Тиски истории и возможности для новизны: некоторые результаты и открытые вопросы, связанные с зависимостью от предшествующей траектории развития в экономических процессах

Касталъди К.; Доси Дж.

Экономический вестник Ростовского государственного университета Ф 2005 Том 3 № 2

ТИСКИ ИСТОРИИ И ВОЗМОЖНОСТИ ДЛЯ НОВИЗНЫ: НЕКОТОРЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ОТКРЫТЫЕ ВОПРОСЫ, СВЯЗАННЫЕ С ЗАВИСИМОСТЬЮ ОТ ПРЕДШЕСТВУЮЩЕЙ ТРАЕКТОРИИ РАЗВИТИЯ В ЭКОНОМИЧЕСКИХ ПРОЦЕССАХ1

К. КАСТАЛЬДИ

ECIS, Эйндховенский центр инновационных исследований, Эйндховен, Нидерланды; LEM, Школа продвинутых исследований

святой Анны, Пиза, Италия

Дж. ДОСИ

LEM, Школа продвинутых исследований святой Анны, Пиза, Италия

Перевод И.В. Р03МАИНСК0Г0

1. Введение

Понятие множественных траекторий социально-экономических изменений базируется, в конечном счете, на идее, согласно которой история является существенной частью интерпретации социально-экономических феноменов, наблюдающихся в каком-либо времени и пространстве. Свойство, в соответствии с которым история имеет значение, также тесно связано со свойством необратимости времени. В социально-экономической сфере, а также во многих областях естественных наук нельзя повернуть вспять «стрелу времени» - даже в принципе, не говоря уже о практике, - и по-прежнему обрести инвариантные свойства исследуемой системы. Грубо говоря, вы можете получить множество кусков мяса из коровы, но вы не можете получить корову из множества кусков мяса...

Подобные идеи необратимости и зависимости от истории в действительности весьма интуитивны и, как отмечает П. Дэвид, «не привлекли бы столь большого

1 Эта работа является частью текущего исследовательского проекта, в котором с самого начала участвует Андреа Бассанини. Мы выражаем искреннюю благодарность за поддержку Школе святой Анны и Центру исследования развития ^ЕР) в Бонне. Мы также хотели бы поблагодарить за комментарии Джулио Боттацци, Уве Кантнера, Пинг Чен, Пола Дэвида и Вилли Земмлера.

внимания и не потребовали бы обстоятельных разъяснений, если бы речь не шла о расширенных начальных вложениях интеллектуальных ресурсов в развитие экономической науки как внеисторической системы мысли» [48]2. Однако даже после признания того, что «история имеет значение», - и, таким образом, также того, что многие социально-экономические феномены являются зависимыми от предшествующей траектории развития, - по-прежнему остаются сложные вопросы о том, когда и каким образом она «делается». При работе с проблемой феноменов, зависимых от предшествующей траектории развития, неотъемлемое затруднение также связано с тем фактом, что в общественных науках (равно как и в биологии) обычно наблюдается только одна из возможных историй, та, которая допущена некими «первоначальными условиями». Более того, формируется ли зависимость от истории только так или иначе определенными исходными условиями? Или же она также связана с необратимыми последствиями конкретного развертывания событий? Каким образом социально-экономические структуры, унаследованные из прошлого, формируют и конструируют набор возможных эволюционных траекторий? И, наконец, каковы факторы, если они вообще есть, которые могли бы разблокировать социально-экономические структуры, освободив их из тисков собственного прошлого?

В этом очерке, частично заимствуя материал из других работ одного из авторов ([62] и [21]), мы обсуждаем некоторые из этих вопросов3. В разделе 2 мы оцениваем возможности реализации случаев зависимости от предшествующей траектории развития и их источники на различных уровнях наблюдения и в различных областях. Раздел 3 представляет вводный обзор различных инструментов моделирования, использующихся для того, чтобы проинтерпретировать зависимость растущего множества социально-экономических феноменов от истории. Затем, в разделе 4, мы осветим некоторые результаты и проблемы интерпретативного плана, связанные с некоторыми из тех свойств социально-экономической эволюции, которые делают ее зависимой от предшествующей траектории развития. Наконец, в заключительном разделе мы обсудим факторы, лежащие в основе, так сказать, конфликта между свободой и необходимостью в таких эволюционных процессах.

2. Источники зависимости от предшествующей траектории развития и необратимости

В действительности наблюдается множество потенциальных причин для зависимости от предшествующей траектории развития, начиная от микроуровня и заканчивая динамикой всей системы в целом. Давайте сделаем обзор некоторых из этих причин.

Здесь для наших целей мы ссылаемся на широкое определение зависимости от предшествующей траектории развития как на зависимость текущей реализации социально-экономического процесса от предыдущих состояний, вплоть до самых первоначальных условий.

2 На самом деле, трудно обнаружить чисто внеисторические конструкции даже в магистральной экономической теории, за исключением некоторых ветвей типа теорий рациональных ожиданий или общего равновесия.

3 Детальные обсуждения некоторых проблем, разбираемых в этом очерке, содержатся в следующих работах: [13; 44; 48; 74; 86; 134].

Экономический вестник Ростовского государственного университета Ф 2005 Том 3 № 2

2.1. Необратимость, связанная с принятием решения индивидуальными агентами

Начнем с рассмотрения весьма ортодоксальных условий принятия решения, при которых агенты имеют инвариантные диапазоны выбора и предпочтения. При этом они действуют согласно определенным алгоритмам принятия решений. Тем не менее предположим, что соблюдается один из следующих принципов: (1) решения принимаются последовательно с течением времени; (И) они отражают неопределенность или несовершенную информацию. Любое из этих условий достаточно для существования зависимости от предшествующей траектории развития, в том смысле что прошлые решения или мнения определяют текущие и будущие процессы принятия решений4.

Индивидуальное обучение

В более общем плане, мощным двигателем самоусиливающейся динамики для индивидуальных агентов или их групп является любой процесс обучения. Если агенты обучаются, то их поведение зависит, при прочих равных условиях, также от их памяти прошлого, т.е. от первоначальных условий и истории их опыта. Это особенность весьма общего характера, особенность, сохраняющая свою силу независимо от подразумеваемых степеней рациональности, приписываемых самим агентам. Таким образом, легко продемонстрировать существование такой особенности при байесовском обучении, посредством которого агенты корректируют свои ожидания в отношении некоторых характеристик среды или свойств друг друга5. Более того, зависимость от предшествующей траектории развития применима при широком спектре процессов обучения, посредством которых агенты эндогенно изменяют также свои «модели мира», т.е. интерпретативные структуры, через которые они обрабатывают информацию, получаемую из среды (ср. анализ в работе [61]). Во всех этих аспектах зависимость от предшествующей траектории развития идет рука об руку с необратимостью: все агенты, обладающие нынешними знаниями, не вернутся к вчерашним мнениям и действиям даже при вчерашних обстоятельствах.

Локальные взаимодействия

Во множестве интерактивных обстоятельств, по всей вероятности, обнаруживается тот факт, что решения одних агентов подвергаются влиянию со стороны решений других агентов, причем такими путями, которые несводимы всецело к ценовым механизмам6. Один из известных примеров касается феноменов сегрегации. Предположим, что индивид движется к определенной области, только если по меньшей мере значительная часть его соседей относится к тому же «типу» (в плане богатства, национальности или какой-либо еще характеристики). Если все индивиды подвергаются влиянию со стороны взаимных решений в этой области, то

4 Разумеется, зависимость от предшествующей траектории развития тем более имеет место, если предпочтения сами по себе эндогенны (ср. анализ в работе [17]) и приведенные там сноски). В таких обстоятельствах прошлые события необратимо изменяют критерии принятия решений, которые применяются агентами даже при инвариантном диапазоне выбора и инвариантной информации, поставляемой окружающей средой.

5 По этому вопросу существует обширная литература, ср. [15; 79; 91].

6 По поводу моделей, основанных на интерактивных аспектах, ср. [28], где описывается большое количество эмпирических публикаций.

начнется формирование общности людей, однородной в том или другом аспекте. Отсюда следует, что очень быстро жилищная конфигурация будет заблокирована в виде сегрегации разных типов агентов [124]. Другой пример взаимозависимости предпочтений дается тем способом, посредством которого формируются мода, обычаи или конвенции. Достаточно сказать, что индивиды характеризуются некоей тенденцией соответствовать поведению окружающих их людей, в результате чего общепринятое поведение распространяется среди популяции агентов7.

2.2. Возрастающая отдача

Весьма общий источник зависимости от предшествующей траектории развития в процессах аллокации связан с наличием некоей формы возрастающей отдачи в производстве или в заимствовании технологий и продуктов. Основное интуитивное соображение состоит в том, что производственные технологии (или коллективные предпочтения) в таких обстоятельствах порождают определенные типы положительной обратной связи.

Вспомним для сравнения свойства убывающей отдачи, скажем, в производстве: в таком случае меньшие затраты одного ресурса - при неизменном выпуске - означают большие затраты другого ресурса, и если отдача от масштаба убывает, то затраты должны расти более чем пропорционально относительно масштаба выпуска. Напротив, при возрастающей отдаче, грубо говоря, «можно получить больше при (пропорционально) меньших затратах» как функцию масштаба производства или накопленного с течением времени выпуска продукции. На жаргоне экономистов возрастающая отдача означает «невыпуклые технологии».

Невыпуклое множество производственных возможностей может иметь различное происхождение. Они могут быть следствием особых физических свойств производственных сооружений или оборудования. Например, на технологических установках производство растет с увеличением массы труб, реактивного оборудования и пр., в то время как издержки капитала растут по мере увеличения площади поверхности указанных основных средств. Поскольку выпуск растет более чем пропорционально относительно площади поверхности основных средств, мы имеем здесь дело с источником статической возрастающей отдачи. Другой пример, по-прежнему «статического» типа, предполагает неделимость некоторых затрат (например, минимальный масштаб заводов). С точки зрения наших целей здесь важен тот аспект, что при невыпуклых технологиях история обычно не забывается. Производственная система может иметь разные траектории (или отбирать разные равновесия), согласно своей фактической истории.

Это свойство в действительности усиливается, если в явном виде принять во внимание роль «подверженности различным воздействиям» информации/знания, неустранимой взаимозависимости среди агентов и динамической возрастающей отдачи.

Свойства информации

Способ, посредством которого информация распределяется среди разных агентов в системе, будь это рынок или какая-либо другая среда, обеспечивающая основу для экономических взаимодействий, вместе с фундаментальными свойствами информации вносит вклад в создание последствий самих таких взаимодействий.

7 Разные точки зрения на формальные модели см. в работах [24; 70; 129].

Экономический вестник Ростовского государственного университета Ф 2005 Том 3 № 2

Как было подчеркнуто в плодотворных работах Эрроу (ср. обзор [11]), информация не является обыкновенным благом, которое можно трактовать как, скажем, механический станок или пару ботинок. Ботинки изнашиваются по мере их использования, в то время как информация, как правило, влечет за собой большие издержки при ее генерировании, но после этого может многократно использоваться без ухудшения качества. Более того, информация обычно характеризуется отсутствием соперничества при ее использовании, поскольку безразлично, пользуется ли ею один человек или один миллион людей. Можно сказать, что издержки производства теоремы Пифагора были понесены исключительно самим Пифагором, тогда как все последующие поколения людей получали выгоду от нее бесплатно (не считая их усилий для формирования своего собственного знания, позволившего им понять ее).

В то же время информация (и еще больше знание8) может быть «присвоенной» в том смысле, что другие агенты могут столкнуться со значительными препятствиями, связанными с доступом к ней, начиная от правовой защиты типа патентов и заканчивая очевидными затруднениями, касающимися оценки того, что означает конкретный информационный массив. Это свойство оказывает влияние, противоположное первому из описанных свойств, в плане стимулов к мотивированным прибылью инвестициям в генерирование знаний. Возрастающая отдача в сфере использования и отсутствие соперничества могут породить «не-доинвестированность» с социальной точки зрения, тогда как обстоятельства, благоприятствующие «присвоенности», могут обеспечить действенные стимулы к инвестициям9. В целом, обучение, зависимое от предшествующей траектории развития, подвергается влиянию со стороны компромиссного выбора между «использованием» и «исследованием» (как определил это Марч [105]), т.е. между направлением усилий на усовершенствование и использование того, что уже известно, и инвестициями в поиск новых потенциально ценных массивов информации и знания (и, что также важно, подвергается воздействию и со стороны мнений агентов об этом выборе).

Экономия от сосредоточения

Исследования множества конкретных ситуаций поставили вопрос о том, почему конкретная производственная деятельность сосредоточилась в одних определенных областях, а не в других. Силиконовая долина и множество других локальных промышленных районов, чья история связана также со специфическими экономическими и технологическими видами деятельности, дают замечательные примеры «экономии от сосредоточения». Обычно история начинается с первоначального заселения данной местности и, возможно, некоторых благоприятных условий для специфических родов деятельности. Затем решения разместить похожие производства в том же самом регионе подкрепляются через (частично) неустранимые взаимозависимости, которым способствует близость аналогичных производственных единиц в пространстве. К таким взаимозависимос-

8 Разница между этими двумя терминами обсуждается в работе [61]; см. также приведенные там ссылки.

9 Однако, между прочим, отметим, что инвестиции последнего типа могут оказаться приносящими социальный ущерб, давая относительно маленькую частную ренту и порождая огромные коллективные потери в сфере накопления знаний. Современные никудышные правовые устройства типа так называемых интеллектуальных прав собственности (1РК) являются отличным доводом в пользу такой точки зрения (изощренный анализ 1РР содержится в работе [8], тогда как более оптимистичная, но убедительная иллюстрация представлена в работе [39]).

тям можно отнести усиленные технологические «переливы» среди производителей (даже если они конкуренты), доступ к специализированной рабочей силе, которая имеет тенденцию сосредотачиваться в данном районе, а также облегченные взаимодействия с поставщиками10.

2.3. Динамическая возрастающая отдача

Технологические инновации и их диффузия являются сферами, которые часто демонстрируют динамическую возрастающую отдачу, которая представляет собой нелинейный и самоусиливающийся процесс, происходящий с течением времени11.

Процесс накопления технологического знания

Процесс накопления технологического знания обычно демонстрирует динамическую возрастающую отдачу: новое знание кумулятивно формируется на основе прошлого знания, и такое формирование происходит способами, посредством которых во многих обстоятельствах вчерашние достижения относительно облегчают сегодняшние усовершенствования12. Кумулятивный характер технологического обучения усиливается свойством знания - в отличие от очевидной информации - быть отчасти неявным, воплощенным в навыках, когнитивных рамках и поисковой эвристике реальных деятелей, а также в коллективной практике организаций13.

Более того, как один из нас уже утверждал [51], технологические инновации часто формируются и ограничиваются конкретными технологическими парадигмами, а также следуют таким же специфическим технологическим траекториям. Во всех этих сферах первоначальные условия (включая экономические и институциональные факторы, влияющие на отбор среди альтернативных потенциальных парадигм), а также, возможно, малые, кажущиеся «случайными» события влияют на то, какие траектории будут фактически исследоваться. Это история, которая детально реконструируется в работе [52] при описании конкретной реализации базирующейся на силиконе микроэлектроники, но появляется в различных вариантах использования разнообразных технологий.

Наконец, на всем протяжении процесса установления новых парадигм и более инкрементальных паттернов происходящих впоследствии инноваций появле-

10 Обширная литература включает разнообразное количество моделей и объяснений, которые также приписывают разную значимость первоначальным условиям, см., в частности, [13; 75; 92; 94].

11 Ср. [53] для детального анализа свойств технологического знания.

12 Разумеется, это не означает, что некоторые формы «убывающей отдачи» никогда не подвергнут опасности накопление знаний. Интуиция немедленно подсказывает несколько исторических случаев, в которых технологические возможности оказались постепенно сокращающимися. Однако при детальном рассмотрении то, что обычно происходит, есть возможная тенденция к прекращению возрастающей отдачи от масштаба, но от данного аспекта еще далеко до убывающей отдачи (т.е., более формально, речь идет в основном о свойствах вторых производных). Данный тезис применим даже к случаям таких видов деятельности, базирующихся на ресурсах, как сельское хозяйство и добывающая промышленность, на которые в течение более чем двух веков ссылались как на «зловещий» пример представители магистрального направления экономической науки.

13 Отчасти похожая идея состоит в том, что обучение, как правило, носит локальный характер, в том смысле, что агенты склонны обучаться находящемуся «вблизи» от того, что агенты уже знают: ср. пионерные модели, представленные в работах [16; 42], а среди последующих публикаций см., в частности, [4]. Все это, предположительно, затрагивает весьма метафоричное понятие «близости», ведь у нас пока еще нет какой-либо четкой топологии или чего-либо похожего на нее в пространстве знания.

Экономический вестник Ростовского государственного университета Ф 2005 Том 3 № 2

ние сетей производителей, поставщиков и пр. вместе с другими организациями (университетами, техническими обществами и т.д.) институционализирует и, так сказать, «кодифицирует» специфические траектории технологического обучения.

Заимствование технологии

Отчасти симметрично, в сфере спроса на технологические изменения, т.е. в сфере потребителей и пользователей технологиями, большое количество теоретической и эмпирической литературы сделало акцент на значимости положительной обратной связи: см. плодотворные исследования проблемы выбора среди альтернативных продуктов, воплощающих конкурирующие технологии, в работах [13; 47]. Выясняется, что динамическая возрастающая отдача и внешние эффекты находятся в сердцевине объяснения того, почему совокупность пользователей/потребителей может отбирать технологически худшие стандарты просто потому, что данная технология была выбрана первой. В самом деле, интерпретации типа только что приведенной приписывают зависимости от предшествующей траектории развития, вместе с первоначальными условиями, немалый вес как причинам «исторических случайностей», т.е., выражаясь более формально, как причинам малых первоначальных стохастических колебаний, которые, как оказывается, определяют конечный результат для всей системы. Общеизвестна история с раскладкой клавиатуры на пишущей машинке ОШБЯТУ [43]. Клавиатура была изобретена в 1868 г. Альтернативные, более эффективные клавиатуры были доведены до рынка позднее, но оказались не в состоянии заменить первоначальный вариант: ОШБЯТУ оставалась доминирующим стандартом из-за «блокировки», вызванной взаимодополняемостью между установленной базой и спецификациями в навыках пользователей14. Можно найти множество других примеров, если вспомнить о «сетевых технологиях», для которых решающую роль играет проблема совместимости среди различных компонентов системы (анализ некоторых примеров содержится в работе [21]).

2.4. Свойства отбора

Процессы отбора среди разнородных объектов, как на биологическом, так и на экономическом уровнях, являются еще одним важным источником зависимости от предшествующей траектории развития. На экономической арене отбор происходит во множестве областей, касающихся, например, продуктов (и, косвенно, фирм) на продуктовых рынках; непосредственно фирм на финансовых рынках; технологий, косвенно через упомянутые выше процессы и прямо через социальную динамику межтехнологической конкуренции15. В действительности процессы отбора могут влечь за собой множественность результатов для систе-мы16, если различные признаки (или, используя биологический язык, гены), т.е.

14 История с ОШЕОТУ описывает первоначальные события, которые могут ограничить долгосрочные результаты. В другом примере, Дэвид [45] ярко описывает индивидуальную роль, которую сыграл Томас Эдисон в начале битвы с доминированием на рынке поставок электричества, и обсуждает в целом значимость преднамеренности как фактора, определяющего исторические траектории. См. также анализ в разделе 5.

15 Одно из формальных представлений подобных конкурентных процессов представляет собой так называемую динамику репликатора: ср. [108; 125; 129; 130] и пионерную работу [131] (мы излагаем основные интуитивные соображения в Приложении).

16 Используя терминологию, которая будет более формально определена в следующем разделе, мы можем охарактеризовать это свойство в терминах «множественности равновесий».

уникальные характеристики сущностных особенностей какого-либо агента, вносят вклад взаимосвязанными способами в приспособляемость (используя биологический язык) или в конкурентоспособность (используя экономический язык) агентов. Это, к примеру, происходит тогда, когда существует взаимодополняемость между специфическими характеристиками.

Одним из способов представления связи между признаками и приспособляемостью является использование ландшафтов приспособляемости.

Когда вклад в приспособляемость каждого отдельного признака или гена не зависит от вклада другого признака или гена, то ландшафт приспособляемости выглядит подобно так называемому ландшафту Фуджияма с одним максимумом (см. рис. 1). При предпосылках, согласно которым более значительная приспособляемость соответствует эволюционному преимуществу в процессе отбора, а биологические или экономические агенты адаптируются в фиксированной среде, система сходится к ландшафту с одним максимумом, независимо от того, каковы правило адаптации и первоначальное условие17.

НИпевв

Рис. 1. Ландшафт приспособляемости Фуджияма с одним максимумом

Однако, как только вклад в приспособляемость одних признаков начинает зависеть от вклада других признаков, т.е. как только возникают эпистатические корреляции, ландшафт приспособляемости становится неровным и имеющим множество максимумов. В этом случае первоначальное положение на ландшафте и правила адаптации, лежащие в основе движения отдельных объектов на ландшафте, совместно определяют, какие (локальные) пики будут достигнуты системой18.

17 Даже в этом случае ситуация может не оказаться столь простой. Например, свойство независимости от первоначальных условий может, как оказывается, базироваться на весьма сильных предпосылках, включающих наличие «лучшей» комбинации признаков с самого начала и их выживания на всем протяжении («неравновесного») процесса адаптации/отбора. См. глубокий анализ в работе [132].

18 Общее введение в формализацию «неровного ландшафта» содержится в работе [89].

Экономический вестник Ростовского государственного университета Ф 2005 Том 3 № 2

\"г'

'' \ \ _

1 ,1' I 0г Щ

1 . 'Г_ .Г- Гг

(■VI; гГ ' -}\>^ *-'^Ч - • ■

- ^^ -V ; А' 44^ -И А; Л/V А/-ЛЛV - - /

- л/- 00-^/?*

- , ' ; - ' V ?< '> ■-: Г

■ГЧТ| л **

ж

Рис. 2. Ландшафт приспособляемости с несколькими локальными максимумами

(функция Швефеля)

2.5. Природа корпоративных организаций

Организации обычно конкурируют на неровном ландшафте вследствие взаимодополняемости организационных компонентов, вносящих вклад в их «приспособляемость» (или «конкурентоспособность»). Адаптация на неровных конкурентных ландшафтах может часто блокировать агентов на различных пиках приспособляемости. И в самом деле, взаимосвязанные технологические и поведенческие признаки, по всей вероятности, являются главной причиной зависимого от предшествующей траектории развития воспроизводства организационных устройств [99; 104].

В более общем плане, спорный с интерпретативной точки зрения взгляд на экономические организации (в первую очередь здесь имеются в виду фирмы как коммерческие организации) изображает их как сформированные историей поведенческие объекты, носители как знания, решающего конкретные проблемы, так и специфических координационных устройств среди множества организационных членов, имеющих (потенциально) конфликтующие интересы.

Отдельные организации используют конкретные способы решения проблем, которые часто трудно повторять также потому, что они содержат значительные неявные и отчасти коллективные компоненты. Организационное знание накапливается в немалой степени в организационных рутинах19, т.е. в операционных процедурах и правилах, которые используются фирмами для решения конкретных проблем. В связи с этим накопление технологического и организационного знания является, в значительной степени, уникальным и кумулятивным.

Коммерческие организации могут трактоваться как объекты, которые несовершенным образом развивают взаимно согласованные нормы совместимых со стимулами паттернов поведения и обучения.

19 Ср., в частности, [35; 37; 63; 116].

Совместно (1) сложность (и нестационарность) сред, в которых функционируют фирмы; (п) множественные «эпистатические корреляции» среди поведенческих и технологических признаков; и (ш) значительные лаги между организационными действиями и выявляющими результативность обратными связями сред делают чрезвычайно трудной для понимания связь между тем, что фирмы делают, и способами, которыми они избирательно вознаграждаются на рынках, где такие фирмы функционируют. Ведь «эпистатические корреляции» в сфере решения проблем затуманивают непосредственную роль ответственности и репутации («...было ли виновно подразделение исследований и разработок, которое предоставило неадекватный образец, или же все испортил производственный цех?..»). Также далеки от совершенства «очки», интерпретирующие сигналы сред («.продаем ли мы много, несмотря на небольшое временное падение прибыльности, именно потому, что находимся на правильном пути, или просто потому, что мы сильно забыли о связи между ценами и издержками?..»). В этих обстоятельствах, по всей вероятности, зависимость от предшествующей траектории развития обусловливается как поведенческими («процедурными»), так и «когнитивными» формами инерции.

Это еще один аспект упомянутой выше фундаментальной дилеммы «использования/исследования». В неопределенных, плохо понятых, изменяющихся средах умеренно благоприятные обратные связи сред, судя по всему, усиливают воспроизводство укоренившихся организационных устройств и видов поведения, независимо от того, являются ли с концептуальной точки зрения «оптимальными» или нет.

2.6. Институты

Последние из упоминавшихся свойств представляют собой часть более общей точки зрения, применимой к множеству других формальных организаций, помимо коммерческих, - например, к государственным учреждениям, профсоюзам и т.д., - а также ко многим институциональным устройствам, включая свод этических норм, «привычки мышления» и т.д.20 Как утверждал П. Дэвид [47], институты являются одним из фундаментальных переносчиков истории. Они переносят историю несколькими способами. Во-первых, они переносят и инерционным образом воспроизводят архитектурные родимые пятна своего происхождения и имеют тенденцию сохраняться даже за пределами того момента, когда условия, оправдывавшие их существование, - если такие условия вообще имели место, - прекращают свое действие. Во-вторых, они обычно привносят вклад в структурирование контекста, в котором происходят процессы социализации и обучения агентов и их взаимодействий. В этом смысле можно было бы сказать, что институты вносят вклад в формирование фактических ландшафтов приспособляемости для индивидуальных экономических деятелей и в изменение таких ландшафтов с течением времени. В-третьих, что не менее важно, они имеют тенденцию воспроизводить коллективные восприятия и ожидания, даже когда их расположение на «подлинных» ландшафтах в лучшем случае является неясным. В-четвертых, институты также представляют социальные технологии координации: как утверждали Нельсон и Сампат [115], они представляют собой источник (зависимых от предшествующей траектории развития) возможностей для социального обучения.

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

20 Более детальный анализ природы «институтов» содержится в работах [38; 54].

Экономический вестник Ростовского государственного университета Ф 2005 Том 3 № 2

В целом говоря, институты несут весь ограничивающий вес прошлой истории, касающейся возможного диапазона дискреционных поведенческих установок индивидуальных агентов, и, соответственно, вносят вклад в определение набора возможных миров, которых достигает коллективная динамика, при текущей структуре какой-либо социально-экономической системы.

Такие зависимые от предшествующей траектории развития свойства в действительности усиливаются широко распространенной взаимодополняемостью среди различных институтов, формирующих социально-экономическую структуру конкретных стран. Сопоставьте свидетельства и интерпретации, предложенные с разных точек зрения, включающих «институционалистскую» политическую экономию [80; 87; 127], вдохновленный теорией игр институциональный сравнительный анализ [6] и исторический институционализм [118]. Исчерпывающий анализ политических институтов содержится в работе [119], в которой доказывается, что политическая деятельность характеризуется преобладанием специфических («политических») версий возрастающей отдачи. Основные причины прослеживаются, помимо всего прочего, в коллективной природе политической деятельности (создающей политический эквивалент сетевых внешних эффектов), в сложности политических институтов и в возможности использования политических полномочий для усиления асимметрии властных отношений. Все это, совместно с обычно коротким горизонтом политических деятелей и инерцией политических институтов, делает издержки обращения вспять специфического хода событий особенно большими и, таким образом, способствует широкому распространению феноменов блокировки.

Повторим, что взаимодополняемость обычно способствует формированию «неровного» ландшафта отбора. Таким образом, на этом уровне анализа нет однозначного показателя какого-либо конкретного способа организации, скажем, рынков труда, финансовых рынков или отношений между государством и коммерческими организациями.

Выявленные предпочтения зависят от степени взаимодополняемости между ними. Но обратная сторона той же самой медали - частое присутствие «локальных максимумов» в весьма метафоричном, по общему признанию, пространстве институциональных устройств, в котором имеет место сходимость стран, сходимость, происходящая зависимым от предшествующей траектории развития образом.

Возьмем один из возможных примеров и рассмотрим институциональные устройства, управляющие национальными системами инноваций и производства. В последних публикациях весьма убедительно доказывалось, что они являются основными ингредиентами в формировании паттернов роста различных стран и их специализации в международной торговле [7; 103; 113]. Более того, в огромном количестве публикаций, особенно по социологии, политическим наукам и политической экономии роста, был сделан сильный акцент на инерционном и самоподдерживающемся воспроизводстве институтов и организационных формах как факторах, определяющих конкретные паттерны роста разных стран, демонстрирующих разнообразные паттерны «догоняющего развития, отставания и опережения»21. По-прежнему случаи политической и институциональной блокировки почти никогда не являются полными, и то, что кажется «стабильным равновесием» для длительного периода, может быть легко подорвано последовательностью энергично самоусиливающихся, возможно внезапных, событий.

21 Некоторые стилизованные факты содержатся, среди прочих публикаций, в работах: [1; 57; 107].

Даже при рассмотрении показателей роста разных стран последние данные продемонстрировали возникновение новых (иногда непривлекательных) деятелей на международной экономической сцене, равно как и упадок кажущихся непривлекательными прочих деятелей.

В действительности вековые сравнения между судьбами, к примеру, Великобритании, Германии и США; России и Японии; Аргентины и Кореи; и т.д. бросают вызов аналитикам независимо от их теоретических предпочтений. Таким образом, вряд ли существуют какие-либо свидетельства наличия долгосрочных паттернов сходимости, например технологических возможностей, производительности труда, доходов на душу населения и т.д., нет легкого доказательства существования «механизмов сходимости/расходимости», которые можно не задумываясь применить к различным странам. С нашей точки зрения, «история», как экономическая, так и институциональная, по всей вероятности, имеет большое значение. Но это значение реализуется такими путями, которые, несомненно, значительно выходят за пределы какой-либо наивной гипотезы «первоначальных условий». Например, уровни образования, капитального запаса (нормализованного с учетом населения) в Корее конца 1940-х гг. были сопоставимы с беднейшими странами в мире и, безусловно, на несколько порядков ниже, чем в Аргентине, а также в Индии. Учитывая данный аспект, какие различия, если они вообще есть, в социально-экономических процессах и в формах их институциональной встроенности могут объяснить столь поразительные расхождения в выявленных результатах экономического развития?

2.7. От микроповедения к системной динамике и обратно

В этом разделе мы должны попытаться выделить несколько самых вероятных источников зависимости от предшествующей истории (или, используя нашу терминологию, от предшествующей траектории развития). Некоторые из них явно имеют отношение к динамике индивидуальных агентов и, выражаясь более образно, к динамике индивидуальных организаций. Другие свойства, напротив, должны быть связаны с системной динамикой, так как они представляют собой некоторые свойства динамики совокупностей индивидуальных агентов.

Однако выясняется, что вопрос о связи между этими двумя уровнями наблюдения является каверзным. Общеизвестно, что экономисты еще многого не знают об этом. Тем не менее выделяются два относительно устойчивых свойства.

Первое свойство: системная динамика обычно формируется характеристиками, мнениями, ожиданиями «деятелей на микроуровне», даже когда такие мнения расходятся с каким-либо разумным взглядом на среду, в которой функционируют агенты. Отсюда следует, что часто существуют достаточные основания для «самосбывающихся» ожиданий и видов поведения, что, очевидно, влечет за собой множественные равновесия или динамические траектории, сформированные ожиданиями. Хорошим примером здесь служит обширная литература

о «равновесиях солнечных пятен»22. Основная идея заключается в следующем. Предположим, что некоторые агенты в системе придерживаются точки зрения, согласно которой некоторые «посторонние» переменные (например, солнечные пятна, или, что из этой же области, характеристики победительниц конкурсов красоты, или результаты футбольных матчей и т.д.) оказывают длительное влияние на экономическую динамику. Что произойдет с динамикой самой системы?

22 Первоисточником является работа [31]; современный обзор содержится в работе [23].

Экономический вестник Ростовского государственного университета Ф 2005 Том 3 № 2

Ответ (если не обращать внимания на ряд нюансов) состоит в том, что динамика, или, аналогично, отбор равновесий, будет часто зависеть от распределения самих мнений, какими бы «безумными» они ни были.

Второе устойчивое свойство имеет отношение к агрегированию и общей нехватке изоморфизма между поведением на микроуровне и на системном уровне. Так, например, распределения стационарных («рутинизированных») правил может вполне порождать динамику, очевидно зависимую от истории, как явный результат статистического агрегирования всего многообразия агентов [72]. Похожим образом как будто обладающие «хорошими свойствами» отношения между агрегатными переменными, например между ценами и количествами, оказываются результатом явного агрегирования разнородных агентов, сталкивающихся с бюджетными ограничениями [84].

Для наших текущих целей эти последние свойства означают также то, что они могут дать импульс разным комбинациям между «гибким», обратимым микроповедением и имеющей большое значение зависимостью от предшествующей траектории развития на системном уровне и наоборот (классификация предложена в работе [62]).

Последний, но не менее важный аспект состоит в том, что нужно учитывать важность макрооснований для микроповедения. Коллективные нормы, институты, распространенные привычки мышления и прочие подобные факторы имеют первостепенную значимость в формировании «микроментальных моделей», предпочтений и поведенческих паттернов, поскольку вся история фиксируется в укоренившихся институтах, приводит в действие их самовоспроизводящиеся эффекты.

3. Теоретические трактовки процессов,

зависимых от траектории предшествующего развития

В истории экономической дисциплины обнаруживается блестящее раннее описание возрастающей отдачи, зависимой от траектории предшествующего развития. Рассказ Адама Смита о «булавочной фабрике» известен. Вкратце: эффективность производства булавок повышается по мере роста разделения труда, степени механизации производства и развития специализированного машинного оборудования, которые, в свою очередь, зависят от размеров рынка сбыта, который, в свою очередь, увеличивается по мере повышения эффективности производства.

На протяжении последних двух столетий несколько плодотворных исследований внесли вклад в понимание процессов положительной обратной связи в сфере накопления знаний и экономического роста23 (вспомним также, что, как уже отмечалось, возрастающая отдача не является необходимым условием для возникновения зависимости от предшествующей траектории развития24). Однако следует откровенно сказать, что возрастающая отдача и зависимость от траектории предшествующего развития упорно игнорируются магистральным направлением экономической теории по соображениям, которые здесь невозмож-

23 К известным примерам относятся работы Э. Янга, Н. Калдора и Г. Мюрдаля. См. анализ в работе [13, сИ. 1].

24 Ср. исчерпывающий анализ в работах П. Дэвида [44; 46; 48]. Более того, в работе [21] показано, что при определенных обстоятельствах возрастающая отдача не является даже достаточным условием для зависимости от траектории предшествующего развития (см. также ниже, раздел 5).

но обсудить25. Такое плачевное положение дел в течение долгого времени усиливалось отсутствием формальных инструментов, пригодных для анализа процессов, зависимых от траектории предшествующего развития. Но в последнее время в этой сфере произошли изменения.

3.1. Формальные инструменты

Множество убедительных формальных результатов, полученных благодаря инструментам математического моделирования, обеспечило новые способы представления как нелинейной детерминистичной динамики, так и стохастической динамики. Вкратце в очень упрощенной форме представим обзор некоторых полезных формальных инструментов.

Нелинейная динамика и хаос

Предположим, что системную динамику можно представить через функцию перехода /, которая определяет значение переменной в период I + 1 по отношению к ее значению в период t:

х+1 = М)- (1)

Определим сбалансированное состояние как точку х*, для которой х* = ^х*), т.е. это точка, в которую система «водворяется». Если функция перехода является линейной, то существует только одно сбалансированное состояние (стабильное или нестабильное). Множественность сбалансированных состояний возникает по мере появления у функции перехода свойств нелинейности (пример приведен на рис. 3). В детерминистичных рамках сбалансированное состояние, к которому в конечном счете будет сходиться система, определяется исключительно первоначальными условиями. Важным свойством системы является ее полная предсказуемость. При заданных первоначальных условиях и функции перехода в принципе известно конечное состояние, которого достигнет система, а также точная траектория, по которой она будет следовать.

Рис. 3. Нелинейная функция перехода, которая означает множественность сбалансированных состояний. Стабильные и нестабильные сбалансированные состояния обозначены соответственно символами Б и и

25 0 различных аспектах эпистемологии парадигмы, которая в течение длительного времени упорно делала акцент на свойствах равновесия, зависимого от истории, см. [74; 86; 112].

Экономический вестник Ростовского государственного университета Ф 2005 Том 3 № 2

Все большее понимание свойств нелинейных динамических систем дало новые догадки и инструменты анализа26. Более того, как было многократно продемонстрировано в таких областях, как физика, химия и молекулярная биология, нелинейные процессы могут вылиться в «самоорганизацию» систем как свойство, далекое от равновесия. Очень сложные виды поведения могут возникнуть даже при простых функциях перехода, и здесь самым известным примером является логистическая функция. Однако такие системы могут быть весьма чувствительны к малым нарушениям первоначальных условий, а их долгосрочное поведение может демонстрировать множественность траекторий. Сколь угодно малые первоначальные различия могут выливаться в кумулятивно растущие расхождения в исторических траекториях через самоусиливающуюся динамику. Самым известным примером является хаотичная динамика.

Определение хаоса базируется на сильной зависимости динамических систем от первоначальных условий, в том смысле что сколь угодно малые различия могут привести ко все более расходящимся траекториям в системной динамике. Отсюда следует, что хаотичные паттерны - это такие паттерны, при которых траектория динамической системы совершенно непредсказуема в долгосрочной перспективе, а структура характеристик такова, что отличает их от чисто случайного поведения и делает возможным краткосрочную предсказуемость.

Стохастические процессы

Особый потенциальный источник зависимости от траектории предшествующего развития в динамике имеет отношение к воздействию ex-ante непредсказуемых шоков, происходящих в ходе всего процесса. Это свойство учитывалось различными типами стохастических моделей, возможно содержащих зависимость вероятностных распределений самих шоков от предшествующего времени или от предшествующего состояния27.

П. Дэвид [48] дает два взаимодополняющих определения процессов, зависимых от траектории предшествующего развития, а именно: «Отрицательное определение: говорят, что процессы, которые являются неэргодичными и, таким образом, не способны освободиться от своей истории, порождают результаты, зависимые от предшествующей траектории.

<...> Положительное определение: стохастический процесс, зависимый от предшествующей траектории, - это процесс, чье асимметричное распределение эволюционирует как последствие (функция) своей собственной истории» [48].

Ключевое понятие здесь - эргодичность. Интуитивно можно сказать, что процесс является эргодичным, если в пределе на его распределение не влияют события, случившиеся «на протяжении пути» (мы дадим более формальное определение в приложении). Это означает, что в длительном периоде первоначальная история не влияет на вероятность28 различных возможных состояний, которых может достичь система. Противоположный тезис относится к неэргодичности.

В теории стохастических процессов точкой отсчета для анализа служат марковские процессы. В каноничном марковском процессе «вероятности пере-

26 Ср. [30; 81; 120; 121; 123].

27 Хороший пример формальных инструментов можно найти уже в классических работах типа [69] и [41]. Однако их экономическое применение (со значительными усовершенствованиями) является более поздним феноменом.

28 Здесь слово «вероятность» (likelihood) употребляется не в том смысле, который ему придается в теории вероятности (probability). - Прим. пер.

хода», определяющие динамику системы, зависят только от текущего состояния системы, независимо от всей истории прежних состояний. Давайте вспомним о простом случае «случайного блуждания», о котором можно думать при описании движения какой-либо единицы вдоль траектории. Единица может идти либо вверх, либо вниз, с соответствующими вероятностями р и q. Эти вероятности перехода характеризуют движение из периода t в период t+1 и только за один временной интервал, независимо от прежних позиций, которые занимала эта единица29. Напротив, история прежних событий значима в немарковских процессах, которые используются для моделирования экономических феноменов, зависимых от траектории предшествующего развития. Мы дадим два иллюстративных примера, которые также относятся к прежде обсуждавшимся источникам зависимости от траектории предшествующего развития.

Первый пример касается процессов урны Поля30. В работе [14] эти процессы использовались для моделирования возрастающей отдачи от заимствования альтернативных технологий в ситуации, когда стимулы для заимствования каждой технологии зависят от количества лиц, осуществивших заимствование в предыдущее время. Модель предполагает урны, содержащие шары разного цвета. По существу, можно думать о разных цветах как об альтернативных технологиях. Каждый агент извлекает шар, а затем кладет шар того же цвета обратно в урну. Тогда каждый раз, когда выбирается технология, вероятность выбора той же самой технологии в следующем периоде увеличивается. Можно доказать, что при весьма общих условиях предельным состоянием системы является доминирование одной из технологий. Если считать предельное состояние поглощающим, то это формально определяет процесс блокировки в одной технологической монополии. Второй пример дается так называемой моделью избирателя31. Модель описывает случайные локальные взаимодействия между агентами в конечной совокупности. Основная идея состоит в том, что агенты голосуют в зависимости от того, как голосуют их «соседи». В одном и в двух измерениях можно доказать, что система трансформируется в однородную структуру, в которой все агенты голосуют за одну и ту же партию. Локальные положительные обратные связи играют ключевую роль для объяснения блокировки в это необратимое состояние. В то же время первоначальные условия и конкретная реализация выбора на микроуровне определяют, какое из состояний достигается в пределах какой-либо одной «истории» (в работе [48] обсуждается социально-экономическая значимость модели).

4. Пытаясь понять зависимость от траектории предшествующего развития в экономической эволюции: некоторые результаты и проблемы

Некоторые упомянутые выше примеры формального моделирования зависимых от траектории предшествующего развития экономических процессов следует воспринимать как многообещающие, хотя для постижения некоторых фундаментальных свойств экономической динамики все еще предпринимаются весьма ру-

29 Однако заслуживает упоминания важное свойство: даже для простейшего случайного блуждания состояние в период £ воплощает полностью память обо всех шоках, которые направляли ее с самого начала.

30 См. некоторые формальные определения и результаты в приложении.

31 Детали ср. в оригинальной модели: [88] и [102].

Экономический вестник Ростовского государственного университета Ф 2005 Том 3 № 2

диментарные попытки. Такие попытки, несомненно, не в состоянии дать какое-либо законченное объяснение социально-экономической эволюции (например, ср. «грандиозную» эволюционную исследовательскую программу, намеченную в общих чертах в работе [65], которая, в свою очередь, строится на плодотворном исследовании [116]). Однако благодаря этим попыткам уже удалось прийти к некоторым глубоким идеям и вместе с тем к интересным интерпретативным загадкам.

4.1. Степени зависимости от истории и ее обнаружение

П. Дэвид [48] предлагает следующую классификацию степеней «историчности», т.е. силы влияния прошлого в экономической динамике: «...слабая история имеет место настолько, насколько допускает "стрелу времени" (устоявшийся смысл различия между прошлым и настоящим). средняя история допускает, что мгновенные сделки между дискретными состояниями имеют большие и, возможно, бесконечные издержки корректировки, так что они занимают время, и для достижения конечного состояния (размера семьи, капитального запаса, репутации, уровня образования или навыков) осуществляется последовательность, а поэтому у нас есть идея динамической траектории, являющейся объектом выбора; сильная история допускает, что некоторые динамические системы удовлетворяют условиям, благоприятствующим зависимости результатов от предшествующей траектории развития, или условиям вероятностей перехода и асимптотических распределений результатов» ([48]. Курсив наш. - Авт.).

В рамках широкого класса процессов, демонстрирующих некоторые формы зависимости от истории, насколько фактически история имеет значение? Какая из предшествующих «степеней историчности» к каким феноменам применима?

При решении таких вопросов сразу же возникает большая методологическая проблема. Большинство ученых-обществоведов (повторим, равно как и биологов) наблюдают только одну историческую траекторию. Если очень сильно повезет, то эволюционистам-биологам удается четко обнаружить - как это был способен сделать Дарвин - лишь некоторые независимые (в биологических масштабах весьма короткие) ветви одного и того же эволюционного процесса. Ученые-обществоведы обнаружили, что даже труднее наблюдать и сравнивать траектории альтернативных выборок. Отсюда возникает вопрос: как можно быть уверенным в том, что обнаруженное в фактической истории было не единственно возможной траекторией при заданных ограничениях системы?

Определенно, антропологи имеют богатый материал сравнительных свидетельств, но очень трудно с их помощью влиять на обсуждаемые здесь проблемы зависимости от предшествующей траектории развития. Сравнительно более скромная, но все еще обескураживающая задача касается анализа технологической и институциональной динамики в сфере современной, в основном «капиталистической», истории. Имеет ли такая динамика единственно возможные траектории при заданных ограничениях системы? Или, напротив, можно думать о другой динамике - концептуально возможной на базе первоначальных условий, - исследование которой устранено какой-либо фактической последовательностью событий?

Можно задать еще более конкретный вопрос: почему были выбраны исторические наблюдаемые технологии? Были ли они «по своей сущности» лучше в аспектах, все более прозрачных для вовлеченных деятелей? Или, напротив, они стали доминировать как результат множественных (по ошибке не учтенных) микрорешений, постепенных корректировок, сосуществования институциональных структур и прочих подобных аспектов - независимо от наличия концепту-

ально «лучших», относительно неисследованных видов деятельности (разумеется, похожие вопросы применимы по отношению к возникновению и устойчивости конкретных институтов, форм корпоративных организаций и т.д.)?

Ясно, что конкурирующие ответы на вопросы такого типа и конкурирующие методологии исследования взаимно переплетаются.

Стиль интерпретации делает акцент на конечном результате какого-либо процесса и - при столкновении с концептуальными, как будто «лучшими» альтернативами - пытается оценивать «исправляемость» статус-кво. При больших или чрезмерных издержках «исправления» и при отсутствии заметных «иррациональностей» на протяжении истории прошлых решений, на следующем этапе анализа декларируется отсутствие зависимости от предшествующей траектории развития. Эта крайняя точка зрения предполагает попытку оправдать и объяснить какое-либо конечное состояние системы как являющееся лучшим возможным результатом при заданных (воспринимаемых) ограничениях несовершенно информированных, но полностью «рациональных» агентов на всем протяжении траектории. Точка зрения, четко проиллюстрированная в работах [100] и [101]32, по существу, ориентирована на рационализацию всего того, что наблюдается как равновесие, и, в то же время, на приписывание рациональной целенаправленности всем действиям, приведшим к какому-либо текущему состоянию.

По поводу всего этого П. Дэвид [48] и Дж. Доси [55] сходятся в своем скептицизме относительно каких-либо панглоссианских интерпретаций истории «лучшего из того, что могло случиться», интерпретаций, «доказываемых» главным образом аргументом, согласно которому «рациональные агенты» не допускают реализации чего-либо неоптимального (сравните с доводами в вольтеровском «Кандиде» в пользу Божественного Провидения).

Сторонники иной точки зрения, напротив, смело пытаются бросить вызов приверженцам сослагательного наклонения («.что бы случилось, если бы.). Поэтому они делают акцент на фактической цепочке развития событий, на возможных механизмах распространения, связывающих их, и вместе с тем на (варьирующихся) потенциальных средствах, с помощью которых индивиды и коллективные деятели влияют на отбор будущих эволюционных траекторий.

Значительная часть таких выкладок неизбежно является «качественной», основанной на анализе конкретных ситуаций, подробных сравнениях среди фирм и стран, демонстрирующих различные эволюционные паттерны, и т.д.33 Тем не менее взаимодополняемые исследования затрагивают некоторые свойства, зависимые от предшествующей траектории развития, на более количественной базе, связанной, например, с реальными и финансовыми временными рядами.

Взаимодополняемая задача: обнаружение нелинейности

Ранними примерами статистических инструментов, предназначенных для обнаружения форм зависимости от предшествующей траектории развития, являются те из них, которые применялись для обнаружения хаоса. Хотя хаос можно легко получить из экономических моделей, до сих пор собрано не так уж много подтверждающих свидетельств. Если ограничиться высокочастотными временными рядами, то здесь обнаруживаются некоторые свидетельства хаотичного

32 Критическую оценку такой точки зрения см. в работах [48] и [55].

33 Интересные выкладки, сделанные в том числе несколькими уважаемыми историками, содержатся в работе [40].

Экономический вестник Ростовского государственного университета Ф 2005 Том 3 № 2

поведения34, но их едва ли можно найти в отношении других экономических рядов35. В работе [29] был формально протестирован хаос на базе множества наборов экономических и финансовых данных. Это было сделано посредством применения теста «ББ8», представленного в работе [26] для обнаружения хаоса небольших размеров. В то же время сам Брок отмечал, что «.хаос - это очень специфический вид нелинейности.», поэтому ошибочно «.делать вывод, что слабые свидетельства, подтверждающие хаос, означают слабые свидетельства, подтверждающие нелинейность» [25, р. 7].

Более того, отметим, что очевидная линейность/предсказуемость/отсутствие зависимости от предшествующей траектории развития в некотором масштабе времени не исключает более «глубокую», возможно, более «медленную» динамику, зависимую от предшествующей траектории развития. Так, например, при условиях, похожих на то, что в биологии называют «прерываемыми равновесиями» [68], фазовые переходы между очевидными сбалансированными состояниями могут происходить не часто, весьма неожиданно, будучи непредсказуемо инициированными цепочкой событий36, хотя при этом линейные структуры временных рядов в (квази)равновесных состояниях все же могут сохраняться.

4.2. Зависимость от предшествующей траектории развития в экономической эволюции

Если допустить все это, то как такие разные степени зависимости от предшествующей траектории развития проявляются в «грандиозной» эволюционной интерпретации экономических изменений? Эта зависимость, как было с гораздо большей детальностью показано в работах [37] и [65], связана, по крайней мере, со следующими фундаментальными элементами:

(1) разнородные, «ограниченно рациональные», но инновативные агенты; (п) возрастающая отдача в сфере накопления знаний;

(ш) механизмы коллективного отбора, включающие, разумеется, рыночные взаимодействия;

(IV) множественные формы социальной встроенности процессов адаптации, обучения и отбора.

Недавно С. Гульд напомнил нам (первоначально рассматривая эволюцию в области биологии), что при интерпретации эволюционной динамики нужный ракурс можно получить, пытаясь идентифицировать, что останется неизменным, если «ход эволюции ускорится в два раза» [77].

Этот вопрос является очень серьезным вызовом и для ученых-обществоведов.

Нет нужды говорить, что «скорость хода» сначала, по всей вероятности, изменит состав «выигравших» и «проигравших»; тех, кто выжил, и тех, кто не выжил; тех, кто оказался наверху социальной лестницы, и тех, кто внизу. Однако такой вывод не должен восприниматься как большая неожиданность. Все-таки гораздо лучше думать о равновесиях, независимых или зависимых от предшествующей траектории развития, имеющих место на уровне системы, безотносительно к индивидуальным судьбам.

34 Обзор литературы по хаосу в макроэкономике и финансах содержится в работе [98] и в более ранней публикации [90].

35 Более оптимистичная точка зрения на значимость хаотичной динамики для экономических феноменов содержится в работах [33; 34].

36 Глубокий и уместный здесь анализ, посвященный дискуссиям о «длинных волнах» в экономическом росте, содержится в работе [74].

И что же можно сказать по поводу динамики на уровне системы? Следует с горечью признать, что эволюционные аргументы слишком часто использовались в качестве ex post рационализации любых наблюдавшихся феноменов. Общее мнение состоит в следующем: «объяснение нечто существующего» слишком часто означало демонстрацию того, почему в некотором надлежащим образом определенном пространстве «все, что существует, есть максимум чего-либо», и это есть причина того, почему оно неизбежно существует.

Довольно много случаев применения «эволюционных игр» как к экономической науке, так и к биологии находится в опасной близости к указанному интерпретативному архетипу (чуть больше об этом один из нас рассказывает в работе [65]. По всей видимости, даже относительно изощренные эволюционные интерпретации экономических изменений имеют тенденцию игнорировать возможную зависимость конкретных эволюционных траекторий от истории.

Напротив, несколько уже упоминавшихся выше примеров анализа (в основном качественного) свойств национальных систем производства и инновации и «политической экономии» роста подводят к глубоким догадкам относительно фундаментальных факторов зависимости от предшествующей траектории развития. И подобные предположения косвенно подтверждаются некоторыми формальными результатами в разных теоретических областях. Они включают, как уже упоминалось, зависимый от предшествующей траектории развития отбор среди альтернативных технологий, а также зависимости от предшествующей траектории развития в статистических свойствах процессов роста, происходящих в отраслях и экономиках, даже при неизменных первоначальных условиях (ср. [133] и [56]).

Несомненно, подавляющую часть работы по исследованию возможных свойств зависимости от истории в существующих моделях экономической эволюции еще предстоит сделать. Вместе с тем в той же степени безотлагательная задача касается разработки расширенных интерпретативных рамок, в явном виде охватывающих иерархически структурированные эволюционные процессы. Такие процессы, например, учитывают в среднем медленно меняющиеся институты, которые, в свою очередь, структурируют в среднем быструю динамику социальной адаптации, технологических исследований и т.д. (замечательный пример такого анализа, связанного с биологией, содержится в работе [71]).

4.3. Избранная история может быть весьма «плохой»: неприятное признание различия между интерпретативным и нормативным анализом

«Эволюция» как таковая, и в биологии, и в социально-экономической области, обычно включает, если пользоваться предыдущими определениями, «слабую» или «среднюю» зависимость от истории. Однако более сложный вопрос касается свойств эволюционных процессов с точки зрения каких-либо нормативных критериев. Влечет ли «эволюция» за собой некий «прогресс» в некоем надлежащим образом определенном пространстве?

Как уже упоминалось, общий взгляд на зависимость от истории какого-либо социально-экономического процесса в принципе вполне отделим от какой-либо нормативной оценки так или иначе определенного «социального качества» результатов, которые случилось выбрать истории. Как в деталях доказывает П. Дэвид [48], можно думать о довольно большом количестве обстоятельств, несомненно учитывающих множественные нейтральные равновесия или траектории, которые оказываются (приблизительными) эквивалентами с нормативной точ-

Экономический вестник Ростовского государственного университета Ф 2005 Том 3 № 2

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

Экономический вестник Ростовского государственного университета Ф 2005 Том 3 № 2

ки зрения. Если подходить к делу формально, то хорошей иллюстрацией этого тезиса является исходный пример с урнами Поля. Весь набор предметов, находящихся на интервале [0, 1], оказывается набором фиксированных точек, удовлетворяющих условию /(х) = х, где х может означать частоты, к примеру, технологий, типов поведения, стратегий, организационных форм и пр., а /(х) - вероятности их социального заимствования без приписывания им какой-либо особой нормативной характеристики.

Дальнейшие полезные примеры можно взять из биологии. Эти примеры наводят на мысль о широком распространении нейтральных дрейфов в генотипическом пространстве, отображающемся в разнообразных, но эквивалентных по своей приспособляемости фенотипических структурах.

В то же время в равной степени важно, что многие зависимые от предшествующей траектории развития процессы приводят к возможности блокировки, предполагающей замыкание на равновесиях или траекториях, которые являются «доминируемыми» с нормативной точки зрения (т.е. «социально худшими») в сравнении с другими, концептуально «лучшими» равновесиями или траекториями. Последние могли бы быть обнаружены при неких заданных первоначальных условиях, но в конечном счете оказываются недостижимыми при приемлемых издержках переключения в более позднее время37 (данный тезис убедительно отстаивался в работе [13]). В этом плане до сих пор немного аналитиков сосредотачивало свое внимание на весьма простых случаях выбора среди технологий и социальных конвенций, часто подчеркивая зависимые от предшествующей траектории развития свойства процессов, лежащих в основе отбора. Однако значимость зависимого от предшествующей траектории развития отбора относительно «плохих» институциональных устройств и технологий остается весьма спорным вопросом. Одна из тенденций состоит в отходе от какого-либо наивного взгляда на эволюционную динамику, взгляда, согласно которому она реализуется по принципу «от худшего к лучшему», несмотря на причиняющие затруднения обходные пути и движения вспять. Во многих отношениях такая «прогрессивная» точка зрения разделяется самыми разными учеными, начиная от Карла Маркса и заканчивая современными экономистами-неоклассиками38. В эмпирическом плане, как недавно показал Р. Нельсон [114], вполне может происходить так, что «физические технологии» часто демонстрируют «восходящие» свойства в большей степени, нежели «социальные» технологии. Данное обстоятельство связано с тем, что мы в большей мере способны тестировать гипотезы и систематизировать решения насущных проблем в первой из этих сфер, а не во второй. Например, в то время как, скажем, электричество, антибиотики или вакцины оказались бесспорными технологическими достижениями, в социальной сфере аналогичные случаи обнаруживаются редко.

История как таковая полна примеров коллективной динамики, приводящей систему из лучшего состояния в худшее. По нашему мнению, история с островом Пасхи, ярко описанная в работе [49] и далекая от того, чтобы быть какой-то

37 Формально можно показать, что асимптотические издержки переключения вполне в состоянии оказаться бесконечными, при динамической возрастающей отдаче даже при переходе от «худшей» к (концептуально) «лучшей» технологии или организационной форме, и т.д.

38 В действительности многие экономисты, даже те, что используют самые изощренные подходы, склонны трактовать историю как трудный и долгий процесс, приводящий экономики, несмотря на значительные движения вспять, к рыночному («капиталистическому») типу: см., к примеру, [83].

особой случайностью, в действительности представляет собой архетип общераспространенных процессов переходов ко все более и более худшим координационным равновесиям. К тому же типу коллективной динамики, вероятно, относится упадок многих цивилизаций: институты и поведение субъектов на микроуровне совместно эволюционировали такими путями, что генерировали повторяющиеся переходы ко все более и более худшим социальным устройствам.

5. Блокировка о разблокировка: некоторые заключительные замечания относительно конфликта между свободой и необходимостью

Из нашего предшествующего анализа следует, что всегда функционируют два отчасти взаимодополняющих механизма. С одной стороны, специфические истории наращивания знаний, формирования ожиданий, возникновения конкретных организационных структур и прочих аспектов совместно генерируют относительно уникальные и поэтому разнородные микроистории.

С другой стороны, различные механизмы выверки индивидуальных и организационных решений совместно со сходимостью к доминирующим технологиям и институтам приводят к уменьшению такого разнообразия среди агентов и влекут за собой соответствие видов поведения, практик, ожиданий.

Более точно, механизмы, находящиеся в сердцевине «согласованности» на агрегатном уровне, включают: (1) социальную адаптацию отдельных деятелей; (И) зависимое от предшествующей траектории развития репродуцирование множественности институтов, управляющих взаимодействиями среди агентов; (ш) механизмы отбора (содержащие в себе, разумеется, динамику рыночного отбора). Эти процессы вносят вклад в объяснение блокирования в специфических социальноэкономических траекториях. Но случаи блокировки редко носят абсолютный характер: развертывание истории, хотя и закрывает более или менее непоправимо возможности, которые были доступны, но не реализованы когда-то в прошлом, является также источником новых «окон возможностей» (по терминологии П. Дэвида), позволяющих осуществить разблокировку и освободиться от прошлого.

Опишем в общих чертах некоторые из факторов, которые могут функционировать как потенциальные источники разблокировки.

Первый фактор - это прямолинейый механизм разблокировки, связанный с вторжениями. Они могут иметь место в буквальном смысле, как это часто происходило с прошлыми цивилизациями, а также в более метафоричных смыслах, когда имеется в виду «заражение» появившимися исходно где-то в другом месте организационными формами, культурными признаками и прочими аспектами, а также их диффузия. Если следовать в первую очередь организационным примерам, то можно подумать о всемирном «вторжении» тейлористских принципов организации труда, первоначально разработанных в США, или более недавний случай диффузии японских управленческих практик. Второй фактор: социальная адаптация никогда не бывает полной, по крайней мере в современных обществах. Однако разрыв между социальными нормами и предписываемыми правилами, с одной стороны, и ожиданиями, «ментальными моделями», особенностями поведения, которым агенты фактически следуют, с другой стороны, может оказаться чрезвычайно мощным источником динамики разблокировки. Среди большого количества публикаций на эту тему смотрите прекрасный срав-

Экономический вестник Ростовского государственного университета Ф 2005 Том 3 № 2

нительный анализ изобилия случаев покорности и бунтов в работе [110], а также, если рассматривать работы из лагеря экономистов, формальные исследования некоторых следствий из «когнитивного диссонанса», включая [2; 95; 96]. Третий, связанный с предыдущим фактор состоит в том, что отклоняющееся от среднего («девиантное») поведение может вполне повлечь за собой, в определенных обстоятельствах, то, что представители естественных наук называют «симметричным разрушением», а также фазовые переходы к иным коллективным структурам [3].

Четвертый фактор связан с фундаментальной ролью в предотвращении необратимых социально-экономических блокировок, которую играют различные формы разнородности среди агентов, проявляющейся в технологической компетентности, поведенческом репертуаре, стратегиях, предпочтениях и т.д.39

Пятый фактор состоит в том, что возможности разблокировки могут быть побочным продуктом тех самых механизмов, которые сначала стимулируют зависимость от предшествующей траектории развития. В действительности множество организационных форм, поведенческих паттернов и прочих подобных аспектов отбираются в множественных сферах отбора, причем, возможно, в соответствии с различными критериями. Так, например, как показано в работе [37], организационные рутины влекут за собой, вполне вероятно, нелегкие компромиссы между их действенностью в решении проблем и их свойствами в плане примирения противоречащих интересов. Как было продемонстрировано выше, взаимодополняемость функций, судя по всему, стимулирует множественность равновесий и зависимость от предшествующей траектории развития. Однако такие равновесия могут быть «метастабильными», порождая возможность разблокировки, стимулируемой возрастающей неадекватностью в некоторых задействованных сферах (т.е. в некоторых «ландшафтах отбора»). Хорошей иллюстрацией для этой точки зрения является возрастание несоответствия между формальными иерархиями, стимулами и фактическими полномочиями по принятию решений, несоответствия, приведшего к коллапсу централизованно планируемых экономик [32].

Наконец, шестым, основным фактором разблокировки исторически было возникновение радикальных технологических инноваций, баз нового знания, новых источников технологических возможностей (т.е. того, что было названо в работе [51] новыми технологическими парадигмами), о силе «Неприкованно-го Прометея» технического прогресса см. плодотворные работы [73; 97; 122]. В конечном счете, как мы пытались показать в этом очерке, человеческая деятельность всегда предполагает конфликт между тиранией нашего коллективного прошлого и очевидной свободой нашей воли. По общему мнению, мы еще весьма далеки от того, чтобы четко понять даже самые основные механизмы, лежащие в основе такого конфликта. Однако эта задача является фундаментальной, если мы хотим справиться с бессчетными проблемами коллективного действия, с которыми мы непрерывно сталкиваемся и при этом пытаемся (несовершенным образом) освободиться от тисков прошлого и сформировать наше будущее.

39 Разнородность агентов может также содействовать в объяснении того, почему блокировка может не произойти: можно наблюдать, когда на рынке сосуществуют разные технологии или организационные формы. Как показано в работах [19] и [22], сходимость к монополии технологии, организационной формы и т.д. может в действительности не произойти даже при условиях возрастающей отдачи, если степень разнородности агентов достаточно высока. Аналогично в работе [82] доказывается, что разнородность агентов представляет собой условие избежания множественности неопределенных равновесий в моделях общего равновесия.

Приложение

Эргодичность в стохастических процессах

Возьмем семейство марковских процессов в качестве отправной точки для интересующих нас здесь стохастических процессов. При данном наборе возможных состояний, в которых система может себя обнаружить, интересующим нас в общем плане аспектом являются вероятностные распределения состояний, возможно разные в разных моментах времени. Для марковских процессов (инвариантных по времени):

Рг(Х( = у |ХМ = X, X, = Х0) = Рг(Х = у IX-! = X) = Ру (2)

То есть вероятность пребывания в состоянии х во время Ь, обусловленная всеми состояниями, которые посещались в прошлом, сводится к вероятности, обусловленной только состоянием, которое посещалось в предыдущий период I - 1. Вероятность рхуназывается вероятностью перехода из состояния х в состояние у40 и вместе с распределением исходных состояний полностью определяет совместное (безусловное) вероятностное распределение набора возможных состояний. Более того, можно подразделить набор всех возможных состояний на преходящие и периодические состояния в зависимости от вероятности того, что стохастический процесс вернется к состояниям после первого посещения. Стохастический процесс является эргодичным, если можно получить вероятностное распределение периодических состояний, которые в пределе не зависят от первоначального состояния системы.

Немарковские процессы не удовлетворяют условию (2), означающему, что вся траектория прежде посещавшихся состояний значима для определения вероятности обнаружения процесса в конкретном состоянии в любом данном периоде времени.

Процессы, связанные с урной Поля

Представим себе урну бесконечной вместимости, содержащую шары двух цветов, скажем, белые и черные. Каждый раз, когда с шаров определенного цвета вынимается из урны, такое же количество шаров того же цвета кладется в нее (в обобщенной модели урны существует к разных цветов шаров). Если с больше единицы или равно этому числу, то процесс влечет за собой положительную обратную связь: если шар данного цвета однажды был вытянут, то вероятность изъятия шара того же цвета на следующем этапе увеличится. Если с = 0, то процесс сводится к независимым бернуллианским изъятиям, а если с является отрицательным числом, то процесс порождает отрицательную обратную связь. Можно доказать, что если с 1 1, то такой процесс с единичной вероятностью сходится к доминированию шаров одного-единственного цвета. Данное предельное состояние является поглощающим, это означает нулевую вероятность выхода из такого состояния41. В случае с урной, содержащей шары двух цветов, пусть Х{ будет долей белых шаров в урне в период Ь. Рассмотрим случай, в котором по од-

40 Здесь мы трактуем вероятность перехода как инвариантную относительно времени. Можно было бы сделать обобщения для вероятностей, зависимых от времени.

41 По поводу обзора положения дел в обобщенных моделях урны и намеков относительно их применений в экономическом анализе см. [59].

Экономический вестник Ростовского государственного университета Ф 2005 Том 3 № 2

ному шару добавляется в урну на каждом временном этапе t = 1, 2, ... Вероятность того, что новый шар окажется белым, является функцией доли X., скажем /(X), где /•. [0, 1] > [0, 1]. Тогда новый шар окажется черным с вероятностью

1 - /Д).

Тогда можно представить динамику Х1: в виде:

Х+1 = X + - + п) при t 1 1 и Х1 = пА (3)

где пш - доля белых шаров в исходном периоде времени; ^ - независимые случайные переменные с бинарным результатом, определяемым следующим образом:

ВД = 1 с вероятностью /Д),-(4) 0 с вероятностью 1 - /(X).

/{(Х{) представляет среднее значение ^(Х^. Назовем уДХ^ = ^ - /(X) разностью между о{(Х{) и его математическим ожиданием, так что Е[уДХ^] = 0. Тогда мы можем переписать уравнение (3) следующим образом:

хм = X + (ВД - X] + Ш))№ + п) а 1 1).

При такой формулировке реализация процесса в период t + 1 задается суммой реализации процесса в период t и члена с двумя компонентами. Первый компонент /(X.) - Х.г является систематическим, второй компонент шДХ^ представляет собой шум с нулевой средней. Тогда предельные точки последовательности Х{ должны принадлежать подходящим образом определенному множеству нулей функции /Дх) - х для х • [0, 1].

В действительности описанный случай является самым общим, без условий непрерывности функции /. Анализ и формальные доказательства предельных результатов см. [14; 59; 85].

Динамика репликатора

Эволюционная теория, разработанная в биологии, базируется на двух основных элементах: (1) непрекращающемся генерировании новшеств; (п) отборе «лучших» видов при заданных разнородных совокупностях.

Исходное математическое представление механизма отбора через так называемую динамику репликатора осуществляется посредством уравнения Фишера (более подробно о применении в экономической науке см. [108]). Предположим, что существуют п типов организмов в совокупности. Обозначим долю совокупности типа г символом х, а ее приспособляемость - символом Р. Тогда уравнение Фишера при линейном непрерывном упрощении выглядит следующим образом:

х = сх.Щ - Р],

где Р - средневзвешенная приспособляемость в совокупности:

Р = £ хР.

г г

Способ, посредством которого функционирует подобная простая версия динамики репликатора, таков, что относительная частота типов с превышающей среднее значение приспособляемостью растет, в то время как доля типов, характеризующихся приспособляемостью, меньшей, чем среднее значение, сокращается. Если показатель приспособляемости является постоянным во времени, то система ограничивается сходимостью к доминированию самого приспособленного типа. Более общие формулировки делают возможными нелинейные взаи-

модействия среди признаков, которые вносят вклад в общую приспособляемость,

а также допускают изменения самих ландшафтов приспособляемости (ср. анализ различных моделей отбора в работе [125]).

ЛИТЕРАТУРА

1. Abramovitz M. Catching up, forging ahead and falling behind // Journal of Economic History. 1986. № 86. P. 385-406.

2. Akerlof G.A., Dickens W.T. The Economic Consequences of Cognitive Dissonance // American Economic Review. 1982. № 72. P. 307-319.

3. Allen P.M. Evolution, Innovation and Economics // Dosi G., Freeman C., Nelson R., Silverberg G., Soete L. (eds.). Technical Change and Economic Theory. L.: Pinter Publisher, 1988. P. 95-119.

4. Antonelli C. The Economics of Localized Technological Change and Industrial Dynamics. Boston: Kluwer Publishers, 1995.

5. Antonelli C., Foray D., Hall B., Steinmuller E. (eds.). New Frontiers in the Economics of Innovation: Essays in Honor of Paul David, Cheltenham. UK and Northampton, MA: Edward Elgar, 2003.

6. Aoki M. Toward a Comparative Institutional Analysis. Cambridge: MIT Press, 2001.

7. Archibugi D., Howells J., Michie J. (eds.). Innovation Policy in a Global Economy. Cambridge: Cambridge University Press, 1999.

8. Arora A., Fosfuri A., Gambardella A. Markets for Technology: The Economics of Innovation and Corporate Strategy. Cambridge, MA: MIT Press, 2001.

9. ArrowK. Economic Welfare and the Allocation of Resources for Innovation // Nelson R.R. (ed.). The Rate and Direction of Inventive Activity. Princeton: Princeton University Press, 1962.

10. Arrow K. The economic implications of learning by doing // Review of Economic Studies. 1962. № 29. P. 155-173.

11. Arrow K. The Limits of Organization. N.Y.: Norton, 1974.

12. Arthur W.B. Competing Technologies: An Overview // Dosi G., Freeman C., Nelson R., Silverberg G., Soete L. (eds.). Technical Change and Economic Theory. L.: Pinter Publisher, 1988.

13. Arthur W.B. Increasing Returns and Path Dependence in the Economy. Ann Arbor: University of Michigan Press, 1994.

14. Arthur W.B., Ermoliev Y.M., Kaniovski Y.M. A Generalized Urn Problem and its Applications // Kibernetika. 1983. № 19. P. 49-56 (republished in Arthur (1994)).

15. Arthur W.B., Lane D.A. Information Contagion, Structural Change and Economic Dynamics.

1993. № 4. P. 81-104 (republished in Arthur (1994)).

16. Atkinson A.B., Stiglitz J.E. A New View of Technological Change // Economic Journal. 1969. № 79. P. 573-78.

17. Aversi R., Dosi G., Fagiolo G., MeacciM., Olivetti C. Demand Dynamics with Socially Evolving Preferences // Industrial and Corporate Change. 1999. № 8. P. 353-408.

18. BanerjeeA.V. A simple model of herd behavior // Quarterly Journal of Economics. 1992. № 107. P. 797-818.

19. Bassanini A.P. Can Science and Agents' Diversity Tie the Hands of Clio? // Technological Trajectories, History, and Growth. Mimeo, Paris: OECD, 1999.

20. Bassanini A.P., Dosi G. Heterogeneous Agents, Complementarities, and Diffusion: Do Increasing Returns Imply Convergence to International Technological Monopolies? // D. Delli Gatti, Gallegati M. and Kirman A. (eds.). Market Structure, Aggregation and Heterogeneity. Berlin: Springer, 2000.

21. Bassanini A.P., Dosi G. When and How Chance and Human Will Can Twist the Arms of Clio // R. Garud, P. Karnoe (eds.) Path Dependence and Creation, Mahwah. NJ: Lawrence Erlbaum Associates, 2001.

22. Bassanini A.P., Dosi G. Competing Technologies, Technological Monopolies, and the Rate of Convergence to a Stable Market Structure / working paper, forthcoming in: C. Antonelli, D. Foray, B. Hall, E. Steinmuller (eds.). New Frontiers in the Economics of Innovation: Essays in Honor of Paul David, Cheltenham. UK and Northampton, MA: Edward Elgar, 2003.

Экономический вестник Ростовского государственного университета Ф 2005 Том 3 № 2

23. Benhabib J., Farmer R.E.A. Indeterminacy and Sunspots in Macroeconomics // J. Taylor and M. Woodford (eds.). Handbook of Macroeconomics. Amsterdam: North Holland, 1994.

24. Bikhchandani S., Hirshleifer D., Welch I. A theory of fads, fashion, custom, and cultural change as informational cascades // Journal of Political Economy. 1992. № 100. P. 9921026.

25. Brock W.A. Pathways to Randomness in the Economy: Emergent Nonlinearity and Chaos in Economics and Finance // Estudios Economicos. 1993. № 8. P. 3-54.

26. Brock W.A., Dechert W.D., Scheinkman J.A., LeBaron B. A Test for Independence Based on the Correlation Dimension // Econometric Reviews. 1996. № 15. P. 197-235.

27. Brock W.A., Durlauf S.N. Interactions-Based Models // Heckman J.J. and Leamer E. (eds.) Handbook of Econometrics. 2001a. Vol. 5. Chapter 54. P. 3297-3380. Elsevier Science B.V.

28. Brock W.A., Durlauf S.N. Discrete choice with social interaction // The Review of Economic Studies. 2001. № 68. P. 235-260.

29. Brock W.A., Hsieh D.A., LeBaron B. Nonlinear Dynamics, Chaos and Instability: Statistical Theory and Economic Evidence. Cambridge: MIT Press, 1991.

30. Brock W.A., Malliaris A.G. Differential Equations, Stability and Chaos in Dynamic Economics. North-Holland, 1989.

31. Cass D., Shell K Do sunspots matter? // Journal of Political Economy. 1983. № 92. P. 193-227.

32. Chavance B. Hierarchical Forms and Coordination Problems in Socialist Systems // Industrial and Corporate Change. 1995. № 1. P. 271-291.

33. Chen P. Searching for Economic Chaos: A Challenge to Econometric Practice and Nonlinear Tests // Day R. and Chen P. (eds.). Nonlinear Dynamics and Evolutionary Economics. Oxford: Oxford University Press, 1993.

34. Chen P. Evolutionary Economic Dynamics: Persistent Business Cycles, Chronic Excess Capacity, and Strategic Innovation in Division of Labor / forthcoming in: Dopfer K. (ed.) The Evolutionary Principles of Economics. Cambridge: Cambridge University Press, forthcoming, 2003.

35. Cohen M.D., Burkhart R., Dosi G., Egidi M., Marengo L., Warglien M., Winter S. Routines and other recurring action patterns of organizations: contemporary research issues // Industrial and Corporate Change. 1996. № 5. P. 653-698.

36. Cooper R., John A. Coordinating Coordination Failures in Keynesian Models // Quarterly Journal of Economics. 1988. № 103. P. 323-342.

37. Coriat B., Dosi G. The Institutional Embeddedness of Economic Change. An Appraisal of the «Evolutionary» and the «Regulationist» Research Programs // K. Nielsen and B. Johnson (eds.). Institutions and Economic Change, Cheltenham, UK: Edward Elgar, 1998.

38. Coriat B., Dosi G. Learning How to Govern and Learning How to Solve Problems. On the Double Nature of Routines as Problem Solving and Governance Devices // Chandler A., Hagstrom P., Solvell O. (eds.). Dynamic Firm. Oxford: Oxford University Press, 1998.

39. Coriat B., Orsi F. Establishing a New Regime of Intellectual Property Rights in the United States. Origins, Content, Problems // Research Policy. 2002. № 31. P. 1491-1507.

40. Cowley R. (ed.). What if. N.Y.: Putnam Publisher, 1999.

41. CoxD.R., Miller H.D. The Theory of Stochastic Processes. L.; N.Y.: Chapman and Hall, 1965.

42. David P.A. Technical Choice, Innovation and Economic Growth: Essays on American and British Experience in the Nineteenth Century. Cambridge: Cambridge University Press, 1975.

43. David P.A. Clio and the Economics of QWERTY // American Economic Review. 1985. № 75. P. 332-337.

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

44. David P.A. Path Dependence: Putting the Past into the Future of Economics / Technical Report 533. Stanford University, Institute for Mathematical Studies in the Social Science, 1988.

45. David P.A. Heroes, Herds and Hysteresis in Technological History: Thomas Edison and «The Battle of the Systems» Reconsidered // Industrial and Corporate Change. 1992. № 1. P. 129-181.

46. David P.A. Path dependence and predictability in dynamic systems with local network externalities: a paradigm for historical economics // Foray D. and Freeman C. (eds.). Technology and the Wealth of Nations. L.: Pinter Publishers, 1993.

47. DavidP.A. Why are institutions the carriers of history? Path dependence and the evolution of conventions, organizations and institutions // Structural Change and Economic Dynamics. 1994. № 5. P. 205-220.

48. David P.A. Path Dependence, Its Critics and the Quest for «Historical Economics» // Garrouste P. and Ioannides S. (eds.). Evolution and Path Dependence in Economic Ideas: Past and Present. Cheltenham, UK: Edward Elgar, 2001.

49. Diamond J. Easter's End // Discover. 1995. № 16. P. 63-69.

50. Dopfer K. (ed.). The Evolutionary Principles of Economics. Cambridge: Cambridge University Press, forthcoming, 2003.

51. Dosi G. Technological paradigms and technological trajectories: a suggested interpretation // Research Policy. 1982. № 11. P. 147-62.

52. Dosi G. Technical Change and Industrial Transformation. N.Y.: St. Martin's Press, 1984.

53. Dosi G. Sources, procedures and microeconomic e ects of innovation // Journal of Economic Literature. 1988. № 26. P. 120-171.

54. Dosi G. Hierarchies, Market and Power: Some Foundational Issues on the Nature of Contemporary Economic Organization // Industrial and Corporate Change. 1995. № 4. P. 1-19.

55. Dosi G. Opportunities, incentives and the collective patterns of technological change // The Economic Journal. 1997. № 107. P. 1530-1547.

56. Dosi G., Fagiolo G. Exploring the unknown. On entrepreneurship, coordination and innovation-driven growth // Lesourne J. and Orlean A. (eds.). Advances in SelfOrganization and Evolutionary Economics. P.: Economica, 1998.

57. Dosi G., Freeman C., Fabiani S. The process of economic development: introducing some stylized facts and theories on technologies, firms and institutions // Industrial and Corporate Change. 1994. № 1. P. 1-45.

58. Dosi G., Freeman C., Nelson R.R., Silverberg G., Soete L. (eds.). Technical Change and Economic Theory. L.: Pinter Publisher, 1988.

59. Dosi G., Kaniovski Y. On badly behaved dynamics. Some applications of generalized urn schemes to technological and economic change // Journal of Evolutionary Economics. 1994. № 4. P. 93-123.

60. Dosi G., Kogut B. National specicities and the context of change: the co-evolution of organization and technology // Kogut B. (ed.). Country competitiveness: Technology and the Organization of Work. N.Y.: Oxford University Press, 1993.

61. Dosi G., Marengo L., Fagiolo G. (1996) Learning in Evolutionary Environment / IIASA Working Paper, WP-96-124, IIASA (International Institute for Applied Systems Analysis), Laxenburg, Austria, forthcoming in: Dopfer K. (ed.). The Evolutionary Principles of Economics. Cambridge: Cambridge University Press, forthcoming, 2003.

62. Dosi G., Metcalfe J.S. On Some Notions of Irreversibility in Economics // Saviotti P.P., Metcalfe J.S. (eds.). Evolutionary Theories of Economic and Technological Change. Harwood Academic Publishers, 1991.

63. Dosi G., Nelson R.R., Winter S.G. (eds.). The Nature and Dynamics of Organizational Capabilities. Oxford; N.Y.: Oxford University Press, 2000.

64. Dosi G., Orsenigo L., Sylos Labini M. Technology and the Economy / forthcoming in: Smel-serN.J. and Swedberg R. (eds.). Handbook of Economic Sociology. 2nd ed. Princeton University Press, 2003.

65. Dosi G., Winter S.G. Interpreting economic change: evolution, structures and games // Augier M. and March J. (eds.). The Economics of Choice, Change and Organizations: Essays in Memory of Richard M. Cyert. Cheltenham, UK: Edward Elgar, 2002.

66. Durlauf S.N. Nonergodic Economic Growth // Review of Economic Studies. 1993. № 60. P. 349-366.

67. Durlauf S.N. Path Dependence in Aggregate Output // Industrial and Corporate Change.

1994. № 1. P. 149-172.

68. Eldredge N., Gould S.J. Punctuated equilibria: an alternative to phyletic gradualism // Schopf T.J.M. (ed.). Models in Paleobiology. San Francisco: Freeman, Cooper and Company, 1972.

Экономический вестник Ростовского государственного университета Ф 2005 Том 3 № 2

69. Feller W. An Introduction to Probability Theory and Its Applications. N.Y.: J. Wiley and Sons, 1971.

70. Follmer H. Random economies with many interacting agents // Journal of Mathematical Economics. 1974. № 1. P. 51-62.

71. Fontana W. The topology of the possible / in preparation for Wimmer A. and Koessler R. (eds.). Paradigms of Change. Cambridge: Cambridge University Press, 2003.

72. Forni M., Lippi M. Aggregation and the Microfoundations of Dynamic Macroeconomics. Oxford: Oxford University Press, 1997.

73. Freeman C. The Economics of Industrial Innovation. L.: Pinter Publisher, 1982.

74. Freeman C., Louca F. As Time Goes By / From the Industrial Revolution to the Information Revolution. Oxford: Oxford University Press, 2001.

75. Fujita M., Krugman P.R. and Venables A.J. The spatial economy: cities, regions and international trade. Cambridge: Mass., MIT Press, 1999.

76. GarudR., Karnoe P. (eds.). Path Dependence and Creation, Mahwah. NJ: Lawrence Erlbaum Associates, 2001.

77. Gould S.J. Ever since Darwin. N.Y.: Norton, 1977.

78. Granovetter M. Economic action and social structure: the problem of embeddedness // American Journal of Sociology. 1985. № 91. P. 481-510.

79. Hahn F.H. Information, Dynamics and Equilibrium // Scottish Journal of Political Economy. 1987. № 34. P. 321-334.

80. Hall P.A., Soskice D. Varieties of Capitalism. The Institutional Foundations of Comparative Advantage. Oxford: Oxford University Press, 2001.

81. Haken H. Chaos and Order in Nature. Berlin: Springer, 1981.

82. Herrendorf B., Valentinyi A., Waldmann R. Ruling Out Multiplicity and Indeterminacy: the Role of Heterogeneity // Review of Economic Studies. 2000. № 67. P. 295-307.

83. Hicks J.R. A Theory of Economic History. Oxford: Oxford University Press, 1969.

84. Hildenbrand W. Market Demand: Theory and Empirical Evidence. Princeton: Princeton University Press, 1994.

85. Hill B.M., Lane D., Sudderth W. A Strong Law for Some Generalized Urn Processes // Annals of Probability. 1980. № 8. P. 214-226.

86. Hodgson G.M. How Economics Forgot History. The problem of historical specificity in social science. L.; N.Y.: Routledge, 2001.

87. Hollingsworth J.R., Boyer R. Contemporary Capitalism: The Embeddedness of Institutions. Cambridge: Cambridge University Press, 1997.

88. Holley R.A., Liggett T.M. Ergodic theorems for weakly interacting systems and the voter model // Annals of Probability. 1975. № 3. P. 643-663.

89. Kauffman S.A. Adaptation on ruggedness landscapes // Stein D.L. (ed.). Lectures in the Sciences of Complexity. № 1. P. 527-618. N.Y.: Addison Wesley, 1989.

90. KelseyD. The Economics of Chaos or the Chaos of Economics. Oxford Economic Papers, 1988.

91. Kreps D., Spence A.M. Modeling the Role of History in Industrial Organization and Competition // Feiwel G.R. (ed.). Issues in Contemporary Microeconomics and Welfare. L.: McMillan, 1985.

92. Krugman P.R. Increasing returns and economic geography // Journal of Political Economy. 1991. № 99. P. 484-499.

93. Krugman P.R. Geography and Trade. Cambridge, MA: MIT Press, 1991.

94. Krugman P.R. The Self-Organizing Economy. Cambridge, MA, and Oxford: Blackwell Publishers, 1996.

95. Kuran T. Preference falsication, policy continuity and collective conservatism // Economic Journal. 1987. № 97. P. 642-665.

96. Kuran T. Cognitive limitations and preference evolution // Journal of Institutional and Theoretical Economics. 1991. № 146. P. 241-273.

97. Landes D.S. The Unbound Prometheus: Technological Change and Industrial Development in Western Europe from 1750 to the Present. Cambridge: Cambridge University Press, 1969.

98. LeBaron B. Chaos and nonlinear forecastability in economics and finance // Philosophical Transactions of the Royal Society of London. 1994. A 348. P. 397-404.

99. Levinthal D. Organizational Capabilities in Complex Worlds // Dosi G., Nelson R.R., Winter

S.G. (eds.). The Nature and Dynamics of Organizational Capabilities. Oxford; N.Y.: Oxford University Press, 2000.

100. Liebowitz S.J., Margolis S.E. The Fable of the Keys // Journal of Law and Economics. 1990. № 33. P. 1-25.

101. Liebowitz S.J., Margolis S.E. Path Dependence, Lock-In, and History // Journal of Law, Economics, and Organization. 1995. № 11. P. 205-226.

102. Liggett T. Stochastic Interacting Systems: Contact, voter and exclusion processes. N.Y.: Springer-Verlag, 1999.

103. Lundvall B.A. (ed.). National Systems of Innovation. Towards a Theory of Innovation and Interactive Learning. L.: Pinter Publisher, 1992.

104. Marengo L. Structure, Competence and Learning in an Adaptive Model of the Firm // Dosi G. and Malerba F. (eds.). Organization and Strategy in the Evolution of the Enterprise. L.: Macmillan, 1996.

105. March J.G. Exploration and Exploitation in Organizational Learning // Organization Science. 1991. № 2. P. 71-87.

106. March J.G., Simon H.A. Organizations. 2nd ed. Oxford, UK: Blackwell, 1992.

107. Meliciani V. Technology, Trade and Growth in OECD countries. L.; N.Y.: Routledge, 2001.

108. Metcalfe J.S. Evolutionary Economics and Creative Destruction. L.: Routledge, 1998.

109. Mokyr J. The Lever of Riches. N.Y.: Oxford University Press, 1990.

110. Moore B.J. Injustice: the social bases of obedience and revolt. White Plains; N.Y.: M.E. Sharpe, 1978.

111. Mowery D., Rosenberg N. Paths of innovation: technological change in 20th century. Cambridge: Cambridge University Press, 1998.

112. Nau H.H., Schefold B. (eds.). The Historicity of Economics. Berlin: Springer, 2002.

113. Nelson R.R. (ed.). National Innovation Systems. A Comparative Analysis. N.Y.: Oxford University Press, 1993.

114. Nelson R.R. Physical and Social Technologies, and Their Evolution / working paper. Columbia University, 2002.

115. Nelson R.R., Sampat B. Making Sense of Institutions as a Factor Shaping Economic

Performance // Journal of Economic Behavior and Organization. 2001. № 44. P. 31-54.

116. Nelson R.R., Winter S.G. An evolutionary theory of economic change. Cambridge, MA:

Harvard University Press, 1982.

117. Nicolis G., Prigogine I. Exploring Complexity. N.Y.: Freeman, 1989.

118. North D.C. Institutions, Institutional Change and Economic Performance. Cambridge: Cambridge University Press, 1990.

119. Pierson P. Increasing Returns, Path Dependence, and the Study of Politics // American Political Science Review. 2000. № 94. P. 251-267.

120. Prigogine I. From Being to Becoming. N.Y.: Freeman, 1980.

121. Prigogine I., Stengers I. Order out of Chaos. L.: Heinemann, 1984.

122. Rosenberg N. Perspectives on Technology. Cambridge: Cambridge University Press, 1976.

123. Rosser J.B. From Catastrophe to Chaos: A General Theory of Economic Discontinuities. Boston: Kluwer, 1991.

124. Schelling T.C. Dynamic Models of Segregation // Journal of Mathematical Sociology. 1971. № 1. P. 143-186.

125. Silverberg G. Modeling Economic Dynamics and Technical Change: Mathematical Approaches to Self-Organization and Evolution // Dosi G., Freeman C., Nelson R.R., Silverberg G., Soete L. (eds.). Technical Change and Economic Theory. L.: Pinter Publisher, 1988.

126. Stadler B.M.R., Stadler P.F., Wagner G.P., Fontana W. The topology of the possible: Formal spaces underlying patterns of evolutionary change // Journal of Theoretical Biology. 2001. № 213. P. 241-274.

Экономический вестник Ростовского государственного университета Ф 2005 Том 3 № 2

127. Streeck W., Yamamura K. (eds.) The Origins of Nonliberal Capitalism: Germany and Japan, Ithaca. L.: Cornell University Press, 2001.

128. Young A.A. Increasing Returns and Economic Progress // Economic Journal. 1928. № 38. P. 527-542.

129. Young H.P. Individual Strategy and Social Structure: An Evolutionary Theory of Institutions. Princeton: Princeton University Press, 1998.

130. Weibull J.W. Evolutionary Game Theory. Cambridge: MIT Press, 1995.

131. Winter S.G. Satisficing, selection and the innovating remnant // Quarterly Journal of Economics. 1971. № 85. P. 237-261.

132. Winter S.G. Optimization and evolution in the theory of the firm // Day R.H. and

Groves T. (eds.) Adaptive Economic Models. N.Y.: Academic Press, 1975.

133. Winter S.G., Kaniovski Y., Dosi G. Modeling Industrial Dynamics with Innovative Entrants // Structural Change and Economic Dynamics. 2000. № 11. P. 255-293.

134. Witt U. Path-dependence in Institutional Change / forthcoming in: Dopfer K. (ed.). The Evolutionary Principles of Economics. Cambridge: Cambridge University Press, forthcoming, 2003.

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

Похожие темы научных работ по философии, этике, религиоведению , автор научной работы — Касталъди К., Доси Дж