Economic Sciences : on the Autobahn, or on the Road to Nowhere?

• Autorzy: Carl Brønn

Warianty tytułu

Nauki ekonomiczne : na autostradzie czy drodze donikąd?

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

Model building is a fundamental activity in economic science. Addressing the complexities of representing the "real world" has resulted in significant methodological advances, which in turn play an important role in furthering the field. However, what is not as well appreciated is that there is another type of modeling involved in this activity. While the econometric models are explicitly presented and open for inspection, the other model, called the "mental model", is tacit, personal, and only rarely subjected to scrutiny. The two models are not independent; mental models define the framework within which the "public" econometric models are developed and understanding the nature of this interaction is important for the further development of economic sciences. There have are signals that the traditional approach to economic modeling is insufficient to meet the needs given current developments in understanding human behavior and policy analysis. The resistance to change has many possible causes, in this paper we briefly consider the role that mental models play in this development process and point to some alternative approaches that may be better suited to meet current modeling needs. (original abstract)

Budowa modelu jest podstawową metodą badań w zakresie nauk ekonomicznych od czasu wdrożenia technik matematycznych w XVIII w. Coraz bardziej zaawansowane modele, wykorzystujące coraz większe pakiety danych, odnoszące się do coraz nowszych obszarów, spowodowały rosnącą popularność badań przy zastosowaniu modeli, co skutkowało znaczącym postępem metodologicznym. Poza modelami ekonometrycznymi, łatwo poddającymi się weryfikacji, w ekonomii można zastosować także inne modele, tzw. modele myślowe, rzadko podlegające weryfikacji. Oba typy modeli nie są niezależne. Modele myślowe określają ramy, w których opracowywane są modele ekonometryczne. Zatem zrozumienie natury oddziaływania modeli myślowych jest ważne dla dalszego rozwoju nauk ekonomicznych. Pojawiły się już sygnały, że tradycyjne podejście do modelowania ekonomicznego jest niewystarczające dla zaspokojenia potrzeb obecnych wydarzeń w zrozumieniu ludzkich zachowań i analizy polityki. W artykule podjęto próbę analizy roli modeli myślowych w procesie rozwoju nauk ekonomicznych wskazując na nie jako na alternatywne metody badawcze, które wydają się być lepiej przystosowane do zaspokojenia potrzeb modelowania ekonomicznego. (abstrakt oryginalny)

Słowa kluczowe

EN

Economic sciences; Economic models; Econometric models

PL

Nauki ekonomiczne; Modele ekonomiczne; Modele ekonometryczne

• Czasopismo: Roczniki Nauk Rolniczych. Seria G, Ekonomika Rolnictwa
• Rocznik: 2011
• Tom: 98
• Numer: z. 2
• Strony: 7--18

Twórcy

autor

Carl Brønn

• University of Life Sciences, Norway

Bibliografia

• Argyris C. 1990: Overcoming Organizational Defenses, Needham MA: Allyn and Bacon.
• Argyris C., Schön D.A. 1978: Organizational Learning: A Theory of Action Perspective, Reading MA: Addison-Wesley.
• Beinhocker E.D. 2005: The Origin of Wealth: Evolution, Complexity, and the Radical Remaking of Economics, London: Random House Business Books.
• Casti J. 1990: Searching for Certainty, New York: William Morrow and Company.
• Chung C.C., Kiesler H.J. 1990: Model Theory (2nd Ed.), Amsterdam: Elsevier Science.
• Dooley K.J. 1997: A complex adaptive systems model of organizational change, “Nonlinear Dynamics, Psychology, and Life Sciences”, Vol. 1, No. 1, s. 69-97.
• Epstein J.M. 2006: Generative Social Science: Studies in agent-based computational modeling, Princeton NJ: Princeton University Press.
• Friedman M. 1953: Part 1 – The methodology of positive economics, In M. Friedman, Essays in Positive Economics. Chicago IL: University of Chicago Press.
• Meadows D.H. 1999: Leverage points: Places to intervene in a system, The Sustainability Institute.
• Miller J.H., Page S.E. 2007: Complex Adaptive Systems: An introduction to computational models of social life, Princeton NJ: Princeton University Press.
• O’Connor J., McDermott I. 1997: The Art of Systems Thinking: Essential skills for creativity and problem solving, San Francisco CA: Thorson.
• Ross R. 1994: The ladder of Inference, In P. Senge, R. Ross, B. Smith, C. Roberts and A. Kleiner, The Fifth Discipline Fieldbook, London: Nicholas Brealey.
• Ruhl J.B. 2008: Law's complexity, “Georgia State University Law Review”, Vol. 24, No. 4, s. 885-912.
• Senge P.M. 1990: The Fifth Discipline: The Art and Practice of the Learning Organization, London: Century Business.
• Simon H.A. 1963: Problems of methodology: Discussion, “American Economic Review”, Vol. 53, No. 2, s. 229-236.
• Sterman J.D. 2000: Business Dynamics: Systems Thinking and Modeling for a Complex World, Boston MA: Irwin McGraw-Hill.