Экономика и как она стала такой
# Глава 6: Economics and How It Got That Way — Экономика и как она стала такой
> Экономика — это наука мыслить в терминах моделей, соединённая
> с искусством выбирать модели, которые имеют отношение
> к современному миру.
>
> — Джон Мейнард Кейнс, письмо Рою Гарроду, 1938
В той степени, в которой этот мир вообще был кем-то спроектирован, его спроектировали экономисты. Из всех социальных наук именно экономика встроила себя в управление и регулирование общественной жизни — высшие функции системы, те, что балансируют между будущими и текущими потребностями.
И, как и любая другая функция создания идентичности, экономика была главным двигателем аттенюации информации для системы управления. Принятие экономического способа мышления снижает когнитивные требования к нашим правящим классам, говоря им, что есть множество вещей, о которых не нужно беспокоиться. Принятие экономического роста и эффективности как основной философии, а анализа затрат и выгод — как метода управления означает не только то, что тысячи возможных политик могут быть отвергнуты без серьёзного рассмотрения, но и то, что целые подходы к человеческой жизни никогда не нужно рассматривать.
Прежде чем мы действительно начнём использовать кибернетический инструментарий для диагностики кризисов индустриального мира, стоит потратить немного времени на размышления об этой широко непонимаемой, но крайне влиятельной вещи под названием экономика. У неё есть слепые зоны и нестыковки, которые часто ведут к предсказуемым дефектам в наших институтах. Когда нечеловеческие системы принятия решений становятся патологическими в современном обществе — наиболее характерно, когда принимаются решения, имеющие катастрофические долгосрочные последствия в результате относительно тривиальной краткосрочной экономии — патология часто напрямую связана с чем-то, что казалось экономисту хорошей идеей.
Я сам экономист, своего рода. Это не просто означает «кто-то с дипломом по экономике» или «кто-то зарабатывает на изучении экономических явлений», хотя и то, и другое верно. Быть экономистом называли стилем риторики и способом мышления в той же мере, что и академической дисциплиной. Я шутил в прошлом, что «-ист» на конце «экономист» — это «-ист» идеологии, а не науки — аналогично «троцкист», а не «метеоролог». Экономисты по-разному описывают экономику как предмет, науку, дисциплину и даже профессию, но на самом деле это приверженность определённым способам моделирования мира.
Когда-то экономика была изучением экономики — как геология изучает камни — но последние семьдесят лет наблюдают затмение того, что раньше называлось «институциональной экономикой». В 1930–1940-х годах быть экономистом означало проводить детальные исследования конкретных экономических институтов, собирать о них статистику, а затем публиковать её, после чего она лежала бы на полке десятилетиями в надежде, что кто-нибудь появится и захочет много узнать о вискозе, или борной кислоте, или судоходстве в южной части Тихого океана.
Всё это было почти полностью вытеснено другим видом экономики. Один из современников Фридриха Хайека определил экономику как «науку, изучающую человеческое поведение как отношение между целями и ограниченными средствами, имеющими альтернативное применение». Именно эта идея обобщённого изучения человеческого поведения в условиях ограниченности ресурсов ответственна за интеллектуальный империализм экономистов. Потому что если вы объявляете себя экспертами по людям, когда они вынуждены выбирать между разными приоритетами в условиях ограниченных ресурсов, ну а когда ресурсы не ограничены? Когда людям не приходится выбирать между разными вещами, которые они хотят?
Этот второй вид экономики стал доминирующим после Второй мировой войны. Та же военная работа, что породила Маки-конференции и начала управленческой кибернетики, оказала несколько парадоксальный эффект на экономику. Экономисты всех политических направлений были брошены на различные плановые работы во время войны — от задач вроде оценки способности США производить алюминий до абстрактных задач ограниченной оптимизации в таких областях, как нормирование продовольствия и траление мин. Многие из этих задач привели их в те же междисциплинарные команды и отделы «исследования операций», которые породили кибернетику.
Однако эффект на экономистов, по-видимому, был иным. Профессия много выиграла от контакта с чистыми математиками и инженерами, многие из которых значительно повысили уровень математической сложности в экономике. Но она, похоже, никогда не была расширена, как другие дисциплины, благодаря военному опыту; был большой скачок вперёд в технике и аналитической строгости, но не более того.
Для этого могло быть социологическое объяснение — поскольку экономика была самой престижной из социальных наук, экономистам было больше терять и меньше приобретать от контактов с посторонними. Были также проблемы с чистой интеллектуальной пропускной способностью и ёмкостью, потому что сам предмет переживал взрыв значительных работ. Для экономистов в период, когда проходили Маки-конференции и остальной мир интересовался кибернетикой, в литературе было чертовски много всего, за чем нужно было следить. Вдобавок, кибернетика не выглядела слишком интересной для экономистов, по крайней мере на первый взгляд — как мы уже отмечали, многое в ней выглядит как дискуссия о социалистическом планировании, которая считалась решённым вопросом.
К концу послевоенных интеллектуальных потрясений экономика превратилась в очень математическую науку, основанную на общем инструментарии «ограниченной оптимизации». Грубо говоря, если вы могли преобразовать свою проблему в такую, где есть единственный числовой индекс успеха или неудачи, экономисты считали своей работой помочь вам. «Помощь» в этом контексте означала, что они найдут способ описать то, что вы делаете, в терминах системы уравнений, связывающих величины под вашим контролем и ограничения на ваши ресурсы с числовым индексом хорошо-плохо, а затем решат эту систему уравнений для максимизации успеха или минимизации неудачи.
Часто — хотя не всегда — было удобно выражать индекс успеха или неудачи в денежной сумме. Деньги обладают полезным свойством: многие вещи выражаются в них,* включая многие из тех, что должны входить в системы уравнений, которые экономисты хотят решать для оптимизации системы — затраты сырья, часы труда и так далее. У большинства вещей есть рыночная цена, которую можно либо посмотреть в каталоге, либо узнать, запросив котировки у нескольких производителей. Даже вещи, не торгуемые на рынке, могут получить денежную оценку либо путём опроса людей о том, сколько они готовы заплатить, либо с помощью грубых аналогий с другими вещами, либо глядя на страховую сумму, либо просто угадывая. Со временем метод оптимизации стал более или менее гегемонистским способом решения вопросов производства, потребления и торговли, а вместе с ним — культура «мыслить как экономист».
Экономисты также научились работать с данными. Другое применение математики ограниченной оптимизации заключается в том, что вы можете определить свой индекс успеха или неудачи как «расстояние между тем, что предсказывает моя модель, и этим набором наблюдений», и подогнать параметры модели, чтобы минимизировать это расстояние. Значительная часть аппарата современного статистического анализа была изобретена на экономических факультетах — и экономисты часто гораздо лучше в этом, чем многие работающие в «жёстких» науках.
Сочетание двух математических инструментариев было чрезвычайно мощным в политическом и социальном плане. Экономика могла сделать модель, предполагающую, что данный результат оптимален, затем собрать данные о нём и оценить, насколько далека реальность от теоретического оптимума. В зависимости от политических предпочтений и идеологических приверженностей, они могли затем либо вернуться и сделать новую модель, либо объявить, что расстояние представляет собой неудачу со стороны реальности, и предложить политику для приведения мира в соответствие. Нетрудно понять, почему эти люди стали влиятельными советниками.
Две техники часто были спорными. Одна из вещей, создавших экономистам плохую репутацию, была избыточная готовность применять свои методы к вещам, которые людей действительно волновали.
Дело в том, что крупномасштабная индустриализация имеет серьёзные издержки, а также большие преимущества. Загрязнение убивает людей; крупные горнодобывающие проекты навсегда уничтожают природную среду. Чтобы быть включёнными в оптимизационный расчёт, этим вещам нужно было приписать денежную стоимость. Если обращаться с этим неосторожно, назначение цены человеческой жизни или природной красоте может выглядеть несколько социопатично. На другом конце шкалы многие люди верят, что искусство и культура имеют собственную ценность; модели финансирования, которые приписывают оперному театру или художественной галерее вклад, равный продажам билетов, часто будут казаться неправильными людям, которые могут не потреблять продукт, но чувствуют, что важно, чтобы он существовал.
Но внутри своей собственной системы у экономистов была защита. Когда вы отказываетесь назначать чему-то цену, вы отказываетесь признавать существование любого компромисса между одним набором приоритетов и другим. Как метод, «потому что я так сказал» не является ни интеллектуально защищённым, ни демократически подотчётным; если компромисс существует, он не исчезает просто потому, что вы отказываетесь его признавать. Как агенты по недвижимости и адвокаты по разводам, непопулярность экономистов во многом объясняется перенесённой виной; это люди, имеющие дело с неприятными реалиями, с которыми мы предпочли бы не сталкиваться, действуя как поглотители ответственности за трудные и неизбежные решения.
Это не то, что не так с экономикой. Или, по крайней мере, если мы собираемся винить экономистов за провалы в мире, мы должны винить их за практические недостатки в том, как они создают системы, а не за предполагаемые моральные дефекты экономистов. И нам, вероятно, стоит быть немного осторожнее с нашей критикой; в конце концов, признаёте вы это или нет, если у вас есть какие-то входы и вы хотите какие-то выходы, то вы занимаетесь экономикой. Приятно говорить, что не всё можно измерить, но если вы не можете что-то измерить, как вы узнаете, изменилось ли это? И если вас не интересует, изменилось ли это, как вы можете утверждать, что вам до этого есть дело? Одна из вещей, которую нужно иметь в виду, критикуя экономику, это то, что современный индустриальный мир, в целом, работает лучше, чем любые доступные альтернативы, и экономисты должны получить значительную долю как похвалы, так и вины.
Интеллектуальные пороки и причуды экономистов не являются случайными отклонениями; это допущения и стратегии, используемые для превращения невообразимо сложного аспекта человеческого общества в предмет, о котором можно сказать что-то внятное. Рассматриваемая таким образом, высокоуровневая философия и методология экономики — это форма разнообразие-инжиниринга. Это способ, которым экономисты аттенюируют сложность реального мира и усиливают силу своих собственных моделей. И они были первыми — экономика в её современной форме — это дисциплина планирования и управления, которой кибернетика стремилась стать.
Но есть и пороки, и причуды. Поскольку экономика пыталась решить проблемы информации, управления и организации до того, как они были строго сформулированы Винером, Шенноном, Эшби и Биром, существуют некоторые методологические слепые зоны. Как только вы о них знаете, вы видите, как они создают узнаваемые слабые места в системах и институтах, спроектированных экономистами или в соответствии с экономическими принципами. Как предмет, экономика, кажется, испытывает страх и отвращение к размышлениям о философии и методологии, которые можно было бы назвать фрейдистскими. В то время как одержимость других социальных учёных мельчайшими обсуждениями своих методов и риторики, стандартов доказательства и того, чего они надеются достичь, может считаться патологией в другом смысле, решимость экономистов отодвигать методологическую дискуссию на второй план имеет наблюдаемые плохие последствия. Подавляющее большинство экономистов буквально не знают, что они делают.
Давайте возьмём реальный пример и займёмся экономикой. Рассмотрим гипотетическую страну (назовём её «Англия»), где требуется 100 часов работы, чтобы произвести отрез сукна, и 120 часов, чтобы произвести бочку вина. Рассмотрим другую страну (назовём её «Португалия»), где благодаря передовой технологии и благоприятному климату требуется 90 часов работы, чтобы сделать сукно, и 80, чтобы сделать вино. Обе страны хотят и сукно, и вино. Сколько сукна и сколько вина должна производить Португалия?
Если предположить, что Португалия намного меньше Англии, ответ ясен. Несмотря на то, что она может производить сукно гораздо дешевле, чем Англия, ей следует производить только вино и получать всё сукно через торговлю. Это видно из расчёта относительных цен. Без торговли отрез сукна в Португалии стоил бы девять восьмых бочки вина (предполагая, что труд — единственный фактор). По аналогии, отрез сукна в Англии стоил бы пять шестых бочки вина. Сукно стоит больше, чем вино, в Португалии, но меньше, чем вино, в Англии.
А это означает, что можно воспользоваться разницей в ценах. Вместо того чтобы тратить 90 часов на изготовление отреза сукна, если Португалия сделает бочку вина за 80 часов труда, она сможет обменять её на более чем один отрез сукна. Несмотря на то, что Португалия имеет абсолютное преимущество, являясь более эффективным производителем обоих товаров, выгоды, которые она получает от торговли, определяются её сравнительным преимуществом.
Этот результат — одна из жемчужин экономики — теория сравнительного преимущества, впервые изложенная в «Началах политической экономии и налогового обложения» Давида Рикардо в 1817 году. Когда нобелевского лауреата по экономике Пола Самуэльсона попросили назвать единственное положение в социальных науках, которое было бы неоспоримо истинным, но нетривиальным, это было единственное, что он мог придумать.* Он сказал: «Что это логически истинно, не нужно доказывать математику; что это нетривиально, подтверждается тысячами важных и умных людей, которые никогда не могли понять эту доктрину сами или поверить в неё после того, как им её объяснили».
Это также хороший пример одной из больших слепых зон экономического метода рассуждения. Эта была идентифицирована Йозефом Шумпетером как «рикардианский порок» в его истории экономики — и в знак уважения к Рикардо, и как идентификация проблемной стороны его наследия. Со времён Рикардо экономисты имеют сильную склонность:
а) делать модель некоторой черты экономики, отбрасывая почти всю сложность;
б) делать множество упрощающих допущений, часто сомнительных с точки зрения их эмпирической релевантности;
в) показывать, что их вывод следует из их допущений, что должно быть довольно легко, если они сделали допущения достаточно сильными;
г) вести себя так, как будто их вывод теперь доказан в реальном мире.
Экономисты делают это всё время. Очень влиятельная модель* расовой и гендерной дискриминации утверждает, что она не могла бы произойти в условиях совершенной конкуренции (потому что компания, которая отказывалась бы нанимать определённых работников или обслуживать некоторых клиентов, теряла бы продажи и не нанимала бы самых продуктивных сотрудников, и поэтому, скорее всего, обанкротилась бы). Следовательно, многие экономисты до сих пор считают, что повышение конкурентности рынков — жизнеспособная замена антидискриминационным законам. Это работает в модели, пока вы выбрасываете любую информацию, которая может иметь отношение к реальной проблеме.
Самуэльсон был прав, что множество важных и умных мужчин (и женщин) не смогли понять доктрину рикардианского сравнительного преимущества. Но не потому, что они неспособны понять, что разницу в ценах между странами можно использовать как способ конвертации одного товара в другой. Проблема людей в шаге между абстрактным аргументом и предположением, что он описывает международную торговлю.
Подумайте о различных шагах, которые можно добавить, чтобы модель вина/сукна была более реалистичным описанием реального мира. Можно включить больше товаров; можно перестать притворяться, что есть только один фактор производства; можно учесть премии за бренд и качество. Можно ввести тот факт, что товары производятся компаниями. Можно подумать об инвестициях в производственные процессы и долгосрочном стратегическом планировании. Можно спросить, что происходит, когда спрос на продукт в одной стране влияет на общую глобальную цену.
Если посмотреть на то, что происходит на самом деле, вы увидите, что страны часто импортируют аналогичные виды товаров тем, что экспортируют, что не кажется соответствующим этой модели. Так что вы можете решить моделировать дифференциацию продукта, или государственную политику, или стратегическое поведение. В зависимости от того, что вы выбрали, как построили модель и какие сделали допущения, вы могли бы доказать свой собственный результат или тот, который ваш босс хотел, чтобы вы доказали. Но какая из этих моделей дала бы объективно «правильный» ответ? Модель вам этого не скажет, это точно.
Доказывать вещи «в модели», а затем вести себя так, как будто они истинны в мире — ужасная привычка экономистов. Мало что изменилось со времён Рикардо, за исключением того, что математика стала сложнее; в результате стало значительно труднее определить, является ли допущение merely техническим для упрощения расчёта или оно эквивалентно предположению вывода. Как эмпирическое правило, всякий раз, когда вы слышите, как экономист говорит «как бы вы ни смотрели на цифры», думайте об этом как об означающем «как бы я ни смотрел на эти цифры».
Даже предположение, что вывод вообще должен быть, может быть проблематичным. В конце концов, реальность обычно не даёт прямолинейных ответов, так почему модель должна? Множество экономических знаний, преподаваемых на уровне магистратуры под заголовком «стратегия моделирования», касаются видов математических утверждений, которые нужно поместить в модель, чтобы сделать её разрешимой,* не потому, что они имеют какое-либо отношение к реальной экономике. Стратегия моделирования — это всё о том, чтобы у вас был конкретный вывод, а не набор двусмысленных утверждений.
И это важно в экономике, потому что, как мы говорили ранее, это стиль риторики и способ мышления, а также социальная наука, и этот стиль риторики построен вокруг всегда давать ответ. Отдельные экономисты могут уклоняться от ответа не меньше, чем любой другой профессиональный советник, но привлекательность экономики как средства рассуждения всегда заключалась в прямолинейной логической линии от обоснованных допущений к действенным выводам. Рикардианский порок Шумпетера необходим для сохранения этой функции. Экономисты называют это «строгостью», но применение строгой модели к беспорядочной реальной экономической ситуации возвращает все метафоры и аналогии, что скрывает то, что произошло.
### Homo economicus был моим другом
Рассмотрим, например, культовый образ экономики — диагональные перекрещивающиеся линии графика спроса и предложения, с ценой на вертикальной оси и количеством на горизонтальной. Линия, представляющая спрос, идёт вниз, потому что клиенты хотят меньше продукта по мере роста цены; линия, представляющая предложение, идёт вверх, потому что компании хотят продать больше по более высокой цене. Можно показать студентам несколько интересных вещей с помощью такого графика — эффекты регулирования цен, изменения технологии и так далее — но давайте подумаем о допущениях, которые нужно было сделать, чтобы до этого дойти.
Сравнительно немного отраслей, где учебниковый график спроса и предложения может быть разумно защищён как описание того, как принимаются решения о цене и количестве. Рассмотрим пример, наиболее благоприятный для этой модели — отрасль производства электроэнергии.
Электричество — это товар; вы не можете продавать качественные брендированные электроны, так что вы можете быть уверены, что кривая спроса будет иметь правильный наклон. С ростом цены люди будут заменять его другими источниками энергии или сокращать общее потребление, и спрос на электроэнергию упадёт. Но что насчёт предложения?
В этой отрасли экономисты могут быть уверены, что их теория верна — их концепция «кривой предельных издержек» совпадает с той, что была независимо изобретена инженерами-электриками. Предельные издержки — это стоимость производства одной дополнительной единицы продукции — без накладных расходов, без постоянных затрат, только прямые затраты на производство этого конкретного приращения. Так что если вы управляете электросетью с несколькими различными станциями, это стоимость производства дополнительного киловатта на вашем самом дешёвом работающем генераторе.
По мере производства большего количества электроэнергии эффективность этой станции может ухудшаться, пока не станет дешевле производить следующий киловатт, используя другой источник топлива. Однако при любом уровне выпуска будет известное значение стоимости производства следующего приращения; инженер может назвать это «таблицей балансировки нагрузки», но концепция та же, что и экономическая. И по крайней мере в этой отрасли, кривая предельных издержек определяет кривую предложения. Если стоимость производства дополнительной единицы больше цены, за которую вы можете её продать, вы потеряете деньги. Если стоимость производства дополнительной единицы меньше цены, делайте это — иначе вы оставляете деньги на столе. Количество, которое вы поставляете при любой данной цене, определяется точкой на кривой предельных издержек, где стоимость предельного киловатт-часа равна доходу от его продажи — так что кривая предложения для производства электроэнергии должна выглядеть как слегка неровная версия той, что в учебниках.
Но можно ли сказать то же самое о рынках в целом? Можно ли сказать это об отрасли производства электроэнергии всегда? Конечно, ответ — нет, или по крайней мере не обязательно, потому что анализ здесь зависит от ряда особенностей данной конкретной рыночной ситуации, которые случайно совпали с типичными решениями по стратегии моделирования, принимаемыми экономистами.
Первая такая особенность — то, что электричество — это товар. Вопрос о том, что поставлять, требует ответа только в форме количества киловатт-часов и цены. У большинства товаров есть всевозможные характеристики, релевантные как для спроса, так и для предельных издержек их производства. Даже электричество не совсем таково; киловатт-час, поставленный в полночь, — это не то же самое, что поставленный в час пик. С этим можно справиться довольно прямолинейным способом, конечно, и инженеры-электрики тоже это поняли; просто рассматривайте разные часы дня как разные рынки. Но чем дальше вы уходите от товарного блага, тем сложнее становится оправдывать этот подход.
### Ценности и неопределённости
С этим связана вторая особенность отрасли производства электроэнергии: то, что мы смоделировали здесь, — это «спотовый» рынок. Кривые спроса и предложения описывают рынок электроэнергии, производимой и потребляемой прямо сейчас, в течение одного короткого периода. Через час будет новый рынок с другой кривой спроса и потенциально другими предельными издержками, и так далее.
Пройдя ускоренный курс кибернетики, предупредительные лампочки в наших головах должны мигать прямо сейчас. Независимы ли эти спотовые рынки друг от друга или они связаны? Это длинная линия кубиков, которые нужно повернуть правильной стороной вверх, или кубик Рубика?
Ответ зависит от отрасли. Если бы мы думали о дизайнерских сумочках, было бы более очевидно — если вы продадите миллион единиц по предельным издержкам сегодня из контейнера в Costco, это очевидно повлияет на вашу способность продать тот же продукт по премиальной цене завтра. Электричество, возможно, легче моделировать как независимую последовательность спотовых рынков, но всё равно будут решения, которые нужно принимать, влияющие на его кривые спроса и издержки в долгосрочной перспективе.
Например, в какой-то момент энергетической компании придётся решать, инвестировать ли в зелёную энергию. Во время жары или холодов ей придётся решать, поднимать ли цены до уровней, вызывающих трудности для клиентов. Ей, вероятно, придётся иметь дело с регулятором, так что нужно будет учитывать политические последствия некоторых решений. В реальном мире решение этих вопросов — это дело управления. Вы не принимаете решений, основываясь исключительно на затратах и доходах; вы всегда принимаете во внимание долгосрочный бренд, отношения с регуляторами и корпоративную стратегию устойчивости.
Но ничто из этого не поддаётся экономическому моделированию. Чтобы получить единственный ответ из математики, и, следовательно, сохранить способность экономики давать определённые и уникальные решения, вам нужно максимизировать одну величину. Если товар определён исключительно в терминах количества и цены, есть прямой индекс для оптимизации; если вы знаете функцию затрат, вы можете вычислить прибыль.
Если товар определён в терминах целого списка спецификаций, однако, необходимо свести их к их влиянию на затраты и цену; уравнения ограниченной оптимизации вынуждают нас притворяться, что каждая корпоративная ценность или приоритет — это сложное выражение верований о прибылях. Так что когда энергетическая компания объявляет, что сдерживает цены, чтобы помочь клиентам в холодную зиму, она на самом деле может говорить, что это лучший способ сохранить долгосрочный спрос и избежать введения потолка цен регулятором. Экономический подход требует, чтобы все другие виды информации были переведены в ожидания о прибыльности в неопределённом будущем. А это неопределённое будущее само по себе обрабатывается не очень хорошо.
В математической экономике есть любопытное вневременное качество; она эффективно превращает массивное пространство возможных будущих состояний в ещё более массивное пространство условных планов. Затем она использует математику оптимизации для выбора будущего пути с наибольшим положительным — или наименьшим отрицательным — значением. Делать это математически разрешимым способом требует ряда компромиссов, опять же, во имя «стратегии моделирования».
Во-первых, вы оказываетесь ограничены в видах неопределённости, которые можно рассматривать. Используемые расчёты — это в основном взвешенные средние; вы вычисляете «ожидаемую ценность» курса действий, умножая выгоду от каждого возможного исхода на вероятность этого исхода. Но эти вероятности не предоставляются природой; вы должны делать предположения о них. И усреднение по распределению вероятностей — дело хитрое; чтобы получить хорошо определённый ответ, экономисты обычно в итоге делают довольно сомнительные предположения.
Только некоторые виды неопределённости соответствуют вероятностям, которые вычислительно хорошо себя ведут. Если вы хотите вычислять стабильные ожидаемые значения, всё не должно становиться слишком диким. Нассим Николас Талеб написал целую книгу об этой проблеме; «Чёрный лебедь» был в основном встречен нервным смехом экономистов, потому что он задаёт вопрос, на который очень трудно ответить: каков риск чего-то вроде Русской революции, или Covid-19, или климатической катастрофы? Как вы назначаете процент и включаете его в своё взвешенное среднее? И если задуматься, разве это не странный способ подходить к принятию решений?
Однако, возможно, это даже не самая серьёзная проблема, с которой сталкиваются экономисты в отношении вписывания времени и неопределённости в рамки, которые не были для этого спроектированы. Есть также знакомая проблема тенденции комбинаций умножаться, а не складываться. Потому что, как лицо, принимающее решения, рассматривающее долгосрочный план, одна из базовых вещей, которые нужно учитывать, — что все ваши конкуренты будут делать то же самое. Производство электроэнергии необычно в этом отношении; вход на рынок регулируется и занимает много времени, так что есть сравнительно мало подлинных стратегических решений. В более типичных отраслях ваши решения гораздо более условны по отношению к решениям других, а их — к вашим, и так далее, в петле обратной связи, которая может быстро выйти из-под контроля.
Одна ветвь экономики пытается решить эту проблему в лоб. Теория игр может работать, когда количество сторон, которые нужно учитывать, ограничено, их возможности также ограничены, а их поведение в целом легко предсказать. Сколько ситуаций удовлетворяют этим критериям? Немного, но есть некоторые экономически значимые.
Например, рассмотрим случай аукционов по частотам для мобильных телефонов. Периодически правительства дают телекоммуникационным компаниям возможность торговаться за лицензии на использование частей электромагнитного спектра на аукционе. Есть лишь небольшое количество сторон, способных участвовать в аукционе, у спектра только одно применение, и поэтому уплаченная цена в основном зависит от восприятия каждой стороной того, сколько готова предложить каждая из других. Это почти идеальный случай для теории игр, и действительно, все участники аукциона по спектру нанимают профессиональных советников, являющихся теоретиками игр. Это на самом деле делает задачу ещё проще, потому что увеличивает вероятность того, что все будут вести себя в соответствии с теорией. Некоторые правительства воспользовались этим фактом, чтобы перепроектировать условия аукционов для максимизации уплаченной цены.
За пределами этой специализированной области экономисты склонны решать проблему стратегической неопределённости, притворяясь, что её не существует. И так мы получаем Homo economicus — теоретическое создание, которое не заботится ни о чём, кроме цены и количества, но также полностью информировано о будущих графиках спроса и предложения. Если есть другие стороны, с которыми нужно иметь дело, он может читать их мысли; предполагается, что все имеют совершенное знание правильной экономической модели и способны решить её для оптимального равновесия.
Часто, однако, экономисты даже не утруждают себя признанием существования множества агентов. Если их специально не попросили сделать иначе, они, скорее всего, сделают модель поведения «репрезентативного индивида», предполагая, что все предпочтения каждого человека идентичны, или агрегируя всех производителей в «репрезентативную фирму».
Как я уже сказал, экономисты не занимаются методологией. Если бы занимались, они бы признали, что то, что началось как стратегия моделирования, стало фактическим утверждением о мире. Цель всех этих допущений — приручить проблему, сделать возможным рассматривать сложные долгосрочные проблемы как серию независимых спотовых рынков.
### Места, где экономика отсутствует
Эти особенности стратегии моделирования порождают обнаружимые слепые зоны. Концентрация на максимизации одного значения, например, — одна из причин, по которой нет особенно полезной теории рекламы. Реклама — это большая индустрия и важная деятельность фирм, и тем не менее экономика не только почти ничего не может о ней сказать, у неё нет даже реального объяснения, почему она вообще существует.* Реклама и маркетинг, несмотря на их очевидную важность для бизнеса в реальном мире, производят и используют другой вид информации, нежели сигналы цены и количества, с которыми может работать модель.
По связанной причине экономика оставила большую часть размышлений об управлении и стратегии бизнес-школам. Как мы видели, проблемы максимизации становятся неразумно сложными, если допустить даже немного стратегического взаимодействия. Правильный способ справляться с этой сложностью, как сказали бы нам Бир и Эшби, — рассматривать систему как чёрный ящик и анализировать её фактическое поведение. Однако приверженность допущениям рациональности и максимизации ведёт к приверженности открыванию ящиков.
Это называется «микрооснования»: идея, что каждое крупномасштабное явление должно рассматриваться как кумулятивный результат индивидуальных решений. Как мы говорили ранее, когда экономика повернула в сторону математики и физики, она приняла индивидуальные предпочтения как эквивалент базовых частиц. Что-то не считается «строгим» в экономике, если это не может быть обосновано в терминах оптимизирующего поведения индивида. Здесь мало места для поведения, основанного на эмпирических правилах, привычках из прошлого или проходящих модах; это «ad hoc», что является серьёзным оскорблением для экономиста. Как стиль риторики и способ мышления, экономика должна притворяться, что ничего не реально, кроме цены и количества; всё остальное — просто удобный способ говорить о чрезвычайно сложных наборах условных ожиданий.
Вот история о прошлых стратегических решениях: Nokia когда-то делала резину из одуванчиков. У них это на самом деле очень хорошо получалось; самолёт ВВС Финляндии, упавший в озеро в Карелии во время войны в 1942 году, был поднят в 1998 году — его шины всё ещё были накачаны. Поскольку они делали резину, они делали изоляцию для электрических кабелей. Из-за этого они сами начали делать кабели. Из-за этого они попали в телекоммуникационную индустрию;* какое-то время они были крупнейшим производителем мобильных телефонов в мире, а сегодня делают сложное коммутационное оборудование. Экономист методологически обязан утверждать, что все сотни решений, которые нужно было принять, чтобы провести компанию по такой траектории, являются в основном идентичными решениями одной и той же оптимизационной задачи с разными числами, вставленными в неё.
Более общо, в реальных управленческих ситуациях цена почти никогда не является простым вопросом редкости и предпочтения, спроса и предложения. Решения о ценообразовании стратегичны; они используются для позиционирования бренда, отправки сообщения конкурентам, построения отношений с поставщиком или успокоения политика. Цены повышаются и понижаются как часть многолетних планов, включающих рекламные кампании, запуски новых продуктов и даже корпоративные слияния и поглощения. Чтобы смоделировать их в экономической рамке, потребовался бы весь аппарат теории игр, и это быстро вышло бы из-под контроля. Проблемы ценообразования, которые могут считаться слишком простыми для программы подготовки выпускников-бренд-менеджеров в Procter and Gamble, были бы безнадёжны с точки зрения вычислительной разрешимости, если выразить их в виде уравнений.
### Рынки как вычислительная ткань
Как им это сходит с рук? До некоторой степени — не сходит; люди смеялись над экономистами десятилетиями из-за нереалистичности их допущений. Но, как я предположил ранее, природа моделирования означает, что допущения должны быть нереалистичными. Мы могли бы переформулировать вопрос: «Как они спят по ночам?» Как вы убеждаете себя, что модель, в которой каждый ведёт себя рационально, чтобы оптимизировать свои долгосрочные интересы, выбирая цену и количество — это хорошее упрощение, игнорируя свидетельства перед вами?
Ответ, на удивление, связан с вычислительным прудом Стаффорда Бира. Всякий раз, когда в экономическом объяснении есть лакуна, можно утверждать, что рынок всё уладит. В 1920-х годах была выиграна дискуссия о превосходстве рынков над централизованным планированием, но эта победа, кажется, растёт в пересказе. Рынок — это не просто способ экономить на необходимости обрабатывать и передавать информацию, для современных экономистов — это магическая вычислительная машина, которая эффективно достигает наилучшего возможного решения. Мечта о «вычислительной ткани» и искусственном интеллекте всегда была в том, чтобы получить из системы больше, чем в неё вложили; мечта о превосходстве рынка — это именно о таком самоорганизующемся системе. Вместо объяснения того, как агенты в модели могут приобретать свою совершенную информацию, можно просто предположить, что обработка информации происходит на самом рынке.
Это допущение, по-видимому, происходит из по меньшей мере четырёх различных интеллектуальных традиций. Есть оригинальная «невидимая рука» Адама Смита — идея, что свободный обмен ведёт к наилучшему результату для всех. Ей была дана конкретная интерпретация Хайеком и австрийской школой в их ответе на дискуссию о социалистическом расчёте, возвышающая рынок как верховный метод обработки информации. Послевоенные математические оптимизаторы доказали, что можно показать, что абстрактное представление рыночного равновесия, например, имеет некоторые свойства, делающие его трудным для улучшения. И с совершенно другого направления, концепция «рыночной эффективности» в финансовой экономике предсказала теоретически, а затем установила эмпирически, что очень трудно обыграть фондовый рынок, и что в некотором смысле рынок был более «интеллектуальным», чем даже инвестиционные банкиры.
Вместе эти вещи способствовали ощущению, что рыночная экономика была своего рода вычислительным прудом; она органически выращивала оптимальные решения проблем и, как настоящий искусственный интеллект, вы получали больше, чем вкладывали. Несколько иронично, что экономика — дисциплина, призванная сказать вам, что «бесплатных обедов не бывает», в итоге так сильно поверила в информационную версию того же самого. Но идея действительно начала укореняться со временем; расчёт «подразумеваемых вероятностей» даже занял место обычного экономического прогнозирования, а «рынки предсказаний» продвигались как способы принятия политических решений без индивидуальной ответственности.
Когда мы думаем о том, как современная система порвала с подотчётностью, предположение о том, что рынок знает лучше, является большой частью истории. Оно уходит корнями в то, как экономисты имели дело с необходимостью игнорировать проблемы времени и неопределённости, что само по себе уходит корнями в необходимость делать оптимизационные расчёты разрешимыми, что, в свою очередь, было результатом уникальной социальной и политической позиции экономики.
Вот как кибернетические проблемы послевоенного индустриального государства были сформированы экономикой. Есть три главные слепые зоны: вера в рынки как вычислительную ткань, уплощение времени и неопределённости и приверженность рикардианству.
Вера в рынки как вычислительную ткань — настолько очевидный источник слепых зон, что едва ли требует объяснения. Вера в силу свободных рынков для решения оптимизационных задач настолько велика, что поддерживает обратный вывод экономистов: если что-то выглядит как рыночное равновесие, то это, должно быть, оптимальное решение. Это могло быть не так плохо, если бы это рассматривалось как первая презумпция, но это стало идеологическим. Значительная часть причин, по которым политики совершают ошибки, происходит из нежелания пересматривать рыночные результаты. Вспомните пузыри на рынке жилья, например, или дерегуляцию финансов.
«Рыночные результаты» — это огромный поглотитель ответственности, но есть также философская слепая зона. Политики и их советники интернализировали веру в то, что рынок является высшим интеллектом, чем всё, что может предложить человечество. Сочетание политического удобства и интеллектуальной рационализации — мощная вещь; когда возможное рыночное решение представляется, оно имеет огромное преимущество в рассмотрении перед альтернативами, заслуживает оно того или нет.
Ущерб, причиняемый предположениями о времени и неопределённости, более тонок. Homo economicus и фирма, максимизирующая прибыль, — это эквиваленты экономистов кибернетическому чёрному ящику: фундаментальные компоненты модели и системы. Но они ограничены только определёнными категориями входов (цена и количество), которые связаны с выходом определённым образом (оптимизация). Рассматриваемая как кибернетическая система, экономическая модель — это та, которая произвольно выбросила большую часть своей информации.
Когда экономисты проектируют системы, их ослабленная концепция чёрного ящика проявляется в отсутствии заботы о пропускной способности каналов коммуникации для передачи требуемой информации. Столь же важно, что проблема перевода информации в пригодную для действия форму почти не существует; когда информационный набор сведён к цене и количеству, и когда принятие решений — это просто оптимизация одного значения, выраженного в деньгах, нет способа говорить о двусмысленности, восприятии или несовместимых ценностях. Вот как анализ затрат и выгод идёт не так; утверждение вроде «этот пассажирский самолёт имеет неисправный датчик сваливания, который может вызвать крушение», фундаментально не является частью информации об ожидаемых затратах — даже если вы можете заставить людей смириться с идеей приписывания финансовой ценности человеческой жизни.
И наконец, рикардианство. Рикардианский порок, напомню, относится к практике решения вещей в модели перед применением решения к реальному миру. Это была причина, по которой центральные банки пропустили поколенческий финансовый кризис. Его не существовало в их модели, и рикардианский порок, в терминах Стаффорда Бира, переводится как слабая Система 4, которая должна улавливать информацию о вещах, которые могут изменить операционную среду таким образом, что сделает текущую модель недостаточно реалистичной.*
Рикардианское мышление также склонно притуплять реакцию на сигналы красной рукоятки и крики боли; они не существуют в модели, поэтому трудно заставить людей, верящих в неё, признать, что они могут существовать в реальной жизни. Заставить экономиста изменить своё мнение трудно; профессия имеет заслуженную репутацию изоляции и отсутствия открытости к внешним идеям.
До некоторой степени экономисты такие, потому что они циники, и до некоторой степени они правы; данные, не являющиеся частью модели, могут быть ненадёжными, нечестными или и тем, и другим. Но даже в ситуациях, где у них есть значительные стимулы сделать всё правильно, им всё ещё трудно мыслить за пределами коробки.
Ни один из этих пороков не является вездесущим; всегда есть исключения. Экономика сохраняет жизнеспособность, несмотря на эти структурные проблемы, просто благодаря тому, что имеет огромное количество ресурсов, что позволяет ей генерировать огромные объёмы избыточного разнообразия. Всё, что я сказал об экономике в этой главе, имеет массу контрпримеров; экономистов так много, что кто-то всегда работает именно над тем, что вы могли бы утверждать, «экономика» игнорирует. Это означает, что её социальная и политическая позиция вряд ли будет оспорена; она может адаптироваться, пусть и медленно.
Но эта работа имеет тенденцию происходить в университетах, и есть огромный, снижающий информацию фильтр между экономикой, как она практикуется в академическом мире, и тем видом экономики, который используется для решения реальных вопросов. Количество разнообразия в современной экономике настолько велико, что никто не может быть на переднем крае более чем в крошечной её части — даже самый тонкий теоретик в одной области склонен возвращаться к базовому стилю мышления во всех остальных. Пока идея не достигла учебной программы бакалавриата, она не является частью «экономики» для большинства полезных смыслов этого слова.
Реальная слепая зона современной экономики — это экономика. Экономисты потратили так много времени на свои общие вопросы оптимизации и редкости, цены и количества, что они, кажется, забыли, что в ведении бизнеса, не говоря уже о целом обществе, есть нечто большее.
Экономисты спроектировали мир на одном уровне, с точки зрения политики и управления; их способ мышления стал культурно гегемонистским. Но есть целый мир, которого экономика почти не коснулась — и прежде чем мы сможем диагностировать кризис менеджериализма, нам нужно немного знать о менеджерах.
\* *Как выразился комик Дэвид Митчелл, нет нужды в винных критиках; рестораны и так говорят вам, насколько хорошее вино в меню — деньгами.*
\* *Согласно его президентской речи на Третьем конгрессе Международной экономической ассоциации в 1969 году, «Путь экономиста». Станислав Улам, математик и учёный по ядерным бомбам, задал вопрос.*
\* *Приписывается нобелевскому лауреату Гэри Беккеру. Работа Беккера — плодородный источник такого рода мышления; он также писал, что, поскольку преступники являются рациональными акторами, использующими анализ затрат и выгод, можно сэкономить на полицейских расходах, сделав наказания действительно суровыми.*
\* *Разрешимость раньше было легко заметить, потому что допущения и модельные решения делались открыто, чтобы гарантировать, что уравнения имеют определённое решение, которое можно было вычислить карандашом и бумагой. Поскольку компьютерные симуляции стали технически более осуществимыми и профессионально уважаемыми, в экономике стало больше работы, где нет единого аналитического решения. Но «стратегия моделирования» всё ещё присутствует в фоне почти всё время — центральная приверженность дать ответ всегда здесь.*
\* *Я помещаю это в сноску, потому что мне неловдно это печатать; популярная теория рекламы, разработанная Гэри Беккером, гласит, что трата больших денег на рекламу сигнализирует потребителю, что продукт должен быть хорошим, потому что он генерирует достаточно свободного денежного потока для поддержки большого рекламного бюджета. Конкурирующая теория может быть более или менее суммирована как: «Людям нравится видеть рекламу того, что они покупают, поэтому они потребляют рекламу как часть общего опыта». Хотя это менее нелепо, это оставляет сильное ощущение, что экономика не сильно продвинулась.*
\* *Признаюсь — это упрощение. Nokia делала дюжины других вещей, и очень трудно проследить время и логику её входа в различные отрасли. В принципе, единственный принцип, который я смог извлечь из её корпоративной истории, — если финнам было что-то нужно, Nokia обычно пробовала это сделать.*
\* Некоторые экономисты из моего опыта пытались дать частичную защиту рикардианского порока, цитируя статистика Джорджа Бокса, который сказал: «Все модели неверны, но некоторые полезны». Как защита моделирования в целом, это довольно умная вещь, но заметьте: если бы вы действительно так верили, вы бы, вероятно, попытались создать систематический процесс проверки и обновления ваших моделей, чтобы видеть, не становятся ли они менее полезными.