Научные исследования в повседневной жизни

Научные исследования в повседневной жизни

Жан Тироль
председатель совета директоров Тулузской школы экономики
директор Института экономики промышленности  (Тулуза, Франция)


Мир экономических исследований мало знаком широкой публике. Чему же университетский экономист посвящает свое время, когда он/она не занимается обучением студентов? Как рождается экономическое знание? Каким образом оцениваются исследования в экономической науке? Эти исследования часто подвергаются разнообразной критике, отчасти оправданной, отчасти несправедливой. Является ли экономика наукой? Не слишком ли она абстрактна, насыщена теорией, математизирована? Присуще ли экономистам специфическое видение мира, оторванное от других социальных наук? Не слишком ли эта дисциплина полагается на консенсус, не слишком ли она подчинена влиянию англосаксонского мира?

Мы попытаемся найти ответы на эти вопросы. Начнем с описания повседневной жизни исследователя, процесса моделирования и эмпирической проверки в экономической науке. Кроме того, рассмотрим сильные и слабые стороны процесса оценки исследований. Затем перейдем к когнитивным особенностям экономистов и к вопросу о том, отличаются ли они от представителей других дисциплин. Являются ли они «лисицами» или «ежами», согласно различению, предложенному философом И. Берлином (первые знают много, а вторые знают что-то одно, но очень важное)? Мы обсудим и использование математического аппарата. Наконец, в данной главе будут представлены методы, которые произвели переворот в экономической дисциплине за последние 40 лет: теория игр и теория информации. В заключение пойдет речь о методологии.

От теории к эмпирическим фактам и обратно

Исследования в экономической науке, как и в большинстве научных дисциплин, требуют применения как теоретических, так и эмпирических методов. Теория задает рамки мышления и дает ключ к пониманию данных: без теории, или, иными словами, без рамок интерпретации, данные будут лишь любопытными наблюдениями, не позволяющими извлечь сколько-нибудь полезные выводы для экономической политики. И наоборот, теория сопровождается эмпирическим опытом, который может аннулировать теоретические выводы или гипотезы, приводя таким образом либо к обогащению той или иной теории, либо к отказу от нее.

Подобно всем ученым, экономисты учатся методом проб и ошибок, на ощупь. Они следуют концепции философа К. Поппера, утверждавшего, что всякая наука зиждется на (несовершенном) наблюдении мира и что научный подход состоит в выведении всеобщих законов на основе этих наблюдений. Законы затем подтверждаются путем сопоставления с эмпирическими данными. Это постоянное движение от теории к практике и обратно никогда не приводит к полной достоверности, но способствует более глубокому пониманию реальных явлений.

На начальном этапе своего развития (в эпоху А. Смита) экономическая теория не была формализованной, но со временем взяла на вооружение математические методы. Исторически теория сыграла очень важную роль в развитии экономической дисциплины. Достаточно назвать лишь несколько имен, знакомых французскому читателю, — П. Кругман, А. Сен или Дж. Стиглиц, построивших свою карьеру на конструировании теорий, а также привести длинный список имен известных экономистов или руководителей крупных международных экономических организаций: Б. Бернанке, О. Бланшар, С. Фишер, Р. Кинг, Р. Раджан, Л. Саммерс или Дж. Йеллен. Отметим, что все названные ученые, за исключением Сена, макроэкономисты: внимание средств массовой информации приковано, мы это увидим, лишь к некоторым дисциплинам. Большая часть крупных французских экономистов нескольких прошедших десятилетий, например1 Ж.-М. Грамон, Р. Генери, Ж.-Ж. Лаффон, Г. Ларок, Ж.-Ш. Роше или работавшие до них М. Алле, М. Буато, Ж. Дебре, Э. Маленво — это теоретики-микроэкономисты, а потому они менее известны широкой публике.

На протяжении последних десятилетий анализ данных по праву занял важное место в экономической науке. Этому есть множество причин: улучшение статистических методов в эконометрике; развитие контролируемых случайных экспериментов, сходных с используемыми в медицине (француженка Э. Дюфло, профессор MIT, — крупный специалист в этой области); более систематическое использование лабораторных и полевых исследований — области, ранее известные лишь в узких кругах, а сегодня широко представленные в крупных университетах; и, наконец, информационные технологии, которые послужили, с одной стороны, быстрому и широкому распространению баз данных, а с другой — упростили статистическую обработку благодаря эффективным и недорогим программам, и, конечно, благодаря вычислительным мощностям, бесконечно более впечатляющим, чем прежде. Сегодня использование больших массивов данных (Big Data) способно вызвать переворот в нашей дисциплине.

Многие неспециалисты видят в экономике науку, по существу, теоретическую, не осознавая, что это представление далеко от реальности. Теория продолжает играть ключевую роль в разработке государственной политики, законодательства о конкуренции, в монетарной и финансовой политике, но экономисты гораздо больше, чем прежде, оперируют данными. Эмпирические исследования играют очень важную роль в современной экономической науке. Уже в первой половине 1990-х годов большая часть статей, опубликованных в American Economic Review, одном из пяти лучших профессиональных журналов, носили эмпирический или прикладной характер (Dasgupta, 2002)2. Нет ни малейших сомнений в том, что подобная ситуация наблюдается и сегодня. И в самом деле, многие видные ученые молодого поколения из крупных американских университетов заняты преимущественно прикладными исследованиями — несомненно, уделяя при этом внимание и теории3.

Моделирование в экономике по духу вполне напоминает то, что практикуется в инженерных науках. Точкой отсчета является конкретная задача, либо уже четко сформулированная, либо поставленная лицом, принимающим решения, публичным или частным. После этого необходимо совершить обходной путь через абстракцию. Затем извлекается самое ценное, содержательное, «глубинный смысл», чтобы иметь возможность сосредоточиться на существенных аспектах задачи. Теоретическая модель имеет свое специальное назначение (как говорится, ad hoc): она никогда не является точным отображением действительности, ее гипотезы носят упрощенный характер, а выводы никогда не смогут объяснить реальность в ее совокупности. Всегда существует компромисс между моделированием, описывающим поведение наиболее точно и реалистично, и более сложным анализом модели на базе достаточно общих гипотез.

Пример

Не останавливаясь на деталях анализа, который приводится в главе 8, рассмотрим пример глобального потепления. Климатологи констатируют, что мы располагаем небольшим «бюджетом углерода», то есть количеством парниковых газов, которые могут выбрасываться в атмосферу, пока не будет достигнут максимальный порог повышения температуры в 1,5-2°С. Экономист должен опираться на консенсус климатологов.

Исходя из этого, задача экономиста состоит в описании политических мер, которые позволят, при разумных затратах, не превышать указанный порог. Для этого необходимо смоделировать поведение участников процесса — предприятий, государственных учреждений или домохозяйств, выбрасывающих парниковые газы. Для проведения первичного анализа предположим (речь в данном случае идет о гипотезе), что эти акторы делают следующий рациональный выбор: они будут загрязнять окружающую среду, если издержки, которые они понесут, чтобы избежать загрязнения, будут выше, чем сумма, которую государство вынудит их заплатить в случае загрязнения; другими словами, они будут действовать исходя из своих материальных интересов.

Следующий этап моделирования поведения состоит в нормативном анализе регулирования. Экономисты задаются вопросом, как добиться результата, необходимого государству. Вновь мы формулируем простую, точнее упрощенную гипотезу, чтобы увидеть явление в первом приближении. Предполагаемым императивом будет экологическая задача — ограничение затрат на проводимые мероприятия, не только потому, что высокозатратные меры будут обременять покупательную способность потребителей или ограничивать конкурентоспособность предприятий и занятость, но и потому, что такая политика усилит активность и позиции лобби, выступающего против экологической политики.

Если бы регулятору были известны, например, характеристики каждого предприятия, то он мог бы применить «административный подход» и предписывать предприятию избегать загрязнения каждый раз, когда издержки при этом не превышают определенного уровня — такого, который позволит оставаться ниже порога глобального роста температуры, если эта норма принята. Если же, что более вероятно, такой информации нет, то, как показывает анализ, для общества предпочтительнее передача государством права принять решение предприятию, которое будет нести ответственность за загрязнения, либо выплачивая налог на углекислый газ, либо покупая квоты на выбросы4.

На основе данного анализа, восходящего к работам английского экономиста А. С. Пигу, опубликованным в 1920 г., можно вывести простые рекомендации в сфере экономической политики, которые способствовали успеху экологических мероприятий, проводимых на протяжении последних 30 лет. Но, конечно, здесь речь идет о приблизительной оценке. Прежде всего, участники процесса не ведут себя точно так, как сказано. Они не всегда располагают информацией, позволяющей им сделать правильный с экономической точки зрения выбор (например, они не могут знать цены на углеводороды, которую загрязнители должны будут платить через 20 лет). Они, кроме того, могут не вести себя точно так, чтобы максимизировать свои материальные выгоды. Они могут чувствовать себя по-настоящему ответственными за состояние окружающей среды или поддерживать свою репутацию в глазах соседей или коллег. Предприятие может придерживаться социально ответственной линии поведения5. Второй этап более углубленного анализа состоит, таким образом, в учете неполной информации об экономических агентах и их общественно ориентированного поведения. Далее следует учитывать многие другие важные аспекты - достоверность обязательств со стороны государств, неопределенность в науке о климате, инновации, переговоры между государствами, геополитику и т. д. Углубление анализа заключается также в тестировании гипотез, положенных в основу рекомендаций. Например, рекомендация использовать «экономические инструменты» (налог на углеводороды, торговля квотами на выбросы) чаще, чем административный подход, в каждом конкретном случае основана на гипотезе, что у регулятора отсутствует информация (или что такой подход в каждом конкретном случае мог бы заставить регулятора, менее интегрированного в проект, предоставить поблажки своим друзьям или могущественным лоббистским группам!). Если эта гипотеза кажется обоснованной лишь наблюдениями и историями из жизни, то она остается лишь гипотезой. Ее можно изучать либо напрямую, либо верифицировать косвенным образом, рассматривая ее последствия. В частности, экономисты провели эмпирические исследования, показывающие, что использование административного подхода могло, в зависимости от типа загрязняющего вещества, увеличивать издержки экологической политики на величину от 50 до 200%. Таким образом подтверждается гипотеза, хотя и высказанная интуитивно, о том, что регулятор сталкивается с нехваткой информации для принятия наилучших решений по сокращению загрязнений.

На этом этапе небесполезно привести некоторые известные аналогии из физики. Ньютонова гравитационная теория или теория идеального газа основаны на предположениях, которые, как известно, ложны6. Тем не менее эти теории оказались крайне важными с двух точек зрения: во-первых, если бы не они, то последующие теории (например, теория относительности), вероятно, никогда бы не возникли. Простота теории облегчает понимание и позволяет перейти к следующим этапам исследования.

Кроме того, законы Ньютона или теория идеального газа представляют собой отличные аппроксимации для некоторых природных ситуаций (для случая низких скоростей и низкого давления соответственно) и, таким образом, они применяются непосредственно. В большинстве наук — в частности, речь может идти о социальных науках — аппроксимации оказываются в целом существенно менее точными, чем приближения, выполненные на основе Ньютоновой теории или теории идеального газа, но их полезность остается бесспорной.

Я не притязаю на то, чтобы сравнивать предсказания в социальных и гуманитарных науках с полученными исходя из теории Ньютона. Гуманитарные и социальные науки по-своему более сложны, чем естественные науки или науки о жизни. Согласно одному из мнений, они слишком сложны, чтобы их моделировать. Действительно, поведение людей определяется множеством мотивов, некоторые из этих мотивов обусловлены контекстом, люди совершают ошибки и способны вести себя иррационально под влиянием эмоций. В то же время социальные науки занимают центральное место в организации нашего общества, и необходимо двигаться вперед, несмотря на трудности. К счастью для исследователей в социальных науках (чья работа в противном случае была бы бессмысленной), в индивидуальном и коллективном поведении можно выявить закономерности.

Построение теории

Вернемся к самому главному. В основном сложность состоит в том, как это главное отыскать; из соображений практической осуществимости невозможно все принять в расчет. Поэтому необходимо отделить важное от того, о чем мы знаем понаслышке, без чего наш анализ едва ли изменится. На этом этапе очень полезными оказываются исследовательский опыт и дискуссии с практиками, даже если в конечном счете приходится вернуться к основным гипотезам, как только проблема лучше понята, и к эмпирической верификации, если это возможно. Модель, таким образом, в лучшем случае представляет собой метафору, в худшем — карикатуру на реальность.

Конструирование модели, будь то модель внутренней организации предприятия, конкуренции на рынках или макроэкономических механизмов, требует от экономиста описания целей лиц, принимающих решения, а также гипотез относительно их поведения. Например, в первом приближении можно условиться, что капиталистические предприятия хотят оптимизировать прибыль, чтобы удовлетворить акционеров; разумеется, речь идет о дисконтированной прибыли7, так как нередко в интересах устойчивого развития предприятия жертвуют краткосрочными выгодами для получения прибыли в будущем — например, стремясь сохранить доверие работников, поставщиков или клиентов либо затрачивая ресурсы на приобретение или ремонт оборудования. При необходимости эта упрощенная гипотеза максимизации прибыли усложняется с помощью огромного массива сведений об управлении предприятием и о стимулах управляющих и советов директоров, чтобы понять и учесть поведение, которое отличает этот случай анализа максимизации прибыли. Например, управляющие могут ориентироваться на краткосрочную прибыль в ущерб долгосрочной.

Что касается поведения, то в первом приближении гипотеза состоит в том, что лица, принимающие решения, ведут себя рационально, то есть действуют в собственных интересах с учетом той ограниченной информации, которой они располагают, и целей, которые приписывает им исследователь, поскольку эти цели представляют собой подходящую аппроксимацию их истинных устремлений. И вновь можно усовершенствовать этот базовый анализ благодаря недавним исследованиям, посвященным позедению ограниченно рациональных агентов. Наконец, нужно моделировать формы взаимодействия нескольких акторов, например, конкурентов на рынке — именно тут применима теория игр (я к ней вернусь).

Такая скупая, упрощенная модель позволяет, с одной стороны, предвидеть, что произойдет на рынке или в экономике в целом, а с другой — сформулировать рекомендации для частных лиц или государственных органов, принимающих решения, иными словами, сформулировать концепции экономической политики. Ведь экономика, может быть, в большей степени, чем другие гуманитарные и социальные науки, претендует на статус нормативной науки, она характеризуется стремлением «изменить мир». Анализ индивидуального и коллективного поведения и выявление определенных закономерностей играют важную роль, но конечная цель — экономическая политика.

Таким образом, в экономической науке сопоставляются издержки и выгоды различных вариантов политики. На этом можно остановиться и выбрать решение, обеспечивающее обществу наибольший чистый выигрыш (доход за вычетом издержек), — хороший подход, если, скажем, осуществимы трансферты, компенсирующие неминуемые потери от принятой экономической политики. В отсутствие таких трансфертов анализ усложняется, поскольку тогда государственная организация, принимающая решение, должна учесть благосостояние различных участников процесса и указать, какому из них будет отдано предпочтение.

Такие модели могут оказаться сами по себе сложны для анализа, несмотря на их упрощенный характер и экономность изложения. В этой области критиковать легко, но работать сложно. И сама критика носит лишь ограниченный характер, поскольку она не ведет к какой-либо альтернативной, пригодной для использования модели. В лекционных и семинарских аудиториях ведутся активные споры, рецензии анонимных экспертов, полученные международными научными журналами, часто беспощадны, а научное сообщество разделяет представление, согласно которому важно ставить теории под вопрос, поэтому критика полезна, только будучи конструктивной.

Экономический подход характеризуется «методологическим индивидуализмом», согласно которому явления на коллективном уровне суть результат индивидуальных действий и, в свою очередь, оказывают влияние на последние. Методологический индивидуализм полностью совместим с пониманием и детальным анализом групповых феноменов (возможно, даже необходим для такого понимания). Экономические агенты реагируют на стимулы, возникающие отчасти в социальных группах, к которым агенты принадлежат: на них оказывают влияние социальные нормы, они подчиняются конформизму и моде или конструируют свои многообразные идентичности, могут быть объединены стадным чувством или подвержены влиянию индивидов, с которыми связаны прямо или косвенно в рамках социальных сетей, и склонны разделять мысли других членов своего сообщества8.

Эмпирические тесты

Как только теория сформулирована и ее выводы становятся понятны, речь заходит об устойчивости (робастности) результатов к гипотезам и, по мере возможности, о тестировании прогнозов, полученных на основе модели. Практически возможны два типа тестов (помимо «проверки на здравый смысл»). Если данные за прошедший период представлены в достаточном объеме (количественном и качественном), то можно проанализировать модельные прогнозы эконометрическими методами (эконометрика, то есть использование статистики в экономике и, в более широком смысле, в социальных науках, позволяет определить степень уверенности в истинности тех или иных отношений между переменными).

Но может так случиться, что данных недостаточно или что мир успел измениться настолько, что прошлое уже нельзя экстраполировать на будущее. Например, после того, как в 1990-х годах правительство решило выставить на аукцион частоты на вещание (радиочастоты в диапазоне метровых и дециметровых волн), а не распределять их бесплатно, как это часто происходило, было необходимо действовать в два этапа: во-первых, понять, как с теоретической точки зрения организовать продажу спектра частот в разных географических зонах, зная, что телефонные операторы будут более заинтересованы в отдельных лотах, сопряженных с уже имеющимися в их распоряжении лотами. И, во-вторых, когда частоты уже выбраны, выяснить, хорошо ли понимают экономические агенты механизм продажи частот и не забыли ли экономисты о деталях, которые могут оказаться важными на практике (например, возможность манипулировать механизмом со стороны покупателей). Экономисты и правительство провели тесты для проверки применимости теоретических выводов на практике, прежде чем приступить к продажам спектра вещания. Эти аукционы значительно обогатили казну (только в США с 1994 г. получено 60 млрд долл.).

Существует два альтернативных классической эконометрике метода: полевые и лабораторные эксперименты. В полевых экспериментах подготавливается выборка лиц, так называемая «экспериментальная группа», которая помещается в условия, отличные от тех, в которых находится так называемая «контрольная группа», для анализа различий в поведении и последствиях эксперимента. Проведение эксперимента путем случайного формирования выборок9 широко применяется в физике, социальных науках, в маркетинге или в медицине (для клинического тестирования медикаментов и вакцин); вспомним, например, что уже в 1882 г. Пастер разделил вероятностным образом группу из 50 овец на две подгруппы — вакцинированных и невакцинированных, и всем им была сделана инъекция сибирской язвы, чтобы протестировать вакцину против этой болезни.

Иногда выборка оказывается уже разделена на две части естественным образом, тогда речь идет о «естественном эксперименте» — например, два идентичных близнеца (однояйцевые) разлучаются после рождения и нереданы в разные семьи. Исследователь, специалист в сфере социальных наук может попробовать разделить врожденное и приобретенное (при социализации). Другим примером могут быть судьбы людей, определенные не их личным выбором (что зависит от множества характеристик индивида), а лотереей (например, распределение ребенка в школу или назначение места военной службы)10.

Экономисты используют и развивают методологию «рандомизированных экспериментов» (выборочных контрольных испытаний) и разделения на экспериментальную и контрольную группы. В процессе таких исследований они изучают, например, влияние новых тарифов на электричество, новые формы субсидирования жильцов, страхования здоровья и поддержки безработных. Эти исследования начали особенно активно и значимо проводиться в области экономики развития11. Известная программа этого движения Progesa была запущена в Мексике в 1997 г. в целях борьбы с бедностью. Она заключается в предоставлении денежных средств матерям при условии постоянного медицинского наблюдения семьи, постоянного присутствия детей в школе и обязательного выделения части предоставленных средств на питание; эта программа была разработана благодаря вероятностной оценке.

Если в одних экспериментах пытаются оценить эффективность государственной политики или стратегий предприятий, то с помощью других тестируют экономические теории: например, хорошо ли понимают экономические субъекты, какими стратегиями они должны руководствоваться в различных аукционных механизмах12?

Подобным образом можно воссоздать в лаборатории ситуацию, исследуемую в теоретической модели, предложить агентам (студентам, преподавателям, профессионалам) участвовать в соответствующей игре и затем изучить ее результаты; это метод лабораторного эксперимента, за разработку которого психолог Д. Канеман и экономист В. Смит получили Нобелевскую премию в 2002 г. Так, целью знаменитого эксперимента Смита был анализ рынков, таких как рынок гособлигаций или сырьевые биржи. Он разделил участников на две равные группы: продавцов (у которых имелся объект на продажу) и покупателей (которые могут купить этот объект). Экономический агент, который не участвует в сделках по обмену, ничего не получает, кроме первоначальной суммы, которую ему дает организатор эксперимента просто за участие. Доходы от обмена, превышающие эту первоначальную сумму, определяются экспериментатором (и различаются для разных участников; например, их раздают по жребию). Для ясности: покупатель, если он покупает, получит, скажем 10-р, где р — это цена, которую он платит, а 10 — его готовность платить, то есть максимум, который покупатель готов заплатить; то же и для продавца, который сможет покрыть издержки, равные 4, и после эксперимента у него останется р — 4, если он продает по цене, равной р. Теоретическое конкурентное равновесие — это цена р*, при которой количество продавцов, имеющих издержки меньше, чем р*, равно количеству покупателей, готовых заплатить больше, чем р*. Говорят, что рынок в этом случае находится в состоянии равновесия. Но как это происходит в мире, где экономическим агентам известны только их собственные оценки (издержки, готовность заплатить), когда они делают предложения о покупке и продаже? Детали организации рынка влияют на итог, но классический результат, полученный Смитом, — это схождение результата (цены, объемов обмениваемых благ) к предсказанному теоретическому конкурентному равновесию на рынке с достаточным количеством покупателей и продавцов13.

В лабораторных экспериментах — которые также рандомизированы — можно проще воспроизвести и лучше контролировать окружающие экономических агентов условия, чем в полевых экспериментах. Они похожи на инженерные испытания в аэродинамической трубе. Их недостаток в том, что воссозданная среда более искусственна, чем в условиях полевого эксперимента. Оба типа экспериментов — лабораторные и полевые — используются в других гуманитарных и социальных науках, а не только в экономике и психологии: в частности, в политических науках, чтобы лучше понимать процесс принятия решений коллективными органами.

Наука ли экономика?

Вернемся ненадолго к вопросу о статусе экономической дисциплины14. Ее подход научен в следующем смысле: гипотезы сформулированы ясно и поэтому уязвимы для критики, выводы и сфера их применимости определяются на основании логических рассуждений в соответствии с дедуктивным методом. Наконец, выводы экономической науки тестируются с применением статистических методов.

С другой стороны, экономика не точная наука в том смысле, что ее прогнозы далеки от того, чтобы быть точными, как, например, расчеты в механике небесных тел. Как сейсмолог, изучающий землетрясения и распространение электромагнитных волн, или врач, обеспокоенный возможностью инфаркта или рака у пациента, экономист, который пытается предсказать, скажем, банковский кризис или уровень процентной ставки, легче справляется с задачей выявления факторов возникновения того или иного феномена, чем с определением даты события или даже его вероятности. Я еще не раз на страницах этой книги вернусь к вопросу о прогнозах, но сейчас полезно отметить два аспекта, препятствующих прогнозируемости экономических явлений. Первое характерно для многих наук: отсутствие данных или еще неполное (частичное) понимание феномена; например, экономисты могут располагать лишь отрывочными сведениями о реальных данных из балансовых отчетов банков или о компетенции и целях органов банковского надзора; они могут понять, что взаимные вложения банков и другие факторы способны привести к системному кризису, но при этом не понимают должным образом сложную динамику распространения такого кризиса.

Второе препятствие отличает социальные и гуманитарные науки. В некоторых обстоятельствах экономист, даже если он располагает всей информацией и прекрасно понимает ситуацию, может, тем не менее, испытывать затруднения при прогнозировании. Ситуация, когда то, что я хотел бы выбрать, зависит от того, что выберете вы, может привести к «стратегической неопределенности», то есть к трудностям в предсказании поведения со стороны внешнего наблюдателя. Мы здесь находимся в области «самоисполняющегося пророчества» и «множественных равновесий», отдельные иллюстрации которых будут еще фигурировать в этой книге15 и которые, возвращаясь к примерам, упомянутым выше, могут возникнуть во время банковской паники или во время атаки на валюту. Ограничимся на данный момент следующим примером: в экономической политике постоянно обсуждается, как граждане могут координировать свои действия, чтобы образовать группу давления, приобретающую влияние при принятии политических решений. Так, если я решаю построить только свой дом рядом с аэропортом, ничто не помешает расширению этого аэропорта в будущем, и поэтому у меня не будет заинтересованности в реализации этого проекта; если же много людей построят дома рядом с аэропортом, то мощное лобби будет в состоянии помешать его экспансии, и у меня в этом случае будет больше стимулов построить свой дом в этом месте. Для прогноза коллективного поведения необходимо понять, как осуществляется взаимодействие между агентами.

Микрокосм университетской экономики

Проверка достоверности и пересмотр знаний

Исследование во всех научных дисциплинах — это процесс совместного творчества в ходе дискуссий с коллегами, семинаров и лекций, а также с помощью публикаций. Ведутся жаркие споры. На самом деле суть исследовательской работы состоит во внимательном изучении малопонятных феноменов, по поводу которых расхождения во мнениях оказываются особенно заметны. Господствующие течения сменяются в зависимости от стройности теорий и результатов экспериментов.

Так, поведенческая экономика 25-30 лет назад была относительно малоизвестной. Ряд исследовательских центров, таких как Caltech или Carnegie Mellon, сделали ставку на эту непопулярную дисциплину — и оказались правы. С тех пор поведенческая экономика стала частью доминирующего течения (мейнстрима), и в крупных университетах организованы экспериментальные лаборатории, где проводят исследования по этой теме.

Макроэкономика — еще один наглядный пример дискуссии и развития дисциплины16. До середины 1970-х годов в макроэкономике доминировала кейнсианская теория. Единомыслие? Никоим образом, потому что в американских университетах, главным образом на среднем Западе, возникло протестное движение. Это меньшинство поставило под сомнение как эмпирические выводы существующих теорий, так и их основания. Например, согласно кейнсианской теории, рост денежного предложения, ведущий к инфляции, мог быть сопряжен с неожиданными краткосрочными эффектами и способствовать экономическому благополучию: сокращая реальные процентные ставки, давая таким образом глоток кислорода заемщикам; сокращая реальные зарплаты в условиях растущей безработицы и ригидности номинальных, то есть не индексированных с учетом стоимости жизни, зарплат; сокращая реальную задолженность предприятий, у которых она обычно фиксируется в номинальном выражении. Однако нетрудно понять, что систематическое использование инфляции не может на протяжении долгого времени вводить в заблуждение потребителей, кредиторов и работников. Они адаптируются к положению вещей: вкладчики будут держать меньше денег и активов, не индексируемых с учетом инфляции, или потребуют поднять процентную ставку; работники потребуют индексации своих зарплат (что стало серьезной головной болью для многих правительств во всем мире). По всей видимости, факты в то время также не подтверждали кейнсианскую теорию: в 1970-е годы наблюдалась стагфляция (снижение темпов роста на фоне высокой инфляции).

Наконец, в рамках кейнсианского подхода ожидания носят исключительно адаптивный характер: в таких моделях экономические агенты могли экстраполировать тенденции, наблюдаемые в прошлом, но не имели перспективных ожиданий. Рассмотрим, например, финансовый пузырь, то есть актив, переоцененный относительно его фундаментальной стоимости17. Экономический агент, принимающий решение о приобретении переоцененного актива, может сделать это, только если он рассчитывает его перепродать и «вовремя». Поэтому он должен задать себе вопрос, захотят ли другие агенты вкладываться в этот актив и до каких пор. Таким же образом, владелец актива, перед тем как назначить срок погашения (это называется дюрацией) для портфеля облигаций или решить, способен ли он снизить риски колебания процентной ставки, должен учесть возможную динамику процентной ставки, поэтому должен предвидеть, как центральный банк отреагирует на состояние экономики. Или, например, предприятие, принявшее решение о зарубежных инвестициях или о репатриации средств, должно задуматься о факторах динамики обменного курса в кратко- и долгосрочном периодах. Отсутствие представлений о будущем в кейнсианской теории ожиданий было некоторым образом парадоксальным, учитывая тот факт, что сам Кейнс упоминал «жизнерадостность», отражавшую у йего феномен оптимистических ожиданий, способных дестабилизировать экономику.

Противники господствующей теории обогатили модели, придав им больше динамики, развили эконометрику временных рядов и сами, в свою очередь, стали мейнстримом. Но их модели имели свои ограничения: фактически в них отсутствовала финансовая система, как, впрочем, во многих неокейнсианских моделях (это уж слишком, особенно с учетом того, что макроэкономисты все время настаивали на механизме монетарной трансмиссии через банковскую и финансовую системы), как отсутствовал и анализ финансовых пузырей и проблем, связанных с нехваткой ликвидности в экономике, и т. д.

Сегодня макроэкономисты, будь то кейнсианцы или нет, работают над улучшением своих моделей, которые еще далеки от совершенства. Они пытаются синтезировать наиболее сильные стороны различных течений, чтобы довести наше понимание макроэкономики до высшего уровня (например, среди самых интересных областей — бюджетная политика, актуальная как с теоретической, так и с эмпирической точки зрения). Один из главных специалистов, исследующих эти проблемы, — Э. Фархи, француз, работающий в Гарварде.

Оценка исследования

Оценка качества исследования может сыграть важную роль при выяснении научного приоритета, помочь понять, функционирует та или иная исследовательская группа более или менее успешно, помочь студентам сориентироваться. Как оценить качество исследования в экономике или в других научных дисциплинах? Если говорить упрощенно, имеется два подхода. Один, весьма примитивный, предполагает использование статистических методов, в другом используется рецензирование — оценка работы учеными-специалистами из той же области.

Широкая общественность открыла для себя статистический подход с появлением Шанхайского рейтинга университетов. Ежегодно все университеты мира с нетерпением ждут, под каким соусом они будут съедены командой университета Цзяо Тун. Но уместно ли оценивать уровень мировых университетов на базе рейтинга? Ведь у Шанхайского рейтинга есть свои недостатки. Например, в рейтинге при оценке результатов научной деятельности очень мало внимания уделяется качеству научных журналов. Помимо этого, рейтинг благоволит учреждениям, имеющим среди своих студентов прежних лет нобелевских лауреатов или обладателей медали Филдса; но как участвуют в жизни университета эти ученые, если они там уже не работают?

Какие же тогда критерии и области анализа можно использовать в «хорошей» библиометрии? Прежде всего, рейтинги должны составляться на уровне отдельных дисциплин, что особенно важно для студента, когда он выбирает университет, и для ректора университета, чтобы успешно управлять вверенным ему учреждением. Шанхайский рейтинг предлагает небольшую дифференциацию по дисциплинам, но этого недостаточно. Вместе с тем студенты, которые еще не определились с выбором конкретной дисциплины, нуждаются в рейтинге на уровне университетов для сравнения вариантов выбора. Поэтому нужны мировые рейтинги и по дисциплинам, и по университетам.

Сложно измерять результаты научной деятельности по уровню цитирования или по библиометрическим показателям. Существует подход, который заключается в измерении результатов деятельности ученого по числу публикаций. Но есть публикации и публикации; публикации в Nature или Science нельзя поставить в один ряд с публикациями в журналах с низкой репутацией. Чтобы учесть разницу в качестве научных журналов, лучшие исследования взвешиваются с учетом уровня журнала, в котором они размещаются (уровень журнала определяется либо его влиятельностью — с помощью алгоритма, основанного на цитировании, подобно тому, который используется Google для поиска подходящих для вас веб-сайтов, либо группой экспертов); как это и должно быть, ученому, который публикуется в соавторстве, предоставляется меньше баллов. Но ограниченность такого подхода очевидна. Научный журнал — это знак качества, но в одном журнале размещаются статьи разного уровня. И количество публикаций, даже с учетом качества издания, весьма приблизительно отражает важность исследования. Американец французского происхождения Ж. Дебре, нобелевский лауреат 1983 г., не был очень «плодовит», но статьи, которые он публиковал раз в три года или пять лет, оказывали большое влияние.

В рамках второго подхода используется количество цитирований с учетом важности источника (заново измеренной с помощью цитируемости цитирующего — задача, которую математики обозначают как задача неподвижной точки). В этой игре М. Алле, последний крупный экономист не англосаксонского происхождения, пишущий на родном языке, и первый француз — нобелевский лауреат по экономике (1987), не блистал бы своим индексом цитирования... Более того, некоторые области больше цитируются, чем другие. И существование цитирований не свидетельствует о глубине: противоречивые или медийные сюжеты цитируются чаще, чем прочие. В качестве экстремального примера: историка, отрицающего Холокост, будут комментировать очень много, но его при этом нельзя считать крупным ученым! Обзоры литературы и книги, обобщающие материал, в целом очень полезны, поскольку позволяют неспециалистам быстро «погрузиться» в предмет, естественно, много цитируются, но очень часто не представляют собой заметных научных открытий. Наконец, из-за временного разрыва работы молодых ученых выглядят сравнительно хуже с точки зрения цитирования.

Итак, у рейтингов много недостатков, на которых я не буду больше останавливаться. Оставаясь одним из ярых критиков этих рейтингов, я тем не менее готов решительно отстаивать их использование. Парадокс? Не совсем: в таких странах, как США, где управление университетами и агентствами, финансирующими исследования, ориентировано на постоянное усовершенствование, использование таких объективных измерителей остается ограниченным (но интерес к ним все время растет). Вместе с тем они представляют собой необходимый инструмент идентификации лучших центров совершенства во многих европейских странах. В отличие от своих основных конкурентов в области исследований и инноваций, Франция не обладает культурой оценки качества научной работы, которая могла бы выявить заметные расхождения в креативности как между французскими лабораториями, так и но отношению к лучшим мировым лабораториям. Поэтому часто студентам или лицам, принимающим решения, трудно идентифицировать среди французских лабораторий наиболее инновационную и заметную за рубежом. Рейтинги — важный информационный элемент, точка отсчета в условиях нехватки существенной информации.

Все это приводит к теме коллегиальной оценки и качества руководства исследовательской работой в университете. Агентства, распределяющие на конкурсной основе финансовые средства на исследования, должны опираться на мнение экспертных комиссий, сформированных из лучших специалистов. Хорошими примерами здесь могут послужить Европейский исследовательский совет (European Research Council, ERC), а также Национальный научный фонд (National Science Foundation) и Национальный институт здоровья (National Institute of Health) в США. Но для этого нужно иметь возможности привлекать лучших, и без того весьма востребованных специалистов. Необходимые условия достижения этой цели — процедура, которая не потребует много времени, и уверенность в том, что выбор жюри будет принят во внимание.

Мнение коллег также является решающим в процессе назначения профессуры. Все чаще в странах с высоким уровнем развития научных исследований назначение на профессорский пост происходит следующим образом. Сначала сравниваются досье потенциальных кандидатов, местных или привлекаемых извне, независимо от того, претендуют ли соответствующие исследователи на этот пост. За этим следуют несколько многосторонних обсуждений (их проведение упрощается этикой неразглашения) и коллегиальное изучение профессорами основных статей возможных претендентов. И, что крайне важно, администрация выступает как «адвокат первой инстанции». Каждое предложение вакансии уровня выше поста доцента18 становится объектом многочисленных сравнительных оценок экспертами, которые не имеют отношения к университету, где заявлена вакансия. Мнения внешних экспертов анализируются президентом университета или ректором. Внешних экспертов просят сравнить кандидатов или кандидата, выбранного факультетом, с учеными, работающими в той же научной области. Результаты подобного анализа позволяют президенту и ректору университета, — априори не являющимися специалистами в сфере научных интересов кандидата на вакантный пост, — получить дополнительную информацию. Идея, таким образом, состоит в сокращении информационной асимметрии между администрацией университета и департаментом, а также в получении администрацией непосредственного контроля качества пополнения кадров, проводимого департаментом. Переняв аналогичные практики управления, Франция могла бы занять более выигрышное положение в мире.

Недочеты и злоупотребления в оценке научной деятельности

Внимательное чтение и одобрение со стороны коллег составляет основное содержание оценки научной деятельности. Научные статьи оцениваются анонимно другими специалистами, выбранными редакторами рецензируемого журнала, в котором статья рассматривается на предмет публикации. Решение редактора принять статью (обыкновенно после ряда предложений о внесении изменений) или отклонить ее опирается на рецензии и на собственное впечатление от статьи. Тщательная оценка статей необходима для нормального функционирования научного сообщества и для накопления научных знаний: ученый не может прочитывать тысячи или десятки тысяч статей, которые ежегодно появляются в его области исследований, и тем более не может их проанализировать детально. Задача научного журнала — проверить качество данных и корректность их статистической обработки, логическую последовательность и их теоретическую значимость, а также научную новизну.

Вместе с тем не следует быть наивным и рисовать утопическую картину такого процесса оценки. У системы есть свои слабости: диктуемое стадным чувством предпочтение темы, которая привлекает внимание научного сообщества, в ущерб важным родственным темам; «смещения» при публикации, из-за которых предпочтение отдается «броским» темам (эмпирическое исследование, уточняющее проведенное ранее и уже опубликованное исследование, имеет меньше шансов привлечь внимание научного сообщества и редактора научного журнала, чем исследование, опубликованное впервые, в котором были получены неожиданные результаты); отсутствие «репликаций» (воспроизведения) некоторых эмпирических результатов, которое отражает неспособность других исследователей воспроизвести в аналогичных экспериментах или ситуациях результаты даже очень известных исследований19; или просто ситуация поведения рецензентов как пассажиров-безбилетников20, которые — если предположить, что, уделяя время рецензированию труда других, они таким образом вносят свою лепту в общественное благо — могут пренебречь обязанностью серьезно проанализировать качество, оригинальность и актуальность соответствующей работы.

Наконец, во всех научных областях, конечно, неизбежно существует обыкновенное мошенничество: чаще всего в этих случаях привлекаются сфабрикованные данные из разных источников или, что случается гораздо реже, взламывают сайты научных журналов с целью изменить рецензии. Бывает и так, что журнал допускает ошибку, когда просит автора порекомендовать рецензентов: редактору сообщают фальшивые электронные адреса, и статью получает лучший друг автора, а не тот, кто должен был оценить работу!

Мне представляется, что единственное решение этих проблем — хорошо понять их природу, а затем попытаться, насколько это возможно, их контролировать. Можно отметить в этой связи рост прозрачности в последние годы (требование предоставить данные в открытый доступ и обязательство составить перечень возможных конфликтов интересов). Можно было бы даже сказать, что подобно демократии система коллегиального рецензирования есть худший из режимов — за исключением всех других, уже опробованных в прошлом. И среди этих часто тестируемых альтернативных систем присутствует внутренняя оценка, которая полностью зависит от корпоративных интересов исследователей. Поэтому внешняя оценка и процесс коллегиального рецензирования остаются краеугольными камнями оценки научной деятельности.

Относительный консенсус и американское доминирование в дисциплине

Предмет расхожей критики в адрес экономических Исследований, иногда вызывающий недоумение у представителей других социальных и гуманитарных дисциплин, — относительный консенсус, царящий среди экономистов. Речь не идет о консенсусе в экономической политике, в частности в области макроэкономики, которая особенно сложна. Впрочем, существует, разумеется, очень разный уровень восприятия — достаточно привести лишь один пример MIT, который традиционно ближе американским демократам и придерживается кейнсианской линии, по сравнению с Чикаго, который ближе консерваторам и привержен монетаризму. Тем не менее существует консенсус относительно способа организации и проведения исследования. Как объяснял П. Самуэльсон, знаковая фигура MIT, он настолько сходится во мнениях со своим коллегой из Чикаго М. Фридменом, что между ними не уместится даже листок сигаретной бумаги, если зайдет речь о том, что собой представляет хорошее исследование. Они были солидарны и по вопросу о необходимости количественного подхода (формализованная теория и эмпирические тесты на базе этой теории), и по поводу важности причинно-следственных связей и сопутствующей необходимости нормативного аспекта в экономике, призванного помочь в принятии решений.

Очевидно, этот методологический консенсус не означает, что исследования носят пошаговый (инкрементный) характер и механически следуют маршруту, уже проложенному дисциплиной. Напротив, как подчеркивал Р. Солоу21, другая знаковая фигура MIT, исследователи чаще всего делают себе имя, ставя под сомнение привычные представления и прокладывая новые пути исследований. Благодаря этому экономическая наука сегодня используется для анализа жесткости цен, проблем стимулирования, несовершенной конкуренции, ошибочных ожиданий, поведенческих искажений и т. д. Повторюсь, в учебных аудиториях, на страницах журналов, во время конференций разворачиваются ожесточенные споры, и это хорошо: столкновение идей и критика коллег позволяют каждому двигаться вперед.

Чрезвычайно важно, чтобы подходы взаимно обогащались, а это требует мобильности. Нет ничего хуже, чем школа мысли, в которой ученики занимаются толкованием работ своих «мэтров». Очень полезна англосаксонская традиция, состоящая в запрете академической эндогамии: аспирант должен покидать свой университет в конце докторантуры, даже если он остается в университетской системе (однако ему не запрещается вернуться позднее). Помимо того, что этот запрет способствует улучшению отношений между профессорами (которые больше не борются за то, чтобы заполучить «своих» студентов в свои департаменты), он также побуждает студента искать новые идеи, а его департамент — нанимать преподавателей, которые не закоснели, оставаясь в одном и том же университете.

Другой объект критики — это американское доминирование. Не вдаваясь в детали, скажем, что десять наиболее авторитетных в экономической науке университетов — американские, как, впрочем, и большинство из топ-100 университетов. Я первый, кто об этом сожалеет, но вместо того чтобы возмущаться, желательно засучить рукава. Ибо, вновь цитирую Солоу, неудивительно, что Соединенные Штаты впереди с большим отрывом: в этой стране действительно готовится невероятно много аспирантов по этой дисциплине. И самое главное — академическая система воздает по заслугам, а не по положению в академической иерархии, не говоря уже о том, что сильная конкуренция между университетами за привлечение профессоров и студентов побуждает университеты создавать великолепные условия для проведения исследований.

Влияние экономического образования на индивидуальное поведение

Для изучения поведения студентов экономисты проводят полевые и лабораторные эксперименты. Сталкиваясь с выбором, подразумевающим достижение компромисса между собственным благополучием и благополучием других, студенты, посещающие занятия по экономике22, склонны вести себя более эгоистично, чем их коллеги с других факультетов. Так, студенты Цюрихского университета, проходя процедуру поступления, имеют возможность внести 7 швейцарских франков на финансирование образовательных кредитов для студентов и 5 швейцарских франков на помощь иностранным студентам, обучающимся в университете. Лишь 61,8% студентов факультета экономики и коммерции против 68,7% учащихся, выбравших другие факультеты, вносят деньги по меньшей мере в один из этих фондов (Frey, Meier, 2005). Другие эксперименты подтверждают эти выводы. Один из важнейших вопросов: зависит ли наблюдаемый результат от самоотбора? Имеют студенты больше шансов попасть на экономический или коммерческий факультет, если они эгоисты, или это результат обучения и студенты становятся эгоистами, обучаясь экономике? Ответ на этот вопрос имеет значение. В первом случае обучение экономике безобидно (вы можете продолжить чтение этой книги — оно не заразно); в другом случае экономика может быть «перформативна», то есть она может сформировать наше видение мира и заставить нас взглянуть на него несколько предвзято.

К сожалению, наши знания об этом несовершенны. В рамках Цюрихского исследования проанализировано, как меняются альтруистические установки за время обучения, и получен вывод об отсутствии индоктринации (по меньшей мере, среди экономистов), поэтому единственное объяснение — самоотбор. Ряд исследований подтверждают этот вывод, а другие авторы приходят к противоположным выводам. Скажем, студенты факультета права Йельского университета (Fishman et al., 2009) распределены по лекционным курсам в первое время случайным образом. Те, кто посещает лекции, имеющие связь с экономикой (теория гражданско-правовой ответственности), и те, кто общается с профессорами, имеющими экономическое образование, ведут себя в краткосрочном периоде более эгоистично, чем студенты, которые распределены по менее «экономически окрашенным» лекционным курсам (конституционное право) и которые общаются с преподавателями, получившими гуманитарное образование. Поскольку распределение случайно, фактор самоотбора не играет никакой роли.

Возможность того, что экономическое образование может изменить мировоззрение индивида, должна приниматься всерьез. Еще следовало бы понимать, каков механизм этого изменения менталитета, чтобы измерить его последствия. Существует гипотеза (но при нынешнем состоянии наших знаний это лишь гипотеза), которая касается нестабильности альтруизма. Детальный анализ, который мы проведем в следующей главе, покажет, как уровень нашего альтруизма решительно снижается в случае, если можно найти какое бы то ни было оправдание эгоистическому поведению23. В экономическом образовании присутствуют изучение конкурентных стратегий на рынке (предполагающее, что мир, так или иначе, беспощаден), понимание того, что эгоистическое индивидуальное поведение может порождать социальную гармонию в распределении ресурсов24 (предполагающее, что быть эгоистом разумно), знакомство с эмпирическими исследованиями, выявляющими нефункциональное с точки зрения общества поведение индивидов в случае, когда стимулов недостаточно (предполагающее, что невозможно всегда доверять экономическим или политическим агентам). Все это может лежать в основе нарративов, которые, даже будучи справедливыми, формируют аргументы, сами по себе неубедительные, но эффективные — в пользу менее морального поведения.

Если бы эта гипотеза была подтверждена, то нужно было бы проанализировать, не появляются ли альтернативные нарративы (иные, но имеющие такое же влияние) так или иначе позже — в профессиональной жизни или в межличностных отношениях. Пока же эксперименты, обсуждаемые выше, свидетельствуют о непосредственном воздействии лекций по экономике; мы не обладаем достаточной информацией относительно того, являются экономисты, работающие на государство, в частном секторе или в области исследований, худшими или лучшими гражданами, чем другие, с точки зрения пожертвований, общественных благ, защиты окружающей среды, голосования и т. д. Другими словами, одно из перспективных направлений исследований состояло бы не только в лучшем понимании действительной причины краткосрочных эффектов, но и в анализе долгосрочного воздействия обучения экономике.

Экономисты: лисы или ежи?

Английский философ И. Берлин начинает свое эссе «Еж и лиса» (Berlin, 1953) фрагментом из греческого поэта Архилоха: «Лиса знает много, еж знает что-то одно, но очень важное».

В целом 40 лет назад экономисты были ежами. Упрощая до крайности (в этом смысле последующие рассуждения не совсем корректны), они изучили вдоль и поперек модель конкурентных рынков — наиболее совершенную в интеллектуальном плане парадигму в своей дисциплине. Очень хорошо понимая границы этой модели, они работали в других направлениях, но не всегда имели надлежащую парадигму. Как разновидность теории идеального газа в экономике, модель конкурентного рынка была использована для ряда ситуаций: волатильность рынков, финансы, международная торговля и т. д.

Модель совершенно конкурентного рынка

В парадигме конкурентного рынка покупатели и предприятия считаются слишком небольшими, чтобы влиять на рыночные цены (другими словами, чтобы вызвать рост цен, ограничивая предложение, или спровоцировать снижение цен путем сокращения спроса; их индивидуальное поведение оказывает незначительное влияние на рыночные цены). Они обладают совершенной информацией о текущих ценах и о качестве товаров, ведут себя рационально и руководствуются свободой выбора: покупатели максимизируют при обмене свой излишек, а предприятия - свою прибыль. Не обязательно обладая возможностью точного предсказания будущего, они обладают рациональными ожиданиями относительно всех будущих событий.

Эта модель была применена для объяснения того, как уравновешиваются спрос и предложение на различных рынках, что позволяет изучать феномены «общего равновесия». Например, изменение предложения на рынке сказывается на состоянии других рынков, с одной стороны, посредством отношений взаимодополняемости или взаимозаменяемости между товарами (если я покупаю смартфон, работающий с операционной системой Андроид, то я куплю также соответствующий чехол и приложения для смартфонов Андроид) и, с другой стороны, посредством эффектов дохода (изменение цены, индуцированное на этом рынке, влияет на потребление товара и на доход, необходимый для приобретения этого и других товаров, даже если последние не имеют никаких прямых связей с затрагиваемым рынком, — если молодые люди платят более высокую арендную плату, то уровень привычного потребления благ в этой возрастной группе снизится).

Этот этап в развитии экономической теории был очень важен, но он демонстрирует два неразрывно связанных недостатка. Выводы данной модели для экономической политики не были очевидны: в силу отсутствия трения (конкурентные рынки, симметричная информация, рациональность и т. д.) рынки эффективны. Вследствие этого единственная возможная государственная политика — прогрессивный подоходный налог, что сделало бы сегодня бесполезными многие министерства, органы самоуправления и территориальные сообщества! Вместе с тем эта модель не описывает практически ни одну из ситуаций, рассматриваемых в данной книге.

С тех пор экономисты во многом обогатили свои знания и научились отвечать на вопросы: как изучать несовершенную конкуренцию на рынке с небольшим числом покупателей или продавцов и на этой основе формулировать рекомендации для политики поддержки конкуренции; как учитывать информационную асимметрию в ценах и в качестве благ, или даже отсутствие знаний о партнерах, с которыми мы можем обмениваться, чтобы предсказать другие провалы рынка и предотвращать их; как скорректировать предсказания, сделанные на основе гипотезы о рациональном поведении, учитывая отклонения от стандартов рационального поведения; как анализировать последствия разделения на предприятии прав собственности (принадлежащих инвесторам) и реального контроля (часто находящегося в руках менеджеров, интересы которых могут не совпадать с интересами инвесторов) и т. д. Введение этих трений в прежнюю модель есть процесс длительный, но плодотворный. Модели стали менее экономичными (в них учитывается больше деталей), но они позволяют изучать некоторые новые вопросы, ключевые для государственной политики и стратегий фирм.

Даже в мире лисиц, которые сегодня наиболее распространены, некоторые «скорее лисы», а другие «скорее ежи». Ежи находятся в поиске всю свою жизнь, ведомые идеей фикс, и часто пытаются убедить своих последователей выбрать тот же путь, что и они. Они берут на себя достойный похвалы риск, отстаивая парадигму, которую они считают важной, всеобъемлющей. Лисы же относятся подозрительно к обобщающим теориям и, используя разнообразные подходы, критичнее оценивают свои исследования. Они переходят от одного исследования к другому, когда находят, что достигли уровня «убывающей отдачи» в предыдущем исследовании. Оба исследовательских стиля равноценны, и наука нуждается и в лисах, и в ежах; точно так же как исследование проходит по направлению от теории к практике и обратно, инициатива в его развитии переходит от лис к ежам и обратно (каждый из нас является порой лисой, порой ежом). И вообще, как показывает опыт, исследовательский мир вознаграждает и тех и других25.

Кем лучше быть в общественной дискуссии — экономистом-лисой или экономистом-ежом? Об этом нам мало что известно, но работы психолога Ф. Тетлока из Пенсильванского университета, посвященные экспертам-политологам, поражают воображение (см.: Tetlock, 2005; Tetlock, Gardner, 2015). Если рассматривать схематично, Тетлок дает два ответа на поставленный вопрос. Первый касается использования идей университетских ученых в общественной дискуссии. Ежи раздражают лишь тех, кто не разделяет их представлений. Лисы навлекают на себя общий гнев, поскольку, используя различные знания, они не щадят ничьих чувств. Более того, лисы, принимая во внимание больше параметров, часто сбавляют риторику в том месте, где речь заходит об их рекомендациях, испытывая таким образом терпение аудитории, жаждущей определенности, и не привлекая интереса со стороны масс-медиа. (В действительности «лисость», возведенная в крайнюю степень, может порождать множество рекомендаций; лисы иногда вынуждены наступать на горло собственной песне, чтобы остановить свой выбор на тех или иных рекомендациях, более разумных, с их точки зрения.) СМИ предпочитают ежей.

Кроме того, Тетлок изучал в течение почти 20 лет прогнозы 284 экспертов-политологов, получив от них в целом 28 000 прогнозов: например, касающихся развала Советского Союза, вероятности распада национальных государств, войны в Ираке или заката крупных политических партий. Он разделил этих экспертов на лис и ежей на базе 14 критериев26 и классифицировал экспертов в соответствии с их политическими пристрастиями. Эта характеристика не полностью независима от когнитивного стиля экспертов. Неудивительно, что лисы, в отличие от ежей, чаще оказываются в центре, а не на периферии политического спектра. Эти политические пристрастия оказывают незначительное влияние на долю ошибок. Например, в 1980-х годах «левые» эксперты были слепы в своей низкой оценке интеллекта Р. Рейгана, а представители «правого» политического спектра были полностью одержимы советской угрозой. Однако более информативен когнитивный стиль. Лисы предлагают гораздо более точные прогнозы. Они в большей степени осознают вероятность (существенную) ошибки. Напротив, Тетлок берет в качестве примера ежей — Маркса и либертарианцев (сторонников невмешательства государства в экономику)27, адептов простого видения мира, чьим масштабным прогнозам не суждено было осуществиться. Нелегко сделать окончательные выводы из этого новаторского исследования, даже если оно выполнено на основе весьма впечатляющей выборки. Следовало бы провести другие исследования на другом материале.

Роль математики

В экономической науке чаще, чем в других социальных и гуманитарных науках, прибегают к использованию математического аппарата — чаще, чем это происходит в политических науках, чем в сфере права (включая экономический анализ права) или даже чем в эволюционной биологии; и конечно же гораздо чаще, чем в социологии, психологии, антропологии и истории. Поэтому экономика часто становится объектом критики: она слишком формализована, слишком абстрактна.

Математизация экономической науки — это относительно недавнее явление, даже если в XIX в. французские инженеры-экономисты (А. О. Курно, Ж. Дюпюи, Ж. Бертран), Л. Вальрас и В. Парето в Лозанне, И. Г. фон Тюнен в Германии, Ф. Эджуорт в Оксфорде и У. С. Джевонс в Лондонском университетском колледже без колебаний формализовали дисциплину. Экономика неуклонно и последовательно математизируется в XX в., и эта тенденция усилилась в 1940-1950-е годы. Работы многих крупных экономистов того времени — К. Эрроу, Дебре и Самуэльсона — имели для экономики такое же значение, как труды Бурбаки28 для математики. Они организовали экономическое мышление, формализовав его. Что еще более важно, они формализовали и верифицировали (или подвергли сомнению) новаторскую, но не совсем ясную логику суждений, восходящих к крупным экономистам-классикам — от Смита до А. Маршалла. Это был обязательный переход, на котором строились последующие работы; но далее нужно было обращаться к другим вопросам.

Как и в естественных или инженерных науках, в экономике математика присутствует на двух уровнях: при создании теоретической модели и на этапе ее эмпирической проверки. Едва ли имеются какие-либо серьезные разногласия относительно необходимости использовать эконометрику (статистику в применении в экономике) для анализа данных. Ведь чтобы принять решение, всегда нужно верно определить причинно-следственные связи. Корреляция и каузальность — это два отдельных объекта; как по этому поводу шутил Колюш: «Когда ты болен, не обязательно идти в больницу: вероятность умереть на больничной койке в десять раз больше, чем закончить свои дни дома», — полная бессмыслица, даже если принимать в расчет больничные инфекции. Говорят, что есть корреляция, но не причинно-следственная связь (в противном случае следовало бы закрыть больницы). И лишь эмпирическая стратегия, основанная на эконометрическом исследовании, позволит обнаружить причинно-следственные связи, а значит, дать рекомендации для принятия экономического решения.

Более спорным оказывается использование моделей, в которых предпринимается попытка исследовать сущность той или иной проблемы. Как я уже говорил, любая модель есть упрощение, иногда это упрощение чрезмерно и далеко от реальности, даже если последующие исследователи уточнят модель и устранят те или иные лакуны. Вот что по этому поводу говорит Р. Солоу в первых строках своей статьи, посвященной экономическому росту (за которую он был удостоен Нобелевской премии):

Всякая теория зиждется на предпосылках, которые не совсем истинны. Именно это и делает ее теорией. Искусство успешного теоретизирования состоит в том, чтобы предложить такие упрощающие предпосылки, чтобы это не сильно сказалось на окончательных результатах. «Ключевая» предпосылка — это та, от которой существенно зависят выводы, и очень важно, чтобы ключевые предпосылки были достаточно реалистичными. Когда выводы из теории, как представляется, вытекают именно из ключевой предпосылки, и если последняя сомнительна, то и результаты выглядят недостоверными (Solow, 1956. Р. 65.).

Несмотря на недостатки, эта модель, в моем представлении, необходима по многим причинам. В первую очередь, она направляет эмпирические исследования; без модели, которая тестируется, в данных не обнаружится ничего полезного для экономической политики. Модель позволяет анализировать благосостояние, тем самым — экономическую политику. Кроме того, даже составление модели дисциплинирует мысль, которая вынуждает экономиста разъяснять свои предпосылки, обеспечивая определенную прозрачность аргументации (что позволяет другим составить четкое мнение о данной предпосылке). Составление модели также вынуждает подвергать проверке логику аргументации, потому что иногда интуиция нас подводит.

Как очень хорошо об этом сказал экономист из Гарварда Д. Родрик, экономисты используют математику не потому, что они умны, а потому, что они недостаточно умны:

Нам необходима математика, чтобы быть уверенными в том, что мы мыслим логически — чтобы следить за тем, что наши выводы вытекают из наших предпосылок и что мы не упустили ни одной детали в нашей аргументации. Другими словами, мы используем математику не потому, что мы умны, а потому, что мы недостаточно умны... Мы просто умны ровно настолько, чтобы признать, что мы недостаточно умны. И такое понимание, я об этом говорю нашим студентам, отличает их от многих людей, абсолютно уверенных в том, что следует делать, чтобы бороться с бедностью и низким уровнем развития (Rodrik, 2007).

Наконец, составление и решение уравнений модели побуждают нас задумываться над другими идеями (если гипотезы приводят к ложным выводам, стоит ли отказываться от них или же что-то упущено при моделировании?).

Вместе с тем математизация сопровождается издержками. Во-первых, математизация временами сложна, и первые попытки изучить тему осуществляются часто на глазок; отсюда необходимость набраться терпения в то время, когда от экономиста требуют немедленных предложений в области экономической политики. Еще 40 лет назад мы мало что или совсем ничего не знали о моделировании ожиданий, о взаимодействии между предприятиями, асимметричной информации; сложно было формализовать целые пласты экономической жизни. Во-вторых, экономисты часто склонны «искать под фонарем» (имеется в виду поиск потерянного предмета при свете уличного фонаря только на том основании, что под фонарем светлее, а не потому, что предмет был утерян именно здесь). Например, в макроэкономике долгое время использовалось понятие «репрезентативный агент» (другими словами, делалось предположение об идентичности всех потребителей) просто потому, что это делало модель более удобной для анализа; в настоящее время эта предпосылка часто отвергается, поскольку потребители различаются по ряду параметров (вкусы, богатство, доходы, ограничение на заимствования, социодемографические показатели и т. д.), однако это делается ценой усложнения. Чем больше уточняются предпосылки и чем более сложными становятся описания агентов, тем в большей степени необходимо прибегнуть к математике, чтобы достичь полноты аргументации.

В-третьих, преподавание экономики часто очень абстрактно — тенденция, усиливающаяся иногда в результате использования математики. Но дело здесь не в математике, ведь преподаватель волен сам выбирать, как излагать материал. Преподавание должно согласовываться с результатами исследования, однако не надо заимствовать те же стратегии коммуникации. На самом деле англосаксонские учебники уровня бакалавриата не особо жалуют математику. Между тем часто преподавателю проще дать описание исследований в их существующем виде, чем передать их содержание в более доступной для слушателей форме.

Наконец, научное сообщество экономистов часто упрекают в чрезмерном эстетизме. Дескать, математика больше не инструмент, но скорее становится самоцелью, поскольку ее использование для разработки элегантных и поддающихся анализу моделей начинает свидетельствовать о качестве научного исследования. Нет сомнений в том, что такой перекос существует, но нужно также не забывать о том, что, как и в других научных дисциплинах, статьи замысловатые, но поверхностные и неглубокие по содержанию, быстро забываются, если они не содержат методологических новинок, облегчающих появление более прикладных работ.

Теория игр и теория информации

Теория игр и теория информации произвели революцию во всех областях экономики, в которых они нашли широкое применение, — как и в эволюционной биологии, политических науках, правоведении; в меньшей степени эти теории представлены в социологии, психологии и истории.

Современная микроэкономика основана на теории игр, в которой описываются и предсказываются стратегии игроков, имеющих собственные цели и находящихся в ситуации взаимозависимости, и на теории информации, которая учитывает использование стратегических информационных преимуществ этими же игроками.

Теория игр

Теория игр позволяет концептуализировать выбор игроками стратегий в ситуациях, где их интересы различаются. В этом контексте предмет теории игр — не только экономика, но и социальные науки в их совокупности, и она оказывается точно так же применима к политике, праву, к социологии и даже (как мы увидим далее) к психологии. Начало развитию теории игр было положено математиками: французом Э. Борелем в 1921 г. и американцами Дж. фон Нейманом (в статье, опубликованной в 1928 г., затем в книге, написанной в соавторстве с О. Моргенштерном и опубликованной в 1944 г.) и Дж. Нэшем29 (в статье, увидевшей свет в 1950 г.). Позднейшее развитие теории часто было мотивировано приложениями к социальным наукам, в подавляющем большинстве случаев определялось экономистами (некоторые направления развивались также биологами или математиками).

(а) От индивидуального поведения к коллективному

Специфика социальных и гуманитарных наук определяется важностью ожиданий и, в частности, пониманием того, как окружение агента будет меняться и реагировать на его решения: чтобы понять, как вести игру, игрок должен предвидеть, что предпримут другие игроки.

Эти ожидания рациональны, если игрок хорошо понимает стимулы, которыми руководствуются другие игроки, и их стратегии, по меньшей мере, «в среднем». Говорят, что тогда стратегии находятся «в равновесии» (иногда его называют «равновесием по Нэшу», который в 1950 г. развил общую теорию таких равновесий). Это понимание разумного правдоподобного поведения других может иметь результатом либо умозаключения (игрок «влезает в чужую шкуру» и размышляет о поведении, которое он избрал бы на их месте), либо, если игра знакома, экстраполяции прошлого поведения.

Человек, который не оставляет кошелек или свой велосипед без присмотра на улице, или пешеход, который не пересекает улицу по пешеходному переходу в той стране, где автомобилисты не уважают права пешеходов, решают элементарные задачи теории игр в той мере, в какой они точно предвидят разумное поведение других. Пример с пешеходным переходом иллюстрирует также возможность множественных равновесий: автомобилист, который не замедляет движение вблизи пешеходного перехода, не несет затрат (за исключением психологических), если в момент, когда он приблизился, нет пешеходов, а последние, безусловно, не заинтересованы в этой ситуации переходить улицу. В обратной ситуации автомобилист, который предвидит, что пешеход мог бы пересечь улицу в момент приближения автомобиля к переходу, заинтересован замедлить движение, чтобы пешеход смог бы перейти улицу, если он ожидает от водителей цивилизованного поведения.

Словно Журден Мольера, изъясняющийся прозой, мы все, сами того не зная, эксперты в теории игр, потому что каждый день участвуем в сотнях и тысячах «игр»: мы вовлечены в ситуации, в которых должны предвидеть поведение других, включая их реакцию на наше поведение. Конечно, мы в гораздо большей степени эксперты в тех играх, в которых не раз принимали участие на протяжении нашей жизни (например, игры, которые связаны с межличностными и социальными отношениями), чем в других, в которых мы были лишь случайными участниками. Лишь немногие разрабатывают хорошую стратегию, в первый раз участвуя в аукционе, где каждый обладает частной информацией о ценности предмета, выставленного на аукцион (например, месторождение полезных ископаемых или акции предприятия, вышедшего на биржу). Большинство участников аукциона, в отличие от профессионалов, склонны делать высокие ставки, будучи настроенными весьма оптимистично, потому что они забывают «влезть в шкуру» потенциальных покупателей и понять, что последние не будут предлагать высокую цену на фоне плохих новостей (у этого феномена есть свое имя — «проклятие победителя», потому что побеждают в аукционе обычно именно тогда, когда ценность объекта невелика).

Выбор поведения часто зависит от того, что делают другие. Если другие автомобилисты или граждане, которые используют метро, выезжают на работу в 8 часов утра, то я, быть может, был бы заинтересован в том, чтобы выехать в 6 утра, даже если, с моей точки зрения, это слишком рано. В равновесии потоки стабилизируются таким образом, что каждый делает правильный выбор между идеальным расписанием и заторами на дорогах или давкой в метро. При таких ситуациях выбора акторы ищут возможность вести себя не так, как другие. В иных обстоятельствах акторы сталкиваются с проблемой координации и в этом случае стараются вести себя так же, как другие акторы. Например, если никто из моих сограждан не оплачивает штрафы за нарушение ПДД, то на следующих президентских выборах будет наблюдаться (к сожалению) мощная политическая поддержка амнистии, что сократит мои стимулы уплачивать штрафы за нарушение ПДД.

«Предвидеть в среднем» может означать, что иногда равновесие бывает в «смешанных стратегиях»: хороший футбольный вратарь не должен иметь репутацию того, кто в момент пенальти перемещается скорее влево, или скорее вправо, или остается на месте; то же самое соображение распространяется и на того, кто бьет пенальти. Фактически, исследования, проводимые с профессионалами (любители более предсказуемы), показывают, что их поведение непредсказуемо: хороший голкипер с вероятностью 25% (приблизительно) избежит гола в одном из своих трех положений (Palacios-Huerta, 2003).

Предсказать в точности поведение других может быть невозможно еще и из-за отсутствия полной информации об их действиях; тогда в лучшем случае можно предсказать их поведение условно, а именно: «В таком случае я поступил бы так». Например, в ситуации аукциона, приведенной выше, можно предсказать повышение (соответственно и снижение) ставок, если другой игрок получает хорошие (соответственно плохие) новости относительно стоимости объекта, выставленного на торги.

Чтобы проиллюстрировать возможности и ограничения теории игр, рассмотрим так называемую ситуацию «дилеммы заключенного» — стратегический контекст, позволяющий описать и проанализировать многочисленные конфликтные ситуации.

Свое название «дилемма заключенного» получила из анализа следующей ситуации: двое заключенных подозреваются в совместном совершении преступления (именно так и обстоит дело в нашем случае), и от этих двух заключенных, помещенных в разные камеры, требуют признания. Тот, кто признается, обеспечивает более снисходительное и милосердное к себе отношение. Оба заключенных предпочли бы солидарно заявить, что никто не виноват, но каждый в отдельности заинтересован в признании. В равновесии оба признаются.

Дилемма заключенного


Игрок 2

С

П

Игрок 1

С

15, 15

0, 20

П

20, 0

5, 5

Здесь перед нами очень простая ситуация, схематично представленная в таблице, которая описывает поведение двух игроков: игрок 1 (выделено полужирным) и игрок 2. Каждый из них может выбрать одно из двух действий: первое — сотрудничать с другим игроком, второе — предать или избрать оппортунистическое поведение. Поведение, направленное на сотрудничество с другим игроком, отмечено буквой С, а отклонение от кооперативной стратегии — буквой П. В каждой ячейке матрицы первый выигрыш (выделено полужирным шрифтом) принадлежит игроку 1, второй — игроку 2. Например, если игрок 1 сотрудничает, а игрок 2 уклоняется от сотрудничества, то первый игрок ничего не имеет, а второй получает 20. Как показано на рисунке, отклонение от кооперативной стратегии добавляет 5 одному заключенному, а другой при этом теряет 15, каким бы ни был выбор другого.

Каждому из игроков известна информация, но каждый принимает решение, не будучи посвящен в решение другого. Как это хорошо видно в матрице выигрышей, солидарно оба игрока заинтересованы в сотрудничестве (когда каждый выбирает С), так как полученные выигрыши составят для каждого игрока по 15, и в целом 30, что больше, чем в любом из трех других возможных исходов игры (20, если действия игроков различаются, 10 — если оба игрока отклоняются от кооперативного выбора). Но но отдельности они заинтересованы в выборе оппортунистического поведения, и в равновесии каждый из игроков отклоняется от кооперативной стратегии и получает 5. На самом деле игрок 2 всегда получает больше, если выбирает П, как бы при этом ни поступал игрок 1: если игрок 1 выбирает С, то игрок 2 выигрывает 20 с выбором П против 15 с выбором С; если игрок 1 выбирает П, то игрок 2 выигрывает 5 с выбором П против 0 с выбором С. И то же самое справедливо для игрока 1.

Эта игра особенно проста для анализа, потому что здесь присутствуют «доминирующие стратегии», то есть когда для принятия решения игроку не нужно предвидеть выбор другого: что бы ни выбрал соперник, С или П, каждый игрок заинтересован в выборе стратегии П.

Отсюда следует, что, находясь в такой ситуации выбора, каждый рациональный субъект должен был бы выбрать оппортунистическую стратегию. Однако на практике, в условиях лабораторного эксперимента30, отмечается, что не все игроки отклоняются: от 15 до 25% игроков выбирают сотрудничество. В главе 5 мы вернемся к этому феномену, который заставит нас подвергнуть сомнению не только теорию игр, но и постулат, согласно которому экономические агенты ведут себя эгоистично даже по отношению к субъектам, с которыми они не связаны.

Несмотря на свою простоту, игра «дилемма заключенного» позволяет представить очень важные ситуации стратегического противостояния. Так, перед образованием картеля ОПЕК каждая страна — экспортер нефти была заинтересована в наращивании производства (стратегия Я), что чаще всего приводило к нежелательному эффекту для других стран-экспортеров, вынужденных снижать свою цену на добываемую ими нефть, а не уменьшать производство, кооперируясь, таким образом, с остальными (стратегия С). Введение квот и системы наказаний в случае их превышения позволили ОПЕК увеличить доходы членов организации, побуждая их выбирать С. В ситуации подобного типа понятен интерес игроков (индивидуальных, предприятий и государства) к реализации соглашения, закрепленного договором, и понятны угрозы репрессий, направленных на предотвращение отклонений от кооперативной стратегии со стороны участников соглашения.

Эта игра привела к появлению программ смягчения ответственности, введенных антимонопольными властями для борьбы против картелей. Эта программа, уже известная в США, была недавно инициирована в Европе, где она приносит свои плоды. Программа обеспечивает квазинеприкосновенность любому предприятию, которое раскрывает антимонопольным властям существование сговора, участником которого оно стало, и также предусматривает наказание других участников. Программа позволяет, таким образом, дестабилизировать сговор, воссоздав дилемму заключенного там, где внутренняя договоренность между членами картеля была направлена на ее нейтрализацию.

Другим примером применения дилеммы заключенного является борьба с глобальным потеплением, которое изучается в главе 8. Каждая страна в отдельности заинтересована в том, чтобы не сокращать выбросы парниковых газов в атмосферу, но коллективные последствия этого эгоистического поведения разрушительны. Эта «трагедия общин», описанная Г. Хардином в статье, опубликованной в 1968 г. в журнале Science, объясняет провал конференций в Киото, Копенгагене и т. д. Во избежание этой трагедии следовало бы подписать соглашение, ограничивающее все страны в выборе стратегии С, но на практике всеми сторонами разыгрывается стратегия П.

(б) Динамика взаимодействий

Теория динамических игр основана на идее, что текущие решения игрока воздействуют на будущие решения других участников, и игрок при этом должен понимать, какое влияние его решение окажет на будущие стратегии других игроков. Например, государство, работающее над новым законодательством или регулированием, должно ожидать, что поведение потребителей или предприятий изменится в ответ на новый институциональный контекст; чтобы понять это, государство должно «влезть в шкуру» других экономических агентов и предвидеть их поведение в будущем. Такое равновесие называется на экономическом жаргоне (не слишком удачном в данном случае) «совершенным равновесием». В совершенном равновесии каждый экономический агент отдает себе полный отчет в последствиях своих поступков и их влиянии на будущее поведение других агентов.

Часто поведение одного из игроков позволяет другим получить информацию, которой владеет он один. Например, инвестор, приобретающий акции предприятия, оптимистически оценивает его стоимость, — информация или знание контекста делают инвестора оптимистом; эта информация провоцирует рост курса акций предприятия, тем самым сокращая выигрыши для самого покупателя. Поэтому покупатели крупных пакетов акций стараются делать это осторожно, в конфиденциальной обстановке, дробя заказы на покупку или используя посредников. Другим примером является друг или поставщик, который ведет себя оппортунистически и злоупотребляет таким образом оказанным ему доверием; подобное поведение выдает информацию об истинном облике этого индивида, который впоследствии два раза подумает перед тем, как рисковать своей репутацией. Такого рода ситуации изучены благодаря концепции совершенного байесовского равновесия, которое объединяет совершенное равновесие с рациональным подходом к информации в смысле формулы Байеса. Это подводит меня к теории информации.

Теория информации

Вторым универсальным инструментом современной экономики стала теория информации, которая называется также теорией стимулов, теорией контрактов, теорией сигнализирования и еще теорией принципала—агента, в зависимости от области ее применения. Эта теория построена на стратегической роли частной информации, которой владеют индивиды, принимающие решения. Для правильного понимания человеческих или экономических отношений нужно учитывать тот факт, что агенты не обладают одной и той же информацией, более того, каждый использует личную информацию для достижения собственных целей. Теория информации, которую развивали Эрроу (лауреат Нобелевской премии 1972 г.), Дж. Акерлоф, М. Сненс, Дж. Стиглиц (нобелевские лауреаты 2001 г.), Дж. Миррлис и У. Викри (Нобелевская премия 1996 г.), Л. Гурвич, Э. Маскин и Р. Майерсон (разделившие Нобелевскую премию 2007 г.), Б. Хольмстрем (Нобелевская премия 2016. г.), Ж.-Ж. Лаффон и II. Милгром в числе прочих, строится на двух базовых концепциях.

Моральный риск означает, что некоторые совершаемые агентом действия могут не поддаваться проверке со стороны контрагента, которого это поведение затрагивает («принципала» на языке экономистов), или со стороны суда, который должен обеспечить соблюдение контракта в случае судебных споров. Возьмем, например, контракт испольной (долевой) аренды между «принципалом» или «дающим мандат» (доверителем) и «агентом» или «получающим мандат» (фермером-арендатором, получившим землю в аренду). Фермер может не уделять достаточно внимания выбору выращиваемой культуры или времени посева, не прикладывать достаточно усилий для получения обильного и качественного урожая, может посвящать себя другой деятельности: в этом случае говорят, что, возможно, со стороны фермера имел место моральный риск, то есть риск снижения доходов от урожая, вызванный не экзогенными факторами (риск, связанный с климатическими условиями или спросом), а действиями агента, который зависит от его собственных стимулов. Принимая во внимание тот факт, что принципал не может наблюдать за усилиями, которые прилагает агент (или доказать в суде, что эти усилия недостаточны) и что окончательный результат зависит не только от усилий агента, но также от событий, которые находятся вне его контроля, кто из двух сторон — принципал или агент — должен нести риски, присущие такой деятельности?

Испольщина — это соглашение об использовании сельскохозяйственных угодий, в рамках которого собственник, арендодатель, доверяет арендатору свою землю для ее возделывания в обмен на часть урожая. Соглашение на половину урожая, которой фермер расплачивается с собственником земли, делает его в меньшей степени ответственным, менее мотивированным и менее усердным в своих усилиях, чем в случае договора об аренде сельскохозяйственных земель в обмен на фиксированную плату собственнику (арендная плата), когда фермер получает плоды своей деятельности, собранный урожай, в свое полное распоряжение. Наименее стимулирующим будет соглашение, по которому фермер платит фиксированную сумму и поэтому безразличен к результатам своих усилий. Аренда в обмен на фиксированную оплату перекладывает все риски на фермера, включая климатические или иные риски, которые находятся вне его ответственности, и для последнего оказывается затратным, если его поведение характеризуется неприятием риска31 и желанием получать прогнозируемый доход.

Если же, напротив, риск не получить доход не пугает фермера, тогда аренда сельскохозяйственных земель в обмен на фиксированную плату будет оптимальным вариантом, потому что фермер несет в этом случае полную ответственность за результаты своих усилий, выбирая их надлежащий уровень, тогда как в случае частичного или полного переноса рисков на собственника фермер будет меньше стараться.

Концепция неблагоприятного отбора описывает ситуацию, в которой агент в момент подписания контракта между сторонами располагает частной информацией. Возвращаясь, например, к контракту на использование сельскохозяйственных земель в обмен на часть урожая, только фермер может знать, когда он готов приступить к работе на этих землях, о своей целеустремленности или о своем трудолюбии. Со своей стороны, собственник может владеть закрытой информацией о качестве земель и т. д. Неблагоприятный отбор оказывает влияние на контракты, так как он вызывает сомнения относительно их последствий. В качестве иллюстрации этой идеи предположим, что собственнику известно, плодородна ли почва на его земле, а фермер не располагает подобной информацией. Даже если последнего не пугает риск получить недостаточные доходы и аренда земли в обмен на выплату фиксированного вознаграждения была бы a priori оптимальным вариантом, фермер воспринял бы подобное предложение со стороны собственника земли с некоторой долей скептицизма: фермер сказал бы себе, что собственник стремится избавиться от рисков, потому что его земли в действительности не очень плодородны; фермер мог бы тогда предложить собственнику делить с ним доходы от урожая, рассчитывая таким образом в случае согласия получить «доказательство», что он ошибался в своем предположении.

Сразу видно, что эти принципы анализа институтов в терминах морального риска и неблагоприятного отбора также применимы в регулировании сетевых отраслей, банковском регулировании (регулятор располагает несовершенной информацией о технологиях, используемых предприятием, его усилиях, предпринимаемых для сокращения издержек, или о том, каковы в точности риски банковского портфеля), в управлении и финансировании организаций (акционеры, кредиторы и другие стейкхолдеры бывают недостаточно информированы о решениях, принимаемых менеджментом, или об их последствиях), в социологии организаций (где подразделения или цеха хранят важную информацию для собственных целей).

Развитие теории информации в последние 30 лет позволило выделить основные принципы разработки механизмов ведения переговоров и механизмов контроля. В частности, в свете этих принципов можно сформулировать несколько простых правил, которые должны лежать в основе разработки и исполнения любого контракта. Так, сторона, составляющая контракт, должна понять, что при наличии информационного преимущества у другой стороны необходимо предоставить последней некоторые выгоды, чтобы таким образом поощрить ее раскрыть эту информацию.

Подобным же образом контракт должен быть защищен с двух сторон; с одной стороны, он должен основываться исключительно на технических элементах, поддающихся количественной оценке, или на наблюдаемых и верифицируемых способах поведения, — идея, которая играет важную роль в нашем анализе политики занятости или борьбы против глобального потепления. С другой стороны, контракт должен основываться на совокупности действенных вознаграждений и правдоподобных угроз наказания; в отсутствие таких механизмов стимулирования он будет зависеть от развития отношений между двумя сторонами, в которых оппортунистическое поведение одной из сторон порождает недоверие другой стороны и ведет к прекращению отношений доверия и сотрудничества. Контракт должен быть разработан с учетом динамической составляющей, потому что за период действия контракта неизбежно происходят некоторые события, не предусмотренные при его подписании (и может быть, наблюдаемые только одной из сторон). Поэтому необходимо предусмотреть возможности пересмотра контракта или даже его прекращения, включив в него правила расчета возмещения.

Эти примеры составляют лишь краткое введение в теорию информации, но они хорошо показывают важность рационального поведения агентов, которые стремятся манипулировать информационной асимметрией для получения выгод и в ущерб другим агентам.

Вклад в методологию

Во многих научных дисциплинах работы на начальных этапах исследовательского процесса позволяют развивать методы, которые можно использовать на более поздних этапах. Это относится и к экономике. Многие работы не всегда нацелены на практическое применение или решение конкретных экономических проблем. В научных работах может также уделяться внимание методологическим аспектам, без перспективы непосредственного их внедрения, которые, однако, позволяют моделировать некоторые феномены в других теоретических работах или обеспечивать концептуальную основу для эмпирических работ.

Эконометристы используют статистику или создают собственные методы, чтобы позволить специалистам, работающим в области прикладной экономики, точнее измерять экономические феномены и находить причинно-следственные связи (влияет некоторая переменная на другую переменную или они просто коррелируют) — непременное условие применимости эмпирического анализа в государственной политике. Точно так же теоретики могут работать над основными положениями без непосредственного их использования. Следующие замечания одновременно очень абстрактны и отличаются нарциссизмом (потому что они описывают объект моих собственных исследований, и за это я приношу свои извинения читателю) и преследуют одну цель — дать читателю представление о многообразии исследовательских работ в экономике.

Мои работы в области чистой теории игр были посвящены динамическим играм, то есть конфликтным ситуациям, которые разворачиваются во времени и где участники («игроки») реагируют на предшествующие решения других игроков. Прежде всего, я определил (с Э. Маскином, руководителем моей докторской диссертации в MIT, сегодня занимающим должность профессора в Гарварде) понятие «совершенного марковского равновесия»; в соответствии с этим определением для любой игры, разворачивающейся во времени, однозначно можно определить «резюме» прошлой ситуации («переменная состояния»), которое может обусловить будущие стратегии. В этом резюме, обобщающем каждый момент в истории игры до текущего момента, описывается, что игрокам нужно знать о влиянии будущих стратегий на выигрыши игроков. В частности, на олигополистическом рынке текущий уровень производственных мощностей предприятий может, если способ и точное планирование приобретения этих производственных мощностей не имеют значения, дать исчерпывающее представление о предшествующем развитии отрасли. Это определение очень востребовано в работах по так называемой структурной экономике промышленной организации (основной подход в эмпирическом анализе отраслевой организации): понятие совершенного марковского равновесия вошло в обиход у специалистов по эконометрике, которые заняты анализом и оценкой деятельности предприятий-конкурентов в динамике.

Совместно с Д. Фьюденбергом, профессором MIT, который вместе со мной был одним из первых учеников Маскина, я уточнил понятие «совершенного байесовского равновесия»32. Этот концепт объединяет понятие байесовского равновесия, которое позволяет изучать игры с информационной асимметрией, и понятие совершенного равновесия, описывающего равновесия в динамическом контексте. Совместно с Фьюденбергом я разработал методологию изучения игр с преимуществом первого хода (или в более общем виде игр, в которых стратегия игроков состоит в выборе момента действовать) в непрерывном времени. В остальном мои работы в области чистой теории контрактов состояли в расширении рамок анализа в четырех направлениях.

Динамика

Договорные отношения часто повторяются. Кроме того, их можно пересмотреть по мере реализации. Мои работы по этой теме, написанные в соавторстве с Лаффоном, О. Хартом, Фьюденбергом (как и работы, выполненные ранее совместно с Р. Генери и К. Фрейксасом), развили динамическое и эволюционное представление о контрактах. Скажем, в контексте неблагоприятного отбора (когда агент обладает информацией, которой нет у принципала) результативность деятельности агента дает информацию о характеристиках его самого или его окружения (сложность задачи, талант, степень работоспособности) и влияет на будущие контракты. Собственник, который видит, что его земли приносят обильный урожай, догадывается о степени плодородия его земли и об эффективности работы фермера. Собственник будет настроен предлагать в будущем более жесткие контракты; например, он потребует более высокую фиксированную плату за пользование землей или более высокие уровни урожая. Если этот «эффект храповика»33 будет ожидаем, это побудит фермера работать не в полную силу (или же припрятать часть своего урожая!).

Иерархии

В контрактах часто представлены более чем две стороны (принципал и агент). Например, в контракте на аренду сельскохозяйственной земли, в рамках которого собственник и фермер делят урожай поровну, собственник может предоставить посреднику право оценивать урожай / наблюдать за его сбором. На самом деле подобного рода посредники встречаются повсюду в экономике: финансовые посредники (банки, трастовые фонды, венчурные капиталисты и т. д.), прорабы и руководители учреждений, лица, ответственные за управление, и т. д. Как только речь заходит о множественности агентов, можно ожидать сговора между неким подмножеством этих агентов и остальными членами организации. Мое исследование состояло в выявлении связи между этой угрозой сговора внутри «клик» (используя язык социологии) и информационной структурой (ее перераспределением внутри организации) и в изучении последствий угрозы сговора для понимания организаций.

Теория так называемого информированного принципала

В этих работах (совместно с Маскином) сформулированы концептуальные основы моделирования выбора контракта, предлагаемого агенту принципалом, владеющим информацией, к которой у агента нет доступа. Например, предприниматель (принципал), берущий взаймы на финансовых рынках, либо имеет реальную потребность в ликвидности для финансирования солидного проекта, либо желает реализовать часть своих активов до того, как на рынке начнут циркулировать плохие новости о его предприятии. Количество выпущенных активов, а также их характер (акции, облигации и т. д.) будут интерпретироваться инвесторами (агентами) как сигналы.

Внутренняя организация предприятий и государства

Совместно с М. Деватрипонтом (Свободный университет в Брюсселе) я проанализировал способы структурирования организаций, при котором их поведение более ответственно; мы показали, как состязательная процедура, которая требует привлечения адвокатов для защиты противоположных интересов (в отличие от случая более нейтральных участников), поможет судье или в более общем случае нейтральному лицу, принимающему решения, получить больше информации, даже если адвокаты будут скрывать информацию, которая выставляет их сторону в невыгодном свете. Мы также изучили функции, которые могут выполняться государством, и показали, когда специфические и точно сформулированные операции могут оказаться лучше более всеобъемлющего подхода («кто много целуется, плохо обнимает»).


Цель этой главы была рассмотреть основные черты экономического исследования: от теории к практике и обратно, от методологических исследований к прикладным. Мы осветили методы оценки научных работ, научные дискуссии и консенсус, который должен оставаться нестабильным на фоне постоянного прогресса в понимании явлений, роль математики и новых концептуальных инструментов. Как и в любой другой науке, развитие экономического знания идет рука об руку со специализацией исследователей, иногда и с их разобщенностью, потому что становится труднее и труднее учитывать все разнообразие подходов, областей исследования и инструментов. Однако трансверсальность — отсутствие иерархий — остается важным источником прогресса знания в рамках экономической дисциплины, равно как и в гуманитарных и социальных дисциплинах, о которых мы расскажем в следующей главе.

Перевод с французского И. Шевелевой и А. Поповой