Понимание природы изменений

Революционное значение теории сложности и будущее экономической науки

Д. Коландер, профессор Колледжа Миддлбери (США)

В одной из своих статей Роберт Солоу1, перефразируя Оскара Уайльда, охарактеризовал современную экономическую теорию как «теоретически изощренную погоню за непознаваемым»2. В своей работе о будущем экономики3 я развивал и эту тему, но также доказывал, что экономической науке предназначено другое будущее, в котором она станет «в должной степени образованной в погоне за познаваемым»4. В этой работе подробно раскрываются эти идеи и показывается, где можно ожидать изменений в настоящем и как изменится способ изучения и преподавания экономики в будущем.

Процесс изменений

Прежде чем размышлять о будущем экономической науки, необходимо иметь в наличии теорию, объясняющую, как и почему меняется изучение экономики. Представители неортодоксальных экономических теорий, в большинстве своем неявно, но видят процесс изменений как революцию, в результате которой представители мейнстрима раскаются в своих ошибках и обратят взоры к новой реальности. С этой точки зрения изменения приходят извне — в идеале, находят признание взгляды самих гетеродоксов. Я вижу процесс изменений иначе. Большая часть изменений в экономике идет изнутри, от молодых профессоров лучших университетов, которые начинают изучать экономику так, как до них не изучал никто. Изменения происходят, потому что, во-первых, технологический прогресс в аналитических или вычислительных методах открывает новые пути исследования и, во-вторых, потому что все легкие пути использования предыдущих методов уже пройдены5.

Насколько эти изменения осуществятся и приживутся в профессии экономиста, зависит от сложного процесса, который проанализирован в книге «Меняющийся облик экономической теории»6. В ней мы провели интервью с людьми, находящимися на переднем крае науки. Главный вывод книги: большая часть изменений в предметах и методах исследования происходит в ходе медленного эволюционного процесса, зависящего от наиболее профессиональных экономистов, открытых для нового, а фактические изменения осуществляются через репликатор-ную динамику внутри профессионального сообщества. Я имею в виду, что большинство экономистов отклоняются от того, чему их научили, но не слишком сильно. На самом деле ключевым для понимания изменений является выбор аспирантами тем для диссертаций. Этот выбор тесно привязан к той технологии, аналитическим методам, с которыми они пришли в магистратуру и с которыми познакомились уже в магистратуре. С моей точки зрения, изменения в профессии происходят не из-за радикальных изменений в существующих исследованиях (хотя иногда случается и так), а в ходе своего рода эволюционного процесса найма новых и ухода на пенсию старых преподавателей.

В рамках аспирантуры на факультете обычно представлено множество различных подходов, которое шире ортодоксии в ее обычном понимании, но не включает в себя многие гетеродоксальные подходы. Аспирантов привлекают те профессора, чьи подходы кажутся им стоящими в том смысле, что их использование обеспечивает аспирантам карьерное продвижение и рост числа публикаций. Со временем прежние профессора, использующие сравнительно устаревшие аналитические техники, привлекают меньше студентов; молодые, оперируя новаторскими и продвинутыми методиками, привлекают больше. Это создает динамику, при которой нормой становятся все более разнообразные и сложные техники. Приемные комиссии соответственно ужесточают требования к аналитическим способностям поступающих, и процесс изменений набирает обороты.

С течением времени молодые, по-другому обученные экономисты приходят на смену старым, и изменяется образ того, что такое экономическая наука и ее изучение. Поскольку поколение профессионалов сменяется каждые 35 лет или около того, я оцениваю среднюю скорость этого эволюционного процесса в 3% в год. Тем не менее на начальных стадиях цикла изменений даже эта оценка может быть завышена, поскольку большинство студентов предпочитают работать с признанными профессорами и пользоваться устоявшимися методами: использование новых методик и техник сопряжено с риском. Вначале лишь некоторые склонные к риску студенты избирают подобный путь. Таким образом, в начале цикла изменений их годовой темп в направлении нового приемлемого подхода меньше 3%, возможно ближе к 1%. В некоторой точке набирается критическая масса, наступает момент переключения, новый подход становится популярным, и студенты толпами переходят под его знамена. В такие моменты темп изменений выше 3%.

В силу указанных изменений экономическая наука будет становиться все более и более «технической». Студенты сегодня намного лучше владеют математикой, статистикой и аналитическими методами. Возросли вычислительные мощности, так что новое поколение, приходящее в экономическую науку, использует совсем иные, новые подходы. Этот уклон в техническую сторону часто связывают с формализмом, и некоторое время в конце XX в. так и было, но современные технические разработки в действительности позволяют уйти от формализма к более прикладным математическим разработкам.

Переход к более «техническому», но менее формальному подходу обусловлен возросшими вычислительными возможностями. При том что вычислительные мощности удваиваются каждые 18 месяцев, снижается потребность в аналитических решениях и растет спрос на умение извлекать информацию из новых данных. Оба этих эффекта снижают ценность аналитической дедуктивной теории. Теперь можно получить результаты из статистики и симуляций, не полагаясь на дедуктивную теорию, характеризующую формальный подход. Поскольку рост вычислительных мощностей продолжится, я считаю, что современная экономика будет все более и более технической и все менее и менее связанной с дедуктивным формализмом. В конечном итоге экономисты станут использовать имитационные механизмы, с помощью которых они будут сравнивать альтернативы в экономической политике. Эти виртуальные экономики станут самым ценным в «ящике с инструментами» экономической теории. Но это дело далекого будущего. Сегодня мы делаем лишь первые шаги на пути отказа от дедуктивного подхода.

Отказ от «трех китов»

Отход от дедуктивного анализа, возможно, наиболее заметен в отношении молодых экономистов к «трем китам» — предпосылкам рациональности, преследования собственных интересов и равновесия. Эти предпосылки лежали в основе дедуктивного аналитического подхода и воспринимались как неприкосновенные. Изменять их означало отказываться от основ теории. Современная экономика медленно уходит от трех китов к более широким понятиям и принципам целенаправленного поведения, разумного собственного интереса и устойчивого развития.

Изменения можно наблюдать во множестве теоретических работ по поведенческой экономике, эволюционной теории игр, агентному моделированию (agent-based modeling), экспериментальной экономике и новой институциональной экономике7. В действительности, как показано в другом месте8, значительная часть этой работы, воспринимаемой как передний край экономической науки, не соответствует канонам трех китов.

Ту же тенденцию можно увидеть в распределении научных наград. Например, Д. Канеман и В. Смит получили Нобелевскую премию за разработки в области поведенческой и экспериментальной экономики, а М. Рабин за работы в поведенческой экономике награжден медалью Кларка. Благодаря этим изменениям нельзя больше говорить о современной экономической науке как о неоклассической9. Мне не хотелось бы преувеличивать степень перемен, происходящих в профессиональном сообществе; речь идет лишь о небольшом изменении в работах наиболее выдающихся экономистов. Но по изложенным выше причинам я рассматриваю эти небольшие изменения как индикатор будущих значительных перемен, причем последние скорее всего произойдут резко и неожиданно.

Чтобы понять, как эти изменения отразятся на проблемном поле экономической науки, необходимо решить, какие новые предпосылки и технологии будут выбраны, и ускорить эволюционный процесс, заглядывая вперед не на десятилетия, а на поколения. Те небольшие шаги, которые делаются сейчас по изменению предпосылок теории, предвещают большие изменения в том, как будут мыслить экономическую науку и экономическую политику. Один пример: такие теоретики, как Жан Тироль10, следуя работам Томаса Шеллинга, изучают, как индивиды борются за то, чтобы ограничить свое собственное поведение. При этом теоретики признают, что действия индивида могут в некотором широком смысле не отражать того, что индивид в действительности желает. Такое изменение в теории, получив широкое распространение, чревато серьезными последствиями для вопросов прикладной политики; оно может, например, оправдать многие налоги и ограничения на поведение, которые нельзя обосновать с позиций существующей теории.

Куда ведут изменения

Больше всего меня интересуют не какие-то конкретные изменения, а их суммарный эффект, то направление, по которому они ведут экономическую науку и экономическое образование. Причина этих изменений кроется в изменившемся видении того, что и как изучают экономисты. Экономическая наука становится все в меньшей степени исследованием абсолютно рациональных агентов в насыщенной информацией окружающей среде, превращаясь в изучение ограниченно рациональных агентов в условиях недостатка информации.

Эту мысль можно выразить иначе: от экономики как крайне сложной «простой системы» мы приходим к рассмотрению крайне сложной «сложной системы»11. Простые системы, сколь бы сложными они ни были, могут быть сведены к набору уравнений небольшой размерности, что позволяет их аналитически моделировать. Сложные системы не обладают таким свойством и должны моделироваться иначе — с помощью имитационных экспериментов или анализа репликаторной динамики. Но исчерпывающий анализ сложной системы не удастся осуществить никогда.

Простые и сложные системы имеют различные микрооснования. Первые можно изучать, исходя только из их микрооснований. Сложные же системы обладают эмерджентными свойствами, и, чтобы понять их, недостаточно простого анализа элементов. У них тем не менее существуют микрооснования, но микрооснования сложных систем зависят от контекста, должны изучаться лишь в соотношении с существующей системой. Такие сложные системы возникают и развиваются от одной стадии к другой, причем новые стадии зависят от пройденного пути. На процесс оптимизации в сложных системах оказывают влияние история и институты. Это означает, что ключевую роль в понимании сложных систем играет институциональная структура12.

Понимание природы изменений

Шутки по поводу профессии экономиста часто помогают понять, что ученые думают о самих себе. Один из часто повторяемых анекдотов о дедуктивном и оторванном от практики характере науки — анекдот про консервный нож. В нем физик и химик предлагают практические решения задачи, как открыть консервную банку на необитаемом острове. Экономист предлагает бесполезное решение — предположить существование на острове консервного ножа. Анекдот не слишком доброжелателен по отношению к экономистам и способствовал появлению другого, менее известного анекдота, в котором экономика предстает в более выгодном свете.

Физику, инженеру и экономисту выдали по секундомеру, веревке и шарику и сказали, что тому, кто точнее всех измерит высоту здания, поставят памятник в центре города. Физик привязал шарик к веревке и опустил ее с крыши здания. Используя секундомер, он вычислил продолжительность времени, за которое маятник совершит колебание. Имея эту информацию, он оценил высоту здания. Инженер бросил шарик с крыши, засек с помощью секундомера время падения и соответственно оценил высоту здания. Но памятник поставили экономисту, который выменял у охранника здания строительные планы за секундомер и безошибочно прочитал указанную в них высоту.

В этом анекдоте, явно придуманном экономистом, подчеркиваются как преимущества торговли, так и важность экономической теории. Эта теория обеспечивает нас схемами работы экономики, и, найдя такую теорию, ее необходимо защищать любой ценой. В то же время анекдот указывает на неявное предположение экономистов о том, что экономика является сложной «простой» системой, поскольку только для таких систем может существовать полный набор аналитических схем.

Проблема такого подхода заключается в предпосылке, что набор схем действительно существует или что развитие экономики действительно соответствовало этому набору схем, как если бы они и в самом деле существовали. С позиций теории сложности экономика возникает из набора простых решений, но так, как никто себе и представить не мог. Таким образом, окончание анекдота о теории сложности, предложенное мне в одном из разговоров Р. Бассманом, будет таково. Во время строительства архитекторы внесли изменения в план, но не отметили их на бумаге. Поэтому экономист, отыскав в схеме высоту здания, ошибся.

Критика «трех китов» обозначает отказ от поиска схем для экономических систем (возможно, потому что схем этих вообще никогда не существовало). Рассмотрим в качестве примера рациональность. Для получения «схемы» требуется предпосылка о строгой рациональности, из которой следует, что каждый индивид обладает информацией о действиях всех остальных и с этой информацией может предсказывать их действия. Модели с такими сильными предположениями оправданы только потому, что они позволяют получить схему экономики, а только исходя из схемы, мы можем обсуждать практические вопросы. Поведенческая экономика подвергает сомнению эту установку, поскольку вкладывает совершенно иной смысл в понятия теории и рациональности; экономист, работающий в области поведенческой теории, анализирует, как ведут себя люди и, исходя из этих наблюдений, вводит поведенческие предпосылки в свои модели. Поведенческая экономика создана для экономистов, не работающих по схемам.

«Простой» подход базируется на некоторой теории, проверяет ее на эмпирических данных и выдает политические предписания на основании уже «эмпирически проверенной теории». «Сложный» подход основывается на эмпирическом наблюдении, вокруг которого строится теория. Экономическая политика в результате формулируется исходя из такой «эмпирически обусловленной теории»'3. В каждом подходе предполагаются некоторый тип рациональности и уровень доступной информации, в характере которых и заключается ключевое различие между ними.

Та работа, которая сейчас проводится в «Центре нелинейной динамики в экономике и финансах» при Амстердамском университете14, является примером подхода, который, на мой взгляд, станет в будущем господствующим. Исследователи в этом центре комбинируют новые и старые стратегии при изучении наиболее фундаментальных вопросов. Например, их теоретические работы отражают множество свойств реальных данных, но при этом включают в себя предпосылки о гетерогенных агентах с различными уровнями рациональности. Такой выбор предпосылок обусловлен результатами экспериментов и эконометрического анализа, полевых наблюдений. Они изучают, как изменения измеренного по определенной шкале уровня рациональности создают динамические структуры в их искусственных экономиках, которые затем сравниваются с динамическими моделями в реальных экономиках. Инструментарий теории сложности, например теория бифуркаций, используется, чтобы изучать эти механизмы, определяющие поведение агентов как аналитически, так и численно.