복잡도 경제

Complexity economics
이 기사는 경제학 문제에 대한 복잡성 과학의 적용에 관한 것이다.전략에의 적용에 대해서는, 「복잡도 이론」과 「조직」을 참조해 주세요.다른 용도는 복잡도 이론(동음이의)을 참조하십시오.
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복잡도 경제학은 복잡도 과학을 경제학 문제에 적용하는 것이다.그것은 경제를 균형 잡힌 시스템이 아니라 끊임없이 새롭게 [1][2]건설하는 하나의 시스템으로 보고 있다.계산 및 수학적 분석을 사용하여 경제 구조 형성과 개혁 방법을 탐색하고, [3]경제 '에이전트'의 적응적 행동과 지속적으로 상호 작용합니다.

모델

'원형에 가까운 사례'는 1989년 [4]싼타페 연구소가 만든 인위적인 증시 모델이다.이 모델은 두 가지 다른 결과를 보여준다. 하나는 "에이전트가 예측 변수를 많이 검색하지 않고 동질적인 합리적 기대 결과에 대한 수렴"이고 다른 하나는 "모든 종류의 기술 거래 전략이 나타나고 남아 있으며 거품 및 붕괴 기간이 발생한다"[4]이다.

또 다른 분야에서는 수감자의 딜레마를 연구했다.예를 들어, 요원들이 가장 가까운 이웃들 사이에서 노는 네트워크나 요원들이 때때로 실수를 하고 "전략을 진화시킬"[4] 수 있는 네트워크 등이다.이러한 모델에서 결과는 "전략의 지속적으로 변화하는 분포 패턴"[4]을 표시하는 시스템을 보여줍니다.

보다 일반적으로 복잡도 경제학 모델은 시스템의 매크로 수준에서 직관적이지 않은 결과가 마이크로 수준의 단순한 상호작용에서 어떻게 나타날 수 있는지를 연구하기 위해 종종 사용된다.이는 집단 시스템에서의 결과를 개인의 합리적 행동의 단순한 합으로 간주하는 대표 에이전트 방법의 가정을 회피한다.

방안

경제적 복잡성 지수

MIT 물리학자 세사르 히달고와 하버드대 경제학자 리카르도 하우스만은 네트워크 연결국 구조에서 수출국 제품으로 유추해 한 나라 경제의 복잡성을 측정하는 스펙트럼법을 도입했다.한 나라의 생산적 지식과 긍정적인 상관관계가 있는 다양성 정보와 제품의 편재성(제품을 [5][6]생산하거나 수출하는 국가의 수)을 조합한 것이다."제품 공간"으로 알려진 이 개념은 MIT의 경제 복잡성 관측소와 2011년 경제 복잡성[6] 지도책에서 더욱 개발되었습니다.

관련성

히달고와 하우스만이[5][6] 도입한 경제 복잡도 지수(ECI)는 향후 1인당 GDP 성장을 매우 예측한다.하우스만에서, 이달고(al.,[6]은 저자들은 국가의 미래의 GDP(전기 뇌 불활성에 따라)에 의해 목록은 전기 뇌 불활성의 능력 미래의 1인당 GDP를 예측할 것이라고 추산해 성장은 5번과 20번 거버넌스의 세계 은행의 조치, 열린 세계 경제 포럼(WEF)글로벌 경쟁력 지수(GCI)고 표준 측정치보다 훨씬 더 큰 사이에 있습니다.h수년 간의 교육 및 인지 능력과 같은 uman 자본.[7][8]

국가별 적합성 및 제품 복잡성 지표

Pietronero와 협력자들은 최근 다른 접근법을 [9][10][11]제안했습니다.이러한 메트릭은 비선형 반복 맵의 고정점으로 정의됩니다.ECI를 발생시키는 선형 알고리즘과는 달리, 이 비선형성은 데이터의 중첩 구조를 적절히 처리하기 위한 핵심 포인트입니다.이 대체 공식의 저자는 다음과 같은 몇 가지 장점이 있다고 주장한다.

  • 다양화가 각국의 경쟁력 평가에 중요한 역할을 한다는 수출국 제품 매트릭스의 경험적 증거와의 정합성.Pietronero가 제안한 국가의 지표는 제품 수와 관련하여 매우 광범위하다.
  • 국가 제품 매트릭스의 중첩 구조에 필요한 적합성과 복잡성 사이의 비선형 결합.내포된 구조는 제품의 복잡성에 대한 정보가 가장 느린 적합성을 가진 생산자들에 의해 제한되어야 한다는 것을 의미한다.
  • 측정기준의 광범위하고 파레토적인 분포.
  • 메서드의 각 반복은 정보를 세분화하고 반복 변수의 의미를 변경하지 않으며 정보를 축소하지 않습니다.

컨트리 피트니스와 제품의 복잡성에 대한 지표는 보스턴 컨설팅 그룹의 스웨덴의 성장과 개발 관점에 대한 보고서에서[12] 사용되었습니다.

특징들

브라이언 아서, 스티븐 N. 듀라우프, 데이비드 A. 레인(Lane)은 복잡한 시스템의 몇 가지 특징을 기술하고 있으며,[13] 이들은 경제학에서 더 많은 관심을 가질 가치가 있다고 주장한다.

  1. 분산된 상호작용-경제는 많은 분산된 이기종 에이전트 간에 상호작용을 합니다.특정 에이전트의 액션은 다른 에이전트의 예상되는 액션과 경제의 집약 상태에 따라 달라집니다.
  2. 글로벌 컨트롤러 없음: 컨트롤은 에이전트 간의 경쟁 및 조정 메커니즘에 의해 제공됩니다.경제활동은 법률기관, 할당된 역할, 이동조합에 의해 중재된다.상호 작용을 제어하는 글로벌 엔티티가 없습니다.전통적으로, 비록 아무도 그러한 모델에 대한 설명적 정확성을 주장하지 않았지만, 가상 경매인은 일반 평형 모델의 일부 수학적 분석에 등장했다.전통적으로 많은 주류 모델은 예산의 균형을 맞추도록 요구하는 등의 제약을 가하고 있으며, 복잡성 경제학에서는 그러한 제약을 회피하고 있습니다.
  3. 계층구조를 횡단하고 있습니다.경제는 많은 수준의 조직과 상호작용을 가지고 있다.주어진 레벨의 행동, 액션, 전략, 제품의 유닛은 일반적으로 다음 레벨의 유닛을 구성하기 위한 "구성 요소" 역할을 합니다.전체적인 조직은 계층적 이상이며, 여러 가지 종류의 얽힌 상호작용(어소시에이션, 커뮤니케이션 채널)이 있습니다.
  4. 지속적인 적응: 행동, 액션, 전략 및 제품은 개개의 에이전트가 경험을 [14]축적함에 따라 자주 수정됩니다.
  5. 신규성 - 이러한 니치는 새로운 시장, 새로운 테크놀로지, 새로운 행동, 새로운 제도와 관련되어 있습니다.틈새를 메우는 바로 그 행동이 새로운 틈새를 제공할지도 모른다.그 결과, 계속적인 신규성이 실현됩니다.
  6. 균형 외 역학—새로운 틈새, 새로운 잠재력, 새로운 가능성이 지속적으로 생성되기 때문에 경제는 최적의 균형 또는 글로벌 균형에 도달하지 않고 기능합니다.개선은 정기적으로 이루어집니다.

현대 경제 동향

복잡도 경제학은 경제학 및 기타 과학 분야의 이전 연구 및 현대 경제학과의 복잡한 관계가 있습니다.경제적 문제를 이해하기 위한 복잡성-이론적 사고는 학문적 분야로 시작된 이래로 존재해 왔다.연구에 따르면 두 개의 분리된 미시적 사건이 완전히 [15]분리되지 않았으며 거시경제 구조를 형성하는 관계가 있다.그러나 관계가 항상 한 방향으로만 이루어지는 것은 아닙니다. 피드백이 [16]작동 중일 때 상호적인 영향이 있습니다.

복잡도 경제학은 많은 분야에 적용되어 왔다.

지적인 전임자

복잡도 경제학은 행동 경제학, 마르크스 경제학, 제도 경제학/진화 경제학, 오스트리아 경제학 및 아담 [17]스미스의 연구에서 영감을 얻습니다.그것은 또한 물리학의 통계역학이나 진화생물학과 같은 다른 분야에서도 영감을 얻습니다.경제학에서 복잡성 이론의 20세기 지적 배경 중 일부는 Alan Marshall(2002) The Unity of Nature, Imperial College Press: London에서 조사된다.Douma & Schreuder(2017)를 참조해, 복잡성 이코노믹스의 비기술적인 소개와 다른 경제 이론과의 비교(시장 및 조직에 적용)를 참조해 주세요.

적용들

복잡한 동적 시스템의 이론은 경제학 및 기타 의사결정 과학의 다양한 분야에 적용되어 왔다.이러한 응용 프로그램에는 자본 이론,[18][19] 게임 이론,[20] 다중 [21]자아로 구성된 대리인 간의 의견 역학, 거시 [22]경제 등이 포함됩니다.투표 이론에서, 기호 역학의 방법은 도널드 사리에 [23]의해 적용되었다.복잡성 경제학은 [24]경제학 역사학자들의 관심을 끌었다.벤 라말링엄의 혼돈의 끝 원조에는 해외 원조에 관련된 복잡성 경제학의 수많은 응용 프로그램이 포함되어 있습니다.

테스트

문헌에서는 일반적으로 혼돈된 모델이 제안되지만 실제 데이터에 대해 보정되거나 테스트되지는 않는다.그러나 최근 그 격차를 메우기 위한 몇 가지 시도가 있었다.예를 들어, 경제학에서 카오스는 반복 정량 분석을 통해 찾을 수 있다.실제로 올란도 [25]등은 이른바 재발 정량 상관지수를 통해 시계열의 숨겨진 변화를 감지할 수 있었다.그런 다음, 동일한 기법을 사용하여 층상(즉, 규칙적)에서 난류(즉, 혼돈) 단계로의 전환뿐만 아니라 거시 경제 변수 간의 차이를 감지하고 [26]경제 역학의 숨겨진 특징을 강조하였다.마지막으로, 혼돈은 COVID-19와 [27]같은 외부 사건으로 인한 충격 내장뿐만 아니라 경제 운영 방식을 모델링하는 데 도움이 될 수 있다.

결정론적 혼돈 모델(예: 칼도르-칼레키,[28] 굿윈,[29] 해로드)을 경험적으로 보정하고 테스트하여 얻은 도구와 결과에 대한 최신 설명은 올란도 외 [31]연구진을 참조하십시오.

복잡성 경제(주류)가 주류이지만

Colander(2000)에 따르면, Colander, Holt & Rosser(2004) 및 Davis(2008)의 현대 주류 경제학은 보다 "eclectic"[32][33]하고 [34][35][36]다양하며 [37]다원적으로 발전하고 있다.Colander, Holt & Rosser(2004)는 현대 주류 경제학이 "성스러운 삼위일체, 즉 합리성, 이기성 및 균형에 대한 엄격한 집착에서 멀어지고 있다"고 언급하고 있으며,[38] 이러한 경향에 기여하는 것으로서 복잡성 경제학 및 동적 시스템을 꼽고 있다.그들은 복잡성 경제를 지금은 주류이지만 [39][40]비정통적인 것으로 분류한다.

비판

1995-1997년 사이언티픽 아메리칸 저널리스트 존 호건은 이 운동을 "복잡함, 혼돈, 재앙, 사이버네틱스"[4]라는 "실패한 유행" 중 네 번째 C라고 비난했다.1997년 호건은 이 접근법이 "나비효과, 프랙탈, 인공생명체, 혼돈의 가장자리, 자기조직적 비판성 등 몇 가지 강력한 은유를 만들어냈다"고 썼다.하지만 그들은 우리에게 부정적이든 [4][41][42]긍정적이든 구체적이고 정말로 놀라운 세상에 대해 말해주지 않았습니다."

로서는 미국경제학회지 이코노믹 [4]퍼스펙스 저널(Economic Perspectives) 토론저널에서 복잡성 분석의 출현으로 (단순한 은유보다는) 구체적이고 놀라운 발견을 식별하기 어렵다고 호건에게 인정했다.복잡성 과학에 기초한 경제 연구를 조사하면서, 로서는 그 연구 결과가 놀랍지 않고 "이미 관찰된 사실"[4]을 확인했다고 썼다.Rosser는 "분산된 에이전트 복잡성 [4]모델을 테스트하기 위한 경험적 기술에 대한 연구는 거의 없었다"고 썼다.그럼에도 불구하고 로서는 "사이버네틱스, 재앙, 혼란, 복잡성의 4가지 C가 등장하면서 축적된 공통 관점의 변형은 경제학자들의 사고에 보다 [4]광범위하게 영향을 미치는 측면에서 임계 질량에 도달하고 있을 수 있다"고 썼다.

「 」를 참조해 주세요.

메모들

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레퍼런스

외부 링크

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