Конкуренция и коллаборация в мире компьютерно-математических моделей экономики

Концепции конкуренции и коллаборации (кооперации) агентов, являющиеся центральными характеристиками экономики как в теории, так и на практике, применяются в статье для анализа взаимоотношений между компьютерно-математическими моделями. Подобно тому, как конкуренция и кооперация служат структурообразующими факторами в процессах взаимодействия экономических систем, конкуренция и кооперация моделей структурируют пространство моделей и определяют возможности и методы их комплексирования. Доминирование конкурентных отношений между равноуровневыми и иерархически зависимыми экономическими системами провоцируют риски дезорганизации экономики, создают предпосылки ее неустойчивости. Доминирование кооперационных отношений, в свою очередь, может приводить к снижению уровня инновационности экономики, торможению научно-технического прогресса. Соответствие между множеством типов экономических систем, представленным объектными, процессными, проектными и средовыми системами, и множеством классов наиболее распространенных компьютерно-математических моделей, представленным агентно-ориентированными, эконометрическими, когнитивными и равновесными моделями, позволяет подойти к построению единой теории конкурентно-кооперационных взаимоотношений. На этой основе в статье предлагается метод построения комплексных моделей экономических систем. В такой модели соединяются агентно-ориентированная, эконометрическая, когнитивная и равновесная модели, с разных сторон описывающие функционирование целостной экономической системы. Приводится последовательность этапов моделирования, конкретизирующая концепцию построения моделей, известную как концепция доказательного моделирования. Показывается, что острые конкурентные взаимоотношения между агентными и эконометрическими моделями данной экономической системы могут быть гармонизированы за счет включения этих моделей в тетраду – комплекс из моделей четырех классов, в котором взаимодействие моделей осуществляется по кольцевой схеме «агентно-ориентированная модель – равновесная модель – эконометрическая модель – когнитивная модель». Предложенный метод может быть использован при решении практических вопросов построения комплексных моделей экономических систем.

конкуренция, коллаборация, кооперация, экономические системы, объектные системы, процессные системы, проектные системы, средовые системы, тетрада, агентно-ориентированные модели, эконометрические модели, когнитивные модели, равновесные модели

1. Бахтизин А. Р., Бахтизина Н. В. Опыт построения гибридной агент-ориентированной модели с нейронными сетями // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2010. № 8. С. 27–39. EDN: OOUQRX.

2. Бодрунов С. Д., Глазьев С. Ю. Закономерности формирования основ ноономики как грядущего общественного устройства: знать и действовать. СПб. : ИНИР им. С. Ю. Витте; М. : Центркаталог, 2023. 340 с.

3. Бурук А. Ф. Предпосылки формирования кластерных проектов между предприятиями, отношения сотрудничества и конкуренции // Экономика: вчера, сегодня, завтра. 2021. Т. 11. № 10-1. С. 49–57. DOI: 10.34670/AR.2021.59.37.005.

4. Гранберг А. Г. Моделирование социалистической экономики. М. : Экономика, 1988. 492 с.

5. Клейнер Г. Б. Доказательное моделирование как перспективный инструмент научного исследования социально-экономических процессов // Экономика и управление: проблемы, решения. 2023. Т. 2. № 6. С. 5–16. DOI: 10.36871/ek.up.p.r.2023.06.02.001.

6. Клейнер Г. Б. Дух времени и гений места как фундаментальные факторы социально-экономического развития // Вестник Российской академии наук. 2025. Т. 95. № 1. С. 38–47. DOI: 10.31857/S0869587325010046.

7. Клейнер Г. Б. Ресурсная теория системной организации экономики // Российский журнал менеджмента. 2011. Т. 9. № 3. С. 3–28. EDN: OIHBXL.

8. Клейнер Г. Б. Системная экономика, справедливое общество, эффективная конкуренция: императивы завтрашнего дня // Современная конкуренция. 2024. Т. 18. № 4. С. 6–20. DOI: 10.37791/2687-0657-2024-18-4-6-20.

9. Клейнер Г. Б. Флагман экономико-математического и компьютерного моделирования: 60 лет в строю // Экономика и математические методы. 2023. Т. 59. № 3. С. 5–20. DOI: 10.31857/S042473880027042-5.

10. Лопатников Л. И. Экономико-математический словарь: Словарь соврем. экон. науки / под ред. Г. Б. Клейнера. 5-е изд., перераб. и доп. М. : Акад. нар. хоз-ва при Правительстве Рос. Федерации : Дело; Калининград : ГИПП Янтар. сказ., 2003. 519 с.

11. Макаров В. Л., Бахтизин А. Р., Россошанская Е. А. и др. Проблемы стандартизации описания агент-ориентированных моделей и возможные пути их решения // Вестник РАН. 2023. Т. 93. № 4. C. 362–372. DOI: 10.31857/S0869587323040059.

12. Макаров В. Л., Бахтизин А. Р. Современные инструменты моделирования социально-экономических процессов // Экономика Северо-Запада: проблемы и перспективы развития. 2024. № 1 (76). С. 21–32. DOI: 10.52897/2411-4588-2024-1-21-32.

13. Мальцев А. А. Коокуренция – новая реальность современной мировой экономики // Журнал экономической теории. 2019. Т. 16. № 3. С. 346–351. DOI: 10.31063/2073-6517/2019.16-3.3.

14. Ольсевич Ю. Я. Современный кризис «мейнстрима» в оценках его представителей (предварительный анализ). М. : Институт экономики РАН, 2013. 46 c.

15. Полтерович В. М. Конкуренция, сотрудничество и удовлетворенность жизнью. Часть 1. Семерка европейских лидеров // Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз. 2022. Т. 15. № 2. С. 31–43. DOI: DOI: 10.15838/esc.2022.2.80.2.

16. Полтерович В. М. Конкуренция, сотрудничество и удовлетворенность жизнью. Часть 2. Основа лидерства – коллаборативные преимущества // Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз. 2022. Т. 15. № 3. С. 42–57. DOI: 10.15838/esc.2022.3.81.2.

17. Рубин Ю. Б. Конкуренция в предпринимательстве: учебник. 9-е изд., перераб. и доп. М. : Университет «Синергия», 2023. 896 с. DOI: 10.37791/978-5-4257-0546-4-2023-1-896.

18. Boumans, M., & Dupont-Kieffer, A. (2011). A History of the Histories of Econometrics. History of Political Economy, 43(suppl_1), 5–31. https://doi.org/10.1215/00182702-1158781

19. Buchner, J. (2025). Critical Mathematical Economics and Progressive Data Science. arXiv.org, papers 2502.06015. https://arxiv.org/abs/2502.06015

20. Dawid, H., & Gatti, D. D. (2018). Agent-Based Macroeconomics: Chapter 2 (рр. 63–156). In: Handbook of Computational Economics, 4. https://doi.org/10.1016/bs.hescom.2018.02.006

21. Saltelli, A., Puy, A., & Di Fiore, M. (2024). Mathematical Models: A State of Exception. International Review of Applied Economics, 39(2), 1–18. https://doi.org/10.1080/02692171.2024.2365727

22. Steinbacher, M., Raddant, M., Karimi, F. et al. (2021). Advances in the Agent-based Modeling of Economic and Social Behavior. SN Business & Economics, 1(7), article 99. https://doi.org/10.1007/s43546-021-00103-3