Proprietatile Sistemelor Adaptive Complexe din Economie O Analiza Conparata Si Exemplificari din Cadrul Sistemelor Economice(intreprinderi,banci,piete)

Economie

Proprietatile Sistemelor Adaptive Complexe din Economie O Analiza Conparata Si Exemplificari din Cadrul Sistemelor Economice(intreprinderi,banci,piete)

Byadmin ianuarie 1, 2024

CAPITOLUL 1. NOȚIUNI INTRODUCTIVE ALE C.A.S.

1.1 Spre o cibernetică de ordinul trei

1.2. O redefinire a ciberneticiiI. Obiectul și metodele ciberneticii economice

1.3. Definiții ale Sistemului Adaptiv Complex (CAS)

1.4. Exemple de sisteme adaptive complexe în economie

CAPITOLUL 2. PROCESE FEEDBACK FUNDAMENTALE ÎN SISTEMELE ADAPTIVE COMPLEXE

2.1. Feedback-ul – definiții și proprietăți

2.2. Mecanisme de reglare fundamentale ale sistemelor economice

2.3. Mecanismele (efectele) accelerator

2.4. Comportamentul anticiclic al ratei dobânzii asupra creditelor

2.5 Efecte mixte (multiplicator-accelerator)

CAPITOLUL 3. AUTOORGANIZARE ȘI EMERGENȚĂ ÎN SISTEMELE ADAPTIVE COMPLEXE

3.1. Caracteristicile sistemelor complexe auto-organizatoare

3.2.Emergența sistemelor adaptive complexe din economie

CAPITOLUL 4. ECONOMIA DE PIAȚĂ – SISTEM ADAPTIV COMPLEX

4.1 Sectorul (sistemul) gospodăriilor

4.2 Sectorul firmelor (privat, productiv)

4.3 Sectorul public (guvernamental)

4.4 Sectorul extern

4.5 Sectorul financiar

4.6 Modele de simulare și modele-bazate-pe-agenți în macroeconomie

CAPITOLUL 1

NOȚIUNI INTRODUCTIVE ALE C.A.S.

Unii termeni și multe idei care au constituit limbajul cibernetic și cel sistemic apar cu mult înainte de momentul considerat de istoria științei ca fiind cel al întemeierii ciberneticii.

Se consemnează, astfel, faptul că termenul ,,kybernetes” înseamnă în limba greacă veche ,,cârmaci”, iar Platon îl utilizează într-unul dintre dialogurile sale în sensul abstract de ,,pilotaj unei entități politice”. Din cunvântul kybernetes se pare că provine, în limba română, ,,a chivernisi”, dar, printr-o filieră slavă, un ,,guvernator” însemna cunducătorul unei provincii (gubernie). ,,Guvern” provine din guvernator, gubernie, deci și din kybernetes.

Conceptul de sistem (sustemo în latină însemnând mulțime, adunare, reuniune) în știința modernă este utilizat în mod sistematic începând cu secolul al XVII-lea, însemnând un set de concepte organizate, clasificate, mai ales în sens folozofic. Astfel, R. Descartes în al său ,,Discurs asupra metodei”, introduce un set coordonat de reguli care să fie utilizat într-un anumit context. După Descartes, aproape fiecare filozof important și-a construit un sistem filozofic propriu, plecând de la anumite postulate de bază. Liebnitz, de exemplu, a formulat ,,principiul armoniei prestabilite” între substanțe, conform căruia orice schimbare într-o substanță necesită să fie corelată cu o schimbare în alte substanțe. Până la sfârșitul secolului al XVIII-lea, noțiunea filozofică de sistem era bine stabilită, fiind considerată ca o mulțime de practici și metode utilizabilă în studiul lumii reale.

Deja, la începutul sec. XX, oamenii de știință realizaseră importanța stabilirii de interdependențe reciproce și corelații între fenomene și procese, ceea ce a condus la cauzabilitatea complexă în explicarea științifică a acestora, deci și la ceonceptul de sistem. N. Hartmann dezvoltă o teorie a stratificării, bazată pe introducerea unor nivele ale realității, fiecare nivel fiind descris utilizând categorii comune, în timp ce între nivele există corelații cauzale.

Dacă în cibernetica de ordinul întâi (a lui N. Wiener) un sistem reprezenta un obiect pasiv, datorită obiectivului care putea fi observat, studiat și pus apoi deoparte, cibernetica de ordinul doi a promovat ideea interacțiunii dintre sistemul observat și observator, deci modelul realizat de obsrevator depinde, în ultimă instanță, de interacțiunea dintre sistem și observatorul acestuia. Observatorul ar putea fi și el un sistem cibernetic, încercând realizarea unui model al altui sistem cibernetic. Așa a apărut sintagma ,,cibernetica ciberneticii”, amintită mai sus și utilizată de H. von Foerster pentru a denumi noua cibernetică construită pornind de la ideile de mai sus.

Atunci când aceste idei teoretice s-au materializat în metode și tehnici de realizare a modelelor, s-a constatat că relația sistem-observator induce o complexitate ireductibilă atât de mare încât metodele formale, bazate pe matematică, sunt extrem de limitative.

Acesta a fost, poate, evenimentul care a declanșat dezvoltarea impetuoasă a Științelor Complexității, ale căror germeni existau deja în lucrările lui H. A. Simon încă din anii ’60. Însuși Simon a fost acela care a supus unei analize critice evoluția teoriei sistemelor și ciberneticii, dar și a inteligenței artificiale și economiei, arătând că în sistemele reale, complexitatea a fost considerată mult timp o barieră pe care cunoștințele noastre ar fi capabile să o împingă cât mai departe posibil. Această concepție este, însă, falsă deoarece complexitatea reprezintă o proprietate intrinsecă a acestor sisteme, ca orice altă proprietate. În acest context, este necesar să învățăm să operăm cu complexitatea și nu să o reducem la ceva mai simplu. ,,Modelarea este un mijloc principal – poate cel mai important – pentru studierea comportamentului sistemelor complexe …. Modelarea, atunci, necesită unele principii fundamentale pentru a opera cu această complexitate” spune H. A. Simon (1990).

Concepția sa privind complexitatea, elaborată încă din 1962 într-o lucrare considerată ca fiind actul de naștere al științelor complexității (,,The Architecture of Complexity”, apărută în Proceedings of the American Philosophical Society 106 (6), p. 467 – 482), se sprijinea pe patru concepte fundamentale: ierarhie, evoluție, decompozabilitatea slabă și simplitate descriptivă.

În concepția lui Simon, un sistem complex este format dintr-un număr mare de părți care interacționează într-un mod non-simplu, astfel că nu este posibilă reprezentarea proprietăților sistemului respectiv considerat ca un întreg. Sistemele complexe apar adeseori sub forma unei ierarhii (compuse din subsisteme care, la rândul lor, conțin alte subsisteme ș.a.m.d.) în care intensitatea interacțiunilor dintre părți poate fi corelată fie cu extinderea lor spațială, fie cu gradul de conectare comunicațională. Astfel de sisteme ierarhice pot evolua mai rapid decât o fac sistemele non-ierarhice de mărime comparabilă. (Simon utilizează un exemplu cu doi ceasornicari, dintre care unul asamblează ceasuri utilizând piesele disparate, în timp ce al doilea asamblează subansamble). Deci, existența unor forme intermediare stabile exercită o puternică influență asupra evoluției fenomenelor complexe.

Sistemele ierarhice complexe sunt aproape decompozabile (slab decompozabile) în sensul că interacțiunile dintre subsisteme sunt slabe dar nu neglijabile, fapt ce face ca comportamentul pe termen scurt al subsistemelor componente să fie aproximativ independent de comportamentul pe termen scurt al celorlalte componente. Pe termen lung, însă, comportamentul oricărei componente depinde de comportamentul celorlalte componente.

Faptul că sistemele complexe sunt ierarhice și slab decompozabile ne permite să le înțelegem mai bine, deci induce o simplificare a descrierii lor. El remarcă faptul că ,,dacă o structură complexă este complet neredundantă – deci dacă nici un aspect al structurii sale nu trebuie să fie explicată plecând de la altele – atunci aceasta este cea mai simplă descriere posibilă” (Simon, 1962). O astfel de structură este greu de obținut, dar cele utilizate efectiv pot fi mai simple decât în cazul în care nu s-ar lua în considerare structura ierarhizată a sistemului și descompunerea slabă a acestuia. Astfel de descrieri pot fi reprezentate de modele ale sistemelor complexe bazate pe concepte cum ar fi: starea, procesul sau regulile de tranziție ale stărilor.

Această ultimă remarcă a lui H. Simon este făcută în contextul în care modelele bazate pe ecuații, în special ecuații diferențiale sau diferențe finite, căpătaseră o mare dezvoltare. Ulterior, s-a arătat că astfel de modele nu simplifică descrierea, ci înlocuiesc un tip de evoluție cu altul. De multe ori, o astfel de substituție este reducționistă, iar aceasta înseamnă că se renunța la reprezentarea unor proprietăți ale sistemelor complexe modelate, în schimbul obținerii unei simplități în reprezentare.

Începând cu anii ’80, teoria sistemelor complexe, fondată pe lucrările lui Herbert Simon, s-a dezvoltat treptat, ducând la apariția Științelor Complexității.

1.1 Spre o cibernetică de ordinul trei

Stuart Umpleby (2001) vorbește despre “cibernetica de ordinul trei” ca despre o cibernetică societală (ce nu trebuie confundată cu cibernetica socială a lui Georg Klaus), sau o cibernetică a sistemelor conceptuale. Principala sa trăsătură distinctivă ar fi feedback-ul dintre teorie și organizarea socială, astfel încât, prin perfecționarea conceptelor teoretice, să ajungem la însăși schimbarea societății.

Saltul pe care l-ar realiza știința, în general, ar fi imens, cu consecințe greu de anticipat acum. Ea ar depăși starea descriptivă și interpretativă actuală și ar deveni într-adevăr ceea ce Marx anticipa: o forță de producție a societății, capabilă să se transforme pe sine, dar să transforme și societatea care îi dă naștere.

Pentru a ajunge la un astfel de rezultat este necesară însă parcurgerea unei etape de clarificare a raporturilor dintre diferitele științe ale complexității dintre care, probabil câteva vor dispărea, se vor adăuga altele, iar unele dintre ele se vor maturiza și vor rămâne stabile și în cotinuare.

Intrebarea care se pune imediat este dacă este posibilă acum apariția unei teorii generale a complexității. Cei mai mulți oameni de știință cred că nu este posibilă, cel puțin pe un termen previzibil, realizarea unei singure teorii care să explice și să anticipeze toate aspectele privind sistemele complexe din natură și societate. Cu toate acestea, așa cum afirmă Melanie Mitchell (1997), este posibilă apariția unor noi teorii care să explice emergența structurilor de prelucrare a informației de la metanivel din componente interactive aflate la micronivel. Aceste ar putea explicita condițiile în care apar diferitele tipuri de structuri în sistemele complexe precum și rolul acestora în comportamentul global al sistemelor.

O primă concluzie care se impune este aceea că, în ceea ce privește sinteza dintre cibernetică și noile teorii ale complexității, nu ne aflăm la sfârșitul acestui proces ci abia la începutul său.

Dar este necesară oare o astfel de metaștiință a sistemelor complexe? Dacă analizăm atent conținutul și dezvoltarea actuală a științelor complexității, observăm că ele derivă, într-o măsură mai mare sau mai mică, din cibernetică și teoria generală a sistemelor. Evident că unele dintre ele au o filogenie mai complicată, trecând prin inteligența artificială, știința calculatoarelor sau chiar matematică. Acest lucru nu schimbă, însă, cu nimic originea lor comună, observabilă atât în obiectul de studiu, sistemul complex, cât și în ontologia fiecărei discipline.

Problema care se pune este dacă sistemele complexe sunt sisteme cibernetice, sau mai bine zis, sunt și sisteme cibernetice. O astfel de concluzie ar duce imediat la ideea că rolul de metaștiință l-au îndeplinit, în toată perioada lor de dezvoltare și probabil că îl vor mai îndeplini mult timp de acum înainte, cibernetica și teoria generală a sistemelor, structurate într-o nouă știință, deja denumită “cibernetica de ordinul trei”.

Inainte de a încerca o tentativă de a rezolva o astfel de problemă, să precizăm că cibernetica de ordinul trei, dezvoltată practic în ultimul deceniu al secolului XX, este cibernetica cu impact social, sau cibernetica sistemelor conceptuale. Plecând de la constatarea că sistemele sociale reprezintă ceva diferit de sistemele fizice, Umpleby, principalul promotor al unei astfel de concepții, spunea: “Când teoriile despre fenomenele fizice se schimbă, presupunem că fenomenele însele nu se schimbă. De exemplu, când fizicienii si-au schimbat concepția trecând de la mecanica newtoniană clasică la mecanica cuantică, comportamentul atomilor nu s-a schimbat. Dar, când teoriile despre sistemele sociale se schimbă, sistemele sociale funcționează diferit. De exempluisteme cibernetice. O astfel de concluzie ar duce imediat la ideea că rolul de metaștiință l-au îndeplinit, în toată perioada lor de dezvoltare și probabil că îl vor mai îndeplini mult timp de acum înainte, cibernetica și teoria generală a sistemelor, structurate într-o nouă știință, deja denumită “cibernetica de ordinul trei”.

Inainte de a încerca o tentativă de a rezolva o astfel de problemă, să precizăm că cibernetica de ordinul trei, dezvoltată practic în ultimul deceniu al secolului XX, este cibernetica cu impact social, sau cibernetica sistemelor conceptuale. Plecând de la constatarea că sistemele sociale reprezintă ceva diferit de sistemele fizice, Umpleby, principalul promotor al unei astfel de concepții, spunea: “Când teoriile despre fenomenele fizice se schimbă, presupunem că fenomenele însele nu se schimbă. De exemplu, când fizicienii si-au schimbat concepția trecând de la mecanica newtoniană clasică la mecanica cuantică, comportamentul atomilor nu s-a schimbat. Dar, când teoriile despre sistemele sociale se schimbă, sistemele sociale funcționează diferit. De exemplu, teoriile lui Adam Smith, Karl Marx, John Maynard Keynes și Milton Friedman au schimbat modul în care funcționează sistemele sociale. Deci, în sistemele sociale există o circularitate sau un dialog între teorii și fenomene” (Umpleby, 2001).

Dar să vedem mai concret în ce ar consta această nouă cibernetică socială. Cel mai bine se poate observa diferența dintre vechile concepții cibernetice (cibernetica de ordinul întâi și de ordinul doi) și această nouă cibernetică apelând la un tablou comparativ ca cel din Tabelul 1.

Tabel 1. Tablou comparativ al concepțiilor ciberneticii

Dacă cibernetica de ordinul întâi este considerată cibernetica inginerească, cibernetica de ordinul doi, cibernetica biologică, în schimb cibernetica de ordinul trei apare ca fiind cibernetica socială și având, din această perspectivă, proprietăți distincte față de cele premergătoare.

Astfel, la nivel epistemic, cibernetica de ordinul trei creează cunoaștere pentru ca aceasta să fie utilizată în vederea atingerii unor scopuri umane. Ideile și teoriile sociale nu sunt altceva decât instrumente și mijloace ale schimbării sociale. Dacă vrei să perfecționezi un sistem social, să spunem o firmă, atunci elaborezi o teorie mai bună asupra modului în care ar trebui să funcționeze această firmă, după care modifici firma în concordanță cu teoria respectivă. Deși o astfel de abordare pare logică, noile teorii și idei ce apar sunt supuse unor restricții puternice, deoarece organismul social din care face parte firma se opune unui astfel de demers (restricții legale, materiale, dar și inerțiale), tinzând să prezerve vechea structură. Din această cauză, se formează o circularitate între teorie și sistemul social care determină modificarea treptată a teoriei, dar și a sistemului în acord cu teoria perfecționată. Treptat, se ajunge la un nou sistem social care corespunde mai bine scopurilor urmărite.

1.2. O redefinire a ciberneticii. Obiectul și metodele ciberneticii economice

În acest context se pune întrebarea dacă însăși cibernetica nu ar trebui redefinită ținând cont de noile sale atribute de metaștiință. O astfel de definiție ar trebui să includă, dacă nu toate, cvasitotalitatea aspectelor tratate de noile științe ale complexității astfel încât să devină foarte clară filiația acestora din cibernetică precum și obiectul care este circumscris ariei mai largi abordate de cibernetică. O astfel de definiție ar putea fi următoarea: Cibernetica este știința care studiază adaptarea sistemelor complexe la medii complexe.

Prin introducerea unei noi definiții, cibernetica nu numai că nu-și pierde identitatea, dar contribuie și mai mult la noua sinteză ce se realizează între diferite științe preocupate de studiul sistemelor adaptive complexe din diferite unghiuri de vedere. Prin natura sa intrinsecă, sistemul cibernetic nu poate fi decât un sistem complex care se adaptează permanent la medii complexe, iar cunoașterea lui se poate face numai în măsura în care utilizăm toate metodele pe care diferitele științe ale complexității le pun la dispoziție în acest scop. Deci obiectul de studiu al ciberneticii îl constituie sistemul complex adaptiv iar metodele de studiu sunt constituite din acele metode pe care diferitele științe ale complexității le-au creat și dezvoltat în vederea abordării dintr-o perspectivă sau alta a sistemelor adaptive complexe.

Acesta este și motivul pentru care credem că într-un viitor apropiat ponderea metodelor de modelare utilizate de cibernetică va înclina în favoarea modelării-bazate-pe-agenți, reușindu-se astfel depășirea situației actuale în care majoritatea modelelor utilizate astăzi în cibernetică și nu numai sunt modele-bazate-pe-ecuații. O astfel de abordare ar fi benefică pentru multe dintre sistemele studiate de cibernetică sau de diferitele științe ale complexității.

Astfel, destul de recent s-a constituit un domeniu ce se ocupă exclusiv cu studiul aplicării agenților în rezolvarea diferitelor tipuri de probleme economice, domeniu denumit Economia bazată pe agenți. Scopul acesteia este crearea de economii artificiale(virtuale) cu ajutorul unor interacțiuni economice între agenți(sisteme, subsisteme) care, la început, nu au cunoștințe despre mediul înconjurător, dar au abilitatea de a învăța observându-se apoi ce tipuri de piețe, instituții și tehnologii dezvoltă agenții, cum ei își coordonează acțiunile și se organizează ei înșiși într-o economie.

Economiile de piață precum și diferitele componente ale acestora (firme, gospodării, bănci ș.a.) sunt privite în acest cadru ca sisteme cibernetice, constând dintr-un mare număr de agenți adaptivi întreținând interacțiuni paralele locale. Aceste interacțiuni locale dau naștere anumitor regularități macroeconomice cum ar fi protocoale de împărțire a pieței și norme de comportament care, la rândul lor, au o reacție inversă asupra determinării interacțiunilor locale. Rezultatul este un sistem dinamic complicat de lanțuri cauzale recurente conectând comportamente individuale, rețele de interacțiuni și rezultate sociale. Dar acesta este tocmai sistemul cibernetic de care ne ocupăm în cadrul de față. Această carte o privim tocmai prin această perspectivă, și anume aceea a trecerii masive către utilizarea noilor tehnici și metode bazate pe agenți în cibernetică.

Economia bazată pe agenți, privită ca viitoare metodă de studiu a sistemelor adaptive și evolutive complexe formate din agenți autonomi interactivi, aduce sistemul economic în laboratoare, pentru a studia evoluția economiilor de piață descentralizate în condiții experimentale controlate. Două aspecte fundamentale decurg din aceste studii. Primul este unul descriptiv, axat pe explicarea constructivă a comportamentului global emergent. De ce apar regularități globale în aceste economii în ciuda unei planificări și a unui control de sus în jos? Cum aceste regularități globale sunt generate de jos în sus, prin interacțiunile locale repetate dintre agenți interacționând autonom? Și cum de apar aceste regularități și nu altele? Al doilea aspect este cel normativ, axat pe proiectarea de mecanisme de reglare și control. Dându-se o entitate economică particulară, existentă sau virtuală, care sunt implicațiile acestei entități pentru performanțele economiei ca un întreg? De exemplu, cum poate un protocol de piață anumit sau o reglementare guvernamentală afecta eficiența economică?

In cibernetică, trecerea la laboratorul experimental ar fi de importanță covârșitoare. Atunci s-ar putea efectiv începe cu construirea unei economii cu o populație inițială de agenți. Acești agenți pot include atât entități economice (de exemplu: investitori, bănci, consumatori ș.a) cât și entități reprezentând diferite fenomene sociale sau din mediu (de exemplu guvernul, pământul, vremea, tehnologia). Starea inițială a economiei este specificată prin precizarea atributelor inițiale ale agenților. Atributele inițiale ale unui agent pot include caracteristici asupra tipului de agent, norme comportamentale internalizate, moduri interne de comportament (inclusiv modul de comunicare și învățare) și informația stocată intern despre sine și despre ceilalți agenți din economie. Economia ar evolua apoi în timp, fără alte intervenții din afară. Toate evenimentele care pot să apară ulterior decurg din interacțiunile de tip agent – agent care au loc în timpul simulării evoluției sistemului cibernetic respectiv. Deja astfel de încercări sunt efectuate la scară de laborator în diferite țări (de exemplu Modelul ASPEN elaborat de Laboratoarele SANDIA din SUA).

1.3. Definiții ale Sistemului Adaptiv Complex (CAS)

Obiectul de studiu al ciberneticii, după cum am văzut anterior, îl reprezintă sistemul adaptiv complex (în engleză Complex Adaptiv System sau, prescurtat, CAS). În ultimii 20 de ani, studiul CAS a atras o serie de oameni de știință celebri, incluzând câțiva laureați ai premiilor Nobel, printre care Murray Gell-Man, Phillip Anderson, Keyneth Arrow, Ilya Prigogine, Thomas Schelling ș.a., provenind din diferite domenii științifice, cum ar fi: fizica, chimia, economia, matematica, ingineria, științele calculatoarelor etc.

Pașii care au condus la Științele Complexității și la formarea legăturilor acestora cu Cibernetica, în particular cu Cibernetica de ordinul trei, sunt deja cunoscuți.

În continuare, vom încerca să dăm răspunsuri la câteva întrebări esențiale, cum ar fi: Ce este un CAS? Cum apare el în economie? Ce metode pot fi utilizate pentru a studia un CAS? Ce implicații are CAS asupra ciberneticii și aplicațiilor acesteia în economie? Care sunt avantajele și dezavantajele utilizării paradigmei CAS și metodelor legate de aceasta pentru cunoaștere în general, și cunoașterea economică în particular?

Toate aceste întrebări le vom aborda cu intenția declarată de a demonstra că putem transforma cadrul teoretic al studierii CAS într-un arsenal de tehnici și metode cu ajutorul cărora diferitele CAS existente în economie să poată fi înțelese și, mai ales, să poată fi transformate atunci când acest lucru este necesar.

Ca în orice domeniu științific în plină formare, și în Științele Complexității definițiile date CAS sunt extrem de diferite. Enumerând totuși câteva dintre cele mai importante, putem determina acele proprietăți care conferă specificitate CAS în raport cu alte sisteme.

Sistemele adaptive complexe se găsesc peste tot în jurul nostru, iar științele complexității confirmă faptul că marea majoritate a sistemelor reale sunt complexe. Ecosistemele, sistemul atmosferic, traficul rutier, organizațiile sociale, grupurile teroriste, piețele ș.a. sunt toate sisteme adaptive complexe. Datorită abundenței excepționale de astfel de sisteme, a diversității lor devine destul de dificil să le definești și poate și mai dificil să încerci să stabilești acele principii și/sau proprietăți generale care le conferă specificitate în categoria mai largă a sistemelor complexe.

K. Dooley (2002) se referă la trei principii care trebuie să stea la baza definirii unui sistem adaptiv complex. Primul principiu afirmă că ordinea și controlul în astfel de sisteme sunt proprietăți emergente și nu predeterminate. Al doilea principiu specifică faptul că istoria lor este ireversibilă, iar al treilea principiu este acela că viitorul în aceste sisteme este incert. De exemplu, economiile de piață pot fi considerate sisteme adaptive complexe în raport cu principiile lui Dooley. Astfel, agenții care alcătuiesc astfel de economii (firme, gospodării, bănci comerciale, agenții guvernamentale ș.a.) dezvoltă propriile lor reguli ale jocului pentru a efectua și controla tranzacțiile ce au loc între ei. Aceste reguli ale jocului nu sunt stabilite în prealabil, dar ele sunt respectate de către noii agenți care intră în economie. Evident că aceste reguli emerg din faptul că ele sunt acceptate de către toți agenții. Controlul respectării regulilor existente se face, de asemenea, prin eliminarea de pe piață a agenților care nu le respectă. În al doilea rând, în economiile de piață nu se pot anula tranzacțiile deja efectuate. Istoria acestor tranzacții este, deci, ireversibilă. De aceea, în mediul de afaceri al acestor economii persistă lecțiile deja invățate de agenți în urma tranzacțiilor efectuate, nu numai de către ei, dar și de către ceilalți agenți în trecut. În sfârșit, indiferent de prognozele care sunt făcute privind evoluția viitoare posibilă, agenții sunt supuși unor riscuri care sunt imposibil de prevăzut în orice economie de piață, chiar și într-una foarte bine organizată sau consolidată.

S. A. Levin (2002) definește sistemul adaptiv complex pornind tot de la trei proprietăți ale acestuia:

(1) diversitatea și individualitatea componentelor;

(2) interacțiuni localizate între aceste componente; și

(3) existență unui proces autonom care utilizează rezultatele acestor interacțiuni pentru a selecta o submulțime a acestor componente pentru replicare sau consolidare (mecanism de adaptare).

Dacă primele două proprietăți sunt ușor de înțeles și acceptat, cea de-a treia proprietate implică nenumărate discuții, ea fiind însă cea care asigură unitatea de vederi în ceea ce privește sistemele adaptive complexe. După cum arată Levin, este esențial să se facă distrincție privind nivelul sau nivelele la care selecția are loc. Procesul de dezvoltare animală, de exemplu, este unul în care formele macroscopice emerg din interacțiuni microscopice, astfel că un număr de celule stem se diferențiază printr-un proces orietat de interacțiunile locale, până când se obțin organele și celelalte componente ale organismului animal. Selecția naturală este bazată pe reguli locale de interacțiune, în concordanță cu consecințele pe care diferitele reguli le au pentru fitness-ul organismului ca un întreg. În economie, un exemplu de mecanism de selecție este ,,mâna invizibilă” a lui Adam Smith care determină ,,o ordine socială binefăcătoare care emerge din consecințele neintenționale ale acțiunilor umane individuale” (Levin, 1999).

Axelrod și Cohen (1999), într-o lucrare ce a marcat în mod decisiv impunerea Științelor Complexității ca un domeniu științific major al științelor secolului XXI, propun o definiție a sistemelor adaptive complexe utilizând trei teme: varietate, interacțiune și selecție.

Toate CAS sunt alcătuite dintr-un număr mare de agenți care interacționează. Într-o economie, de exemplu, acești agenți reprezintă unitățile de bază, începând cu firmele, gospodăriile, băncile comerciale ș.a. Acești agenți sunt diferiți între ei, deci există o varietate mare de agenți, dată de proprietățile și comportamentele lor diferite. În consecință, agenții vor reacționa în mod diferit la stimulii aplicați de către alți agenți sau de mediul înconjurător.

Agenții interacționează unul cu altul, formând o rețea complexă de conexiuni și dependențe, care reprezintă, de fapt, mediul în care aceștia evoluează. Nici un agent nu poate exista în afara acestei rețele de interacțiuni, care poate fi reprezentată de interdependențe materiale, energetice, informaționale, juridice, umane ș.a. Într-o economie de piață, tranzacțiile dintre agenți pe diferite piețe, reglementarea activității diferitelor instituții (Banca Centrală, CNVM ș.a.), activitatea desfășurată de băncile comerciale pentru creditarea firmelor etc., sunt exemple de astfel de interacțiuni. Inerent, prin apariția acestor interacțiuni se formează bucle feedback pozitive, care determină creșterea, amplificarea proceselor în care sunt angrenați agenții, dar și bucle feedback negative, care le asigură acestora stabilitatea în fața multitudinii de influențe exercitate prin intermediul interacțiunilor din cadrul rețelei. Utilizând aceste bucle feedback, agenții își pot defini anumite strategii de evoluție și dezvoltare, care să le asigure un succes în raport cu ceilalți agenți, succes ce poate să meargă de la simpla supraviețuire și până la obținerea de profit.

Unii agenți întreprind o operație de selecție a acestor strategii pentru a se adapta mai bine la mediu, deci la influențele exercitate de câte ceilalți agenți. Aceasta constituie, după Axelrod și Cohen, ideea fundamentală a sistemelor adaptive complexe. Selecția celei mai bune strategii are la bază anumite criterii. Ea poate sau nu să fie un act conștient. De exemplu, selecția darwiniană și mână invizibilă a lui Adam Smith sunt mecanisme de selecție fără intervenția conștientă a agenților. Agenți cum ar fi firmele, guvernele, organizațiile economice internaționale ș.a. încearcă să selecteze strategii pentru a-și atinge scopurile proprii utilizând, în mod conștient, analize, prognoze, modele, informații de cea mai diversă natură. Astfel de sisteme se adaptează în mod permanent, proces în care însăși agenții și natura interacțiunilor dintre aceștia se modifică.

Leigh Tesfatsion (2005) definește sistemul adaptiv complex pornind de la o definiție dată sistemului complex de către Flake (1998). Astfel, conform acestuia, sistemul complex are două proprietăți:

sistemul este compus din unități interdependente;

sistemul are proprietăți emergente, deci proprietăți apărând din interacțiunile unităților care nu sunt proprietăți ale unităților individuale însele.

Arătând că introducerea unei singure definiții a sistemului adaptiv complex este dificilă, Tesfatsion propune mai multe variante, și anume:

Definiția 1: Un sistem adaptiv complex este un sistem complex care include unități reactive, deci unități capabile să prezinte sistematic atribute diferite ca reacție la condițiile de mediu schimbate.

Definiția 2: Un sistem adaptiv complex este un sistem complex care include unități orientate către un scop, deci unități care sunt reactive și care orientează cel puțin unele dintre reacțiile lor către atingerea scopurilor.

Definiția 3: Un sistem adaptiv complex este un sistem complex care include unități planificatoare, deci unități care sunt orientate către atingerea unor scopuri care încearcă să exercite un anumit grad de control asupra mediului său înconjurător pentru a facilita atingerea acestor scopuri (Tesfatrion, 2005, pag.5).

O definiție mai scurtă, dar de o mare claritate dau Plsek, Lindberg și Zimmerman (1997): ,,Un Sistem Adaptiv Complex este un sistem compus din agenți individuali, care au libertatea de a acționa în moduri care nu sunt total predictibile și ale căror acțiuni sunt interconectate astfel încât acțiunile unui agent schimbă contextul pentru alți agenți”. (Plsek ș.a.,1997, pag.2).

O astfel de definiție se poate aplica unei mari varietăți de sisteme adaptive complexe cum ar fi: piața de capital, o colonie de termite, sistemul imunitar al organismului uman, oricărei organizații umane, începând cu o întreprindere, o afacere, o echipă, un departament într-o organizație, o familie etc.

Așadar, într-un CAS, agenții operează conform propriilor reguli interne sau unor modele mentale, (scheme, roluri) diferite de la agent la agent. Altfel spus, fiecare agent poate avea propriile sale reguli privind modul în care răspunde acțiunilor pe care le exercită modul înconjurător asupra lui; fiecare agent poate, de asemenea, să aibă propria interpretare asupra evenimentelor care se petrec în mediul său înconjurător. Regulile, schemele și modelele mentale nu este necesar să fie explicite, de multe ori agenții nefiind conștienți de existența lor. De asemenea, nu este necesar ca atitudinea lor în raport cu ceilalți agenți sau cu mediul să fie rațională, logică sau conștientizată. Se observă că aceste aspecte caracterizează comportamentul uman în aproape toate sistemele sociale.

Agenții unui sistem adaptiv complex pot să împărtășească același model mental sau să aibă, fiecare dintre ei, propriul său model. De asemenea, agenții pot să-și modifice aceste modele mentale în raport cu acțiunile pe care le exercită asupra celorlalți agenți și/sau mediului.

Deoarece agenții pot să-și schimbe și, în același timp, să împărtășească același model mental, ei sunt deci capabili să învețe; comportamentul lor se poate atunci adapta în timp, atât în raport cu ceilalți agenți cât și în funcție de mediul în care evoluează.

Adaptarea înseamnă deci, în esență, că agenții și sistemele în care ei sunt încorporații co-evoluează.

Comportamentul unui CAS este emergent și acesta reprezintă un punct cheie în înțelegerea unor astfel de sisteme. Așadar, un sistem adaptiv complex reprezintă mai mult decât suma părților sale componente (sinergie). În plus, fiecare agent și fiecare CAS este inclus într-un alt sistem adaptiv complex ș.a.m.d. (ierarhie). De exemplu, un individ este un CAS; el aparține unei echipe, echipa este inclusă într-un departament al unei firme, care aparține unei industrii ș.a.m.d.; toate acestea fiind, la rândul lor, CAS între care există interacțiuni.

Un sistem adaptiv complex poate dobândi și, de regulă, și dobândește comportamente noi, care decurg din aceste interacțiuni. Deoarece interacțiunile determină apariția unor rețele, comportamentul sistemului este neliniar, ceea ce înseamnă, în esență, că modificări mici în anumite puncte ale rețelei pot determina schimbări majore în comportamentul sistemului, dar și că schimbări mari pot să nu aibă nici un efect. Datorită acestor lucruri, atunci când într-un sistem adaptiv complex se întâmplă anumite lucruri, suntem surprinși și multe dintre evenimentele care au loc în astfel de sisteme nu pot fi anticipate.

Datorită noutății și neliniarității introduse de aceste interacțiuni în comportamentele agenților care îl compun, un CAS are un comportament general care este, de regulă, impredictibil. Acest lucru presupune, în esență, că nu se poate cunoaște suficient de bine comportamentul agenților, modelele lor mentale sau rețeaua de interacțiuni care se stabilește între aceștia. Impredictibilitatea reprezintă pur și simplu, imposibilitatea de a obține o descriere detaliată a comportamentului unui sistem adaptiv complex doar pe baza analizei acestuia, sau a părților sale componente. Trebuie lăsat sistemul să funcționeze pentru a vedea ceea ce se întâmplă cu el și cu componentele sale, mai ales pe termen mediu și lung.

Totuși, în ciuda acestei impredicitibilități pe termen mediu și lung, este posibil să se obțină anumite predicții asupra comportamentului sistemului adaptiv complex pe intervale mai scurte de timp, care au șansa să fie, uneori corecte.

Un CAS este inerent auto-organizator. Ordinea, creativitatea și progresul pot emerge în mod natural din interacțiunile unui CAS; ele nu trebuie impuse din afară. Mai mult, într-un CAS, controlul este distribuit prin intermediul interacțiunilor dintre agenți; nu este deci necesară existența unui agent care să efectueze un control centralizat. Acest lucru intră în contradicție cu concepția clasică privind managementul organizațiilor, conform căreia organizarea și controlul sunt funcții de bază ale oricărui sistem de conducere, iar acesta trebuie să exercite permanent acțiuni care să mențină sau să restabilească ordinea și controlul în toate compartamentele sau părțile organizației. O astfel de concepție este tributară în mod evident concepției mecaniciste conform căreia organizația ar trebui să se comporte ca un mecanism și orice perturbație în funcționarea acestui mecanism se datorează unei defecțiuni a uneia sau mai multor componente care trebuie ,,reparate” prin intervenția unui organism sau subsistem însărcinat cu acest lucru.

În contrast cu această concepție, controlul distribuit nu necesită un astfel de organism de control centralizat. De exemplu, în cazul coloniilor de termite, acestea sunt cei mai desăvârșiți constructori de pe Terra. Ele înalță cele mai mari structuri de pe planetă, comparativ cu mărimea unei termite. Dacă omul ar fi capabil să contruiască clădiri asemănătoare cu cele ale termitelor, acestea ar trebui să aibă zeci de kilometri înălțime și ar fi capabile să adăpostească zeci de milioane de oameni. Pentru a face acest lucru, termitele nu ascultă de o conducere centrală, nu există arhitecți, constructori, transportatori sau alte meserii necesare în realizarea de construcții umane. Fiecare termită acționează local, într-un context în care celelalte termite acționează, de asemenea, local. Cooperarea dintre termite emerge dintr-un proces de auto-organizare. Dimpotrivă, multe din teoriile tradiționale despre management spun că prin acțiunea unui singur om sau a câtorva oameni se poate organiza și conduce un sistem complex.

Chris Langton denumește mulțimea de circumstanțe în care apare această emergență creativă ,,limita haosului”. Aceasta este un loc în care nu este destul de mult acord și certitudine pentru a alege următorul pas în mod obișnuit, dar nici nu există destul dezacord și incertitudine astfel încât sistemul să cadă într-o dezorganizare completă.

Putem, acum, sintetiza principalele caracteristici și proprietăți definitorii ale sistemelor adaptive complexe:

sistemele de acest tip sunt compuse din agenți individuali;

agenții au interpretări și desfășoară acțiuni bazate pe propriile lor modele mentale;

agenții pot avea, fiecare, propriul său model mental sau îl pot împărtăși cu ceilalți agenți;

modelele mentale se pot schimba; drept urmare, învățarea, adaptarea și co-evoluția sunt posibile în aceste sisteme;

interacțiunile dintre agenți și dintre sisteme sunt încorporate altor sisteme;

comportamentul sistemului în ansamblul său emerge din interacțiunile dintre agenți;

acțiunile unui agent schimbă contextul altor agenți;

sistemul poate învăța noi comportamente;

sistemul este neliniar; adică mici modificări pot conduce la schimbări majore în sistem;

comportamentul sistemului este, în general, impredictibil la nivel de detaliu;

predicțiile pe termen scurt asupra comportamentului sistemului sunt, uneori, posibile;

ordinea este o proprietate inerentă sistemului și nu trebuie impusă din afară;

creativitatea și noutatea emerg din comportamentul de ansamblu al sistemului;

sistemele sunt capabile de auto-organizare.

Evident că aceste proprietăți definitorii pot avea, în cazurile concrete ale unor sisteme adaptive complexe din realitate, o multitudine de forme de manifestare, ceea ce dă, de fapt, varietatea infinită de sisteme care alcătuiesc această realitate.

O ultimă definiție pe care o vom introduce este cea dată de E. Mitleton-Kelly (2003). Acesta consideră că un CAS este definit de zece caracteristici generice, și anume:

auto – organizarea;

emergența;

conectivitate;

interdependența;

feedbackul;

funcționarea departe-de-echilibru;

explorarea spațiului posibilităților;

co-evoluția;

istoricitatea;

dependența de traiectorie.

1.4. Exemple de sisteme adaptive complexe în economie

Piața de capital. Printre sistemele economice care au trezit un interes deosebit specialiștilor din domeniul Științelor Complexității, piața de capital ocupă un loc privilegiat. Acest lucru are o serie de explicații asupra cărora, însă, nu vom insista prea mult. După părerea noastră, acest lucru poate fi înțeles dacă ne referim la câteva caracteristici ale piețelor de capital: omogenitatea ,,produselor” tranzacționale, numărul mare de agenți de piață, istoricitatea acesteia și, nu în ultimul rând, atracția exercitată de această piață pentru cei care vor să câștige bani.

Teoria clasică privind piața de capital, dezvoltată pe baza concepției privind formarea echilibrelor de piață a lui Alfred Marshall, pornește de la ideea că se poate determina o legătură deterministă sau probalistică între cauză și efect și că această legătură poate fi previzibilă. Când o piață este supusă unui șoc exogen, cum ar fi, de exemplu, noutățile privind evoluția economiei, sistemul de piață poate să absoarbă acest șoc și să revină, după un timp finit, la starea de echilibru.

Cu toate că multe dintre teoriile ce au inspirat această concepție mecanicistă s-au modificat între timp, de exemplu principiul de nedeterminare al lui Heisenberg ce stă astăzi la baza fizicii cuantice, în economie acest progres nu s-a produs tot atât de repede. Multe dintre concepțiile care domină și astăzi economia își găsesc originea în ideile și metodele științifice bazate pe determinism și predicitbilitatea relațiilor de tip cauză-efect.

În ultimii 50 de ani, teoria piețelor financiare s-a dezvoltat pe aceeași bază, astfel încât astăzi încă ea este tributară unor ipoteze discutabile cum ar fi eficiența piețelor și raționalitatea investitorilor.

Ipoteza eficienței piețelor afirmă că prețurile activelor financiare încorporeză toată informația relevantă și că această informație este ușor disponibilă și larg răspândită, astfel că orice investitor are acces la ea și nu există posibilitate ca unul dintre ei să profite de anumite oportunități și să obțină rezultate superioare.

Altfel spus, câștigurile obținute pe piața de capital recompensează doar riscul pe care și-l asumă anumiți investitori față de alții care înregistrează pierderi fiindcă nu acceptă riscul respectiv. Ipoteza eficienței pieței nu afirmă că prețurile pe această piață ar fi corecte, ci faptul că nu există prețuri care ar fi determinate de anumite cauze sistematice, care nu ar putea fi cunoscute și utilizate de către toți investitorii.

Teoria privind formarea prețurilor, care este subsumată ipotezei eficienței pieței de capital, este construită pornind de la ipoteza că prețurile activelor financiare ar fi perfect independente unul față de celelalte. În consecință, schimbările prețurilor respective sunt determinate doar de apariția unor informații noi, neașteptate pe piață, lucru care este, de asemenea, aleator. Drept urmare, pe măsură ce investitorii primesc noi informații și le prelucrează, ei pot să anticipeze prețurile și să ia decizii care să ducă la obținerea unui profit dorit.

A doua ipoteză privește modalitatea în care investitorii iau deciziile respective și presupune că investitorii sunt decidenți raționali. Acest lucru înseamnă, în esență, că, în procesul continuu de a căuta oportunități de profit, ei rezolvă o problemă de alegere între risc și venit. Mai precis, investitorii raționali caută să obțină, din tranzacțiile de piață efectuate, cel mai mare venit pentru un anumit nivel de risc.

Testarea acestor ipoteze a demonstrat fără tăgadă faptul că ele sunt false. Cu toate acestea, teoria piețelor de capital continuă și astăzi să dezvolte modele și proceduri de lucru bazate pe aceste ipoteze. Un motiv ar fi inerția mare existentă în științele economice, iar un alt motiv l-ar constitui coerența matematică și logică a modelelor abstracte realizate, char dacă ele nu au multe puncte comune cu realitatea.

O alternativă la aceste teorii ar fi considerarea pieții de capital ca un sistem adaptiv complex. Pentru ca o astfel de schimbare de paradigmă să fie acceptabilă, trebuie demonstrat că, prin noua abordare, gradul nostru de înțelegere privind comportamentul acestor piețe crește, iar rezultatele obținute prin aplicarea metodelor și modelelor construite pe baza noii concepții sunt mai bune decât cele anterioare.

Piețele financiare, în particular piețele de capital, pot fi considerate sisteme adaptive complexe, ele fiind alcătuite dintr-o mulțime de agenți interdependenți și conectați care prezintă comportamente de grup emergente, dobândite în urma agregării comportamentelor individuale ale acestor agenți. Agregarea acestor comportamente individuale face ca sistemul să acționeze unitar în ,,punctele critice”, deci schimbările mari apar ca rezultat al acumulărilor unor stimuli reduși ca intesitate dar care, în momentul declanșării, se propagă sub formă de avalanșă.

Agenții dintr-un sistem adaptiv complex își culeg informația din mediul înconjurător, o combină cu propriile lor interacțiuni cu mediul și, de aici, rezultă propriile decizii și proceduri decizionale. Desigur că aceste decizii și proceduri vor concura unele cu altele, fiind comparate în raport cu un ,,fitness” și numai cele mai eficiente strategii de decizie vor supraviețui. Aceasta face ca, în timp, sistemul să se adapteze la schimbările din mediu și să răspundă în mod adecvat apariției unor ,,anomalii”.

Interacțiunile dintre agenți în sistemele adaptive complexe sunt neliniare. În cazul piețelor de capital acest lucru este demonstrat de faptul că, în cazul interacțiunilor cauză-efect, anumite modificări mici produc rezultate exagerat de mari. Apariția crizelor și crahurilor bursiere este o dovadă a acestui lucru.

În sfârșit, mecanismele feedback, care amplifică (pozitive) sau amortizează (negative) efectele ce apar pe piețele de capital sunt cele care determină tendințele speculative pe aceste piețe. În condițiile în care un investitor sau un grup restrâns de investitori, profitând de o schimbare de preț neașteptată, prin vânzarea sau cumpărarea de acțiuni, obțin câștiguri mai mari decât cele medii, este evidentă acțiunea unei bucle feedback pozitive. Acest proces, însă, nu poate continua mult timp deoarece alți investitori încep și ei să cumpere sau să vândă același tip de acțiune, fapt care duce, rapid, la eliminarea câștigurilor mai mari. Acționează, în acest caz, o buclă feedback negativă care stabilizează din nou piața.

Mecanismele feedback existente pe piețele de capital fac ca astfel de fenomene să aibă o viață scurtă, având succes, de regulă, acei investitori, care profită cel mai repede de oportunitățile care se ivesc datorită unor perturbații externe sau unor comportamente emergente neașteptate.

Considerând piața de capital sistem adaptiv complex trebuie să reconsiderăm întreaga concepție privind comportamentul investitorilor pe astfel de piețe. Perioade de stabilitate, urmate de schimbări rapide, existența unor puncte critice, absența oricăror mișcări regulate în evoluția indicatorilor ce le caracterizează ș.a. fac din aceste piețe sisteme pentru care este greu, dacă nu imposibil de elaborat previziuni. Din această cauză, investitorii trebuie să apeleze la un cu totul alte metode pentru a decide asupra investițiilor făcute. Practic, întreaga teorie clasică, începând cu modelele lui Markowitz, Sharpe ș.a., ar trebui reformulată, deoarece se bazează pe ipotezele probabilistice privind formarea prețurilor.

Deplasarea interesului de la modelele deductive căte cele inductive în acest domeniu este crucială. În cele mai multe situații, se constată că raționamentul pe aceste piețe este colectiv, acționând spiritul de imitație și nu judecata rațională a agenților individuali.

Trecerea la metodele bazate pe sisteme adaptive complexe este, evident, un proces dificil și numai obținerea unor rezultate mai bune în acest din urmă caz ar fi de natură să determine schimbarea de paradigmă în acest domeniu.

Treptat, aceste rezultate se acumulează, mai ales datorită posibilității de a simula activitatea investitorilor utilizând, de exemplu, modele ale piețelor artificiale de capital.

Ecosisteme digitale pentru afaceri. În ultimii ani, un nou concept a apărut și s-a dezvoltat la granița dintre biologie, ecologie, economie și lumea afacerilor: ecosistemul digital pentru afaceri (EDA). Modul în care este acesta definit și utilizat arată faptul că EDA reprezintă, de fapt, un sistem adaptiv complex. Din perspectiva biologiei, un ecosistem este: ,,Un sistem de organisme ocupând un habitat, împreună cu acele aspecte ale mediului fizic cu care interacționează” (The New Shorter Oxford English Dictionary, 1993) sau ,,O comunitate de organisme vii cu aerul, apa și celelalte resurse” (The Merriam-Webster, Third New International Dictionary of the English Language, 1986).

Așadar, un ecosistem biologic este, în primul rând, un sistem care constă din diferite organisme vii din aceeași arie sau zonă. Există interacțiuni între organisme și mediul înconjurător, format din aer, apă și resurse de hrană. Aceste interacțiuni determină anumite limite în ce privește evoluția și dezvoltarea ecosistemului.

Hanon (1997) stabilește principalele caracteristici comune sistemelor ecologice și economice. El arată că amândouă sunt sisteme dinamice, construite (structurate) pe bază organică și care au metode de producție, schimb, stocare și dezvoltare asemănătoare. Hannon introduce chiar un output net al ecosistemului, analog cu produsul intern net al sistemului economci, care poate fi utilizat pentru a măsura performanțele ecosistemului în raport cu fluxurile de substanță și energie primite din mediu.

În concepția lui Lewin (1999), comunitățile ecologice din natură cuprind specii care sunte interconectate printr-o rețea densă de conexiuni. Aceste comunități formează, la rândul lor, ecosisteme locale care au proprietățile sistemelor complexe. Lewin găsește o analogie strânsă a acestora cu comunitățile de afaceri, ceea ce explică de ce companiile, ca și organismele biologice, funcționează în cadrul unei rețele dense de interacțiuni, începând de la economia locală și până la economia globală. Ecosistemele biologice și sistemele economice, ,,sunt sisteme adaptive complexe și deci urmează aceleași legități profunde”. Cu toate acestea, există și o diferență fundamentală între aceste sisteme și anume capacitatea oamenilor de a adopta decizii conștiente, în timp ce organismele biologice nu au o conștiință de același fel. În ciuda acestei diferențe, Lewin crede că ,,o înțelegere a acelor legități din natură va conduce la o mai mare înțelegere a modului de lucru al companiilor și a economiei din care ele fac parte”. (Lewin, 1999).

Sturat Kauffman a fost preocupat în mod special de ecosistemele biologice care, după părerea sa sunt ,,nișe în mijlocul unei anumite activități”. De exemplu, când transporturile erau dominate de căruțe trase de cai, existau multe afaceri complementare cum ar fi rotării, ceaprazări (producătoare de hamuri), potcovării etc. După ce automobilul a înlocuit căruța, noi forme de activități le-au înlocuit pe cele vechi: construcția de drumuri și autostrăzi, rețele de benzinării, moteluri etc. În acest fel, ecosistemul “căruță” a fost înlocuit cu ecosistemul “automobil”. Deci co-evoluția a impus dispariția unui sistem și apariția altui sistem. Procesul de co-evoluție va putea produce ecosisteme și mai complexe cum ar fi rețele economice formate din companii din lumea înaltei tehnologii (Lewin, 1999).

Observăm totuși că, în exemplele de mai sus, este vorba de ecosisteme de afaceri, care se deosebesc oarecum de ecosistemele naturale. Mai întâi, în ecosistemele digitale pentru afaceri, agenții sunt inteligenți și sunt capabili să planifice și să-și reprezinte viitorul cu o anumită acuratețe. În al doilea rând, ecosistemele de afaceri concurează pentru a câștiga noi membri. Un astfel de comportament nu se observă în natură, ecosistemele naturale acționând uneori chiar împotriva admiterii de noi membri. În al treilea rând, ecosistemele de afaceri pot apela la anumite inovații, în timp ce ecosistemele naturale au ca scop doar supraviețuirea (Iansiti și Levien, 2004).

Așadar, între ecosisteme și sistemele economice există destule asemănări, dar și deosebiri care, însă, nu le separă ci, dimpotrivă, le pot reuni, așa cum încearcă ecosistemele digitale pentru afaceri să facă. ,,Când vom înțelege că economia este un ecosistem – nu o mașină izolată și separată de mediul său înconjurător – vom înțelege adevărurile fundamentale despre ceea ce face economia să lucreze” (Baden și Lewin, 1999).

Deci ecosistemele biologice și ecosistemele digitale pentru afaceri au o serie de proprietăți comune cum sunt: interacțiunea, interdependența, comportamentul emergent, auto-organizarea, feedbackul, neliniaritatea ș.a. De asemenea, trebuie subliniat că amândouă tipuri de sisteme funcționează ca niște organisme și nu ca o mașină. În plus, nici ecosistemele biologice și nici ecosistemele digitale pentru afaceri nu sunt optimizatoare ale propriului lor comportament. În ecosistemele pentru afaceri, firma reprezintă echivalentul organismelor din cadrul ecosistemului biologic.

Ecosistemul didgital pentru afaceri s-a impus cu putere după ce Uniunea Europeană a lansat o serie de proiecte și un program care să anuleze decalajul dintre performanțele întreprinderilor mici și mijlocii din Europa și Statele Unite. Aceste ecosisteme constau din ,,specii digitale” care ocupă un ,,mediu digital”. Speciile digitale pot fi componente și programe soft, aplicații, servicii, cunoaștere, modele de afaceri, module de învățare, cadru conceptual, arhitecturi și legislație. Mediul de afaceri include specii care se comportă precum speciile din lumea naturală, deci interacționează, evoluează și chiar st sting (Nachira, 2002).

Mitleton- Kelly (2003) vorbește și el despre ,,ecosisteme sociale” atunci când se referă la organizații și corporații din lumea afacerilor. Organizațiile co-evoluează în cadrul unui ecosistem social, deoarece co-evoluția nu poate să aibă loc în izolare. Drept urmare, un ecosistem social constă din organizații, și nu din indivizi, și de aici derivă calificativul ,,social”. Mitleton-Kelly demonstrează faptul că orice ecosistem social este un sistem evolutiv complex, deci un tip de sistem mai evoluat decât sistemul adaptiv complex.

Conceptul de ecosistem digital a fost definit de mai mulți autori, dar încă lipsește o definiție precisă și unanim acceptată. Astfel, Iansiti și Levien (2004) utilizează ecosistemul de afaceri ca pe o analogie care ajută să explicăm și să înțelegem anumite caracteristici ale lumii de afaceri moderne. ,,Credem că poate mai mult decât orice alt tip de rețea, un ecosistem biologic constituie o analogie puternică pentru a înțelege rețeaua de afaceri” (Iansiti și Levien, 2004). Acest lucru este posibil deoarece ecosistemele biologice, ca și ecosistemele pentru afaceri, sunt caracterizate de un număr mare de agenți interconectați care depind unul de altul în vederea asigurării eficienței și supraviețuirii. Speciile biologice din cadrul ecosistemelor naturale împart destinul lor cu celelalte specii în același mod ca firmele dintr-un ecosistem pentru afaceri.

După Moore (1993), agenții dintr-un ecosistem pentru afaceri ,,lucrează cooperând și concucrând pentru a susține noi produse, pentru a satisface nevoile consumatorilor și, eventual, pentru a încorpora următoarele inovații”. Deci, ecosistemele digitale își asigură necesarul de resurse atât pe competiție cât și pe cooperare. Lewin (1999) spune că este dificil să afirmi, într-un ecosistem pentru afaceri, cine este prieten și cine este dușman. Dificultatea crește deoarece această situație se schimbă pe măsură ce mediul se schimbă. Tot Lewin adaugă că poate nu interacțiunile competitive sunt importante în aceste sisteme cât întregul complex de interacțiuni.

După Iansiti și Levien (1994) există trei factori care determină succesul unui ecosistem pentru afaceri. Primul, productivitatea este factorul fundamental care, la un anumit moment, va defini succesul oricărui tip de afacere. Al doilea, orice ecosistem pentru afaceri ar trebui să fie robust. Robustețea în ecosistemele naturale înseamnă capacitatea de supraviețuire când șocurile externe sau interne din ecosistem tind să-l distrugă. În domeniul afacerilor, acest lucru înseamnă acumularea de avantaje competitive din diferite surse și abilitatea de a se transforma când mediul se schimbă. În al treilea rând, un ecosistem pentru afaceri ar trebui să aibă abilitatea de a crea nișe și oportunități pentru noile firme.

Prin apartenența lor la rețelele interconectate de companii, firmele au beneficii, dar și înfruntă noi pericole. Beneficiile includ oportunitatea de a forma alianțe și de a evolua în rețea, protejate de invadatorii potențiali. Aceeași interconectare, totuși, poate să conducă și la dezastru. ,,Când orice este conectat direct sau indirect la toate celelalte, schimbări într-o parte a sistemului se pot propaga prin interiorul sistemului și, uneori, organizațiile pot dispărea fără să greșească cu nimic. Acest tip de impredictibilitate este un aspect neplăcut al sistemelor complexe, dar dă o imagine realistă a mediului de afaceri” (Levin, 1999).

Moore definește ecosistemul digital ca ,,o comunitate economică” susținută de o bază formată din organizații și indivizi. Această comunitate economică produce bunuri și servicii de valoare pentru clienți, care sunt ei înșiși membri ai ecosistemului. Organismele membre includ, de asemenea, ofertanți, producători, competitori și alți asociați”.

Ecosistemul pentru afaceri a fost, de asemenea, definit în funcție de peisaj (landscape). Kauffman (1993) definește fitnessul peisajului ca o structură reprezentând fitnessul unui organism în mediul său înconjurător. Peisajul fitness poate fi imaginat ca un plan definit de două axe pe care se reprezintă diferiți factori de fitness, cum ar fi viteza, agilitatea, enduranța sau inteligența. Acest plan poate avea dealuri și văi în raport cu diferitele mărimi ale fitnessului asociate diferitelor valori ale factorilor de fitness reprezentați pe axe. Normal, pot fi mai mult de două axe, dar este mai ușor de reprezentat dacă această structură este gândită doar în trei dimensiuni.

Un organism sau o organizație se poate afla, la un moment dat, într-un anumit punct al peisajului fitness, dar acest lucru se poate schimba datorită schimbărilor din caracteristicile organismului sau datorită schimbărilor din mediu. Peisajul fitness reprezintă, deci, o structură dinamică pe care organismul sau organizația o parcurge neîncetat. Deși conceptul ca atare a fost dezvoltat mai întâi în biologie pentru analiza ecosistemelor biologice, el este astăzi folosit frecvent în ecosistemele de afaceri. Levin (1999 definește ecosistemul pentru afaceri ca fiind alcătuit din mai multe companii, fiecare având o anumite poziție în propriul său peisaj. Aceste peisaje se cuplează unele cu altele, astfel că schimbări într-un peisaj determină un efect asupra altor peisaje, și anume ale competitorilor, colaboratorilor și producătorilor complementari.

Iansiti și Levien (2004) văd patru roluri diferite îndeplinite de organizațiile care aparțin unui ecosistem pentru afaceri. Rolul principal îl joacă companiile care servesc ca integratori și care au un mate impact asupra întregului sistem. Totuși, aceste companii sunt în număr mic. Jucătorii de nișă, pe de altă parte, constituie cea mai mare parte a ecosistemului de afaceri. Dominatorii și proprietarii de hub sunt tipuri de organizație care atrag resurse de la sistem, dar nu procedează la fel atunci când trebuie să le și cedeze către sistem.

În concluzie, ecosistemele pentru afaceri conțin un mare număr de agenți care pot fi firme și alte organizații. Ele sunt interconectate în sensul că se influențează unele pe altele. Această interconectare se realizează prin diferite tipuri de conexiuni dintre membri. Aceste interacțiuni pot fi atât competitive cât și cooperative. Aplicarea conceptelor și metodelor sistemelor adaptive complexe în domeniul ecosistemelor digitalke pentru afaceri este o activitate aflată într-un stadiu de început dar cu mari perspective pentru a înțelege și a opera mai performant în mediile de afaceri.

CAPITOLUL 2. PROCESE FEEDBACK FUNDAMENTALE ÎN SISTEMELE ADAPTIVE COMPLEXE

Feedbackul reprezintă o caracteristică esențială a sistemelor adaptive complexe. El presupune existența unor conexiuni și inderdependențe directe și/sau mediate între agenții care se află pe un anumit nivel sau pe nivele diferite ale CAS. Prin intermediul feedbackului se transmit informații necesare proceselor de adaptare și selecție, se definesc strategii de supraviețuire și se controlează intensitatea fluxurilor dintre diferiți agenți. De asemenea, feedbackul este cel care declanșează și mediază procesele de emergență. F. Capra, referindu-se la apariția noului în sistemele complexe, arată: ,,Într-o organizație umană, evenimentul declanșator al procesului de emergență poate fi un comentariu improvizat, care să pară important persoanei care l-a făcut, dar să fie semnificativ pentru o serie de oameni dintr-o comunitate de practică. Fiindcă are semnificații pentru ei, aceștia vor dori să fie perturbabili și vor circula rapid informația prin rețelele organizației. Pe măsură ce traversează diferite bucle de feed-back, se poate ca informația să fie amplificată și extinsă, eventual într-o asemenea măsură încât organizația să nu o mai poată absorbi, în structura sa actuală. Când se întâmplă acest lucru, înseamnă că s-a atins un punct de instabilitate. Sistemul nu mai poate să integreze noua informație în ordinea sa existentă; el este forțat să-și abandoneze unele structuri, comportamente sau credințe. Rezultatul este o stare de haos, confuzie, incertitudine și îndoială; iar din starea aceasta haotică ia naștere o nouă formă de ordine, organizată în jurul unei noi semnificații. Noua ordine nu a fost planificată de vreun individ, ci s-a ivit ca rezultat al creativității colective a organizației” (F. Capra, 2004, p. 171 – 172).

2.1. Feedback-ul – definiții și proprietăți

Mecanismul feedbackului are o definiție foarte simplă: ,,influența exercitată asupra inputului de către o parte a outputului” (Golec, 2004). Cu toată această simplitate, nu trebuie subestimată importanța mecanismelor feedback și ubicuitatea acestora în oricare tip de sisteme, de la nivel micro sau macro.

Definiția de mai sus poate fi extinsă, considerând două viziuni diferite asupra feedbackului, una sistemică și cealaltă decizională.

Din punctul de vedere al abordării sistemice, mecanismele feedback au un rol important în orice sistem complex. Prin întoarcerea unei părți a outputului din nou în sistem, se obține un mecanism de reglare. Reglarea se bazează pe două mari tipuri de feedback: feedback pozitiv și feedback negativ.

Mecanismele feedback pozitive sunt acelea în care acțiunea rezultată merge în aceeași direcție ca și condiția care a determinat-o.

De exemplu, într-un sistem economic, creșterea veniturilor populației determină sporirea volumului economisiri. Creșterea economiilor la nivelul întregii economii duce la creșterea volumului investițiilor directe. Realizarea unui număr din ce în ce mai mare de capacități de producție determină creșterea numărului de locuri de muncă, deci a volumului de salarii câștigate de angajați. Acest lucru duce la o nouă sporire a veniturilor populației. Se observă că, în cadrul acestei bucle feedback, tendința este ca mărimea diferitelor variabile aflate pe conturul acesteia să crească, obținându-se, în final, o nouă creștere a variabilei care a declanșat procesul, și anume veniturile populației. Spunem că avem, în acest caz, o buclă feedback pozitivă.

O buclă feedback se numește negativă dacă acțiunea rezultată se opune condițiilor care au determinat-o. Astfel spus, dacă creșterea unei variabile a determinat activatea buclei feedback respective, atunci, după parcurgerea conturului buclei, în etapa (iterația) următoare, acea variabilă va înregistra o scădere.

De exemplu, o creștere a veniturilor populației duce la creștere economisirii. Aceasta face ca oferta de depozite bancare să crească. Datorită creșterii ofertei de depozite, rata reală a dobânzii la depozite va scădea. Acest lucru determină o scădere a volumului de depozite depuse în bănci, indivizii preferând să investească sub alte forme. Scăderea volumului depozitelor face ca veniturile populației să înceapă să se reducă. Se observă că efectul obținut după parcurgerea întregului contur al buclei feedback este opus celui inițial, deci bucla feedback este negativă.

Se observă, deci, că buclele feedback pot fi pozitive sau negative. De fapt, în sistemele adaptive, rareori se întâmplă ca o buclă feedback să se manifeste în mod clar ca un feedback pozitiv sau negativ. Aceasta se întâmplă deoarece diferitele variabile aflate pe conturul unei bucle pot să fie încorporate și altor bucle feedback care au polaritatea diferită.

Esențial, însă, este să se înțeleagă faptul că mecanismele feedback dintr-un CAS pot să se manifeste ca niște feedbackuri pozitive, caz în care ele au un efect de stimulare, de amplificare a acțiunilor pe care le determină în sistem, sau feedbackuri negative, atunci când au efecte de stabilizare, de echilibrare și de menținere a integrității sistemului în raport cu mediul său înconjurător. Ambele procese feedback sunt esențiale pentru CAS, un proces nelimitat de creștere, de dezvoltare într-o anumită direcție putând fi tot atât de distructiv ca și cel datorită pierderii stabilității sistemului, epuizării resurselor din mediu, efectelor colaterale pe care le determină asupra mediului ca și un proces în care sistemul rămâne mult timp într-o stare staționară, fără perspectivă de a induce în sistem noutatea, creativitatea și auto-organizarea.

În abordarea sistemică, mecanismele feedback sunt foarte importante pentru reprezentarea interacțiunii reciproce dintre elementele sistemului. Totuși, o astfel de abordare poate fi, într-un anumit sens, ,,endogenă”, în măsura în care părțile sistemului sunt considerate incerte, incapabile să se modifice în raport cu starea mediului lor înconjurător.

Concepția decizională privește feedback-ul ca o transmitere a informației de evaluare sau corective la sursa originală sau controloare. Această informație se poate referi la o acțiune, în eveniment sau un proces.

Dacă ne referim, de exemplu, la deciziile luate în sistemele sociale, acestea sunt bazate, în mare măsură, pe conceptul de feedback. Managerii organizațiilor încearcă să estimeze corectitudinea deciziilor adoptate în trecut observând outputul rezultat ca urmare a deciziilor adoptate și introduc corecțiile necesare.

Pentru deciziile de grup, guvernarea democratică este un exemplu de control prin feedback al legilor adoptate, corecțiile necesare fiind introduse, de exemplu, prin alegeri.

Cea mai importantă consecință a informației transmise prin feedback este influența asupra motivației și consistenței decidenților. Este, de regulă, acceptat faptul că un decident, primind un feedback pozitiv, tinde să fie motivat și să continue cursul precedent al acțiunii cu mici modificări. Dacă el se confruntă cu un feedback negativ, atunci are tendința de a pierde motivația și a căuta alte alternative pentru rezolvarea problemei.

O altă consecință importantă a feedbackului este raportul său cu învățarea. În general învățarea nu poate să aibă loc fără existența a cel puțin unui feedback. Învățarea fără feedback este asemănată cu conducerea unei mașini legat la ochi, acest lucru se poate, dar conduce rapid la apariția unui accident.

Există mai multe criterii cu ajutorul cărora putem să clasificăm, în continuare, buclele și mecanismele feedback. Astfel, un prim criteriu este simplitatea acestora: putem avea bucle feedback simple, constituite dintr-un singur feedback și bucle feedback complexe (multiple) care conțin mai multe feedbackuri, posibil de polarități diferite.

Un alt criteriu este durata; în general, feedbackul se obține imediat după adoptarea unei decizii, desfășurarea unei acțiuni sau a unui proces. Există, însă, și bucle feedback cu întârziere, atunci când informația transmisă prin buclă necesită un anumit timp până când este prelucrată și transmisă.

În funcție de sursa feedbackului, putem avea bucle feedback extrinseci, care provin din surse externe, sau bucle feedback intrinseci, care provin din interiorul sistemului.

În raport cu puterea explicativă a feedbackului, dacă feedbackul oglindește doar evoluția dinamică a problemei (deci arătând doar rezultatul unei decizii anterioare) se numește feedback al outputului. În schimb, dacă feedbackul descrie de ce problema a evoluat într-un anumit mod, se numește feedback cognitiv.

În sfârșit, în funcție de efectul sau efectele pe care le exercită bucla feedback asupra unei mărimi considerate rezultative din procesul de feedback, avem: bucle feedback multiplicator, în cazul în care efectul final se obține înmulțind variabile respectivă cu o constantă de multiplicare; bucle feedback accelerator, dacă efectul procesului feedback se exercită asupra vitezei cu care crește sau scade variabila rezultativă considerată și, în sfârșit, bucle feedback mixte (accelerator-multiplicator), caz în care viteza de modificare a variabilei respective se înmulțește, la rândul ei, cu o constantă.

Trebuie arătat că aceste clasificări se referă doar la buclele feedback elementare; în realitate însă buclele feedback sunt, de cele mai multe ori, multiple. Agenții unui CAS sunt conectați prin intermediul unei multitudini de legături și conexiuni ce formează rețele și plase în nodurile cărora se află agenții respectivi iar configurația rețelelor determină apariția a diferite bucle feedback.

De aceea, în abordarea CAS, rareori se întâmplă să vorbim de bucle feedback simple; aceste sisteme conțin adevărate mecanisme feedback care se formează în mod obiectiv, ele nefiind rezultatul unei anumite voințe umane. Apariția și funcționarea lor este determinată de necesitatea ca sistemul adaptiv complex să-și mențină stabilitatea și integritatea și, în același timp, să răspundă în mod adecvat constrângerilor și perturbațiilor de orice fel venite din mediul extern.

Aceste mecanisme feedback, denumite în abordările cibernetice ale sistemelor, mecanisme de reglare și autoreglare, fac obiectul unor multiple abordări și încercări de a le înțelege în profunzime funcționarea și efectele pe care le determină în sistemele adaptive complexe. Astfel, F. Capra, referindu-se la procesul de globalizare economică, arată că: ,,odată ce rețelele financiare globale au atins un anumit nivel de complexitate, interconexiunile lor neliniare au generat rapid bucle de feedback care au dat naștere la numeroase fenomene emergente nebănuite. Noua economie rezultată este atât de complexă și de turbulentă încât desfide orice analiză în termeni economici convenționali” (Capra, 2004, pag. 201).

2.2. Mecanisme de reglare fundamentale ale sistemelor economice

Abordarea sistemelor economice ca sisteme adaqptive complexe pune în evidență existența unor mecanisme feedback, sub forma unor lanțuri (cicluri) de dependențe cauzale între variabilele economice fundamentale. Variabile extrem de importante, cum ar fi, de exemplu, venitul/outputul sunt influențate prin intermediul mai multor astfel de mecanisme feedback, nivelul final al acestora, obținut la un moment de timp specificat, fiind rezultatul suprapunerii și întrepătrunderii dintre efectele acestor mecanisme feedback ce acționează în cadrul sistemului economic.

Aceste mecanisme feedback se formează în mod obiectiv, ele nefiind rezultatul unei anumite voințe umane, apariția lor fiind determinată de necesitatea ca sistemul economic să-și mențină stabilitatea și integritatea, răspunzând în mod adecvat constrângerilor și perturbațiilor de orice fel venite din mediul extern (alte sisteme economice, sistemul populației, sistemul social etc.), dar și de a asigura, în limitele definite de toate aceste influențe, desfășurarea proceselor de atingere a echilibrului, creșterii și ciclicității, atât de necesare în procesul general de evoluție și dezvoltare economică

Apariția și acțiunea unor astfel de mecanisme feedback de reglare și autoreglare, observate de mai mult timp de abordările cibernetice ale sistemelor economice, dar și ale sistemelor biologice, ecologice, sociale etc., este astăzi recunoscută ca fiind specifice sistemelor complexe, indiferent de natura acestora. Existența acestor mecanisme feedback nu constituie o surpriză. Economiștii cunoșteau că sistemul economic, privit ca sistem dinamic evolutiv, își creează în mod natural astfel de mecanisme de reglare și autoreglare pe care le folosește apoi pentru asigurarea stabilității și creșterii. Nici un sistem economic nu poate supraviețui fără aceste mecanisme care să-i confere un anumit loc, o anumită poziție și putere în raport cu celelalte sisteme economice sau de altă natură din mediul înconjurător. Denumite, la descoperirea lor, mecanisme accelerator-multiplicator, ele au fost reprezentate mai întâi sub forma unor scheme simple, incluzând câteva dintre variabilele economice fundamentale (venitul/outputul, investițiile, consumul, economisirea populației ș.a.), ca ulterior să se constate că aceste mecanisme sunt, de fapt, atotcuprinzătoare, extinzându-și influența și puterea prin rețele care conectează întreg organismul economic ce nu poate să existe și să reziste mult timp fără ele. Cunoașterea profundă a structurii și efectelor unor astfel de mecanisme sau efecte, cum mai sunt ele denumite (Chiarella, 2000) este extrem de necesară din perspectiva înțelegerii comportamentelor sistemelor economice, a proceselor emergente care au loc la nivelul întregului sistem macroeconomic și a rețelelor care se creează pe măsură ce sistemul economic global se extinde și se consolidează. Tot mai mulți economiști realizează faptul că ne îndreptăm către o economie mondială de tip rețea, proces accelerat de utilizarea din ce în ce mai intensă a tehnologiilor informaționale în organizarea și conducerea sistemelor economice. In acest context, rețelele globale de fluxuri financiare și informaționale tind să absoarbă și să-și subordoneze fluxurile de bunuri și servicii din cadrul economiilor naționale. Tot F. Capra arăta: „Cufundate în niște rețele globale de fluxuri financiare, guvernele sunt tot mai puțin capabile să-și controleze politicile economice naționale” (ibid., pag. 215).

Un alt motiv care determină efortul de a cunoaște și folosi aceste mecanisme și efecte privește perfecționarea continuă a metodelor și modelelor economice. De regulă, metodele dezvoltate până acum consideră economia ca o structură ierarhică, în care efectele se transmit liniar, iar mărimea influențelor pe care le determină acestea poate fi determinată cu o oarecare precizie. Drept urmare, relațiile utilizate în aceste modele sunt predominant liniare, aditiv separabile (efectele pot fi separate pe factorii de influență care intră în relațiile modelelor), iar efectele neliniare sau multiplicative sunt greu de introdus, dacă nu chiar imposibil în forma actuală a acestor modele.

Mecanismele feedback de reglare, denumite și ,,efecte” [Chiarella, C., Flaschel, P. (2000)] se pot clasifica în trei mari categorii:

i) mecanisme (efecte) multiplicator;

ii) mecanisme (efecte) accelerator;

iii) mecanisme (efecte) mixte.

Această clasificare ține seama de efectul pe care-l exercită mecanismul ca atare asupra variabilelor rezultative pe care le include. Trebuie spus că orice mecanism se formează între mai multe variabile economice fundamentale între care se stabilesc influențe orientate care determină modificarea unui nivel sau unui flux economic. Drept urmare și celelalte mărimi incluse în mecanism se modifică într-un sens sau altul ca după parcurgerea în întregime a lanțului de dependențe, o singură dată sau de un număr nedefinit de ori, efectul final obținut să se observe ca o modificare de tip multiplicativ (mărimea economică rezultativă înmulțită cu un coeficient de proporționalitate), o modificare de tip accelerator (diferența dintre două valori măsurate la momente de timp succesive ale mărimii respective, s-a modificat semnificativ) și o modificare de tip mixt, în care se suprapune atât efectul multiplicator cât și cel accelerator.

2.3. Mecanismele (efectele) accelerator

Spre deosebire de mecanismele (efectele) multiplicator, mecanismele de tip accelerator se referă la o schimbare neliniară în variabilele care alcătuiesc lanțul feedback al dependențelor cauzale. Ele satisfac așanumitul principiu accelerator, descoperit de A. Aftalion (1913) și I.M. Clark (1917), dar utilizat pentru prima oară într-un model economic de către Harrod (1936).

Astfel, în modelul de creștere Harrod – Demar, se face ipoteza că nivelul investiției din anul t, it variază proporțional cu rata de schimbare a outputului din anul t față de anul , deci:

> 0 (1)

Logica economică a acestui principiu este următoarea: dacă se dau condițiile tehnologice și prețurile relative ale factorilor de producție (munca și capitalul), atunci o anumită mărime a stocului de capital va face posibilă o anumită rată a outputului. Dacă această rată a outputului se modifică, atunci, celelalte lucruri rămânând neschimbate, mărimea stocului de capital ce contribuie la realizarea outputului se va schimba. Deoarece, prin definiție, investiția netă reprezintă cantitatea cu care stocul de capital se va modifica, rezultă că mărimea investiției dorite depinde de rata de schimbare a outputului. Aceasta este ceea ce exprimă relația (1).

Coeficientul accelerator ( reprezintă un factor care arată cât de multă investiție este indusă de o schimbare cu un procent a outputului. Acesta influențează mai departe randamentul capitalului, rata dobânzilor, rata salariului ș.a.

Mecanismele accelerator, analizate din punct de vedere cibernetic, reprezintă efecte destabilizatoare, cărora le corspund, deci, bucle feedback pozitive. Aceste efecte destabilizatoare se concretizează de regulă, în creșteri monotone nemărginite ale mărimilor variabilelor implicate într-un lanț cauzal, fie în oscilații cu amplitudini crescătoare ale acestora.

Din această cauză, mecanismele accelerator sunt însoțite de mecanisme multiplicator care, după cum știm au efecte stabilizatoare (le corespund bucle feedback negative).

Această combinație a celor două mecanisme a condus la o clasă largă de modele ale dinamicii economice, denumite module multiplicator-accelerator (vezi, de exemplu, modulul oscilator al lui Samuelson, modelul ciclurilor comerciale al lui Hicks, modelul ciclului stocurilor al lui Metzler ș.a.).

Cu toate acestea, mecanismele accelerator pot fi studiate și separat, punându-se astfel în evidență cauzele care pot determina, într-o economie, apariția unor procese și fenomene destabilizatoare, care pot induce perturbații deosebit de grave în desfășurarea în bune condiții a activității economice.

În literatură efectele accelerator sunt împărțite în trei grupe în raport cu natura variabilelor implicate. Astfel putem avea:

– mecanisme accelerator reale:

i) mecanismul Harrod;

ii) mecanismul Kaldor;

iii) mecanismul Metzler;

– mecanisme accelerator financiare;

iv) mecanismul sporului de capital: piața obligațiunilor;

v) mecanismul sporului de capital: piațaacțiunilor;

vi) mecanismul sporului de capital: piața valutară;

mecanisme accelerator mixte (reale și financiare):

vii) mecanismul comportamentului aciclic al ratei dobânzii în raport cu creditul.

Mecanismul accelerator al lui Harrod. Cel mai cunoscut mecanism accelerator este cel utilizat de Harrod în modelul de creștere Harrod-Domar. În 1948, într-o analiză a ,,Teoriei Generale” a lui Keynes, Harrod spunea: ,,Există un concept, totuși, care joacă un rol central în ,,Teoria Generală” care nu este stație în care nu va fi înțeles în mod satisfăcător până când ,,Teoria Generală” nu va fi pusă în relație cu Dinamica. Economisirea pozitivă, care joacă un rol atât de important în ,,Teoria Generală” este în esență un concept dinamic. Acest lucru este fundamental. O afacere staționară a unei zecimi din venit pentru economisire este în esență dinamică deoarece ea include o creștere continuă a uneia dintre determinanții fundamentali ai sistemului, și anume cantitatea (stocul) este capital disponibil.

Acest lucru determină, chiar dacă toți ceilalți determinanți nu se modifică, schimbări continue în valorile multor variabile dependente”.

Era, astfel, exprimat foarte clar principiul accelerator conform căruia economisirea determină creșterea investiției care duce la creșterea de capital, deci și a venitului din care se constituie economisirea. Chiar dacă rata economisirii ar rămâne aceeași, de exemplu 1/10 ca la Harrod, mărimea economisirii crește datorită creșterii stocului de capital utilizat în producție și deci a venitului / outputului care se obține.

Schematic, mecanismul accelerator Harrodian se poate reprezenta astfel:

unde s reprezintă rata economisirii.

Efectul accelerator se exercită atât timp cât acest proces nu este controlat și stopat de alte forțe economice.

În figura 2.1 se arată modul în care efectul Harrodian determină creșterea outputului. Schimbările în vânzările așteptate ale firmelor reprezintă factorul declanșator al efectului Harrodian deoarece ele duc la schimbarea ratei economisirii, deci la declanșarea lanțului cauzal descris mai sus.

Schimbările în vânzările așteptate evident că influențează direct outputul firmelor care, mai departe este utilizat pentru a satisface cererea agregată de bunuri și servicii. Dar aceasta din urmă depinde și de efectul accelerator care duce la crearea unui venit cu o rată de creștere tot mai mare la nivelul gospodăriilor. Chiar dacă rata economisirii rămând constantă, venitul utilizat pentru investiții crește și la fel se întâmplă cu venitul utilizat pentru consum. Un venit destinat consumului mai mare va face ca cererea agregată de bunuri și servicii să fie mai mare. O cerere agregată mare duce la schimbări și mai mari în vânzările așteptate ale firmelor.

Se observă că mecanismul accelerator Harrodian acționează ca o buclă feedback pozitivă, deci determină instabilitate pe termen lung. Din această cauză, în sistemele economice reale el este conectat cu efecte multiplicator care reduce cererea agregată.

Mecanismul accelerator al lui Kaldor. Acest efect a fost descoperit de N. Kaldor și utilizat de el într-un model în care se încearcă să se explice ciclul afacerilor. Ceea ce distinge acest model de celelalte apărute în jurul anului 1940 este utilizarea unor funcții neliniare care produc cicluri endogene. Mai concret, Kaldor presupune că atât curba investițiilor, I = I (Y,K), cât și curba economisirii, S = S (Y,K), dependente amândouă de venit și de stocul de capital, sunt funcții neliniare.

Neliniaritatea acestor funcții are un rol important în înțelegerea efectului accelerator Kaldorian. Logica economică a lui Kaldor este următoarea: Curba investițiilor este neliniară deoarece rata de creștere a investiției se comportă diferit în funcție de diferitele nivele ale outputului. Astfel, când outputul se află la nivele extreme (foarte mic, respectiv foarte mare), rata de creștere a investiției este foarte redusă. De exemplu, pentru un nivel al outputului foarte redus există multă capacitate de producție neutilizată, astfel că o creștere în cererea agregată va induce o creștere foarte mică a investițiilor în noi capacități de producție. Aceasta deoarece excesul de cerere poate fi satisfăcut cu capacitatea de producție existentă și în consecință rata de creștere a investiției este mică.

Atunci când outputul este foarte mare costul extinderii capacităților de producție este, de asemenea, foarte mare (paradoxul Wicksellian). Drept urmare, industriile producătoare de capacități de producție vor oferi noile capacități la prețuri foarte mari. În acest condiții, doar investițiile de înalt randament vor fi puse în practică, la celelalte investiții renunțându-se datorită prețurilor mari. Deci și rata de creștere a investiției va scădea.

În ceea ce privește curba economisirii, S după cum explică Kaldor, pentru nivele scăzute ale outputului, venitul este atât de redus încât economisirea este exclusă de deciziile gospodăriilor, care folosesc întreg venitul disponibil pentru consum. Deci rata de creștere a economisirii este redusă. În schimb când outputul este foarte mare, extravenitul gospodăriilor este utilizat pentru economisire și mai puțin pentru consum care este efectiv saturat. În consecință, se economisește o mare parte din venit deci rata economisirii este foarte mare.

Esența efectului accelerator de tip Kaldorian constă în fenomenul de acumulare de capital la un moment dat de timp. Pentru un nivel foarte stabil al outputului, dacă are loc o investiție, stocul de capital crește. Pe măsură ce acest stoc crește, au loc anumite schimbări în curbele I și S.

Datorită neliniarității curbei I, rata de creștere a investiției va scădea, deci dI ( dK < 0. Totuși, tot mai multe bunuri capitale se produc și, în consecință și producția de bunuri de consum va spori. Aceasta face ca prețurile bunurilor de consum să scadă. Pentru consumatorul individual acest fenomen este important deoarece poate utiliza mai puțin venit pentru a cumpăra aceeași cantitate de bunuri ca înainte.

În consecință, o parte tot mai mare din venit va fi economisită. Datorită neliniarității curbei economisirii, S rata de creștere a economisirii va fi tot mai mare și dS / dK > 0. Dar economisirea S determină o nouă creștere a investiției I, a stocului de capital K și deci a outputului Y.

Totuși, după cum remarcă Kaldor, acest proces accelerator este oscilant, deși oscilațiile sunt de tip exploziv.

În figura 2.2 este reprezentat efectul accelerator Kaldorian.

Mecanismul accelerator al lui Metzler. Metzler a descoperit acest mecanism în 1941 și l-a folosit într-un model de tip multiplicator care încerca să explice ciclicitatea stocurilor de produse ce formează în economie. Ideea esențială era că producătorii doresc să păstreze stocurile de produse la un nivel proporțional cu vânzările așteptate dar, datorită întârzierii dintre producție și vânzare, politica de stocare aleasă de producători poate să aibă efecte accelerator asupra economiei.

În figura 2.3 se reprezintă efectul accelerator Metzlerian și conexiunile lui cu economia reală.

Ca structură, aceasta seamănă cu mecanismul accelerator al lui Harrod, cu deosebire că politica de stocare a firmelor influențează vânzările așteptate care declanșează, mai departe, efectul accelerator. Investițiile nu mai sunt acum în capacități de producție, ci în stocuri de produse.

Efecte ale sporului de capital (Blanchard). R. Blanchard a descoperit efectele sporului de capital, care se manifestă pe diferitele tipuri de piețe financiare (piața obligațiunilor, piața acțiunilor sau piața valutară). Specificul acestor efecte este faptul că ele se mențin doar la nivelul economiei monetare, economia reală fiind neutră la acțiunea lor.

Dacă considerăm una dintre aceste piețe, să spunem piața acțiunilor, atunci cererea de active financiare pe această piață va crește odată cu creșterea randamentului activelor proprii și descrește atunci când rate ale randamentului acțiunilor deținute în proprietate de alți investitori crește. Așadar, o creștere a sporului de capital așteptat datorită deținerii în proprietate și sporirii randamentului acestora determină o creștere a cererii pentru activele financiare respective. Aceasta, la rândul ei, conduce la alte creșteri în prețul acțiunilor și deci la o nouă creștere în sporul de capital așteptat. În figura 2.4 se reprezintă efectul accelerator al sporului de capital în condițiile pieței acțiunilor.

Efecte asemănătoare pot fi puse în evidență și pe celelalte piețe financiare: piața obligațiunilor sau piața valutară.

2.4. Comportamentul anticiclic al ratei dobânzii asupra creditelor

Efectele de tip accelerator se pot regăsi în același mecanism care conectează economia reală și economia monetară. Efectele de tip accelerator sunt declanșate de o creștere a activității economice (încălzirea economiei) deci de o creștere a venitului/outputului realizat într-o perioadă dată de timp. Drept urmare, cererea de credite destinate investițiilor și consumului începe să scadă în condițiile în care atât firmele cât și gospodăriile dispun de venituri mai mari obținute ca urmare a creșterii activității economice. Costurile de căutare a creditelor vor scădea iar dobânzile la creditele acordate se vor reduce. Datorită ieftenirii creditului, volumul acestuia va crește și, în consecință, cheltuielile de consum și de investiții realizate pe seama creditelor vor crește. Activitatea economică se va intensifica în continuare, ducând la o nouă creștere a venitului/outputului disponibil dar și la creșterea venitului așteptat. Rezultatul final este o nouă creștere a venitului/outputului realizat în economie.

Denumirea de efect anticiclic este dată de faptul că în decursul manifestării procesului descris mai sus, venitul/outputul și rata dobânzii la creditele acordate au tendințe opuse de creștere și scădere, deci dacă Y crește atunci r scade și invers.

In figura 2.5 se reprezintă mecanismul accelerator financiar-monetar descris mai sus.

Efectul de transmisie al acestui mecanism este descris în modul următor:

2.5. Efecte mixte (multiplicator-accelerator)

Mai puțin abordate în literatură, efectele mixte reprezintă totuși o categorie extrem de importantă a mecanismelor feedback, ele reunind în cadrul aceleiași structuri atât un efect multiplicator cât și unul accelerator. Exemplul clasic de mecanism de tip accelerator-multiplicator este cel descris de P. Samuelson pentru economia reală.

Deoarece acest mecanism este foarte cunoscut nu îl vom mai prezenta. Vom introduce însă două alte mecanisme de acest tip, care au efecte accelerator-multiplicator. Este vorba despre:

i) efectul de portofoliu; și

ii) efectul de venit disponibil.

Efectul de portofoliu (avuție). Acest efect se manifestă ca urmare a creșterii avuției reale din economie, fapt pentru care se mai numește și efect de avuție. Acumularea de avuție schimbă permanent structura portofoliului deținut de fiecare gospodărie din economie. Pe ansamblu, această acumulare schimbă deci portofoliul la nivelul întregii economii. Evident că cea mai volatilă componentă a acestui portofoliu sunt banii, în consecință acumularea de avuție reală duce la creșterea balanțelor monetare reale ale populației.

Avuția se acumulează la nivelul gospodăriilor prin intermediul activelor financiare (obligațiuni, acțiuni, bonuri de tezaur ș.a.) sau a părților din investițiile directe deținute în proprietate. Creșterea balanțelor monetare reale va duce la creșterea cererii de astfel de instrumente de economisire și, în consecință, la o creștere a ratei dobânzilor pe piața financiară.

Gospodăriile vor reacționa la creșterea avuției financiare concomitent cu creșterea dobânzilor economisind mai puțin și cheltuind mai mult pentru bunuri de consum și pentru bunuri de investiții. Un nivel mai înalt al avuției reduce deci nevoia de a economisi până când se atinge un plafon al avuției, care permite consumatorilor să cumpere mai multe bunuri de consum curent. Creșterea cheltuielilor de consum și de investiții, unele dintre ele făcute pe seama creditelor duce la creșterea cererii agregate care determină, la rândul său, creșterea producției (outputului).

In figura 2.6 se reprezintă efectul de portofoliu (avuție).

Efectul de avuție se poate exercita și în alte moduri. Dacă Banca Centrală reduce rata dobânzii, atractivitatea obligațiunilor ca investiții financiare se reduce. In schimb, crește atractivitatea acțiunilor diferitelor firme. Mulți investitori încep să cumpere mai multe acțiuni și mai puține obligațiuni. Creșterea cererii de acțiuni sporește prețul acestora pe piața de capital. Dar prețuri mai mari pentru acțiuni înseamnă o avuție financiară mai mare a gospodăriilor. Această avuție mai mare duce la creșterea cheltuielilor pentru bunuri de consum. Creșterea prețului de piață al acțiunilor are efecte și asupra cheltuielilor de investiții. După teoria lui Tobin, o firmă își poate extinde capacitatea de producție în două moduri principale: cumpărând noi bunuri capitale sau cumpărând capacități de producție deja existente. Dar costul unei firme reprezintă tocmai prețul de piață al acțiunilor firmei respective, iar costul unei noi investiții reprezintă costul noilor bunuri capitale introduse în firmă. Pe măsură ce prețul acțiunilor crește, costul firmelor care sunt de vânzare crește. Deci întreprinderile care doresc să-și extindă capacitatea de producție sunt mai tentate să investească în bunuri capitale nou produse decât să cumpere firme deja existente. Schematic, efectul de transmisie exercitat de avuție poate fi reprezentat astfel:

Aici Wn este avuția nominală iar Md cererea nominală de active financiare (bani, obligațiuni, acțiuni etc.).

Efectul de venit disponibil. Un ultim efect pe care îl vom prezenta este cel de venit disponibil. Acesta se constituie la nivelul gospodăriilor din venitul total după plata taxelor și scăderea efectelor pe care le are inflația asupra avuției gospodăriilor. Dar rata curentă a inflației nu este încă cunoscută în momentul utilizării venitului disponibil, de aceea gospodăriile își determină venitul disponibil utilizând rata așteptată a inflației, pe care o estimează pe baza evoluției prețurilor observate pe piața bunurilor și serviciilor. De aceea o creștere a prețurilor pe această piață duce la creșterea ratei așteptate a inflației, dar și la o scădere a venitului disponibil. Ca o consecință directă a acestui lucru, cheltuielile pentru bunuri de consum vor diminua, ceea ce va duce, în timp, la scăderea nivelului activității economice. Drept urmare, oferta de bunuri de pe piața bunurilor și serviciilor se va reduce, ducând la o nouă creștere a prețurilor, deci la o rată crescătoare a inflației așteptate.

Deși efectul pare destul de simplu, el are consecințe profunde asupra alocării resurselor destinate reluării ciclului economic. Aceasta deoarerce din venitul disponibil se constituie fondul destinat cheltuielilor de consum, dar și cel destinat economisirii. Dacă venitul disponibil scade, atunci și economisirea se va reduce, făcând ca, în decursul timpului, cheltuielile destinate investițiilor să se reducă. Aceasta va afecta, evident, nivelul activității economice, determinând o nouă reducere a venitului/outputului realizat.

In figura 2.7 este reprezentat schematic efectul de venit disponibil.

Aici venitul disponibil, Yd se determină prin relația :

Se observă existența a două bucle de reglare, una multiplicator, prin mintermediul cheltuielilor de consum, iar cealaltă accelerator prin intermediul economisirii și acheltuielilor de investiții. Mai sus T repreezintă impozitele și taxele iar Wn este avuția nominală.

Modelarea acestor mecanisme feedback trebuie să pornească de la existența în cadrul loe a unor bucle feedback ce determină lanțuri de efecte observabile asupra activității economice. Influențarea nivelului activității economice, reprezentat în modelele dinamice prin evoluția venitului/outputului se poate face utilizând interacțiunile puse în evidență dr fircare mecanism în parte.

Studiul efectelor feedback fundamentale și a influenței lor asupra modelării sistemelor economice este destul de recent, deși efectele respective se cunosc de multă vreme. Dacă în modelele inițiale ele apăreau isolate, încercând să introducă anumite procese și fenomene observate în realitatea economică, după anul 2000 s-a înțeles din ce în ce mai clar că ele fac parte din mecanismul general de reglare și autoreglare al economiei naționale și că neglijarea lor atunci când se elaborează modele macroeconomice nu face decât să simplifice nepermis de mult această realitate.

De aceea, a apărut o tendință de a reformula multe dintre modelele dinamicii macroeconomice prin prizma descoperirii și reprezenntării în aceste modele a mecanismelor feedbakc fundamentale și a derivatelor acestora. Asocierea dintre o structură clară a sistemului economic, în care să apară principalele subsisteme, conexiunile dintre acestea și mecanismele feedback asociate lor, duce la un avans însemnat în cercetarea sistemelor cibernetice din economie. Pot fi înțelese astfel mai bine anumite legități și principii de funcționare, se pot reprezenta și modela mai corect principalele influențe care există la nivelul sistemelor respective și se deschide o nouă perspectivă asupra modalităților prin care se pot orienta și influența diferitele sisteme și procese.

CAPITOLUL 3. AUTOORGANIZARE ȘI EMERGENȚĂ ÎN SISTEMELE ADAPTIVE COMPLEXE

Unele din proprietățile cele mai uimitoare și, în același timp, cele mai puțin elucidate ale sistemelor adaptive complexe sunt auto-organizarea și emergența. Emergența și auto-organizarea spontană ale unor noi structuri sunt ușor de observat, de exemplu, în viața de zi cu zi sau în condiții de laborator. Poate cel mai citat exemplu îl reprezintă efectul de cristalizare a apei în fulgii dă zăpadă, fulgi care au, fiecare, forme simetrice distincte, deși numărul lor este uriaș. Dar emergența este o proprietate universală în sistemele vii, organizații și sisteme economice și sociale, cărora le conferă calitatea de a manifesta caracteristici și comportamente cu totul noi, care nu se întâlnesc la nici unul dintre elementele componente. De asemenea, aut-organizarea poate fi definită ca ,,oarecare spontană a unei noi structuri coerente globale a CAS plecând de la interacțiunile locale dintre agenți” (Heylighen, 2003). Altfel spus, apare o nouă structură sau patern, fără ca acestea să fie impuse de un agent exterior.

Un astfel de fenomen prin care se crează spontan, fără intervenții exterioare, ceva nou, distinct față de cea ce a fost în sistem, contrazice viziunea mecanicistă prin care elementele componente pot fi aranjate, de fiecare dată, în aceeași ordine particulară, fără existența căreia sistemul însuși nu poate funcționa. Dar pentru sistemele complexe, aranjarea părților componente în structuri atât de diverse duce cu gândul la existența a ceva necunoscut, la o forță inteligentă care să se ocupe de un astfel de proiect.

O astfel de forță, într-adevăr, există și ea este confirmată de cea de-a doua lege a termodinamicii (Clausius) care, în esență, spune că într-un sistem închis entropia poate doar să crească și nu se diminuează niciodată. Deci pentru a înțelege auto-organizarea, ar trebui să plecăm de la termodinamică.

Ilya Prigogine a început studierea a ceea ce a denumit structuri disipative încă din 1955. El și-a ales ca obiect de studiu celulele Bénard, care prezintă auto-organizare dinamică. El a observat că aceste structuri care sunt, în mod necesar, sisteme deschise deoarece energia și/sau materia le străbat continuu, generează entropic, dar această entropie este disipată, sau exportată în afara sistemului. Acest lucru duce la creșterea propriei organizări, cu costul creșterii dezordinii în mediul înconjurător. Un astfel de sistem respectă cea de-a doua lege a termodinamicii, dar reușește să-și mențină sau chiar să-și crească gradul de organizare transmițând în mediu (deci către alte sisteme) excesul de entropie. Un astfel de comportament este frecvent întâlnit la organismele vii care iau energie și materie din mediu sub forma luminii și hranei și o cedează apoi sub formă de produse reziduale care au o entropie mai mare decât cea primită inițial. În acest mod, aceste organisme își reduc entropia internă, contracarând, pentru o perioadă de timp, dezordinea care o împiedică acțiunea celei de-a doua legi a termodinamicii.

Cu toate acestea, exportul de entropie nu explică de ce și cum are loc auto-organizarea.

Tot Prigogine a observat că auto-organizarea are loc, de regulă, în sistemele neliniare care funcționează departe–de–echilibru.

Marele cibernetician britanic W. Ross Ashby a fost preocupat în cel mai înalt grad de înțelegerea și definirea auto-organizării. El formulează un ,,un principiu al auto-organizării” (1954). Conform acestui principiu, un sistem dinamic, indiferent de structura acestuia, tinde întotdeauna să evolueze către o stare de echilibru, pe care astăzi o denumim atractor. Acest lucru este de natură să reducă incertitudinea privind starea sistemului și, în consecință, entropia asociată acestuia. Dar acest lucru înseamnă auto-organizare. Echilibrul care rezultă poate fi, atunci, interpretat ca o stare a sistemului în care diferitele părți componente ale acestuia (agenți, subsisteme ș.a.) sunt reciproc adaptate.

Un alt cibernetician cunoscut, H. von Foerster, formulează așa-numitul principiu al ,,ordinii apărută din zgomot”. El observă că, în mod paradoxal, cu cât perturbațiile aleatoare (zgomotele) din mediul înconjurător sunt mai mari, cu atât mai repede sistemul se auto-organizează (produce ,,ordine”). Explicația acestui lucru este simplă: cu cât într-un sistem se va deplasa mai dezordonat prin spațiul de stare, cu atât mai rapid el va tinde către un atractor. Dar mișcarea dezordonată a sistemului poate fi determinată prin inducerea de perturbații (zgomote) care reflectă influențele exercitate de mediul înconjurător asupra sistemului.

De la aceste principii s-a trecut, în anii ’60 la elaborarea unor aplicații practice. Printre aceste aplicații se numără rețelele neuronale, care reprezintă modele ale modului în care neuronii din creier interacționează. Ele pornesc de la modelul neuronului, construit de McCallum și Pitts în lucrarea lor ,,A Logical Calculus of the Ideas Immanent in Nervous Activity”, apărută încă din 1943. În rețelele neuronale nu există un control centralizat al proceselor care sunt modelate, acestea evoluând doar pe baza conexiunilor directe și indirecte dintre neuronii și nivelele neuronale care le alcătuiesc. Rezultatul final poate fi reprezentat sub forma unor modele complexe de comportament.

O altă aplicație în care comportamentul colectiv spontan se produce ca urmare a interacțiunilor locale dintre agenți îl reprezintă lumea animală. Stolurile de păsări, bancurile de pești, roiurile de albine sau turmele de reni reacționează după principiul auto-organizării. Atunci când apare un pericol iminent sau mediul înconjurător se modifică dramatic, indivizii care alcătuiesc formațiunile de mai sus acționează într-un mod sincronizat care face ca pericolele implicate de modificarea condițiilor din mediu să fie reduse la minimum.

Simularea pe calculator a comportamentului roiurilor de albine sau stolurilor de păsări arată că indivizii ce le compun acționează după câteva reguli foarte simple, cum ar fi, de exemplu, păstrarea unei distanțe minime dintre indivizii și urmarea unei direcții medii, pornind de la mișcările vecinilor imediați. Pornind de la aceste reguli simple de comportament local, obținem un comportament emergent coerent la nivelul întregului sistem.

Studiile făcute asupra unor astfel de sisteme sunt extrem de utile pentru a înțelege și explica ceea ce se întâmplă în CAS din economie. De exemplu, efectul de imitație, observat în cazul mulțimilor de investitori de pe piețele financiare, este asemănător comportamentului de turmă (hoarding).

Prin simulare pe calculator se poate reproduce, de exemplu, comportamentul unui stol de păsări și înțelege mai bine cum acționează grupurile mari de oameni atunci când efectuează tranzacții financiare, merg la cumpărături în hipermarketuri, iau parte la o selecție pe piața forței de muncă ș.a.

Aceste simulări se realizează utilizând, de regulă, automate celulare care sunt, în esență, modalități de reprezentare a evoluției unei mulțimi finite de entități între care există interacțiuni și reguli de comportament foarte simple.

Astfel de simulări pot duce la obținerea unor comportamente extrem de complicate, care se apropie de cele întâlnite în sistemele biologice, în ecosisteme sau organizații.

3.1. Caracteristicile sistemelor complexe auto-organizatoare

Cercetările întreprinse asupra sistemelor adaptive complexe în ultimii ani au evidențiat un număr de trăsături caracteristice, care disting sistemele auto-organizatoare de sistemele mecanice tradiționale, studiate de fizică sau disciplinele inginerești.

De-a lungul timpului, oameni de știință cunoscuți din domeniul științelor complexității au abordat problema auto-organizării, conturându-se ideea că sistemele complexe, pentru a putea fi și adaptive, trebuie neapărat să aibă și capacitatea (proprietatea) de auto-organizare.

Astfel, marele biolog și fondator al Științelor Complexității, Stuart Kauffman, a studiat dezvoltarea organismelor și ecosistemelor utilizând intensiv simularea pe calculator. El a încercat să înțeleagă în ce mod rețelele de gene, care se activează sau se inhibă reciproc, pot da naștere unor organe și țesuturi diferențiate în cursul evoluției embrionare. Aceste cercetări l-au condus, treptat, către abordarea tipurilor și numărului de atractori care se află în rețelele Booleene cu care se pot reprezenta rețelele de conexiuni dintre gene. El a arătat că auto-organizarea rezultată din aceste rețele este un factor esențial al evoluției, împreună cu selecția Darwiniană. De fapt, cele două mecanisme ale evoluției sunt complementare, unul asigurând diversificarea formelor de viață autonome, iar celălalt specializarea acestora în raport cu condițiile de mediu variabile.

John Holland, un alt om de știință, cunoscut în domeniul Științelor Complexității, încercând să înțeleagă mai bine mecanismele prin care organismele biologice se adaptează la condițiile variabile de mediu, a fondat teoria algoritmilor genetici.

Aceștia, utilizând o serie de operații specifice geneticii, cum sunt selecția, mutația, recombinarea, a simulat pe calculator modul în care pot să apară noi forme de organizare atât în organismele vii cât și în organizații.

Astăzi, algoritmii genetici sunt utilizați în multe domenii pentru a reprezenta modul în care evoluează sistemele ecologice, biologice, economice sau umane.

Lucrările lui Kauffman și Holland au prefigurat apariția unei noi discipline în cadrul Științelor Complexității, și anume Artificial Life. Această disciplină, al cărei inițiator a fost Chris Langton, are ca principal obiect de studiu dezvoltarea unor programe pe calculator care imită comportamente ale organismelor vii, cum ar fi reproducerea, sexualitatea, co-evoluția, competiția, confruntarea armată ș.a.

Treptat, studiile întreprinse au dus la conturarea acelor caracteristici fundamentale care definesc auto-organizarea și o deosebesc de alte proprietăți ale CAS.

Principalele caracteristici ale sistemelor auto-organizatoare sunt următoarele:

1) Ordinea globală rezultă din interacțiunile locale;

2) Controlul distribuit;

3) Robustețe (reziliență);

4) Neliniaritate;

5) Închidere organizațională;

6) Dinamică departe-de-echilibru;

7) Bifurcație și haos.

3.2.Emergența sistemelor adaptive complexe din economie

Conceptul de emergență are încă un sens echivoc în știință. Uneori el este folosit ca o explicare a apariției unor proprietăți coerente globale în orice sistem care se compune din părți sau elemente având comportamente observabile la nivel local. Alteori el este utilizat pentru a denumi ceea ce nu poate fi explicat în comporamentul sau evoluția unui sistem. În Științele Complexității, emergența apare ca noțiunea ce denumește noile proprietăți coerente care nu sunt predictibile dacă analizăm proprietățile izolate ale părților unui sistem, proprietăți ce apar atunci când abordăm sistemul la nivel global.

Noutatea și coerența noilor proprietăți sunt condiții esențiale pentru a recunoaște emergența acestora într-un sistem adaptiv complex. În legătură cu acest aspect, se pun două întrebări esențiale, și anume:

– Cum se poate ca un nou lucru să apară, dacă el nu poate fi prevăzut din proprietățile componentelor din care este constituit sistemul?; și

– Ce conferă coerență unor proprietăți decurgând din comportamentul și funcționarea unui număr mare de părți, astfel încât acestea să se manifeste la nivelul întregului sistem?

Emergența este direct legată de auto-organizare, ea manifestându-se cu precădere în timpul sau ca o consecință a procesului de auto-organizare. Datorită acestui lucru, proprietățile emergente sunt cele care determină auto-reglarea și menținerea coeziunii unui sistem auto-organizator în fața entropiei induse de acțiunea mediului înconjurător.

Tipurile principale de emergență. Searle (1992) distinge două tipuri de emergență: ontologică și reprezentativă. Emergența ontologică permite explicarea modului în caere sistemele pot exista într-o lume dominată de cea de-a doua lege a termodinamicii și de o microfizică închisă cauzal. Emergența reprezentativă se referă la dezvoltarea teoriilor despre lucrurile pe care suntem în stare să le observăm și să le explicăm în lumea reală.

Cariani (1991, pag. 776) adaugă celor două tipuri și emergența computațională, în care “forme globale complexe pot să apară din interacțiuni computaționale locale”, deci modelând procese similare celor care, în sistemele reale, pot produce proprietățile emergente observate. De exemplu, în automatele celulare pot să apară forme complexe ca urmare a aplicării unor reguli de calcul simple, echivalente interacțiunilor locale din cadrul sistemelor reale.

Holland (1995, 1998) demonstrează proprietățile sistemelor adaptive complexe utilizând automatele celulare și arată că agregarea și auto-mentenanța sunt relevante pentru studiul emergenței în astfel de sisteme. Agregarea este definită ca o funcție ce depinde de ierarhia organizațională a sistemului, iar auto-mentenanța presupune menținerea unei coerențe continue a sistemului obținut în urma agregării, în ciuda fluxurilor de resurse dintre părțile agregate, precum și a apariției și dispariției unora dintre ele.

Cele două proprietăți emergente de mai sus apar frecvent în cazul sistemelor complexe din economie. Agregarea apare atunci când din subsisteme și componente de natură diferită aflate la nivel microeconomic, cum ar fi firme, gospodării, bănci, piețe de natură diferită etc. se formează un sistem macroeconomic. Acesta are proprietăți și comportamente diferite de cele ale componentelor sale, oricare ar fi acestea. La fel, auto-mentenanța este prezentă în sistemul macroeconomic astfel obținut, întrucât coeziunea acestuia se păstrează, deși între firme, gospodării, bănci circulă fluxuri de materiale, produse, forță de muncă, bani ș.a., fluxuri ale căror intensități și direcții sunt determinate de piețe. De asemenea, unele firme dau faliment, altele intră în economie (sunt nou înființate), unele gospodării apar iar altele dispar, iar băncile sunt înființate și dau faliment fără ca coeziunea sistemului macroeconomic să fie afectată sau proprietățile emergente ale acestuia să se schimbe.

Caracteristicile sistemelor emergente. Intuitiv, emergența poate fi cel mai bine înțeleasă ca un salt care apare pe un nivel ierarhic al structurii organizaționale a unui sistem, salt ce determină ca subsistemele, părțile și componentele aflate pe acel nivel să devină coerent organizate și să poată fi caracterizate ca fiind ceva nou, diferit de situația inițială. Studiul emergenței presupune, în acest context, elucidarea cel puți a următoarelor probleme (Jones, 2002):

– cum se formează nivelele ierarhice noi într-un sistem pe baza unor componente aflate deja pe un anumit nivel ierarhic inferior;

– cum se pot stabili și descrie limitele care separă diferitele nivele ale unui sistem; și

– cum o mulțime de părți componente poate să capete coerență pentru a forma nu nou nivel ierarhic.

Sistemele emergente pot fi definite ca acele sisteme adaptive complexe care:

a) produc noutate – începând cu un moment de timp inițial, cel al emergenței, noua structură formată din constituenții unui sistem produce sau reprezintă ceva nou, care nu exista în forma respectivă înainte de emergență.

b) sunt impredictibile – noile proprietăți sau comportamente obținute în urma emergenței nu puteau fi prevăzute înainte ca emergența să aibă loc.

c) asigură coerență, integritate – obiectele și componentele sunt ținute împreună de interacțiuni cauzale ce asigură unitatea lor organică, ceea ce face ca noua formă organizațională apărută să acționeze coerent și să reziste la perturbații interne și externe.

d) determină auto-mentenanța – noua formă este stabilă în raport cu variațiile mediului înconjurător precum și cu modificările ce au loc în propria structură internă.

e) sunt asimetric cauzale – proprietățile noi care sunt revelate în urma emergenței sunt determinate doar “de jos în sus”, fără să se observe apariția unor noi proprietăți emergente “de sus în jos”.

Deci emergența reprezintă, în ultimă instanță, o problemă de organizare și, în consecință, taxonomia utilizată în descrierea relațiilor organizaționale este cea mai portivită pentru a descrie drumul unei mulțimi de componente ale unui sistem către coerență și integritate, ceea ce le dă posibilitatea în continuare să se comporte ca un întreg.

Emergență și organizare. Organizarea părților sau constituenților unui sistem este rezultatul relațiilor care se creează între componentele lumii fizice (reale) sau virtuale. De exemplu, emergența sistemului macroeconomic se produce ca urmare a relațiilor materiale, energetice, informaționale, umane etc. care există între subsistemele componente ale sistemului respectiv și între acestea și alte componente aflate în mediul înconjurător. Proprietățile emergente ale sistemelor simulate pe calculator (de exemplu, în cazul automatelor celulare) derivă din regulile stabilite ca existând (virtuale) între componentele sistemelor respective.

Așadar, emergența depinde de aceste relații reale sau virtuale care există între părțile componente ale unui sistem și de modul în care acestea induc o anumită ordine în sistem. Trebuie spus, însă, că ordinea indusă în procesul de emergență diferă de ordinea preexistentă în sistemul emergent. Este necesar ca aceasstă ordine să determine sau să impună apariția unui nou nivel ierarhic care să se comporte coerent în continuare și care să fie clar delimitat de vechea structură a sistemului respectiv. De asemenea, acest nou nivel trebuie să aibă limite clar stabilite și să dezvolte regiuni de stabilitate în cadrul cărora perturbațiile care afectează elementele sau limitele să nu ducă la disoluția nivelului nou apărut.

Această stabilitate în integritate este cea care asigură sistemului condițiile de apariție a emergenței, altfel spus, o nouă ordine la un nivel ierarhic superior.

Relațiile organizatoare care apar în procesul de emergență reprezintă rețele complexe de interdependențe între părțile sau componentele sistemului, mergând de la relațiile care se stabilesc între entitățile bio-chimice din cadrul unei celule și până la raporturile complexe dintre indivizi din cadrul unei societăți. Studiul unor astfel de rețele sociale complexe, indiferent de locul în care apar și de natura lor fizică, poate duce la înțelegerea mai profundă a emergenței ca procesul fundamental prin care în natură, economie sau societate apar noi sisteme, având proprietăți și comportamente distincte, ceea ce conferă lumii în care trăim infinita sa varietate și diversitate.

CAPITOLUL 4. ECONOMIA DE PIAȚĂ – SISTEM ADAPTIV COMPLEX

La nivelul macroeconomic, economia poate fi privită ca un sistem dinamic complex compus dintr-o multitudine de subsisteme (gospodării, firme, piețe, instituții publice, bănci, ș.a.) legate între ele prin conexiuni directe și indirecte de diferite tipuri (legături materiale, informaționale, financiare, energetice, umane), fiecare subsistem având o evoluție și obiective proprii care sunt însă condiționate de realizarea unui obiectiv general comun, și anume bunăstarea socială.

În abordarea cibernetică a economiei la nivel macroeconomic trebuie să pornim de la cunoașterea acestor sisteme și a modului în care ele interacționează în procesul de realizare a scopurilor proprii și a obiectivului general. Astfel, gospodăriile, firmele, băncile comerciale, diferitele instituții publice care, la nivel microeconomic, pot fi considerate ca sisteme separate (individuale), având structuri distincte, relații diferite cu mediul și obiective proprii, formează la nivel macroeconomic sectoare (sisteme) care au proprietăți și obiective emergente, decurgând din funcționarea simultană a multitudinii de sisteme de același tip la nivel microeconomic.

Putem introduce, astfel, următoarele sectoare (sisteme) pe care le regăsim în structura generală a sistemului cibernetic al economiei naționale:

sectorul gospodăriilor;

sectorul firmelor (privat, productiv);

sectorul public (guvernamental);

sectorul extern;

sectorul financiar.

Fiecare dintre aceste sectoare este alcătuit din mulțimea de sisteme cibernetice individuale pe care le regăsim la nivel microeconomic, dar ele nu reprezintă pur și simplu suma acestor sisteme microeconomice. Proprietățile sectoarelor(sistemelor) la nivel macroeconomic se obțin, în primul rând, prin agregarea caracteristicilor sistemelor de la nivel microeconomic și, în al doilea rând, prin emergența comportamentelor sistemelor microeconomice către un comportament general al sectorului (sistemului) corespunzător de la nivelul macroeconomic.

Aceste sectoare (sisteme) formează economia națională numai în măsura în care ele sunt interconectate prin piețe. Piața la nivel macroeconomic reprezintă un sistem agregat, format dintr-o multitudine de piețe concrete, existente la nivel microeconomic. Ca oricare piață, și piața la nivel macroeconomic există numai în măsura în care pe aceasta se constituie simultan cererea și oferta. Numai că, la nivel macroeconomic, vorbim de o cerere agregată și o ofertă agregată, obținute prin cumularea cererilor individuale și a ofertelor individuale, formate pe piețele microeconomice corespunzătoare. In raport cu natura piețelor individuale, putem vorbi despre următoarele piețe la nivel macroeconomic:

piața agregată a bunurilor și serviciilor;

piața factorilor de producție;

piața financiară.

Aceste piețe cu cel mai înalt nivel de agregare sunt, la rândul lor, formate din alte piețe agregate. De exemplu, piața factorilor este formată din piața reselor și piața forței de muncă, piața financiară din piața monetară, piața de capital, piața valutară etc.

Fiecare piață macroeconomică dispune de un mecanism prin intermediul căruia se formează prețul de piață. Acest preț de piață are un rol esențial în determinarea direcției și intensității fluxurilor dintre sectoarele(sistemele) macroeconomice. Se poate spune că sistemele macroeconomice, împreună cu piețele alcătuiesc mecanisme cibernetice de reglare și autoreglare ale întregii economii naționale.

Modelarea funcționării unor astfel de mecanisme de reglare a economiei se poate face utilizând diferite metode și instrumente cum ar fi:

modele de simulare evolutivă;

modele bazate-pe-agenți ș.a.

Cu ajutorul unor astfel de modele putem înțelege mai bine logica funcționării sistemului economiei naționale, modalitățile prin care se poate interveni în dinamica proceselor și fenomenelor economice care se produc la acest nivel și etapele ce trebuie parcurse pentru realizarea obiectivului economic general, creșterea bunăstării națiunii.

Să prezentăm, mai întâi, sectoarele pe care le întâlnim la nivel macroeconomic. Vom explicita comportamentul și rolul fiecărui sector și vom evidenția principalele interdependențe pe care sectoarele le formează între ele prin intermediul piețelor precum și legăturile dintre sectoare și alte sisteme din mediul înconjurător.

4.1 Sectorul (sistemul) gospodăriilor

Sectorul gospodăriilor la nivel macroeconomic poate fi privit ca fiind alcătuit din totalitatea sistemelor cibernetice ale gospodăriilor individuale(consumatorilor) de la nivel microeconomic. Dar sectorul gospodăriilor nu reprezintă suma algebrică a gospodăriilor menționate. Din combinarea comportamentelor gospodăriilor individuale rezultă un comportament agregat al sectorului gospodăriilor la nivel macroeconomic, ca rezultat al funcționării simultane și interdependente dintre milioane de gospodării existente în economia națională.

Într-o economie națională în care proprietatea privată este dominantă, factorii de producție (inclusiv munca) sunt, în general, fie în proprietatea directă a indivizilor din cadrul gospodăriilor, fie le aparțin indirect prin intermediul acțiunilor pe care aceștia le dețin și care la conferă calitatea de proprietari ai întreprinderilor. Deținând în proprietate acești factori, indivizii (gospodăriile) le oferă spre închiriere celorlalte sectoare, primind în schimb venituri (salarii și alte beneficii salariale, dobânzi, rente și dividende etc.). Gospodăriile mai pot să primească venituri – numite transferuri sau plăți transferabile – ce nu sunt legate direct de calitatea lor (sau a indivizilor care fac parte din ele) de proprietari ai factorilor de producție din economie. Astfel de venituri sunt ajutoarele sociale, pensiile, bursele ș.a.

Veniturile sectorului gospodăriilor, primite sub orice formă, împreună cu eventualele împrumuturi de pe piața financiară (credite pentru consum) sunt cheltuite de sectorul gospodăriilor pentru achiziționarea de bunuri și servicii.

De asemenea, o parte a acestor venituri totale este utilizată de sector pentru plata impozitelor și taxelor (globale și locale).

Acea parte a veniturilor totale ale sectorului gospodăriilor care nu este utilizată nici pentru cumpărarea de bunuri și servicii și nici pentru plata impozitelor și taxelor reprezintă economiile. Gospodăriile sunt înclinate să economisească dintr-o mulțime de motive. De exemplu, din venitul economisit ele își pot spori consumul în perioada (sau perioadele) în care realizează venituri totale mai mici (de pildă după pensionare), pot oferi copiilor educație sau își pot spori avuția acumulată (pot cumpăra case, mașini, bunuri de folosință îndelungată, acțiuni, depozite ș.a.).

Venitul suplimentar adus gospodăriilor de aceste economii este influențat de sectorul financiar prin rata dobânzii. Deoarece gospodăriile preferă, în general, să consume mai mult acum decât mai târziu, venitul suplimentar adus de economiile realizate de-a lungul timpului poate fi privit ca o compensație (plată) pentru consumul amânat.

Venitul economisit de sectorul gospodăriilor este orientat, de regulă, către sectorul financiar (formând investițiile financiare), o mică parte din aceste economii putând merge și către alte sectoare în mod nemijlocit (formând investițiile directe). Din aceste venituri, cum vom vedea mai târziu, sectorul financiar poate acorda împrumuturi (credite), inclusiv sectorului gospodăriilor.

În timp ce economisesc o parte din venitul realizat, gospodăriile adeseori iau împrumuturi de la sectorul financiar pentru a cumpăra, de regulă, bunuri și servicii ale căror valoare poate să depășească mărimea veniturilor curente realizate (case, autoturisme, educație ș.a.). Desigur că gospodăriile pot împrumuta bani și când cumpără, de exemplu, cu cartea de credit, anumite bunuri de folosință îndelungată, dar aceste credite sunt acordate pe termen scurt.

În sfârșit, sectorul gospodăriilor plătește către sectorul public taxe și impozite, aceasta fiind principala sursă de venituri pentru sectorul public (guvernamental). Aceste taxe și impozite se determină fie proporțional cu venitul global al gospodăriilor, fie reprezintă sume fixe pentru bunurile aflate în proprietatea gospodăriilor (case, terenuri, mașini). Schimbând rata taxelor (denumită și rata fiscalității) și/sau baza la care aceasta este aplicată, sectorul public poate afecta nivelul venitului disponibil al sectorului gospodăriilor (adică venitul care rămâne acestui sector după ce se scad impozitele și taxele).

Venitul disponibil este apoi utilizat de sectorul gospodăriilor pentru a achiziționa bunuri și servicii destinate consumului precum și pentru economisire.

Au fost, astfel, evidențiate o serie de fluxuri materiale și de fonduri prin intermediul cărora sectorul gospodăriilor este interconectat cu celelalte sectoare ale economiei naționale. Cu excepția sectorului public (guvernamental), cu care sectorul gospodăriilor are o conexiune directă, conexiunile cu celelalte sectoare se realizează prin intermediul piețelor. Astfel, piața bunurilor și serviciilor mijlocește legătura cu sectorul firmelor, dar și cu sectorul public, iar piața financiară cu băncile și intermediarii financiari care aparțin sectorului financiar al economiei.

Aceste fluxuri pot fi sintetizate astfel:

oferă spre închiriere sectorului firmelor factorii de producție deținuți în proprietate (m-5) și primesc în schimb de la acest sector venituri reprezentând plata serviciilor factorilor (f-6);

achiziționează bunuri și servicii produse de sectorul firmelor (f-1);

primesc bunuri și servicii produse de sectorul firmelor (m-2);

plătesc taxe și impozite către sectorul public (f-3) în schimbul unor bunuri și servicii publice (m-4);

își plasează economiile pe piața financiară (f-7) și primesc în schimb venituri din dobânzi (f-8);

împrumută bani de pe piața financiară (f-8) și plătesc din venitul disponibil ratele la împrumuturi și dobânziile aferente către sectorul financiar (f-7).

În paranteză sunt marcate tipurile de fluxuri (m-flux material și f-flux de fonduri) precum și o cifră reprezentând fluxul respectiv din figura 4.1.

Figura 4.1. Tipurile de fluxuri (m-flux material și f-flux)

Legendă:

– cheltuieli pentru bunuri și servicii;

– bunuri și servicii destinate consumului final;

– impozite și taxe;

– bunuri și servicii „publice” (apărare, educație, sănătate, administrație ș.a.);

– factori de producție oferiți spre închiriere (inclusiv muncă);

– plata serviciilor factorilor de producție;

– economii (sau dobânzi plătite);

– venituri din dobânzi (sau credite returnate).

4.2 Sectorul firmelor (privat, productiv)

Sectorul firmelor, denumit și sectorul privat sau sectorul productiv al economiei, este alcătuit din mulțimea întreprinderilor din economie care aparțin indivizilor (gospodăriilor) fie direct (le au în proprietate), fie indirect (dețin acțiuni la firmele respective). Activitatea economică principală a sectorului firmelor o constituie producția de bunuri și servicii, realizată prin consumul de bunuri capitale și de muncă (factori de producție). Bunurile și serviciile destinate consumului sunt cele pe care firmele le trimit pe piața bunurilor și serviciilor pentru a putea fi achiziționate și apoi consumate de sectorul gospodăriilor. Bunurile capitale includ mașini, instalații, echipamente, mijloace de transport, ș.a., care nu sunt complet consumate în producție, ci sunt utilizate în mai multe cicluri de fabricație pentru a realiza bunuri și servicii destinate consumului.

Firmele pot produce, pe lângă bunuri și servicii destinate consumului individual (final), și bunuri capitale destinate consumului productiv (intermediar), contribuind astfel la creșterea stocului total de resurse capitale existent în economie.

Ca producători, firmele din sectorul privat concurează unele cu altele precum și cu firmele din cadrul sectorului public pentru a obține resurse (inclusiv muncă) de pe piața factorilor de producție. Pe această piață, sectorul firmelor achiziționează sau închiriază (în primul rând de la sectorul gospodăriilor) o cantitate limitată economic de resurse. Costul achiziționării (închirierii) acestor resurse reprezintă principala sursă de venituri pentru oferta de factori de producție (inclusiv de muncă).

Utilizând resursele atrase de pe piața factorilor de producție, sectorul firmelor le combină în anumite proporții (tehnologii), obținând o anumită cantitate de bunuri și/sau servicii. Astfel, un teren arendat de la anumite gospodării, poate fi arat și semănat, combinat cu apă, îngrășăminte, tractoare și muncă conform unei anumite tehnologii și, după o anumită perioadă de timp, se obține o cantitate de grâu. Similar, amestecând în anumite proporții minereu de fier, cocs, electricitate, furnale, mori de măcinat minereu și muncă se obține o anumită producție de oțel.

Serviciile pot fi privite, de asemenea, ca fiind activități similare producției desfășurate de firme. Repararea unui autoturism pe o linie de service auto necesită piese de schimb, unelte și scule specifice, un elevator, electricitate și muncă.

În sectorul firmelor, perspectiva de a obține un profit sau de a nu înregistra pierderi reprezintă principalul stimulent al activității de producție desfășurate. Această activitate constă, în esență, din procesul de achiziționare de pe piața factorilor de producție a unor resurse relativ rare și costisitoare (materii prime și materiale, energie ș.a.) precum și din închirierea pe aceeași piață a forței de muncă necesare (angajarea muncitorilor) și a le combina cu o anumită tehnologie (înțelegând aici atât mașini, unelte, instalații, dar și informații tehnologice) pentru a realiza, la costurile cele mai scăzute posibil, produse și servicii destinate vânzării la prețuri competitive pe piața bunurilor și serviciilor. Competiția de piață a firmelor pentru factorii de producție și a gospodăriilor pentru produse și servicii asigură, în general, profitabilitatea sectorului firmelor.

Firmele se pot organiza în diferite structuri prevăzute de lege. Ele pot forma corporații, holdinguri sau pot acționa individual. Organizarea firmelor este stimulată tot de nevoia de a obține un profit cât mai mare sau de a deveni profitabile.

Venitul net al firmelor (sau profitul după plata taxelor) este diferența dintre veniturile obținute prin vânzarea produselor și serviciilor și costurile (cheltuielile) asociate cu producerea acestora. Venitul net este distribuit de firmă sub formă de dividende către acționari (proprietari) sau reținut ca profit redistribuit, acesta putând fi considerat ca un venit economisit de firme.

Profitul redistribuit constituie o sursă importantă de fonduri, firmele utilizându-le pentru a finanța cheltuielile pentru noi resurse capitale (investiții) sau le orientează către piața financiară, de unde obțin venituri sub formă de dobânzi încasate.

Pe lângă profiturile reținute, sectorul firmelor poate împrumuta de pe piața financiară fonduri care să finanțeze cheltuielile din cadrul unui ciclu de producție. Creditele luate de pe piața financiară reprezintă o sursă externă de finanțare pentru sectorul firmelor.

Când sectorul firmelor se împrumută de pe piața financiară, firmele concurează unele cu altele, ca și cu alte sectoare din economie, pentru o cantitate relativ limitată de fonduri disponibile, ce a fost economisită de sectorul gospodăriilor, de alte firme sau chiar de sectorul public și existentă pe piața financiară. Ca și celelalte sectoare, și sectorul firmelor plătește din venitul său net o anumită parte pentru a-i recompensa pe cei care au economisit aceste fonduri și pe intermediarii financiari.

De asemenea, sectorul firmelor poate obține venituri din dobânzile plătite pentru fondurile proprii economisite și plasate pe piața financiară.

Sectorul firmelor poate obține fonduri de investiții și prin vânzarea de acțiuni (care sunt de fapt certificate de proprietate) sau obligațiuni către public.

Sectorul productiv poate să împrumute fonduri de la sectorul financiar pentru perioade scurte de timp, atunci când ciclul de producție este mare, ceea ce face ca fluxul de venituri obținute din vânzarea produselor și serviciilor realizate să fie decalat față de momentul plăților factorilor de producție sau efectuării altor cheltuieli necesare pentru susținerea proceselor de producție.

Aceste împrumuturi pe termen scurt sunt, de regulă, returnate atunci când se obține suficient venit din vânzarea producției realizat pe piața bunurilor și serviciilor către sectorul gospodăriilor sau sectorul public.

Pe lângă aceste împrumuturi pe termen scurt, sectorul firmelor poate să împrumute fonduri din sectorul financiar pentru o perioadă lungă de timp, finanțând astfel programele de investiții. Investițiile din sectorul firmelor sunt făcute pentru a crește capacitatea de producție, deci și pentru a realiza output în cantități sporite. Creșterea producției va atrage un flux de venituri viitoare mai mare, provenit din vânzarea produselor și serviciilor. Acest venit așteptat în viitor mai mare reprezintă principala motivație pentru care sectorul firmelor face investiții.

Schimbările determinate de investiții în sectorul firmelor reprezintă o cauză importantă a expansiunii și reducerii ciclice a nivelului general al activității economice observate în producție, venituri, utilizarea forței de muncă și prețuri. Investițiile din sectorul firmelor sunt afectate, la rândul lor, de o varietate de factori incluzând starea curentă și așteptată a economiei, ratele dobânzilor practicate pe piața financiară, taxele și impozitele, etc. O recesiune economică despre care se așteaptă să continue o perioadă de timp poate determina sectorul firmelor să-și reducă planurile de investiții în capital fizic. Împrumuturile pentru achiziționarea de mașini și utilaje necesare în producția de bunuri și servicii se reduc. Sectorul firmelor va avea nu numai o capacitate de producție în exces, dar îi va fi din ce în ce mai dificil să suporte costurile împrumuturilor anterioare dintr-un flux de venituri din ce în ce mai redus.

Similar, creșterea ratelor dobânzilor pe piața financiară poate conduce sectorul firmelor către reconsiderarea planurilor de investiții, în special atunci când costurile împrumuturilor depășesc veniturile pe care se așteptă să le obțină din propriile investiții.

O economie în recesiune, taxe și impozite mari și rate ale dobânzilor crescătoare, în mod normal, reduc volumul investițiilor realizate și, în consecință, și capacitatea economiei de a crește producția de bunuri și servicii. Fluxurile de venituri care merg la proprietarii factorilor de producție, volumul economiilor precum și taxele plătite către sectorul public, de asemenea, se reduc.Din contră, o economie în expansiune, împreună cu taxe și impozite moderate și rate ale dobânzilor descrescătoare vor determina creșterea sectorului firmelor, sporirea economiilor precum și a taxelor și impozitelor plătite de firme către sectorul public.

Se pot, acum, sintetiza principalele fluxuri materiale (m) și de fonduri (f) care se formează între sectorul firmelor și celelalte sectoare ale economiei naționale:

în schimbul unor fluxuri de factori de producție primiți de la sectorul gospodăriilor (m-8), sectorul firmelor plătește un flux de fonduri (f-7);

utilizând factorii închiriați, sectorul firmelor produce un flux de bunuri și servicii (m-1) care este trimis către piața bunurilor și serviciilor și de aici, către sectorul gospodăriilor, sectorul public și sectorul extern;

prin vânzarea bunurilor și serviciilor realizate, sectorul firmelor primește un flux de fonduri (f-2) reprezentând venitul total din vânzarea producției realizate;

sectorul firmelor plătește impozite și taxe sectorului public (f-3), primind în schimb bunuri și servicii “publice” (m-4) (apărare, administrare, acces la infrastructură, ș.a.);

sectorul firmelor economisește o parte din venitul net realizat și îl trimite către piața financiară (f-9) de unde primește, în schimb, venituri provenind din dobânzi (f-10);

sectorul firmelor împrumută fonduri de pe piața financiară (f-10) pe care le utilizează pentru investiții și plata factorilor utilizați, iar o parte din venitul net este utilizată pentru returnarea împrumuturilor (inclusiv dobânzi) (f-9) către piața financiară;

sectorul firmelor primește de la sectorul extern un flux de venituri (f-6) reprezentând plata bunurilor și serviciilor exportate (m-5);

sectorul firmelor plătește către sectorul extern un flux de venituri (f) reprezentând valoarea bunurilor și serviciilor importate (m).

Datorită dualității dintre fluxurile de intrare și cele de ieșire către sectorul extern putem considera că bunurile și serviciile importate, respectiv plata acestora nu reprezintă decât fluxurile m-5 și, respectiv f-6 având însă direcții inverse. Pentru a rezolva acest lucru, se utilizează conceptul de export net, reprezentând diferența dintre fluxul de plăți pentru produse exportate și produse importate.

În figura 4.2 sunt reprezentate principalele fluxuri materiale și financiare care se formează între sectorul firmelor și celelalte sectoare (sisteme) ale economiei naționale.

Figura 4.2. Principalele fluxuri materiale și financiare care se formează între sectorul firmelor și celelalte sectoare (sisteme) ale economiei naționale

Legendă:

(1) – flux de bunuri și servicii;

(2) – flux de venituri totale din vânzarea outputului;

(3) – impozite și taxe plătite;

(4) – bunuri și servicii “publice”;

(5) – export net (bunuri exportate – bunuri importate);

(6) – flux de venituri (plăți) din activitatea de export – import;

(7) – flux de plăți ale serviciilor factorilor (inclusiv muncă);

(8) – factori de producție închiriați;

(9) – flux de economii (plăți ale dobânzilor);

(10) – flux de împrumuturi (venituri din dobânzi la economiile realizate).

4.3 Sectorul public (guvernamental)

Sectorul public (guvernamental, Stat) este format din totalitatea instituțiilor centrale și locale precum și din întreprinderile (regii, societăți naționale ș.a.) aflate în proprietatea statului care realizează bunuri și servicii publice (apărare, educație, sănătate, administrație ș.a.) dar și bunuri și servicii destinate consumului celorlalte sectoare ale economiei (autostrăzi, rețele de comunicații, școli ș.a.) și care sunt prea costisitoare pentru a putea fi realizate de sectorul firmelor.

Sectorul public cumpără de la sectorul productiv (privat) bunuri și servicii pe care le utilizează apoi pentru realizarea de bunuri publice. De exemplu, sectorul public poate cumpăra de la firme articole de papetărie pentru administrație, tancuri și mașini blindate pentru apărare, calculatoare pentru educație ș.a. Totuși aceste bunuri și servicii, provenind din sectorul firmelor, sunt considerate, la nivelul sectorului public, resurse ce sunt utilizate pentru a produce bunuri și servicii “publice”. Alteori, sectorul public poate el însuși realiza bunuri și servicii prin intermediul întreprinderilor aflate în proprietatea statului, utilizând pentru acesta resurse închiriate de pe piața factorilor de producție (inclusiv muncă).

De exemplu, educația oferită de universitățile de stat, licee și școli este un bun public produs direct de sectorul public.

Pentru a produce și achiziționa bunuri și servicii publice, sectorul public utilizează veniturile provenite din impozite și taxe plătite de către sectorul gospodăriilor, sectorul firmelor și sectorul financiar. De asemenea, o parte din venituri provin de la sectorul extern din taxele vamale.

Totalitatea cheltuielilor realizate de sectorul guvernamental (public) pentru producerea și achiziția de bunuri și servicii publice reprezintă cheltuielile guvernamentale. O schimbare în cheltuielile guvernamentale afectează toate fluxurile din economie. Dacă, de exemplu, sectorul public va crește cererea sa de bunuri și servicii realizate de sectorul firmelor, va crește volumul resurselor utilizate, deci și nivelul veniturilor obținute de gospodării și firme, cheltuielile acestora și economiile. Veniturile din taxe ale sectorului public pot să crească chiar și fără o schimbare în rata fiscalității, deci în rata impozitelor și taxelor plătite de sectorul gospodăriilor și sectorul firmelor, și aceasta datorită creșterii bazei de taxare.

Ca și reducerea taxelor, creșterea în cheltuielile guvernamentale va stimula, în general, ritmul activității economice și intensitatea fluxurilor asociate acesteia. Similar, o încetinire sau o reducere a cheltuielilor guvernamentale (sau o creștere a taxelor) va tinde să reducă sau să încetinească fluxurile economice.

O importantă funcție fiscală a sectorului guvernamental este să stabilizeze cheltuielile sectorului privat și fluxurile de producție care scad prea rapid sau cresc prea lent, determinând o instabilitate a prețurilor și șomaj. Sectorul public contribuie la stabilitatea economiei iar nivelul cheltuielilor sale crește. De exemplu, dacă în economie se constată o încetinire a fluxurilor de producție și consum, o creștere deliberată a cheltuielilor guvernamentale și/sau o descreștere a ratei fiscalității va tinde să stimuleze intensificarea fluxurilor economice.Totuși, când economia se extinde prea rapid, riscând să se creeze dezechilibre între sectoare, o reducere deliberată sau o încetinire a creșterii cheltuielilor guvernamentale și/sau o creștere a taxelor va determina o încetinire a fluxurilor economice. Nu toate cheltuielile guvernamentale îndeplinesc rolul menționat mai sus. O parte a acestora, cum sunt cheltuielile de apărare, asigurările sociale și plățile transferabile, dobânzile plătite de sectorul guvernamental la datoria publică ș.a. tind să crească indiferent de ciclicitatea economiei. Acestor cheltuieli le revin o parte importantă din bugetul de stat și cel al asigurărilor sociale.

Cum am arătat deja, principala sursă de venituri a sectorului public este cea a impozitelor și taxelor plătite pe venit și pe profit de sectorul gospodăriilor, respectiv sectorul firmelor. Atât la nivel central, dar mai ales la nivel local, există însă o mare varietate de alte impozite și taxe care nu depind de venit și profit. Ele sunt denumite taxe în sumă fixă pentru a le deosebi de primele care sunt variabile în raport cu mărimea venitului sau profitului din care se calculează (baza de impozitare).

O taxă pusă pe un flux de venituri afectează mărimea economiilor realizate în cadrul sectorului gospodăriilor și sectorului firmelor. În consecință, ea va afecta și mărimea cheltuielilor de consum ale sectorului gospodăriilor, respectiv cheltuielilor de investiții ale sectorului firmelor.

De exemplu, o creștere a impozitului pe venitul personal (la nivelul sectorului gospodăriilor) va tinde să reducă venitul disponibil și, în consecință, mărimea venitului alocat de sectorul gospodăriilor pentru consum și pentru economii.

Deoarece taxe mai mari descurajează cheltuielile de consum, pe piața bunurilor și serviciilor vor fi achiziționate mai puține bunuri și servicii, iar sectorul firmelor își va reduce producția în mod corespunzător deoarece va rămâne cu produsele neachiziționate în stoc. O încetinire a producției în sectorul firmelor va duce la descreșterea cererii de factori de producție pe piața factorilor (inclusiv pentru muncă). Va crește șomajul și va descrește venitul provenit din plata utilizării factorilor, reducând și mai mult cererea totală de bunuri și servicii.

Sectorul guvernamental funcționează, de regulă, în condițiile unui deficit bugetar. În general, în cursul unei expansiuni economice, cheltuielile guvernamentale tind să-și încetinească ritmul de creștere, în timp ce veniturile guvernamentale provenind din taxe cresc. Drept urmare, deficitul bugetar devine mai mic sau surplusul bugetar (dacă economia ar fi avut un buget excedentar) devine mai mare. Similar, în cursul unei recesiuni economice, deficitul bugetar tinde să crească în timp ce taxele se reduc iar cheltuielile guvernamentale, inclusiv cele pentru programele de combatere a recesiunii, cresc.

Pentru a acoperi deficitul bugetar, sectorul guvernamental utilizează împrumuturile publice (pe piața financiară internă sau internațională). Datoria publică crește când deficitul bugetar devine mare și scade când acesta se reduce. Sectorul guvernamental plătește dobânzi la datoria publică către sectoarele de la care a făcut împrumutul public (sectorul gospodăriilor și sectorul financiar). Împrumuturile publice pe piețele financiare externe sunt, de regulă, mai costisitoare, sectorul public trebuind să plătească dobânzi și rate ale împrumuturilor externe care împovărează și mai mult bugetul de stat.

Chiar și în cazul existenței deficitelor bugetare, sectorul guvernamental poate economisi, formând o rezervă de stat. Această rezervă este compusă din bunuri materiale de strictă necesitate (zahăr, ulei, petrol etc.), din aur și din fonduri în valute străine.

Conexiunile sectorului public pot fi deci sintetizate astfel:

există două fluxuri similare de bunuri publice între sectorul guvernamental și sectorul gospodăriilor, respectiv cel al firmelor (m-3) prin care bunuri și servicii care nu sunt asigurate, de regulă, de către sectorul privat sunt furnizate celor două sectoare;

în schimbul acestor bunuri publice, sectorul gospodăriilor și sectorul firmelor trimit către sectorul public două fluxuri reprezentând impozite și taxe (f-2);

un alt flux este cel prin care sectorul public cumpără de la sectorul firmelor bunuri și servicii (f-3) în schimbul căruia primește un flux de bunuri și servicii (m-4);

al patrulea flux este cel prin care sectorul public închiriază factori de producție de la sectorul gospodăriilor (m-6) în schimbul plății serviciilor acestora (f-5);

al cincilea flux este cel prin care sectorul public împrumută de pe piața financiară fonduri pentru a acoperi deficitul bugetar (f-8) plătind , în schimb, dobânda la datoria publică (f-7);

un ultim flux este cel al economiilor realizate de sectorul public care sunt plasate pe piața financiară (f-7), acesta primind în schimb venituri din dobânzi (f-8).

Se observă că acest ultim flux poate fi considerat dual celui anterior, prin care sectorul public împrumută de pe piața financiară fonduri destinate acoperirii deficitului bugetar, numai că direcția fluxurilor este inversă. Din această cauză, sectorul public poate să fie debitor net sau creditor net pe piața financiară, în funcție de diferența dintre intrările totale de fonduri și ieșirile de fonduri către piața financiară.

În figura 4.3 sunt prezentate conexiunile principale, materiale și financiare, dintre sectorul public și celelalte sectoare (sisteme) ale economiei naționale.

Figura 4.3. Conexiunile dintre sectorul public și celelalte sectoare (sisteme) ale economiei naționale.

Legendă:

(1) – flux de bunuri și servicii “publice”;

(2) – impozite și taxe;

(3) – plata produselor achiziționate pe piața bunurilor și serviciilor;

(4) – bunuri și servicii furnizate de sectorul firme;

(5) – plata serviciilor factorilor închiriați de la sectorul gospodăriilor;

(6) – factori de producție închiriați de către sectorul public;

(7) – economii nete (diferența dintre fondurile economisite și împrumuturile făcute de sectorul public);

(8) –venituri provenite din dobânzi la economiile nete (dacă sunt negative reprezintă plata dobânzilor la împrumuturile făcute).

4.4 Sectorul extern

Fluxurile materiale (sub formă de importuri și exporturi) și fluxurile financiare dintre economia națională și restul lumii se efectuează prin intermediul sectorului extern. Dacă într-o economie neglijăm acest sector, spunem că avem o economie închisă; în caz contrar vorbim despre o economie deschisă.

Orice economie are nevoie de anumite bunuri și servicii pe care sectorul productiv intern nu le realizează sau le realizează în cantități insuficiente, deci aceste bunuri și servicii vor fi importate; în același timp, orice economie produce un surplus de bunuri și servicii pe care le vinde pe piețe externe, deci le exportă. Se observă că fluxurile respective intră și ies în principal din sectorul firmelor, dar import și export poate face și sectorul public.

Pentru importuri, cele două sectoare trebuie să plătească o parte din veniturile lor în timp ce pentru export ele primesc venituri din exterior.

O dificultate o reprezintă însă moneda în care se fac aceste plăți reciproce. Diferitele economii au încă valute diferite, acest lucru îngreunând schimburile comerciale (de exemplu, unul dintre motivele principale ale introducerii Euro în țările din Uniunea Europeană, cu excepția a două dintre ele, este dat de facilitățile pe care le creează la plata fluxurilor de export și import).

Pentru a rezolva transformarea valutelor străine în valuta internă și invers, în cadrul sectorului financiar există intermediari valutari (bănci sau case de schimb) care, pe piața financiară (mai precis pe o componentă a acesteia numită piața valutară) realizează schimburi între diferitele valute. Deci sectorul extern utilizează piața valutară doar pentru a realiza transformările valutare necesare bunei desfășurări a fluxurilor de exporturi și importuri.

În afară de aceste fluxuri comerciale, orice economie are intrări și ieșiri de fluxuri de capital. Acestea sunt formate, de regulă, de investițiile străine făcute de rezidenții altor state în economia internă, respectiv investiții ale cetățenilor rezidenți ai statului respectiv în alte economii sau pe piețe financiare internaționale. Și aceste fluxuri de capital sunt transformate; cele de intrare în valuta internă, iar cele de ieșire într-o valută recunoscută internațional sau valuta țării în care el va merge.

Valoarea unei valute interne în raport cu o valută străină reprezintă rata de schimb, care constituie deci prețul pieței valutare. Rata de schimb reflectă intensitatea fluxurilor internaționale de fonduri. De exemplu, oferta de valută internă pe piața valutară va crește în mod normal, dacă nivelul importurilor sau intrările internaționale de fonduri în țara respectivă cresc. Invers, cererea de valută va crește în mod normal când nivelul exporturilor sau ieșirilor de fonduri către alte țări cresc.

Schimbările suferite de rata de schimb de pe piața valutară afectează fluxurile materiale și financiare din economia respectivă. Creșterea ratei de schimb a unei valute străine va accelera exporturile și va încetini importurile. Crescând exporturile, cererea de factori de producție a sectorului firmelor va crește, veniturile din plățile factorilor vor spori în sectorul gospodăriilor, deci și cererea acestora de bunuri și servicii.

Rezultă, deci, că principalele fluxuri dintre sectorul extern și celelalte sectoare ale economiei pot fi sintetizate astfel:

două fluxuri materiale de export și de import (m-1) și (m-1’), dublate de două fluxuri de fonduri în sens invers, reprezentând plățile pentru export (f-2) și, respectiv, import (f-2’);

două fluxuri de fonduri reprezentând intrări, (f-5), (f-5’) și ieșiri (f-6), (f-6’) de capital financiar.

Aceste patru fluxuri se formează între sectorul extern, aparținând economiei naționale și celelalte economii, pe care la vom denumi generic “restul lumii”.

În figura 4.4 se reprezintă principalele conexiuni ale sectorului extern:

Figura 4.4. Principalele conexiuni ale sectorului extern

Legendă:

– export;

– venituri din export;

(1’) – import;

(2’) – plățile importurilor;

(3) și (3’) – intrări de capital internațional (în valută străină) și transformarea lor în valută internă;

(4) și (4’) – ieșiri de capitale financiar (in valută internă) și transformarea lor în valută străină.

4.5 Sectorul financiar

În general, toate sectoarele analizate până acum împrumută și economisesc fonduri. Important este, totuși, faptul că aceste procese determină un echilibru: dacă unele sectoare economisesc mai mult decât cheltuiesc se creează un excedent de fonduri; acest excedent este utilizat pentru a acoperi deficitul de fonduri al altor sectoare. Alte sectoare, care cheltuiesc mai mult decât economisesc, deci au un deficit de fonduri, împrumută aceste fonduri de la cele care au excedent.

Sectorul financiar este cel care realizează transferul de fonduri de la sectoarele care au un excedent de fonduri către cele care au deficit. În același timp, sectorul financiar asigură plata dobânzilor cuvenite celor care dau cu împrumut fonduri din veniturile primite de la cei care iau cu împrumut fonduri.

Sectorul financiar este constituit din mulțimea băncilor de diferite tipuri și a celorlalți intermediari financiari (societăți de asigurări, fonduri de investiții, fonduri de pensii ș.a.) care există într-o economie. Acumularea anuală a economiilor sectoarelor care au excedent de fonduri permite constituirea fondurilor de investiții utilizate de sectoarele care au deficit de fonduri pentru a dezvolta activitățile productive.

De regulă, sectoarele care economisesc cel mai mult sunt cel al gospodăriilor și sectorul public. Sectorul gospodăriilor constituie cel mai important sector ce creează un surplus de fonduri. Economiile realizate de acest sector merg către celelalte sectoare și aduc gospodăriilor un venit suplimentar datorită dobânzii plătite de aceste sectoare. Formele de economisire cel mai frecvent utilizate sunt: constituirea depozitelor bancare, cumpărarea de obligațiuni ale firmelor și corporațiilor , cumpărarea de polițe de asigurare, contribuții la fondul de pensii ș.a.

Sectoarele care iau cu împrumut fondurile cele mai mari sunt sectorul public și sectorul privat (al firmelor).

Transferul de fonduri între sectoare se face, de regulă, pe piața financiară. Pe această piață, oferta de fonduri a celor care economisesc este egală cu cererea de fonduri a celor care împrumută pentru un nivel dat al ratei dobânzilor. Dacă cererea de fonduri este temporar mai mare decât oferta de fonduri, competiția dintre sectoare pentru a obține fonduri dintr-o ofertă oarecum limitată va ridica prețul fondurilor, deci ratele dobânzilor. Rate ale dobânzilor mai mari vor încuraja, în general, noi economii, în timp ce va descuraja pe împrumutați până când cererea și oferta vor fi din nou echilibrate pentru un nou nivel al ratelor dobânzilor.

De exemplu, când economia este într-o expansiune rapidă, sectorul gospodăriilor și sectorul firmelor își extind cererile de credite deoarece cheltuielile lor pentru bunuri și servicii destinate consumului individual, respectiv de investiții vor crește. Creșterea competiției pentru credite tinde să împingă în sus ratele dobânzilor. Dacă sectorul public împrumută și el fonduri pentru a-și finanța deficitul bugetar, acest lucru va face și el să crească presiunea asupra ratelor dobânzilor pe piața financiară. După creșterea acestora, fluxul de cheltuieli și producția vor tinde să scadă.

Un rol special în sectorul financiar îl au instituțiile financiare care acordă credite, în principal băncile comerciale. Ele dețin fondurile celorlalte sectoare sub formă de depozite bancare la vedere sau la termen, care sunt utilizate pentru a face plăți în achizițiile de bunuri și servicii, inclusiv pentru investiții. Aceste depozite, numite și conturi de lichidități , constituie sursa cea mai importantă a ofertei de bani din economie. Nici o altă instituție financiară nu formează un volum așa de mare de fonduri ca băncile comerciale. De asemenea, băncile comerciale creează noi depozite bancare când dau credite pentru a finanța cumpărările de bunuri și servicii (credite pentru consum) și lucrările pentru investiții (credite de investiții). Posibilitatea băncilor comerciale de a crea bani este totuși limitată de volumul rezervelor pe care ele le constituie la o bancă cu rol special în economie, denumită Banca Centrală. Aceasta are anumite funcții care îi permit să exercite controlul asupra fluxurilor financiare și a pieței monetare, componentă principală a pieței financiare. Acest lucru se realizează, de regul, prin controlul asupra ofertei de bani și a rezervelor băncilor comerciale. Modalitățile prin care Banca Centrală influențează aceste două elemente se numesc politici monetare.

Rezultă că sectorul financiar are, cu celelalte sectoare din cadrul economiei naționale, următoarele interdependențe principale:

patru fluxuri financiare, (f-1), (f-2), (f-3) și (f-4), reprezentând economiile realizate în sectorul gospodăriilor, sectorul firmelor, sectorul public și sectorul extern;

alte patru fluxuri financiare, (f-5), (f-6), (f-7) și (f-8), reprezentând creditele acordate acestor sectoare;

un flux financiar (f-9) de formare a rezervelor băncilor la Banca Centrală;

un flux financiar (f-10) de la sectorul financiar la piața financiară, constituind oferta de credite.

În figura 4.5 se reprezintă principalele conexiuni dintre sectorul financiar și celelalte sectoare economice.

Figura 4.5 Principalele conexiuni dintre sectorul financiar și celelalte sectoare economice

Legendă:

(1)-(4) – depozite;

(5)-(8) – credite;

(9) – rezerve ale băncilor la Banca Centrală;

(10) – oferta de credite.

Concluzii

Am văzut cum cibernetica de ordinul trei (sociocibernetica) creează cunoaștere pentru ca aceasta să poată fi utilizată în vederea atingerii unor scopuri umane. Teoriile și ideile sociale, care le includ și pe cele economice, nu reprezintă altceva decât instrumente și mijloace ale schimbării și transformării sociale. Dacă vrei să perfecționezi un sistem social, de exemplu o firmă, atunci elaborezi o teorie mai bună asupra modului în care ar trebui să funcționeze firma respectivă, după care transformi firma în concordanță cu teoria sau modelul respectiv.

Deși o astfel de întreprindere pare logică, noile teorii și idei elaborate sunt supuse unor restricții și limitări puternice (legale, materiale, umane, dar și inerțiale), care tind să prezerve vechea structură, vechile idei și concepte, chiar dacă acestea sunt, în mod evident, depășite. Din această cauză, apare o circularitate, un feed-back între teorie și sistemul social, care duce la modificare treptată a teoriei, dar și a sistemului social, în acord cu teoria perfecționată. Treptat, prin acest proces circular, se ajunge la un nou sistem social care corespunde mai bine scopurilor urmărite.

În acest fel, nu numai realitatea economică, dar și teoriile și modelele care încearcă să interpreteze această realitate ar fi într-o continuă transformare și perfecționare. Am avea, de fapt, două sisteme adaptive complexe, unul real iar celălalt conceptual (virtual), care se influențează și intercondiționează pe măsură ce evoluează într-un mediu complex. Evident că o astfel de evoluție a științelor complexității nu reprezintă decât o ipoteză ce poate sau nu să devină reală. Dezvoltarea sistemului adaptiv complex pe care îl reprezintă știința în general, și știința economică în particular va arăta, mai devreme sau mai târziu, dacă ipoteza formulată este adevărată.

Se acceptă astăzi tot mai mult ideea că cibernetica nu este o singură știință, ci o metaștiință, din care a decurs grup de discipline științifice interdependente care au ca obiect comun de studiu sistemele complexe.

Stuart Kaufman a denumit această mulțime de discipline științele complexității, prevăzându-le totodată un rol dominant în evoluția științei secolului XXI. El afirma: “secolul XXI va fi secolul științelor despre complexitatea organizată” (S. Kaufman, 1993). Desigur că se referea la complexitatea organizată despre care vorbea Herbert Simon (1983), dezvoltând o idee a lui Denis Weaver introdusă în urmă cu 20 de ani.

Care sunt aceste științe ale complexității ce își revendică, explicit sau implicit, rădăcinile din cibernetică și Teoria Generală a Sistemelor a lui von Bertalanffy? O listă provizorie a lor este dată în tabelul concluzie de mai jos. De ce provizorie? Deoarece procesul de constituire a lor este în plină desfășurare și ne putem aștepta, an de an, la noi și noi intrări de discipline, la fenomene de grupare sau chiar de dispariție a unora dintre ele. Deci avem de-a face cu o listă deschisă și, chiar mai mult decât atât, cu o nouă sinteză a disciplinelor științifice derivând din cibernetică și TGS.

Ceea ce unește aceste discipline, în afara originii lor comune, este obiectul de studiu, sistemul complex, abordat însă cu metode diferite, din unghiuri de vedere diferite, în scopuri diferite.

Nu știm cât va dura acest proces de sinteză și unde va ajunge el. Dar deja implicațiile pentru dezvoltarea în continuare a ciberneticii sunt imense Atât de mari încât, poate, însăși definiția dată de Norbert Wiener ar trebui schimbată. Cu toate că, după aprecierea noastră, chiar și această definiție a fost incomplet înțeleasă și exploatată științific, mai ales partea a doua a ei referitoare la comunicarea la ființe și mașini.

Bibliografie

[1] Am, O. – Back to Basics. Introduction to Systems Theory and Complexity, 2002, www.stud.his.no/~onar/Ess/|

[2] Fotache, M. – Despre sistemică și cibernetică, în: Sisteme informaționale pentru afaceri, Editura Polirom, Iași, 2002

[3] Foerster, H. von – Cybernetics of Cybernetics, 2nd edition, Future Systems, Mineapolis, 1996

[4] Francois, C. (ed.) – International Encyclopedia of Systems and Cybernetics, Saur, Munich, Germany, 1997

[5] Goldstein, J. – Scientific and Mathematical Roots of Complexity Science, Working Paper, 2001

[6] Holland, J.H. – Hidden Order: How Adaptation builds complexity, Addison-Wesley, 1996

[7] Kaufman, St. – The Origins of Order: Self-organization and Selection in Evolution, Oxford University Press, Oxford, 1993

[8] Manuel-Navarrete, D. – Approaches and Implications of using Complexity Theory for dealing with Social Systems, Working paper, 2001

[9] Mitchell, Melanie – Complexity and the Future of Science, WP, Santa Fe Institute, 1997

[10] Parwani, R. – Complexity: An Introduction, Paper, USP, Nat. Univ. of Singapore, 2002

[11] Plsek, P., Lindberg, K., Zimmerman,B. – Some Emerging Principles for Managing in Complex Adaptive Systems, Working Paper, November 1997

[12] Prigogine, I., Stengers, I. – Noua alianță, Editura politică, București, 1984

[13] Rocha, L.M. – Complex Systems Modeling: Using Metaphors from Nature in Simulation and Scientific Models, BITS: Computer and Communications News, November 1999

[14] Scarlat,E., Mărăcine, Virginia – Dinamica Sistemelor I: Dinamica Sistemelor Haotice, Editura MatrixRom, București, 2002

[15] Scarlat, E. ,Chiriță, Nora – Cibernetica Sistemelor Economice, Editura ASE, București, 2002

[16] Simon, H. – The Science of the Artificial, Simon&Schuster, 1983

[17] Stacey, R.D. – Managing the Unknowable: Strategic Boundaries Between Order and Chaos in Organizations, Jossey-Bass Publishers, San Francisco, CA, 1992

[18] Stacey,R.D. – Strategic Management and Organizational Dynamics: The Challenge of Complexity, Routledge, London,1997

[19] Umpleby, St. – What Comes After Second Order Cybernetics?, In: Cybernetics and Human Knowing, 2012

[20] Waldrop, M.M. – Complexity: The Emerging Science at the Edge of Order and Chaos, Simon&Schuster, New York, NY, 1992