Радикальная неопределенность. Манифест о природе экономических кризисов, их прогнозировании и преодолении

4. Вычислительная неприводимость. Это глубокая убежденность науки экономики, что наш мир можно свести к моделям, которые основаны на прочном фундаменте аксиом, объединенных дедуктивной логикой в строгую, универсальную математическую структуру. Экономисты считают, что все уже было выяснено, но наше экономическое поведение настолько сложно, взаимодействия настолько глубоки, что нет математических действий для определения дальнейшего развития. Единственный способ узнать результат этих взаимодействий – проследить путь во времени (мы должны жить, чтобы увидеть, куда они приведут). Не существует формулы, которая позволяет ускорить работу, чтобы узнать результат. Мир нельзя «решить» как задачу, его нужно прожить.

Такие проблемы, как эта, называются вычислительно неприводимыми. Вычислительная неприводимость является, скорее, правилом, чем исключением для взаимодействующих систем, даже для многих простых, почти тривиальных систем с динамическими взаимодействиями. А кризис определяется взаимодействиями, которые далеки от тривиальных или повторяющихся, что значительно изменяет окружающую среду и наши действия.

Неудивительно, что восстановительные методы, используемые в экономике, не работают в таком мире. У нас нет уравнения для описания тошнотворного чувства, которое переживает впавший в панику инвестор при крушении рынка. Некоторые явления невозможно «сжать» до теоретических выкладок, потому что они слишком сложны, и в этом смысл вычислительной неприводимости. Это означает, что существуют ограничения на то, до каких пределов можно использовать дедуктивные процессы для понимания или описания человеческих и даже природных явлений.

Современная неоклассическая экономика сметает человечество со сцены. Она предпочитает использовать математические модели репрезентативного агента со стабильными предпочтениями, у которого не бывает вспышек гнева или неожиданных медицинских расходов и который работает согласно заданному распределению вероятности. Но нашу жизнь нельзя понять, не следуя по пути нашего опыта и контекста, потому что даже когда она может быть смоделирована, модели являются вычислительно неприводимыми. Наш мир не может быть понят на основе наблюдения за поведением людей внутри системы из-за самовозникающих явлений. Наши рынки отображают решения, которые не входят в эргодический мир игрока в рулетку, потому что среда меняется с каждым взаимодействием и опытом, а особенно – во время кризисов, когда наиболее важно найти способ предсказать ход событий или хотя бы понять их. Приходя к осознанию этих пределов, мы приближаемся к миру, полному гигантского количества неизвестных: это и есть радикальная неопределенность.

Эти четыре явления имеют далеко идущие последствия для тех, кто решился распутать тайны кризисов, и для людей, пытающихся понять, почему финансовый кризис 2008 года застал экономистов врасплох. Тем не менее вы можете прочитать академические статьи мейнстрим-экономики и учебники – от «Экономики для чайников» до пособий для выпускников – и не увидеть там ни одного из этих концептов. (Возможно, эргодичность, но редко.) Экономисты должны сделать все возможное, чтобы взять паузу и задуматься о своих провалах в попытке объяснения кризисов, будь то на уровне предположений, исполнения, анализа данных. Но это вряд ли произойдет.

Моделирование кризисов

Наши социальные и экономические взаимодействия и наш опыт в совокупности создают пределы наших знаний, эти пределы противостоят экономическим методам, требующим знаний, которые эта сложность скрывает. Мы должны изучать кризисы, соблюдая эти ограничения, потому что их невозможно преодолеть. Они являются неотъемлемой частью нашей природы и их сдерживающая функция особенно значима в периоды кризиса.

Как мы справляемся с этими проблемами? Ограничения сами предлагают подход к их преодолению. Мы не можем их принять без устранения ключевых аспектов проблемы, не можем победить. Наши содержательные взаимодействия должны изменить окружающую среду и отношения с другими людьми. Наши индивидуальные действия создают самовозникающие явления, именно так все работает. Мы не можем пытаться преодолеть это, заменив взаимодействие многих людей одним типичным репрезентативным агентом, так, мы не сможем анализировать существенную динамику событий. Если мы столкнулись с уровнем сложности, который является вычислительно неприводимым, то упрощения и допущения, делающие его пригодным для анализа с помощью математических методов, рискуют изменить суть проблемы.

Чтобы справиться с этими ограничениями, нужен подход, позволяющий следовать по пути, а не полагаться на математически наиболее рациональные способы, чтобы перейти от индивидуума к системному уровню, анализировать возникающее поведение, не полагаясь на устойчивые вероятности. Подходящие для этого методы, являющиеся ядром науки о сложности, будут компьютерными симуляторами. Конкретное применение этих симуляторов к проблемам, о которых мы говорим, известно как агентное моделирование.