Вторая эра машин. Работа, прогресс и процветание в эпоху новейших технологий - [60]

Если бы распределение дохода в США следовало нормальному распределению, то медианный доход поднимался бы вместе со средним; очевидно, что этого не происходит. Еще одна характеристика нормального распределения состоит в том, что при отклонении от среднего значения вероятность найти объект с экстремальными значениями быстро снижается, причем это снижение происходит все быстрее и быстрее. Отношение числа людей ростом 210 см к числу людей ростом 198 см значительно меньше, чем пропорция людей с ростом 198 см к людям с ростом 180 см. Иными словами, на границах распределения редко встретишь экстремальные параметры.

Напротив, рынки суперзвезд (и соответствующий им «длинный хвост») лучше описывать с помощью экспоненциальной кривой, или кривой Парето, в которой небольшое количество людей контролируют непропорционально высокую долю продаж. Зачастую такое распределение описывается правилом 80/20 (20 процентов участников получают 80 процентов прибыли), однако эта ситуация может стать еще более экстремальной.[285] К примеру, исследование Эрика и его соавторов показало, что продажи книг в Amazon характеризуются именно экспоненциальным распределением.[286] Экспоненциальное распределение имеет «толстый хвост», иными словами, вероятность экстремальных событий в нем значительно выше, чем можно было бы ожидать в нормальном распределении.[287] Кроме того, эти продажи «масштабно инвариантны», что означает, что книга-бестселлер составляет примерно такую же долю в десятке самых продаваемых книг, как первая десятка в первой сотне или первая сотня в первой тысяче. Экспоненциальные законы описывают многие явления, от частоты землетрясений до частоты использования слов в большинстве языков. Они также описывают распределение сбыта книг, DVD, приложений для смартфонов и других информационных продуктов.

Другие рынки представляют собой смесь различных типов распределения. Экономика США в целом может быть описана как смесь логарифмически нормального и экспоненциального распределения, а доход людей на самом верху определяется экспоненциальным распределением.[288] Некоторые из наших текущих исследований в МТИ как раз посвящены причинам и последствиям такой ситуации, а также тому, как она могла бы развиваться со временем.

Ситуация, при которой распределение дохода начинает соответствовать экспоненциальному закону, может иметь важные последствия. К примеру, Ким Тайпейл, основатель Стилвелловского центра прикладных исследований науки и технологической политики, утверждает:

Эпоха распределения по колоколообразной кривой, поддерживавшей растущий социальный средний класс, закончилась, и мы движемся в сторону экспоненциального распределения экономических возможностей. Образование само по себе уже не будет играть прежней роли.[289]

Такая перемена разрушает наши ментальные модели понимания мира. Большинство из нас привыкли размышлять, ссылаясь на определенный опыт. Политики часто говорят о «среднем избирателе», а специалисты по маркетингу – о «типичном потребителе». Это вполне работает для нормального распределения, в котором наиболее распространенное значение находится недалеко от среднего, или, если говорить более формально, мода (наиболее вероятное значение) и арифметическое среднее распределение совпадают или почти совпадают. Однако среднеарифметическое значение при экспоненциальном распределении значительно выше, чем значение медианы или моды.[290] К примеру, в 2009 году средняя зарплата бейсболистов основной лиги составляла 3 240 206 долларов – примерно в три раза больше медианной зарплаты, составлявшей 1 150 000 долларов.[291]

С практической точки зрения это означает, что, когда доход распределяется в соответствии с экспоненциальным распределением, его значение для большинства людей будет ниже среднего – прощай, озеро Вобегон![292] Кроме того, со временем средний доход может повыситься без какого-либо увеличения медианного дохода или, в данном случае, без какого-либо увеличения доходов для большинства людей. Экспоненциальное распределение не просто повышает неравенство с точки зрения дохода; оно также сбивает с толку нашу интуицию.

Глава 11. Эффекты Дара и его распределения

Прогресс проверяется не увеличением достатка тех, кто уже имеет много, а тем, способны ли мы обеспечить тех, кто имеет слишком мало.

Франклин Д. Рузвельт

В последних четырех главах мы увидели, что во второй эре машин кроется определенный парадокс. ВВП еще никогда не был таким высоким, а инновации еще никогда не развивались в таком темпе, однако люди все более пессимистично смотрят на будущие стандарты жизни своих детей. С учетом поправки на инфляцию совокупная чистая стоимость активов в списке миллиардеров Forbes увеличилась с 2000 года более чем в пять раз, однако доход медианного домохозяйства в Америке снизился.[293]

Экономическая статистика подчеркивает противоречивость Дара и его распределения. Экономист Джаред Бернстейн, старший научный сотрудник Центра по бюджетным и политическим приоритетам, привлек наше внимание к исчезновению прямой связи между производительностью и занятостью (см. рис. 11.1, с. 218). Если в течение основной части послевоенного периода эти два важнейших статистических показателя развивались по довольно близким траекториям, то в конце 1990-х они начали расходиться. Производительность продолжала расти, а занятость застряла на месте. В наши дни доля работающих людей в населении в целом упала до минимума за 20 лет, а реальные доходы медианного работника сегодня ниже, чем в 1990-е. В то же самое время значения производительности, ВВП, корпоративных инвестиций и прибыли после налогообложения достигли рекордных высот.