经济学中有外部性理论,说的是某个经济主体对另一个经济主体产生一种外部影响,而这种外部影响又不能通过市场价格进行买卖。如此复杂的意思让人难以捉摸,甚至很多经济学家不提外部性定义,或者说外部性定义过于理想化,以至于很多严谨的经济学家不愿意提起。

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外部性经济影响有两种可能,一种是一些人的生产或消费使另一些人受益而又无法向后者收费的现象;另一种是一些人的生产或消费使另一些人受损而前者无法补偿后者的现象。例如一个企业修了公路,不但方便了自己运输,而且方便了其他企业的运输,方便了路人,却无法向其他企业或路人收费。这种外部性经济影响属于第一种。属于第二种的是,一个企业污染了水源和土地,那么别的企业会跟着受到污染,周围的人也会受到污染的损害,但是,人们无法向重污染企业收损失费。按理说,修路的企业应该向其他用到道路的企业和周围的人收费,只能自己承担费用,或者说,在自己的利润中拿出修路的一部分钱,不用别人负担,只能惠及别的企业。但是,这种模式还是过于理想化,并没有考虑到修路造成的损失。路面畅通了,盗贼也就猖狂了,城里的盗贼可能到乡下作案,乡下的盗贼可能到城里作案,并不能被有效治理。当然,还方便了重污染企业的运输,以至于重污染企业节约运输成本,生产效率大大提升,而污染也就加剧了。倘若按照第二种影响模式来看,重污染企业虽然污染了周围的水源和土地,但同时给当地政府上交了很多税收款项,即便被罚款,也在规则之内,并没有违法,除非在禁止生产的情况下,仍然生产。也就是说,重污染企业并非只是损害了周围的企业和个人,还出让了污染治理费用,用于改善周围的环境。不过,污染治理费用并没有用到实处,到了哪里,就不得而知了。隐性交易的成分被忽略了,甚至被当成不存在,也就过于理想化了。

外部性经济并非只是那么简单,说的是一对一的理解,而事实上经济活动比较复杂,很难出现一对一的状况,大多会出现一对多,多对多的情况。就像修路一样,一家企业修路,多方面受益,也会造成一些负面影响,并非只是一家企业修路,其他企业或个人受益的状况。多家重污染企业同时开工,对地方影响还是很大的,并非只是影响水源和土地,还会影响空气和人们健康,影响生产和医疗,影响人们的生活。倘若计算一条公路能够带来多少福利,又能带来多少弊端,计算重污染企业会带来多少坏处,给当地政府上交多少污染治理费用才合适,完全数据化,就不是一件容易做到的事情了。

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外部性经济是在经济主体确定的情况下确立的,而这种经济主体的确立本身有着诸多的社会性和人为性因素,并非客观,也非绝对。人们确立经济主体,只是假设中的经济主地,甚至把经济主体简单化,就像修路的企业让不修路的企业获利一样,只是那么设想,事实却复杂得多,复杂到难以计算。街上商店门前的大喇叭放着流行音乐,让很多人听到了,也就等于让很多人欣赏了。人们听到了,不用付费,而商店通过喇叭放音乐,招徕顾客,给自己盈利。看似很理想,其实还是很复杂。商店需要喇叭、电、租费、人工费、音乐等成本,而路人只是听到了,却并不用付费。那么,店家付出了多少成本,又有多少路人听到了,应该承担多少成本,有多少路人因为听到了音乐进入商店,给商店带来多少利润,也就无从计算了。外部性经济似乎无法计算,只是一种理论形态,是一种理想化的经济模式,也就只能等待大数据做统计,做研究了。其实,即便引入大数据计算,也不一定能计算出有多少收益和被人分享了多少收益。毕竟,时间不固定,空间不固定,只是一项经济行为,并不能计算有多少分享的收益。

外部性经济产生很多有形和无形的收益,被称为外部性,只是笼统地概括,并不能计算。也就是说,这种外部性理论只是假设和推测的成分多一些,并不能确定。即便有人声称能够确定外部性经济产生多少收益,也只是在一段时间搞了一部分的计算,为了迎合某种宣传,或者为了鼓动人们去经商,实现经商过程中外部性受益,而不是互相损害。可是,经济行为大多有两面性,有受益也有损害,并不能一概而论。即便没有损害,在供求关系方面也会出现正面和负面影响,当然也会出现一定程度的受益和损害。就好像自然界的狼,数量猛然增多,骚扰人群,就会被人视为坏的禽兽,应该被清除。而狼少了或者绝迹了,兔子和老鼠就会增多,也会骚扰人们的居住地,人们会视兔子和老鼠为坏的动物,反而认为狼是好的动物,应该从外部引进,以此消灭过多的兔子和老鼠。一个地方的山寨产品增多,但比较便宜,人门会认为这样的产品不好,当正品多了,价格上去了,人们反而怀念山寨产品。一个地方的水源没问题,人们认为购买自来水公司的水是正常的,买矿泉水纯粹是浪费钱,而水源被污染之后,人们就会购买矿泉水,而不会喝自来水公司供应的水了。当然,事实上并非如此简单,商品种类繁多,山寨产品和正品往往一起出现,搞市场竞争。自来水和矿泉水也会有不同的人选择,会有净水器等装置出现,并非只是简单地二选一。

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外部性理论比较理想化,难以计算,以至于很多经济学家不愿意提起,但这种理论分明存在,随着研究的深入,只要能从宏观走向微观,甚至引入大数据计算,就可以做出一定的预测,得出一定的结论,但还是比较理想化,要看到更多复杂的现实和隐性交易。