论国际经济关系中的“蝴蝶效应”，本文主要内容关键词为：蝴蝶效应论文,关系论文,经济论文,国际论文，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。
“蝴蝶效应”是混沌学理论中的一个概念。它是指对初始条件敏感性的一种依赖现象：输入端微小的差别会迅速地放大到输出端压倒一切的差别，好象一只蝴蝶今天在北京扇扇翅膀，可能在大气中引起一系列事件，从而导致某个月纽约一场暴风雨的发生。
最早提出这一概念的是美国麻省理工学院气象学家爱德华·洛仑兹。1961年冬季的一天，他在计算机上输入一个特定方程组，发现由小数点保留位数的变动，使之新打印出来的天气路线图完全偏离了原有的路线，误差和不确定性在一连串湍流性质的作用下成倍放大，从尘暴和狂风一下子扩展为大规模的旋涡。也就是说，一个小小的误差（万分之几的误差），会在运算过程中成倍放大，最后引起灾难性的后果。
后来人们发现这种依赖初始条件的敏感性不仅出现在气象预报中，在我们的日常生活中它也随处可见。如某机场因指挥台一台仪器发生故障，造成所有的航班不能正点起飞，并波及到其他机场正常运行，大量旅客滞留，许多人的日程安排被打乱，一些重要的商业谈判、重大的会议由此而耽搁。
在经济生活中“蝴蝶效应”也时有发作：例如美国东部的暴风雪使得世界市场油价大幅度上扬；中国宣布导弹发射，港台100亿美元资金流向美国；美国公布提高短期利率，世界股市暴跌；等等。我们还可以举出更多的例子。
一、“蝴蝶效应”产生的基本条件
分析“蝴蝶效应”产生的基本条件有三：其一，初始条件的误差。没有误差就不会有其后的混乱，不过生活中常常存在误差，并不是所有误差都会被放大到影响全局的地步。如果小小的误差永远是小的，继续任意地接近其后的一系列状况的话，那么事物也就任意地接近它过去曾经经过的某个状况。一个人迟了半分钟离开家，误了每10分钟一班的汽车，如果他并不打算去赶一小时一班的火车，而是去赶10分钟一班的另一路汽车，那么，在其他条件不变的情况下，他的误差就是这10分钟。倘若其他条件发生变化，那么结局就不是这样了。詹姆斯·格莱德曾例举过这么一个极端的案例：一个人迟了半分钟离开家，一只花盆差几毫米将砸到他的头上，接着他又被一辆卡车碾过。暂不考证这一戏剧性的事件是否真实，因为在生活中这类事情确实存在。这里所需要指出的是，这两个例子告诉我们：一连串事件的发生不仅在于初始条件的误差，而且还在于这一误差是牵一发而动全身的临界点，混沌意味着这种临界点无处不在。
其二，事物间的相互依存性。由于事物之间存在着相互依存关系，使得一项小小的误差有可能通过一条条相关链传送、放大，最后导致不堪设想的后果。当然，这不是说存在着依存性就必然导致“蝴蝶效应”。洛仑兹提出“蝴蝶效应”的混沌理论后，一批年轻的物理学家和数学家曾对混沌现象进行了研究，他们发现在混沌流杂乱无序中可能同时存在紊乱性和一致性。例如，曼德布罗特发现在噪声束中存在着错阶段与无错阶段，这就是说误差和不确定在成倍放大的过程并非是连续分布的，在放大过程中也有不受其很大干扰的相对独立束。那么是什么原因造成其相对独立不受较大干扰呢？是较低的依存度。
当事物双方彼此间存在较低的依存度，或者单方面存在较低的依存度时，一方的误差往往难以对另一方（或依存度较低者）形成重大的影响；但当双方依存度较高时，一方的误差往往会对另一方形成重大的影响。例如，持续数月的欧洲联盟内部的“牛肉战”波及影响的主要地区是欧洲，而不是世界其他地区，这是因为英国的牛肉及牛肉副产品的出口地区主要在欧洲。但它对欧洲来说，其影响是不容忽视的，因为英国作为欧盟中的一个主要国家，它与欧盟其他成员国之间在经济、政治、地域上的密切依存度，使得即使是发生在一国的误差（牲畜疾病—疯牛病）也可能被迅速传播、放大，以致于影响到整个地区业已展开的一体化进程。
也正是因为看到了事物间的这种相互依存性，当今政治家们在处理国与国之间的争端时，为了避免事态进一步恶化和由此可能造成的两败俱伤后果，往往在磨擦的最后阶段，重新回到谈判桌前，彼此作出让步，达成一定的妥协。
其三，非线性因素的介入。“蝴蝶效应”特点之一是不可预测性，这一性质来自非线性因子的介入。某人因寻找钥匙迟了半分钟出门，一只花盆由于主妇浇花时不慎从天而降，险些将此人砸昏；余惊未散，刚到拐角处又被一辆风驰而来的违章卡车碾过。在这一连串的事件中，主妇的不慎、卡车司机的违章就是非线性因素，初始条件的时间误差（迟了半分钟出门）通过这些非线性因素将原本没有必然联系的钥匙、花盆、卡车与某人的命运联系在一起，前一事件成为后一事件的必要条件。假设没有这些非线性因素的介入，这一天也许与往常无多大区别，自然也就不存在“蝴蝶效应”。
非线性因素的介入，扰乱了原有线性系统内正常的秩序，事物间可确定的关系被不可确定所替代。动力学家发现一组方程式中哪怕加入微小的非线性成份，都会使自己无法回答有关系统未来最简单的实际问题。可变性使得非线性方程难以计算，诚然，它带来了线性系统未曾见到过的多种多样的行为。
二、为什么我们的社会易受到“蝴蝶效应”的影响？
无疑，我们的社会秩序愈来愈容易受到“蝴蝶效应”的影响。原因何在？似乎可以从以下三个方面寻找根源：
第一，分工的细化和过分的技术专业化，使得我们的社会变得日益脆弱。工业化带来了生产的社会化与专业化，使得一方面社会总体功能变得日益集中，另一方面每一个个别功能变得更加的精细和有限，以致于一旦这一庞大系统中任一部分出现毛病，整个系统就会隐于瘫痪。过分的专业化增加了人们对现存环境的依赖，减弱了适应环境变化的灵活性与多样性。如牙科医生只会治牙，不会医治其他疾病；电焊工只会焊接，不懂得翻砂技术；国际金融学家只通晓国际金融问题，而对国际贸易实务问题一无所知。诚如里夫金等人所说的“我们已经发展到每个人的知识越来越精而知识面却越来越窄的时代，最后我们将进入一个无所不知而又一无所知的社会。”
第二，信息技术的发展，提高偶发小事在未来导致重大后果的可能性。继电话、电报等通讯手段的出现，信息领域又出现了卫星电视、传真机、多媒体、计算机网络、电子邮件等等信息技术，这不仅大大的扩展了人们交往的空间，而且也缩短了信息传递的时间，加快了对初始条件误差敏感性的传递速度。美国《未来学家》杂志曾预言，在信息社会，全球的金融系统将不堪一击。该杂志设想：当纽约银行的一台计算机出现故障，从联邦储备系统抽走约220亿美元（超过它本身的总净值）时，这一意外事故就可能会引发一连串银行破产反应，从而动摇美国经济。
第三、国际贸易与投资，加深了各国经济间的相互依存性和政策的敏感性。二战后世界经济的发展达到了前所未有的程度，对外贸易成为一国经济增长的重要动力，贸易和其他国际交换引起各国经济的相互依存，各国政策越来越相互影响，即使这些政策是为国内目标制定的。譬如，一国为刺激国内总供给采取扩大出口政策，会通过它国进口增加、就业机会减少、国际收支逆差，而迫使它国政府修改政策，采取措施创造就业，平衡国际收支。当一国发生较大的贸易逆差时，又会通过国际收支差额的外溢，增加它国的货币供给，促使它国不得不相应地调整自己的货币政策，即汇率政策，以抵御“进口”通货膨胀。
显然，一国的国内政策会通过国际贸易的渠道影响到它国，又会通过该国所产生的经济变动波及到更多的国家。同样，任何一国采取对策也会反馈到其他贸易国。当然，各国所受影响程度的大小，取决于经济的开放程度和被影响国与影响国之间的经济依存度。
三、如何避免国际经济关系中“蝴蝶效应”的发作
当今，国际经济关系中存在着各种非线性因子，它们的介入使得国与国之间的经济关系变得复杂起来。例如，中美经贸关系中，美国白宫与国会之间的“两党分治”、总统大选、不同的价值观等等，为美国对华贸易政策体系的不定因素，它们常常借助知识产权、武器出口、最惠国待遇、人权、对台关系等敏感问题上的政策偏差而发作，将中美关系推到制裁与反制裁的紧张边缘。
值得注意的是，近年来无论是中美知识产权之争（1996年），还是美日汽车贸易之争（1995年），或是美欧农产品之争（1995年），最终都未导致报复与反报复的贸易战，这是因为相互依存性使得摩擦双方重新回到谈判桌前。这说明，相互依存性的加深使得“蝴蝶效应”极易产生，但同时它又起到抑制差错继续的抑制器作用，促使当事者回到初始点上，采取彼此谅解政策。
既然一国决定加入到国际分工的行列，将国际贸易作为刺激国内经济增长或经济发展动力，那么双边或多边贸易与投资的扩大必然伴随着对外依存性的加深。因此，确立长视的而不是短视的双边或多边合作关系对该国来说就十分重要。同时应当指出，一项政策如果初始时就带有偏差，并且在运行过程中介入非线性因子，就很难指望它会产生什么积极效应。此外，一个时期的各项政策措施应是一个整体，总目标的实现需要各个目标间、目标和手段间协调一致，如果彼此相悖就会相互干扰，整个政策执行过程出现混乱。如果这种政策多变的状况持续发生，那么政策在公众心目中便缺乏可信性，而一旦政策的可信度下降，即使新出台的政策正确无误，也不能受到很好的效果。不仅如此，在一种不稳定、不信任的政治气氛中，任何小小的分歧都可能突发成大规模的对抗情绪。
因此，避免中美关系“蝴蝶效应”的发作，应从纠正政策偏差、剔除非线性因子入手。首先双方都应有一个较为稳定的长期可信的政策，这一政策必须建立在相互尊重、谋求国与国之间的共同利益，而不是谋求共同的意识形态和价值基础上。其次，在政策运行过程中加强国家间最高领导者、政治家们定期认真地对话，消除偏见与误解，并且这种对话的内涵用基辛格博士的话来说，应“从社会一级扩大到战略一级。”最后，平衡两国间的相互的依存度也十分重要，因为双边关系中不平衡的依存度往往容易成为怂恿一方扩大事态的助动器。
四、“蝴蝶效应”给经济学带来的反思
1994年7月21日法国《回声报》刊登了一篇为“经济学”的文章，文章提出一个发人省醒的问题：为什么经济学家们不仅预料不到出乎意料的经济变化，而且对这种经济变化大为吃惊，譬如难以预料危机的持久性和经济复苏的不稳定性？文章认为，由于经济学家们不能指出人们必须作出的正确决定，使得一方面经济在我们的生活中占居越来越重要的地位，另一方面曾一度受尊重的经济学却日益不受重视。
经济学的发展危机，实际上是研究方法上的危机，它也是其他学科所面临的共同问题。回顾经济学发展的路程，第一个成果就是向人们展示了经济生活中继续存在的广阔的无知领域。直到凯恩斯，经济学的理论分析仍是寻求产品供给、消费者需求与价格水平之间的均衡。凯思斯的贡献就在于他把马歇尔的厂商均衡价格理论由微观经济学领域拓展到宏观经济学领域，运用比较静态的分析方法，考察了整个国民经济的活动，分析了社会总供给、总需求与总价格水平之间的均衡关系，以及以此相应的社会总就业量，总储蓄与总投资，总消费与国民收入等均衡关系。但是凯恩斯将关注点放在资源是否被充分利用，而不是放在如何分配上，通过上述总量分析寻求供需失调、失业与经济危机产生的原因。然而，实践证明，这种比较静态的分析方法已不足以研究现代社会所存在的各种混乱体系和混乱形式。
一些经济学家另辟蹊径。还在40～50年代，克莱因等人就有意识地将数学和统计学引入到经济理论分析中，通过一组联立方程式的经济结构模型将经济变量间相互依存关系表现出来。同时期的丁伯根则将这种方法运用到制定经济政策理论上，尤其是发展中国家的长期发展计划理论上，建立起比较动态的分析模型。在他们的模型中，现实中的经济变量之间的依存关系成为方程中的函数关系，在那里我们不仅能看到经济变量之间相互依存关系的定性阐述的定量说明，而且还可以发现那些抽象分析所未能看到的新的关系或新的理论。
例如，在克莱因《美国的经济波动，1921—1941》（1950年）一书所列的三个重要的结构方程中：
其中，C＝消费；I＝投资；W＝工资；π＝即期利润；π－1＝上期利润；Κ－1＝上期末资本存量；Y＝即期总产量；Y－1＝上期总产量；t＝时期；α，β，γ＝参数；μ＝随机参数。
从消费、工资、投资这组联立方程中我们除了看到工资（W）、利润（π）、投资（I）、消费（C）、总产值（Y）之间的依存关系：消费依存于工资和利润，工资依存于总产值，总产值依存于投资，投资依存于利润，利润又影响工资之外；我们还看到由于引进时间因素（t）和各种变量间相互联系程度的参数（α，β，γ）以及随机变量（μ），使得经济分析由比较静态转为动态，由抽象接近具体化与数字化。这里暂不评价他的模型是否准确，单就其研究问题的分析方法及思路而言，将经济学与其他学科相结合，由比较静态到动态，无疑比之凯恩斯是前进了一步。
克莱因曾运用这种动态模型对美国1947年的经济状况进行预测并提出政策建议，美国政府在1947年、1948年连续两年采用了他的建议，然而至1948年底及次年，美国却依然未能避免经济危机的暴发。分析模型失败的原因，仍在于经济活动愈来愈难以用线性方程去表示，即使建立非线性模型，其中非线性因素的常量也很难确定。
以消费方程（1）为例，消费（C）不仅受工资和利润量的制约，即收入制约，而且还受到上期储蓄的影响：
这是一个典型的宏观动态模型，它出奇地简单，表达了消费（C）、收入（Y）、储蓄（S）之间的联系，但却是非线性的。在这一模型中，我们难以确定上期储蓄（S）作用的常量，因为它的作用又依赖于上期的收入、消费与利率等因素。倘若再考虑到投资对收入的影响，那么我们可以看到：由于投资者的行为主要依据他们的自身利益，而这种利益又是由他们个人或所属集团的信仰所决定，并且这些信仰和利益又是易变的，因而以上等等因素所代表的非线性变量的S[1/2][，－1]的常量更难确定，它们相互联系的性质也就更难把握。
为了简单而明了地理解问题，经济学家在计算中往往倾向于把非线性项略去，或采用局部均衡的分析方法。例如，在数理统计多元回归方程中，想要在众多变量中求出变量之间的相关系数，就必须利用偏相关系数公式，即假定其他变量固定不变，才能计算出两变量间的相关系数。可见所谓动态分析，其量的确定是通过局部均衡方法计算的，而这种方法为理论模型与实际现实间的误差提供了可能性，因为它忽略了非线性因子作用下未来可能发生的情景。
从事物理学的工作者可能有过这种经历：在计算力学方程式中，哪怕微小的非线性因子的介入，都会使自己无法回答有关系统未来最简单的问题。例如，在计算曲棍球所需能量的线性方程中，一旦加入摩擦非线性因素，整个方程就变得复杂起来，这时人们无法确定摩擦作用的常量，因为摩擦的作用依赖于速度，而速度反过来又依赖于摩擦，可变性使得非线性项难以计算和难以确定。物理学家们后来尝试利用计算机的模拟来处理非线性方程，计算出它的周期，结果发现每次计算中带来的微小误差会迅速蔓延，难以达到有序的状态，最后整个系统成为混沌。这是非线性作用的结果，它带来了线性系统未曾见到过的丰富多彩的景象，而科学家们正是从这杂乱无序的混沌流中发现了独特的结构，发现了隐藏在随机性中的秩序。自然科学家们的研究方法给经济学的研究提供了思路。
综上所述，（1）当今经济实践所面临的问题远比线性模型所设计的要复杂的多，世界各种混乱体系和混乱形式已愈来愈难以用线性方程加以表达，这要求经济学在理论、政策与经济预测模型中，纳入非线性方程；（2）非线性方程的介入，使得模型中未来的分析或预测变得丰富多彩，这实际上与现实可能情况相吻合，经济学家不必苛求唯一的答案；这是因为（3）经济学的任务不是去规范人们未来的行为，告诉人们应该做什么，而是理清人们的思路，告诉人们已发生的过去和所面临的现在境况的原因，以及预测未来在现实政策措施下（其中包括各种非线性因子介入后）可能导致的种种结果，并且揭示隐藏在随机中的规律性；而要做到这点（4）经济学需要利用自然科学已有的成果及结合其他社会科学进行研究，只有这样，经济学才会有生机。
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