从统计物理到社会科学：如何从微观推导出宏观.docx

目录

摘要

1.引言

2.从统计物理到社会科学

3.一个模型范例：布莱克-斯科尔斯-默顿模型

4.唯象模型

5.基础理论与“隐喻”模型

6.从个体到集体

7.结论

附录：多者异也

摘要

这是我在2021年于法兰西学院（CollègedeFrance）发表的就职演讲的英文版本。在演讲中，我反思了跨学科研究的困难，这种困难往往来自于意想不到的认识论和方法论的差异，例如关于模型科学地位的问题。一个模型的目的是什么？我们最终试图建立的是严格的定理，还是临时的计算公式？是绝对的真理，还是对世界的启发性描述？我认为，统计物理对社会和经济科学的主要贡献在于让我们意识到，整体层面可能会涌现个体不曾经历的意外行为。危机、恐慌、观点的逆转、谣言或信仰的传播、时尚效应和时代精神，以及货币的存在、持久的制度、社会规范和稳定的社会，都必须通过集体信念和信任来解释。这些信念和信任要么通过互动自我维持，要么迅速崩塌。附录中包括了我在“多者异也”（MoreisDifferent）研讨会上的开场致辞，以此致敬PhilAnderson。

1.引言

我选择将我的就职演讲献给跨学科所带来的挑战。作为一名理论物理学家，希望我探索经济学和金融学的经历，能够说明跨学科方法所涉及的问题和陷阱。这种方法表面上看似富有成效，并受到管理者的鼓励，但在实践中却面临诸多障碍。

在许多方面，进入一个非本学科的领域就像移民到一个陌生的国家，你不了解它的语言和文化，而它对新来者的期望通常也不高，尤其是当这些新来者既自信又天真地认为，自己能够带来一种新的视角、不同的工具和对世界的互补性描述时。然

而，正如RenéChar所说：来到世界却未曾带来任何影响的事物，不值得被关注或耐心对待。

这种文化的冲突对抗，通常很困难且时而激烈，但如果能够持续足够长的时间，往往会带来丰硕的成果。同时，它也引发了对科学本身的一系列思考：科学的目的是什么？它的方法论假设、社会规范、卓越和科学真理的准则是什么？其编辑实践如何？是像一些经济学家认为的理论应该先于数据，还是物理学中常见的由观察来激发理论？什么是理论、模型和定律？这些术语在不同学科中有着不同的内涵和地位，我稍后将展开探讨。

这一讨论尤为重要，因为模型常常被认为是范式，也是学科发展依靠的概念支柱。毫无疑问，某些模型和理论一旦进入我们的认知，将会在我们的头脑中留下深刻的印记，从长期来看，将决定我们对世界的理解和专业实践活动。

开始之前有一个很有趣的问题：一个人是否有资格批评一个自己并不属于的学科？外行的批评是否是可信的或可听的？我们能否凭借来自其他领域的专业知识，对某一领域内的专家提出质疑？然而，有时从全新的视角出发，确实有助于质疑那些过于熟悉的公理，或挑战那些普遍认同的观点。

从方法论的角度，这种冲突是完全合理的，因为超越纯技术层面的限制，科学研究的实践和知识毫无疑问可以转移到其他领域。并不少见的情况是，一种理论的形式美感，即数学形式的美，会凌驾于其对描述世界的相关性之上；这样的研究往往脱离现实基础，发展于真空之中，依靠投入的智力成本守护其正当性。这种情况下，打破这种“魔咒”是非常困难的。在这一点上，我想引用经济学家WillemBuiter在2008年大衰退初期的一段话：

自20世纪70年代以来，大多数主流宏观经济理论创新，最多不过是自我指涉、内向关注的干扰。研究往往是由既定研究计划的内部逻辑、智力沉没成本和美学难题驱动的，而非出于理解经济运行方式的强烈意愿。

2.从统计物理到社会科学

我在80年代初接触到了统计物理，当时的一个核心研究主题是相变，70年代是其发展巅峰期。它带来了集体效应和普适性的概念，这些概念的影响远远超出了物理学本身的范畴，我稍后将讨论。

当时，围绕“复杂系统”这个有些模糊的概念，一个全新的理论框架正在逐步建立起来。人们发现，一些物理系统永远无法达到热力学平衡，因为达到这一平衡就像是解决一个极其复杂的优化问题，没有任何算法，甚至系统本身的动力学，能够在合理的时间内找到解决方案。同时，我们也发现这些系统是脆弱的，它们对扰动极其敏感，并且其动力学是间歇性的。微小的扰动可能会引发巨大的灾难，如雪崩、地震，导致系统突然且不连续的演化。此类事件的统计特性远偏离高斯分布，而表现出厚尾分布特性，使得极端事件以显著的概率发生。

Lévy型反常扩散就是这种情况的一个典型例子。我们都熟悉布朗运