经济学研究的复杂性科学思路，本文主要内容关键词为：思路论文,经济学研究论文,性科学论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
西方主流经济理论基本上是新古典经济学的天下，微观经济学完全是新古典经济学的框架，而宏观经济学也是建立在主要是新古典微观经济学的基础上的。在两大主要宏观经济学中，新古典主义宏观经济学在构建微观基础上固然全面引入新古典微观经济理论，即使是新凯恩斯主义的宏观经济理论也都和新古典微观经济学有关，坚持了理性与理性预期，区别只在于强调了市场的不完全，强调了价格与工资的刚性。所有的主流经济理论都强调自己是一门科学，注重借鉴自然科学尤其是物理学的研究方法。主流经济理论相信经济现象有内在的因果，各种经济事务之间有简单的规律，经济前景是可以预测的。因而它们在研究经济时采用的最根本方法是演绎推理，是一种线性思维。
然而，现实经济是一个复杂的经济系统，主流经济理论只研究了其中的简单部分，还有大量的复杂现象没有涉及到。在复杂性科学（complexity science）看来，经济世界是一个复杂经济系统，其内部的关系是非线性的，看不出明显的因果联系，因而难以预测。现在，主流经济理论正受到来自复杂性科学的挑战。事实上，很多主流经济理论在用来验证、预测和指导政策时已经暴露了种种问题。进入新千年之后，经济学越来越多地采用了非线性的思维方法，采用了归纳推理。这是一个完全可以与主流经济学采用的演绎推理相提并论的方法。这一变化正在发生，但是迄今为止并没有引起国内经济学界的足够注意。
一、线性思维、演绎推理与作为科学的主流经济理论
从实质上理解现代主流经济学，最好把它看成是一套科学研究规范和分析方法，而不是一个理论体系。事实上，构成现代经济学的要素不在于理论观点如何、研究对象如何，而是在于方法。在所有的社会科学中，也许只有经济学以科学自居，竭力把自己往自然科学尤其是物理科学方面靠拢，与人文科学、社会科学区别开来，自然也就强调自称为科学的研究方法。这样，现代经济学在内容上兼收并蓄，容纳了各种理论，但在研究方法上却非常专一，并且有一套完整、系统和标准的研究规范。换言之，现代经济学对形式的关注超过了对内容的强调。按照这套方法建立的经济学理论也就是一个模型。从形式上看，现代经济研究就是建立模型的过程，通过建立模型来解释和解决现实经济问题。科兰德说：“现代经济学是模型的经济学……是通过经验上可以验证的模型研究经济和经济政策的科学”（D.Colander,2000）。“现代主流经济学模型更为具体（ad hoc）和更为折中。现代经济学更多的是形式主义者。他们关心模型是否精确、思路是否巧妙、结果是否新颖、推导是否严谨，因为这些决定着论文是否能够发表。因此他们对形式的关心胜过对内容的关心”（Colander,2000）。
现代主流经济学的经济研究所遵循的方法是演绎推理（deductive reasoning）：选定研究主题，依据合理的假定，通过严格的逻辑推理，对命题进行正式的证明，寻求可以广泛适用的一般分析解，用这种解预测未来，用计量经济学工具和数据验证这种解。在这套研究程序中，演绎法借助于现代数学技术而得到加强，检验则主要利用了日益发展壮大的计量经济学。因此，现代经济学提出的各种理论具有极大的可操作性。另一方面，严格的研究程序和规范的方法给经济学家提供了一套语言体系，使得经济理论的争论、经济学家的切磋讨论有了共同的语汇基础，避免了互相之间的误解。
显然，这样推导出来的结果与经济现实可能不一致，但这不要紧，经济模型只是对问题的解提出一个标杆（benchmark），作为分析经济问题的参照系，然后询问实际结果与其是否相符，距离多远，造成这种距离的原因是什么。事实上，传统经济理论要讨论的是：什么类型的行为要素（如行动、策略、预期等）才是与由这些行为共同创造的总和类型相容。以现代主流经济学中最核心的理论为例，均衡分析方法，尤其是一般均衡理论要问：什么样的价格和数量才能实现经济均衡，不会导致进一步的变化，从而和由这些价格和数量共同产生的总和类型相一致？博弈论中的纳什均衡要问：各参与方（players）实施什么样的策略、采取什么样的行动才不会引起当事各方（包括自己在内）进一步的反应，从而和由这些策略、行动所导致的结局一致。理性预期要问：什么样的预测才会得到证实，即与由这些预测共同创造的结果一致？上述三个理论是现代经济学中三个最基本的要素或最基本的分析方法。再例如，消费者理论要问：消费者按什么样的原则购买商品消费，才会产生一个不再变化的消费格局？厂商理论要问：厂商如何定价和生产多少产量才会与大家都如此定价和定产时产生的总和格局相一致，从而大家都没有进一步改变行为的动机？这些方法都是建立在理性和最大化行为假设的基础上，再沿用演绎法的逻辑推理而形成的。虽然不是所有的人在所有的时候都表现出一致的理性，经济学要研究的是，如果人们的行为由理性和最大化支配，结果会是什么样的？什么样的行为才是和由这些行为共同导致的结果相一致，从而不再有进一步变化的动机？总之，传统经济学要研究的是一致性类型（consistent patterns），是处于行为均衡中的类型，不会导致进一步反应的类型。
该种方法是基于对现实的线性认识：（1）复杂的现实世界的种种行为都是由一些简单规律主导的，因此可以抽象掉细枝末节，专注主要的实质性内容，把复杂的现象还原成简单的过程；（2）在现实世界中，各个行为者的行为特征都是同质的，各个人之间没有什么差别，因此可以用代表性的行为者分析所有的行为者，我们经常可以读到的代表性消费者如何如何，代表性的生产者如何如何这样的论述方式；（3）子系统可以独立于其他系统，可以对所处的环境不影响，例如湖北粮食的生产不会受到全国汽车市场繁荣与否的影响，也不会影响到全国的一般物价水平变化，因此可以进行局部均衡分析；（4）经济现象之间存在因果关系，因而根据过去的行为和正在发生的现象可以预知未来。在上述认识下，就可以利用理论对现实世界进行描述和分析，将纷繁复杂的外表现象归结为简单的内在规律。此种理论是根据行为者（agent）的行为假设进行逻辑推理而得出的，是一种演绎法。利用所得出的理论就可以根据当前的蛛丝马迹预测未来的变化方向。如果最终出现的现象与事先的预测不一致，传统的理论大可以解释为随机的外在干扰因素的对系统的干扰和冲击所致，因此在原有理论中可以引入外在的不确定性。事实上，上述演绎推理的还原论一直是自然科学所推崇的基本准则，爱因斯坦就是其中的代表。
二、作为复杂性系统的经济世界
经济现实并不像现有模型所描述的那样简单化，而是充满了“非线性、不连续性”，难以用现有模型来理解或预测。人们的知识、心态、举止、行为方式千差万别，所处的制度环境也各不相同。整个群体发生的事情和参与群体的个体行为缺乏足够的联系。这些差异随着时间的推移，在各行为者的相互作用下，呈现出迥然不同的动态特征。
具体而言，应该把经济体系看成是一个具有时间纬度的复杂的动态系统。经济系统的复杂性体现在如下方面：（1）整体性、系统性和非线性。系统各组成部分联系紧密，相互作用，相互制约，从而构成一个整体，整体大于个体之和。子系统或系统内的各个要素之间是不可叠加的，每个组成部分不能代表整体，低层次的规律不能说明高层次的规律，整个系统具有了非线性的特征。例如个人在球赛中站起来看会更清楚一些，但是当所有的人都站起来时，大家都看不到。因此，不能把研究对象分成若干个容易处理的子系统加以分析，然后把结果进行总和。也不能根据个体行为特征来预测整体结果。（2）高度的动态性。系统必然是时间和空间相互结合构成的，随时处在变化之中，重要的是抓住变化的过程，而不是达到哪种状态、将会趋向哪种状态。在系统内部各组成要素相互作用、系统与外部环境的相互作用下，整个系统形成一种自组织作用和他组织作用，整体行为呈现出动态变化的特征，处于运动之中，随时会出现突变。（3）开放性。每个系统都受到外部环境的影响，与外部环境相互关联、相互作用。开放性的系统不断与外在环境交换物质、能量和信息，通过内在的调整，不断影响和适应外部环境。（4）非周期性、随机性。系统的动态变化过程不存在固定的模式，后来的系统演进不会简单重复原来的轨迹。这表明系统具有不规则性与无序性，系统的动态变化过程是不确定的，具有随机变化的特征，从而使得系统的长期行为特征变得难以预测。（5）积累效应与初值敏感性。在系统的动态变化中，初始状态的微小变化，都会在系统的自运行过程中被积累和放大，导致系统的运行轨迹出现巨大的偏差。这也使得预测变得困难。收益递增规律就集中体现了这种特点，当某个企业一开始领先于其他企业时，就可以在收益递增规律的帮助下迅速壮大。
综上所述，如果一个经济系统是异质的行为人在一个空间内部采取行动时相互影响而产生的，是系统内的要素相互作用及其与环境的非线性作用而产生的，结果具有无序性特征，这种系统就是复杂经济系统（complex economic system）。在这样一个经济系统中，各种元素（行为者）相互作用，共同创造出某种总和结果，这种结果就是我们观察到的类型或结构；各种要素对这些类型或结构做出反应或加以适应，从而导致类型或结构的演进变化，这样时间纬度很自然地参与进来。系统中行为者之间的相互作用是紊乱的，也不存在一个超能者能够利用系统的运行规律和系统内行为者之间的相互影响而获取超常的好处。例如市场系统就是经济行为者不断地做出种种市场动作如购买决策、供给决策、定价、预测等等，这些市场动作导致一个总体的市场形势，并引起各经济行为者进一步调整自己的市场动作，以适应由这些行动共同创造的总和结果。
三、主流经济学的谬误
在面临这样一个复杂性的经济系统时，以线性思维和演绎推理为主的传统经济理论不再适用。
（一）主流经济学研究方法的局限性
主流经济学以演绎推理为主的分析方法存在如下问题：
第一，既然经济具有整体性，各个部分是不可以叠加的，一个系统与其他系统之间存在大量的实质性关系，那就表明我们不能把一个现象从其所处的环境中独立出来，把一个现象与其他现象分割开来研究，因此，局部均衡分析和局部的最优化行为是没有意义的，经济学惯常使用的方法论个人主义也是没有意义的。
第二，因为系统是时间和空间的高度统一，始终处在变化之中，具有高度的动力系统特征，均衡就只是一个一个不断被超越的时点，是动态系统的极端现象而非普遍现象；而且因为系统的初值敏感性，起始阶段的微小变化会大大改变整个动态过程的进程；而一旦变化路径发生改变，整个过程就是不可逆的。例如我们所看到的路径依赖现象——为什么我们看到的是一种彩电制式而不是其他的制式？为什么我们使用了一种特定的键盘排列方式？如此等等。并非因为我们目前所选择的制度是最有效率的，它只是初始状态阶段的某种细小变化在随后的动态过程中不断放大其效果时通过动态演进而得到强化的。再例如蛛网理论中分析的发散型蛛网，一旦偏离均衡，就会离均衡越来越远。再例如收益递增规律会导致企业越来越庞大而出现垄断，网络企业中的美国在线就是这样。于是，以均衡状态为分析重点也就失去意义，传统经济学的静态均衡分析是没有意义的。
第三，整个经济系统呈现出不规则的特征，不存在着简单的规律。在系统的动态演进过程中，随时会出现突变现象，出现跳跃式的行为，不存在周期性，经济现象的变化不会简单地以过往的模式展开。这一点尤其是在金融市场如股票的走势中表现得淋漓尽致。这表明经济系统的变化是难以预测的，不存在着简单的因果联系；经济问题的解是多重的，一个微小的变化会导致其中某个解的实现，例如科尔曼（Kollman）、米勒（Miller）和佩奇（Page）分析了当一个系统处在次优的局部均衡之中的时候，如何在多重均衡的世界中寻找一个更好的解。新凯恩斯主义的多重均衡理论也强调了结果的难以预测。
第四，在一个复杂经济系统中，时间与空间统一在一起，一旦不同事件或不同的行为者在时间轨迹上出现交错或滞后反应，也会大大影响到整个动态过程，导致均衡不能实现。例如我们都知道，供给与需求会在市场机制的作用下自动导致均衡，但这样一个结论的前提是存在着一个没有时间纬度的无摩擦的完全市场。而一旦把时间纬度考虑进来，就有可能出现蛛网模型中的稳定蛛网结果：均衡永远难以实现。
第五，在经济系统中，各个行为者是异质的，无论是在理性程度上，还是在掌握知识和信息上，或是在能力上，行为者都有着显著的差别。因此，对经济整体表现的分析不能借助于描述“一个有代表性的行为者如厂商或消费者或求职者等”来实现，而对代表性行为者的分析正是现代主流经济理论的主要方法。这样一来，基于微观基础的主流宏观经济学也就大成问题。
第六，不存在超级理性。正如赫伯特·西蒙所倡导的，理性是有界的。当要处理的事情复杂性达到一定程度之后，人类的逻辑思维受到限制，缺乏足够的计算能力理性地应付复杂性问题。就如同棋手下棋一样，不可能将所有的后着都计算出来，从而正确选择目前应该采取步骤。退一步说，就算一个人有足够的理性，但他不确定其他人是否理性，经济学经常假定的关于“理性的常识”事实上不存在。也许一个人知道自己是理性的，也知道别人是理性的，但是不知道他人是否知道自己是理性的，不知道他人是否知道自己知道他是理性的，不知道……这样，利用完全的逻辑过程从定义明确的前提出发推导结论这种理性的演绎的推理不再起作用。行为经济学对超级理性进行了更致命的批评，指出人们的行为并不总是前后一致的，也不存在稳定的偏好，因此基于理性假说来分析个人行为并预测其决策是不科学的。
（二）主流经济学核心理论的谬误
按照上述复杂性科学思路，主流经济学根本理论都是有问题的，其中的四个根本理论——理性行为模式、纳什均衡原理、理性预期假说和均衡的存在性都有不少瑕疵。
我们先看理性行为模式，这是主流经济学赖以存在的基础。在传统的理论中，理性意味着一个人只需要试一次就可以正确解决问题。但是因为理性的有限以及理性常识的缺乏，传统的理论又引入学习机制加以补救，认为人们会犯错误，但也会在短时期内马上纠正过去的错误，从而通过演化使得理性原理继续适用。这样理性就变成一次迅速的学习过程。张五常则进一步认为，经济的演化会将缺乏理性的行为淘汰掉，剩下的就是理性行为了。但实际上这是错的。一方面，非理性的人不一定会被淘汰，例如在金融市场上，作为准理性人的噪音交易者并不会被淘汰，他们也能获利。另一方面，更严重的是，在很多场合下人们往往没有更多的机会去学习。例如婚姻、择业和退休储蓄，根本没有学习机会，而日常消费是可以学习的。因此，这样就需要重新建立学习的理论，学习模型将更为复杂、精致。
同样，微观经济学最为基础的原理——纳什均衡也经不起推敲，因为它的前提就是建立在理性的常识的基础上的，建立在行为者同质的基础上。换言之，所有的人都是同样理性的，从而每个人都知道他人是否知道自己是理性的，知道他人是否知道自己知道他人是理性的，知道……但是，复杂性科学认为事实并非如此。例如，同一个疯子（非理性）下棋，或同他握手，你不会知道该怎么做，因为一个疯子是不会循常规（理性）行事的；就算你认为他是理性的，但你不一定知道他是否能够判断出你的理性来，是否能够确知你是理性的。这样，纳什均衡就无法建立。按照纳什均衡原理，所有的人下棋只会有一个结局，这个结局对棋手而言可能仅仅取决于他是先下还是后下。但事实并非如此。同样的道理，古诺均衡只是理论上的存在，现实中很难达到。
理性预期理论也是没有意义的，因为人们是不同质的，也因为人们不一定有足够的计算能力。理性预期假说运用在政策问题上得出的结论是，个人和政府具有同样程度的理性和计算能力。这显然有悖于现实。当一个工人去判断政府的政策时，它既不知道政府的效用函数，也不知道关于经济的理论模型，他怎么可能和雇用了经济学家的政府做出同样的预期？也许理性预期假说的坚持者认为工人可以通过工会雇用经济学家进行预期，从而取得和政府相同的理性程度，那么是不是所有的工人都组织了工会呢？理性预期假说的错误在阿瑟（W.B.Arthur）的酒吧问题中表现得尤为突出。酒吧问题是说，人们决定在酒吧不拥挤时去酒吧，这样就要对酒吧是否拥挤做出判断。如果酒吧的人数超过60％，就不去；低于60％就去。这样，如果个体决策者是同质的，那么他们的预期永远是错的：认为酒吧人数超过60％，因此大家都不去，但这样一来酒吧就是空的；如果预期到这种结果，大家都会去，结果酒吧又爆满。股票市场的走势与投资者的判断也是理性预期理论不能适用的领域。
最后，均衡不一定存在。主流经济学理论中的均衡存在的前提非常苛刻，要求偏好是凸性的，生产函数是凸性的，这些要求在现实中得不到满足。例如，收益递增规律就表明生产函数是凹性的，因此没有稳定均衡存在。收益递增的问题说明了网络经济中一些企业为何会持续增长，如微软和美国在线；硬说明了各个国家的经济增长没有收敛，而是富者愈富，贫者愈贫。有些经济学家通过做试验的方式检验了均衡是否能够实现，结论是否定的，原因是存在着协调失败（coordination failure）。其试验规则如下：N个参与试验者在[0，E]的范围内选择努力程度e，然后按照公式Ui=αmin｛e1，e2，...，eN｝-βei，α＞β＞0获得报酬。显然，最有效率的均衡是所有的人都选e，但试验结果是这个均衡并未实现（Van Huyck,Battalio & Beil,1990,1991;Cooper,DeJong,Forsythe & Ross,1990,1992）。类似的试验笔者也在课堂做过，也没有实现最有效率的均衡。
四、经济学研究的复杂性科学思路：非线性思维与归纳推理
既然经济是一个复杂的系统，那么主流经济学用演绎推理的方法分析经济问题、相信事务之间的因果关系、竭力对未来进行预测的努力就是有问题的，应该换一种新的思路。“当我们以一种出离均衡的形成过程的角度来看问题时，经济类型有时会简化为标准经济学中的那种简单的同质的均衡。更多的时候它们是一直变化着的，展现出持续的新颖行为和意外现象。因此复杂性将经济刻画成不是决定论的、可预测的和机械论的；而是过程依赖的、有机的和始终演进的”（W.B.Arthur,1999）。这种思路就是复杂性科学思路，是目前正在发生的事情。
经济学研究中的复杂性科学思路具有如下特征：第一，必须考虑时间纬度，关注经济系统的动态演化过程。基于复杂性具体特征，复杂性科学要研究过程而不是状态，研究演化而不是存在，研究模式的展开变化而不是模式的性质。这样，复杂性科学应用于经济学中产生的是出离均衡状态的更为一般的理论。利用复杂性科学，经济学家转向探究行为者的行动、策略或预测总体上有可能是怎样对它们所创造的总体类型做出反应的，即总体上有可能是怎样随着它们所创造的类型而内生地做出变化的。
第二，要重视直觉和猜想，找到解决问题的线索。复杂的非线性经济系统是不能把整体的行为分解成各个部分然后分别分析，各个击破是不能奏效的。这就要求具有敏锐的直觉、洞察全局的思辨能力和大胆的猜想。
第三，用归纳推理取代演绎推理。传统经济学的研究方法完全依靠演绎法，承认经济事务之间的因果关系，因而对经济问题寻求可以广泛适用的一般分析解。因此传统的经济理论是从一些基础理论模型或分析框架如理性、最大化行为和均衡存在性假设等模式中推演出来的。但是，复杂性科学方法则要求观察以前曾经出现的种种类型，以归纳法推断将来各种可能的结果，推断问题的各种可能解。
第四，不寻求找到随时随地适用的一般性结果，而是寻找暂时存在的关系模式，这些模式在综合系统里是自发地逐渐展开的。
归根结底，经济学的复杂性科学思路的核心方法是以归纳推理取代演绎推理。在事情很复杂、问题不明确、现象的展开不明朗的环境下，有限的逻辑思考能力阻止了人们进行严格、完善的演绎推理。不过，尽管推理受到限制，但人们可以观察和归纳，从事务的演进中辨别出已经呈现出来的类型（pattern）。于是人们就会关注系统的历史，从中总结出一些类型并加以分析，然后利用这些类型通过局部演绎构建临时性的个人思忖的模型或假说，这是所谓的工作性模型（working model），最后再根据实际情况从中选择最合适的模型来指导自己的决策。
一般而言，归纳性推理的程序如下。进行归纳推理的经济行为者每次在做决策时会持有一个或几个信念或模型或假说，而另一方面，这些模型或信念或假说又都是个人性的，是主观的，通常会因人而异。接下来经济行为者要依据其中最可信的一个来做决策和采取行动，这些决策和行动和其他行为者的决策和行动一起影响到总和结果。当总和结果变化时，经济行为者对比着新的环境来评估那些模型或假说或信念，要做出取舍，决定是强化或弱化那些信念，保留看起来仍然正确的假说或模型，丢掉不起作用的模型或假说，需要时再通过局部演绎推理形成新的假说或模型以取代之，从而更新自己持有的模型或假说或信念。要指出的是，在归纳推理的方法下，坚持一个信念或模型并非是因为它正确（正确与否是没有办法知道的），而是因为它在过去表现尚好；而要抛弃一个模型，必须因为该模型在过往的类型展开中缺乏足够的支持，积累了大量的失败记录。简言之，归纳推理要经过这样一个序列：类型辨别，假说形成，基于目前认可的假说所做的演绎，和需要时取代假说。
应用归纳推理最常见的例子是下棋。如果棋手使用演绎推理，而这种演绎推理是完全的，则中间不会有任何差错，结果也就是可以预料的，应该是不分胜负，或者说胜负取决于谁先谁后，可能是先发优势，也可能是后发制人，这依博弈规则而定。比如两个计算机之间的博弈，当设计与计算达到一定程度，计算机就可以做出完善的演绎推理。但是，人和人之间的博弈就不完全是如此。第一，人会计算错误，或记忆错误，因此推理是不完善的。第二，人不会确定对方是否完全理性，是否具有充分的计算能力和记忆能力，不知道对方是否知道自己是理性的，不知道对方是否知道自己也知道对方是理性的，不知道……这样棋手在下棋时既没有能力进行完全的演绎推理，也不可以这样做。他们能够做的就是，考虑以前的各种棋局，知道对方的弈棋风格，据此推测对方每一步会怎么走。如果推测错了，就随时改进。这就是一种归纳推理。就算是人和计算机之间的弈棋，也同样不能完全进行演绎推理，因为人的理性是有界的，有界到哪种程度，计算机也许难以预测。因此，计算机也许是理性的，但却不具备“理性的共识”。总之，弈棋展现了典型的复杂系统。
归纳推理发生在演进的世界。“如同物种一样，要生存和繁殖，就必须证明自己能够在一个由其他物种创造的环境中竞争和适应。在这样一个世界中，假说要想准确从而被用来指导行动，也必须证明自己能够在一个由其他行为者的假说创造的环境中竞争和适应。因此，用来在任何一个阶段指导行动的那套思路或假说是共同演进的”（W.B.Arthur,1994）。
五、新千年经济学研究正在发生的变化
总起来说，当代主流经济学的研究方法是演绎推理，复杂性科学更多地倚赖归纳推理。股票市场的两种分析方法见证了二者的差别。当你对公司的基本面进行考察，对行业环境进行研究，对宏观经济进行探讨，以判断股票未来的可能走势时，你是在沿用基础分析方法。使用这种方法是因为你相信各种变量之间存在着因果联系，而且这种因果联系已经被揭示出来，因而你要利用这种联系预测未来，这正是演绎推理的方法。如果你对这些既存的模式持有疑问，可以求助于股票价格过去的走势，从中整理出种种类型，然后在判断哪种类型更适用于预测未来，这是一种技术分析，它是以归纳推理为基础的。
随着复杂性科学的发展，经济学研究也正在发生变化。经济学研究方法在某种意义上正在回归至描述性和制度性的方法，这是一个世纪以前经济学研究的主要方法。经济学家开始着手研究经济中的类型的展开和经常出现的结构。例如霍伊特和克劳尔（P.Howitt and R.Clower,1999）于1999年的一篇文章就采取了这种方法。他们先对经济现象进行观察，然后从中归纳出原理和规则，并据此建立理论仿真模型。而丘巴（H.C.Qiumbach,1993）在分析竞争程度和投资水平的交替时，对不同的市场结构计算了代表着不同竞争程度的数百个案例，通过归纳分析，他发现了其中有一个模式经常出现。该模式表明，利用联合和垄断来刺激研究与开发投资达到合意的水平可能会损害社会福利。这与标准的经济分析所得出的结论完全相反。再例如，在研究市场机制时，人们更多的关注它所表现出来的特点，而不是这些特点背后的机制。就像黑箱一样，人们关注的是黑箱输出的结果，而不是黑箱内部的结构。黑箱内部的结构完全可以交由计算机去做。这样，经济学家往往利用计算机来归纳市场机制所展现出来的种种图景，而不是利用供求力量去演绎推导。这些研究表明，人们在根据过去的信息搜寻模式，而不是利用对人性的假设以演绎推导出模式来。
在经济学中，目前复杂性科学的分析方法已经在如下一些领域广泛应用：博弈论，金融市场，经济史，信息技术的影响，经济的稳定性，政治经济学，多重均衡，垄断的出现，贫困的持续性，递增收益，企业管理，等等。
那么，如何看待复杂性科学在经济学中的应用呢？第一，它是不是只是一时的狂热，是一个泡沫呢？如我们所知，20世纪60、70、80和90年代先后出现了控制论、大灾难、混沌和复杂性理论，这些理论都曾热闹一时，但前面三个理论热潮已经退去，泡沫已经破灭，那么复杂性科学是否也会面临同样的命运呢？霍根（J.Horgan,1995）认为很可能如此。但是，前面三个理论被炒作的泡沫确实破灭了，但理论并未消失。而且，正如他指出的，四个理论是相互联系的，现在前面三个理论的很多内容被最后一个理论——复杂性科学吸收了。
第二，复杂性科学已经在经济学中应用，它会不会取代传统的方法而成为主流呢？答案仍然是否定的，至少目前没有看到这种趋势。我们可以说以演绎推理为基础的现代主流经济理论解决了经济系统中的一些简单问题，而其中的复杂问题则要采用新的方法。因此，经济学研究的两种思路应该是同时存在并相互补充的，这正像股票投资分析中基础方法与技术方法应该并重一样。
第三，新千年经济学肯定有很大的进展，但当代主流经济学的研究范式仍不会消失，会慢慢变成经济学的核（core），在核的外围将渐渐裹上皮肉。也许人们的行为有悖于理性模式，也许经济事件的演变远非演绎推理所能预测，但是，传统的经济理论为我们分析这些个人行为与经济事件提供了一个有用的参照，就像我们为并不存在的完全竞争建立了模式一样，其目的是对比分析其他市场结构。
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