模型思维的艺术——多模型思维

还记得以前看《思考快与慢》的时候，作者将人的思维方式划分为快思考和慢思考两种行为模式。在那本书中，作者提出的方法更多的是运用心理学方法，抑制快思考（直觉思考）带来的行为偏误，其中比较令人印象深刻的是作者提出了多个认知偏误以供读者警惕。其中我印象最深刻的要属确认性偏误，因为我自己以前常常掉入确认性偏误的陷阱之中，无论是投资股票还是和朋友聊天，我都倾向于寻找支持我观点的只言片语来指导股票投资以及试图说服朋友。不过好在看了这本书，我现在能够有意识克服自己的这个弱点，并让我获得了更加良好的投资绩效以及更加和谐的人际关系。遗憾的是《思考快与慢》并未涉及理性思维参与更多的“慢思考”。

一、 我看多模型思维

在看完这本书之后，我稍微改变了我个人的决策模式，以期尽可能优化决策流程。因此我设定了不同思考方式的优先级。在确定决策流程时候，我有两个考虑的因素，他们分别是紧迫性以及复杂性。如果一个问题具备低紧迫性以及高复杂性，那么我会选择多模型思维来进行解决。高紧迫性、高复杂性可能会直接套用单模型思维。低紧迫性、低复杂性直接使用自己的直觉参与。高紧迫性、低复杂性则使用《思考快与慢》中的防止认知偏误的办法。下图为前述思维的象限图：

运用多模型思维其实有一个非常重要的条件，就是模型与模型之间存在独立性，当然这点在现实之中较难实现。而独立性和相互联系这两种性质贯穿全书，如正态分布和幂律分布的关系、K=0和K=N-1的NK模型的关系。变量与变量之间是否独立决定了我们可以使用哪种类型的模型，也决定了我们应该使用哪种假设来认识问题。

二、 幂律分布、正态分布和崎岖景观模型

在看这本书之前，虽然我在本科的概率论以及经济学课程中都学过相关的模型。但是对这两种模型之间关系的认识并不十分清晰。在《模型思维》一书中，正态分布主要适用于独立的事件之中，比如身高体重这些东西基本都是独立确定的不会因为外在因素而有较大的变化，幂律分布则表明分布的个体之间存在相互的联系，比如书中提到美国人口的分布。我个人认为幂律分布的普遍性实际上要远远高于正态分布的普遍性，比如在金融危机之中，各种类型资产的相关性会急速升高，如果运用正态分布模型对尾部风险进行管理，会造成难以估量的损失。在金融领域，我认为由于金融机构互相拥有敞口，并且金融机构与机构之间频繁进行各种拆借活动，其资产的分布其实应该是接近于幂律分布的，比如国有四大行资产规模要远超股份制以及城商行。

崎岖景观模型中的NK模型与幂律分布也有着密切关系，NK模型表明变量与其他变量的联系越多，越能产生峰值更高的全局最优解和更多的局部次优解。如果运用NK模型解释富豪集中的行业，我们不难发现经济活动越发达的国家，其顶级富豪越集中于少数几个行业。因为那几个行业的全局最优解带来的回报远远超过其他行业。比如美国的富豪基本也集中于互联网行业。相比之下，美国传统行业富豪的数量和资产就有点相形见绌了。

如果运用幂律模型来解释贫富差距也有一定的逻辑，经济活动越多越紧密的国家，个体与个体之间的联系非常频繁，特别是有了互联网这种高效的工具，使得幂律发挥的作用得以成倍放大，因此不难发现在互联网技术高速发展的国家之中，贫富差距也往往惊人。当然我也尝试用幂律分布来解释加息、缩表、加税对贫富差距的影响，加息、缩表和加税的过程相当于提高了经济运行的成本，减少了经济体中相互联系的经济活动，进而抑制了幂律分布，改善了贫富差距。这点在上世纪的美国也有所反映，下面是我找到的相关的研究报告的截图。

当然，有的观点也认为所谓贫富差距是由于资本收益增速大于工资增速造成，这种观点的支持者以《21世纪资本论》的作者皮凯蒂为代表。但无论是哪一个模型解释贫富差距，虽然解释原理迥异，但都支持对富裕阶层征收更高的税率。

在我本科的国际贸易相关的课程之中，我学习的克鲁格曼的企业异质性模型也反映了幂律分布的影响。如果企业的生产率水平很高且各国之间的关税和贸易成本很低，进而能够发生更加频繁的产业内贸易，进而会导致低生产率的企业面临被淘汰的风险，而一般低生产率的公司只会服务国内市场。不难预料，之后跨国企业会占有更多的份额，从而增强其地位，进而导致强者恒强。

三、 优先链接模型与网络模型

在我本科学习战略管理的时候，战略管理的老师经常和我们先发优势的重要性，战略管理领域更是有《蓝海战略》一书系统叙述了先发优势的迷人之处。不过这是主要从定性层面对先发优势进行分析。而《模型思维》则对先发优势的来源进行了定量的分析。书中的波利亚过程和优先链接模型表明，先发者能够在初期积累更高的链接概率，进而在未来扩大优势。根据这个模型，不难发现互联网行业的发展里程非常符合这两个模型。如滴滴和其他打车软件平台的烧钱大战，滴滴由于一开始就针对车主以及用于进行了大规模的补贴，因此根据优先链接模型以及波利亚过程，新进入的用户有更大可能选择规模更大的平台而不是新的小平台，这样进一步加强了先发平台的领先优势。

此外，网络模型也让我更深刻理解互联网巨头的行为。在网络模型之中，网络的结构可以分为随机网络、幂律网络、地理网络和小世界网络。其中小世界网络拥有最高的聚类指数，意味着在小世界网络中，存在一个节点的紧密聚类。根据书中的理论这种类型的网络很难从局部扩散到整个网络，因此整个结构非常稳定。这也能解释为什么很多时候互联网巨头会选择进入社交领域，因为社交领域很容易形成很多的小的“聚落”，结构非常稳定，所谓社交有较高的用户黏性也来源于其网络结构的特点。

我还想到了马基雅维利在《君主论》之中也透露出了类似的思想，马基雅维利提到中央集权的国家很难被征服，一旦被征服则非常好治理。而采取封土建国的国家虽然很好征服，但是治理难度极大。封建国家难以治理的原因如果套用小世界网络结构来解释，我们可以将其国内的各个封建主认为是一个个的小世界网络，因此有天然的去中心化，并具有稳定性。在非银金融领域，很多的保险公司往往会要求保险销售员将保险卖给身边的亲戚朋友，也正是利用了小世界网络的这一特点。

四、 马尔可夫模型

马尔可夫模型我觉得是整本书里面最令我有所启发的模型，主要原因有两点：一、马尔可夫模型具有无记忆性，这表明过去的历史并不会对未来的结果产生影响。二、想要改变结果的分布，最有用的方法是改变转移概率。如果转移概率不改变长久以后，结果的分布还是确定的。我个人认为马尔可夫模型最大的用处在于判断政策的有效性，如果一个政策只是发布出来，但后续的更进措施很弱或者没有，那么我们可以认为其对未来结果的影响几乎是微乎其微，如果政策要发挥效果，一方面要进行根本性的改进，另一方面需要持续的跟进。因此某些运动性整治活动或者是政策一日游很难对整个社会性形成长期而深远的影响，比如之前的互联网整治结束的喊话。在金融领域，我想到布朗运动其实也是符合马尔可夫模型无记忆性的特点，在推到布莱克-斯科尔斯方程的时候其实假定了股票的走势符合布朗运动，意味着股票未来的走势和过去的走势无关，进而假设了完全有效的市场（目前股价反映了所有的信息）。

对于我个人而言，马尔可夫模型也有非常深刻的意义。主要有两点：一、过去的经历不应该成为束缚个人发展的枷锁；二、要深刻意识到改造自身是一个痛苦和长期的过程。比如类似减肥之类的活动需要有意识提醒自己以及长期坚持，并最后改变从合理体重到超重的转移概率，不然减肥等活动可能短期取得成功，但长期又会回复原状。同时在改造自己的同时不要给自己添加过多的历史包袱，比如过度放大原生家庭的影响因为历史包袱有时候对未来的结果毫无影响。这有点类似于阿德勒在《被讨厌的勇气》中提出的目的论，成为什么样的人主要取决于自己的目的，而非过去的“原因”。

五、 空间竞争模型和享受竞争模型

这两个模型我在本科的产业组织学课程中有所了解，《模型思维》一书中我印象比较深刻的算是霍特林模型，这个模型指出离自己的竞争对手越近，越能获得更多的市场份额。这个模型较为普遍的应用是比较麦当劳和肯德基的开店位置。通过我这些年的观察来看，一般肯德基确实是会选择在离麦当劳比较近的地方开店。在我的家乡澳门，唯一一家肯德基位于龙园，而其斜对面正巧就是一家麦当劳。而在我本科学校上财附近的江湾镇地铁站，地铁站下是一家麦当劳，而旁边的超市下面也正好有一家肯德基。但是如果将享受竞争模型考虑进来，这种开店模式就似乎显得不那么高明了。因为肯德基的产品和麦当劳其实差别较大，一个主打汉堡另一个主打炸鸡。两者产品属性差异较大，因此肯德基和麦当劳其实可以选择分开建店，各自获取细分市场。

六、 社会学习模型

社会学习模型主要可以用来判断选择某社会主流行动的概率。这个模型给我的启示是从众有时候未必是一件愚蠢的事情，可能是一种理性的选择。社会学习模型中的复制者动态方程告诉我们，如果选择持续多期，那么最终奖励最高的路径会被选择，而剩下的路径则会被所有人抛弃。这让人想到了最近正在进行的高考，在以前的时候高考上岸的学子往往能够获得国家分配工作抑或是获得更广的就业机会，在经过多年的高考之后，更多的人选择了高考这条路，进而形成了“千军万马过独木桥”的场面。这也让我想到了《商君书》里面的“利出一孔”。商鞅变法通过提供给军队远超其他行业的待遇（如军功授爵），将普通的秦国人，吸纳进军队之中，随着时间的发展，复制者动态模型发挥作用，秦国主流以尚武从军为荣，进而让秦始皇拥有了一统六国的资本。

总结

上述模型是我印象中一些较为深刻的模型，其他的如博弈论、熵理论模型和上述模型的作用相比不遑多让。但我觉得这些模型还需要我另外再去花时间阅读相关书籍、以及学习相关知识才好做出更好的总结。此外，这本书值得针对重点的章节进行反复阅读，从而内化运用这些模型的能力。