Kompleksite İktisadının Soy Kütüğü ve Metodolojik Dönüşümü (1870–2026+)

Kompleksite İktisadının Soy Kütüğü ve Metodolojik Dönüşümü (1870–2026+)

Ercan Eren

İktisadi düşünce tarihi, yalnızca yeni teorilerin eskilerin yerini aldığı bir süreç değil; aynı zamanda iktisat bilimi ile doğa bilimleri, matematiksel araçlar ve bilişimsel teknolojiler arasındaki ilişkinin sürekli yeniden tanımlandığı bir epistemolojik evrim sürecidir. 19. yüzyılda marjinalist devrimle birlikte Newton mekaniğinin kapalı, simetrik ve dengeli evren kurgusunu metodolojik bir ideal olarak benimseyen iktisat; uzun yıllar boyunca aktörlerin tam rasyonellik ve homojenlik varsayımları altında hareket ettiği, sistemik krizlerin ve dönüşümlerin dışsal şoklarla açıklandığı mekanik bir disiplin olarak varlığını sürdürmüştür.

Ancak 20. yüzyılın ikinci yarısından itibaren doğa bilimlerinde yaşanan denge dışı termodinamik, kaos teorisi, evrimsel biyoloji ve ağ bilimindeki gelişmeler, sosyo-ekonomik sistemlerin mekanik birer makine değil; canlı, adapte olan, doğrusal olmayan ve dengeden uzak Uyum Sağlayan Karmaşık Sistemler (Complex Adaptive Systems) olduğunu ortaya koymuştur. Bu farkındalık; 1980'lerde evrimci iktisat ve Santa Fe Enstitüsü'nün kuruluşundan başlayarak, 2008 Küresel Finans Krizi'nin yarattığı metodolojik kırılmaya, COVID-19 pandemisi ve Büyük Dil Modellerinin (LLM) yükselişinden yeşil dönüşümün karmaşık dinamiklerine kadar uzanan geniş bir tarihsel parantezde iktisadı temelden dönüştürmüştür.

Bu çalışma; Neoklasik iktisadi omurganın indirgemeci dengesinden Kompleksite İktisadı'nın (Complexity Economics) algoritmik, ağ tabanlı ve oluş merkezli (becoming) paradigmasına geçişin tarihsel ve metodolojik haritasını çıkarmayı amaçlamaktadır. Giriş bölümündeki epistemolojik temellendirmenin ardından; 1980–2000 dönemi Kurumsallaşma ve Hesaplamalı Devrim (IV. Bölüm), 2000–2020 dönemi Ağlar, Krizler ve Epistemolojik Keskinleşme (V. Bölüm), 2020 ve sonrası Dijital ve Ekolojik Sentez Çağı (VI. Bölüm) ve nihayetinde Neoklasik ve Karmaşıklık paradigmasının metodolojik karşılaştırması ile disiplinin bugünkü konumu (VII. Bölüm) ekseninde tartışma derinleştirilmektedir.

Giriş: Epistemolojik Kırılma ve İktisatta Paradigma Değişimi

20.Yüzyıl iktisat biliminin egemen paradigması, kuramsal meşruiyetini büyük ölçüde 19. yüzyılın klasik mekanik fiziğinden ödünç aldığı analojiler üzerine inşa etmiştir. Léon Walras, William Stanley Jevons ve Vilfredo Pareto gibi öncülerin başlattığı "marjinalist devrim", iktisadı niteliksel ve tarihsel bir toplumsal disiplin olmaktan çıkarıp, tıpkı Newtonian gök mekaniğinde olduğu gibi katı, kapalı ve tümdengelimsel bir matematiksel kesinlik zeminine oturtmayı hedeflemiştir. Bu tarihsel süreçte iktisadi aktörler yerçekimi kuvvetine maruz kalan kütlelere; piyasalar sürtünmesiz ortamdaki denge düzeneklerine, fiyatlar ise sistemik enerjiyi koruyan vektörlere dönüştürülmüştür. Ancak doğa bilimlerinde termodinamik, kuantum mekaniği, kaos teorisi ve uyum sağlayan karmaşık sistemler (Complex Adaptive Systems) üzerinden yaşanan epistemik dönüşüm, 20. yüzyılın ikinci yarısından itibaren iktisat epistemolojisinde de kaçınılmaz bir kırılmayı tetiklemiştir.

Kompleksite İktisadı (Complexity Economics), ana akım iktisadın durgun, doğrusal ve tümdengelimci aksiyomlarına karşı; canlı, evrimleşen, denge dışı ve algoritmik bir altüst oluşu temsil etmektedir (Arthur, 2015). Bu giriş bölümü, iktisadi düşüncedeki söz konusu epistemolojik kırılmayı üç temel eksende incelemektedir: Newtonian indirgemecilikten sistemik karmaşıklığa geçiş, metodolojik bireyciliğin homojen/temsili ajan illüzyonundan arındırılarak heterojen etkileşimler üzerinden yeniden tanımlanması ve nihayetinde analitik kapalı denklemlerin yerini algoritmik yürütmeye (computation) bırakması.

1. Kartezyen ve Newtonian İndirgemecilikten Sistemik Karmaşıklığa

Geleneksel Neoklasik iktisadi analizin merkezinde René Descartes'ın "parçaları tek tek inceleyerek bütünü anlama" prensibine dayanan Kartezyen metodoloji ile Isaac Newton'ın evrensel determinizm anlayışı yer alır. Bu epistemolojik gelenek uyarınca karmaşık bir sistem, kendisini oluşturan en küçük yapı taşlarına ayrıştırılabilir ve bu parçaların davranışları doğrusal olarak toplanarak (linear aggregation) bütünün davranışına ulaşılabilir. Doğrusallık aksiyomu (f(x+y)=f(x)+f(y)), sistem içindeki etkileşimlerin niteliksel olarak yeni bir durum yaratmadığını; girdilerdeki küçük değişikliklerin zorunlu olarak küçük sonuçlar doğuracağını ve sistemin her koşulda dikey bir çeker (attractor) işlevi gören bir denge noktasına (equilibrium) yöneleceğini varsayar (Mirowski, 1989).

Oysa doğadaki ve toplumdaki karmaşık sistemler açık, doğrusal olmayan (non-linear) ve dengeden uzak (far-from-equilibrium) sistemlerdir. Ilya Prigogine'in denge dışı termodinamik çalışmalarında gösterdiği üzere, açık sistemler sürekli madde, enerji ve bilgi akışına maruz kalır (Prigogine & Stengers, 1984). Bu tür sistemlerde olumlu geri besleme (positive feedback) döngüleri, başlangıç koşullarına hassas bağımlılık (butterfly effect) ve tarihsel patika bağımlılığı (path dependence) esastır. Geleneksel iktisat, stokastik şokları sisteme dışsal (exogenous) ve geçici bozulmalar olarak eklemlerken; Kompleksite İktisadı, içsel (endogenous) çalkantıları, faz geçişlerini ve ani kırılmaları sistemin kendi yapısının doğal bir ürünü olarak kabul eder.

Bu bağlamda iktisadi süreç, mekânsal ve zamansal olarak donmuş statik bir "durum" (state) değil; sürekli tazelenen, evrilen ve dönüşen bir "oluş" (becoming) sürecidir. İktisat, Newton mekaniğinin zamansız (t parametresinin yönünün önemsiz olduğu) simetrik uzayından çıkıp; zamanın okunun (arrow of time) tek yönlü ve geri döndürülemez aktığı tarihsel bir düzleme kaymaktadır.

2. Metodolojik Bireyciliğin Yeniden Tanımlanması: Temsili Ajan İllüzyonunun Çöküşü

Neoklasik genel denge kuramı (Arrow-Debreu çerçevesi) ve modern makroekonominin temeli olan Dinamik Rastlantısal Genel Denge (DSGE) modelleri, makroekonomik olguları mikro temellere dayandırma iddiasıyla "Temsili Ajan" (Representative Agent) kurgusuna sığınmıştır. Bu kurgu, toplumdaki tüm bireylerin veya firmaların aynı tam rasyonellik aksiyomlarına sahip olduğunu, homojen tercihler sunduğunu ve dolayısıyla tek bir tipik ajanın optimizasyon probleminin çözülmesiyle makroekonominin açıklanabileceğini ileri sürer.

Ancak Alan Kirman'ın aksiyomatik olarak kanıtladığı gibi, bireysel düzeydeki rasyonellik ve optimizasyon varsayımları toplanarak toplumsal düzeyde rasyonel veya kararlı bir davranışa dönüştürülemez (Sonnenschein-Mantel-Debreu teoremi) (Kirman, 1992). Temsili ajan varsayımı, iktisadın özünü oluşturan "etkileşim" olgusunu yok eder. Oysa gerçek iktisadi sistemlerde aktörler birbirlerinden kopuk adacıklar değildir; doğrudan, ağlar (networks) üzerinden ve yerel düzeyde birbirlerinin kararlarını etkilerler.

Kompleksite İktisadı, metodolojik bireyciliği tamamen reddetmez; ancak onu bilişsel olarak sınırlı, heterojen ve ağlar üzerinden etkileşen aktörler zemininde yeniden tanımlar:

• Heterojenlik: Aktörler farklı bilgiye, servete, risk algısına ve karar kurallarına sahiptir.
• Belirim (Emergence): Karmaşık sistemlerde bütün, parçaların toplamından sadece niteliksel olarak farklı değil, parçaların basit toplamına indirgenemez bir olgudur (1+1≠2). Mikro düzeydeki basit yerel etkileşimlerden (örneğin karınca sürülerinde veya spekülatörlerin piyasa davranışlarında) makro düzeyde öngörülemeyen toplu davranış kalıpları belirir (Epstein & Axtell, 1996).
• İçsel Şebeke Yapısı: Aktörler rastgele değil; ölçekten bağımsız (scale-free) veya küçük dünya (small-world) ağ topolojileri üzerinden bağ kurarlar. Bu durum, sistemik riskin ve bulaşma etkilerinin (contagion) içsel olarak türemesine yol açar (Barabási, 2016).

3. Analitik Denklemlerden Algoritmik Süreçlere: f(x)=0 Kalıbının Aşılması

Klasik iktisat analizi, Newton ve Leibniz’in geliştirdiği diferansiyel hesap (calculus) ve doğrusal cebir araçlarına mahkûmdur. Bu yaklaşımda sistem, eş zamanlı denklem takımları biçiminde kurgulanır ve analitik bir "çözüm" aranır: f(x)=0 veya Max(x). Ancak bir sistem karmaşık, doğrusal olmayan ve heterojen dinamikler içerdiğinde, kapalı formda (closed-form) analitik bir çözüm türetmek matematiksel olarak imkânsız hale gelir.

Kompleksite devrimi, bu matematiksel tıkanıklığı algoritmik yürütme (computation) ve Ajan-Bazlı Modelleme (Agent-Based Modeling- ABM) yöntemleriyle aşmıştır. Burada amaç kapalı bir statik denge noktasını hesaplamak değil; sistemin zaman içindeki mikroskobik adımlarını bilgisayar ortamında simüle ederek makro kalıpların nasıl belirdiğini izlemektir.

Parametre / Metodoloji	Geleneksel Neoklasik Paradigma	Kompleksite İktisadı Paradigması
Matematiksel Mantık	Analitik Denklemler (f(x)=0, Diferansiyel Denklem)	Algoritmik / Hesaplamalı (If-Then Kuralları, ABM)
Bilişsel Aksiyom	Tam Rasyonellik & Sınırsız Bilişsel Kapasite	Sınırlı Rasyonellik & İndüktif/Sezgisel Öğrenme
Sistem Yapısı	Doğrusal, Kapalı, Olumsuz Geri Beslemeli	Doğrusal Olmayan, Açık, Olumlu Geri Beslemeli
Zaman Boyutu	Statik / Mantıksal Zaman (Tersine Çevrilebilir)	Tarihsel Zaman / Patika Bağımlı (Tek Yönlü)
Makro-Mikro Bağlantısı	Temsili Ajan (Doğrusal Toplulaştırma)	Heterojen Ajanlar & Etkileşimden Belirim (Emergence)
Temel İdeali	Denge (Equilibrium) ve Nokta Tahmini	Denge Dışılık (Non-equilibrium) ve Pattern Prediction

Bu epistemolojik dönüşüm, iktisadın araç setini temelden değiştirmektedir. Herbert Simon’ın vurguladığı "prosedürel rasyonellik" (Simon, 1976) ve George Boole’un mantıksal kuralları, denklemlerin yerini alan mantıksal işlem dizilimlerine imkân tanımıştır. İktisat artık durağan denklemleri çözen bir geometri disiplini değil; kuralların, rutinlerin ve etkileşimlerin zaman içinde nasıl sonuçlar doğurduğunu simüle eden algoritmik bir süreç bilimidir.

I. Fizikte Paradigma Kırılması: Klasik Fiziğe Karşı Kompleksite Fiziği

1. Klasik / Newtonian Mekanik ve Neoklasik İktisadın İthal Edilmiş Aksiyomları

19. yüzyılın son çeyreğinde Leon Walras, William Stanley Jevons, Carl Menger ve sonrasında Alfred Marshall ile olgunlaşan Marjinalist Devrim, iktisadı bir "ahlak ve siyaset bilimi" ikliminden koparıp pozitif Doğa bilimlerinin katı statüsüne yükseltme arzusuyla hareket etmiştir (Jevons, 1871).[1] Bu tarihsel dönemde bilimsel meşruiyetin tek ölçütü Newton mekaniğinin başarıları ve Lagrange-Hamilton matematiğinin zarafetiydi. İktisadi kuramcılar, mekanik fiziğin aksiyomatik yapısını doğrudan iktisadi alana ithal etmişler; ancak bu transfer esnasında fiziğin varsayımlarını epistemolojik ve ontolojik olarak saptırarak donmuş bir "sosyal fizik" kurgulamışlardır (Mirowski, 1989).

A. Determinizm ve Tersine Çevrilebilirlik (Reversibility)

Newton mekaniğinde hareket yasaları zamana karşı simetriktir. t zaman değişkeninin yönünün pozitif (+t) veya negatif (-t) olması denklemlerin matematiksel geçerliliğini değiştirmez. Geçmiş ve gelecek, deterministik bir yörünge (trajectory) üzerinde simetrik olarak eşdeğerdir; sistemin şimdiki durumu bilindiğinde hem geçmişi tamamen yeniden inşa etmek hem de geleceği kesin olarak öngörmek mümkündür.

                 

Neoklasik iktisat, bu mekanik zaman mantığını aksiyomlaştırarak zamansız (ahistorical) bir Genel Denge kuramı (Walrasian ve Arrow-Debreu çerçeveleri) türetmiştir:

• Zamansızlık: İktisadi süreçlerin tarihsel bir hafızası veya yönü yoktur. Bir piyasa dengesi bozulduğunda ve tekrar kurulduğunda, sistem tam olarak aynı koordinatlara geri dönebilir.
• Tersine Çevrilebilirlik: Kararların, sermaye birikiminin ve teknolojik seçimlerin maliyetsizce geri alınabileceği varsayılır. Gerçek dünyadaki "tarihsel patika bağımlılığı" ve "zamanın yönü" iktisadi modellerin tamamen dışında bırakılmıştır (Prigogine & Stengers, 1984).[2]

B. İndirgemecilik (Reductionism) ve Doğrusallık (Linearity)

Klasik mekanik, karmaşık gök olaylarını en küçük parçalarına (kütle çekim noktalarına) ayırıp bu parçaların bağımsız çözümlerini doğrusal olarak toplayarak (superposition principle) bütüne ulaşma metodolojisine dayanır. Doğrusallık aksiyomu uyarınca:

  f(A + B) = f(A) + f(B)

 

İktisat bilimi bu mantığı kabul ederek iki temel varsayımı kuramın merkezine yerleştirmiştir:

• Homojen Aktörler ve Derneştirme (Toplulaştırma, Aggregation): Piyasayı oluşturan tüm bireyler aynı rasyonel optimizasyon kurallarına uyar. Bu sayede mikro seviyedeki bireysel fayda fonksiyonları herhangi bir niteliksel sıçrama ya da dönüşüm yaşanmaksızın üst üste toplanarak makro seviyedeki toplam talep eğrilerine dönüştürülebilir.
• Doğrusal Etkileşim: Girdilerdeki küçük değişiklikler küçük sonuçlar, büyük değişiklikler büyük sonuçlar doğurur. Doğrusal dünyada sistem içi çarpanlar kararlıdır; mikro seviyedeki küçük bir aksaklığın makro seviyede sistemik bir çöküşe yol açma ihtimali (doğrusal olmayan kelebek etkisi) matematiksel olarak elenmiştir (Kirman, 1992).[3]

C. Denge ve Korunum Yasaları

Newton mekaniğinde ve klasik termodinamikte kapalı sistemler esastır. Enerjinin korunumu yasasına benzer şekilde, iktisatta da "değerin korunumu" varsayılmış; sistemin dışarıdan bir şok almadığı sürece kendi iç mekanizmalarıyla dikey bir çekere (attractor) yani Statik Denge noktasına kayacağı ileri sürülmüştür.

• Kapalı Sistem Varsayımı: Piyasa, çevreyle madde ve enerji alışverişi yapmayan; dışsal (exogenous) faktörler tarafından rahatsız edilmedikçe kendi içinde kapalı ve dengede kalan bir yapı olarak kurgulanır.
• Olumsuz Geri Besleme (Negative Feedback): Sistem dengeden saptığında, olumsuz geri besleme mekanizmaları (fiyatların artmasıyla talebin düşmesi gibi) derhal devreye girerek sistemi tekrar başlangıçtaki denge noktasına iter. Sistemik çalkantılar içsel (endogenous) yapının doğal sonucu değil, sisteme dışarıdan vurulan stokastik şokların geçici etkileridir (Arthur, 2015).[4]

2. Kompleksite Fiziğinin Doğuşu ve Aksiyomatik Devrim

20. yüzyılın başlarından itibaren doğa bilimlerinde yaşanan gelişmeler, Newtonian mekaniğin determinist, tersine çevrilebilir ve doğrusal evren tablosunu kökten sarsmıştır. Fizikte meydana gelen bu epistemolojik kırılma; doğanın statik bir denge makinesi değil, denge dışı koşullarda sürekli kendisini yeniden üreten, belirim (emergence) kapasitesine sahip, tarihsel ve kaotik bir süreç olduğunu kanıtlamıştır (Anderson, 1972). Bu kavrayış, Kompleksite İktisadının da metodolojik cephanesini oluşturmuştur.

A. Henri Poincaré ve Üç Cisim Problemi (Three-Body Problem)

Deterministik mekaniğin ilk büyük teorik çatlağı, 19. yüzyılın sonunda Henri Poincaré'nin Güneş, Dünya ve Ay'ın karşılıklı kütleçekimsel etkileşimlerini içeren "Üç Cisim Problemi"ni incelemesiyle ortaya çıkmıştır.

• Klasik Mekanik (2 Cisim Problemi): İki cismin etkileşimi diferansiyel denklemlerle kapalı formda çözülebilir ve kesin analitik sonuca ulaşılır.
• Karmaşıklık ve Kaos (3 Cisim Problemi): Sisteme üçüncü bir kütle eklendiğinde doğrusal olmayan etkileşimler nedeniyle analitik kesin çözüm imkânsızlaşır (Poincaré, 1890).
• Deterministik Kaosun Doğuşu: Poincaré, sistemin yörüngelerinin son derece karmaşık, kestirilemez ve başlangıç koşullarındaki ufak bir sapmaya aşırı duyarlı olduğunu göstererek determinist kaos teorisinin ilk matematiksel temelini atmıştır. Bu durum, iktisatta homojen iki aktörlü modellerden çok aktörlü piyasalara geçildiğinde neden genel dengenin analitik olarak türetilemeyeceğinin ilk fiziksel göstergesidir.

B. Ilya Prigogine ve Denge Dışı Termodinamik

Termodinamiğin ikinci yasası, kapalı sistemlerde entropinin (düzensizliğin) sürekli artacağını ve sistemin nihayetinde "termal ölüm" veya maksimum düzensizlik dengesine ulaşacağını söyler. Ancak Ilya Prigogine, doğadaki ve toplumdaki canlı sistemlerin kapalı değil, çevreleriyle sürekli madde, enerji ve bilgi alışverişinde bulunan açık sistemler olduğunu vurgulayarak termodinamiğe yeni bir boyut kazandırmıştır (Prigogine & Stengers, 1984).

• Açık Sistemler ve Entropi Akışı: Açık sistemler, çevrelerinden aldıkları düşük entropili enerji ve bilgi akışı sayesinde kendi içlerindeki entropi artışını dışarıya ihraç ederler.
• Dağıtıcı Yapılar (Dissipative Structures): Prigogine, sistemlerin dengeden çok uzaktaki (far-from-equilibrium) koşullarda çalışırken, olumlu geri beslemeler (positive feedback) vasıtasıyla düzensizlikten kendiliğinden yeni ve daha üst düzey bir düzen doğurabileceğini kanıtlamıştır. Bu durum, iktisadi sistemlerin Statik Denge noktalarında değil, dengeden uzak türbülanslı alanlarda yenilik ve yapısal dönüşüm ürettiğinin kanıtıdır.
• Zamanın Oku (Arrow of Time): Denge dışı süreçlerde zaman artık tersine çevrilebilir bir parametre değildir. Doğa ve toplum, tek yönlü, geri döndürülemez (irreversible) ve patika bağımlı tarihsel bir oluş (becoming) içinde akar (Prigogine, 1997).

C. Doğrusal Olmayan Dinamikler ve Kaos Teorisi

1960'larda bilgisayar teknolojisinin gelişmesiyle birlikte doğrusal olmayan diferansiyel denklemler simüle edilebilir hale gelmiş ve Kaos Teorisi disiplinler arası bir boyut kazanmıştır.

• Edward Lorenz ve Kelebek Etkisi (Butterfly Effect): Meteorolog Lorenz, basit 3 değişkenli doğrusal olmayan hava tahmini modellerini simüle ederken, başlangıç verisindeki çok küçük bir farkın simülasyonun sonunda tamamen zıt hava durumları yarattığını keşfetmiştir. Bu durum, başlangıç koşullarına hassas bağımlılık (sensitive dependence on initial conditions) olarak literatüre girmiştir (Lorenz, 1963).
• Garip Çekerler (Strange Attractors): Klasik mekanikte sistemler tek bir sabit noktaya veya periyodik bir döngüye kayarken; kaotik sistemler faz uzayında asla kendini tekrarlamayan ancak belirli bir geometrik sınır ve kalıp içinde kalan garip çekerler çizerler. Bu dinamik, piyasa fiyatlarının tamamen rastgele olmadığını, ancak tek bir denge fiyatına da çakılmadığını; kaotik bir kalıp etrafında salındığını açıklar.

D. Faz Geçişleri ve Kendini Uyarlayan Kritiklik (Self-Organized Criticality- SOC)

Kompleksite fiziğinin sistemik çöküşleri ve ani faz değişimlerini açıklamakta kullandığı en önemli paradigmalarından biri fizikçi Per Bak tarafından geliştirilen Kendini Uyarlayan Kritiklik (SOC) teorisidir.

• Per Bak ve Kum Yığını Modeli (Sandpile Model): Bak ve çalışma arkadaşları, bir tepeciğe teker teker düşen kum tanelerini simüle etmişlerdir (Bak et al., 1987). Sandpile tepeciği belirli bir kritik eğime ulaştığında (kritik durum), sisteme eklenen tek bir kum tanesi bazen hiçbir etki yapmazken bazen de tüm yapıyı çökerten devasa bir heyelana (avalanche) yol açabilir.
• Süreç Adımları:
1. Kum taneleri teker teker düşer ve yerel etkileşim başlar.
2. Eğim kritik eşiğe ulaşır (Kendini Uyarlayan Kritiklik).
3. Tek bir taneyle ani bir heyelan ve faz geçişi tetiklenir.
• Ölçekten Bağımsız Güç Yasaları (Power Laws): SOC sistemlerinde olayların büyüklüğü ve sıklığı Gauss (Normal/Çan Eğrisi) dağılımına uymaz; uzun kuyruklu güç yasalarına uyar. Sistem dışsal büyük bir şoka gerek duymaksızın, kendi içsel dinamikleriyle kritik eşiğe ulaşır ve sistemik çöküşler üretir. Bu kavrayış, 2008 finansal krizinin ve borsa çöküşlerinin içsel yapısını kavramakta Neoklasik iktisadın Gauss varsayımına dayalı risk modellerine kıyasla radikal bir üstünlük sağlar (Bak, 1996).

II. İktisadi Karmaşıklığın Derin Kökleri (1870–1950)

1. Klasik Matematiksel Temeller ve Erken İşaretler

Kompleksite İktisadının tarihsel kökleri yalnızca 20. yüzyılın son çeyreğinde bilgisayar simülasyonlarının gelişmesiyle sınırlı değildir. 19. yüzyılın ikinci yarısından itibaren hem mantık matematiğinde hem de kurumsal iktisadi düşüncede, Neoklasik ana akımın mekanik ve tümdengelimci kabullerine alternatif oluşturan radikal sıçramalar yaşanmıştır (Mirowski, 2002).

A. George Boole ve Mantık Cebiri (Boolean Algebra)

George Boole'un 1854'te yayımladığı "An Investigation of the Laws of Thought" başlıklı eseri, matematiğin yalnızca sürekli niceliklerin (sayıların ve diferansiyel denklemlerin) ölçümü olmadığını; niteliksel durumların, mantıksal kuralların ve "eğer-ise" (if-then) koşullarının da cebirselleşebileceğini kanıtlamıştır.

• Sayısal Olmayan Matematik: Boole ikili (binary) mantık ile nicel değişkenler yerine durumları, kuralları ve aksiyonları matematize etmiştir.
• Algoritmik Yapının Temeli: İktisadın diferansiyel hesaba (calculus) mahkûm olmadığı, aktörlerin karar alma süreçlerinin ikili mantıksal kurallar dizilimi üzerinden simüle edilebileceği fikri doğrudan Boole mantığına dayanır (Boole, 1854). Bu yaklaşım, ilerleyen yıllarda Herbert Simon'ın prosedürel rasyonellik kavramına ve modern Ajan-Bazlı Modellerin (ABM) yazılımsal kodlama mantığına zemin hazırlamıştır.

 

B. Thorstein Veblen ve Evrimci İktisadın İlk Çığlığı

Thorstein Veblen, 1898 yılında yayımladığı "Why is Economics Not an Evolutionary Science?" başlıklı makalesiyle Neoklasik marjinalizmin mekanik ve statik doğasına ilk sistemli başkaldırıyı gerçekleştirmiştir (Veblen, 1898).

• Biyolojik Analojiye Geçiş: Veblen, iktisadın 19. yüzyıl mekanik fiziği yerine Charles Darwin'in evrimsel biyolojisini referans alması gerektiğini savunmuştur.
• Dengenin Reddi ve İnsan Doğası: İktisadi aktörü fayda hesabı yapan pasif bir "zevk ve acı hesap makinesi" (globule of desire) olarak gören Neoklasik anlayışı reddetmiştir. Bunun yerine iktisadı; alışkanlıkların, kurumsal rutinlerin, kültürel evrimin ve sürekli değişen çevreye uyum sağlama süreçlerinin yönlendirdiği dinamik bir yapı olarak tanımlamıştır.

2. Avusturya Okulu: Bilgi Problemi ve Süreç İktisadı

Avusturya Okulu, Neoklasik iktisadın statik denge yaklaşımını içeriden sorgulayan en radikal geleneklerden biridir. Okulun kurucusu Carl Menger'den itibaren iktisat, eş zamanlı denklemlerin çözüldüğü donmuş bir an değil; aktörlerin subjektif algılarına ve zamana yayılan bir "piyasa süreci"ne (market process) dayanır (Menger, 1871).

A. Friedrich Hayek’in Entelektüel Sıçramaları

Friedrich August von Hayek, özellikle 1930'lar ve 1940'lardaki çalışmalarıyla modern Kompleksite İktisadının metodolojik ve epistemolojik temellerini atan en kilit figürdür.

• Dağınık ve Örtük Bilgi (Dispersed and Tacit Knowledge): Hayek'in 1945 tarihli "The Use of Knowledge in Society" makalesi, piyasadaki bilginin tek bir merkezde (merkezi planlamacıda veya Neoklasik modellerin "tam bilgiye sahip temsilcisinde") toplanamayacağını gösterir. Bilgi doğası gereği özneldir, parçalanmıştır, zamana/mekâna özgüdür ve aktörlerin zihninde örtük (tacit) biçimde yer alır (Hayek, 1945).
• Kendiliğinden Düzen (Spontaneous Order / Catallaxy): Hayek'e göre piyasa, tasarımı yukarıdan aşağıya (top-down) kurgulanmış bir mekanizma değildir. Bireylerin kendi yerel ve kısıtlı bilgilerine dayanarak girdiği sayısız etkileşim sonucunda, aşağıdan yukarıya (bottom-up) beliren (emergent) bir düzendir. Fiyat mekanizması, bilginin kendisini değil, sadece o bilgiye verilen tepkileri özetleyen bir iletişim ağı işlevi görür.
• Karmaşık Deseni Öngörme (Pattern Prediction): Hayek, 1964 tarihli "The Theory of Complex Phenomena" çalışmasında, biyoloji, zihin ve ekonomi gibi karmaşık sistemlerde mekanik fizikteki gibi nokta tahmini (exact prediction) yapılamayacağını; ancak sistemik eğilimlerin ve kalıpların/desenlerin öngörülebileceğini (pattern prediction) vurgulamıştır (Hayek, 1964). Bu kavrayış, Ajan-Bazlı Modellerin temel hedefini oluşturur.

B. Richard E. Wagner ve "Neo-Mengerci" Mantık

Avusturya Okulu'nun çağdaş temsilcilerinden Richard E. Wagner, Menger ve Hayek çizgisini doğrudan modern karmaşıklık kuramıyla bütünleştirmiştir.

• Etkileşimler Ekolojisi: Wagner, "Mind, Society, and Human Action" (2010) adlı eserinde ekonominin tek bir toplulaştırılmış alan olarak görülemeyeceğini savunur (Wagner, 2010). Ekonomi, aktörlerin, kurumların ve ağların birbiriyle sürekli temas halinde olduğu ve birinin kararının diğerinin yaşam alanını dönüştürdüğü bir karmaşık adaptif ekolojidir.
• Makro Gerçekliğin Mikro Temelleri: Wagner'e göre makro büyüklükler mikro verilerin matematiksel toplamı değildir. Makroekonomi, heterojen aktörlerin ikili ve çoklu ilişkileri üzerinden sürekli faz değiştiren, belirimsel (emergent) bir ağ yapısıdır.

3. Post-Keynesçi Mantık: Radikal Belirsizlik ve Tarihsel Zaman

Post-Keynesçi gelenek (John Maynard Keynes, Joan Robinson, Paul Davidson ve Hyman Minsky), Neoklasik iktisada Avusturya Okulu ile paralellik gösteren ancak finansal dinamikleri merkeze alan ağır bir karmaşıklık ve denge dışılık eleştirisi getirmiştir (Keynes, 1936).

A. John Maynard Keynes ve Radikal Belirsizlik

Keynes, 1936 tarihli "General Theory" eserinde ve 1937'deki savunma yazılarında iktisadi kararların geleceğe dönük yapısını incelerken hayati bir ayrım yapmıştır:

• Risk vs. Belirsizlik: Risk, olası sonuçların matematiksel olasılık dağılımlarının (Gaussian/Normal) bilindiği durumdur (örneğin kumarhane oyunları). Radikal Belirsizlik ise olası durumların veya olasılık dağılımlarının bilinemediği geleceğe dair durumlardır.
• Güdüsel İçgüdüler (Animal Spirits): Radikal belirsizlik altında aktörler optimizasyon yapamazlar; bunun yerine sezgilerine, geleneklere ve kitlesel psikolojiye (herd behavior) sığınırlar.

B. Ergodişizlik (Non-Ergodicity) ve Tarihsel Zaman

Paul Davidson ve Joan Robinson, Post-Keynesçi metodolojiyi Neoklasikten ayıran en temel unsurun ergodişizlik ve tarihsel zaman olduğunu vurgulamışlardır (Davidson, 1991).

• Ergodik Olmayan Sistemler: Ergodik hipotez, bir sistemin geçmiş istatistiki verilerinin gelecekteki olasılık dağılımlarını tam olarak yansıttığını varsayar. Ancak iktisadi sistem ergodik değildir (non-ergodic); geçmiş veri geleceği tahmin etmeye yetmez çünkü sistem yürürken kendi geleceğini inşa eder.
• Tarihsel Zaman: Neoklasik analizin ahistorik/mantıksal zamanının aksine, tarihsel zaman tek yönlüdür ve geri döndürülemez (irreversible). Bugün alınan bir yatırım kararı, yarının dünyasını niteliksel olarak değiştirir ve düne geri dönülemez.

C. Hyman Minsky ve İçsel İstikrarsızlık Hipotezi

Hyman Minsky, Post-Keynesçi belirsizlik anlayışını karmaşık finansal ağlara uygulayarak Finansal İstikrarsızlık Hipotezi’ni (Financial Instability Hypothesis) geliştirmiştir (Minsky, 1986).

• "İstikrar İstikrarsızlık Yaratır": Minsky'ye göre piyasa dışsal şoklar nedeniyle değil, kendi içsel yapısı gereği kriz üretir. Uzun süren istikrar dönemlerinde aktörlerin risk algısı düşer; muhafazakâr finansmandan spekülatif ve Ponzi finansmanına geçilir.
• İçsel Olumlu Geri Besleme: Kredi genişlemesi ve varlık fiyatlarındaki artış birbirini besleyen bir olumlu geri besleme döngüsü (positive feedback loop) yaratır. Sistem kendi içsel dinamikleriyle kritik eşiğe ulaşır ve tek bir kırılmayla ("Minsky Anı") çöküşe sürüklenir. Bu mekanizma, Per Bak'ın fizikteki Kendini Uyarlayan Kritiklik (SOC) teorisinin finansal sistemdeki doğrudan karşılığıdır.

III. Kuluçka Dönemi (1950–1980): İndirgemeciliğe İlk Darbeler

20. yüzyılın ortalarında bilgisayar teknolojisinin doğuşu, bilgi kuramı ve sistem analizinin gelişimi, iktisatta ana akım Neoklasik aksiyomlara karşı ilk metodolojik itirazların filizlenmesine zemin hazırlamıştır. Bu kuluçka döneminde, tekil tam rasyonel aktör ve statik denge modellerinin metodolojik olarak yetersizliği açıkça ortaya koyulmuş; karar alma süreçleri, geribildirim mekanizmaları ve hesaplamalı dinamikler iktisat disiplinine sızmaya başlamıştır.

1. Herbert Simon ve Bilişsel Kısıtlar

Herbert A. Simon, 20. yüzyıl iktisat ve bilişsel bilimler tarihinin en dönüştürücü figürlerinden biridir. Neoklasik iktisadın sınırsız bilişsel kapasiteye ve kusursuz bilgiye sahip Homo Economicus kurgusunu deneysel ve teorik açıdan kökten sarsmıştır (Simon, 1955).

A. Sınırlı Rasyonellik (Bounded Rationality)

Simon, karar alıcıların kısıtsız bir hesaplama gücüne sahip olmadığını; gerçek iktisadi çevrenin yüksek derecede belirsizlik, karmaşıklık ve bilgi yüklemesi içerdiğini vurgulamıştır (Simon, 1957).

• Bilişsel Kapasite Kısıtı: İnsan zihni, karmaşık problemlerde olası tüm alternatifleri aynı anda değerlendirme ve türevsel hesaplamalar yapma kapasitesine sahip değildir.
• Çevresel Kısıtlar: Bilgi eksiktir ve toplanması maliyetlidir. Bu nedenle rasyonellik, aktörün bilişsel kapasitesi ile karar ortamının karmaşıklığı arasındaki etkileşimle sınırlanmıştır (Simon'ın makas benzetmesi).

B. Tatmin Edicilik (Satisficing) ve Sezgisel Akıl (Heuristics)

Neoklasik optimizasyon mantığı tüm seçeneklerin marjinal faydalarını eşitleyen "en iyileme" (optimization) ilkesine dayanırken, Simon alternatif bir karar alma mekanizması öne sürmüştür:

• Tatmin Edicilik (Satisficing): Aktörler, olası tüm seçenekleri tarayarak global bir optimum aramazlar. Bunun yerine önceden belirledikleri bir "beklenti düzeyini" (aspiration level) karşılayan ilk seçeneği kabul ederler (Simon, 1956).
• Sezgisel Akıl (Heuristics): Belirsizlik altında karar alırken karmaşık diferansiyel denklemler yerine başparmak kuralları (rules of thumb), pratik kestirimler ve sezgisel kalıplar kullanılır.

C. Prosedürel Rasyonellik (Procedural Rationality)

Simon, iktisadi analizin odağını kararın sonucundan kararın sürecine kaydırmıştır (Simon, 1976):

• Tözsel (Substantive) Rasyonellik: Neoklasik iktisat yalnızca kararın nihai sonucuyla ve o sonucun optimalliğiyle ilgilenir; karar alıcının bu sonuca nasıl ulaştığı analitik bir kara kutudur.
• Prosedürel (Procedural) Rasyonellik: Karar alıcının adım adım uyguladığı mantıksal ve algoritmik sürece odaklanır. İktisat, donmuş sonuçların dengesini değil, aşamalı hesaplama ve öğrenme prosedürlerini incelemelidir.

D. Karmaşıklığın Mimarisi (1962) ve Yarı-Ayrıştırılabilir Hiyerarşiler

Simon'ın 1962 tarihli "The Architecture of Complexity" makalesi, karmaşık sistemlerin iç yapısını anlamakta temel bir metodolojik köşe taşı olmuştur (Simon, 1962).

• Hiyerarşik Yapı: Karmaşık sistemler (canlı organizmalar, şirketler, ekonomiler) neredeyse her zaman birbiri içine geçmiş alt sistemlerden oluşan hiyerarşik bir mimariye sahiptir.
• Yarı-Ayrıştırılabilirlik (Nearly Decomposable Systems): Bu sistemlerde alt bileşenlerin kendi içindeki etkileşimleri son derece yoğun ve hızlıyken; farklı alt sistemler arasındaki etkileşimler daha zayıf ve yavaştır. Bu özellik, sistemin hem içsel esnekliğini korumasını hem de evrimsel olarak modüler biçimde karmaşıklaşmasını sağlar.

2. Sibernetik, Sistem Teorisi ve İlk Simülasyonlar

1950'lerden itibaren disiplinler arası bir nitelik kazanan Sibernetik ve Genel Sistem Teorisi, iktisadı mekanik bir denklem kümesi olarak değil, kendi kendini düzenleyen bir geribildirim ağı olarak görmenin kapısını aralamıştır.

A. Wiener, Ashby ve Bertalanffy: Geribildirim Mekanizmaları

• Norbert Wiener ve W. Ross Ashby: Sibernetiğin kurucuları olan Wiener ve Ashby, sistemlerde bilginin akışı, denetimi ve geribildirim (feedback) döngülerini kavramsallaştırmışlardır (Wiener, 1948). Sistemlerin canlı kalması veya çökmeleri, olumlu (positive) ve olumsuz (negative) geribildirimlerin dengesine bağlıdır.
• Ludwig von Bertalanffy: Genel Sistem Teorisi ile bütünün, parçaların basit toplamından farklı sistemik özellikler sunduğunu ve açık sistemlerin çevreleriyle sürekli madde/bilgi değişimi yaparak kararlılık sağladığını (equifinality) ortaya koymuştur (Bertalanffy, 1968).

B. Jay Forrester ve Sistem Dinamikleri (System Dynamics)

MIT'de Jay Forrester tarafından geliştirilen Sistem Dinamikleri metodu, doğrusal olmayan geribildirim döngülerinin ve zaman gecikmelerinin iktisadi ve toplumsal sistemlerde nasıl karmaşık davranışlar ürettiğini bilgisayar ortamında simüle eden ilk sistematik yaklaşımdır (Forrester, 1961).

• Roma Kulübü Raporu (Limits to Growth- 1972): Donella Meadows ve ekibinin Forrester'ın World3 modeli üzerinden hazırladığı bu çalışma; nüfus, sanayileşme, kirlilik ve doğal kaynak tüketimi arasındaki doğrusal olmayan geribildirim döngülerini simüle etmiştir (Meadows et al., 1972).
• Simülasyonun Gücü: Çalışma, eksponansiyel büyüme ile kısıtlı kaynaklar arasındaki doğrusal olmayan etkileşimlerin sistemik çöküşler yaratabileceğini göstererek, analitik matematik yerine bilgisayar simülasyonlarının iktisadi/sosyal öngörülerdeki kritik rolünü kanıtlamıştır.

3. Ekonometride Kaos ve Doğrusal Olmayan Arayışlar

1970'li yıllarda doğa bilimlerindeki gelişmelerin ekonometriye yansıması, iktisadi zaman serilerindeki rastgelelik görüntüsünün arkasında basit ama doğrusal olmayan deterministik mekanizmaların yatabileceği fikrini doğurmuştur.

A. Robert May (1976) ve Lojistik Denklem

Ekolog ve matematikçi Robert May, 1976 tarihli çığır açıcı makalesinde son derece basit tek bir doğrusal olmayan denklemin (Lojistik Harita) nasıl karmaşık ve kaotik davranışlar üretebileceğini göstermiştir (May, 1976):

• Basit Kurallardan Kaosa: Büyüme parametresi (r) belirli bir kritik eşiği geçtiğinde, sistem periyodik katlanmalar (period-doubling bifurcations) yaşayarak tamamen kaotik ve kestirilemez bir boyut kazanır.
• İktisadi Yansıma: İktisadi dalgalanmaları açıklamak için karmaşık dışsal şoklara gerek olmadığı; çok basit doğrusal olmayan içsel kuralların dahi zengin kaotik dinamikler üretebileceği anlaşılmıştır.

B. Richard Day ve BDS Testi: Deterministik Kaosun Kanıtları

• Richard Day: İktisadi büyüme, pazar dinamikleri ve stokastsiz dalgalanmaların doğrusal olmayan diferansiyel denklemlerle modellesebileceğini ve piyasaların içsel olarak kaotik salınımlar ürettiğini iktisat literatürüne taşımıştır (Day, 1982).
• BDS Testi (Brock, Dechert, Scheinkman- 1987): Ekonometride zaman serilerindeki gürültü ve rastgeleliğin, bağımsız ve özdeş dağılan (i.i.d.) stokastik bir süreçten mi yoksa gizli bir deterministik kaotik yapıdan mı kaynaklandığını tespit eden BDS testi geliştirilmiştir (Brock et al., 1987). Bu test, finansal piyasa verilerinde doğrusal olmayan bağımlılıkların varlığını ekonometrik olarak kanıtlamıştır.

IV. Kurumsallaşma ve Hesaplamalı Devrim (1980–2000)

1980’li yıllar, iktisadi düşüncede indirgemeci Neoklasik omurgaya karşı münferit itirazların kurumsal ve yöntem bilimsel bir devrime dönüştüğü dönemi temsil eder. Bilgisayar teknolojisindeki ve simülasyon kapasitesindeki niteliksel sıçrama, iktisadı mekanik-durağan denge kalıplarından kurtararak evrimsel, dengeden uzak ve dinamik bir zemine taşımıştır. Bu dönemde kuramsal zemin Richard Nelson ve Sidney Winter’ın evrimci iktisat paradigmasıyla örülmüş; yöntem bilimsel vizyon ise Santa Fe Enstitüsü'nde fizikçiler ile iktisatçıların tarihsel buluşmasıyla "Uyum Sağlayan Karmaşık Sistemler" (Complex Adaptive Systems- CAS) çerçevesine kavuşmuştur.

1. Evrimci İktisat ve Santa Fe Buluşması (1980'ler)

A. Nelson & Winter (1982): An Evolutionary Theory of Economic Change

Richard Nelson ve Sidney Winter'ın 1982 yılında yayımladıkları An Evolutionary Theory of Economic Change başlıklı yapıt, evrimci ve kurumsal iktisadın modern dönemdeki en güçlü dönüm noktasıdır. Neoklasik kuramın tam bilgiye dayalı optimizasyon ve kâr maksimizasyonu aksiyomlarını reddeden Nelson ve Winter, biyolojik evrim ve doğal seçilim mantığını iktisadi değişimin merkezine yerleştirmiştir (Nelson & Winter, 1982):[5]

• Optimizasyon Yerine Kurumsal Rutinler (Routines): Neoklasik modeldeki homojen ve optimizasyon yapan aktör kurgusu yerine, firmaların geçmiş deneyimleriyle biriktirdiği pratik kurallar, alışkanlıklar ve "rutinler" öne sürülmüştür. Rutinler, organizasyonların genetik kodları (DNA) gibi işlev görerek firmanın davranışsal sürekliliğini sağlar.
• Arama Süreçleri (Search): Rutinler sabit veya ölümsüz değildir. Firmalar, kârlılıkları veya piyasa payları belirli bir tatmin düzeyinin altına düştüğünde, yeni teknikler ve yenilikçi süreçler bulmak adına "arama" (search) faaliyetine girişirler. Bu durum biyolojideki mutasyona karşılık gelir.
• Piyasa Seçilimi (Market Selection): Piyasa mekanizması bir denge arama aracı değil, evrimsel bir seçilim ortamıdır. Çevreye (piyasa koşullarına) daha iyi uyum sağlayan rutinlere sahip firmalar büyür ve hayatta kalırken; verimsiz ve adaptasyon yeteneği düşük rutinlerde ısrar eden firmalar piyasadan elenir.

B. 1987 Santa Fe Enstitüsü Konferansı (Arrow & Anderson Buluşması)

1984 yılında kurulan Santa Fe Enstitüsü (SFI), 1987 Eylül'ünde iktisat bilimi ile doğa bilimlerinin metodolojik kesişiminde tarihsel bir çalıştaya ev sahipliği yapmıştır. Kenneth Arrow ve Philip Anderson'ın liderliğinde gerçekleşen bu buluşma, aralarında Brian Arthur, John Holland, David Pines ve Murray Gell-Mann gibi isimlerin yer aldığı on iktisatçı ile on teorik fizikçiyi bir araya getirmiştir (Anderson, Arrow & Pines, 1988)[6].

• Disiplinlerarası Metodolojik Hesaplaşma: İktisatçıların sunduğu Walrascı genel denge, konveks küme optimizasyonu ve temsili ajan modelleri, fizikçiler tarafından aşırı indirgemeci, gerçeklikten kopuk ve doğadaki karmaşık süreçlerle çelişen soyutlamalar olarak eleştirilmiştir.
• Uyum Sağlayan Karmaşık Sistemler (Complex Adaptive Systems- CAS) Vizyonu: Bu konferans sonucunda ekonomi; doğrusal olmayan geribildirim ağlarına sahip, sürekli değişen, içsel heterojenliğe dayanan ve doğası gereği dengeden uzak bir "Uyum Sağlayan Karmaşık Sistem" olarak yeniden tanımlanmıştır. İktisadın "Mekke'si" artık Newton mekaniği değil, karmaşıklık ve evrimsel süreçler olarak ilan edilmiştir.

C. W. Brian Arthur: Artan Getiriler, Patika Bağımlılığı ve QWERTY Etkisi (1989)

W. Brian Arthur, Neoklasik iktisadın temel kabullerinden biri olan "azalan marjinal getiri" ve "tekil/durağan denge" dogmasını 1989 tarihli makalesiyle kökten sarsmıştır (Arthur, 1989)[7].

• Olumlu Geri Besleme (Positive Feedback): Teknoloji yoğun ve bilgi temelli modern sektörlerde azalan getirilerin aksine "artan getiriler" (increasing returns) geçerlidir. Bir teknolojiyi veya ürünü kullanan aktör sayısı arttıkça, o ürünün faydası ve pazardaki egemenliği doğrusal olmayan bir ivmeyle artar (ağ dışsallıkları).
• Patika Bağımlılığı (Path Dependence): İktisadi süreçler tarihsel olarakpatika bağımlıdır. Başlangıç aşamasındaki rastlantısal veya önemsiz tarihsel olaylar (small historical events), sistemin nihai olarak hangi yöne evrileceğini belirleyebilir. İktisadi süreçler geriye döndürülemez (irreversible) bir zaman akışına sahiptir.
• Kilitlenme (Lock-in) ve QWERTY Etkisi: Piyasalar her zaman en teknolojik veya en etkin çözümü seçmez. Ağ dışsallıkları ve olumlu geribildirimler nedeniyle, teknik olarak daha az verimli bir standart veya teknoloji piyasaya bir kez kilitlendiğinde (lock-in), daha üstün alternatifler pazara giremez. Daktilo ve klavyelerdeki QWERTY dizilimi, teknik açıdan daha hızlı yazmayı sağlayan alternatifler (Dvorak vb.) olmasına rağmen bu kilitlenme ve patika bağımlılığının en somut iktisadi/teknolojik kanıtıdır.

2. Ajan-Bazlı Modelleme (ABM) ve Algoritmik İktisat (1990'lar)

1990’lar, iktisat metodolojisinde köklü bir kırılmaya işaret eder. Neoklasik iktisadın temel varsayımları olan "tüm bilgiye sahip, tümdengelimsel akıl yürüten rasyonel birey" ve "temsili ajan (representative agent)" kavramları; doğrusal olmayan dinamikler, sınırlı rasyonellik ve heterojenlik temelli Ajan-Bazlı Modelleme (Agent-Based Modeling- ABM) ile sarsılmıştır.

Algoritmik iktisat ve ABM, ekonomiyi dengede duran durağan bir mekanizma olarak değil; alt düzeydeki aktörlerin yerel etkileşimlerinden makro olguların kendiliğinden türediği (emergence) karmaşık, adapte olabilen bir sistem (complex adaptive system) olarak ele alır.

W. Brian Arthur ve El Farol Bar Problemi (1994): İndüktif Mantık ve Dinamik Beklentiler

Ana akım iktisat, ajanların eksiksiz bir tümdengelim (deduction) yeteneğiyle geleceği kusursuz öngördüğünü varsayar. W. Brian Arthur ise 1994 tarihli ünlü El Farol Bar Problemi ile bu varsayımın mantıksal çıkmazını gösterir (Arthur, 1994)[8].

• Problem: Santa Fe'deki El Farol Barı’na gitmek isteyen N sayıda birey vardır. Bar çok kalabalıksa (örneğin kapasitesinin %60’ını aşıyorsa) orada bulunmak keyifsizdir; ancak yeterince kalabalık değilse gitmek eğlencelidir.
• Tümdengelim Paradoksu: Eğer herkes barın boş olacağını öngörürse herkes bara gider ve bar aşırı kalabalıklaşır. Eğer herkes aşırı kalabalık olacağını öngörürse kimse gitmez ve bar boş kalır. Dolayısıyla klasik rasyonel tümdengelim yöntemi ortak bir kararlılığa veya dengeye ulaşamaz.
• Çözüm (İndüktif Mantık ve Algoritmalar): Arthur, aktörlerin eksik bilgi ortamında tümevarımsal (inductive) hareket ettiğini öne sürer. Ajanlar geçmiş verilere bakarak zihinlerinde birden fazla geçici hipotez/algoritma (örneğin "Bar geçen hafta kalabalıktı, bu hafta boş olur" veya "Son 5 haftanın ortalaması neyse o olur") oluşturur. En iyi çalışan hipotezle hareket eder ve sonuçlara göre beklenti algoritmalarını dinamik olarak güncellerler. Bu süreç sonucunda sistem, hiçbir ajanın tam bilgiye sahip olmadığı halde makro düzeyde bar kapasitesinin %60 sınırında dalgalandığı öz-örgütlenmeli bir dengeye ulaşır.

Epstein & Axtell ve Sugarscape (1996): "Growing Artificial Societies" ve Aşağıdan Yukarıya Belirme (Emergence)

Joshua M. Epstein ve Robert Axtell, 1996 yılında yayımladıkları Growing Artificial Societies: Social Science from the Bottom Up başlıklı çığır açıcı çalışmalarında, "Sugarscape" adı verilen yapay bir dünya kurgulamışlardır (Epstein & Axtell, 1996)[9].

• Mikro Kurallardan Makro Olgulara: İki boyutlu bir ızgara (grid) üzerinde tanımlanan yapay ajanlar, sadece basit yerel kurallara göre hareket eder: "Şekeri (kaynağı) gör, en çok kaynağın olduğu yere ilerle, şekeri tüket ve enerjini koru."
• Belirim (Emergence): Bu kadar basit mikro kurallara sahip bir sistem koşturulduğunda, araştırmacılar modele dışsal olarak eklemedikleri karmaşık makro toplumsal yapıların aşağıdan yukarıya (bottom-up) belirdiğini (emergence) gözlemlemişlerdir:
• Servet ve Eşitsizlik Dağılımı: Ajanların görüş alanları ve metabolizma hızlarındaki küçük heterojenlikler, kısa sürede şiddetli bir gelir eşitsizliği (Pareto benzeri bir güç yasası dağılımı) üretmiştir.
• Kabileleşme ve Savaş: Kaynak kıtlığı ve grup kimliklerinin eklenmesiyle alan parsellenmesi, göç dalgaları, gettoşlaşma ve çatışma dinamikleri kendiliğinden ortaya çıkmıştır.
• Epstein ve Axtell, geleneksel iktisadın aksine şu temel kuralı koymuştur: "Eğer bir toplumsal olguyu yapay olarak büyütemiyorsanız (bilişimsel olarak üretemiyorsanız), onu açıklayamamışsınız demektir."

Santa Fe Yapay Piyasa Modeli (Holland & Arthur): Genetik Algoritmalar ve İçsel Spekülasyon

John Holland, W. Brian Arthur, Richard Palmer, Paul Tayler ve Blake LeBaron tarafından Santa Fe Enstitüsü’nde geliştirilen Santa Fe Artificial Stock Market (SFI-ASM) modeli, finansal iktisadın temellerini (özellikle Etkin Piyasalar Hipotezi’ni) kökten sarsmıştır (Arthur et al., 1997)[10].

• Genetik Algoritmalarla Evrilen Ajanlar: Modeldeki yapay yatırımcılar, piyasa verilerini analiz etmek için sürekli yeni tahmin kuralları üreten ve başarısız kuralları eleyip en kârlı olanları ön plana çıkaran genetik algoritmalara (GA) sahiptir.
• Etkin Piyasalar Hipotezi’nin Reddi: Klasik finans teorisi, varlık fiyatlarının tüm bilgiyi yansıttığını ve rastgele yürüyüş (random walk) izlediğini iddia eder. Santa Fe modeli ise piyasa aktörleri indüktif olarak öğrendikçe şu olguların içsel olarak doğduğunu gösterir:
• Spekülatif Baloncuklar ve Çöküşler: Ajanlar teknik analiz kural ve beklentilerini birbirlerinden öğrenip benimseme eğilimindedir. Bu durum piyasada yapay ivmelenmeler, spekülatif köpükler ve ardından gelen aniden çöküşler yaratır.
• İçsel Şoklar (Endogenous Volatility): Piyasadaki oynaklık (volatilite) ve kümelenmeler dışsal haber ya da şoklardan değil; ajanların beklenti algoritmalarının kendi içindeki etkileşiminden doğar.

Alan Kirman ve Temsili Ajan Eleştirisi: Karınca Modeli (Ant Model) ve Sürü Davranışı

Alan Kirman, neoklasik makroiktisadın "temsili ajan" (bütün ekonomiyi tek bir rasyonel bireyin kararlarına indirgeme) metodolojisine sert eleştiriler getirmiştir. Kirman’a göre makro düzeydeki davranış, mikro düzeydeki bireylerin ortalaması değildir; bireyler arasındaki yerel etkileşimlerin niteliğidir (Kirman, 1993)[11].

• Karınca Modeli (Ant Model / Recruitment Model): Kirman, entomologların karıncalar üzerindeki gözlemlerinden esinlenerek bir model geliştirir. İki eşit besin kaynağıyla karşı karşıya kalan karınca kolonisi, bir süre sonra belirli bir besin kaynağı üzerinde yoğunlaşır, ardından aniden diğer kaynağa kayar.
• Yerel Etkileşim ve Sürü Davranışı (Herding): Ajanlar tam bilgiye sahip olmadığında, kararlarını komşularının davranışlarına göre şekillendirir. Küçük rastgele etkileşimler ve bilgi aktarımları, sistem geneline yayılarak kendi kendini besleyen bir sürü davranışına (herding behavior) dönüşür.
• Sonuç: Kirman, finansal piyasalardaki ani "boğa" ve "ayı" piyasası dönüşümlerinin veya mantıksız fiyat hareketlerinin, aktörlerin rasyonel olmamasından değil; yerel iletişim ve taklitçi etkileşim ağlarının yarattığı kolektif yapılardan kaynaklandığını göstermiştir.

 

Leigh Tesfatsion ve ACE Alt-Disiplininin Kurumsallaşması

1990’ların sonunda tüm bu dağınık yapay piyasa, simülasyon ve indüktif modelleme çabalarını metodolojik ve akademik bir disiplin çatısı altında toplayan isim Leigh Tesfatsion olmuştur (Tesfatsion, 2002)[12].

• Agent-Based Computational Economics (ACE): Tesfatsion, iktisadi sistemlerin birer "bilişimsel laboratuvar" olarak incelendiği Ajan-Bazlı Hesaplamalı İktisat (ACE) disiplininin kurumsal çerçevesini çizmiştir.
• Temel ACE İlkeleri:
1. Aşağıdan Yukarıya (Bottom-Up) Yaklaşım: Analiz, merkezi bir denge varsayımıyla değil, tanımlanmış dinamik ajanlarla başlatılır.
2. Otonom ve Heterojen Ajanlar: Her ajan kendi verisine, davranışsal kuralına ve yetisine sahiptir; birbirlerinin kopyası değildir.
3. Ağ Yapıları ve Etkileşim: Aktörler coğrafi, finansal veya sosyal ağlar üzerinden doğrudan doğruya birbirleriyle etkileşime girer.
4. Açık Uçlu Evrim (Open-Ended Learning): Sistem önceden belirlenmiş bir Statik Denge noktasına gitmek zorunda değildir; sürekli evrilen, adapte olan ve yenilik üreten açık uçlu bir süreçtir.

Tesfatsion’ın öncülüğü sayesinde ABM; enerji piyasalarının tasarımından elektrik şebekesi simülasyonlarına, krizlerin yayılma zincirlerinden makro sakınım (makro ihtiyati) politikalara kadar günümüz iktisadında geniş bir uygulama alanı bulmuştur.

David Colander ve "Sınır İktisadı" (Edge Economics): Neoklasik Paradigmanın Kurumsal Evrimi

1990’lı yılların sonuna gelindiğinde, karmaşıklık iktisadının disiplin içindeki yeri üzerine en özgün ve kurumsal çözümlemelerden biri David Colander tarafından getirilmiştir. Colander (Rich Holt ve Edward Rosser ile birlikte), geleneksel "neoklasik iktisat" tanımının 20. yüzyılın son çeyreğinde geçerliliğini yitirdiğini ve disiplinin ortodoks-heterodoks ikiliğini aşan metodolojik bir dönüşüm geçirdiğini savunmuştur (Colander et al., 2004)[13].

• "Sınır İktisadı" (Edge Economics): Colander, iktisat disiplinini katı bir dogma olarak değil; merkezi "denge" teknikleriyle çevrilmiş, ancak çeperlerinde (edge) karmaşıklık iktisadı, evrimci iktisat, davranışsal iktisat ve deneysel yöntemlerle esnetilen dinamik bir alan olarak tanımlar. Ona göre disiplin merkezindeki dönüşüm, heterodoks bir reddiye üzerinden değil; hesaplama gücünün (GPU ve bilgisayar mimarilerinin) artmasıyla merkezdeki iktisatçıların teknik imkânsızlıklar nedeniyle sığındıkları analitik denge modellerini terk edip karmaşıklık araçlarını kullanmaya başlamasıyla gerçekleşmektedir (Colander, 2000)[14].
• Politika Sanatında Aşağıdan Yukarıya (Bottom-Up) Yaklaşım: Colander ve Kupers, karmaşıklık iktisadının kamu politikalarına uygulanmasında devleti piyasaya "dışsal bir müdahale organı" olarak gören neoklasik anlayışı reddeder. Devlet, sistemin içsel bir parçasıdır; politika yapıcının rolü iktisadi sistemi yukarıdan aşağıya (top-down) komuta etmek değil, sistemik etkileşimlerin istenen toplumsal sonuçları belirlemesini (emergence) sağlayacak kurumsal ekosistemleri ve kuralları tasarlamaktır (Colander & Kupers, 2014)[15].

V. Ağlar, Krizler ve Epistemolojik Keskinleşme (2000–2020)

21.Yüzyılın ilk iki on yılı, iktisat metodolojisinin sadece teorik bir tartışma alanı olmaktan çıkıp, küresel finansal ve toplumsal krizler karşısında epistemolojik bir keskinleşme yaşadığı evreyi temsil eder. 2000’li yıllarda karmaşık ağ teorisinin doğa bilimlerinden sosyal bilimlere aktarılması, finansal sistemlerin topolojik haritasını çıkarmayı mümkün kılmıştır. 2008 Küresel Finans Krizinin patlak vermesi ise Neoklasik omurganın amiral gemisi olan Dinamik Sistemik Genel Denge (DSGE) modellerinin ampirik ve teorik iflasını tescillemiş; Ajan-Bazlı Makroiktisat (Makro-ABM) ve Ekonofizik yaklaşımlarını merkez bankaları ile küresel politika yapıcıların gündemine taşımıştır. 2010’larda W. Brian Arthur’un aksiyon matematiği ve hesaplama merkezli süreç mantığı, iktisadi düşünceyi "durağan nesneler bilimi" olmaktan çıkarıp "algoritma tabanlı oluşumlar bilimi" seviyesine ulaştırmıştır.

1. Karmaşık Ağlar ve Finansal Topoloji (2000–2010)

2000’li yılların başında fizik, bilgisayar bilimi ve matematik alanlarında yaşanan gelişmeler, iktisadi aktörlerin homojen ve bağımsız bir biçimde rasgele etkileştiği varsayımını tamamen yıkmıştır. Ağ topolojisi (network topology), iktisadi sistemlerin birer düğüm (node) ve bağlantı (edge) yapısı olduğunu kanıtlamıştır.

Barabási, Watts & Strogatz: Ölçeksiz Ağlar, Küçük Dünya Ağları ve Düğüm Topolojisi

Albert-László Barabási, Réka Albert, Duncan Watts ve Steven Strogatz’ın öncülük ettiği ağ teorisi, sosyal ve finansal sistemlerin mimarisini iki temel modelle açıklamıştır:

• Küçük Dünya Ağları (Small-World Networks- Watts & Strogatz, 1998)[16]: Düzenli ağlar ile rastgele ağlar arasında yer alan bu topoloji, yüksek bir kümelenme katsayısına (clustering coefficient) ve düğümler arasında kısa ortalama yol uzunluğuna sahiptir. Finansal aktörler birbirlerine birkaç derecelik yakınlıkla bağlıdır; bu durum bilginin ve kriz şoklarının hızla yayılmasına imkân tanır.
• Ölçeksiz Ağlar (Scale-Free Networks- Barabási & Albert, 1999)[17]: Derece dağılımı bir Çan Eğrisi (Gauss) izlemeyen, "Güç Yasası"na (Power Law) uyan ağlardır. Ağdaki yeni aktörler, halihazırda daha fazla bağlantıya sahip aktörlere bağlanmayı tercih eder (preferential attachment / "zengin daha da zenginleşir" kuralı). Bu topoloji, az sayıda aşırı bağlantılı "küme merkezleri" (hubs) ve çok sayıda az bağlantılı düğüm üretir.

 

Sistemik Risk ve Hub Bankalar: Esneklik ile Kırılganlık Arasındaki İkilem

Ölçeksiz ağ yapısının finansal sisteme uygulanması, sistemik risk kavramını kökten değiştirmiştir.

• Süper Bulaştırıcılık (Super-spreaders): Küresel finans ağı, "hub" işlevi gören devasa bankalar (Lehman Brothers, Bear Stearns, Citigroup vb.) etrafında örgütlenmiştir.
• Esneklik ile Kırılganlık İkilemi (Robust-yet-Fragile): Ölçeksiz finansal ağlar, rastgele düğüm iflaslarına/şoklarına karşı son derece dayanıklıdır (robust). Ancak şok doğrudan sistemin ana "hub" düğümlerinden birine vurduğunda, ağın tümü domino etkisiyle saniyeler içinde çökebilir (fragile). İktisadi risk, bireysel bilançoların sağlamlığından ziyade, bağlantı Ağının Topolojisine bağımlı hale gelmiştir.

Hausmann & Hidalgo ve Ekonomik Karmaşıklık İndeksi (ECI): Ürün Mekânı (Product Space)

Ricardo Hausmann ve César Hidalgo, 2007–2009 yıllarında yayımladıkları çalışmalarla kalkınma iktisadına karmaşıklık teorisi bazlı metodolojik bir devrim getirmişlerdir (Hidalgo et al., 2007; Hausmann & Hidalgo, 2009)[18].

• Ürün Mekânı (Product Space): Geleneksel büyüme teorileri kalkınmayı fiziki sermaye birikimi ve emek miktarı ile açıklarken; Hausmann ve Hidalgo kalkınmayı bir ülkenin bünyesinde barındırdığı kolektif bilgi (know-how) ve yetenek ağlarının karmaşıklığıyla tarif etmiştir.
• Ekonomik Karmaşıklık İndeksi (ECI): Ülkelerin ihraç ettiği ürünlerin "çeşitliliği" (diversity) ve bu ürünleri üretebilen diğer ülkelerin "nadirliği" (ubiquity) ölçülerek ECI türetilir. Bir ülke ne kadar nadir, bilgi-yoğun ve birbiriyle bağlantılı ürün üretebiliyorsa, Ürün Mekânı'ndaki yetenek ağı o kadar karmaşıktır. Büyüme, sermaye derinleşmesiyle değil; bu kolektif yetenek ağlarının genişlemesi ve dönüştürülmesiyle gerçekleşir.

Nassim Nicholas Taleb: Siyah Kuğu (The Black Swan) ve Şişman Kuyruklar (Fat Tails)

Nassim Nicholas Taleb, 2007 yılında yayımladığı The Black Swan çalışmasıyla neoklasik finans ve riske maruz değer (VaR) modellerinin ampirik temellerini yerle bir etmiştir (Taleb, 2007)[19].

• Gauss Dağılımının Çöküşü (Mediocristan vs. Extremistan): Klasik iktisat ve ekonometri, iktisadi olayların "ortalama" etrafında simetrik dağıldığını varsayan Gauss (Normal) dağılımını esas alır. Taleb ise sosyo-ekonomik gerçekliğin "Extremistan" dünyasına ait olduğunu ve aşırı değerlerin imkânsız sayılmadığı Güç Yasası dağılımlarına uyduğunu savunur.
• Şişman Kuyruklar (Fat Tails) ve Siyah Kuğu: Gauss istatistiğinde trilyonda bir ihtimal görülen uç kriz olayları, gerçek dünyada şişman kuyruklar nedeniyle çok daha yüksek frekansla gerçekleşir. Siyah Kuğu; öngörülmesi imkânsız görünen, muazzam etki yaratan ve gerçekleştikten sonra insan zihninin "rrasyonelleştirerek" açıklama getirdiği uç olaylardır. Klasik finans teorisi bu uç riskleri sıfır varsaydığı için 2008 krizine silahsız yakalanmıştır.

2. 2008 Krizinin Yarattığı Kırılma ve Makro-ABM'ler

2008 Küresel Finans Krizi, sadece bir finansal çöküş değil, aynı zamanda Neoklasik makroiktisat kuramının epistemolojik ve metodolojik krizidir.

Neoklasik DSGE Modellerinin İflası

Modern merkez bankalarının ana referans kaynağı olan Dinamik Sistemik Genel Denge (DSGE) modelleri, 2008 krizini öngörmekte tamamen başarısız olmuştur.

• Temsili Ajan ve Sürtünmesiz Piyasa Varsayımı: DSGE modelleri, homojen bir temsili ajanın sonsuz bir zaman ufku boyunca optimizasyon yaptığını varsayar. Piyasalar sürtünmesizdir, para ve kredi piyasası çoğu zaman basitleştirilerek modele eklenir.
• Dışsal Şok Yanılsaması: DSGE kurgusunda krizler, sistemin içsel dinamiklerinden değil, gökten düşen "dışsal teknoloji veya verimlilik şokları" (exogenous shocks) sonucu doğar. Sistem her zaman hızla kendiliğinden dengeye gelme eğilimindedir. Bankacılık sektörünün iflas riskini ve kredi ağlarının çöküşünü modele eklemek teorik olarak imkânsız olduğundan, DSGE 2008 krizinde tamamen işlevsiz kalmıştır.

Bouchaud, Farmer, Foley & Haldane: "Economics Needs a Scientific Revolution"

Krizin hemen ardından fizikçiler ve karmaşıklık iktisatçıları ana akım iktisada karşı sert bir akademik taarruz başlatmıştır.

• Tarihsel Çağrı (Nature, 2008): Jean-Philippe Bouchaud, Nature dergisinde yayımlanan "Economics Needs a Scientific Revolution" başlıklı makalesinde, iktisadın dogmatik denge aksiyomlarını terk edip doğa bilimlerindeki ampirik, dengeden uzak ve karmaşık sistem yaklaşımlarını benimsemesi gerektiğini ilan etmiştir (Bouchaud, 2008).
• Farmer & Foley (2009): J. Doyne Farmer ve Duncan Foley, Nature dergisindeki "The Economy Needs Agent-Based Modeling" çağrısıyla, merkez bankalarının yürüyen birer karmaşık sistem olan ekonomiyi DSGE ile değil, ajan-bazlı simülasyonlarla yönetmesi gerektiğini vurgulamışlardır (Farmer & Foley, 2009)[20].
• Andrew Haldane ve İngiltere Merkez Bankası: İngiltere Merkez Bankası Finansal İstikrar Direktörü Andrew Haldane, ekonofizikçilerle ortak çalışmalar yaparak finansal sistemin bir "ekosistem" olarak modellenmesini savunmuş; makro-ihtiyati politikaların ABM ve ağ teorisi esas alınarak tasarlanması gerektiğini resmi kurum düzeyinde dile getirmiştir.

EURACE Modeli ve Makro-ABM (MABM): Delli Gatti, Gallegati ve Dawid

2008 krizi sonrasında Makro Ajan-Bazlı Modelleme (Makro-ABM / MABM), DSGE modellerine karşı en somut ve bilimsel alternatif olarak yükselmiştir.

• EURACE Projesi: Avrupa Birliği bünyesinde Herbert Dawid, Domenico Delli Gatti, Mauro Gallegati, Christophe Deissenberg ve ekibi tarafından geliştirilen EURACE, Avrupa ekonomisinin tamamını temsil eden devasa bir ajan-bazlı makro modeldir (Delli Gatti et al., 2008; Dawid et al., 2013)[21].
• Heterojen Ajan Bilançoları ve Kredi Ağları: MABM’ler, ekonomiyi binlerce heterojen hanehalkı, firma, banka ve hükümetin stok-akım tutarlı (Stock-Flow Consistent- SFC) bilançoları üzerinden simüle eder. Domenico Delli Gatti ve Mauro Gallegati’nin öncülük ettiği "Macroeconomics from the Bottom Up" yaklaşımında krizler; firmaların ve bankaların bilançolarındaki kaldıraç oranlarının, borç yükümlülüklerinin ve kredi ağlarındaki Bulaşıcılığın (contagion) içsel bir sonucu olarak kendiliğinden ortaya çıkar.

3. W. Brian Arthur ve Aksiyon Matematiği (2010–2020)

2010’lu yıllara gelindiğinde karmaşıklık iktisadı, sadece Neoklasik iktisada yöneltilen bir eleştiri olmaktan çıkıp, kendi matematiksel ve felsefi altyapısını "aksiyon ve süreç iktisadı" olarak yetkinleştirmiştir.

Öznelerden Aksiyonlara Geçiş: Süreç Matematiği

W. Brian Arthur, 2013–2015 yıllarında kaleme aldığı teorik metinlerde (Complexity Economics: A Different Framework for Economic Thought), iktisadın nesnel tabanını yeniden tanımlamıştır (Arthur, 2013, 2015)[22].

• Durağan Nesnelerden Süreçlere: Klasik iktisat; nesneleri (mallar, fiyatlar, girdi-çıktılar) ve durumları (denge, Pareto optimumu) matematikleştiren "statik bir nesne fiziği" üzerine kuruludur. Karmaşıklık iktisadı ise odak noktasını nesnelerden bu nesneleri üreten aksiyonlara, olaylara, stratejilere ve süreçlere kaydırır.
• Oluş Halindeki Ekonomi (Economy as an Evolving Complex System): Ekonomi verilen ve var olan durağan bir yapı değildir; aktörlerin birbirlerinin kararlarına verdikleri tepkilerden, geliştirdikleri algoritmik stratejilerden sürekli türeyen ve yenilenen bir oluş (becoming) sürecidir.

Algoritma Tabanlı Süreç Mantığı: Cebirsel Eşitlikler Yerine "Eğer-İse" Dizilimi

W. Brian Arthur, iktisadın matematiksel dilinin diferansiyel denklemler ve cebirsel denge eşitlikleriyle sınırlanamayacağını savunmuştur.

• Hesaplama Merkezli Analiz (Computation-Based Analysis): Gerçek dünyada iktisadi karar alma süreçleri cebirsel matrislerin çözümü değil; algoritmik, koşullu ve sıralı işlem adımlarıdır.
• "Eğer-İse" (If-Then) Kural Dizilimi: Ajanların kararları ve sistemik dönüşümler, eşzamanlı denklem sistemleri yerine "Eğer şu koşul gerçekleşirse, şu aksiyonu al; aksi takdirde hipotezini güncelle" mantığına dayanan algoritmik kodlama yapılarıyla ifade edilir. İktisadın dili geleneksel analizden bilişimsel hesaba (computation) evrilmiştir.

Eric Beinhocker ve Oxford INET: Evrimsel Servet Kuramı ve OECD NAEC Entegrasyonu

2010’larda karmaşıklık iktisadının akademik ve kurumsal meşruiyet kazanmasında Oxford Üniversitesi bünyesinde kurulan Institute for New Economic Thinking (INET) ve Eric Beinhocker kritik rol oynamıştır (Beinhocker, 2006; OECD, 2018)[23].

• Eric Beinhocker ve Servetin Kökeni (The Origin of Wealth): Beinhocker, iktisadi büyümenin evrimsel bir arama süreci olduğunu ileri sürmüştür. Servet; fiziksel tasarımların (Physical Technologies), sosyal organizasyonların (Social Technologies) ve iş modellerinin (Business Plans) sürekli mutasyon, seçilim ve amplifikasyon dinamikleriyle evrilmesi sonucu doğar.
• Kurumsal Meşruiyet ve OECD NAEC: Beinhocker, J. Doyne Farmer ve Oxford INET ekibinin çalışmaları, OECD’nin Kriz Sonrası Geliştirdiği "Yeni Ekonomik Yaklaşımlar" (New Approaches to Economic Challenges- NAEC) platformuna doğrudan entegre edilmiştir. Karmaşıklık iktisadı ve ABM yaklaşımları; iklim değişikliği politikalarının simülasyonundan, gelir eşitsizliğiyle mücadeleye ve finansal regülasyonların tasarımına kadar uluslararası politika yapıcı kurumlar tarafından kabul gören bilimsel metodolojilerden biri haline gelmiştir.

VI. Dijital ve Ekolojik Sentez Çağı (2020+)

2020’li yıllar, karmaşıklık iktisadının metodolojik çeperlerini dijitalleşme, üretken yapay zekâ ve iklim krizinin yarattığı ekolojik gerçeklikle birleştirdiği bir sentez evresini temsil eder. COVID-19 pandemisi, iktisadi sistemlerin biyolojik ve tedarik zinciri ağlarıyla kopmaz bağlarını gözler önüne sermiş; anlık veriyle beslenen simülasyonları politika yapımının merkezine yerleştirmiştir. Büyük Dil Modellerinin (LLM) yükselişi, Ajan-Bazlı Modellemedeki basit matematiksel/kodsal kural dizilimlerini zengin bilişsel kapasiteye sahip "sentetik toplumlara" dönüştürmüştür. Aynı zamanda iklim krizinin getirdiği kritik eşikler (tipping points), doğrusal olmayan iklim-ekonomi modellerini ve yeşil teknolojilerdeki evrimsel maliyet düşüşlerini (Wright Yasası) karmaşıklık iktisadının ana çalışma alanlarından biri haline getirmiştir.

1. COVID-19 Pandemisi ve Anlık Simülasyonlar

2020 yılında patlak veren küresel pandemi, iktisadi süreçlerin tek başına izole edilemeyeceğini, biyolojik ve toplumsal ağlarla iç içe geçmiş karmaşık bir sistem olduğunu ampirik olarak kanıtlamıştır.

Epidemiyolojik-Ekonomik Karmaşık Modeller

Geleneksel makroiktisadi modeller virüsün yayılımı ile üretim/tüketim kararları arasındaki çift yönlü geri beslemeleri kapsayamamıştır.

• Entegre Ağ Simülasyonları: Pandemi döneminde geliştirilen modeller, SIR (Susceptible-Infected-Recovered) gibi epidemiyolojik ağ modellerini heterojen ajan-bazlı makro modellerle entegre etmiştir.
• Davranışsal Geri Beslemeler: Bireylerin virüs korkusuyla tüketim kalıplarını değiştirmesi, kapanma politikalarının işgücü piyasasında yarattığı arz şokları ve hükümet desteğinin talep üzerindeki etkileri, doğrusal olmayan karmaşık etkileşimler olarak anlık simülasyonlarla analiz edilmiştir.

Stefan Thurner (CSH Vienna): Tedarik Zinciri Ağları ve Kelebek Etkileri

Viyana Karmaşıklık Bilimi Merkezi (Complexity Science Hub Vienna- CSH) kurucusu Stefan Thurner ve ekibi[24], pandeminin küresel üretim ağlarındaki yıkıcı etkisini ağ topolojisi üzerinden haritalandırmıştır (Diem et al., 2020; Pichler et al., 2021)[25].

• Girdi-Çıktı Ağlarında Kelebek Etkisi: Thurner ve ekibi, firmalar arasındaki tekil tedarik ilişkilerini yüksek çözünürlüklü karmaşık ağlar olarak modellemiştir. Ağdaki küçük veya ikincil görünen tek bir tedarikçi firmanın (düğümünün) kapanmasının, tüm üretim zincirinde kartopu etkisiyle nasıl sistemik bir üretkenlik çöküşüne (systemic production failure) yol açtığı gösterilmiştir.
• Stratejik Dayanıklılık: Bu çalışmalar, küresel tedarik zincirlerinin sadece "en düşük maliyet" (just-in-time) prensibiyle kurgulanmasının kırılganlık yarattığını, ağ topolojisine dayalı bir "dayanıklılık" (resilience) stratejisinin zorunlu olduğunu ortaya koymuştur.

2. Üretken Yapay Zekâ ve LLM Tabanlı Yapay Ajanlar

2020’lerin ilk yarısından itibaren Büyük Dil Modellerinin (LLM) hızlı gelişimi, Ajan-Bazlı Modelleme (ABM) metodolojisinde radikal bir niteliksel sıçramaya yol açmıştır.

Generative Multi-Agent Simulations: Bilişsel Kapasiteye Sahip Ajanlar

Geleneksel ABM’lerde yapay ajanlar, araştırmacı tarafından önceden yazılmış sabit matematiksel kurallar veya basit algoritmalar ("eğer-ise" dizilimleri) ile hareket etmekteydi. Üretken Yapay Zekâ entegrasyonu bu tabloyu tamamen değiştirmiştir:

• Doğal Dil ve Bilişsel Hafıza: LLM tabanlı ajanlar (Generative Agents), doğal dille verilen talimatları anlama, geçmiş deneyimlerini semantik hafızalarında tutma ve buna göre uzun vadeli planlama yapma yeteneğine kavuşmuştur.
• Belirsizlik Altında Pazarlık ve Strateji: Bu ajanlar, belirsiz koşullar altında diğer yapay ajanlarla doğal dilde pazarlık yapabilmekte, stratejik ittifaklar kurabilmekte ve karmaşık psikolojik/sosyolojik eğilimleri (güven, kandırma, işbirliği) sergileyebilmektedir.

Sentetik Toplumlar ve Yapay Makroekonomik Deneyler

LLM tabanlı çoklu-ajan simülasyonları (Generative Multi-Agent Simulations), iktisatçılara ve sosyal bilimcilere "bilişimsel laboratuvarlarda" gerçek insan davranışına son derece yakın sentetik toplumlar kurgulama imkânı sunmuştur (Park et al., 2023)[26]

• Yapay Deneyler ve Politika Testleri: Gelir vergisi oranlarının değiştirilmesi, evrensel temel gelir uygulamaları veya enflasyonist şoklar karşısında binlerce LLM ajanından oluşan sentetik toplulukların vereceği tepkiler simüle edilmektedir. Böylece gerçek toplum üzerinde denenmesi imkânsız veya maliyetli olan sosyo-ekonomik politikalar, yüksek davranışsal gerçekçilikle önceden test edilebilir hale gelmiştir (Horton, 2023)[27].

3. İklim Karmaşıklığı ve Yeşil Dönüşüm

İklim değişikliği ve yeşil dönüşüm süreci, 2020'lerde karmaşıklık iktisadının en kritik uygulama alanlarından biri konumuna yükselmiştir.

Doğrusal Olmayan İklim Modelleri: Kritik Eşikler (Tipping Points) ve Faz Geçişleri

Geleneksel iklim ekonomisi modelleri (Nordhaus’un DICE modeli vb.), iklim ile ekonomi arasındaki ilişkiyi doğrusal ve kademeli zarar fonksiyonlarıyla ele almaktaydı. Karmaşıklık iktisadı ise gezegen sistemini dengeden uzak bir karmaşık yapı olarak tanımlar:

• Kritik Eşikler (Tipping Points): Küresel sıcaklık artışının belirli eşikleri aşması durumunda (örneğin Grönland buz katmanının erimesi, Amazon yağmur ormanlarının savanlaşması veya okyanus akıntılarının durması), gezegen sisteminde geriye döndürülemez faz geçişleri (phase transitions) ve ani kırılmalar yaşanır (Lenton et al., 2019)[28].
• Doğrusal Olmayan İklim-Ekonomi ABM'leri: İklim krizi; küçük sıcaklık değişimlerinin zincirleme sistemik çöküşlere yol açabileceği doğası gereği, neoklasik marjinal analizle değil, doğrusal olmayan karmaşık geri besleme ağlarıyla modellenmektedir.

Wright Yasası ve Artan Verimler: Doyne Farmer & Penny Mealy

Oxford INET bünyesinde J. Doyne Farmer, Penny Mealy, Rupert Way ve ekibi, yeşil teknolojilerin ve yenilenebilir enerjinin maliyet dinamiklerini evrimsel ve karmaşık sistem perspektifinden modellemiştir (Way et al., 2022)[29].

• Öğrenme Eğrileri ve Wright Yasası: İktisatta yaygın kullanılan Moore Yasası'na alternatif olarak, bir teknolojinin kümülatif üretimi arttıkça birim maliyetinin sabit bir oranda düştüğünü ifade eden Wright Yasası (Learning-by-doing) esas alınmıştır.
• Yeşil Teknolojilerde Artan Verimler: Fosil yakıtlar çıkarım sınırlarına ulaştığı için azalan marjinal verimlere tabiyken; güneş, rüzgâr ve batarya teknolojileri bilgi/teknoloji yoğun oldukları için artan verimler ve patika bağımlılığı sergiler.
• Maliyet Düşüşlerinin Doğru Öngörülmesi: Farmer ve ekibi, geleneksel iklim modellerinin (IPCC’nin kullandığı neoklasik tabanlı modeller dahil) yeşil teknoloji maliyetlerindeki düşüşü onlarca yıl boyunca sistematik olarak eksik öngördüğünü kanıtlamıştır. Wright Yasası'na dayalı karmaşıklık modelleri ise yenilenebilir enerji maliyetlerindeki radikal düşüşleri ve yeşil dönüşümün fosil yakıtlara kıyasla çok daha hızlı ve ucuz gerçekleşebileceğini ampirik olarak göstermiştir.

VII. Metodolojik Karşılaştırma ve Sonuç

İktisadi düşüncenin tarihsel evrimi incelendiğinde, Neoklasik omurga ile Karmaşıklık İktisadı arasındaki ayrışmanın basit bir modelleme tercihi değil, derin bir epistemolojik ve ontolojik paradigmatik kırılma olduğu görülür (Arthur, 2021)[30]. Neoklasik paradigma iktisadı, aktörlerin eksiksiz optimizasyon yaptığı ve sistemin sürekli kapalı bir dengeye ulaştığı mekanik bir evren olarak kurgularken; karmaşıklık iktisadı sistemi canlı, adapte olan, dengeden uzak ve tarihsel olarak evrilen bir "ekosistem" olarak ele alır.

1. Metodolojik Karşılaştırma

Metodolojik Boyut	Geleneksel Neoklasik İktisat	Kompleksite İktisadı (1950–2026+)
Fizik Temeli	Newtonian Klasik Mekanik	Denge Dışı Termodinamik / Kompleksite Fiziği
Sistem Yapısı	Kapalı, Doğrusal, Dengeli	Açık, Doğrusal Olmayan, Denge Dışı
Zaman Anlayışı	Zamansız / Statik / Tersine Çevrilebilir	Tarihsel Zaman / Patika Bağımlı / Tek Yönlü
Aktör Modeli	Homojen / Kusursuz Rasyonel Temsili Ajan	Heterojen / Sınırlı Rasyonel / İndüktif Ajan
Etkileşim Biçimi	Pazar Fiyatı Üzerinden Dolaylı	Ağlar Üzerinden Doğrudan ve Yerel
Makro Olgular	Mikro Verilerin Basit Toplamı	Belirme (Emergence) ve Kendiliğinden Düzen
Matematiksel Araç	Analitik Denklemler / Diferansiyel Denklem	Algoritmalar / Ajan-Bazlı Modeller (ABM) / Ağ Teorisi
Analiz Odağı	Nesneler, Fiyatlar ve Statik Durumlar	Aksiyonlar, Süreçler ve Oluş (Emergence)

2. Kompleksite İktisadının Bugünü ve Yerleşik İktisattaki Konumu

2020'lerin ikinci yarısına gelindiğinde karmaşıklık iktisadı, ana akım iktisat (Neoklasik / Yeni Keynesyen omurga) karşısında köklü bir metodolojik dönüşümü zorlamaktadır. Ancak bu ilişki tam bir "paradigma devrimi" (Kuhncu anlamda tam ikame) şeklinde değil, daha ziyade kısmi eklemlenme, metodolojik sentez ve kurumsal meşruiyet kanalları üzerinden şekillenmektedir.

A. Ana Akım İktisat Tarafından "Metodolojik Araç" Olarak Emilmesi (Co-optation)

Neoklasik iktisat, tarihsel boyunca kendisine yöneltilen heterodoks eleştirileri kendi bünyesine katma yeteneğini karmaşıklık iktisadına karşı da sergilemiştir:

• Çeperden Merkeze Aktarım: Ana akım iktisat, karmaşıklık iktisadının "felsefi ve ontolojik devrim" iddiasını göz ardı ederek, onun geliştirdiği Ağ Teorisi (Network Theory), Bilgi Aşınması ve Ajan-Bazlı Modelleme (ABM) gibi teknik araçları birer "sürtünme" veya "piyasa başarısızlığı" öğesi olarak standart modellerine dahil etmiştir.
• Modifiye Edilmiş DSGE: Günümüz merkez bankası araştırmacıları, DSGE modellerine heterojen ajanları (HANK- Heterogeneous Agent New Keynesian) ve finansal ağ kırılganlıklarını ekleyerek Neoklasik omurgayı esnetmeye çalışmaktadır. Bu durum karmaşıklık araçlarının kabul gördüğünü; ancak ana akımın "denge" aksiyomundan henüz tam kopmadığını gösterir (Kaplan et al., 2018)[31].

B. Politika Yapıcı Kurumlar ve Merkez Bankalarındaki Güçlü Konum

Karmaşıklık iktisadı, saf teorik akademiden ziyade uygulamalı iktisat ve kriz yönetimi alanında ana akımı bypass ederek doğrudan politika yapıcıların merkezine yerleşmiştir:

• Merkez Bankaları ve Makro-İhtiyati Politikalar: Bank of England, Avrupa Merkez Bankası (ECB) ve Federal Reserve, özellikle 2008 krizi ve pandemi sonrasında finansal istikrarı izlemek için sistemik risk ve ağ modellerini (özelik bileşenli ABM'ler) aktif olarak kullanmaktadır (Battiston et al., 2016)[32].
• Uluslararası Kurumlar (OECD, IMF, Dünya Bankası): OECD’nin NAEC (New Approaches to Economic Challenges) platformu ve Oxford INET gibi merkezler aracılığıyla; yeşil dönüşüm, iklim riskleri, gelir eşitsizliği ve tedarik zinciri krizleri neoklasik dengelerle değil, karmaşık sistem simülasyonlarıyla analiz edilmektedir (Farmer et al., 2020)[33].

C. Müfredat ve Akademi Direnci: Çift Yönlü İlerleme

Karmaşıklık iktisadının akademideki konumu hiyerarşik bir dirençle karşı karşıyadır:

• Prestijli Dergiler ve Müfredat Hegemonyası: Ana akım "Top 5" iktisat dergileri ve lisansüstü ders müfredatları halen analitik optimizasyon ve tümdengelimsel denge modellerinin kontrolündedir. Karmaşıklık çalışmaları sıklıkla disiplinlerarası dergilerde (Nature, Science, PNAS, Journal of Economic Dynamics and Control) yayımlanmaktadır.
• Genç Kuşak ve Yeni Bilişimsel Araçlar: Üretken Yapay Zekâ (LLM), veri bilimi ve yüksek hesaplama kapasitesinin (GPU mimarileri) iktisat eğitimine girmesiyle birlikte, yeni nesil iktisatçılar cebirsel denklem çözmek yerine hesaplamalı (computational) yöntemleri doğal bir dil olarak benimsemektedir. Bu durum, önümüzdeki on yıllarda karmaşıklık iktisadının metodolojik üstünlüğünü daha da pekiştirecektir.

David Colander ve İktisat Eğitiminde Pedagojik Kırılma

David Colander’ın iktisat mesleğine ve karmaşıklık iktisadına yaptığı en radikal katkılardan biri pedagoji ve iktisat eğitimi üzerinedir. Colander, üniversitelerdeki mevcut iktisat müfredatlarının halen 19. yüzyılın Newtonian Calculus ilkelerine göre kurgulanmış olmasını sertçe eleştirir (Colander, 2005, 2014)[34].

Öğrencilere donmuş, soyut ve gerçek dışı matematiksel denge denklemlerini "çözdürmenin" iktisadi gerçeklikle bağı kopardığını vurgulayan Colander; 21. yüzyıl iktisat eğitiminin temel merkezine bilişimsel düşünmeyi (computational thinking), kodlamayı, algoritma kurmayı ve veri odaklı çoklu-ajan simülasyonlarını yerleştirmemiz gerektiğini savunmaktadır. Colander’a göre iktisatta metodolojik devrim, ancak lisans ve lisansüstü düzeyde analitik denklemlerin yerini algoritmik yürütme yöntemlerinin almasıyla kurumsallaşabilecektir.

3. Genel Değerlendirme ve Sonuç

İktisat bilimi, kurulduğu günden bu yana içinde bulunduğu dönemin baskın bilimsel paradigmalarından ve teknolojik imkânlarından doğrudan etkilenmiştir. 19. yüzyılda Newtonian fiziğin mekanik ve dengeli evren anlayışını kendine model alan Neoklasik iktisat, tümdengelimsel matematiğin sağladığı zarafet sayesinde uzun yıllar boyunca disiplinin tek hâkimi konumunu korumuştur. Ancak bu mekanik kurgu; insan davranışının sınırlı rasyonelliğini, sistemik krizlerin içsel dinamiklerini, tarihsel path-dependence (patika bağımlılığı) süreçlerini ve doğadaki doğrusal olmayan etkileşimleri açıklamakta yetersiz kalmıştır.

1980'li yıllarda Nelson ve Winter'ın evrimci iktisat hamlesiyle başlayan, Santa Fe Enstitüsü'nün disiplinlerarası buluşmasıyla ivme kazanan ve 2000'li yıllarda karmaşık ağ teorisi ile derinleşen Kompleksite İktisadı, iktisadı mekanik bir denge bilimi olmaktan çıkarıp canlı, adapte olan ve sürekli "oluş" (becoming) halinde bulunan bir karmaşık sistem bilimine dönüştürmüştür. 2008 Küresel Finans Krizi neoklasik makroiktisadın varsayımsal sınırlarını açığa çıkarırken; Ajan-Bazlı Modelleme (ABM) ve Ekonofizik yaklaşımlarını birer alternatiften ziyade makro ihtiyati politikaların zorunlu birer aracı haline getirmiştir.

2020 sonrası süreç ise COVID-19 pandemisinin ağ dinamikleri, Büyük Dil Modellerinin (LLM) yapay ajanlara kazandırdığı yüksek bilişsel kapasite ve iklim krizinin getirdiği ekolojik gerçeklikler çerçevesinde iktisadı yepyeni bir "dijital ve ekolojik sentez" aşamasına taşımıştır. Bugün kompleksite iktisadı, ana akım iktisadı kökten bir devrimle bir anda ikame etmekten ziyade; merkez bankalarından küresel politika yapıcı kurumlara (OECD, INET vb.) kadar geniş bir yelpazede kabul görerek yerleşik iktisadın araç setini ve metodolojik ufkunu dönüştürmektedir.

Sonuç olarak; 21. yüzyılın iktisadı artık homojen ajanların zamansız ve sürtünmesiz dengelerini değil; heterojen aktörlerin yerel etkileşimlerinden kendiliğinden beliren (emergence), öngörülemez ama bilişimsel olarak simüle edilebilir karmaşık gerçekliğini analiz etmek zorundadır. İktisadın "Mekke'si" artık Newton mekaniği değil; karmaşıklık, evrim ve ağ teorisidir.

Genel Kaynakça

• Anderson, P. W. (1972). More Is Different: Broken Symmetry and the Nature of the Hierarchical Structure of Science. Science, 177(4047), 393–396.
• Anderson, P. W., Arrow, K. J., & Pines, D. (Eds.). (1988). The Economy as an Evolving Complex System (SFI Studies in the Sciences of Complexity, Vol. V). Redwood City, CA: Addison-Wesley.
• Arthur, W. B. (1989). Competing Technologies, Increasing Returns, and Lock-in by Historical Events. The Economic Journal, 99(394), 116–131.
• Arthur, W. B. (1994). Inductive Reasoning and Bounded Rationality (The El Farol Problem). The American Economic Review, 84(2), 406–411.
• Arthur, W. B. (2015). Complexity and the Economy. Oxford: Oxford University Press.
• Arthur, W. B. (2021). Foundations of Complexity Economics. Nature Reviews Physics, 3(2), 136–145.
• Arthur, W. B., Holland, J. H., Palmer, R., Tayler, P., & LeBaron, B. (1997). Asset Pricing Under Endogenous Expectations in an Artificial Stock Market. W. B. Arthur, S. Durlauf, & D. Lane (Eds.), The Economy as an Evolving Complex System II içinde (ss. 15–44). Reading, MA: Addison-Wesley.
• Bak, P. (1996). How Nature Works: The Science of Self-Organized Criticality. Springer-Verlag.
• Bak, P., Tang, C., & Wiesenfeld, K. (1987). Self-organized criticality: An explanation of the 1/f noise. Physical Review Letters, 59(4), 381–384.
• Barabási, A. L., & Albert, R. (1999). Emergence of scaling in random networks. Science, 286(5439), 509–512.
• Battiston, S., Farmer, J. D., Flache, A., Garlaschelli, D., Haldane, A. G., Heesterbeek, H., Hommes, C., & Scheffer, M. (2016). Complexity theory and financial regulation. Science, 351(6275), 818–819.
• Beinhocker, E. D. (2006). The Origin of Wealth: Evolution, Complexity, and the Radical Remaking of Economics. Boston: Harvard Business School Press.
• Bertalanffy, L. von (1968). General System Theory: Foundations, Development, Applications. George Braziller.
• Boole, G. (1854). An Investigation of the Laws of Thought on Which are Founded the Mathematical Theories of Logic and Probabilities. Walton and Maberly.
• Bouchaud, J. P. (2008). Economics needs a scientific revolution. Nature, 455(7217), 1181–1182.
• Brock, W. A., Dechert, W. D., & Scheinkman, J. A. (1987). A Test for Independence Based on the Correlation Dimension. SSRI Working Paper, No. 8702, University of Wisconsin-Madison.
• Colander, D. (Ed.). (2000). Complexity and the History of Economic Thought. London and New York: Routledge.
• Colander, D. (2005). What Every Economist Should Know. The South African Journal of Economics, 73(4), 567–577.
• Colander, D., & Kupers, R. (2014). Complexity and the Art of Public Policy: Solving Complex Problems from the Bottom Up. Princeton: Princeton University Press.
• Colander, D., Holt, R. P., & Rosser, J. B. (2004). The Changing Face of Economics: Conversations with Cutting Edge Economists. Ann Arbor: University of Michigan Press.
• Colander, D., Holt, R. P., & Rosser, J. B. (2004). The Changing Face of Mainstream Economics. Review of Political Economy, 16(4), 485–499.
• Davidson, P. (1991). Is Probability Theory Relevant for Uncertainty? A Post Keynesian Perspective. Journal of Economic Perspectives, 5(1), 129–143.
• Dawid, H., Gemkow, S., Harting, P., van der Hoog, S., & Neugart, M. (2013). Agent-based macroeconomic modeling and policy analysis: The EURACE@Unibi model. S. H. Chen & M. Kaboudan (Eds.), Handbook on Computational Economics and Finance içinde. Oxford: Oxford University Press.
• Day, R. H. (1982). Irregular Growth Cycles. The American Economic Review, 72(3), 406–425.
• Delli Gatti, D., Gaffeo, E., Gallegati, M., Giulioni, G., & Palestrini, A. (2008). Emergent Macroeconomics: An Agent-Based Approach. Berlin: Springer.
• Diem, C., Pichler, A., Rainer, M., & Thurner, S. (2020). Quantifying economic resilience via real-world supply networks. Nature Sustainability, 3(11), 967–975.
• Epstein, J. M., & Axtell, R. (1996). Growing Artificial Societies: Social Science from the Bottom Up. Cambridge, MA: MIT Press / Brookings Institution Press.
• Farmer, J. D., & Foley, D. (2009). The economy needs agent-based modeling. Nature, 460(7256), 685–686.
• Farmer, J. D., Kleinnijenhuis, A. M., Wetzer, T., & Axtell, R. L. (2020). Complex systems simulations will be essential for responding to climate change and financial crises. Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS), 117(24), 13192–13196.
• Forrester, J. W. (1961). Industrial Dynamics. Pegasus Communications.
• Haldane, A. G., & May, R. M. (2011). Systemic risk in banking ecosystems. Nature, 469(7330), 351–355.
• Hausmann, R., & Hidalgo, C. A. (2009). The building blocks of economic complexity. Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS), 106(26), 10570–10575.
• Hayek, F. A. (1945). The Use of Knowledge in Society. The American Economic Review, 35(4), 519–530.
• Hayek, F. A. (1964). The Theory of Complex Phenomena. Studies in Philosophy, Politics and Economics içinde (ss. 22–42). Routledge & Kegan Paul.
• Hidalgo, C. A., Klinger, B., Barabási, A. L., & Hausmann, R. (2007). The product space conditions the development of nations. Science, 317(5837), 482–487.
• Horton, J. J. (2023). Large Language Models as Simulated Economic Agents: What Can We Learn from Homo Silicus? (NBER Working Paper No. w31122). National Bureau of Economic Research.
• Jevons, W. S. (1871). The Theory of Political Economy. Macmillan and Co.
• Kaplan, G., Moll, B., & Violante, G. L. (2018). Monetary Policy According to HANK. American Economic Review, 108(3), 697–743.
• Keynes, J. M. (1936). The General Theory of Employment, Interest and Money. Palgrave Macmillan.
• Kirman, A. (1992). Whom or What Does the Representative Individual Represent? Journal of Economic Perspectives, 6(2), 117–136.
• Kirman, A. (1993). Ants, Rationality, and Recruitment. Quarterly Journal of Economics, 108(1), 137–156.
• Kirman, A. (2016). Complexity and Economic Policy: A Paradigm Shift or a Change in Perspective? Journal of Economic Literature, 54(2), 534–572.
• Lenton, T. M., Rockström, J., Gaffney, O., Rahmstorf, S., Richardson, K., Steffen, W., & Schellnhuber, H. J. (2019). Climate tipping points — too risky to bet against. Nature, 575(7784), 592–595.
• Lorenz, E. N. (1963). Deterministic Nonperiodic Flow. Journal of the Atmospheric Sciences, 20(2), 130–141.
• May, R. M. (1976). Simple Mathematical Models with Very Complicated Dynamics. Nature, 261(5560), 459–467.
• Meadows, D. H., Meadows, D. L., Randers, J., & Behrens, W. W. (1972). The Limits to Growth: A Report for the Club of Rome's Project on the Predicament of Mankind. Universe Books.
• Menger, C. (1871). Grundsätze der Volkswirtschaftslehre (Principles of Economics). Wilhelm Braumüller.
• Minsky, H. P. (1986). Stabilizing an Unstable Economy. Yale University Press.
• Mirowski, P. (1989). More Heat than Light: Economics as Social Physics, Physics as Nature's Economics. Cambridge University Press.
• Mirowski, P. (2002). Machine Dreams: How Economics Became a Cyborg Science. Cambridge University Press.
• Nelson, R. R., & Winter, S. G. (1982). An Evolutionary Theory of Economic Change. Cambridge, MA: Harvard University Press.
• OECD. (2018). Resilient Systems and Actionable Ideas for Inclusive Growth: NAEC Report. Paris: OECD Publishing.
• OECD. (2020). Systemic Thinking for Policy Making: The Potential of Systems Analysis for Addressing Global Policy Challenges in the 21st Century. NAEC Innovation Paper, Paris: OECD Publishing.
• Park, J. S., O'Brien, J. C., Cai, C. J., Morris, M. R., Liang, P., & Bernstein, M. S. (2023). Generative Agents: Interactive Simulacra of Human Behavior. Proceedings of the 36th Annual ACM Symposium on User Interface Software and Technology (UIST '23) içinde (ss. 1–22).
• Pichler, A., Pangallo, M., Diem, C., Farmer, J. D., & Thurner, S. (2021). Simulating economic recovery options under COVID-19. Journal of Economic Dynamics and Control, 133, 104258.
• Poincaré, H. (1890). Sur le problème des trois corps et les équations de la dynamique. Acta Mathematica, 13, 1–270.
• Prigogine, I. (1997). The End of Certainty: Time, Chaos, and the New Laws of Nature. The Free Press.
• Prigogine, I., & Stengers, I. (1984). Order Out of Chaos: Man's New Dialogue with Nature. Bantam Books.
• Simon, H. A. (1955). A Behavioral Model of Rational Choice. The Quarterly Journal of Economics, 69(1), 99–118.
• Simon, H. A. (1956). Rational Choice and the Structure of the Environment. Psychological Review, 63(2), 129–138.
• Simon, H. A. (1957). Models of Man, Social and Rational: Mathematical Essays on Rational Human Behavior in a Social Setting. John Wiley & Sons.
• Simon, H. A. (1962). The Architecture of Complexity. Proceedings of the American Philosophical Society, 106(6), 467–482.
• Simon, H. A. (1976). From Substantive to Procedural Rationality. S. J. Latsis (Ed.), Method and Appraisal in Economics içinde (ss. 65–86). Cambridge University Press.
• Taleb, N. N. (2007). The Black Swan: The Impact of the Highly Improbable. New York: Random House.
• Tesfatsion, L. (2002). Agent-Based Computational Economics: Growing Economies from the Bottom Up. Artificial Life, 8(1), 55–82.
• Tesfatsion, L., & Judd, K. L. (Eds.). (2006). Handbook of Computational Economics, Volume 2: Agent-Based Computational Economics. Amsterdam: Elsevier / North-Holland.
• Veblen, T. (1898). Why is Economics Not an Evolutionary Science? The Quarterly Journal of Economics, 12(4), 373–397.
• Wagner, R. E. (2010). Mind, Society, and Human Action: Time and Knowledge in a Theory of Social Economy. Routledge.
• Watts, D. J., & Strogatz, S. H. (1998). Collective dynamics of 'small-world' networks. Nature, 393(6684), 440–442.
• Way, R., Ives, M. C., Mealy, P., & Farmer, J. D. (2022). Empirically grounded technology forecasts and the energy transition. Joule, 6(9), 2057–2082.
• Wiener, N. (1948). Cybernetics: Or Control and Communication in the Animal and the Machine. MIT Press.

Ek: Ercan Eren’in Kompleksite İktisadı Üzerine Çalışmaları

Bu çalışmanın yazarı Ercan Eren'in kompleksite iktisadı, ajan bazlı modelleme ve evrimci makro iktisat alanlarındaki başlıca çalışmaları, yayımlanış sırasına göre aşağıda listelenmiştir:

• Keleş, E., & Eren, E. (2014). “Ajan Tabanlı Modelleme ve Hesaplamalı İktisat”. Öneri Dergisi, 11(42), 197–219.
• Eren, E. (2016). “2008 Krizi ve Makroiktisatta Bazı Sorgulamalar: Evrimci Makro İktisada Doğru mu?”. YSSR. YTÜ.
• Şahin, S. (Ed.), & Eren, E. (2017). Kompleksite ve İktisat.
• Eren, E. (2017). “Evrimci Makro İktisat Anaakım İktisadının Parçası Olabilir mi?”. İktisat ve Toplum. Efil Yayınevi.
• Eren, E., & Kırer, H. (2017). “Eski Fizik-Eski İktisat ve Yeni Fizik-Yeni İktisat”. İletişim Yayınları.
• Eren, E. (2018). “İktisadi Modellemede Gelişmeler: Evrim Modellenebilir mi?”. Efil Ekonomi Araştırmaları Dergisi.
• Eren, E., & Topal Koç, D. (2020). “Acil Servis Departmanının Ajan Bazlı Modelleme ile Optimizasyonu”. Efil Journal. Efil Yayınevi.
• Eren, E. (2020). “Makro İktisat ve Kriz: Çözüm Mezo İktisat mı?”. İktisat ve Toplum. Efil Yayınevi.
• Eren, E. (2021). “Gerçekçi İktisat: Algoritmik Matematik ve Klinik İktisat”. İktisat ve Toplum. Efil Yayınevi.
• Eser, R., & Eren, E. (2021). “Kendi Kendine Organize Olan Kritiklik ve Firma Büyüme Dinamikleri”, Finans Politik ve Ekonomik Yorumlar Dergisi. 58(656), 179- 206
• Donduran, M., & Eren, E. (2023). Evrimci Hesaplama ve Yeni-Avusturya Okulundaki Gelişmeler. Siyasal Kitabevi.
• Eren, E. (2024). “Normatif İktisat, Pozitif İktisat ve Sanat İlişkisine Karmaşıklık Yaklaşımı”. İktisat ve Toplum, (165), 59–70. Efil Yayınevi.
• Eren, E., & Başaran, İ. (2025). “Kompleksite Makro İktisadı: Ajan Bazlı Bir Model”. Ekonomi, Politika & Finans Araştırmaları Dergisi, 10(4), 1782–1807.
• Eren, E. (2026). “Makro İktisatta On Yıllık Dönüşüm (2015–2026): Arayıştan Zorunluluğa, Krizden Karmaşıklığa Bir Yolculuk”. İktisat ve Toplum, (184). Efil Yayınevi.

---

[1] Jevons, iktisadı açıkça "fayda ve öz çıkarın mekaniği" olarak tanımlamıştır.

[2] Klasik fiziğin zamansızlık ve tersine çevrilebilirlik yanılsamasına karşı zamanın okunun keşfi.

 

[3] Doğrusal toplulaştırma ve temsili ajan varsayımının matematiksel tutarsızlıklarının gösterilmesi.

[4] Neoklasik iktisadın kapalı ve olumsuz geri beslemeli denge varsayımlarının eleştirisi.

[5] Yazarlar, firmaların bilgi birikimini ve davranışsal sürekliliğini biyolojideki gen dizilimlerine benzeterek "rutin" [routine] kavramıyla tanımlamış, evrimsel dinamikleri iktisat literatürüne kazandırmışlardır.

[6] Fizikçiler ile iktisatçıların gerçekleştirdiği tarihsel buluşmanın bildirilerini ve "Uyum Sağlayan Karmaşık Sistemler" paradigmasının kuruluş metinlerini içerir.

[7] Artan verimler, ağ dışsallıkları, patika bağımlılığı [path dependence] ve QWERTY klavye örneği üzerinden kilitlenme [lock-in] mekanizmasının teorik olarak modellendiği temel makaledir.

[8] Tümdengelimsel rasyonelliğin tıkanmasını gösteren ve aktörlerin indüktif beklenti algoritmalarını nasıl geliştirdiğini açıklayan ünlü El Farol Bar Problemi makalesidir.

[9] Ajan-bazlı modeller vasıtasıyla mikro düzeydeki basit kurallardan makro düzeydeki toplumsal yapıların aşağıdan yukarıya [bottom-up] belirişini [emergence] gösteren Sugarscape çalışmasıdır.

[10] Genetik algoritmalar kullanan evrimsel yapay borsa simülasyonu aracılığıyla Etkin Piyasalar Hipotezi’nin eleştirildiği ve içsel spekülatif baloncukların gösterildiği çalışmadır.

[11] Temsili ajan metodolojisine yöneltilen eleştiriyi karınca kolonisinin davranışsal simülasyonları üzerinden kurgulayan ve finansal piyasalardaki sürü davranışını [herding] açıklayan makaledir.

[12] Ajan-Bazlı Hesaplamalı İktisat [ACE] alanının metodolojik metodolojisini, kurumsal çerçevesini ve uygulama alanlarını sistemleştiren temel yayındır.

[13] Neoklasik iktisat tanımının tarihsel geçerliliğini yitirdiğini ve ana akım iktisadın karmaşıklık, davranışsal ve hesaplamalı araçları emerek dönüştüğünü iddia eden temel çalışmadır.

[14]Karmaşıklık iktisadının iktisadi düşünce tarihindeki köklerini, marjinalist devrimden bu yana analitik araçların sınırlarını ve "sınır iktisadı" [edge economics] kavramını detaylandıran derleme eserdir.

[15] Karmaşıklık iktisadının kamu politikalarına, devlet anlayışına ve piyasa tasarımına aşağıdan yukarıya [bottom-up] yapıcı müdahale yöntemleriyle nasıl uygulanacağını gösteren metodolojik kitaptır.

[16] Rastgele ve düzenli ağlar arasındaki geçişi açıklayan, küçük dünya ağ yapısını ve yüksek kümelenme katsayısının sosyo-ekonomik sistemlerdeki yayılım hızını teorileştiren çığır açıcı makaledir.

[17] Ölçeksiz ağların [scale-free networks] ve tercihli bağlanma [preferential attachment] mekanizmasının keşfedildiği; derece dağılımının Güç Yasası’na uyduğunu kanıtlayan çalışmadır.

[18] Ürün Mekânı ve Ekonomik Karmaşıklık İndeksi’nin [ECI] geliştirildiği, büyümenin arkasındaki ana faktörün kolektif bilgi ağları olduğunu kanıtlayan çalışmalardır.

[19] Gauss dağılımının iktisat ve finans istatistiğindeki çöküşünü gösteren, şişman kuyruklar [fat tails] ve öngörülemeyen uç olaylar [Black Swans] teorisini geliştiren eserdir.

[20] 2008 Krizi sonrasında Neoklasik DSGE modellerinin başarısızlığına karşı ekonofizikçilerin ve iktisatçıların Nature dergisinde yayımladıkları metodolojik devrim çağrılarıdır.

[21] EURACE projesi ve heterojen ajan bilançolarına dayanan Makro-ABM metodolojisinin kuramsal ve teknik altyapısını oluşturan ana kaynaklardır.

[22] İktisat epistemolojisinde nesnelerden aksiyonlara ve cebirsel denklemlerden algoritma tabanlı "eğer-ise" süreç mantığına geçişin kuramsal temellerini atan eserlerdir.

[23] Evrimsel servet kuramının ve Oxford INET ile OECD NAEC iş birliği doğrultusunda karmaşıklık iktisadının küresel kamu politikalarına entegrasyonunun belgelendiği kaynaklardır.

[24] Tedarik zinciri ağlarındaki kırılganlıkların, firma düzeyindeki verilerle karmaşık sistemler üzerinden nasıl modellendiğini ve COVID-19 şoklarının sistemik üretkenlik çöküşlerine nasıl dönüştüğünü gösteren ampirik çalışmalardır.

 

[26] Büyük Dil Modellerinin [LLM] yapay ajanlara entegre edilerek doğal dille iletişim kuran, hafızası olan ve karmaşık sosyal davranışlar sergileyen sentetik toplumların kurgulandığı öncü çalışmadır.

[27] LLM tabanlı ajanların "Homo Silicus" olarak ekonomi deneylerinde ve makro/mikro simülasyonlarda yapay denekler olarak kullanımının metodolojik çerçevesini çizen yayındır.

[28] İklim sistemindeki doğrusal olmayan kırılma noktalarını, kritik eşikleri [tipping points] ve bu eşiklerin iktisadi sistemler üzerindeki doğrusal olmayan sistemik risklerini ele alan temel kaynaktır.

[29] Wright Yasası ve öğrenme eğrilerini kullanarak yeşil teknolojilerdeki hızlı maliyet düşüşlerini modelleyen; hızlı bir temiz enerji dönüşümünün fosil yakıt temelli senaryolara kıyasla trilyonlarca dolar daha ucuz olacağını ampirik olarak kanıtlayan çalışmadır.

[30] Karmaşıklık iktisadının kuramsal ilkelerini, neoklasik fizikle olan epistemolojik farklarını ve aksiyon tabanlı süreç matematiğini özetleyen temel yayındır.

[31] Ana akım iktisadın heterojen ajanları DSGE omurgasına entegre ederek karmaşıklık iktisadının araçlarını nasıl emdiğini [co-optation] gösteren HANK literatürünün ana kaynağıdır.

[32] Finansal regülasyonlar ve merkez bankacılığı politikalarında karmaşıklık teorisi ile ağ modellerinin zorunlu bir politika aracına dönüştüğünü vurgulayan makaledir.

[33] Karmaşıklık simülasyonlarının kriz yönetimi, iklim politikaları ve makro-ihtiyati denetimde neoklasik modellere karşı pratik üstünlüğünü ve kurumsal meşruiyetini ortaya koyan çalışmadır.

[34]  İktisat eğitiminin mekanik Calculus ve analitik denklemler yerine bilişimsel düşünme [computational thinking] ve algoritmik simülasyonlar üzerinden yeniden yapılandırılması gerektiğini savunan pedagojik yayınlardır.