Идеи теории сложных систем и их применение в экономике - davaiknam.ru o_O
Главная
Поиск по ключевым словам:
страница 1
Похожие работы
Название работы Кол-во страниц Размер
Оценка живучести противоборствующих информационно-управляющих систем 1 124.51kb.
Департамент Образования города Москвы Московская городская научно-практическая... 1 298.28kb.
Рабочая программа учебной дисциплины Направление подготовки 080500. 1 338.87kb.
Объектно-ориентированный подход 1 100.88kb.
Основные понятия теории систем сущность и принципы тсса [Г. 1 337.48kb.
Инструментальные средства Имитационного анализа сложных экономических... 1 50.08kb.
Департамент образования г. Москвы гбоу гимназия №1503 «нейронные... 1 297.12kb.
Основные положения теории систем 1 96.5kb.
График приема академических задолженностей преподавателями кафедры... 1 29.96kb.
Принципы моделирования сложных систем. Применимость принципов в соответствии... 1 66.4kb.
Келдыш нонна Александровна Доцент кафедры «Математика-1», доцент. 1 24.16kb.
В точностную теорию надежности программного обеспечения 1 133.93kb.
Направления изучения представлений о справедливости 1 202.17kb.

Идеи теории сложных систем и их применение в экономике - страница №1/1

УДК 303.732.4(075.8)

Е.Г. Пугачева, канд.екон.наук

Киевский экономический институт менеджмента

г. Киев, ул. Смоленская, 31-33

elena-pugacheva@yandex.ru




ИДЕИ ТЕОРИИ СЛОЖНЫХ СИСТЕМ И ИХ ПРИМЕНЕНИЕ В ЭКОНОМИКЕ
Розглянуто ідеї теорії складних систем стосовно до задач економічного розвитку. Обговорюються можливості теорії складних систем адекватно описувати нелінійний і непередбачуваний процес економічного розвитку. Проаналізовано стан економіки України як складної соціально-економічної системи.
Ключові слова: складність, самоорганізація, соціальні мережі, агентне моделювання.
  В статье рассматриваются идеи теории сложных систем применительно к задачам экономического роста. Обсуждаются возможности теории сложных систем адекватно описывать нелинейный и непредсказуемый процесс экономического развития.

Ключевые слова: сложность, самоорганизация, социальные сети, агентное моделирование.

The ideas of the theory of complexity as to the problems of economic growth are considered. The possibilities of the theory of complexity to explain adequately nonlinear, interconnected and unpredictable process of economic development are discussed. The economy of Ukraine as complex socio-economic system is analyzed.

Key words: complexity, self-organization, social networks, agent-based modeling.

Введение

Достижение высоких темпов экономического роста, как известно, выступает одной из основных целей макроэкономической политики современного государства. В традиционной экономической теории экономический рост определяется как количественное изменение реального дохода экономики (ВВП, ВНП или же НД) от одного периода времени к следующему. Рост этих показателей на протяжении ряда лет до последнего времени был серьезным аргументом в пользу роста экономического благополучия общества и вселял уверенность в завтрашнем дне. Сегодня, однако, наглядно видно, что между экономическим ростом и экономическим спадом очень узкое пространство, которое зависит от множества факторов, не поддающихся нашему контролю.

Взаимозависимость и сложность (complexity) – это вызов нашего времени. Специфика этих характеристик состоит в том, что традиционное мышление не способно подсказать правильные решения: нужны новые идеи, новые методы, новые метафоры. Редукционизм, как господствующий стиль научного мышления, позволил добраться до многих тайн отдельных частиц нашего мира. Однако, как выяснилось, многие из наиболее сложных проблем – от тайны мышления человека до понимания, как управлять планетой, - кроются в изучении того, как относительно простые части, пройдя через паутину взаимодействий, приводят к формированию сложного целого. И чем больше ученые проникают в природу частей, тем больше понимают, что знание частей не дает прямого понимания того, как функционирует отдельное целое. Отсюда горькие признания в том, что традиционная наука и техника не подготовила нас к управлению сложными системами и что наша интуиция нам не помогает. Другими словами, в традиционной науке и технике нет концептуального языка для понимания сложных систем. Поэтому не стоит недооценивать тот факт, что мы живем не только во время экономического кризиса, но и серьезного сдвига научной парадигмы, что, в свою очередь, окажет серьезное влияние на все аспекты человеческой жизни.

Сегодня в науке появились новые научные направления, исследующие сложные системы, сложные адаптационные системы, хаос, процессы самоорганизации. Все оно объединяются под названием «Новая наука». В частности, теория сложных систем (Theory of Complexity) изучает как из локальных взаимодействий отдельных составляющих системы возникает коллективное движение и как система взаимодействует и строит связи с окружающей средой. Исследование сложных систем акцентирует свое внимание на понимании непрямых эффектов. Сложность большинства нерешенных проблем состоит в том, что связь между причиной и следствием не является очевидной. Воздействия на сложную систему могут привести к непредвиденным результатам, из-за взаимозависимости отдельных частей. В настоящее время арсенал теории сложных систем представлен новым концептуальным языком (сложность, эмерджентность, паттерны, самоорганизация и т.д.), новыми аналитическими методами исследования (нелинейная динамика, стохастическая физика, теория бифуркаций и т.д.), позволяющими проникать вглубь изучаемых процессов, а также новым подходом к моделированию, получившим название agent-based modeling.


Анализ достижений и публикаций

Исследования в области сложных систем в настоящее время проводятся объединенными усилиями многих мировых научных сообществ. С 70-х годов изучение динамики поведения сложных систем осуществляется с использованием вычислительной техники. Экспериментирование с моделями позволило изучить ряд свойств сложных систем, позволяющих перейти к поиску новых, более плодотворных решений в социально-экономической области.

Современные средства связи, интернет, процессы глобализации привели к появлению сложно-переплетенной системы социальных связей, создающей принципиально новую окружающую среду. От результата взаимодействия с окружающей средой во многом зависит успех любого начинания. В современных условиях недооценка сложности взаимодействия может свести на нет деятельность даже супермощной механической системы.

Среди наиболее известных мировых центров изучения сложных систем – Институт Санта-Фе (Santa Fe Institute, New Mexico, USA,1984 г. образования), Институт сложных систем Новой Англии (New England Complex Systems Institute, USA,1996 г.), Европейское сообщество сложных систем (Complex systems Society, 2004).

Исследования последних лет в значительной степени изменили модель видения мира (P.W.Anderson; Yaneer Bar-Yam; Albert-Laszlo Вarabasi; Stuart Kauffman). В настоящее время в мировой экономической теории наблюдается отход от жестко детерминированных взглядов. Экономисты становятся более открыты не к механическому, а органическому подходу. В рамках этого подхода экономика рассматривается как развивающаяся сложная система [2], окружающая среда как экосистема [10], а проблема развития формулируется в терминах коэволюции [4,7] с окружающей средой.

На смену закрытой статической линейной модели экономической системы, стремящейся к равновесию приходит открытая динамичная нелинейная модель экономики, развивающейся вдали от равновесия (far from equilibrium). Меняются и подходы к моделированию агентов экономической системы. Если традиционно агенты экономической системы имели схожие характеристики, были рациональны и обладали полной информацией, то в рамках новых подходов каждый агент должен быть смоделирован индивидуально [9]. Он обладает индивидуальными особенностями, неполной информацией и ограниченной рациональностью. Важным представляется не столько взаимодействие отдельных агентов с рынком, сколько их взаимодействие между собой [6].В отличие от традиционных компьютерных моделей, изучающих системы в состояниях равновесия или в переходах между равновесными состояниями, метод агентного моделирования, используя простые правила, позволяет увидеть более сложное и интересное поведение.

Новый взгляд на экономическую систему меняет и постановку задачи исследования. Если традиционная экономическая теория, скорее, упрощает действительность, чтобы отыскать аналитическое решение, то теория сложных систем акцентирует свое внимание на том, какие действия агентов на микроуровне системы могут приводить к изменениям на макроуровне. Теперь перед исследователем стоит несколько иная задача: не столько добиваться точности предсказания, сколько давать теоретическое обоснование наблюдаемого образца коллективного поведения (паттерна).
Постановка задачи

Основными целями данной статьи являются:



  • изложить некоторые результаты последних мировых исследований в области сложных систем;

  • рассмотреть возможность применения идей сложных систем в экономике;

  • описать проблемы развития экономики как сложной социально-экономической системы;

  • проанализировать состояние экономики Украины как сложной системы.


Теория сложных систем в экономическом анализе

Исходным моментом анализа экономики как сложной системы является отказ от модели, в которой экономика представлена гигантским механизмом. В рамках этой традиционной модели, если нужны более высокие экономические показатели, то нужно построить более мощную машину. Таким образом, логика экономического роста приводит к наращиванию механической мощи системы. Если ресурсы и технические возможности позволяют, то задача экономического роста представляется разрешимой. Отсюда основной акцент на ресурсы и новые технологии. Тонким местом традиционной модели, тем не менее, является то, что гигантская машина экономического роста должна работать в социальном пространстве, которое уже нельзя обуздать механическими приемами.

Хорошей иллюстрацией идеи сложности окружающей среды является модель «Fitness Landscape» (Рис.1), предложенная Стюартом Кауффманом [8]. Так как ландшафт вокруг Вас стремительно меняется, то попытки взобраться на вершину могут не привести к успеху не из-за Ваших собственных неудач, а потому, что в какой-то момент почва может просто уйти из-под ног по независящим от Вас причинам.

С другой стороны, паутина взаимосвязей может усиливать не только риски, но и возможности роста. Исследования Брайна Артура [3] показали, что в сетевой среде не всегда действует фундаментальный закон классической экономической теории – закон уменьшающейся отдачи. Продукция или технология, попав в сеть, может получить поддержку не столько благодаря своим конкурентным преимуществам, а благодаря тем связям, которые создали ей возможности продвижения на рынке. В данном случае возникает эффект возрастающей отдачи, о котором не могло быть и речи в условиях совершенной конкуренции.

В сетевой структуре меняется и стратегия поведения. На смену стратегии жесткой конкуренции приходит web-стратегия. В сложной турбулентной бизнес-экосистеме для того, чтобы выжить важно принимать стратегические решения. Если традиционный подход диктует решение выработки собственной стратегии и претворения ее в жизнь, то web-мышление подсказывает, что более важно мыслить в терминах системы как единого целого. Сети способны выдерживать существенное давление внешней среды, поэтому выигрыш в одиночку может оказаться «пирровой победой», если окружающая обстановка становится менее благоприятной. В то время, как традиционное мышление анализирует ситуацию выигрыш/проигрыш («Я выиграл, мой конкурент проиграл»), web-мышление, анализируя сложности и риски взаимодействия, может подсказать решение «выигрыш/выигрыш». Web-стратегия предполагает, что главный выбор, который предстоит сделать управляющему состоит в том, к какому узлу связей стоит присоединиться (или какой узел связи создать) и какую роль в нем играть.

В современном мире социальные сети растут с невероятной скоростью без централизованного контроля. Их структура и динамика определяется взаимодействием участников с разными и часто противоположными интересами. Последние исследования в области социальных сетей позволили увидеть архитектуру того порядка, который создается процессом самоорганизации [5].

Присоединение каждого нового участника к существующим социальным сетям происходит не случайным образом, т.е. в рамках модели random attachment (случайного присоединения), а некоторым своеобразным путем, описываемым учеными с помощью модели preferential attachment (предпочтительного присоединения). Суть последней модели состоит в том, что различные узлы имеют различное число связей, и новый узел с большей вероятностью присоединяется к наиболее разветвленному узлу (hub), т.к. вероятность встретиться с ним в пространстве Интернет гораздо выше, чем у одиночек. Динамика развития социальных сетей описывается принципом «богатый становится еще богаче» (rich-get-richer phenomen): более успешные сообщества еще больше разветвляются и еще более консолидируют свои усилия (Рис.2).

Самоорганизующаяся сеть обладает характеристиками, отличными от характеристик привычных систем. В первую очередь, речь идет о том, что статистические характеристики сети подчиняются не всеобщему закону нормального распределения, а закону под устоявшимся в научном мире названием «power law» (Рис.3). Качественное отличие этих законов состоит в том, что вероятность больших отклонений оказывается значительно выше. Другими словами, на долю небольшого количества узлов приходится подавляющее число связей. Кроме того, борьба за связи не является антогонистической и узлы с большим числом связей (hubs) могут мирно сосуществовать с менее разветвленными узлами. Такая система является чрезвычайно жизнеспособной. Как показывают эксперименты случайное изъятие до 80% узлов позволяет системе выжить при условии сохранения небольшого числа hubs. В то же время у таких систем есть своя «ахиллесова пята»: вирусы, болезни, экономический крах и пр. стремительно поражают всю сеть, если затронуты ее самые разветвленные узлы.

Таким образом, необходимо понимание того, что мы живем в тесно сплетенном социальными связями мире, где последствия предпринимаемых нами усилий носят нелинейный характер. Преимущества взаимосвязанных систем состоит в том, что возникает возможность получения невиданных вознаграждений благодаря экономике возрастающей отдачи, и в то же время в ситуации, когда всё со всем связано прямым или непрямым образом, изменения в одной части системы, пройдя через паутину связей, может нанести неожиданный и серьезный урон системе, хоть экономический механизм работает безупречно. Природа современных социальных сетей – это сложное сплетение рисков и возможностей. Они усиливают риск, но и повышают гибкость, преумножают возможности технических инноваций, снижают уровень сложности для отдельных участников.

Традиционная модель экономики как деревообразной структуры (с одной вершиной) хорошо подходила к экономике массового производства, но она плохо подходит к экономике стремительных инноваций и меняющегося рынка. Традиционно экономисты рассматривали модели взаимодействия компаний с рынком. Новый взгляд состоит в смещении акцента на взаимодействие экономических агентов между собой. По утверждению классика современной теории сетей Альберта Барабаши [6] рынок не более, чем направленный граф. Весовые характеристики связей определяют направления сделок. Структура и эволюция сети определяет исход всех макроэкономических процессов.

Как это не парадоксально выглядит, но задачу экономического роста нельзя решить с конца, отталкиваясь от желанных показателей. Это, скорее, некоторый самонастраивающийся процесс, в котором взаимодействуют все его участники. Состояние экономики определяется как результат ежедневных локальных взаимодействий экономических агентов, причем этот суммарный результат не есть сумма слагаемых. Допущение, что все экономические агенты мыслят, чувствуют, реагируют одинаково слишком упрощает современную модель экономики и, в конечном итоге, не позволяет объяснить многие из наблюдаемых в настоящее время явлений.

Необыкновенная чувствительность сложных систем требует не меньшей чувствительности составляющих ее элементов. Поэтому, возможно, самым трудным моментом в становлении нелинейного мировоззрения – признание значимости отдельного экономического агента и признание его права на активное участие в процессе социально-экономической самоорганизации.

Без сомнения, задача экономического роста экономики как сложной системы - это новая задача, решение которой требует даже не столько новой методологии или новых рычагов управления, сколько нового образа мышления, нового способа видения мира [1]. Попытки прибегнуть к старым приемам вряд ли могут быть эффективными, особенно в долгосрочной перспективе. Так, старание заменить этот процесс искусственно созданным механизмом развития требует колоссальных управленческих усилий, что в реальности в наш информационный век невозможно. Желание оценить сложную систему по одному параметру (ВВП, ВПН и пр.) может оказаться губительным для системы в целом. Дело в том, что в погоне за отдельно взятым показателем, многие свойства системы, определяющие ее жизнеспособность и долгосрочную эффективность, могут быть принесены в жертву.

Как установила научная теория сложных систем, справиться с непрерывным ростом сложности окружающего нас мира нельзя не увеличивая степень сложности внутренней системы. Сложные системы обнаруживают ряд свойств, которые не могут быть сведены к сумме составляющих, а поэтому отсутствуют в более простых системах. Они то и оказываются решающими в преодолении тех препятствий, которые выступают как угрозы существования.

Украина оказалась вовлеченной в мировой финансовый кризис как часть мировой экономической системы. Однако, с точки зрения теории сложных систем, основные проблемы, стоящие перед Украиной, в корне отличаются от тех проблем, которые стоят перед развитыми странами мира. Развитым странам нужно дать адекватный ответ на возросший уровень сложности окружающего мира. Это очень непростая задача, но оптимизм на успешный исход вселяет то, что сложность национальных экономик, как систем, уже является достаточно высокой и при соответствующих усилиях может возрасти, позволив выйти на другой уровень взаимодействия с окружающим миром.

Что касается Украины, то ее уровень сложности, как социально-экономической системы, находится на более низком уровне. И хотя нет точных инструментов для определения уровня сложности, заметно отсутствие важнейших характеристик, типичных для сложных систем. Во-первых, социальные институты не развиваются как социальные сети посредством механизма предпочтительного присоединения. Связи в основном родственные, кумовские, дружеские, приятельские. Сами социальные сети не объединяют общество. Это, скорее, разорванная сеть институтов. Тенденции деструкции (коррупция, круговая порука и т.д.) наблюдаются во всех социальных институтах и поддерживаются коллективным поведением.

Во-вторых, все социальные связи ориентированы только в одном направлении. Важнейший для существования сложных систем механизм обратной связи отсутствует. И, третье, люди не рассматриваются как агенты социально-экономической системы. Нет связи между их каждодневной деятельностью и настоящим, а тем более будущим состоянием страны. Более того, социальные связи людей между собой ситуативны и неустойчивы. Человек изолирован и отчужден от нормальных социальных взаимодействий. Цели, которые ставят перед собой люди – это в большинстве своем сугубо материальные цели, которые с наибольшей эффективностью достигаются в одиночку, в жесткой конкуренции с согражданами. Вместо роста горизонтальных связей, наблюдается усиление атомизации общества. Таким образом, столкнувшись с мировым экономическим кризисом, Украина оказалась без защитных механизмов сложной системы.
Выводы

Существует много теорий, описывающих социально-экономические системы. Каждый научный подход имеет свой собственный контекст, в рамках которого его применение становится наиболее адекватным. Теория сложных систем не отменяет существующие подходы, а дополняет их для случая, когда система или ее окружение становится очень динамичной и непредсказуемой. В реалиях сегодняшнего дня системный подход мог бы помочь увидеть то, что скрывается за рамками традиционных подходов и подсказать ответ на вызов времени.


Список литературы

 


  1. Пугачева Е.Г., Соловьенко К.Н. Самоорганизация социально-экономических систем [Текст] //Иркутск: Изд-во БГУЭП, 2003. – Режим доступа: http://spkurdyumov.narod.ru/Obrazo.htm

  2. Anderson P.W., Arrow K., and Dines D., eds. (1988), The Economy as an Evolving Complex System [Text] // Santa Fe: Addison-Wesley Publishing Company, 9–28.

  3. Arthur W. B. (1990), 'Positive Feedbacks in the Economy' [Text] // Scientific American, February.

  4. Axelrod R. (1990) [Text] The Evolution of Cooperation, London: Penguin

  5. Barabasi A.-L. ' The architecture of (2007) [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.nd.edu/~networks/Publication%20Categories/03%20Journal%20Articles/Physics/200708-01_ArchComplex-IEEE.pdf

  6. Barabasi A.-L. Linked : the new science of networks [Text] // Perseus, 2002.

  7. Hodgson G. M. (1993), Economics and Evolution: Bringing Life Back Into Economics [Text] // Oxford: Polity Press.

  8. Kauffman S. (1993), Origins of Order: Self-Organisation and Selection in Evolution [Text] // Oxford: Oxford University Press.

  9. Macy M.W., Willer R. (2002), 'From factors to actors: Computational sociology and agent-based modeling' [Text] // Annual Review of Sociology 28: 143 – 166.

  10. Rothschild M. Bionomics: economy as ecosystem [Text] // New York: H.Holt, 1990. 423 p.







Тот, кто смотрит на дело с обеих сторон, обычно не видит ни одной из них. Оскар Уайльд
ещё >>