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姚斌/文

何謂“不確定性”？最早界定“不確定性”的定義來自弗蘭克·奈特。1921年，奈特在《風(fēng)險(xiǎn)、不確定性和利潤(rùn)》中指出，可測(cè)量的不確定性與不可測(cè)量的不確定性截然不同。不可測(cè)量的不確定性，根本不算是不確定性。對(duì)此，約翰·梅納德·凱恩斯在《就業(yè)、利息和貨幣通論》中指出，他所謂的“不確定性”是指歐戰(zhàn)爆發(fā)、20年后銅價(jià)與利率、新發(fā)明變得過時(shí)或1970年私人財(cái)富擁有者和社會(huì)地位的那種不確定。這些事情沒有科學(xué)基礎(chǔ)作為計(jì)算概率的依據(jù)，我們根本無從知曉。這就成為不可測(cè)量的不確定性。不可測(cè)量的不確定性才是所謂的風(fēng)險(xiǎn)，可測(cè)量的不確定性則不是。

奈特和凱恩斯區(qū)別了“風(fēng)險(xiǎn)”和“不確定性”。經(jīng)濟(jì)學(xué)家約翰·凱則在著作《極端不確定性》以“可解決”和“極端”不確定性來取代那種區(qū)別。“可解決”的不確定性是指可以藉由借閱來消除的不確定性，或是可用已知結(jié)果的概率分配來表示的不確定性?！皹O端”不確定性是指沒有類似的方法可解決的不確定性，即我們根本不知道。

(相關(guān)資料圖)

極端不確定性無法以概率來描述，不只是因?yàn)槲覀兏静恢罆?huì)發(fā)生什么事，往往連可能發(fā)生的會(huì)是什么都不知道。極端不確定性不是指在統(tǒng)計(jì)學(xué)中的“長(zhǎng)尾”，長(zhǎng)尾是可以想象且定義明確的事件，發(fā)生的概率雖低，但至少估算得出來，例如輪盤賭連輸好幾次。極端不確定性也不限于納西姆·塔勒布所說的“黑天鵝”，雖然黑天鵝是極端不確定性的例子。約翰·凱強(qiáng)調(diào)的是范圍很大的可能性，介于兩種世界之間：一種世界充滿不太可能發(fā)生的事情，但那些事件可以借助概率分配來描述；另一種世界充滿意想不到的事件。極端不確定性的可能結(jié)果遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了金融市場(chǎng)，涵蓋了個(gè)人與集體的決定，以及經(jīng)濟(jì)與政治的決定。

經(jīng)濟(jì)學(xué)家擅長(zhǎng)解開復(fù)雜“經(jīng)濟(jì)模型”的難題。因此，諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)就會(huì)頒給那些解開最難謎題的人。然而，商業(yè)、金融、政治、個(gè)人發(fā)展中的決策，以及決策所帶來的結(jié)果大多過于復(fù)雜且定義不精準(zhǔn)，不能以量化概率的方式來處理。它們受極端不確定性限制。

現(xiàn)實(shí)生活大多是落在隨機(jī)性與黑天鵝這兩種對(duì)立的極端之間。有時(shí)候，世界的真實(shí)狀態(tài)是一個(gè)現(xiàn)在或過去的事實(shí)，但不是每個(gè)人都能知道的。當(dāng)問題是已知、但答案的范圍無限時(shí)，套用概率的數(shù)學(xué)是可疑的，結(jié)果是模糊的。當(dāng)問題已知、但問題的性質(zhì)顯示答案含糊不清時(shí)，我們無法合理地為狀態(tài)估算概率。能夠創(chuàng)造成長(zhǎng)或波動(dòng)的經(jīng)濟(jì)進(jìn)程，不會(huì)長(zhǎng)期穩(wěn)定到讓我們有效地估計(jì)經(jīng)濟(jì)變數(shù)的概率。多數(shù)有趣的總體經(jīng)濟(jì)問題，我們都無法輕易估算各種可能結(jié)果的概率，甚至連可能的結(jié)果都只能模糊地定義。因此，對(duì)于“未來10年有可能出現(xiàn)另一場(chǎng)全球金融危機(jī)嗎？”這種問題的明智回答是“我不知道”。

貝葉斯定理的適用性

貝葉斯定理計(jì)算的是條件概率，即在B已經(jīng)發(fā)生的情況下，A發(fā)生的概率是多少？這就意味著我們?cè)谔幚聿淮_定的事件時(shí)，會(huì)賦予它一個(gè)先驗(yàn)概率。蒙提霍爾問題是貝葉斯定理的著名例證，依賴于所謂的“無差異原則”：如果我們沒有理由認(rèn)為一件事比另一件事更有可能發(fā)生，就要賦予每件事一樣的概率。這樣的問題實(shí)際上是謎題：有完全講明的問題，也有已知的規(guī)則與明確的答案。然而，在一個(gè)極端不確定的世界里，問題很少是能夠完全講明的。蒙提霍爾問題一旦闡明了隱性與顯性的游戲規(guī)則，就可以清楚解出確切的答案。很顯然，貝葉斯定理能夠處理有明確解的小世界問題。

先驗(yàn)概率是指根據(jù)以往經(jīng)驗(yàn)和分析得到的概率，實(shí)際上就是主觀概率。奈特與凱恩斯強(qiáng)調(diào)不確定性的重要。他們認(rèn)為概率不能套用在已知或可知頻率分配的領(lǐng)域(例如輪盤賭、死亡率觀察、天氣)之外。他們非常重視極端不確定性，但反對(duì)使用主觀概率。主觀概率的使用以及相關(guān)的數(shù)學(xué)，似乎把極端不確定性的疑團(tuán)變成了可計(jì)算答案的謎題。而且，最熱烈慶祝主觀概率戰(zhàn)勝極端不確定性的地方就是芝加哥大學(xué)，其中最廣為人知的人物莫過于米爾頓·弗里德曼。

巴菲特曾經(jīng)以生動(dòng)的方式表達(dá)他的投資策略：“我覺得股票投資是世上最棒的事業(yè)……因?yàn)槟銖膩聿恍枰黄葥]棒。你一整天只要等待你喜歡的球出現(xiàn)，然后趁著守備員打盹時(shí)，揮棒把球擊出去?！比绻怕蕵?gòu)成經(jīng)濟(jì)決策的基礎(chǔ)，那你確實(shí)“必須揮棒”，世人確實(shí)會(huì)愿意為每一種可能的賭注下注。但是，預(yù)期世人經(jīng)常做這種交易顯然是錯(cuò)的，謹(jǐn)慎的人從來不會(huì)想要那樣做。像愛德華·索普那樣少數(shù)專業(yè)的人之所以非常成功，是因?yàn)樗麄兛闯隽水惓，F(xiàn)象或特別仔細(xì)地研究了明顯的機(jī)會(huì)賽局的流程。

經(jīng)濟(jì)與社會(huì)系統(tǒng)就像天氣系統(tǒng)一樣，是非線性的。所以，經(jīng)濟(jì)的演變就像天氣一樣難以預(yù)測(cè)。而經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)勢(shì)必比天氣預(yù)測(cè)更難，因?yàn)樘鞖庀到y(tǒng)的根本物理性質(zhì)有其平穩(wěn)性的一面，而經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)卻欠缺平穩(wěn)性。經(jīng)濟(jì)的發(fā)展不受固定的物理運(yùn)動(dòng)規(guī)律所支配。雖然經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)品質(zhì)依然很差，但是為未來的經(jīng)濟(jì)進(jìn)行規(guī)劃還是有其必要性。因?yàn)槠髽I(yè)必須做出投資決策，央行必須針對(duì)利率做出調(diào)整。

1944年，馮·諾依曼在《博弈論與經(jīng)濟(jì)行為》中試圖確立，概率推理可以在不確定的世界里為理性決策提供一個(gè)連貫且嚴(yán)謹(jǐn)?shù)臉?gòu)架。10年后，統(tǒng)計(jì)學(xué)家吉米·薩維奇在《統(tǒng)計(jì)學(xué)的基礎(chǔ)》中為主觀概率的存在尋找一個(gè)基礎(chǔ)。薩維奇強(qiáng)調(diào)，這個(gè)基礎(chǔ)只適用于“小世界”。大小世界的區(qū)別很重要，在“小世界”里，人們可以藉由追求期望效用的最大化來解決問題；而在“大世界”里，人們則是實(shí)際生活在其中。薩維奇小心翼翼地避免聲稱他的分析可以套用到他所謂的“小世界”的狹窄范圍之外。類似蒙提霍爾問題都與“小世界”有關(guān)——都是可重復(fù)的機(jī)會(huì)賽局。然而，經(jīng)濟(jì)學(xué)家并未認(rèn)同薩維奇針對(duì)其分析的應(yīng)用范圍所提出的警告。他們采用了薩維奇的假設(shè)，卻宣稱這樣衍生的模型可以直接其使用在“大世界”的政策上。

于是，銀行高管依賴風(fēng)險(xiǎn)專業(yè)人士的判斷，而風(fēng)險(xiǎn)專業(yè)人士又依賴貝葉斯定理，結(jié)果令人失望?？梢源_定史蒂夫·喬布斯并沒有使用貝葉斯定理，他知道他只能獲得有限且不完全的資訊，他只是在等待“下一個(gè)大爆發(fā)點(diǎn)”。在充滿不確定性的世界里，這就是良好決策的方式，決策者努力思考的是“究竟發(fā)生了什么事？”因此，約翰·凱質(zhì)疑貝葉斯定理的適用性。

“小世界”模型的價(jià)值

1950年，普林斯頓大學(xué)教授阿爾伯特·塔克編造了一個(gè)“囚徒困境”的故事。這個(gè)故事隨后的理論化，使得囚徒困境成為最有洞見及成果的經(jīng)濟(jì)模型之一。建立模型的目的，是把一個(gè)疑團(tuán)轉(zhuǎn)變成一個(gè)謎題，也就是找到一個(gè)更簡(jiǎn)單的問題，而那個(gè)問題具有明確的解，且仍與實(shí)際問題有足夠的相似性，所以能夠讓人產(chǎn)生洞見，啟發(fā)最好的行動(dòng)策略。這樣的模型可以稱為“小世界”模型，實(shí)用的經(jīng)濟(jì)理論通常都屬于這種類型。亞當(dāng)·斯密描述了以別針工廠的運(yùn)作來闡述勞動(dòng)分工的概念；大衛(wèi)·李嘉圖提出了以比較優(yōu)勢(shì)為基礎(chǔ)的國(guó)際貿(mào)易模型。

塔克、斯密和李嘉圖所提出的模型都建立在容易理解的描述上，其故事闡明了基本的經(jīng)濟(jì)概念。他們的模型可以用算式、數(shù)值范例或有趣的故事來呈現(xiàn)，而且應(yīng)用在經(jīng)濟(jì)學(xué)上特別有成效。雖然這些模型無法為經(jīng)濟(jì)問題提供全面或計(jì)量的答案，但它們可以從“小世界”中舉出類似的例子來說明，幫助我們建構(gòu)論點(diǎn)，更了解疑團(tuán)的本質(zhì)。

有效市場(chǎng)假說是經(jīng)濟(jì)學(xué)中最有爭(zhēng)議的模型之一。這個(gè)假說的基本見解是，可獲得的公開資訊已經(jīng)納入證券價(jià)格中了。公開資訊或許大多已經(jīng)融入證券價(jià)格，但公開資訊不見得總是或完全融入價(jià)格，所以投資者還是有可能設(shè)計(jì)出成功的投資策略。有效市場(chǎng)假說的支持者與批評(píng)者似乎都犯了一個(gè)錯(cuò)誤，他們都以為那個(gè)模型在描述“世界的真實(shí)樣貌”。有效市場(chǎng)假說是一個(gè)模型的原型，它具有啟發(fā)性，但它不是“真實(shí)”的。

“小世界”模型是一種虛構(gòu)的敘事，它的真實(shí)在于微言大義，而不是具體細(xì)節(jié)。在經(jīng)濟(jì)模型中，“有代表性的行為者”“消費(fèi)者”“公司”，但都不是真實(shí)的人或企業(yè)，而是一個(gè)人為的構(gòu)想，每個(gè)細(xì)節(jié)都是作者的巧思，就像福爾摩斯的故事一樣——是柯南·道爾發(fā)明的，不是對(duì)現(xiàn)實(shí)世界的描述。經(jīng)濟(jì)學(xué)從簡(jiǎn)單的模型開始，這些模型以敘事的形式表達(dá)，有時(shí)包含一些假設(shè)的數(shù)字。經(jīng)濟(jì)史家約翰·克拉潘曾經(jīng)這么批評(píng)《國(guó)富論》的作者：“很遺憾，亞當(dāng)·斯密沒有從柯科迪到幾英里外的卡隆工廠去看他們制作大炮，而是去講他那座無聊的別針工廠，那種別針工廠不過是座老舊意義的工廠罷了?！?/p>

投資組合理論、資本資產(chǎn)定價(jià)模型、有效市場(chǎng)假說都是有用的模型，甚至不可或缺，但它們都無法描述“世界的真實(shí)樣貌”。如果把這些金融模型當(dāng)成現(xiàn)實(shí)來看待，以虛構(gòu)的數(shù)字進(jìn)行填充，并把它們當(dāng)做重要決策的依據(jù)，那么使用這些模型就可能造成重大失誤，就像它們?cè)谌蚪鹑谖C(jī)及許多其他場(chǎng)合所扮演的角色一樣，最終造成了長(zhǎng)期資本管理公司的覆滅。金融危機(jī)中出現(xiàn)的極端現(xiàn)象大多源自模型外的事件。

我們很高興自己了解這些“小世界”模型，我們也因?yàn)橹肋@些模型而變成更好的投資者，但我們不要把這些模型看得太認(rèn)真，更不要相信它們是在描述“世界的真實(shí)樣貌”。就連投資組合理論的創(chuàng)始者哈里·馬科維茨也很清楚，他的理論只適用于小世界，但他的警告卻大多被忽視了。

“小世界”模型的價(jià)值在于建構(gòu)一個(gè)問題，以便為政策制定面臨的“大世界”問題提供洞見，而不是假裝能夠提出精確的計(jì)量指引。我們無法從模型中得出概率、預(yù)測(cè)和政策建議。只有在模型的背景脈絡(luò)中，概率才有意義，預(yù)測(cè)才準(zhǔn)確，政策建議才有充分的證據(jù)。有意思的是，其他學(xué)科比較注意這樣的問題。橋梁建造者和航空工程師處理的知識(shí)體系比較穩(wěn)固，與先前經(jīng)驗(yàn)不符的計(jì)量答案會(huì)引起他們的懷疑，這相當(dāng)明智。然而，在經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域，每當(dāng)有令人驚訝的結(jié)果出現(xiàn)，最常見的解釋就是有人犯錯(cuò)了。在金融、經(jīng)濟(jì)、商業(yè)領(lǐng)域，模型從來就不是在描述“世界的真實(shí)樣貌”，了解與詮釋一個(gè)模型的輸出，以及把模型應(yīng)用到任何“大世界”的情況，永遠(yuǎn)需要有見識(shí)的判斷。

沃倫·巴菲特、喬治·索羅斯和詹姆斯·西蒙斯代表了三種截然不同的投資風(fēng)格。他們都忽視甚至蔑視以投資組合理論、資本資產(chǎn)定價(jià)模型、有效市場(chǎng)假設(shè)為基礎(chǔ)的金融理論。事實(shí)上，那種理論意味著他們不可能像現(xiàn)在那么成功。這些金融模型強(qiáng)調(diào)了所有投資者都應(yīng)該知道的要點(diǎn)：多元化投資的好處，不同資產(chǎn)提供真正多元化機(jī)會(huì)的程度，以及資訊融入證券價(jià)格的程度。但經(jīng)驗(yàn)告訴我們，在金融市場(chǎng)中獲利不是只有一種辦法，解釋“究竟發(fā)生了什么事”不是只有一種方式，“金融界的真實(shí)樣貌”不是只有一種敘事。有效的方法很多種，適合的工具取決于背景脈絡(luò)以及投資者的技能與判斷。我們確實(shí)可以從馬科維茨的見解中受益，但我們從他的“小世界”模型中獲得的見解有局限性。

面對(duì)不確定性的不同態(tài)度

演化論的發(fā)現(xiàn)是人類思想的開創(chuàng)性時(shí)刻。演化使人類學(xué)會(huì)應(yīng)對(duì)在“大世界”中遇到的多種極端不確定性。面對(duì)不確定性的不同態(tài)度，影響了個(gè)人與群體的生存機(jī)會(huì)。在一些環(huán)境中，例如商業(yè)和體育界，行事謹(jǐn)慎、瞻前顧后就等于放棄了成功的機(jī)會(huì)。而高估自己成功的機(jī)會(huì)甚至有可能是一種優(yōu)勢(shì)。在其他環(huán)境中，避免風(fēng)險(xiǎn)可能很合理。人類之所以存活下來，一個(gè)原因是我們祖先沒有被掠食者吃掉。正如塔勒布所說的，演化偏愛那些存活下來的人。他們不見得是那些追求期望值最大的人。

如果我們生活在簡(jiǎn)單、靜止的“小世界”里，最適化與解決“小世界”謎題的技巧就是演化成功的關(guān)鍵。但多數(shù)情況下，我們并不生活在“小世界”里。在現(xiàn)實(shí)世界中，極端事件與生存息息相關(guān)。對(duì)個(gè)人來說，選擇最有可能成功的策略可以盡量提高勝算，但這種追求最適化的個(gè)體所組成的團(tuán)體，最終會(huì)被罕見的災(zāi)難所消滅。政治學(xué)家詹姆斯·斯科特曾經(jīng)描述了這個(gè)道理的現(xiàn)實(shí)狀況：種植最好的樹會(huì)導(dǎo)致單一栽植，遲早會(huì)被前所未有的寄生蟲所消滅。

人類之所以過得好，是因?yàn)槲覀冃涡紊⒏鞑幌嗤?，也因?yàn)槔硇詻]有唯一的方式。樂觀對(duì)生存有利，要是加以控制引導(dǎo)，效果會(huì)更好。在賭桌上，過度自信往往是災(zāi)難，但對(duì)于激勵(lì)隊(duì)友、事業(yè)伙伴或軍隊(duì)的領(lǐng)袖來說卻非常重要。

維珍集團(tuán)的創(chuàng)始人理查德·布蘭森是一位成功的冒險(xiǎn)家。布蘭森對(duì)現(xiàn)金流預(yù)算的具體細(xì)節(jié)不感興趣，但他聲稱自己擁有一套看似毫無依據(jù)的成功系統(tǒng)。在“小世界”里，理性行為可以簡(jiǎn)化為數(shù)學(xué)運(yùn)算，且那些運(yùn)算是在問題界定清楚及充分了解環(huán)境的情景脈絡(luò)中進(jìn)行的。布蘭森的成就讓我們想起奈特在一個(gè)世紀(jì)前就提出但已被遺忘了太久的洞見：極端不確定性與冒險(xiǎn)進(jìn)取心精神的關(guān)系。誠(chéng)如凱恩斯所言，當(dāng)我們只依賴于數(shù)學(xué)期望值時(shí)，冒險(xiǎn)進(jìn)取的精神就會(huì)消失。冒險(xiǎn)精神看似與公理型理性相悖，卻是資本主義社會(huì)核心動(dòng)力，是成功奧秘的關(guān)鍵部分。

極端不確定性與非平穩(wěn)性密切相關(guān)。這個(gè)世界上沒有一個(gè)穩(wěn)定的世界架構(gòu)讓我們能從過去的經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)，并據(jù)此推斷未來的行為。約翰·凱的批判并不局限在貝葉斯定理和經(jīng)濟(jì)模型，還延伸至行為經(jīng)濟(jì)學(xué)和參考敘事之中。無論批判的是什么，都并非意味著要放棄建模或放棄數(shù)學(xué)，而是必須明確它們的適用性。經(jīng)濟(jì)學(xué)對(duì)世界的重要貢獻(xiàn)在于它是個(gè)實(shí)用的知識(shí)，而不是科學(xué)理論。因此，務(wù)實(shí)的經(jīng)濟(jì)學(xué)家的角色就會(huì)像消防員、醫(yī)生和工程師一樣，是解決問題的人。奈特知道極端不確定性會(huì)帶來盈利機(jī)會(huì)，巴菲特、索羅斯和西蒙斯等人所累積的驚人財(cái)富證明了奈特的觀點(diǎn)是正確的。