В настоящее время мир науки переживает, пожалуй, наиболее сложный момент. Сейчас стало уже совершенно очевидно, что почти никакие самые изумительные теории не могут претендовать на ту фундаментальность и нетленность, которые были присущи науке 19 и отчасти 20 веков. Наиболее отчетливо эта тенденция проявляется в экономической науке. В чем это проявляется?

Проявлений, на наш взгляд, здесь три.

Первое – забвение великих экономистов прошлого. Например, сейчас уже никому не интересны работы, теории и модели первого поколения лауреатов Нобелевской премии по экономике. Имена Р.Фриша, Я.Тинбергена, В.Леонтьева и многих других уже не фигурируют в исследованиях современных экономистов; если такое и происходит, то это скорее исключение или дань общей научной культуре, предполагающей указание предшественников. Даже теория Дж.М.Кейнса уже, можно сказать, умерла, ибо все ее упоминания происходят либо в дидактических (учебных) целях, либо в таком модифицированном виде, что на самом деле это уже совсем другие теории. Работы классиков политической экономии уже настолько устарели, что представляют интерес лишь для историков экономической мысли. Все это говорит о том, что «старые» работы экономистов совершенно не соответствуют сегодняшней реальности, в связи с чем и «уходят» из их рабочего инструментария.

Второе – огромное и постоянно увеличивающееся количество экономических теорий и моделей. Само наличие такого числа «достижений» экономической науки свидетельствует о том, что все они носят частный характер и не обладают той универсальностью, которая позволила бы перейти от процесса разработки новых теорий к стадии адаптации и доработки их базовых версий.

Третье – плохие результаты в практической сфере хозяйственной жизни. Казалось бы, наличие величественных классических теорий и моделей наряду с необозримым числом новых теоретических и модельных конструкций должно было бы позволить экономистам-практикам выбрать среди них то, что им нужно для устранения возможных ошибок в принятии управленческих решений. Однако этого не происходит, ибо ошибки в экономической сфере на всех уровнях стали нормой жизни. Следовательно, все разработанные ранее теории и модели либо обладают каким-то серьезным изъяном, либо, наоборот, не содержат чего-то очень важного, что и мешает их эффективно использовать.

Что же лежит в основе такого состояния дел в экономической науке и как к этому следует относиться?

Постараемся ответить на поставленные вопросы.

Моделирование как основа перманентного познания

Понимание положения дел в экономической науке непосредственно связано с понимаем общих методологических основ процесса познания. Можно сказать, что экономическая наука – это лишь частный случай общего правила.

В общем случае диалектика познания может быть представлена следующим образом.

Научное познание окружающего мира человек осуществляет с помощью его моделирования. Моделирование здесь понимается в самом широком смысле слова как любой вариант символьного представления информации. Любые графические схемы, математические уравнения, диаграммы причинно–следственных связей, таблицы и даже вербальные конструкции представляют собой разновидности моделирования. Так как все эти результаты познания имеют форму символов, то они и являются лишь разными видами моделей. Модель – это формализованное, структурированное, упрощенное представление реального объекта, выраженное в символической форме. Моделирование окружающего мира с целью его познания является безальтернативным инструментом познания, т.к. любой язык уже сам по себе является совокупностью символов-кодов. С помощью элементарных кодов языка (букв) составляются более сложные символы, которые могут группироваться в более сложные конструкции и наполняться глубоким смыслом. Однако все эти языковые символы-модели понятны только тому, кто владеет соответствующим языком. Для русского, например, никакого смысла в китайских иероглифах нет, также как нет его и в русской кириллице для китайца. Аналогичным образом для непосвященного нет никакого смысла в математических уравнениях и теоремах, в астрофизических спектральных линиях, в химических формулах, биологических спиралях и т.п. Таким образом, любое воспроизведение объективного мира в голове человека с последующим пониманием представляет собой сложный процесс шифрования и дешифровки, а следовательно, и моделирования.

Вторым пунктом диалектики познания является тот факт, что любая модель содержит некоторую ошибку в отношении воспроизводимого ею реального мира. Это связано с тем, что модель по определению является упрощенным образом реальности. Никакая модель не может воспроизвести все тонкости и нюансы окружающего мира, а потому она всегда что-то выпускает из рассмотрения и за счет этого какие-то стороны моделируемого явления описывает и объясняет неправильно. Однако это, вообще говоря, не так страшно. Дело в том, что любая научная модель имеет целевой характер, т.е. она строится для конкретных целей и для решения вполне определенных задач. Как правило, научные модели конструируются таким образом, что достаточно точно отражают те стороны моделируемого явления, которые имеют ключевое значение для решения поставленной задачи; другие аспекты функционирования изучаемой системы исследователем сознательно игнорируются. Однако данный факт имеет далеко идущие последствия: заключенная в модели ошибка рано или поздно дает о себе знать и мешает решать другие задачи, связанные с моделируемым объектом. Эти задачи могут возникать намного позже момента создания исходной модели. Пытаясь решить новые задачи, исследователи начинают либо дорабатывать построенную первоначальную модель путем ее уточнения или обобщения, либо переходят к построению новой модели. Тем самым исходная ошибка, заложенная в модели, преодолевается (устраняется или уменьшается) и новая модель дает более адекватное описание изучаемого мира.

Описанный процесс бесконечно повторяется в циклическом режиме: разрабатывается модель, содержащая определенную ошибку в отношении воспроизводимого ею окружающего мира, но вполне удовлетворительно описывающая этот мир относительно поставленных перед нею целей и задач; проходит время и ошибка модели начинает препятствовать ее дальнейшему широкому применению; возникающие проблемы из-за модельной ошибки инициируют исследователей на построение новой, более совершенной модели; построенная новая модель снова содержит в себе ошибку, но уже относительно других сторон изучаемого мира. И так до бесконечности. Таким образом, процесс познания, протекающий в форме моделирования, оказывается бесконечным и никогда не заканчивающимся.

Диалектика познания может быть проинтерпретирована и в терминах идеалов. Конструируемая модель в идеале должна дать полное описание изучаемого явления. На практике реальная модель не является идеальной и потому генерирует некоторую погрешность в описании изучаемого явления. Сама погрешность является результатом отклонения реальной модели от предполагаемой идеальной модели. Желая устранить возникшую погрешность, исследователи разрабатывают новую модель, которая тоже отклоняется от своего идеала, но уже в какую-то другую сторону, что дает какую-то другую погрешность. Далее процесс повторяется в форме бесконечных колебаний в режиме «движение к идеалу – отклонение от идеала». Источником бесконечных колебаний служит факт невозможности достижения идеала.

Описанный процесс научного познания в терминах моделирования и модельной ошибки раскрывает с иной стороны знаменитую теорему К.Гёделя о неполноте. Содержательно эта теорема означает, что любая формальная система либо неполна, либо противоречива. В наших терминах это означает следующее: любая модель всегда содержит ошибку либо первого (неполное описание), либо второго (противоречие описание) рода. Стремясь к идеалу, исследователи могут построить слишком простую модель, из которой будут выпадать важные аспекты функционирования реальной системы. Это ошибка первого рода – отклонение от идеала в одну сторону, в сторону излишнего упрощения реальности. Стремясь к идеалу, исследователи могут построить и очень сложную модель, которая будет основываться на противоречивых постулатах и генерировать взаимоисключающие эффекты. Это ошибка второго рода – отклонение от идеала в другую сторону, в сторону излишнего усложнения реальности.

Представление процесса познания в виде непрерывного обновления моделей проливает свет и на вопрос познаваемости мира, который получает следующее простое звучание: мир познаваем, но всегда с определенной погрешностью. Иными словами, объективный мир субъективно отражается в сознании человека, принимает форму модели или совокупности моделей и за счет этого претерпевает определенные искажения и деформации.

Экономическое моделирование на современном этапе

Экономическая наука развивалась точно в соответствии с описанным процессом познания. Причем сначала в конструировании экономических моделей доминировала ошибка первого рода – модели были очень простыми. Как справедливо сказал В.Л.Макаров, «все знаменитые математические модели экономики просты» [1]. По сути дела, все эти модели выхватывают какой-то один важный фактор и описывают его. Однако на определенном этапе данная методология моделирования перестала удовлетворять экономистов. Сегодняшние экономические системы характеризуются четырьмя важнейшими особенностями: многофакторностью, высокой динамичностью, высокой ролью информационного ресурса и ментальности хозяйствующих субъектов. Это означает, что игнорировать многие факторы, которые раньше игнорировались, уже нельзя, ибо это ведет к возникновению непозволительно большой ошибки первого рода. Уже только этот факт привел к тому, что традиционный математический инструментарий стал «пробуксовывать». Это связано с тем, что включение в рассмотрение все большего числа факторов чрезвычайно усложняет математический анализ модели и, в конечном счете, приводит к невозможности доказывать конструктивные утверждения математического характера. В экономических моделях такого типа стала доминировать ошибка второго рода – построенные модели стали способны генерировать любые эффекты. А такие модели уже не несут никакой полезной информации, т.к. не уменьшают неопределенности и не дают новых позитивных знаний об объекте исследования.

Определенное решение данная проблема нашла в том, что экономическая наука стала заполняться частными моделями, в которых определяющую роль играли разные факторы. Однако сейчас таких моделей десятки, если не сотни тысяч, а это уже выдвигает на повестку дня другой вопрос: как с ними работать? Одновременно с этим происходит автоматическое обесценение разработанных моделей, т.к. все они не универсальны и имеют слишком узкую область применения.

Ситуация осложняется тем, что хозяйственный механизм сегодняшней экономики так быстро эволюционирует, что исследователи порой не успевают уловить связи между многочисленными переменными системы, а если и успевают, то только для того, чтобы убедиться в том, что эти связи уже нарушились. Частичное решение данная проблема находит в переходе от математических моделей экономики к моделям компьютерным. Считается, что компьютерную модель можно усложнять сколько угодно. Более того, компьютерная модель обладает таким огромным преимуществом как возможность ее корректировки в режиме on-line. Изменяющийся механизм взаимодействия экономических элементов, характер связей между ними, количество важных факторов и сдвиги в условиях протекания процесса могут быть оперативно отображены и введены в компьютерную модель.

Новая идеология создания сложных, но хорошо адаптируемых компьютерных моделей пришла на смену простым и универсальным математическим моделям прошлого. А это означает, что почти все модели, теории и концепции прошлого не востребованы и, скорее всего, уже никогда не будут востребованы. Этим и объясняется феномен забвения многих великих имен и творений в экономической науке.

Еще одним современным направлением исследования экономических реалий является мониторинг специальных социально–экономических индикаторов (рейтингов). Например, почти для всех стран мира проблемой номер один уже давно стоит необходимость привлечения капитала. Однако, чтобы инвестиции пришли, необходимо создать благоприятную социально–экономическую среду, а чтобы создать эту среду, надо понимать что в ней не так. Для выяснения «узких мест» инвестиционного климата строится целый спектр специальных индикаторов, причем многие из них основаны на опросах предпринимателей и/или населения и по своей сути являются субъективными оценками [2]. Ни один из этих индикаторов не является абсолютно достоверным, а все вместе они образуют столь сложное «параметрическое кружево», что сделать на их основе окончательные выводы с помощью простого алгоритма нельзя. Более того, иногда один и тот же показатель может говорить о совершенно разных вещах. В связи с этим аналитики постоянно достраивают подобные системы индикаторов, совершенствуют сами индикаторы и отслеживают связи между субъективными рейтингами и реальным развитием событий. Апогеем «рейтинговой» идеологии является выставление частными аналитическими компаниями субъективного долгового рейтинга суверенных государств.

Аналогичные проблемы возникают и при оценке деятельности хозяйственных структур сферы услуг. Например, для выяснения качества образовательных услуг российских университетов используется сложная система субъективных рейтингов: с позиций специальных общественных организаций (общественный рейтинг), государства (рейтинг удовлетворенности государства), работодателей (рейтинг работодателей), выпускников (рейтинг карьерного роста выпускников) [3]. Аналогичные процедуры используются и при оценке качества государственного управления. Так, в международной практике агрегатный индекс качества государственного управления основывается на нескольких сотнях частных показателях.

Таким образом, новое направление, связанное с конструированием систем специальных индикаторов–рейтингов, представляет собой громоздкую, плохо формализуемую процедуру. Несмотря на это, подобные процедуры находят все большее применение в хозяйственной практике. Как же объяснить подобный парадокс? Ответ прост: лучше иметь такие рейтинги–подсказки, чем не иметь никаких. Тогда возникает другой вопрос: а нельзя ли придумать какую-нибудь более логичную и менее противоречивую процедуру построения самих рейтингов? Ответ опять–таки прост: нельзя. Дело в том, что само возникновение рейтинговых методик представляет собой практическую реализацию методологического принципа нынешнего времени и новой научной парадигмы: сверхсложную задачу нельзя решить простыми методами. А так как сейчас экономистами оценивается функционирование системы, характеризуемой огромным количеством параметров, то придумать простой алгоритм агрегирования всех этих разнородных параметров по определению нельзя. Однако, как было сказано выше, что-то все же лучше, чем ничего.

Сущность новой научной парадигмы

Как же должны проводиться современные экономические исследования? На каких принципах базируется сегодняшняя методология познания экономической реальности?

Прежде всего, должны быть отброшены все готовые модели, теории и концепции. Срок жизни таковых сейчас слишком мал, чтобы гоняться за этими пресловутыми «заготовками». В свое время даже сам Дж.М.Кейнс не рассматривал свою теорию и сформировавшееся на ее основе так называемое кейнсианство как нечто фундаментальное и вечное: он создавал свою концепцию для конкретной задачи – спасения капиталистического общества образца 30–50-х годов от повторения «великой депрессии». Он указывал, что его рецептов хватит лет на двадцать и в экономиках с мощными транснациональными корпорациями, сильными профсоюзами и «большими» правительствами его модель работать не будет [4]. Таким образом, из арсенала современной науки следует брать только самые общие положения и принципы, которые должны быть положены в основу разрабатываемых новых моделей, теорий и концепций. В свое время Э.О.Уилсон довольно точно определил науку как «организованное и систематизированное предприятие, которое собирает знания о мире и сводит эти знания в дееспособные законы и принципы» [5]. Однако в свете современности данная трактовка выглядит слишком уж расширительной: похоже, что понятие закона постепенно уходит из науки и остаются в ней только принципы. Это и есть одно из знамений науки 21–го века.

Чтобы новые научные конструкции были эффективными и действенными они должны опираться на правильно определенные цели и четко поставленные задачи, под которые собственно и разрабатываются эти новые научные конструкции. Данный принцип позволит минимизировать ошибки разрабатываемой модели. При этом следует соблюсти два взаимодополняющих правила. Первое – разрабатываемая поведенческая модель экономической системы должна быть компьютерной и достаточно сложной, чтобы минимизировать ошибки первого рода (т.е. чтобы не упустить важные эффекты). Второе – число целей разрабатываемой модели не должно быть слишком большим, чтобы минимизировать ошибки второго рода (т.е. чтобы окончательно не запутать связи между элементами системы). Изменение целей и задач исследования автоматически влечет за собой необходимость разработки новой модели, теории и концепции.

Таким образом, доминантой сегодняшней научной парадигмы экономических исследований является умение быстро и четко разрабатывать новые сложные поведенческие модели экономической системы для решения вполне определенных задач во вполне конкретных условиях. Изменение задач и условий влечет за собой необходимость отбрасывания всех предыдущих построений и разработку очередной новой модели.

Такая парадигма изменяет содержание самой экономической науки. В отличие от науки 19–го и 20–го столетий наука 21–го века должна содержать не какие-то никому не нужные модели, теории и концепции, а технологии (методические приемы и рекомендации) построения современных поведенческих моделей. Все современные теории и концепции будут непосредственно вытекать из новых моделей и иметь значение лишь в определенной точке пространства и времени. Фактически современные экономические исследования превращаются в сложное инженерное искусство, где какие-либо априорные шаблоны в отношении конечных выводов не применимы. Классический тезис о том, что «природа щедра на детали, но скупа на принципы» сейчас ставится во главу угла современной научной доктрины: в науке накапливаются только самые общие принципы, а все детали определяются в ходе конкретных исследований. Перефразируя Э.О.Уилсона, сегодняшнюю науку можно определить как организованное и систематизированное предприятие, которое собирает знания о мире и сводит эти знания в дееспособные принципы и технологии моделирования. Законы современная наука уже не собирает.

Правомерность и своевременность новой парадигмы подтверждается всем ходом экономического развития мировой экономики. Например, научным сообществом уже осознан тот простой факт, что концепция регулирования национальной экономики со временем должна меняться в соответствии с изменяющимися экономическими условиями. Именно поэтому стандартные рекомендации Мирового валютного фонда (МВФ) и Мирового банка (МБ) во многих странах не только не дали положительного результата, но наоборот оказали разрушительное влияние на развивающиеся экономики. Именно поэтому Россия, например, не может эффективно копировать опыт Китая или США. Соответственно, чем более гибко реагирует система управления на специфические, постоянно изменяющиеся условия, тем более эффективным является и самоуправление. Иными словами, как в экономической теории, так и в экономической практике на первое место выходит не поиск якобы универсальных и якобы правильных схем, а способность к гибкому реагированию на новые вызовы современности.

В сегодняшних экономических моделях «зашита» такая «факторная» идеология, которая не была характерна для моделей прошлого. Раньше экономисты задавались вопросом: что же привело к тем или иным экономическим результатам и событиям, т.е. какой фактор был определяющим в развитии кризиса или, наоборот, в формировании позитивной тенденции. Сейчас, когда экономисты изучают одновременное действие огромного числа факторов, такая постановка проблемы просто–напросто не правомерна. Как правило, никакой фактор сам по себе не дает значимых экономических результатов. Для появления таковых необходимо действие многих факторов в одном направлении. Поэтому нынешний исследовательский императив выглядит следующим образом: надо выяснить, к каким результатам приведет совместное действие всех факторов? Именно переплетение множества факторов формирует тот или иной вектор развития системы, а связь между этими факторами и результирующей их действия и лежит в фокусе современных модельных исследований. Указанный переход от старой монофакторной к новой полифакторной идеологии можно переформулировать и несколько иначе: если для первой важно было правильно определить скорость грядущих изменений, то для второй – их направление. Классическим проявлением новой идеологии является так называемый «принцип бабочки», хорошо известный в современной теории хаоса, заключающийся в том, что любое мельчайшее изменение одного фактора может привести к очень существенным изменениям в состоянии системы. Опять–таки в этом факте проявляется, прежде всего, меньшая предсказуемость нынешнего мира.

Хотя новая научная доктрина и содержит в себе мощный потенциал нигилизма, из нее отнюдь не вытекает полного отрицания всего положительного научного опыта прошлого. Наоборот, она настраивает современных исследователей на жесткую ревизию экономической науки и критический отбор из нее всего самого ценного. Более того, «сухой осадок» не исключает наличия каких-то моделей, теорем и формул. Однако они будут предельно простыми, ясными и максимально общими; все модельные «навороты» уйдут и останутся в лучшем случае в качестве иллюстраций успешных технологий построения моделей. Сама же экономическая теория станет кристально прозрачной.

Сформулированная здесь новая научная парадигма экономики отнюдь не дело будущего, а уже состоявшееся настоящее. Многие экономисты–теоретики и экономисты–практики уже вовсю работают в соответствии с этой парадигмой; активно пользуются ею и представители других наук. Теперь вопрос заключается лишь в том, насколько всеобщий характер приобретет эта парадигма в ближайшее время. Как справедливо указывает Р.Кох, большинство моделей нашего мышления все еще принадлежит к 19–му веку [6]. Если наука 19–го века была здравомыслящей и заслуживающей доверия, то наука 20–го века была сюрреалистичной, непонятной и непостижимой; в 21–ом веке научный сюрреализм только усилился, обострив психологические проблемы современных исследователей. Вместе с тем для конкретного экономиста–исследователя вопрос о принятии или непринятии новой парадигмы сегодня по сути эквивалентен выбору между успехом и поражением.

Справедливости ради следует заметить, что сегодняшняя идеология экономики есть не что иное, как запоздалое отражение идеологии политологии, которая сформировалась примерно 500 лет назад. Так, еще в эпоху кватроченто известный политический деятель Пандольфо Петруччи поучал Никколо Макиавелли по поводу того, что мудрость состоит в том, чтобы «действовать сообразно каждому данному дню, а свое суждение о делах составлять с часа на час, если желаешь допустить поменьше ошибок, поскольку теперешние времена намного превосходят возможности нашего ума» [7]. Уже в эпоху Ренессанса политическая система Италии функционировала таким образом, что враги и друзья постоянно менялись местами; каждый день создавались новые политические союзы, а старые распадались; непрерывно менялась политическая обстановка и цели правителей; никто не старался полностью уничтожить своего врага, так как завтра этот враг мог превратить в друга и помочь в борьбе с непомерно усилившимся сегодняшним другом. Понятно, что никакое системное прогнозирование событий в такой обстановке невозможно. Однако сейчас имеет место примерно та же ситуация в экономике: теперешние времена намного превосходят возможности нашего ума. Следовательно, должны меняться и технологии моделирования.

Учет «институциональной оболочки» системы как основа моделирования экономики

В последнее время в экономической теории и практике моделирования все настойчивей дает о себе знать институциональный фактор. Сейчас уже самоочевидным является, что помимо чисто экономических факторов (труд, капитал, информация, знания, природные ресурсы и т.п.) огромное значение имеют формальные и неформальные институты, которые замерить довольно сложно, а иногда и просто невозможно. Институциональный фактор можно отразить только посредством выявления неких нестандартных связей между системными элементами, описание которых представляет собой сложную технологию. Все это практически полностью отрицает традиционные экономические модели. Например, если мы попытаемся строить модели развития российской науки и системы высшего образования на основе количества и качества труда и капитала, циркулирующего в указанных отраслях, то, скорее всего, мы придем к абсурдным результатам. Даже без специальных исследований можно смело утверждать, что даже при закачивании огромных финансовых средств и импорте выдающихся ученых и преподавателей из-за рубежа отечественная наука и образование все равно не изменят своих ключевых параметров. Если не изменить институциональное строение науки, то все ресурсы безвозвратно уйдут в нее безо всякого положительного результата.

Понимание данного факта выдвигает на первое место среди всех факторов тот, который можно назвать «институциональной оболочкой» общества, под которой понимается совокупность ключевых правил поведения. Именно он лежит в основе наблюдаемой дивергенции государств по уровню экономического развития. Именно он лежит в основе многих национальных кризисов. И именно он лежит в основе угасания древних и современной цивилизаций. Интегрировать же строение «институциональной оболочки» в модельные схемы чрезвычайно трудно и это предопределяет переход к сложным поведенческим моделям, мало похожим на модели классической политэкономии.

Примечательно, что теория институтов вносит много нового и важного в экономическую теорию, но одновременно она многое в ней разрушает. Например, в институциональной теории уже считается общепринятым факт множественности уровней сознания человека [8]. Однако из этого факта вытекает, что множество поступков человека базируется на подсознательных рефлексах и не подчиняется строгим законам рационального выбора. Следовательно, отвергается гипотеза рационального поведения индивидуума, которая лежала в основе всей экономической науки 19–го и даже 20–го веков. Совершенно очевидно, что моделирование экономических эффектов, порожденных многоуровневым сознанием, предполагает совершенно другие технологии моделирования.

Признание ментальных и институциональных факторов в качестве определяющих ярко выражается в современной практике экономической диагностики, основанной на выборочных социологических исследованиях. Классическим примером тому может служить изучение мотивационного, институционального и инфраструктурного фактора условий предпринимательства [9]. Именно эти группы факторов в конечном итоге и формируют все экономические результаты, а игнорирование этих факторов исключает возможность эффективного прогнозирования будущего развития национальной экономики. Однако встраивание фактора настроений экономических агентов и их неформальных связей с институтами власти исключает разумное применение традиционных экономико-математических моделей.

Требования к исследователям со стороны новой парадигмы

Замена «классической» научной парадигмы на новую порождает множество кадровых проблем. Если раньше прикладные исследования основывались на применении уже готовых моделей, то сейчас они требуют разработки новых моделей. Соответственно раньше экономисты изучали различные модели и учились их правильно использовать, то теперь они должны учиться строить их в зависимости от потребностей и условий. Сейчас принято говорить о возрастании роли контекста. Именно контекстное моделирование и является вызовом и требованием современности. Умение правильно учитывать контекст на базе знания технологий моделирования предъявляет повышенные требования не только к базовой подготовке экономистов, но и к их интуиции. Если овладение технологиями моделирования выдвигает особые тесты к профессиональной подготовке специалистов, то умение «встраивать» эти технологии в конкретный контекст требует развитой интуиции. А это уже некое новое качество специалиста и достичь его на базе старой системы высшего образования нельзя. По сути дела, речь идет о необходимости пересмотра процесса обучения по философским и методологическим дисциплинам.

Надо сказать, что контекстное звучание науки началось с момента создания квантовой механики. Например, в данной науке законы существования отдельной элементарной частицы уже не определяются свойствами самой частицы, а зависят от всего ансамбля частиц, в который входит рассматриваемая частица [10]. Данный принцип сейчас пришел и в экономику, хотя и с некоторым запозданием. Разница же между физикой и экономикой заключается в том, что физики имеют дело с неизменными физическими механизмами, а экономисты – с постоянно эволюционирующими экономическими механизмами. Соответственно физикам все же удается выразить физические законы в виде конечных формул, а экономистам – это уже не удается. Разумеется, не следует думать, что физикам проще, чем экономистам. У них тоже целый ворох проблем. Достаточно сказать, что сейчас идет очередная волна по отрицанию теории относительности и многих других ставших хрестоматийными теорий и понятий; отрицается даже постоянство скорости света, традиционно выступавшей в качестве мировой константы, и т.п. [11] Таким образом, ревизия науки сейчас принимает очень жесткие формы. И экономисты вовлечены в этот процесс в полной мере. Между тем, получение базового образования в такой обстановке довольно проблематично и требует повышенных усилий и вдумчивости от нынешних студентов.

Дополнительное новшество современности, связанное с необходимостью встраивания в экономические модели фактора «институциональной оболочки», предполагает, что современные моделисты должны быть не просто хорошими современными инженерами, но они должны быть одновременно еще и культурологами. Они должны очень широко смотреть на экономические проблемы, иметь обширные знания в смежных науках и уметь в рамках компьютерных моделей интегрировать разрозненные, плохо сопоставимые факторы: информационные, экономические, социальные, психологические, правовые, исторические и т.д. Таким образом, искусство построения современных экономических моделей, как это ни парадоксально, предъявляет повышенные требования к гуманитарному образованию моделистов.

Для России переход к новой научной парадигме в экономике является особенно болезненным. Дело в том, что в настоящее время две наиболее разрушенные сферы отечественной экономики – это наука и образование. Качество российских ученых и выпускников вузов катастрофически падает. И это при том, что объективные требования к современным экономистам–моделистам невероятно возрастают. Такой рост расхождения между спросом и предложением становится все более драматичным. Образующийся «веер» несоответствия грозит окончательным выходом России из обоймы экономического моделирования, которое становится одним из самых важных и захватывающих направлений рынка научных исследований.