Онтология эволюции и поведение индивидов

Эволюционная экономика использует онтологию эволюции как основополагающий принцип своей научной теории. Социально-экономическая система рассматривается как эволюционирующая во времени, в ней описываются аналоги естественного отбора, механизмов передачи информации будущим поколениям, а также наследственности и изменчивости. Эволюционные принципы в рамках данного подхода трансформируются в предположения о разнообразии, экономических генах, экономическом отборе и т. д.

Многие из указанных положений связаны с анализом поведения экономических агентов в рамках эволюционной теории. Все поведенческие предпосылки, принятые в неоклассической теории, отвергаются в пользу более реалистичных. Следуя за Г. Саймоном, эволюционисты предполагают, что ограниченная рациональность наилучшим образом описывает экономическое поведение агентов. Агенты действуют локально, совершают ошибки и, как правило, полагаются на социальные конвенции или другие распространенные стереотипы поведения. Такое поведение было названо Нельсоном и Уинтером рутинным. Авторы сделали предположение о том, что рутины описывают все обычное и предсказуемое в поведении людей. Несмотря на это, агенты могут и не вести себя предсказуемым образом, тем самым «выбиваясь» из средних показателей. Рутины являются «экономическими генами», способом передачи информации о статусе экономического агента в будущее. Состояние агента в следующем периоде определяется его состоянием в текущем периоде, которое наследуется в будущем с учетом изменчивости, описывающей возможные мутации в поведении агента или отклонения в его типичном рутинизированном поведении. Таким образом, рутины наследуются, изменяются и отбираются.

Разнообразие. Ключевая идея эволюционной теории — идея разнообразия. Каждый экономический агент качественно отличается от остальных: все агенты гетерогенны в том смысле, что каждый из них обладает отличительным набором рутин, которые эволюционируют и изменяются во времени. В соответствии с эволюционным подходом разнообразие — неотъемлемое свойство экономической системы, и от него нельзя абстрагироваться в процессе моделирования.

Наследственность. Экономический аналог наследственности — принцип «преемственности поведения», гласящий, что поведение экономического агента завтра обусловлено поведением экономического агента сегодня, означая некоторое постоянство в правилах принятия решений. Как говорят Нельсон и Уинтер, «если у победителей конкурентной гонки в период t в следующем периоде нет ничего, что выгодно отличало бы их как сильных конкурентов, то система, которая вознаградила их за прошлые заслуги дополнительными ресурсами, никоим образом не будет вознаграждать их в текущем периоде»16, что противоречит здравому смыслу.

Изменчивость. Принцип изменчивости характеризуется возможностью резко изменить поведение экономического агента в определенный момент времени, которое можно понимать как поиск новых, более эффективных рутин в погоне за улучшением своего положения в обществе. Процесс поиска аналогичен биологической мутации.

Экономическая мутация может качественно изменить набор рутин в распоряжении экономического агента.

Экономический отбор. В соответствии с эволюционной теорией все экономические агенты находятся в конкурентной среде. Фирмы соперничают друг с другом на товарных рынках, работники — на рынке труда, потребители — на товарных рынках. Подобное соперничество заставляет экономических агентов стремиться к тому, чтобы показывать более высокие результаты, чем у конкурентов. Конкурентный дух — основа экономического развития.

Таким образом, конкурентная среда представляет собой некий аналог естественной, природной среды, где виды конкурируют за доминирование. В природной среде фактором выживаемости является жизнеспособность видов, в экономической — результат функционирования агентов, такой, как прибыль или заработная плата. Аналогично биологической конкуренции ключевым фактором экономической конкуренции является выживание агента в конкурентной среде. Конкурентная среда отбирает наиболее приспособленных к рыночным условиям 'экономических агентов, вытесняя с рынка наименее результативных.

В рамках эволюционной экономики изменяется как видение человека в экономической теории, так и результат рыночного взаимодействия всех агентов. Эволюционисты отслеживают изменения в экономических системах, а не анализируют результирующие равновесные состояния, как это принято в неоклассической теории.

В некоторых областях экономической науки применение эволюционного подхода приносит значимые результаты уже сегодня. Преимущества этого подхода в первую очередь проявляются при анализе ситуаций, связанных с высокой долей неопределенности, с наличием положительных экстерналий и эффектом зависимости от прошлого пути развития. Например, эволюционный анализ шумпете-рианской конкуренции, то есть конкуренции инновациями, доказывает значимость зарождения и распространения инноваций в процессе жизненного цикла отрасли17, а также демонстрирует применение принципа «созидательного разрушения» Й. Шумпетера при анализе развития отрасли. С помощью моделей, построенных в рамках эволюционной традиции, исследователи объяснили, почему механизм входа на рынок посредством инноваций отличается по отраслям экономики18.

Эволюционный подход также открывает новые горизонты и при исследовании проблем экономического развития. Классическая модель экономического роста Нельсона—Уинтера19 получила развитие в многочисленных моделях, призванных объяснить экономический рост посредством постоянных усовершенствований продуктов и технологий. Эти работы позволили более глубоко понять механизм экономического развития20. Было показано, что развитие экономики тесно связано с технологическим развитием, которое, в свою очередь, зависит от различных характеристик технологического режима экономики: склонности к внедрению инноваций, доли расходов на НИОКР и пр. В данной связи крайне важны процессы коэволюции технологий и отраслевой структуры, определяющие смену доминирующих отраслей в экономике. В целом, по словам В. И. Маевского, «эволюционная теория более адекватно отражает особенности технологически прогрессирующей экономики»21. Эволюционный подход хорошо зарекомендовал себя и в других областях экономической науки. Но описание этих достижений — задача другой статьи.

Онтология сложных систем

В рамках эволюционной теории экономика рассматривается как сложная система. Редукция сложной системы к закрытой в рамках эволюционной экономики невозможна, поскольку явления, которые наблюдаются в сложных системах, могут не иметь аналогов в закрытых или изолированных системах. Поэтому если главной задачей экономического исследования является понимание реально возникающих ситуаций, то необходимо анализировать экономику как сложную систему. Согласно Б. Артуру, признанному специалисту по теории сложности, сложная система постоянно развивается и со временем предстает перед наблюдателем с неожиданной стороны22.

Дать позитивное и всеохватывающее определение сложной системы нелегко. В рамках эволюционной теории экономика рассматривается как сложная система, которая может быть охарактеризована следующими особенностями.

Нелинейность взаимодействия элементов системы, приводящая к тому, что поведение сложной системы невозможно свести к простой сумме поведения составляющих ее элементов. В сложных системах присутствуют эмерджентные, то есть системообразующие свойства, а также могут происходить процессы самоорганизации, в которых локально разрозненные элементы демонстрируют порядок на системном уровне.

Открытость системы, влекущая за собой постоянный взаимообмен информацией (энергией) и материей с окружающей средой. Открытые системы могут не предоставлять исследователю данных, свидетельствующих о регулярности в их поведении во времени.

Динамическая природа поведения системы постоянно развивается во времени.

Стохастический характер поведения системы делает ее принципиально малопредсказуемой. Изменчивость среды, в которой находится система, или сильное воздействие случайных отклонений на саму систему или ее составные части приводят к тому, что возможности прогнозирования оказываются ограниченными.

Многоуровневость системы может существенно усложнить понимание ее структуры. Сложные системы зачастую обладают многоуровневыми механизмами регуляции: компоненты сложной системы могут сами по себе являться сложными системами. Подобное строение сложной системы влечет за собой существование петель обратной связи между различными уровнями, как положительных, так и отрицательных. Поскольку результат поведения элемента системы влияет на него самого, изменяя его характеристики или поведение, важнейшей особенностью поведения элементов сложных систем является обучение.

Зависимость от предшествующего развития и от начальных условий системы приводит к тому, что, во-первых, несущественные отклонения в начальных условиях функционирования системы могут вызвать «эффект резонанса» и существенно повлиять на ее развитие, и, во-вторых, зачастую невозможно сказать, как развивалась бы система, если бы в определенной точке она продолжила развитие по другому пути. Сложными являются такие системы, эволюция которых очень чувствительна к изменению начальных условий или малым отклонениям от траекторий развития системы, в которых существует огромное количество сценариев развития23. В сложных системах могут наблюдаться и явления бифуркации.

Гетерогенность элементов сложной системы — определяющий фактор ее разнообразия. Предполагается, что система демонстрирует интересные свойства в том числе и потому, что существуют качественные и количественные различия между различными элементами системы.

Наличие самоподдерживающихся процессов выражается в способности некоторых систем к авторепродукции и самообразованию. В случае неорганических систем это проявляется в наличии механизмов, зарождающихся в рамках системы и поддерживающих ее функционирование за счет внутренних ресурсов.

Д. С. Чернавский пишет о существовании трех различных состояний сложной системы. Первое состояние характеризуется сравнительно быстрым движением системы в сторону одного из возможных аттракторов после бифуркации. Второе состояние — медленное развитие вплоть до достижения следующей точки бифуркации. В третьем состоянии система полностью теряет устойчивость, достигает очередной точки бифуркации, и в ней, благодаря нелинейным обратным связям, могут возникать неустойчивые и хаотические состояния.

Современная наука способна давать вероятностные прогнозы развития сложных систем. Однако в рамках эволюционной теории акцент делается на понимании и объяснении поведения сложной системы, на объяснении возникающих в ней явлений, а не на прогнозе.