王林：中国股市能否走出囚徒困境

　　王林

　　数学家纳什因著名的“纳什均衡”获得1994年度诺贝尔经济学奖。纳什所创立的“非合作博弈理论”已广泛运用于当代政治、军事和经济等领域。什么是“纳什均衡”呢？首先讲一个“囚徒困境”的例子。

　　有一天，一位财主在家中被杀，财物被盗。警方在此案的侦破过程中，抓到两个犯罪嫌疑人，张三和李四，并从他们的住处搜出被害人家中丢失的财物。但是，他们矢口否认曾杀过人，辩称是先发现财主被杀，然后只是顺手牵羊偷了点儿东西。于是警方将两人隔离，分别关在不同的房间进行审讯。由检察官分别和每个人单独谈话。检察官说，“由于你们的偷盗罪已有确凿的证据，所以可以判你们一年刑期。但是，我可以和你做个交易。如果你单独坦白杀人的罪行，我只判你三个月的监禁，但你的同伙要被判十年刑；如果你拒不坦白，而被同伙检举，那么你就将被判十年刑，你的同伙只判三个月的监禁；如果你们两人都坦白交代，那么，你们都要被判5年刑。”张三和李四该怎么办呢？他们面临着两难的选择——坦白或抵赖，这就是“囚徒困境”。显然最好的策略是双方都抵赖，结果是大家都只被判一年。但是由于两人处于隔离的情况下无法串供。按照亚当·斯密的理论，每一个人都是从利己的目的出发，他们选择坦白交代是最佳策略。因为坦白交代可以期望得到很短的监禁———3个月，但前提是同伙抵赖，显然要比自己抵赖(而对方坦白了)要坐10年牢好。这种策略是损人利己的策略。因此，在这种情况下还是应该选择坦白交代，即使两人同时坦白，至多也只判5年，总好过被判10年吧。所以，两人合理的选择是坦白，而原本对双方都有利的策略(抵赖)和结局(被判1年刑)反而不会出现。这样两人都选择坦白的策略以及因此被判5年的结局被称为“纳什均衡”，也叫非合作均衡，即在游戏者各自对抗的条件下，可以预测的竞争结果对每个人都是最坏的。因为，每一方在选择策略时都没有“共谋”(串供)，他们只是选择对自己最有利的策略，而不考虑任何其他对手的利益。这种策略组合由所有当事人的最佳策略组合构成，没有人会主动改变自己的策略以便使自己获得更大利益。

　　“囚徒困境”有着广泛而深刻的意义。追求利己行为而导致的最终结局是一个“纳什均衡”，也就是对所有人都不利的结局。他们两人都是在坦白与抵赖策略上首先想到自己的利益，结果他们只能服长的刑期。只有当他们都首先替对方着想时，或者相互合谋(串供)时，才可以得到最短时间的刑期的结果。“纳什均衡”是对亚当·斯密的“看不见的手”的原理提出了挑战，从“纳什均衡”可以得出“看不见的手”原理的一个悖论：从利己目的出发，结果损人不利己。两个囚徒的命运就是如此。从“纳什均衡”中我们还可以悟出一条真理：合作是有利的“利己策略”。但它必须符合以下黄金律：按照你愿意别人对你的方式来对别人，但只有他们也按同样方式行事才行。

　　从“纳什均衡”的普遍意义中我们可以深刻领悟当前股市的博弈现象。我们试例举出类似于“囚徒困境”的股市现象。

　　解决“股权分置”问题需要流通股股东和非流通股股东进行协商谈判。最好的结果当然是“双赢”，通过互谅互让谈判达成妥协。但是，现在双方的态度和立场如何呢？我们现在听到最多的呼声最高的全流通方案都是由流通股股东或代表提出的，其要点为：1、流通A股的高溢价是非流通股不流通造成的；2、流通股与非流通股“同股不同价”，发行价太高，非流通股侵占流通股的利益；3、非流通股应对流通股进行补偿(“补偿式全流通”)；4、流通A股“含权”；5、即便把非流通股无偿转让给流通股也不够弥补流通股的损失。

　　再看非流通股的态度：1、沉默不表态(因为确实得过好处)，抓紧时间搞“MBO”；2、我非流通股被“限制行为能力”(不准上市流通)，本身就是“受害者”，什么时候去推高过你流通股的股价；3、“我就是一元一股发行，你也会炒到十元一股，有几十只股票就是一元一股发的。再说全世界的股票发行都是溢价的，既然有人抢着买，我为什么要卖低价？4、我不是上市公司发起人股东，没得过发行溢价的好处。这十几年来，我花了上仟亿元真金白银买的二手非流通股，凭什么要让利给你？大不了永远不流通！5、你流通股现在还没找到我门上，我暂时懒得搭理你。等你上到我门前，我有的是武器收拾你(公司法、证券法、宪法)，况且我本来就比你健壮的多，一个顶你一千个。

　　由此可见，流通股与非流通股的立场差距何止十万八千里？“达成共识”从何谈起？

　　由于流通股和非流通股都以自己利益最大化来选择解决“股权分置”的改革策略，股市是否已陷入“囚徒困境”？根据“纳什均衡”原理，流通股与非流通股的非合作博弈最终只能得到最坏的结果：流通股不能得到非流通股的补偿；非流通股不能获得流通。

　　股市要走出“囚徒困境”，就必须改变非合作博弈的状态，必须进行合作型博弈。而只有从新股全流通(分期流通)发行入手进行改革才能为存量流通股与非流通股的合作型博弈创造条件。

　　(王林系列文章之二)

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