تلفیق کلان‌نگری و تفکر سیستمی در اقتصاد: چارچوب 3‌-‌لایه برای تحلیل بحران‌ها، پیش‌بینی و سیاست‌گذاری تاب‌آور

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسنده

استادیار گروه مطالعات فرهنگی و اجتماعی، پژوهشکده مطالعات تمدنی و اجتماعی، قم، ایران.

10.22091/ise.2025.13817.1057

چکیده

مدل­‌های رایج اقتصاد کلان، به­‌ویژه مدل­‌های تعادل عمومی پویای تصادفی (DSGE)، در مواجهه با بحران‌­های غیر­خطی و شبکه­‌ای با محدودیت مواجه­اند. تجربه بحران مالی ۲۰۰۸ و همه‌­گیری کووید-۱۹ نشان داد که اتکای تک­‌لایه، سرایت شوک­‌ها و نقش نهاد­ها و رفتار عاملان را به­‌قدر کافی روشن نمی‌­کند. این مقاله یک چارچوب کمی سه­‌لایه ارائه می­‌کند که در آن خروجی هر لایه به­‌صورت قاعده­‌مند به ورودی لایه دیگر نگاشت می­‌شود و تعامل متقابل آن­‌ها قابل سنجش و باز­تولید است. لایه کلان سیگنال­‌های رشد و تورم را استخراج می‌­کند؛ لایه پویایی ساختاری حلقه­‌های بازخورد و شاخص‌­های سرایت شبکه­‌ای را می‌­سنجد؛ و لایه نهادی–رفتاری با مدل­‌سازی عامل‌­محور (ABM) ، ناهمگنی تصمیم­‌ها را بازتولید می‌­کند. آزمون تجربی بر داده‌­های بحران‌­های ۲۰۰۸ و ۲۰۲۰ و نیز مطالعه موردی اقتصاد ایران (شوک ارزی–بانکی و بازار مسکن) انجام شده و معیار­های مقایسه در قالب «درصد خطا» و «اختلاف درصد» یکدست‌­سازی شده­اند. نتایج نشان می­‌دهد که افزودن لایه سیستمی و نهادی، نسبت به رویکرد کلان پایه، به­‌طور متوسط حدود 30 درصد کاهش خطای پیش­‌بینی ایجاد می­‌کند و حدود ۴۵ درصد انتقال شوک شبکه­‌ای در چند گره کلیدی متمرکز است. همچنین یک داشبورد سیاستی طراحی می­‌شود که خروجی­‌های سه­‌لایه را به قواعد تصمیم و شدت اقدام­‌های قابل‌اجرا تبدیل می‌­کند. در مطالعه ایران نیز تمرکز وثیقه­‌های کم ‌ارزش یا غیر­معتبر با تشدید شکنندگی ترازنامه­‌ای بانک­‌ها هم­‌راستا ارزیابی می­‌شود.بدین ترتیب، چارچوب پیشنهادی امکان پایش زمان‌­مند ریسک و طراحی سیاست‌­های تاب‌­آور را فراهم می­‌سازد.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله [English]

Integrating Macroeconomic and Systemic Thinking: A Three-Layer Framework for Crisis Analysis, Forecasting, and Resilient Policy Design

نویسنده [English]

  • Hosein Parkan
Assistant Professor, Department of Cultural and Social Studies, Institute of Civilization and Social Studies, Qom, Iran.
چکیده [English]

Conventional macroeconomic models—particularly Dynamic Stochastic General Equilibrium (DSGE) models—face significant limitations when dealing with nonlinear and network-based crises. The experiences of the 2008 global financial crisis and the COVID-19 pandemic demonstrate that single-layer approaches fail to adequately capture shock propagation and the roles of institutions and agent behavior. This paper proposes a quantitative three-layer framework in which the output of each layer is systematically mapped into the input of the others, allowing their mutual interactions to be measured and replicated. The macro layer extracts signals of growth and inflation; the structural dynamics layer captures feedback loops and indicators of network contagion; and the institutional–behavioral layer reproduces decision heterogeneity through agent-based modeling (ABM). The framework is empirically tested using data from the 2008 and 2020 crises, as well as a case study of the Iranian economy (currency–banking shocks and the housing market). Comparative metrics are harmonized in terms of “percentage error” and “percentage deviation.” The results show that incorporating systemic and institutional layers reduces forecasting error by approximately 30 percent on average relative to a baseline macroeconomic approach, and that nearly 45 percent of network-based shock transmission is concentrated in a small number of key nodes. In addition, a policy dashboard is developed that translates the three-layer outputs into operational decision rules and policy intensities. In the Iranian case, the concentration of low-quality or non-credible collateral is found to be closely aligned with heightened balance-sheet fragility in the banking sector. Overall, the proposed framework enables time-consistent risk monitoring and the design of resilient policy interventions.

کلیدواژه‌ها [English]

  • System Dynamics
  • Network Contagion
  • Agent-Based Modeling
  • DebtRank
  • Financial Resilience
  • Policy Dashboard
  • Adaptive Behavior