Vejo duas direções separadas para responder à sua pergunta. Uma é: Como a filosofia da ciência da computação e o pensamento computacional impactaram o campo da economia, e por que os economistas deveriam se preocupar com a abordagem da ciência da computação ? Essa é uma pergunta muito legal, mas muito ampla, que evitarei tentar resolver.
A segunda é mais específica: agora que os cientistas da computação sabem que muitos problemas na teoria dos jogos são difíceis, como convencemos os economistas de que essas são questões importantes ou objeções ao seu trabalho? Pode não ser o que você tinha em mente, mas parece ser uma interpretação do que você escreveu, por isso quero abordá-lo porque acho um pouco problemático e acho que há razões para não escrever um ensaio discutindo esse ponto ( o que pode explicar qualquer falta de respostas).
Primeiro, os microeconomistas são frequentemente teóricos e podem estar mais interessados em entender o problema em seu modelo do que no nosso. Não há uma razão a priori de uma abordagem ser melhor que a outra. Como analogia, muitos cientistas da computação teóricos estão felizes em projetar algoritmos que funcionam com números reais, mesmo que isso exija operações indecidíveis. Da mesma forma, para um economista, a complexidade pode ser um detalhe que obscurece a compreensão do que é importante em seu modelo, em vez de uma consideração importante. Isso parece mais uma questão de preferência ou filosofia do que certo ou errado.
Segundo, não está claro que a ciência da computação ainda esteja em posição de argumentar convincentemente que nossos modelos se encaixam no mundo real melhor que o deles, até termos dados experimentais para respaldar isso. (Afinal, pode ser, por exemplo, que os mercados geralmente encontrem equilíbrios rapidamente na prática, de modo que a dureza da computação é irrelevante para aplicativos do mundo real.) Sem dados, o desacordo é filosófico e é difícil afirmar que existe um lado certo ou errado . Não sei se ainda temos dados suficientes para fazer reivindicações específicas.
Terceiro, acho que muitos economistas para quem essas questões são relevantes têm notado. Em áreas como a correspondência, por exemplo (assunto do Nobel do ano passado!), Uma complexidade computacional e uma abordagem algorítmica são importantes, pois eles tentam implementar soluções em larga escala. Portanto, se um economista afirma que a complexidade não é relevante para seus interesses, ela pode estar certa; mas há outros que prestam atenção.
Então, em suma, embora pareça um objetivo que vale a pena ajudar a conscientizar os economistas dos resultados relativos à complexidade da economia (especialmente porque alguns se interessam), não tenho certeza se estamos em posição de argumentar que eles devem prestar muita atenção ou mudar sua abordagem; e acho que um forte argumento científico exigiria mais dados do que apenas filosofia.