行為經(jīng)濟學(xué) “市場進(jìn)入”博弈 認(rèn)知層級
關(guān)于“市場進(jìn)入”博弈，因參與者信息不足記憶有限，“有限理性”模型更為切實。行為博弈論的最新進(jìn)展—“認(rèn)知層級” (Cognitive Hierarchy， CH)理論力圖構(gòu)筑某種“有界理性”指數(shù)，以衡量行為人策略性思考步驟(“異質(zhì)”/“聰明”程度)。它可回溯到Keynes《通論》(1936)。 Stahl (1993)和Broseta ， Costa-Gomes & Crowford (2001)表明，人們的策略性推理常只有幾步，因“我認(rèn)為他認(rèn)為我認(rèn)為他認(rèn)為…” 式遞進(jìn)推理將占用大量臨時記憶空間，過度自信會使得參與者停止推理。實驗表明，初次博弈者的重復(fù)推理步數(shù)多為0～2。
標(biāo)準(zhǔn)“均衡”分析過程是，(1)參與者形成關(guān)于他人策略的信念，(2)做出最佳反應(yīng)，(3)調(diào)整最優(yōu)反應(yīng)或信念直到相互均衡。對完全競爭的個體最優(yōu)化，它大致無礙。根據(jù)Rosenthal(1981)、Krep et al(1982)、Fudenberg & Maskin(1986)等，在現(xiàn)實的不完全競爭國際經(jīng)濟博弈方面，因命運相關(guān)，少數(shù)非理性者就可能引致其他理性者改變策略。因此，若要預(yù)測所有參與者的可能行為，需要某種既能顧及上述三點又能兼顧“有界理性”的分析方法。
據(jù)Camerer et al(2002)，設(shè)參與者i以邏輯反應(yīng)法則選擇策略，策略獲選概率取決于其“吸引力”。若i有種策略，初始吸引力為。以表i的第j種策略，在時期t由i和其他參與者(記作)所選策略為和，的收益為。“邏輯反應(yīng)法則”將把吸引力映射到概率空間中，
(1)
是反應(yīng)的敏感度。借助參與者遞推思考步驟數(shù)目和決策規(guī)則，CH模型設(shè)其分屬0(或，K-1)步或K步思考者(簡稱“K步者”)。設(shè)后者出現(xiàn)頻率呈Poisson分布，均值和標(biāo)準(zhǔn)差均為，故其出現(xiàn)頻率為，可表示眾數(shù)的“有界理性”程度。再設(shè)參與者可確定思考步驟不如自己者出現(xiàn)的絕對頻率，但無法想象那些多于自己者，故須調(diào)整信念和分配所缺概率，以計算指導(dǎo)決策的期望收益。若參與者把較少步驟者的確切相對比例除以，則經(jīng)調(diào)整的各頻率之比例保持不變且總和為1。
根據(jù)調(diào)整的信念，K>0步者以下式確定策略的“吸引力”，再計算預(yù)期收益，
， (2)
和各表策略j對于K步者在時期0的“吸引力”和預(yù)測較低級別c在時期1的選擇概率。
為確定CH模型的功效，可以“隨機最優(yōu)反應(yīng)均衡”(Quantal Response Equilibrium， QRE)為參照，定義是 ，而。若趨于無限， QRE將收斂于Nash均衡;其中，K步者為“自知者”，因他們相信還存在其他K步者，而趨于無窮大 。
現(xiàn)討論一下CH理論的潛在運用，譬如是否參與國際投資的決策問題?？蓪⑺暈槟撤N一次性“市場進(jìn)入博弈”。設(shè)各投資者資金相等，將人數(shù)和市場資本容量都規(guī)范化為1，以c表進(jìn)入者數(shù)目占投資者數(shù)目的比重，或投入資金占資金總量的份額。再設(shè)各投資者同時決定是否進(jìn)入；其準(zhǔn)則是：僅當(dāng)他相信數(shù)值低于c的某一截取值時才會進(jìn)入。實驗表明，此類博弈特征有三，(1)針對不同c值，進(jìn)入率與(非對稱)純粹均衡或?qū)ΨQ性混合均衡預(yù)測的進(jìn)入率密切相關(guān)(即，若進(jìn)入資金份額為c，百分之c的投資者將進(jìn)入)；(2)若c值較低，進(jìn)入者數(shù)目會略微過度，反之則進(jìn)入不足;此時，許多人屬采用雜亂準(zhǔn)則的噪音者或跟風(fēng)者；(3)大多數(shù)人在c低于某一截取性值時將不進(jìn)入，c較高時則進(jìn)入。因此，可確定最優(yōu)反應(yīng): 0步思考者在期中“跟風(fēng)”進(jìn)入;1步者在c<0.5時不進(jìn)入，c>0.5進(jìn)入；2步者因相信0步者比例為，故僅當(dāng)c>0.5和，或c<0.5和時才會進(jìn)入。例如，若， 2步者將在和時進(jìn)入。有趣的是，某種“自行強化”機制可使更多的思考步驟“營造”出更多思考步驟，而將c與總體進(jìn)入水平相聯(lián)系。在現(xiàn)例中，若c<0.5，1步者將不進(jìn)入。若c不是過低 (如，處在1/6和1/2間)，2步者將在期中進(jìn)入，因相信0步者的相對比率為1/3；在c處于0.5 - 5/6時將不進(jìn)入等等。
實驗表明，即便處在第1時期，投資者們也會合理地協(xié)調(diào)進(jìn)入決策。該模型對此作了解釋，并兼顧其他兩個規(guī)律的合理價值。圖1表明，進(jìn)入者數(shù)目幾乎隨著c單調(diào)上升;在c值較低時大于超出它，在c較高時則低于它。根據(jù)圖2，若和2，
圖1 市場進(jìn)入者數(shù)目隨著 、數(shù)據(jù)和思考步驟的變化狀況 (引自Camerer et al，2002)
進(jìn)入函數(shù)N(全體)重復(fù)形成單調(diào)的“投資過度或不足”效應(yīng)。模型為除2步思考之外的所有參與者確立了大致截取準(zhǔn)則:若，0步者將作隨機行動，1步者在時會全部進(jìn)入， 3-4步者會使用某種“極端值”截取準(zhǔn)則，而5步及其以上者則使用某種嚴(yán)格準(zhǔn)則。若我們可衡量因c的變化而出現(xiàn)的進(jìn)入方式，實際數(shù)據(jù)將展現(xiàn)此類隨機性、截取性和大致截取準(zhǔn)則的混合。
模型還有助于更多思辨。如，現(xiàn)已證明市場進(jìn)入函數(shù)是單調(diào)的；即，隨著c遞增。若或1.25，則可確定，最多只包括K步者的條件進(jìn)入函數(shù)將隨著K的增加而加速趨于均衡。
圖2 針對不同取值的Poisson分布 (同前)
此外，模型考慮了某些操作方式的影響和事關(guān)抉擇的不同認(rèn)知尺度，諸如反應(yīng)時滯與信息獲得；它還營造了各參與者的自然異質(zhì)性。若假設(shè)最佳反應(yīng)，此模型通?？蔂I造出“非純粹化結(jié)果”;即，處在任何思考層級上的大多數(shù)參與者雖都使用純粹策略，但卻會導(dǎo)致混合性結(jié)果。換句話說，個體的決定論行為完全可能導(dǎo)致隨機的總體運動。其緣由就在于，參與者的思考步驟各有不同!
