Prezentacja na podstawie: „Ekonomia ewolucyjna - - w poszukiwaniu alternatywnego wyjaśniania rzeczywistości społeczno-gospodarczej.” Katarzyna Nowak Autor: Witold Kwaśnicki Katarzyna Nowak

Plan prezentacji: Istota ekonomii ewolucyjnej. Charakterystyka ekonomii ewolucyjnej. Porównanie: paradygmat neoklasyczny a ewolucyjny. Modele a rzeczywistość.

Ekonomia ewolucyjna Współczesne teoretyzowanie w ekonomii - próby wyjaśniania dlaczego pewne typy zachowań i instytucji obserwowane są w gospodarce; klasyczny problem wyjaśnienia w jaki sposób w warunkach ograniczonych zasobów proces gospodarczy staje się efektywnym,optymalnym. Ekonomia ewolucyjna – za ważniejsze uznaje się potrzeby poznania motywacji ludzkich działań i procesów decyzyjnych człowieka oraz zrozumienie obserwowanej aktywności podmiotu gospodarczego.

Ekonomia ewolucyjna Ekonomia ewolucyjna postuluje nowe stanowisko ekonomistów dot. możliwości wpływania na rozwój gospodarczy. „(...) osobliwym zadaniem ekonomii jest pokazanie ludziom jak mało w istocie wiedzą o tym, co w ich mniemaniu da się zaprojektować(...)” Friedrich von Hayek

Ekonomia ewolucyjna Dwa nurty ekonomii w XX wieku: Podejście neoklasyczne – ekonomia zbudowana na ideach z mechaniki klasycznej. (poziom makro) Podejście ewolucyjne – inspirowane „rewolucją darwinowską”. (poziom mikro) Budowanie i badanie modeli ewolucyjnych zaczęto budować w końcu lat 50. i w latach 60 a popularność do podejścia ewolucyjnego wyraźnie rośnie w ciągu ostatnich 20-30 latach. Szkoły: darwinowska, lamarkowska, Szkoła Austriacka, neo-schumpeterianie, instytucjonaliści.

Cechy ekonomii ewolucyjnej: „Widzenie populacyjne”- traktowanie obserwowanego procesu jako występujące w obrębie populacji wzajemnie na siebie wpływających elementów (podmiotów gosp.) Adekwatny opis rzeczywistości: różnorodność i heterogeniczność; poszukiwanie nowości (innowacje); informacje dziedziczne (wiedza); mechanizm selekcji. • Problem nieodwracalności czasu. • Zjawiska dynamiczne a nie statyczne. • Obserwacje w stanach dalekich od równowagi.

Cechy ekonomii ewolucyjnej c.d.: • Znaczenie zarówno zmian ilościowych jak i jakościowych oraz widzenie procesów gospodarczych w perspektywie historycznej, gdzie charakterystyki makroekonomiczne są w znacznym stopniu agregatami zachowań na poziomie mikro. • Sposoby podejmowania decyzji przez człowieka są modelowane w sposób bardziej zadawalający i bliższy rzeczywistości (w porównaniu z ekonomią neoklasyczną).

Porównanie PARADYGMAT NEOKLASYCZNY PARADYGMAT EWOLUCYJNY Optymalizacja i równowaga: zajmuje się procesami gospodarczymi na które mają wpływ czynniki gospodarcze(endogeniczne) ale też demograficzne, kulturowe, psychologiczne, socjologiczne (egzogeniczne) gdzie wszystkie na siebie wpływają i trudno jest wyodrębnić jeden obszar-uproszczenie. wykorzystuje podejście zaproponowane do natury przez fizyków i matematyków; przed przystąpieniem do analizy zjawiska należy wyizolować pewien obszar rzeczywistości, w którym to zjawisko występuje i określić relacje pomiędzy otoczeniem i tym zjawiskiem i zbudować model z najważniejszymi zjawiskami.

Porównanie c.d. PARADYGMAT NEOKLASYCZNY PARADYGMAT EWOLUCYJNY Wiedza: - wiedza przedsiębiorcy jest pełna; dzięki niej możliwe staje się dokonywanie optymalnych dowodów - wiedza nie jest pełna, ma charakter lokalny i jest rozproszona ( Hayek ) - wiedza człowieka, a więc także uczestnika gry rynkowej jest w dużym stopniu nieuświadomiona i niewerbalizowalna = tacit knowledge (Michael Polanyi)

Porównanie c.d. PARADYGMAT NEOKLASYCZNY PARADYGMAT EWOLUCYJNY Koncepcja firmy: konkurencja tylko cenowa; maksymalizacja zysku jako główne kryterium działania podmiotów gospodarczych. - konkurencja cenowa ale także technologiczna; - możliwości dokonania maksymalizacji są bardzo ograniczone uwzględniając, że sama wiedza jest ograniczona.

Porównanie c.d. PARADYGMAT NEOKLASYCZNY PARADYGMAT EWOLUCYJNY Rozumienie czasu: czas przebywania w stanie równowagi jest z reguły znacznie krótszy aniżeli czas przejścia pomiędzy kolejnymi stanami równowagi (szczególnie w czasach pojawiających się stale innowacji) czas nie istnieje (cały czas stan równowagi) a jeśli już występuje w modelu to ma charakter czasu absolutnego; skutki podejmowania decyzji są natychmiastowe.

Porównanie c.d. PARADYGMAT NEOKLASYCZNY PARADYGMAT EWOLUCYJNY Rola czynników losowych: istotna w procesie podejmowania decyzji i poszukiwania innowacji; często nie jest możliwe opisanie charakterystyk w kategoriach znanych rozkładów prawdo- podobieństwa np. nie można określić rozkładu prawdo- podobieństwa wystąpienia innowacji w ciągu najbliższych 5-lat); nie można „odfiltrować” czynników losowych i operować wart. średnimi. czynniki losowe występują w równaniach matematycznych jako zmienne losowe o zadanych rozkładach prawdopodobieństwa; zmiany widziane są jako fluktuacje wokół trendów wyznaczanych równaniami modelu; w dalszej analizie modelu często „odfiltrowuje się” czynniki losowe i poddaje się analizie jedynie wartości oczekiwane.

Modele a rzeczywistość Nigdy nie jest tak, że mamy model idealnie pasujący do rzeczywistości a ocena modelu często wiąże się z wyborem modelu ze zbioru alternatywnych modeli opisujących daną rzeczywistość. „Wszystkie modele są złe tylko niektóre użyteczne” William Edwards Deming Podstawowym problemem dopasowania modelu do rzeczywistości jest określenie i zbudowanie kryterium jakości (wskaźnik, najlepiej w formie skalaru dający podstawy do oceny różnicy zachowania się modelu i procesu rzeczywistego). Problemem jest także dokładność zbieranych danych o procesach rzeczywistych jak również samo rozumienie niektórych zmiennych używanych w modelach i obserwowanych w rzeczywistości.

Modele a rzeczywistość c.d. Sub-kryteria oceny modelu: • Poprawność - wyniki modelu jak najbliżej wyników obserwacji lub eksperymentów; • Prostota - tworzenie porządku w obrębie badanej klasy zjawisk; • Płodność - model powinien stymulować nowe odkrycia lub rzucić nowe światło na dobrze znane; • Uniwersalność - konsekwencje danego problemu powinny odnosić się do szerszej grupy zjawisk niż pojedynczy problem na podst. Którego budowany był model; • Użyteczność (szczególnie w naukach stosowanych); • Spójność - model nie tylko spójny wewnętrznie ale też spójny (zgodny) z ogólnie akceptowanymi teoriami odnoszącymi się do badanego problemu.

DZIĘKUJĘ ZA UWAGĘ!!