Глава 4

ПОЧЕМУ СИСТЕМЫ УДИВЛЯЮТ НАС?

Проблема в том… что мы ужасно мало знаем. Самые образованные из нас невежественны… Обучение всегда включает в себя осознание собственного неведения — практически является его разоблачением. Наши познания о мире прежде всего показывают нам, что мир — это нечто значительно большее, чем наше знание о нем.

Уэнделл Берри, писатель и фермер из Кентукки

Даже самые простые системы в нашем «системном зоопарке», возможно, озадачили бы вас своим поведением. Они продолжают удивлять и меня, хотя я читала лекции о них на протяжении многих лет. Тот факт, что и вы, и я все еще удивляемся, открывает нечто новое и в нас, а не только в динамических системах. Различия между тем, что я считаю своим знанием о динамических системах, и реальным опытом заставляют меня быть скромнее. Они постоянно напоминают мне о трех вещах:

1. Наши знания о мире — не что иное, как модель. Каждое слово и каждый язык — модели. Все карты, статистика, книги и базы данных, уравнения и компьютерные программы — модели. И образы, которые возникают в голове, когда я думаю о мире, — это мои ментальные модели. Ничего из вышеперечисленного не является реальным миром.
2. Наши модели часто согласованы с окружающим миром. Именно поэтому мы так успешно существуем в биосфере. Особенно сложными и изощренными становятся ментальные модели, созданные под влиянием прямого, индивидуального взаимодействия с природой, людьми и организациями, которые окружают нас.
3. Несмотря на это (и, скорее, вопреки этому), наши модели не могут полностью описать и систематизировать мир. Вот почему мы делаем ошибки и регулярно удивляемся чему-либо. Мы способны отслеживать одновременно лишь несколько переменных. Мы часто приходим к нелогичным выводам, исходя из верных допущений, или к логичным выводам на основе ложных посылок. Большинство из нас, например, поражается скорости роста процессов, которые описываются экспоненциальными зависимостями. Но мало кто знает, как погасить колебания в сложных системах.

К описанному в этой книге отношение двойственное. Нам известно, как работает наш мир, но этого недостаточно. Наши знания поразительны, наше невежество ошеломляет. Мы можем понять, что лучше, но не можем приблизиться к идеалу. Я верю, что оба полюса этой двойственности имеют право на существование, так как узнала очень многое, изучая системы.

Наши знания о мире — не что иное, как модель. Наши модели согласованы с окружающим миром. Но они не способны полностью описать реальность

В этой главе приводятся некоторые соображения о том, почему динамические системы так часто нас удивляют. С другой стороны, наши ментальные модели не способны учесть все сложности реального мира, — по крайней мере, те случаи, которые мы не можем заметить с точки зрения самих систем. Это своего рода предупреждения о скрытых препятствиях на нашем пути. Мы не сможем правильно сориентироваться в запутанном мире обратных связей, если не перестанем обращать внимание только на краткосрочные события и не начнем учитывать поведение в долгосрочной перспективе и структуру систем; если не осознаем, где пролегают ложные границы и где наша рациональность ограничена; если не будем учитывать ограничивающие факторы, нелинейные зависимости и запаздывания. Если не учитывать устойчивость, самоорганизацию и иерархию систем, то, скорее всего, нам не удастся понять принцип их работы, и мы не воспроизведем их.

Плохая это новость или хорошая — зависит от вашего желания контролировать мир и удивляться его тайнам. Но заключается она в следующем: даже если вы и поймете некоторые характеристики всех систем, вы не перестанете поражаться их поведению.

Обманчивые явления

Система — это большая черная коробка,

Замки которой мы не можем открыть,

Мы знаем лишь то, что

Что-то входит и что-то выходит из нее.

Наблюдая за входными и выходными данными,

Связанными параметрами,

Мы иногда можем угадать

Входное или выходное значение и состояние системы.

Если эта связь хороша и стабильна,

Тогда мы можем сделать предсказание,

Но если она ложна — упаси Боже!

Нам придется силой открывать крышку!

Кеннет Боулдинг, экономист

Системы вводят нас в заблуждение — или мы сами водим себя за нос, наблюдая за миром, — демонстрируя серии последовательных событий. Ежедневные новости повествуют о выборах, войнах, политических соглашениях, катастрофах, обвалах и подъемах фондового рынка. Мы обсуждаем друг с другом определенные события в определенное время и в определенном месте. Команда выиграла матч. Река затопила город. Индекс Доу — Джонса акций промышленных компаний достиг 10 000. Где-то нашли нефть. Вырубили лес. Все события — это данные, постоянно поступающие из черного ящика системы.

События могут быть впечатляющими: автокатастрофы, убийства, великие победы, ужасающие трагедии. Они вызывают в нас эмоции. Хотя мы видели тысячи подобных происшествий на экранах наших телевизоров и читали о них на первых полосах газет, каждое отличается от предыдущего, чтобы мы не потеряли к ним интерес (как мы не теряем интерес к хаотическим изменениям погоды). Считать, что мир состоит из последовательности событий, невероятно занимательно и удивительно, ведь в этом случае мы не можем предугадать или объяснить, что произойдет в будущем. События будто верхушка айсберга, возвышающаяся над поверхностью воды, — наиболее проявленные аспекты поведения более крупных систем, но зачастую они совсем не важны.

Мы перестанем так часто удивляться, если поймем, как отдельные события накапливаются и проявляются в динамических паттернах поведения. Команда выигрывает игру за игрой. Уровень реки поднимается из-за частых дождей и спадает во время засухи. Индекс Доу — Джонса находится на пике уже два года. Новые нефтяные залежи находят все реже и реже. Скорость вырубки лесов растет.

Поведение системы зависит от ее изменения во времени: ее роста, стагнации, упадка, отклонений, случайных флуктуаций или эволюции. Если бы новости преподносили нам в историческом контексте, мы лучше понимали бы, как развиваются события, а не рассматривали отдельный эпизод. Когда исследователь систем сталкивается с проблемой, он первым делом ищет данные о системе, изучает временные графики и историю системы. И делает он это потому, что именно анализ долгосрочного поведения дает возможность немного разобраться в поведении системных структур. Это — ключ к пониманию не только того, что происходит, но и почему.

Структура системы включает в себя запасы, потоки и циклы обратной связи. Схемы из прямоугольников и стрелок (мои студенты называют их «спагетти с тефтелями») дают представление о структуре системы. Она определяет, какие типы поведения может проявить система. Целенаправленный балансирующий цикл обратной связи служит достижению или поддержанию состояния динамического равновесия. Усиливающий цикл обратной связи приводит к экспонентному росту. Если эти два цикла взаимосвязаны, то процессы в системе могут ускоряться, замедляться и достигать равновесия. Если в системе присутствуют запаздывания, то могут возникнуть колебания. Если циклы работают периодически, быстрыми рывками, то поведение системы становится менее предсказуемым.

Поведение системы определяется ее структурой. Оно проявляется в виде серии событий, происходящих за какой-либо промежуток времени

Специалисты, изучающие системы, пытаются понять то структуру (строя диаграммы запаса, прироста и обратной связи), то поведение систем (анализируя временные графики); связь между рукой, которая запускает пружину (событие), последующими колебаниями (поведение) и механическими характеристиками спиралей пружины (структура).

Такой простой пример, как сжатие или растяжение пружины, делает очевидными различия между событием, поведением и структурой. Более того, зачастую анализ не останавливается на событиях. Прислушайтесь к ежедневным разговорам, почему фондовый рынок повел себя так, а не иначе. Акции пошли вверх (или вниз), потому что доллар США упал (или вырос), или базисная ставка выросла (или упала), или демократы выиграли (или проиграли), или одна страна вторглась в другую (или не стала этого делать). Это анализ событий, приводящих к другим событиям.

Подобные объяснения не позволяют предугадать, что случится завтра. Они не предоставят возможность изменить поведение системы, сделать фондовый рынок менее изменчивым, или выбрать хороший индикатор финансового состояния корпораций, или найти способ поддержать инвестиции, и не только.

Анализ экономических систем зачастую проводят на более глубоком уровне, когда учитывается поведение системы в определенный промежуток времени. При построении эконометрических моделей предпринимаются попытки найти статистические связи между прошлыми трендами дохода, сбережений, инвестиций, расходов государства, процентной ставки, объема производства и тому подобного. Для описания таких связей часто используют сложные уравнения.

Модели, в основе которых заложено поведение систем, более полезны, чем те, что основаны на событиях, но и они не лишены фундаментальных изъянов. Во-первых, они, как правило, уделяют большое внимание потокам в системе и недооценивают роль запасов. Экономисты отслеживают потоки, потому что именно их поведение вызывает наиболее интересные и самые резкие изменения в системе. Новости экономики скорее освещают отечественное производство (потоки) продуктов и услуг, ВНП, а не суммарный физический капитал (запасы) национальных заводов, ферм и предприятий, которые поставляют эти продукты и услуги. Но мы не сможем понять динамику экономических систем или причины их поведения, если не знаем, как запасы влияют на зависящие от них потоки через обратную связь.

Во-вторых, и это более серьезный недостаток, специалисты по эконометрике ищут статистические зависимости между разными потоками — то, чего на самом деле не существует. Нет оснований ожидать, что какой-либо поток будет стабильно связан с любым другим потоком. Потоки постоянно усиливаются и ослабевают, включаются и выключаются, образуют разные сочетания и зависят от изменения запасов, а не от других потоков.

Позвольте привести один простой пример, чтобы объяснить, что я имею в виду. Предположим, вы совсем ничего не знаете о термостатах, но у вас есть достаточно данных о перепадах температуры в предшествующий период внутри и снаружи помещения. Вы можете составить уравнение, которое опишет, как изменялись тепловые потоки относительно друг друга в прошлом, потому что при обычных условиях они определялись одним и тем же запасом (температурой в помещении).

Но уравнение верно до тех пор, пока в структуре системы ничего не изменится: никто не откроет окно, никто не заменит теплоизоляцию, никто не включит обогреватель. Иными словами, с помощью уравнения вы можете рассчитывать температуру, которая будет в помещении завтра, лишь до тех пор, пока в системе не произойдут изменения или ее функционирование не нарушится. Но если вы захотите, чтобы в помещении стало теплее, или если температура на улице внезапно резко понизится и вам придется это учитывать, или если вы захотите сохранить температуру в помещении на прежнем уровне, заплатив меньше за отопление, анализ уравнения изменения температуры не поможет. Придется разбираться со структурой системы.

Вот почему прогнозы на основе эконометрических моделей, учитывающих поведение системы, довольно хорошо описывают ближайшие события в экономике, но не долгосрочные процессы. И такие эконометрические модели совсем не годятся для разработки стратегий улучшения экономики.

И это тоже одна из причин неожиданного поведения систем. Мы удивляемся событиям, которые они демонстрируют, и практически не обращаем внимания на их историю. И нам не хватает знаний и опыта, чтобы найти в их истории подсказки и понять структуру системы, которая и определяет ее поведение и ход событий.

Линейное мышление в нелинейном мире

Линейные соотношения изображаются прямой линией на графике, и они достаточно просты. Линейные уравнения всегда разрешимы, что делает их подходящими для учебников. Линейные системы обладают неоспоримым достоинством: можно рассматривать отдельные уравнения как порознь, так и вместе.

Нелинейные системы в общем виде не могут быть решены… Если пренебречь им [трением], можно получить простую линейную зависимость между ускорением хоккейной шайбы и силой, придающей ей это ускорение. Приняв в расчет трение, мы усложним формулу, поскольку сила будет меняться в зависимости от скорости движения шайбы. Из-за этой сложной изменчивости рассчитать нелинейность весьма непросто. Вместе с тем она порождает многообразные виды поведения объектов, не наблюдаемые в линейных системах.

Джеймс Глик, «Хаос. Создание новой науки»

Часто нам не хватает навыков, чтобы понять характер зависимости. Графическое изображение линейной зависимости между двумя элементами в системе — прямая линия. Это прямо пропорциональная зависимость с постоянным коэффициентом. Если внести 10 кг удобрений, то урожай увеличится на 200 кг. Если внести 20 кг удобрений, то урожай увеличится на 400 кг. Если 30 кг, то на 600 кг.

Для нелинейной зависимости эффект пропорциональности не соблюдается. Графическая зависимость между причиной и следствием может быть отображена лишь кривыми и волнообразными линиями, но только не прямой. Если внести 100 кг удобрений, урожай увеличится на 2000 кг, если внести 200 кг удобрений, это не повлияет на величину урожая, если 300 кг, то урожай станет еще меньше. Почему? Почва станет перенасыщена удобрениями: мы забыли, что «лучшее — враг хорошего».

Мир полон нелинейных зависимостей.

Нам свойственно мыслить линейно. Если нас учили, что небольшое усилие дает небольшой результат, то мы считаем, что удвоенное усилие даст удвоенный результат. Но в нелинейной системе удвоенное усилие приведет к тому, что полученный результат, вместо того чтобы быть в два раза больше, станет в шесть раз меньше, или даст результат в квадрате, или никак не отразится на результате.

Вот некоторые примеры нелинейных зависимостей:

• Если поток машин на шоссе растет, то их скорость увеличивается слегка из-за уплотнения движения. Но в итоге последующие небольшие увеличения плотности потока приводят к стремительному падению скорости. И когда количество машин на шоссе достигает определенного значения, образуется пробка, и скорость движения падает до нуля.
• Эрозия почвы может развиваться долгое время, не влияя на урожай, но это будет происходить до тех пор, пока верхний слой не истощится до уровня корней посевов. И тогда эрозия спровоцирует резкое падение урожая.
• Неброская, но стильная реклама может вызвать интерес к продукту. Назойливая широкая рекламная кампания даст обратный результат.

Теперь вы понимаете, почему нелинейные зависимости преподносят нам сюрпризы. Полученные результаты противоречат ожидаемым, когда мы считаем, что раз небольшое количество лекарства дает хороший результат, то при увеличении дозы результат будет еще лучше. Или наоборот, если небольшие вредные воздействия практически ни на что не повлияли, то и от усиленного воздействия последствия останутся практически незаметными. Подобные разумные ожидания ошибочны в нелинейном мире.

Нелинейные зависимости имеют большое значение не только потому, что они объясняют, почему наши ожидания не оправдываются. Прежде всего они важны потому, что изменяют относительную силу цикла обратной связи. Они могут изменять характер поведения систем­.

Нелинейные зависимости — главная причина изменения доминирующего цикла, который характеризует некоторые системы в нашем «зоопарке». Например, экспоненциальный рост, связанный с доминирующим усиливающим циклом, сменится падением, вызванным внезапным влиянием балансирующего цикла.

Многие зависимости в системах нелинейные. Их относительная мощность изменяется непропорционально изменению величины запасов системы. Нелинейные зависимости в системах с обратной связью приводят к тому, что происходит смена доминирующего цикла, и поведение системы становится сложным

Особенно драматичный пример проявления нелинейности — разрушительные набеги гусениц листоверток-почкоедов в лесах Северной Америки.

ИНТЕРЛЮДИЯ

Еловые листовертки-почкоеды, хвойные леса и пестициды

Кольца деревьев содержат информацию о листовертках, которые периодически уничтожали ели и пихты в Северной Америке на протяжении, по крайней мере, 400 лет. до нынешнего столетия никто не задумывался об этом. Ценным деревом в лесообрабатывающей промышленности считалась только белая сосна, а не все хвойные деревья. Но в итоге белые сосны практически все вырубили, и в лесообрабатывающей промышленности стали использовать ель и пихту. И гусеницы листовертки-почкоеда стали страшным врагом.

Начиная с 1950-х годов над северными лесами начали распылять инсектицид ДДТ, чтобы контролировать популяцию листоверток. Несмотря на это, каждый год леса захлестывали новые волны насекомых. Однако обработки инсектицидом продолжались на протяжении 1950-х, 1960-х и 1970-х годов, пока ДДТ не был запрещен. Его заменили фенитротион, ацефат, севин и метоксихлор.

И хотя стало понятно, что это не решает проблему, инсектициды продолжали использовать. «Инсектициды помогают нам выиграть время, — говорил один лесничий. — А все, что нужно лесоустроителю, — это сохранить деревья для распила».

К 1980 году расходы на инсектициды стали неподъемными: в том году канадская провинция Нью-Бушвик потратила 12,5 млн долларов на контроль численности листоверток. Обеспокоенные местные жители выражали протест против заражения лесов химикатами. К тому же, несмотря на обработку лесов, гусеницы продолжали уничтожать около 20 млн гектаров леса ежегодно.

К. Холлинг из Университета Британской Колумбии и Г. Баскервиль из Университета Нью-Брансуик спроектировали компьютерную модель, чтобы посмотреть, как в целом с точки зрения системного подхода выглядит проблема с насекомыми. Они обнаружили, что до начала обработок почкоеды практически не уничтожали леса. Их численность контролировалась некоторыми видами хищников, включая птиц, пауков, ос-паразитов, а также рядом заболеваний. Но через каждые несколько десятилетий наблюдалось массовое увеличение популяции листоверток, продолжавшееся от шести до десяти лет. Затем численность листоверток падала, чтобы вновь резко возрасти через несколько десятков лет.

В первую очередь листовертки предпочитали бальзамическую пихту, затем ель. Пихта — самое конкурентоспособное дерево северных лесов. Если ее численность не контролировать, она начнет вытеснять ели и березы, и лес станет пихтовой монокультурой. Каждый набег гусениц-почкоедов уменьшал количество пихт, расчищая место для елей и берез. Через некоторое время пихты снова начинали разрастаться.

По мере заселения лесов пихтами увеличивалась и вероятность нового набега насекомых, причем этот процесс был нелинейным. Репродуктивный потенциал листоверток не возрастает пропорционально увеличивающемуся количеству пихт. В конечном счете запускают этот процесс два или три теплых весенних дня, предоставляющих прекрасные условия для развития личинок насекомых. (Если вы проанализируете только наблюдаемые события, то, скорее всего, обвините в нашествии гусениц теплые и сухие дни.)

Популяция гусениц-листоверток растет настолько быстро, что их естественные враги не успевают контролировать этот процесс. И эта зависимость нелинейна. Обычно рост популяции листоверток приводит к увеличению количества хищников, питающихся ими. Но в какой-то момент численность хищников перестает расти с той же скоростью, что и популяция листоверток. Увеличение количества листоверток больше не приводит к ускоренному размножению хищников, — и листовертки начинают свой набег.

Колебания в системе «листовертки — ели — пихты» длятся десятилетиями, но сама система остается экологически устойчивой в определенных пределах. Она может существовать вечно. Уничтожая пихты, листовертки дают возможность расти другим деревьям. Но в этом случае экологическая устойчивость приводит к экономической неустойчивости. В Восточной Канаде экономика практически полностью зависит от лесозаготовительной промышленности, которая, в свою очередь, зависит от снабжения древесиной пихт и елей.

Когда начали обрабатывать леса инсектицидами в промышленном масштабе, в системе произошло смещение равновесного состояния, и ей стало сложнее балансировать между разными нелинейными зависимостями. Химикаты убивают не только насекомых, но и их природных врагов, ослабляя цикл обратной связи, который в обычной ситуации контролирует популяцию листоверток. Плотность насаждений пихт в лесах остается высокой, и это провоцирует листоверток, размножение которых и так происходит по нелинейному закону, перейти за пиковую точку на нелинейной репродукционной кривой, после которой их размножение продолжится взрывными темпами.

По словам Холлинга, практика лесничих свидетельствует, что на огромных территориях постоянно существует угроза «популяционного взрыва». Руководители лесозаготовок поняли, что попали в ловушку собственной политики, и если в ходе распыления химикатов что-то пойдет не так, то это приведет к невиданному до сих пор нашествию листоверток.

Несуществующие границы

Когда мы думаем на «языке» систем, мы видим, что в популярном термине «побочные эффекты» заложено фундаментальное заблуждение… Это словосочетание означает примерно следующее: «эффекты, которые я не предвидел или о которых не хотел думать»… Побочные эффекты не заслуживают прилагательного «побочные» так же, как не заслуживают его «основные» эффекты. Думать в соответствии с системными терминами сложно, и мы часто искажаем наш язык, только чтобы не делать этого.

Гарретт Хардин, эколог

Помните облака на структурных графиках в первой и второй главах? Опасайтесь облаков! Именно они — главный источник неожиданностей в системах.

Облаками обозначают начало и конец потоков системы. Это запасы — источники и стоки, — которые мы сейчас игнорируем, чтобы сделать обсуждение более простым. Они отмечают границу на схеме системы. Очень редко она совпадает с настоящей границей, так как системы почти не имеют реальных границ. Нельзя провести четкую границу между морем и сушей, между социологией и антропологией, между выхлопами автомобиля и вашим носом. Границы существуют лишь на словах, в мыслях, ощущениях и в общественных соглашениях — искусственные, выдуманные границы.

Главные сложности возникают как раз на таких границах. Чехи могут жить на немецкой территории, а немцы — на чешской. Лесные виды деревьев иногда растут и за пределами леса в поле, а полевые — часто распространяются в лес. Смешанные, нечеткие границы — источник разнообразия и творчества.

Например, в нашем «системном зоопарке» поток машин направлялся из облака прямо на склад автомобильного дилера. Конечно, машины не падают с неба, их изготавливают на заводах из запаса сырья, используя капитал, труд рабочих, энергию, технологии, а также методы управления производством (средства производства). Аналогично поток машин со склада устремляется не в облако, а через продажи к покупателям.

Насколько важно отслеживать потоки сырья и готовой продукции в дома к потребителям (независимо от того, законно ли их заменить на схеме облаками), зависит от того, как сильно они влияют на поведение системы в течение периода времени, представляющего для нас интерес. Если мы уверены, что сырья хватит, а спрос на продукт останется прежним, на схеме появятся облака. Но если предвидится нехватка сырья или перепроизводство продукта, а мы при этом возводим вокруг системы мысленные границы и, следовательно, не учитываем эти обстоятельства, то будущие события нас удивят.

На схеме (рис. 47) облака есть. Но границы системы можно раздвинуть. На заводы по изготовлению машин переработанное сырье по­ставляется металлургическими, химическими или нефтеперегонными заводами, на которые, в свою очередь, сырье поставляют компании, занятые добычей полезных ископаемых. Помимо изготовления продукта, любое производство обеспечивает занятость населения, которому выплачивается зарплата; дает прибыль; производит отходы. Использованная и выброшенная потребителями продукция оказывается на свалках, в мусоросжигательных печах или в центрах переработки мусора, продолжая оказывать влияние на общество и природу. Отходы со свалок попадают в водоемы с питьевой водой, печи выбрасывают дым и пепел, центры переработки превращают мусор во вторичное сырье, которое вновь посылают на конвейер.

Насколько важно рассматривать полный оборот сырья от горнодобывающих шахт до свалки, или, как поговаривают на производствах, «от колыбели до могилы», зависит от того, кто, с какой целью и за какой промежуток времени хочет это знать. В долгосрочной перспективе полный оборот важен, и в то время как материальная экономика развивается и «экологическое воздействие» человека растет, длительный период времени часто превращается в короткий. Свалки наполняются внезапно, удивляя людей, которые считают, что мусор растворяется в воздухе. Источники сырья — шахты, скважины и месторождения неф­ти — могут быть выработаны с той же скоростью.

Если мы раздвинем границы нашего восприятия времени, то шахты и свалки перестают быть концом истории. Крупные геологические циклы постоянно перемещают породы, открывая и закрывая доступ к морям, поднимая и разрушая горы. Наступит новая геологическая эра, и все, что попало на свалку, окажется на вершине горы или на дне моря. Сформируются новые месторождения металлов и топлива. У такой системы, как планета Земля, нет «облаков» или конечных границ. Даже настоящие облака на небе — всего лишь часть гидрологического цикла. Все материальные потоки поступают откуда-то, стремятся куда-то, и движение продолжается.

Но нельзя сказать, что модель, мысленная или рассчитанная на компьютере, должна отслеживать каждое звено цепи, чтобы включить в себя все земные процессы. «Облака» — важная часть моделей, описывающих метафизические потоки. Буквально «из облака» возникают злость, любовь, ненависть, самооценка и так далее. Если мы хотим понять хоть что-нибудь, нам придется упрощать систему, а это означает, что мы должны провести границы. Часто бывает, что это самый без­опасный вариант действий. Например, мы можем легко думать об изменениях численности населения с точки зрения рождаемости и смертности, считая, что из «облаков» приходят и в «облака» возвращаются, как это показано на рисунке 48.

Можно допустить, что на рисунке 48 показаны настоящие границы «от колыбели до могилы». Но даже эти границы могут оказаться не соответствующими действительности, если численность населения заметно изменяется за счет входящего потока мигрантов или эмиграции или если проблема, которую мы обсуждаем, касается только системы одного кладбища.

Обучение расстановке границ тяжело дается даже тем, кто мыслит системно. Единственной, истинной границы, которую мы можем очертить вокруг системы, не существует. Нам приходится решать, где расставлять границы с точки зрения здравого смысла, чтобы лучше понимать процессы, происходящие в системе, но границы могут вызвать проблемы, когда мы забываем, что создали их искусственно.

Не существует отдельных изолированных систем. Весь мир непрерывен. Где провести границу системы, зависит от поставленной цели и вопроса, ответ на который мы хотим получить

Если вы чересчур ограничите систему, наложив слишком узкие рамки, не удивляйтесь тому, как она поведет себя. Например, вы пытаетесь решить проблему пробок на городских дорогах, но при этом не подумали о том, как будет развиваться жилищное строительство. Вы прокладываете шоссе, вдоль которого начинает возводиться новое жилье. Жители этого поселения, в свою очередь, тоже начнут пользоваться новой магистралью, и на дорогах появится еще больше машин, создающих новые заторы.

Если вы пытаетесь решить проблему с канализационными водами, сбрасывая их в реку, то должны помнить о городах, расположенных ниже по течению реки. Важно учитывать водоемы на реке, подземные и грунтовые воды, текущие в реку, даже строение почвы. Но в эту систему можно не включать следующий водораздел или гидрологический цикл всей планеты.

Раньше при разработке проекта национального парка принимали во внимание только ту территорию, которая находилась в пределах физических границ самого парка. Но границы парков по всему миру часто нарушаются представителями кочевых племен, мигрирующими животными, территорию парков пересекают реки, на них проливаются кислотные дожди, а теперь влияют и климатические изменения, спровоцированные накоплением парниковых газов в атмосфере. Даже не принимая во внимание климатические изменения, нельзя не учитывать, что происходит на территории за пределами искусственных границ.

Системные аналитики часто попадают в другую ловушку: они слишком раздвигают границы. У них есть привычка создавать графики, занимающие несколько страниц и выполненные мелким шрифтом, со множеством стрелочек, соединяющих все со всем. «Вот это система!» — восклицают они. Если же вы отслеживаете меньшее количество параметров, то считаетесь несостоявшимся ученым.

Такая игра в «моя модель больше твоей» приводит к чрезмерно усложненному анализу, в результате которого можно получить слишком много информации, способной запутать исследователя даже тогда, когда, казалось бы, ответ под рукой. Например, детальное моделирование климата всей планеты — занятие интересное, но оно не даст ответа на вопрос, как уменьшить количество выбросов CO₂ определенной страны, чтобы приостановить климатические изменения.

Чтобы решить проблему, надо правильно установить границы. Но эти границы редко совпадают с теми, что рекомендовала бы установить академическая наука, или с границами административно-территориального деления. Границы между странами удобно устанавливать вдоль русла рек, но этот вариант очень неудобен, если вы хотите создать модель управления качеством и количеством воды. С воздухом еще сложнее, так как он легко пересекает любые границы. И тем более границы между государствами ничего не значат, когда мы говорим об истощении озонового слоя в стратосфере, о скоплении парниковых газов в атмосфере или о сбросе отходов в океан.

В идеале, проявляя гибкость мышления, нам стоило бы искать соответствующие границы, когда мы начинаем размышлять над новой проблемой. Но мы редко проявляем чудеса гибкости. Мы привязываемся к границам, к которым привык наш ум. Только подумайте, сколько споров связано с границами: национальными, границами рынка, этническими различиями, границами между публичной и частной ответственностью, классовыми различиями между бедными и богатыми, людьми, загрязняющими окружающую среду, и людьми, страдающими от этого, ныне живущими и теми, кто придет им на смену. Университеты могут годами вести диспуты о том, где проходят границы между экономикой и правительством, искусством и историей искусства, литературой и литературной критикой. Слишком часто сами университеты становятся живыми памятниками незыблемости и закостенелости границ.

Мы не должны забывать, что сами создаем границы и что их можно и нужно пересматривать каждый раз, когда возникает новая проблема или появляется новая цель. Очень сложно творчески подходить к решению очередной задачи, отказаться от границ, которые хорошо себя проявили при решении предыдущей, и искать новые. Но это необходимо, чтобы справиться с очередной проблемой.

Уровни ограничений

Нас удивляет поведение систем, потому что мы привыкли считать, что отдельные причины всегда приводят к соответствующим отдельным последствиям. Мы предпочитаем думать о чем-то одном, в крайнем случае удерживаем в уме несколько мыслей сразу. И нам не нравится помнить об ограничениях, особенно когда мы размышляем о своих планах и желаниях.

Но мы живем в мире, где огромное количество причин ежедневно вызывает огромное количество последствий. Из множества входных ресурсов вырабатывается множество выходных продуктов, и практически все они имеют свои ограничения. Например, для индустриального производственного процесса необходимы:

• капитал;
• рабочая сила;
• энергия;
• сырье;
• производственные помещения;
• вода;
• технологии;
• кредит;
• страховка;
• покупатели;
• хороший менеджмент;
• государственное финансирование инфраструктуры и государст­венные службы (полиция, пожарная служба, система образования для менеджеров и рабочих);
• семьи, в которых вырастут будущие работники и покупатели;
• здоровая экосистема, способная поставлять сырье, поддерживать все эти входящие потоки и поглощать отходы или избавляться от них.

Зерну, произрастающему на поле, нужны:

• солнечный свет;
• воздух;
• вода;
• азот;
• фосфор;
• калий;
• различные минеральные питательные вещества;
• рыхлая почва и почвенные микроорганизмы;
• контроль над сорняками и вредителями;
• защита от отходов близлежащих производств.

Свой знаменитый «Закон минимума» Юстус фон Либих сформулировал именно на примере выращивания зерновых культур. Он сказал, что не важно, сколько азота растение получит из почвы, если ему не хватает фосфора. Ничего хорошего не выйдет, если в почву добавлять фосфор, когда в ней не хватает калия.

Опара не поднимется без дрожжей, сколько бы муки вы ни добавляли. Дети не вырастут без белковой пищи, несмотря на то что вы пичкаете их углеводами. Компании не смогут развиваться без энергии, даже если у них есть покупатели, или если не найдут покупателей, даже имея переизбыток энергии.

Понятие «лимитирующий фактор» достаточно простое, но на практике вызывает сложности. Например, агрономы считают, что знают, какие вещества нужно добавлять в искусственные удобрения, потому что обнаружили большинство основных и дополнительных питательных веществ в плодородной почве. А если существуют какие-либо необходимые для жизнедеятельности растений вещества, которые не удалось обнаружить? Как искусственные удобрения влияют на микроорганизмы в почве? Препятствуют ли они каким-либо функциям плодородной почвы, тем самым ограничивая их? И каковы ограничения производства искусственных удобрений?

В каждый момент времени наиболее важным для системы будет тот входящий поток, который накладывает на систему основные ограничения

Богатые страны, вкладывая капитал и передавая технологии менее развитым сообществам, с удивлением обнаруживают, что их экономика все равно не развивается. Никто даже не задумывается о том, что технологии или капитал могут не быть основными лимитирующими факторами.

Экономика развивалась в тот период, когда труд и капитал были основными лимитирующими факторами производства. Поэтому и сейчас в большинстве экономических производственных функций отслеживаются лишь эти два фактора (а иногда и технологии). Но с ростом экономики, с учетом состояния экосистемы, когда лимитирующими факторами становятся запасы воды, чистого воздуха, пространства для сброса отходов и допустимые виды энергии и сырья, принимать во внимание исключительно капитал и труд бессмысленно.

Одна из классических моделей, которую изучают студенты Массачусетского технологического института, — модель корпоративного роста Джея Форрестера. Она описывает успешную молодую корпорацию, дела которой стремительно идут в гору. Проблема этой компании заключается в том, чтобы научиться понимать постоянно изменяющиеся ограничивающие факторы — те, что возникают в связи с ростом самой ком­пании — и управлять ими.

Например, компания нанимает специалистов по продажам, которые настолько хороши в своем деле, что получают заказы на большее количество продуктов, чем компания может произвести. Задержки с по­ставками увеличиваются, и компания теряет покупателей, потому что в этих условиях ее производственная мощность становится основным лимитирующим фактором. Поэтому руководство компании увеличивает размер капитала, приобретая новые производственные мощности. Новые сотрудники нанимаются в спешке и не успевают пройти полный цикл обучения. От этого страдает качество продукта, и компания опять теряет покупателей, так как теперь лимитирующим фактором становятся навыки рабочих. Менеджеры организуют обучение. Качество продукта улучшается, начинают поступать новые заказы, и системы исполнения заказов и учета перестают эффективно работать. И так далее.

Любая система, будь то растущий цветок, ребенок, эпидемия, новый продукт, новые технологические разработки, компании, города, экономики и популяции, имеет свои уровни ограничений. Осознание этих процессов произойдет, если вы не только распознаете лимитирующий фактор, но и поймете: именно рост системы приводит к тому, что ограничения ослабевают или усиливаются, и меняет саму их суть. Между растущим цветком и почвой, растущей компанией и рынком сбыта, растущей экономикой и ресурсами происходит динамическое взаимодействие. Каждый раз, когда один из факторов перестает быть ограничивающим, рост ускоряется, но сам рост, в свою очередь, приводит к тому, что ограничивающим становится другой фактор. Если не сосредоточиваться на факторах, находящихся в изобилии, и обратить внимание на потенциально ограничивающий фактор, то вы достигнете настоящего понимания системы и того, как происходит процесс роста и как контролировать его.

Любой физический объект со множеством входящих и исходящих потоков окружен ограничениями разных уровней

Любой физический объект со множеством входящих и исходящих потоков — популяция, производственный процесс, экономика — ограничен пределами, находящимися на разных уровнях. Развивающаяся система взаимодействует с собственными ограничениями и влияет на них. Растущий объект и ограничивающая его окружающая среда благодаря взаимовлиянию формируют развивающуюся динамическую систему.

Понимание уровней ограничений и отслеживание каждого потенциального ограничивающего фактора не станут гарантией постоянного роста. Ни один физический объект не растет бесконечно. В конце концов, ключевой момент заключается не в желании расти вечно, а в том, какие ограничивающие факторы наиболее приемлемы в данном случае. Если компания производит прекрасный продукт или услуги по разумной цене, то ее забросают заказами, и это приведет к тому, что в некоторый момент из-за нового ограничения начнут страдать качество или цена продукта. Если в каком-либо городе лучше условия проживания, чем в других городах, то люди будут в него переезжать, пока не возникнет ограничение, которое приведет к снижению возможностей удовлетворять потребности его жителей.

Ограничения для роста системы существуют всегда, и люди могут возлагать их на себя сами. Если этого не происходит, их устанавливает система

Ограничения для роста существуют всегда, и люди могут возлагать их на себя сами. Если этого не происходит, их установит система. Если менеджеры компаний, правительства городов, население не установят и не проконтролируют свои ограничения роста системы сообразно возможностям поддерживающей среды, это сделает сама среда.

Вездесущие запаздывания

Со страхом я осознаю, что мое нетерпеливое желание вновь установить демократию имеет почти коммунистический оттенок или, если более обобщенно, даже рационалистический. Я хотел заставить историю двигаться вперед так же, как ребенок тянет за цветок, чтобы заставить его расти быстрее.

Я думаю, что мы должны научиться ждать, так же, как мы учимся творить. Мы должны терпеливо сажать семена, усердно поливать землю и дать растениям время взойти. Никто не может обмануть растение, как никто не может обмануть историю.

Вацлав Гавел, драматург, последний президент Чехословакии и первый президент Чешской Республики

Чтобы цветок, лес или демократия выросли, нужно время; время требуется и для того, чтобы письма попали к своим адресатам, покупатели познакомились с новой информацией об изменении цен и соответ­ственно этому проявили потребительский интерес, равно как и на строительство атомной электростанции, на износ оборудования, на внедрение новой технологии.

Мы непрестанно удивляемся, как много времени нужно буквально на все. Джей Форрестер рекомендовал при моделировании структуры или анализе запаздываний спрашивать всех участников проекта, сколько, по их подсчетам, продлится задержка. Потом составить на основе их оценок свое предположение и затем умножить его значение на три. (Я обнаружила, что такой корректирующий фактор работает просто прекрасно и при подсчете времени на написание книги!)

В системах постоянно присутствуют запаздывания. Каждый запас предполагает задержку. Большинство потоков испытывают запаздывания: задержки с отправкой, задержки восприятия, задержки в анализе, задержки, связанные с развитием. Вот лишь некоторые виды запаздываний, включенные в различные модели, которые мы разрабатывали:

• Задержка между моментом инфицирования и появлением симптомов болезни, дающих основание ее диагностировать. Длится от пары дней до нескольких лет в зависимости от заболевания.
• Запаздывание между выбросом загрязняющих веществ и их распространением или достижением такого уровня концентрации загрязнителя в экосистеме, что он начинает наносить ей вред.
• Задержка, связанная с вынашиванием и достижением созревания при разведении скота или растений, которая приводит к характерным колебаниям цен на сырьевые товары: четырехгодичный цикл для свиней, семилетний для коров, одиннадцатилетний для деревьев какао.
• Запаздывание в изменении социальной нормы, определяющей желаемый размер семьи, — по крайней мере одно поколение.
• Задержка, связанная с модернизацией производства, и задержка оборота основного капитала. Требуется от трех до восьми лет, чтобы спроектировать новый автомобиль и вывести его на рынок. Эта модель может просуществовать пять лет на рынке новых автомобилей. В среднем один владелец использует машину от десяти до пятнадцати лет.

При обсуждении запаздываний, так же как и при выстраивании границ, важно, с какой целью изучается система. Если вас беспокоят колебания в системе, продолжительность которых составляет несколько недель, то вы, скорее всего, не будете задумываться о колебаниях, длящихся минуты или годы. Если вас интересует, как будет развиваться экономика и изменяться численность населения (а эти процессы длятся десятилетия), вы не станете обращать внимание на колебания, длительность которых составляет недели. Вспомним, что мы в зоопарке, и представим, что мир одновременно издает совершенно разные звуки — писк, клекот, грохот и рев  — на разных частотах. Насколько важна для вас будет та или иная задержка, зависит от того, на какую частоту настроены вы и та система, которую вы собираетесь изучать.

Экскурсия в «системный зоопарк» показала, насколько сильно влияют запаздывания в циклах обратной связи на поведение систем: они способны полностью его поменять. Если можно уменьшить или увеличить длительность задержек, они часто становятся чувствительными точками влияния. Тогда их можно использовать для изменения поведения системы. Можно понять, почему так происходит. Если точка принятия решения в системе (или человек, работающий на определенном участке системы) реагирует на информацию, поступившую с запаздыванием, или сама система откликается с задержкой, решение не приведет к желаемому результату. Предпринятых действий окажется недостаточно или слишком много, и желаемая цель не будет достигнута. С другой стороны, слишком быстро предпринятые действия могут усилить краткосрочные колебания и вызвать дополнительную нестабильность. Запаздывания определяют, насколько быстро системы могут реагировать, как точно они достигают целей и за какое время информация расходится по системе. Выходы за пределы, колебания и коллапсы всегда зависят от запаздываний.

Если в циклах обратной связи есть длительные запаздывания, для влияния на систему необходим талант предвидения. Если мы начнем действовать, только когда проблема станет явной, то можем упустить возможность решить проблему

Зная о роли запаздываний, можно объяснить, почему Михаил Горбачев сумел изменить информационную систему Советского Союза практически за один день, но не сумел реформировать реальную экономику. (На это уходят десятилетия.) Также можно понять, почему объединение Восточной и Западной Германии вызвало значительно больше проблем, чем ожидали политики. Длительные запаздывания во время строительства электростанций приводят к тому, что в электроэнергетической промышленности возникают колебания — циклы, когда перепроизводство энергии сменяется падением напряжения и жесткой экономией. Так как запаздывание реакции океанов на потепление составляет десятилетия, человечество точно поймет, как влияют на атмосферу вредные выбросы, лишь через одно или два поколения.

Ограниченная рациональность

Когда каждый человек по мере своих сил пытается вложить свой капитал в отечественную промышленность и одновременно дать ей такое направление, чтобы ее продукт обладал возможно большей стоимостью… обычно он не имеет в виду содействовать общественной пользе и не сознает, насколько он содействует ей… Его интересует собственная безопасность; …он преследует лишь свою выгоду, причем в этом случае, как и во многих других, он невидимой рукой направляется к цели, которая совсем и не входила в его намерения… Преследуя собственные интересы, он часто более действительным образом служит интересам общества, чем тогда, когда сознательно стремится делать это.

Адам Смит, политический экономист XVIII века

Было бы замечательно, если бы «невидимая рука» рынка действительно подводила людей к решениям, позволяющим каждому внести свою лепту в общее благо. Тогда и эгоизм в виде жажды наживы стал бы общественной добродетелью, и создавать математические модели экономики стало бы намного легче. Нам не пришлось бы думать о благе других людей или о том, какие действия предпринять в сложных системах с обратной связью. Неудивительно, что модель Адама Смита не теряла популярности на протяжении двух веков!

К сожалению, мир постоянно показывает нам примеры людей, которые рационально действуют в собственных краткосрочных интересах, что приводит к результатам, которые никому не нравятся. Туристы съезжаются в такие места, как Вайкики или Церматт, а затем жалуются, что эти места уже испорчены отдыхающими. Фермеры выращивают избыток пшеницы, производят излишки масла или сыра, и цены падают. Рыбаки вылавливают слишком много рыбы и сами себя оставляют без работы. Корпорации сообща решают вопросы инвестиций, что приводит к цикличным спадам деловой активности. Бедные люди рожают больше детей, чем могут прокормить.

Почему?

Причину этого явления экономист Всемирного банка Герман Дэли назвал «невидимой ногой», а нобелевский лауреат Герберт Саймон — ограниченной рациональностью.

Ограниченная рациональность означает, что люди принимают достаточно рациональные решения, основываясь на имеющейся у них информации. Но у них нет полной информации, особенно о том, что происходит в удаленных от них частях системы. Рыбаки не знают, сколько рыбы в водоеме и какой ее объем вылавливают другие рыбаки в тот же день.

Бизнесмены не обладают полностью достоверной информацией о том, какие вложения собираются сделать другие бизнесмены, или что захотят приобрести покупатели, или будет ли иметь успех их продукция на рынке. Они не знают, какова их доля в бизнесе, как не знают весь объем рынка. Информация об этих факторах задерживается и поступает к ним не полностью, они не успевают отреагировать на нее во­время. Поэтому их инвестиции часто бывают или слишком большими, или слишком маленькими.

Мы не в состоянии знать всё и всё рационально оптимизировать, утверждал Саймон. Напротив, мы часто ошибаемся, прибегаем к «разумной достаточности» и «довольствуемся минимумом», соглашаясь с текущими условиями и пытаясь удовлетворить свои потребности, насколько это возможно, перед тем как принять следующее решение. Мы изо всех сил стараемся рационально отстаивать свои интересы, но можем отслеживать лишь известные нам факторы. Мы не знаем о планах остальных, пока они не сделают то, что запланировали. Мы редко осознаём полный спектр доступных нам возможностей. Мы часто не можем предвидеть (или предпочитаем игнорировать) то, какое влияние наши действия окажут на всю систему. Так что вместо того чтобы найти долгосрочное оптимальное решение, мы отыскиваем тот близлежащий вариант, который сойдет на данный момент, и выбираем его, меняя наше поведение только при необходимости.

Ученые, специализирующиеся на изучении поведения людей, отмечают, что они часто даже не могут правильно интерпретировать несовершенную информацию, которая имеется у них. Мы склонны недооценивать риски, считая некоторые вещи менее опасными, чем на самом деле, и наоборот. Мы преувеличиваем значение настоящего и забываем о прошлом, мы уделяем основное внимание текущим событиям, а не тому, как поступать в дальнейшем. Мы сбрасываем со счетов будущее, забывая и об экономике, и об экологии. Мы неверно взвешиваем все поступающие сигналы. Мы полностью игнорируем новости, которые нам не нравятся, или информацию, которая не встраивается в наши мысленные модели. Более того, мы даже не можем принять решения, которые принесут нам благо. Что уж говорить об общественном благе…

Представьте, сколько до сих пор неутихающих споров вызвала теория ограниченной рациональности, поставившая под сомнение двухсот­летний путь развития экономики на основе идей Адама Смита. Этот путь предполагает, что, во-первых, homo economicus (человек экономический) всегда соизмеряет свои поступки с полной информацией, а во-вторых, что, когда множество представителей homo economicus поступают таким образом, их действия складываются и приводят к лучшему для всех результату.

Оба предположения не выдерживают проверки фактами. В следующей главе описаны некоторые из наиболее часто встречающихся структур, в которых ограниченная рациональность вынуждает принимать решения, приводящие к катастрофам. Среди них такие знакомые нам явления, как вредные привычки, сопротивление законам, гонка вооружений, низкая эффективность и трагедия общин. Но сейчас я хочу обратить ваше внимание на самый важный момент, показывающий, к чему может привести непонимание ограниченной рациональности.

Предположим, что по какой-то причине вас заставили поменять ваше привычное место в обществе на место человека, чье поведение всегда было для вас загадкой. Вы были рьяным критиком правительства, но теперь сами стали его членом. Или вы были рабочим, недовольным поведением начальства, а теперь сами стали начальником (или наоборот). Возможно, вы были защитником окружающей среды и критиковали руководство больших предприятий, но теперь вы должны принимать решения, связанные с экологией, с позиции работника предприятия. Если бы такие замены могли происходить чаще и во всех сферах, как бы расширились горизонты нашего сознания!

На новом для вас месте, в новой должности вы наблюдаете за потоком информации, испытываете положительные и негативные стимулы, видите другие цели и отклонения от них, оказываетесь под давлением, — и это связано с новым положением в обществе, которому свойственна другая ограниченная рациональность. Возможно, вам удалось сохранить воспоминания о том, как все воспринималось с другого ракурса, и вы попытаетесь реформировать систему, но это маловероятно. Если вы станете менеджером, то, скорее всего, перестанете считать рабочих своими коллегами и будете думать о том, как уменьшить затраты на труд. Если вы станете финансистом, вы, возможно, будете вкладывать слишком много денег во время бума и недостаточно во время спада, так же, как и другие финансисты. Если окажетесь в нужде, то, может быть, поймете краткосрочные преимущества, возлагаемые надежды и возможности, связанные с рождением детей. Если вы рыбак с закладной на лодку и семьей, которую нужно содержать, и не имеете представления о состоянии популяции рыбы, то не исключено, что вы будете истощать рыбные запасы.

Чтобы студентам было легче понять суть этих процессов, во время обучения мы используем игры, ставящие участников в ситуации, в которых находятся обычные люди в реальных системах, и предоставляющие неполные потоки информации из разных источников. Если они играют за рыбака, то ловят слишком много рыбы. Если за министров придуманных развивающихся стран, то их начинает больше интересовать благосостояние предприятий, чем благосостояние населения. Если они попадают в высший свет, то начинают следить за тем, чтобы соответствовать своему новому положению; если они получают роль бедняка, то становятся апатичными или мятежными. И так происходит с любым человеком. В знаменитом Стэнфордском тюремном эксперименте, проведенном психологом Филипом Зимбардо, за невероятно короткий промежуток времени игроки даже переняли привычки и повадки тюремных надзирателей и заключенных.

Понимание того обстоятельства, что отдельные решения могут быть рациональными в пределах доступной информации, не оправдывает ограниченное поведение. Оно только объясняет его происхождение. Такое поведение кажется рациональным в зависимости от того, что человек поймет и узнает, занимая определенное положение в системе. Замена одного человека другим на конкретной позиции вряд ли приведет к каким-либо существенным изменениям. А обвиняя каждого по отдельности, вряд ли удастся получить более хороший результат.

Изменения произойдут, только если мы выйдем за пределы ограниченной информации, обозримой с любой данной точки в системе, и попытаемся охватить все целиком. В широкой перспективе поток информации, задачи, позитивные и негативные стимулы могут быть перестроены таким образом, что отдельные, ограниченные, рациональные действия приведут к результату, ожидаемому всеми.

Невероятно, насколько быстро и просто могут происходить изменения в поведении, если мы хотя бы немного расширим горизонт ограниченной рациональности, оперируя более целостной и своевременной информацией.

ИНТЕРЛЮДИЯ

Электрические счетчики в голландских домах

Около Амстердама есть пригород, в котором расположены небольшие отдельные домики, построенные примерно в одно и то же время и похожие друг на друга как капли воды. То есть почти похожие. По неясным причинам так случилось, что в некоторых из этих домов электросчетчики были установлены в подвалах, в других домах эти приборы находятся в передней.

Это были самые обычные приборы со стеклянным шариком, внутри которого находится горизонтальное металлическое колесико. Когда домохозяйство потребляет больше электроэнергии, колесико вращается быстрее, и на циферблате высвечиваются соответствующие показания в кВт·ч.

Во время нефтяного эмбарго и энергетического кризиса в начале 1970-х годов голланд­цы начали обращать больше внимания на то, как они потребляют энергию. Оказалось, некоторые домохозяйства в этом пригороде использовали на одну треть меньше электроэнергии, чем другие. Никто не мог объяснить этот феномен. Все жители платили по одному и тому же тарифу, все семьи были примерно одинаковыми.

Различие заключалось только в том, где был расположен электроизмерительный прибор. В домах семей, которые потребляли больше электроэнергии, счетчик находился в подвале, и жители почти не видели его. Меньше энергии потребляли в тех домах, жители которых часто видели прибор, проходя по коридору и замечая, как крутится колесико и растет месячный счет за электричество.

Некоторые системы структурированы настолько хорошо, что могут нормально функционировать, несмотря на ограниченную рациональность. Обратная связь в таких системах поступает в нужное место в нужное время. В нормальных условиях ваша печень получает лишь ту информацию, которая необходима ей для нормального функционирования. В ненарушенных экосистемах и традиционных культурах средняя особь, вид или популяция самостоятельно выбирают такое поведение, которое поддерживает целостность группы. Такие системы саморегулирующиеся. Они не вызывают проблем. Они не нуждаются в правительственных агентствах и сотнях неудачных планов регулирования.

Со времен Адама Смита было распространено мнение, что свободный конкурентный рынок представляет собой одну из таких саморегулирующихся систем. В некоторых случаях так и есть. Но в иных ситуациях это очевидно только тем, кто хочет так видеть. Свободный рынок позволяет производителям и потребителям, которым доступна более полная информация о возможностях производства и потребительском выборе, принимать довольно справедливые и рациональные отдельные решения. Но эти решения не могут самостоятельно скорректировать тенденцию системы создавать монополии и вызывать нежелательные побочные (внешние) эффекты, которые приводят к дискриминации бедных или к тому, что система теряет устойчивость.

Перефразирую известную молитву: Господи, даруй нам терпение, чтобы свободно использовать нашу ограниченную рациональность в хорошо выстроенных системах, смелость, чтобы перестроить не­эффективные системы, и мудрость, чтобы понимать различие между ними!

Ограниченная рациональность каждого участника системы не всегда приводит к принятию решений, которые в дальнейшем увеличат благосостояние системы в целом

Ограниченная рациональность каждого действующего участника в системе, — определяемая информацией, положительными и отрицательными стимулами, задачами, важными моментами и ограничениями, с которыми он сталкивается, — может привести, а может и не привести к решениям, которые увеличат благосостояние системы в целом. Если этого не происходит, то введение в систему новых действующих лиц не приведет к улучшению ее работы. Только изменение структуры системы, сопровождающееся изменением потока информации, положительных и отрицательных стимулов, задач и ограничений, которые влияют на каждого отдельного участника системы, может дать положительный результат.

Отправить