《财富的起源》是一本由埃里克·拜因霍克著作,浙江人民出版社出版的586图书,本书定价:159.90,页数:2019-9,特精心从网络上整理的一些读者的读后感,希望对大家能有帮助。《财富的起源》精选点评:●作者是专业的学者,并非是一般的写手。●翻译●牛津大学有个“新经济学思想研究所
《财富的起源》是一本由埃里克·拜因霍克著作,浙江人民出版社出版的586图书,本书定价:159.90,页数:2019-9,特精心从网络上整理的一些读者的读后感,希望对大家能有帮助。
《财富的起源》精选点评:
●作者是专业的学者,并非是一般的写手。
●翻译
●牛津大学有个“新经济学思想研究所”,拜因霍克是负责人。对经济的理解,《财富的起源》确实富有洞见,读起来很过瘾。
●这本书值得点赞。再给大家推荐一本企业类的书籍《华为营销基本法》,这本书以华为集团为研究对象,通过100多个案例,分析总结出营销管理方面的一些实用的工具,对经营管理、营销体系都有探究,想给大家推荐一下。里边的案例也都很有启发性,值得探讨。这本《华为营销基本法》不管对于资深学者还是对于企业经营管理者而言都是一部经典教科书和营销行动指南。 此外,书中也描绘了华为在激烈竞争中得以绽放的生存之道。
●大概梳理了经济史,利用进化论阐释了经济的进化过程,推动经济进化的三要素:物理技术,社会技术和商业。但是问题在于引用别人的东西太多,自己的东西太少。最后一章像是在推理,逻辑不够严密,很难让人信服,影响了其指导意义。
●非常好的一本综述性的经济学读物,用复杂非线性动态系统,复杂互动网络,以及人的认知和行为模式,进化系统等等视角来解读财富的产生,社会的组成,技术的进步,商业决策,历史的发展等等,以及所有与之相关的我们每一天都在面临的选择,博弈,互动,风险,牺牲等等等等可以被称之为“经济学”的东西。非常好的完善和丰富了我对世界的认知框架,得到了很多看待问题的新视角。
●得到听书:本书作者认为,19世纪末的边际革命,让主流经济学走上了一条错误的发展道路,导致经济模型和经济现实严重脱节。我们需要引入一种新的经济分析框架,也就是复杂经济学。 主流经济学认为,经济是封闭的、静止的线性系统;而复杂经济学认为,经济是开放的、动态的非线性系统。主流经济学基于早期物理学的均衡视角,而复杂经济学基于生物学的进化视角。 复杂经济学可以解释很多主流经济学解释不了的现象,比如经济周期、股市崩盘,以及财富增长。以复杂经济学的视角看,财富不是“创造”出来的,而是“进化”出来的。是进化算法促成了现代社会的财富大爆发。
●复杂经济学,零零碎碎看了十天左右。。也算是一种突破
●非常好的书,给五颗星是对冲下那些差评
●这是一本复杂经济学的科普书,就是类似于《复杂》那种讲学科发展普及知识的书。书是好书,英文版打了五星的。就是有两点意见(1)这本书是2006年的,虽然复杂系统的思想还是前沿的,书里的知识都不算新了,这一点还是应该和读者讲清楚吧。推荐语里写“物联网时代的国富论”,这是对物联网还是对国富论有误解?(2)印刷质量有点对不起定价
《财富的起源》读后感(一):笔记
财富就是物质,财富程度就是衡量你总有物质的多少,钱说白了就是物质。人结婚时总要选择物质拥有多的一方,因为保证了生活水平。富裕可能不代表快乐,但贫穷一定不快乐,因为代表生理需求的不能满足。所谓权钱交易,很多方面权与钱相互转化,继而带来更多的权与钱。虽然这么说很不好,但是有权或者有钱的人确实生活着比别人好,更有自信,对于那些不富裕的人来说是一种威胁。万恶的歧视,种族,压迫,欺压,控制都来源于此。社会达尔文主义,即把达尔文主义应用于社会,因为不管是生物还是社会,都有一些普遍的法则。 富人更富,贫穷有贫穷的理由(懒惰,无知等) 视角,经济是一个动态系统,动态与反馈 经济是非线性系统,经济是复杂的,但不混沌,看不见的手偶尔会颤抖 行为主体是通过归纳推理进行决策的,经济人模型,认知失调,无法计算与埃尔法罗尔酒吧问题,归纳理性,演绎,行为主体的大脑
经济是一个复杂互动网络,网络效应
经济是一种涌现现象
社交网络中性伴侣的多少,穷富规律满足幂率,即一直下跌,股票市场也满足这个
《财富的起源》读后感(二):从不同维度理解经济
这本书主要分为4个方面,第1个方面讲的是什么是传统经济学,第2个方面讲的是什么是复杂经济学,第3个方面讲的是复杂经济学的三种进化力量,第4个方面是如何利用复杂经济学的知识进行财富的累计。本书旨在探讨的问题包括:财富是什么?财富是怎样产生的?如何为个人、企业和社会创造更多的财富? 第一,财富是什么? 正如亚当·斯密在其著作《国富论》中所述,财富并不是一个确定不变的概念,事物的价值取决于某个特定时间点上他人的支付意愿。 第二,财富是如何产生的? 财富的起源是一个简单有力的三步走公式(即变异、选择、放大)的结果,这也是进化的公式。 第三,如何为个人、企业和社会创造更多的财富? 1,传统经济的发展 亚当斯密:历史上,经济学家一直对两个基本问题争论不休:一是财富是如何被创造出来的,二是财富是如何分配的。在《国富论》中,亚当·斯密回答了这两个问题。他对于第一个问题的回答简单而有力:人们从环境中获取原材料,经过劳作将这些原材料转变为人类所需的东西,经济价值由此产生。比如,制陶工人从地里取出黏土并用它来制成一个碗。斯密的伟大洞见在于他提出财富起源的秘密就藏在劳动生产力的提升之中。人口的增长能够增加社会的总财富,因为可用的劳动力增多了。但人均财富的增加(从而提升个人的生活水平)需要提升生产力,而生产力的提升需要专业化分工。这个逻辑将亚当·斯密引向了第二个经济问题:是什么决定了财富和资源在社会中的分配方式?创造财富需要专业化分工,而专业化分工需要贸易。亚当·斯密认为,最公正的分配资源的机制是能够让人们追求自身利益、自主决策的机制。毕竟,每个人都是自身幸福的最佳判断者。与此同时,对于社会整体来说,最好的资源分配方式是将资源分配到利用效率最高的地方,由此实现社会总财富的最大化。自由竞争是分配社会资源最公正的机制。 帕累托:在自由市场中,人们会不断进行交易,直到完成所有帕累托改进交易。在那个时刻,交易将会停止,因为进一步的交易将会导致某些人的利益受损,而市场将由此达到平衡点,这就是后来经济学家所谓的帕累托最优(Pareto optimal)。因此,帕累托最优是指如果不损害任何人的利益,就不可能再继续进行交易的点。 2,传统经济遇到的问题 经济并非封闭的均衡系统,它是一个开放的非均衡系统,更确切地说,是一个复杂适应系统。 现实世界中的双边交易是在不同的空间和时间进行的,因此任何形式的全球均衡都很难实现。 3,复杂经济的定义 经济是一个进化系统。进化是一种为复杂问题寻找新颖的解决方案的通用而强大的方法,它是一种学习算法,不仅能够适应不断变化的环境,而且随着时间的推移能够积累知识。它是负责自然界所有秩序、复杂性和多样性的准则。设计出来的东西熵比较低,它们绝不是随机产生的。这正是进化所做的——它自己创造设计。进化是一个无意识的、机械的、简单的准则,同时,它在创造巧妙的设计方面也非常高效。进化是一个在巨大的可能性空间中筛选的过程。它会尝试一系列设计,然后增加可行的设计并减少那些不可行的设计,如此循环往复。没有远见,没有计划,没有理性,也没有有意识的设计,有的只是针对算法进行的盲目又机械的反复折磨。“自私的基因”所指的是复制的逻辑,即擅长支持自己的复制的基因将被复制。任何其他策略都无法在竞争的世界存续下来。 4,复杂经济如何服务我们? 创造“心智社会”,释放个体的创造力。人们创造组织是为了降低“交易成本”。 优化组织和结构,减少不必要的损耗。 人类既不是卢梭笔下纯洁无私的生物,也不是休谟笔下无情自私的生物,而经济学家和道德哲学家亚当·斯密是对的——人类两者兼具。人类历史上只创建了两种机制来促进陌生人之间的大规模经济合作——等级制度和市场。 作者的忠告:我们更趋向于认为进化等同于进步,不论是从单细胞生物到人类的物种跨越,还是从石器时代到现代社会的经济跨越。但是进化理论家提醒我们,进化无法完全等同于进步。进步这个术语本身就十分主观,我们只能客观地说,在特定的条件下,进化能随着时间的流逝通向更高的复杂度,而在经济语境中,这意味着更多的财富。但是,理论家还告诉我们,通向更高复杂度的趋势也是不确定的:生物进化历史充满了失败和灭绝,人类社会的历史亦是如此。
《财富的起源》读后感(三):“财富”的起源
如果说布莱恩·阿瑟在《复杂经济学》中指出了经济系统中的非均衡状态,解释了复杂经济学中的正反馈、收益递增、路径依赖在经济、技术的影响,那么埃里克·拜因霍克的《财富的起源》则是在此基础上,讲述了复杂经济学思想的演进过程与思想前沿所在,重新定义了经济、商业和财富及其逻辑。
埃里克·拜因霍克是牛津大学新经济思想研究所的掌门人、圣塔菲研究所外聘教授。同时,他也是布莱恩·阿瑟的研究合作者。牛津大学新思想经济研究所是一个致力于将前沿的跨学科的方法应用于解决金融系统稳定性、创新和增长等问题的机构。而圣塔菲研究所则是在经济学领域的范式转移中诞生出来的专门性研究机构,是世界知名的复杂性科学研究中心。
因为经济学中对于财富是如何被创造出来和如何分配的基本问题一直争论不休,所以拜因霍克就从这里开始入手。这就是书名的由来。在这里,拜因霍克延续了布莱恩·阿瑟的基本观点。传统经济学一直进行着简化的假设。他们简化了人类的行为,假设人类是“完全理性”的,假设经济体是均衡的。但如果是这样的话,理性的经济人就不会犯系统性错误,因此这是最不现实的假设。很显然,传统经济学模式是“聪明到不可思议的人处于简单到不可思议的环境中”,而现实世界则是“简单到合乎情理的人应对复杂到不可思议的环境”。
现在我们都知道,经济应该被看作一个复杂进化系统,它由许多不同的有限理性的互动的人组成。经济是呈高度动态的现象,随着生产能力、价格波动、消费者喜好和技术的变化,各个方面都会随时发生剧烈的变化。经济在发展的过程中也遵循简单、有力的进化公式:变异、选择、放大。这也是财富起源的公式。这个程序不仅驱动了生物圈的进化次序和复杂性,也驱动了经济圈的进化次序和复杂性。进化是一种普遍现象,无论是生物DNA的基质,还是电脑程序、经济系统及遥远星球外星生物的基质,进化都遵循着某种特定的普遍法则。许多难解的问题本身就是复杂系统,它们具有集体或涌现的特征,因此以自下而上、系统的方法来理解会更好。
《直觉泵》的作者丹尼尔·丹尼特将进化定义为一种用来创造“不用设计师的设计”的通用算法。蚯蚓就是一个典型的例子。本质上它是一种管状生物,这种结构能让它在泥土中穿梭,从一端摄入泥土并从另一端排出,在此过程中吞食大量富有营养的微生物、获取足够的卡路里,以便能够找到更多食物,繁殖后代。这种特殊的设计布满了接触传感器和震动传感器,可以帮助它远离捕食者。蚯蚓身体的大部分身段上都有备用系统,如果被切成两段,它还可以自行再生。进化就是这样,成功的设计会得以保留、复制和存续,失败的设计则会被摒弃。经过反复试验,适合特定目的和环境的设计就会被创造出来。随着世界的变迁,进化创造出来的设计也通常会朝着更加聪明、甚至更加惊人的方向变化。
许多年来,进化论者一直在思考物种灭绝的谜团。人类的自然本能是要寻找一个最接近的、相称的原因,也就是说,重大事件必须有重大原因。20世纪80年代地质学家沃尔特·阿尔瓦雷茨提出一个理论,认为恐龙的灭绝是由白垩纪时期一颗巨大的小行星撞向地球所导致的。然而,长期研究化石记录的科学家发现,行星理论或许能够解释白垩纪晚期的物种灭绝现象,却不能解释化石记录中其它10种重大的突发灭绝。后来的研究表明,突发灭绝或许是由进化本身的内在动力导致的,而不是重大的外部事件。在复杂适应系统中,微小的内在事件可以在不经意间导致巨大的变化。这个问题值得企业管理者和投资者的深思。
如果进化系统对变化不够敏感,那么这个系统就无法跟上环境变化的步伐;如果系统对变化过于敏感,那么小变化就会产生大影响。过度敏感问题在于,如果系统在过去已经取得了成功,那么很少能有重大改变再次提升其成功的可能性,绝大多数的重大变化反而会损害其原本的成功。
正反馈是一个加速、放大、自我强化的循环,而负反馈则是一个降速、抑制、自我约束的循环。传统经济学会假设经济过程是由抑制性的负反馈主导的。负反馈会让事物处于被控制的状态,使得事物趋于均衡。真实的世界的确会展现了负反馈或收益递减的现象。但是,真实的世界同样也会展现正反馈或收益递增的现象。越多年轻人穿运动鞋,运动鞋就越受欢迎;网络上可获取的信息越多,网站本身就越有用;买某一只股票的人越多,就有越多的人争相追涨。当然,所有这些收益递增现象最终都会逐渐消失。今日的热门趋势就是明日的没落趋势,网络信息会泛滥,股票市场的泡沫最终也会破裂。
随机游走也称随机漫步,是指基于过去的表现,无法预测将来的发展步骤和方向。这是传统经济学中一个最有名的预测,它认为股票价格会遵循一种随机游走的规则,随机游走意味着价格的变动没有模式可循,回顾过去的价格并不能为未来的价格走向提供线索。表面上看,股票价格确实像随机游走,尤其在相对平静、表现正常的情况下。
然而,通过更优的数据和更强大的工具,复杂性科学们发现股票价格并不遵循随机游走的规则。《适应性市场》的作者罗闻全用1962年-1985年间的股票价格数据验证随机游走假设。他验证了单只股票、股票组合和股票指数,所有这些案例都与随机游走假设相悖。许多使用其他样本和其他方法的研究结果也与随机游走假设不符。有意思的是,在市场中出现重大波动时,股票与随机游走之间的不吻合在数据上表现得最为明显。股票价格的数据里也有明显的动态结构和信息。伯顿·马尔基尔曾经在《漫步华尔街》中大肆宣扬过随机游走假设,然而到2000年,他也不得不承认股票并不是随机游走的。
问题在于,证券市场并不是一个封闭系统,如果它是一个封闭系统,那么就是一个可预测的最终状态。但是,证券市场就是一个非线性的开放系统。开放系统有时会处于稳定的、看似均衡的状态,但最终会展示出非常复杂而不可预测的行为模式,距离均衡状态十分遥远。这种行为模式包括了指数增长、彻底崩溃以及大起大落,其最终状态无法预测。
幂律是复杂经济学研究的一个重要主题。传统经济学认为证券市场会遵循随机游走规则,然而实际上证券市场就像地震。研究显示,小地震屡见不鲜,但大地震很罕见。地震的震级多有不同,但震级越高,就越罕见。地震能量每增加一倍,相应震级的地震发生概率就会降低3/4倍,最终会得到一个从小规模地震到大规模地震分布的滑坡曲线。物理学家称这种关系为“幂律”,因为这种分布是用指数方程或幂来描述的。生物灭绝事件的规模、太阳耀斑的程度、股票价格的波动、富者愈富穷者愈穷等等都遵循幂律,这是复杂适应系统的一个重要特征。
经济物理学家吉恩·斯坦利曾经计算出,如果股市像传统经济学假设的那样遵循随机游走规则,那么1987年的黑色星期一发生崩盘的概率是10的负148次方,宇宙中已知最小的测量单位是普朗克长度,是10的负33次方,在我们想象中,市场不太可能只是随机地陷入如此严重的崩盘状态。高斯分布、随机游走的波动几乎从来没有超过5个标准差。然而,在真实的经济数据中,比如股市崩盘,5个甚至更大的标准差事件确实会发生。
金融市场的波动性远高于传统经济学让我们相信的水平。拜因霍克认为,如果市场遵循幂律,那么黑色星期一事件发生的概率更接近10的负5次方,这意味着每100年里都有可能发生一次,而不是10的负148次方,这是一个巨大的差异,显然对投资者如何思考和管理风险有重大影响。
彼得·蒂尔非常敏锐地在《从0到1》中将幂律归纳为“幂次法则”。彼得·蒂尔指出,每个伟大的公司都是独一无二的,但是没有人事先确切知道哪些公司会成功。垄断性企业所捕获的价值比几百万大同小异的竞争性企业所捕获的还要多。然而只有一小部分的公司获得了呈指数级增长的价值。风险投资家的任务就是鉴定那些刚起步的前景光明的公司,投资这些公司并从中获利。如果他们判断无误,那么就会获得收益,通常是20%。投资的回报并不遵循正态分布,而是遵循幂次法则:一小部分的公司完胜其他所有公司。
但是,没有人知道哪家公司会获得成功。在一个好的投资组合里,每家企业都必须真正具有取得极大成功的可能性。彼得·蒂尔大约只关注五到七家企业。因为这些企业具有独特的基本面,未来可能拥有数十亿美元的价值。那些懂得幂次法则的投资者所列的投资标的会很少,因为最具特色的公司都是独一无二的,一个公司会胜过其他所有公司。当然,必须知道,任何一个策略的成或败都高度依赖于特定时间点环境中的其他策略。
像彼得·蒂尔这样的投资者就一定能够胜出吗?可能胜出,也可能失败。投资者通常采用的经验法则是,用5年的时间来了解一项策略是否有利,这可能是正确的,而这个时间尺度可能会被“第100万只猴子”的问题进一步延长了。如果有足够多的人进行投资,可能他们当中有一个人运气很好,在5年的时间内都运转良好,这样识别致胜策略的时间又会延长。
市场并不存在神奇的致富公式。无论是任何一个投资者,还是巴西雨林中的树蛙,都很难在任何竞争激烈的环境中变得富有。华尔街和拉斯维加斯之间有一点不同。在拉斯维加斯,无论你怎样努力,无论你有多聪明,都无法提升致富的概率,除非在鞋里安装一个计算机。但是在华尔街,智慧并不是只靠运气,这里是高度活跃不断进化的复杂系统。在任何时候,总有些人对市场的了解程度比其他人高,并且至少会在一段时间内致胜。因为总有人有更好的想法,采取更聪明的策略,或者拥有更强大的技术,从而脱颖而出。
复杂经济学中有关金融的观点仍在发展之中,因此许多问题仍然没有答案。但是很显然,传统理论存在着重大的缺陷,我们需要新的方法。当前,许多公司,包括银行和对冲基金,都在使用复杂经济学的统计和建模技术设计投资策略。毫无疑问,如果个人投资者深入复杂性科学,那么它对个人投资者的影响可能就是长期的。复杂性科学将改变投资世界,并将在投资战略的“红桃皇后竞赛”中进行创新。这就是《财富的起源》告诉我的最重要的内容。
《财富的起源》读后感(四):复杂经济学的应用
今天分享的书籍是《财富的起源》。
本书的作者,埃里克·拜因霍克,牛津大学新经济思想研究所掌门人,麦肯锡全球研究院合伙人。
市场是一个不断演化并进行适应性调整的体系,正如达尔文进化论所说,适者生存,面对经济复杂性的指数级增长,物联网、数字经济、信息社会和智能未来,要想在残酷的商业竞争中获取成功,《财富的起源》为你审视经济、掌控财富提供了全新的视角与方法。
对于财富到底是怎么产生的这个根本性问题,主流经济学解释不了,必须引入一种新的经济学分析框架,叫做复杂经济学。
我们知道人类的财富在过去200年间经历了爆发式增长,在历史的一瞬间,突然涌现了现存的绝大部分财富。财富增长不仅仅表现在数量上。
在南美的亚诺玛米族人部落,生活水平停留在1.5万年前人类祖先的阶段。作者说,美国纽约人的平均收入水平是这个部族的400倍。
真正让人吃惊的,是这两个经济体中商品数量的差距:原始部落中仅有几百种可供交换的商品,而纽约市则有几百亿种不同商品,差距达到了8个数量级!
那么,财富为什么会出现数量和种类上的“爆炸性增长呢?财富的大爆发,有没有可能是一种系统演化的结果呢?
01、主流经济学
作者认为,在过去的100年里,经济学家对经济的归类从根本上来说就是错误的。为什么这么说呢?我们将从知名度最高的经济学家亚当·斯密谈起。
亚当·斯密并不是历史上第一位经济学家,有资料记载,这一荣耀属于古希腊哲学家色诺芬;“经济学”一词源自他的作品《经济论》,但亚当·斯密的巨大影响力为我们的讨论提供了一个合适的起点。
我们知道,在亚当·斯密的古典经济学时期,经济学是一种哲学思想,亚当·斯密、边沁等古典经济学者都自认为是哲学家,而不是“经济学家”,更不是“科学家”。
而且当时的经济学只用到很简单的数学案例和一点几何,并没有什么复杂的东西,亚当·斯密也从来没有从数学上论证过,市场机制这只“看不见的手”,到底是如何实现财富的最优配置的。
然而,后来的经济学者对这种状态很不满意,他们想把经济学变得更加“科学”,最好可以用精确的数学模型来描述经济现象。
就像物理学家可以用一个数学公式来描述物体的运动轨迹一样。最早做出这种尝试的,是法国经济学家莱昂·瓦尔拉斯。
1872年,瓦尔拉斯发表了一本巨著,叫《纯粹经济学要义》,这标志着主流经济学一个重要的转向,也就是边际革命的开始。
瓦尔拉斯把经济体看成是一个封闭系统,其中财富的数量和种类是一定的,它们被随机地分配给了具有不同偏好的人,这些人可以通过交易来达到经济的“均衡状态”。
作者认为,主流经济学就是从这开始错误的。为什么呢?因为“均衡”这个概念。
这是瓦尔拉斯从当时的物理学那里借用的一个概念。根据《牛津物理学辞典》,均衡是指“系统的一种状态,在这种状态中,力、影响和反应等相互平衡,因而不会发生任何净变化。”
比如,你可以想象有一个大玻璃碗,碗底呈光滑的圆弧形,你拿着一个橡皮球将其放在碗的边缘,并让它下落。 球会来回滚动一段时间,但最终会在碗的底部停下,处于静止状态。静止状态的实现是由于作用于系统的所有外力互相抵消,系统实现均衡。亚当·斯密假定人类的利己主义会驱使市场走向平衡,在这种平衡状态下,人们会商定价格,进行交易,出清市场。
后来主流经济学家们,沿着瓦尔拉斯的思路,往“均衡模型”里引入了越来越多的数学工具。
作者认为,边际理论对于经济学的最大贡献,就是引入了数学,让经济学家可以用优雅的数学公式来表达复杂的经济现象,让经济学比其他社会学科看起来更加“科学”。但这样做的代价非常高,可能是得不偿失的。
首先,经济学想要做到物理学那样精确,就意味着经济体中的个人,必须要像物理世界中的物体一样,行为模式是统一的、可预测的。那怎么把人类行为,变得可预测呢?
为了解决这个问题,瓦尔拉斯给出了经典的“经济人”假设。假定每个人都绝对自私,又绝对理性。但事实是人既不完全理性,也不完全自私。
因此,这里的根本问题经济学家错误的理解了人类理性。事实上,存在两类认知模式:
1、归纳法
人类最擅长的是归纳法。就是从已有知识中归纳出认知模式,再把这种模式套用到新知识当中去。
这也是为什么人类喜欢听故事,因为故事里包含了丰富的认知模式。
2、演绎法
计算机擅长的是演绎法。就是给定一些前提条件,然后通过一系列逻辑推演,得出新的结论。
我们大多数人其实是在用归纳法做决策;而“经济人”却假定人和计算机一样,是在用“演绎法”做决策。这两种决策方式都是理性的,但决策的结果却可能大不一样。
这就是为什么经济模型很难解释真实的经济现象。而且,“经济人”假设每个人都拥有一模一样的绝对理性,那么就意味着不可能通过学习来进步了,这肯定是错误的。
其次,主流经济学把经济看成是一个封闭系统,只研究其中的有限资源该如何分配,而不研究新增的财富到底是怎么来的,把这个最重要的经济问题当作系统的“外生变量”来处理。这显然是一个重大缺陷。
经济系统真的可以被看成一个封闭均衡系统吗?事实是,物理学第二定律还并没有出现在瓦尔拉斯和杰文斯当时所了解的物理学中,经济系统指出了衡量系统混乱或随机程度的指标,永远都在增长的熵。
这意味着系统会变得越来越混乱无序。当混乱值达到最大时,系统不再产生任何变化,这就达到了均衡。
如果瓦尔拉斯知道了热力学第二定律,那他绝不会把经济系统看成是封闭均衡系统。
作者强调说,经济系统必须是开放系统,能量和物质不断地流进和流出,从而创造出新的秩序、结构和模式。
因此,主流经济学的“均衡模型”根本不是经济的真实运行方式,而主流经济学关于“经济人”的假设,错误理解了人类的决策方式。
所以,主流经济学不能很好解释重大经济现象,比如,财富的起源、经济周期。
为了解释经济模型和现实世界的巨大差异,后来的经济学家不得不对边际理论进行修补,比如,提出了创新理论、信息不对称、有限理性等等 。
实际上,自从瓦尔拉斯发起边际革命到现在,主流经济学的理论框架没发生太大的变化。
而物理学的理论框架在不断迭代,从牛顿经典力学转向了相对论、量子力学、复杂理论等等。
因此,经济并非封闭的均衡系统,它是一个开放的非均衡系统,更确切地说,是一个复杂适应系统。
02、复杂经济学
复杂经济学把经济看成一个复杂适应系统。什么叫“复杂适应系统”呢?复杂适应系统是指一个由许多动态关联的部分或粒子组成的系统,能够交互、学习,调整自己的行为,进行不断的演进。
比如,单个水分子处于静止状态时是相当无聊的,但如果将数十亿的水分子放在一起,并适当地赋予一些能量,就会出现复杂的微观漩涡模型。 再比如,单个蚂蚁本身不太可能存在。然而,如果你将几千只蚂蚁放在一块儿,它们彼此之间就能互动,通过化学信号进行交流,还能够协调相互之间的活动,例如建造结构复杂的蚁穴,对进攻者组织复杂的防御。如果把经济看成是复杂适应系统,之前很多主流经济学解释不了的经济现象,就变得可以解释了。
比如,经济周期。根据主流经济学的均衡理论,当经济繁荣时,价格上涨,人们会自然而然地少消费,经济就不至于过热;而当经济萧条时,价格下跌,人们会自然而然地多消费,经济就不至于崩溃。 通过价格机制,市场这只看不见的手就好像是一个“恒温器”,可以把经济控制在适宜的区间,根本就不可能发生大的经济波动。大家可能觉得这明显与事实是不符的,事实确实是这样。我们从它的特点之一动态系统来看一下。
1、动态系统
复杂适应系统是一个动态系统,它会形成正反馈。经济会随着时间的变化而变化。价格会上涨下降,工资变来变去,公司进入市场又退出。
这也是传统经济学已经承认的动态性,但它们通常被视为是由外源性资源所导致的,例如,技术变革、政治事件、消费者偏好的变化。
举个例子:
麦克风距离扩音器太近就会造成刺耳的噪音。螺旋式下降也是正反馈的一种。 消费者信心下降会导致消费缩减,从而导致生产缩减,进而导致就业率降低,最终导致消费者信心进一步下降,消费进一步缩减,螺旋下降直至经济萧条。正反馈会强化、加速或放大正在发生的事情,无论是良性循环还是螺旋式下降。
拥有正反馈的系统因此能够呈现出指数级增长、指数级崩溃或振幅不断扩大的震动。
2、经济周期
经济周期就是由经济体中的正反馈形成的。
比如,人们对未来预期悲观,将会减少消费,而消费减少了生产也会相应减少,进而导致就业减少,于是人们对未来更加悲观,就进一步减少消费,最后就会导致严重的经济萧条。 在这个过程中,市场机制是失灵的,不可能靠市场本身的力量把经济拉回均衡状态。主流经济学有个著名的“递减”规律:生产者会出现投入的边际收益递减,而消费者会出现消费的边际效用递减。
正是“递减”规律,让生产者不可能无节制投入,而消费者不可能无节制消费,所以供需才可能维持在均衡状态。
有些时候,正反馈机制是可以打破收益递减的。例如,技术发明得越多,人类的知识储备越大,每个新发明带来的收益也就越大。
对技术的投入就是一种典型的边际收益递增。边际收益递增可以打破主流经济学的所谓“均衡”状态,实现爆发式增长。
03、财富是如何创造的
从亚当·斯密开始,经济学就有两个最重要的议题:一是财富是如何被创造出来的,二是财富是如何分配的。亚当·斯密非常关心财富是怎么从无到有被创造出来的。
亚当·斯密说,是通过劳动分工,提高生产效率,从而增加社会财富。但光靠劳动分工,不足以解释近200年来人类财富的爆发式增长。
作者认为,如果经济学不解释财富的起源,就好像物理学没有大爆炸理论,生物学没有进化理论,这是无法想象的。复杂经济学为我们提供了一种关于财富起源的新解释。
从复杂经济学的角度看,财富不是被“创造”出来的,而是“进化”出来的。
复杂经济学认为,经济系统属于复杂适应系统里面一个更小的子集,这就是进化系统。经济系统和生物系统一样,它们共享了一套进化算法。
举个例子:
假设你现在拥有一盒乐高套装,里面有1000块不同形状和颜色的积木。用这套积木可以拼装出多少种不同的设计呢? 如果把每种设计依次排列在一起,整个宇宙都装不下。如果你在这个比宇宙还大的设计陈列室里,依次浏览每个设计,其中的99.99%都非常无聊,只是偶尔会出现一座宏伟的城堡或者一艘精美的宇宙飞船。 你可能得花上几百万年,才能碰到一个稍微有趣点儿的设计。这样的搜索方法实在是太低效了。进化算法,就是帮你从这个庞大的陈列室中,可靠、快速地找出那些好的设计。具体怎么做呢?
1、编码
进化算法要对每一种不同的设计进行编码。在生物系统中,这个编码就是DNA;在经济系统中,这个编码就是不同的商业计划。
2、解读
然后需要解读者来读取编码。在生物系统中,解读者就是生物体;在经济系统中,解读者就是企业。
3、仲裁者
最后,还需要一个仲裁者,也就是市场,生物体和企业所面临的外部选择环境。做好这些准备,就可以按下进化算法的搜索键了。
假设你来到了一个不知道的地方。其中地势低的地方很危险,必须尽量往上走,待在尽可能高的地方。但是周围一片漆黑,什么都看不见,只能感觉到地形高低的变化。我们该怎么办? 我们只能向四周随机走出一步,如果感觉地形变高了,就继续往这个方向走,如果感觉不到变化或者地形变低了,就得退回去,重新换一个方向。通过这种方式,我们能来到一个局部的最高处。这个时候这个地方很有可能是高低不平的,我们很可能只是来到一个小的局部最高处。在这个局部的地方,我们往任何一个方向走,都是下坡,所以你没办法再通过原来的方式,找到更高的地方。
因此,必须抛弃原来的策略,进行大胆的随机选择,看能不能恰好选择一座邻近的地方进行探索。
需要注意的是,这样风险很大,很可能失败。但是,只要有足够多的探索者,就一定能找到高峰。这就是进化的算法。
进化通过一步一步的渐变,和随机跳跃式的突变,来快速搜索整片区域里的高峰。
作者说,进化就好像是一个赌徒,而且是一个胜算很大的赌徒。经济系统和生物系统都共用了这样一套进化算法,所以它们都是进化系统。
很多人可能会问,生物系统的进化是随机的过程;而经济系统中,无论是商业模式还是技术进步,都出自人类有目的的设计,两者是一样的吗?
设计是否有目的性,并不重要,重要的是系统能出现足够多的变异,并且能够对变异进行选择和放大,从而创造出更具适应性的新事物、新知识和新增长,这才是进化的本质。
进化算法促成了寒武纪时代的物种大爆发,也促成了现代社会商品种类和数量的大爆发。
因此,作者说,财富不是“创造”出来的,而是“进化”出来的。作者还说,经济系统不止一种进化过程,而是三种进化过程相互作用的结果。
第一种是物理技术的进化,比如蒸汽机、计算机的发明。
第二种是社会技术的进化,比如货币、文字的发明。
第三种是商业设计的进化,比如商业战略、管理方法。
作者认为,就是这三种进化过程的共同演进,促成了今天的财富大爆发。
最后的话:
作者认为,边际革命让主流经济学走上了一条错误的发展道路。我们需要引入一种新的经济分析框架,复杂经济学。
主流经济学认为,经济是封闭的、静止的线性系统;而复杂经济学认为,经济是开放的、动态的非线性系统。
复杂经济学可以解释很多主流经济学解释不了的现象,比如,经济周期、财富增长。
以复杂经济学的视角看,财富不是“创造”出来的,而是“进化”出来的。
《财富的起源》读后感(五):产品经理能从《财富的起源》这本书里学到什么?
《财富的起源》一书将经济体系看做一个不断进化的复杂适应系统,该观点将经济学推向了一个新高度。本文结合产品经理的工作特点,从“道、法、术、器、势”几个层面,聊聊这个观点可以让我们学到什么。
《财富的起源》(英文名"The Origin of Wealth")于2006年英文版出版,2019年中文版上市。全书深入浅出地介绍了传统经济学的发展历程,并从进化和复杂适应系统的角度重新审视经济学框架,探讨了财富是什么、从哪来的问题。 不要被这本书的名字误导,它并不是要教你炼金术或把金矿的位置指给你看,看完它或许也不会让你知道要买哪只股票。正如序言中所说,它是一本“周日上午指南”——其目标不在于告诉你具体应该怎么做,而在于改变你的思考方式。
对于像我这样对经济学感兴趣的非专业人士,它不仅是本有趣的科普读物,而且提出了一些非常发人深思的问题,让我对世界的看法有了新的角度。这种视角不仅让经济学面貌一新,也能为产品经理们提供新观点、新思维,本文就从这个角度切入,试着解构一下《财富的起源》。
一、《财富的起源》讲的是什么
看完这本50万字的大部头,我将全书的中心思想总结为:财富是全球经济作为一种进化的复杂适应系统,不断变异、选择、放大所创造出来的产物。
说起来似乎很简单,但这句话为什么用了50万字才解释完呢?这是因为把经济看做复杂系统的观点与之前的经济学理论有很大的差异,以至于作者用了近100页的篇幅详述了经济学科的发展史,才得出「复杂经济学」这一概念。它与在这之前的主要经济学理论——传统经济学——的区别可看下表:
让我用普通人能懂的语言重新阐述一遍复杂经济学是如何看待「经济」的:
1、经济是一个随时间不断变化的动态系统。
经济是一个系统,它内部有多个正反馈或负反馈回路,且任何决策的效果显现都有时间延迟,决策链越长延迟越大。这就导致经济整体上展现出的结果看起来飘忽不定,人类很难归纳出它的规律,因此它是「复杂的」。
2、经济是由真实的人组成的系统。
经济系统中的行为主体——无论是个人、家庭作坊、企业、政府——都是由一个个活生生的人组成的,而人类认知世界的方式由大量的归纳及少量的演绎组成。归纳让人类将新的经验与头脑中现存的模型进行对比和归类,并不断完善头脑中的各个模型;演绎则是从当前的前提出发,根据逻辑推理之后可能发生的情况。这些认知特点导致经济系统中没有「完全理性人」,而是只有少量信息、时不时判断出错、受到同类影响,但随着时间推移和经验增长,可能做出更多正确选择的真实人类。
3、真实的人在系统中互动,带来宏观的复杂与不可预测感。
上一条中的真实人类并不能独立在社会上生存,而是需要与其他人互动,用自己的智慧、体力、时间换取生活的资源。单独看每个人的关系网,都会发现一定的秩序(例如家庭、同窗、同事),但也会有少量的随机性(例如看到文章来联系你的读者、旅途中遇到的朋友、同一个舞蹈班的学员)。许多人组成的社会关系网络使信息传递、决策制定都会受到节点上很多人的影响,许多微小的影响汇聚起来,从远处看就呈现出复杂的面貌。
4、经济所表现出的特征源于人-人互动、人-环境互动之和体现出的整体性。
对于经济来说,整体大于局部之和,许许多多的类似又有差异的人时时刻刻做出的成千上万的决策汇聚在一起,让经济系统呈现出种种趋势,但每种趋势似乎又是那样飘忽不定、昙花一现。由于这种「涌现」现象,经济表现出三种典型特征:周期性振荡、间断性均衡、衡量指标遵循幂律分布。
5、经济世界中的多样性、秩序、复杂性来源于进化算法。
人类组成的社会、人类研究出的物理技术、人类组织的商业运作模式都是逐步进化出来的,都经历了变异、选择、放大的算法。在这三种力量共同作用下,经济作为一个更庞大的系统才能磕磕绊绊地向前发展,并在这个过程中创造出财富。
二、产品经理能学到什么
《财富的起源》是一本偏学术研究的著作,更多地告诉了我们「为什么」,但在知识焦虑普遍存在的今天,我知道你一定还想问「怎么做」。接下来我就从自己常用的「道、法、术、器、势」五个思考层面分析一下,这本书里有哪些对你有用的东西。
1、道——规律、元认知
「道」是指对世界的基本认知,或一段时间内的普遍规律。但「道」并不是一成不变的,每个人了解的「道」也多少不同。《财富的起源》这本书带给我们的「道」是:经济属于一种进化的复杂适应系统。这里面有两个要点:进化的,意味着不是一成不变,而是不断在优化;复杂的,指对当前人类思维来说还很难理解、更难总结出规律或进行预测。
【启发1】 《正见》这本书中提到的第一条佛法就是「诸事无常」,一切都在不停地变化。放在个人职业道路上看,意味着在你三四十年的可工作时间中,没有所谓的“铁饭碗”,你可能会从事不同的职业、进入不同的行业。真正从内心接受这个观点,你会更积极地探索未来可行的道路,活出李笑来的「七年就是一辈子」,并不断地自我成长。
【启发2】 面对经济、社会、自然这些复杂系统,普通人目前还很难看到全貌、理解全局,无法成为传统经济学中的「完全理性人」,于是你会犯很多错误。这时可以用进化的观点来看,只不过是排除了一个选择,获得了负反馈而已,要适度原谅自己。
2、法——思维模式、方法论
为了得出复杂经济学里的核心观点,经济学家们用到了各种思维方法、模拟实验。这些思维模式是我们在日常思考时也能拿来用的。
例如在阐述「经济是一个进化系统」及商业设计、物理和社会技术的进化时,书中多次用到一种思维实验:想象一个包含所有可能性的设计空间(例如世界上所有可能被人写出来的商业计划书),定义一种受环境制约的适合度函数(例如商业计划实施后的投资回报率,回报率越高则适合度越高),那么进化就是一种探索这个空间并找出合适结果的算法(例如找到投资回报率>10%的计划)。
看上图直观来说,在这个设计空间里,不同的设计有不同的适合度值,进化算法就是要保证空降到随机一点后,通过变异、选择、放大的迭代循环,逐渐逼近那些分数最高的“山峰”。
【启发1】 任何产品都会处于某个行业,在做行业分析时,产品经理可以将行业发展想象成一个在设计空间中寻找最高适合度的进化算法。研究每个企业做出重大决策前后经营情况的变化,并分析它们的决策是在帮助它们朝哪座“山峰”攀爬,能够让你对行业内现有的商业策略有更全面的感知。 在这个基础上,结合你自己对行业的理解,思考每座“山峰”旁边看似低谷的地方,是否会是另一座更高山峰的山脚?这也体现了混沌大学思维模型中的「第二曲线」效应:在现有山峰接近登顶时,打败你的可能是正在从山脚向另一座高峰发起冲锋的人。如果不想被打败,就要自己找到那个跃迁式的、不连续的进化方向。 思维模式是个好东西,但经济学的发展告诉我们,它也有两面性。早在物理学未像今天这样发达时,一位经济学家了解到热力学第一定律,受「能量守恒」和「均衡系统」概念的启发,以此为基础建立了一系列经济学模型。此后一百年,无数经济学家前仆后继、修修补补,试图证明这个模型是正确的。但现在我们知道,经济并不是一个封闭的有均衡点的系统,而是一个开放的复杂系统。最初选择了错误的思维模型,导致经济科学走了近百年的弯路。
【启发2】 要小心对待隐喻。在应用某种思维模式时,人们很容易陷入「自证预言」误区,或者拿着锤子看什么都像钉子。这是人类独有的模式识别能力带来的惯性:比起耗费脑力创建一种新的模式,我们更容易不加思考地将现象归纳在已有模式内。这在大多数时间是节省精力且无害的,但却会阻碍深度思考。产品经理是经常需要思考事物本质的一群人,如果止步于「这个跟那个类似」,而不深入下去想想到底二者只是看起来相似、还是本质上相同,那做出的产品也许只是一个四不像的产物罢了。
我写文章时也经常会用比喻或类比,但并不能每次都花费笔墨说明这比喻成立的条件,希望我的读者都能明白每个比喻内在的局限性。
3、术——执行策略、技巧
如果「进化算法」是个人,它大概这样描述它的执行策略:“我将尝试很多事情,看看哪些可行,然后多做一些可行的,少做一些不可行的。”由于环境在不停变化,设计空间中也会发生“地质演变”,今日的山峰明日可能变为低谷,昨天的海沟后天可能爆发出活火山,这就需要进化能应对变化,用一些策略来保持灵活性。
【启发1】 为什么近几年「增长黑客」的概念越来越火?实际上,增长黑客所遵循的「分析数据——制定方案——执行——反馈」就是一次次变异、选择、放大的循环,为的是找到企业新的增长方向。听起来是不是挺像前面所说的“爬山”?由于流量红利期结束,企业的生存环境变得更严苛、淘汰更激烈,于是更需要“进化”成更先进的物种,增长方法论应运而生。
从进化的角度看增长,你会更理解为什么增长团队往往独立于已有的业务部门,为什么总是有一大堆实验在进行,为什么总在快速地改变主意——这一切都是进化所必须经历的。
【启发2】 把同样的思路应用到个人身上,为了能够更好地在市场快速变化的社会中生存,我们也可以为自己打造一套「进化算法」。它应该是一套多层次的组合策略,在每个层次上都有主策略和几个备选策略,并通过阶段性复盘去除那些可行性低的,加入可行性高的新方向。 对产品经理而言,可以从这几个层面问问自己:
岗位:「产品经理」是一个岗位title,与之相关的还有数据/商业分析、交互设计、增长、运营、开发等许多岗位,你要如何选择、如何转岗? 行业:随便找一家招聘网站,看看「行业」筛选里有多少选项吧!任何一个行业都有优化空间,你感兴趣的是哪个? 技能:市面上绝大多数的产品培训班都在教你产品经理的基本技能:写文档、画原型、分析数据……结合岗位选择想想,哪些技能的可迁移性更强、适用于多个岗位?哪些技能重复性高,容易被替代? 经验:你在“进化”的过程中积累了很多经验,它们能帮你更快更好地判断“山峰”在哪里。结合行业选择想想,你的经验具有普适性么?它与哪些其它行业的经验是相通的?4、器——执行所用的工具
说了这么多进化的大道理,我们要怎么做才能更好地进化呢?书中从战略、组织等很大的层面给出了一些建议,离我们还有些遥远,难以落地。在我看来,要想成为进化系统里那个爬得更高、活得更久的个体,首先要多想、要会想,想怎样避免错误、怎样认清现实、怎样预测未来。这里就提供一个我常用的方法供大家参考实践。
我有一个持续维护的叫"Question Kit"的备忘录,里面有许许多多个问号。每当从书中、与人交谈中发现新颖的观点时,就试着倒过来想「要问出什么样的问题才能得到这样的观点」,然后把这个问题记下来。之后再思考某些话题时,顺着这些问题列表一个一个问下来,可能会发现有的问题会给你提供全新的视角。
比如看过《财富的起源》这本书后,我可能在里面加上「它依赖的隐喻是什么?这个隐喻用对了么?」「这是一个进化问题么?」之类的句子。备忘录里甚至还有像「问题是什么?」这样让人跳出当前框架的疑问。
你也可以创建一个这样的清单,除了记录没有解决的疑问,还可以收集各种“思考催化剂”,放飞你的思想~
5、势——环境、背景、时势
「势」在这里指的是时间、空间的变化方向,我们也可以笼统地理解为「环境」。前面提到的「道、法、术、器」在当下看起来再有道理,也终究会因「势」而发生变化。在进化系统中,这可能就是适合度函数的计算方式发生了改变,于是天翻地覆、斗转星移。
产品经理做的是思考未来的工作。有句话说「选择比努力更重要」,在本文的框架下我将其理解为「认清势,并顺势而为」。具体要怎么做呢?我想,在上一条提到的"Question Kit"中,你可以多问问自己这个问题:「下一个是什么?」
在我第一次面试产品岗时,第三面的考官一脸严肃坐下来就给我抛出了这样一个问题:“你觉得微博、微信,下一个是什么?”当时我直接被问懵了,想了一下回答:“微服务。”许多年过去了,我并不在意那次面试的结果,但「下一个是什么」这个问题总在脑中徘徊,促使我不断思考行业未来可能的方向。我想这应该也是产品经理的本能之一吧。
好了,如果你能一字不漏地看到这里,我猜你对思考的游戏是有兴趣的,那不妨拿起《财富的起源》这本书,酣畅淋漓地来一次思考的沐浴吧!
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