ЮФУ
ул. М. Горького, 88, к. 211
г.Ростов-на-Дону, Россия
344002
+7 (863) 250-59-54
Адрес электронной почты защищен от спам-ботов. Для просмотра адреса в вашем браузере должен быть включен Javascript.
Адрес электронной почты защищен от спам-ботов. Для просмотра адреса в вашем браузере должен быть включен Javascript.

TERRA ECONOMICUS

Менталитет экономических агентов и институциональные изменения: в поисках модели равновесия


TERRA ECONOMICUS, , Том 19 (номер 4),
Цитирование: Клейнер Г.Б., Рыбачук М.А., Ушаков Д.В. (2021). Менталитет экономических агентов и институциональные изменения: в поисках модели равновесия // Terra Economicus 19(4): 6–20. DOI: 10.18522/2073-6606-2021-19-4-6-20

В статье описывается обобщенная агент-ориентированная модель функционирования системы «менталитет экономических агентов – общественные институты». Предлагается комплекс признаков, качественным образом характеризующий менталитет агента. Доминирование одного из признаков определяет классификацию агентов по типу менталитета. Соответственно, общественные институты классифицируются в зависимости от их поддержки агентов той или иной ментальной группы. Модельное пространство в традициях агент-ориентированного моделирования представлено в виде решетки (совокупности клеток), находящейся в ограниченной области плоскости. Каждая клетка представляет одну из рыночных ниш для ведения агентами хозяйственной деятельности. Состояние агентов в каждом временном такте характеризуется параметрами, отражающими их результативность и удовлетворенность. В ходе функционирования агенты перемещаются из одной ниши в другую, стремясь добиться максимальной результативности деятельности и удовлетворенности своим положением, в зависимости от институционального окружения. Анализируются результаты экспериментов на базе сценарного подхода и условных синтетических данных, позволяющих оценить процесс достижения равновесного состояния системой «менталитет экономических агентов – общественные институты». Полученные результаты подтверждают предположение о том, что чем выше минимальная производительность труда в обществе, тем быстрее система достигает равновесного состояния и тем меньшее количество агентов вынуждено покидать ее, не найдя подходящей ниши для ведения деятельности.


Ключевые слова: агент-ориентированная модель; менталитет; институты; равновесие; расчетный эксперимент

Список литературы:
  • Белянин А.В. (2017). Homo oeconomicus и Homo postoeconomicus // Журнал Новой экономической ассоциации (1): 157–161. [Belianin A.V. (2017). Homo Oeconomicus and Homo Postoeconomicus. Journal of the New Economic Association (1): 157–161. (In Russian).]
  • Горбунов В.К. (2013). К теории рыночного спроса: регулярность и экономическое равновесие // Экономическая наука современной России (4): 19–36. [Gorbunov V.K. (2013). To the theory of market demand: regularity and economic equilibrium. Economics of Contemporary Russia (4): 19–36. (In Russian).]
  • Журавлев А.Л., Ушаков Д.В., Юревич А.В. (2013). Перспективы психологии в решении задач российского общества. Часть III. На пути к технологиям согласования социальных институтов и менталитета // Психологический журнал 34(6): 5–25. [Zhuravlev A.L., Ushakov D.V. and Yurevich A.V. (2013). Prospects of psychology on Russian society problems’ solving. Part III. Interaction between social institutes and mentality: the ways of optimization. Psikhologicheskii Zhurnal 34(6): 5–25. (In Russian).]
  • Журавлев А.Л., Ушаков Д.В., Юревич А.В. (2017). Менталитет, общество и психосоциальный человек (ответ участникам дискуссии) // Психологический журнал 38(1): 107–112. [Zhuravlev A.L., Ushakov D.V. and Yurevich A.V. (2017). Mentality, society and “homo psychosocialis” (response to the participants of the discussion). Psikhologicheskii Zhurnal 38(1): 107–112. (In Russian).]
  • Капелюшников Р.И. (2020). Кто такой Homo oeconomicus? // Экономическая политика 15(1): 8–39. [Kapeliushnikov R.I. (2020). Who is homo oeconomicus? Economic policy 15(1): 8–39. (In Russian).]
  • Клейнер Г.Б. (2002). Системная парадигма и теория предприятия // Вопросы экономики (10): 47–69. [Kleiner G.B. (2002). System paradigm and the theory of the enterprise. Voprosy Ekonomiki (10): 47–69. (In Russian).]
  • Клейнер Г.Б. (2008). Системная парадигма и системный менеджмент // Российский журнал менеджмента 6(3): 27–50. [Kleiner G.B. (2008). System paradigm and system management. Russian Management Journal 6(3): 27–50. (In Russian).]
  • Клейнер Г.Б., Рыбачук М.А., Ушаков Д.В. (2018). Психологические факторы экономического поведения: системный взгляд // Terra Economicus 16(1): 20–36. [Kleiner G.B., Rybachuk M.A., Ushakov D.V. (2018). Psychological factors of economic behavior: a systemic view. Terra Economicus 16(1): 20–37. (In Russian).]
  • КлейнерГ.Б., РыбачукМ.А., УшаковД.В. (2019). Агент-ориентированная модель профессиональной экспертизы и принятия решений о поддержке индивидуальных общественно значимых инициатив // Terra Economicus 17(2): 23–39. [Kleiner G.B., Rybachuk M.A. and Ushakov D.V. (2019). Agent-oriented model of professional expertise and decision making on individual public significant initiatives support. Terra Economicus 17(2): 23–39. (In Russian).]
  • Комаровская Н.В. (2016). Эволюция «homo economicus» // Вестник МГИМО университета (1): 129–141. [Komarovskaia N.V. (2016). Тhe evolution of homo economicus. MGIMO Review of International Relations (1): 129–141. (In Russian).]
  • Кондратьева Т.В. (2014). Институциональное равновесие как фактор экономического развития // Азимут научных исследований: экономика и управление (1): 59–62. [Kondratieva T.V. (2014). Institutional equilibrium as a factor of economic growth. Azimuth of Scientific Research: Economics and Management (1): 59–62. (In Russian).]
  • Макаров В.Л., Бахтизин А.Р., Бекларян Г.Л., Акопов А.С. (2021). Цифровой завод: методы дискретно-событийного моделирования и оптимизации производственных характеристик // Бизнес-информатика 15(2): 7–20. [Makarov V.L., Bakhtizin A.R., Beklaryan G.L. and Akopov A.S. (2021). Digital plant: methods of discrete-event modeling and optimization of production characteristics. Business Informatics 15(2): 7–20. (In Russian).]
  • Макаров В.Л., Бахтизин А.Р., Сушко Е.Д., Агеева А.Ф. (2020). Моделирование эпидемии COVID-19 – преимущества агент-ориентированного подхода // Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз 13(4): 58–73. [Makarov V.L., Bakhtizin A.R., Sushko E.D. and Ageeva A.F. (2020). COVID-19 epidemic modeling – advantages of an agent-based approach. Economic and Social Changes: Facts, Trends, Forecast 13(4): 58–73. (In Russian).]
  • Салыев В.Р. (2007). О взаимосвязи институционального равновесия и экономического роста // Terra Economicus 5(4-2): 207–214. [Salyev V.R. (2007). On the relationship between institutional equilibrium and economic growth. Terra Economicus 5(4-2): 207–214. (In Russian).]
  • Сторчевой М.А. (2011). Новая модель человека для экономической науки // Вопросы экономики (4): 78–98. [Storchevoy M.A. (2011). A new model of man in economics. Voprosy Ekonomiki (4): 78–98. (In Russian).]
  • Тамбовцев В.Л. (2001). Институциональный рынок как механизм институциональных изменений // Общественные науки и современность (5): 25–38. [Tambovtsev V.L. (2001). An Institutional market as a mechanism of institutional change. Social Sciences and Contemporary World (5): 25–38. (In Russian).]
  • Тамбовцев В.Л. (2005). Роль рынка для институтов в институциональной эволюции // Terra Economicus 3(4): 28–36. [Tambovtsev V.L. (2005). The role of the market for institutions in institutional evolution. Terra Economicus 3(4): 28–36. (In Russian).]
  • Ушаков Д.В. (2020). Менталитет и социально-экономические достижения стран // Вестник Российской академии наук 90(3): 224–231. [Ushakov D.V. (2020). Mentality and the socioeconomic achievements of countries. Herald of the Russian Academy of Sciences 90(2): 142–148. (In Russian).]
  • Akopov A.S., Beklaryan L.A., Saghatelyan A.K. (2019). Agent-based modelling of interactions between air pollutants and greenery using a case study of Yerevan, Armenia. Environmental Modelling & Software 116: 7–25.
  • Arrow K.J. (1974). General economic equilibrium: purpose, analytic techniques, collective choice. The American Economic Review 64(3): 253–272.
  • Bednar J., Page S.E. (2018). When order affects performance: culture, behavioral spillovers, and institutional path dependence. American Political Science Review 112(1): 82–98.
  • Bednar J., Jones-Rooy A., Page S.E. (2015). Choosing a future based on the past: Institutions, behavior, and path dependence. European Journal of Political Economy 40: 312–332.
  • Carbo J., Sanchez-Pi N., Molina J.M. (2018). Agent-based simulation with NetLogo to evaluate ambient intelligence scenarios. Journal of Simulation 12(1): 42–52.
  • Chiacchio F., Pennisi M., Russo G., Motta S., Pappalardo F. (2014). Agent-based modeling of the immune system: NetLogo, a promising framework. BioMed Research International 2014(1–4): 907171. DOI: 10.1155/2014/907171
  • de Bruijn H., Gro?ler A., Videira N. (2020). Antifragility as a design criterion for modelling dynamic systems. Systems Research and Behavioral Science 37(1): 23–37.
  • Hicks J. (1980). IS-LM: An explanation. Journal of Post Keynesian Economics 3(2): 139–154.
  • Hodgson G.M. (2014). The evolution of morality and the end of economic man. Journal of Evolutionary Economics 24(1): 83–106.
  • Jackson J.C., Rand D., Lewis K., Norton M.I., Gray K. (2017). Agent-based modeling: A guide for social psychologists. Social Psychological and Personality Science 8(4): 387–395.
  • Jaxa-Rozen M., Kwakkel J.H., Bloemendal M. (2019). A coupled simulation architecture for agent-based/geohydrological modelling with NetLogo and MODFLOW. Environmental Modelling & Software 115: 19–37.
  • Kahneman D. (2003). Maps of bounded rationality: Psychology for behavioral economics. American economic review 93(5): 1449–1475.
  • King R.G. (2000). The new IS-LM model: language, logic, and limits. FRB Richmond Economic Quarterly 86(3): 45–104.
  • Koch J., Eisend M., Petermann A. (2009). Path dependence in decision-making processes: Exploring the impact of complexity under increasing returns. BuR Business Research Journal 2(1).
  • Markey-Towler B. (2018). Antifragility, the Black Swan and psychology. Evolutionary and Institutional Economics Review 15(2): 367–384.
  • Newell B.R., Lagnado D.A., Shanks D.R. (2015). Straight Choices: The Psychology of Decision Making. Psychology Press, 318 p.
  • Salecker J., Sciaini M., Meyer K.M., Wiegand K. (2019). The NLRX R package: A next-generation framework for reproducible NetLogo model analyses. Methods in Ecology and Evolution 10(11): 1854–1863.
  • Schiliro D. (2016). Economics and psychology. The framing of decisions. Journal of Mathematical Economics and Finance II(2(3)): 77–88.
  • Shepsle K.A. (1979). Institutional arrangements and equilibrium in multidimensional voting models. American Journal of Political Science 23(1): 27–59.
  • Shepsle K.A. (1986). Institutional Equilibrium and Equilibrium Institutions, pp. 51–82. In: H. Weisberg (ed.) Political Science: The Science of Politics. New York: Agathon.
  • Sulis E., Tambuscio M. (2020). Simulation of misinformation spreading processes in social networks: an application with NetLogo. IEEE 7th International Conference on Data Science and Advanced Analytics (DSAA), pp. 614–618.
  • Taffler R.J., Spence C., Eshraghi A. (2017). Emotional economic man: Calculation and anxiety in fund management. Accounting, Organizations and Society 61: 53–67.
  • Taleb N.N. (2012). Antifragile: Things That Gain from Disorder. New York: Random House, 521 p.
  • Thaler R.H. (2000). From homo economicus to homo sapiens. Journal of Economic Perspectives 14(1): 133–141.
  • Thiele J.C. (2014). R marries NetLogo: Introduction to the RNetLogo package. Journal of Statistical Software 58(2): 1–41.
  • Thiele J.C., Kurth W., Grimm V. (2012). RNetLogo: An R package for running and exploring individual-based models implemented in NetLogo. Methods in Ecology and Evolution 3(3): 480–483.
  • Tiebout C.M. (1956). A pure theory of local expenditures. Journal of Political Economy 64(5): 416–424.
  • Urbina D.A., Ruiz-Villaverde A. (2019). A critical review of homo economicus from five approaches. American Journal of Economics and Sociology 78(1): 63–93.
  • Von Neumann J. (1971). A model of general economic equilibrium, pp. 1–9. In: Readings in the Theory of Growth. Palgrave Macmillan, London.
  • Wilensky U., Rand W. (2015). An Introduction to Agent-Based Modeling: Modeling Natural, Social, and Engineered Complex Systems with NetLogo. The MIT Press, 504 p.
  • Wilkin J. (2011). Institutional equilibrium. What is it about and what is its role in the economy? Ekonomia (15): 26–37.
  • Yin X., Wang H., Yin P., Zhu H. (2019). Agent-based opinion formation modeling in social network: A perspective of social psychology. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications 532: 121786.
Издатель: Южный Федеральный Университет
Учредитель: Южный федеральный университет
ISSN: 2073-6606