Сегодня мы являемся свидетелями, пожалуй, одной из самых значительных трансформаций экономической науки за всю ее историю. Пока еще трудно оценить полностью последствия сдвига экономической парадигмы, поскольку сегодня, по мнению автора, экономика находится в своеобразной «точке бифуркации», из которой эта дисциплина выйдет качественно преобразившейся. Как отмечает Эрик Бейнхокер, мы являемся свидетелями перехода «от традиционной экономики к экономике сложности (complexity economy)». Во многом это обусловлено множеством исследований, проведенных за последние три десятилетия, опровергающих один из главных постулатов классической экономики о рациональности поведения экономических агентов. За последние тридцать лет множество ученых из самых различных областей внесли значительный вклад в понимание иррациональной природы принятия решений. Фундаментальными трудами в данной области принято считать исследования Дэниэла Канемана (Daniel Kahneman) и Амоса Тверски (Amos Tversky), специалистов в области когнитивной психологии. В своих работах Д.Канеман и А.Тверски показали, что в реальности люди плохо справляются с решениями, где требуется логический анализ, зато достаточно успешны в быстром распознавании шаблонов /образцов поведения или ситуаций, подвержены влиянию эффектов якорения (anchoring), а также в интерпретации информации на основе собственного субъективного опыта, руководствуясь интуитивными решениями (зачастую ошибочными). Исследования Д. Канемана и А. Тверски, Р. Талера, А. Рубенштейна, К. Камерера, Дж. Лоуэнстайна, Б. Артура и многих других позволили создать целую область экономики – поведенческую экономику (behavioral economics), занимающуюся изучением иррациональных особенностей принятия решений. В совокупности данные исследователи опровергают традиционный тезис о том, что люди как экономические агенты стремятся максимизировать полезность при принятии решений. Например, Герберт Саймон полагал, что при принятии решений человек стремится не максимизировать свою потребность, а скорее принять наиболее удовлетворительное решение, которое даст средний результат. Например, при выборе станции заправки рациональное принятие решений потребует посетить все доступные станции в округе и выбрать наиболее дешевую, тогда как согласно Г. Саймону человек доедет до ближайшей заправки и в случае, если цены там будут в целом приемлемыми, там и заправится.
«Экономика сложности» в настоящий момент не является четко оформившейся научной дисциплиной – скорее это область междисциплинарных исследований, включающих в себя аспекты поведенческой экономики, теории сетей (network theory), имитационного моделирования, теории хаоса, а также идеи, заимствованные из физики, биологии, антропологии, когнитивной психологии и других естественнонаучных и гуманитарных дисциплин.
Представление об экономике как о сложной адаптивной системе влечет необходимость поиска и применения новой методологии, которая бы позволила моделировать «возникаемость» процессов. Понимая, что поведение системы формируется из взаимодействия множества агентов, каждый из который обладает определенными особенностями поведения, пытаться прогнозировать поведение социальной системы становится чрезвычайно сложно. Применение агентного моделирования позволяет выявлять, как значительные социальные последствия рождаются из небольших и на первый взгляд даже незначительных факторов, определяющих поведение и взаимодействие многих агентов.