ЮФУ

ул. М. Горького, 88, к. 211
г.Ростов-на-Дону, Россия
344002
+7 (863) 250-59-54
terraeconomicus@mail.ru 
te@sfedu.ru

Теория сложности в экономической науке: иные основы экономического мышления

TERRA ECONOMICUS, , Том 13 (номер 2),
с. 15-37

В данной статье предложены логические основы применения теории сложности в экономической науке – исходя из суждения, что экономика не обязательно находится в состоянии равновесия: экономические агенты (фирмы, потребители, инвесторы) постоянно изменяют свои действия и стратегии в ответ на совместно создаваемый ими результат. Это, в свою очередь, вызывает изменение результата, что требует от экономических агентов изменять своё поведение вновь. Агенты, таким образом, живут в мире, в котором их убеждения и стратегии подвергаются постоянной «проверке» на выживание в пределах определённой «экосреды» – как результата, порождаемого совместно этими убеждениями и стратегиями. В прошлом экономическая наука в основном избегала такого подхода – подхода с точки зрения неравновесия, – однако если мы начнем его использовать, нам откроются паттерны и феномены, невидимые в рамках равновесного анализа. Характер их возникновения вероятностный, они существуют какое-то время, а затем исчезают; и они соотносятся со сложными структурами других областей. Так же мы рассматриваем экономику не как нечто данное и сложившееся, а как формирующуюся на основе постоянно развивающегося комплекса технологических инноваций, институтов и регулирующих механизмов, которые способствуют возникновению инноваций, институтов и регулирующих механизмов. Теория экономической сложности рассматривает экономику как находящуюся в движении, постоянно саму себя «вычисляющую» – и постоянно заново себя воссоздающую. Там, где теория экономического равновесия делает акцент на существовании порядка, предопределённости, дедукции и статики, теория экономической сложности фокусируется на роли случайных событий, неопределенности, создании смыслов и открытости к переменам. В рамках данного подхода время, в смысле реального исторического времени, приобретает значимость, а нахождение решения уже не рассматривается непременно как система математических условий, но как паттерн, комплекс последовательно возникающих феноменов, ряд изменений, которые могут вызвать дальнейшие изменения, совокупность существующих элементов, создающих новые элементы. Теория экономического равновесия представляет собой частный случай неравновесной экономической теории и, следовательно, теории экономической сложности; поэтому теория экономической сложности обладает более общим характером. Она раскрывает нам экономику, постоянно изобретающую саму себя, создающую новые структуры и возможности использования, экономику, постоянно открытую для ответа.


Ключевые слова: неравновесие; сложность; теория экономической сложности [адаптация теории сложности к экономической науке]; кластеризованная волатильность; сети; экосреда; вычисление; процедурная наука

Список литературы:
  • ACM Ubiquity Symposium (2010). What is Computation?
  • Angeletos G.-M. and La’O J. (2011). Decentralization, Communication, and the Origins of Fluctuations // NBER Working Paper no. 17060. Cambridge, Ma.: NBER.
  • Albert R., Jeong H. and Barabasi A-L. (2000). Attack and Error Tolerance of Complex Networks // Nature, vol. 406, pp. 379–382.
  • Allen F. and Gale D. (2000). Financial Contagion // Journal of Political Economy, vol. 108, no. 1, pp. 1–33.
  • Arrow K., Anderson P. and Pines D. (1988). The Economy as an Evolving Complex System. Reading, MA, Addison-Wesley.
  • Arthur W.B. (1989). Competing Technologies, Increasing Returns, and Lock-In by Historical Events // Economic Journal, vol. 99, pp. 116–131.
  • Arthur W.B. (1994). Bounded Rationality and Inductive Behavior (the El Farol problem) // American Economic Review Papers and Proceedings, vol. 84, pp. 406–411.
  • Arthur W.B. (1994). Increasing Returns and Path Dependence in the Economy. Ann Arbor, MI: University of Michigan Press.
  • Arthur W.B., Durlauf S. and Lane D. (eds.) (1997). The Economy as an Evolving Complex System II. Reading, MA, Addison-Wesley.
  • Arthur W.B., Holland J.H., LeBaron B., Palmer R. and Tayler P. (1997). Asset Pricing under Endogenous Expectations in an Artificial Stock Market / In: Arthur W.B., Durlauf S. and Lane D., op. cit.
  • Arthur W.B. (1999). Complexity and the Economy // Science, vol. 284, pp. 107–109.
  • Arthur W.B. (2006). Out-of-equilibrium Economics and Agent-based Modeling / In: Tesfatsion L. and Judd K., op. cit. below.
  • Arthur W.B. and Polak W. (2006). The Evolution of Technology in a Simple Computer Model // Complexity, vol. 11, no. 5.
  • Arthur W.B. (2009). The Nature of Technology: What it Is and How it Evolves. New York: Free Press.
  • Arthur W.B. (2010a). Exploitive Behavior in Policy Systems. Mss., IBM Almaden.
  • Arthur W.B. (2010b). Complexity, the Santa Fe Approach, and Nonequilibrium Economics // Hist. Econ. Ideas, vol. 18, no. 2, pp. 149–166.
  • Axtell R. (2007). What Economic Agents Do: How Cognition and Interaction Lead to Emergence and Complexity // Rev. Austrian Econ., vol. 20, pp. 105–122.
  • Bailey J. (2010). Emerge: The Data-Rich Mathematical Infinitesimals of Life. MAPematics.
  • Beinhocker E. (2006). The Origin of Wealth: Evolution, Complexity, and the Radical Remaking of Economics, Cambridge, Ma.: Harvard Business School Press.
  • Beinhocker E. (2011). Evolution as Computation: Integrating Self-Organization with Generalized Darwinism // J. Inst. Econ., vol. 7, no. 3, pp. 393–423.
  • Blaug M. (2003). The Formalist Revolution of the 1950s // J. History of Economic Thought, vol. 25, no. 2, pp. 145–156.
  • Blume L. and Durlauf S. (2006). The Economy as an Evolving Complex System III. NY: Oxford U. Press.
  • Brock W.A., Lakonishok J. and LeBaron B. (1992). Simple Technical Trading Rules and the Stochastic Properties of Stock Returns // Journal of Finance, vol. 47, pp. 1731–1764.
  • Bronk R. (2009). The Romantic Economist: Imagination in Economics. UK, Cambridge: Cambridge U. Press.
  • Bronk R. (2013). Epistemological Difficulties with Neoclassical Economics // Rev. Austrian Economics, forthcoming.
  • Cassidy J. (2009). How Markets Fail: the Logic of Economic Calamities. NY: Farrar, Straus and Giroux.
  • Chaitin G. (2006). Meta Math! The Quest for Omega. NY: Vintage Books.
  • Chaitin G. (2012). Proving Darwin: Making Biology Mathematical. NY: Pantheon Books.
  • Colander D. and Kupers R. (2012). Laissez-Faire Activism: The Complexity Frame for Policy. Princeton.
  • Colander D. (ed.) (2000). The Complexity Vision and the Teaching of Economics, UK, Cheltenham: E. Elgar.
  • Colander D., Goldberg M., Haas A., Juselius K., Lux T., Föllmer H., Kirman A. and Sloth B. (2009). The Financial Crisis and the Systemic Failure of the Economics Profession // Critical Rev., vol. 21, no. 2.
  • Davis J. (2008). The Turn in Recent Economics and Return of Orthodoxy // Cambridge J. Econ., vol. 32, pp. 349–366.
  • Dopfer K. (2007). The Pillars of Schumpeter’s Economics: Micro, Meso, Macro / In: Hanusch H. and Pyka A. (eds.) Elgar Companion to Neo-Schumpeterian Economics. UK, Cheltenham: E. Elgar.
  • Elsner W. and Heinrich T. (2009). A Simple Theory of «Meso»: on the Co-evolution of Institutions and Platform Size // Journal of Socio-Economics, vol. 38, pp. 843–858.
  • Epstein J. (2006a). Generative Social Science. Princeton, NJ: Princeton Univ. Press.
  • Epstein J. (2006b). Remarks on the Foundations of Agent-based Generative Social Science / In: Tesfatsion and Judd, op. cit. (below).
  • Farmer J.D. and Geanakoplos J. (2008). The Virtues and Vices of Equilibrium and the Future of Financial Economics // Complexity, vol. 14, no. 8, pp. 11–38.
  • Farmer J.D. (2012). Economics Needs to Treat the Economy as a Complex System. Mss.
  • Fontana M. (2010). Can Neoclassical Economics handle Complexity? The Fallacy of the Oil Spot Dynamic // J. Economic Behavior & Organization, vol. 76, pp. 584–596.
  • Fontana M. (2010). The Santa Fe Perspective on Economics // Hist. Econ. Ideas, vol. 18, no. 2, pp. 167–196.
  • Galla T. and Farmer J.D. (2012). Complex Dynamics in Learning Complicated Games. Mss.
  • Haldane A.G. (2009). Rethinking the Financial Network // Speech at Financial Student Assoc., Amsterdam. Bank of England.
  • Harris D.J. (2003). Joan Robinson on «History versus Equilibrium» // J. Robinson Centennial Conference, Burlington, Vt.
  • Hildago C.A. and Hausmann R. (2009). The Building Blocks of Economic Complexity // Proc. Nat. Acad. Sci., vol. 106, no. 26, pp. 10570–10575.
  • Holland J., Holyoak K., Nisbett R. and Thagard P. (1986). Induction. Cambridge, Ma.: MIT Press.
  • Holt R., Rosser J. and Colander D. (2010). The Complexity Era in Economics. Middlebury College.
  • Hommes C.H. (2009). Bounded Rationality and Learning in Complex Markets / In: Rosser J.B., op. cit. below.
  • Judd K. (2006). Computationally Intensive Analyses in Economics / In: Tesfatsion and Judd, op. cit. below.
  • Keynes J.M. (1937). The General Theory of Employment // Quarterly Journal of Economics, vol. 51, pp. 209–233.
  • Kirman A. (2011). Complex Economics. NY: Routledge.
  • Kirman A. (2010). The Economic Crisis is a Crisis for Economic Theory // CESifo Economic Studies, vol. 56, no. 4, pp. 498–535.
  • Kopel M. (2009). Oligopoly Dynamics / In: Rosser, J.B., op. cit. below.
  • Koppl R. and Luther W. (2010). BRACE for a new Interventionist Economics. Fairleigh Dickinson U.
  • Krugman P. (2009). How did Economists Get it so Wrong? // NY Times, September 6.
  • Lane D., Pumain D., Leeuw S., van der and West G. (eds.) (2009). Complexity Perspectives in Innovation and Social Change. Berlin: Springer.
  • LeBaron B., Arthur W.B., and Palmer R. (1999). Time Series Properties of an Artificial Stock Market // Journal of Econ. Dynamics and Control, vol. 23, pp. 1487–1516.
  • Lindgren K. (1991). Evolutionary Phenomena in Simple Dynamics / In: Langton C., Taylor C., Farmer J.D. and Rasmussen S. (eds.) Artificial Life II. Reading, MA, Addison-Wesley.
  • Louça F. (2010). Bounded Heresies. Early Intuitions of Complexity in Economics // Hist. Econ. Ideas, vol. 18, no. 2, pp. 77–113.
  • May R., Levin S. and Sugihara G. (2008). Complex Systems: Ecology for Bankers // Nature, vol. 451, pp. 893–895.
  • Miller J. and Page S. (2007). Complex Adaptive Systems: An Introduction to Computational Models of Social Life. Princeton, NJ: Princeton U. Press.
  • Mirowski P. (2002). Machine Dreams: Economics Becomes a Cyborg Science. UK: Cambridge U. Press.
  • Newman M., Barabasi A-L. and Watts D. (eds.) (2006). The Structure and Dynamics of Networks. Princeton.
  • North D. (1981). Structure and Change in Economic Theory. NY: Norton.
  • Palmer R.G., Arthur W.B., Holland J., LeBaron B. and Tayler P. (1994). Artificial Economic Life: A Simple Model of a Stock market // Physica D, vol. 75, pp. 264-274.
  • Perez C. (2002). Technological Revolutions and Financial Capital. UK, Cheltenham: E. Elgar.
  • Reisman D. (2004). Schumpeter’s Market: Enterprise and Evolution. UK, Cheltenham: E. Elgar.
  • Robinson J. (1980). Time in Economic Theory // Kyklos, vol. 33, no. 2, pp. 219–29.
  • Robinson J. (1973). What has Become of the Keynesian Revolution? / In: Robinson J. (ed.) After Keynes. Oxford: Basil Blackwell.
  • Robertson D.S. (2003). Phase Change: the Computer Revolution in Science and Mathematics. NY: Oxford.
  • Rosser J.B. (1999). On the Complexities of Complex Economic Dynamics // J. Econ Perspectives, vol. 13, no. 4.
  • Rosser J.B. (ed.) (2009). Handbook of Research on Complexity. UK, Cheltenham: E. Elgar.
  • Samuelson P.A. (1983). Foundations of Economic Analysis. Cambridge, MA, Harvard (originally 1947).
  • Sargent T.J. (1993). Bounded Rationality in Macroeconomics. Oxford: Clarendon Press.
  • Scheffer M., Carpenter S., Lenton T., Bascompte J., Brock W., Dakos V., Koppel J., van de, Leemput I.,van de, Levin S., Nes E., van, Pascual M. and Vandermeer J. (2012). Anticipating Critical Transitions // Science, vol. 338, 19 Oct.
  • Schumpeter J.A. (1908). Das Wesen und der Hauptinhalt der theoretischen Nationalökonomie. Leipzig: Dunker & Humbolt.
  • Schumpeter J.A. (1961). The Theory of Economic Development (1912). London: Oxford Univ. Press.
  • Schumpeter J.A. (1954). History of Economic Analysis. London: Allen and Unwin.
  • Shackle G.L.S. (1955). Uncertainty in Economics. UK: Cambridge, Cambridge U. Press.
  • Shackle G.L.S. (1992). Epistemics and Economics. Transaction Publishers.
  • Simpson D. (2002). Rethinking Economic Behaviour. NY: St. Martin’s Press.
  • Smolin L. (2009). Time and Symmetry in Models of Economic Markets (http://arxiv.org/abs/0902.4274).
  • Smolin L. (2013). Time Reborn. NY: Houghton Mifflin Harcourt.
  • Solow R. (1957). Technical Change and the Aggregate Production Function // Rev. Economics and Statistics, vol. 39, pp. 312–320.
  • Soros G. (1987). The Alchemy of Finance. NY: Simon & Schuster.
  • Tabb W. (1999). Reconstructing Political Economy. NY: Routledge.
  • Tesfatsion L. and Judd K.L. (eds.) (2006). Handbook of Computational Economics: Vol. 2. Agentbased Computational Economics. NY: North-Holland Elsevier.
  • Tesfatsion L. (2006). Agent-Based Computational Economics: A Constructive Approach to Economic Theory / In: Tesfatsion and Judd, op. cit., 2006.
  • Turing A.M. (1936). On Computable Numbers, with an Application to the Entscheidungsproblem // Proc. London Math. Society, Series 2, vol. 42, pp. 230–265.
  • Waldrop M. (1992). Complexity. NY: Simon & Schuster.
  • Watts D. (2002). A Simple Model of Global Cascades on Random Networks // PNAS, vol. 9, pp. 5766–5771.
  • Wolfram S. (2002). A New Kind of Science. Champaign, Il.: Wolfram Media.
Издатель: Южный Федеральный Университет
Учредитель: Южный федеральный университет
ISSN: 2073-6606