思考成本与有限理性的关系研究成果

第二个成果是在引入“思考成本”（deliberation cost）的前提下对“有限理性”所作的有关研究。用算法语言来说，这类研究的一个总结论是：思考成本会引起思维活动发生弯曲，而这种弯曲正是有限理性的一种表现。这个结论比西蒙对思考成本的后果所持的线性观点大大前进了一步。相关的研究分别是在不同的学派内部进行的，约翰·康里斯克（John Conlisk）则对此进行了搜集和整理。他发表于1996 年的一篇长篇论文^[107]虽然在时间上不够晚近，但所作的综述是出色的。以下将围绕这篇论文来体察一下众多学者的论点。

这篇论文的题目是一个问句：“为什么需要有限理性？”作者对此给出了四条理由：“第一，大量的经验证据表明它是重要的。第二，已有的有限理性模型令人印象深刻。第三，标准的完美理性假设缺乏说服力，其逻辑站不住脚。第四，经济决策所需的思考活动代价重大，好的经济学要求我们考虑所有的成本项目。”^[108]全文则根据这四个要点，分为四节。作者尤其强调：“思考成本将是贯穿始终的主题。”^[109]

我们关注的焦点是思维弯曲问题。作者写道：“针对那些在经济理论中的个体当事人频繁遇到的、并且在客观上有正确答案的决策问题，进行了众多的（经验）研究。在这些测试中受试人表现得好吗？不，他们经常表现不佳。……最为重要的是，推理的错误系统性地发生。心理学家们认为这是因为受试人使用了‘启发法’（heuristics）——基于经验的粗略估计——这才导致他们未能采用健全的逻辑分析方法。……对于理性有限的个人来说，启发法通常可以廉价地提供足敷使用的答案，而周全答案的代价则高到了不值当的地步。正如佩茨（Gordon F.Pitz）和萨克斯（Natalie J.Sachs）所说：‘在认知的努力与判断的确切性之间存在着一种替代关系。’对于这种替代关系，心理学要比经济学理解得好。……研究有限理性不是对于经济推理的偏离，而是它的必要延伸。”^[110]

在下文中，作者通过对大量文献的考察，表达了这样一种观点，即公司、组织、动态性、成本加成定价、适应性预期、局部调整、模仿、随机选择、偏好、社会规范、情感、忠诚、利他主义等都可以在很大程度上视为有限理性的产物，或者与之密切相关。他还写道：“罗纳德·海纳提出了一个有刺激性的观点：经济行为之所以可以预测，在很大程度上是因为有限理性导致当事人采用了经验法则来进行决策，而经验法则可以展现出比最优化更大的规则性。因而，海纳认为标准理论面临着一个具有讽刺性的难题：‘假如当事人事实上的确在实行最大化的话，那么，我们所观察到的、经济学于是必须以最优化的方式努力去解释的规则性就会消失。’”^[111]作者的论述越来越转入了“准算法的”轨道：“由于当事人的理性预期依赖于对于整个市场和整体经济的知识，而不仅限于作者所处的狭隘环境，关于理性预期的计算将会引致高昂的思考成本。……关于‘准理性模型’（near rationality model）的研究表明，把有限理性升级为完美理性的益处很少。同时，计算复杂性模型则表明，这种升级所需的思考成本却很可观，其大小甚至是天文级的。例如，在许多整数规划问题中——如时序安排、资本预算、货物装载、行程表问题等——计算复杂性随着问题规模的上升呈指数级上升。……一个经典的例子是下棋，最优策略在概念上是简单的，就好比一字棋的下法那样，都只包含有限数目的玩法。然而，在国际象棋中，这个有限数目‘却可以与宇宙中的原子数目相媲美’（西蒙语）。西蒙总结道：‘如果只包含64 个格子和6 种棋子的国际象棋便超出了我们的精确计算能力的话，那么我们就可以猜想现实世界中的几乎任何问题都将如此。’”^[112]“理性是稀缺的，好的决策是昂贵的，思考与其他活动之间存在着一种替代关系，对此，戴（Richard H.Day）称作‘思维经济’。这种替代模型要求某种形式的‘思考技术’，以便决策者通过使用这种技术，把稀缺的认知资源及其他资源转化为更好的决策。”^[113]这种“思考技术”显然就是我们所说的“算法”。作者然后考察了一些有关“算法”的研究：“第一个关于思考成本的完整模型由拉德纳（Roy Radner）与罗斯柴尔德（Michael Rothschild）于1975 年开发。在他们的模型中，决策者面临着多种行动规划任务，而他没有足够的时间去优化每个期间的每种行动，于是，参与每个行动的潜在成本就是减少参与其他行动。其他大部分关于思考成本的模型都是最近开发的……其中当事人根据思考成本的大小来构思思考技术。另一个比较简单的途径是假设当事人在多个不同的行为规则之间进行抉择，每项规则都反映着各自固定的思考成本。这个方法被用来考察低成本模仿相对于高成本最优化的适用性、有限理性对博弈均衡造成的影响以及技术变迁等。艾尔米尼（Luigi Ermini）把思考成本与层级计算联系了起来，而高登·温斯顿（Gordon Winston）对思考成本的考察则更为广泛。总的说来，在结合其他模型的输出之后，这些模型展示了标准元素（最优化、理性预期、市场均衡）如何可以通过思考技术与有限理性元素（满意化、学习、经验法则）相互结合，其中相对于完美理性的‘理性化程度’是被各种经济力量内生地决定的。”^[114](www.xing528.com)

在该文的第四部分，作者继续把讨论引向深入。作者首先提出，在存在思考成本的情况下，发生了“无穷回归”的问题：“设想我们面临着一个基于传统最优化、完美理性和零思考成本假设的决策问题，然后，我们把思考成本修改为正数，于是我们就必须把它加入原来的问题之中。而困难在于，这个新形成的最优化问题本身也需要花费代价来解答，新增的思考成本却不能忽略。于是我们再构思第三个问题、第四个问题，以至无穷。我们很快发现我们处于一个无穷的、棘手的回归问题之中……这个问题似乎阻止我们把最优化作为所有行为模型的终极逻辑基础……看来，我们必须接受诸如学习、适应性等行为主义假设而不是最优化，才能逃离回归问题。用乔汉森（Leif Johansen）的话来说：‘在某种情况下决策必须建立在直觉的基础上。’”^[115]接下来，作者明确提出了信息问题必须与算法问题相配对：“扩展一下思考技术的概念，我们就会自然地把决策看作是用有代价的‘信息搜集’和‘思考’两种投入、并借助某种有关决策的‘技术’而‘生产’出来的。……‘信息搜集’和‘思考’作为两种相似的投入，在标准理论中的待遇却很不相同；一个得到了考虑，而另一个则被回避，这一点实在令人好奇。……为了获得一个概略的认识，我们可以设想一下，假如经济理论史碰巧采用了一条不同的路线：现代决策理论不是从完美理性与不完美信息开始，而是相反……思考成本以及有限理性，就好比房间里的大象，有时的确太大，因而绝不能忽略掉。”^[116]尽管如此，作者还是认为，主流经济学家们实际上被迫地、隐含地考虑了思考成本和有限理性的因素，途径就是借助“人力资本”以及“技术变迁”的名义。

作者最后总结道：“就理论原理而言，我们也许可以猜想存在一个单一的、包容性的理论，它可以把各种各样的有限理性与完美理性都作为它的特例来看待。”^[117]

这篇综述共涉及约272 篇专业文献，以及约296 位包括众多领导性人物在内的专业经济学者。