मुझे आपका प्रश्न लेने के लिए दो अलग-अलग दिशाएँ दिखाई दे रही हैं। एक यह है कि एक कंप्यूटर विज्ञान दर्शन और कम्प्यूटेशनल सोच ने अर्थशास्त्र के क्षेत्र को कैसे प्रभावित किया है, और अर्थशास्त्रियों को कंप्यूटर विज्ञान के दृष्टिकोण के बारे में क्यों ध्यान रखना चाहिए ? यह एक बहुत अच्छा लेकिन वास्तव में व्यापक प्रश्न है जिसे मैं संबोधित करने के प्रयास से बचूंगा।
दूसरा अधिक विशिष्ट है: अब जब कंप्यूटर वैज्ञानिक जानते हैं कि गेम थ्योरी में कई समस्याएं कठिन हैं, तो हम अर्थशास्त्रियों को कैसे समझाते हैं कि ये महत्वपूर्ण मुद्दे हैं या उनके काम पर आपत्तियां हैं? यह वह नहीं हो सकता है जो आपके मन में था, लेकिन यह आपके द्वारा लिखी गई एक व्याख्या प्रतीत होती है, इसलिए मैं इसे संबोधित करना चाहता हूं क्योंकि मुझे लगता है कि यह थोड़ा समस्याग्रस्त है और मुझे लगता है कि इस बिंदु पर बहस करने वाले निबंध नहीं लिखने के कारण हैं ( जो उत्तर की कमी बता सकता है)।
सबसे पहले, सूक्ष्म-अर्थशास्त्री अक्सर सिद्धांतवादी होते हैं और वे हमारे मुकाबले अपने मॉडल में समस्या को समझने में अधिक रुचि रख सकते हैं। कोई एक प्राथमिक कारण नहीं है एक दृष्टिकोण दूसरे की तुलना में बेहतर है। एक सादृश्य के रूप में, कई सैद्धांतिक कंप्यूटर वैज्ञानिक एल्गोरिदम डिजाइन करने में प्रसन्न होते हैं जो वास्तविक संख्या में काम करते हैं, भले ही इसके लिए अयोग्य संचालन की आवश्यकता हो। इसी तरह, एक अर्थशास्त्री के लिए, जटिलता एक ऐसा विस्तार हो सकता है, जो किसी के विचार में महत्वपूर्ण होने के बजाय उसके मॉडल में क्या है, इसकी समझ को बादल देता है। यह सही या गलत की तुलना में अधिक वरीयता या दर्शन का मामला लगता है।
दूसरा, यह स्पष्ट नहीं है कि कंप्यूटर विज्ञान अभी तक यह तर्क देने की स्थिति में नहीं है कि हमारे मॉडल वास्तविक दुनिया को उनके मुकाबले बेहतर बनाते हैं, जब तक कि हमारे पास इसे वापस करने के लिए प्रायोगिक डेटा नहीं है। (आखिरकार, यह उदाहरण के लिए हो सकता है कि बाजार अक्सर व्यवहार में जल्दी से संतुलन पा लेते हैं, इसलिए कंप्यूटिंग की कठोरता वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों के लिए अप्रासंगिक है।) डेटा के बिना, असहमति दार्शनिक है और यह दावा करना कठिन है कि एक सही या गलत पक्ष है। । मुझे नहीं पता कि हमारे पास कोई विशेष दावा करने के लिए अभी तक पर्याप्त डेटा है।
तीसरा, मुझे लगता है कि कई अर्थशास्त्रियों जिसे करने के लिए इन मुद्दों कर रहे हैं प्रासंगिक है नोटिस ले रही। मिलान जैसे क्षेत्रों में, उदाहरण के लिए (पिछले साल के नोबेल का विषय!), एक कम्प्यूटेशनल जटिलता और एल्गोरिदमिक दृष्टिकोण महत्वपूर्ण है क्योंकि वे बड़े पैमाने पर समाधान लागू करने का प्रयास करते हैं। इसलिए यदि कोई अर्थशास्त्री यह दावा करता है कि जटिलता उसके हितों के लिए प्रासंगिक नहीं है , तो वह सही हो सकती है; लेकिन कुछ और भी हैं जो नोटिस लेते हैं।
संक्षेप में, जबकि यह अर्थशास्त्रियों को अर्थशास्त्र में जटिलता के बारे में परिणामों के बारे में जागरूक करने में मदद करने के लिए एक सार्थक लक्ष्य की तरह लगता है (विशेषकर कुछ रुचि लेते हैं), मुझे यकीन नहीं है कि हम इस स्थिति में हैं कि वे बहुत ध्यान दें। या उनके दृष्टिकोण को बदल; और मुझे लगता है कि एक मजबूत वैज्ञानिक तर्क के लिए केवल दर्शन के बजाय अधिक डेटा की आवश्यकता होगी।