Widzę dwa oddzielne kierunki, aby odpowiedzieć na twoje pytanie. Jednym z nich jest W jaki sposób filozofia informatyki i myślenie obliczeniowe wpłynęły na dziedzinę ekonomii i dlaczego ekonomiści powinni dbać o podejście informatyczne ? To naprawdę fajne, ale naprawdę szerokie pytanie, którego uniknę próbować odpowiedzieć.
Drugi jest bardziej szczegółowy: skoro informatycy wiedzą, że wiele problemów w teorii gier jest trudnych, jak przekonać ekonomistów, że są to ważne problemy lub zastrzeżenia do ich pracy? Być może nie o to ci chodziło, ale wydaje się, że jest to interpretacja tego, co napisałeś, więc chcę się tym zająć, ponieważ uważam, że jest to trochę problematyczne i uważam, że istnieją powody, aby nie pisać eseju na ten temat ( co może tłumaczyć brak odpowiedzi).
Po pierwsze, mikroekonomiści są często teoretykami i mogą być bardziej zainteresowani zrozumieniem problemu w swoim modelu niż w naszym. Nie ma a priori powodu, że jedno podejście jest lepsze od drugiego. Analogicznie wielu teoretycznych informatyków chętnie opracowuje algorytmy działające na liczbach rzeczywistych, nawet jeśli może to wymagać nierozstrzygalnych operacji. Podobnie dla ekonomisty złożoność może być szczegółem, który zaciemnia zrozumienie tego, co jest ważne w ich modelu, a nie kluczową kwestią. Wydaje się, że jest to raczej kwestia preferencji lub filozofii niż dobra lub zła.
Po drugie, nie jest jasne, czy informatyka jest w stanie przekonująco argumentować, że nasze modele pasują do realnego świata lepiej niż ich, dopóki nie uzyskamy danych eksperymentalnych na poparcie tego. (W końcu może się zdarzyć, że rynki często szybko znajdą równowagę w praktyce, więc twardość obliczeń nie ma znaczenia dla rzeczywistych aplikacji). Bez danych spór jest filozoficzny i trudno jest twierdzić, że istnieje dobra lub zła strona . Nie wiem, czy mamy jeszcze wystarczająco dużo danych, aby wysunąć jakieś konkretne roszczenia.
Po trzecie, myślę, że wielu ekonomistów, do których te kwestie są istotne nie zostały zwracając uwagi. Na przykład w takich obszarach jak dopasowanie (temat zeszłorocznego Nobla!) Złożoność obliczeniowa i podejście algorytmiczne są ważne, gdy próbują wdrażać rozwiązania na dużą skalę. Więc jeśli ekonomistka twierdzi, że złożoność nie ma związku z jej interesami, może mieć rację; ale są też inni, którzy to zauważają.
Podsumowując, chociaż wydaje się, że warto pomóc uświadomić ekonomistom wyniki dotyczące złożoności ekonomii (zwłaszcza, że niektórzy się tym interesują), nie jestem pewien, czy możemy argumentować, że powinni zwrócić szczególną uwagę lub zmienić swoje podejście; i uważam, że silny argument naukowy wymagałby więcej danych niż tylko filozofii.