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COMPLEJIDAD Y ECONOMÍA PDF Imprimir Correo electrónico
Escrito por Administrator   
Martes 17 de Agosto de 2010 17:39
   

 COMPLEJIDAD Y ECONOMÍA

 
Iván Tercero Talavera

La aplicación de principios de los Sistemas Complejos Adaptativos tales como la interacción, la interdependencia, la retroalimentación, la sensibilidad a las condiciones iniciales, la emergencia, y la adaptación continua, al estudio de la Economía supone la utilización de un enfoque diferente al basado en la teoría económica tradicional.  

En esta entrada de COEVOLUCION.NET presentamos lo que se entiende por Economía de Complejidad según Wikipedia; y las traducciones de dos artículos importantes sobre este tema: Complexity and the Economy (La complejidad y la Economía) de W. Brian Arthur; y What Should Policymakers Know About Economic Complexity? (¿Qué deberían saber los encargados de formular políticas sobre la complejidad económica?), de Steven N. Durlauf.

Igualmente presentamos enlaces a Videos y documentos relacionados con el tema que esperamos sean de su interés.

 

Iván Tercero Talavera  

    

 

Economía de Complejidad

De Wikipedia, la enciclopedia libre

 Economía de Complejidad es la aplicación de sistemas complejos para resolver los problemas de la economía. Es una de las cuatro "C" que han aparecido como cambio de paradigma en el campo de la economía. Las cuatro "C" son: complejidad, caos, catástrofe y cibernética. Este nuevo modo de pensamiento económico rechaza las asunciones tradicionales, las cuales dictan que la economía es un sistema cerrado que eventualmente logra un estado de equilibrio. En su lugar, este modelo ve a las economías como sistemas adaptativos complejos abiertos con una evolución endógena. Los sistemas complejos no necesariamente logran un estado de equilibrio - incluso modelos determinísticos ideales pueden exhibir caos, lo que es distinto tanto del azar (no-determinístico) como del análisis de comportamiento.La economía de complejidad rechaza muchos de los aspectos de la teoría económica tradicional. Los modelos matemáticos empleados por la economía tradicional fueron copiados de modelos iniciales de termodinámica. Estos modelos matemáticos de la economía estaban basados en la primera ley de la termodinámica, el equilibrio. Posteriormente, la segunda ley de la termodinámica, la entropía, fue descubierta.

Los proponentes de la economía de complejidad proclaman que los modelos económicos tradicionales nunca se adaptaron a este último descubrimiento y que, por lo tanto, son modelos incompletos de la realidad. Sin embargo, el concepto de "entropía" introducido por la termodinámica estadística de Ludwigh Boltzman, y desarrollada en 1949 por Claude Elwood Shannon y Warren Weaver como "incertidumbre de la información" asociada con cualquier probabilidad de distribución, ha sido utilizado al menos desde 1988 para formular conceptos importantes de organización y desorden, vistos como parámetros de estado básico, en la descripción y simulación de la evolución de sistema complejos.En cuanto a la practicidad de los instrumentos teóricos, existe también una diferencia crucial a tomar en cuenta: la teoría de economía tradicional fue desarrollada mucho antes de la invención de la computadora y de los instrumentos modernos de cálculo. Las simulaciones asistidas por computadoras han hecho posible la demostración de reglas de nivel macro utilizando solamente comportamientos de nivel micro sin asumir los factores ideales de mercado. Por ejemplo, el principio de Pareto puede ser demostrado como un fenómeno que sucede espontáneamente.

La economía de complejidad está construida sobre bases formadas de áreas como finanzas conductuales, economías de instituciones, la escuela austriaca y la economía evolutiva. La complejidad introduce conceptos de cada una de estas áreas de pensamiento económico, a pesar de que la perspectiva compleja incluye muchas características para describir a un sistema dinámico como una emergencia dependiente de condiciones iniciales, como la hipótesis de la Reina Roja. Los sistemas complejos usualmente incorporan mecanismos de selección tal y como los describen los modelos evolutivos generales.No hay aún una definición específica aceptada para referirse a la aplicación de complejidad a los sistemas económicos. Esto se debe a que el campo se encuentra aún en construcción.

 

Comportamiento de sistemas complejos

En su libro The Economy as an Evolving Complex System II, Brian Arthur, Steven N. Durlauf y David A. Lane, del Santa Fe Institute, definen seis características de los sistemas complejos que han presentado incógnitas significativas a la economía tradicional.
  1. Interacción Dispersa - Lo que sucede en una economía está determinado por una interacción muy dispersa, posiblemente heterogénea, entre agentes que actúan en paralelo. La acción de un determinado agente depende de las acciones anticipadas de un número limitado de otros agentes.
  2. Ausencia de Controlador Global - Ninguna entidad global controla las interacciones. En su lugar, los controles son provistos mediante mecanismos de competición y coordinación entre agentes. Las acciones económicas son tuteladas por instituciones legales, roles asignados y otras asociaciones. No existe tampoco un competidor universal, es decir, un solo agente que puede explotar todas las oportunidades en una economía.
  3. Organización Jerárquica Cruzada - La economía tiene muchos niveles de organización e interacción. Las unidades en niveles como comportamientos, acciones, estrategias, o productos típicamente sirven como "bloques de construcción" para construir unidades en el siguiente nivel superior. La organización en general es más que jerárquica, con muchas interacciones cruzadas (asociaciones, canales de comunicación) a través de los distintos niveles.
  4. Adaptación Continua - Los comportamientos, acciones, estrategias y productos son revisados continuamente a como los agentes individuales acumulan experiencia. Es decir, el sistema se adapta constantemente.
  5. Nichos Perpetuos de Novedad - Estos son creados constantemente por mercados nuevos, nuevas tecnologías, nuevos comportamientos y nuevas instituciones. El mismo acto de llenar un nicho puede crear nuevos nichos. El resultado es una innovación perpetua y constante.
  6. Dinámicas Fuera de Equilibrio - Puesto que los nuevos nichos, potenciales y posibilidades son continuamente creados, la economía opera lejos de un punto óptimo de equilibrio.

 

  Comparación con la economía tradicional

La siguiente tabla muestra las diferencias entre la perspectiva económica de la complejidad y la economía tradicional. Eric Beinhocker propone cinco conceptos que distinguen la economía de complejidad de la tradicional. Las primeras cinco categorías son del libro de Beinhocker, las últimas cuatro son de W. Brian Arthur.
 Economía de ComplejidadEconomía Tradicional
DinámicaSistemas abiertos, dinámicos, no-lineales, lejos del punto de equilibrio.Sistemas cerrados, estáticos, lineales y en equilibrio.
AgentesModelados individualmente; usando reglas inductivas para tomar decisiones; tienen información incompleta; cometen errores y tienen prejuicios; aprenden a adaptarse a través del tiempo; heterogéneos.Modelados colectivamente; usan cálculos deductivos complejos para tomar decisiones; tienen toda la información necesaria; no cometen errores y no tienen prejuicios; no aprenden ni tienen necesidad de hacerlo (son ya perfectos); mayoritariamente homogéneos.
RedesModela explícitamente interacciones bi-laterales entre los agentes individuales; las redes de relaciones cambian con el tiempo.Asume que los agentes solamente interactúan indirectamente a través de mecanismos de mercados (por ejemplo, subastas).
EmergenciaNo hace distinción entre macro y microeconomía; los patrones macro son un resultado emergente de las interacciones y comportamientos de los niveles micro.La macro y la microeconomía se mantienen como disciplinas separadas.
EvoluciónEl proceso evolutivo de diferenciación, selección y amplificación provee al sistema de innovación y es responsable de su crecimiento en orden y complejidad.No existe un mecanismo endógeno para la creación de innovación, crecimiento, orden o complejidad.
TecnologíaEs fluida y endógena al sistema.La tecnología es dada o seleccionada en una base económica.
PreferenciasLa creación de preferencias es central; los individuos no son necesariamente egoístas.Las preferencias están ya dadas; los individuos son egoístas.
Orígenes de Ciencias FísicasBasada en la biología (estructura, patrón, auto-organización, ciclo de vida).Basada en la física del siglo 19 (equilibrio, estabilidad, dinámicas determinísticas).
ElementosPatrones y posibilidades.Precio y cantidad.

Economía de Complejidad

 

 

La complejidad y la Economía


W. Brian Arthur
Profesor Citibank, Instituto de Santa Fe


Este trabajo apareció en Science, 02 de abril 1999, 284, 107-109


Comunes a todos los estudios de la complejidad son los sistemas con elementos múltiples adaptándose o reaccionando al patrón que estos elementos crean. Los elementos pueden ser células en un autómata celular, o iones en un vidrio de espín, o células en un sistema inmune, y pueden reaccionar a los estados de las células vecinas, o a los momentos magnéticos locales, o las concentraciones de células B y T--"elementos" y a los "patrones" que ellos responden a variar de un contexto a otro. Pero
los elementos se adaptan al mundo-el conjunto de patrones—que ellos co-crean. El tiempo entra, naturalmente, aquí a través del ajuste y el cambio: como reaccionan los elementos cambia el agregado, conforme el agregado cambia, los elementos reaccionan de nuevo. De no haber un estado asintótico o de equilibrio alcanzado, los sistemas complejos son sistemas en proceso, sistemas que constantemente evolucionan y se desarrollan con el tiempo.


Estos sistemas surgen de manera natural en la economía. Los agentes económicos, ya sean bancos, consumidores, empresas, o inversionistas, ajustan continuamente sus movimientos de mercado, decisiones de compra, los precios, y las previsiones a la situación que estos movimientos o decisiones o los precios o las previsiones juntos crean. Pero a diferencia de iones en un vidrio de espín, que siempre reaccionan de una forma sencilla a su campo magnético local, los “elementos” económicos" –agentes humanos-- reaccionan con estrategia y prospectiva, considerando los resultados que pudieran derivarse como consecuencia del comportamiento que podrían llevar a cabo. Esto añade un nivel de complicación a la economía no experimentando en las ciencias naturales.


La teoría económica convencional elige no estudiar el desarrollo de los patrones que crean sus agentes, sino más bien simplificar sus cuestiones con el fin de buscar soluciones analíticas.
Por lo tanto, se pregunta qué elementos del comportamiento (acciones, estrategias, expectativas) son consistentes con los patrones agregados que estos elementos de comportamiento co-crean? Por ejemplo, la teoría del equilibrio general se pregunta: ¿qué precios y cantidades de bienes producidos y consumidos son coherentes con--no plantearía incentivos para el cambio-- la pauta general de precios y cantidades en los mercados de la economía. La teoría de juegos se pregunta: ¿qué estrategias, movimientos, o asignaciones son consistentes con--induciría no más reacciones--a los resultados potenciales que estas estrategias, movimientos, asignaciones podrían implicar. La economía de expectativas racionales se pregunta: ¿qué previsiones (o expectativas) son consistentes con--están validadas en promedio por--los resultados que estas previsiones y expectativas juntas crean. La economía convencional por lo tanto los estudia los patrones coherentes-patrones de comportamiento en equilibrio, patrones que podrían inducir a ninguna reacción adicional. Los economistas en el Instituto Santa Fe, Stanford, MIT, Chicago, y otras instituciones, están ampliando ahora este enfoque de equilibrio, girando a la pregunta de cómo las acciones, estrategias, o expectativas podrían reaccionar, en general, a-podrían endógenamente cambiar con los patrones agregados a que dan lugar . El resultado, la economía de complejidad, no es un complemento a la teoría económica estándar, sino una teoría a un nivel más general, fuera del nivel de equilibrio.


El tipo de sistemas que he descrito se hacen especialmente interesantes si contienen no linealidades en la forma de retroalimentación positiva. En economía las retroalimentaciones positivas surgen de rendimientos crecientes . A fin de garantizar que se alcanza un equilibrio único y predecible, la economía estándar por lo general asume los rendimientos decrecientes. Si una
empresa se va muy adelante en el mercado, se ejecuta con mayores costes o alguna otra retroalimentación negativa y el mercado se comparte, en un equilibrio predecible, único. Cuando permitimos retroalimentaciones positivas, o rendimientos crecientes, surge un resultado diferente.

Considere el mercado de los servicios en línea de un par de años atrás, en el que tres grandes empresas
competían: Prodigy, Compuserve y America Online. A medida que cada una adquiría una base de membresía podría ofrecer un menú de servicios más amplio, así como a más miembros con quienes compartir aficiones especializadas y entornos de chat de interés-había rendimientos crecientes para ampliar la base de miembros. Prodigy fue el primero en el mercado, pero por el azar y la estrategia American Online se fue  lo suficiente adelante para ganar una ventaja inexpugnable. Hoy en día domina.
En otras circunstancias, otro rival podría haber tomado el mercado. Nótense aquí las propiedades: una multiplicidad de posibles "soluciones", el resultado alcanzado en realidad no se puede predecir de antemano; tiende a estar encerrado; no es necesariamente el más eficiente económicamente;
está sujeto a la trayectoria histórica tomada; aunque las empresas pueden empezar iguales, el resultado es asimétrico. Estas propiedades tienen contrapartes en la física no lineal, donde están presentes retroalimentaciones positivas similares. Lo que los economistas llaman equilibrios múltiples, impredecibilidad, bloqueo, ineficiencia, dependencia de la trayectoria histórica,
y la asimetría, los físicos llaman múltiples estados meta-estables, imprevisibilidad, fase o modelocking, estados fundamentales de alta energía, la no-ergodicidad, y ruptura de la simetría.

Los problemas de los rendimientos crecientes han sido discutidos en economía durante mucho tiempo. Hace cien años, Alfred Marshall  señaló que si las empresas ganan ventajas conforme aumenta su cuota de mercado, "cualquiera que sea la primera empresa que obtiene un buen inicio obtendrá un monopolio. "Pero el enfoque convencional de equilibrio estático se ve obstaculizado por la indeterminación:  Si hay una multiplicidad de equilibrios, ¿cómo se podría llegar a uno? El enfoque de la complejidad, orientado a proceso, sugiere una forma de tratar esta cuestión. En la economía real suceden "pequeños sucesos aleatorios" – en el caso de servicios online, las mejoras de interfaz "al azar", nuevas ofertas, las recomendaciones boca-a-boca. A lo largo del tiempo los rendimientos crecientes magnifican la acumulación de estos incidentes para "seleccionar" los resultados al azar. Así
los problemas de los rendimientos crecientes en la economía se ven mejor como procesos dinámicos con eventos aleatorios y retroalimentaciones positivas naturales, como procesos estocásticos no lineales.
Este cambio desde una perspectiva estática a una orientación de proceso es común a los estudios de complejidad. Los problemas de rendimientos crecientes se están estudiando intensamente en la teoría de asignación del mercado, la teoría del comercio internacional, la evolución de la opción de tecnología, la geografía económica, y la evolución de los patrones de pobreza y la segregación. El hallazgo frecuente que estructuras económicas pueden cristalizar en torno a eventos pequeños y alojarse está empezando a cambiar la política en todos estos ámbitos hacia la conciencia de que los gobiernos deben evitar ambos extremos, el de coaccionar a un resultado deseado o el de mantenerse estrictamente manos afuera, y en lugar de eso tratar de empujar al sistema con cuidado hacia estructuras favorecidas que puedan crecer y surgir de forma natural.
No es una mano dura, no es una mano invisible, sino una mano que empuja.


Una vez que adoptamos la perspectiva de complejidad, con su énfasis en la formación de estructuras en lugar de una existencia dada, los problemas que implican la predicción en la economía se ven de un aspecto diferente. El enfoque convencional pregunta qué modelo de pronóstico (o expectativas) en un determinado problema, si se les da y compartida por todos los agentes, estaría en consonancia con-sería en promedio validado por las series de tiempo real que este modelo de previsión, en parte, generaría. Este enfoque de  "expectativas racionales" es válido.  Pero supone que los agentes de alguna manera pueden deducir de antemano qué modelo va a funcionar, y que todo el mundo "sabe" que todo el mundo sabe usar este modelo (el supuesto del conocimiento común) ¿Qué sucede cuando los modelos de pronosticación no son evidentes y deben ser formados de forma individual por agentes que no están al tanto de las expectativas de los demás?


Consideremos como ejemplo mi problema El Bar Farol. Un centenar de personas tiene que decidir de forma independiente cada semana la posibilidad de presentarse en su bar favorito (El Farol, en Santa Fe). La regla es que si una persona predice que más de 60 (por ejemplo) van a asistir, evitará las
multitudes y se quedará en casa, y si predice menos de 60 entonces asistirá. Es de interés como los asistentes al bar podrían predecir cada semana el número de los que asistirán, y la dinámica resultante del número de participantes. Nótese dos características de este problema.

 Nuestros agentes se darán cuenta rápidamente que los pronósticos de cuántos asistirán depende de las predicciones de los demás de cuántos asistirán (porque eso determina su asistencia). Pero las predicciones de los demás, a su vez dependen de sus predicciones de las predicciones de los demás. Deductivamente hay una regresión infinita. Ningún modelo de expectativas "correcto" puede ser asumido como un conocimiento común, y desde el punto de vista de los agentes, el problema está mal definidos. (Esto es cierto para la mayoría de los problemas de expectativas, no sólo para este ejemplo.)

En segundo lugar, y diabólicamente, cualquier comunalidad de expectativas se rompe:
Si todo utilizan un modelo de expectativas que predice que pocos asistirán, todos asistirán, invalidando ese modelo. Del mismo modo, si todos creen que la mayoría asistirá, nadie va a ir, lo que invalida la creencia. Las expectativas se verán obligadas a diferir.


En 1993 yo modelé esta situación asumiendo que, conforme los agentes visitan el bar, actúan inductivamente-actúan como los estadísticos, comenzando cada uno con una variedad de modelos de expectativas o hipótesis de previsión subjetivamente elegidos. Cada semana ellos actúan en base a su modelo actual más preciso (llamar a este su predictor activo). Así las creencias o hipótesis de los agentes compiten por el uso en una ecología que estas creencias crean. La simulación por ordenador (Fig. 1) mostró que la asistencia media rápidamente converge a 60. De hecho, los predictores se auto-organizan en una “ecología” de equilibrio en el que los predictores de activos del 40% en promedio, pronostican por encima de 60, 60% por debajo de 60.


Esta ecología emergente es de naturaleza orgánica. Pues, aunque la población activa de los factores predictores se divide en esta relación media 60/40, va cambiando de miembros siempre.
¿Por qué los predictores se auto-organizan de manera que emerge 60 como el promedio de asistencia y las previsiones se dividen en la relación 60/40? Bueno, supongamos que el 70% de los predictores previeron arriba de 60 por un tiempo bastante largo, a continuación, en promedio, sólo 30 personas
se presentaban. Pero esto sería la confirmación de los predictores que previeron la cifra cercana a 30, restableciendo el equilibrio  "ecológico" entre las predicciones. La combinación “natural” de 40%-60% se convierte en una estructura emergente. El problema del Bar es una economía de expectativas en miniatura, con una dinámica compleja.
 
Una importante aplicación de estas ideas es en los mercados financieros. Las teorías estándar de los mercados financieros asumen las expectativas racionales-que los agentes adoptan modelos de predicción uniformes que son validados en promedio por los precios de estas previsiones. La teoría funcionan bien en el primer orden. Pero no tiene en cuenta  las "anomalías" de mercado reales, como las burbujas de precios inesperados y los accidentes, los períodos aleatorios de alta y baja volatilidad(Variación de precios), y el uso intensivo de técnicas de negociación (Comercio basado en la historia reciente de los patrones de precio).
Holland, LeBaron, Palmer, y yo hemos creado un modelo que relaja las expectativas racionales, asumiendo, como en el problema del Bar, que los inversionistas no puede asumir o deducir las expectativas, sino que deben descubrirlas.


Nuestros agentes continuamente crean y utilizan múltiples "hipótesis del mercado", --modelos individuales, subjetivos, de expectativas--de precios y dividendos futuros dentro de un mercado artificial de valores en la computadora. Estos inversionistas son programas individuales, de inteligencia artificial de ordenador que pueden generar y desechar "hipótesis" de expectativas y hacer las ofertas en función de sus hipótesis actuales más precisas. El precio de las acciones  se forma de sus ofertas y de, lo que es en última instancia, las expectativas de los agentes. Así que este mercado-en-la máquina-es su propio mundo financiero artificial auto-contenido. Como en el Bar, es una "mini-ecología" en la que las expectativas compiten en un mundo creado por estas expectativas. Dentro de este mercado computarizado, nos encontramos con dos fases o regímenes. Si los parámetros se establecen para que nuestros agentes artificiales actualicen sus hipótesis poco a poco, la diversidad de las expectativas se colapsa rápidamente en las expectativas racionales homogéneas. La razón es que si una mayoría de los inversionistas cree en algo parecido al pronóstico de las expectativas racionales, a continuación, los precios resultantes validan eso, y las predicciones mutantes o desviadas que surgen en la población de modelos de expectativas se vuelven incorrectas. En estas circunstancias especiales se mantiene la teoría financiera estándar. Pero si la tasa de actualización de las hipótesis se activa, el mercado sufre
una transición de fase a un “régimen complejo" y muestra varias de las "anomalías" observadas en los mercados reales. Se desarrolla una rica "psicología" de las creencias divergentes que no convergen en el tiempo. Normas de expectativas tales como "Si el mercado está tendiendo a crecer, predecir un 1% aumento de precios" que aparecen aleatoriamente en la población de las hipótesis puede ser que se refuercen mutuamente—si suficientes inversionistas actúan basado en esto, de hecho el precio irá hacia
arriba. Así surgen las subpoblaciones de las expectativas que se refuerzan mutuamente, los agentes apuestan basándose en ello (por tanto surge comercio técnico) y esto causa burbujas y quiebras ocasionales. Nuestro mercado artificial también muestra los períodos de alta volatilidad de los precios seguidos, al azar, por períodos de baja volatilidad. Esto se debe a que algunos inversionistas “descubren” nuevas hipótesis, rentables, cambian ligeramente el mercado, causando que otros inversores también cambien sus expectativas. Los cambios en las creencias por lo tanto causan ondas a través del mercado en avalanchas de todos los tamaños, produciendo períodos de alta y baja volatilidad. Nosotros conjeturamos que los mercados financieros reales, que muestran exactamente estos fenómenos, se encuentran en este régimen "complejo".
 

Conclusión


Después de dos siglos de estudio de los equilibrios--patrones estáticos que no requieren ningún ajuste adicional del comportamiento—los economistas están comenzando a estudiar el surgimiento general de estructuras y desarrollo de patrones en la economía. La economía de Complejidad no es un complemento temporal a la teoría económica estática, sino una teoría en un nivel más general, fuera del equilibrio. El enfoque se está haciendo sentir en todos los ámbitos de la economía: la teoría de juegos , la teoría del dinero y el financiamiento, el aprendizaje en la economía, la historia económica, la evolución de las redes de comercio, la estabilidad de la economía, y la economía política. Nos está ayudando a comprender fenómenos tales como la inestabilidad del mercado, el surgimiento de los monopolios, y la persistencia de la pobreza de maneras que nos ayudarán a hacer frente a estos. Y está llevando a la conciencia de que las políticas tienen mejor éxito influenciando en los procesos naturales de formación de las estructuras económicas, que forzando resultados estáticos.


Cuando se ven en una formación fuera de equilibrio, los patrones económicos a veces se simplifican en el equilibrio homogéneo simple de la economía estándar. Más a menudo están en constante evolución, mostrando perpetuamente nuevos comportamientos y fenómenos emergentes. La Complejidad por lo tanto representa a la economía no como determinista,
previsible y mecanicista, sino como proceso-dependiente, orgánica y evolucionando siempre.


Complexity and the Economy

 

 

¿Qué deberían saber los encargados de formular políticas sobre la complejidad económica?


Steven N. Durlauf

Departamento de Economía de la Universidad de Wisconsin y el Instituto de Santa Fe , 13 de septiembre 1997

 (...)
 
1. Introducción


Este ensayo está escrito con dos propósitos. El primero es esbozar las ideas principales que subyacen al estudio cada vez mayor de entornos económicos complejos. El segundo es sugerir áreas de la política pública donde estas ideas podrían ser importantes. Ambos objetivos son necesariamente especulativos. El estudio de los sistemas complejos, ya sean naturales o sociales, está todavía en su infancia. Si bien muchas ideas y conjeturas verosímiles se han generado, la importancia a largo plazo de este trabajo aún no está clara.


En el análisis formal, la complejidad denota algo muy diferente de lo mero "complicado" o de algo "difícil de analizar o resolver”. Para nuestros propósitos, un sistema es complejo cuando exhibe algún tipo de orden como resultado de las interacciones de muchos objetos heterogéneos. Cuando las interacciones se producen a un nivel de descripción distinto de aquel donde se producen los patrones, estos patrones son a menudo llamados "emergentes". Por lo tanto el magnetismo, que es una propiedad de un gran número de átomos de hierro (en este caso con giros polarizado en una dirección) es una propiedad emergente.


Los economistas han comenzado a utilizar sistemas complejos como la base para la modelización formal precisamente para comprender ciertas características agregadas de los entornos que se caracterizan por muchos actores heterogéneos. Ejemplos de ello son fáciles de construir. Un mercado de valores está compuesto por muchos comerciantes con creencias idiosincrásicas sobre
el futuro. Los agentes intercambian información y reaccionan frente a algunos tipos de información común, pero los precios de las acciones son en última instancia determinados por un gran número de decisiones descentralizadas de  comprar y vender. En una área muy diferente, la composición de las comunidades residenciales está determinada por las preferencias individuales y las decisiones de localización de familias individuales.


Tenga en cuenta que en cada caso, hay una retroalimentación entre las características agregadas del ambiente económico bajo análisis y los actores individuales que componen ese ambiente. Los movimientos en los precios de las acciones influyen en las creencias de los comerciantes individuales y, a su vez influyen en sus decisiones posteriores. Las familias toman decisiones de comunidad sobre la base de las expectativas relativas a las características de la comunidad; estas características a su vez evolucionan en respuesta a las decisiones individuales. Estas retroalimentaciones en sí mismas no son exclusivas de los entornos complejos. Después de todo, la economía elemental nos enseña acerca de la retroalimentación entre las decisiones de demanda individual y de oferta y los precios de nivel de mercado.

La Complejidad profundiza nuestra comprensión de los fenómenos económicos ilustrando cómo diferentes tipos de estructuras microeconómicas llevan a fenómenos económicos agregados particulares. Por ejemplo, como se ilustra en el trabajo de W. Brian Arthur, John Holland, LeBaron Blake y Richard Palmer  auges y quiebras en los precios parecen ser una característica frecuente de los ambientes de los mercados de la bolsa en los que la evolución de las reglas de oro de comportamiento interactúan para determinar las decisiones individuales de compra. Del mismo modo, la aparición de barrios racialmente segregados de una colección de individuos con preferencias diferentes para la composición racial de la comunidad ha sido ilustrada por Thomas Schelling, en lo que es probablemente el primer trabajo sobre la complejidad económica. Por lo tanto, el valor del pensamiento de sistemas complejos en las ciencias sociales, tanto para los investigadores como para los  políticos, radica en su posibilidad de enriquecer nuestra comprensión de las relaciones entre los resultados globales y las decisiones individuales. Aunque  plausibles modelos teóricos basados la complejidad, se han desarrollado para explicar los fenómenos que van desde nacimientos fuera del matrimonio (William Brock y Steven Durlauf)  hasta la distribución del tamaño de la ciudad (Pablo Krugman), estos modelos no han sido sometidos al escrutinio empírico suficiente para evaluar su validez. En particular, los mecanismos causales que impulsan a estos modelos aún no se han demostrado ser empíricamente importantes.


2. Complejidad y Economía: Ideas Principales


La literatura existente sobre la economía y la complejidad ha sido examinada en la reciente recopilación de artículos editada por Arthur, Durlauf y [Carril 5]. Gran parte de este nuevo trabajo se ha centrado en la formalización matemática de métodos de los sistemas complejos en contextos económicos. Detrás de este trabajo analítico están varios supuestos económicos sustantivos.


i. interacciones y retroalimentaciones positivas


Los entornos económicos complejos suelen tomar como sus fundamentos microeconómicos las interacciones directas entre los agentes económicos. Lo que esto significa es que los actores individuales se conceptualizan como tomadores de decisiones cuya elección depende directamente de las decisiones de los demás. Esta conceptualización es muy diferente de la mayor parte de los modelos económicos en los que los individuos sólo interactúan a través de los precios de equilibrio del mercado. Los enfoques de interacciones directas a su vez permiten a los modelos económicos dar cabida a una clase de fenómenos mucho más rica que sus contrapartes neoclásicas. Por ejemplo, los efectos de la conformidad, en el que los beneficios percibidos por una persona aumentan en el porcentaje de sus amigos que hacen la misma elección, es un ejemplo típico de este fenómeno. Dichos efectos de conformidad son plausiblemente importantes en la comprensión de comportamientos tan dispares como la demanda de ciertos tipos de prendas de vestir y la adopción de estándares tecnológicos particulares.


Los efectos de conformidad descritos anteriormente son un ejemplo del fenómeno más general de retroalimentación positiva entre agentes económicos, en el que una elección de comportamiento por un agente hace más probable la toma decisiones similares por parte de otros agentes. Otro ejemplo son los efectos del rol de modelo, en el que la elección de los miembros de una generación influye en las decisiones tomadas por la generación siguiente, una interacción intertemporal que es pertinente para las cuestiones de escolaridad y ocupación. De hecho, no es exagerado decir que muchos de los esfuerzos para introducir una psicología y sociología más realistas a la teoría económica operacionalmente son esfuerzos para incorporar retroalimentación positiva de varios tipos.


Los sistemas con retroalimentación positiva, a su vez pueden presentar múltiples tipos de comportamiento auto-reforzado en un nivel agregado. La intuición de este resultado es sencilla: retroalimentaciones positivas significan que si bien hay una tendencia de los miembros de una población para tomar decisiones similares, tal retroalimentación no dicen que se hace generalmente. La implicación de retroalimentación positiva para el comportamiento global han demostrado ser muy fructífera para el estudio de una serie de cuestiones. Por ejemplo, los efectos de la retroalimentación positiva pueden explicar cómo dos comunidades con distribuciones idénticas de individuos pueden presentar niveles muy diferentes de consumo de drogas, de matrícula escolar o de los índices de criminalidad; estas diferencias pueden explicarse por la consecuencia agregada de las presiones grupo de compañeros que inducen efectos de conformidad.
Por otra parte, cuando la demanda de insumos productivos entre las empresas es interdependiente a través los vínculos de la oferta y de la demanda, pueden ocurrir múltiples niveles de la producción total. Por supuesto, esta multiplicidad dependerá de la incapacidad de los actores individuales para coordinar sus actividades.


ii. Los rendimientos crecientes


Una segunda característica de muchos entornos económicos complejos es la presencia de rendimientos crecientes a escala.
Los rendimientos crecientes se pueden entender mejor en un ejemplo sencillo. Suponga que una empresa emplea a 10 trabajadores y 10 máquinas para producir 100 unidades de producción. Ahora, pregunte cuál sería el nivel de producción de la empresa misma con 20 trabajadores y 20 máquinas. Si la respuesta a esta pregunta es que en la empresa se producen menos de 200 unidades de producción, entonces la empresa exhibe rendimientos decrecientes a escala. Si la respuesta es que la empresa producirá exactamente 200 unidades, entonces la empresa exhibe rendimientos constantes a escala. Por último, si la empresa produce más de 200 unidades, entonces la empresa exhibe rendimientos crecientes a escala.
Los entornos económicos complejos a menudo presentan rendimientos crecientes de algún tipo. Una de las razones es que los rendimientos crecientes pueden ser la consecuencia de las relaciones de retroalimentación positiva. Por ejemplo, dos científicos que trabajan juntos pueden, a través de la interacción de las diferentes perspectivas, avanzar con más rapidez que si cada uno trabaja en aislamiento. Es bien conocido de la teoría económica neoclásica que los entornos de rendimientos crecientes pueden exhibir distintos tipos de ineficiencias, por ejemplo, la productividad agregada de la economía puede ser inferior al óptimo ya que las empresas individuales no internalizan los efectos de sus propias investigaciones y las inversiones de desarrollo en la
productividad de sus competidores.

3. Implicaciones


Mientras que los entornos económicos complejos se caracterizan por los efectos de retroalimentación positiva y rendimientos crecientes, también muestran una tipología de comportamientos agregados interesantes.


i. La evolución en comparación con el estado de equilibrio.


La primera característica importante de los sistemas económicos complejos es que por lo general deben entenderse como procesos en evolución. Esta característica contrasta con el enfoque más estándar de buscar el equilibrio o estado de comportamiento estacionario del sistema. Tenga en cuenta que por un estado de equilibrio, no necesariamente significa que el sistema está en reposo; lo que queremos decir es que el sistema está en un estado donde su comportamiento se caracteriza por dinámicas de comportamiento que no están cambiando a través del tiempo. Cuando un sistema social, económico o político es explícitamente concebido como un proceso dinámico que implica interrelaciones de muchos actores que poseen una información limitada sobre las intenciones y objetivos de los demás, es evidente que el comportamiento de este sistema no se puede entender exclusivamente por preguntar si tiene o no estados estacionarios. En primer lugar, no está claro que tales estados estacionarios existan. En segundo lugar, incluso si existen algún estado estacionario, la presencia de retroalimentación positiva puede significar que existen varios de dichos estados, por lo que es necesaria una teoría de la adaptación para entender cuál estado estacionario vendrá en realidad conforme el sistema evoluciona.
La implicación de que los entornos económicos complejos requieren una consideración explícita de la dinámica es una importante lección y que en cierto sentido, es resistente a otras implicaciones de tales sistemas. Los sistemas complejos naturales presentan muchos tipos específicos de formación de patrones globales, que a menudo se refieren como auto-organización. Es lejos de estar claro que tales patrones globales precisos se deben esperar que se producen en contextos sociales. Los sistemas naturales exhiben diversos tipos de hipótesis de homogeneidad en lo que respecta a los elementos individuales del sistema y varios supuestos de simetría con respecto a la estructura de interacción mediante el cual los elementos se recogen.


Estos supuestos tienen poca justificación en entornos sociales. (Y reclamaciones de los científicos naturales que los sistemas sociales muestran tales patrones por lo general han sido muy exageradas.) Sin embargo, una perspectiva basada en la dinámica sigue siendo fundamental en la comprensión de muchos temas de importancia, ya sea la aparición de guetos o la aparición de caídas de los mercados de valores.


ii. No-linealidad.


Una característica fundamental de cualquier conjunto de teorías económicas es la forma en que se traducen en declaraciones empíricas. Los sistemas complejos son intrínsecamente no lineales en cuanto a la forma en que las características del sistema se mueven juntas. Por lo tanto, la forma en que las inferencias empíricas se extraen sobre los entornos complejos es intrínsecamente diferente de los enfoques convencionales que, como cualquier usuario del análisis de regresión sabe, son muy lineales. Por ejemplo, supongamos que, basándose en la historia reciente de uno y dos puntos porcentuales en las fluctuaciones de gastos por alumno, uno se encuentra que, en promedio, cada aumento de un porcentaje en el gasto por alumno no tuvo ningún efecto sobre los resultados del SAT alto entre estudiantes de secundaria. ¿Sería razonable concluir que un porcentaje del 20%
aumento de los gastos por alumno también no tendría ningún efecto? La respuesta depende, evidentemente, si la experiencia histórica observable puede ser extrapolada, lo que a su vez requiere que la relación entre cambios en el gasto por alumno y los resultados del SAT sea lineal.
Una lección importante de los modelos económicos complejos es que las no linealidades son endémicas cuando los efectos de la retroalimentación positiva están presentes. Para ver cómo sigue la no-linealidad de la existencia de efectos de interacción directa, considere la cuestión de cómo un cambio porcentual en el costo de la universidad influirá en la decisión de la familia a pagar por la asistencia de un niño. Mientras que el ejemplo requiere una representación formal un tanto elaborada, la intuición básica es sencilla.
Para una familia individual, la decisión de pagar la universidad es una decisión cero / uno. Por lo tanto, para cada familia individual, el efecto directo de un cambio será discontinuo-- para cada familia enviar a alguien a la universidad, el efecto de cada cambio porcentual en la decisión es 0 o 100%. Cuando las diferentes familias tienen diferentes umbrales en términos de la matrícula máxima que pueden o quieren pagar, existe la posibilidad de que en total existirá una relación lineal entre el costo de la universidad y la asistencia global. Ahora bien, pregúntese que sucedería si la decisión de una familia para pagar la universidad exhibe efectos de la conformidad, en el que la voluntad de los padres a pagar está en función de si otros padres están tomando la misma decisión. En este caso, existe la posibilidad de un efecto no lineal, incluso en el agregado. ¿Por qué? Debido a que la interdependencia en las decisiones significa que existe una retroalimentación de los padres que deciden no enviar a sus hijos, dado el nivel actual de asistencia a la universidad, lo que reduce la matrícula, a una nueva reducción inducida por los padres que han cambiado de idea porque el porcentaje ha bajado.
¿La presencia de no-linealidad significa que uno no puede identificar los efectos de los cambios de política general? No necesariamente. Más bien, la lección correcta es que la identificación de tales efectos, exige que el análisis empírico sea llevado a cabo en el contexto de un marco teórico que permite la presencia de efectos de interacción y por lo tanto, no linealidades. Por ejemplo, en principio es posible identificar la magnitud del efecto de conformidad sobre decisiones sobre universidad y deducir de ello los efectos de un gran cambio en los costos universitarios.


iv. Ruta de la dependencia.


Una característica distintiva de los sistemas complejos es que "la historia importa", en su evolución a largo plazo. Intuitivamente, esto significa que a muy largo plazo el comportamiento de un entorno económico está influenciado por factores de corto plazo. Esta idea se encapsula bajo el término “dependencia de la trayectoria" que puede significar tanto 1) que las innovaciones particulares en la economía tienen consecuencias permanentes, o 2) que las innovaciones en particular no se corrigen a sí mismas, de modo que quedan permanentes en ausencia de alguna innovación compensatoria. Tenga en cuenta que la dependencia de la trayectoria es en realidad la versión dinámica de los efectos de retroalimentación positiva. Cuando el comportamiento en un período de un tiempo es lo suficientemente probable para inducir un comportamiento similar en el futuro, un sistema puede presentar varios tipos de comportamiento a largo plazo, cada uno determinado por la crisis particulares que se producen temprano en la historia del proceso.


La dependencia de la trayectoria se refiere tanto a los entornos económicos en los que la historia de las crisis han tenido consecuencias a largo plazo, así como aquellas en las que los choques son meramente persistentes. La característica importante en las economías dependientes de la trayectoria es que los shocks ciertos al sistema no tendrán la manera de salir del sistema debido a alguna dinámica intrínseca dentro del sistema. Sin embargo, pueden disiparse debido a crisis futuras. Esta característica es particularmente útil al pensar acerca de los modelos que pueden generar fenómenos similares a la Gran Depresión en los Estados Unidos, donde las caídas de producción de 1929-1932 no parecen haber sido auto-corregidas, sin embargo, el Nuevo Trato y la Segunda Guerra Mundial fueron capaces de cambiar la economía de la sostenida baja en la producción. Por lo tanto mientras que, como una cuestión histórica, la depresión fue persistente y no permanente, no obstante, es defendible que la economía de la pre-Guerra Mundial II exhibió dependencia de la trayectoria.


3. Ejemplos


i. De alta tecnología


Se ha desarrollado un consenso entre los estudiosos que una serie de formas de rendimientos crecientes son fundamentales para la estructura de las industrias de alta tecnología . Varias razones explican este consenso.

En primer lugar, las empresas de alta tecnología requieren, debido a la interdependencia de la demanda de sus productos con el estado de otros productos de la industria, la investigación continua y el desarrollo a fin de garantizar que sus productos sean competitivos. Investigación y desarrollo es una actividad que está sometida a fuertes rendimientos crecientes ya que las ideas y las innovaciones son más probablemente generadas por fuerzas de trabajo amplias y diversas más que en las pequeñas.


En segundo lugar, está la presencia de los costes fijos de la producción. En muchos contextos de producción, una empresa o compañía
exhibe rendimientos crecientes debido a alguna parte de sus insumos de producción se deben utilizar para comenzar la producción que es independiente de la escala de actividad. Esto crea un efecto de umbral en la producción ya que nada puede ser producido a menos que se cumplan estos requerimientos fijos.


¿Por qué la presencia de rendimientos crecientes en la producción es importante desde la perspectiva de la política? Una razón es que los rendimientos crecientes hacen especialmente probable que los sectores de alta tecnología presenten condiciones del mercado no competitivo. Bajo rendimientos crecientes, el costo promedio por unidad de producción disminuye con el nivel de producción. De ahí las ventajas de coste se irán a las compañías que son capaces de producir a niveles altos.
Además, en la presencia de importantes costes fijos de producción, hay una escala mínima de producción que es necesaria para la entrar en el mercado. En conjunto, los rendimientos crecientes crean condiciones bajo las cuales una sola o un pequeño número de empresas pueden dominar un mercado.


Los rendimientos crecientes a escala en la producción de bienes o en el desarrollo de las nuevas tecnologías no es la única razón para suponer que las industrias de alta tecnología son particularmente sensibles al comportamiento del mercado no competitivo.
Una cuestión distinta que es importante en las actividades basadas en la computación tiene que ver con el bloqueo de la demanda.
El bloqueo de la demanda puede ser visto fácilmente en muchos contextos. Por ejemplo, considere la demanda de cintas de video de Betamax versus VHS. Una vez que el consumidor ha comprado un reproductor de vídeo que sólo puede usar uno de los dos tipos de cintas de vídeo, ese consumidor está, a menos dispuestos a comprar una nueva máquina, encerrado en utilizar este tipo de cintas de vídeo. Esta característica es, por supuesto, un lugar común de muchos bienes. Lo que es importante en este caso es lo siguiente. La conveniencia de una norma de cinta de vídeo en particular dependerá del nivel de uso de la misma norma por otros.
Una razón para esto es que si los amigos de uno, utilizan el mismo estándar, es posible compartir las cintas. Si tales efectos son lo suficientemente fuertes, a continuación, independiente de cualquier rendimiento creciente en la producción de cintas de vídeo, habrá fuerzas que conducirán a la economía a elegir una única norma. En segundo lugar, y de manera más realista, supongamos que el acceso a un tipo de cinta de vídeo se ve facilitado por el nivel al que se utiliza ese tipo. Un ejemplo de esta interdependencia es el porcentaje de cintas de vídeo de un tipo que está disponible en videoclubs. Una vez más, la demanda de un tipo de máquina de video por lo tanto del tipo de cinta de vídeo una vez más dependerá del nivel de la demanda por otros.


Los sistemas operativos de las computadoras son un ejemplo de cómo el encerramiento de la demanda es especialmente probable en contextos de alta tecnología. La conveniencia de un sistema operativo en particular por un consumidor determinado depende, en gran medida, de la disponibilidad de los productos que sean compatibles con esa plataforma. Esta disponibilidad depende, a su vez, del tamaño del mercado de productos con esa plataforma. Por lo tanto, la demanda de los sistemas operativos de computadora por los consumidores presenta fuertes interdependencias - interdependencias que son muy diferentes del modelo clásico de demanda de los consumidores en el que las interdependencias entre los consumidores se deben exclusivamente a su participación colectiva en un mercado.
La interdependencia de la demanda de un bien puede, a través de los efectos de bloqueo asociados con la necesidad de comprometerse con un tipo de norma o de tecnología, crear el potencial para una empresa de dominar una industria debido a la escala del uso de sus productos. El argumento estándar de que los productos superiores empujarán a productos de calidad inferior del mercado no se aplica necesariamente en este caso. En presencia del bloqueo, es difícil para un nuevo entrante al mercado generar un nivel de demanda tal que los costos por unidad sean lo suficientemente bajos como para hacer rentable la entrada en el mercado. Esto es históricamente lo que ocurrió en la industria del ordenador personal, donde es razonable concluir que la base instalada de usuarios de MS-DOS/Windows y sistemas operativos de Apple ha hecho muy poco probable que un nuevo sistema operativo superior pudiera generar un rendimiento suficiente para competir. La conclusión es que, debido a los rendimientos crecientes y bloqueo, los equilibrios de mercado pueden ser altamente ineficientes, ya sea por el surgimiento de poder de mercado para algunas empresas o la adopción mutuamente reforzante de tecnologías inferiores.


Por último, tenga en cuenta que el desarrollo de la tecnología, como la producción de conocimiento en general, probablemente implica muchas retroalimentaciones positivas que no son compensadas. Un gran avance tecnológico en un área puede estimular avances en otras sin compensación alguna para el iniciador. Este es un caso típico de la producción de externalidades; lo que sugiere la teoría de complejidad es que las conexiones entre las distintas tecnologías pueden hacer a estas externalidades muy grandes. Las ineficiencias debidas a la divergencia entre el rendimiento privado y social para investigación y desarrollo una vez más sugieren que al menos en principio algún tipo de intervención del gobierno puede ser deseable.


ii. Desigualdad


Los modelos basados en interacciones se han utilizado para entender el surgimiento de la persistente desigualdad y la pobreza.
Las ideas básicas de estos modelos pueden resumirse como sigue. "En primer lugar, las preferencias individuales, creencias y oportunidades están fuertemente influenciadas por la membresía de uno en grupos diferentes. Estos grupos pueden ser fijos, tales como la raza, o pueden ser determinados por la economía o la sociedad, como los barrios, escuelas o empresas. En segundo lugar, los efectos positivos de interacción se producen entre los miembros de un grupo determinado, de modo que las influencias grupales generan resultados comunes entre los miembros del grupo. En tercer lugar, una mayor estratificación de la sociedad por los ingresos, raza, educación o lenguaje conduce a la divergencia en las características del grupo que se traduce en una mayor desigualdad en sección transversal y
disminución de la movilidad social ". Lo que esta perspectiva significa es que la relación entre las características de un individuo y sus resultados económicos está mediada por las características de los miembros de los grupos de los que él es miembro. Algunos de estos grupos son inmutables, como el origen étnico. Otros, como pertenencia a la comunidad o incluso la membresía en la fuerza laboral de una empresa en particular están determinados dentro del funcionamiento de la economía. Si bien la manera en que los grupos se forman y la manera en que las interacciones dentro del grupo
se producen tendrán grandes diferencias en los distintos casos, las implicaciones para la desigualdad pueden ser bastante fuertes.


El contexto principal en el que estas ideas abstractas se han aplicado es en la evolución de la formación y educación de la comunidad . Este capítulo de la literatura de desigualdad es impulsado por la creencia de que la ocupación de un adulto, y por lo tanto, posición económica, está determinada por la interacción de tres elementos: el nivel de inversión en capital humano recibido cuando era un niño a través de la educación formal, una serie de modelo a seguir y los efectos del grupo de compañeros que influyen las aspiraciones, esfuerzos y oportunidades, y la suerte. Cuando el capital humano se crea como un bien público local (lo que por supuesto se produce en gran medida debido a la financiación local de las escuelas), esto implica una relación directa entre la distribución de los ingresos de una comunidad y la educación recibida por sus hijos. Una relación similar entre las características de la economía comunitaria y los resultados de los adultos se induce cuando la distribución ocupacional de una comunidad determina los modelos de roles de un joven o el número y tipo de contactos que un miembro de la comunidad tiene en la fuerza de trabajo. Esta asignación de dos niveles de las características económicas de la comunidad en las perspectivas económicas de sus hijos representa una forma intergeneracional de los efectos de retroalimentación positiva que suelen caracterizar a los sistemas complejos.


Teniendo en cuenta estas retroalimentaciones de la distribución de los ingresos de una comunidad a las ocupaciones y los ingresos futuros de sus niños, las familias generalmente quieren vivir en comunidades con las distribuciones de ingresos más ricas.
Por lo tanto, existen fuertes incentivos para la segregación económica de las comunidades. El alcance de esta segregación por supuesto dependerá de factores como los costes de la movilidad, las preferencias por diferentes equipamientos de la zona, y el nivel de costes fijos en la educación, costos que pueden variar desde instalaciones deportivas hasta las computadoras. Como resultado, el proceso estocástico que describe la evolución de las comunidades mostrará dinámicas bastante complicadas.
Una característica importante de esta teoría es la posibilidad de que algunas dinastías familiares puedan declinar a pobreza persistente o permanente, mientras que otras son siempre no-pobres. Conforme las familias más pudientes están separados de las familias más pobres a través de una combinación de restricciones a las zonas y los diferenciales de precios de la vivienda, las familias ricas y pobres se aíslan. Este aislamiento significa que sus hijos están expuestos a diferentes escuelas y oportunidades en el mercado laboral. De ahí que las diferencias iniciales en los ingresos entre los adultos pueden ser magnificada entre sus hijos.


Guetos u otros tipos de trampas de la pobreza pueden surgir y perpetuarse a sí mismos como consecuencia de esta estratificación endógena. Durante generaciones, el ingreso familiar por lo tanto puede presentar dependencia de la trayectoria cuando la situación económica de los padres tiene una influencia bastante fuerte en la descendencia, debido a su papel en la determinación
nivel de influencias de la comunidad. Tenga en cuenta que la importancia de la pertenencia a grupos en la determinación del éxito económico sugiere que las políticas diseñadas para promover la igualdad debería centrarse en este factor. De hecho, las políticas como la acción afirmativa pueden ser defendidas por la presencia de fuertes efectos secundarios positivos inducidos por la
asignación de puestos de trabajo en los grupos étnicos.


iii. Seguridad nacional


Los métodos de los sistemas complejos han tenido relativamente poca aplicación en cuestiones de seguridad . Sin embargo, es claro que las ideas y metáforas que motivan a las aplicaciones económicas se pueden aplicar aquí también. Una pregunta posible es la probabilidad de un accidente con armas nucleares. Como lo ha clarificado Scott Sagan , entender la probabilidad de un lanzamiento accidental requiere la comprensión de los resultados del comportamiento de una organización (por supuesto militar), formada de muchas decisiones descentralizadas, pero muy interdependientes. De hecho, un argumento importante en la defensa de la teoría de los llamados "accidentes normales" (así denominados por Sagan), por lo menos como lo ha  desarrollado Charles Perrow, es que existen muchas interacciones no lineales suficientes entre los elementos de grandes organizaciones que invariablemente surgirán errores que no pueden ser contenidos por las características de seguridad que sólo pueden acoger los riesgos previsibles . Gene Rochlin ha argumentado además que el grado de informatización de las capacidades de defensa determina el grado de interdependencia dentro de una organización de defensa, por lo que esta preocupación general sobre las organizaciones parece especialmente aplicable a defensa .


¿Podrían los métodos de los sistemas complejos ayudar a clarificar la probabilidad de un accidente relacionado con las armas nucleares? Es ciertamente plausible creer que la respuesta es sí. La modelización formal de los sistemas de mando y de control podría lograrse con una gran cantidad de detalles precisos al nivel micro. Estoy dispuesto a conjeturar dos características de este tipo de ejercicio. En primer lugar, será posible producir escenarios en que los accidentes se producen a una inaceptablemente alta frecuencia. Un mensaje de los estudios de complejidad de los movimientos de precio de las acciones generados por comerciantes interdependientes o la evolución de las  patologías sociales es que los resultados extremos tienen una probabilidad no trivial debido a los efectos de la retroalimentación positiva; de ahí que un resultado similar en el contexto de los accidentes nucleares parezca razonable. En segundo lugar, no obstante, puede ser posible diseñar redundancias y mecanismos de seguridad dentro del sistema para que esta probabilidad sea despreciable. ¿Por qué?
Debido a la interdependencia misma que puede hacer que los accidentes parezcan relativamente probables, también induce suficiente orden en el sistema para permitir influencias pequeñas pero comunes en las decisiones individuales de tener grandes efectos agregados. Al hacer a cada actor en el sistema un poco más cauteloso, los efectos de retroalimentación volverán al sistema en su conjunto mucho más cauteloso. Cómo se puede hacer esto, naturalmente, requiere de experiencia en los detalles de la organización de interés, pero la capacidad para grandes sistemas heterogéneos de experimentar orden colectivo debido a las interacciones positivas sugiere que, en principio, este objetivo puede lograrse.


4. Conclusiones


Los sistemas complejos económicos tienen varios mensajes útiles para los responsables políticos. En primer lugar, la interdependencia entre los distintos actores puede crear múltiples tipos de comportamiento agregado internamente consistentes. Como resultado, los entornos económicos pueden atorarse en indeseables estados estacionarios. Tales estados estacionarios indeseables pueden incluir altos niveles de patologías sociales o elecciones de tecnología inferior. En segundo lugar, las consecuencias de las políticas dependerán críticamente sobre la naturaleza de las interdependencias. En particular, los efectos de distintas políticas pueden ser muy no lineales, haciendo a la historia una mala guía para evaluar la eficacia de las políticas. Por lo tanto, a pesar de que los numerosos y complejos entornos económicos parecen ser particularmente susceptibles de situaciones en las que existen políticas de mejoramiento de bienestar social, puede resultar especialmente difícil identificar esas políticas. Como mínimo, los estudios empíricos detallados en los que se basa el análisis de políticas convencionales deberían ser aún más valiosos en entornos complejos.


 
(…)

What should Policy Makers know about Economic Complexity?

 


 

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Introduction: Process and Emergence in the Economy

  

The End of Certainty in Economics

 

Economía Conductual

 

Ciencias de la Complejidad: ¿la economía del siglo 21?

   

LA ECONOMÍA EN EL MARCO DE LA CIENCIA COMPLEJA

 

The Implications of Complexity Science for Economics & Finance

 

 

FUENTE DE LA IMAGEN:

Irreversibility

 

 

Iván Tercero Talavera

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Última actualización el Martes 17 de Agosto de 2010 20:17
 
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