复杂性中的思维物质-第43部分
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力学复杂系统，将产生出简单的其振幅不断增加的谐运动。
如果以某种非线性方式将这个系统扩展，就会导致另一种不同的行为。第三个方程中考虑到净公共剩余和赤字的反常行为。目的是要产生出有若干年周期的循环。运用所谓的茹斯勒带，提出了一种数学模型。人们得到了一条莫比乌斯带，它是自上而下翻转后只给出一面的带子（图6．7a）。追随一条轨迹，由外圈扩展到右上方。然后，它折叠起来，并随着向下运动而收缩为一个内圈，如此等等。图6。7a给出了一个两维的投映，显示了这两个循环。轨线倾向于聚集在其间的空的空间。如果将此模拟继续下去，这些带子就变得越来越稠密。
图6．7a是一个简单而著名的混沌（“奇怪”）吸引子的例子。尽管其中每一轨迹都是精确地由演化方程所决定的，但它却是难以长期计算和预测的。在蝴蝶效应的意义上，起始条件的微小偏离，将引起轨迹途径的巨大变化。图6。7b示意了态空间中一条为期15年的输出轨迹，对此已在计算机实验中选择一些参数进行了模拟。图6。7c示意了作为相应的时间系列的发展。
这种高度飘忽不定的行为完全是由内在系统产生出来的，没有任何的外在冲击。在经济学中，时间系列的不规则性通常是用外在冲击来解释的。但是，它们仅仅是武断的预先假设，因此是可以解释任何事物的。从方法论的观点看，其中有混沌吸引子的混沌内在模型表现得更令人满意。然而，内在的非线性模型与带有外在冲击的线性模型都必须严肃地取自经济学，并在经济学中受到检验。
显然，一个经济系统包含了许多相互关联的和相互独立的部分，既有内在动力学也有外在影响力。一个国家的经济越来越受到世界经济运动的作用。在一个经济系统内，也有具有特定动力学的多种市场。它们受到循环的影响，例如，每年的太阳循环就决定着农业、旅游业或燃料市场的状况。因此，铁业循环和建筑循环也都是人们熟知的经济例子。因此，内在非线性并受外力冲击波的系统才是现实的经济模型。受扰动的混沌吸引子或一种超混沌，给人留下了深刻印象。正是经济事件具有飘忽不定的特征，给经济人员带来了严重的困难，他们不得不面对不可预见的未来而进行决策。
在2．3节中，我们已经看到，自组织的复杂系统可以是保守的或是耗散的。在图2．14a，b中示意了它们的不同类型的吸引子。一些为人们熟悉的自然科学中的保守的或耗散的模型都已经运用于经济领域。1967年，哥德温提出一种保守动力学模型，以使得19世纪的阶级斗争思想精确化。他考虑了一种由工人和资本家所组成的经济系统。工人将其全部收入都用于消费，而资本家则将其全部收入都储蓄起来。哥德温运用的是作了某些修订的洛特卡和沃尔特拉的捕食者…被捕食者模型，那个模型已在3．4节中作了描述。
哥德温的保守模型支持了这样的观点：资本主义的经济将处于不断的振荡之中。因此，轨迹描述了封闭轨道，如图3．11b所示。哥德温的模型受到了批评，批评者认为它只是表面上的，因为该模型并未直接涉及资本家和工人的职务收入份额或他们群体的大小。但是，主要是由于它的保守特征，使得哥德温的模型看来在经济上是不现实的。该模型把互不相干的一组假设放在一起，而假设之间的相互影响没有得到反映。
因此，加入“经济摩擦”假设，就使这个模型更为现实了。在生物学中，耗散的洛特卡…沃尔特拉模型已示意在图3．11c中，其中有一个吸引子。一个耗散系统总是具有吸引子或排斥子，其形式包括不动点、极限环或奇怪吸引子。由于耗散系统具有不可逆的时间进化，任何种类的回溯预测都是排除在外的。
现实中，人们不可能将一个动力学系统与其他动力学系统割裂开来考虑。因此，在2．2节中，我们研究了耦合的吸引系统，例如两个时钟（图2．11a，b）。组合系统的态空间由一个环形圆纹曲面代表（图2．11c，d）。整个系统的动力学，由环形圆纹曲面上的轨迹和向量场的相图来表示。
一个耦合振荡系统的经济模型，可以由国际贸易来提供。设想一个简化了的只有总投资和储备的单种经济的宏观经济模型，其总投资和总储备依赖于收入和利率。这个系统的动力学依赖于关于收入的演化方程，收入由市场上对物品的过度需求来调节，第二个演化方程是关于利率的方程。这些方程以模型中产生出内在振荡的方式构成了一个非线性振荡子。
3种经济的相互作用，例如，可以用3个独立的二维极限环来加以描述。如果这3种经济都处于振荡中，该系统的总运动就构成了一种三维环形圆纹曲面的运动。非线性振荡子的耦合可以理解为对三维环形圆纹曲面上的自主经济运动的扰动。这种耦合程序已经应用到了几种经济实例中，诸如国际贸易模型、商业循环模型和独立市场。
当允许自组织的经济系统受到政治干预的影响时，就出现了至关重要的实际政策问题。在某些情况下，市场是不可能按照福利标准来发展的。如果让经济自由放任，它就可能出现涨落波动的特征。如果不考虑经济增长的复杂性和非线性，政策措施可以对这样的倾向产生相反的效应。
对于经济突变带来的巨大社会和政治后果，已经在凯恩斯主义和新凯恩斯主义的框架中讨论过若干种政策措施。例如，当代的财政政策可以被看作一种动力学控制。它应该可以减少经济涨落的幅度。但是，战后的经验已经表明，希望把涨落减少到零是不可能的，也不可能保持就业率不变。而且，一项好的政策总是需要相当的时间来收集数据、分析结果并提出相应的立法和行政措施。结果是，任何政策当它起作用时可能就已经过时了。因此，在复杂的非线性的经济世界中，一项政策措施可能会是完全无用的。
例如，当假定的经济动力学及其政策干预的时间途径过于简单时，凯恩斯的收入政策就可能是无效的。在复杂系统的框架中，经济政策措施可以被解释为对于振荡系统施加紧急的外部作用力。因此，它不可能排除掉经济系统出现混沌现象。在物理学中，受迫振荡是人们所熟悉的。例如，如果一个像钟摆那样的动力学系统（图2．5）处于振荡中，并且受到外力的周期性影响，那么，由于振幅不断增加、振荡总体衰减以及完全的无规则性，其结果就可能是不可预见的。
从古典经济学到现在，商业循环理论的目标一直是建立起具有规则涨落的经济系统的动力学。按照线性力学的观点，实际的商业循环可以用规则系统来建模，对其可以再加上随机的外部冲击，而这种冲击又必须或多或少用适当的经济学假设来说明。当然，对于一个模型，当它的基本性质是由外部力量来决定的，这些外部力量又没有合理的经济学解释，这样的模型就是很难令人满意的。如果一个实际的系统是非线性的、混沌的，可能影响其经济动力学的外部作用力的进一步的信息也就可能是多余的。从方法论的观点看，按照奥卡姆的格言entia non suntmultiplicanda sine necessitate［无必要就不增加（理论）实体〕，他的著名剃刀应该用来切除这些多余的关于经济学的预先假设。
从一个实际工作人员的观点来看，他究竟是面对一个随机的线性过程还是一个混沌的非线性过程的问题，这是一个离题的问题。这样的两种系统都使得他难以作出精确的预测。由于混沌模型敏感地依赖于起始条件，任意精确的数字计算机也不可能计算出这种系统的长期的未来演化。轨迹将指数地发散。另一方面，他却相信，面对着系统的过于复杂的行为，随机的外部冲击是可以放弃的。
然而，具有混沌时间序列的非线性系统却并不排除局部的预见性。如果非线性系统的吸引子可以加以重构，那么数字技术就允许以足够高的精确度对系统的短期进化作出预测。短期经济预测可以是复杂系统理论在经济学中的一种有趣的应用，不过这也仍然处于其婴儿期。
对于经济学模型来说，经济学从一开始就遇上了经验检验和确证的严重方法论问题。这与自然科学中可以进行任意多次的测量并进行实验室实验形成了鲜明的对照，经济的时间序列必须包括时间单位如天、年、季度或月份的数据。典型的标准的时间序列长度是由数百个点构成的。因此，对于经济模型的有限的可靠性就已经具有了经验的理由。当然，经验式的实验基本上是排除在外的。
因此，关于内部经济动力学的适当知识，至少有助于建立数学模型，对其未来的发展可以用计算机实验进行模拟。如果政治家和管理者的经济和政治环境的假设得到了实现，他们就至少可以获得可能经济图景的“相图”。对于高度敏感的非线性系统的定性洞察，至少有助于防止反应过度的人们把该系统从不稳定点推向更不稳定，甚至也许是推向更大的混沌。
经济学中的非线性模型的主要根据，是由最近的经济增长的结构变化给出的，这种结构的变化是新领域的技术发展引起的。传统的经济学理论假定了收入递减。某种物品生产和投向市场的越多，则其生产和销售就将变得越困难，获利就将越少。人们的相互作用是由负反馈来决定的，负反馈通过对经济变化引起的每一作用的反作用来稳定经济。
在一种存在着负反馈的经济系统中，价格和市场份额的平衡就可以实现，也就可以预测。一个著名的例子是20世纪70年代发生的石油危机。20世纪70年代原油价格的突然上涨，使得人们开始节省石油，寻求可替代能源，于是又导致了石油价格在20世纪80年代的下降。在传统的经济学中，平衡即是一种对应于特定环境中的最佳结果。收入递减定理意味着存在着某个平衡点。其中有收人递减的负反馈的经济系统，对于传统的诸如农业、矿业和大宗产品等部门是典型的。
但是，以高技术知识为基础的经济部门却获得了收入递增。高技术产品像计算机、软件、飞机、化学产品和电子产品的发展和生产，需要复杂的研究、实验、计划和设计过程，需要高额投资。但是一旦高技术产品投向了市场，生产能力的扩大却是相对便宜的，收入也就开始增加。因此，现代高技术产业就必须作为收入递增的正反馈的动力学模型来描述。
具有正反馈的系统，不止一个平衡点，而是有若干个平衡点。它们不必是最优的。如果某种产品在市场上恰好具有竞争优势，市场主导者就将长期处于市场主导地位，甚至会在不必改进产品的情况下扩大其优势。现代高技术产业的许多例子表明，相互竞争的产品在开始时可以占有大致相等的市场份额。但是增加了某一特定产品市场份额的微小涨落决定着它的最后成功。常常会出现这样的情况，市场上的最后主导者从技术观点看却不是最好的。
这些效应是不可能在传统的线性动力学框架中得到解释的。但是在非线性系统中它们却是人们所熟知的。图6．8�
