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复杂经济学读书会启动招募，一起探索非均衡的、演化的经济系统

集智小编 集智俱乐部 2021-04-06

导语


随着技术升级加快和社会环境迅速变化，经典经济学理论每每捉襟见肘，以复杂经济学为代表的新思想新方法应运而生。作为对传统主流经济学的补充和超越，复杂性经济学将经济视为一个演化的复杂系统，以非均衡作为基本前提，融合了经济学与复杂性科学等学科，未来有望走进经济学的主流。

 

为了更好地普及复杂经济学思想，促进复杂经济学教育，推进复杂经济学研究，集智俱乐部特筹备复杂经济学的主题读书会。读书会由北京师范大学李红刚教授发起，获得王有贵、周涛、吕琳媛、张江、陈清华、李睿琪六位老师的内容支持。

 

复杂经济学读书会将于 1 月 26日 （周二）正式启动，为期15周。每周二晚在线进行论文分享与讨论，共读共享。欢迎对复杂经济学感兴趣的朋友报名参与读书会，一起研读硬核内容。读书会详情、参与方式及论文清单见下文。

关于集智俱乐部读书会


集智俱乐部读书会是面向广大科研工作者的系列论文研读活动，其目的是共同深入学习探讨某个科学议题，了解前沿进展，激发科研灵感，促进科研合作，降低科研门槛。

 

读书会活动始于 2008 年，至今已经有 40 余个主题，内容涵盖复杂系统、人工智能、脑与意识、生命科学、因果科学、计算社会科学等。凝聚了众多优秀科研工作者，促进了科研合作发表论文，孵化了许多科研产品。如 2013 年的“深度学习”读书会孕育了彩云天气 APP，2015 年的“集体注意力流”读书会产生了众包书籍《走近2050》等。

 

为了更好地普及复杂经济学思想，促进复杂经济学教育，推进复杂经济学研究，集智俱乐部筹备组织复杂经济学的主题读书会，已有多位相关领域学者参与。读书会为保证金-退款模式，从1月26日开始，每周二晚线上举办，研讨论文，共读共享。





复杂经济学的提出




经济是一个具有无比庞大的并发行为的复杂系统。市场、价格、产业、交易合约和制度，全都形成于这些并发行为中，并最终形成了经济的总体表现或聚合模式。
 
复杂经济学是看待这种复杂经济系统的一种完全不同的方式。复杂经济学这个概念由布莱恩·阿瑟（W. Brain Arthur）于 1999 年在《Science》上发表的一篇论文中提出。阿瑟也被视为复杂经济学的创始人。
 
受诺贝尔经济学奖得主肯尼斯·阿罗的邀请，阿瑟于 1987 年来到刚刚建立的圣塔菲研究所。在圣塔菲研究所，阿瑟带领了一个跨学科的研究小组，主持了圣塔菲的第一个研究项目：“经济作为一个演化的复杂系统”，开辟了另一种研究经济学的范式——复杂经济学。
 
传统的主流经济学基于理性人假设，寻求静态的均衡结果。而复杂经济学是一门超越了均衡范式的经济学，它认为经济不是机械的、确定的、可预测的，而是有机的、不确定的、永远在演化进程中。
 
复杂经济学以一种不同的方式来思考经济，将经济视作不断进行自我“计算”、自我创建和自我更新的处于动态过程中的演化系统。它强调偶然性、意义构建和“一切变化皆有可能”，是一门以预测、反应、创新和替代为基础的“动词”意义上的学科。
 
复杂经济学以非均衡为基本前提（均衡是其特例），用更具一般性的方法来研究经济，它不仅是对传统经济学的补充和拓展，更可能稳步走向未来经济学的中心。
 
目前的复杂经济学研究一般基于复杂系统思维，使用多主体建模、复杂网络、统计物理和其它学科、以及大数据分析等思想方法工具，去研究一些传统经济学有意忽视或难以处理的社会经济问题。
 




典型研究成果




这里列举复杂经济学的两个典型研究成果。
 
（1）规模收益递增与技术的演化
 
规模收益递增在现实经济中并不罕见，它一般意味着正反馈效应，这对传统经济学均衡范式建模来说是个负面的因素，因而常被忽视或忽略。但在现实经济演化中规模收益递增确是不会缺席的，而阿瑟一直致力研究的技术演化就是正反馈效应起着重要作用的领域。计算机、应用程序、芯片等产品在开始阶段需要大量的初始投资，但是随着生产数量的增加，规模收益递增特征显现，单位成本下降，竞争力上升，因而领先的生产商会取得更多的优势，进而达致市场份额的“锁定”。成本优势、网络效应和使用习惯都可能导致锁定现象。当然，后续的创新累积到一定程度时也会打破这种锁定。不同于传统经济学把技术进步当成外生的因素，阿瑟把技术进步看作一个内生的演化过程，具有路径依赖的特征。
 
（2）非均衡资产定价与人工股票市场
 
复杂经济学认为，建立在同质性理性预期基础上的均衡资产定价模型是跟现实脱节的，因此市场真实价格运动也并非是这类模型能够预测的。事实上，实际市场是否有效不是一个静态的特征，而是一个不断演化过程的呈现，其中作为市场主体的投资者在其中学习、适应，摸索自己如何做才是有效的。圣塔菲团队基于所建立多主体模型（人工股票市场）通过计算机实验重现了实际市场中出现而均衡定价理论没有阐释的现象：技术交易可能有效、价格和成交量高度相关、高波动性阶段和低波动性阶段交替出现（GARCH行为）等。




读书会发起人




李红刚

 
系统科学博士。北京师范大学系统科学学院教授，金融工程研究中心主任，中国系统工程学会金融系统工程专业委员会委员，教育部“新世纪优秀人才支持计划”入选者。研究方向为复杂系统理论、经济金融系统复杂性、金融工程（系统性风险）、人口与社会经济等。

个人页面：
https://sss.bnu.edu.cn/tabid/47/ArticleID/54/frtid/128/Default.aspx
 
读书会支持老师：李红刚、王有贵、陈清华、张江、周涛、吕琳媛、李睿琪

 





 



读书会的目的




在经济学的研究历史中，强调非均衡性和复杂性的思想，已经有很长的历史，熊彼特、凡勃伦、哈耶克、沙克尔等经济学家都有贡献。现在我们有了更系统的复杂性理论、更丰富的实证研究基础、更强大的计算和模拟工具以及更迫切的现实需求，因而可以说复杂经济学的研究有幸赶上了新的历史机遇，召唤我们有志青年学者学生在新的平台上推进复杂经济学的传播和研究。
 
从更高的层面看，复杂性思维其实是席卷了所有学科的一场运动，而不仅仅是一个研究课题。集智俱乐部长期关注复杂性科学研究进展，其思想和方法可以为经济学研究再开一扇通向未来之门。组织此次读书会以学术交流为主，希望以此普及复杂经济学思想，促进复杂经济学教育，推进复杂经济学研究。
 



读书会参与方式及时间




运行模式
从1月26日（周二）开始，每 1 周由1-2名读书会成员领读相关论文（以 PPT 讲解的形式，直播间互动交流）。
 
时间
每周二晚上 20:00-22:00持续时间预计 15 周。
 
方式
此次读书会为线上闭门读书会，采用的会议软件是腾讯会议（请提前下载安装）。
 
费用
为了过滤一些非专业人士，集合真正对复杂经济学研究感兴趣、有相关研究经验的专业人士，也为激励小伙伴们坚持学习，本期读书会将采取收费 - 退款的保证金模式。 
 
具体规则
1. 读书会（ 15 期）保证金共计 299 元/人。
2. 满足如下条件之一者全额退款：
3. 满足以下条件之一的不仅可以全额退款，还有额外奖励：
  • 由读书会内容启发，产生了靠谱的新产品创意，并在读书会结束 2 个月内提交了详细的产品策划方案，并通过了集智俱乐部组织的相应考核答辩；
  • 由读书会内容启发，萌生科研论文创意，在读书会结束 2 个月内完成初稿，并通过了集智俱乐部组织的相应考核答辩；
上述规则的最终解释权归集智俱乐部所有。
 
报名二维码（长期有效）：
 
 

第一步：扫码填写报名信息。

第二步：信息填写之后，会弹出对应的课程购买信息，提交保证金299元。（购课相当于提交保证金，符合退费条件后可退费）。（另有积分充值活动，可获赠独家复杂性科学知识卡片，详情见文末）

第三步：添加负责人微信，拉入对应的读书会讨论群（需遵守群规）。
 
我们也会对每次分享的内容进行录制，剪辑后发布在集智学园官网，读书会付费报名成员和集智VIP成员（详情见：集智之夏，为复杂科学充值，VIP 首发！）可以观看录播。 
 



读书会论文清单




论文基本框架：
经济思想与思维：（1）、（2）
复杂经济学方法：（3）-（6）
若干应用领域与实例：（7）-（15）

论文清单目录：

（1）对传统主流经济学的反思

（2）“复杂经济学”的提出

（3）多主体建模与模拟

（4）复杂网络

（5）统计物理及其它学科领域方法

（6）数据分析：基于数据的经济金融

（7）复杂性度量：产品空间、国家适应度等

（8）层级结构

（9）技术进化——技术的本质、自催化网络、多样性、模块化

（10）金融市场的适应、演化与生态

（11）经济金融系统：不稳定、脆弱性及系统性风险 （上）

（12）经济金融系统：不稳定、脆弱性及系统性风险（下）

（13）计算社会经济学（一）：社交网络预测经济发展状态

（14）计算社会经济学（二）：人类流动模式

（15）计算社会经济学（三）：经济与就业

 
扫描二维码，获取读书会论文清单，后续会在集智斑图做更新
 

（1）对传统主流经济学的反思

 
这三篇论文都是写于2008年金融危机之后，金融危机深刻地冲击了主流经济学理论。
 

  • Dirk Helbing, Stefano Balietti. Fundamental and real-world challenges in economics. Science and culture 76.9-10 (2010).

  • https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=1680262

简介：反思传统经济学中的弱点，找到经济学中待解决的科学问题。从物理学、生物学、计算机科学、社会科学的研究中，吸纳方法，用于经济学研究中，呼吁跨学科的研究合作
 

  • Paul Krugman. How did economists get it so wrong? The New York Times. 2009, 9.

  • https://www.nytimes.com/2009/09/06/magazine/06Economic-t.html

简介：保罗·克鲁格曼在 2009 年发在纽约时代杂志上的文章，批判传统经济学不符合现实的假设与研究
 

  • David Colander, Hans Föllmer, Armin Haas, Michael Goldberg, Katarina Juselius, Alan Kirman, Thomas Lux, Brigitte Sloth. The financial crisis and the systemic failure of academic economics. Kiel Working Papers. 2009, 6:427-436.

  • https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=1355882

简介：指出经济学家需要对研究重点进行重大调整，同时需要建立一套道德准则，能够让经济学家交流他们的模型的局限性和潜在的误用。
 

（2）“复杂经济学”的提出

 

  • W. Brian Arthur. Complexity economics: a different framework for economic thought. SFI Working Paper. 2013, 3.（书籍）

  • https://books.google.com/books?id=AOxjBAAAQBAJ

简介：布莱恩·阿瑟对复杂经济学这个经济思想新框架所做的贡献，中心思想是经济不一定处于均衡状态。非常值得一读的书籍。
 

  • W. Brian Arthur. Complexity and the economy. Science. 1999, 2(284):107-109.

  • https://science.sciencemag.org/content/284/5411/107.abstract

简介：在进行了两个世纪的均衡研究后，经济学家开始去研究经济中结构形成和模式发展。当站在非均衡的角度看，经济模式有时可以简化为标准经济学中的简单静态均衡。更多的时候，它们不断变化，展现出新的行为和现象。从复杂性视角看经济，它不是确定的、可预测的、机械的，而是联系的、有机的、不断进化的。提出复杂经济学的概念。
 

  • Dirk Helbing, Alan Kirman. Rethinking economics using complexity theory. Real-World Economics Review. 2013(64).

  • https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=2292370

简介：重新审视宏观经济学和金融理论的整个框架，反思其基本假设，指出其问题，并利用复杂性理论进行改进。
 

  • Stefano Battiston, J. Doyne Farmer, Andreas Flache, Diego Garlaschelli, Andrew G. Haldane, Hans Heesterbeek, Cars Hommes, Carlo Jaeger, Robert May, Marten Scheffer. Complexity theory and financial regulation. Science. 2017, 351(6275):818-819.

  • https://science.sciencemag.org/content/351/6275/818.summary

简介：传统经济理论无法解释(更不用说预测)金融体系的近乎崩溃及其对全球经济的长期影响。自2008年金融危机以来，人们对利用复杂性科学来理解经济和金融市场的兴趣日益浓厚。临界、网络、传染、反馈、韧性等概念已经进入了金融和监管词汇，但模型的实际应用仍处于早期阶段。
 

（3）多主体建模与模拟

 

  • W. Brian Arthur, John H. Holland, Blake LeBaron, Richard Palmer, and Paul Tayler. Asset pricing under endogenous expectations in an artificial stock market. Social Science Electronic Publishing, 1997, 23(9):1487-1516.

  • https://ideas.repec.org/p/wop/safiwp/96-12-093.html

简介：基于圣塔菲的人工股票模型探索资产定价理论，模拟结果重现了实际市场中出现的现象。
 

  • J. Doyne Farmer, Duncan Foley. The economy needs agent-based modeling. Nature. 2009, 460(7256):685-6

  • https://www.nature.com/articles/460685a

简介：提出多主体建模是一种更好地引导金融政策的方式。
 

  • W. Brian Arthur. Out-of-equilibrium economics and agent-based modeling. Handbook of Computational Economics. 2005.

  • https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1574002105020320

简介：非均衡经济学与多主体建模，计算经济学手册。
 

（4）复杂网络

 

  • Matthew Elliott, Benjamin Golub, Matthew O. Jackson. Financial networks and contagion. AER, 2014, 104(10) 3115–3153.

  • https://www.aeaweb.org/articles?id=10.1257/aer.104.10.3115

简介：研究破产如何在相互依赖的金融组织网络中产生级联效应，例如：资产价值的不连续变化如何引发进一步的破产，以及这种传播与网络结构的关系如何。网络中的关联性和多样性对级联效应的程度有着不同的非单调影响。初始网络越多样化，级联效应越容易发生，随着多样化程度增加，级联效应出现概率减小。关联性也面临在对其他组织的依赖性增加以及对自身投资的敏感度降低之前的权衡。同时论文也利用欧洲债务交叉持有数据对模型进行了验证。
 

  • Frank Schweitzer, et al. Economic Networks: The new challenges[J]. Science. 2009, 325(5939):422-425.

  • https://science.sciencemag.org/content/325/5939/422.abstract

简介：2008年的金融危机表明，迫切需要对经济网络的结构和动力学有新的基本认识。经济体系建立在相互依存的基础之上，通过难以预测和控制的跨国信贷和投资网络、贸易关系、供应链来构建。因此，我们需要一种方法去度量经济网络的复杂性，并且可以去修正和扩展经济理论中的已有范式。有助于制定政策去减少个人利益和全球效率的冲突、降低全球危机的风险，使经济网络更加稳健。
 

  • Shlomo Havlin, N. A. M. Araujo, Sergey V. Buldyrev, C. S. Dias, Roni Parshani, G. Paul, Harry Eugene Stanley. Catastrophic cascade of failures in interdependent networks. Nature 464, S1025–1028(2010).

  • https://www.nature.com/articles/nature08932

简介：复杂网络已经被研究十年了，但是目前的研究仍然集中在一个单一的、无相互作用的网络情况下。现代系统是相互耦合的，应该被建模为相互依赖的网络。相互依赖的网络有一个基本特性，就是一个网络中节点的失效可能导致另一个网络中相互关联的节点失效。这可能会递归发生，产生级联故障。事实上，一个网络中很小一部分节点的失效，可能会导致由几个相互依赖的网络组成的系统完全分裂。这篇论文中，提出了一个在级联故障影响下，如何理解相互依赖网络鲁棒性的新框架。也找到了一个精确的解析解，可以找到关键节点，这个节点的删除将会导致级联故障和整个系统的崩溃。令人惊讶的是，节点度的分布越分散将会增加相互依赖的网络对随机故障的脆弱性，这和单个网络的情况相反。论文的研究发现强调在设计鲁棒性网络时需要考虑相互依赖的网络的特性。
 

  • Smolyak, Alex, et al. "Interdependent networks in Economics and Finance—A Physics approach." Physica A: Statistical Mechanics and its Applications 512 (2018): 612-619.

  • https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0378437118310318

简介：过去几十年，世界经济了几次重大的经济和金融泡沫，如21世纪初的互联网泡沫和2008年的美国住房市场崩溃引发的全球危机。本篇论文回顾了应用于经济学中的网络理论进展，并指出了一些重要的见解，复杂网络可以研究高度相互关联的经济系统。从单个网络的研究扩展出来，出现的丰富现象正在被研究，论文也将对主要结论和未来研究方向进行探讨。
 

（5）统计物理及其它学科领域方法

自组织临界性

  • Bak, Per, et al. "Self organized criticality and fluctuations in economics." Santa Fe, NM: Santa Fe Institute, 1992.

  • https://www.semanticscholar.org/paper/Self-Organized-Criticality-and-Fluctuations-in-Bak-Chen/a34328d17176bcc31715086bb727bcca6562ec60

简介：总体经济活动中频繁和大波动可能是由于不同经济部门中许多小的独立扰动造成的。大规模的灾难性时间不需要外部的灾难性力量，这种现象可以在一个大型互动经济的“玩具”模型中得到证明。模型到一个自组织临界状态，其中经济活动的波动是有一个稳定的帕累托-列维分布给出的。
 

  • Hong, Inho, et al. "The universal pathway to innovative urban economies." Science advances 6.34 (2020): eaba4934.

  • https://advances.sciencemag.org/content/6/34/eaba4934.abstract

简介：是否存在一个普遍的经济路径，在每个城市的发展中重复上演？如果存在这样一种演化结构，它将为更公平的评估、更好的维护和更好的城市发展预测提供参考模型。使用 1998 到 2013 年所有行业超过 1 亿美国工人在内的就业数据，通过实证研究，单个城市的发展确实重现了一个共同的路径，即观察到在人口达到 120 万后向创新型经济转型。这一临界人口的导出是通过将城市产业结构表示为尺度关系的函数，城市的经济类别可以分为两类，一类是产业亚线性的小城市经济，一类是产业超线性的大城市经济。最后，论文定义了一个重现分数，并且发现非贸易行业的规律更明显。
 

  • Park, Jaehyuk, et al. "Global labor flow network reveals the hierarchical organization and dynamics of geo-industrial clusters." Nature communications 10.1 (2019): 1-10.

  • https://www.nature.com/articles/s41467-019-11380-w?fbclid=IwAR35Srs8_E5XN2bE0HgY8deFXC2ZCUW0BAkAowbn6A9gGCXtQryiYLbIujc

简介：来自美国的数据科学家使用领英（Linkedin，全球最大的职业社交网站）25年间超过5亿用户的雇佣数据，重建了400万公司间的劳动力流动模型，此模型应用递归网络算法揭示了地缘产业集群的层级架构。结果显示，地缘产业集群和高素质人才的涌入有高度的相关性。进一步分析发现，高素质员工的技能在人才流动和生产率增长上起到了很重要的作用。
 集智俱乐部公众号解读文章：
4200万人才流动数据揭露50万家公司的地缘产业集群与全球化组织
 

  • Verbavatz, Vincent, and Marc Barthelemy. "The growth equation of cities." Nature 587.7834 (2020): 397-401.

  • https://www.nature.com/articles/s41586-020-2900-x

简介：城市科学试图去理解和解释在世界主要城市体系中观察到的规律。模拟城市人口的演变是这门科学和所有城市研究的核心。从数量上看，最根本的问题是了解城市人口的分层组织和特大城市的统计发生率。最初用 Zipf 定律来描述这个问题，但是这个模型的有效性在近期的实证研究中收到了挑战。一个理论模型也必须能够解释城市和文明的相对频繁的兴衰，但是这个问题至今没有一个令人满意的答案。论文在近期的实证数据（加拿大、法国、英国、美国）上，建立了一个随机方程来描述城市人口的增长。模型展示出了城市间人口迁移对城市增长的巨大的主导作用。方程预测了城市人口分布的复杂形状，并且由于有限时间效应，Zipf 定律一般不成立。这意味着城市具有更复杂的组织结构。这也表明城市的分层结构中存在多种时间变量，与观测结果一致。论文强调了罕见事件在复杂系统演化过程中的重要性，更实际一些，在城市规划中的重要性。
 

（6）数据分析：基于数据的经济金融

  • Nanda R, Samila S, Sorenson O. The persistent effect of initial success: Evidence from venture capital[J]. Journal of Financial Economics, 2020.

  • https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0304405X20300337

简介：这篇论文比较新，是基于1961年-2008年之间VC投资方历史投资数据来研究（风险投资的中的马太效应），也就是说，是不是投资方之前的投资效果好，后面的投资结果就好，这个话题其实在学界（比如针对科学家）也是讨论的比较多的。这篇在数据分析和原因解释上做的非常全面，模型比较简单。
 

  • Tacchella A, Cristelli M, Caldarelli G, et al. A new metrics for countries' fitness and products' complexity[J]. Scientific reports, 2012, 2: 723.

  • https://www.nature.com/articles/srep00723

  • Cristelli M, Tacchella A, Pietronero L. The heterogeneous dynamics of economic complexity[J]. PloS one, 2015, 10(2): e0117174.

  • https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0117174

简介：这两篇就是Luciano fitness 的两篇，一篇提出fitness，一篇说明fitness高的国家的GDP的可预测性强
 

（7）复杂性度量：产品空间、国家适应度等

 

  • C. A. Hidalgo, B. Klinger, A.-L. Barabási, R. Hausmann. The Product Space Conditions the Development of Nations. Science, 2007, 317 (5837) : 482-487

  • https://science.sciencemag.org/content/317/5837/482.abstract

简介：通过研究产品空间的结构特征，发现国家比较优势的演化路径。
 

  • Hidalgo C A, Hausmann R. The building blocks of economic complexity[J]. Proceedings of the national academy of sciences, 2009, 106(26): 10570-10575.

  • https://www.pnas.org/content/106/26/10570.short

简介：构建国际贸易、国家经济复杂度、未来增长的关系。
 

  • Carla Sciarra, Guido Chiarotti, Luca Ridolfi,Francesco Laio.  Reconciling contrasting views on economic complexity. Nature Communications, 2020, 11(1): 3352

  • https://www.nature.com/articles/s41467-020-16992-1

简介：关于经济体复杂度的大框架，描述各个国家的发展过程。
 

  • Tacchella, Andrea, et al. "Economic complexity: conceptual grounding of a new metrics for global competitiveness." Journal of Economic Dynamics and Control 37.8 (2013): 1683-1691.

  • https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0165188913000833

简介：经济复杂性一个新的度量全球竞争力的基础概念。所有国家出口数据是一个很好的数据集，可以用来检验经济理念，并从中提取有关经济发展进程的新信息。国家和出口产品的矩阵显示除了一个明显的三角形结构，而不是李嘉图从专业论点出发，所预期的块对角线结构。这个观察显示出，在全球化市场中多样性是主导效应。论文提出了衡量多样性价值和产品有效复杂性的非货币度量指标。同时论文讨论了之前度量方法所存在的问题，论文新引入的方法可以克服这些问题，并在一系列的模型系统进行了测试。
 

  • Tacchella, Andrea, Dario Mazzilli, and Luciano Pietronero. "A dynamical systems approach to gross domestic product forecasting." Nature Physics 14.8 (2018): 861-865.

  • https://www.nature.com/articles/s41567-018-0204-y/

简介：国内生产总值预测的动力学系统方法。预测 GDP 增长的模型通常极其复杂，有大量的变量和参数。这种复杂模型并不总是有利于提高预测的准确性。经济复杂性是一个框架，它建立在研究复杂系统的方法基础上，来构建一个在数据要求方面低于标准宏观经济要求的模型。论文中提出了一种预测框架，其准确性超过了 IMF 发布的五年预测准确度，这个模型将经济增长看成一个二维动力学系统，由人均 GDP 和健康度定义，其中健康度是一个仅仅使用公开的产品出口数据计算的变量。论文中提出的方法，其预测的误差一般是可预测的，与 IMF 预测误差无关，表明该方法可以提出到信息，并且可以有效补充标准方法。
   

（8）层级结构

 

  • Simon H.A. (1991) The Architecture of Complexity. In: Facets of Systems Science. International Federation for Systems Research International Series on Systems Science and Engineering, vol 7. Springer, Boston, MA. 

  • https://doi.org/10.1007/978-1-4899-0718-9_31

  • https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-1-4899-0718-9_31

简介：赫伯特·西蒙的文集，复杂性架构，发布在 Facets of Systems Science。文集讨论了20世纪90年代讨论提出发展“一般系统理论”的建议，从物理、生物和社会系统特有的性质中抽象出来，认为这些将适用于所有系统。虽然目标值得称赞，但是这样多样化的系统几乎不可能具有任何共同的非平凡性质。比喻和类比可能会有帮助，但是也会误导人。这一切都取决于所捕捉到的相似性是显著的还是表面的。
 

  • Perry Mehrling. The inherent hierarchy of money[C]. In: Lance Taylor, Armon Rezai,Thomas Michl, (eds.). Proceedings of Social Fairness and Economics: economic essays in the spirit of Duncan Foley, chapter 21, 394–404. London and New York: Routledge, Taylor & Francis Group, 2013: 394–404.

作者 Perry G. Mehrling主页：http://sites.bu.edu/perry/
书籍 PDF 地址：

  • http://sites.bu.edu/perry/files/2019/04/Mehrling_P_FESeminar_Sp12-02.pdf（书籍）

  • https://www.taylorfrancis.com/chapters/inherent-hierarchy-money-perry-mehrling/e/10.4324/9780203109502-34

简介：Perry Mehrling 的书籍 金钱的内在层次，从信用到货币的层次、资产负债表的层次等。
 

（9）技术进化——技术的本质、自催化网络、多样性、模块化

 

  • Arthur, W. Brian, and Wolfgang Polak. "The evolution of technology within a simple computer model." Complexity 11.5 (2006): 23-31.

  • http://tuvalu.santafe.edu/~wbarthur/Papers/AP-Complexity.pdf

简介：关于技术演化的一个简单的计算模型
 

  • Arthur, W. Brian. "The structure of invention." Research policy 36.2 (2007): 274-287.

  • http://tuvalu.santafe.edu/~wbarthur/Papers/Invention-Arthur.pdf

简介：创新的结构
 

  • Hordijk, Wim. "Autocatalytic sets: From the origin of life to the economy." BioScience 63.11 (2013): 877-881.

  • https://academic.oup.com/bioscience/article/63/11/877/2389920

简介：自催化网络：从生物到经济
 

  • Napolitano, Lorenzo, et al. "Technology networks: the autocatalytic origins of innovation." Royal Society open science 5.6 (2018): 172445.

  • https://royalsocietypublishing.org/doi/10.1098/rsos.172445

简介：技术的自催化网络
 

  • Youn, Hyejin, et al. "Invention as a combinatorial process: evidence from US patents." Journal of the Royal Society interface 12.106 (2015): 20150272.

  • https://royalsocietypublishing.org/doi/full/10.1098/rsif.2015.0272

简介：基于实证数据的技术创新
 

  • Kim, Daniel, et al. "Technological novelty profile and invention’s future impact." EPJ Data Science 5.1 (2016): 1-15.

  • https://epjdatascience.springeropen.com/articles/10.1140/epjds/s13688-016-0069-1

简介：上篇的后续研究
 

  • Bettencourt, Luís MA, Horacio Samaniego, and Hyejin Youn. "Professional diversity and the productivity of cities." Scientific reports 4 (2014): 5393.

  • https://www.nature.com/articles/srep05393

简介：关于专业多样性
 

  • Youn, Hyejin, et al. "Scaling and universality in urban economic diversification." Journal of The Royal Society Interface 13.114 (2016): 20150937.

  • https://royalsocietypublishing.org/doi/full/10.1098/rsif.2015.0937

简介：城市经济多样性的规模与普遍性。了解城市对于应对气候变化和经济韧性等重大全球性挑战问题至关重要。城市经济活动的详细结构被视为基本的社会经济单位，直到最近才能利用大量数据集进行全面分析。论文研究了美国大城市的区域商业类别丰富度，提供了一个度量经济活动内在多样性的测量框架。解释了一个所有城市共有的通用结构，显示出了内部经济结构的自相似性以及综合度量。论文提出的模型可以用于解释规模经济差异化的过程，并提出了一个考虑城市系统的国民经济增长的一般架构。
 

（10）金融市场的适应、演化与生态

 

  • J. Doyne Farmer. Market force, ecology and evolution. Industrial and Corporate Change (2002): 895-953.

  • https://academic.oup.com/icc/article-abstract/11/5/895/774881

简介：市场具有导致过度波动和其他现象的内在动力，这些现象很难用理性预期模型来解释。论文中使用一个非均衡价格形成机制来研究这些问题，该规则基于市场的交易订单。探索了价值投资和趋势跟随两种模式的不同结果。
 

  • Andrew W. Lo. The adaptive markets hypothesis: market efficiency from an evolutionary perspective. Social Science Electronic Publishing, 2004, 31(1): 21-44.

  • https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=602222

  • Lo, Andrew W. The adaptive markets hypothesis. The Journal of Portfolio Management 30.5 (2004): 15-29.

  • https://jpm.pm-research.com/content/30/5/15.abstract

简介：适应性市场假说由安德鲁（Andrew Lo）提出，试图协调基于有效市场假说的经济学理论与行为经济学之间的冲突。该理论将进化原则应用于金融市场中的相互作用：竞争，适应和自然选择。通过这种方式，现代金融经济学中的传统模型可以与行为经济学模型统一。安德鲁认为，行为经济学派的学者提出的理性决策的反例：损失厌恶，过度自信，反应过度以及其他行为偏差，实际上都可以与每一个个体都不断适应变化环境的演化模型相协调。
 

（11）经济金融系统：不稳定、脆弱性及系统性风险 （上）

 

  • Luca Riccetti, A. Russo, M. Gallegati. Leveraged Network-Based Financial Accelerator. Journal of Economic Dynamics and Control 37(8), 1626-1640 (2103).

  • https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0165188913000419?via%3Dihub

简介：论文建立了一个基于网络的金融加速器模型，遵循动态均衡理论构建企业的融资结构。得到如下结论：一是如果杠杆增加，经济风险增加；二是更高的顺周期杠杆会产生不稳定效应；三是顺周期杠杆会削弱货币政策效应；四是中央银行想提高利率，需要先检查银行系统是否资本充足；五是银行储备金率增加产生的影响类似于提高政策利率，但是扩大银行储备会提高银行系统抵御冲击的能力。
 

  • B. Bernanke, M. Gertler. Agency costs, net worth and business fluctuations, American Economic Review, 79 (1989), 14-31(1989).

  • https://www.jstor.org/stable/1804770?seq=1

简介：本·伯南克和马克·格特勒合作的论文，代理成本、净资产与商业波动。论文扩展了一个简单的新古典经济经济周期模型，其中借款人的资产负债表是经济波动的来源。机制为借款人的净资产增加，投融资代理成本降低。随着业务好转，净资产增加，代理成本进一步减少，增加投资，从而放大业务好转的金融加速器模型。反之，影响净资产的冲击（如债务紧缩）可能引发经济波动。
 

  • B. Bernanke, M. Gertler. Financial fragility and economic performance. Quarterly Journal of Economics, 105 (1990), 87-114

  • https://academic.oup.com/qje/article-abstract/105/1/87/1928534

简介：本·伯南克和马克·格特勒合作的论文，金融不稳定性与经济表现。金融稳定是政策的一个重要目标，但是人们对金融稳定与经济变现之间的关系，甚至金融稳定一次的含义都知之甚少。论文中用理论模型探讨了这些问题。论文认为金融不稳定或者脆弱性，发生在低净值资产的企业家进行投资，这意味着这过度依赖外部资金，代理成本高。代理成本高反过来导致低投资和低效率。对抗金融脆弱性的标准政策可以解释为维持或增加潜在借款人净资产的使用。
 

（12）经济金融系统：不稳定、脆弱性及系统性风险（下）

  • Nicholas Beale, David G. Rand, Heather Battey, Karen Croxson, Robert M. Maye, and Martin A. Nowak. Individual versus systemic risk and the Regulator’s Dilemma[J]. PNAS. 2011, 108(31):12647-12652.

  • https://www.pnas.org/content/108/31/12647.short

简介：个体风险与系统风险，以及监管者的两难困境。2007-2009年的全球性金融危机暴露了金融系统的严重弱点。许多金融改革提案都提到了系统性监管的必要性，应该关注整体金融体系的健全性，而不仅仅是单个机构的健全性。论文中研究了系统性监管者面临的一个特殊问题：个体银行希望持有的资产分配，以及考虑避免多家银行破产而在最能支持系统稳定性的银行进行分配，两者之间的紧张关系。通过分散风险，银行降低了自身破产的可能性，但是，如果银行都以类似的方式分散风险，那么多家银行倒闭的风险就会增加。随着更多的银行同时倒闭，经济的混乱程度将不成比例地增加。在模型中，多重故障的预期系统成本可以被风险敞口和多样性两个全局变量解释。研究结果表明有可能采取监管干预措施，通过激励银行增加多样性，促进系统稳定。
 

  • Minsky, H. P. (1992). The financial instability hypothesis. The Jerome Levy Economics Institute Working Paper, (74). https://doi.org/10.2139/ssrn.161024

  • https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=161024

简介：从实证和理论两方面探索金融不稳定性假设
 

  • Jianxi Gao, B. Barzel, Albert-László Barabási. Universal resilience patterns in complex networks. Nature volume 536, page238(2016)

  • https://www.nature.com/articles/nature16948/

简介：论文中开发了一套分析工具来识别一个多维复杂系统的自然控制和状态参数，帮助推导出有效的一维动力学，准确地预测系统韧性，作为多维复杂系统的韧性分析理论。这个分析框架可以系统地分离出动力学和拓扑学特征，将不同网络行为的分析分解为单一的通用韧性函数。分析结果找到了能够增强或减弱韧性的网络特征，提供了防止生态、生物、经济系统崩溃的方法，并指导设计能够应对内部故障和环境变化的技术系统。
 

  • F. Morone, G. Del Ferraro, Hernán A. Makse. The k-core as a predictor of structural collapse in mutualistic ecosystems. Nature Physics volume 15, 95–102(2019).

  • https://www.nature.com/articles/s41567-018-0304-8

简介：论文指出在生态生物网络到金融等系统中，K-core 可能是预测灾难性事件的一个强有力的指标。 
 

  • Marco Bardoscia, S. Battiston, F. Caccioli, G. Caldarelli. Pathways towards instability in financial networks. Nature Communications volume 8, Article number: 14416 (2017).

  • https://doi.org/10.1038/ncomms14416

  • https://www.nature.com/articles/ncomms14416

简介：金融网络不稳定的根源。论文中展示了被广泛认为稳定金融体系的过程，市场一体化和多样化，实际上是如何推动金融体系走向不稳定的。因为他们有助于创造周期性结构，这种结构往往会放大金融危机，从而破坏金融稳定性，使大型危机更可能发生。论文的得到的影响金融稳定性的因素与各机构之间如何互动的细节无关，而应该对与政策相关的因素进行分析，同时避免这些细节。
 

（13）计算社会经济学（一）：社交网络预测经济发展状态

 
以下5篇论文主要是揭示、解释和预测社会经济发展状态方面的文献。
重点1 :

  • BLUMENSTOCK J, CADAMURO G, ON R. Predicting poverty and wealth from mobile phone metadata[J]. Science, 2015, 350(6264): 1073-1076.

  • http://jblumenstock.com/files/papers/jblumenstock_2015_science.pdf

重点2：

  • DONG L, RATTI C, ZHENG S Q. Predicting neighborhoods’ socioeconomic attributes using restaurant data[J]. PNAS, 2019, 116(31):15447-15452.

  • https://www.pnas.org/content/116/31/15447


  • EAGLE N, MACY M, CLAXTON R. Network diversity and economic development[J]. Science, 2010, 328: 1029-1031.

  • https://science.sciencemag.org/content/328/5981/1029


  • LIU J H, WANG J, SHAO J M, et al. Online social activity reflects economic status. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 457:581–589, 2016.

  • https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0378437116300310


  • ABITBOL J L, KARSAI M. Interpretable socioeconomic status inference from aerial imagery through urban patterns[J]. Nature Machine Intelligence, 2020, 2: 684-692.

  • https://www.nature.com/articles/s42256-020-00243-5


（14）计算社会经济学（二）：人类流动模式

 

重点3:

  • LI B, GAO S, LIANG Y H, et al. Estimation of regional economic development indicator from transportation network analytics[J]. Scientific Reports, 2020, 10(1): 1-15.

  • https://www.nature.com/articles/s41598-020-59505-2

简介：研究了交通网络与经济发展的关系

 

  • Wang Y X. Dong L, L Y, et al .Migration patterns in China extracted from mobile positioning data[J]. Habitat International, 2019, 86: 71-80.

  • https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0197397518308270

简介：从手机定位数据分析中国人口迁移模式

 

  • YANG Z, GAO W J, ZHAO X Y, et al. Spatiotemporal patterns of population mobility and its determinants in Chinese cities based on travel big data[J]. Sustainability, 2020, 12(10), 4012.

  • https://www.mdpi.com/2071-1050/12/10/4012

简介：利用大规模人口出行数据，分析人口流动模式及其影响因素

 

  • XU J, LI A Y, L D, et al. Difference of urban development in China from the perspective of passenger transport around Spring Festival[J]. Applied Geography, 2017, 87: 85-96.

  • https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0143622816300996

简介：从春节出行数据分析中国城市发展的不同

 

  • Chong, Shi Kai, et al. "Economic outcomes predicted by diversity in cities." EPJ Data Science 9.1 (2020): 17.

  • https://epjdatascience.springeropen.com/articles/10.1140/epjds/s13688-020-00234-x

简介：利用区域间人口流动的数量和多样性感知经济发展


（15）计算社会经济学（三）

 

  • Börner, Katy, et al. "Skill discrepancies between research, education, and jobs reveal the critical need to supply soft skills for the data economy." Proceedings of the National Academy of Sciences 115.50 (2018): 12630-12637.

  • https://www.pnas.org/content/115/50/12630

简介：这一项由南京大学、芝加哥大学、印第安纳大学、美国Burning Glass咨询公司等机构进行的联合研究，研究人员使用双曲嵌入（hyperbolic embedding）机器学习模型系统性分析了一万三千个技能关键词在过去七年间（2010-2016）发布的一亿两千万份招聘广告、三百万份课程大纲和一百万研究论文上被提及的频率，发现人类社会对编程、财务、统计等“硬技能”（hard skills）的需求越来越大。与此同时，研究人员发现，沟通、管理和团队合作等“软技能”（soft skills）频率波动的时间序列与硬技能之间密切相关，硬技能需求增加驱动着与之适配的软技能。在数据经济和人工智能时代，硬技能可以理解为人与机器对话，处理信息的能力，软技能可以理解为人与人对话，传递价值，创造意义的能力。在大规模协作已经成为常态的现代生产经济中，对硬技能的协同和使用，以发挥其经济价值，离不开软技能。
集智俱乐部解读文章：
集智科学家PNAS发文：为什么未来社会我们更需要这些软技能
 

  • Frank, Morgan R., et al. "Toward understanding the impact of artificial intelligence on labor." Proceedings of the National Academy of Sciences 116.14 (2019): 6531-6539.

  • https://www.pnas.org/content/pnas/116/14/6531.full.pdf

简介：AI 影响就业的研究论文
 

其他补充论文

计算社会经济相关综述文章

  • Gao J, Zhang Y C, Zhou T. Computational socioeconomics[J]. Physics Reports, 2019, 817: 1-104.

  • https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0370157319301954

简介：电子科技大学的周涛、高见和瑞士弗里堡大学的张翼成，近日在 Physics Reports 期刊上发表了一篇题为“Computational Socioeconomics”的综述，着重介绍计算社会经济学（Computational Socioeconomics）这一新兴的跨学科研究领域。来介绍这个研究领域的数据来源、计算工具方法、理论模型和新应用。
集智俱乐部公众号文章：
"计算社会经济学"长文综述：洞察社会经济发展的跨学科新视角

经济金融相关量化研究

  • Hochberg Y V, Ljungqvist A, Lu Y. Whom you know matters: Venture capital networks and investment performance[J]. The Journal of Finance, 2007, 62(1): 251-301.

  • https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1111/j.1540-6261.2007.01207.x


  • Yin Y, Wang Y, Evans J A, et al. Quantifying the dynamics of failure across science, startups and security[J]. Nature, 2019, 575(7781): 190-194.

  • https://www.nature.com/articles/s41586-019-1725-y

     

  • Guzman J, Stern S. Where is silicon valley?[J]. Science, 2015, 347(6222): 606-609.

  • https://science.sciencemag.org/content/347/6222/606.summary


  • Hall B H, Jaffe A, Trajtenberg M. Market value and patent citations[J]. RAND Journal of economics, 2005: 16-38.

  • https://www.jstor.org/stable/1593752



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