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2022/04/15阅读:76主题:橙心

第八讲 模型思维

经济学模型思维的方式与过程

上讲回顾

交易费用经济学的现象、理论与模型
考虑1)随行就市vs2)稳定供给
1)寻找合适的产品,货比三家;讨价还价;交易的监督与执行(可能的毁约)
为了规避1)的问题或费用,
社会引入2)企业或协调生产,原来在市场的交易转化为企业内部不同部门的生产,避免了1)的问题
但是2)是不是就完美呢?
但是2)有自身的问题,企业生产也有额外的费用:组织费用
威廉姆斯提出交易费用模型:资产专用性+合同完美程度
模型分享中问题:简单翻译,不深思关系;
建议:认真思考变量间的关系,比如采用乘积或者简单加总的原则是什么?

本讲内容

数理模型的不同思维方式

伟大人物的思维方式

牛顿的数理模型思维方法没有留下来

将力与时间转化为图形

向心力--->三角形面积

向心力影响下的曲线或者折线运动--->直角三角形的分解

爱因斯坦思维方式---想象自己搭乘光速火车旅行

爱因斯坦说:“我很少用语言来思考,一旦某个想法出现,我最后才会尝试用语言来表达它。”在写给法国数学家雅克·阿达马的一封信中,爱因斯坦应阿达马的请求,揭示了自己的思维过程,并进一步阐释了自己的想法:“词汇和语言,当它们被书写或说出来的时候,在我们的思维机制中似乎就不起任何作用了。某些符号和大致清晰的场景存在于我的头脑之中,似乎作为思维元素发挥作用,可以被‘有意识’地重塑并组合起来……对我而言,前面提到的元素是视觉化的,并且具有近似肌肉的属性……当上述联想游戏(指思维元素的重塑并组合)已充分建立起来并能被随意再造的时候,我才会在第二阶段去斟酌如何选用常规词汇或其他符号。”爱因斯坦自传般的笔记也反映了相同的思考过程:“对我而言毫无疑问的是,我可以不依靠符号(词语)进一步进行各种各样甚至是下意识的思考……”对爱因斯坦而言,言语性思维显然就像他直觉的一位忠仆。他会在直觉上有所领悟之后,运用这位“忠仆”发挥归纳转译的作用。

爱因斯坦至少将四种非言语性思维方法运用到了极致。第一种就是音乐;第二种是想象力和可视化。爱因斯坦并不是以理智的方法处理物理学难题,而是将这些难题视作三维的、有弹性活力的事物。正如他的一位学生所说,别人看到的是抽象的公式,而在爱因斯坦眼里,那是一个物理事实。想想爱因斯坦是如何提出狭义相对论的。他通过设想一列飞驰的火车和闪电的方式,把问题形象化了,并以此摆脱了言语性和数学化的表达方式。

张五常思考方法

1、转换问题

这是货币大师弗里德曼的拿手好戏。你问他一个问题,他喜欢这样回答:“且让我改一下你的问题。”(Let me rephrase your question。)他一改,就直达你要问的重心,十分清楚。我们凡夫俗子的仿效方法,就是要试将一个问题用几种形式去发问,务求达重点的所在。举一个例子。当弗里德曼解释某法国学者的货币理论时,我问:“他的主旨是否若时间长而事情不变,人们就觉得沉闷?”弗里德曼答:“你是要问,是否时间越多,时间在边际上的价值就越少?” 这一改,就直达经济学上的 “边际替代递减规律”(Diminishing Marginal Rate of Substitution),他无需答我,答案已浮现出来了!

张五常自己的佃农理论,就是由几个浅问题问出来的。传统上的理论,都以为既然土地种植的收成是要将一部份分给地主,那么地主以分成方法征收租金,就正如政府征税一样,会使农民减少劳力,从而使生产下降。我问:“既然生产下降,租值就应减少了,为甚么地主不选用其他非分成式的收租办法?”我再问:“假如我是地主,我会怎么办?假如我是农民,我又会怎么办?”

2、先猜一个预感或答案

善用预感的要首推科斯(R.H.Coase)。无论我向他提出任何比较特出的意见,他就立即回答:“好像是对了”或“好像是不对的”。先有了一个假定的答案,然后再慢慢地将预感从头分析。

凯塞尔(R. Kessel),是行内知名的预感奇才。凯塞尔有一条座右铭:“无论一个预感是怎样的不成理,它总要比一点意见也没有为佳。”他又强调:“若无半点见解在手,那你就甚么辩驳也赢不了。”

预感是每个重要发现都缺少不了的——从那里来没有一定的规格,有时究竟是甚么也不大清楚。在思考上,预感是一条路的开端——可走多远,到那里去,难以预先知道——但是非试走一下不可的。走这路时逻辑就在路上画上界线,将可行及不可行的分开。走了第一步,第二步可能较为清楚。好的预感的特征,就是路可以越走越远,越走越清楚,到后来就豁然贯通。“没出息”的预感的特征正相反。

第一、茅塞可以顿开。茅塞(Mental Block)是一个很难解释的思想障碍,是每个人都常有的。浅而重要的发现,往往一个聪明才智之士可能绞尽脑汁也想不到!但若将思想的角度稍为转变一下,可能今茅塞顿开。想不到的答案,大多数不是因为过于湛深,而是因为所用的角度是难以看到浅的一面。重要的例子不胜枚举。

一间工厂为了生产,对邻近的物业造成污染而有所损害。历久以来,经济学者都建议政府用几种办法去压制工厂的生产,从而减少邻近物业的损失。这个老问题到了科斯的手上,他就将角度倒转了:“压制工厂生产,就等于邻近的业主对工厂有所损害,究竟要被压制的应是那一方?”科斯定律是由此而出的。

第二、转换不同角度进行思考。答案从一个角度看来是对的答案,换一个角度却可能是错了。任何推理所得的一个暂定的答案,都一定可以找到几个不同的角度来衡量。若不同的角度都不否决这个暂定的答案,我们就可对答案增加信心。当然,可靠的答案还是要经过逻辑及事实的考验的。

第三、角度有远近之分。在思考的过程中,细节与大要是互补短长的,无论细节想得如何周到,在大要上是有困难的见解,思考者就可能前功尽弃。但在大要上是对了的思想,细节的补充只是时间的问题——就算是错了细节也往往无伤大雅。在这方面的思考困难,就是若完全不顾细节,我们会很难知道大要。有了可靠的大要而再分析细节,准确性就高得多了。

3、 找到实例、从实例思考

以善用数学而负盛名的经济学者,如萨缪尔森(P.Samuelson)、阿罗(K.Arrow)、宇泽弘文(H.Uzawa)、斯蒂格利茨(J.Stiglitz)等人,都是以例子帮助思考的。以数学求证是得了大要之后的事。其他少用数学而善于思考的人,用例子更是得心应手。有些学者只是用符号或少用例子的,但有重要发现的却是少见。

第一、例子要简而贴切。以例子辅助推理,理论的重要特征是要全部包括在例子之内。通常的办法就是将例子内的枝节删去,使重点突出,务求在重点上例子与理论有平行的对比。简化例子要有胆量,也要有想像力。在经济学历史上,简化例子最有本领的是李嘉图(D.Ricardo)——所以李嘉图的经济模型的广博度,至今仍未有人能望其项背。那就是说,例子简化得越利害,复杂的理论就越容易处理。

第二、例子要分真假。所有可用的例子都是被简化了的。以严格的准则来衡量,没有一个例子是真实的。但有些例子是空中楼阁,其非真实性与简化无关;另一类例子,却是因事实简化而变为非真实——我们称后者为"实例"。纯以幻想而得的例子容易更改,容易改为贴切,是可帮助推理的。但要有实际应用的理论,就必须有实例支持。

第三、例子要新奇(Novel)。众所周知的例子不仅缺乏吸引力;在思考上,较新奇的例子会较容易触发新奇的思想。工厂污染邻居的例子,庇古用时是新奇的;用得多了、启发力就减弱。科斯在同一问题上作分析,采用了牙医工具的声浪扰及邻居、大厦的阴影减少了隔邻泳池的阳光。这些比较新奇的例子,都启发了一点新的见解。

第四、要将例子一般化(Generalise)。 将每个例子分开处理,理论及见解就变得复杂,各自成理。无意中变成了将事实解释事实。将多个不同的例子归纳为同类,加以一般化,是寻求一般性理论的一个重要方法。

在社会耗费的问题上,庇古所用的例子分类太多,以致他的理论模糊不清,前后不贯。这问题到了科斯手上,他就认为在社会上每个人无论做甚么对其他人都有影响;他于是就将所有对人有影响的行为归纳为产权的问题。

将一个例子分开来处理,我们也应该找寻跟这例子有一般性的其他例子。世界上没有一个“无法一般性化”的实例。若是有的活,在逻辑上这实例是无法用理论解释的--这就变成了科学以外的事。

第五、要试找反证的例子(Counter Example)。 思考要找支持的例子;但考证是思考的一部分——考证就要试找反证的例子了。斯蒂格勒(G. Stigler)、贝克尔(G. Becker)等高手,在辩论时就喜用反证。可靠的理论,是一定要有可以想象的反证例子的——但若反证的是实例,理论就被推翻了。

第六、百思不解就要暂时搁置。 人的脑子是有着难以捉摸的机能——连电脑也能想出来的脑子,其机能当然要比电脑复杂得多。拼命想时想不到,不想时答案却走了出来,是常有的事。我们可以肯定的,就是在不经意中走出来的答案,一定是以前想过的老问题。以前想得越深,得来全不费工夫的机会就越大。日有所思,夜有所梦,可以置信。

赫舒拉发建模前的准备例子

看一个建模例子:张五常《佃农理论》模型

张五常的思维的过程

1、分成佃农生产方式普遍存在

2、理论上认为分成佃农缺乏效率(马歇尔等人)

3、低效率的制度却普遍存在,不合逻辑,原有理论错了

4、存在哪里呢?——忽略竞争

5、佃农收入高于市场,有“超额利润”,佃农不会涌入?

6、竞争之下,更多佃农进入,佃农收入下降,地主租金上升,直至均衡点,t2,此时佃农分成制度与固定地租制度具有同等效率,没有效率损失

本节回顾

先把问题想清楚
1、大师们的方法:形象化、直观化

2、张五常的方式:(1)转换问题;(2)先有答案;(3)用实例思考;

3、赫舒拉发:问题——解决方案——后果——(均衡)

4、佃农理论模型的构建

课后作业

各组讨论一个经济学主题,建模,并解释结果

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