#Eric Beinhocker

[stoweboyd]

Humankind is in a race between two tipping points. The first is when the Earth’s ecosystems and the life they contain tip into irreversible collapse due to climate change. The second is when the fight for climate action tips from being just one of many political concerns to becoming a mass social movement. The existential question is, which tipping point will we hit first?

Eric Beinhocker, I Am a Carbon Abolitionist

[bits-and-pieces-am]

Those who fought against slavery did not agonise over the costs and benefits. Their goal was morally righteous and powerfully clear: abolish slavery, make it illegal. It is time to do this for climate change: to make human carbon pollution illegal in every country in the world. It is time for a “carbon abolition” movement, to put an end to emissions. [...] History tells us that mass social movements such as women’s suffrage, civil rights and gay rights have always used moral arguments to change politics. I can think of no mass movement that was sparked by a cost-benefit analysis.

“Climate change is morally wrong. It is time for a carbon abolition movement“, Eric Beinhocker (The Guardian)

[strike-debt-bay-area]

Next Book Group: Saturday, 10/30, 4:30 pm

Join us! Email strike.debt.bay.area@gmail.com for the Zoom link. We’re staying virtual for now We’ll read Parts III and IV (Chapters 10-18) of The Origin of Wealth: Evolution, Complexity, and the Radical Remaking of Economics by Eric D. Beinhocker.

“Intuitively, many people imagine that humankind's upward climb in economic sophistication was a slow, steady journey, a linear progression from stone tools to DVD players. The actual story, pieced together by archaeologists, anthropologists, historians, and economists, is not at all like that. It is far more dramatic.”

[nextwavefutures]

Sixes and sevens 014

This week’s Sixes and sevens. Climate change is a moral issue. Why growth needs to end. How crisis creates a radically open future. WeWork is a marker for the end of the long technology wave. And the Greta Thunberg helpline.

My weekly collection of the provocative, intriguing, or curious. Mostly links on climate change this week. Obviously. 

Image credit: via The Patterns of Meaning blog.

It looks like a crisis, and it is a crisis. But it is also a moment when future possibilities are wide open. Jeremy Lent applies a “a general theory of change” in a fascinating but slightly technical post. (Thanks to Ian Christie…

[underpaidgenius]

Think ecologically, not economically:

So how can economic policymakers be more like gardeners in their approach? They should think of policy as an adapting portfolio of experiments, says Eric Beinhocker, a leading thinker in the field of evolutionary economics. We should mimic nature’s process of natural selection, which can be summed up as diversify-select-amplify: set up small-scale policy experiments to test out a variety of interventions, put a stop to the ones that don’t work and scale-up those that do. Nobel-prize-winning political scientist Elinor Ostrom agreed. “We have never had to deal with problems of the scale facing today’s globally interconnected society,” she wrote. “No one knows for sure what will work, so it is important to build a system that can evolve and adapt rapidly.”

Realising that the economy is ever-evolving is an empowering insight. If complex systems evolve through their innovations and deviations, then this gives added importance to novel initiatives – from complementary currencies to open-source design – that are at the leading edge of new economic design.

[thoughtportal]

What is “Econ 101,” and why do economists always get things wrong? In this episode we dismantle orthodox economics, exploring where it comes from, why it’s wrong, and how “It’s Econ 101!” became a cynical rallying cry in defense of the status quo. Guests Eric Beinhocker (The Origin of Wealth) and James Kwak (Economism) explain that, far from a science, Econ 101 is really just a story we tell ourselves to justify who gets what and why. And it’s time to tell a different story.

Eric Beinhocker: Professor of Public Policy at the Blavatnik School of Government, University of Oxford. Executive Director of the Institute for New Economic Thinking at the Oxford Martin School. Author of The Origin of Wealth.

Twitter: @ericbeinhocker

James Kwak: Professor of Law at the Connecticut School of Law. Co-founder of the economics blog “The Baseline Scenario”, a commentary on developments in the global economy, law, and public policy. Author of Economism: Bad Economics and the Rise of Inequality. Columnist for The Atlantic.

Twitter: @jamesykwak

Further reading: https://www.theatlantic.com/business/archive/2017/01/economism-and-the-minimum-wage/513155/

[bsahely]

Capitalism Redefined BY NICK HANAUER & ERIC BEINHOCKER

Capitalism Redefined BY NICK HANAUER & ERIC BEINHOCKER

Inclusive Capitalism vs Parasitic Capitalism

Evonomics: The Next Evolution of Economics

Reproduced from: https://www.facebook.com/watch/?v=2394951064109002

Venture capitalist Nick Hanauer: “We must have the courage to enact policies that are good for capitalism broadly, not policies that benefit a few capitalists narrowly. There can be an immense difference. We must recognize that a thriving…

[borismann]

Economic thinking is changing. If that thesis is correct – and there are many reasons to believe it is – then historical experience suggests policy and politics will change as well. How significant that change will be remains to be seen. It is still early days and the impact thus far has been limited. Few politicians or policymakers are even dimly aware of the changes underway in economics; but these changes are deep and profound, and the implications for policy and politics are potentially transformative.

Eric Beinhocker, How the Profound Changes in Economics Make Left Versus Right Debates Irrelevant

[plumsworld]

More questions than answers. #Sunday-#read

"To anticipate where policies lead us and how to mobilise action to take us where we need to go, we need to understand the interaction between technology, economics, institutions, politics, psychology and sociology. This requires breaking down disciplinary silos, and the siloed world of academia is not rising to the challenge to give us the guidance we need. (...)

Liberal democracy evolved in the pre-Information Age. Until recently, it seemed on track to become the dominant mode of governance, but it is now being challenged. New hybrid forms of democracy and authoritarianism are emerging, with varying degrees of monitoring and control of individual behaviour. This raises the key question: can democracy adapt to function better in the new environment of the hyperconnected Information Age or will it be replaced in the evolutionary competition of social technologies?"

[ncfcatalyst]

Professor Mark Paul speaks on the future of economics and the Green New Deal

Professor Mark Paul speaks on the future of economics and the Green New Deal

Photo courtesy of Blavatnik School of Government Professor Mark Paul on the panel with Maeve Cohen, Enrique Zapatas and moderator Eric Beinhocker.

On Oct. 31, the Blavatnik School of Government at Oxford University hosted a panel of economists to discuss contemporary government challenges, focusing on climate and economic inequality, and Professor of Economics and Environmental Studies Mark…

[alvaromatias1000]

Pensando em Equilíbrio

Foi publicado, em 9 de agosto de 2019, um artigo reproduzindo uma versão editada de uma entrevista conduzida pelo Professor Eric Beinhocker, diretor executivo do INET (Institut New Economic Thinking) da Oxford University, com o professor Sanjit Dhami da Universidade de Leicester, autor de Análise dos Fundamentos da Economia Comportamental. Este livro foi lançado em 9 de maio de 2019 na Universidade de Oxford.

A análise de equilíbrio é muito útil para ilustrar alguns dos principais princípios econômicos por trás das curvas de demanda e oferta. Em dadas condições, geralmente fazem previsões sensatas.

Por exemplo, um aprimoramento do gosto em relação a um bem aumenta seu preço no curto prazo, por exemplo, um aumento do preço dos abacates após sua identificação como super alimento sanitário. Ou um aumento de impostos aumenta os custos marginais dos produtores e aumenta o preço de um bem.

No entanto, em longo prazo, a oferta poderá recuperar o atraso e os preços poderão realmente cair. Tudo isso também pode ser acomodado na análise de equilíbrio. No entanto, e este é um ponto que é muitas vezes esquecido, o mesmo também pode ser previsto por modelos de não equilíbrio.

Também muitas vezes não se percebe a noção de equilíbrio ser adaptada à dinâmica de sistemas em constante estado de fluxo, o que também é uma característica de sistemas complexos. Isso, por exemplo, pode ser encontrado no trabalho de Peyton Young e colegas que pesquiso em Dhami (2016, capítulo 16, intitulado “Dinâmica social estocástica”). Dá origem a equilíbrios pontuados e outras noções de equilíbrios temporais, tais como estados estocásticos estáveis. Foram úteis no estudo de normas sociais.

Acontece existir uma conexão estreita entre os equilíbrios de Nash na teoria neoclássica dos jogos e as normas sociais previstas por esses modelos sob o pressuposto de os indivíduos se envolverem em uma racionalidade de baixo nível, ou seja, usando simples regras práticas e simples regras adaptativas de aprendizado. Para vários exemplos ver Dhami (2016, capítulo 16). Infelizmente, este trabalho quase não teve impacto em Economia Convencional.

Desvantagens da Abordagem da Complexidade em Economia

Na sua pergunta, você salienta uma compreensão realista de o comportamento humano ser fundamental para a agenda de abordagens baseadas na complexidade. Acho isso parcialmente verdadeiro, no melhor caso.

Você está certo no sentido de o comportamento humano nas ABMs ser simples, adaptável e heurístico. No entanto, os insights da Economia Comportamental, amplamente replicados nas últimas quatro décadas, pelo menos, tiveram muito pouco impacto e presença nesta literatura. Pra mim, essa literatura modela os seres humanos como tendo racionalidade de baixo nível, como no trabalho de Peyton Young, mas os seres humanos certamente não são comportamentais o suficiente nesses modelos. Vou ter mais a dizer sobre isso abaixo.

Minha avaliação crítica dos ABMs abaixo deve ser feita com espírito construtivo. Nada beneficia um campo emergente mais do que um exame sincero de alguém de fora do campo. Eu estou confiante de as críticas levantadas por mim serão tratadas oportunamente analisadas e só farão o campo mais forte.

Acho os canais de aprendizagem nos ABMs não parecem reconhecer adequadamente os comportamentos de atritos para a aprendizagem. Em Dhami (2016, Parte 5; Dhami, 2019, Vol. 6), dou exemplos:

os indivíduos podem sofrer de viés do excesso de otimismo e confiar demais em suas próprias habilidades na tomada de decisões econômicas, reduzindo assim as possibilidades de aprendizado;

podem sofrer de viés de atribuição (culpar as circunstâncias alheias a si, não suas regras de decisão);

podem sofrer de viés de confirmação (interpretar a evidência existente muito favorável para apoiar suas crenças / modelos iniciais); e

podem sofrer de viés da retrospectiva, subestimando a variação em suas próprias estimativas de volatilidade e não aprendendo suficientemente.

Uma interface mais próxima entre Economia Comportamental e Economia da Complexidade tem o potencial para enriquecer ambos.

Uma desvantagem dos ABMs é eles terem muitos graus de liberdade na escolha de parâmetros e condições iniciais para ajustar os dados. As relações comportamentais postuladas às vezes não são melhores em lugar de suposições. Dada a complexidade dos modelos, as relações causais entre variáveis ​​podem ser difíceis de estabelecer, embora efeitos estáticos comparativos possam ser facilmente simulados por longos períodos de tempo.

O problema de graus extras de liberdade, claro, não é exclusivo dos ABMs. Também surge na Teoria Econômica convencional quando pressupostos ad-hoc são usados ​​para explicar um fenômeno e testes menos rigorosos são usados ​​para avaliar a teoria relevante. Também surge em muitas outras áreas da Ciência Social, por exemplo, modelos de mudança de clima mudança. É preciso estar atento à aplicação dos testes estatísticos apropriados para se proteger contra o problema.

Os erros na especificação dos parâmetros / condições iniciais podem se propagar exponencialmente através de um modelo ABM. Existem dois canais para isso.

Primeiro, há um grande número de equações e parâmetros nos ABMs, originando a propagação de erros em complexos caminhos, como os macroeconomistas conhecem bem a partir dos modelos macroeconômicos de década de 1970 – década de 80. Isto, a incapacidade de explicar a evidência empírica (estagflação), bem como por estarem sujeitos à crítica de Lucas, acabaram levando à sua morte em relação a muito mais modelos parcimoniosos.

Segundo, devido à dinâmica não linear caótica, até mudanças mínimas nos valores dos parâmetros utilizados para a simulação pode levar a mudanças muito grandes nos caminhos dinâmicos. Pense, por exemplo, no mapa logístico. No entanto, dados os graus de liberdade ao ajustar os valores dos parâmetros e as condições iniciais nos ABMs, essa propagação de erro pode passar despercebida.

Suponha as estimativas empíricas de aversão ao risco usadas em um ABM provêm de um estudo empírico existente. As estimativas empíricas da aversão ao risco são baseadas em uma expectativa na análise da Teoria da Utilidade. Agora sabemos grande parte do observado como aversão ao risco é possivelmente aversão à perda (Novemsky e Kahneman, 2005).

No entanto, isso seria difícil descobrir a partir de um modelo ABM. Ele carece de testes de validade desses indivíduos componentes. Dado o número muito grande de variáveis ​​e canais de transmissão no trabalho, é difícil estabelecer causa e efeito em ABMs. Como tal, os resultados dos ABMs podem ser colocados em uma base mais forte, incorporando ideias da Economia Comportamental. Ela teria recomendado o uso de aversão à perda em primeiro lugar.

É problemático, no entanto, usando estimativas baseadas em modelos neoclássicos empiricamente refutados (utilidade esperada no caso de estimativas de aversão ao risco) os ABMs ainda afirmam corresponder bem aos dados do mundo real. Isso apenas levantará as suspeitas daqueles críticos dos ABMs terem muitos graus de liberdade para fazer escolhas.

Quais valores de calibração usar quando não há consenso sobre os valores subjacentes?

Suponha ser necessário usar as elasticidades da oferta de mão de obra para fins de calibração nos ABMs.

James Heckman, um dos líderes neste campo, disse uma vez: várias décadas de pesquisas mostraram ras elasticidades da oferta de mão-de-obra situarem-se entre -1 e +1. Isso diz sobre o grande número de estimativas disponíveis para um pesquisador da ABM usar? Além disso, um ótimo conjunto de dados sobre elasticidades da oferta de trabalho provêm de situações onde o indivíduo realmente não tem opção de variar as horas trabalhadas (consulte Dhami, 2019, Seção 3.8), enquanto essa escolha pode ter sido explicitamente modelada em um ABM.

Um pesquisador da ABM estaria ciente de todas as nuances sobre o grande número de valores calibrados em seu modelo, quando apenas especialistas da área podem conhecer? Isso sugere a utilidade de equipes de pesquisadores com diferentes conhecimentos trabalhando em qualquer projeto ABM.

Os valores calibrados para ABMs, como parâmetros comportamentais (aversão ao risco, margem de propensão a consumir e investir, as elasticidades da oferta de trabalho) são frequentemente retiradas de dados mundiais. No entanto, à medida que se muda as condições e políticas iniciais, esses comportamentos dos próprios parâmetros mudarão.

Por isso, a bem conhecida crítica de Lucas (mudanças inesperadas nas políticas alteram as respostas comportamentais dos agentes) atormenta muitos modelos econômicos e também se aplica aos ABMs. Logo, ABMs precisam desenvolver métodos satisfatórios de abordar esse problema.

Um fator atenuante a favor dos ABMs é existir um conjunto relativamente pequeno de pessoas trabalhando nesta área – e é relativamente jovem como campo de interesse. É bem provável, se as críticas forem levadas em consideração, oportunamente, esse campo continuará ganhando aceitação e crescer dentro da Economia Convencional. E deve.

Pensando em Equilíbrio publicado primeiro em https://fernandonogueiracosta.wordpress.com

[stoweboyd]

Progressives have been so focused on Washington, they’ve missed the fact that most of the progress on the issues they care about — environment, education, economic opportunity and work-force skills — has happened at the local level. Because that is where trust lives.

Eric Beinhocker, promoting ‘new progressive localism’, cited in Smart Approaches, Not Strong-Arm Tactics, to Jobs

[minhaversaodosfatos]

Desafios para Desenvolvimento da Economia Comportamental Foi publicado, em 9 de agosto de 2019, um artigo reproduzindo uma versão editada de uma entrevista conduzida pelo Professor Eric Beinhocker, diretor executivo do INET (Institut New Economic Thinking) da Oxford University, com o professor Sanjit Dhami da Universidade de Leicester, autor de Análise dos Fundamentos da Economia Comportamental. Este livro foi lançado em […] via Desafios para Desenvolvimento da Economia Comportamental — Blog Cidadania & Cultura

[strike-debt-bay-area]

Next Book Group: Saturday, 9/25, 4:30 pm

Join us! Email strike.debt.bay.area@gmail.com for the Zoom link. We're staying virtual for now We'll read the first two parts (Chapters 1-9) of The Origin of Wealth: Evolution, Complexity, and the Radical Remaking of Economics by Eric D. Beinhocker.

"Beinhocker is a zealous and able guide to the emerging economic paradigm shift he calls the 'Complexity Economics revolution.'" -- Publishers Weekly

[tahneereads]

The Origin of Wealth: The Radical Remaking of Economics and What it Means for Business and Society

Eric D. Beinhocker

Over 6.4 billion people participate in a $36.5 trillion global economy, designed and overseen by no one. How did this marvel of self-organized complexity evolve? How is wealth created within this system? And how can wealth be increased for the benefit of individuals, businesses, and society? In The Origin of Wealth, Eric D. Beinhocker argues that modern science provides a radical perspective on these age-old questions, with far-reaching implications. According to Beinhocker, wealth creation is the product of a simple but profoundly powerful evolutionary formula: differentiate, select, and amplify. In this view, the economy is a "complex adaptive system" in which physical technologies, social technologies, and business designs continuously interact to create novel products, new ideas, and increasing wealth. Taking readers on an entertaining journey through economic history, from the Stone Age to modern economy, Beinhocker explores how "complexity economics" provides provocative insights on issues ranging from creating adaptive organizations to the evolutionary workings of stock markets to new perspectives on government policies. A landmark book that shatters conventional economic theory, The Origin of Wealth will rewire our thinking about how we came to be here--and where we are going.

[releasesoon]

10 predictions for data science and AI in 2020

10 predictions for data science and AI in 2020

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As we come to the end of 2019, we reflect on a year whose start already saw 100 machine learning papers published a day and its end looks to see a record-breaking funding year for AI.

But the path getting real value from data science and AI can be a long and difficult journey.

To paraphrase Eric Beinhocker from the Institute for New Economic Thinking, there are physical technologies that…