В СССР центральное планирование не справлялось с производством даже базовых товаров. В ЕС вся государственная координация приводит к коррупции и неэффективности.

В Китае, несмотря на гибридную модель, государственная координация привела к множеству провалов, экономика стагнирует из-за долгов, коррупции в государственных предприятиях и неудачных инициатив вроде, проекты убыточны из-за взяток и плохого управления рисками.

Государственный орган принципиально не способен собрать и эффективно использовать всю распределённую информацию для координации экономики, поскольку знания в обществе децентрализованы, субъективны, эфемерны и распределены среди миллионов индивидов. Это не вопрос объёма данных, а их природы.

Экономические знания не являются централизованными фактами, которые можно собрать в одном месте, они разбросаны среди миллионов индивидов и включают не только явные данные, но неявное знание: интуитивные навыки, локальные обстоятельства, изменчивые предпочтения и непредвиденные инновации, они по природе своей не могут войти в статистику.

Если даже я, как потребитель, не знаю, что захочу завтра, то как центральный орган может собрать и учесть миллионы таких изменчивых сигналов от всех потребителей? Никак. И это приводит к фундаментальному провалу центрального планирования, оно опирается на упрощённые модели и исторические данные, игнорируя динамику реальной жизни.

В современных условиях технологического прогресса эти классические контрасты начинают пересекаться: нейросетевые прогнозы, IoT-датчики и распределённые реестры уменьшают стоимость сбора и верификации вводных данных, делая центрирование управления теоретически более «точным», тогда как блокчейн-протоколы, платформенная экономика и цифровые кооперативы усиливают возможности децентрализованной координации и коллективного владения капитала. На практике наиболее жизнеспособны гибридные архитектуры – многослойные системы, где стратегические параметры (энергетика, национальные резервы, крупномасштабные инвестиции) координируются на высоком уровне с помощью прогнозной аналитики и обязательных стандартов, а оперативные решения остаются за локальными или рыночными агентами, что сохраняет адаптивность и стимулирует эксперименты. Важнейший технологический и политический вопрос здесь – как выстроить институты доверия, проверки и ответственности: автоматизированные агрегаторы данных и алгоритмические оптимизаторы могут повысить эффективность перераспределения и снизить человеческие искажения, но без прозрачных механизмов аудита, права на отзыв решений и общественного контроля централизованная система легко превращается в инструмент закрытого распределения.

Ниже – компактная сравнительная матрица ключевых характеристик двух типов управления, которая помогает увидеть, где уместна централизация, где – децентрализация, а где – их комбинация:

Если цель – максимизировать социальную устойчивость и инновационную гибкость, рациональная архитектура – это не «чистый» централизм или анархия рынков, а система с ясными институциональными границами: стратегическое планирование, подкреплённое открытими алгоритмическими аудитами и гражданским контролем, сочетается с децентрализованными рынками и кооперативами, которые обеспечивают вариативность и эксперимент. Такая многослойная модель уменьшает риски как чрезмерной концентрации ресурсов у «центра», так и хаотической фрагментации, делая эволюцию экономической формации более управляемой и менее уязвимой к шокам.

--

Предыдущий пост (в сообществе Наука | Научпоп): Иерархия экономической систематики. Таксономические ранги. Домен (regio). Систематика человеческой деятельности

Продолжение: Иерархия экономической систематики. Тип (phylum)

Этот пост входит в Часть 11. Иерархия экономической систематики

Структурированная таксономия экономических систем в виде восьми рангов: от домена до вида. Матрицы и эволюционное дерево, которые помогают соотнести формы собственности, механизмы координации и роль государства с современными технологическими вызовами. Особое внимание уделено влиянию дешёвых вычислений, больших данных и нейросетей на смягчение ограничений планирования и на новые риски концентрации ренты, а также институциональным требованиям прозрачности и аудита.

Научпоп-серия Происхождение экономических систем

--

Пост с содержанием серии: Происхождение экономических систем путём естественного отбора

Про санкции и контейнеры: санкции, торговые войны и тарифы действительно меняют торговые потоки и усложняют логистику, но временные дефициты контейнеров в 2020-2021 имеют в основе именно логистические и спросовые аномалии (сильный перенос спроса в ритейле, закрытие производств в одном месте и открытие в другом), а также задержки в портах и стоянку флота; санкции - важный фон и фактор перенастройки сети, но не исключают роль эпидемии как триггера. Это пример мультикаузальности: политические факторы и пандемия складывались вместе. См. обсуждение мультифакторных триггеров в 8.2 и 8.7.

Почему цены не вернулись к доковидному уровню: рынки демонстрируют эффект гистерезиса - шоки могут вызвать долговременные отклонения из-за структурных сдвигов. Увеличились издержки: стоимость топлива, затраты на фрахт и страхование, инвестиционные циклы по пополнению флота и контейнерного парка занимают годы; портовая инфраструктура и цепочки поставок не восстанавливаются мгновенно; к тому же бизнес переоценивает риски и закладывает премии за устойчивость и гибкость. Потому «ценовые волны» стали более устойчивыми, пока совокупное предложение не адаптируется и не перестроит распределения активов. Этот момент я разбираю в 8.3 и 8.4.

По локализации производства: утверждение, что «локализация - это только политическое решение», недооценивает экономическую мотивацию фирм. Многим компаниям реальная оценка риска (разрывы поставок, волатильность тарифов, политические риски) показала, что сверх-оптимизированные глобальные сети с минимальными запасами уязвимы; следовательно, наряду с политическими инициативами, коммерческие стратегии стали учитывать ниаршоринг [1], мультисорсинг и буферизацию критических поставок. Это не обязательно полный отказ от глобальной торговли, а перестройка архитектуры устойчивости - темы 8.6 и 8.7.

Про «ИИ не сделан» и «нейросети - это маркетинг»: согласен, что под «ИИ» часто понимают разные вещи, и хайп вокруг AGI [2] мешает разговору об уже реализованных инструментах. Важно различать: речь не о гипотетическом общем интеллекте, а о прикладных моделях и алгоритмах машинного обучения, оптимизации и прогнозирования, которые в логистике и цепях поставок уже применяются - прогноз спроса, динамическая маршрутизация, оптимизация запасов, предиктивное обслуживание и роботы на складах. Эти инструменты, конечно, не безошибочны и требуют человеческого контроля, но они реальные и уже меняют операционную эффективность. Критический разбор возможностей и ограничений таких систем дан в 8.6 и 8.7.

В итоге ваш пример не опровергает мою тезисную линию, а подтверждает её: кризисы - это точки усиленной селекции, где комбинация долгосрочных уязвимостей и краткосрочных шоков формируют новые траектории развития. Спор о том, какой фактор первичен, продуктивен лишь если мы рассматриваем взаимодействия и временные последовательности, это и делает анализ в части 8 практическим, а не абстрактным. Ещё раз спасибо за конкретику - она помогает уточнять аргументы и показывает, где нужны дополнительные эмпирические разборы (см. 8.4 и 8.8).

Касательно «поздравляю, ты нейросеть»: здесь как раз перепутана причинность - большие языковые модели обучались на огромном корпусе научных и аналитических текстов, поэтому их стиль часто напоминает научпоп, когда автор сознательно старается быть точным, логически последовательным и структурированным. Я уже неоднократно сталкивался при подаче научных статей в рецензируемые журналы с ложными подозрениями со стороны системы антиплагиат.ру, которая помечала большие куски статьи как «сгенерированные», хотя это была написанная с нуля работа.

--

Источники

[1] https://trends.rbc.ru/trends/social/641401ec9a7947520b87e06b

[2] https://ru.wikipedia.org/wiki/Сильный_и_слабый_искусственные...

Часть 8. Влияние мутаций: инновации и кризисы

Роль технологических, социальных и финансовых кризисов в преобразовании экономических систем. Анализ примеров внезапных изменений, таких как Великая депрессия, промышленная революция и цифровая трансформация.

8.1 Технологические революции как источник мутаций в экономических системах

8.2 Социальные кризисы и их роль в трансформации моделей управления

8.3 Финансовые катастрофы как катализаторы экономических изменений

8.4 Великая депрессия: уроки адаптации и структурных реформ

8.5 Промышленная революция: взаимодействие инноваций и социальных преобразований

8.6 Цифровая трансформация: от локальных изменений к глобальным мутациям
8.7 Взаимосвязь кризисов и инноваций: модели ускоренного роста

8.8 Риски и возможности экономических мутаций в XXI веке

--

Пост с содержанием серии: Происхождение экономических систем путём естественного отбора

С точки зрения теории систем (кибернетики), экономические кризисы можно описывать в рамках динамической неустойчивости. Когда система накапливает напряжение, она теряет устойчивость и переходит в фазу нестабильности, в которой могут проявляться как разрушительные процессы, так и созидательные силы. В этот момент важную роль играют институциональные и политические решения, которые определяют, приведет ли кризис к упадку или станет отправной точкой для нового витка развития.

Эти процессы можно проиллюстрировать на примере современных кризисов. Глобальный финансовый кризис 2008 года выявил неэффективность старых моделей регулирования финансовых рынков и ускорил внедрение новых инструментов, таких как макропруденциальная политика и цифровые финансовые технологии. Пандемия COVID-19 вызвала беспрецедентное нарушение глобальных цепочек поставок, что стало стимулом для локализации производства и внедрения искусственного интеллекта для управления рисками.

Кризисы представляют собой сложные и многофакторные явления, которые часто воспринимаются как негативные события. Однако в долгосрочной перспективе они способствуют эволюции экономической системы, устраняя неэффективные элементы и прокладывая путь для новых возможностей.

--

Предыдущий пост (в сообществе Наука | Научпоп): Законы перехода между фазами экономического развития

Продолжение: Влияние экосистемных принципов на устойчивость экономических систем

Этот пост входит в Часть 10. Общие законы экономической эволюции

Попытка выявить универсальные законы, управляющие развитием и вымиранием экономических систем. Роль самоорганизации и эмерджентных свойств.

Научпоп-серия Происхождение экономических систем

--

Пост с содержанием серии: Происхождение экономических систем путём естественного отбора

Посты на тему кризисов:

4.7 Природа кризисов: адаптация систем к экстремальным воздействиям

8.2 Социальные кризисы и их роль в трансформации моделей управления

8.3 Финансовые катастрофы как катализаторы экономических изменений

8.4 Великая депрессия: уроки адаптации и структурных реформ

8.7 Взаимосвязь кризисов и инноваций: модели ускоренного роста