一、引言
从20世纪80年代起，以纳尔逊和温特为代表的新熊彼特主义掀起了现代演化经济学复兴的浪潮。在过去30年里，演化经济学发展速度尤为迅猛，经济学中有关演化主题的研究日益增多。通过对Econlit数据库中1969-2005年的经济学文献的统计，Silva和Teixeira[1](P605)发现，在整个70年代，与演化经济学相关的论文仅有11篇，而到2004年，论文达到2369篇，其中90％是在90年代以后发表的。当前，演化经济学的研究主要集中在以下几个领域：（1）经济思想史和方法论；（2）演化博弈论；（3）组织行为和消费行为；（4）区域经济、空间分析和演化经济地理学；（5）技术创新、企业演化和产业动态；（6）制度演化；（7）演化经济增长理论和经济周期；（8）经济发展、环境与政策等。
面对如此快速的发展，一些演化经济学家甚至揣测，经济学的研究范式是否会出现演化转向？或者演化经济学是否可能在不远的未来成为主流经济学？[2](P7)但是，长期以来，演化经济学是一个极其庞杂的理论体系，它广泛吸收了生物演化理论、复杂系统理论、自组织理论和人工智能等学科的研究成果，涵盖了诸如老制度学派、熊彼特主义、奥地利学派、新熊彼特主义、创新经济学、桑塔非学派、演化博弈论等各种学派，至今尚未形成一个统一和成熟的分析范式[3]。尽管演化经济学将社会经济系统视为开放、变化和充满不确定性的，但是，这并不意味着研究这种开放系统的某种理论体系也应该是极度多样和不确定性的。从科学发展史上看，任何理论成熟的标准都必须形成一个相对统一的研究范式，这无论对于科学研究还是知识传播都十分重要。因此，演化经济学如果想成为主流或被大众接受的理论，就不能过分放纵其理论的多样性和不确定性。显然，我们距离构建一个成熟的演化经济学研究范式还很远。在基础理论研究中，还有许多问题有待更深入的研究。这里着重探讨四个重要的基础理论问题。笔者坚信，对这些基础理论问题进行更深入的研究将会推动演化经济学理论的快速发展。
二、在本体论和方法论层面上调和
Hodgson[4](P1)指出，演化经济学存在如下一些共识：其一，世界是变化的，而且这种变化不仅仅是数量上或参数上的，更应该是质量上或结构上的；其二，经济变迁的重要特征是创新的产生；其三，强调社会经济系统的复杂性特征，这种复杂性涉及各种非线性甚至无序或混沌的互动，这导致了不可预测性；其四，所有复杂现象的生成都不是人为的或者上帝设计的。
但是这些共识并非表明所有的演化经济学理论都拥有相同的本体论和方法论，反之，在本体论和方法论层面上，各种流派存在显著的差异，很难找到公认的理论范式。本体论层面上的差异主要体现在是否坚持生物演化和经济演化属于同一本体领域。同一本体论者通常坚持本体连续性假设（Ontological Continuity Hypothesis），认为生物演化过程与经济演化过程具有密切的关联，前者先于后者并且影响后者的演化。不同本体论者认为，经济演化系统和生物演化系统是两个毫无关联的领域；方法论层面上的差异主要体现在是否运用达尔文主义“变异、选择和遗传”的演化原则来解释经济演化过程。
根据不同的本体论和方法论，大致可以归纳出四种主要研究范式：一是坚持同一本体论和运用达尔文主义演化原则。早期的凡勃伦和近期以Dawkins和Hodgson为代表的“综合达尔文主义”（Universal Darwinism）都采用这种研究范式。这种观点认为，达尔文主义的演化原则具有普适性，能够为一切开放系统的演化提供一种抽象和一般化的解释框架；二是坚持同一本体论但不采用达尔文主义的演化原则。这种研究范式通常注意到生物系统与经济系统的相互关联，但是，并不运用“变异、选择和遗传”来论述演化过程，而是采用自组织理论和复杂系统理论（例如，共同演化理论或协同论）来论述演化过程。许多强调基因和文化共同演化的社会群体选择理论通常采用这类研究范式。这方面代表人物有哈耶克、Henrich、Bowles和Gintis等；三是反对同一本体论但采用达尔文主义演化原则。以Nelson和Winter为代表的“新熊彼特主义”采用这种研究范式；四是反对同一本体论也不采用达尔文主义演化原则。熊彼特首先采用这种范式，他强调经济发展的思想独立于生物演化思想，经济学必须建构自身的内生发展理论[5](P574)。在上述四种范式中，凡勃伦和熊彼特是两种典型的对立范式。
Hodgson和Knudsen认为，为了避免生物学隐喻带来的争议，可以将达尔文主义的“变异、选择和遗传”转述为“创新、选择和扩散”，其中，“创新机制”对应于“变异机制”，“扩散机制”对应于“遗传机制”。相应地，一个简单的演化分析可以建立在“创新机制”、“选择机制”和“扩散机制”上。但是，如果想深入揭示演化过程的复杂性，仅仅凭借机械的三段论是远远不够的，还必须加上三种机制的互动关系，考察三者的内生关系，构成一种相互反馈的环状解释。三种机制及其互动构成了演化经济学较为完整而又抽象的分析结构。它可能发生在社会经济系统中的各个层面（例如，个体、企业、产业、区域和国家等）。一旦考虑到各层级间演化机制的相互嵌套和互为因果（例如，共同演化），这种分析框架也具有复制系统理论的特征。在黄凯南看来，这种分析结构或许能够在一定程度上调和上述各种范式在本体论和方法论上的冲突，为演化经济学提供一个较为一般性的分析框架。
必须指出，当前这方面研究还存在许多争议，有关各种范式的调和还有待更深入的研究。无论如何，调和各种理论本体论和方法论层面上的冲突，是构建一个较为一般性和宽泛性的演化分析框架的前提，也是未来演化经济学理论发展的重要主题。
三、个体行为的研究：认知科学与演化经济学的结合
经济学是一门研究个体行为及其互动结果的科学。但是，长期以来，主流经济学实质上并不关注个体行为本身的研究，而是简单和抽象地将个体行为假设为“完全理性”（例如，效用最大化或收益最大化），而这种理性行为本质上很少涉及“心理维度”、“文化维度”和“生物演化维度”。不同于弗里德曼认为的“理论的假设不重要，理论的有效性依赖于理论本身的预测性”，演化经济学强调理论的所有构件都必须纳入因果解释中，个体的行为假设不能是外生给定，它也必须纳入演化分析中。因此，较之于主流经济学，演化经济学更为注重对个体行为本身的研究，并将之置于更宏大的演化背景中。在这个意义上，演化经济学显然更为“人本主义”。
近年来，随着认知科学的发展，借鉴认知科学中有关人类行为的研究，已经成为演化经济学理论发展的重要理论前沿(P162)。
演化经济学坚持“有限理性”和“有限认知”的行为假设。显然，在此假设下，个体行为是异质的，“完全理性”的行为模型只有目标最优化一种，而“有限理性”的行为模型却可能具有无穷多种，它部分取决于理性有限到何种程度。拥有不同认知模式的个体可能拥有不同的行为模式。因此，演化经济学很难像主流经济学那样构建一个具有普适性的基准模型，这在一定程度也限制了演化经济学的模型发展。但是，这种异质性的行为假设更加准确地描述了人类行为的多样性特征。当前，基于认知科学的研究进展，许多学者也尝试归纳各种纷繁复杂的行为模型，为演化经济学的行为研究提供一个较为统一的分析视角。例如，根据个体认知意识的强弱程度，Brenner[12](P895)将个体的学习行为模型归纳为三种类型：一是无意识的学习，包括强化学习和参数化的自动学习；二是弱意识的基于惯例的学习，包括模仿学习和满意学习等；三是较强意识的信念学习，包括虚拟行动、随机信念学习、贝叶斯理性学习、神经网络学习和经历加权吸引模型等。
四、演化经济学与演化博弈论的关系
根据Silva和Teixeira的文献统计，在演化经济学领域发表的众多论文中，涉及博弈论的约占20％。Gintis[13](P895)认为，如果将偏好从利己拓展到利他，博弈论能够为描述人类各种互动行为提供一般性的分析框架，并且能够成为整合包括心理学、社会学和文化人类学等行为科学的基本分析工具。一些学者认为，演化博弈论是演化经济学合适的建模工具，体现了演化经济学与主流经济学的交流和融合。因此，如何正确看待演化经济学与博弈论的学理关系，对于演化经济学自身的理论发展及其与主流经济学的对话都是至关重要的[14]。
从直觉上看，演化理论与博弈论之间似乎没有联系，前者通常强调自然选择的作用，而后者则强调个体理性选择的作用。但是，实际上，从学理上看，演化理论与博弈论之间长期存在着密切的关联。例如，博弈论较早可以追溯到古诺1838年对寡头垄断行为的研究，而达尔文在1871年有关男女性别比例频数依赖动态的讨论也隐含了博弈论中策略互动的思想①；Vincent和Brown[15](P17)指出，只要建立各种策略与适应度和种群增长率的关系，各种诸如Logistic增长模型和捕食与被捕食等种群动态模型都可以被转化为博弈模型。他们认为，博弈思想早就存在于达尔文的自然选择理论中，可以将其称为达尔文主义博弈（Darwinian Game）。生物学家也很早就运用博弈论来建构各种生物竞争演化模型，包括动物竞争、性别分配以及植物的成长和发展等；而演化博弈论则首先被运用在生物演化分析中，演化稳定策略和复制者动态等概念都是由生物学家创造的。可见，演化理论与博弈论并非是两种不可通约的研究范式，相反，它们长期存在着互动与交流。不难发现，博弈论推动了各种生物演化模型的发展（包括群体选择模型），而演化理论也促进了博弈论的发展。
但是，博弈论是否真的如Gintis认为的，能够成为描述演化现象的基本分析工具？如果答案是肯定的，毫无疑问，博弈论将有助于改变演化经济学缺乏统一分析范式和建模工具的困境。尽管从科学发展史上看，许多科学的进步恰恰是因为一些看起来不同、甚至对立的理论范式被证明在某种意义上是一致的，或者某种理论是另一种更一般性理论的特例，但是，我们必须指出，任何涉及范式融合的判断都必须经过严谨的学理论证，否则很容易陷入“貌似”或“类比”的武断[14]。
演化博弈论能够在一定程度上描述经济演化过程，它能够描述策略频数分布的演变，以及均衡的生成过程。如果将制度视为内生于博弈过程的均衡现象，亦即内生于博弈的制度化规则（Institutionalized Rules）或者达至某一均衡策略的共有信念，演化博弈论能够研究在既定外生博弈规则下制度的生成问题。
但是，演化博弈论与演化经济学还存在本质的差异。首先，创新是演化经济学最核心的概念，创新机制也是演化经济学最核心的动力机制，但是，演化博弈论本质上却不涉及任何的创新。其所谓的策略突变是在既定策略空间中进行的，即从某种已知的策略以随机概率转向另一种已知的策略，这个过程并不产生任何新的策略。突变机制的主要目的不是为了研究经济演化的动力，而是为了研究某种演化均衡的稳定性标准。因此，演化博弈论的创新或突变机制服务于演化稳定均衡分析，这与演化经济学截然不同，后者强调创新是打破均衡的重要力量。因此，演化博弈论是一种不包含创新的理论，其所谓的演化只是涉及选择过程和扩散过程。对于许多演化理论而言，不研究创新的理论根本就不能被视为演化经济学。由于演化博弈论中的博弈形式是既定的，演化博弈论能够考察在既定博弈形式下（亦即既定的技术和制度）某些策略频数的演变，但无法解释博弈形式的变化，后者则是演化经济学较为关注的主题。这也意味着参与者永远都不会去改变博弈形式，这也包括参与者不会试验新的策略，即便新策略可能带来巨大的潜在收益[16]。因此，尽管演化博弈模型比经典博弈模型更加开放，但是，由于不关注参与者对博弈形式的学习和创新，演化博弈实际上是在一个固定博弈环境下，分析参与者如何通过长期学习对手的策略最终达至某些策略均衡。
因此，演化博弈论能够为某些经济演化现象提供建模工具，但是它所描述的演化过程还是相对机械，它更多是想揭示均衡的生成问题。这意味着演化博弈论只能成为演化经济学辅助分析工具，而无法成为演化经济学的基本分析工具。
尽管如此，演化经济学也并非完全抛弃“均衡”的概念。演化经济学承认某些均衡现象的存在，但是，它更关注这种均衡是如何通过参与者之间长时间的互动生成的，以及这种均衡又是如何内生演变的。在这个意义上，演化经济学与主流经济学并非完全对立，而是存在一定的互补性。对于社会经济系统的某种均衡现象，主流经济学的均衡分析能够为我们理解均衡得以实施的微观动机机制提供良好的视角，而演化经济学则为我们理解均衡形成的历史过程提供深刻的洞见[17]。
五、演化经济学工具的发展
如上所述，演化博弈论无法成为演化经济学基本分析工具。而缺少较为公认、合适的分析工具一直以来是演化经济学存在的难题，也是演化经济学很难被更多经济学者接纳的重要原因之一。但是，在纳尔逊和温特的推动下，越来越多的学者重视演化经济学分析工具的发展。
Safarzynska和van den Bergh[18](P329)近期在一篇有关演化经济学数学模型的综述性文章里将演化模型分为三类：其一是演化博弈和选择动态，包括复制者动态、最优响应动态、平滑最优响应、布朗—冯·诺依曼—纳什动态、模仿动态、选择—变异动态和适应性性动态；二是演化算法，包括遗传算法、学习分类器系统、遗传编程；三是多智能体模型（Multi-agent Models）。
实际上，在上述三类模型中，第一类所有的模型都可归为演化博弈模型（包括确定性和不确定性模型）；而第二类和第三类模型都涉及计算机编程语言和技术的发展和应用。第一类模型主要运用的是经典数学的方法，后两种类型则是构造性的数学方法（Constructive Mathematics），也是计算经济学（Computational Economics）常用的建模工具[19](P12)。必须指出，上述三种分类是不严格的，许多演化博弈模型和遗传算法模型等都可以用多智能体模型来描述。当前，越来越多的演化经济学家尝试运用多智能体模型来建模。
一个多智能体模型的基本结构包含以下一些构件：（1）时间集合，即用来描述演化的时间阶段；（2）参与者集合或智能体集合；（3）微观状态变量集合，即用来描述参与者特征的变量集合，这些变量的变化较快，通常是内生并且能够被参与者改变的；（4）微观参数集合，即用来描述参与者特征的参数集合。较之微观状态变量，参数的变化较慢，在一定的时间段里，这些参数通常是外生的、不能够被参与者改变；（5）宏观参数集合，即用来描述整个经济系统的参数集合。这类参数在一段时间里通常不易变化，并且不能被参与者改变；（6）互动结构，即用来描述参与者之间互动的结构，它描述了参与者之间的信息交流和相互影响关系；（7）微观决策规则，即参与者行为决策的规矩，它描述了参与者从过去可观测的变量与下一期自身微观变量的函数关系；（8）总量的变量集合，即各种微观变量的加总或均值化，它描述了宏观总量的数据特征[20]。
在考察经济演化现象时，多智能体模型具有如下优点：其一，由于赋予每个参与者不同的微观变量和决策规则，它能够较好地刻画参与者之间的异质性行为；其二，这种模型更为开放和灵活，能够更好地描述系统的复杂性特征。较之于演化博弈模型，多智能体模型并不要求参与者之间一定是在外生给定的博弈规则下进行互动，它允许参与者之间的互动规则也处于不断的演变中；其三，各种宏观现象都是由微观个体互动生成的，这种模型能够为宏观研究提供良好的微观基础，较好地描述了复杂系统中的许多“涌现”现象；其四，尽管在许多情况下，多智能体模型很复杂，很难求解，但是，在计算机的帮助下，能够很方便地对其进行仿真模拟。当前，大量有关演化的研究都借助计算机进行仿真模拟。
但是，当前多智能体模型发展仍处于起步阶段，还存在一定的局限，这主要表现在以下几个方面：其一，由于模型中的各种变量和参数都是建模者根据自己研究对象和偏好设定的，模型带有较强的主观性和随意性，相同的经济现象可能会出现多种的解释模型；其二，由于许多模型存在较强的正反馈机制，初始条件的设定对结果的影响极大，初始条件较小的变动在正反馈机制的作用下可能导致结果出现结构性的变化，这在一定程度上影响模型的稳健性；其三，大量的模型还缺少实证的检验。而如何克服这些局限也是多智能体模型未来理论发展的重要方向。
六、结论
通过对上述四个基础理论问题的分析，本文得出如下结论：（1）尽管演化经济学存在一些共识，但是，各种理论在本体论和方法论上依旧存在差异，未来演化经济学的理论研究的一个重大主题就是调和这种差异；（2）演化经济学更为关注对个体行为的研究，而与认知科学的紧密结合是当前演化经济学的重要理论前沿；（3）演化博弈论能够为某些经济演化现象提供建模工具，但是由于缺乏真正的创新机制，演化博弈论无法解释自身博弈框架中预设的技术、制度和个体偏好的演化，它所描述的演化过程还是相对机械，它更多是想揭示均衡的生成问题；（4）多智能体模型是当前演化经济学较流行的建模方法，它能够较灵活地刻画参与者行为的异质性，考察参与者之间的微观互动是如何生成各种宏观现象。但是，多智能体模型还有许多局限，如何克服这些局限将是未来理论发展的重要方向。
注释：
①参看Hodgson, G. M., K. N. Huang, Evolutionary economics and evolutionary game theory: Are they a different species?[J].Journal of Evolutionary Economics, 2011, forthcoming。
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