CC BY
34
Назаров Д.М.
ЭКОНОМИКА 2.0: НЕОКЛАССИКА, ЦИФРОВАЯ ТРАНСФОРМАЦИЯ И ЭВОЛЮЦИОННАЯ ЭКОНОМИКА
Аннотация. Статья представляет собой детальное исследование теоретических подходов и принципов неоклассической, эволюционной и цифровой экономики. Основное внимание уделяется исследованию их взаимосвязей в контексте цифровой трансформации. Статья содержит анализ влияния неоклассического подхода на цифровую экономику, эволюционного подхода на цифровую экономику, а также формулируется их сходство и различие. Автор применяет метод DEMATEL для определения причинно-следственных связей в триаде «неоклассическая экономика - эволюционная экономика - цифровая экономика» и интерпретирует полученные результаты.
Ключевые слова. Неоклассическая экономика, эволюционная экономика, цифровая экономика, метод DEMATEL.
Nazarov D.M.
ECONOMY 2.0: NEOCLASSICS, DIGITAL TRANSFORMATION AND EVOLUTIONARY ECONOMY
Abstract. The article is a detailed study of the theoretical approaches and principles of the neoclassical, evolutionary and digital economy. The main attention is paid to the study of their relationships in the context of digital transformation. The article contains an analysis of the influence of the neoclassical approach on the digital economy, the evolutionary approach on the digital economy, and also formulates their similarities and differences. As a result, the author apply the DEMATEL method to determine cause-and-effect relationships in the triad "neoclassical economics - evolutionary economics - digital economy" and interpret the results obtained.
Keywords. neoclassical economics, evolutionary economics, digital economy, DEMATEL method.
Введение
Экономическая теория и практика постоянно развиваются, отражая изменения в общественной жизни и адаптируясь к новым реалиям. В настоящее время мы наблюдаем одну из самых значимых трансформаций в современной экономике - цифровую трансформацию. Ядром экономической науки являются ее теории и модели. Самой устойчивой и широко признанной в течение последних нескольких столетий является неоклассическая экономическая теория. Несмотря на значительные успехи этого подхода, его ограничения становятся все более очевидными на фоне постоянного технологического прогресса и процессов глобализации. В этом контексте эволюционная экономика представляет собой новый подход, который стремится объяснить экономические явления через призму времени, изменений и адаптации.
ГРНТИ 06.03.07 EDN AICYAQ © Назаров Д.М., 2023
Дмитрий Михайлович Назаров - доктор экономических наук, доцент, заведующий кафедрой бизнес-информатики Уральского государственного экономического университета (г. Екатеринбург).
Контактные данные для связи с автором: 620144, Екатеринбург, ул. 8 Марта, 62 (Russia, Ekaterinburg, 8 Marta str.,
62). Е-mail: slup2005@mail.ru.
Статья поступила в редакцию 26.07.2023.
Цифровизация служит мощным катализатором этих изменений, стирая границы между традиционными и цифровыми формами бизнеса, а также создавая новые модели взаимодействия между экономическими агентами. При этом важно понимать, что эволюционная экономика не отрицает принципы неоклассики, но предлагает более гибкий и динамичный взгляд на экономические процессы, учитывая их изменчивость и адаптацию к окружающим условиям. Однако, понимание этих процессов и их влияния на экономику требует дальнейшего исследования.
Цель данной статьи - провести анализ причинно-следственных связей между неоклассической, эволюционной и цифровой экономикой, используя метод DEMATEL. Первая и вторая части статьи посвящены детальному рассмотрению основ и теоретических подходов неоклассической и эволюционной экономики, а также их применимости и ограниченности в контексте цифровой трансформации. Следующий раздел описывает сущность цифровой экономики и теоретические подходы к ее исследованию. Завершающий раздел статьи посвящен применению метода DEMATEL для выявления причинно-следственных связей в рассматриваемой триаде. В этом разделе представлены результаты оценки влияния неоклассической и эволюционной экономики на цифровую и, наоборот, влияния цифровой экономики на неоклассическую и эволюционную.
Неоклассическая экономика: теоретические подходы и базовые принципы
Неоклассическая экономика представляет собой широко распространенный подход в экономической науке, который ставит в центр внимания предположения об рациональности экономических агентов и идею рыночного равновесия. Это направление экономической мысли оказало значительное влияние на развитие экономической науки с конца XIX века и до сегодняшнего дня.
Неоклассическая экономика может быть определена по-разному в зависимости от контекста научного исследования, но неизменным первым постулатом остается упор на рациональное поведение экономических агентов, на механизмы ценообразования и на использование экономико-математических моделей оптимизации для исследования подавляющего большинства экономических явлений. Как отмечает Роберт Солоу, неоклассическая экономика принимает предположение о рациональном поведении в качестве основного постулата и использует его для построения моделей, в которых цены выступают в качестве основного механизма координации действий различных экономических агентов [2]. Вторым постулатом неоклассики является предположение о существовании равновесия на рынках. Это значит, что в рамках неоклассической модели предполагается, что цены на товары и услуги на рынке устанавливаются на определенном уровне, при котором количество предложенного товара равно количеству товара, которое хотят купить потенциальные потребители. Таким образом, в неоклассической экономике рынки обычно считаются эффективными в смысле распределения ресурсов.
Важными представителями неоклассической экономики являются такие ученые, как Леон Вальрас, Уильям Стэнли Джевонс и Карл Менгер, которые заложили основы этого направления в конце XIX века. Они ввели понятие предельной полезности и применили математические методы оптимизации для исследования экономических явлений [3, 4]. В XX веке одним из наиболее влиятельных представителей неоклассической экономики стал Пол Самуэльсон, который внес значительный вклад в развитие теории общего равновесия и теории потребления. Его труды по неклассической экономике, опубликованные в 1948 г., стали стандартом для нескольких поколений студентов и ученых по всему миру [9]. Неоклассическая экономика была и остается доминирующим подходом в экономической науке, несмотря на развитие и рост других теоретических подходов, таких как институционализм, посткейнси-анство и эволюционная экономика. Однако, в условиях цифровой трансформации, эффективность этого подхода подвергается сомнению.
С одной стороны, неоклассическая экономика предоставляет мощный аналитический инструментарий для анализа экономических процессов. Принципы рационального выбора, максимизации полезности и эффективности рынка, сформулированные в рамках неоклассической модели, вполне применимы в контексте цифровой экономики. Например, интернет-платформы и цифровые рынки, возникшие благодаря развитию цифровых технологий, действуют в соответствии с принципами конкуренции, описанными в неоклассической модели. Кроме того, неоклассическая экономика успешно применяется для анализа ценовых механизмов в рамках цифровых рынков и прогнозирования поведения потребителей и фирм в цифровой среде. Это позволяет оптимизировать ценообразование, принимать обоснованные
решения об инвестициях в цифровые технологии и выявлять перспективные направления развития цифровой экономики.
Однако, вместе с положительными сторонами, неоклассический подход в экономике также имеет и свои недостатки, особенно в условиях цифровой трансформации. Она предполагает совершенство рынка, полную информированность и рациональность экономических агентов, что в реальности далеко от истины, особенно на цифровых рынках. Цифровая экономика характеризуется быстрыми изменениями, высокой степенью неопределенности и сложностью, которые трудно объяснить и прогнозировать с помощью ансамблей статических и детерминированных моделей неоклассики. К тому же, она часто не учитывает такие важные явления цифровой экономики, как сетевые эффекты, экономику масштаба и информационную асимметрию.
Таким образом, несмотря на определенную полезность и применимость неоклассической модели в условиях цифровой трансформации, ее ограничения ставят под сомнение ее способность целиком и полностью описывать и объяснять явления и процессы в цифровой экономике. Это подчеркивает необходимость поиска новых подходов и построения новых экономико-математических моделей, способных лучше отражать реалии цифровой экономики.
Эволюционная экономика: истоки, базис и теоретические подходы
Эволюционная экономика - это относительно новый подход в экономической науке, который сосредоточен на исследовании процессов динамического изменения в экономике. Можно констатировать, что в рамках этого подхода развитие экономических структур и процессов изучается аналогично тому, как в биологии изучается эволюция органических систем. Эволюционная экономика предлагает альтернативный взгляд на экономический анализ, в отличие от традиционного неоклассического подхода, который пытается учитывать высокую изменчивость в поведении экономических агентов на разных сегментах рынка в зависимости от внешних условий. Базовая идея эволюционной экономики основана на адаптации важных элементов эволюционного процесса в биологии таких как наследование, отбор и мутация.
Основоположники этого подхода - Ричард Нельсон и Сидни Г. Уинтером - подчеркивают роль инноваций и институтов в экономическом развитии, рассматривая эволюционную экономику как науку о процессе изменений, в том числе и институциональной структуры. Их теоретический подход, основанный на идее «рутин» или устойчивых поведенческих паттернов, как основного механизма передачи знаний и навыков в экономическом развитии, стал фундаментом для многих последующих исследований [6]. Жан-Филипп Бушеран, другой известный исследователь в этой области, сделал важный вклад в теорию о кластерах и географии экономической активности, используя эволюционный подход для объяснения, почему некоторые географические области становятся центрами инноваций и экономического роста [10]. Улих Витт, профессор экономической теории в Университете Касселя (Германия), является еще одним значимым ученым в области эволюционной экономики. Он внес значительный вклад в развитие эволюционной экономики, особенно в области потребительского поведения и устойчивого развития [там же].
Эволюционная экономика - это подход в экономической науке, который рассматривает экономические процессы через призму биологической эволюции. Это направление изучает процессы экономических изменений, которые возникают постепенно и необратимо в процессе времени, при этом экономические системы рассматриваются как динамичные, изменяющиеся структуры, которые подвергаются процессам вариации, отбора и наследования, по аналогии с процессами в биологической эволюции. Однако, несмотря на общие принципы, эволюционная экономика имеет ряд уникальных характеристик, приведенных в таблице 1. Изучив опыт исследований отечественных и зарубежных ученых в области эволюционной экономики, можно сформулировать основные характеристики эволюционной экономики [2, 4, 6, 10]. К ним можно отнести:
1. Необратимость временного процесса. Эволюционная экономика в объяснении природы изменений придает большое значение времени и историческим процессам, при этом априорно предполагается, что сами изменения и процессы развития необратимы.
2. Важность инноваций. Инновации и технологические изменения играют ключевую роль в эволюционной экономике, поскольку стимулируют проявление вариативности для рыночного отбора.
3. Процессы отбора. Эволюционная экономика уделяет пристальное внимание процессам, в результате которых одна часть экономических агентов, технологий, поведенческих моделей успешно развиваются и выходят на новые уровни, а другая часть не справляется с предложенным темпом и проигрывает конкурентную борьбу.
4. Признание ограниченной рациональности. Эволюционная экономика признает, что решения экономических агентов часто принимаются в условиях неопределенности, что приводит к использованию эвристических и адаптивных стратегий, вместо полностью продуманных и просчитанных рациональных решений.
5. Взаимосвязь между экономическими агентами и их средой. Экономические агенты не только реагируют на изменения во внешней среде, но и сами активно участвуют в ее формировании, порождая инновационные процессы и изменение рыночных условий, оказывая при этом влияние на изменение правил и стандартов в определенных сегментах рынка.
Таблица 1
Сравнение между биологическими принципами эволюции и эволюционной экономикой
(составлено автором)
Наименование принципа Реализация принципов биологической эволюции Реализация принципов эволюционной экономики
Источник вариативности Мутации и генетическое скрещивание Инновации и обучение
Механизм отбора Естественный отбор Рыночный отбор
Временная динамика Относительно медленная Может быть очень быстрой
Направленность изменений Отсутствует (случайные мутации) Часто присутствует (целенаправленные инновации)
Процесс передачи информации Генетическая передача через репродукцию Передача знаний через обучение и диффузию информации в рыночной среде
Адаптивность Относительно низкая (виды медленно реагируют на изменения среды) Высокая (фирмы и индивиды могут быстро адаптироваться к изменениям рынка)
Как уже говорилось, в эволюционной экономике особое внимание уделяется принципам вариации, отбора и наследования. Эти принципы находят прямое применение в условиях цифровой трансформации, поскольку технологии позволяют создавать новые варианты бизнес-моделей, принимать более обоснованные решения о выборе стратегий и сохранять полезные «гены» успешных моделей для будущих форматов бизнеса. Кроме этого, одним из основополагающих алгоритмов машинного обучения является генетический алгоритм, позволяющий эффективно перебирать варианты, отбирая оптимальные. Еще одним положительным аспектом эволюционного подхода в контексте цифровых технологий является его гибкость и способность адаптироваться к изменяющимся условиям. Это особенно важно в эпоху, когда технологические изменения происходят все быстрее, и традиционные бизнес-модели и подходы быстро устаревают. Эволюционная экономика учитывает динамику и неопределенность, характерные для современного цифрового мира.
Тем не менее, у эволюционного подхода есть и свои слабости. Одной из главных проблем является сложность моделирования и прогнозирования в условиях постоянных изменений и неопределенности. Эволюционная экономика еще не полностью разработала методы и инструменты, которые позволили бы с достаточной точностью прогнозировать долгосрочное поведение экономических систем. Кроме того, эволюционный подход предполагает, что системы постоянно развиваются и адаптируются в изменчивой среде, что может привести к тому, что ряд экономических агентов или целые отрасли могут быть вытеснены с рынков, а это, в свою очередь, может привести к усилению экономического неравенства и монополизации некоторых секторов экономики.
В целом, эволюционный подход представляет собой многообещающую перспективу для анализа и понимания экономических процессов в условиях цифровой трансформации. Однако для этого необходимо продолжать исследования и разработку новых инструментов и методов, которые помогут преодолеть сложности и ограничения этого подхода.
Цифровая экономика: сущность и теоретические подходы
Цифровая экономика является одним из самых актуальных и динамичных направлений современной экономической науки, возникшим на пересечении научно-технологического прогресса и инноваций в области информационных и коммуникационных технологий (ИКТ). Цифровую экономику можно определить как экономическую деятельность, которая основана на цифровых технологиях и данных. Сущность цифровой экономики лежит в использовании цифровых технологий как ключевого элемента создания ценности, при этом данные и информация становятся важнейшими экономическими ресурсами, а их обработка и анализ превращаются в центральные элементы экономической деятельности. С другой стороны, цифровая экономика - это экономическая система, в которой основными факторами производства являются цифровые технологии. Цифровые технологии стирают привычные границы в рамках взаимодействия экономических агентов, ускоряя транзакции и расширяя возможности такого взаимодействия.
Многими учеными подчеркивается, что в цифровой экономике ключевым ресурсом являются данные, а не физические активы, а критическим фактором успеха является способность использовать эти данные для создания ценности и принятия решений. В области, связанной с многоаспектными исследованиями цифровой экономики, в настоящий момент работает подавляющее большинство отечественных и зарубежных ученых, проводится множество конференций и научных форумов. Наиболее известными зарубежными учеными являются Erik Brynjolfsson, профессор MIT, который совместно с Andrew McAfee написал несколько монографий и статей о влиянии цифровых технологий на экономику, включая «The Second Machine Age» и «Machine, Platform, Crowd», Хал Вариан, главный экономист компании Google, который исследовал экономику информации, и Синди Чанг Черн, которая изучала и изучает экономику сетевых эффектов и платформ [11, 12]. Среди отечественных ученых можно выделить С.Д. Бодрунова, В.А. Плотникова и др.
Анализируя их работы, можно выделить несколько теоретических подходов, с помощью которых они пытаются объяснить процессы и явления, характерные для цифровой экономики. Первый - это неоклассический подход. Здесь, цифровая экономика рассматривается как новый этап развития традиционной экономики, где основные принципы и законы сохраняются, но адаптируются к новым реалиям. Тем не менее, учеными отмечается, что неоклассический подход может столкнуться с рядом проблем при объяснении некоторых явлений цифровой экономики, таких как «эффект сети» или «экономика бесплатного» [8]. Второй подход, используемый авторами для объяснения феномена цифровой экономики - это институционализм. Приверженцы этого подхода утверждают, что цифровая экономика требует формирования и развития новых институтов и норм, чтобы функционировать эффективно. Они акцентируют свое внимание на роли законодательства и форматах регулирования социально-экономических норм и правил при формировании и функционировании цифровой экономики [1, 7, 8].
Принципы и постулаты эволюционной экономики относят к третьему подходу, так или иначе связанному с цифровой экономикой и цифровой трансформацией. В этом контексте цифровая экономика рассматривается как результат эволюционного процесса, в котором новые технологии и идеи постоянно тестируются, адаптируются и интегрируются в экономическую систему, при этом всегда подчеркивается важность инноваций, обучения и адаптации, как некоторых движущих сил, позволяющих понять динамику цифровой трансформации.
Сравнение цифровой, неоклассической и эволюционной экономики может быть представлено в виде таблицы 2. Каждый из этих подходов имеет свои сильные и слабые стороны и может быть полезен для понимания различных аспектов цифровой экономики. Важно понимать, что цифровая экономика -это не просто новый набор технологий, но новый вид экономической системы, который требует глубокого и всестороннего, комплексного анализа с различных сторон. По мере того, как принципы цифровой экономики становятся основой для понимания всех современных экономических процессов и явлений, теоретическая база экономической науки должна адаптироваться и развиваться, обогащаясь новыми моделями и форматами.
Применение метода DEMATEL для выявления причинно-следственных связей в триаде «неоклассическая экономика - эволюционная экономика - цифровая экономика»
Процесс оценки причинно-следственных связей между такими сложными и абстрактными концепциями как «неоклассическая экономика», «эволюционная экономика» и «цифровая экономика» представ-
ляет собой нетривиальную задачу в рамках сложного и постоянно меняющегося экономического ландшафта. В предыдущих частях статьи показано, что эти концепции, безусловно, взаимосвязаны, но определить характер таких взаимосвязей - достаточно сложная и интересная задача, требующая поиска методов и моделей. Сложность построения такой модели обусловлена рядом причин:
• во-первых, такие концепции являются слишком сложными и многоаспектными, чтобы их можно было полностью представить в формате структурированных данных. Они охватывают различные экономические процессы, феномены и подходы, взаимосвязанные на различных уровнях, поэтому не поддаются прямому количественному анализу;
• во-вторых, на данный момент отсутствуют полные наборы данных, которые бы охватывали все аспекты этих концепций. Даже если бы такие данные были доступны, их объем и сложность потребовали бы значительных ресурсов для обработки и анализа;
• в-третьих, использование методов машинного обучения для анализа этих связей представляет собственные трудности. Машины хорошо работают с четкими, структурированными данными, но не могут достаточно адекватно обработать информацию, связанную с абстрактными и сложными концепциями, которые требуют глубокого понимания контекста.
Таблица 2
Сравнение цифровой, неоклассической и эволюционной экономики
Параметры сравнения Цифровая экономика Неоклассическая экономика Эволюционная экономика
Основной фокус Использование данных и цифровых технологий Рыночное равновесие и рациональное поведение Процессы изменения и развития
Основные ресурсы Данные и информация Традиционные факторы производства (земля, труд, капитал) Знания и технологии
Ключевые механизмы Сетевые эффекты, масштабируемость, экономика платформ Предельная полезность, ценообразование, конкуренция Инновации, адаптация, эволюция
Ведущие ученые Erik Brynjolfsson, Hal Varian, Cindy Chung Chern William Stanley Jevons, Carl Menger, Leon Walras Joseph Schumpeter, Richard Nelson, Sidney Winter
Поэтому в таких случаях экспертные методы оценки оказываются наиболее целесообразными. Эти методы позволяют использовать знания и опыт экспертов для оценки взаимосвязей и влияний между различными концепциями, даже если они не могут быть полностью представлены в форме количественных данных. Именно благодаря такому подходу можно осуществить глубокий анализ и получить ценные «инсайты» и «фичи» в отношении причинно-следственных связей в триаде «неоклассическая экономика - эволюционная экономика - цифровая экономика».
Метод DEMATEL (Décision Making Trial and Evaluation Laboratory) является одним из таких экспертных методов. Разработанный в 70-х годах прошлого века в Швейцарии, он позволяет определить причинно-следственные связи между элементами системы [5]. Основная идея метода заключается в получении оценок влияния одного элемента на другой от экспертов и последующем анализе этих оценок. Подробный алгоритм этого метода представлен ниже:
1. Определение элементов системы. В первую очередь, определяются элементы (или факторы), которые будут рассматриваться в рамках анализа. В нашем случае это будут «неоклассическая экономика» (N), «эволюционная экономика» (E) и «цифровая экономика» (D).
2. Сбор экспертных оценок. Экспертам предлагается оценить влияние каждого элемента на каждый другой элемент. Это обычно делается с помощью шкалы, которая может варьироваться от 0 до 4, где:
• 0 - нет влияния. Один элемент системы не оказывает никакого влияния на другой. Взаимодействие между ними не наблюдается;
• 1 - слабое влияние. Один элемент системы оказывает незначительное влияние на другой. Влияние есть, но оно минимально;
• 2 - умеренное влияние. Влияние одного элемента на другой заметно, но оно не доминирующее. Элементы взаимодействуют, но они могут функционировать и независимо друг от друга;
• 3 - сильное влияние. Один элемент оказывает значительное влияние на другой. Взаимодействие между ними явно выражено, и изменения в одном элементе скорее всего приведут к изменениям в другом;
• 4 - очень сильное влияние. Влияние одного элемента на другой настолько сильное, что они практически не могут функционировать независимо. Любые изменения в одном элементе почти наверняка вызовут значительные изменения в другом.
3. Создание матрицы влияния. Экспертные оценки собраны, они используются для создания так называемой матрицы влияния. Это квадратная матрица, где элементы представляют собой оцениваемые факторы, а значения внутри являются средними экспертными оценками влияния одного фактора на другой. Формализовать этот шаг алгоритма можно так.
Пусть F = F2, ..., Fn} - множество факторов в системе. Предположим, что 1 - это число экспертов в группе принятия решений, Е = {Е1, E2, ..., Е1}, которых просят указать прямое влияние, которое фактор Fi оказывает на фактор Fj, используя целочисленную шкалу от 0 до 4. На основании этих оценок формируется матрица прямого влияния Zk=[z¿^ ] размерности пХп, предоставленная экспертом к, где все
к у
основные диагональные элементы равны нулю, а г^ представляют суждение лица Ек, принимающего решения о степени, в которой фактор Fi влияет на фактор Fj.
Путем объединения мнений экспертов матрица группового прямого влияния Zk=[z¡J ] размерности пХп может быть получена с помощью следующей формулы:
Ъ] = 11.к=121]; 1>] = 1,2,-,п . (1)
4. Вычисление влияния. Этот шаг алгоритма может быть представлен в виде следующих этапов вычислений.
• этап 1. На основе матрицы Z прямого влияния строится нормализованная матрица прямого воздействия Х=[хщ] размерности пХп по формуле:
7
Х = ~, (2)
Б
где
я = ( тах ^г1=1 ги тах ги );
\1<1<п } 1 4'1<1<п 1 1 4V
1<
• этап 2. Используя нормализованную матрицу прямого воздействия X, вычисляется матрица общего влияния Т, где Т = путем суммирования прямых эффектов и всех косвенных эффектов:
Т = X + Хл2 + X3 + ■■■ + Хн = Х(1 - X)-1, где h ^ от ; (3)
• этап 3. На этом этапе вычисляются векторы R и С, представляющие сумму строк и сумму столбцов матрицы общего влияния Т. Они определяются следующими формулами:
К = [п]=Г}=1кр (4)
С = [с,]=Щ=11ц. (5)
К = [ц] представляет собой вектор-столбец, который получается в результате суммирования всех элементов по каждой строке матрицы Т. Этот вектор отображает сумму прямых и косвенных эффектов от фактора Fi на другие факторы в системе строк \ в матрице и отображает другим факторам. Аналогично, вектор-строка С = [с^] является суммой всех элементов по каждому столбцу матрицы Т и отображает сумму прямых и косвенных эффектов, который фактор Fj получает от других факторов системы.
Для дальнейшей интерпретации вычисляется вектор (Я+С), который показывает силу влияния, определяемую соответствующим фактором. То есть (Я+С) обозначает положение в системе факторов (известность, важность) и иллюстрирует силу влияний, которая оказывается на остальные факторы от этого фактора в системе. Далее вычисляется вектор (Я-С), который показывает итоговый эффект, который соответствующий фактор вносит в систему. То есть обозначает силу отношения (связи) и иллюстрирует величину чистого эффекта, который фактор вносит в систему, при этом если чистый эффект Г] — С] > 0, то Fj оказывает влияние на другие факторы и относится в группе «причин»; если же оказывается, что Г] — С] < 0, то на фактор Fj больше влияют другие факторы и его следует отнести в группу «следствий».
5. Визуализация результатов. Результаты анализа причинно-следственных связей в системе могут быть представлены графически в системе координат (Я+С, Я-С). Элементы вектора Я+С откладываются по оси ОХ, а вектора Я-С по оси ОУ в декартовой системе координат. Факторы, находящиеся выше оси ОХ - причины, а ниже этой оси - следствия. При этом, исходя из смысла значений вектора Я+С можно утверждать, что самое большое значение этого вектора определяет главную причину. Все это дает ценную информацию для принятия решений и позволяет визуально оценить причинно-следственные связи в системе.
При изучении сложных причинно-следственных связей между концепциями, такими как «неоклассическая экономика» (К), «эволюционная экономика» (Е) и «цифровая экономика» (Б), очень важно обеспечить глубокую экспертность знания во всех затрагиваемых областях. Для этой цели был собран экспертный состав, состоящий из 4 высококвалифицированных специалистов. Каждый из членов экспертной группы был тщательно отобран на основе его академических достижений, опыта исследовательской работы, а также вклада в соответствующие области экономической науки. В числе участников были известные ученые-экономисты Екатеринбурга и Санкт-Петербурга с различных кафедр экономических университетов, которые внесли определенный вклад в развитие и понимание неоклассической и эволюционной экономики. Их глубокое понимание этих концепций и опыт работы в этих областях были неоценимы для процесса анализа и оценки.
Также в состав группы были включены специалисты, обладающие знаниями и опытом применения метода DEMATEL. Знание данного метода, его принципов и особенностей позволило корректно применить этот инструмент для анализа и оценки связей между рассматриваемыми концепциями, обработать полученные данные и провести толкование результатов.
Приведем пример расчетов, используя формулы (1) - (5). В таблице 3 приведен пример оценки одного из экспертов. Пусть есть начальная таблица 3. Матрица прямого влияния, основанная на оценке эксперта. Используя формулу (1), найдем агрегированное мнение 4 экспертов, округляя полученные значения до одного десятичного знака (см. табл. 4). Далее, применяя формулы (2) - (3), получаем матрицу Т (см. табл. 5). Затем вычисляем сумму элементов каждой строки (Я) и столбца (С), а также (Я+С) и (Я-С) матрицы Т (см. табл. 6).
Таблица 3
Пример оценки одного из экспертов
N Е Б
N 0 3 2
Е 2 0 4
Б 1 2 0
Таблица 4
Матрица прямого влияния, основанная на агрегированных оценках экспертов
N Е Б
N 0 3,7 2,7
Е 2,3 0 3,3
Б 1 1,7 0
Таблица 5
Матрица общего влияния T
N Е Б
N 0,72 1,37 1,43
Е 0,88 0,86 1,33
Б 0,50 0,71 0,58
Таблица 6
Матрица причинно-следственных связей
Фактор Я С Я+С Я-С Тип фактора
N 3,52 2,09 5,62 1,43 причина
Е 3,06 2,94 6,00 0,12 причина
Б 1,79 3,34 5,12 -1,55 следствие
В таблице 6 приведены результаты применения метода DEMATEL. Здесь R характеризует влияние (степень воздействия, которое соответствующий фактор оказывает на другие факторы), а С -это зависимость (степень воздействия других факторов на данный фактор). ^+С) - общая связность, которая показывает положение (по сути, вес) фактора в системе взаимодействия факторов, а (Я-С) - разность (отношение) между влиянием и зависимостью, которая позволяет определить, является ли фактор причиной или следствием. Теперь интерпретируем каждый из факторов в нашей системе:
• неоклассическая экономика (N1. Влияние составляет 3,52, а зависимость (С) - 2,09. Общая связность ^+С) равна 5,62, что является средним значением по сравнению с остальными факторами. (Я-С) равна 1,43, что означает, что неоклассическая экономика в большей степени является причиной, а не следствием. То есть, она оказывает значительное влияние на эволюционную и цифровую экономику;
• эволюционная экономика (Е). Влияние составляет 3,06, а зависимость - 2,94. Общая связность ^+С) равна 6,00, что является наибольшим значением среди всех факторов, указывая на то, что эволюционная экономика имеет самый большой вес в системе взаимодействия факторов. ^-С) равна 0,12, что говорит о том, что эволюционная экономика также является причиной;
• цифровая экономика ф). Влияние составляет 1,79, а зависимость - 3,34. Общая связность ^+С) равна 5,12, что является наименьшим значением среди всех факторов, указывая на то, что цифровая экономика менее вовлечена в систему взаимодействия факторов, чем остальные. ^-С) равна -1,55, что говорит о том, что цифровая экономика является следствием, а не причиной. То есть, она сильнее подвержена влиянию эволюционной и неоклассической экономики, чем влияет на них.
В общем и целом, эти результаты показывают, что в триаде «неоклассическая экономика - эволюционная экономика - цифровая экономика» неоклассическая и эволюционная экономика оказывают большее влияние на цифровую экономику, чем цифровая экономика на них, при этом эволюционная экономика является фактором, который имеет самый большой вес и устойчивое положение в системе взаимодействий.
Заключение
Итак, в результате выполненного исследования был проведен анализ сложных и многообразных взаимосвязей между тремя основными направлениями экономической теории: неоклассической экономикой, эволюционной экономикой и цифровой экономикой. При этом были выявлены их отличительные черты, преимущества и недостатки, а также определены основные векторы взаимного влияния. В частности, при описании теоретических подходов, используемых в неоклассической, эволюционной и цифровой экономике была подчёркнута ограниченность этих подходов (по отдельности) для понимания экономических процессов в условиях цифровой трансформации и выявлена необходимость глубокого, многоаспектного анализа и пересмотра теоретической базы экономической науки с учетом существующих сложностей и аспектов.
Анализ причинно-следственных связей в триаде этих направлений с применением метода DEMATEL показал, что неоклассическая и эволюционная экономика оказывают значительное влияние на цифровую экономику, при этом эволюционная экономика имеет наиболее выраженную роль в этом взаимодействии. Таким образом, проведенное исследование дает определенное понимание взаимодействия и взаимного влияния неоклассической, эволюционной и цифровой экономики, указывая на необходимость дальнейших исследований и построения новых моделей для лучшего понимания сложной структуры и динамики современной цифровой трансформации.
ИСПОЛЬЗОВАННЫЕ ИСТОЧНИКИ
1. Бодрунов С.Д. Ноономика. М.: Культурная революция, 2018.
2. Бусыгин В.П. Экономическая теория после двух революций // Современные технологии. Системный анализ. Моделирование. 2008. № 3 (19). С. 158-163.
3. КейнсДж.М. Общая теория занятости, процента и денег. М.: Эксмо, 2007. 960 с.
4. Клейнер Г.Б. Исследовательские перспективы и управленческие горизонты системной экономики // Управленческие науки. 2015. Т. 5, № 4. С. 7-21.
5. Назаров Д.М. Классификация моделей и описание трендов в вопросах оценки каузальности связей в социально-экономических процессах // Бизнес-информатика. 2020. Т. 14, № 4. С. 47-61.
6. Нельсон Р.Р., Уинтер С.Дж. Эволюционная теория экономических изменений. М.: Дело, 2002. 536 с.
7. Плотников В.А. Методика оценки уровня развития цифровизации сложных экономических систем // Известия Санкт-Петербургского государственного экономического университета. 2022. № 5-2 (137). С. 131-138.
8. Плотников В.А. Цифровизация производства: теоретическая сущность и перспективы развития в российской экономике // Известия Санкт-Петербургского государственного экономического университета. 2018. № 4 (112). С. 16-24.
9. Самуэльсон П. Экономика. М.: Алгон, 1993. 740 с.
10. Фролов Д.П. Эволюционная экономика на пике и в кризисе: перспектива новой парадигмы // Журнал институциональных исследований. 2020. Т. 12, № 1. С. 19-37.
11. Birchler U., Butler M. Information Economies. N.Y.: Routledge, 2007. 462 р.
12. Negroponte N. Being Digital. N.Y.: Knopf, 1996.
