Новая поведенческая экономика. Почему люди нарушают правила традиционной экономики и как на этом заработать - [11]

После конференции я подвозил Фишхофа в аэропорт. Пока мы ехали, он рассказал мне, что получил степень доктора наук по психологии в Университете Хебрю в Израиле. Там он работал с двумя коллегами, имен которых я никогда раньше не слышал: Даниэль Канеманн и Амос Тверски. Барух объяснил мне свой теперь уже знаменитый тезис об «ошибке хиндсайта» (суждения задним числом). Суть тезиса состоит в том, что после того, как событие уже произошло, мы думаем, что всегда знали, что оно скорее всего произойдет или даже точно произойдет. После того как никому не известный сенатор афроамериканского происхождения Барак Обама обошел Хиллари Клинтон – сильнейшего кандидата от демократической партии, номинировавшейся на кандидата в президенты, многие решили, что предвидели это. Но они не предвидели, они просто помнили «неправильно».

Я был очень воодушевлен концепцией «ошибки хиндсайта», которая, как мне казалось, имела невероятно важное значение и для области менеджмента. Одной из сложнейших задач, которую приходилось решать руководителям компаний, состояла в том, чтобы убедить своих менеджеров в необходимости браться за рискованные проекты, если предвидится достаточно высокая прибыль. Со своей стороны менеджеры беспокоились, и на то были причины, что в случае, если проект провалится, именно на них ляжет ответственность за правильно или неправильно принятое решение. Ошибка хиндсайта в этой ситуации значительно усугубляет положение, потому что руководитель компании будет неправильно полагать, что вне зависимости от причины провала этот исход нужно было предвидеть заранее. Кроме того, из-за эффекта суждения задним числом он будет думать, что изначально считал этот проект слишком рискованным. Такое искажение суждения особенно вредно еще и тем, что мы всегда замечаем его у других, но не у себя.

Барух предложил мне почитать работы своих консультантов, полагая, что я найду в них много интересного. На следующий же день, вернувшись в офис в Рочестере, я направился в библиотеку. Раньше я все время проводил в отделе экономической литературы, теперь же оказался в незнакомой мне части библиотеки. Я начал с чтения статьи в журнале «Сайенс»: краткого описания содержания книги «Суждение в условиях неопределенности: эвристика и систематические ошибки». На тот момент я не очень хорошо понимал, что такое эвристика, но оказалось, что это модный термин, обозначающий алгоритм решения задачи. В процессе чтения мое сердце начало биться, как на последних минутах финальной игры чемпионата. Мне потребовалось всего 30 минут, чтобы прочитать статью от начала до конца, но моя жизнь после этого перевернулась.

Главная идея, описываемая в статье, была простой и красивой. Время и мыслительные возможности человека ограничены. В результате человек использует простой способ решения задачи – эвристический, – чтобы сделать определенное суждение. Возьмем, к примеру, «доступность». Допустим, я спрашиваю вас, является ли имя Друв распространенным. Вы ответите «нет», если только не живете в Индии, где это имя очень часто встречается. Учитывая, что Индия – одна из самых густонаселенных стран мира, в мировом масштабе имя Друв оказывается довольно распространенным. Чтобы решить, насколько распространен тот или иной феномен, мы обычно спрашиваем себя, как часто нам самим приходилось с ним встречаться. Это отличный способ поиска ответа на поставленный вопрос. В зависимости от того, насколько легко вам будет припомнить людей с определенным именем среди тех, кто вас окружает в повседневной жизни, вы сможете сделать вывод о распространенности этого имени. Однако такой способ не работает в тех случаях, когда действительная частота повторения какого-либо события не соответствует той, которую вы можете наблюдать в своей повседневной жизни (как в случае с именем Друв). Так можно проиллюстрировать основную идею той статьи. Когда я читал об этом, мои руки дрожали: этот эвристический способ мышления был причиной того, что человек совершает предсказуемые ошибки. Об этом говорил и заголовок статьи: «Эвристика и искажения». Концепция предсказуемых ошибок подходила для описания моих на тот момент еще совсем разрозненных идей.

Предшественником Канемана и Тверски был Герберт Саймон, научный эрудит, который большую часть своей профессиональной жизни провел в Университете Карнеги Меллон. Саймон прославился в ряде направлений социальных наук, включая экономику, политологию, исследования искусственного интеллекта и теорию организации, но к теме этой книги относятся его работы об «ограниченной рациональности», написанные задолго до того, как в этой области стали работать также Канеман и Тверски. Заявив, что человек обладает ограниченной рациональностью, Саймон имел в виду ограниченные способности человека решать сложные задачи, что является очевидной истиной. И, хотя он и получил Нобелевскую премию по экономике, я думаю, что, к сожалению, его работа мало повлияла на экономику как профессиональную область.[8] На мой взгляд, многие экономисты игнорировали Саймона потому, что было довольно просто отмахнуться от ограниченной рациональности как от «верной, но малозначимой» концепции. Их вполне устраивало то, что существующие модели были недостаточно точными и что прогнозы, выстраиваемые на этих моделях, содержали ошибки. В статистических моделях, используемых экономистами, эта проблема решается тем, что в уравнение включается так называемая «погрешность» расчетов. Предположим, вы хотите предсказать рост ребенка, когда он станет взрослым, опираясь на данные о росте обоих его родителей в качестве параметров для прогноза. Такая модель прекрасно справится с задачей, поскольку у высоких родителей, как правило, высокие дети, но эта модель не даст точного прогноза, что и покажет погрешность вычисления. И пока ошибки будут случайными – т. е. результаты прогноза на основе этой модели будут показывать слишком высокий или слишком низкий рост с одинаковой частотой – все в порядке. Эти ошибки друг друга ликвидируют. Так экономисты рассуждают, убеждая, что ошибки, возникающие в результате ограниченной рациональности, можно спокойно игнорировать. Назад, к полностью рациональной модели!