落园专注经济视角下的互联网 / Economic Observation of the Internet

[在文章的开头，请容许我祝福一位高中同学及其家人。纵然世界是无常的、生命在某些力量前脆弱的不堪一击，但我们总是顽强的在跟命运抗争着。逝者已去，活着的人自当更珍惜自己的生命。] 今天经历了一个很有趣的环节，被问及我期望中的base salary是多少。我觉得有点出于职业习惯，我居然想到auction模型去了……记得有个model是说大家对于一个价值未知的东西竞标，比如说当年在东南亚一带有“剖石见玉”，很多人看中一块、一次便足够下半辈子的生计了，也因此有不少人宁愿冒险以求在逆境中翻身。后来常见的是南非的钻石矿，也是采取卖石头的策略，如果我没记错的话便是买家在购买之前并不知道里面的钻石成色如何。 同样的例子还有很广泛的应用在油田上，即竞标的人并不准确的知道标的的价值。刚搜了一下，发现这种拍卖被称之为“相关价值拍卖(common value auction)”，还有随之而来的“赢者的诅咒(winner's curse)”。有兴趣的不妨搜搜这两个概念，简而言之，它说的是： In short, the winner's curse says that in such an auction, the winner will tend to overpay. 不具体的说这个拍卖模型了，说说我自己的亲身感觉。其实，我也不知道自己在劳动力市场上的真实价格应该为多少，但是市场的好处就是重复博弈，可以不断修正自己...

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今天很开心，在北京停留两日的决策还是对的，见了两个非常有趣的人。其中一个是在读Ph.D，专做网络经济的；另一个是一个公司的team leader，谈了一些关于产业界的事儿。我现在是对于产业界格外好奇，特别想知道的是到底经济学应用到什么程度了。 重点说说第二个，至于哪个公司，没有征询过人家同意就暂时不明说了。我们大致说的是跟经济学里面的拍卖理论有关的东西，而且是拍卖理论在现实中的具体应用。比较出乎我意料，他的问题居然是“如何从一个均衡点跳到另一个均衡点”。呃，首先，我一直不知道原来在实践中是有多个均衡点的，一般经济学模型在模拟竞争的时候由于单调性等一系列假设，均衡很多都是唯一的（最简单的参见古诺模型）；其次，就算是有多个（收敛的）均衡点，想从一个跳到另一个（类似于某经济增长模型中的“低水平陷阱”，或者最简单的博弈论中的“box opera”模型），对外来冲击的要求也是比较高的；最后，也是我更倾向的一种观点是，这个均衡不理想（次优）可能是由于非理性预期导致的。然后，大致的思路就是，要证明均衡不唯一->确定不唯一的原因->针对原因做一个外部冲击或者政策调整。当然，从实践层面来说，只有数据能告诉我们真理（能做实验就再理想不过...

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“理性经济人”假设怕是所有人学习当代（西方）经济学最一开始接触的假设。每当论及这个假设，我就不禁想起当年曲创老师的启蒙叫法“厚颜无耻的自私的理性经济人”。理性经济人虽然没有直接的标明“自私”，但是随着期望效用函数（expected utility）的引入，当我们最大化一个效用函数的时候，多少已经暗含了“自私”这一层意义（当然你可以随时的把别人的效用放在自己的效用函数里面来说你也关心其他人，这样而言就更有了一层外部性的考量）。不知道各位是否还依稀记得诸如MWG等经典微观教材在一开始介绍“选择（choice）”的时候，总是在反复强调completeness（中文译作完整性？）和transitivity（传递性）以定义一个选择的理性。 这学期修了Micro II，上半部分是Massimo Motta的competition policy，讲的很是有意思，暂且按住不表；下半部分是Larbi的behavioral econ和decision theory的结合，讲的也蛮有意思的，至少逼着我看了半天vMN、A-A和Savage三种expected utility的表述。联系起我对Keynes的好感更多来源于他在概率论上面的造诣，这些理论就多少也显得很有意思了。贯穿整个下半部分课程，我们多少回顾了近几十年来各位著名经济学家在维护理性经济人假设（或更具体的，期望效用理论）上面所做的各种努力，比如ambiguity avers...

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呃，我着实不知这个social learning应该怎么翻译，姑且翻译成社会性学习吧。最近在看一本书《Learning and expectations in macroeconomics》，是当时Thijs推荐的，因为当时我想找一些有关expectation的东西看看。嗯，容许我小小的残念一下，要是呆在UPF，Thijs一定是我首选的advisor——这或许和我一贯以来选导师的特殊标准有关吧，大牛不见得是适合自己的，我只是想找一个可以不时“点通”我一下的，嗯……唉，不过想想因此而转macro，还是底气不足。不过也就是在这里残念一下了，Ph.D不是眼下需要关注的事儿了。 原来一直很好奇learning到底是被怎么model的，今天终于硬着头皮打开了这本书，看了两章，大概搞明白这东西是被用一个随机过程模拟的（这个，我不清楚数学上的随机过程怎么定义的，我看这本书上的很像时间序列里面的那些东西，有个随机扰动项然后给一个相对的law of motion）。然后看来看去，前面还比较简单，一个均衡唯一的蛛网模型，然后大概说了一下理性预期均衡（rational expectation equilibria，下简称理性预期为RE）为什么在长期中会成为均衡（大意是即在一个有界集内，当t趋近于正无穷时，期望序列收敛于真值）。从这个角度上讲，多多少少有点从数学模型方法上对RE辩白的味道。我不是很喜欢RE，但是特别想知...

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