論文大燜鍋：JEP 博弈論未來發展（三）

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Profundity

Yamamoto Gempo

Style: Zen

Genre: calligraphy

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論文鏈接：Whither Game Theory? Towards a Theory of Learning in Games

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十多年來，博弈論在經濟學領域得到了完美應用。它成為諸多分支領域核心分析工具，並對較多重要現實問題進行了詳細解答。儘管博弈論核心概念「納什均衡」為研究者所熟知，但這並不意味著人們對博弈論已經失去了興趣。最近，Drew Fudenberg和David K. Levine教授合作撰寫並發表在Journal of Economic Perspectives上的論文「Whither Game Theory? Towards a Theory of Learning in Games」結合學習理論（learning theory）探討了博弈論的未來發展。

儘管博弈論在理論研究和經驗分析方面均取得豐碩成果，並成為研究人類互動行為的有效工具，但它仍存在一些不足之處。首先，較多經濟學者比較關注納什均衡及其相關參數變化，而忽視了均衡的形成過程。通常，納什均衡在現實中需要一定時間才能達成，且均衡也不是永恆不變的；其次，納什均衡的理論基礎為個體理性。但實際上，博弈在多數情況下並不能僅僅憑藉個體理性就能達成均衡。這在許多行為實驗研究中也得到了進一步證實；最後，當博弈存在多重均衡時，研究者也很難僅僅依靠理性原則就能夠挑選出合理的均衡。兩位學者認為學界缺乏對博弈均衡形成過程的深入探討是導致上述現象存在的根本原因。

考慮到博弈論廣泛應用價值，本文認為對上述不足進行修正是有必要的。其中，學習理論則是在這一背景下發展而來的一種博弈理論。它強調博弈均衡是由非完全理性個體通過學習或演化在不斷試錯和動態反饋的長期過程中逐漸形成的。就目前研究文獻來說，它主要分為被動學習（passive learning）和主動學習模型（active learning）。前者主要強調個體被動接受信息，且沒有動機去調整自身行為；後者則強調個體會通過偏離均衡來試探對手，並獲取信息來調整自身行為。兩位作者認為儘管學習理論比靜態博弈要複雜一些，但它因貼近現實而富有更強解釋力，並存在以下優點。具體來說，首先，學習理論較好地提高了博弈論預測精度；其次，學習理論比較符合「好理論」的標準，即簡約而富有洞見；再次，學習理論能夠經得起實證檢驗和證偽（falsification）；最後，本文強調研究中並沒有十全十美的理論，但學習理論已經較好做到了對博弈論的進一步拓展，並在一定程度上修正了理論與現實間的偏差。

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