不完全信息与有限理性的差别论文

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1、不完全信息与有限理性的差别论文"有限理性"概念的主要提倡者是诺贝尔经济学奖得主西蒙(Simon)。自从他提出有限理性概念半个世纪以来,经济学家对什么叫有限理性至今没有公认一致的看法。西蒙当年认为有限理性的理论是'考虑限制决策者信息处理能力的约束的理论'。他提议将不完全信息,处理信息的费用和一些非传统的决策者目标函数引入经济分析。但是近来不少经济学家认为这三方面的研究并不足以构成有限理性概念的核心。西蒙是个反对主流经济学中的最优决策模型和全部均衡概念的人,但是过去二三十年中,主流经济学却在最优决策和全部均衡的分

2、析框架中将西蒙提到的这三方面研究全部吸收了。首先以ilgrom的防止进入的序贯均衡模型中虽然有不完全信息和信息不对称,但这个模型中.freelann(1997)最近指出,这类模型仍然是完全理性模型,信息处理费用本身并不是有限理性概念的实质。最近发展起来的五花八门包含决策和计算成本的经济模型也证明,如果计算和收集信息的费用很高的话,最优决策和全部均衡中都会出现直观决策,模仿(所谓羊群行为),按固定规则决策等看似不是完全最优化的决策过程,但这类决策不是象西蒙所言的非最优化而只求满意的决策,而是考虑计算成本的约束条

3、件下的最优化决策。最优决策的本质并未变,只是当约束条件复杂时,最优决策的形式也多样化了。因此可以说西蒙提到的有限理性的三要件都没抓住有限理性概念的要害。以完全理性为基础的主流学派模型可以将这三要件在完全理性最优决策和全部均衡框架内吸收。九十年代的动态对策均衡概念就可以用来预测供求不等的现象。钱颖一的有名的软预算约束对策论模型中,社会主义经济中的长期供不应求就是自利决策交互作用产生的一种任何个人都不能单方改变的后果,这种后果就是供求不等的均衡。所以均衡并不一定意味供求相等。很多动态均衡模型还能预见内生变量自发地

4、随时间流逝而演变。所以西蒙及奥地利学派,非线性演化经济学派反对均衡的一些概念都被主流学派全部均衡模型所吸收。1980年代以来有几个研究方向开始触及有限理性概念的实质。对策理论经济学家早就用囚犯难题的模型证明,个人完全理性决策的交互作用可能导致全社会无理性的后果,而Neyman(1985)和Rubinstein(1986)发展了有限固定规则机制(finiteautomata)模型。在这类模型中,对策局中人没有什么最优决策的理性,只是按固定规则决策,而社会理性却有可能在个人有限理性的基础上出现。Smith(198

5、2),blinghand)对策模型预见个人非理性策略有可能在均衡中占优势。Guth等人(1982),Binmore等人(1985)和Aumann(1997)将游戏规则理性与个人行为理性相区别,他们认为规则理性是一种有限理性。他们用社会实验证实人们追求规则理性的行为(例如追求'玩的就是公平',Fairplay)看似像是个人行为的非理性。例如法轮功和一些宗教人士追求人权的行为,看似没有个人行为的理性(例如不怕死),但却可能导致规则理性。而规则理性往往不能由个人行为的理性产生。早在1921年,Knight就指出有限

6、理性的根基是所谓'根本的不确定性(Fundamentaluncertainty)',它不同于不完全信息。Georgescu-Roegen(1971),Shackle(1961),.freelicuncertainty,见La)。,姚顺田用不动点定理证明了序贯均衡存在的条件。我们用几个例子说明瓦尔拉斯序贯均衡概念。首先。看麦当劳连锁店的创立和发展,在麦当劳连锁店创立前,饭馆的价格相当高。当时市场对饭馆的需求也似乎与供给相当。如果饭馆服务的价格稍微降低(以经济学术语而言即为在边际上调节),利润将会减少。因此,用传

7、统经济学来指导决策将会导致这样的结论:市场已在均衡中,利润已最大化,创办更多饭馆或大规模减价只会造成损失。但是,当麦当劳连锁店的创办人认为可能有另一种市场均衡,在这种均衡中,饭馆服务价格比现有饭馆低得多,因而很多人会减少自己做饭的次数,而增加对专业饭馆的依赖,专业饭馆由于生产规模扩大,内部专业化加深,也可以使服务成本大规模地下降,因此大规模降价也会有利可图。如此一来,麦当劳创始人就不是以当时市场的边际调节信息定价,而是将价格订在普通人能经常上馆子的很低水平。麦当劳一开始就把目标定在大规模经营,用连锁店的合约形

8、式组织总部与分店之间的分工,使专业化的计画管理,餐馆设计,原料采购,广告成为总部的专门部门。结果这种'组织创新'成为本世纪最大的商业成功之一。传统的经济学对于分析这类'组织创新'的奥秘完全无能为力。其原因是,传统经济学的边际分析以内点最优决策为基础,而实际经济决策是以角点决策为基础。内点决策表示所有决策变量最优值都是正数,所以找寻内点最优解只要在边际上调节就行了。而角点决策则表示某些决策变量的最优值

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