演化。因為現有的演化經濟學未能抓住這個要害，所以它只能是膚淺的、瑣碎的和徒勞的。
關於“算法經濟學”
在一般的社會科學原理之下，經濟學與其他社會科學的區分就在於是否使用了貨幣。貨幣產生於有限計算速度，它作為一般等價物，可以用來減少價格換算的次數。貨幣也是思想，思想的實體化為貨幣提供了基礎。經濟體系從一開始就必須被看作一個整體，它是有限理性的人們迄今為止對自然社會條件所作出的反應的結果，是知識演進的眾多可能性當中的一組可行解的集合。當事人面對時間的流逝，他必須一面每天解決當天的緊迫問題，一面積累和發展長遠的知識，這導致了每一天的經濟社會狀態既具有終局性質，也具有過程性質。需要如此來看待靜止與變動，以及各種存量與流量。價格只是在各不相同的深度上反映著經濟系統的局部信息，它的變動是難免的，它與各類變數、各類信息之間也是並列的和平等的，不能完全相互包含。這是走出價格中心主義與泛濫的交易論的必要方式。個人需要成長和受教育，才能正常地進行經濟行為，因此教育體系必須作為經濟與社會的組成部分。通訊與媒介也是如此。有限理性導致制度、強制、公共品等等豐富的元素，它們最終構成了政府。人們藉助著各類存量知識、觀念、習俗、宗教、制度進行決策，又在邊際上修改著這些（廣義的）知識。眾多獨立個體的存在是市場的核心特徵。組織（例如企業）旨在在相互衝突的獨立個體之間建立人際協調性，由此帶來的利益吸引著人們這樣做。但是，不僅組織的內部協調是需要代價的，而且它“只能聽命於少數首腦”的特點導致了它的智力資源不足，缺乏穩定性。這些都限制了組織的規模。與此相反，自由的個人通過網路化計算，相互參考計算結果，致使大部分常識都是正確可靠的；高度的個體差異導致了創新及其擴散；異質性與異步性的相互對沖可以產生巨觀上的穩定性；通過在保守與激進之間維持一定的比例關係，確保巨觀經濟的持續增長，而不是大起大落，等等。當然，這是以大量成員的探索與犧牲為代價的。如果失敗過於頻繁，過於嚴重，它也可能反映在巨觀方面，引發全局性的危機與倒退。
政府干預的機會在原則上必定是存在的，問題主要在於需要考察政府的能力，然後在機會與能力之間保持一定的平衡關係。貨幣既然也是實體，那么它的“非中性”就與其他任何實體、資產、要素、投入相類似。但算法式的警告是，一定要注意貨幣注入的結構性後果（也即那些不能及時反映在量化指標上的後果）。管制與自由之間需要保持一定的比例關係。包括收入不平等在內的種種不均衡在原則上都可能會存在。鑒於基本生活開支具有強大的剛性，政策的焦點當然就應該是維持流量（尤其是核心收入流量）的穩定性和永續性。制度大都是權宜之計（儘管可以區分為短期和長期），所以制度創新既是必要的，也是不可避免的。問題主要在於控制制度創新的風險。後者是共產主義運動失敗的主要原因所在。主流經濟學揭示了向某些均衡狀態的收斂過程，然而，收斂意味著計算資源的節約與解放，於是當事人可以開闢新的領域和議題，也即進行“發散”。“發散”防止了思維活動活躍度的下降，保持了人類的自由。諸如自由、民主、市場、平等這些傳統的價值，都可以按照諸如此類的方式進行算法式的解析。
三部書籍：
《社會科學原理初探：算法方法》（中國人民大學出版社，2012年）
《算法經濟理論：經濟學的認知革命及其大綜合》（110萬字，經濟日報出版社，2019年）
“算法經濟學者李斌”部落格為算法經濟學正式的網路站點，其中包含了最為全面的參考資料。
