Метод компьютерных симуляций 


Мы поможем в написании ваших работ!



ЗНАЕТЕ ЛИ ВЫ?

Метод компьютерных симуляций



Данный метод уже довольно давно применяется в рамках эволюционной теории, с его помощью были получены многие содержательные выводы29. Использование симуляций было предложено еще в классической книге Нельсона и Уинтера как один из способов реализации эволюционных моделей. Они выбрали этот метод потому, что эволюционные процессы — результат функционирования сложной социально-экономической системы. В силу этого различные экономические системы, по меньшей мере, трудно представимы в формальном виде, особенно если учесть эволюционный характер происходящих в системе изменений. Но есть и более фундаментальные причины выбора этого метода.

Сторонники метода симуляций возлагают на него большие надежды, видя в нем способ преодолеть недостатки экономической науки. Некоторые авторы считают, что «конструирование искусственных систем делает возможным новую методологию научного исследования»30, что «симуляция — это третий путь для науки»31, позволяющий «по-новому мыслить общество»32.

Метод компьютерных симуляций позволяет моделировать системы любой сложности и отслеживать их эволюцию во времени. Его распространение неразрывно связано с бурным прогрессом компьютерной техники. Компьютер дает возможность вычислять динамическую траекторию системы, причем со временем эффективность вычислений растет, а затраты на их проведение падают. Именно поэтому метод симуляций довольно быстро распространился среди исследователей в качестве нового перспективного инструмента анализа.

По нашему мнению, метод компьютерных симуляций открывает возможности для экспериментирования в общественных науках, включая экономику. Экономисты обретают доступ к большому массиву данных, получаемых в результате проведения симуляционных «прогонок».

Раньше единственным источником данных о динамике реальной экономической системы служили эмпирические наблюдения, с которыми помимо их теоретической нагруженное™ были сопряжены погрешность измерений и различные неточности. Не было возможности «повернуть время вспять» и увидеть, какой была бы динамика системы при изменении тех или иных условий. Единственность источника данных о социально-экономическом мире позволяет нам в лучшем случае выявить корреляционную зависимость между наблюдаемыми историческими данными, однако мы не можем дать точный ответ на ключевой вопрос экономической науки: «Почему?».

Метод симуляций открывает экономистам новый источник данных, правда иного рода. Это данные, генерируемые компьютерной программой, которая симулирует взаимодействие и развитие моделируемой системы, то есть экономики в целом или определенной ее части, такой, как отрасль или рынок. Программа позволяет проследить эволюцию системы от начального момента до любого требуемого периода в будущем. Для этого в программу закладываются правила перехода системы в следующее состояние, причем состояние системы в любой момент времени характеризуется состоянием всех ее элементов, в том числе и на высоком системном уровне.

Не имея прямой связи с действительностью, эти данные тем не менее крайне ценны для исследователя, поскольку позволяют реализовать определенные требования, предъявляемые к экономической модели. Ключевое их значение состоит в возможности выявлять на их основе структуры и механизмы, управляющие течением наблюдаемых событий в экономических системах, что является главной задачей науки с точки зрения философии критического реализма.

Если признать, что наблюдаемые эмпирические данные — результат одной реализации внутренних структур и механизмов, то получение выводов о самих этих механизмах с использованием исключительно эмпирических данных не представляется возможным. Впрочем, следует согласиться с точкой зрения Н. А. Макашевой и признать, что «компьютерные симуляции сами по себе не позволяют исследовать структуры, они лишь воспроизводят взаимодействие агентов и дают результат, который может служить „подсказкой" для исследователя структур»33. Однако само существование такой «подсказки» до недавнего времени было невозможно, и это — несомненная заслуга метода симуляций.

Кроме того, как отмечают Т. Бреннер и Й. Мурман, симуляции могут предоставить исследователю данные об объектах, наблюдение которых в действительности затруднительно, либо решить проблему недостатка данных34.

Отметим, что данные такого рода получены не дедуктивным, но и не индуктивным путем. Сам смысл симуляций предопределяет то, что оба метода построения умозаключений, индукция и дедукция, должны быть объединены на методологическом уровне. Р. Аксельрод так описывает симуляционный метод: «Подобно дедукции, мы начинаем с набора явно заданных предпосылок, но в отличие от дедукции не доказываем теорем. Вместо этого симуляция создает данные, которые можно анализировать индуктивно. Однако в отличие от данных, полученных с помощью обычной индукции, данные, полученные симуляционным путем, сгенерированы по строго специфицированным правилам... Если индукция может быть использована для выяснения закономерностей в данных, а дедукция — для выведения следствий из предпосылок, то симуляционное моделирование работает на интуицию»35.

Построение выводов из симуляций таким способом обосновано также тем, что «человек способен блестяще справиться с задачей выявления тех или иных тенденций, но в силу своих ограниченных возможностей не справляется с проведением логических мысленных экспериментов о возможных будущих состояниях системы»36. Симуляции в этом контексте способны служить обоснованием для мысленных экспериментов, позволяя понять, что было бы, если бы определенные характеристики системы изменились.

Помимо объяснительной силы метод симуляций претендует и на определенную предсказательную силу. Хотя, следуя Лоусону, можно считать, что «предсказание событий обычно является недостижимым» и «в любом случае не требуется для успеха экономики как науки»37, изучающей системы такого уровня сложности, существует и противоположная позиция. Так, по словам Д. С. Чернавского, современная наука может предсказать, какие именно состояния сложной системы возможны в будущем: наука может оценить вероятность различных вариантов, но не может дать однозначный ответ о том, какое конкретное состояние будет реализовано.

Метод симуляций может прогнозировать будущие состояния системы именно в таком вероятностном контексте. Пользуясь симуляционной моделью, нельзя с уверенностью сказать, какое конкретное состояние системы будет достигнуто, но анализ модели позволяет выделить возможные классы состояний системы и оценить вероятности пребывания в каждом состоянии, что характеризует прогнозные свойства моделирования в новом свете. Но даже в этом можно увидеть существенный прогресс методологии, который позволит «отделить само понятие прогноза от „приставшего" к нему определения „количественный"»38. Несмотря на то что, по мнению многих авторов, прогноз не является конечной целью науки, определенные возможности прогнозирования с использованием метода симуляций, безусловно, характеризуют его как современный и многообещающий научный метод.

Проблемы экономической науки носят во многом философский характер и связаны с внутренней противоречивостью и несостоятельностью позитивизма. В рамках эволюционной экономики можно преодолеть внутренние дефекты неоклассики как на методологическом, так и на теоретическом уровне.

В настоящее время доминирующую методологическую позицию в эволюционной экономике можно охарактеризовать как квазипозитивизм. Исследователи разрабатывают сложные модели действительности с целью их последующей калибровки на основании эмпирических данных. При подобном развитии эволюционной экономики существует большой риск утратить понимание сущности исследуемого явления в погоне за точностью модели, которая трактуется в свете позитивизма как соответствие данных, получаемых в результате моделирования, и наблюдаемых эмпирических данных. К сожалению, такой позитивистский критерий задает современное развитие эволюционной экономики.

Как было показано, подобное развитие способно завести эволюционную экономику в тупик. Природа сложных систем такова, что построение корректного количественного прогноза невозможно. Поэтому экономические модели должны в первую очередь быть ориентированы на выявление внутренних взаимосвязей системы, которые называются также порождающими механизмами, и только во вторую — предлагать качественный и вероятностный прогнозы.

Список литературы

1Нельсон Р., Уинтер С. Эволюционная теория экономических изменений. M.: Дело, 2002.

2 Нельсон Р., Уинтер С. Указ. соч.

3Blaug М. Ugly Currents in Modern Economics // Options Politiques. Vol. 18, No 17. 1997; Ходжсон Дж. О проблеме формализма в экономической науке // Вопросы экономики. 2006. № 3. С. 111 — 124; Lawson Т. Economics and Reality. L.: Routledge, 1997; Lawson T. Reorienting Economics. L.: Routledge, 2003.

4 Бусыгин В. 77. Возрождение эволюционной парадигмы? // Сб. работ по итогам VII Международного симпозиума по эволюционной экономике в г. Пущине М., 2007. С. 8.

5 Фридмен М. Методология позитивной экономической науки // THESIS. 1994. Т. 2, вып. 4. С. 23.

6 Там же. С. 24. ' Там же. С. 29.

8Ходжсон Дж. Экономическая теория и институты. М.: Дело, 2003. С. 76.

9 Caldwell В. Post-Keynesian methodology: an assessment // Review of Political Economy. 1989. Vol. 1. P. 44.

10 Caldwell В. Beyond Positivism: Economic Methodology in the Twentieth Century. L.: Allen & Unwin, 1982. P. 244-245.

11 В этой работе Бхаскар развивает общую философию науки, называя ее трансцендентальным реализмом, и специальную философию гуманитарных наук, называя ее критическим натурализмом. Два понятия были объединены и превратились в «критический реализм».

12 Bhaskar R. A Realist Theory of Science. L.: Verso, 1997 [1975].

13 Lawson T. Economics and Reality.

14 Lawson T. Reorienting Economics. См. также: Critical Realism in Economics: Development and Debate / S. Fleetwood (ed.). L.: Routledge, 1999.

15 См. также: Лоусон Т. Современная «экономическая теория»- в свете реализма // Вопросы экономики. 2006. № 2. С. 77—98.

16 Нельсон Р., Уинтер С. Эволюционный подход в экономической науке // Истоки. М.: Изд. дом ГУ-ВШЭ, 2006. С. 59 (.Nelson R., Winter S. Evolutionary Theorizing in Economics // Journal of Economic Perspectives. 2002. Vol. 16).

17 См., например: Utterback J. М., Abernathy W. J. A Dynamic Model of Product and Process Innovation // Omega. 1975. Vol. 3, No 6. P. 639 — 656; Klepper S., Graddy E. The evolution of new industries and the determinants of market structure // Rand Journal of Economics. 1990. Vol. 21, No 1.

18 См., например: Malerba F., Orsenigo L. Technological entry, exit and survival: an empirical analysis of patent data // Research Policy. 1999. Vol. 28, No 6. P. 643 — 660, а также: Breschi S., Malerba F., Orsenigo L. Technological Regimes and Schumpeterian Patterns of Innovation // Economic Journal. 2000. Vol. 110, No 463. P. 388-410.

19Нельсон P., Уинтер С. Эволюционная теория экономических изменений. Гл. 9.

20 Обзор работ по дайной тематике см., например, в: Andersen Е. S. Evolutionary Economics: Post-Schumpeterian Contributions. L.: Pinter Publishers, 1996.

21 Маевский В. И. Эволюционная теория и технологический прогресс // Вопросы экономики. 2001. № 11. С. 4-16.

22 Arthur В. Complexity and the Economy // Science. 1999. Vol. 284. P. 107 109.

23 Whitesides С, Ismagilov R. Complexity in Chemistry // Science. 1999. Vol. 284. P. 89-92.

24Нельсон Р., Уинтер С. Эволюционная теория экономических изменений. Гл. 9.

25Downward P., Finch J., Ramsay J. Critical realism, empirical methods and inference: a critical discussion // Cambridge Journal of Economics. 2002. Vol. 26. См. также: Fleetwood S. Why Neoclassical Economics Explains Nothing At All // Post-autistic Economics Review. 2002. Iss. 17.

26Lawson T. Economics and Reality. P. 219.

27 Sayer A. Method in Social Science: A Realist Approach. L.: Routledge, 1992. P. 124.

28 Lawson T. Keynes and Conventions // Review of Social Economy. 1993. Vol. 51, No 2. P. 175.

29 Начиная с пионерной работы Нельсона и Уинтера 1982 года, в которой были заложены основы применения метода компьютерного моделирования к эволюционному подходу, а также содержалось его применение, в частности при анализе шумпетериаиской конкуренции и экономического роста, приложение метода компьютерного моделирования стало постепенно становиться нормой в рамках эволюционной парадигмы. При этом компьютерные модели применяются как для анализа конкретных отраслей или рынков (как, например, в работе: Malerba F., Nelson R., Orsenigo L., Winter S. History-Friendly Models: An Overview of the Case of the Computer Industry //Journal of Artificial Societies and Social Simulation. 2001. Vol. 4, No 3), так и для анализа макроэкономических ретулярностей (см., например: Verspagen В. Evolutionary macroeconomics: a synthesis between neo-Schumpeterian and post-Keynesian lines of thought // The Electronic Journal of Evolutionary Modeling and Economic Dynamics. 2001. Doc. 1007).

30 Conte R., Gilbert N. Introduction. Computer simulation for social theory // Artificial Society: The Computer Simulation of Social life / R. Conte, N. Gilbert (eds.). L.: UCL Press, 1995. P. 4.

31 Axelrod R. Advancing the art of simulation in the social sciences // Simulating social phemonema / R. Conte, R. Hegselmann, P. Terna (eds.). Berlin: Springer-Verlag, 1997. P. 24.

32 Gilbert N. The simulation of social processes // Information technology and scholarship / T. Coppock (ed). Oxford, 2000. P. 203.

33 Макашева Н. А. Компьютерные симуляции и экономическая наука: методологический и эпистемологический аспекты // Сб. материалов 7-го Международного симпозиума по эволюционной экономике. М., 2007. С. 9.

34 Brenner Т., Murmann J. The Use of Simulations in Developing Robust Knowledge about Causal Processes: Methodological Considerations and an Application to Industrial Evolution // The Papers on Economics and Evolution / Max Planck Institute for Research into Economic Systems, Evolutionary Economics Group. Jena, 2003. P. 2.

35Axelrod R. Op. cit. P. 24.

36 Brenner Т., Murmann J. Op. cit. P. 2.

37 Lawson T. Economics and Reality. P. 288.

 



Поделиться:


Последнее изменение этой страницы: 2020-03-02; просмотров: 189; Нарушение авторского права страницы; Мы поможем в написании вашей работы!

infopedia.su Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Обратная связь - 3.230.1.23 (0.029 с.)