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Economía de complejidad

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Véase también: Econofísica
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Motivo: los argumentos están expuestos en la página de discusión.
Economía de la complejidad
(Sistemas complejos y Economía)
Proto-campo de estudio.


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La Economía de la complejidad es el campo de estudio de la ciencia económica que se enfoca en el estudio de sistemas complejos de lo económico. Un sistema complejo está compuesto por una interconexión múltiple, conformando una red compleja, cuya sinergia tiene propiedades emergentes.

4 Cs de la Economía de la complejidad

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Antecedentes

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Simiente del paradigma

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La ciencia económica encontró útil la difusión de ideas de la naciente termodinámica para su estudio, la cual había desarrollado como hito la primera ley de la termodinámica y la segunda ley de la termodinámica, propuestas por Nicolas Léonard Sadi Carnot en 1824 y luego desarrollados por Benoît Clapeyron, Rudolf Clausius, William Thomson (Lord Kelvin), Ludwig Boltzmann y Max Planck. La influencia cruzada de la termodinámica a la ciencia económica se produjo en mayor fuerza con respecto a la primera ley de la termodinámica, cuya fertilización cruzada produjo en similitud al equilibrio termodinámico el equilibrio económico. Sin embargo, la interacción disciplinar no fue igualmente fructífera, al menos no simultáneamente, con la segunda ley de la termodinámica, la entropía, cuya adopción se ha producido más recientemente.

El concepto de "entropía" introducido por la termodinámica estadística de Ludwig Boltzmann, y desarrollada en 1949 por Claude Elwood Shannon y Warren Weaver como "incertidumbre" 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.

Orígenes

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Los orígenes de la economía de la complejidad se remontan a un reunían científica interdisciplinaria en el Instituto Santa Fe, donde se discutiría un marco conceptual que incorpore una matemática más adecuado y fortalecida al estudio de los fenómenos complejos (en su momento realizaban un énfasis a múltiples variables, la no linealidad, información incompleta y procesos dinámicos). Como resultado de esta reunión seminal, Philip W. Anderson, Kenneth Arrow y David Pines presentarían su obra «La economía como un sistema complejo en evolución» (1988) [1]​.

Philip Warren Anderson Kenneth Arrow David Pines

En seguimiento de la conferencia SFI de 1987, habiendo transcurrido 10 años, se organiza una nueva conferencia SFI en donde como resultado un libro que recopila artículos que dan forma y definen esta visión, realizado por W. Brian Arthur, Steven N. Durlauf y David A. Lane «La economía como un sistema complejo en evolución II» (1997).[2]​

Richard H. Day explora sistemáticamente en la teoría económica si matemáticamente existe intrínsicamente el comportamiento dinámico complejo y de caos, en microeconomía en su obra «Dinámica económica compleja, vol. 1: Introducción a los sistemas dinámicos y los mecanismos de mercado» (1994)[3]​ y en macroeconomía en su obra «Dinámica económica compleja, vol. 2: Introducción a la dinámica macroeconómica» (2000)[4]​

Lawrence E. Blume y Steven N. Durlauf publicarían el tercer tomo como resultado de la conferencia del Instituto Santa Fe de 2001, con dedicatoria a Kenneth Arrow por sus 80s años y sus numerosas contribuciones al instituto, «La economía como un sistema complejo en evolución III: perspectivas actuales y direcciones futuras» (2005)[5]​.

Desarrollo contemporáneos

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Elementos de sistemas complejos.

En seguimiento de la conferencia SFI de 1997, tras 30 años de la conferencia seminal SFI 1987, se desarrolló el Simposio de Redes de Complejidad Aplicada de 2019 del SFI, enfatizando su desarrollo en inteligencia colectiva y el escalamiento organizacional, publicado por W. Brian Arthur, Eric D. Beinhocker y Allison Stanger en «Economía de la complejidad: Actas del Simposio de otoño de 2019 del Instituto Santa Fe» (2020)[6]​.

Elementos de sistemas complejos.

W. Brian Arthur en su obra «La complejidad y la economía» (2014)[7]​ nos introduce a los inicios de la relación entre la computación evolutiva, el modelo basado en agente y la psicología cognitiva en la economía de la complejidad. Una introducción a la economía de la complejidad con énfasis en el contagio, las redes y la confianza fue realizada por Alan Kirman en su obra «Economía compleja: racionalidad individual y colectiva» (2010)[8]​, desarrollando más su concepciones desarrolladas en «Economía: Ventanas complejas» (2005)[9]​. Libros más avanzados «La economía como sistema espacial complejo: perspectivas macro, meso y micro» (2018)[10]​ y «Fundamentos económicos para la ciencia de la complejidad social: teoría, sentimientos y leyes empíricas» (2017)[11]​

John H. Miller y Scott Page en su obra «Sistemas complejos adaptativos: una introducción a los modelos computacionales de la vida social» (2007)[12]​.

Michael Roos en su obra «Principios de la economía de la complejidad: conceptos, métodos y aplicaciones» (2024)[13]​ desarrolla un libro avanzado en la materia. Adicionalmente son muy útiles a nivel avanzado los libros de sistemas complejos de Melanie Mitchell y Steven H Strogatz.

Comportamiento de sistemas complejos

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En su libro The Economy as an Evolving Complex System II, W. 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.

Una introducción más técnica a estos temas puede ser consultada en la tesis doctoral: Autoorganización en Sistemas Económicos de Andrés Schuschny[14]​

Esta forma de modelación 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 deterministas ideales pueden exhibir caos, lo que es distinto tanto del azar (no determinista) como del análisis de comportamiento.

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.

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.

Comparación con la economía tradicional

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La siguiente tabla muestra las diferencias entre la perspectiva económica de la complejidad y la economía tradicional. Eric Beinhocker[15]​ 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 Complejidad Economía Tradicional
Dinámica Sistemas abiertos, dinámicos, no lineales, lejos del punto de equilibrio. Sistemas cerrados, estáticos, lineales y en equilibrio.
Agentes Modelados 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.
Redes Modela 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).
Emergencia No 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.
Evolución El 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.
Tecnología Es fluida y endógena al sistema. La tecnología es dada o seleccionada en una base económica.
Preferencias La creación de preferencias es central; los individuos no son necesariamente egoístas. Las preferencias están ya dadas; los individuos son egoístas.
Orígenes de Ciencias Físicas Basada en la biología (estructura, patrón, auto-organización, ciclo de vida). Basada en la física del siglo XIX (equilibrio, estabilidad, dinámicas deterministas).
Elementos Patrones y posibilidades. Precio y cantidad.

Estadística económica de la complejidad

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En 2011 el economista venezolano Ricardo Hausmann de la Universidad de Harvard y el físico chileno César Hidalgo del Instituto de Tecnología de Massachusetts publicaron el “Atlas de complejidad económica”.[16]​ A partir de entonces, el índice de complejidad económica (ICE), elaborado en esta publicación, ha ganado relevancia para medir el crecimiento del PIB per cápita en la economía global.

Véase también

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Referencias

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  1. ↑ Anderson, Philip W.; Arrow, Kenneth; Pines, David (1 de enero de 1988). The Economy As An Evolving Complex System (1st Edition edición). Santa Fe Institute Series, CRC Press. p. 336. ISBN 0201156857. 
  2. ↑ Arthur, W. Brian; Durlauf, Steven N.; Lane, David (6 de octubre de 1997). The Economy As An Evolving Complex System II (1er edición edición). Santa Fe Institute Series, CRC Press. p. 600. ISBN 0201328232. 
  3. ↑ Day, Richard Hollis (15 de junio de 1994). Complex Economic Dynamics, Vol. 1: An Introduction to Dynamical Systems and Market Mechanisms. Mit Pr. p. 333. ISBN 0262041413. 
  4. ↑ Day, Richard Hollis (5 de marzo de 2000). Complex Economic Dynamics, Vol. 2: An Introduction to Macroeconomic Dynamics. Studies in Dynamical Economic Science and Studies in Dynamical Economic Science Series, Mit Pr. p. 418. ISBN 0262041723. 
  5. ↑ Blume, Lawrence E.; Durlauf, Steven N. (13 de octubre de 2005). The Economy As an Evolving Complex System III: Current Perspectives and Future Directions. Santa Fe Institute Studies on the Sciences of Complexity, Oxford University Press. p. 392. ISBN 0195162587. 
  6. ↑ Arthur, W. Brian; Beinhocker, Eric D.; Stanger, Allison (23 de noviembre de 2020). Complexity Economics: Proceedings of the Santa Fe Institute's 2019 Fall Symposium. SFI Press. p. 419. 
  7. ↑ Arthur, W. Brian (2 de octubre de 2014). Complexity and the Economy (1st Edición edición). Oxford University Press. p. 240. 
  8. ↑ Kirman, Alan (13 de septiembre de 2010). Complex Economics: Individual and Collective Rationality (1er edición edición). The Graz Schumpeter Lectures, Routledge. p. 272. 
  9. ↑ Salzano, Massimo; Kirman, Alan P. (17 de enero de 2006). Economics: Complex Windows (2005a edición edición). New Economic Windows., Springer. p. 237. 
  10. ↑ Commendatore, Pasquale; Kubin, Ingrid; Bougheas, Spiros; Kirman, Alan; Kopel, Michael; Bischi, Gian Italo (18 de septiembre de 2017). The Economy as a Complex Spatial System: Macro, Meso and Micro Perspectives (1st ed. 2018 edición edición). Springer. p. 438. 
  11. ↑ Aruka, Yuji; Kirman, Alan (25 de septiembre de 2017). Economic Foundations for Social Complexity Science: Theory, Sentiments, and Empirical Laws (1st ed. 2017 edición edición). Evolutionary Economics and Social Complexity Scienc, Springer. p. 289. 
  12. ↑ Miller, John H.; Page, Scott (25 de marzo de 2007). Complex Adaptive Systems: An Introduction to Computational Models of Social Life. Princeton University Press. p. 284. ISBN 0691127026. 
  13. ↑ Roos, Michael (6 de septiembre de 2024). Principles of Complexity Economics: Concepts, Methods and Applications. Springer. p. 768. ISBN 3031514378. 
  14. ↑ Schuschny, Andres (2001), Autoorganización en sistemas económicos.
  15. ↑ Beinhocker, Eric (2006). The Origin of Wealth. Harvard Business School Press. ISBN 978-1-4221-2103-0. 
  16. ↑ «Copia archivada». Archivado desde el original el 17 de enero de 2013. Consultado el 29 de enero de 2013. 
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