（11）复杂性研究的主要流派及发展趋势

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1. 复杂性研究的主要流派

 

作为一个快速发展的新兴学科，复杂性研究从许多不同的角度出发，在许多不同领域进行了探索；由此，如何划分复杂系统与复杂性研究的流派，不同学者有着不同认识。

 

戴汝为先生认为，国际上复杂性科学研究可分为三个主要学派：

 

⑴欧洲以普利高津、哈肯等人创立的远离平衡态的开放系统学派；

⑵ 美国Santa FeInstitute为代表的复杂适应系统(Complex Adaptive System, CAS)学派；

⑶中国钱学森先生提出的“开放的复杂巨系统”理论和相应的综合集成研究方法。

 

颜泽贤认为复杂系统研究可分为7种不同理论或者学派。

 

 

本文认为，当前复杂性研究主要有如下几个主要学派：

 

(1) 一般系统论学派

 

作为一门科学，复杂性研究开始于贝塔朗菲和他的《一般系统论》，贝塔朗菲创立的一般系统论标志着复杂性科学的诞生。一般系统论是第一个反对还原论的科学研究纲领，从一般系统论开始，“系统”、“整体”和“整体性”成为科学研究的对象。贝塔朗菲在《一般系统论》中指出：“我们被迫在一切知识领域运用‘整体’或‘系统’概念来处理复杂性问题”。至今仍有许多研究者以一般系统论的研究方法和路径开展复杂性研究，如国际一般系统研究会。

 

(2) 自组织理论学派

 

耗散结构理论、协同学等自组织理论是探索系统复杂性的核心理论之一，它所研究的系统的特点有：

 

① 元素数量众多，单一中央控制是不可能实现的；

②元素具有自身的、独立的运动，整个系统具有统计性和随机性。自组织理论讨论了涨落、分岔、相变等新概念，这使得科学不再局限于理想化和简单化情形，能够反映现实世界的复杂性，使人们从不同角度更深入地理解系统复杂性。

 

(3) 复杂适应系统学派

 

CAS最早是由美国SFI的John Holland提出的。JohnHolland认为经济、生态、神经系统以及计算机网络等系统的行为具有内在的一般性规律，从而提出了复杂适应系统 (ComplexAdaptive System,CAS)理论，开展了跨学科、跨领域的复杂性研究，并建立了复杂适应系统的演化概念模型Echo和相应的建模工具Swarm，以一种跨学科的视角，以独特的方法论和手段揭示复杂系统的演化规律和复杂性产生的内在机制。

 

(4) 开放复杂巨系统学派

 

20世纪80年代中期，钱学森对社会经济系统等大量复杂系统进行了研究，在综合集成了感性的、理性的、经验的、科学的、定性和定量知识的基础上，提炼与总结出“开放的复杂巨系统”概念和处理这类系统的方法，即从定性到定量的综合集成法。钱学森认为，简单大系统可用控制论的方法，简单巨系统可用统计物理的方法，这些方法还基本上属于还原论的范畴，但开放的复杂巨系统，不能用还原论的方法和由其派生的方法，而应该运用“以人为主、人机结合、从定性到定量的综合集成”。综合集成方法既是一种研究方法，也是一种技术，还可以作为一项综合集成工程，是我国系统科学与系统工程研究及其应用的标志性成果。我国的戴汝为[1]和于景元等研究人员对复杂巨系统及综合集成方法在理论、方法和应用层面做出了突出的贡献。

 

(5) 经济复杂性研究学派

 

由于有大量的具有不同理性、利益、偏好、寻优能力的人参与，经济与金融系统成为典型的复杂系统之一。经济参与人的理性约束，信息不对称性、不完全性和局部性，以及人的学习能力，人与人之间的竞争与合作等特征，赋予经济与金融系统所特有的复杂性，从而使得这方面的研究极具挑战性。如何描述真实经济人如何既相互竞争又彼此适应、探索市场作为一个具有大量互相作用单元的强涨落复杂系统可能存在的普适行为与规律；如何探索市场微观机制和宏观现象之间复杂的纽带和涌现机制，这是传统经济学和市场理论所不能解决的问题。经济领域的复杂性问题已经无可回避，亟待解决。

 

在经济学和市场研究领域，由于复杂性研究切入点和研究视角的不同，又可以分为若干个不同的分支学派。目前该领域最值得关注的复杂性研究学派有：

 

Arthur W. B.为代表的复杂经济学派；

Peters E. E.为代表的分形市场学派；

Shiller R.J.为代表的行为金融学派；

基于多主体系统 (Multi-Agent based System,MAS) 的经济仿真与实验经济学派等。

 

以下简略介绍MAS的有关研究情况。

 

MAS的主要使命在于研究投资者的行为及其对于宏观市场行为的影响，探索复杂的金融市场中众多千差万别的投资者对有限资源进行竞争的基本特征，给出实际市场中许多现象的解释等。基于多主体建模的经济仿真方法，主要有基于元胞自动机模型的股票市场仿真，基于El-Farol模型的仿真方法，基于MinorityGame的仿真方法，基于Ising模型的经济仿真方法等。其中，1994年，Santa Fe Institute的Arthur W.B.提出了“El-Farol barproblem”，这是复杂策略场合下，能够描述真实经济人如何相互竞争而又彼此适应的第一个模型。在此基础上，1997年，ChalletD.和Y.-C. Zhang （张翼成）在Physica A上发表的“在演化博弈中的合作与组织的涌现”论文中提出了争当少数者博弈(Minority Game)模型，在建立基于MAS的复杂适应系统的物理模型方面迈出了重要的一步。2001年，Bornhold提出一个简单的基于Ising模型的二状态自旋模型，力求探索金融市场上的典型现象的内在机理；此后，许多研究者在其工作的基础上进行了拓展。

 

基于多主体建模的经济仿真模型和方法有助于探索市场作为一个具有大量互相作用单元的强涨落的复杂系统可能存在普适的行为与规律；从微观角度入手，有助于发现复杂市场的微观机制和宏观现象之间的纽带和涌现机制；建立了基于归纳思维的博弈模型，通过这些模型，可以解释市场中大量的经济人互相竞争又互相适应、合作的集体现象，这是传统金融市场理论中基于演绎推理的博弈模型所不能解决的问题。

 

上述这些复杂性经济研究学派正是在更普遍意义上的非均衡理论的基础上，以人的有限理性假设为前提，强调结构的生成（涌现）而不是它们给定的存在以及个体的、局部的规则或行为如何引起整体的宏观的涌现现象、微观与宏观之间的纽带，从而研究的是经济学中的更一般的结构的整体涌现与模式显现，有助于我们理解市场的不稳定性、制度的涌现、政策的不确定性及风险等。

 

2. 复杂性研究的发展趋势

 

目前复杂性研究已经成为一门显学，在科学研究的几乎所有领域内蓬勃发展，研究者可谓群雄并起，研究方法可谓多元复杂。其中既有各门具体科学层面的特定领域中的复杂性研究，也有以跨学科、交叉性的复杂性研究；既有形而上的复杂性概念体系、逻辑框架和方法论的研究，也有具体的工程应用和经济管理实践中的复杂性理论和方法的应用性研究等。

 

本文认为，当前复杂性研究主要集中于如下几个方面：

 

⑴ 复杂适应系统的一般理论和普适规律；

⑵ 交叉/边缘科学的复杂性研究；

⑶各学科自身的复杂性研究，如计算复杂性、生物复杂性等；

⑷非线性科学与复杂性，如混沌、分形、突变论和孤波等；

⑸社会与经济系统复杂性，如复杂经济学等；

⑹复杂性研究方法论；

⑺复杂系统的建模与仿真，如元胞自动机、生命游戏、遗传算法、争当少数者博弈 (MinorityGame)、Ising模型、复杂网络 (Complex Network) 和神经网络 (Artificial NeuralNetwork) 等等。