Экономист на диване. Экономическая наука и повседневная жизнь: читать книгу онлайн полностью и бесплатно

Рассмотрим конкретный пример. Предположим, что ученые, успешно делающие новые предсказания, обычно зарабатывают 100,000 долларов в год, те, кто делает неудачные предсказания, зарабатывают 20,000 долларов, а те, кто никогда не пытался делать новые предсказания, получают 50,000 долларов. Тот, кто делает новые предсказания, рискует своим доходом. Поскольку он готов сделать ставку на свои таланты, то вполне вероятно, что остальные поступили бы разумно, также сделав ставку на его талант, т.е. поверив в его теорию. По той же схеме действует и ученый, предпочитающий получать свои 50,000 долларов, что заставляет нас задуматься над вопросом, стоит ли доверять ему больше, чем он сам себе доверяет.

Какие именно выводы мы можем сделать из этого, зависит от конкретных стимулов, на которые реагируют Джонс и Смит. Теперь мы оказались в вотчине экономистов. Нам нужна теория, предсказывающая схему вознаграждения различных типов ученых, реакции отдельных ученых на эту схему вознаграждения, и выводы, которые наблюдатель может сделать, исходя из этих реакций. Полностью удовлетворительная теория стимулов должна учитывать конкуренцию между учеными, исследовательскими институтами, а также между покровителями науки и теми, кто извлекает выгоду из ее открытий. Такое столкновение интересов ведет к появлению такой структуры заработной платы, которая предлагает различные вознаграждения для разных исследовательских стратегий и различных уровней успеха. К сожалению, понимание последствий такой теории кажется труднопреодолимой задачей.

Поэтому мы обратимся к более легкой проблеме. Представим себе чиновника, главной задачей которого является разработка системы, стимулирующей ученых к эффективному поведению. Можно надеяться, что система, которую он подготовит, будет не так уж сильно отличаться от той, что действительно складывается в условиях конкуренции. В конце концов, нам знакомо множество других примеров в экономике, когда конкурентные силы приводят к эффективным результатам. Поэтому подумаем о том, что должен предпринять этот организатор науки в надежде, что наше исследование несколько приблизит нас к тому, что мы действительно наблюдаем в мире. Даже если эти надежды не оправдаются, наши усилия не пропадут даром; мы всегда сможем получить себе работу, давая советы будущим организаторам науки. Этот чиновник может приказать ученым, чтобы они «сначала провели исследование», изучив все имеющиеся данные перед тем, как создавать теорию, или чтобы они «сначала выдвинули теории», пытаясь сделать новые предсказания, а затем отбрасывая свои теории, если их предсказания оказались неверными.

Попытка сначала выдвигать теории будет расточительным делом, потому что ученые направляют ресурсы на создание теорий, которые — по крайней мере, через какое-то время — опровергаются фактами. Собирая факты заранее, ученые могут избежать таких ошибок и получить больше времени для создания правильных теорий. Поэтому, вероятно, от экономного чиновника можно ожидать распоряжения, чтобы каждый ученый «сначала провел исследование». Но и здесь есть своя обратная сторона: в случае создания большого количества теорий (возможно, конфликтующих друг с другом) не будет никакой возможности выделить среди них самую перспективную. Если чиновник хочет построить мост, он сталкивается с целым потоком противоречащих друг другу теорий строительства моста и понятия не имеет, которой из них последовать.

Когда ученые сначала выдвигают теории, многие теории в конечном счете опровергаются очевидными фактами, а оставшиеся проходят испытание, свидетельствующее о том, что сторонники этой теории, возможно, умнее многих. Чиновник вполне обоснованно может больше доверять таким теориям, и, когда он строит мост, он может чувствовать себя более уверенным, что мост не разрушится.

Компромисс в этом случае таков: если ученые сначала выдвигают теории, их работа обходится дорого, сохраняется слишком мало теорий, а хороших мостов строится недостаточно. Если же ученые сначала проводят исследование, то невозможно отличить хорошую теорию от плохой и строится слишком много плохих мостов, которые затем разрушаются.

Просвещенный организатор науки, вероятно, найдет нечто среднее между расточительностью подхода, предлагающего ученым «сначала выдвинуть теорию», и не меньшей расточительностью подхода, предлагающего «сначала провести исследование». Возможно, было бы лучше, если бы одни ученые занимались теорией, а другие — исследованиями. Но как решить, кто к какой группе относится?

Ответ может появиться, если допустить, что ученые обладают частной информацией о своих собственных способностях, уровне подготовленности и мотивации для осуществления проекта. Одни ученые больше уверены в том, что они способны выдвигать хорошие теории, чем другие, и их уверенность основывается, по крайней мере, в течение какого-то времени, на трезвом расчете.

Для простоты предположим, что все ученые делятся на хороших и плохих, где «хороший» означает просто «тот, кто с большей вероятностью, чем средний ученый, создает истинную теорию», а «плохой» — прямо противоположное. Допустим также (опять-таки исключительно для упрощения), что все ученые знают свои собственные типы. (Это первое приближение к более реалистическому предположению, что некоторые ученые обладают некоторой информацией о своих собственных типах).

В этих обстоятельствах одна из главных целей организатора науки заключается в том, чтобы отличить хороших ученых от плохих. Эта информация ценна для него по двум совершенно разным причинам. Во-первых, если он сможет распознать хороших ученых, он будет знать, чьими теориями пользоваться, когда придет время строить мост.

Во-вторых, если он может идентифицировать хороших ученых, то может платить им в среднем больше, чем плохим ученым; это стимулирует более талантливых людей становиться учеными и лишает стимулов тех, кто имеет таланты в других областях.

Как он может определить, какой из ученых хороший, а какой же плохой? Самый простой метод — спросить их. К сожалению, поскольку он собирается повысить заработные платы хорошим ученым, невозможно быть уверенным, что он получит честный ответ на такой прямой вопрос. Вместо этого ему придется найти способы вознаграждения людей за их правдивые ответы.

Вот решение, на которое я уже намекал. Он учреждает два отдельных исследовательских института: Институт исследований и Институт теорий. В Институте исследований все ученые всегда сначала проводят исследования и получают зарплату 50,000 долларов в год. В Институте теорий все ученые всегда сначала выдвигают теории. Те из них, чьи теории впоследствии подтверждаются, получают зарплату 100,000 долларов в год; те, чьи теории впоследствии опровергаются фактами, получают 20,000 долларов. Если эти заработные платы выбраны правильно, то хорошие ученые — те, кто уверен в своих способностях делать успешные предсказания, — получают работу в Институте теорий, где они рассчитывают получать высокое вознаграждение. Плохие ученые, которые знают, что их предсказания часто оказываются несостоятельными, соглашаются на свои гарантированные 50,000 долларов в Институте исследований. Примечательно, что в этом решении ученые добровольно раскрывают полезную для организатора науки информацию, хотя изначально у них не было для этого никаких оснований. Конечно, некоторые хорошие ученые могут оказаться не слишком удачливыми в этой схеме вознаграждения за труд и смогут заработать всего 20,000 долларов в год. Но в среднем хорошие ученые будут зарабатывать больше плохих, и относительно большее их число прельстится научной карьерой. Кроме того, организатор науки будет знать, к кому обратиться за советом, если ему понадобится построить мост. Ученые из Института исследований будут вносить свои предложения, за которые их будут благодарить, но которые никогда не будут использованы.

Помимо этого данная схема имеет некоторые весьма желательные особенности. Хотя в ней также есть и нечто такое, что приводит в замешательство. Начать с того, что хорошие ученые тратят время и силы, сначала выдвигая теории. Если бы они сначала проводили исследования, то смогли бы избежать некоторых тупиковых ситуаций. К сожалению, если бы они стали сначала проводить исследования, их карьера стала бы менее рискованной и их ряды стали бы пополняться плохими учеными. Одна только вероятность того, что их теория может быть опровергнута, заставляет плохих ученых держаться подальше от Института теорий. Принуждая хороших ученых тратить время и силы, организатор науки тем самым может побудить плохих ученых проявить себя. Эта информация стоит таких затрат времени и сил.

Другая странная особенность заключается в том, что плохим ученым платят 50,000 долларов в год, даже если известно заранее, что их теории не представляют собой никакой социальной ценности. Это также необходимо, чтобы воспрепятствовать проникновению плохих ученых в престижный Институт теорий. Если условия для плохих ученых не будут относительно привлекательными, плохие ученые начнут маскироваться под хороших ученых, чего организатор науки совсем не хочет.

Стоит заметить, что если бы научные исследования были отданы на откуп частному сектору, то никакая фирма не захотела бы нанимать плохих ученых, плодящих бесполезные теории. Тем не менее неплохо было бы иметь такие фирмы, чтобы плохие ученые не выдавали себя за хороших. Итак, теория предполагает, что государство должно играть важную роль в организации научной деятельности; потому что только государство готово вкладывать средства в исследования, не имеющие абсолютно никакой социальной ценности!

Насколько реалистична эта модель? Конечно, ей присущ ряд черт реального мира научного исследования. В реальном мире существуют «высокопроизводительные» исследовательские институты, заработки которых во многом зависят от результатов исследований, и «низкопроизводительные» исследовательские институты, где ко всем относятся примерно одинаково. Ученые действительно часто принимают решения о том, в каком институте работать, исходя из своих представлений о собственных способностях. Теория также предполагает, что многие плохие ученые получают весьма неплохую заработную плату за совершенно бесполезные исследования и что плохих ученых больше, чем хотелось бы разумному организатору науки; для тех, кто знаком со структурой современной науки, такие утверждения звучат вполне убедительно. Модель «хороший ученый/плохой ученый» не является единственно возможным аргументом в пользу новых предсказаний. Подозреваю, однако, что это единственный аргумент, рассмотренный столь обстоятельно. Было бы неплохо, если бы и другие теории были рассмотрены столь же подробно, чтобы мы могли всерьез обсуждать их достоинства. Так или иначе, дебаты о новизне ведутся уже более четырех столетий — и ни один из участников не посчитал нужным прояснить модель своего научного поведения. Остерегайтесь великих мыслителей, которые рекламируют сделанные ими выводы, не раскрывая своих посылок. Мне нравится экономика, потому что она требует соблюдения высоких стандартов.

Глава 23. Новый, более совершенный американский футбол: как экономисты сбились с пути

Был однажды такой экономист, которому захотелось понять американский футбол. Он знал правила, но не испытывал никакого азарта к игре. И вот он решил понаблюдать за великими тренерами, чтобы поучиться у них.

Каждый раз, наблюдая за игрой, этот экономист старательно записывал все игры, а также все сопутствующие обстоятельства, которые могли оказаться релевантными. По вечерам он проводил сложнейшие статистические проверки, чтобы выявить в имеющихся данных скрытые закономерности. В конечном итоге его исследование начало приносить плоды. Он обнаружил, что подающие часто вбрасывают мяч в направлении принимающего игрока, что тот, у кого в данный момент находится мяч, бежит, как правило, к воротам команды противника, и что полевые голы на заключительной минуте игры чаще всего пытаются забить команды, проигрывающие один или два очка. Однажды глава Национальной футбольной лиги (НФЛ) выразил беспокойство участившимися выбиваниями мяча ногой с руки в сторону соперника и тем, что такое поведение вредит игре. (Непонятно, почему он так думал, но он был вполне в этом уверен). Глава НФЛ не на шутку проникся идеей прекратить такую практику и созвал своих помощников, чтобы посоветоваться с ними по поводу этой проблемы. Один из его помощников, только что получивший степень MBA, гордо объявил, что он посещал лекции одного экономиста — большого эксперта во всех аспектах игры, который разработал подробные статистические модели, позволяющие предсказывать, как поведут себя команды. Он предложил нанять этого экономиста, чтобы изучить, что заставляет команды выбивать мяч.

Глава НФЛ пригласил к себе экономиста, который после встречи вернулся домой с чеком на круглую сумму и обязательством раскрыть причины выбивания мяча. Много часов спустя (оплата была почасовой) ответ был готов. Огромные объемы полученных данных не оставляли никаких сомнений: выбивание мяча производится практически всегда во время четвертой попытки пройти 10 ярдов.

Но экономист владел научным методом и знал, что описание событий прошедшего времени не так впечатляет, как предсказание будущего. Поэтому перед тем как общаться с главой НФЛ он подверг свою модель проверке. Он посетил несколько футбольных матчей и заранее предсказал, что выбивание мяча ногой будет происходить после трех попыток, во время четвертой. Когда его предсказания подтвердились, он и сам уверовал в то, что сделал истинное научное открытие.

Однако глава НФЛ платил не за чистую науку. Знание ради знания, вероятно, устроило бы философа, но главе НФЛ надо было решить практическую проблему. Его целью являлось не понять, что такое выбивание мяча, а искоренить его как явление.

Поэтому глава НФЛ отослал экономиста обратно к его компьютерам для формулировки предложения конкретной стратегии. После нескольких фальстартов экономистом была предпринята мозговая атака. А что если позволить командам только три попытки?

Чтобы проверить свою идею, экономист написал компьютерную программу, симулирующую поведение команд в игре с тремя попытками. Программа была написана с целью полностью объединить все, что экономисту было известно о том, когда команда выбивает мяч. Симуляции подтверждали его ожидания: так как выбивание меча происходит только во время четвертой попытки, никто не выбивает мяч без четвертой попытки.

Глава НФЛ был впечатлен весомостью свидетельств и устроил пресс-конференцию, чтобы провозгласить об изменениях в правилах футбола. С настоящего момента будут разрешены лишь три попытки. Председатель заявил, что он уверен в том, что практика выбивания мяча ногой теперь осталась в прошлом. Но реальность оказалась иной. Команды начали выбивать мяч на третьей попытке, а глава НФЛ прекратил прислушиваться к советам экономистов.

Наш герой прекрасно владел стандартными методами анализа. В период после Второй мировой войны экономисты изучали статистику. Новый предмет — эконометрика — сделал возможным обнаружение глубоких закономерностей в экономических данных и установление вероятности повторения этих закономерностей. Экономисты тщательно исследовали потребительское поведение, инвестиционные решения, объем сельскохозяйственного производства, предложение рабочей силы, продажи финансовых активов и вообще все, что только можно себе представить. И успех этого предприятия превзошел все их ожидания. Данные обнаруживали удивительную согласованность, которая использовалась для предсказания будущего с поразительной точностью.

Современному американцу, возможно, трудно представить себе время, когда макроэкономические предсказания часто оказывались верными. Но такой короткий золотой век действительно существовал. Возникает естественный вопрос: что же пошло не так?

Все дело в том, что правительства стали воспринимать экономистов серьезно, и это все испортило. Рассмотрим путь экономиста, бывшего консультанта НФЛ, а теперь работающего на правительство США, помогая ему формулировать экономическую политику.

Перед ним стояла задача: стимулировать сельскохозяйственное производство. Герою нашего рассказа было предписано проанализировать рынок зерна и разработать стратегию, которая бы обеспечивала на завтрак каждой среднестатистической американской семье как можно больше кукурузных хлопьев.