网络作为代理：经济复杂性的关系方法

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英文标题：
《Networks as Proxies: a relational approach towards economic complexity
  in the Roman period》
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作者：
Johannes Preiser-Kapeller
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最新提交年份：
2017
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英文摘要：
  Based on the assumption that economic complexity is characterised by the interactions of economic agents (who) constantly change their actions and strategies in response to the outcome they mutually create, this paper presents how network models can be used a proxies for the mapping, quantification and analysis of Roman economic complexity. Network analysis provides tools to visualise and analyse the inherent complexity of various types of data and their combination (archaeological, geographical, textual) or even of a single piece of evidence. Equally, the relational approach invites to a structural and quantitative comparison between periods, regions and the economic systems of polities and empires. An increasing number of proxies of this kind may allow us to capture the trajectories of economic complexity beyond metaphors.
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中文摘要：
基于经济复杂性以经济主体之间的相互作用为特征的假设，本文提出了如何将网络模型用作罗马经济复杂性映射、量化和分析的代理，经济主体（谁）根据其相互创造的结果不断改变其行动和策略。网络分析提供了可视化和分析各种类型数据及其组合（考古、地理、文本）甚至单个证据固有复杂性的工具。同样，关系方法要求在各个时期、地区和政治和帝国的经济体系之间进行结构性和定量比较。越来越多的此类代理可以让我们捕捉到经济复杂性的轨迹，而不仅仅是隐喻。
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分类信息：

一级分类：Physics        物理学
二级分类：Physics and Society        物理学与社会
分类描述：Structure, dynamics and collective behavior of societies and groups (human or otherwise). Quantitative analysis of social networks and other complex networks. Physics and engineering of infrastructure and systems of broad societal impact (e.g., energy grids, transportation networks).
社会和团体（人类或其他）的结构、动态和集体行为。社会网络和其他复杂网络的定量分析。具有广泛社会影响的基础设施和系统（如能源网、运输网络）的物理和工程。
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一级分类：Quantitative Finance        数量金融学
二级分类：General Finance        一般财务
分类描述：Development of general quantitative methodologies with applications in finance
通用定量方法的发展及其在金融中的应用
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PDF下载：
--> Networks_as_Proxies:_a_relational_approach_towards_economic_complexity_in_the_Ro.pdf (5.29 MB)

2022-5-31 06:05:12 上传

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关键词：复杂性 Quantitative interactions Applications Geographical

网络作为代理：罗马时期经济复杂性的关系研究方法*约翰内斯·普雷塞尔·卡佩勒，中世纪研究所，拜占庭研究部，奥地利科学院。电子邮件：约翰内斯。Preiser公司-Kapeller@oeaw.ac.atWebsite:http://oeaw.academia.edu/JohannesPreiserKapellerAbstract:基于经济复杂性以“经济主体（economicagents，简称：经济主体）不断改变其行为和策略以应对其相互创造的结果”的相互作用为特征的假设，本文提出了如何将网络模型作为映射、量化和分析阿曼经济复杂性的“代理”。网络分析提供了可视化和分析各种类型数据及其组合（考古、地理、文本）甚至单个证据的“固有”复杂性的工具。同样，关系方法要求对各个时期、地区以及政体和帝国的经济体系进行结构性和定量比较。越来越多的此类代理可以让我们捕捉到经济复杂性的轨迹，而不仅仅是隐喻。1系统、复杂性和网络“复杂性经济学”在过去三十年中已成为一个突出的话题；作为这一领域的先驱之一W.Brian Arthur，解释：“复杂性经济学建立在经济不一定处于均衡状态的基础上：经济主体（公司、消费者、投资者）不断改变他们的行为和策略，以应对他们相互创造的结果。（……）复杂性经济学因此看到经济在运动，永远“计算”自己——永远在构建重新开始。

在平衡经济学强调秩序、确定性、演绎和停滞的地方，复杂性经济学强调偶然性、不确定性、判断力和对变化的开放性。”由于Arthur主要指的是现代经济动态，人们可能会问，在罗马这样的现代经济框架中，“偶然性、不确定性、判断力和改变的开放性”有多大的地位。无论如何，“系统”的概念*本文件是在“拜占庭帝国（4至12世纪）巴尔干海岸的港口和登陆地”项目（SPP-1630“从罗马时期到中世纪的港口”的一部分）内编写的，该项目由德意志联邦储备银行资助；该项目与维也纳大学拜占庭和现代希腊研究所以及奥地利科学院拜占庭研究部中世纪研究所合作，在美因茨的R"omisch GermanischesZentralmuseum（RGZM）进行。项目负责人是Falko Daim教授（RGZM）。W、 亚瑟，《复杂性与经济》。牛津大学2015，1，另见89-102“过程和涌现不经济”。参见B.C.Beaudreau《经济复杂性的产生和演变》。《现代经济学》2（2011）266-278。关于经济的“系统”概念，其“自动生成”及其与其他“社会系统”的关系，参见N.Luhmann，Die Wirtschaft der Gesellschaft。美因河畔法兰克福，1994年，特别是43-90:Luhmann引用了H.R.Maturana（Autopoisesis，in:M.Zeleney【ed.】，Autopoisesis:a theory of living organization，New York 1981，21）和“复杂性”以及“网络”（其研究“对社区中的许多科学家来说（……）是复杂性研究的同义词）在历史文献中大量出现，甚至在考古学论文中出现了一段时间。

虽然在许多研究中，这些术语以更“隐喻”的方式使用，或作为其他传统叙事的新概念框架，但相当多的学者实际上也提到了它们的形式和数学基础。在这些方法中，我们发现：  试图识别定量数据中的统计“复杂性特征”（例如，一个地区内的定居点规模分布或更大群体中个人之间的财富分布，分别是时间序列，尤其是价格，但也包括代理数据），这样的一种平均分布模式（幂律、对数等）或非线性动力学指标（李亚普诺夫指数等）。此外提出了方程组，以便根据自生的定义捕捉这些动力学的基本因素：“有一些系统被定义为组成部分的生产网络的单元，它们（1）通过相互作用递归地生成并实现生产它们的网络；（2）在其存在的空间中，将此网络的边界作为参与网络实现的组件。”正如Arthur（复杂性与经济3）所强调的，“复杂性不是一种理论，而是一种科学运动，它研究系统中相互作用的元素如何创建总体模式，以及这些总体模式如何反过来导致相互作用的元素改变或适应”。参见Kl。Mainzer，思考不可理解性。物质、思维和人类的计算动力学。第五天。，柏林-海德堡2007；R、 A.Bentley–H.D.G.Maschner，《复杂系统与考古学》。盐湖城2003；T、 A.Kohler，《复杂系统与考古学》，载于：I.Hodder（编辑），《今日考古学理论》。

剑桥2012，93-123。有关历史学家的详细介绍，请参见J.L.Gaddis《历史的风景》。历史学家如何描绘过去。牛津大学，2002年。N、 约翰逊，简单的复杂性。复杂性理论的清晰指南。伦敦2009，13。有关经济复杂性的网络分析方法的概述，请参阅A.Chaterjee–B.K.Chakrabarti（编辑），《市场和商业网络的经济物理学》。海德堡-纽约，2007年；M、 O.Jackson，《社会与经济网络》（Social and EconomicNetworks）。普林斯顿-牛津2008；S、 Sinha等人，《经济物理学》。Weinheim 2010，特别是203-243；D、 Easly–J.Kleinberg，《网络、人群和市场》。关于高度互联世界的推理。剑桥2010；D、 Knoke，经济网络。剑桥2012。比照例如I.Malkin，一个小希腊世界。古地中海的网络。《牛津2011》，以及《I.Malkin–Ch.Constantakopoulou–K.Panagopoulou》（编辑）、《地中海的希腊和罗马网络》中的大部分贡献。伦敦–纽约，2009年。参见第页。A、 Brown，使用Laypunov指数测量混沌，摘自：L.D.Kiel–E.Elliott（编辑），《社会科学中的混沌理论》。基础和应用。安娜堡1997，53-66；H、 坎茨-第。Schreiber，非线性时间序列分析。剑桥^22004；H、 Thome，Zeitreihenanalysis。这是埃因弗隆·弗索齐亚维斯·森查特勒和史学家。慕尼黑-维也纳，2005年；Sinha等人，《经济物理学》83-129（关于分布模式）。有关古希腊经济增长代理数据研究的调查，请参见J.Ober，富有的希腊。《经济不对称杂志》8/1（2011年6月）1-38，罗马：A.Wilson，《通过代理量化罗马经济表现：陷阱和潜力》，载于：F.de Callata"y（编辑），《古地中海历史中的长期量化》（Pragmateiai 27）。Bari 2014，147-167；A、 鲍曼-A。

威尔逊，《量化罗马经济：一体化、增长、衰退？》？，A.Bowman–A.Wilson（编辑），《量化罗马经济：方法与问题》。牛津大学2009，3-83；W、 M.Jongman，《重建罗马经济》，摘自：L.Neal–J.G.Williamson，《剑桥资本主义史》。第1卷。资本主义的兴起：从古代起源到1848年。剑桥2014，75-100。从这些模型中产生的模式与观测数据之间的对应关系（自上而下方法）。  在网络模型的帮助下，调查、绘制和分析历史或考古证据中记录的各种元素（个人、群体、定居点、政治，但也包括对象或语义）之间的联系和相互作用，网络模型的形式为带有“节点”和“联系”的图形，以及它们的时空动态。再次，确定了统计“复杂性特征”（例如节点间链路数量的分布模式），并提出了在不断增长或变化的网络中出现复杂性的模型（例如。

g、 ，优先依恋的机制，导致节点之间在“中心性”方面的不平等性增加（详见下文）。  在基于代理的模型的帮助下，在模拟（空间）环境中，根据一组（通常相对简单）的规则，在多个时间步内，捕捉“自下而上”的复杂系统动力学的实验。再次，将此类模型的新兴统计特性与观测数据进行比较，以确定其解释价值。在一些情况下，这些方法是结合在一起的。然而，尽管所有的数学和计算机都很复杂，与以往的任何其他研究一样，它们依赖于历史（主要是文字）或考古证据的密度和质量。尽管它们可以为任何常规分析提供对过程和模式的洞察，但对其启发性解释价值的任何评估都依赖于它们对“真实”数据的检查。正如我将要演示的那样，网络分析提供了一些工具来可视化和分析各种类型的“真实”历史和考古数据及其RCF的“固有”复杂性。W、 社会动力学：社会科学中数学建模的系统方法。米内奥拉，纽约，2006年。有关历史现象的应用，请参见P.Turchin，《历史动力学：国家兴衰的原因》。普林斯顿2003。关于个体代理人经济行为的实际“复杂性”，参见《行为经济学导论》。纽约，2008年。对于古代经济，参见B.Schefold，《现代经济学对古代资本主义形式的适用性：一些理论考虑和文本证据》。

《经济不对称杂志》8/1（2011年6月）131-163，他认为“仍然有很好的理由认为古人的经济合理性与我们的经济合理性有很大的不同，可以预期主流经济学和对古代经济学的分析或口头近似之间在经济过程的描述上存在差异。”参见现在的M.Madella–B.Rondelli，《模拟过去：通过计算机模拟来探索变革》。《考古方法与理论杂志》专刊21（2）（2014）。有关更一般的概述，请参阅Sinha等人的《经济物理学》147-203（附进一步文献）。例如，请参见：A.Collar–F.Coward–T.Brughmans–B.J.Mills，the Connected Past：考古学中网络的关键和创新方法。《考古学方法与理论杂志》特刊22（1）（2015）。结合（考古、地理、文本）甚至是单一证据，从而产生了广泛的“复杂性代理”。1.1关系方法：如何对网络进行建模和分析，以及如何衡量网络的复杂性。一般来说，网络理论假设“不仅关系重要，而且它们是以重要的方式组织起来的，这个或那个（节点）在其关系方面有一个有趣的位置。”网络分析的一个中心目标是确定关系的结构，这些结构产生于个人、群体或站点之间的交互和连接的总和，同时影响卷入这种关系的每个人的行动范围。

为此，系统地收集有关利益实体之间相互作用和关系的类别、强度、频率和动态的数据，以便进行进一步的数学分析。这些信息以矩阵（带行和列）和图（带节点[顶点]和边[链接]）的形式组织，它们不仅是数据收集和可视化的工具，也是进一步数学运算的基础（基于矩阵代数和图论）。一旦创建了可量化的网络模型，就可以在三个主要层次上进行结构分析：*单节点层次；相应的度量考虑到节点的直接“邻域”，例如“度”，它度量一个节点到其他节点的直接链接的数量，或者由于itsCl，一个节点在整个网络中的相对中心度。Lemercier，den Geschichtswissenschaften中Netzwerkanalyse的形式方法：Warum und Wie？，地址：A.Müller–W.Neurath（编辑），Historische Netzwerkanalysen，"Osterreichische Zeitschrift fürGeschichtswissenschaften 23/1（Innsbruck，Vienna，Bozen 2012）16–41，此处22。参见T.Brughmans，《通过网络思考：考古学中形式网络方法的回顾》。《考古学方法与理论杂志》20（2012）623-662，《奇纳佩特（编辑）的贡献》，《考古学网络分析》。区域互动的新方法。《考古学中的网络：现象、抽象、表征》，牛津大学2013年版，A.科勒-F.科沃德-T.布鲁曼斯-B.J.米尔斯，摘自：A.科勒-F.科沃德-T.布鲁曼斯-B.J.米尔斯，《互联的过去：考古学中网络的关键和创新方法》。

《考古方法与理论杂志》（Journal of Archemical Method and Theory）第22（1）（2015）1-31期特刊，用于概述概念和工具以及进一步的参考文献，以及T.Brughmans–A.Collar–F.Coward（eds.）《关联的过去》。考古学和历史网络研究面临的挑战。牛津2016。有关网络理论的基本内容，请参见Knoke，《经济网络》21-24。St.Wassermann–K.Faust，《社会网络分析：方法与应用》，《社会科学中的结构分析》，剑桥，1994年，92-166；Ch.Prell，《社交网络分析》。历史、理论和方法。洛杉矶-伦敦，2012年9月16日；A、 -L.Barabási，网络科学。剑桥2016，42-67；J、 A.Fuhse，Soziale Netzwerke。Konzepte和Forschungsmethoden。康斯坦茨-慕尼黑2016，41-57。Collar–Coward–Brughmans–Mills，《考古学中的网络》17-25还包括一个最有用的网络分析基本术语和概念词汇表，以及对考古学中网络模型的潜力和缺陷的平衡讨论。对于历史研究，这方面最好的讨论是Lemercier，FormalMethoden der Netzwerkanalyse。瓦瑟曼（Wassermann）——浮士德，《社交网络分析》（Social Network Analysis）178-183；W、 de Nooy–A.Mrvar–Vl。Batagelj，《探索社会网络分析与Pajek》（社会科学中的结构分析）。剑桥大学，2005年，63-64岁；M、 在其他未连接的节点之间的许多或少数可能路径上的位置——“中间性”的度量，可以解释为潜在的中介。中心性的另一个重要指标是“紧密度”，它衡量一个节点和所有其他节点之间所有路径的长度。节点越“近”，其与所有其他节点的总距离和平均距离就越低。