深化微观行为分析探索复杂经济问题——HS与CA结合的实现技术，本文主要内容关键词为：微观论文,经济问题论文,技术论文,HS论文,CA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。
人类行为主导的经济，人文活动起核心作用的人类社会，由形形色色的主体、多种类型的行为“编织”的真实世界和社会经济体，更需要有以人类真实主体的行为及相互关系为基本对象和主线的理论探讨。当代经济学的前沿分支以及计算社会科学(CSS)等正在积极而颇有成效地实践这一主题(Tesfatsion and Judd，2006；盛昭翰等，2009；王飞跃等，2010)，用基于主体行为的一体化模型和HS与CA结合的计算实验技术(HS：Human Subject—人类真实主体；CA：Computational Agent—计算虚拟主体)，深化微观行为分析，揭示复杂经济之谜。国内外许多专家在这些方面已做出了大量的理论贡献与应用尝试(Tesfatsion，2009；王国成，2011)，这一学科方向有着诱人的发展前景。本文主要是从主体行为分析角度，探讨宏观经济典型化事实的微观成因，在一体化模型的平台上用HS+CA的计算实验技术，以期更加可行有效地探索经济乃至一切人类活动的复杂性，并简要介绍相关的应用案例。
一、经济复杂性的微观成因与行为分析深化
1.非常态复杂经济的表象与内涵
类似于自然界中的雪花、海滩、橘皮和蜂巢等典型的复杂现象和事例，人类社会经济活动中也有经济震荡(市场价格和供求关系的剧烈变化)和社会分化(突变与转型)等。人们在试图从个体行为的自适应性、群体行为和结构的自组织性、局部和整体的自相似性等角度，来探索和揭示这类复杂性的特有属性(Krugman，1996)。现实经济中种种“非常态”现象不容回避和漠视，小“概率”大影响、低频率高强度，而且从表象上看“复杂”似乎无规律或很难认知，但从经济行为角度看，这正是经济复杂性研究的核心难点：其根源是个体行为(理性)与集体行为(理性)的关系中蕴涵的行为复杂性或人文复杂性，即种种宏观形态和行为表现与各类微观主体行为特征、相互联系及比例结构之间存在着密切的内在联动关系。从基本行为假设层面分析经济复杂性的典型特征，以便从中发现某些规律性的东西，是必然的逻辑起点和重要基础，虽然这是极其困难的。
经济系统中的基本元素或行为主体，受经济和非经济多方面的因素共同影响，表现出主动性、异质性、交互性和多变性等人本行为特征，如此使经济系统(乃至所有的人类社会系统)要比自然或物理系统更加复杂。如：行为禀性的外生给定与稳定性，多重价值标准导致经济变量的不可公度性，多种因素和变量混合作用的共生性(不可分离性或共线性)，角色转变和互为因果关系(循环链)；由此引起经济系统各种形态的涌现：分岔、转折、突变、震荡、结构的不稳定性和均衡的多重性等频现；众多因素交织互动、各组成部分之间的联动和连锁反应，分布类型难以设定的非参数特征，不可重复检验等；社会经济网络的非对称与不规范性，应用环境差异造就理论平行移植时的障碍……诸如此类的问题既不能以行为“非理性”为由排斥在理论研究视野之外，也不宜在传统的理性行为模式下仿照自然系统进行平行计算和模拟，而且仅仅靠特殊、个案式的研究也远远满足不了社会科学发展的需要。为了分析论述问题的方便，概括出通常认为的几类典型的非常态或复杂现象，这些导致了基于理性假设和因果关系分析的经典理论和常用计量实证方法的失灵。
(1)转折或拐点，在内生聚变或外生冲击下发生的突然转向，如牛熊市转换；
(2)突变，间断地跃升、骤降或相变，如价格崩盘、泡沫破灭；
(3)震荡，高频的、剧烈的变化或“无规律”波动，如价格的急剧动荡；
(4)混沌，用分形理论和非线性方法描述的分散、杂乱无章等不规则性状；等等。
虽然亦有趋势转折判别模型(PLFIM：Piecewise Linear Fitting Model)，典型化事件的特征分析，多位置、多状态和多重均衡研究等，但仅仅是局部性的补充或特例，尚未形成公认的范式和分析框架。为有利于对复杂性本质和内涵的认识，我们有必要借助形式化语言、以类似于概率表述的方式对非常态经济给予大致的界定。
当一个经济ε中的某一(类)事件、现象或经验数据y与“常态”或代表性事件x相比，具有
的特征，其中p(·)表示概率，v(·)表示定义在ε上的价值或效用函数，则称y为复杂现象(事件)或非常态经济。在研究不确定性经济时，当预期效果
，甚至
时，应对y给予足够的重视和专门研究，虽然在经典的经济计量分析建模和应用中，常常将y看成是异常数据或小概率事件而被剔除或忽略。基于单一行为属性假设(无论是完全理性还是有限理性)建立的经济理论，只是相当于将复杂的现实经济问题影射到一个行为截面上构建的知识体系，往往会忽略和掩盖了许多重要的非常态现象和起关键作用的信息。而只有从多个视角、观察分析现实复杂经济在多种行为属性截面是的投影，才能逐步逼近和整体地认知真实的经济世界(见图1)。
图1 经济行为截面图
2.主体行为特征刻画与多元属性分析
从经济学基本行为假设的理论发展脉络来看，人们在不断地深化和丰富对行为属性的认知，总结出各个阶段性的成果标志以及它们相互之间的逻辑脉络见如下的示意图。
图2 经济行为属性谱系图
人及其行为与自然界的物体及运动规律有本质的区别。人的行为在属性变化和数量关系上不具备完全可分性、保序线性变换性和相似性等，而且当按层级解析行为时，难以还原到上一层级(不可逆性)，不同的局部及其与全局之间不存在普适的代表性。因而对人类行为的公理化努力或公设的科学检验必然要遇到难以逾越的本征障碍。试图以理性黑箱封装多元化的行为属性、以单一模式面纱掩盖鲜活多样的行为表现、以市场关系遮蔽个体行为与集体行为复杂内在关系的传统经济理论，已远不能满足深入揭示现实复杂性的迫切需求(王国成，2007)。人是多面的行为复合体：纯生物本能意义上的行为属性是先天的、稳定的，如刺激—反应行为模式；而社会经济意义上的行为是个体与群体、自然属性与社会属性的统一，内在行为属性决定外化行为表现，但行为表现又是情景依赖的，行为的演变是在相互激发的条件下实现的。因而，描述分析人的行为属性和表现时，必须要深入到内在本质，并将其多元化属性与复杂的外部环境条件对应地联系起来。
观察、实验、记录、概括、抽象、分类，真实全面地通过外化表现认知人类行为的本质属性。在利用实验等方法手段的基础上进行微观行为分析，能够实现两方面的功能，具体沿两个方向的展开路径：一是观察获得人类主体在各种设定场景下的真实反应，以全面深入地了解、更好地描述和刻画行为属性；另一是个体行动如何集聚成群体行动，对资源配置等经济活动是如何产生影响的。然而，人的行为规律虽不同于物质运动规律，但也是可认知、可计算的。有了HPC等现代计算技术工具的支持，不仅能对行为高度简化、建立解析模型求其最优解，更重要的是在深入、细微地刻画和剖析真实行为属性基础上，大规模、多方位、动态的数值模拟，有助于认知人类行为主导的经济活动的内在机理和传导机制，揭示社会经济的复杂性。
经济主体(自然人与法人等)能主动地作用于客观事物，经济系统复杂性的实质和演化动力根源于人类行为的复杂性。利益的个体化决定了行为的异质性，交互行为和利益关系决定了个体行为的社会性和整体经济活动的网络式复杂性。刻画市场主体的异质性与交互性等多元行为属性，现实活动中的有限理性、非理性等所谓的异常行为，都可看成是主体行为对理性轨道的某种形式和某种程度的偏离、转折或分岔，也是可能造成经济“非常规”运行和混乱的主要原因。经济行为多样化和目标函数价值取向多元化的趋势，使得深入细分个体行为的偏好形态、理性程度、与外界的交互适应性、个人策略行为与社会结构、规则和习俗的关系(Young，1998)，社会性偏好以及对他人的判断等方面的差异性……可从中清楚地看出多重行为属性的不同表现形式和所能产生的影响；交互性是人类社会经济活动本质属性的另一个重要方面，一切交易都是源发于差异性主体的交互行为，因而所有市场经济活动都可看成是异质主体的交互行为。
3.从微观行为视角透视宏观复杂现象
如何反映现实形态与经典前提假设的显著偏离和对应的微观基础发生的重大变化及出现的诸多新特点，这是经济学理论必须要承担的重任和必然要顺应的发展趋势。经济活动本质上是一个复杂系统，宏观均衡或复杂经济现象是微观个体行为集聚涌现的结果(Arthur，1994、1997)，但这样的复杂巨系统也是可认知的、有规律可循的。从微观主体行为角度认识非常态经济的复杂本质，深入剖析现代经济学的基本行为假设，能比较清楚地看到：自利理性的同质行为主体假设仅是在理想化市场背景下的抽象，经典理论和传统分析方法需要在实践的检验中大跨度地改进。人类社会中的异质性个体汇聚成各色各样的利益群体，再联结成不同的社会阶层，它们纵横交错、散乱杂陈，分层涌现，衍生演变成复杂的社会网络结构和经济现象，同时外部环境条件的变化反过来又规约和影响微观个体行为方式和相互关系(Rosser，1999；王国成，2010、2011)。这些更多地是由于具有主观能动性的、差异性的微观个体与交互行为中不断演变的网络结构的相互作用(异质性与交互性的互动)造成的。
“修身，齐家，治国，平天下”，古代先哲的深邃思想，指明了个体行为与天下态势之间直接密切的内在联系和实现途径，也非常符合人们的认知模式和实践习惯。人类的目标和发展轨迹是螺旋式上升的，从宏观着眼、微观入手，由微观来透视宏观现象的本质，正在轮回成为人类认识和掌控自身社会的通途和利器。微观个体行为的复杂性导致了宏观经济现象的各种涌现，宏观环境和条件又影响着微观个体的行为选择。如：个体行为中的合作禀赋和属性与利益联盟、利他倾向与公共品的自愿捐献，个体投资者的不对称行为与股市收益率的偏峰厚尾、异质性投机与股市泡沫……；深入、规范、有意识地将微观行为与宏观现象联系起来考察探讨，有助于发现多元(维)属性和多样化表现的个体行为与千姿百态的宏观现象之间的对应关系、传导机理和应变条件，如此有望从行为前兆及早地得知最有可能导致的宏观现象，以及宏观环境条件的各种变化是如何影响个体决策的。
二、一体化建模的理论与方法
在深化行为分析的基础上，如何在人文社会科学研究中引入实验方法，实现人类行为的建模计算，揭示复杂之谜，其切入点与关键环节是一体化建模及应用，为探索复杂经济问题搭建载体和运作平台。
1.一体化建模原理与基准模型
典型化事实是一种能够反映经济运行的真实和基本特征的具有代表性的关键性事实(王诚，2007)，如偏峰厚尾、波动集聚、暴涨暴跌等资本市场异象。从本质上说，“典型化事实”的概念不仅仅是一种客观反映，而且是一种学术界的共识。为揭示各类典型化事实和市场异象，新古典经济学对传统的“理性人”假设不断加以修正，经历了有限理性和生态理性等发展阶段(王国成，2012)；行为经济学又将这些关于人的“约束”进行细分，将如思维能力、社会感知等人的理性局限、意志力以及自利方面的不完整性等诸多关系到人的大脑进化方面的有限性纳入经济学的分析中(Rabin，1998；Mullainathan and Thaler，2000)，认知层次理论和模型(Camerer，Ho and Chong，2004)是这方面的一个很好的代表性模型。将对微观主体行为的深化认识与基于Agent的建模有机结合起来，将人类主体真实的行为表现和属性赋予虚拟的Agent，并且两者在运算模拟过程不断地交互验证和校准，能得到有效地解决复杂经济问题、并取得广泛应用的一类基准模型。这或许能开辟研究人文社会科学特有复杂性更加可行和有效的途径。
基于主体建模(ABM：Agent-Based Modeling)是一种较为直接地反映构成系统的各个主体及相互关系的描述性方法；而针对社会经济现实的复杂性的基于Agent行为的一体化建模，是根据所研究的问题需要，分别对不同主体，在不同部分、不同层次、不同方面对不同条件变化的不同反应建立相应的行为方程和模型，再将它们连接起来，构建既能反映微观特点又能呈现整体关系的一体化模型①。这是利用计算机仿真等现代科技手段探索解决复杂问题的中心环节和基础平台(王国成，2011)。前人的相关研究主要包括：Ocurtt(1957；1960)开创的微观模拟方法；人工智能(AI)技术和基于主体的计算经济学(ACE)；宏观经济理论微观基础的可选择性(Jeroen，et al.，2003)，都是在从不同角度和以不同方式逐步放松基本行为假设，内生化地处理个体行为差异，寻找宏观微观之间的内在联系。构建一体化模型的基本环节、逻辑关系和建模流程如图3所示。
图3 基于主体行为的一体化建模流程图
基于互异主体(HIA：Heterogeneous Interacting Agent)的行为建立一体化模型，主要包含两方面的关键内容或组成部分：一是行为方程(组)，另一是软连接。构建各类主体的行为方程(组)就是要以刻画和发掘人的真实行为特征为核心、主体的决策行为过程为主线，在原有的效用函数等方程中引入行为属性参数，用其他变量和模型刻画环境与条件变化以及影响决策行为的因素，尽可能真实地反映主体行为与外界条件的相互作用和有机联系，自然地形成一体化模型，将若干孤立的、局部的模型关系整合在一起，突出刻画人的决策行为方式、过程和结果之间的内在联系，由此决定资源配置和经济活动的结果。
软连接技术就是设置数据类型和用途的变换，如直接将上一步的产出转化为下一步的投入，或改换变量名称，分形态建立类似工具变量、哑变量的分段函数等，或者作为主体行为的外部环境条件参数等，如此连接的模型在整体上与事物的发展变化过程保持一致。借助一体化模型，通过构造个量生成总量的社会函数，揭示微观与宏观之间的内在联系。
2.一体化模型的含义和特点
一体化建模涉及多个领域，从不同的角度来看，可以分为宏观与微观的结合、自然科学与社会科学的交叉以及人类主体实验与计算虚拟主体实验的结合分析，以下是一体化建模各相关学科和组成部分之间关系的示意图。
图4 一体化模型的含义示意图
一体化的主要含义和表现方面：
(1)微观——宏观一体化，大量个体行为如何涌现出宏观现象，个体行为(理性)与集体行为的关系，由个量如何加总生成总量，以及宏观环境条件如何影响个体决策行为，还包含着自利与利他、个体的自然与社会属性的一体化，多元(维)行为属性、多样化行为方式集于一体；
(2)人类真实主体HS与基于计算虚拟主体CA的实验技术相结合，将用实验方法获得的人类行为的真实特征和属性赋予Agent对各种可能的场景进行计算实验，实现真实世界与虚拟世界的不断交互和一体化。这其中还隐含着人机结合或一体化，理论与现实的一体化，动机、过程与结果的一体化等；
(3)相关多学科的一体化，人类与自然界的交互，涉及多学科领域，对人类行为主导的经济活动的研究是连接多个领域的枢纽环节和集中代表，这往往需要相关学科大跨度的交叉融合，形成针对不同问题、由相应专业领域主导或统驭的一体化学科群(体系)与相关技术支持。
有了如此的一体化模型，可以通过研究微观个体的关键行为透析宏观复杂现象，用人类真实主体与计算虚拟主体相结合建模和开展实验的思路，进一步探讨自然科学与社会科学的融合发展。在方法论和哲学层面，一体化符合人类与自然的本质关系，是还原论与整体论的结合，是世界观和认知方法的升华；在主体行为层面，是理性、有限理性与非理性，同质与异质，外生与内生，单一与多元属性的一体化，自然科学与社会科学若干门类或分支的结合与一体化；在具体操作层面，是实验室可控实验与实地实验(Field Experiment)的结合、算法和程序的组合应用，等等。
三、计算实验原理与技术实现
有了一体化模型，就可展开计算实验，其基本原理和方法流程与一般的实验类同，并进一步通过运用HS与CA结合的技术，凸显人文特征，更加适合研究社会经济复杂问题。
1.计算实验的设计原理与技术路线
计算实验的最大优势在于基于多学科领域的知识和交叉，借助HPC等技术，能可行、高效地解决原有理论方法难以解决的许多复杂问题。当然，这必然需要靠科学的设计原则、合理的技术展开路径与精细的实施操作等来实现。
(1)计算实验原理与场景设计。行为分类器(Behavioral Classifier)是在深入分析刻画真实行为特征和表现的基础上，实现人类行为可计算的关键技术之一。行为分类器的研究推动了行为的判别分类，有助于实现HS到CA的完美过渡，利用现代计算技术，不仅能获取具有传统理性行为的同质主体的最优解析解，还可对多行为属性的异质性主体进行数值模拟求解。行为分类器应具有：异质(Heterogeneous)、心理(Psychological)、交互(Interacting)、变化(Dynamic or Variable)等特点，可简称为HPIV行为分类器。一体化模型方法具有很强的包容性和灵活性，根据问题需要和可行条件，既能够容纳和连接各种现行的模型方法，又能有选择性地聚焦讨论任何特定的局部性问题。通过对原始数据的搜集与整理分析，对HS行为进行分类，在计算机模拟环境中对CA设定符合现实的假设初始条件建立模型，下面是基于HS与CA的实验建模分析关系的图5。
图5 HS与CA的关系图
场景设计是关乎计算实验有效性的基础环节。如果说实验设计为研究对象建立了实验模型，则场景设计就是现实问题变化与实验模型实施的连接部分和可操作环节。根据研究问题的需要，辨析和分离出拟重点考察的因素或关系，设置为实验中的某个(些)可操控、可重复的变量或参数(条件组)，将真实情景对应为实验中设定的一个(组)参变量值或条件方程；再通过改变这些参变量，模拟出现实中可能发生的各种情况或场景，以便从中找出关联特征和规律性的东西。
在一体化模型的基础上，以尽量反映真实行为的数据为输入，将现实问题中各种可能的环境条件变化数值化，对关键的可控因素进行重点研究，不断地用HS数据修正和校验CA的运行，以便用动态模拟或计算实验结果更好地认知社会经济复杂现象。
(2)计算实验技术路线和实施步骤。现实经济中复杂机理的传导过程可表现为：异质个体的交互作用，经过演化过程、积聚和分层涌现，形成和决定着整体复杂形态和运行规律；这些“宏观”特性又会影响到个体决策行为和规则发生变化，如此往复。复杂经济问题的非经典计量建模的关键点之一是在微观层面对主体行为特征进行非经典刻画和度量，以此为分析基础和起点，以真实行为过程和结果为依据，以HPC为实现手段。系统仿真是基于相似性原理的模型研究，是在原型系统与计算机实现之间的必然连接，毫无疑问也是一种计量分析。因为数学不仅研究数，也研究形(存在状态、结构联系和演变路径等)。考察主体的行为状态、规则和相互之间的关系，类似于从形的角度研究经济的复杂性，因而也是用数学和现代科技手段研究经济问题的另一重要方面。
基于主体行为建立一体化模型进行计算实验的实施过程、主要步骤和环节为：
(1)提炼和分解现实问题，相应地选择可计算实验的方法与展开路径；
(2)微观行为特征的观察实验和分析刻画(度量)，关键行为特征的识别和分类，联系结构和过程，实现HS与CA的结合；
(3)建立一体化模型，估算和检验关键行为参数与软连接方式及整体特性；
(4)设置实验场景，组织实施实验，规范地获取和处理实验数据；
(5)解释和检验实验结果，总结理论和现实意义，提出行为刻画、模型改进和场景设计等方面的进一步需求，等等。
2.HS与CA结合的实验技术
社会计算和计算实验的内容极其丰富，具有鲜明的人文特征，突显人的行为及人与人、人与自然之间的交互，重点揭示个体与集体的行为关系、微观与宏观的内在联系，是经济社会研究中科学计算的首要任务、主要特征与核心问题。人文、交互和综合等，是社会计算的显著特性，强调人机交互中的信息管理(HCI&IM)，支持人类、社会和机构的复杂理念、分析、决策和及时行动的信息整合，对大量多源、多态和异质的原始信息，对海量的分布式异构信息进行必要的整合、管理和吸纳，方便用户存取，促进人类参与发现过程，从而在知识积累和挖掘过程中实现跨领域的信息使用、共享和目标再制定，形成社会科学与计算技术相互促进的良性互动。人的行为分析与自然科学研究中对基元属性的分析有显著区别，社会可计算的基础前提、主要目的和难点是实现人类行为的可计算。通过HS与CA的有机结合，用行为和实验经济学方法测取关键参数和心理阈值，采取将宏观模型的结果作为微观主体反应的条件和联结点等软、硬连接方法，运用综合集成方法构建一体化模型，关键是如何将HS的特性尽可能完全映射到CA，实现CA与HS行为的有机连接和动态仿真。拟构建的软件平台允许决策主体能从100％人类主体决策到100％计算主体决策，HS在可控实验室设置下对人类微观行为进行细致观察(Tesfatsion，2009)。基于HS与CA的可能实验方案与转化过渡路线见图6②。
图6 由HS到CA的实验谱系图
社会计算注重人文主导的特性，强调人的全程参与和交互。从行为可计算角度讲，将HS行为在可实验、可量化的基础上实施科学计算；从计算实验角度讲，让CA活起来尽可能接近真实行为，使基于CA的模型尽可能反映HS模型的实际运行。既需方法导向的定向推进，又需问题导向的全面铺开，两种途径能否有机地交汇融合，是决定计算实验和CSS是否成功与健康发展的关键点。
通过人类主体实验分析挖掘影响人类真实行为的关键因素，在计算虚拟主体实验中设置人类行为属性参数，在计算实验中不断修正行为属性参数，从而更真实地逼近现实生活。分析基于主体建模与人类主体的经济决策实验之间的关系，两种方法都可对集聚形象的来源设计可控的实验室环境进行挖掘(Duffy，2006)。通过归纳总结，设定个体行为属性的参数，设计场景进行实时模拟实验。基于人类主体的受控实验室实验与现场或实地实验方法存在样本量相对较小和被试主体的选择性偏差等局限，而基于虚拟计算主体的模拟技术的机械逻辑又缺乏鲜活的人文特性，将两者结合、扬长避短，并注意与计量实证等传统方法比较结合，既能表现经济活动的常态规律性，又能揭示特殊复杂性，还可动态可视化地显现模拟结果。HS+CA的计算实验，在未来的社会科学研究中，特别是对人类真实行为的量化分析将会极大的推动行为经济学、实验经济学等前沿学科的深入发展。进一步将其与相关学科进行比较结合，可以说计算实验与仿真/模拟在基本原理与核心技术方面是相通的。但前者比后者的含义与应用更加广泛、规范、深入和灵活，也能将其与计量经济等经典实证方法很好地结合，有利于正确地理解和把握社会科学实验的实质与实现形式，是运用科学实验方法提升社会科学研究水平的有益与得力举措。
四、应用示例简介
基于主体真实行为表现和属性，建立一体化模型，进而在将HS与CA结合的基础上进行计算实验，有着广泛的应用领域，能取得良好的应用效果。下面选择介绍几个我们近年来做的一些尝试性案例。
1.基于中国股市真实投资行为的计算实验分析
股票市场是一个复杂而又脆弱的非线性动力学系统，更适合用基于投资者真实行为的微观分析模拟方法研究，经过多维度刻画和量化建立内生化的行为模型，探讨中国股民行为选择与“变化无常”的股价波动之间可能存在的对应关系。实证工作主要是：先选择基础模型，变化主体行为特点和分布结构(具有不同行为特点的各类主体在总体中所占比例)进行模拟分析，试图发现宏观复杂现象与微观主体行为之间的某种内在联系；然后基于中国股市投资者的真实行为，对股票价格波动的某些典型现象进行模拟研究。该类实验也可看作是关于投资者对信息真实反应的不对称行为的分析。
Arthur(1994)给出的酒吧模型(Bar Model)实例，可以看成是一个缩微经济或一项具体的经济指标的变化，在模拟分析复杂现象的微观成因具有较为广泛的代表性和启发意义。以中国股票市场上股民的真实投资行为为基础，利用可获取的上证指数2007年1月4日至2008年1月18日的254个实际历史数据为例，进行行为类型分析并作为初始值，应用MATLAB软件编程实现模拟。以1个交易日(或时间单位)为步长，500个交易日为模拟总长度。首先就股民基本的常态行为类型类比基础模型进行静态模拟研究，得到与上述基础模型分析相类似的结果(见图7)；然后着重考虑各类人群所占比例的动态演变，相对集中地研究投资冲动行为。主要考虑股民投资决策中的学习适应性、异质性和交互性等行为特性，而暂对其他影响行为的因素作不变、简化或舍弃处理。
具体做法是：选择个体投资决策中的反应速度(改变决策规则持续的时间)和反应强度(个人当日交易额占个人账户总资产的比例)这两个维度来描述刻画个人投资冲动行为：在外界消息或市场态势等条件发生明显变化时，当天改变决策规则出手交易的行为称为第一类冲动行为；持续两天或更长时间再改变决策规则的投资行为被看成是第二类冲动行为，两类行为相互影响、相互转化。以限制当日最大涨跌幅度的停板值8％为临界值，个体心理上能承受的涨跌幅度值(心理阈值)记为w，分别选定股民可承受的心理阈值w和不同类型的冲动行为，并选择5％为对比阈值；当第一(二)类行为占主导时，容易引起股市的暴涨(跌)，两类行为引发股市突变前的持续时间有明显区别，见图8；又在阈值附近细分和缩小变动区间的长度，以观察分析行为的敏感性和临界效应。
(1)本研究比较有新意的内容表现为：①从微观视角分析投资行为特点与股市价格波动之间的影响和联系；②尝试性地给出刻画微观动机和投资者真实行为的多维度刻画和分类量化方法，具体地研究了投资冲动行为；③用模拟方法探讨中国股票市场复杂现象的微观成因，试图揭示各种可能的个体行为模式造就复杂的整体现象的机理。
(2)可能的发现：①个体(部分)投资者冲动行为与股市暴涨(跌)的内在对应关系；②相比较而言,第一类冲动行为容易引起暴涨，第二类冲动行为容易引起暴跌；③股民投资心理的脆弱性主要表现为在临界值附近的敏感性。
从方法(论)意义上看，原有理论和方法大都是在接受或修正均质的理性行为投资者假定的基础上，建立模型利用经验数据展开分析研究，而微观分析模拟侧重不同类型主体的真实投资行为及群体结构的演变，模拟结果出现收敛、周期性等变化特点，正说明要进一步研究HIA行为的必要性，由此可能是发现和认知社会经济系统复杂性本质的有效途径之一。
(3)可能的应用和发展方向。虽然微观计量和时间序列分析等数量金融研究方法与基于异质和交互行为的微观分析模拟方法各自的侧重点不同，但后者更擅长于区别分析各类投资主体的真实行为可能造就和涌现出的各种复杂的股市现象及传导机理；再结合人类主体参与的实验进行实时互动的对比分析，不仅研究趋势和规律，也探讨突变等特征；不仅重视事后的经验数据，也关注事前和事中的实时行为，有望打开行为黑箱，更深入地探讨经济运行特点和规律。
2.收入差距临界变动的微观成因分析与模拟实证
中国收入差距演变及相关问题之所以备受关注，不仅是因为收入差距过大和拉大速度过过快，更多的是由于影响收入分布的因素及相互关系谜团笼罩、局面复杂；不仅要探讨资源配置与财富分配，更有必要考察人的行为属性、主观感知等人本层面的因素；不仅是经济现象研究，还大量地触及社会、政治、文化和心理等非经济领域深层问题……如何破解此谜局是理论和实践的重大课题。因而，不仅关注总体的不平等程度，更重要的是探究收入分布基本形态演变的关键点、动力学机理、方向、方式与路径，以及可能产生的社会经济影响和应对措施。从与人们利益关系最密切的、最容易受关注的人和事出发，以货币化意义上刻画和度量收入分配为基础，还要考虑主观情感和心理认知等人文因素；不是一般的理论与实践、定性与定量以及国际比较，而是探索微观与宏观、客观与主观、计量实证与模拟实证、行为分析与要素分析、自然的与人文的、总体指标与关键特征的一体化建模方法，着重分析揭示收入差距的成因交织和复杂机理；方法论上是将个体视角的主观满意度公平感与整体视角的引入公共参与人、基于社会福利函数研究收入差距演变相结合，运用经典计量和模拟实验的组合实证，由此得出的结论更具有针对性和实效性。
分析考察收入差距的临界变动，可在三个层面上展开：一是总体层面，关注形态分类与识别、总量的警戒线等；二是结构(过程)层面，动态地跟踪考察不同收入人群所占比例的变化、收入分布形态的演变等；三是微观个体层面，考虑个体差异性，对收入满意度与公平(合理)的承受临界值等。在实际模拟中，由于数据采集和计算设备等方面的限制，我们侧重考察分类群体对政策和外部环境条件反应的差异性，一旦条件许可，就可以实现任意粒度的微观个体层面上的分析③。
3.HS与CA结合的实验技术的应用展望
实验经济学与计算实验模拟方法，以人机交互技术为依托的融合，势必成为当代经济学研究的重要内容和有旺盛生命力的潜在发展方向，相应地建立的方法体系，更顺乎自然、符合认知习惯，能更科学合理地分析解释、预见指导现实；而将HS与CA结合是在微观层面上迈出了关键的一步。可以预见的是，HS与CA相结合的实验方法在复杂经济问题分析与宏观调控方面将会有令人振奋的应用前景。
结语
基于主体行为的一体化建模为认知、揭示人与人类社会自身发展及其与自然交互过程中的复杂性提供了一种可行的解释方法与分析路径，通过自下而上的计算实验方法与自上而下、由因到果的建模实证传统的结合，将是推动经济学持续和纵深发展的有力工具。通过观察人类主体的真实行为，在模型中设定行为属性参数、深入刻画个体行为，透析微观主体的异质性与交互性等复杂行为，构建宏微观一体化模型并进行计算实验和数值模拟，借助HPC等手段与工具实现，深入分析人类主体真实行为和复杂经济现象的模拟仿真，这将是极具挑战性和诱惑力的研究领域；由此试图打开行为黑箱、撩开理性面纱，让Agent活起来，揭示(社会经济)复杂之谜。基于人类主体的实验与基于虚拟主体的计算实验的结合和一体化建模思路及理论将在复杂经济问题分析、宏观调控和政策模拟等方面发挥引领和至关重要的作用，无疑会为经济政策的制定与实施提供更加科学可行的决策支持。
注释：
①也可称为综合集成(于景元，2006)或混合模型。
②该实验谱系图借鉴参考了Leigh Tesfatsion,http://www2.econ.iastate.edu/tesfatsi/BehExperTalk.LT.pdf并做了适当改进，由隆云滔博士协助完成。作者对此表示感谢。
③限于篇幅，此处略去模拟结果，详情可参见作者的专著《收入差距演变的动因与机理——行为分析与微观模拟视角》(出版中)，〔北京〕经济科学出版社2013年版。
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