Экономическая теория и экономическая история

В. Е. Дементьев

Доклад на ежегодном собрании Американской экономической ассоциации в 1985 г. Р. Солоу начал со своей мечты об отношениях экономической теории и экономической истории: «В глубине души я представляю себе, какой дисциплиной должна быть экономическая теория — или, по крайней мере, какой бы я хотел, чтобы она была. Если бы экономическая теория практиковалась таким образом, не было бы никаких проблем в ее взаимосвязи с экономической историей. Было бы довольно ясно, что именно экономическая теория предлагает экономической истории, а экономическая история — экономической теории» (Solow, 1985. Р. 328; здесь и далее перевод мой. — В. Д.).

В этом докладе Солоу делится своим пониманием причин возникшей ситуации в экономической науке: «У меня сложилось впечатление, что лучшие и талантливые представители этой профессии исходят из того, что экономика — это физика общества. Существует единая универсальная модель мира. Ее нужно только применять. Современного экономиста можно сбросить с машины времени — например, с вертолета, подобного тому, с которого сбрасываются деньги, — в любое время и в любом месте, вместе с его персональным компьютером; он или она могли бы начать свое дело, даже не задумываясь о том, в какое время и в каком месте» (Solow, 1985. Р. 330). Солоу акцентирует внимание на том, что экономический анализ должен учитывать исторический и институциональный контекст.

Неизбывное желание формировать экономическую теорию по образу и подобию физики имеет длительную историю. В XIX в. физические аналогии стали восприниматься как руководство к экономическому теоретизированию. Метафорический характер аналогий не мешает им служить подсказкой в решении экономических проблем. Здесь можно напомнить, в частности, о предложенной Я. Тинбергеном в 1962 г. базовой версии гравитационной модели международной торговли.

Объяснять и прогнозировать экономические явления с использованием концепций, моделей и методов физики стремится современная эконофизика (см.: Mantegna, Stanley, 2004; Jovanovic, Schinckus, 2013, 2017). Она внесла новизну в методы анализа определенных областей финансов: хеджирование, управление портфелем ценных бумаг, описание финансовых кризисов. Ряд фундаментальных уравнений математической физики целесообразно использовать для описания научно-технического прогресса в моделях эндогенного экономического роста (см.: Полтерович, 2017). В частности, было продемонстрировано, что для моделирования шумпетерианской динамики можно воспользоваться уравнением, характеризующим волновые процессы в сплошных средах (см.: Полтерович, Хенкин, 1988).

Если экспорт математических методов, используемых в физике, для изучения экономических явлений часто вполне оправдан, то возражения вызывает методологический оптимизм эконофизиков, «которые полагают, что экономические явления могут быть поняты как простое продолжение физических явлений, где физические теории в итоге могли бы полностью объяснить экономические явления» (Yee, 2021. Р. 22). Использование математических формализмов физики для изучения экономических явлений признается оправданным только в той мере, в какой такие формализмы сформулированы в рамках эмпирически адекватных моделей (см.: Yee, 2021).

Положительный опыт заимствований из физики не опровергает мнение Солоу о том, что попытка построить экономическую теорию как основанную на аксиомах науку обречена на провал. Как показал В. Полтерович, «эмпирические исследования не привели к обнаружению фундаментальных законов или хотя бы закономерностей универсального характера, которые могли бы служить базой для теоретических построений. Ряд закономерностей, которые в течение десятилетий считались эмпирически доказанными, были впоследствии опровергнуты» (Полтерович, 1998. С. 53). К нарушениям, казалось бы, универсальных закономерностей приводят, в частности, меняющиеся стереотипы поведения экономических агентов.

Что в таком случае способна почерпнуть экономическая теория из экономической истории, как избежать коллизий между ними? Экономическая история — основа для поисков локальных закономерностей, формирующихся в периоды, когда экономические процессы имеют близкий и неизменный характер. С другой стороны, исследовательской задачей является поиск закономерностей в изменчивости тенденций экономического развития. Таким образом, экономическая теория, обобщающая опыт экономической истории, предстает в виде некоторой совокупности субтеорий.

Мы рассматриваем связь экономической теории и технологического аспекта экономической истории. Свойства догоняющего и лидирующего видов развития стран нуждаются в обобщении в отдельных субтеориях, а четко оговариваемые границы применимости теории важны как для ее научного статуса, так и для противостояния безосновательным утверждениям о кризисе теории. Периодическое возвращение к, казалось бы, ушедшим в прошлое концепциям объясняется с позиций длинных волн технологического развития. На примере кризиса 2007—2009 гг. мы покажем, что недооценка кризисного потенциала, связанного со сменой фаз этих волн, мешает осмыслить причины и предвидеть кризисные ситуации в экономике. На основе изучения достижений в сфере нового неоклассического синтеза (ВБОЕ-модели) выявлено, что он не приспособлен к анализу долгосрочных процессов эндогенного технологического развития.

Экономическая история и субтеории

Своего рода компромиссом в выстраивании универсальной экономической теории является выделение двух субтеорий: догоняющего и лидирующего видов развития. Уже такая градация экономических процессов позволяет установить общие свойства (универсальные закономерности) стран, которым удалось совершить «экономическое чудо»: добиться быстрого экономического роста — более 7% годовых — на протяжении 15 — 30 лет. В частности, финансовые системы успешных догоняющих стран опирались преимущественно на банковскую систему, а не на финансовые рынки, банки имели более тесные связи с кредитуемыми фирмами, нежели это принято в развитых странах (см.: Полтерович, 2016). Теория догоняющего развития раскрывает значение промежуточных институтов, которые служат своего рода кирпичиками для построения институционального мостика (траектории), обеспечивающего переход к развитой экономике с высококачественными институтами конкурентного рынка. Коль скоро речь идет о траектории институционального развития, существенные различия между ее участками (этапами) могут стать основанием для формирования этапных субтеорий.

Более монолитной предстает теория лидирующего развития (теория инклюзивного экономического роста), выделяющая в качестве его основы институты, которые обеспечивают высокую экономическую и политическую активность широких слоев населения. Такие институты, называемые инклюзивными, противопоставляются экстрактивным институтам, при которых привилегированное положение в экономических и политических отношениях занимает элита (см.: Acemoglu, Robinson, 2012).

Разная степень инклюзивности институтов, отвечающая решению задач догоняющего и лидирующего развития, — еще одно основание для выделения соответствующих субтеорий. При догоняющем развитии преодоление ловушки бедности предполагает достаточно высокую норму накопления в закрытой экономике и низкие риски для иностранных инвесторов в открытой экономике (см.: Голуб, Поташников, 2022). Инклюзивность институтов может усложнять формирование этих условий в бедной стране. Создание в ней предпосылок для «экономического чуда» зависит от амбиций национальной элиты, ее способности обеспечить разработку и реализацию стратегии развития экономики.

Формирование субтеорий позволяет учесть принципиальные различия отдельных стадий развития экономики по характеру связи между неравенством и экономическим ростом. С. Кузнец обратил внимание на то, что эта связь зависит от уровня экономического развития страны: на ранней стадии экономического развития связь положительная, на зрелой — отрицательная (см.: Kuznets, 1955).

С тех пор в теоретических и эмпирических исследованиях представлены разные заключения о рассматриваемой связи, но результаты большинства публикаций близки к выводу Кузнеца (см.: Mdingi, Но, 2021). При этом среди развивающихся стран положительная связь между неравенством и экономическим ростом возникает, лишь начиная с некоторого уровня доходов (см.: Fawaz et al., 2014).

Особого внимания заслуживает анализ динамики неравенства в процессе радикального обновления технологической базы производства. Речь идет о том, что во время перехода к новой технологической парадигме неравенство сначала растет, а затем падает или выравнивается (см.: Galor, Tsiddon, 1997; Aghion et al., 1999). Данные по США показывают рост индекса Джини в период экспансии микроэлектроники и его относительную стабилизацию, когда эта технология уже нашла широкое применение. В Великобритании связь динамики неравенства и технологической истории еще более наглядная (рис. 1).

Влияние технологического развития на экономическую теорию не является новым сюжетом в экономических исследованиях. Можно вспомнить слова К. Маркса о том, что «в общественном производстве своей жизни люди вступают в определенные, необходимые, от их воли не зависящие отношения — производственные отношения, которые соответствуют определенной ступени развития их материальных производительных сил. Совокупность этих производственных отношений составляет экономическую структуру общества, реальный базис, на котором возвышается юридическая и политическая надстройка и которому соответствуют определенные формы общественного сознания» (Маркс, 1959. С. 6—7). Экономическая теория, изучающая производственные отношения, испытывает опосредованное воздействие со стороны производительных сил. Как написано в учебнике под редакцией Н. А. Цаголова, «каждой системе отношений соответствует и своя система экономических законов. Если одна система производственных отношений заменяется другой, то, соответственно, на смену одной системе экономических законов приходит другая» (Цаголов, 1973. С. 60).

Технологическая компонента тесно вплетена в ткань институциональных исследований. Так, усложнение сферы материального производства, необходимость высокого уровня его координации послужили Т. Веблену основанием для концепции технократического общества (см.: Veblen, 1904), получившей развитие в трудах Дж. Бернхема (см.: Burnham, 1941), Дж. К. Гэлбрейта (см.: Galbraith, 1967). Новая институциональная теория стремится избежать технологического детерминизма при изложении теории институциональных изменений. Тем не менее в качестве самого важного источника институциональных изменений Д. Норт указывает фундаментальные изменения в соотношении цен, а изменения в технологии фигурируют у него среди причин сдвигов в пропорциях между ценами факторов производства (Норт, 1997. С. 109). Разные ступени развития материальных производительных сил предстают принципиальным основанием для выделения соответствующих экономических теорий, определения границ их применимости.

Принцип фальсифицируемости в экономической науке

Экономисты имеют незавидную репутацию, поскольку умеют убедительно комментировать уже пережитые экономические потрясения, но часто ошибаются в решении возникающих проблем. У ошибок может быть несколько причин. Во-первых, некорректная интерпретация теоретических положений в практических целях. Во-вторых, завышенная оценка универсальности теории теми, кто использует ее для практических рекомендаций в новых условиях, ориентируясь на прошлый успешный опыт использования этой теории. В-третьих, отсутствие в самой теории фиксации границ ее применимости. Как следствие, выход теории за ее реальные функциональные рамки оборачивается на практике дисфункциями экономической системы (см.: Сухарев, 2001).

Вопрос о границах применимости теории имеет непосредственное отношение к ее научному статусу. Если следовать К. Попперу, то «критерием научного статуса теории является ее фальсифицируемость, опровержимость, или проверяемость» (Поппер, 1983. С. 245). Критерий фальсифицируемости означает следующее: «Чтобы считаться научными, высказывания или системы высказываний должны быть способны вступать в конфликт с возможными, или мыслимыми, наблюдениями» (Поппер, 1983. С. 249). Как признает Поппер, «критерий демаркации — критерий проверяемости, фальсифицируемости, или опровержимости, — отнюдь не очевиден, так как даже в наши дни мало кто понимает его значение» (Поппер, 1983. С. 249). Роль демаркации становится более понятной при обращении Поппера к «психологическому феномену догматического мышления или, говоря в более общей форме, догматического поведения: мы ожидаем существования регулярностей повсюду и пытаемся искать их даже там, где их нет... Такой догматизм до некоторой степени необходим. Мы нуждаемся в нем при исследовании ситуаций, с которыми можно иметь дело только тогда, когда мы накладываем на мир наши предположения. Кроме того, такой догматизм позволяет нам постепенно приближаться к построению хороших теорий...» (Поппер, 1983. С. 249). Догматической установке с ее попытками пренебрегать нарушениями регулярностей противостоит критическая установка проверять, опровергать догматические ожидания. Принцип фальсифицируемости по отношению к некоторым регулярностям предстает в качестве требования фиксировать сферу их существования и, следовательно, границы применимости соответствующей теории. Хотя принцип фальсифицируемости с его ориентацией на экспериментальную проверку теории можно в первую очередь отнести к естественным наукам, установка на выделение сферы дееспособности теории особенно актуальна для общественных наук, поскольку их положения часто становятся непосредственным руководством к практическим действиям.

Если теория имеет четко определенные границы, в рамках которых решены поставленные в теории задачи, то нет смысла говорить о кризисе данной теории. Другое дело, если основные задачи не могут быть решены принятыми в теории методами (см.: Полтерович, 1998). Особый случай, свидетельствующий о кризисе экономической науки, — отсутствие теорий, готовых предложить ответы на новые практические вызовы без выхода за пределы своей дееспособности.

Возвращение к экономическим теориям прошлого

Принцип фальсифицируемости связывает возможности экономической теории с определенными экономическими условиями. Как следствие, если в экономической истории складываются сопоставимые экономические условия, то можно ожидать возвращения к экономическим теориям соответствующих периодов.

Уже длительное время основными претендентами на главную роль в макроэкономической теории остаются кейнсианство и монетаризм. Как известно, с кейнсианскими методами регулирования связывают преодоление США Великой депрессии. Однако во второй половине 1970-х годов теория Дж. М. Кейнса и его методы были признаны неадекватными проблемам, с которыми столкнулась тогда экономика. Макроэкономике пришлось пережить научную революцию (монетаристская контрреволюция). Процесс переосмысления основ макроэкономики, запущенный М. Фридменом и Р. Лукасом, а позже Ф. Кюдландом и Э. Прескоттом, привел к свержению кейнсианской макроэкономики, и ведущие позиции заняла теория, основанная на рациональных ожиданиях и конкурентных, хотя и несовершенных рынках (новая классическая макроэкономика).

Монетаризм на практике проявлялся в таргетировании денежного предложения как ориентира экономической политики ряда крупных стран. Прикладной триумф монетаризма произошел благодаря его проникновению в стены центральных банков, однако позднее «прагматичный» монетаризм потерпел фиаско из-за невозможности управлять денежным предложением со стороны центральных банков в силу неустойчивости денежного мультипликатора, наличия финансовых инноваций, несовершенства финансового сектора и других проблем (см.: Моисеев, 2018).

На смену таргетированию денежного предложения с начала 1990-х пришло инфляционное таргетирование. К началу 2000-х годов теоретическим основанием для экономической политики становится новый неоклассический синтез (объединение новой классической макроэкономики и новой кейнсианской экономики). Это своего рода ремейк неоклассического синтеза середины XX в. Новый синтез стал теоретическим руководством для многих центральных банков. Смещение их внимания с формирования денежных агрегатов на регулирование процентных ставок служит основанием для утверждений о падении монетаризма (см.: Моисеев, 2002). Однако такие изменения остаются вариациями в рамках монетарной политики, которая является основой регулирования экономики. О монетарном крене регуляторной практики с начала 1980-х и до Великой рецессии можно говорить потому, что все это время налогово-бюджетным мерам отводилась второстепенная роль в экономической политике. Действия правительств многих стран во время и после Великой рецессии позволили говорить о ренессансе кейнсианства. Действительно, для выхода из кризиса активно использовались налоговое стимулирование, субсидии, бюджетный дефицит для финансирования государственных расходов.

На практике наблюдается цикличность в смене ведущих теоретических концепций. Снижение практической дееспособности ведущей концепции побуждает к ревизии теоретических основ экономической политики. Проблемные ситуации в экономике, новые экономические феномены становятся вызовом не только для практики, но и для теории. А. Худокормов (2012) проанализировал связь между кризисами производства и кризисами в экономической теории. При этом к признакам теоретического кризиса отнесена неспособность теории представить убедительную интерпретацию реальных явлений экономической жизни.

Ограниченная дееспособность теории во многом является следствием избыточной универсальности (абстрактности). Так, предлагаемые неоклассикой модели описания экономики продолжают оставаться внеисторичными и не учитывают ограничительную специфику ни социально-культурных, ни материально-природных условий, в которых развиваются экономики (см.: Кирдина-Чэндлер, 2021). Похожая ситуация с другими макроэкономическими концепциями. Относительно мало внимания уделяется технологическим обстоятельствам, влияющим на эффективность использования этих концепций.

Технологические обстоятельства смены экономических концепций и их реабилитации

В связи с наблюдаемыми возвратами к, казалось бы, отжившим концепциям привлекает внимание трактовка X. Д. Курцем развития экономической теории.

«Существует ряд давно известных идей, которые приобретают новое значение, если их представить в другой форме или рассмотреть в новом контексте. Новые знания в экономике состоят, прежде всего, из старых фрагментов знаний, объединенных по-новому. Образ древа познания, постоянно отращивающего новые ветви, символизирует этот процесс. Но некоторые отрасли, которые уже считались мертвыми, внезапно начинают прорастать заново. Означает ли это, что экономическая наука сохраняет все правильное и ценное и избавляется от всего неправильного и вводящего в заблуждение? Является ли рынок экономических идей идеально функционирующим механизмом отбора? К сожалению, ответ отрицательный» (Kurz, 2016. Р. 2).

Почему же, казалось бы, мертвые ветви на древе экономического познания внезапно начинают прорастать заново? В статье Д. Коландера, Р. Холта и Дж. Россера дан ответ на этот вопрос.

Возможность реабилитации или возрождения старых идей обеспечивают «достижения в области аналитических технологий, таких как нелинейная динамика, которые позволили изучать гораздо более сложные модели, чем раньше, развитие вычислительных возможностей, которые позволили проводить исследования с использованием имитационного моделирования и агент-ориентированных моделей гораздо результативнее, позволяя экономистам изучать проблемы, которые не имеют аналитических решений» (Colander et al., 2004. Р. 487—488).

Однако не меньше оснований связывать ответ на поставленный вопрос с тем, что экономическая теория вынуждена приспосабливаться к время от времени повторяющейся ситуации в долгосрочном развитии технологической базы экономики. Так, после периода относительно экстенсивного роста производства наступает период, когда «технологический пат» сменяется «штормом инноваций» (Mensch, 1979), совершается технологическая революция. Неудивительно, что в истории экономической науки наблюдается повторяемость в последовательности лидирующих по воздействию на экономическую политику теоретических концепций.

В настоящее время круг исследователей, фокусирующих внимание на технологических обстоятельствах обновления макроэкономического мейнстрима, довольно ограничен. А. Мальцев (2016) указывает, что одного изучения научной среды недостаточно для понимания логики развития экономических учений.

Хотя у попыток показать влияние материальной среды на сферу идей давняя история, следует признать, что данный взгляд на развитие истории экономических учений «давно утратил популярность в кругах экономистов-теоретиков и не получил широкого распространения среди методологов и историков науки» (Мальцев, 2016. С. 34). Автор видит главную причину неприятия гипотезы о связи между хозяйственными переменами и трансформациями в экономическом мышлении в прочном укоренении веры в неизменный характер экономических законов. Ведь если экономическая наука подвержена влиянию хозяйственных сдвигов, то окажется, что законы economics, надеющейся не уступать физике в своем прогностическом потенциале, вовсе не универсальны (см.: Мальцев, 2016). Обосновывается, что глубокие сдвиги в экономической мысли сопряжены с замещением устаревшего набора сопряженных технологий более современным, со сменой технологических укладов. «В обобщенном виде ход развития экономической науки можно представить в виде сменяющих друг друга сдвигов парадигм (paradigm shift), когда здание господствующей научной концепции разрушалось, а на его месте отстраивалась иная теоретическая конструкция, лучше предшествующей объясняющая окружающую реальность. При этом каждая из «научных революций» совпадала с началом перехода экономической системы в новое технико-экономическое измерение» (Мальцев, 2011. С. 120). О влиянии второй промышленной революции на становление маржинализма пишет Г. Гловели (2021).

В 1990-е годы в период радикального изменения производственной базы экономики произошло обновление и теории технологического развития, появилась концепция технологий широкого применения (ТШП, general purpose technology). Они внедряются во множество отраслевых технологий, позволяя им перейти на новый уровень и повысить свою эффективность, открывая широкий спектр новых возможностей для прибыльных инвестиций (см.: Bresnahan, Trajtenberg, 1995; Helpman, Trajtenberg; 1998; Lipsey et al., 1998). Примерами таких технологий могут быть паровой двигатель, электричество, двигатель внутреннего сгорания, микроэлектронные технологии, искусственный интеллект, роботы. Фактически речь идет о технологиях, с которыми связаны промышленные революции, большие циклы конъюнктуры (см.: Кондратьев, 1993), технологические уклады (см.: Глазьев, 1993).

На непосредственную связь длинных волн конъюнктуры Н. Кондратьева и истории экономических учений обращает внимание Худокормов (2012).

Эта связь проявлялась в том, что «кризисы экономической теории Запада хронологически совпадали с зарождением и усугублением понижательных волн экономической конъюнктуры (по Кондратьеву). Так, понижательная волна 1920 — 1930 годов вызвала к жизни кризис неоклассической теории и последующую кейнсианскую революцию; следующая волна такого же типа в 1970-е годы — начале 1980-х годов обусловила кризис кейнсианства (в терминологии Дж. Робинсон — «второй кризис экономической теории»); наконец, понижательная волна, которая началась с «азиатского кризиса» 1997—1998 гг. и кульминацией которой стал недавний финансово-экономический коллапс, — эта волна продемонстрировала полную научную несостоятельность правоконсервативных, либертарианских (точнее — ультралиберальных) теорий, как то монетаризма, новой классической школы, экономической теории предложения» (Худокормов, 2012. С. 23—24).

Г. Маслов (2015) указывает на существование более фундаментальной, прямо не связанной с кризисом причины повышенного внимания к эволюции экономической мысли. Он говорит о наличии устойчивого влияния и высокой степени воздействия технико-экономических факторов на содержание теоретических парадигм и их востребованность в науке в условиях капиталистической экономики. Обновление основ экономической теории Маслов связывает с научно-техническими революциями.

Положение о том, что вместе с обновлением индустриального базиса экономики на смену отживающей ортодоксии приходит новая, получило развитие в виде соотнесения жизненного цикла мирохозяйственного уклада и жизненного цикла ортодоксии. Речь идет о становлении, трансформации и упадке ортодоксии экономической теории в зависимости от фаз технологических и регуляторных циклов (см.: Толкачев, 2024). Циклический характер регуляторных изменений иллюстрирует триада «протекционизм — фритредерство — империализм (глобализм)» (см.: Толкачев, Тепляков, 2019, 2022). При этом каждому регуляторному режиму ставится в соответствие, как правило, один технологический уклад. Как следствие, жизненный цикл ортодоксии охватывает три технологических уклада.

В ходе обсуждения доклада Худокормова «Циклы Кондратьева и периодические кризисы мировой экономической мысли» на экономическом факультете МГУ О. Сухарев отметил, что несколько теорий о влиянии на действия правительства успевают сменить друг друга уже за период полуволны Кондратьева. Привлекает внимание позиция В. Черковца в этом обсуждении, указавшего на необходимость выявить и обосновать причинно-следственные связи между волнами большого цикла и кризисами экономической мысли (см.: Малахинова, 2012).

Определенное обоснование такой связи содержится в картине больших волн технологического и институционального развития, которую нарисовала К. Перес — соавтор подхода к анализу экономического развития с позиций смены технико-экономических парадигм (см.: Freeman, Perez, 1988).

В ее монографии большое место занимает раскрытие специфики отдельных фаз большой волны (great surge) экономического развития (см.: Perez, 2002). При этом отдельная волна рассматривается как последовательность следующих фаз развития: зарождение, внедрение, агрессия, переходный период, синергия, зрелость, глобализация. Со сменой фаз большой волны Перес связывает переходы от одной ортодоксальности к другой. Одни институциональные условия и соответствующая теоретическая база отвечают потребностям осуществления радикальных инноваций, формирования необходимой для них инфраструктуры. В другой институциональной и теоретической поддержке нуждается внешнеэкономическая экспансия бизнеса (фаза глобализации).

Однако даже при довольно детальном обсуждении каждой фазы большой волны Перес предупреждает о мере абстракции излагаемого описания жизненного цикла технологических революций, возникновения финансовых пузырей. Речь идет о том, что предложенная модель относится к долгосрочной динамике и не способна объяснить индивидуальные события. Так, для анализа конкретных финансовых кризисов рекомендуется использовать модели Мински или Кинделбергера. Эту рекомендацию Перес об использовании специализированных моделей можно отнести и к анализу других периодов жизненного цикла технологий.

Постановка вопроса о смене дееспособных экономических концепций допустима применительно к смене этапов жизненного цикла технико-экономической парадигмы. Другое дело, что могут возникать теоретические паузы, когда, например, технология искусственного интеллекта уже активно используется, а теория еще не готова четко обрисовать перспективы ее влияния на занятость (см.: Дементьев, 2024). Такого рода паузы создают трудности прежде всего для стран — лидеров технологического развития. Испытанием для этих стран становится необходимость своевременно перенастроить экономические институты со сменой фаз технологического развития.

Технологические вызовы теории инклюзивного экономического роста

Среди стран, институты которых относят к инклюзивным, наблюдаются существенные различия в темпах экономического роста. В таблице 1 показано для ряда стран, как вырос подушевой ВВП в 2023 г. по отношению к показателю 1980 г., то есть за период активного внедрения микроэлектронных и информационно-коммуникационных технологий в производство и в другие сферы деятельности. Видно, что определенное преимущество в экономической динамике за рассматриваемый период имеют США и Великобритания. Обращает на себя внимание, что от них отстают Дания, Норвегия, Швеция, Финляндия, Исландия, Швейцария и Нидерланды, лидирующие по другим показателям благодаря более развитым механизмам сотрудничества в экономической, социальной и политической сферах (см.: Полтерович, 2022). США и Великобритания после 1980 г. вносили значительные изменения в свои экономические институты на фоне более инерционного институционального развития остальных стран из таблицы 1.

Таблица 1

Подушевой ВВП (в долл. 2015 г.) в ряде стран

Источник: рассчитано по данным World Development Indicators.

Показательно переформатирование финансовой системы США. Как известно, закон Гласса—Стигалла (Banking Act of 1933) запретил коммерческим банкам владеть, гарантировать размещение или проводить операции с корпоративными ценными бумагами и облигациями. Уже в 1980-е годы на фоне успехов японской экономики, где банки не имели таких ограничений, на повестке дня оказался вопрос о ревизии закона Гласса— Стигалла. В 1987 г. исследовательская служба Конгресса подготовила отчет, в котором были изложены положительные и отрицательные стороны сохранения этого закона. Хотя Конгресс не отменил закон Гласса—Стигалла в 1980-е годы, Федеральная резервная система (ФРС) позволила банкам получать до 5°о своих доходов от операций с ценными бумагами. К концу 1980-х годов этот лимит был увеличен до 10°о, а в 1996 г. — до 25°о. Это повышение, по сути, отменило закон Гласса—Стигалла. В 1999 г. законодатели утвердили уже произошедшие изменения, приняв закон Грэмма—Лича—Блайли (Financial Modernization Act). В соответствии с ним депозитные учреждения по-прежнему были ограничены в страховании и андеррайтинге ценных бумаг и продажах, но банки могли быть частью более крупной корпорации, занимающейся этими видами операций (см.: Crawford, 2011). Банки по мере снижения барьеров между коммерческой и инвестиционной деятельностью получали все больше «свободы рук», что способствовало форсированному развитию в США микроэлектроники и ее мировой экспансии. Однако в 2000-х годах эта свобода обернулась бумом низкокачественных ипотечных кредитов. Великая рецессия побудила Конгресс трансформировать финансовую систему страны. В 2010 г. для снижения рисков финансовой системы США был принят закон Додда—Френка (Wall Street Reform and Consumer Protection Act). Содержащаяся в нем поправка вводит сильные ограничения для банков, которые используют гарантии правительства, по инвестированию средств вкладчиков в хедж-фонды и фонды прямых инвестиций. Эта поправка фактически соответствует запрету на совмещение инвестиционной и коммерческой банковской деятельности в законе Гласса— Стигалла. Таким образом, менее чем за 40 лет экономическая история практика дважды вынудила пересмотреть представления о том, на каких концептуальных основах должна базироваться финансовая система США. Прослеживается связь обновления финансовых институтов со сменой фаз пятой длинной волны в американской экономике.

Сама по себе инклюзивность социальных институтов не объясняет, почему страны с такими институтами проявляют разную адаптивность к изменениям технологических условий экономического роста. К условиям адаптивности можно отнести наличие достаточно влиятельных инициаторов целенаправленного обновления экономических институтов. Признание такой роли элиты означает отход от рафинированной инклюзивности социальных институтов. Однако и в этой ситуации можно говорить об инклюзивном экономическом росте, если элита страны остается подотчетной ее населению.

Интерференция длинных волн технологического развития

Становление очередной технологической революции начинается в условиях доминирования технологий предшествующей революции (см.: Perez, 2002; Перес, 2011). В этот период экономика оказывается наиболее сложным объектом экономических исследований. Внимание обычно концентрируется на «разрушительной» части процесса созидательного разрушения (см.: Перес, 2011). Прямые и обратные связи между пересекающимися длинными волнами не в полной мере учитываются в экономической теории. Анализ этих связей важен как для институционального обеспечения технологических революций, так и для понимания сопровождающих их кризисов.

Начало использования принципиально новых технологий не означает, что ранее освоенные технологии перестают применять и совершенствовать. Так, после появления пароходов еще долгое время улучшалась конструкция парусных судов. «Золотой век» чайных клиперов пришелся на середину XIX в., когда пароходы уже имели полувековую историю. Начало эксплуатации теплоходов не остановило строительство пароходов. Наблюдаемое в экономической истории продолжительное существование производств, основанных на технологиях разных длинных волн, свидетельствует о том, что технологический прогресс имеет не только не монотонный, но и нелинейный характер. Такие обстоятельства экономической истории получают осмысление в экономической теории.

Возможности трансформации части отраслей уходящего технологического уклада в несущие отрасли нового уклада уделяется большое внимание в теории экономического развития С. Глазьева (см.: Глазьев, 2010). Обеспечение такой трансформации — одна из наиболее сложных задач экономической политики, требующая тонкой настройки всех ее составляющих. Необходимо учитывать, что в ходе этой трансформации традиционные отрасли становятся не только источником ресурсов для новых отраслей. Спрос, предъявляемый традиционными производствами на новые технологии, помогает этим технологиям преодолеть весьма сложную полосу начального развития. Возможности комбинирования старых и новых технологий наглядно проявились в автомобилестроении. В стоимости автомобилей все возрастающую долю занимают электронные компоненты. Отдельные инновации распространяются за пределы одного цикла Кондратьева, способствуя появлению новых инфраструктур и сетей, формируя более длинную траекторию развития, которую М. Хироока назвал инфратраекторией (см.: Акаев, Хироока, 2009).

Пересечение технологических поколений присутствует в моделях шумпетерианской динамики, описывающих эволюцию распределения мощностей по технологиям разной эффективности (см.: Полтерович, Хенкин, 1988; Хенкин, Шананин, 2014). Динамика разновозрастных подсистем экономики представлена в модели переключающегося режима воспроизводства, разрабатываемой в Институте экономики РАН (см.: Маевский и др., 2019). Модель охватывает финансовый механизм экономического роста.

Улучшающие и радикальные инновации фигурируют в модели шумпетерианской динамики, построенной в: Acemoglu, Cao, 2015. Однако предполагается, что уже существующие фирмы лишь совершенствуют используемую ими технику, а принципиально новые технические решения реализуют входящие на рынок фирмы. Возможность таких решений выступать в двух ипостасях — как основа для улучшающих и радикальных инноваций — часто не принимается во внимание.

Важным свойством длинноволновой динамики являются наблюдаемые на практике заминки в подъеме длинной волны. Причиной задержки инвестиций в новые технологии может быть неготовность имеющихся результатов исследований и разработок к массовой коммерциализации новых технологий, вынуждающая к инновационной паузе в экономическом развитии (см.: Полтерович, 2009). Снижение инновационной активности может диктоваться стремлением окупить уже осуществленные инвестиции (инвестиционная пауза) (см.: Дементьев, 2011). В рамках шумпетерианских моделей с технологиями широкого применения (см.: Helpman, Trajtenberg, 1998; Aghion, Howitt, 1998. Ch. 8) временное снижение выпуска возникает из-за необходимости отвлекать ресурсы из текущего производства на разработку комплектующих для новой технологии широкого применения.

Можно следующим образом представить возникновение пульсаций при подъеме длинной волны (рис. 2). Одна пульсация соответствует широкому использованию принципиально новых технологий как улучшающих, вторая — результат смены базисных технологий. Следует отметить, что немонотонность наблюдается не только при внедрении новых технологий, но и в сфере исследований и разработок, включая фундаментальные исследования (см.: Дементьев, 2023).

Экономическая история показывает, что фактическим барьером на пути активного внедрения новых технологий может быть отсутствие необходимой инфраструктуры. Так, массовая автомобилизация развернулась лишь после развития дорожной сети. Широкое использование пароходов началось после радикальной перестройки портового хозяйства. Хироока обращает внимание на то, что развитие инфраструктуры обеспечивает возникновение синергических эффектов в инновационной сфере (см.: Hirooka, 2006). Как известно, в соответствии с теорией длинных волн Кондратьева ключевую роль в их возникновении играет именно обновление основных капитальных благ, имеющих во многом инфраструктурное происхождение (см.: Кондратьев, 1993).

Значительные различия между последовательными этапами (фазами) жизненного цикла ТШП оправдывают использование отличающегося математического описания для отдельных этапов обновления технологической базы производства. В: Дементьев, 2021, представлена такая составная модель, в которой одна из подмоделей соответствует фазе формирования инфраструктуры для новой технологии широкого применения. Результаты расчетов по модели иллюстрируют эффекты интерференции волн.

Исчерпание потенциала совершенствования ТШП на собственной технологической базе, исчерпание возможностей улучшения старых технологий за счет элементов новых ТШП, завершение быстрого роста рынков продукции новых технологий, лишь временная компенсация этого замедления ростом спроса на продукцию традиционных отраслей (отмечены звездочками на рис. 2) выступают технологическими предпосылками кризисных явлений в экономике. Масштабы и глубина таких явлений зависят от инерционности поведения экономических агентов (см.: Дементьев, 2009). Резюмируя обсуждение интерференции технологий разных длинных волн, можно констатировать, что соответствующие эффекты остаются на периферии исследований долгосрочного экономического развития. Как следствие, при анализе экономических кризисов часто упускается из виду их технологическая подоплека.

Финансовое и регуляторное объяснения Великой рецессии и ее технологические предпосылки

Во многих исследованиях внимание сосредоточено на финансовых обстоятельствах экономических кризисов, а их технологические предпосылки остаются в тени. Так, на первый план может выдвигаться связь между финансовым кризисом и предшествующим кредитным бумом. В качестве такого бума рассматривают период, когда частные кредиты растут аномально высокими темпами, превышающими темпы роста частного валового внутреннего продукта. Примерно треть кризисов 1970—2007 гг. сопровождались кредитным бумом, когда кризису предшествовал средний рост отношения частного кредита к ВВП, превышающий 10% в год, в течение трех лет (см.: van Aarle, 2017). В: Schularick, Taylor, 2009, вывод о том, что кредитный бум в течение пяти лет свидетельствует о повышенном риске финансового кризиса, основывается на изучении 14 развитых стран за период 1870—2008 гг. Ранее свидетельства того, что бум кредитования предшествует банковским кризисам, были представлены в: Demirgug-Kunt, Detragiache, 1998. Кредитный бум вообще предлагается рассматривать как наиболее полезный показатель вероятности финансового кризиса. «Это как канарейка в угольной шахте» (Gorton, 2012. Р. 60).

Такого рода логика преобладает и во многих исследованиях глобального финансового кризиса 2007—2009 гг. Указывается на его связь с предшествующим чрезмерным ростом кредитования (см.: Bernanke, 2018; Levy et al., 2022). В: Ramey, 2019, рост кредитования оценивается как чрезмерный, если у финансового сектора недостаточно капитала для покрытия потерь рыночной стоимости в условиях экономического спада. Резкому росту кредитования на рынке недвижимости способствовал быстрый подъем в США цен на жилье в течение 2006 г. (см.: Herbert, Apgar, 2010). Тенденция удорожания жилья привлекла инвесторов, мотивированных приобретать недвижимость, чтобы получить выгоду от повышения цен на жилье, что усилило разогрев его рынка. Уже при простом замедлении роста цен на жилье такие инвесторы могут спровоцировать обвал этого рынка (см.: Herbert, Apgar, 2010).

Внимание к роли кредитного бума в Великой рецессии, к ее финансовому аспекту приводит к выводу, что кризис был, по сути, кризисом ликвидности, в том смысле, что банки не смогли реализовать продажу своих активов, необходимую для покрытия понесенных ими убытков (см.: Kirman, 2010). Однако правомерен вопрос о причинах самого кредитного бума, об истоках кризиса в США. Ключевой вопрос заключается в том, какие факторы позволили ипотечному рынку выдавать так много рискованных кредитов в последние годы (см.: Herbert, Apgar, 2010)? Среди приводимых в этой связи факторов, как правило, отсутствуют технологические обстоятельства, а в качестве основных причин кредитного бума фигурируют следующие.

Чаще всего речь идет о дерегулировании финансовых рынков (см.: Hugie, 2021). В: Herbert, Apgar, 2010, упомянуты законодательные изменения, которые сняли ограничения на процентные ставки по ипотечным кредитам и позволили кредиторам предлагать кредиты с плавающей процентной ставкой и отрицательной амортизацией. Кредит с отрицательной амортизацией дает возможность заемщику вносить запланированный платеж, который меньше процентов по кредиту. При этом сумма отсроченных процентов добавляется к основной сумме кредита, что приводит к ситуации, когда основная сумма долга со временем увеличивается, а не уменьшается. О возникновении кредитного бума при либерализации финансового сектора свидетельствовали и более ранние исследования (Gil-Diaz, 1998).

В качестве еще одного фактора фигурирует отсутствие существенного федерального надзора за рейтинговыми агентствами. Поскольку последние получали выплаты от фирм, которые продавали ценные бумаги инвесторам, агентства вряд ли могли игнорировать интересы этих фирм при оценке продаваемых ими ценных бумаг (см.: Pezzuto, 2010). Как следствие, рейтинговые агентства не столько помогали преодолеть информационную асимметрию, с которой связывается кредитный бум в: Gorton, Ordonez, 2014, сколько усугубляли ее.

Как причина кредитного бума рассматривается и низкий уровень процентных ставок на рынке США в начале 2000-х годов, поскольку это способствовало росту задолженности до беспрецедентного уровня (см.: Pezzuto, 2010).

С событиями в финансовой сфере связывают и масштабы экономического спада. Так, Б. Бернанке приходит к выводу, что «финансовая паника 2007—2009 гг., включая сокращение объемов оптового финансирования и отказ от секьюритизированных кредитов, оказала сильное разрушительное воздействие на реальную экономику и, вероятно, стала основной причиной столь глубокого экономического спада» (Bernanke, 2018. Р. 58). При этом подчеркивается, что паника предшествовала широкомасштабному экономическому спаду.

Замедлению экономического роста фактически отводится второстепенная роль в возникновении ипотечного кризиса по сравнению с кредитным бумом, со снижением цен на жилье. Однако связь этого замедления и Великой рецессии предстает в другом виде при обращении к предыстории кредитного бума на рынке жилья.

Если в 1997—2000 гг. темп роста ВВП США не опускался ниже 4%, то в 2001 г. он составил только 0,96%, а в 2002 г. — 1,7%. В отчете ФРС о денежно-кредитной политике, представленном Конгрессу 27 февраля 2002 г., описано ухудшение экономической ситуации в 2001 г., подчеркнуты усилия ФРС по смягчению последствий замедления экономики путем снижения процентных ставок. Указывается на снижение экономической активности, которое стало очевидным в конце 2000 г. и усилилось в первой половине 2001 г. Предприятия в ответ на ослабление конечного спроса и переизбыток некоторых видов капитала сократили инвестиционные расходы, особенно сильно уменьшив расходы на высокотехнологичное оборудование. Отмечается, что агрессивные действия ФРС по смягчению денежно-кредитной политики в первой половине 2001 г. оказали поддержку потребительским расходам и жилищному сектору. В течение лета 2001 г. снижение деловой активности приобрело более массовый характер. События И сентября еще больше подорвали и без того хрупкую экономику¹. Падение доли высокотехнологичных инвестиций охватило многие крупные отрасли (рис. 3).

На необходимость активизации спроса как на одну из причин мягкой денежно-кредитной политики указал Дж. Стиглиц (см.: Stiglitz, 2009). Снижение процентных ставок, сыгравшее существенную роль в возникновении кредитного бума, предстает реакцией на падение темпов экономического роста США после 2000 г. Политику снижения процентных ставок ФРС продолжала до 2004 г. Если в июне 2000 г. федеральная учетная ставка, по которой ФРС США взимает проценты по краткосрочным кредитам, выдаваемым банкам и другим организациям, была на уровне 6,5%, то в апреле 2004 г. она составляла только 1%. В дальнейшем на фоне резкого роста кредитной активности учетная ставка выросла до 5,25% к июню 2006 г.²

На инвестиционную ситуацию в США в предкризисный период существенное влияние оказала динамика фондоотдачи. Ее падение в американской экономике началось после 1999 г. (рис. 4). На динамике фондоотдачи сказалось значительное исчерпание потенциала используемых технологий широкого применения, включая микроэлектронные технологии, послужившие основой модернизации многих традиционных отраслей в предшествующий период. Произошло определенное насыщение продукцией и на рынках новых отраслей. При снижении отдачи в реальном секторе экономики инвестиции устремляются на рынок спекулятивных активов (ценные бумаги, недвижимость). Его разогреву способствовало временное снижение объемов нежилищных инвестиций частного бизнеса на фоне увеличения им жилищных инвестиций (рис. 5).

Немонотонность технологического развития, проявившуюся в невозможности продолжать быстрый экономический рост за счет наращивания инвестиций в новые технологии, следует рассматривать в качестве важного фактора Великой рецессии. Теоретические исследования финансовых кризисов должны не упускать из виду исторические события не только в финансовой, но и в технологической сфере.

Новый неоклассический синтез и технологическое развитие

Финансовые факторы выделяются в качестве наиболее влиятельных в исследованиях Великой рецессии, опирающихся на новокейнсианские динамические стохастические модели общего равновесия (Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE-модели). Эти модели воспринимаются как воплощение нового неоклассического синтеза, поскольку основываются на теории общего равновесия и микроэкономическом описании экономических агентов, содержат явные предположения об их поведении. В ходе эволюции DSGE-моделей в них были воплощены положения новой кейнсианской теории о провалах рыночной экономики: неконкурентные рынки труда и товаров, негибкие цены и заработные платы. Современные макроэкономические модели DGSE чаще всего основываются на работах Л. Кристиано и др. (Christiano et al., 2005) и Ф. Сметса, Р. Уотерса (Smets, Wouters, 2003, 2007).

Утверждается, что DSGE-модели с номинальной жесткостью (некоторой устойчивостью цен или зарплат к шокам) и финансовыми трениями могут обеспечить количественно правдоподобные объяснения финансового кризиса и Великой рецессии и служить основой для сопоставления альтернативных фискальных и денежно-кредитных политик (см.: Christiano et al., 2018). На основе анализа такой модели делается вывод, что основная часть изменений в экономической активности во время Великой рецессии была вызвана финансовыми трениями (см.: Christiano et al., 2015).

Несмотря на имеющееся продвижение в развитии DSGE-моделей, продолжается дискуссия о способности этих моделей и теории нового неоклассического синтеза представить экономическое развитие достаточно адекватно для понимания его движущих факторов и эндогенных причин кризисов (см.: Fagiolo, Roventini, 2017; Guzman, Stiglitz, 2020). Речь идет, в частности, о нереал истинности допущения о том, что агенты этих моделей ведут себя в соответствии с «рациональными ожиданиями», основываясь на знании полного распределения вероятностей для каждого будущего состояния экономики. Проблематичность предположения о том, «что люди знают, что может произойти во время кризиса, вместе с соответствующими вероятностями», признается даже при оптимистическом отношении к DSGE-моделям (Christiano et al., 2018. P. 127).

Предположение о рациональных ожиданиях является одним из аспектов этих моделей, который подвергся критике еще до Великой рецессии (см.: Evans, Honkapohja, 2001; Milani, 2007). Появилась концепция рациональной невнимательности как случая, когда индивидуальная способность обрабатывать информацию ограничена (см.: Sims, 2003). Основная критика предположения о рациональных ожиданиях связана с тем, что оно не учитывает важную роль в ожиданиях, которую играет обучение: агенты при получении новых данных обновляют свои ранее сформировавшиеся модели убеждений, их реакция на внешние потрясения значительно меняется со временем. Обучение придает ожиданиям адаптивный характер. Как указывается в: Slobodyan, Wouters, 2012а, даже при неизменном правиле денежно-кредитной политики убеждения частных агентов относительно среднего значения и продолжительности инфляционного процесса могут существенно изменяться. Наибольший интерес в литературе по адаптивным ожиданиям проявляли именно к инфляционным ожиданиям. Сопоставление разных подходов к ожиданиям на основе эталонной DSGE-модели показало, что модель с рациональными ожиданиями лучше прогнозирует инфляцию для краткосрочных прогнозов, а модель с адаптивным обучением (см.: Slobodyan, Wouters, 2012b) имеет преимущество при отдаленном горизонте прогнозирования (см.: Warne, 2023).

В большинстве работ, посвященных DSGE-моделям, предполагается, что ожидания однородны: все потребители и фирмы придерживаются одной модели формирования ожиданий. Игнорирование гетерогенности экономических агентов — еще одно направление критики DSGE-моделей. На значительную степень неоднородности ожиданий экономических агентов обращено внимание в: Coibion, Gorodnichenko, 2012; Cole, Milani, 2021. Обзор литературы о разнородных ожиданиях представлен в: Hommes, 2021.

Хотя DSGE-модели с гетерогенными агентами существовали и до Великой рецессии, как указывается в: Christiano et al., 2018, эти модели находились на периферии экономического анализа. После Великой рецессии наблюдается их активное развитие. Обзор DSGE-моделей с гетерогенными агентами содержится в: Полбин, Фокин, 2022. Авторы отмечают, что такие модели позволяют точнее воспроизводить эмпирические данные и закономерности по сравнению с изученными ранее более простыми моделями. Речь идет об учете неравенства домохозяйств в распределении доходов и богатства, неравенства фирм по уровню производительности, по потребности в кредитах, по уровню риска, об учете финансовых ограничений (трений). В: Полбин, Фокин, 2022 (С. 70), констатируется, что «модели с гетерогенными агентами позволяют отвечать на вопросы, на которые модели с репрезентативным агентом не могут ответить по построению».

Среди DSGE-моделей с гетерогенными агентами имеются модели с предпринимательским сектором, когда выделяются два вида домохозяйств (работники, которые получают только трудовой доход, и предприниматели, которые владеют собственным бизнесом и получают прибыль). Такая модель анализируется, например, в: Bayer et al., 2019, где показано, что денежно-кредитная политика, снижающая доходность ликвидных активов в периоды повышенной неопределенности, ограничивает негативные совокупные последствия неопределенности, но перераспределяет ресурсы от владельцев ликвидных активов к владельцам неликвидных, которые, как правило, богаты.

В:    Fernandez-Villaverde et al., 2024, исследуется, как при нулевой нижней границе номинальных процентных ставок неравенство домохозяйств влияет на экономическую динамику. При таких условиях денежно-кредитная политика в долгосрочной перспективе не нейтральная. Степень отклонения от нейтральности может быть существенной, когда низкие целевые показатели инфляции сочетаются с высоким уровнем имущественного неравенства.

В DSGE-моделях с предпринимательским сектором не представлен процесс повышения технологического уровня производства, что не исключает анализ шоков производительности и технологических шоков. Технологический прогресс может экзогенно закладываться в модель в форме технологического тренда (см.: Крепцов, Селезнев, 2018). При описании производства в DSGE-моделях обычно исходят из постоянной эффективности его масштабов при использовании как функции CES, так и функций типа Кобба—Дугласа, как в: Bayer et al., 2019. Как следствие, за рамками исследований остаются случаи возрастающей эффективности масштабов производства, характерные для инновационных процессов особенно в условиях цифровой экономики.

DSGE-модели остаются важным инструментом макроэкономического анализа в условиях преобладания равновесной динамики. Эти модели позволяют изучать эффекты различных экономических гипотез, оценивать последствия разного рода возмущений (шоков). DSGE-модели приобретают все более реалистичный характер по мере учета финансовых трений, разнородности экономических агентов (см.: Полбин, Фокин, 2022). Особо следует отметить включение в DSGE-модели методов адаптивного обучения экономических агентов вместо допущения о рациональных ожиданиях (см.: Slobodyan, Wouters, 2012а; Колюжнов, Ляхнова, 2022).

Такая эволюция DSGE-моделей в определенной мере сближает их с агент-ориентированными моделями, в большей степени основывающимися на прямом взаимодействии экономических агентов, а не только на балансировании совокупного спроса и предложения. Это качество позволяет рассматривать агент-ориентированные модели в качестве инструмента изучения неравновесной динамики, эндогенно подпитываемой взаимодействиями разнородных агентов (см.: Fagiolo, Roventini, 2017; Dosi, Roventini, 2019; Cincotti et al., 2022). Растет число публикаций, посвященных сопоставлению DSGE-моделей и агент-ориен-тированных моделей, оценке возможностей их взаимообогащения (см.: Dilaver et al., 2018; Gobbi, Grazzini, 2019). Пока DSGE- модели и новый неоклассический синтез позволяют анализировать отдельные фрагменты экономической истории, но не приспособлены к анализу ее переломных этапов, характеризующихся высокой интенсивностью процессов эндогенного технологического развития.

Заключение

Обеспечение адекватности экономической теории экономической истории радикальных изменений в производительных силах остается важной задачей науки. Мы попытались обосновать дробность экономического знания, поскольку экономическая история дает нам качественно разнородные картины экономической реальности. Вместе с тем имеются некоторые общие закономерности периодического радикального обновления технологической базы экономики. Сопоставимость фаз разных циклов такого обновления выступает технологическим основанием возврата к актуальным в прошлом экономическим теориям, учитывающим специфику этих фаз. Важно принимать во внимание, что дееспособность теории, ориентированной на учет условий отдельной фазы развития, рамками этой фазы и ограничивается. Это положение актуально, в частности, для теоретических построений на основе DSGE-моделей.

Переходы с одной фазы развития на следующую являются испытаниями не только для экономической политики, но и для экономической теории, поскольку рассматриваемые переходы обладают кризисным потенциалом и часто сопровождаются финансовыми кризисами. Необходимо учитывать как технологическую подоплеку таких кризисов, так и ее специфику для разных фаз.

Основное внимание мы уделили влиянию экономической истории технологического развития на экономическую теорию. Однако для экономической теории важны уроки экономической истории, которые свидетельствуют о возможности человеческого общества влиять на технологическую историю. Опыт развития энергетического сектора экономики показал, что технологическое развитие многовариантно: наряду с углеродной энергетикой используются различные возобновляемые источники энергии. Вариативность технологического развития сопряжена с вариативностью социально-экономического развития, с различием культурных традиций. Спектр реализуемых технологических направлений влияет на распределение выгод и потерь очередной технологической революции. При современных достижениях в сфере робототехники, искусственного интеллекта вопрос о социально-экономических последствиях развития этих технологий, о сохранении человеком контроля над собственными творениями перестает быть уделом только научной фантастики. Не исключено, что именно анализ направляемого технологического развития (см.: Acemoglu, 1998, 2002) со временем будет признан наиболее значимым вкладом Д. Асемоглу в экономическую науку.

Чтобы не втискивать экономику в некоторую единую универсальную модель мира, следует учесть своеобразие не только технологического, но и социального контекста развития экономики. С построением экономистами чувствительных к этому контексту моделей Солоу связывает интерпретационную помощь, в которой нуждаются историки экономики. «Такого рода модели тем лучше подходят для непосредственного использования при организации исторического повествования, чем глубже экономист осознает тот факт, что различные социальные контексты могут требовать различных исходных допущений и, следовательно, различных моделей» (Solow, 1985. Р. 329).

¹ Monetary Policy Report to the Congress. Report submitted to the Congress on February 27, 2002. https: www.federalreserve.gov boarddocs hh 2002 February FullReport.htm

² https: www.tradingview.com chart ?symbol=ECONOMICS°_o3AUSINTR

Список литературы / References

Акаев А. А., Хироока М. (2009). Об одной математической модели для долгосрочного прогнозирования динамики инновационно-экономического развития Доклады Академии наук. Т. 425, № 6. С. 727—732. [Akaev A. A., Hirooka М. (2009) . On a mathematical model for long-term forecasting of the dynamics of innovative and economic development. Doklady Akademii Nauk, Vol. 425, No. 6, pp. 727—732. (In Russian).]

Глазьев С. Ю. (1993). Теория долгосрочного технико-экономического развития. М.: ВлаДар. [Glazyev S. Y. (1993). Theory of long-term technical and economic development. Moscow: VlaDar. (In Russian).]

Глазьев С. Ю. (2010). Стратегия опережающего развития России в условиях глобального кризиса. М.: Экономика. [Glazyev S. Y. (2010). The strategy of advanced development of Russia in the context of the global crisis. Moscow: Ekonomika. (In Russian).]

Гловели Г. Д. (2021). Вторая промышленная революция и маржинализм. М.: Институт экономики РАН. [Gloveli G. D. (2021). The second industrial revolution and marginalism. Moscow: Institute of Economics, Russian Academy of Sciences. (In Russian).]

Голуб А. А., Поташников В. Ю. (2022). Теоретический анализ ловушек развития на примере России. Журнал Новой экономической ассоциации. № 2. С. 56—74. [Golub A. A., Potashnikov V. Y. (2022). Theoretical analysis of development traps: On the example of Russia. Journal of the New Economic Association, No. 2, pp. 56—74. (In Russian).] https: doi.org 10.31737 2221-2264-2022-54-2-3

Дементьев В. E. (2009). Длинные волны экономического развития и финансовые пузыри (Препринт № WP 2009 252). М.: ЦЭМИ РАН. [Dementiev V. Е. (2009) . Long waves of economic development and financial bubbles (Preprint No. WP 2009 252). Moscow: CEMI RAS. (In Russian).]

Дементьев В. E. (2011). Инвестиционные проблемы инновационной паузы в экономике. Проблемы прогнозирования. № 4. С. 13—27. [Dementiev V. Е. (2011). Investment problems of an innovation pause in the economy. Problemy Prognozirovaniya, No. 4, pp. 13—27].

Дементьев В. E. (2021). Модель интерференции длинных волн экономического развития. Компьютерные исследования и моделирование. Т. 13, № 3. С. 649 — 663. [Dementiev V. Е. (2021). The model of interference of long waves of economic development. Computer Research and Modeling, Vol. 13, No. 3, pp. 649-663. (In Russian).] https: doi.org 10.20537 2076-7633-2021-13-3-649-663

Дементьев В. E. (2023). Предоставление научными журналами общественно полезных услуг должно финансироваться государством. Вопросы экономики. № 4. С. 135 — 150. [Dementiev V. Е. (2023). Socially useful services of scientific journals should be funded by the state. Voprosy Ekonomiki, No. 4, pp. 135 — 150. (In Russian).] https: doi.org 10.32609 0042-8736-2023-4-135-150

Дементьев В. E. (2024). Современная экономическая теория и стилизованные факты. Вопросы экономики. № 7. С. 5—24. [Dementiev V. Е. (2024). Modern economic theory and stylized facts. Voprosy Ekonomiki, No. 7, pp. 5—24. (In Russian).] https: doi.org 10.32609 0042-8736-2024-7-5-24

Кирдина-Чэндлер С. Г. (2021). Парадоксы синтеза в экономической теории. Terra Economicus. Т. 19, № 3. С. 37—52. [Kirdina-Chandler S. G. (2021). Paradoxes of synthesis in economics. Terra Economicus, Vol. 19, No. 3, pp. 37—52. (In Russian).] https: doi.org 10.18522 2073-6606-2021-19-3-37-52

Колюжнов Д. В., Ляхнова M. В. (2022). Малая DSGE-модель экономики России с неоднородным адаптивным обучением. Мир экономики и управления. Т. 22, № 3. С. 66 — 87. [Kolyuzhnov D. V., Lyahnova М. V. (2022). Small DSGE model of the Russian economy with heterogeneous adaptive learning. World of Economics and Management, Vol. 22, No. 3, pp. 66 — 87. (In Russian).] https: doi.org 10.25205 2542-0429-2022-22-3-66-87

Кондратьев H. Д. (1993). Избранные произведения. M.: Экономика. [Kondratiev N. D. (1993). Selected works. Moscow: Ekonomika. (In Russian).]

Крепцов Д., Селезнев С. (2018). Прогнозирование российской экономики с использованием DSGE-моделей с малым количеством уравнений. Деньги и кредит. № 2. С. 51 — 67. [Kreptsev D., Seleznev S. (2018). Forecasting for the Russian economy using small-scale DSGE models. Russian Journal of Money and Finance, Vol. 77, No. 2, pp. 51 — 67. (In Russian).] https: doi.org 10.31477 rjmf.201802.51

Маевский В. И., Малков С. Ю., Рубинштейн А. А. (2019). Анализ связи между эмиссией, инфляцией и экономическим ростом с помощью модели переключающегося режима воспроизводства. Вопросы экономики. № 8. С. 45 — 66. [Mayevsky V. L, Malkov S. Y., Rubinstein A. A. (2019). Analysis of the relationship between issuing money, inflation and economic growth with the help of the SMR-model. Voprosy Ekonomiki, No. 8, pp. 45 — 66. (In Russian).] https: doi.org 10.32609 0042-8736-2019-8-45-66

Малахинова P. П. (2012). Циклы Кондратьева и периодические кризисы мировой экономической мысли. Вестник Московского университета. Серия 6: Экономика. № ЕС. 85 — 102. [Malakhinova R. Р. (2012). Kondratiev cycles and periodic crises of world economic thought. Moscow University Economic Bulletin, No. 1, pp. 85 — 102. (In Russian).]

Мальцев A. A. (2011). Кризис неоклассической ортодоксии или смена технологических укладов. Журнал экономической теории. № 4. С. 111 — 122. [Maltsev А. А. (2011). The crisis of neoclassical orthodoxy or the change of technological patterns. Journal of Economic Theory, No. 4, pp. 111 — 122. (In Russian).]

Мальцев A. A. (2016). Гипотеза о техницистской истории экономической мысли. Общественные науки и современность. № 5. С. 30 — 48. [Maltsev А. А. (2016). The hypothesis of the technicist history of economic thought. Social Sciences and Contemporary World, No. 5, pp. 30 — 48. (In Russian).]

Маркс К. (1959). К критике политической экономии. Предисловие Маркс К., Энгельс Ф. Соч. 2-е изд. Т. 13. М.: Госполитиздат. С. 5 — 9. [Marx К. (1959). Towards a critique of political economy. Preface. In: Marx K., Engels F. Collected works, 2^nd ed., Vol. 13. Moscow: Gospolitizdat, pp. 5 — 9. (In Russian).]

Маслов Г. A. (2015). К вопросу о взаимосвязи эволюции технологических укладов и истории политической экономии. Вопросы политической экономии. № 4. С. 95 — 104. [Maslov G. А. (2015). On the relationship between the evolution of technological structures and the history of political economy. Problems in Political Economy, No. 4, pp. 95 — 104. (In Russian).]

Моисеев C. (2002). Взлет и падение монетаризма. Вопросы экономики. № 9. С. 92 — 10 6. [Moiseev S. (2 0 02). The rise and fall of monetarism. Voprosy Ekonomiki, No. 9, pp. 92 — 106. (In Russian).]

Моисеев С. P. (2018). «Ренессанс» монетаризма: чем жила знаменитая теория в 2000—2018 годах. Вопросы экономики. № 1. С. 26 — 44. [Moiseev S. R. (2018). Monetarism’s “renaissance”: How the well-known theory lived in 2000—2018. Voprosy Ekonomiki, No. 1, pp. 26 — 44. (In Russian).] https: doi.org 10.32609 0042-8736-2018-1-26-44

Норт Д. (1997). Институты, институциональные изменения и функционирование экономики. М.: Фонд экономической книги «Начала». [North D. (1997). Institutions, institutional change, and economic performance. Moscow: Fond Ekonomicheskoy Knigi “Nachala”. (In Russian).]

Перес К. (2011). Технологические революции и финансовый капитал. Динамика пузырей и периодов процветания. М.: Дело. [Perez С. (2011). Technological revolutions and financial capital: The dynamics of bubbles and golden ages. Moscow: Delo. (In Russian).]

Полбин А. В., Фокин H. Д. (2022). DSGE-модели с гетерогенными агентами: новый взгляд на особенности функционирования экономики. Вопросы экономики. № 9. С. 53-72. [Polbin А. V., Fokin N. D. (2022). DSGE models with heterogeneous economic agents: A new notion at the characteristics of the functioning of the economy. Voprosy Ekonomiki, No. 9, pp. 53—72. (In Russian).] https: doi.org 10.32609 0042-8736-2022-9-53-72

Полтерович В. M. (1998). Кризис экономической теории. Экономическая наука современной России. № ЕС. 46 — 66. [Polterovich V. М. (1998). The crisis of economic theory. Economics of Contemporary Russia, No. 1, pp. 46 — 66. (In Russian).]

Полтерович В. (2009). Гипотеза об инновационной паузе и стратегия модернизации. Вопросы экономики. № 6. С. 4—23. [Polterovich V. (2009). The innovation pause hypothesis and the strategy of modernization. Voprosy Ekonomiki, No. 6, pp. 4—23. (In Russian).] https: doi.org 10.32609 0042-8736-2009-6-4-23

Полтерович В. M. (2016). Институты догоняющего развития (к проекту новой модели экономического развития России) Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз. № 5. С. 34 — 56. [Polterovich V. М. (2016). Institutions of catching-up development (on the project of a new model for economic development of Russia. Economic and Social Changes: Facts, Trends, Forecast, No. 5, pp. 34—56. (In Russian).] https: doi.org 10.15838 esc.2016.5.47.2

Полтерович В. M. (2017). Теория эндогенного экономического роста и уравнения математической физики. Журнал Новой экономической ассоциации. Т. 34, № 2. С. 193—201. [Polterovich V. М. (2017). The theory of endogenous economic growth and equations of mathematical physics. Journal of the New Economic Association, Vol. 34, No. 2, pp. 193-201. (In Russian).] https: doi.org 10.31737 2221-2264-2017-34-2-11

Полтерович В. M. (2022). Конкуренция, сотрудничество и удовлетворенность жизнью. Ч. 1. Семерка европейских лидеров. Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз. Т. 15, № 2. С. 31 — 43. [Polterovich V. М. (2022). Competition, collaboration, and life satisfaction. Part 1. The Seven of European leaders. Economic and Social Changes: Facts, Trends, Forecast, Vol. 15, No. 2, pp. 31 — 43. (In Russian).] https: doi.org 10.15838 esc.2022.2.80.2

Полтерович В. M., Хенкин Г. М. (1988). Эволюционная модель взаимодействия процессов создания и заимствования технологий. Экономика и математические методы. Т. 24, № 6. С. 1071 — 1083. [Polterovich V. М., Henkin G. М. (1988). An evolutionary model with interaction between development and adoption of new technologies. Economics and Mathematical Methods, Vol. 24, No. 6, pp. 1071 — 1083. (In Russian).]

Поппер К. (1983). Логика и рост научного знания. Избранные работы. М.: Прогресс. [Popper К. (1983). Logic and the growth of scientific knowledge. Selected works. Moscow: Progress. (In Russian).]

Сухарев О. С. (2001). Теория экономической дисфункции. М.: Машиностроение. [Sukharev О. S. (2001). Theory of economic dysfunction. Moscow: Mashinostroenie. (In Russian).]

Толкачев C. A. (2024). Циклические закономерности трансформации экономической ортодоксии. Terra Economicus. Т. 22, № 3. С. 6—20. [Tolkachev S. А. (2024). The cyclical nature of transformations in economic orthodoxy. Terra Economicus, Vol. 22, No. 3, pp. 6—20. (In Russian).] https: doi.org 10.18522 2073-6606-2024-22-3-6-20

Толкачев С. А., Тепляков А. Ю. (2019). Эволюция внешнеэкономической политики ведущих стран мира на современном этапе через призму долгосрочных технологических изменений в экономике Новая экономическая политика для России и мира: Сборник научных трудов участников Международной научной конференции — XXVII Кондратьевские чтения Под ред. В. М. Бондаренко. М.: МООСИПНН Н. Д. Кондратьева. С. 205—211. [Tolkachev S. A., Teplyakov A. Y. (2019). The evolution of the foreign economic policy of the world’s leading countries at the present stage through the prism of long-term technological changes in the economy. In: V. M. Bondarenko (ed.). New economic policy for Russia and the world: Proceedings of the International scientific conference — XXVII Kondratiev readings. Moscow: MOOSIPNN N. D. Kondratiev, pp. 205—211. (In Russian).]

Толкачев С. А., Тепляков А. Ю. (2022). Технологические и регуляторные циклы в мирохозяйственном развитии: историко-экономическая ретроспектива. Terra Economicus. Т. 20, № 3. С. 72 — 86. [Tolkachev S. A., Teplyakov A. Y. (2022). Technological and regulatory cycles in world economic development: Historical and economic retrospective. Terra Economicus, Vol. 20, No. 3, pp. 72 — 86. (In Russian).], https: doi.org 10.18522 2073-6606-2022-20-3-72-86

Хенкин Г. M., Шананин А. А. (2014). Математическое моделирование шумпетеровской инновационной динамики. Математическое моделирование. Т. 26, № 8. С. 3 — 19. [Henkin G. М., Shananin А. А. (2014). Mathematical modeling of the Schumpeterian dynamics of innovation. Matemetical Modeling, Vol. 26, No. 8, pp. 3 — 19. (In Russian).]

Худокормов А. Г. (2012). Развитие экономической мысли через ее периодические кризисы (к вопросу об общем принципе эволюции мировой экономической теории в XX веке). М.: ПЭ РАН. [Khudokormov A. G. (2012). Development of economic thought through its periodic crises (To the issue of the general principle of evolution of world economic theory in the XX century). Moscow: IE RAS. (In Russian).]

Цаголов H. А. (ред.) (1973). Курс политической экономии: в 2-х т. 3-е изд. Т. 1. М.: Экономика. [Tsagolov N. A. (ed.) (1973). The course of political economy, in 2 vols, 3^rd ed., Vol. 1. Moscow: Ekonomika. (In Russian).]

Acemoglu D. (1998). Why do new technologies complement skills? Directed technical change and wage inequality. Quarterly Journal of Economics, Vol. 113, No. 4, pp. 1055-1089. https: doi.org 10.1162 003355398555838

Acemoglu D. (2002). Directed technical change. Review of Economic Studies, Vol. 69, No. 4, pp. 871-809. https: doi.org 10.1111 1467-937X.00226

Acemoglu D., Cao D. (2015). Innovation by entrants and incumbents. Journal of Economic Theory, Vol. 157, pp. 255—294. https: doi.org 10.1016 j.jet.2015.01.001

Acemoglu D., Robinson J. A. (2012). Why nations fail. The origins of power, prosperity and poverty. New York: Crown Business.

Aghion P., Caroli E., Garcia-Penalosa C. (1999). Inequality and economic growth: The perspective of the new growth theories. Journal of Economic Literature, Vol. 37, No. 4, pp. 1615-1660. https: doi.org 10.1257 jel.37.4.1615

Aghion P., Howitt P. (1998). Endogenous growth theory. Cambrigde, MA: MIT Press. Bayer C., Luetticke R., Pham-Do L., Tjaden V. (2019). Precautionary savings, illiquid assets, and the aggregate consequences of shocks to household income risk. Econometrica, Vol. 87, No. 1, pp. 255—290. https: doi.org 10.3982 ECTA13601

Bernanke B. (2018). The real effects of disrupted credit: Evidence from the global financial crisis. Brookings Papers on Economic Activity, Vol. 49, No. 2, pp. 251 — 342. https: doi.org 10.1353 eca.2018.0012

Bresnahan T. F., Trajtenberg M. (1995). General purpose technologies 'Engines of growth’? Journal of Econometrics, Vol. 65, No. 1, pp. 83 — 108. https: doi.org 10.1016 0304-4076(94)01598-T

Burnham J. (1941). The managerial revolution: What is happening in the world. New York: John Day.

Christiano L. J., Eichenbaum M., Evans C. L. (2005). Nominal rigidities and the dynamic effects of a shock to monetary policy. Journal of Political Economy, Vol. 113, No. 1, pp. 1-45. https: doi.org 10.1086 426038

Christiano L. J., Eichenbaum M. S., Johannsen B. K. (2018). Does the new Keynesian model have a uniqueness problem? NBER Working Paper, No. 24612. https: doi.org 10.3386 w24811

Christiano L. J., Eichenbaum M. S., Trabandt M. (2015). Understanding the Great Recession. American Economic Journal: Macroeconomics, Vol. 7, No. 1, pp. 110 — 167. https: doi.org 10.1257 mac.20140104

Cincotti S., Raberto M., Teglio A. (2022). Why do we need agent-based macroeconomics? Review of Evolutionary Political Economy, Vol. 3, No. 1, pp. 5—29. https: doi.org 10.1007 s43253-022-00071-w

Coibion O., Gorodnichenko Y. (2012). What can survey forecasts tell us about information rigidities? Journal of Political Economy, Vol. 120, No. 1, pp. 116 — 159. https: doi.org 10.1086 665662

Colander D., Holt R., Rosser B. (2004). The changing face of mainstream economics. Review of Political Economy, Vol. 16, No. 4, pp. 485 — 499. https: doi.org 10.1080 0953825042000256702

Cole S., Milani F. (2021). Heterogeneity in individual expectations, sentiment, and constant-gain learning. Journal of Economic Behavior & Organization, Vol. 188, pp. 627—650. https: doi.org 10.1016 j.jebo.2021.05.034

Crawford C. (2011). The repeal of the Glass —Steagall Act and the current financial crisis. Journal of Business & Economics Research, Vol. 9, No. 1, pp. 127—133. https: doi.org 10.19030 jber.v9il.949

DemirguQ-Kunt A., Detragiache E. (1998). The determinants of banking crises: Evidence from developing and developed countries. IMF Staff Papers, Vol. 45, No. 1, pp. 81-109.

Dilaver O., Jump R., Levine P. (2018). Agent-based macroeconomics and dynamic stochastic general equilibrium models: Where do we go from here? Journal of Economic Surveys, Vol. 32, No. 4, pp. 1134 — 1159. https: doi.org 10.1111 joes.12249

Dosi G., Roventini A. (2019). More is different... and complex! The case for agent-based macroeconomics. Journal of Evolutionary Economics, Vol. 29, pp. 1 — 37. https: doi.org 10.1007 s00191-019-00609-y

Evans G. W., Honkapohja S. (2001). Learning and expectations in macroeconomics.

Princeton: Princeton University Press, https: doi.org 10.1515 9781400824267

Fagiolo G., Roventini A. (2017). Macroeconomic policy in DSGE and agent-based models redux: New developments and challenges ahead. Journal of Artificial Societies and Social Simulation, Vol. 20, No. 1. https: doi.org 10.18564 jasss.3280

Fawaz F., Rahnama M., Valcarcel V. J. (2014). A refinement of the relationship between economic growth and income inequality. Applied Economics, Vol. 46, No. 27, pp. 3351-3361. https: doi.org 10.1080 00036846.2014.929624

Fernandez-Villaverde J., Marbet J., Nuno G., Rachedi O. (2024). Inequality and the zero lower bound. Journal of Econometrics, article 105819. https: doi.org 10.1016 j.jeconom. 2024.105819

Freeman C., Perez C. (1988) Structural crises of adjustment, business cycles and investment behaviour. In: G. Dosi et al. (eds.). Technical change and economic theory. London and New York: Pinter Publishers, pp. 38 — 66.

Galbraith J. K. (1967). The new industrial state. Boston: Houghton Mifflin.

Galor O., Tsiddon D. (1997). Technological progress, mobility and economic growth. American Economic Review, Vol. 87, No. 3, pp. 363 — 382.

Gil-Diaz F. (1998). The origins of Mexico’s 1994 financial crisis. Cato Journal, Vol. 17, No. 3, pp. 303-313.

Gobbi A., Grazzini J. (2019). A basic New Keynesian DSGE model with dispersed information: An agent-based approach. Journal of Economic Behavior & Organization, Vol. 157, pp. 101-116. https: doi.org 10.1016 j.jebo.2017.12.015

Gorton G. (2012). Misunderstanding financial crises: Why we don't see them coming. New York: Oxford University Press.

Gorton G., Ordonez G. (2014). Collateral crises. American Economic Review, Vol. 104, No. 2, pp. 343 — 378. https: doi.org 10.1257 aer. 104.2.343

Guzman M., Stiglitz J. E. (2020). Towards a dynamic disequilibrium theory with randomness. Oxford Review of Economic Policy, Vol. 36, No. 3, pp. 621 — 674. https: doi.org 10.1093 oxrep graa042

Helpman E., Trajtenberg M. (1998). A time to sow and a time to reap: Growth based on general purpose technologies. In: E. Helpman (ed.). General purpose technologies and economic growth. Cambrigde, MA: MIT Press, pp. 55 — 83.

Herbert C. E., Apgar W. C. (2010). Report to Congress on the root causes of the foreclosure crisis. Available at SSRN: https: doi.org 10.2139 ssrn.1582496

Hirooka M. (2006). Innovation dynamism and economic growth. A nonlinear perspective. Cheltenham ann Northampton, MA: Edward Elgar, https: doi.org 10.4337 9781845428860

Hommes C. (2021). Behavioral & experimental macroeconomics and policy analysis: A complex systems approach. Journal of Economic Literature, Vol. 59, No. 1, pp. 149-219. https: doi.org 10.1257 jel.20191434

Hugie J. N. (2021). Causes of the 2008 financial crisis. Available at SSRN: https: doi.org 10.2139 ssrn.3818501

Jovanovic F., Schinckus C. (2013). The emergence of econophysics: A new approach in modern financial theory. History of Political Economy, Vol. 45, No. 3, pp. 443—474. https: doi.org 10.1215 00182702-2334758

Jovanovic F., Schinckus C. (2017). Econophysics and financial economics: An emerging discipline. New York: Oxford University Press, https: doi.org 10.1093 acprof: oso 9780190205034.001.0001

Kirman A. (2010). The economic crisis is a crisis for economic theory. CESifo Economic Studies, Vol. 56, No. 4, pp. 498 — 535. https: doi.org 10.1093 cesifo ifq017

Kurz H. D. (2016). Economic thought: A brief history. New York: Columbia University Press, https: doi.org 10.7312 kurzl7258

Kuznets S. (1955). Economic growth and income inequality. American Economic Review, Vol. 45, No. 1, pp. 1-28.

Levy D., Mayer T., Raviv A. (2022). Economists in the 2008 financial crisis: Slow to see, fast to act. Journal of Financial Stability, Vol. 60, article 100986. https: doi.org 10.1016 j.jfs.2022.100986

Lipsey R. G., Bekar C., Carlaw K. (1998). What requires explanation? In: E. Helpman (ed.). General purpose technologies and economic growth. Cambrigde, MA: MIT Press, pp. 15 — 54.

Mantegna R., Stanley H. (2004). An introduction to econophysics: Correlations and complexity in finance. Cambridge: Cambridge University Press.

Mdingi K., Ho S. (2021). Literature review on income inequality and economic growth. MethodsX, Vol. 8, article 101402. https: doi.org 10.1016 j.mex.2021.101402

Mensch G. (1979). Stalemate in technology: Innovations overcome the depression. Cambridge, MA: Ballinger.

Milani F. (2007). Expectations, learning and macroeconomic persistence. Journal of Monetary Economics, Vol. 54, No. 7, pp. 2065—2082. https: doi.org 10.1016 j.jmoneco.2006.11.007

Perez C. (2002). Technological revolutions and financial capital: The dynamics of bubbles and golden ages. Cheltenham: Edward Elgar, https: doi.org 10.4337 9781781005323

Pezzuto I. (2010). Miraculous financial engineering or legacy assets? In: R. W. Kolb (ed.). Lessons from the financial crisis. Hoboken, NJ: John Wiley.

Ramey V. A. (2019). Ten years after the financial crisis: What have we learned from the renaissance in fiscal research? Journal of Economic Perspectives, Vol. 33, No. 2, pp. 89-114. https: doi.org 10.1257 jep.33.2.89

Schularick M., Taylor A. (2009). Credit booms gone bust: Monetary policy, leverage cycles and financial crises, 1870—2008. NBER Working Paper, No. 15512. https: doi.org 10.3386 wl5512

Sims C. S. (2003). Implications of rational inattention. Journal of Monetary Economics, Vol. 50, No. 3, pp. 665-690. https: doi.org 10.1016 S0304-3932(03)00029-l

Slobodyan S., Wouters R. (2012a). Learning in an estimated medium-scale DSGE model.

Journal of Economic Dynamics and Control, Vol. 36, No. 1, pp. 26 — 46. https: doi.org 10.1016 j.jedc.2011.01.016

Slobodyan S., Wouters R. (2012b). Learning in a medium-scale DSGE model with expectations based on small forecasting models. American Economic Journal: Macroeconomics, Vol. 4, No. 2, pp. 65 — 101. https: doi.org 10.1257 mac.4.2.65

Smets E, Wouters R. (2003). An estimated dynamic stochastic general equilibrium model of the euro area. Journal of the European Economic Association, Vol. 1, No. 5, pp. 1123-1175. https: doi.org 10.1162 154247603770383415

Smets E, Wouters R. (2007). Shocks and frictions in US business cycles: A bayes-ian DSGE approach. American Economic Review, Vol. 97, No. 3, pp. 586 — 606. https: doi.org 10.1257 aer.97.3.586

Solow R. M. (1985). Economic history and economics. American Economic Review, Vol. 75, No. 2, pp. 328-331.

Stiglitz J. E. (2009). The current economic crisis and lessons for economic theory. Eastern Economic Journal, Vol. 35, pp. 281—296. https: doi.org 10.1057 eej.2009.24

van Aarle B. (2017). Macroeconomic fluctuations in a New Keynesian disequilibrium model. Journal of Economic Structures, Vol. 6, No. 1, pp. 2—20. https: doi.org 10.1186 S40008-017-0070-2

Veblen T. B. (1904). The theory of business enterprise. New York: Charles Scribner’s Sons.

Warne A. (2023). DSGE model forecasting: Rational expectations vs. adaptive learning. ECB Working Paper, No. 2023 2768. https: doi.org 10.2139 ssrn.4338207

Yee A. K. (2021). Econophysics: Making sense of a chimera. European Journal for Philosophy of Science, Vol. 11, article 100. https: doi.org 10.1007 s!3194-021-00413-l