这一讲要回答三个问题：

  1. 没有人指挥，价格为什么会停在某个位置？
  2. 为什么停下来的地方是稳定的？
  3. 价格到底在"说“什么？

前两讲，我们分别看了买家和卖家：买家愿意付多少钱，卖家至少要多少钱才肯卖。这一讲，我们把两边放在同一张桌子上。

一、一辆二手自行车，该标多少钱？

六月，你要毕业了。你有一辆骑了三年的自行车，想在离校前卖掉。

你该标多少钱？

你先标了 900。三天过去，没人理你。你降到 700，有人来问，但一听价格就走了。你降到 100，半小时就被一个人买走了，他还笑着说"谢谢学长”。

你站在原地，有点后悔。

先别急着怪自己。我想让你注意刚才发生的事：你一直在"试"。 你不知道别人愿意出多少钱，也不知道别的卖家怎么标价，你只能标一个价，看看市场怎么回应。

大学城里有几十个人在做同样的事。没有任何人知道全部的信息，也没有任何人在指挥。可是到了毕业季结束，同样的车，大家卖的价格往往都差不多。

这个"差不多"是怎么来的？ 这就是这一讲要弄清楚的事。

二、先把两边的底牌摊开

为了讨论得清楚，我们把市场缩小：只有 8 个买家和 8 个卖家，每个买家最多买一辆，每个卖家最多卖一辆。

先假设我们有"上帝视角"，能看到每个人心里的数字：

1 2 3 4 5 6 7 8
买家的最高愿付价（元） 900 800 700 600 500 400 300 200
卖家的最低接受价（元） 150 250 350 450 550 650 750 850

这两行数字，正是前两讲里需求和供给的来源。买家的最高愿付价，排好序就是需求：价格越高，愿意买的人越少。卖家的最低接受价（也就是他的成本，包括他自己的机会成本），排好序就是供给：价格越高，愿意卖的人越多。

先猜一猜。 在这个市场里，最后会成交几辆？价格大概会落在哪个范围？

先想一个答案，再往下看。

怎么想？你可以一对一对地配：

  • 第 1 个买家（愿付 900）和第 1 个卖家（最低 150）：能谈成，中间有 750 的空间。
  • 第 2 个：800 对 250，能谈成。
  • 第 3 个：700 对 350，能谈成。
  • 第 4 个：600 对 450，还能谈成，空间 150。
  • 第 5 个：500 对 550，不行。买家最多愿意出 500，卖家至少要 550。

所以最多成交 4 辆。价格应该在哪？第 4 个买家愿付 600，第 5 个买家只愿付 500；第 4 个卖家最低 450，第 5 个卖家最低 550。价格只要比 500 高（让第 5 个买家出不起），又比 550 低（让第 5 个卖家不愿卖），同时在 450 到 600 之间（让前 4 对都愿意成交），就刚好把这 8 个人分成"成交的 4 对"和"没成交的 4 个人"。

所以价格应该落在 500 到 550 之间。

这里有一个细节，第一次读可能会觉得别扭：为什么是一个范围，不是一个具体的数？因为我们只有 8 个人，数据是一格一格的。人越多，台阶越密，这个范围就越窄，最后缩成一个点。后面的模拟里你会看到这一点。

三、价格不对的时候，发生了什么

现在把"上帝视角"收起来。假设你是一个普通的卖家，你看不到别人的数字，你只能标一个价。我们看看价格标得"不对"时，市场长什么样。

3.1 标得太高：卖不掉的人

假设大家都标 620。

  • 愿意买的人：愿付价 ≥ 620 的，只有 900、800、700 这三个，共 3 个。
  • 愿意卖的人：成本 ≤ 620 的，有 150、250、350、450、550，共 5 个。

5 个人想卖，只有 3 个人想买。有 2 辆车卖不掉。 这叫供过于求（也叫过剩）。

现在站在卖家的角度想想：你是那个成本 550、没卖掉的卖家。你的车放在那里，一分钱都赚不到。但你很清楚，只要卖出去的价格超过 550，你就赚了。

隔壁有个愿付 600 的买家，嫌 620 太贵，转身走了。你喊住他：“590，卖你。”

他赚了 10 块（600 − 590），你赚了 40 块（590 − 550）。交易成立，两个人都更好。 而你们做成这笔交易的唯一阻碍，是 620 这个价格定得太高。

价格被一个个这样的"小动作"压下来。没人命令谁降价，每个没卖掉的卖家都有动力这么做。

3.2 标得太低：抢不到的人

再假设大家都标 320。

  • 愿意买的人：愿付价 ≥ 320 的，有 900、800、700、600、500、400，共 6 个。
  • 愿意卖的人：成本 ≤ 320 的，只有 150、250，共 2 个。

6 个人想买，只有 2 辆车。缺 4 辆。 这叫供不应求（也叫短缺）。

站在买家的角度：你是愿付 600 的买家，今天没抢到车。你怎么办？你可以对一个成本 450 的卖家说：“我出 480，卖我。“他本来在 320 的价格下不愿意卖，现在愿意了。你赚了 120，他赚了 30。

这样一来，价格被一个个这样的"小动作"推高。

3.3 两种力量的结果

把上面两件事放在一起看：

  • 价格太高 → 有人卖不掉 → 卖家降价
  • 价格太低 → 有人抢不到 → 买家加价

那么，有没有一个价格，两种压力都不存在？

有。把价格定在 520：

  • 愿意买的：900、800、700、600，共 4 个，他们都买得到。
  • 愿意卖的：150、250、350、450，共 4 个，他们都卖得掉。
  • 没买到车的人（愿付价 500 及以下）：520 超过了他们愿意付的价格，他们本来就不想买。
  • 没卖掉车的人（成本 550 及以上）：520 低于他们的成本，他们本来就不想卖。

每个人都得到了他在这个价格下想要的东西。 没有人愿意单方面改变自己的行为。

这个价格，叫均衡价格，对应的成交数量叫均衡数量：

均衡（equilibrium）：在这个价格上，想买的数量恰好等于想卖的数量，没有人想单方面改变。

我们先把图画出来，把上面的三个价格放到同一张图里：

大学城二手自行车市场

图里蓝色是需求，橙色是供给。红线是 620 和 320 两种"不对"的价格：红线的长度，就是过剩或短缺的数量。绿色小块是均衡：只有这个价格，两条曲线在这里相遇。

3.4 为什么叫"均衡”

“均衡"这个词来自物理。想象一颗弹珠放在碗里。你推它一下，它会来回晃，但最后总会回到碗底。碗底就是它的均衡位置。

价格也是这样：如果它偏高，卖不掉的人会把它拉下来；如果它偏低，抢不到的人会把它推上去。偏离均衡的价格，自己会被拉回来。

这里我要先停一下，说清楚一个容易混淆的地方：

均衡不等于"好”，也不等于"公平”。 它只回答一个问题：价格最后会停在哪？ 它不回答"这样合不合理"。如果有一个穷学生愿付的价格只有 200，他在这个市场里永远买不到车。这是均衡的结果，但你可能觉得不公平。这是另一个问题（价值判断），我们会在后面的讲里分开谈。

均衡也不等于"不动"。 均衡价格上，每天仍然有人成交，有人进场，有人离开。均衡是指没有人想改变自己的决定，不是指一切静止。

小结： 价格太高会有过剩，推动降价；价格太低会有短缺，推动涨价；两种压力都消失的地方，就是均衡。

四、让代码替你算一遍

我们把刚才的推理写成代码：算每个价格下想买和想卖的人数，找出均衡区间，再让"试探调价"自己走一遍。

import numpy as np

# 大学城的二手自行车：每个买家最多买一辆，每个卖家最多卖一辆
wtp  = np.array([900, 800, 700, 600, 500, 400, 300, 200])   # 买家的最高愿付价
cost = np.array([150, 250, 350, 450, 550, 650, 750, 850])   # 卖家的最低接受价

def demand(p):  return int(np.sum(wtp  >= p))   # 价格是 p 时，愿意买的人数
def supply(p):  return int(np.sum(cost <= p))   # 价格是 p 时，愿意卖的人数

print("价格   想买  想卖  差额(想买-想卖)")
for p in [320, 620, 520]:
    d, s = demand(p), supply(p)
    print(f"{p:4d}  {d:4d}  {s:4d}  {d - s:+d}")

# 扫一遍价格，看哪些价格能让买卖双方恰好对上
clearing = [p for p in range(0, 1001, 10) if demand(p) == supply(p)]
print("\n能出清的价格（步长 10）：", clearing)

# 试探调价：多了就降，缺了就涨
def adjust(p, step=20, rounds=30):
    path = [p]
    for _ in range(rounds):
        gap = demand(p) - supply(p)
        if gap == 0:
            break
        p += step * gap
        path.append(p)
    return path

print("\n从 100 开始：", adjust(100))
print("从 900 开始：", adjust(900))

输出：

价格   想买  想卖  差额(想买-想卖)
 320     6     2  +4
 620     3     5  -2
 520     4     4  +0

能出清的价格（步长 10）： [510, 520, 530, 540]

从 100 开始： [100, 260, 360, 420, 460, 480, 500, 520]
从 900 开始： [900, 760, 660, 600, 580, 560, 540]

对一对：320 元时 6 个人想买、2 个人想卖，和我们手算的一样；620 元时是 3 对 5；520 元时 4 对 4。能出清的价格是 510 到 540，正好落在我们推出来的 500 到 550 里面（两端 500 和 550 本身有人刚好在临界点上，所以不算）。

最后两行是这一节最有意思的地方。我们让价格自己"试"：缺得越多，涨得越多；多得越多，降得越多。

  • 从 100 开始，价格一路涨：100 → 260 → 360 → … → 520，停在了均衡区间里。
  • 从 900 开始，价格一路降：900 → 760 → 660 → … → 540，也停在了均衡区间里。

不管你从哪里出发，价格都会走到同一个地方。 这就是均衡"稳定"的意思。

补一句诚实的说明：这里"根据差额调价"是一个简化。现实里没有一个人在算全市场的差额，每个摊主只是看着自己的货卖得快不快，凭感觉调价。后面的模拟会去掉这个简化，让没有任何人知道全局的情况下，价格还能不能停在合适的位置。

五、环境变了，价格怎么跟着变

均衡不是一个固定的数，它取决于买家和卖家各自的底牌。底牌一变，均衡就跟着变。

5.1 四种变化

现在，我们让市场发生四种变化。先猜：每种变化，价格和成交数量会往哪边走？

  1. 需求增加：开学季，新生急着买车，每个买家都比原来多愿意付 200 元。
  2. 需求减少：天气变冷，没人想骑车，每个买家都比原来少愿意付 200 元。
  3. 供给增加：毕业季，卖家急着离校，每个人的最低接受价都比原来低 100 元。
  4. 供给减少：学校清理违规摊位，卖家要多花时间和风险，每个人的最低接受价都比原来高 200 元。

先在心里写下四个答案，再看结果。

5.2 让代码算出来

import numpy as np

wtp  = np.array([900, 800, 700, 600, 500, 400, 300, 200])   # 买家的最高愿付价
cost = np.array([150, 250, 350, 450, 550, 650, 750, 850])   # 卖家的最低接受价

def equilibrium(wtp, cost):
    """返回 (成交数量, 价格下限, 价格上限)：买家从高到低、卖家从低到高，一对一对地配。"""
    b, s = np.sort(wtp)[::-1], np.sort(cost)
    q = int(np.sum(b >= s))
    lo = max(s[q - 1], b[q] if q < len(b) else -np.inf)   # 不低于：最后成交卖家的成本、第一个没买到的人的愿付价
    hi = min(b[q - 1], s[q] if q < len(s) else  np.inf)   # 不高于：最后成交买家的愿付价、第一个没卖掉的人的成本
    return q, lo, hi

cases = {
    "起点":                               (wtp,       cost),
    "需求增加（买家都多愿付 200）":        (wtp + 200, cost),
    "需求减少（买家都少愿付 200）":        (wtp - 200, cost),
    "供给增加（卖家成本都降 100）":        (wtp,       cost - 100),
    "供给减少（卖家成本都升 200）":        (wtp,       cost + 200),
    "两边同时增加：需求 +200，成本 -100":  (wtp + 200, cost - 100),
    "两边同时增加：需求 +50，成本 -150":   (wtp + 50,  cost - 150),
}
for name, (w, c) in cases.items():
    q, lo, hi = equilibrium(w, c)
    print(f"{name}  ->  成交 {q} 辆，价格 {lo} ~ {hi}")

输出：

起点  ->  成交 4 辆，价格 500 ~ 550
需求增加（买家都多愿付 200）  ->  成交 5 辆，价格 600 ~ 650
需求减少（买家都少愿付 200）  ->  成交 3 辆，价格 400 ~ 450
供给增加（卖家成本都降 100）  ->  成交 5 辆，价格 450 ~ 500
供给减少（卖家成本都升 200）  ->  成交 3 辆，价格 600 ~ 650
两边同时增加：需求 +200，成本 -100  ->  成交 6 辆，价格 550 ~ 600
两边同时增加：需求 +50，成本 -150  ->  成交 5 辆，价格 450 ~ 500

把前五行画出来：

四种曲线移动后的均衡变化

整理成一张表：

变化 价格 数量
需求增加 上升 上升
需求减少 下降 下降
供给增加 下降 上升
供给减少 上升 下降

5.3 这张表里最重要的一个发现

请盯着这张表的价格一列看：上升出现了两次，一次是"需求增加"，一次是"供给减少"。

也就是说：价格上涨，既可能是因为想买的人变多了，也可能是因为能卖的东西变少了。 单看价格，你分不出是哪一种。

那怎么分？看数量：

  • 价格涨、数量也涨 → 多半是需求增加
  • 价格涨、数量跌 → 多半是供给减少

下次你在新闻里看到"某某涨价了"，先别急着说"大家都在抢"，先问一句：成交的数量呢？

一个真实的例子：2018 年 8 月，中国出现首例非洲猪瘟疫情。此后生猪存栏和能繁母猪存栏下降，2019 年猪肉价格大幅上涨。这是价格上涨，同时数量（猪的供应量）下降，所以是供给减少，而不是人们突然多吃了很多猪肉。（以上脉络来自当时的媒体和行业报道，具体涨幅请以国家统计局的原始数据为准，这里不引用百分比。）

5.4 一个容易混的区分：沿着曲线走 vs. 曲线整体移动

这里有一个很多人会弄混的区分，我们花一点时间说清楚。

  • 价格变了，导致买的人变多或变少：这是沿着同一条需求曲线移动。在表里，这叫"需求量的变化"。比如你把车从 620 降到 520，愿意买的人从 3 个变成 4 个，这是同一条需求曲线上的两个点。
  • 买家的底牌整体变了（每个人都更愿意付钱，或者更不愿意）：这是整条曲线移动。在表里，这叫"需求的变化"。比如开学季，每个买家都多愿意付 200。

上面这张表里的四种情形，都是整条曲线移动。而价格从 320 到 620 的变化，只是沿着曲线走。

这个区分的实用意义是：价格上涨不会"引起"需求增加。 价格涨，只会让沿曲线的需求量下降。需求增加，是曲线本身往外移了。

5.5 两条曲线同时移动

如果需求和供给同时变化，会怎样？看代码最后两行：

  • 需求 +200，成本 −100（两边都在增加，需求增加得更多）：成交 6 辆，价格 550 到 600，价格上升。
  • 需求 +50，成本 −150（两边都在增加，供给增加得更多）：成交 5 辆，价格 450 到 500，价格下降。

两种情形下数量都在上升，价格却一涨一跌。规律是：

同时发生 数量 价格
需求增加 + 供给增加 上升（确定） 不确定
需求增加 + 供给减少 不确定 上升（确定）
需求减少 + 供给增加 不确定 下降（确定）
需求减少 + 供给减少 下降（确定） 不确定

为什么？因为每种移动，都把价格或数量推向一个确定的方向。两种移动叠加时，方向一致的那个变量，结果是确定的；方向相反的那个变量，要看哪边的力量更大。

六、价格在"说"什么

到这里，我们已经知道价格怎么形成、怎么变化。现在回到开头那个问题：大学城里没有人知道全部信息，为什么大家卖的价格差不多？

6.1 信息被压缩进了一个数

想一想你卖车时，需要知道什么？

你不需要知道：有多少新生要来、哪个买家的钱包有多厚、别的卖家的成本是多少、学校有没有新规定。

你只需要知道一个数：市场上同样的车，大家卖多少钱。

这一个数里，已经包含了所有这些信息：新生多了，买家愿付价高了，价格就涨。学校整治摊位，卖家成本高了，价格也涨。你不用知道为什么涨，你只要知道"涨了"，就能做出恰当的决定：多拿一辆车来卖、少买一辆车、晚点再出手。

这个想法最早被系统地讲清楚，是奥地利裔经济学家 Friedrich Hayek 在 1945 年发表在 American Economic Review 上的文章 The Use of Knowledge in Society。他用了一个假想的例子：假设世界某个地方，锡这种原料出现了新的用途，或者某个锡矿出了事故。锡的使用者完全不需要知道到底是哪一种原因。他们只需要看到一件事：锡的价格涨了。于是，每一个使用锡的人都会省着点用，而且这样做的人遍布全世界，没有人下过命令。

价格做了一件什么事？它把分散在无数人脑子里的信息，压缩成了一个所有人都看得见的数字。

6.2 价格同时做三件事

把这个想法拆开，价格其实同时在做三件事：

  1. 传递信息：告诉所有人，这个东西现在有多稀缺。
  2. 提供激励：价格涨了，卖家有动力多卖、买家有动力少买；价格跌了，反过来。
  3. 分配资源：在价格面前，愿意付更高价（愿付价更高）的人，得到这件东西。

第一讲里，我们说稀缺是一切的起点。现在你可以看到：价格，是社会处理稀缺的一种方式。 它不是唯一的方式（还可以排队、抽签、按身份分配），但它是一种不需要任何人了解全局、也能自动运转的方式。

6.3 一个比喻：剪刀

有一个经济学里很有名的老问题：价格是由需求决定的，还是由供给决定的？

19 世纪末的英国经济学家 Alfred Marshall 在 1890 年的《经济学原理》里，用了一个比喻回答：这就像问"一把剪刀剪开纸，是上面的刀刃在剪，还是下面的刀刃在剪？"

两片刀刃缺一不可。价格由需求和供给共同决定，缺了任何一边，都说不清它为什么停在那里。所以，“价格由成本决定”，和"价格由需求决定"，都只对了一半。

七、没有拍卖师，也行得通吗？

第四节里，我们让价格"根据差额调整"，好像有一个人在统计全市场的情况。现实里没有这样的人。

那么，如果没有任何人知道全局信息，市场还能找到合适的价格吗？

7.1 一个极端的实验

我们做一个极端的模拟：让交易者完全没有智能。

  • 100 个买家，愿付价随机，在 0 到 100 之间。
  • 100 个卖家，成本随机，在 0 到 60 之间（卖家整体比买家便宜，所以均衡价会偏低，不在正中间的 50）。
  • 每次，随机碰到一个买家和一个卖家，各自随机报一个价。如果买家的出价 ≥ 卖家的要价，就成交，成交价取中间，双方退出。
  • 碰面一共 40000 次，然后收摊。

交易者没有记忆，不学习，不知道别人怎么想。我们比较两种"随机交易者"：

  • 不亏本的随机交易者：买家的出价随机，但不会高于自己的愿付价；卖家的要价随机，但不会低于自己的成本。
  • 完全随便报价的交易者：想报多少报多少，不管自己亏不亏。
import numpy as np

def run(seed, budget_rule, n=100, max_meetings=40_000):
    rng = np.random.default_rng(seed)
    wtp  = rng.uniform(0, 100, n)            # 100 个买家的愿付价：0~100
    cost = rng.uniform(0, 60, n)             # 100 个卖家的成本：0~60（卖家整体更便宜）

    # 理论预测：排序配对，数一数能成交几对
    b, s = np.sort(wtp)[::-1], np.sort(cost)
    q_star = int(np.sum(b >= s))
    p_star = (b[q_star - 1] + s[q_star - 1]) / 2
    best = float(np.sum(b[:q_star] - s[:q_star]))      # 最大可能的总收益

    buyers, sellers = list(range(n)), list(range(n))
    prices, total = [], 0.0
    for _ in range(max_meetings):                        # 一共碰面这么多次，之后收摊
        if not buyers or not sellers:
            break
        bi, sj = rng.integers(len(buyers)), rng.integers(len(sellers))
        i, j = buyers[bi], sellers[sj]                   # 随机碰到一个买家和一个卖家
        if budget_rule:   # 买家不出到愿付价以上，卖家不要价到成本以下
            bid, ask = rng.uniform(0, wtp[i]), rng.uniform(cost[j], 100)
        else:             # 完全随便报价
            bid, ask = rng.uniform(0, 100),    rng.uniform(0, 100)
        if bid >= ask:                                   # 谈拢了：成交，双方退出
            prices.append((bid + ask) / 2)
            total += wtp[i] - cost[j]
            buyers[bi] = buyers[-1];   buyers.pop()
            sellers[sj] = sellers[-1]; sellers.pop()
    return q_star, p_star, len(prices), np.mean(prices), total / best

# 先看一次具体的运行
q, p, k, avg, eff = run(seed=1, budget_rule=True)
print(f"理论预测：成交 {q} 对，均衡价约 {p:.1f}")
print(f"随机交易：成交 {k} 对，平均成交价 {avg:.1f}，总收益是最大值的 {eff:.1%}")

# 再换 200 个随机种子，比较两种"随机交易者"
for name, rule in [("不亏本的随机交易者", True), ("完全随便报价的交易者", False)]:
    effs, errs, p_stars = [], [], []
    for sd in range(200):
        q, p, k, avg, eff = run(sd, rule)
        effs.append(eff); errs.append(abs(avg - p)); p_stars.append(p)
    print(f"{name:<10} 总收益达到最大值的 {np.mean(effs):6.1%}，成交价平均偏离均衡价 {np.mean(errs):4.1f}")
print(f"对照：如果一律猜 50，偏离均衡价 {np.mean([abs(50 - p) for p in p_stars]):.1f}")

输出：

理论预测：成交 65 对，均衡价约 37.9
随机交易：成交 72 对，平均成交价 44.2，总收益是最大值的 95.7%
不亏本的随机交易者  总收益达到最大值的  94.1%，成交价平均偏离均衡价  6.1
完全随便报价的交易者 总收益达到最大值的  64.4%，成交价平均偏离均衡价 12.7
对照：如果一律猜 50，偏离均衡价 12.5

7.2 怎么读这组数字

我们一条一条看，因为这里有一个很容易读错的地方。

第一，总收益。 “总收益"是所有成交的买家愿付价减去卖家成本的总和，它衡量了这个市场"用得好不好”。理论上的最大值，是只让最合适的那 65 对成交。

  • 不亏本的随机交易者，拿到了最大值的 94.1%。
  • 完全随便报价的交易者，只拿到 64.4%。

这是这个实验最重要的发现：交易者再没有智能，只要有一条"不亏本"的底线，市场就能把资源配置得相当不错。（这并不是说只有这一个条件才重要，只是在这个简单的设定里，这条底线起了最关键的作用。）

第二，价格。 这里要小心。不亏本的随机交易者，成交价平均偏离均衡价 6.1；完全随便报价的是 12.7。可是，“一律猜 50"这个毫无信息的办法，偏离是 12.5。

也就是说：不亏本的规则，把价格的误差缩小了大约一半，但价格并没有精确地落在均衡价上。 单次运行也是这样：理论均衡价约 37.9，平均成交价是 44.2。

第三，为什么总收益不是 100%？ 单次运行里，成交了 72 对，但理论上只应该成交 65 对。多出来的 7 对，是"不该成交"的：随机碰面不能保证愿付价最高的买家碰上成本最低的卖家，有些成交占了更合适的人的位置。

这个实验告诉了我们什么，又没有告诉我们什么？

它告诉我们：均衡的好处，很大一部分来自市场的结构（每个人都不愿意亏本地做交易），不需要每个人都聪明。

它没有告诉我们：价格能被这个机制准确地"找到”。在这个模拟里，交易者既不学习，也看不到别人的报价。要想让价格收敛得更准，需要让交易者看到别人的报价并作出调整。这正是下面要说的实验证据，也是实验 70 要做的事：把"看别人的报价、调整自己的报价"加进模拟，看价格能不能收敛得更准。

7.3 真实的实验证据

这类研究有一段经典的历史。

1962 年，Vernon Smith 在 Journal of Political Economy 发表了一系列市场实验：他让参与者扮演买家和卖家，每个人只知道自己的私人价值或成本，所有的出价和要价都被公开记录下来，价格就在报价的相互调整中形成（这种规则叫双向拍卖）。结果是：即使参与者没有经验、人数不多、也不知道别人的底牌，价格仍然能很快地靠近理论预测的均衡价。

三十多年后，Dhananjay Gode 和 Shyam Sunder 在 Journal of Political Economy（1993，第 101 卷第 1 期，119–137 页）发表了一项著名的研究，就是用没有智能的程序（零智能交易者）代替人类。他们报告说，只要加上"不亏本"这一条约束，市场的配置效率就能接近 100%。

注意两点：

  • 他们的机制是连续的双向拍卖，不是我上面用的"随机碰面一次谈成"，所以我模拟出的 94% 和他们的数字不同，这是正常的。
  • 这项研究发表以后，后续文献有不少争论：有的研究认为"不亏本"这条约束其实已经隐含了基本的理性；也有研究发现，在某些设定下价格并不能收敛到均衡价。我上面的结果也看到了这一点：价格没有精确收敛。

所以更稳妥的结论是：市场的结构，能让人"不太聪明"也达到不错的配置效率；而价格要精确地找到均衡，通常还需要信息的公开和交易者的学习。

八、局限与争议

8.1 均衡回答"会停在哪"，不回答"该不该停在那"

这一点前面提到过，这里再强调一次。均衡是一个描述，不是一个评价。

在我们的自行车市场里，均衡是 4 辆车、价格 500 到 550。愿付价低于这个区间的买家买不到车。这是均衡的结果，但"这样公平不公平"“要不要干预”，是另一个层面的问题。

我们会在后面的讲里，一步一步地分开看：**事实层面（实证）会发生什么，和价值层面（规范）**该怎么办。第 04 讲会专门讲这两者的区别。

8.2 调整需要时间：猪周期

我们前面说"价格偏离均衡，会被拉回来"。但被拉回来需要时间，而且有时会拉过头。

猪肉市场是一个很典型的例子。养猪从补栏（买进小猪）到出栏（卖出肥猪），要好几个月。看到价格高，养殖户会补栏、扩大产能。但这些猪要几个月之后才会上市，那时如果大家差不多是同一时间补的栏，供给就会一下子涌出来，价格又从高位跌下来。（这是一个简化的解释，真实的价格走势还受疫病、政策、饲料成本等很多因素影响。）

据当时的报道：2018 年非洲猪瘟疫情之后，生猪产能下降，猪价在 2019 年大涨；之后产能逐步恢复，到 2021 年 6 月，能繁母猪存栏已经超过了 2017 年的水平；2021 年猪价转入下跌，国家发改委还启动了托市收储。（再次说明：以上是媒体报道的脉络，涨跌幅度请以官方数据为准。）

这种"涨了扩产，扩产后又跌"的反复，叫周期。它说明：价格传递信息是有延迟的，信息到达生产者的时候，可能已经过时了。

8.3 这些结论依赖的假设

我们这一讲讨论的是一个很"干净"的市场：

  • 买家和卖家都很多，每个人都小到无法影响价格（经济学管这叫"价格接受者"）。
  • 所有的车都一样，买家不挑剔。
  • 交易没有摩擦：不需要找人、不需要谈判成本。

现实里，这些假设会被打破。只有一家企业卖某种东西时，它自己就能定价（垄断，第 14 讲）；几家企业互相盯着对方时，情况又不一样（寡头，第 16 讲）；买卖双方的信息不一样多时，市场甚至可能崩塌（第 20 讲）。

这一讲给你的是一个基准。后面的讲，是看偏离这个基准的时候，会发生什么。

8.4 实验证据的局限

Smith 的课堂实验，是在人数不多、规则清晰、信息公开的条件下做的。真实的市场更复杂。所以它能说明"这样的机制可以让价格靠近均衡"，不能证明"所有真实市场一定会这样"。

8.5 常见的误用

误用 正确的想法
“价格是供求决定的，所以它就是公平价格” 均衡是描述，不是评价。公平与否是另一个问题
“价格上涨，说明需求增加了” 价格上涨也可能是供给减少。看数量才能分清
“需求量变了，就是需求变了” 价格变化只会让需求量沿着曲线变；买家的底牌整体变了，曲线整条移动，才叫需求变化
“短缺就是东西绝对不够多” 短缺是指"在这个价格上想买的比想卖的多"。价格涨上去，短缺就消失了
“均衡就是什么都不变” 均衡是没有人想单方面改变，市场里照样每天有交易
“价格由成本决定” 成本只是供给这一边。价格由供求两边共同决定（剪刀的两片刀刃）
“价格是某个人定的” 摊主确实标了价，但这个价格要接受市场的检验：标高了卖不掉，标低了被抢光，他只能回头调整

九、小结

这一讲有五个想法，请带走：

  1. 价格不是被"定"出来的，是被"试"出来的。 价格太高有过剩，推动降价；太低有短缺，推动涨价。
  2. 均衡：想买的数量恰好等于想卖的数量，没有人想单方面改变。偏离均衡的价格，会被自己拉回来。
  3. 曲线移动，均衡跟着变。 需求增加、供给减少都会让价格上涨，要分清是哪种，得看数量。
  4. 价格是一种信息压缩。 它让没有人了解全局的市场，也能协调起来。它同时传递信息、提供激励、分配资源。
  5. 均衡是描述，不是评价；调整有延迟；结论依赖假设。 这一讲给你的是一个基准，不是终点。

下一讲，我们要问一个更细的问题：价格涨了 1%，需求量会掉多少？不同的东西，答案差别很大：盐涨价，你几乎不会少买；演唱会门票涨价，你可能就不去了。这个"敏感程度"，叫做弹性。

思考题

1. 学校规定，二手自行车的价格不得超过 400 元。在我们这个市场里（买家愿付价 900、800、…、200；卖家最低接受价 150、250、…、850），400 元时有几个人想买、几个人想卖？实际能成交几辆？比自由市场少了几辆？

提示：400 元时，愿付价 ≥ 400 的有 6 个人（900、800、700、600、500、400），成本 ≤ 400 的有 3 个人（150、250、350）。想买 6、想卖 3，短缺 3。能成交的只有短的那一边：3 辆（卖家只有 3 个愿意卖）。自由市场成交 4 辆，所以少了 1 辆。而且：谁买到车，不再由"谁愿意付更高价"决定，只能靠排队、关系或运气。这是第 09 讲价格管制的伏笔。

2. 新闻说：“某城市二手房价格上涨，同时成交量下降。” 最直接的解释是需求增加，还是供给减少？为什么？

提示：价格上涨，成交量下降，对照表里的规律，最直接的解释是供给减少（比如房东惜售、挂牌的房子变少）。如果是单纯的需求增加，成交量应该上升。当然，实际情况可能是两种变化同时发生，这时要看哪个力量更大（第 5.5 节）。

3. 解释"毕业季自行车便宜、开学季自行车贵"这个现象。用需求和供给的移动来描述。

提示：毕业季，大量毕业生急着离校，卖家增多、最低接受价下降（供给增加），而新买家还没到，价格下降、成交增加。开学季，新生涌入，买家愿付价升高（需求增加），同时卖家还没回到市场，价格上升。

4. 一个小市场：买家的最高愿付价是 100、90、80、70、60；卖家的最低接受价是 20、40、60、80、100。手算均衡数量和价格范围，再想一想：如果政府对每个卖家补贴 20 元（相当于每个卖家的成本降低 20），均衡会怎么变？

提示：配对：100 对 20 ✓，90 对 40 ✓，80 对 60 ✓，70 对 80 ✗。成交 3 个。价格要 ≥ 第 3 个卖家的成本（60）、≤ 第 3 个买家的愿付价（80）、> 第 4 个买家的愿付价（70）、< 第 4 个卖家的成本（80），所以在 70 到 80 之间。补贴后，卖家成本变成 0、20、40、60、80：配对 100 对 0 ✓，90 对 20 ✓，80 对 40 ✓，70 对 60 ✓，60 对 80 ✗，成交变成 4 个。价格要 ≥ 第 4 个卖家的成本（60）、≤ 第 4 个买家的愿付价（70）、> 第 5 个买家的愿付价（60）、< 第 5 个卖家的成本（80），所以落在 60 到 70 之间。对比补贴前的 70 到 80：供给增加，数量从 3 个上升到 4 个，价格下降。

5. 假设一场热门演唱会，官方把票价定在 480 元，有 1000 张票，想买的人有 10000 个。这时候出现了什么？为什么会有"黄牛"？

提示：官方价格低于均衡价，短缺很大。价格不能涨，那就只能靠别的方式分配：排队、抢票速度、运气。黄牛的出现，说明有人愿意付的价格远高于 480，而价格没有被允许起到"分配资源"的作用，于是在市场之外出现了一个"影子价格"。这个例子，我们在第 09 讲还会回来。

参考与延伸

  • Smith, V. L. (1962). An Experimental Study of Competitive Market Behavior. Journal of Political Economy, 70(2).
  • Gode, D. K., & Sunder, S. (1993). Allocative Efficiency of Markets with Zero-Intelligence Traders: Market as a Partial Substitute for Individual Rationality. Journal of Political Economy, 101(1), 119–137.
  • Hayek, F. A. (1945). The Use of Knowledge in Society. American Economic Review, 35(4), 519–530.
  • Marshall, A. (1890). Principles of Economics.