早年买过但没能读下去，这次总算读完了。还是挺有意思的一本书，理论稍微多了点。从复杂经济学或者说进化的观点来看到财富的性质和社会发展，完全不是传统经济学的解释思路，还是很有洞见的。照例做些摘录。
加州大学伯克利分校经济学家布拉德福德·德隆（Bradford DeLong）收集的数据显示，从人均90美元的狩猎采集经济社会到公元1000年古希腊时期人均150美元的经济社会，用了1.2万年。直到公元1750年，世界范围内的人均国内生产总值（GDP）才达到180美元，是1.5万年前我们狩猎采集者祖先的两倍。到了18世纪中叶，在短到不可思议的250年间，世界的人均GDP增长了37倍，达到6 600美元的水平。全球财富的增长几乎攀升为一条竖直线，时至今日我们仍在沿着这条竖直线往上走。
真是有幸生于当下，能感受到这神奇的现代文明。
如果经济确实是一个复杂适应系统，那么这代表着四层重要的隐含意义。第一，这意味着在过去的一个世纪里，经济学家对经济的归类从根本上来说是错误的。第二，将经济看作复杂适应系统，能够为我们解释经济现象提供一套新的工具、技术和理论。第三，这意味着财富必然是进化过程的产物。经济进化使人类从原始状态发展到了现代的全球经济，同时为世界带来了秩序、复杂性和多样性。第四，历史证明每当经济学理论出现重大的范式转移，学术界的震动要在很久之后才能传导到外界。
作者主要还是要从进化角度来理解财富和经济发展。对经济学的批评可以理解，但双方的角度和解决问题完全不同，也不能说主流经济学没有从进化的观点来看就必然是错的。各有千秋吧。
历史上，经济学家一直对两个基本问题争论不休：一是财富是如何被创造出来的，二是财富是如何分配的。亚当·斯密认为，最公正的分配资源的机制是能够让人们追求自身利益、自主决策的机制。毕竟，每个人都是自身幸福的最佳判断者。与此同时，对于社会整体来说，最好的资源分配方式是将资源分配到利用效率最高的地方，由此实现社会总财富的最大化。他提出了一个革命性的观点（至今对于部分人来说仍然如此）：自由竞争是分配社会资源最公正的机制。
自由竞争本身是套分配机制。亚当斯密的解释不复杂，分工创造财富，自由竞争分配财富。
行为经济学家已经证明，尽管人们在做决策时十分聪明，但这种方式与传统经济学所刻画的大相径庭。现实生活中，人们其实对复杂逻辑计算十分不在行，但是非常擅长快速认知、解读模糊信息以及学习。真实的人还很容易犯错误，并在做决策时陷入偏执。最终，他们会达到赫伯特·西蒙所谓的满意状态，在此状态中，他们寻求的是“足够好了”，而非绝对最好。
传统经济学理论就像碗中球，无论我们让球滚到碗中的什么地方，它都会回到同一个均衡点上。但是我们知道，经济是高度动态的现象，随着生产能力、价格波动、消费者喜好和技术的变化，各个方面都会随时发生变化。
为了让复杂、动态的世界经济能够被装进简单、静态的盒子里，经济学家不得不采用“没有证据的假设”，这使得模型基于假设得出的结果出现了严重问题。如果没有这些假设，简化单一的碗中球模型就会失去作用；碗的平滑底部能够产生碰撞，球永远不会停下，方程不能被解决，均衡的可预测性就会消失。
完全理性的假设和“有限理性”的现实，理论的均衡和实际的非均衡，就是经济学的主要问题。
科学的标志不在于预测未来的能力，而在于解释问题的能力，它能增强我们对于宇宙运转机制的理解。如前所述，科学在预测方面所起的作用是帮助我们在不同的解释之间作出分辨。一个成熟的理论往拥有经得起测试的逻辑启示。在科学的各个领域，研究者都能解释现象并且验证解释的正确性，但未必能作出准确的预测。举个例子来说，生物学家能够解释却不能预测蛋白质的折叠，物理学家能够解释却不能预测湍流的确切运动方向。
科学是一个持续的学习过程，在此过程中，科学家会对相互矛盾的观点进行验证并在此过程中积累知识。正如Karl Popper在20世纪30年代指出的那样，没有“终极证据”证明某个理论是正确的，但是我们可以说某个理论是否被数据证明是不成立的，某个理论是否比其他理论与数据更吻合，某个理论目前还与数据不吻合。
预测难度很大，科学的目标也不过是解释而已。解释的话就没有对错，只有是否更好了。
20世纪70年代，耶鲁大学的经济学家赫伯特·斯卡夫（Herbert Scarf）指出，达到均衡的时间根据经济中产品和服务的数量呈四次方的指数级增长。这种关系背后的直觉是直接的：产品和服务的数量越多，所有市场之间进行互动所需的时间越长，所有价格和数量进行调整所需的时间也就越长。
100年后，在圣塔菲研究所的科学家与经济学家会议上，摆在台面的关键问题就是，经济学中均衡概念的提出仅仅是基于物理系统与经济系统之间的表面相似性，还是经济系统确实就是均衡系统，因而拥有系统的普遍性质？换句话说，传统经济学中的均衡框架是一种比喻还是一门科学？
SKU是影响均衡条件的主要因素之一。遇上物质的极大丰富，就更没有办法了。
熵为时间指明了方向。如果没有熵和不可避免地从有序到无序的转变，我们就无法分辨什么是过去、现在和未来。从熵的发现开始，它就成了物理学家看待宇宙的一个核心概念。
时间是关键，却是个假设条件。
但为何从最初的随机条件开始，最后得到的却是财富的偏态分布呢？答案是，本质上说是“因为所有因素”。偏态分布体现了系统的涌现特性，这是行为主体群体的集体微观行为所涌现出来的宏观行为。物理景观、行为主体的基因遗传、他们“出生”的地点、遵守的规则、彼此之间互动的动力以及最重要的运气，所有这一切联合起来导致了财富偏态分布的涌现结果。
关键之处在于，某一个时间点上的小小区别（比如在某处的幸运或倒霉际遇）就会导致道路尽头结局的重大差别。这些小小区别的加速会让一些行为主体变得富有，让另一些行为主体变得潦倒。随着模拟的进一步发展，事情变得更加复杂了。部分十分富有的行为主体成了批发商，他们开始向中间商放贷，中间商又向最终的贷方放贷。在某些模拟状况中，等级链条有五层之多。模拟不仅进化出了银行，而且还进化出了糖域版的机构投资者、投资银行、商业银行和零售银行。与糖域中的其他新兴模式一样，这些信用网络的进化完全不是从上到下生成的。相反，这些大规模的宏观模型是自下而上、自局部地区细微假设的动态互动而生成的。
结果发现，交易让糖域社会变得更加富有了。通过交易实现财富增长是经济学的基本预测之一，这可以追溯到亚当·斯密时期。本模型中没有任何噪音。初始状况是随机设置的，一旦模型开始运行，正如计算机所设定的那样，所有行为都是完全确定的。正确的解读应该是，糖域中的价格围绕着“吸引子”波动，但永远不会真正地停在均衡点上。因此，在糖域中，正如在现实世界中一样，供求定律仅仅是一个大致的近似状况。
糖域模型很有意思，算是蒙特卡洛了，却模拟出和人类社会高度相似的结构和规律。
人们勉强作出决策的唯一办法是从过去的经验中寻找模型和经验法则，这样一个由进化的、互动的、混乱的行为主体所组建起来的世界永远无法达到均衡。
认知科学研究发现，人类大脑所拥有的处理信息和学习的特长是无与伦比的，与完全理性所描绘的场景截然不同。比如，人类或许不太擅长计算长方程式，但他们是了不起的故事讲述者和聆听者。
正如柏拉图所言，“会讲故事的人统治社会”。故事对于人类来说至关重要，这是因为我们处理信息的主要方式是归纳。归纳的本质是通过模型认知进行推理，以及根据证据中的多数情况进行总结。
人类尤其擅长归纳模型认知的两个方面。首先是通过比喻和类比将新经验与旧模型联系起来。下次你参加会议的时候，可以观察一下人们利用类别进行推理是多么频繁，他们会说“这跟1987年发生的行业洗牌是一样的”、“这位顾客让我想到了X公司”或类似的话语。。
人类不仅是优秀的模式识别者，还是优秀的模式完善者。我们的大脑很擅长填补缺失信息所造成的裂缝。完善模式以及从高度不完整的信息中得出结论的能力使我们能在快速变化和模糊的环境中进行快速决策。模式识别和讲故事与我们的认知密不可分，以至于人们会从完全随机的数据中寻找模式和构建故事。
层级结构赋予了归纳性系统两个重要的优势。第一个优势是结构让系统能够对新事物作出反应。任何心智模型都不可避免地会比它所在的世界简单。第二个优势在于它可以通过类比进行推理。
人类进化的背后就是经验法则和模型识别，这也是我们今天主要的生活方式。经验法则需要识别模型，完善模型，还要不断归纳。
经济还包含着大规模的、复杂的虚拟网络：人们在公司之中互动，公司在市场之中互动，而市场在全球经济之中互动。跟生物界一样，经济世界的网络是由网络之中包含网络的层级构成的。”
在随机网络中，从小型串到巨型串的相变发生在某一具体时刻，即线段（边）与纽扣（节点）的比率值超过1，也就是说平均一条线段对应一枚纽扣。5我们可以认为一条线段对应一个节点的比率是一个“引爆点”，此时，随机的网络突然从稀疏连接变成了密集连接。
随机朋友这一理念与我们所认为的优秀网络建造者的概念在直觉上有些冲突，我们认定一个人拥有优越社会关系的前提往往是他对某一圈子有深入的了解。然而，瓦茨与纽曼的研究表明，社会关系最好的人实际上是那些与多样化群体有接触的人。我们都认识一些似乎能与任何人交谈，或在各种情境下与各行各业的人交朋友的人——他们才是真正的连接力最强的人。
网络是人类社会互动的本身结构。
太阳微系统公司（Sun Microsystems）一直在用“网络就是计算机”的口号为自己打广告。这是一则非同寻常的、充满洞见的标语，因为它直指关于网络和计算机的基本真理。事实上，计算机就是网络，网络就是计算机。从计算机芯片上的晶体管到化学反应网络（研究者甚至已经可以创建“化学计算机”），都存在着布尔网络。虽然我们的大脑使用的不是0和1的电脑逻辑，但个人的神经元可以通过类似的数学方式进行描述，因此，大多数研究者相信，大量的神经元就是某种形式的布尔网络。如果我们将经济视作一个庞大的大脑网络，那么实际上经济也是一个布尔网络（其复杂程度更加惊人）。无可否认，这有一点概念跳跃的意味，但如果是真的，我们可以推测这对于经济来说可能意味着什么。
经过对布尔网络30多年的研究，人们已经充分地了解了它们的特性。此类网络的行为基本上是由三个变量引导的，第一个是网络中节点的数量；第二个是事物之间相互连接的程度；第三个是引导节点行为的规则中的“偏差”。”
关于布尔网络的第一个重要事实是：网络所能拥有的状态数量是节点数量的指数倍。拥有两个节点的网络可以有4种状态。同样，拥有3个节点的网络可以有8种状态。这一简单的事实导向了惊人的结果。如果一个网络拥有105个节点，那么我们用世界上速度最快的超级计算机将该网络的每一种状态都浏览一遍，那就超过了宇宙的寿命。在所有这些可能的状态中，只有极小部分被探索过。这个问题的积极一面在于，随着网络不断扩大，它所能捕捉的信息量或者所能做的事情也会呈指数级增长。
布尔网络定律促使我们想到另外一种规模经济。随着布尔网络的不断扩展，创新的可能性也会呈指数级增长。由10个节点组成的布尔网络拥有2^10种可能的状态，而拥有100个节点的布尔网络则可以有2^100种状态。100个节点网络的可能状态不只是10个节点网络的10倍，而是比后者大了30个数量级
他们通过简单的观察得出了一个关键的结论：如果网络中每个节点的平均连接数大于1，那么随着节点数量的增加，连接的数量将会随着节点数量的增加而呈线性增长。这就意味着网络中相依性的增长速度大于网络本身，而这正是问题产生的根源所在。
节点数量、链接强度、行为偏差定义了网络特性。节点数量和网络规模的指数关系是本质。
网络中的相依性造成了考夫曼所谓的复杂性灾难。这种效应的产生是因为随着网络的不断扩展，相依性的数量也会增加，网络某个部分的积极变化导致其他部分出现消极变化，从而导致发生灾难的可能性也会随着节点数量的增加呈现指数级增长，这又使得发展中的密集连接网络的适应性变得越来越低。
复杂性灾难可以解释为何官僚主义像蒲草一般坚韧。许多公司都开展过消除官僚主义的运动，结果发现几年后春风吹又生。没有谁会故意设计官僚作风，相反，官僚主义是在人们试图实现网络局部最优化时滋生的：财务部是为了确保账务清晰，法务部是为了确保合法有效，而市场部的初衷是推广品牌。问题不在于有人蠢钝或存有坏心，而是网络的发展催生了相依性，相依性导致了冲突约束，而冲突约束使得决策速度变慢，并最终导致了官僚僵局。
如此一来，组织中就存在两股相互矛盾的力量：由节点增加而产生的信息化规模经济以及由冲突限制的逐步发展而导致的规模不经济。网络理论表明，组织可以采取两种行动，其一是降低连接关系的密度，其二是提高决策的可预见性。
官僚主义背后居然是网络相依性带来的灾难。网络的规模经济和规模不经济冲突。
在规模不经济的概念出现之前，层级是扩展网络覆盖面的关键因素，这就是在自然世界和计算机世界里许多网络被嵌在许多网络中的原因。在组织环境中，传统观点认为层级是官僚的特征，是适应性降低的原因。经理们被告知，他们应该去除层级，实现组织的扁平化。但与人们的直觉恰恰相反的是，在僵局形成之前，层级可以降低相依性、使得组织覆盖更大范围，从而提高适应性。
在组织中，我们可以将偏差视作可预测性的衡量手段。如果组织的决策是具有可预测性的，那么拥有密集连接网络的组织就可以高效运转。然而，如果决策的可预测性相对较低，那么网络中的连接数量就不那么密集，层级更多，并且所需的控制范围就更小。举个例子来说，在部队中，规律的、可预测的行为是受到高度重视的，但在更大的部门中，比如广告创意机构，这种行为就是要避免的。这同样意味着导致行为可预测性降低的因素（例如办公室政治和情绪）会限制组织规模的发展，以至于组织无法被复杂性主导。我们甚至可以据此开出一张创建一个功能失调的组织的配方：将不可预测的行为、扁平的层级以及大量密集的连接混合在一起，这样能够做成事情的可能性就几乎等于零。
层级、可预测性的影响非常精辟。可预测强的组织可以规模很大，强调灵活创意的只能小规模。
这一理论将宏观经济模式视为涌现现象，即系统作为一个整体的特征是内生于个体及环境的相互作用中的。有什么东西的功能比它各部分功能的总和还要大呢？“为什么‘多即不同’呢？
复杂经济学同样将商业周期、增长和通货膨胀等经济模式视为系统内相互作用产生的涌现现象。复杂适应系统往往具有许多类型系统中常见的典型涌现模式，这些模式可以帮助我们更好地理解这些系统的工作方式，接下来，我们将研究三种这样的典型模式：振荡、间断均衡和幂律。
正如金·克拉克（Kim Clark）所指出的，技术本质上是模块化的，例如汽车由发动机、变速器、车身等组成。人们可以将模块组装成“架构”，在本例中是汽车本身的设计。模块的创新可以形成新的架构，但是架构的创新往往会对创新产生巨大的催化涟漪效应。
人们在各种各样的现象中发现了幂律，包括生物灭绝事件的规模、太阳耀斑的强度、城市规模的排序、交通堵塞、棉花价格、战争死亡人数，甚至社交网络中性伴侣的分布。
涌现是很费解的现象, 1+1>2。
进化是一种为复杂问题寻找新颖的解决方案的通用而强大的方法，它是一种学习算法，不仅能够适应不断变化的环境，而且随着时间的推移能够积累知识。它是负责自然界所有秩序、复杂性和多样性的准则。这正是进化所做的——它自己创造设计。进化是一个无意识的、机械的、简单的准则，同时，它在创造巧妙的设计方面也非常高效。
热力学定律规定，所有生物的身体和环境之间必须有某种边界，以便在它们低熵的内部世界和高熵的外部世界之间提供一种屏障。因此，所有生物都有某种皮肤、膜、外骨骼、蛋白质外壳或其他容器。其他的强制移动可能是也可能不是永久性的，这取决于环境的当前状态或物种间的共同进化。
进化是解决方案，是法则，不只是现象。
适合度景观造成的一个结果是路径依赖。在进化系统中，历史很重要，你将来能去哪里取决于你过去的位置。变异可以使生物种群分散到景观的附近，但你不能随意从景观的一个部分立即转移到另一个部分。进化采用的是并列搜索。实际上，每一个群体的成员都是一个单独的设计实验，所以同一时间内有很多徒步旅行者外出寻找高峰。进化在景观上创造了一系列的跳跃。它并不只是追求那些短跳跃，因为这样可能会被困在局部最优处；它也不追求太多疯狂的长跳跃，因为这种跳跃失败的概率大于成功的概率。
进化会说，“我将尝试很多事情，看看哪些可行，然后多做一些可行的，少做一些不可行的”。筛选的过程中会发生一些不寻常的事情。进化算法不仅会学习适合度函数“想要的”，还会学习在总体模式中通过学习积累的知识，因此在不断寻找越来越适合的设计时，进化过程产生了新颖性。
过往位置、并列搜索、适度跳跃、反复尝试就是进化的普世法则。
囚徒困境给我们带来了一个难题。经济依赖于合作活动，人们需要一起工作来生产东西，进行贸易。然而当人们只能看到狭隘的自身利益时，他们会产生一种在工作中懈怠、在贸易中欺骗的动机。即使人们并没有真正的欺骗，率先为更大的利益伸出合作之手仍有可能面临风险。
在像林格伦模型这样的进化系统中，事实上并没有单一的赢家，没有最优的、最佳的策略。相反，任何在特定时间点活着的玩家都是赢家，因为其他玩家都死了。要想生存下去，一个行为者必须有一个策略并为之奋斗，以某种方式谋生，抵御竞争对手，应对变幻莫测的环境。“每个人都是赢家”听起来像是逃避，但生存并不是什么了不起的壮举。但地球上曾经生活过的绝大多数物种现在都灭绝了没有最好的战略。相反，进化过程创造了一个策略生态系统，一个在创造性破坏中随时间变化的生态系统。
合作创造财富，但有囚徒困境在，合作就很难。活着的就是赢家，这就是进化的赢家，确实如此。
物理技术是将物质、能量和信息转换成对人类有用的设计和过程，例如，将沙子变成玻璃或硅片。社会技术也很重要，人类用它们来组织自己的设计、过程和规则。村庄、军队、纸币、法治和“准时制”库存管理等都是社会技术。商业计划能将物理计划和社会计划融合在一个策略中，然后在经济世界表达最终的设计。我们需要将商业计划、物理技术和社会技术视为三个不同的设计空间，每个空间在工作中都有其独特的功能。
我把物理技术定义为为实现一个或多个目标而将物质、能量和信息从一种状态转换为另一种状态的方法和设计，而社会技术是为实现一个或多个目标把人们组织在一起的方法和设计。
商业计划的选择往往是基于经济原因作出的，但物理技术和社会技术可能会基于其他目的而进化。许多重要的物理技术被发明出来满足军事、医疗或其他社会需求，或者仅仅是由于科学家和发明家的好奇而发展起来的。同样，许多社会技术，如法治或普及教育，具有重要的经济功能，但最初可能是为其他目的而开发的。“进化系统的一个共同特点是，为一个目的发展出的创新可能会被另一个目的所取代，这一过程被称为预适应。
我将要概述的模型将经济进化看作物理技术空间、社会技术空间和商业计划空间共同进化的产物。我们可以把它们看作三个不同的，但又相互关联且共同协作的设计空间。在每一个空间中，进化都在起作用，干预可能的设计，发现并放大有效的设计，摒弃无效的设计，从而创造出了我们在技术、社会和经济世界中看到的秩序。
经济依赖于两个因素的存在：使人们创造值得交易的产品和服务的物理技术，以及使非亲属在创造和交易这些产品和服务时顺利合作的社会技术。证据表明，这两个因素都存在于能人和直立人的社会中。因此，我们可以说，在那一点上，经济诞生了。
技术进化的任务就是在一大堆无用的草垛中找到可行的物理技术这个针，然后由经济进化寻找具有经济价值的更小的物理技术子集。如果知识不能以任何方式被获取，那么它也不能被传播。我们会将这种知识称为艺术，然后把它排除在图书馆之外。为了让进化起作用，知识必须是可传播的，因此它能以某种形式被编码。
经济的进化分析思路，物理技术+社会技术为基础，商业计划来驱动，进化法则做出选择。
进化论的核心是一个反复实验、选择、放大有效性状的过程。生物进化过程中随机的部分是通过创造选择的多样性来实现的。
克拉克（Kim Clark）表示，结构创新往往比单个组件的创新更能颠覆行业结构。通过将创新视为对适合度景观的搜索，我们可以看到贯穿着一条主线：现有的成功公司很难在物理技术景观中跳得很远。当你身处周围山峰的最高峰时，导致适合度降低的路线比适合度提升的路线多很多，并且选择一个新的结构看起来将面临很大的风险。从一个站在低谷的创业者或者新进入者的角度出发，整个景观中有很多向上的路，也有很多新的无人涉足的山峰可以探索。创业谷中大多数向上的尝试都会终结在没有出路的峡谷或者令人失望的低矮山丘上。但随着有足够多的探索者不断探索，最终还是会有人找到一条有吸引力的上升路线。
科学的作用本质上是大幅地提升演绎洞察力的命中率，因此，演绎突然开始在演绎-探寻中发挥更大的作用。演绎科学理论并不能完全取代探寻，任何一个工程师都会告诉你，理论上有效的东西在实践中并不总是有效的。但平衡倾向可以使二者有效结合，从而使进化发现物理技术景观中的高峰的速度大幅提升。
结构创新要更有价值、更值得关注；科学的作用是提升演绎能力。
一群人可能聚到一起开创一家公司或者创建一个保龄球联盟。这种组织总是在追求一个目标，无论是利润、精神启迪，还是乐趣。正如物理技术是为满足人类需求而在物理领域创造秩序的方法一样，社会技术也是为满足人类需求而在社会领域创造秩序的方法。福特发明了一种组织制造的全新方法——生产线，它是改变早期汽车行业结构的极具颠覆性的社会技术，同时也改变了其他许多行业。
社会技术的适合度依赖于三个因素：第一，社会技术必须有提供非零和博弈的潜力；第二，它必须提供使人们有参与博弈的动机的收益分配方法；第三，社会技术必须有应对缺陷的机制。
在非零和博弈中，1+1=3的魔力有4个基本根源。这4个根源长期以来在传统经济学理论中都非常有名。第一是分工，第二是贸易，人的异质性、不同需求和品位创造了互惠贸易的机会。查尔斯·达尔文在乘坐贝格尔号航行时，在与火地岛印第安人交流的过程中观察到了这种贸易的好处：“双方都感到惊讶，目瞪口呆地看着对方。我们同情他们，因为他们用鱼和螃蟹交换破布；他们则在嘲笑用如此绚丽的装饰品交换一顿晚餐的愚蠢人类。第三是扩大回报规模的好处，创造了更多财富。例如，一个猎人可能会在几个小时的狩猎中投入500千卡的能量，并有20%的机会杀死一只有2 500千卡热量的动物。因此，他的预期回报等于500千卡，刚刚够本。如果他和另外两个人组成了一个狩猎队。三人仍然每人投入500千卡，但他们捕获一只动物的概率上升到了90%。因此，预期值变成了每人750千卡（2500×90%÷3）。仅仅是加入这个团队，猎人就额外获得了250千卡的“利润”。第四个是合作有助于削减不确定性。如果一支狩猎队有一天打猎很成功，另一支不成功，成功的队伍可以把猎物和失败的队伍分享，前提是当情况逆转时，另一支队伍也会这么做。因此，合作是降低风险的一个好方法。如果你只能靠自己并且运气不好，你就会挨饿。但是如果你在一个合作的团队里，你的同伴就可以帮助你渡过难关，直到你有能力偿还他们。
社会技术的发展通过分工、贸易、提高产出、降低风险四个要素来实现非零和博弈，创造大量财富。
这4个非零和收益的根源可以在不同背景下相互组合，从而创造出无数种促使人们为了共同利益而合作的方法。但要想让人们产生合作的动机，他们就必须分得一份战利品。因此，如何分配合作的收益是一个至关重要的问题。如果收益以错误的方式分配，那么合作就会瓦解，非零和收益也会蒸发。
纳什定理告诉我们，要想让非零和博弈指向合作，就需要精心组织收益，使每个人都倾向于选择合作，或者参与者需要某种机制来协调他们的反应。这就指向了社会技术适合度中的一个关键因素：要想让社会技术适合，我们必须制定机制来惩罚那些不友善的参与者。（政府的作用）
欺骗者（基本）从不会赢，而赢家（基本）从不欺骗。
分配是个关键社会技术，目前还没有完善和过关。
排他的标签就像一个封闭的计算机环境，只有同品牌的计算机能够相互对话。拥有沟通和行动的标准协议是有好处的，但要以可伸缩性为代价。社会技术的一项重大突破是使陌生人能够合作的开放协议：法治。法律使有着不同背景、历史、种族和社会规范的陌生人，能够以较低的风险进行交易。
在物理技术和社会技术的定义之上，我们可以用以下方式定义企业：企业是为了营利而将物质、能量和信息从一种状态转换为另一种状态的团体组织。我认为企业是进化系统中的交互者，而不是公司。顾名思义，交互者是进化系统中的实体，它们相互作用，并与环境相互影响，在环境的选择压力下经历不同的成功率。
《基业长青》中提到，要“尝试大量的事情，然后保留有效的”。在任何时候，商业计划的实验都有着惊人的多样性，从沃达丰在英国发明的3G移动互联网服务，到英国石油公司在俄罗斯探索其业务选择。商业计划空间中的演绎-探寻为选择行为提供了巨大的差异性或超凡的繁殖力。像开发新的社会技术一样，开发成功的商业计划更像是艺术而非科学。虽然它不像生物进化那样完全是一个盲目的过程，但商业计划差异化仍然需要更多的探寻，而不是演绎。
企业通过商业计划去实践和探寻商业上的可能性，不是靠推理演绎。
企业家、经理和官员通过演绎-探寻实现了商业计划的差异化，那这些计划是如何被选择的呢？在历史上，人类发展了两种经济选择方法：等级制度（大男人）和市场。
到目前为止，人类唯一想出的替代大男人的选择系统就是市场。市场是一个既古老又现代的发明。从进化的角度来看，定义市场经济的特征是，市场是挑选商业计划的最终力量。这并不意味着市场经济中没有大男人的等级制度，相反，从马克思到现代反全球化抗议者，任何人都能很快地指出，资本主义社会中充斥着强盗式贵族、公司总裁和其他有钱有势的人。
基于市场的经济体运行着双层的商业计划选择系统。大多数的经济决定仍然是在等级制度下作出的。正如商业历史学家艾尔弗雷德·钱德勒在20世纪70年代观察到的那样，企业等级制度这只“看得见的手”比亚当·斯密提出的市场这只“看不见的手”作出的经济决策要多得多。但是，在这些庞大的等级制度之上的是一个单薄但关键的层面，在这个层面上，等级制度会与市场相遇。市场经济是进化的竞争等级制度。
我们可以将市场解释为一种进化的搜索机制。市场为差异化的演绎-探寻过程提供了激励。关键是，市场之后提供了适合度函数以及能代表人类广泛需求的挑选过程。市场提供了一种将资源从适合的模块中转入，从不适合的模块中转出的方法，从而扩大了适合模块的影响。
等级制度/政府和市场是两种核心的决策方式。市场经济是进化的竞争等级制度，很深刻。
第一个元创新，即科学革命。在1500年以前，人类的知识主要是通过试验和犯错建立起来的。科学的出现加快了通过物理技术空间进行搜索的步伐，极大地提高了理性演绎和实验探寻的有效性。
第二个元创新是有组织的市场的兴起。市场经济的发展并非发生在大爆炸中，而是两个世纪以来社会技术进化的结果。引发这一变化的两个关键事件是英国议会民主的建立和美国革命。
科学革命和市场都是人类社会的核心创新。
热力学第二定律为所有生命提供了一个基本限制：随着时间的推移，能量输入必须大于能量消耗。所有的生物体都必须通过热力学“盈利”来生存和繁殖。生物体的设计可以被认为是一种在热力学第二定律最终胜利之前，使生物体有足够多的热量进行繁衍的策略。”
在《熵定律与经济过程》中，乔治斯库-罗根提出，正如在生物系统中那样，“经济过程实质上是由高熵向低熵的转变构成的”。乔治斯库-罗根指责传统经济学忽视了熵在经济学中的作用，并声称新古典主义经济学理论违反了物理学定律，因为它的模型中没有承认热力学的限制。
乔治斯库-罗根有三个重要的观察，这些观察从根本上把经济视作一个不断发展的复杂系统，可以启发我们将其与财富的起源联系起来。第一，创造经济价值的过程本身是不可逆的。在经济系统中，时间是单向的，或者正如罗根所说，我们不能用同一块煤来驱动机车两次。第二，“现在偶然的观察都能证明我们整个的经济生活都依赖于低熵，才智、布料、木材、瓷器、铜……这些都是高度有序的结构”。正如前面提到的，经济过程都是使用能量将秩序较低的原材料和信息转换成高度有序的产品和服务。第三，尽管产品和服务本质上是一种创造秩序的活动，但并非所有的秩序都有经济价值。正如乔治斯库-罗根含糊地说道：“没有人能利用毒蘑菇的低熵，也并不是所有人都会追求海藻或甲虫的熵。”
如果能同时满足以下三个条件，由物质、能量和信息构成的模式就具有经济价值。（1）不可逆性。所有创造价值的经济转换和交易在热力学上都是不可逆的。（2）低熵。所有创造价值的经济转换和交易都会使经济系统内局部的熵减少，而使全球范围内的熵增加。（3）适合度。所有创造价值的经济转换和交易都会产生符合人类目的的人工制品或行为。
乔治斯库-罗根的第一个条件表明，所有具有经济价值的产品和服务都是由热动力学不可逆变换产生的。简单地说，你不可能不打碎鸡蛋就做出蛋饼。
把熵增理论引入经济学，探讨经济价值的源泉=不可逆+低熵+适合度。
在经济发展框架中，我们可以看到，人类不断变化的偏好为商业计划的进化提供了适合度的约束，商业计划和消费者偏好是共同进化的。同理，这就是进化论者所说的生态位构建：生物体在进化中对环境产生影响，环境又反过来影响着生物体的进化。
所有的财富都是由热力学上不可逆的熵降低过程创造的。创造财富的行为可以创造秩序，但并非所有的秩序都能创造财富。个人的头脑、组织和市场在商业计划中发挥作用，寻求不同形式的经济秩序，而这些经济秩序是由市场计划、消费者安排的。消费者们选择能满足他们的需求、欲望及偏好的秩序形式，这看起来很现代，却在人类基因的通用效用函数中有着深厚的历史根源。因此，财富是一种反熵的形式。它是秩序的一种形式，但并不是任何秩序，只是适合的秩序。经济秩序的模式以产品和服务的形式相互竞争，以满足消费者的需要、期望甚至渴望。在竞争中成功满足人类偏好的经济秩序模式是适合的，并且有助于创建适合经济秩序的商业计划模块会随着时间的推移而被放大。正如物种和环境是共同进化的，商业计划的竞争生态系统和消费者的偏好也是共同进化的，这会使适合度成为一个有条件的概念，今天适合的秩序明天可能适合也可能不适合。
经济财富和生物财富在热力学上属于同一种现象，而不是比喻。两者都是局部低熵系统，是在适合度函数的约束下随时间进化的秩序模式。经济的适合度函数，即我们的品位和偏好与生物学的适合度函数有着根本的联系——基因的复制。经济本质上是一种基因复制策略，这是另一个进化的把戏。经济是一个非常复杂的把戏，建立在强大的智慧、灵活的制造工具的手、合作的本能、语言和文化之上。
经济财富和生物财富都是局部低熵系统，是适合的秩序。
在物理学中，秩序和信息是一样的，因此我们也可以把财富看作适合的信息，也可以称其为知识。一方面，信息本身可能毫无价值；另一方面，知识又是有用的，比如那些我们可以利用的、满足某些目的的信息。因此，我们就有了一个完整的循环，索洛认为财富的来源是知识。
所有的秩序、复杂性以及知识都是由最简单的方法创建并聚集的：变异、选择和放大。
现在，环顾你所在的房间，想想你周围的物体中蕴含的全部知识。椅子制作中蕴含的木工手艺；服装中蕴含的棉花种植、织物制作、时尚设计知识；电灯中蕴含的电力及材料知识；书本中蕴含的各学科知识。经济圈中蕴含的知识总量和生物圈中蕴含的知识总量一样惊人，经济圈也是通过变异、选择和放大创造出来的。我们已经找到了长久以来探寻的答案：财富是知识，它的起源是进化。
财富是知识，它的起源是进化。
建立持续竞争优势位置需要承诺，因为不需要承诺所能达到的位置很容易被模仿。例如，一个零售商很容易就能跟随另一个零售商暂时降价，但承诺“每天低价”就是更大的交易了。正是承诺的不可逆转特性使得战略决策面临着风险。如果战略决策太容易实现，或者改变的成本太低，那么战略决策就没有风险了。格玛沃特的观点和前一章讨论的第一个如果-那么条件直接相关：没有不可逆转性，就无从创造财富，正是不可逆转性使财富的创造充满风险。
标准的战略方法取决于两大基础假设：首先是你能够对未来何种战略会成功作出自信的预测；其次是你可以作出最终形成持续竞争优势的战略性承诺。企业每天都在根据这些假设投资数十亿美元，不幸的是，这两个假设都是错误的。
战略决策依赖预测和承诺，两个都很难。但有承诺才有效果，所以要不断尝试。
受挫的IBM经理回来找到盖茨，问他对OS项目感不感兴趣。虽然从未写过OS，盖茨还是给出了肯定的答复。他转身就花了5万美元从一家叫做西雅图电脑产品的公司手中买到了Q-DOS系统，稍加修改后作为PC-DOS卖给了IBM公司。在IBM和微软确定最终协议时，盖茨要求修改一点内容。他想保留将MS-DOS版本的DOS售卖给非IBM计算机的权利。盖茨给IBM提出了一个价格，而且比起软件销售，当时IBM公司对个人电脑的硬件销售更感兴趣，所以双方就同意了。协议于1981年8月12日签署，后来的事情众所周知，他们创造了新的历史。今天，微软公司市值2700亿美元，而IBM公司市值为1 400亿美元。
有趣的故事。
在复杂适应系统中，间断均衡理论和幂律法则的结合被设计出来哄骗人们进入自我感觉良好的状态，随后却又令人感到不可思议。人类是优秀的模型识别者，我们倾向于寻找过去的模式，并利用这些模式推断未来，以此作出预测。这种方法多半能够成功，如果不能成功，进化历程不可能将我们的大脑塑造成这样。
这样我们就需要面对一些问题。一方面，战略计划需要人们对未来做预测，以作出战略承诺。另一方面，未来拥有无限种可能，而我们要走的路可能是由一系列无法预知的冻结偶然事件决定的。与此同时，变化的阶段性使人们的模型识别大脑认为世界比其真实的情况更稳定。更令人沮丧的是，正如我们所见，对抗不确定性只是战争的一部分。
他们的发现确认了真实的竞争优势既罕有又相对短暂，这些样本中只有5%的企业拥有长达10年或更久的优秀表现，只有不到0.5%的企业拥有20年的优秀表现，只有3家即0.04%的企业保持着长达50年的优秀表现。威金斯和罗弗里还发现，在这23年的样本选择期里，企业面临的竞争呈加剧态势。竞争优势的平均有效期越来越短。
既安全又稳定的行业是不存在的。他们把样本分成两组：一组为高技术含量，一组为低技术含量，虽然高技术含量这一组的变化速度更快一些，但他们发现同样的模式出现在所有行业中。在描述这一发现时，熊彼特的灵魂依然存在，“创造性破坏的风暴”比以往任何时候都要猛烈。
模式识别的大脑是进化的结果，但现实世界是更加复杂的。所以竞争优势越来越难以保持。
创新的不是企业，是市场。持续几十年的优秀表现是罕见的（少于0.5%），可重复的优秀表现也是极其稀少的（1%），这就是有关大部分企业的残酷真相。市场瞬息万变，但大多数企业无法及时应对。
据Michael Hannan和John Freeman所言，企业从本质上来说是迟钝的。他们的研究显示，虽然在市场层面发生了巨大的经济创新和改变，但个体企业层面所发生的改变要小得多。
从市场的角度来看，每一个企业都是商业计划空间中的一个实验；有些会成功、扩大，而另一些则会失败、消亡。拥有这些商业计划的企业则会随着它们的命运起起伏伏。这些发现表明，变异、选择和放大商业计划的流程在市场层面比在大多数企业内部效果更好。正如福斯特和卡普兰所说，市场创造的惊喜和创新比企业要多。
企业都是大人物统治集团，充斥着人的小缺点和小问题，而市场几乎是纯粹的进化机器。企业所固有的劣势使它永远无法像市场那样完整地拥有商业计划的多样性，它们也无法完美地借鉴真实市场的选择压力，或者拥有资本市场的无限资源，并将其投资到扩大已成功的商业计划中去。从毫无感情的进化法则的角度来看，企业只是进化磨坊里的谷物。
真正进化的机器是市场，企业是谷物，是反复进行的实验。
做得更好的关键在于“将进化引入内部”，让变异、选择和放大的车轮在企业内部转动。我们不应把战略视作基于对未来预测的单一计划，而应把它当作试验的组合，也就是诸多随时间推移而进化的相互竞争的商业计划。
盖茨所创造的并非大型赌注，而是战略选择的组合。他设立了一个高层次的愿景：成为领先的个人电脑操作软件公司，随后他创造了一系列有可能朝着这愿景进化的战略试验组合。1987年，Windows远没有可能成为赢家。Windows 1.0版本于1985年发行，但是售卖情况并不理想，Windows 2.0版本于1987年发行，饱受技术和延迟问题的困扰。直到1990年发行Windows 3.0版本，微软的未来才与操作系统市场牢牢绑在。
预测不是好战略，反复试验才是。这也是所谓A/B Test流行、内部创业流行的原因。
从试验组合方法到战略，我们从中可以学到一些基本知识。首先，管理需要为战略创造一个“环境”。创造一个试验组合需要对当前形势有全面的了解以及有一个管理团队共享的愿景。其次，管理需要区分商业计划的过程，才能得出不同的计划组合。再次，组织需要创造一个模仿市场环境的“选择”环境。最后，需要建立流程来扩展成功的商业计划、淘汰不成功的计划。
典型的战略计划流程致力于砍掉战略决策树的树枝，消除选择以及作出选择和承诺。相比之下，进化则强调创造选择，选择越多越好，不论何时都要让战略树尽可能地茂盛。选择是有价值的，战略试验的进化组合可以给予管理团队更多的选择，也就意味着有更多可能发现对的选择。
相互竞争的商业计划也需要分散在适合度地形上，以便最大化进化搜索过程的效果。进化在探索有相互关系的地形方面的有效性原因之一是它混合了跳跃长度。在生物学中，变异和有性重组的结合确保了短距离跳跃和长距离跳跃的混合。当我们思考商业计划地形中的“跳跃距离”时，需要考虑三个方面：风险、相互关系以及时间范围。风险指的是影响战略试验结果的所有不确定性因素，以及承诺的不可逆转程度。相互关系指的是试验距离已具备的经验、技巧和资产有多近或多远。时间范围指试验成功的预计时间。
试验的战略，要创造多样性为前提。
最重要的是，商业计划的多样性和业务的多样性并不是一回事。
如果想要让愿景在商业计划选择中扮演有效的角色，我认为需要具备四个关键的特点。第一，愿景必须印刻在组织中许多人的大脑里。第二，对于外部世界对组织造成的选择压，愿景必须捕捉一个重要的直觉。第三，制定愿景时必须找到平衡。要提供的选择压必须足够具体，但由于需要预测未来又不能太具体。第四，好的愿景提供了强大的动力，使企业处于不断进化之中，不断尝试新事物，并且支持试验的准则。在进化系统中，适合度地形上的停滞就意味着灭绝——如果停止试验和进化，你就完蛋了。为了适应，企业一定不能安于现状，不能满足于自身的进步，要持续地寻找和探索。
策略的进化方式强调尽可能长久地保持策略树的繁茂以及选择的开放性。但是不可逆转性——财富创造的第一个乔治斯库-罗根条件，无法永远避免，人们在某个时刻必须作出难以撤回的承诺。企业高管必须作出最终承诺并分配有限的资源，那么我们如何在进化的环境中作出这样的决定呢？
很少有风险投资者敢于预测自己投资的产业，他们也不会花费时间制定传统的战略计划。风险投资者们会选择使用组合在摸索中学习，在商业世界风险最高、变化最快的市场中获取高收益。
通用电气公司在其漫长的历史中不断地改造自己，韦尔奇在20世纪80年代对公司的复兴只是其中的一次而已。通用电气公司的历史中充满了失误，比如1893年就曾遭遇现金短缺，同时期西屋公司的交流电技术成为美国标准。通用电气公司曾在大萧条时期遭遇严重的经济困难，20世纪50年代发生道德丑闻，70年代还经历了萎靡时期。但是，正如我们在前一章所定义的优秀模式，这家公司在遇挫之后又数次坚强地站了起来，并且显示出随着经济变化改造自身的非凡能力。
VC搞预测是开玩笑，核心还是要不断变化中捕获机会。
我们能看到比起由契约自由职业者组成的经济形式，由组织组成的经济形式具有巨大的优势。组织可以使我们到达商业计划设计空间的广泛范围。随着组织方式的进化，我们就能创造越来越复杂的组织，它们反过来又使我们可以发现和执行越来越复杂、创造的财富越来越多的商业计划。
执行与适应是进化系统里任何设计的终极命令。在热力学第二定律控制的世界中，在当前环境中成功地找到合适的位置是生存下去的必要条件——摄入的卡路里必须多于消耗的卡路里，赚的钱必须多于花的钱。
组织必须对执行“紧”，对适应“松”。这种辩证法一直以来都是管理学写作的中心议题：《基业长青》中描述了“控制”与“创造”的重要性，《创造性破坏》中提出了平衡“运营”与“创新”的需求。
管理预测和计划中存在的持久的过度乐观。在真实世界中，预测常常失误，项目延期、技术效果不如预期、并购没有希望中的成功。过度乐观的倾向是人类内心深处的欲望之一，我们渴望相信自己的能力。距离组织阶梯的顶层越近，我们就会发现越高比例的乐观主义者，这就为适应制造了障碍，因为乐观主义者会比现实主义者更少感受到改变的强烈需求。
规避损失的普遍倾向使得公司在探索时更加谨慎，更关注开发。探索从定义上来说是更加不确定的活动，带有更多的负面风险。还有一个更加微妙的效果是，在判断风险时，比起绝对规模，人们更倾向于关注相对规模。针对小额赌注的规避损失常常出现在试验需求面前。当进化拥有许多小额赌注来试验不同层级的风险时，进化的效果最好。当公司拒绝小风险组合时，它们就会在战略上陷入困境，最终将所有的筹码都压在大赌注投资和并购之上。减少中低层管理者对小额赌注所负的责任有利于开展更多的试验，发展出更高的适应能力。
大部分时候，稳定的心理模型在稳定的环境中都如鱼得水。在复杂适应系统中改变的间断特性是有害的设计，它会哄骗我们的模型认知、建立法则的头脑获得稳定感，然后用巨大的改变袭击我们。企业倾向于采用层级化的组织方式，使最有经验的人处于最高的位置。这种安排展现出一种缺陷：处于顶端的心理模型更擅长在稳定的环境中运行，却在探索方面能力不够，对环境变化的适应力较弱。结果可能就是环境变化发生时在组织中形成巨大的惯性。这种心理模型惯性解释了为何情况转变会导致高层管理者大量的变动，换人比转变人的心理模型简单多了。
进化视角来看公司经营还是很有意思的。人类的过度乐观、规避损失的行为心理都导致进化上不能很好参与，及时感受到需求变化，做出小额的大规模选择，不能很好适应进化。这是需要我们警惕的。不尝试风险就是拒绝进化，一旦安于稳定，不再进化，危险就会自然而来。
在对表现好和适应力强的公司文化的研究中，我们发现一些规律性的特点，在这里列出10条。这些准则分成了三类，第一类与个体表现相关：“我在独处时应该如何表现？”第二类体现了合作行为：“在与他人交流时，我们应该作何表现？”第三类体现了促进探索和创新的行为。
表现准则
1．表现导向。竭尽全力、孜孜以求、积极主动、不断进步。
2．诚实。对他人诚实，对自己诚实，坦坦荡荡，面对现实。
3．精英主义。以价值为基础奖励个体。
合作准则
4．相互信任。信任同事，相信他们能完成任务。
5．互惠原则。己所不欲，勿施于人。
6．共同目标。将组织的利益放在个人利益之上，与所有人同舟共济。
创新准则
“7．非层级。新人可以挑战上级，重要的是想法有无价值，而非出自何人之口。
8．开放。保持好奇，独辟蹊径，愿意试验，精益求精。
9．以事实为依据。找到事实，最重要的是事实，而非意见。
10．挑战。时刻准备竞争，竞争无止境。”
非常有意思的企业文化模版，可以作为标准的参照系。
经营一家大型组织有两种方式。第一是使用管理层级结构。我们可以定义角色、目标、任务以及步骤，然后通过目标的完成情况来衡量个体和组织的表现，同时进行相应的奖惩。这种结构会降低个体的自由度，将他们的行为限制在组织期望的范围内。这种方式的好处在于可控、可靠与可预料。使用这种结构杠杆可以促使人们做出更多被期望做的事。虽然我在形容层级运用时用了一些不好听的字眼，但它在某些方面还是令人满意的，比如使人们拥有了定义明确的角色、有趣的任务以及能够清楚衡量的成功，尤其是在回报丰厚的情况下。没有这种层级结构，人类现在可能还在山洞里钻木取火。
第二种方式依然需要层级架构，但是在骨架上较少使用命令控制肌肉。组织可以更加依赖于文化而非结构与流程来引导个体行为。文化驱动的组织的首要优势就是文化法则比结构更加灵活。文化法则提供了一般的指引，把“如何完成”这个问题留给了个体。简而言之，它们需要个体开动脑筋。
随着时间的推移，一旦文化被很好地建立，文化设计与强化就能（而且应该）成为高管团队的集体责任，但是在文化建立与形成的关键时期，首席执行官的个人领导力是无可替代的。
交流也很重要，认知科学告诉我们，大部分公司的变革计划都是落后的。人类是固执的生物，不会因为老板的言辞、充满鼓舞性话语的演示文稿或标识牌就改变自己的心理模型和行为。
彭罗斯发现的第二个限制因素是知识。一家企业的知识面有多广，它就能增长多快。54知识是进化过程的产物，我们可以说，企业增长的速度受限于进化过程。虽然经济中的组织规模增长了，企业规模和增长率的分布却相对稳定。根据布鲁金斯学会的罗伯特·埃克斯特尔和波士顿大学的吉恩·斯坦利的研究，两者的分布都符合幂定律。
沟通、知识和必要的架构要设置好。
正如凯恩斯曾经说过的那样，“资本主义就是建立在这样一个惊人的信念的基础上的：人们出于最肮脏的动机，用着最肮脏的手段，却在某种程度上给全社会带来了益处”。因此，管理者为社会服务的最佳方式是将企业的利润最大化。
如果回到进化框架的第一条原则，我们也能够深入讨论公司的目标问题。进化系统对实现目标来说具有鲜明和纯朴的逻辑——好的基因得到复制。任何模式的目标函数都必须保证其交互者能够生存并进行复制，任何其他的目标函数都会导致灭绝。在经济学当中，这意味着任何商业计划的目标都应该保证业务存活并扩展业务。管理层的职责是运用这一目标函数来运行商业计划。换句话来说，这意味着管理层的工作就是制定和执行计划，保证公司的业务能够长期持续发展。
公司目标不应是利润最大化，而是业务的长期持续发展。
到了20世纪初期，左派与主张政府大力干预经济的政策联系在一起，这些政策包括主张政府从完全拥有到部分拥有共产主义经济的资产和政府在社会主义市场中扮演监管角色，而右派则是自由市场的支持者。尽管这些术语的具体含义在不断演变，但左、右派广义上的分歧在整个20世纪中后期仍然没有改变：国家与市场的对立，社会自由主义与社会保守主义的对立，以及大众需求与个人权利的对立。
人类既不是卢梭笔下纯洁无私的生物，也不是休谟笔下无情自私的生物，而经济学家和道德哲学家亚当·斯密是对的——人类两者兼具。复杂经济学对强互惠准则所持的观点是，左派最终可以抛弃卢梭所认为的一切社会弊病都是社会的过错，并承认个人责任的作用。同样，右派也可以抛弃休谟的观点，即社会的建立前提是假设人都是无赖，并承认人类更慷慨的本能的作用。复杂经济学表明，个体行为只是其中一个因素。制度的突现行为是由个体行为和制度结构一同创造的，这就把我们引向了左、右派之间的下一场大辩论——市场作用与国家作用的对立。
左右之争实际是个全球问题，人性的问题。
人类历史上只创建了两种机制来促进陌生人之间的大规模经济合作——等级制度和市场。这两种机制中都包含了各种各样的执行方式，但最终都可以归结为一种或另一种。即使是较平等的组织形式，比如“公社和合作社，也包含某些形式的权力等级结构。从复杂经济学的角度看，资本主义经济和社会主义经济的关键区别在于，经济健康的最终仲裁者是市场还是等级制度。
无论是资本主义制度还是社会主义制度，等级制度内都有一个商业计划的分化、选择和扩大的过程。在资本主义经济中，这一过程发生在设置私营部门的公司中，就是工作中的“看得见的手”；而在社会主义经济中，这一过程发生在由国家直接或间接控制的组织机构中。在资本主义经济中，经济进化过程最终会进入到市场的“薄弱环节”，正是在这一环节，亚当·斯密的“看不见的手”最终决定了商业计划的选择和扩大。在社会主义经济中，市场的薄弱环节并不存在（或由国家主导），政府组织内部会作出商业计划选择和扩大的关键发展决策。
等级制度、市场是过去的两大法则，未来可能有区块链的一席之地。
研究人员在建立这些动态模型的时候通常会发现一个临界点：一旦某个群体中的不合作者和合作者人数之比超过阈值，就很难维持大规模的合作，从而落入“贫困陷阱”。这样的临界点意味着，历史的瞬息万变可能会将社会沿着低合作之路推入贫困陷阱，也可能将另一个拥有着同样合作倾向的社会引领上致富之路。因此，合作者和叛离者之间的动态互动会影响社会准则的进化以及整个社会的信任水平。文化不是一股一成不变的力量，相反，社会中的人在进行互动的同时文化也在进化——文化是历史的产物，而历史又是文化的产物。
帕特南把这两个地区之间产生巨大差异的根源归结为我们非常熟悉的一个话题：信任度低导致无法实现大规模合作。帕特南认为，信任程度的差异源于这两个地区的不同历史，可以追溯到中世纪时期，这一历史导致了两种截然不同的社会资本的传承。南部地区历史上实行的是君主制，等级森严、封闭、由教会控制。这样的等级结构认为民间组织和商业网络是对其权力的威胁，必须阻止它们的发展。而北部地区更加强调平等、共有、贸易自由，后来还受到了启蒙运动思想的影响。在这样的环境下，社会网络不断发展和繁荣。
合作创造财富，无法好好合作毁灭财富。