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“微观、宏观、模型”

这三个相互独立又相互影响，在生活和工作中其实有很多这样的案例，小到一场活动，大到公司的组织架构与国家的运营。

只是我们大多数人的视角只能停留在当下，不能站在很长的时间跨度上和很深的思考深度上去理解，去实践、去改变而已。

微观层面的规则产生宏观层面的现象，后者又反馈到微观层面的规则。

个体的行为集结到一起会产生宏观层面的总体现象，可从现象归纳规则并升级到模型。

假设一：若宏观层面总体出现了有效的结果，则说明了规则可能是合理的，产生了好的结果，那么人们将少有动力去开发更精致复杂的规则。

假设二：若模型产生偏离甚至糟糕的宏观结果时，人们可能会适应，也可能会不断试错去追寻更好的规则。

人们追寻的最优行为可能是一种不切实际的假设，特别是在复杂情况下，但富有主观创造性的人和组织仍会追寻并制定适合的模型。

政策或环境的变化可能引起受众的行为反应。因此，使用过去的行为数据估计的模型将不准确。模型必须考虑到人们对政策和环境变化做出反应这一事实。（即：卢卡斯批判）

所以，制定当下规则时不可避免的可能会被后续反应牵绊，但需要更多凝视当下要解决的问题！因为当规则生成后，必定会有基于当前规则的行为改进，导致部分规则效率的降低。这是主观与现实、经验与现实决定的不可避免的矛盾（即二律背反的必然性）。

模型适用于当下，不一定适用于未来；适用于A组织，不一定适合B行业。我们追寻的是，要在真实的世界中找到线索，从现在尽可能的延伸到未来！