В поисках роста: Приключения и злоключения экономистов в тропиках - [88]
Нестабильность роста распространяется на большие отрезки времени. Сравните положение стран в рейтинге по темпам подушевого роста за шестьдесят лет (1870-1930 гг.) с положением в нем за последующие шестьдесят два года (1930-1992 гг.). Мы увидим, что за это время список существенно изменился. Вот несколько конкретных примеров: у Аргентины в 1870-1930 гг. темпы роста были самыми высокими (из 27 стран, по которым есть данные), а в 1930-1992 гг. — самыми низкими. Противоположный пример — Италия, которая в 1870-1930 гг. была на пятнадцатом месте, а в 1930-1992 гг. перескочила на второе место.
Если экономический рост представляет собой чистую случайность, то, очевидно, его невозможно будет предсказать. Однако есть способ, с помощью которого, даже если все определяет случай, предсказания возможны. Вы можете продемонстрировать этот фокус на ничего не подозревающих знакомых. Объявите собравшимся друзьям, что уверены: в стране X произойдет падение темпов роста. И тут же сообщите, что в стране Y темпы роста пойдут вверх. Почти наверняка вы окажетесь правы, даже если значение темпов роста во всех странах совершенно случайно.
Как это можно сделать? Элементарно. Надо лишь правильно выбрать страны, про которые вы будете делать это сенсационное заявление. Выберите страну, в которой темпы роста в этом году были самими высокими в мире, — X. И страну, в которой темпы роста в этом году были самыми низкими, — Y. Если рост случаен, то крайне неудачное стечение обстоятельств в стране Y вряд ли повторится. Поэтому в стране Y рост ускорится. И крайне удачное стечение обстоятельств в стране X тоже вряд ли повторится, поэтому там рост замедлится. Произойдет возвращение к среднему.
Я использовал этот трюк, предсказав в одной статье 1995 г., что «космическая траектория [банды] четырех скоро снова устремится к земле». Я ничего не знаю про банковские системы, международные потоки капитала, курсы валют и все остальное, что вызвало восточноазиатский кризис 1997-1998 гг. Я просто знал, что лучшие рано или поздно будут возвращаться к средним показателям.
Чтобы конкретизировать примеры возвращения к среднему, представьте колесо рулетки. Вообразите, что в рулетку играют тысяча человек одновременно. Каждый делает ставку двадцать раз — на красное или черное. Мы вполне можем сказать, что при каждом запуске колеса у каждого из нас пятидесятипроцентный шанс на выигрыш.
Каково будет распределение выигрышей в нашей группе из тысячи человек после двадцати попыток? Поскольку у нас так много игроков, оно будет удивительно широким. В среднем из тысячи самый удачливый выиграет семнадцать раз (85 % ставок — выигрышные), а наименее удачливый — только три раза (выигрышные — 15 % ставок). Счастливчик будет хвастаться своим мистическим шестым чувством, позволяющим ему угадывать цвет, а неудачник почувствует себя последним дураком.
Если они продолжат играть в рулетку, то у каждого по-прежнему будет только 50-процентный шанс выиграть очередной раунд. 50 % — это лучше, чем у самого неудачливого, и хуже, чем у самого удачливого. Можно с большой степенью надежности предсказать, что у неудачника дела пойдут лучше, а у счастливчика — хуже.
Этот прием работает, даже если удача лишь частично влияет на исход, а умение тоже играет какую-то роль. Все равно остается вероятность, что лучший исход вызван комбинацией умения и удачи, а худший — неумения и неудачи. Умение остается, но очень выигрышная или очень неудачная комбинация редко повторяется. Поэтому у лучших что-то пойдет не так, а у худших положение улучшится. И наше предположение все равно, скорее всего, сбудется.
Принцип возвращения к среднему универсален. Все, что вам нужно, чтобы он сработал, — некоторая роль случая и выбор лучшего исхода в предыдущий период. Возвращение к среднему объясняет, почему команда — лучший новичок Американской Лиги, на следующий год показывает результат хуже, чем в предыдущем (просто после исключительно удачного первого года она возвращается к среднему показателю). Почему команда — победитель суперкубка НФЛ — на следующий год часто разваливается (не в буквальном смысле, а просто возвращается к своему среднему показателю). Почему вторые романы некоторых писателей, за которые мы беремся, нас разочаровывают (мы обращаем внимание на второй роман, только когда первый был исключительно хорош). Почему сиквелы фильмов обычно хуже оригинала (сиквел делают только к исключительно успешному фильму, а исключительный успех редко повторяется). И почему аналитик на фондовом рынке после серии точных предсказаний начинает ошибаться (у него был удачный период, который привлек наше внимание, а потом все вернулось к средним показателям). Что касается экономического роста, то возвращение к среднему объясняет, почему страны, успешные в одном десятилетии, разочаровывают экономистов в следующем. И почему, напротив, страны, разочаровывавшие в одном десятилетии, показывают лучшие результаты в следующем.
Часто за возвращением к среднему видят проявление другой закономерности — успех рождает неудачу. Спортивные обозреватели, склонные к морализаторству, обычно пишут, что команде-новичку успех вскружил голову или что игроки провели слишком много времени на вечеринках, а не на тренировках, и ночи в обществе супермоделей плохо сказались на победных шансах. Возможно, такие обозреватели и правы, но даже если вся команда проведет межсезонье в церковно-приходской школе, у новичка в следующем году дела пойдут хуже.
