Ekonomia ewolucyjna

Autor: Jan Meyerhoff, 18 grudnia 2016
Opieka naukowa i recenzja: dr Tom Brökel

1. Podstawowe założenia

Zwolennicy i zwolenniczki ekonomii ewolucyjnej badają, jak i dlaczego gospodarka się zmienia. Ten nacisk na zmienny charakter kapitalizmu wydaje się kluczową cechą, która odróżnia ich od sceptycznych wobec myślicieli tego nurtu. W związku z tym najpopularniejsze tematy stanowiące przedmiot ich zainteresowania obejmują: wzrost gospodarczy, zmiany strukturalne, procesy i systemy innowacji, zmiany technologiczne, zmiany instytucjonalne oraz rozwój gospodarczy. Nie są one czymś swoistym dla ekonomistów i ekonomistek ewolucyjnych, ponieważ przykładowo neoklasyczne lub „głównonurtowe” modele gospodarki również mogą zawierać elementy dynamiczne, takie jak zależności ścieżkowe (ang. path dependencies). Zwolennicy i zwolenniczki ekonomii ewolucyjnej badają jednak te zjawiska z innej perspektywy. Eike W. Schamp (2012, 121) zauważa, że ​​celem ekonomistów i ekonomistek ewolucyjnych nie jest opisywanie historycznej specyfiki konkretnych przypadków, ale poszukiwanie ogólnych zasad, jakim podlegają zmiany gospodarcze. Według Carstena Herrmanna-Pillatha (2002, 204) teoria ewolucji ekonomicznej powinna być w stanie wyjaśnić zarówno zmianę (np. innowacje), jak i trwałość (np. procesy prowadzące do zastoju). Co więcej, w obrębie samej ekonomii ewolucyjnej istnieją różne podejścia, różniące się w szczególności interpretacją samego określenia „ewolucyjna”. W 1987 roku Ulrich Witt zaproponował następujące elementy jako główne wspólne filary ekonomii ewolucyjnej:

1. Nacisk na gospodarczą dynamikę. Nie należy pojmować jej jednak wyłącznie jako zmian zachodzących między stanami równowagi w wyniku działania okoliczności zewnętrznych (egzogenicznych). Istnieją bowiem procesy ciągłe, w których nowe warunki tworzone są endogenicznie, w obrębie samego systemu gospodarczego.
2. Koncepcja nieodwracalnego czasu historycznego. Oznacza ona, że na rozwój gospodarczy wpływają również wydarzenia z przeszłości, mające nieodwracalny kierunek (zależność od ścieżki). Nie oznacza to, że wydarzenia historyczne uznaje się za czynniki determinujące.
3. Skupianie się na wyjaśnianiu zjawisk takich jak innowacja i dyfuzja technologii.

2. Terminologia, analizy i ujęcie gospodarki

Jeśli chodzi o rozumienie gospodarki, to w ramach ekonomii ewolucyjnej istnieje wiele różnorodnych podejść. W dalszej części przedstawione zostaną najważniejsze wspólne dla nich terminy i koncepcje. Kurt Dopfer (2007) opracował ramy teoretyczne, w których rozróżnia poziom mikro-, mezo- i makroekonomiczny, co stanowić będzie zasadę organizacyjną dla tej części artykułu. Taka perspektywa mikro-mezo-makro jest jednak tylko jednym z wielu możliwych ujęć ekonomii ewolucyjnej. Na przykład Hermann-Pillath (2002) zwraca uwagę na sieciową strukturę systemu gospodarczego.

Poziom mikro

Istotna różnica w stosunku do ekonomii neoklasycznej dotyczy ujęcia gospodarki na poziomie mikro. Śladem Dopfera (2007) ekonomiści i ekonomistki ewolucyjni zajmują się z zasady rozwojem i koordynacją wiedzy istotnej z ekonomicznego punktu widzenia. Wiedzę rozumie się tutaj jako rutynę lub zespół rutyn (Hermann-Pillath 2002). Termin „rutyna” ukuty został przez Richarda R. Nelsona i Sidneya G. Wintera (1982), z kolei Dopfer (2007) używał terminu „reguła”. Rutyny zatem to reguły podejmowania decyzji, które są regularnie powtarzane i które reprezentują nabyte, wspólne zachowanie podmiotów. Według Dopfera (2007) na takie reguły czy procedury składają się różnorodne zjawiska, takie jak technologie i instytucje społeczne. Dodatkowo można wprowadzić rozróżnienie na rutyny dynamiczne i statyczne. Na rutyny dynamiczne składają się na przykład zasady projektowania nowych produktów lub formalna struktura organizacyjna. Natomiast rutyny statyczne umożliwiają powtórzenie przeszłych czynności i reprezentują codzienne działania danej organizacji lub podmiotu. Wiedza przy takim ujęciu gromadzona jest w nosicielach (ang. carriers), czyli podmiotach ucieleśniających odpowiednie rutyny (mogą to być osoby, organizacje, firmy itp.) oraz w sieciach. Warunkuje ona zachowania tych nosicieli i umożliwia im wykonywanie pewnych działań, takich jak produkcja czy dokonywanie transakcji rynkowych. Analiza ewolucyjna skupia się zatem na tworzeniu, przyjmowaniu, zachowywaniu i koordynowaniu reguł, które – w przeciwieństwie do stanowiska ekonomii neoklasycznej – uważa się za elementy plastyczne (tj. podlegające ciągłym zmianom – przyp. tłum.).

Poziom mezo

Przyjmowanie pewnej rutyny przez populację analizuje się głównie na poziomie mezo. W teoriach ewolucyjnych często zakłada się, że populację tworzy przynajmniej kilka podmiotów. Cechy poszczególnych podmiotów różnią się w obrębie populacji i między populacjami. W zależności od przedmiotu badań, uczestników rynku, branże czy regiony danego kraju traktuje się jako populację.

Aby wyjaśnić zmianę gospodarczą, darwinizm oferuje specyficznie ewolucyjną koncepcję wyjaśniającą, która zakłada, że ​​zmiana napędzana jest przez mechanizmy zmienności, selekcji i dziedziczenia (variation, selection, and retention, VSR). Głównym założeniem tego tak zwanego paradygmatu VSR jest to, że populacje składają się z różnorodnych podmiotów. Podmioty te różnią się od siebie nabytymi rutynami (odmiany wiedzy), które z kolei mogą zmieniać się w czasie (np. przez uczenie się i innowacje). Rutyny te podlegają naciskowi selekcyjnemu (doborowi), zaś te, które odniosą większy sukces reprodukcyjny, będą się w populacji namnażać. Mówiąc ogólnie, głównym kryterium doboru jest stopień, w jakim dana rutyna pozwala na efektywne wykorzystanie zasobów istotnych dla reprodukcji.

Dlatego, podobnie jak w ekonomii neoklasycznej, problem rzadkości zasobów odgrywa kluczową rolę, ponieważ zakłada się, że konkurowanie o ograniczone zasoby prowadzi do presji selekcyjnej. Dzięki temu częściej reprodukują się te rutyny, które okazują się lepiej dostosowane. W rezultacie rutyny, które umożliwiają wytworzenie bardziej wydajnych produktów lub opracowanie lepszych metod produkcji niż rutyny konkurencyjne, mają większe szanse na zaistnienie i przetrwanie na rynku (Hermann-Pillath 2002, 34). Wynik tego procesu można rozumieć jako dostosowanie do środowiska, w którym działa mechanizm doboru (Hermann-Pillath 2002, 206).

Inną kluczową koncepcją ewolucyjną jest zależność ścieżkowa. Zwolennicy i zwolenniczki tej koncepcji podkreślają, że punkt wyjścia danej drogi rozwoju – wydarzenia z przeszłości, ich specyficzna sekwencja historyczna czy zbieżność – ma istotny wpływ na ostateczny wynik działalności gospodarczej (David 1984, w: Garud i Karnoe 2001, 4). Wobec tego obecne wydarzenia nigdy nie są całkowicie niezależne od swej historii (Hermann-Pillath 2002, 232).

Poziom makro

Poziom makro składa się z wielu reguł i kilku populacji. Jako taki nie stanowi prostej agregacji wniosków z analizy na poziomie mikro, ale definiowany jest raczej przez samoorganizowanie się populacji i struktur na poziomie mezo. Oznacza to, że procesy na poziomie makro można wyjaśnić jedynie za pomocą analizy poziomu mezo, czyli analizy populacji, nie zaś poszczególnych składających się na nią podmiotów (Dopfer i Potts 2007).

Podsumowując, można powiedzieć, że zmiana jest wyjaśniana głównie na poziomie mezo, natomiast struktury na poziomie mikro i makro mogą ją wzmacniać lub ograniczać (Dopfer i in. 2004).

3. Ontologia

W odróżnieniu od zwolenniczek i zwolenników ekonomii głównego nurtu, która zajmuje się przede wszystkim optymalnym wykorzystaniem ograniczonych zasobów w celu zaspokojenia indywidualnych potrzeb, punktem wyjścia dla analiz ekonomistów i ekonomistek ewolucyjnych jest wiedza. Tym samym niepewność i nieusuwalną niewiedzę, czyli ułomność poznania i podatność na błędy, uznaje się za główny problem ekonomiczny (Herrmann-Pillath 2002, 22). Dlatego ontologiczne podstawy ekonomii ewolucyjnej odróżniają ją zasadniczo od ekonomii głównego nurtu. Z perspektywy ewolucyjnej zarówno wiedzę, jak i jednostki uważa się za zjawiska w równej mierze rzeczywiste (istotne ontologicznie). Herrmann-Pillath (2002, 33) nazywa takie ujęcie ontologią bimodalną. Na płaszczyźnie metodologicznej ekonomia ewolucyjna zakłada, że ​​interakcje jednostek prowadzą do powstania nowych bytów, których cech nie da się sprowadzić do poziomu jednostkowego. Postulat ten jest również znany jako emergentyzm. Jeśli chodzi o rolę wiedzy w takim systemie ontologicznym, Herrmann-Pillath zauważa, że ​​„podstawową przesłanką ontologiczną ekonomii ewolucyjnej jest to, że w złożonych systemach wiedzy praktycznie istotne jest tylko dzielenie się wiedzą dostępną indywidualnie i subiektywnie, podczas gdy działanie całego systemu zależy od ogólnego efektywnego poziomu wiedzy. Tym samym ta ostatnia ma własny status ontologiczny jako niezależna przyczyna zjawisk ekonomicznych” (Herrmann-Pillath 2002, 33).

W rezultacie analiza koncentruje się w tym ujęciu na podmiotach ekonomicznych, które cechuje „ograniczona racjonalność” (ang. bounded rationality), zamiast skupiać się na jednostkach w pełni racjonalnych i maksymalizujących użyteczność. Tak rozumiane podmioty ekonomiczne nie są w stanie ani zanalizować wszystkich możliwych działań, ani oszacować ich kosztów i użyteczności, a tym samym nie są w stanie ocenić, który kierunek działania będzie optymalny. Dlatego zakłada się, że decyzje podmiotów gospodarczych opierają się na heurystykach. Przy podejmowaniu decyzji w oparciu o heurystykę nie szuka się optymalnego rozwiązania, ale rozważa się rozmaite alternatywy aż do momentu wykrycia takiej, która umożliwi osiągnięcie założonego celu lub chociaż przekroczenie określonego progu dla jego osiągnięcia („poziom aspiracji”). Dla opisania tego typu zachowania Herbert Simon (1957) używa określenia „satysfakcjonujący”.

Jednak koncepcja ograniczonej racjonalności, podobnie jak neoklasyczna hipoteza zachowań optymalizacyjnych, nie wyjaśnia sposobu wyłaniania się nowych możliwości działania (Witt 2001). Pojęcie ograniczonej racjonalności wyjaśnia jedynie, w jaki sposób podejmuje się decyzje w oparciu o zestaw dobrze zdefiniowanych alternatyw. W przypadku ekonomii neoklasycznej taki proces decyzyjny uważany jest za doskonały (tj. nakierowany na znalezienie optymalnego rozwiązania – przyp. tłum.), w ekonomii ewolucyjnej uchodzi natomiast za niedoskonały (tj. nakierowany na znalezienie rozwiązania jedynie „satysfakcjonującego” – przyp. tłum.). Dlatego celem ekonomistów i ekonomistek ewolucyjnych jest wyjście poza koncepcję dostosowawczych procesów decyzyjnych i stworzenie twórczego modelu poznawczego w celu uwzględnienia w pełni działań o charakterze innowacyjnym (Röpke 1977). Joseph Schumpeter, uważany za jednego z ojców założycieli ekonomii ewolucyjnej, postrzegał proces innowacji jako kluczową siłę napędową rozwoju gospodarczego. Uznawał on innowacje za nową kombinację dostępnej wiedzy. Witt (2001) podkreśla z kolei, że ​​ludzie wyposażeni są w zdolność wyobrażania sobie sytuacji, które się jeszcze nie pojawiły. W ten sposób tworzą nowe możliwości działania, sprawdzają je i wcielają w życie.

4. Epistemologia

Założenie o zasadniczej niewiedzy oznacza, że ​​poznanie zawsze może być obciążone błędem. Dlatego każde twierdzenie o świecie ma status hipotetyczny. Przesłanka ta jest związana z ewolucyjną epistemologią hipotetycznego realizmu. Na jego gruncie bowiem nie cała wiedza pochodzi apriorycznie z wnętrza jednostki. Ponadto podmioty nie mają dostępu do całej wiedzy, ale dostrzegają jedynie różne fragmenty szerszej wiedzy o całości, dlatego indywidualizm metodologiczny nie może dostarczyć wystarczającego wyjaśnienia dla całego systemu. Wiedza może więc przybierać postać subiektywną lub wyrastać ze współdziałania i współoddziaływania między podmiotami w sieci. Wiedza całościowa jest zatem czymś więcej niż sumą indywidualnych wiedz subiektywnych. Epistemologia ewolucyjna koncentruje się raczej na kształtowaniu się i upowszechnianiu wiedzy niż na podejmowaniu kwestii jej prawdziwości. Na gruncie takiej epistemologii, której zwolennikami są przede wszystkim Konrad Lorenz, Donald T. Campbell, Gerhard Vollmer i Rupert Riedl, istnieje przynajmniej jedna rzeczywistość niezależna od człowieka. Rzeczywistość ta obdarzona jest strukturą, w ramach której występują – przynajmniej częściowo rozpoznawalne – obiektywnie istniejące relacje przyczynowe.

5. Metodologia

W przeciwieństwie do porównawczo-statycznego podejścia typowego dla ekonomii neoklasycznej, ekonomia ewolucyjna zajmuje się dynamiką systemów gospodarczych w czasie historycznym. Ekonomiści i ekonomistki ewolucyjni podejmują zarówno badania dedukcyjne, jak i indukcyjne (Boschma i Frenken 2006, 291), jednak nie zawsze dążą do uogólnień. Zamiast tego uznają, że wiedzę należy relatywizować w odniesieniu do określonego kontekstu historycznego i przestrzennego.

Co więcej, ekonomia ewolucyjna nie opiera się ani wyłącznie na metodologicznym indywidualizmie (redukcjonizmie), ani na metodologicznym kolektywizmie. Uważa się, że mechanizmy doboru funkcjonują zarówno na poziomie rutyn i jednostek, jak i na poziomie struktur wyższego rzędu (Bowles 2004, 479). Ponadto stosuje się zarówno modele sformalizowane i ilościowo-empiryczne, jak i metody jakościowe. Ekonomia ewolucyjna sama w sobie jest dziedziną wysoce interdyscyplinarną, ponieważ wykorzystuje nie tylko pojęcia i terminy (np. z zakresu biologii), ale także metody z innych dziedzin wiedzy (np. analiza sieciowa – Social Network Analysis).

Oprócz dobrze znanych metod regresji (statystycznej) ekonomia ewolucyjna wykorzystuje analizę sieci społecznych do badania ich ewolucji, modelowanie agentowe i symulacje komputerowe oraz ewolucyjną teorię gier. Uzupełnienie dla nich stanowią badania ankietowe, a także metody jakościowe, takie jak wywiady. W ten sposób ekonomia ewolucyjna zbliża się w swych aspiracjach do pluralizmu metodologicznego– zgodnie z maksymą Paula Feyerabenda wyrażoną w haśle „wszystko ujdzie”. Stąd najpowszechniej stosowanymi są metody, które nadają się do analizy zmian i dynamiki.

6. Ideologia i cele polityczne

Za ideologiczny aspekt ekonomii ewolucyjnej uznać można pozytywną ocenę innowacji i zmiany. Skoro za korzystną cechę przyczyniającą się do rozwoju gospodarczego uznaje się innowacyjność i zdolność do dostosowania się do (zmieniającego się) otoczenia technologicznego i gospodarczego, to innowacyjną i adaptacyjną gospodarkę interpretować można jako normatywny punkt odniesienia. W związku z tym dużą wagę przykłada się do polityki w zakresie badań, innowacji i technologii. Za element ideologiczny uznać też można traktowanie innowacji jako głównego punktu odniesienia oraz wykorzystywanie czynników warunkujących innowacje, identyfikowanych przez ekonomistów i ekonomistki ewolucyjne, jako podstawy zaleceń dla polityki gospodarczej. Z drugiej strony neoklasyczny ideał optymalnych w sensie Pareto rynków zwykle jest odrzucany. Na gruncie teorii ewolucyjnych nie przyjmuje się założenia, że ogólny dobrobyt będzie maksymalizowany przez rynki doskonałe, na których panuje doskonała konkurencja lub że polityczna strategia gospodarcza powinna mieć na celu stworzenie tego rodzaju konkurencyjnych rynków.

W konsekwencji polityka gospodarcza powinna odnosić się nie tyle do rynku, ile „do całokształtu i złożoności sieci oraz ich wymiarów, gdzie osadzone są procesy, na które ma wpływać” (Herrmann-Pillath 2002, s. 441). Przykładowo: orędownicy podejścia opartego na systemie innowacji argumentują, że podobnie jak w przypadku zawodności rynku, zawieść może również krajowy system innowacji („załamanie systemu”). Zapobiec temu mogłoby państwo, co uzasadnia potrzebę interwencji politycznych. Nie ma jednak zgody co do tego, jak powinno się organizować taką dostosowawczą i innowacyjną gospodarkę, tj. w jaki sposób uniknąć można niepowodzeń w systemie innowacji. Ponieważ żaden podmiot polityczny nie dysponuje wiedzą doskonałą, ingerencje polityczne również mogą kończyć się niepowodzeniem. Pomijając kwestię ograniczonej zdolności poznawczej podmiotów, problemy gospodarcze do rozwiązania są bardzo złożonej natury. Dlatego zwykle odrzuca się w tym podejściu czysto racjonalne lub dedukcyjne procesy decyzyjne. Zamiast tego wykorzystuje się procesy indukcyjne oparte na eksperymentowaniu. Przy podejmowaniu decyzji podkreśla się zatem znaczenie przeszłych doświadczeń i dostępnej wiedzy (Metcalfe 1994).

Teorie ewolucyjne znalazły swoje zastosowanie przykładowo w politykach regionalnych Unii Europejskiej, które mają między innymi na celu usprawnienie działalności badawczo-rozwojowej (Research and Development, R&D) w poszczególnych regionach europejskich. Przykładem może być tutaj tak zwana strategia „inteligentnej specjalizacji”, której celem jest uczynienie z Europy innowacyjnego obszaru gospodarczego. Chociaż została ona określona terminem inteligentnej specjalizacji, w rzeczywistości dotyczy dywersyfikacji. Nowością jest to, że decyzje dotyczące dywersyfikacji w jej ramach powinny opierać się w sposób ścisły na dostępnej wiedzy o danym regionie; innymi słowy, nowe sektory gospodarcze powinny zostać „powiązane” z tradycyjnymi, ponieważ umożliwi to transfer wiedzy, a tym samym zwiększy prawdopodobieństwo udanej dywersyfikacji i ułatwi wdrażanie innowacji. Ponadto decyzje o nowym zdywersyfikowaniu powinny wyłaniać się w toku debaty społecznej (w wyniku „przedsiębiorczych odkryć”), w której uczestniczyć powinni sami najważniejsi interesariusze (Boschma i Gianielle 2014).

7. Aktualne debaty i analizy

Dyskusje toczą się obecnie przede wszystkim wokół możliwości zastosowania zasad darwinizmu do analizy ewolucji ekonomicznej jako zjawiska społecznego. Uniwersalna hipoteza darwinizmu dotycząca zmienności, doboru i dziedziczenia nie jest akceptowana przez ogół ekonomistów i ekonomistek ewolucyjnych. Jej przeciwnicy twierdzą, że w ewolucji systemów gospodarczych brakuje mechanizmu, który można by uznać za odpowiedzialny za dziedziczenie. Zamiast tego ewolucja gospodarcza rządzi się własnymi prawami, ponieważ jako część ewolucji kulturowej podlega znacznie szybszemu rozwojowi. Nazywa się to hipotezą ciągłości (ang. continuity hypothesis). Co więcej, innowacyjność w wymiarze społeczno-ekonomicznym, w odróżnieniu od genetyki, nie rządzi się wyłącznie przypadkiem.

8. Zróżnicowanie wewnętrzne: nurty, inne teorie ekonomiczne i inne dyscypliny

Wskazanie dokładnych różnic między poszczególnymi nurtami ekonomii złożoności jest trudnym zadaniem, niemniej da się wyróżnić w tym kontekście parę zasadniczych teoretycznych rozbieżności. W niektórych podejściach częściej wykorzystywane są terminy i koncepcje zapożyczone z biologii ewolucyjnej, podczas gdy w innych uwaga skupia się w większym stopniu na pojęciach takich jak zależność ścieżkowa, samoorganizacja systemów złożonych lub zmiana instytucjonalno-kulturowa.

Uniwersalny darwinizm ujmuje ewolucję ekonomiczną jako ukierunkowaną zmianę, która bierze się z tworzenia, doboru i zachowywania nowych rutyn (wiedzy). Zmiana taka wymaga różnorodności, ale sama zmiana również tę różnorodność tworzy. Zdaniem Essletzbichlera (2012, 129) uniwersalny darwinizm stanowi teoretyczną podstawę rozumienia ewolucji w złożonych systemach populacyjnych. Populacje różnorodnych bytów ewoluują na drodze wzajemnych oddziaływań oraz współdziałania ze środowiskiem, które również same kształtują. Uniwersalny darwinizm czerpie inspiracje z genetyki i obejmuje „dziedziczność instrukcji replikacyjnych przez poszczególne byty, zmienność replikatorów i interaktorów oraz proces doboru interaktorów w danej populacji” (Hodgson i Knudsen 2010, 65, cyt. za Essletzbichler 2012).

Zmienność wywoływana jest przez endogenne przekształcenia i pojawienie się nowych cech, zarówno w wyniku działania przypadku, jak i na drodze celowych poszukiwań obdarzonych intencjonalnością aktorów, działających na rzecz poprawy swojej sytuacji. Biologicznemu terminowi „fenotyp” odpowiada w ekonomii ewolucyjnej termin „interaktor” (wehikuł). Essletzbichler (2012, 133) definiuje interaktora jako „czynnik, który oddziałuje bezpośrednio ze swoim otoczeniem jako spójna całość”. Dla każdego interaktora istnieje szereg replikatorów. Termin „replikator” odpowiada biologicznemu terminowi „genotyp”. Replikatory to pewne cechy interaktorów (głównie ich rutyny), które uważa się za ich „geny”. Interaktorami mogą być osoby, organizacje, ale także kraje lub regiony. Uważa się je za „nosicieli” replikatorów (tj. rutyn). Informacje o udanych dostosowaniach interaktorów (fenotypów) przekazywane są z upływem czasu przez replikatory (genotypy). Te ostatnie utrudniają natychmiastowe dostosowanie do zmian zachodzących w środowisku. Okoliczność ta gwarantuje istnienie zróżnicowania replikatorów, co jest koniecznym warunkiem działania selekcji (doboru). Selekcja skutkuje wyższymi wskaźnikami przeżycia dla interaktorów, którzy są lepiej dostosowani do określonego kontekstu lokalnego i historycznego. Oznacza to, że fenotypy te przekazują swój genotyp z większym powodzeniem (Essletzbichler 2012, 130).

Dla zwolenniczek i zwolenników neoschumpeteryzmu koncepcja selekcji jest podstawowym elementem ekonomii ewolucyjnej. Jako przykład można wskazać podejście Nelsona i Wintera zarysowane w An Evolutionary Theory of Economic Change (Cordes 2014, 2; Nelson i Winter, 1982). Zaimportowali oni pojęcia biologiczne do ekonomii raczej na zasadzie metafory, podczas gdy na przykład Metcalfe (1994) model doboru naturalnego stosuje bezpośrednio do konkurencji ekonomicznej. Do tradycji neoschumpeterowskiej należy po części koncepcja systemów innowacji (Lundvall 2010).

Naturalistyczne koncepcje przyjmowane w obrębie ekonomii ewolucyjnej opierają się na założeniu, że dziedziczność biologiczna u ludzi ma trwały wpływ na ich obecne zachowanie i ogranicza ewolucję ekonomiczną (Cordes 2014, 5). Według Cordesa (2014, 5) teoria zmiany instytucjonalnej Thorsteina Veblena (1898) zalicza się do tego nurtu (choć częściej uważa się go za instytucjonalistę z tradycji amerykańskiej). Ten rodzaj zmiany instytucjonalnej omawiają również Friedrich von Hayek i Douglas North. Zaliczyć można tutaj również dziedzinę „bioekonomii” opracowaną przez Nicholasa Georgescu-Roegena, w której podkreśla się długookresowe ograniczenia ewolucji ekonomicznej wynikające z ewolucji biologicznej (Cordes 2014, 8).

Teorie zależności ścieżkowej niekoniecznie wykorzystują terminy i pojęcia zaczerpnięte z biologii. Zwolenniczki i zwolennicy tego podejścia podkreślają znaczenie genezy danego zjawiska dla możliwości wyjaśnienia jego przyszłego rozwoju i obecnych cech. Raghu Garud i Peter Karnøe (2001) uzupełnili koncepcję zależności ścieżkowej koncepcją „przecierania ścieżki” (ang. path-creation). Z jego pomocą odnoszą się do mechanizmów, dzięki którym pojawiają się i utrzymują nowe szlaki ekonomiczne i technologiczne.

Do pewnego stopnia z ekonomią ewolucyjną wiążą się również teorie złożoności. Dotyczy to w szczególności tych ujęć ekonomii złożoności, które wyłoniły się z interdyscyplinarnej współpracy m.in. fizyków, biolożek i ekonomistów z Instytutu Santa Fé w Santa Fé w Nowym Meksyku (Stany Zjednoczone). Współpracę tę zainicjował Kenneth Arrow, a obecnie przedstawicielami tego podejścia są Brian Arthur oraz Samuel Bowles. Ekonomiści i ekonomistki zajmujący się złożonością stosują pojęcia takie jak dynamiczne, otwarte systemy, samoorganizacja i kumulatywna przyczynowość procesów społeczno-gospodarczych (pozytywne sprzężenie zwrotne). Ponadto ważną rolę odgrywają często kategorie zależności ścieżkowej oraz nacisk na procesy doboru. Złożoność została opisana na tej stronie w postaci odrębnego hasła [link].

9. Różnice między ekonomią ewolucyjną a ekonomią głównego nurtu

Pozycja ekonomii ewolucyjnej w naukach ekonomicznych jest kwestią sporną. Niektórzy jej zwolennicy i zwolenniczki uważają ją za zwykłą podkategorię, która dotyczy innowacji, przedsiębiorczości oraz zmian technologicznych. W ramach tej dość wąskiej definicji niekoniecznie odrzuca się założenia neoklasyczne czy należące do głównego nurtu. Tym samym ekonomia ewolucyjna uchodzi za jedną z wielu poddziedzin ekonomii głównonurtowej, na równi chociażby z ekonomią środowiskową. Inni uznają ją jednak za podejście zasadniczo odmienne w ramach szeroko zakrojonych badań ekonomicznych (por. Herrmann-Pillath 2002, 21–22).

10. Instytucje

Stowarzyszenia:

• European Association for Evolutionary Political Economy (EAEPE)
• Internationale Joseph A. Schumpeter Gesellschaft (ISS)
• Association for Evolutionary Economics (AFEE)

Czasopisma naukowe:

• „Journal of Evolutionary Economics”,
• „Research Policy”,
• „Industrial and Corporate Change”,
• „Journal of Institutional Economics”
• „Journal of Economic Issues”
• „Journal of Economic Geography”

Przydatne linki:

• Papers on Economics and Evolution, Max-Planck-Institut für Ökonomik: http://www.econ.mpg.de/deutsch/research/EVO/discuss.php
• Evonomics (blog): http://evonomics.com/

Bibliografia

Boschma, R., Frenken, K. (2006). Why is economic geography not an evolutionary science? Towards an evolutionary economic geography. Journal of Economic Geography, 6, 273–302.

Boschma, R., & Gianelle, C. (2014). Regional branching and smart specialization policy. JRC technical reports, (06/2104).

Bowles, S. (2009). Microeconomics: behavior, institutions, and evolution. Princeton University Press.

Cordes, C. The Application of Evolutionary Concepts in Evolutionary Economics. Papers on Economics & Evolution. Max Planck-Institut für Ökonomik. Nr. 1402.

David, P. A. (1985). Clio and the Economics of QWERTY. The American economic review, 75(2), 332-337.

Dopfer, K. (2007): Grundzüge der Evolutionsökonomie - Analytik, Ontologie und theoretische Schlüsselkonzepte. Discussion Paper Universität St. Gallen.

Dopfer, K., Foster, J., & Potts, J. (2004). Micro-meso-macro. Journal of Evolutionary Economics, 14(3), 263-279.

Dopfer, K., Potts, J. (2007): The General Theory of Economic Evolution. Routledge.

Essletzbichler, J. (2012). Generalized Darwinism, group selection and evolutionary economic geography. Zeitschrift für Wirtschaftsgeographie, 56 (3): S. 129 – 146.

Feyerabend, P. K., & Vetter, H. (1976). Wider den Methodenzwang: Skizze einer anarchistischen Erkenntnistheorie. Frankfurt/Main: Suhrkamp.

Lundvall, B. Å. (Ed.). (2010). National systems of innovation: Toward a theory of innovation and interactive learning (Vol. 2). Anthem Press.

Garud, R., & Karnoe, P., (2001). Path Creation as a Process of Mindful Deviation: Dependence and Creation. London: Lawrence Erlbaum Associates, 1-38.

Herrmann-Pillath, Carsten 2002: Grundriß der Evolutionsökonomik, Wilhelm Fink Verlag: München

Hodgson, G. M., & Knudsen, T. (2010). Generative replication and the evolution of complexity. Journal of Economic Behavior & Organization, 75(1), 12-24.

Metcalfe, J. S. (1994). Evolutionary economics and technology policy. The economic journal, 104(425), 931-944.

Nelson, R. R., & Winter, S. G., (1977). In Search of Useful Theory of Innovation. Research Policy, 6 (1), 36-76.

Schamp, E. W. (2012). Evolutionäre Wirtschaftsgeographie. Eine kurze Einführung in den Diskussionsstand. Zeitschrift für Wirtschaftsgeographie. 56 (1-2), 121-128

Simon, H. A. (1957). Administrative theory: A study of decision-making processes in administrative organization. New York: Macmillan.

Witt, U. (2001). Learning to consume–A theory of wants and the growth of demand. Journal of Evolutionary Economics, 11(1), 23-36

Witt, U. (1987). Individualistische Grundlagen der evolutorischen Ökonomik (Vol. 47). Mohr Siebeck.