Эпилог

По радио и телевидению, в газетах и журналах невежды рассказывают об экономике полную ерунду. Я бы никогда не стала выдавать себя за эксперта по медицине или по землетрясениям, чтобы поделиться недавно прочитанными интересными фактами, но, по-видимому, подобная неуверенность не останавливает большую часть так называемых «экспертов по экономическим вопросам».

Им всё сходит с рук из-за плохой репутации экономики, ведь считается, что она оторвана от реальности. Экономистов критикуют за то, что они слишком полагаются на абстрактные математические расчёты. Если открыть любой известный экономический журнал, то там действительно можно увидеть устрашающие цифры и символические модели той реальности, которую авторы пытаются анализировать. Однако, будучи одним из тех «отрешённых» экономистов, я знаю, что эта критика несправедлива. Ведь большинство экономистов — очень практичные исследователи, копающиеся в данных и статистике куда больше, чем некоторые эксперты других общественных наук и любой другой дисциплины.

Профессиональная экономика становится всё менее абстрактной и всё более применимой к проблемам реального мира. Парта Дасгупта, профессор экономики Кембриджского университета, подсчитал, сколько теоретических, прикладных и практических статей было напечатано за последние пять лет в журнале American Economic Review. Результаты были таковы: 25 статей чистой теории, 100 статей по прикладной экономике (в которых предприняты попытки найти теоретические объяснения для обследованных явлений) и 156 практических или экспериментальных. Другими словами, оказывается, что более 90 % всех статей посвящено проблемам реального мира. Пол Кругман, профессор Принстонского университета, тоже отметил, что среди десяти последних обладателей медали Джона Бейтса Кларка, чрезвычайно престижной награды Американской экономической ассоциации (American Economic Association), вручаемой молодым экономистам, было лишь два теоретика. Оба они специализировались на проблемах информации и неопределённости. Трое других занимали высокие политические должности (в Совете экономических консультантов, во Всемирном банке и в Казначействе США), а остальные занимались различными исследованиями в сфере прикладной экономики.

Экономика как наука даже не обладает строго определённым набором информации и знаний, которые следует выучить. Их нельзя определить, отталкиваясь от тех вопросов, которыми занимается экономика. Это общественная наука, и встающие перед ней проблемы зависят от того, что происходит в обществе, и как оно изменяется. Таким образом, экономика занимается такими вопросами, как деньги и работа, покупки и торговля, но, как вы уже могли понять из предыдущих глав книги, рассматривает их с несколько другой точки зрения. Знаменитый экономист Лионель Роббинс сказал, что экономика — это изучение того, как люди пытались достичь поставленных целей с помощью скудных ресурсов, которые могли иметь различное применение.

Другими словами, экономика — это наука о том, как и почему люди делают выбор. Когда эти показатели изменяются, то совокупность знаний, которая формируют экономику, меняется тоже. Джон Майнард Кейнс, один из самых известных экономистов-практиков, прекрасно ответил одному критику: «Когда факты изменяются, я меняю своё мнение. А что делаете Вы, сэр?» Выводы неоднозначны. Экономика — это скорее отношение, чем совокупность данных, применение интеллектуального скепсиса практически к любому вопросу. Её основной вопрос — почему?

Это — головоломка. Это дисциплина, которая формируется на основе того, что происходит в мире, и которая старается это понять. Тогда, почему же экономика получила репутацию науки, оторванной от реальности? Полагаю, тому есть три причины. Привожу их в порядке убывания банальности:

Во-первых, большинство тех, кто критикует экономику, недолюбливает математические расчёты (а львиная доля уравнений, содержащихся в статьях, касается статистики и практических исследований, а не теории) и отрицают необходимость использования этих расчётов в общественной науке, по поводу которой они хотели бы высказывать своё мнение.

Во-вторых, выводы, которые делает экономика, зачастую противоречат здравому смыслу и общепринятому мнению, особенно традиционным представлениям других общественных и гуманитарных наук. Учёные этих школ просто не могут себе представить, что научный метод можно применять к власти или культуре. Экономисты нисколько не облегчают своё положение, потому что используют совершенно непонятную терминологию.

В-третьих, макроэкономика, наука об экономике в целом и о том, что большинство людей как раз и считает экономикой, неоднократно терпела неудачу, опираясь в своих политических решениях на элегантные теории, которые не всегда могли адекватно отразить всю сложность происходящего в мире.

Я хочу поподробнее рассмотреть второй и третий пункты. По поводу первого можно только сказать, что слишком многие эксперты и журналисты, в основном гуманитарии, до сих пор думают, что не разбираться в математике — это забавно или даже престижно. Сейчас даже модно говорить о том, что математика стала слишком важной, и в нашем обществе существует излишнее преклонение перед математическими расчётами. Если бы. Скорее, существует излишнее невежество. Подобное отношение портит понимание науки и экономики. Такие люди были бы потрясены, если бы учёные хвастали, что они никогда не читали романов или никогда не слышали Бетховена. Им должно быть стыдно.

Критикующих экономику гораздо больше, чем самих экономистов. Некоторые из них — сами экономисты, и потому их критика довольно разума и логична. Но высказывают они её таким тоном, словно никто до них об этом и не думал, что сильно раздражает.

Другие критики, некоторые из них — весьма влиятельные, публикуют книги и статьи в таких журналах, как New York Review of Books и The New Yorker и зачастую вводят окружающих в заблуждение. Именно этого можно было бы ожидать от критики, написанной сторонним наблюдателем, но, к сожалению, интеллектуальная аудитория, на которую рассчитаны эти журналы, в результате недооценивает значение экономики. Существует глубокая пропасть между экономистами и представителями других общественных наук и интеллигенции. Литературные редакторы, конечно, знакомы с литераторами, а не с экономистами, и недостаток общения между этими двумя группами осложняется ещё и тем, что многие экономисты с трудом пишут книги на простом и понятном языке. В этом они мало отличаются от остальных учёных, которым лучше удаётся писать для профильных журналов на непонятном научном жаргоне, чем для газет и книг, предназначенных для широкой публики (хотя потом они расстраиваются и завидуют своим коллегам, которые завоёвывают популярность благодаря грамотному общению).

Загляните в академические журналы по литературной критике или истории, и вы ничего не поймёте.

Все критики сходятся в одном: профессиональная экономика «слишком математическая», слишком полагается на представление человеческого поведения с помощью алгебры, применяя при этом научный метод к общественной жизни. Однако сложно не предположить, что все эти критики просто считают математику слишком сложной, но не рискуют критиковать такие естественные науки, как биология или физика за чрезмерное использование математики, потому что боятся показаться невежественными. Но в случае с общественными науками они не могут с этим смириться.

Имеют ли эти жалобы основания? Стоит ли пытаться заключить сложное поведение человека в рамки уравнений? На самом деле, не все уравнения — это алгебраическое представление человечества, некоторые из них совершенно необходимы. Пол Кругман, один из лучших и самых понятных на сегодняшний день экономистов, неоднократно говорил о том, что существуют уравнения, которые отражают верную логику: явления, имеющие смысл, должны быть понятными.

Например, некоторые критики процесса глобализации утверждают, что многонациональные компании перемещают рабочие места в развивающиеся страны, производят дешёвую продукцию, которая потом экспортируется обратно в их страны, и при этом платят своим бедным работникам гроши. Случайному читателю подобное утверждение покажется абсолютно верным. Но невозможно, чтобы развивающиеся страны привлекали в страну большие потоки зарубежных инвестиций и при этом получали значительное активное сальдо торгового баланса, благодаря тому, что они экспортируют в богатые страны больше, чем импортируют. Дело в том, что платёжный баланс должен быть сбалансирован. Одна его составляющая представляет собой баланс (счёт) движения капиталов или поток финансовых средств из страны или в страну. Другая — это текущий счёт, или поток товаров и услуг. Страна, которая покупает за границей товаров и услуг больше, чем продаёт их иностранцам (как, например США), должна платить за этот дефицит, заимствуя средства в виде облигаций или акций у иностранцев. Если выразиться более научным языком, то чистый приток на счёте движения капитала должен соответствовать оттоку — это и есть торговый дефицит — на текущем счёте. Обычно в условиях быстро развивающихся стран обе составляющие равны, потому что приток инвестиций создаёт рабочие места, благодаря чему повышаются заработная плата и уровень жизни. Страны ввозят капитальное оборудование (инвесторы строят заводы) и потребительские товары в больших количествах, чем сами экспортируют. Кругман и его коллеги экономисты — не все они настолько же хороши или честны в своих высказываниях, — в этой ситуации проверили бы факты и обнаружили бы, что в реальности заработная плата во многих развивающихся странах значительно выросла с начала современной эры глобализации. А у получателей иностранных инвестиций — среди которых не только развивающиеся страны, но и (в последнее время) США и Великобритания — наблюдается торговый дефицит.

Так получается, что хотя большинство высказываний экономистов действительно основано на идеологии, а не на науке, некоторые абстрактные уравнения, которыми они всех пугают, чрезвычайно важны. И многие критикуют использование в экономике математических моделей именно потому, что им не нравится, когда доказательства и логика стоят у них на пути. Думаю, это приближает к разгадке причин непопулярности экономики. Многие экономические истины просто не совпадают со здравым смыслом или традиционным мнением.

Экономист Дэвид Хендерсон назвал такой «неправильный» здравый смысл «самодельной экономикой». Он собрал все (ошибочные) принципы «самодельной экономики», а также выдающиеся примеры высказываний различных людей — от руководителей бизнеса и старших судей до президента Всемирного банка и архиепископа Кентерберийского. Давайте взглянем на некоторые из них (и поймём, почему они ошибочны).

• «Экспорт полезен для государства, импорт вреден». Дело в том, что основная польза торговли — это дешёвый импорт и широкий выбор для потребителей. Экспорт используется для оплаты импорта.

• «Отрасли можно классифицировать по степени важности для государства, причём приоритетные должны получать государственную поддержку». Конечно, энергетика важна для страны, но должна ли она использовать уголь, который сейчас даёт лишь 6 % от мировых поставок электроэнергии, или нефть? А может быть, — всё чаще используемый газ? Или возобновляемые ресурсы? Точно, — солнечную энергию! А может быть, водородные топливные элементы? Еда, конечно, тоже жизненно важна. Если основываться на том, что еда в ресторанах McDonald's составляет важную часть рациона, то именно им полагается государственная субсидия. А кто-нибудь упомянул телеграф? Дело в том, что никто, даже (и в особенности) правительства, не знают, какая отрасль будет важной в следующем году. Изменения потребностей и технологий перечёркнут любые списки.

• «Короткая рабочая неделя, утверждённая законом, понизит уровень безработицы». На самом деле, это произойдёт, только если одновременно сократится заработная плата. Короткая рабочая неделя увеличит издержки работодателя на получение определённого уровня производительности, а значит, безработица только вырастет. Во Франции введение 35-часовой рабочей недели не привело к такому результату лишь потому, что правительство потратило целое состояние из средств налогоплательщиков на финансирование заработных плат. Но пока что французы счастливы.

• «Больший поток иммиграции отнимет рабочие места у местных жителей». Дело в том, что дополнительное предложение рабочей силы приведёт к снижению заработной платы на некоторых должностях и, таким образом, будет способствовать увеличению рабочих мест. Иммиграция наносит ущерб местным жителям, потому что снижается оплата определённых работ, обычно не требующих высокой квалификации, хотя на самом деле иммигрантов привлекает только процветающая экономика, поэтому подобный ущерб редко наносится. В конкретной местности нет строго определённого количества рабочих мест — всё зависит от стоимости рабочей силы.

• «Технологии, заменяющие ручной труд, лишают людей работы». На самом деле, подобные технологии сокращают издержки, а если они связаны с новыми товарами, то ещё и стимулируют спрос. Таким образом, если экономика в целом продолжает развиваться, то она создаёт новые рабочие места. Это заблуждение похожее на предыдущее, известно как «ошибочная оценка количества рабочих мест». По поводу этой основной ошибки «самодеятельной экономики» написаны целые тома.

То, что во всех этих примерах истина настолько не очевидна, и объясняет, почему экономика может предложить нам столько неожиданных идей.

Одна из самых важных сфер экономики занимается фактическими реалиями — это эконометрика, которая применяя статистическую теорию к необработанным данным, пытается с помощью компьютеров понять функционирование экономики.

Первым человеком, сделавшим программируемый компьютер, был Чарльз Бэббидж, чрезвычайно изобретательный и беспокойный учёный, живший в 1791–1871 гг. К празднованию двухсотой годовщины со дня его рождения Лондонский музей науки собрал первую работающую модель его второй Разностной машины (первая при его жизни так и не была построена), и она всё ещё стоит в музее — прекрасное сочетание медных шестерёнок и многочисленных колёсиков.

Для людей определённого возраста компьютеры, которыми пользовались исследователи до 1980-х годов, покажутся антиквариатом. Лишь к середине 1980-х годов настольные ПК стали встречаться довольно часто, и в течение 5-10 лет они были настолько маломощными, что не могли справиться даже с небольшими объёмами данных. Когда я была студенткой, нам приходилось делать вычисления на больших вычислительных машинах размером с огромный стол, к которым были подсоединены несколько терминалов для ввода/вывода данных, располагавшиеся в университетском научном центре. Дешевле было запускать программу на ночь, поэтому приходилось либо оставаться, либо проверять пакеты программ и оставлять их, но узнать, что результат отрицательный, и ничего не получилось, можно было только утром, а потом нужно было ждать до следующего вечера, чтобы исправить ошибку. Большинство больших баз данных записывалось на кассеты, которые должны были загружать профессиональные операторы, допущенные в святилище — холодную белую комнату, где стоял Компьютер.

Не было и готового программного обеспечения. Для расчётов по эконометрике, позволявшей внедрять экономическую теорию в данные из реальной жизни, использовался только один пакет программ. Он мог выполнять лишь простейшие операции. Более сложные программы приходилось самостоятельно писать на компьютерном языке, таком как Fortran.

Конечно, теперь всё гораздо проще. Существует множество пакетов программ для экономистов, многие профессиональные журналы печатают обзоры программного обеспечения. С появлением новых программ эконометрика упростилась: нужно прочитать данные в электронной таблице, попробовать несколько уравнений. Если они не подходят, попробовать другие. Добавить несколько переменных, найти уравнения, которые дают наилучшие результаты, и всё готово. Эконометрика — одним нажатием клавиши. Просто.

К сожалению, всё слишком просто. Одно исследование, проведённое в 1996 г., показало, что в большинстве статей, опубликованных за последние десять лет в журнале American Economic Review, одном из лучших профессиональных изданий, статистические выводы были использованы неверно. Многие экономисты совершенно правы в своём скептическом отношении к публикуемым практическим исследованиям. Поскольку часто считается, что при наличии компьютера думать — это лишнее, слишком многие эконометрические данные ошибочны. Но это глубочайшее заблуждение: компьютеры и мысль дополняют друг друга, а не заменяют.

Таким образом, прежде чем применять экономическую теорию к реальным данным, надо упорядочить мысли. Данные могут быть представлены в разном виде. Временные ряды для таких обычных макроэкономических переменных, как ВВП или инфляция, представляют показатели за единицу времени — день, месяц или год. Профильное обследование рассматривает сразу несколько переменных одновременно, среди них могут быть, например, доход, рабочий статус, высшее образование и приобретённая квалификация, количество братьев и сестёр, этнические корни и тендерная принадлежность большинства жителей. Панельные исследования объединяют в себе модели временных рядов и профильное обследование. Они представляют все показатели за каждый год на протяжении десяти лет, в частности: ВВП, численность населения трудоспособного возраста, капитал и инвестиции по 50 странам за 25 лет.

Обычно теории предлагают довольно приблизительные выводы относительно жизни, и зачастую, взглянув на приблизительные данные, можно сказать, будет ли теория работать на практике. Как правило, для начала лучше перенести данные на график или просто посмотреть на них в электронной таблице. Во-первых, это позволит вам найти большую часть ошибок вроде лишних нулей или неправильно проставленных десятичных знаков в числах. Во-вторых, такие события, как крупные забастовки или землетрясения, приводят к резким перепадам во временных рядах, возможно, совершенно не связанным с той экономической теорией, которую вы хотели проверить. Их надо нейтрализовать, исключив фиктивную переменную из уравнения.

Жизненно важно просто понять, что такое доказательства. Если вы не представляете себе реальные масштабы экономики (существующий уровень ВВП), то вы не сможете определить, насколько важны происходящие события. Если объёмы продаж на праздниках оказались на 100 млн. долл. ниже прошлогодних, то насколько это серьёзно? Это зависит от общих объёмов расходов на покупку розничных товаров или по экономике в целом. Насколько серьёзен будет ущерб, когда фермеры потребуют дополнительные 50 млрд. долл. субсидий? Для того чтобы понять, приведёт ли сокращение налогов на 100 долл. в год на каждого налогоплательщика к экономическому подъёму, надо знать уровень среднего дохода.

Дело в том, что к изучению данных следует относиться с большим скепсисом. «Правильно ли это? Какие доказательства? Важно ли это? Действительно ли произошёл такой спад?», — такие вопросы должны быть основными.

Большинство «фактов», сообщаемых в прессе и по телевидению, таковыми не являются. Так, например, часто говорили, что неравенство доходов в Великобритании больше, чем в странах континентальной Европы. В реальности, дела обстоят несколько иначе. Неравенство доходов в Великобритании резко увеличивалось, начиная с 1980-х годов, но масштабы неравенства практически равны показателям Франции и Италии. Другой пример фиктивных фактов утверждение, что со времён правления Рейгана приватизация привела к сокращению государственного сектора. На самом деле, это произошло только в бывших коммунистических странах. В большинстве случаев государственная доля расходов в ВВП продолжала расти.

Многие эксперты, журналисты, политики, а иногда и академики, безответственно относятся к фактам, зачастую полностью их игнорируют. Для хорошего экономиста важно всё. Именно поиск доказательств делает экономику наукой. В отличие от естественных наук (хотя и не всех), экономические открытия редко можно опровергнуть. Как правило, возможность опровержения теории лежит в основе научного метода, потому что если другие исследователи не смогли доказать ошибочность (или истинность) утверждения, то оно мало чем отличается от ненаучной веры или интуиции. Однако большинство экономических доказательств слишком приблизительны, чтобы с их помощью различать конкурирующие теории, особенно, макроэкономические. Экономические эксперименты тоже сложно проводить, хотя и возможно.

Тем не менее, в основе этой науки лежит глубокое уважение к открытию истины мира. Конечно, экономисты, как и остальные люди, в том числе и учёные, могут игнорировать доказательства, которые не подтверждают существующие теории и идеи. Однако это, по определению, плохая экономика.

Экономисты часто говорят об «условных фактах», подразумевая под этим приблизительное описание реальности, которому должна соответствовать удачная теория. Например, реальная заработная плата обычно повышается, если экономика находится на подъёме, и сокращается, когда наблюдается экономический спад. Это стало настоящей проблемой для рациональной модели бизнес-цикла (популярной в мои студенческие годы), которая говорила, что экономические подъёмы и спады происходят из-за изменений предложения, а значит, реальная заработная плата должна сокращаться в периоды расцвета, поощряя работодателей нанимать ещё больше служащих. Доказательства того, что в реальности колебания были прямо противоположными, помогли быстро отмести эту теорию.

Однако иногда теория может помочь отмести предполагаемые факты, как мы видели в предыдущем примере компаний, которые якобы экспортировали рабочие места, создавая новые заводы в странах с низкими доходами, и импортировали произведённые там дешёвые товары. Из этого нельзя составить отдельную теорию, но некоторые «факты» действительно ошибочны.

Каждый, кто занимается экономикой, вскоре погружается в подробные теории статистики, которые лежат в основе эконометрики. Они составляют большую часть абстрактных расчётов, за которые неспециалисты и критикуют экономику, хотя задача статистики прямо противоположна: она наращивает плоть реальности на скелет теории. Это и есть основная проблема критиков, которые предпочитают скорее придерживаться своих теорий, чем позволить экономистам опровергнуть их с помощью реальных доказательств.

Большая часть критики экономики относится к макроэкономике, т. е. науке об экономике в целом. Ей противопоставляется микроэкономика — наука об отдельных составляющих экономики. В переводе с греческого эти префиксы означают «большой» и «маленький». Экономика состоит из миллионов людей, сотен или тысяч отдельных отраслей. В принципе, если сложить вместе все частные решения потребителей или руководителей бизнеса, инвесторов, государственных чиновников, то получится обширная картина.

К сожалению, нисходящие и восходящие подходы не встречаются в центре. Между макроэкономикой и микроэкономикой лежит пропасть, и экономистам ещё предстоит найти мост через неё. Они действительно остаются вполне независимыми дисциплинами и в настоящее время находятся на разных стадиях развития. Многие профессиональные экономисты наших дней не любят делать скоропалительных заявлений относительно будущего капитализма или природы классовой борьбы в современных государствах. Они понимают, что нет реальных доказательств, неопровержимых фактов, которые бы поддержали их слова по таким широким вопросам, в отличие от микроэкономики, где они уверенно опираются на большое количество данных, объясняющих поведение людей.

Неуверенность специалистов в макроэкономике обоснованна. Сколько я себя помню, всегда существовало несколько конкурирующих школ, которые изучали функционирование макроэкономики. Это — верный признак того, что никто, по сути, ничего не знает.

Сейчас эти жестокие споры кажутся довольно странными. Некоторые настолько древние, что о них не знают даже профессиональные экономисты. Первое серьёзное столкновение произошло между кейнсианцами и монетаристами. Оно сводилось к расхождению во мнениях относительно того, могут ли законодатели подкорректировать объёмы производства или темпы роста экономики с помощью кредитно-денежных или налогово-бюджетных мер (это отстаивали кейнсианцы) или с помощью кредитно-денежных мер они могут управлять только темпами инфляции (монетаристы). (Каюсь, в молодости я была за кейнсианцев, но в 1970-е годы эту сторону поддерживало всё прогрессивное человечество.)

Потом возникли разногласия между теоретиками реального бизнес-цикла (или новыми классиками, или теоретиками рациональных ожиданий) и посткейнсианцами. Первые утверждали, что человечество рационально, и что колебания спроса в экономике должны отражать такие изменения в предложении, как внезапное улучшение технологий, на которое все бы рационально отреагировали. Если говорить коротко, то посткейнсианцы не верили, что всё так глупо и просто.

Идея рациональных ожиданий была не так уж и безрассудна. Лежавшее в её основе предположение о том, что люди не настолько глупы, чтобы последовательно упускать возможность получить выгоду или увеличить свои доходы, до сих пор оказывает влияние на большинство макроэкономических исследований. В ней что-то было. Например, многие неэкономисты смеялись над предположением, что фондовые рынки рациональны и эффективны: хотя в поведении инвесторов есть доля иррационального, верно и то, что в среднем им удаётся «обогнать» рынок, значит, осталось не так много возможностей получить большую прибыль, которые они ещё не использовали. Благодаря использованию методик и рассуждений теории рациональных ожиданий (с чего бы люди постоянно верили в какую-нибудь ложь?), в изучении несовершенств и проявлений неэффективности рыночного механизма реального мира были проведены плодотворные исследования.

Однако какими бы ни были достоинства каждой из школ, несмотря на возможность существования разных школ, это не точная наука. Скорее, это похоже на рассуждения о том, плоская ли Земля и стоит ли она на слоне и четырёх черепахах или она круглая, а вокруг неё вращается вся остальная Вселенная. Каждая школа, возможно, нашла частицу правды, но ни одна из них не разобралась в вопросе до конца. Анализ экономики в целом навсегда останется сложным и противоречивым занятием. Отчасти потому, что мы не располагаем достаточным объёмом данных для проверки конкурирующих теорий: экономика меняется настолько быстро, что в качестве доказательства того, что произойдёт в 2005 г., нет смысла учитывать данные до 1980 г. Экономисты располагают статистическими данными в лучшем случае за 25-летний период, по финансовым рынкам данные доступны ежемесячно или даже постоянно, а по другим сферам — только ежеквартально или ежегодно. А учитывая то, что уровень цен в одном месяце сильно отличается от показателей следующего месяца, в отдельных данных практически нет полезной информации.

Более того, экономика состоит из миллионов и миллионов людей и компаний. В глобальной экономике, где страны связаны между собой торговлей, инвестициями и миграцией, всё, что происходит в одном месте, обязательно приведёт к тому, что появятся десятки или сотни миллионов решений, принятых в ответ на происходящее в мире.

Подобное открытие привело к возникновению нового направления мысли, которое утверждает, что делать теоретические предположения относительно экономики в целом возможно, но их нельзя с лёгкостью превратить в рабочие принципы или меры. Эта идея появилась после применения теории сложности (разработанной в естественных науках) к экономике.

На первый взгляд, теория сложности кажется довольно понятной. В ней утверждается, что люди (муравьи или молекулы) влияют на выбор, который каждый из них делает. Это противоречит традиционной макроэкономике, предполагавшей, что люди принимают решения относительно того, что тратить, куда инвестировать, как работать, независимо от таких факторов, как уровень процентной ставки или уровень прибыли компании, a также их собственные вкусы и предпочтения. Однако, если предположить наличие естественной для человека склонности зависеть от поступков окружающих, то окажется что большинство принципов традиционной экономики не эффективно.

Сторонники теории сложности преувеличивают крах всей прошлой экономики. На самом деле, экономическое мышление совершенно спокойно может принять во внимание явления, которые так дороги приверженцам теории сложности. Например, возрастающая экономия от масштаба в некоторых отраслях, возникающая как следствие сетевых внешних эффектов (цена, которую я плачу, зависит от того, сколько людей до меня приобрели данный товар), которые я уже описывала в первых главах, конечно, не опровергает существующую экономику. Уважаемые традиционные экономисты-академики проводят большое количество исследований в этом направлении, особенно в сфере финансов, теории торговли, экономической географии и промышленной организации.

Однако теория сложности действительно угрожает традиционной экономике. Она подрывает механизм, лежащий в основе каждодневных прогнозов и комментариев. В тайниках Лондонской школы экономики действительно есть механизм (он назван Машиной Филлипса, по имени своего создателя), представляющий доходов в экономике с помощью цветной воды, которая течёт по трубам и указывает на темпы потребительских расходов; и клапанов, которые имитируют гибкость или строгость кредитно-денежной политики. Но это порождает ошибочное утверждение в том, что экономику можно подправить, закрутив тут и подтянув там. Ошибочно оно потому что между объёмами потребительских расходов и такими «рычагами», как процентная ставка или государственные расходы, нет прямой связи, если при этом учитываются отдельные потребители которые зависят от модных веяний, общего хорошего настроения — или стадная психология фондовых рынков. Экономику невозможно контролировать, по крайней мере простым механическим способом. Возможно, машина была хорошей метафорой в послевоенную эру, когда даже в некоммунистических странах экономика куда больше подвергалась регулированию и контролю. В условиях современной свободной экономики всё изменилось. Политики теперь больше напоминают спортивных тренеров, чем инженеров. Они стараются настроить игроков (т. е. нас) на хорошую игру.

Макроэкономические прогнозы особенно часто бывают обманчивыми, поскольку будущее экономики часто зависит от того, что миллионы людей станут делать на отрезке времени между настоящим и будущим. Обычно при таком отношении к экономике происходит именно то, чего все боялись.

Эта идея для экономистов не нова. В одном известном отрывке из своей книги «Общая теория занятости, процента и денег» (The General Theory of Employment, Interest and Money) Джон Майнард Кейнс, который сам был успешным инвестором, говорил, что инвестирование в акции похоже на определение победителя в конкурсе красоты. Вы стараетесь выбрать конкурсанта, который с большей вероятностью понравится большинству судей.

Профессиональные инвестиции можно сравнить с конкурсами в газетах, когда участники должны выбрать из сотен фотографий шесть самых симпатичных. Приз присуждается тому, чей выбор максимально совпадёт со средними предпочтениями всех участников. Таким образом, каждый должен выбирать не те фотографии, которые нравятся ему, а те, которые, по его мнению, понравятся другим участникам, причём все подходят к решению этой проблемы совершенно одинаково.

Это касается не только мыльных пузырей фондовых рынков, но и всех спадов и подъёмов экономики. Рецессия — это совокупный результат, который может постоянно поддерживать сам себя. Своего рода порочный круг. Если искать аналогию в погоде, то она возникает как шторм. Прогнозирование макроэкономических событий действительно похоже на прогнозы погоды. Можно отследить краткосрочные тенденции и вероятности, иногда даже удаётся с большой вероятностью предсказать дожди, но большая точность прогнозов будет обманчивой.

Многие специалисты по макроэкономике полностью согласны с этим. Им бы хотелось донести до общества, что разумные прогнозы обычно выглядят примерно так: «Существует вероятность 75 %, что к концу следующего года инфляция будет выше 2 %». Но всем нам гораздо больше нравятся однозначные высказывания: «Через 18 месяцев цены на потребительские товары поднимутся на 2,4 %». Единственное, что их раздражает в нападках со стороны приверженцев теории сложности и прочих альтернативных теорий, так это слова о том, что экономика совершенно бесполезна, особенно в условиях кризиса, поскольку экономисты упрямо настаивают на использовании упрощённых формальных моделей. Большинство экономистов-практиков считают модели лишь инструментом и прекрасно осознают их недостатки перед лицом реальной жизни.

Однако всё это ставит макроэкономику в невыгодное положение. Из любого учебника становится понятным, что она до сих пор полагается на формальные модели, состоящие из заданных уравнений, — среди них есть гениальные примеры, но они не формируется эффективный инструмент для анализа или прогнозирования экономических событий в целом. К сожалению, специалисты не могут предложить ничего другого для удовлетворения тех честолюбивых надежд, которые некоторые критики возлагают на макроэкономику, ожидая от неё обобщения поведения миллионов не абсолютно рациональных людей, которые не обладают полной информацией о происходящем, принимают недальновидные решения, совершенно непохожи друг на друга, влияют на поведение друг друга и живут в условиях экономики со множеством преград и с конкурентными рынками.

Со времён столкновений идеологий в 1970-х и 1980-х годах экономисты пришли к пониманию того, что, пожалуй, стоит быть скромнее в своих оценках и прогнозировании событий на макроэкономическом уровне. Теперь всё гораздо лучше представляют себе, что такое плохие макроэкономические меры. Произошло это, в основном, благодаря катастрофическим последствиям воплощения одной из модных экономических теорий на практике.

Экономисты достигли сейчас согласия, которое можно было бы описать так: не совершать глупых ошибок. Сохранять инфляцию на низком уровне, потому что она вредит экономике, а избиратели её ненавидят. Заставить центральные банки, которые тоже ненавидят инфляцию, держать её на низком уровне. Им прекрасно удаётся делать это разными методами вот уже десять лет (слишком хорошо они работают в Японии, где цены продолжают падать).

Высокие темпы экономического роста — это хорошо, но полезны и стабильные темпы роста. Избирателям не нравятся взлёты и падения, во всяком случае, они не любят падений. Значит, надо обеспечить не слишком высокие объёмы государственных займов или не слишком высокое государственное активное сальдо, потому что экономика существует не для государства, а для компаний и потребителей. Конечно, до сих пор идут горячие споры о том, правильные ли установлены уровни процентных ставок, налогов и расходов. Но сейчас споры идут вокруг меньшего количества вариантов.

Новая волна скромности должна улучшить репутацию специалистов по макроэкономике, которых часто называли шарлатанами. Ошибки той чрезмерной уверенности хорошо видны в ужасных макроэкономических прогнозах, из-за которых многие и относятся к экономике с презрением.

Когда в конце 1990-х годов экономика США год за годом быстрыми темпами росла, то МВФ (где работает самая большая команда специалистов по макроэкономике) на протяжении нескольких лет делал неверные прогнозы темпов роста на следующий год. На одной из пресс-конференций в рамках подготовки очередного издания МВФ «Перспективы мирового развития» (World Economic Outlook) журналист спросил Майкла Мусса, занимавшего в то время пост экономического советника МВФ, почему он до сих пор прогнозирует медленный рост американской экономики в будущем году. Ответ г-на Мусса был таков: «Мы будет продолжать предсказывать заме пов роста экономики до тех пор, пока экономика не будет соответствовать прогнозам». Конечно, экономика перестаралась. В октябре 2000 г. МВФ предсказывал рост ВВП США на 3,2 % к 2001 г. К маю 2001 г. он прогнозировал меньший рост, а в апреле 2001 г. частично вернулся к первоначальному прогнозу.

Надеяться, на то, что экономисты смогут предсказать будущее состояние мира с помощью точных количественных оценок, довольно странно. Подобного не требуют ни от одной другой профессии. Кроме того, существуют реальные причины неточности прогнозов. Они составляются на основе набора уравнений, составляющих компьютерную модель экономики. Уравнения, объединяющие различные показатели (потребительские расходы, доход после уплаты налогов, курсы акций), просчитываются с использованием данных за 20 лет. Потом полученные взаимосвязи управляют всей будущей моделью. Но, если специалисты намеренно не изменяют прогнозы, основываясь на собственном опыте, то уравнения неизбежно учитывают средние показатели за 20 лет и, таким образом, неизбежно прогнозируют будущие результаты, похожие на средние показатели прошлых лет. Значит, модели создают смягчённые картины будущего. А они совершенно не подходят для прогнозирования таких крайностей, как рецессии. Не подходят они и для прогнозирования любых изменений экономики, потому что в этих уравнениях новые данные не учитываются. Достаточно просто сравнить экономику США 2000 г. или 1990 г. с экономикой 1980 г.

Таким образом, не удивительно, что ошибки в макроэкономических прогнозах обычно серьёзные. Однако подобные прогнозы необходимы для того, чтобы правительства разрабатывали и реализовывали грамотную политику, а компании могли создать прибыльные стратегии. Для этого всегда приходится заглянуть в будущее: «Что произойдёт, если мы попробуем вот это? А если сделать что-нибудь ещё?» Спрос на экономические прогнозы велик, и большинство специалистов вынуждено предсказывать, что произойдёт в будущем с объёмом производства, ценами, процентными ставками и валютами, безработицей, уровнем бедности и т. д.

Действительно, ожидания, возлагаемые на экономические прогнозы, одновременно и велики, и малы, поскольку экономисты должны предсказывать будущее, обладая знаниями, которых мы бы никогда не потребовали от метеоролога или биолога. При этом, их совершенно не ценят (что закономерно) из-за их постоянных ошибок. Многие прогнозы из рук вон плохи. Возможно, как мы уже видели в последней главе, это неизбежно. Как сказал однажды Дэвид Хендри, знаменитый экономист из Оксфорда: «Когда прогноз погоды оказывается неправильным, метеорологи получают новый суперкомпьютер; когда с прогнозами ошибаются экономисты, сокращаются наши бюджеты».

Дело в том, что получатели экономических прогнозов помешаны на определённости, даже если она будет ложной. Мы хотим знать, что произойдёт! Мы не привыкли, и нам не нравится, когда говорят, что не известно, как экономика будет выглядеть через год или два. Однако прогнозы должны рассеивать неопределённость, определяя доверительный интервал своих предсказаний. Многие официальные прогнозы, например, публикуемые Советом управляющих Федеральной резервной системы США или Банком Англии, именно так и делают. Федеральная резервная система предсказывает, что в следующем году рост составит 2–2,5 %.

Удивительно, что многие специалисты, делающие прогнозы, даже не знают величину доверительного интервала своих обманчиво точных предсказаний. Люди тоже удивительно мало знают о вероятности, и причина этого лежит в области психологии.

Однако основная трудность в предсказании развития экономики в целом состоит в том, что будущее никогда не бывает таким же, как прошлое. Последние лет сорок не похожи ни на один другой период в истории человечества: реальный доход среднестатистического человека с 1950 г. более чем удвоился, не совсем равномерно, но раньше ничего подобного не происходило. Численность современного населения составляет более половины от численности всех людей, когда-либо живших на Земле. За последние два века ВВП на душу населения в крупнейших странах с развитой экономикой вырос примерно на 2 % в год — но стандартная ошибка в прогнозах предсказывает эти темпы роста в размере 2,5 %, другими словами, преувеличивает прогноз. Дело в том, что события — структурные изменения, как говорят экономисты, — постоянно вмешиваются в ход истории. Это такие события, как Промышленная революция, фашизм, феминизм и мировые войны или инновации (например, электричество, двигатель внутреннего сгорания и компьютер).

Невозможно заранее угадать, какие события в настоящем приведут к изменению экономики в будущем, хотя многие эксперты придерживаются строго определённого мнения по этому поводу. Так, например, многие современники считали Промышленную революцию неблагоприятным событием, которое дестабилизирует общество и покрывает деревню «тёмными сатанинскими мельницами», а вовсе не чередой событий, которые через 50 или 70 лет впервые в истории человечества освободят многих людей от бедности и короткой жизни, полной болезней. Экономика постоянно видоизменяется под влиянием технологий, политики и общества. Так разве возможно и разумно делать долгосрочные предсказания о её развитии?

Мы все хотим знать. Как говорилось в «Макбете»:

Если говорить менее поэтичным языком эконометрики, то проблема состоит в том, что макроэкономические данные чрезвычайно неустойчивы. Значение средней величины переменной и колебания вокруг этого значения со временем изменяются. Дэвид Хендри приводит в качестве примера увеличение объёмов промышленного производства в Великобритании с 1715 г. Средние темпы роста варьировали от 0,86 % в год в 1715–1750 гг. до 2,86 % в год в 1801–1850 гг. Стандартное отклонение (мера изменчивости) составляло 3,5 % — в начальный период и 6,3 % — в 1901–1950 гг. (этот временной интервал охватил кризис 1919–1921 гг., период Великой депрессии и две войны). Даже темпы изменения роста производства (ускорение и замедление) менялись во времени.

Частота и серьёзность структурных изменений делают большинство традиционных моделей эконометрики неверными, по непонятным причинам, которые меняются вместе с экономикой. Мы знаем, что мы что-то не знаем, а иногда мы и не знаем, что мы чего-то не знаем. Хуже того, мы знаем, что большинство экономических переменных измерено неточно, а значит, возникает дополнительная неопределённость в данных, которыми мы пользуемся. Однако традиционные прогнозы предполагают, что используемые модели это детальное отражение устойчивой экономики, а не ошибочное отражение неустойчивой.

К счастью, современная эконометрика которые сокращают неизбежный ряд неопределённостей, присущий любым прогнозам. Некоторые из них довольно просты. Во-первых, надо прогнозировать темпы роста, а не уровни (разности данных первого порядка). При этом становится не так важно получить верный абсолютный уровень, поэтому любая допущенная ошибка будет одноразовой ошибкой в прогнозе. Во-вторых, если вы идёте дальше (разность данных второго порядка) и предсказываете темпы ускорения, то вы можете просто нейтрализовать любые линейные тенденции во временных рядах. Таким образом, эти простые шаги позволят вам справиться с основными ошибочными составляющими эконометрического уравнения, отследить неверные пересечения или тенденции.

Другой хороший совет: как можно чаще обновляйте эмпирические уравнения, используя для этого самые свежие данные. Большинство прогнозов делается на основании очень старых компьютерных моделей, а экономисты, работающие на них, имеют дело с прогнозами, которые становятся совершенно бесполезными, потому что их искажают субъективные мнения. В торговле это явление известно как «корректировка остатков или дополнительных факторов». Переменную, относительно которой делают прогноз, можно разделить на две части: то, что получается по результатам уравнения, и остаток. В старых моделях остатки могли зачастую оказаться самой важной составляющей прогноза. Но экономисты, делающие прогнозы, тоже учатся на своих ошибках. Если выясняется, что в прошлом квартале в результатах уравнения была большая погрешность, то её можно учесть, добавив поправочный коэффициент для прогнозирования следующего квартала.

И, наконец, многие прогнозы бывают неточными, потому что они влияют на изменение поведения, а иногда сами провоцируют их. Если авторитетная организация предсказывает рецессию или резкое снижение обменного курса, то люди могут предпринять соответствующие меры: урежут свои инвестиционные планы, отложат покупку машины (на случай потери работы), продадут валюту. С другой стороны, центральный банк может понизить процентную ставку и предотвратить опасность спада, и в этом случае прогноз окажется неверным, даже если вначале он был верным.

Другими словами, специалисты по экономическим прогнозам должны перестать считать (или позволять всему миру считать), что их деятельность представляет собой разработку упрощённой, но совершенно достоверной структуры экономики. На настоящий момент макроэкономические прогнозы гораздо более прагматичны, это своего рода партизанская война против колебаний истории, неоднозначности данных и полной непредсказуемости миллионов людей, чьё поведение специалисты и пытаются предсказать.

Помимо этого, сейчас конкретным деталям из реального мира уделяется гораздо больше внимания, чем абстрактным великим теориям. А это тоже хорошая новость. Интерес к институтам и экономической истории снова возродился, во многом благодаря процессу глобализации.

Например, почему один и тот же человек, переезжая с Гаити в США, гораздо более продуктивно выполняет одну и ту же работу? Это не может быть связано ни с самим человеком (он не изменился), ни с характером работы (она тоже осталась прежней). Значит, дело, видимо, в том, что в Америке есть организации и структуры, которые увеличивают возможности человека. Почему в странах, одинаковых в отношении технологии производства и квалификации рабочих, таких как США и Германия, разные темпы роста производительности труда? Скорее всего, это зависит частично от целого ряда факторов: различных традиций получения капитала, законодательных традиций, законов планирования, открытости для иммиграции и т. д. Что удерживает развивающиеся страны в бедности, несмотря на то, что технологии стали гораздо доступнее, чем сто лет назад?

Подобные вопросы — богатая пища для научных исследований, ведь получив общий ответ, хочется знать, почему конкретно законы о банкротстве помогают или препятствуют работе компаний. Новый интерес к институтам тоже напоминает о том, что успешная экономика, как и неудачная, принимает разные формы. Не существует абстрактной рыночной экономики или капитализма — только конкретные воплощения. Поэтому любые макроэкономические принципы — это тоже обобщения, которые в разных обстоятельствах работают по-разному.

Экономическая история тоже пережила период возрождения — благодаря появлению таких современных технологий, как Интернет, и вопрос состоит в том, станет ли он основой для роста производительности в будущем. Примеры из прошлого технического прогресса предлагают свидетельства лишь одного вида. Один из основных уроков состоит в том, что степень влияния технологий на экономику зависит и от институционального, и от политического контекста. Другой, если перефразировать старую шутку, таков: если вы хотите попасть куда-то, где намного лучше, то начало может оказаться намного хуже. Прошлое формирует возможное будущее экономики.

Размышлениям специалистов по макроэкономике о невозможности объяснить или предсказать экономику в целом не хватает оптимизма. Предмет их исследований более чем актуален в настоящее время — особенно в условиях глобализации, финансовых кризисов и взлётов и падений Новой экономики. Но в макроэкономической теории нет новых направлений, толпы выпускников не стремятся в макроэкономику, в отличие от 1970-х и 1980-х годов.

С другой стороны, микроэкономика (изучение экономического поведения на уровне отдельного человека, семьи, компании или отрасли) уже на протяжении десятилетия или двух находится на необычайном подъёме. Были найдены ответы на многочисленные вопросы. Разработка более совершенных статистических методик и эффективных путей сбора информации, не говоря уже о более широком использовании различных экспериментов, указывает на то, что экономисты теперь лучше понимают поведение людей. Большая часть примеров, приведённых в этой книге, связана с микроэкономическим анализом.

Экономисты знают, что они действительно могут дать ответы на подобные вопросы. Обычно в статьях в крупных профессиональных изданиях освещаются такие проблемы, как: почему компании той, а не иной отрасли заключают привилегированные контракты со свои поставщиками; что лучше, выдавать государственное пособие наличными деньгами или ваучерами; как повлияет увеличение количества проектов муниципального жилья на потенциальные объёмы заработной платы, снижаются ли высокие показатели рождаемости бедных стран при должном обучении матерей, и если да, то насколько, какие черты характера помогают людям получить работу, при каких тарифах на связь в телекоммуникационной отрасли увеличивается объём использования Интернета, и т. д.

Наиболее эффективные политические инструменты государства тоже связаны с микроэкономикой, или приоритетом предложения, как часто говорят, в отличие от приоритета спроса, на который стараются повлиять, используя традиционные макроэкономические меры. Экономика предложения одно время пользовалась плохой репутацией, поскольку её придерживались президент Рейган и миссис Тэтчер, и считалось, что это лишь прикрытие для покровительства больших компаний и богатых людей. Но за двадцать лет политические страсти улеглись, и стало понятно, что показатели предложения действительно важны для здоровья экономики и тесно связаны с действиями правительства и государства. Достаточно ли (но не слишком ли строго) регулируется данная отрасль? Просто ли (но не слишком ли просто) открыть новую компанию? Достаточно ли безопасна и хорошо ли капитализирована банковская система? Можно ли заставить монополии допустить конкуренцию на их рынки? Действительно ли некоторые налоги настолько высоки, что они вредят инвестиционной деятельности?

На многие вопросы уже есть ответы, с довольно большой точностью указывающие на возможные последствия. И, конечно же, остаётся ещё больше вопросов, ответы на которые надо найти, потому что изменение мира бесконечно. Темы исследований многочисленны и увлекательны.

В прошлом внимание учёных к традиционным важным темам макроэкономики почти не приносило результатов в плане понимания экономического поведения человека. С другой стороны, польза для прикладной микроэкономики, в которой методики экономического анализа используются для решения многочисленных вопросов, лежащих за пределами традиционной сферы применения, была огромной. Темы исследований новых звёзд экономики, перечисленных в 1998 г. в журнале The Economist, варьировались от каналов распространения ВИЧ-инфекции до поведения при голосовании или от недостатков существования городских гетто до влияния численности полицейских на уровень преступности. Поскольку экономический анализ всё чаще используется в таких науках, как социология и криминология, он может оказать действительно большое влияние на государственную политику. Использование экономических принципов для получения наилучших результатов иногда называют «политикой, основанной на фактах». Это не добавляет уверенности в прошлых советах социологов, криминологов, политологов и прочих. Чем они занимались раньше? Политикой интуиции? Или политикой ошибочных предположений?

Некоторые наиболее интересные сферы экономики занимаются смежными с другими общественными науками проблемами. Междисциплинарные исследования пролили свет на такие явления, как неравенство, последствия образования, благосостояние и многие другие. По словам Мэтью Рэбина, первого учёного, работающего на стыке экономики и психологии, традиционная экономика действительно основана на психологической посылке о 100-процентной эгоистичной рациональности. Но иногда подходят и другие предположения, и это позволяет использовать экономические методики при решении иных проблем. Например, злоупотребление наркотиками, откладывание дел на завтра или рискованное поведение подростков прежде не учитывались в экономике. Теперь ситуация изменилась. По мнению Рэбина: «В далёком прошлом, когда все общественные науки были одним целым, психология и экономика были более тесно связаны, но со временем произошла специализация. Поэтому, мы не занимаемся тем, чем до нас не занимался ни один учёный. Мы просто снова объединяем науки».

Это стало возможным во многом благодаря успехам в использовании эконометрики в рамках микроэкономических исследований. Лауреаты Нобелевской премии в 2000 г. Дэниэл МакФадден и Джеймс Хекман получили премию за уникальную работу, по использованию статистических методик при изучении поведения людей, решающих, сколько денег тратить или сэкономить, насколько усердно надо работать, что покупать, как добираться до работы, к какой работе готовиться, и множество других повседневных дилемм.

Современная микроэкономика появилась благодаря двум событиям. Во-первых, начиная с 1960-х годов накапливалось всё больше исследований, в результате которых образовался большой объём информации о тысячах и тысячах черт и предпочтениях отдельных людей. Во-вторых, произошло значительное усовершенствование компьютерных технологий и снижение цен на них, что сделало возможным анализ всей этой информации.

Большая часть экономической теории построена вокруг идеи «репрезентативного агента», среднестатистического человека с определёнными предпочтениями, который старается увеличить свои выгоды, делая определённый выбор. В таком случае экономика — это совокупность таких «фотороботов». Тогда получается, что именно первые экономические курсы и породили первую волну деклассированных личностей. Однако в 1960-е годы МакФадден, опираясь на психологические исследования выбора, разработал модель, согласно которой есть определённая вероятность выбора людьми, одного из представленных им вариантов. Это позволяет предположить, как потребительский спрос (например, на определённый вид транспорта) будет зависеть от имеющегося набора вариантов. Сейчас это называют мультиномиальной логистической моделью. Одним из первых примеров её применения стало строительство скоростной железной дороги в прибрежной полосе Сан-Франциско (Bay Area Rapid Transit — BART). Несмотря на то, что модель была разработала в связи с транспортными предпочтениями людей, её можно использовать в огромном количестве случаев, поэтому она стала одной из самых эффективных методик прикладной экономики.

Однако модель основана на предположении о том, что предпочтение выбора между двумя вариантами остаётся неизменным, какими бы ни были другие варианты, так называемая «независимость несвязанных альтернатив». То есть, выбор между двумя альтернативами стабилен и не зависит от того, какие возможны другие пары комбинаций. Это подразумевает, что я, например, с вероятностью в два раза большей предпочту чёрную обувь красной (при условии, что другими альтернативами могут быть цвета розовый и бежевый или синий и бежевый), несмотря на то, что в реальной жизни я вполне могла бы предпочесть тёмно-синие туфли чёрным. Таким образом, модель «рабочей лошади» учитывает это обстоятельство, а также тот факт, что предпочтения со временем могут измениться. Появление параметра времени, кроме того, позволяет принимать во внимание предположения людей относительно их выбора в будущем.

Гораздо важнее оказывается противостояние между основным экономическим предположением, согласно которому у всех людей есть набор предпочтений, сформированных их наследственностью и воспитанием, и мнением психологов о том, что, напротив, мнения людей настолько часто меняются и зависят от обстоятельств, поэтому совершенно бессмысленно предполагать наличие у кого-то неизменных предпочтений. В этом случае представление поведения людей в качестве экономической модели, по которой индивиды делают выбор, который лучше всего отвечает их предпочтениям, в корне неправильно.

Методика Макфаддена основана на аналогии со зрением (видением). По опыту оптических иллюзий мы знаем, что часто неправильно воспринимаем вещи, но именно потому, что мы это знаем, мы может это учесть. Регулярные иллюзии очень редко настолько влияют на поведение, что мы начинаем постоянно действовать в ущерб собственным интересам. По его словам, дальнейшие усовершенствования стандартного экономического подхода приведут в целом к созданию более эффективных средств прогнозирования поведения и оценки альтернативных политических мер. Это заявление подтверждается большим массивом результатов современной прикладной микроэкономики. Кроме того, мы уже достигли современных пределов недорогих и простых компьютерных расчётов.

Однако потрясающие результаты лабораторных экспериментов действительно подтверждают тот факт, что иногда люди принимают решения, которые не расходятся со стандартной экономической моделью. Например, эксперименты, в ходе которых людям задавали вопросы, показали, что на ответы сильно влияют любые подсказки, скрытые в вопросе.

Психологи Амос Тверски и Даниель Канеман провели эксперимент: испытуемых просили назвать количество африканских государств, входящих в ООН, или что-нибудь столь же неочевидное, при этом число в ответе должно было находится в промежутке от 1 до 100. Но прежде чем их спросить, перед ними вращали рулетку, на которой случайно выпадало число от 1 до 100. Ответ всегда зависел от выпавшего числа. Если рулетка останавливалась на 10, то средний ответ был 25, а если на 65, то 45. Это явление, известное как «феномен якорей» (anchoring), наблюдалось, даже несмотря на то, что респонденты знали о случайности выпадения числа, и даже несмотря на то, что вопросы задумывались, как эмоционально нейтральные. Сейчас появилось множество других примеров влияния «феномена якорей» на экономический выбор.

Роберт Шиллер описал «феномен якорей» на финансовых рынках. В своей популярной книге «Irrational Exuberance» он рассказывает о работе этого феномена в случае с курсами акций. Возможные якоря — это прошлые курсы, такие почти психологические вехи, как 10-тысячный показатель индекса Доу-Джонса, недавнее относительное падение во время краха фондового рынка, коэффициент «цена-прибыль» других компаний той же отрасли и т. д. Таким образом, изменения курсов акций компаний одной и той же страны будут более сходными, чем курсов акций компаний одной отрасли, несмотря на то, что основы спроса на товар должны оказывать большее влияние на стоимость компании, чем местоположение их штаб-квартир.

Люди часто уделяют слишком много внимания сиюминутным обстоятельствам. Мы находимся под сильным влиянием недавно заданных нам вопросов или других происшествий недавнего прошлого. Мы придаём слишком много значения простым совпадениям. Именно это и объясняет популярность интернет-сайта Кевина Бэкона, который основан на принципе «мир тесен». Согласно его теории, людей в сети разделяют лишь несколько звеньев, точнее говоря, шесть, хотя в наш век связи шесть звеньев — это слишком мало. Никто не поверит, что количество звеньев так мало и так бессмысленно.

Все мы думаем, что знаем больше, чем есть на самом деле. Слишком большая самоуверенность — это ещё одно психологическое явление, зафиксированное учёными. Были проведены эксперименты, в ходе которых людей спрашивали, насколько они уверены в своих ответах. Результаты показали, что когда люди говорили, что они уверены, на самом деле они были правы лишь на 80 %.

Проведя ряд исследований, Роберт Шиллер обнаружил, что инвесторы удивительно самоуверенны. В ходе опроса, который он провёл сразу после обвала на фондовом рынке 19 октября 1987 г., он задавал следующий вопрос: «Как вы думаете, в тот день, 19 октября, вы знали, что на рынке произойдёт откат?» Почти половина опрошенных биржевиков, проводивших в тот день торги, говорили, что они знали о том, что произойдёт на рынке.

Смежная область психологии и экономики, без сомнения, является чрезвычайно плодотворной и увлекательной сферой исследований; и бесконечной работой. Ещё осталось много явлений, открытых в рамках психологии и не используемых в экономике, но благодаря поведенческой теории и экспериментальной экономике, ситуация начинает изменяться. Поэтому, в некотором смысле, это ознаменует возвращение к старинным традициям экономики, объединению общества и науки.

На практике, как и в теории, смешение методик и идей разных дисциплин восстанавливает экономику и делает её одной из самых интересных тем для изучения.

Следует признать тот факт, что не все атаки на экономику безосновательны. Любая теория — это упрощение, иначе она становится описанием, а не теорией. Если представить эти упрощения в виде ряда уравнений, то можно создать эффективную методику. Но составление уравнений не является конечной целью анализа экономики. Напротив, главное — это понять мир в котором мы живём.

В начале XX века экономист и математик Альфред Маршалл писал в одном из своих писем:

Ведь, несмотря на то, что составление формальной модели является ключевым профессиональным инструментом помогающим соблюсти логическую согласованность, учесть истинные факты и получить уникальные знания, зачастую неочевидные, которые было бы сложно выразить одними словами, — в реальности многие экономисты слишком полагаются на формальности. Чтобы продвинуться по научной лестнице, они должны писать академические работы. Возможно, они и сами не уверены в практической пользе своих исследований.

Как когда-то сказал Пол Кругман: «Зачастую, критика формализма в экономике — это атака на лжесвидетелей: в реальности деятельность хорошего экономиста гораздо менее формальна, чем принято считать. Конечно, плохие экономисты создают плохую экономику; не следует путать недовольство качеством с недовольством методологией».

Кроме того, мы как профессионалы должны как минимум лучше объяснять широкой аудитории, что всё это значит в условиях реального мира. Нельзя обвинять хороших экономистов во всех плохих экономических мерах, которые встречаются во Вселенной. Но, возможно, в мире слишком много плохих экономистов, потому что они нужны машине высшего образования для того, чтобы была возможность не отвечать за псевдоматематические исследования, которые никому особенно и не нужны. Конечно, в обучении широкой публики и бизнес-аудитории занято слишком малое число хороших экономистов, несмотря на большую важность экономики для государственной политики и частной деятельности.

В заключение я могу только посоветовать читателям заниматься хорошей экономикой. И, конечно, получать от этого удовольствие.