Перейти к содержимому
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 браузере должен быть включен Javascript.
Адрес электронной почты защищен от спам-ботов. Для просмотра адреса в браузере должен быть включен Javascript.

Поведенческая модель взаимодействия экономических агентов и социальных институтов


TERRA ECONOMICUS, , Том 21 (номер 4),
Цитирование: Клейнер Г.Б., Рыбачук М.А., Ушаков Д.В. (2023). Поведенческая модель взаимодействия экономических агентов и социальных институтов. Terra Economicus 21(4), 55–68. DOI: 10.18522/2073-6606-2023-21-4-55-68
Благодарность: Исследование выполнено при финансовой поддержке гранта Министерства науки и высшего образования РФ (проект «Новейшие тенденции развития наук о человеке и обществе в контексте процесса цифровизации и новых социальных проблем и угроз: междисциплинарный подход», соглашение № 075-15-2020-798).

Цель исследования – разработать агентно-ориентированную модель, отражающую взаимодействие экономических агентов с системой экономических институтов общества. Взаимодействие агентов с институтами предлагается рассматривать как двусторонний процесс установления общественных норм, соответствующих менталитету агентов, и изменения распределения агентов по типам менталитета в соответствии с существующими в обществе институтами. Предполагается, что каждый агент в процессе своей жизнедеятельности оказывается в различных ситуациях выбора, в которых он может придерживаться той или иной линии (паттерна) поведения. С одной стороны, на его поведение влияют исходные ценностные установки, а с другой стороны, институциональные нормы, действующие в данной ситуации. Важную роль в этом процессе играет экономическая полезность (выгода), которая может повлиять на решение агента относительно следования доминирующим в обществе институтам и заставить рисковать собственной репутацией. Предложенная система координат «менталитет – институты» позволяет дать новую характеристику развитию гражданского общества страны. В развитом обществе менталитет людей и формальные институты не противоречат друг другу и находятся в равновесии (гармоничном состоянии). На другом полюсе находится ситуация, когда каждый агент преследует лишь собственные интересы. Возможны также различные промежуточные (переходные) конфигурации, где происходит борьба формальных и неформальных институтов, индивидуальных, групповых и общественных интересов. Результатом исследования является реализованная на экспериментальных данных агентно-ориентированная модель, позволяющая оценить степень взаимного влияния менталитета и институтов гражданского общества, а также сформулировать условные рекомендации для органов, разрабатывающих социальную и экономическую политику страны.


Ключевые слова: агент-ориентированная модель; большая пятерка черт личности; менталитет; неформальные институты; формальные институты; расчетный эксперимент

Список литературы:
  • Брагин А.В., Бахтизин А.Р. (2023). Особенности реализации больших экономических моделей. π-Economy 16(3), 107–122. [Bragin, A., Bakhtizin, A. (2023). Implementation features of large economic models. π-Economy 16(3), 107–122 (in Russian)]. DOI: 10.18721/JE.16307
  • 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., Ushakov, D., Yurevich, A. (2013). Prospects of psychology on Russian society problem solving. Part III. Interaction between social institutes and mentality: the ways of optimization. Psikhologicheskiy 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., Ushakov, D., Yurevich, A. (2017). Mentality, society and “homo psychosocialis” (response to the participants of the discussion). Psikhologicheskii Zhurnal 38(1), 107–112 (in Russian)].
  • Клейнер Г.Б., Рыбачук М.А., Ушаков Д.В. (2019). Агент-ориентированная модель профессиональной экспертизы и принятия решений о поддержке индивидуальных общественно значимых инициатив.Terra Economicus 17(2), 23–39. [Kleiner, G., Rybachuk, M., Ushakov, D. (2019). Agent-oriented model of professional expertise and decision making on individual public significant initiatives support. Terra Economicus 17(2), 23–39 (in Russian)]. DOI: 10.23683/2073-6606-2019-17-2-23-39
  • 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.[Kleiner, G., Rybachuk, M., Ushakov, D. (2021). The mentality of economic agents and institutional change: In search of an equilibrium model. Terra Economicus 19(4), 6–20 (in Russian)]. DOI: 10.18522/2073-6606-2021-19-4-6-20
  • Клейнер Г.Б., Рыбачук М.А. (2019). Системная сбалансированность экономики России: региональный разрез. Экономика региона 15(2), 309–323. [Kleiner, G., Rybachuk, M. (2019). System balance of the Russian economy: Regional perspective. Economy of Regions 15(2), 309–323(in Russian)]. DOI: 10.17059/2019-2-1
  • Клейнер Г.Б. (2013). Системная экономика как платформа развития современной экономической теории. Вопросы экономики (6), 4–28. [Kleiner, G. (2013). System economics as a platform for development of modern economic theory. Voprosy Ekonomiki (6), 4–28 (in Russian)]. DOI: 10.32609/0042-8736-2013-6-4-28
  • Князев Г.Г., Митрофанова Л.Г., Бочаров А.В. (2010). Валидизация русскоязычной версии опросника Л. Голдберга «Маркеры факторов “Большой пятерки”». Психологический журнал 31(5), 100–110. [Knyazev, G., Mitrofanova, L., Bocharov, A. (2010). Validization of Russian version of Goldberg’s “Big-Five factor markers” inventory. Psikhologicheskii Zhurnal 31(5), 100–110 (in Russian)].
  • Кобылко А.А. (2016). Современные операторы связи: исследование с позиции системной экономической теории. Экономическая наука современной России 2(73), 118–124. [Kobylko, A. (2016). Modern telecommunication operators: A study from the point of view of the system economic theory. Economics of Contemporary Russia 2(73), 118–124 (in Russian)].
  • Латынов В.В. (2021). Проблемы и перспективы применения агент-ориентированного моделирования в психологии воздействия. Институт психологии Российской академии наук. Организационная психология и психология труда 6(1), 116–139. [Latinov, V. (2021). Problems and prospects for application of agent-based modelling in the psychology of influence. Institute of Psychology of the Russian Academy of Sciences. Organizational Psychology and Psychology of Labor 6(1), 116–139 (in Russian)]. DOI: 10.38098/ipran.opwp.2021.18.1.006
  • Макаров В.Л., Бахтизин А.Р. (2009). Новый инструментарий в общественных науках – агент-ориентированные модели: общее описание и конкретные примеры. Экономика и управление(12), 13–25. [Makarov, V., Bakhtizin, A. (2009). New tools in social sciences – Agent-oriented models: General description and specific examples. Economy and Management (12), 13–25 (in Russian)].
  • Макаров В.Л., Бахтизин А.Р., Сушко Е.Д. (2016). Агент-ориентированные модели как инструмент апробации управленческих решений. Управленческое консультирование (12), 16–25. [Makarov, V., Bakhtizin, A., Sushko, E. (2016). Agent-based models as a means of testing of management solutions. Administrative Consulting (12), 16–25 (in Russian)].
  • Макаров В.Л., Бахтизин А.Р., Сушко Е.Д. (2017). Регулирование промышленных выбросов на основе агент-ориентированного подхода. Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз 10(6), 42–58. [Makarov, V., Bakhtizin, A., Sushko, E. (2017). Regulation of industrial emissions based on the agent-based approach. Economic and Social Changes: Facts, Trends, Forecast 10(6), 42–58 (in Russian)]. DOI: 10.15838/esc.2017.6.54.3
  • Малых С.Б., Тихомирова Т.Н. (2015). Личностные черты и интеллект: взаимосвязи и их природа. Вопросы психологии (2), 149–160. [Malykh, S., Tikhomirova, T. (2015). Personality traits and intelligence: The interrelationships and their etiology. Voprosy Psikhologii (2), 149–160 (in Russian)].
  • Ушаков Д.В. (2020). Менталитет и социально-экономические достижения стран. Вестник Российской академии наук 90(3), 224–231. [Ushakov, D. (2020). Mentality and the socioeconomic achievements of countries. Herald of the Russian Academy of Sciences 90(2), 142–148]. DOI: 10.31857/S086958732003024X
  • Хивинцев М.А., Акопов А.С. (2014). Применение многоагентного генетического алгоритма для поиска оптимальных стратегических и оперативных решений. Бизнес-информатика (1), 23–33. [Khivintcev, M., Akopov, A. (2014). Application of multi-agent genetic algorithm for search of optimum strategic and operational decisions. Business Informatics (1), 23–33 (in Russian)].
  • Allais, M. (1990). Allais Paradox. In: Eatwell, J., Milgate, M., Newman, P. (eds.) The New Palgrave: Utility and Probability. New York: Macmillan Press, pp. 3–9. DOI: 10.1007/978-1-349-20568-4_2
  • Axelrod, R. (2006). Agent-based modeling as a bridge between disciplines. In: Tesfatsion, L., Judd, K.L. (eds.) Handbook of Computational Economics. Elsevier: Vol. 2, ch. 33, 1565–1584. DOI: 10.1016/S1574-0021(05)02033-2
  • Becker, G. (1993). A Treatise on the Family. Cambridge, MA: Harvard University Press.
  • Bonabeau, E. (2002). Agent-based modeling: Methods and techniques for simulating human systems. Proceedings of the National Academy of Sciences 99(3), 7280–7287. DOI: 10.1073/pnas.082080899
  • Coase, R. (1937). The Nature of the Firm. Economica 4(16), 386–405. DOI: 10.1111/j.1468-0335.1937.tb00002.x
  • Digman, J. (1997). Higher-order factors of the Big Five. Journal of Personality and Social Psychology 73(6), 1246. DOI: 10.1037/0022-3514.73.6.1246
  • Dosi G., Roventini A. (2019). More is different... and complex! The case for agent-based macroeconomics. Journal of Evolutionary Economics 29, 1–37. DOI: 10.1007/s00191-019-00609-y
  • Heath, B., Hill, R., Ciarallo, F. (2009). A survey of agent-based modeling practices (January 1998 to July 2008). Journal of Artificial Societies and Social Simulation 12(4), 9. https://www.jasss.org/12/4/9.html
  • Hughes, H.P., Clegg, C.W., Robinson, M.A., Crowder, R.M. (2012). Agent-based modelling and simulation: The potential contribution to organizational psychology. Journal of Occupational and Organizational Psychology 85(3), 487–502. DOI: 10.1111/j.2044-8325.2012.02053.x
  • 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. DOI: 10.1177/1948550617691100
  • Kleiner, G., Rybachuk, M., Ushakov, D. (2023). Behavioral Model of Interaction Between Economic Agents and the Institutional Environment. In: Agarwal, N., Kleiner, G., Sakalauskas, L. (eds.) Modeling and Simulation of Social-Behavioral Phenomena in Creative Societies. MSBC 2022. Communications in Computer and Information Science, 1717. Springer, Cham. DOI: 10.1007/978-3-031-33728-4_4
  • Marshall, A. (1919). Industry and Trade: A Study of Industrial Technique and Business Organization; and of the Influences on the Conditions of Various Classes and Nations. Macmillan.
  • Nelson, R., Winter, S. (1973). Toward an evolutionary theory of economic capabilities. The American Economic Review 63(2), 440–449.
  • Roozmand, O., Ghasem-Aghaee, N., Hofstede, G., Nematbakhsh, M., Baraani, A., Verwaart, T. (2011). Agent-based modeling of consumer decision making process based on power distance and personality. Knowledge-Based Systems 24(7), 1075–1095. DOI: 10.1016/j.knosys.2011.05.001
  • Saucier, G., Goldberg, L. (1998). What is beyond the Big Five? Journal of Personality 66, 495–524. DOI: 10.1111/1467-6494.00022
  • Simon, H. (1955). A behavioral model of rational choice. The Quarterly Journal of Economics 69(1), 99–118.
  • Smith, E., Conrey, F. (2007). Agent-based modeling: A new approach for theory building in social psychology. Personality and Social Psychology Review 11(1), 87–104. DOI: 10.1177/1088868306294789
  • Thaler, R. (2000). From homo economicus to homo sapiens. Journal of Economic Perspectives 14(1), 133–141. DOI: 10.1257/jep.14.1.133
  • Tversky, A., Kahneman, D. (1974). Judgment under uncertainty: Heuristics and biases. Science 185(4157), 1124-1131. DOI: 10.1126/science.185.4157.1124
  • 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. DOI: 10.1016/j.physa.2019.121786
Издатель: Южный Федеральный Университет
Учредитель: Южный федеральный университет
ISSN: 2073-6606
  • Просмотров: 661