Глава 22. Доверять ли Эйнштейну? Экономика научного метода

В 1915 году Альберт Эйнштейн опубликовал общую теорию относительности и ее замечательные логические следствия. Теория «предсказывала» отклонение Меркурия от орбиты, которое наблюдалось с давних пор, но никогда не было объяснено. Помимо этого она также предсказывала нечто новое и совершенно неожиданное по поводу искривления луча света в гравитационном поле Солнца. В 1919 году экспедиция, которую возглавлял сэр Артур Эддингтон, подтвердила предсказанное гравитационное отклонение и сделала Эйнштейна международной знаменитостью.

Как объяснение отклонения Меркурия от орбиты, так и успешное предсказание искривления светового луча стали прекрасными подтверждениями теории Эйнштейна. Но только гравитационное отклонение луча света — потому что это было неожиданным — вызвало сенсацию.

Представьте себе на мгновение, что Эддингтон предпринял свою экспедицию не в 1919, а в 1900 году. Факты искривления пути света были бы установлены и казались бы столь же загадочными, как и орбита Меркурия, задолго до появления работы Эйнштейна. Предсказание Эйнштейна утратило бы тот психологический эффект, который возникает в результате предсказания неожиданного. Возможно, ему никогда не удалось бы завладеть воображением публики и оказать влияние на формирование целого поколения физиков. Но, оставляя в стороне вопрос о личной славе Эйнштейна, можно задать вопрос: какова бы в этом случае была судьба самой теории относительности? Воспринял ли бы научный мир ее с запозданием? И если да, то была ли бы такая реакция оправдана?

С другой стороны, можно представить, что отклонение в орбите Меркурия оставалось незамеченным до того момента, пока Эйнштейн не предсказал его, и что последующие наблюдения подтвердили его предсказание. Не сделал ли бы психологический эффект второго неожиданного предсказания позиции теории относительности еще более прочными? И возник ли бы такой эффект вообще? Ибо по меньшей мере на протяжении четырех столетий ученые и философы вели споры об относительных достоинствах объяснения известных фактов (вроде орбиты Меркурия) и неожиданный предсказаний (вроде искривления лучей света). Этот вопрос обсуждали еще Рене Декарт и Фрэнсис Бэкон, да и сегодня о нем жарко спорят в научных журналах.

Конечно, новое объяснение старого факта и успешное предсказание нового необходимо засчитать в пользу теории. Более впечатляющее в психологическом отношении успешное новое предсказание иногда называют новым свидетельством в пользу теории. Вопрос в том, следует ли считать новое свидетельство в пользу теории более значимым, чем не новое? Или более кратко: имеет ли значение новизна?

Сторонники точки зрения, согласно которой «новизна не имеет значения», утверждают, что теорию следует оценивать на основании ее собственных достоинств, независимо от того, как она была открыта. Так, у нас есть Теория A, которая согласуется с Фактами X, Y, и Z. Попробуем оценить ее. Почему должно быть важно, знал ли исследователь об этих X, Y, и Z перед тем, как выдвинул Теорию A? Почему направление мыслей исследователя должно быть важнее, чем его прическа?

Рассмотрим простую аналогию. В левом ящике комода лежат носки, половина из них — черного цвета. В правом ящике комода тоже лежат носки, но черных среди них нет. Если вы берете носок из левого ящика, какова вероятность того, что это будет черный носок? Несомненно, пятьдесят на пятьдесят. А сейчас предположим, что вам завязали глаза, вы выдвигаете случайный ящик и достаете носок. Ваша супруга, наблюдающая за процессом, сообщает вам, что вы взяли носок из левого ящика. Какова вероятность того, что это черный носок? Опять же пятьдесят на пятьдесят. Все, что имеет значение, — это то, откуда взят носок, а не тот факт, что именно вы знали, когда брали его из ящика. Ученый, выбирающий между возможными теориями, чем-то похож на человека, выбирающего носок. В левом ящике у него лежат теории, которые согласуются с определенным набором фактов, и половина из этих теорий верная. В правом ящике — теории, которые опровергаются фактами, и нет ни одной верной теории. Профессор Смит начинает с изучения всех фактов, а затем выстраивает согласующуюся с ними теорию; профессор Смит занимается выбором теории из левого ящика своего комода. Вероятность правильности этой теории составляет пятьдесят на пятьдесят. Профессор Джонс размышляет над теорией до работы с фактами, делая новое предсказание. Он выбирает наугад из любого ящика с завязанными глазами. Узнав, что его теория согласуется с фактами, профессор Джонс обнаруживает, что он достал ее из левого ящика. Вероятность того, что его теория будет истинной, тоже пятьдесят на пятьдесят, как и у профессора Смита.

Конечно, носки и теории — вещи совершенно разные, но в обоих случаях действуют одни и те же фундаментальные законы вероятности. Если выбор научных теорий не слишком отличается от выбора носков, то этот аргумент имеет решающее значение, а новизна никакой роли не играет.

Хотя доводы против новизны представляются простыми и неоспоримыми, многие ученые встречают их с большой долей скептицизма. Они говорят, что любой может взять существующие факты и подогнать их под теорию, чтобы «объяснить» их, а новое предсказание — это единственный верный признак подлинного научного достижения. Эти ученые чувствуют, что новизна имеет значение. Осталось только понять почему.

Если новизна действительно имеет значение, то это должно быть обусловлено тем, что в каком-то важном отношении создание научных теорий отличается от выбора носков с завязанными глазами. Конечно, всякий может составить перечень очевидных различий между этими двумя занятиями: одно имеет место в лаборатории, а другое — в спальне; одно поддерживается грантами от государства, а другое — нет, но необычайно сложно указать конкретное ключевое различие, благодаря которому новизна имеет значение.

В последние десятилетия споры о новизне ограничивались публикациями почти исключительно в философских журналах. Но самый очевидный вопрос заключается в том, как делать выводы в условиях неполной информации. Экономисты кое-что знают об этом.

Даже в самом простом контексте новое предсказание полезно как механизм для выявления информации. Предположим, что одни ученые от рождения талантливее других и что невозможно знать априори, кто есть кто. Вероятность того, что именно талантливые ученые создают истинные теории и делают успешные новые предсказания, выше. Когда профессор Джонс делает новое предсказание, он открывает кое-что — по крайней мере, в вероятностном смысле, — касательно своих талантов. Тот, кто делает успешное новое предсказание, скорее всего, более талантлив и, следовательно, имеет больше шансов на создание истинной теории. Мы больше доверяем теории Джонса, чем теории Смита не из-за прямого влияния нового предсказания, а потому что успех его нового предсказания сообщает нам кое-что о самом профессоре Джонсе.

Наша история еще далека от своего завершения. Еще ничего не сказано о том, почему профессор Джонс с самого начала пытался сделать новое предсказание, а профессор Смит — нет. Показал ли профессор Джонс тем самым, что он верит в собственные способности, а профессор Смит — свою неуверенность в себе? Если так, то это может быть еще одной причиной, по которой мы испытываем большее доверие к профессору Джонсу, чем к профессору Смиту. Иными словами, мы вправе делать выводы, не только основываясь на успехе нового предсказания профессора Джонса, но и на его начальной готовности решиться на новое предсказание.

Рассмотрим конкретный пример. Предположим, что ученые, успешно делающие новые предсказания, обычно зарабатывают 100,000 долларов в год, те, кто делает неудачные предсказания, зарабатывают 20,000 долларов, а те, кто никогда не пытался делать новые предсказания, получают 50,000 долларов. Тот, кто делает новые предсказания, рискует своим доходом. Поскольку он готов сделать ставку на свои таланты, то вполне вероятно, что остальные поступили бы разумно, также сделав ставку на его талант, т.е. поверив в его теорию. По той же схеме действует и ученый, предпочитающий получать свои 50,000 долларов, что заставляет нас задуматься над вопросом, стоит ли доверять ему больше, чем он сам себе доверяет.

Какие именно выводы мы можем сделать из этого, зависит от конкретных стимулов, на которые реагируют Джонс и Смит. Теперь мы оказались в вотчине экономистов. Нам нужна теория, предсказывающая схему вознаграждения различных типов ученых, реакции отдельных ученых на эту схему вознаграждения, и выводы, которые наблюдатель может сделать, исходя из этих реакций. Полностью удовлетворительная теория стимулов должна учитывать конкуренцию между учеными, исследовательскими институтами, а также между покровителями науки и теми, кто извлекает выгоду из ее открытий. Такое столкновение интересов ведет к появлению такой структуры заработной платы, которая предлагает различные вознаграждения для разных исследовательских стратегий и различных уровней успеха. К сожалению, понимание последствий такой теории кажется труднопреодолимой задачей.

Поэтому мы обратимся к более легкой проблеме. Представим себе чиновника, главной задачей которого является разработка системы, стимулирующей ученых к эффективному поведению. Можно надеяться, что система, которую он подготовит, будет не так уж сильно отличаться от той, что действительно складывается в условиях конкуренции. В конце концов, нам знакомо множество других примеров в экономике, когда конкурентные силы приводят к эффективным результатам. Поэтому подумаем о том, что должен предпринять этот организатор науки в надежде, что наше исследование несколько приблизит нас к тому, что мы действительно наблюдаем в мире. Даже если эти надежды не оправдаются, наши усилия не пропадут даром; мы всегда сможем получить себе работу, давая советы будущим организаторам науки. Этот чиновник может приказать ученым, чтобы они «сначала провели исследование», изучив все имеющиеся данные перед тем, как создавать теорию, или чтобы они «сначала выдвинули теории», пытаясь сделать новые предсказания, а затем отбрасывая свои теории, если их предсказания оказались неверными.

Попытка сначала выдвигать теории будет расточительным делом, потому что ученые направляют ресурсы на создание теорий, которые — по крайней мере, через какое-то время — опровергаются фактами. Собирая факты заранее, ученые могут избежать таких ошибок и получить больше времени для создания правильных теорий. Поэтому, вероятно, от экономного чиновника можно ожидать распоряжения, чтобы каждый ученый «сначала провел исследование». Но и здесь есть своя обратная сторона: в случае создания большого количества теорий (возможно, конфликтующих друг с другом) не будет никакой возможности выделить среди них самую перспективную. Если чиновник хочет построить мост, он сталкивается с целым потоком противоречащих друг другу теорий строительства моста и понятия не имеет, которой из них последовать.

Когда ученые сначала выдвигают теории, многие теории в конечном счете опровергаются очевидными фактами, а оставшиеся проходят испытание, свидетельствующее о том, что сторонники этой теории, возможно, умнее многих. Чиновник вполне обоснованно может больше доверять таким теориям, и, когда он строит мост, он может чувствовать себя более уверенным, что мост не разрушится.

Компромисс в этом случае таков: если ученые сначала выдвигают теории, их работа обходится дорого, сохраняется слишком мало теорий, а хороших мостов строится недостаточно. Если же ученые сначала проводят исследование, то невозможно отличить хорошую теорию от плохой и строится слишком много плохих мостов, которые затем разрушаются.

Просвещенный организатор науки, вероятно, найдет нечто среднее между расточительностью подхода, предлагающего ученым «сначала выдвинуть теорию», и не меньшей расточительностью подхода, предлагающего «сначала провести исследование». Возможно, было бы лучше, если бы одни ученые занимались теорией, а другие — исследованиями. Но как решить, кто к какой группе относится?

Ответ может появиться, если допустить, что ученые обладают частной информацией о своих собственных способностях, уровне подготовленности и мотивации для осуществления проекта. Одни ученые больше уверены в том, что они способны выдвигать хорошие теории, чем другие, и их уверенность основывается, по крайней мере, в течение какого-то времени, на трезвом расчете.

Для простоты предположим, что все ученые делятся на хороших и плохих, где «хороший» означает просто «тот, кто с большей вероятностью, чем средний ученый, создает истинную теорию», а «плохой» — прямо противоположное. Допустим также (опять-таки исключительно для упрощения), что все ученые знают свои собственные типы. (Это первое приближение к более реалистическому предположению, что некоторые ученые обладают некоторой информацией о своих собственных типах).

В этих обстоятельствах одна из главных целей организатора науки заключается в том, чтобы отличить хороших ученых от плохих. Эта информация ценна для него по двум совершенно разным причинам. Во-первых, если он сможет распознать хороших ученых, он будет знать, чьими теориями пользоваться, когда придет время строить мост.

Во-вторых, если он может идентифицировать хороших ученых, то может платить им в среднем больше, чем плохим ученым; это стимулирует более талантливых людей становиться учеными и лишает стимулов тех, кто имеет таланты в других областях.

Как он может определить, какой из ученых хороший, а какой же плохой? Самый простой метод — спросить их. К сожалению, поскольку он собирается повысить заработные платы хорошим ученым, невозможно быть уверенным, что он получит честный ответ на такой прямой вопрос. Вместо этого ему придется найти способы вознаграждения людей за их правдивые ответы.

Вот решение, на которое я уже намекал. Он учреждает два отдельных исследовательских института: Институт исследований и Институт теорий. В Институте исследований все ученые всегда сначала проводят исследования и получают зарплату 50,000 долларов в год. В Институте теорий все ученые всегда сначала выдвигают теории. Те из них, чьи теории впоследствии подтверждаются, получают зарплату 100,000 долларов в год; те, чьи теории впоследствии опровергаются фактами, получают 20,000 долларов. Если эти заработные платы выбраны правильно, то хорошие ученые — те, кто уверен в своих способностях делать успешные предсказания, — получают работу в Институте теорий, где они рассчитывают получать высокое вознаграждение. Плохие ученые, которые знают, что их предсказания часто оказываются несостоятельными, соглашаются на свои гарантированные 50,000 долларов в Институте исследований. Примечательно, что в этом решении ученые добровольно раскрывают полезную для организатора науки информацию, хотя изначально у них не было для этого никаких оснований. Конечно, некоторые хорошие ученые могут оказаться не слишком удачливыми в этой схеме вознаграждения за труд и смогут заработать всего 20,000 долларов в год. Но в среднем хорошие ученые будут зарабатывать больше плохих, и относительно большее их число прельстится научной карьерой. Кроме того, организатор науки будет знать, к кому обратиться за советом, если ему понадобится построить мост. Ученые из Института исследований будут вносить свои предложения, за которые их будут благодарить, но которые никогда не будут использованы.

Помимо этого данная схема имеет некоторые весьма желательные особенности. Хотя в ней также есть и нечто такое, что приводит в замешательство. Начать с того, что хорошие ученые тратят время и силы, сначала выдвигая теории. Если бы они сначала проводили исследования, то смогли бы избежать некоторых тупиковых ситуаций. К сожалению, если бы они стали сначала проводить исследования, их карьера стала бы менее рискованной и их ряды стали бы пополняться плохими учеными. Одна только вероятность того, что их теория может быть опровергнута, заставляет плохих ученых держаться подальше от Института теорий. Принуждая хороших ученых тратить время и силы, организатор науки тем самым может побудить плохих ученых проявить себя. Эта информация стоит таких затрат времени и сил.

Другая странная особенность заключается в том, что плохим ученым платят 50,000 долларов в год, даже если известно заранее, что их теории не представляют собой никакой социальной ценности. Это также необходимо, чтобы воспрепятствовать проникновению плохих ученых в престижный Институт теорий. Если условия для плохих ученых не будут относительно привлекательными, плохие ученые начнут маскироваться под хороших ученых, чего организатор науки совсем не хочет.

Стоит заметить, что если бы научные исследования были отданы на откуп частному сектору, то никакая фирма не захотела бы нанимать плохих ученых, плодящих бесполезные теории. Тем не менее неплохо было бы иметь такие фирмы, чтобы плохие ученые не выдавали себя за хороших. Итак, теория предполагает, что государство должно играть важную роль в организации научной деятельности; потому что только государство готово вкладывать средства в исследования, не имеющие абсолютно никакой социальной ценности!

Насколько реалистична эта модель? Конечно, ей присущ ряд черт реального мира научного исследования. В реальном мире существуют «высокопроизводительные» исследовательские институты, заработки которых во многом зависят от результатов исследований, и «низкопроизводительные» исследовательские институты, где ко всем относятся примерно одинаково. Ученые действительно часто принимают решения о том, в каком институте работать, исходя из своих представлений о собственных способностях. Теория также предполагает, что многие плохие ученые получают весьма неплохую заработную плату за совершенно бесполезные исследования и что плохих ученых больше, чем хотелось бы разумному организатору науки; для тех, кто знаком со структурой современной науки, такие утверждения звучат вполне убедительно. Модель «хороший ученый/плохой ученый» не является единственно возможным аргументом в пользу новых предсказаний. Подозреваю, однако, что это единственный аргумент, рассмотренный столь обстоятельно. Было бы неплохо, если бы и другие теории были рассмотрены столь же подробно, чтобы мы могли всерьез обсуждать их достоинства. Так или иначе, дебаты о новизне ведутся уже более четырех столетий — и ни один из участников не посчитал нужным прояснить модель своего научного поведения. Остерегайтесь великих мыслителей, которые рекламируют сделанные ими выводы, не раскрывая своих посылок. Мне нравится экономика, потому что она требует соблюдения высоких стандартов.

 

Глава 23. Новый, более совершенный американский футбол: как экономисты сбились с пути

Был однажды такой экономист, которому захотелось понять американский футбол. Он знал правила, но не испытывал никакого азарта к игре. И вот он решил понаблюдать за великими тренерами, чтобы поучиться у них.

Каждый раз, наблюдая за игрой, этот экономист старательно записывал все игры, а также все сопутствующие обстоятельства, которые могли оказаться релевантными. По вечерам он проводил сложнейшие статистические проверки, чтобы выявить в имеющихся данных скрытые закономерности. В конечном итоге его исследование начало приносить плоды. Он обнаружил, что подающие часто вбрасывают мяч в направлении принимающего игрока, что тот, у кого в данный момент находится мяч, бежит, как правило, к воротам команды противника, и что полевые голы на заключительной минуте игры чаще всего пытаются забить команды, проигрывающие один или два очка. Однажды глава Национальной футбольной лиги (НФЛ) выразил беспокойство участившимися выбиваниями мяча ногой с руки в сторону соперника и тем, что такое поведение вредит игре. (Непонятно, почему он так думал, но он был вполне в этом уверен). Глава НФЛ не на шутку проникся идеей прекратить такую практику и созвал своих помощников, чтобы посоветоваться с ними по поводу этой проблемы. Один из его помощников, только что получивший степень MBA, гордо объявил, что он посещал лекции одного экономиста — большого эксперта во всех аспектах игры, который разработал подробные статистические модели, позволяющие предсказывать, как поведут себя команды. Он предложил нанять этого экономиста, чтобы изучить, что заставляет команды выбивать мяч.

Глава НФЛ пригласил к себе экономиста, который после встречи вернулся домой с чеком на круглую сумму и обязательством раскрыть причины выбивания мяча. Много часов спустя (оплата была почасовой) ответ был готов. Огромные объемы полученных данных не оставляли никаких сомнений: выбивание мяча производится практически всегда во время четвертой попытки пройти 10 ярдов.

Но экономист владел научным методом и знал, что описание событий прошедшего времени не так впечатляет, как предсказание будущего. Поэтому перед тем как общаться с главой НФЛ он подверг свою модель проверке. Он посетил несколько футбольных матчей и заранее предсказал, что выбивание мяча ногой будет происходить после трех попыток, во время четвертой. Когда его предсказания подтвердились, он и сам уверовал в то, что сделал истинное научное открытие.

Однако глава НФЛ платил не за чистую науку. Знание ради знания, вероятно, устроило бы философа, но главе НФЛ надо было решить практическую проблему. Его целью являлось не понять, что такое выбивание мяча, а искоренить его как явление.

Поэтому глава НФЛ отослал экономиста обратно к его компьютерам для формулировки предложения конкретной стратегии. После нескольких фальстартов экономистом была предпринята мозговая атака. А что если позволить командам только три попытки?

Чтобы проверить свою идею, экономист написал компьютерную программу, симулирующую поведение команд в игре с тремя попытками. Программа была написана с целью полностью объединить все, что экономисту было известно о том, когда команда выбивает мяч. Симуляции подтверждали его ожидания: так как выбивание меча происходит только во время четвертой попытки, никто не выбивает мяч без четвертой попытки.

Глава НФЛ был впечатлен весомостью свидетельств и устроил пресс-конференцию, чтобы провозгласить об изменениях в правилах футбола. С настоящего момента будут разрешены лишь три попытки. Председатель заявил, что он уверен в том, что практика выбивания мяча ногой теперь осталась в прошлом. Но реальность оказалась иной. Команды начали выбивать мяч на третьей попытке, а глава НФЛ прекратил прислушиваться к советам экономистов.

Наш герой прекрасно владел стандартными методами анализа. В период после Второй мировой войны экономисты изучали статистику. Новый предмет — эконометрика — сделал возможным обнаружение глубоких закономерностей в экономических данных и установление вероятности повторения этих закономерностей. Экономисты тщательно исследовали потребительское поведение, инвестиционные решения, объем сельскохозяйственного производства, предложение рабочей силы, продажи финансовых активов и вообще все, что только можно себе представить. И успех этого предприятия превзошел все их ожидания. Данные обнаруживали удивительную согласованность, которая использовалась для предсказания будущего с поразительной точностью.

Современному американцу, возможно, трудно представить себе время, когда макроэкономические предсказания часто оказывались верными. Но такой короткий золотой век действительно существовал. Возникает естественный вопрос: что же пошло не так?

Все дело в том, что правительства стали воспринимать экономистов серьезно, и это все испортило. Рассмотрим путь экономиста, бывшего консультанта НФЛ, а теперь работающего на правительство США, помогая ему формулировать экономическую политику.

Перед ним стояла задача: стимулировать сельскохозяйственное производство. Герою нашего рассказа было предписано проанализировать рынок зерна и разработать стратегию, которая бы обеспечивала на завтрак каждой среднестатистической американской семье как можно больше кукурузных хлопьев.

Прежде всего нужно было разобраться с данными о потреблении кукурузных хлопьев. После многих месяцев работы над этими данными наш экономист обнаружил искомую статистическую закономерность. Средняя семья покупает две коробки кукурузных хлопьев в месяц. Такое поведение в высшей степени последовательно. Например, небольшие изменения в доходе после уплаты налогов не влияют на продажу кукурузных хлопьев. Но скептик-экономист не был склонен к тому, чтобы полагаться исключительно на исторические данные. Вместо этого он проверил способность своей теории делать предсказания. Он предсказал, что в течение нескольких последующих месяцев семьи будут продолжать покупать примерно по две коробки кукурузных хлопьев в месяц, несмотря на небольшие колебания в доходе. Его прогнозы опять подтвердились. Ощущение триумфа напомнило чудесный день из его юности, когда он впервые обнаружил связь между четвертой попыткой и выбиванием мяча.

Начальство экономиста было довольно его открытием и пришло в еще больший восторг, когда он использовал его для разработки политической программы: пусть государство ежемесячно обеспечивает каждую американскую семью двумя коробками кукурузных хлопьев. Финансирование программы потребует совсем незначительного увеличения налогов, но мы знаем, что незначительное увеличение налогов не влияет на продажу кукурузных хлопьев. Поэтому семьи будут продолжать покупать две коробки в месяц в продуктовом магазине. Вместе с двумя коробками, которыми их обеспечит государство, итоговое потребление кукурузных хлопьев каждой семьей составит четыре коробки или в два раза больше, чем они привыкли потреблять.

Но произошла странная вещь. Когда государство стало предоставлять кукурузные хлопья, покупатели отреагировали подобно футбольным игрокам, которым были отведены только три попытки на прохождение десяти ярдов: они изменили свою стратегию. Как только люди осознали, что государство доставляет кукурузные хлопья к их порогу, они вообще перестали покупать кукурузные хлопья в продуктовых магазинах.

Наш экономист был представителем поколения. В 1950-1960-е годы путь, которым шел он, был дорогой к известности и славе. Всего 20 лет назад Роберт Э. Лукас-младший, работающий теперь в Чикагском университете, опубликовал свое первое широко известное предостережение, что люди реагируют на изменения в политике и что это простое наблюдение делает традиционный политический анализ полностью несостоятельным. И по сегодняшний день студентов колледжей, только начинающих постигать азы экономической науки, учат думать, что когда правительство обеспечивает своих граждан кукурузными хлопьями, люди, как и прежде, продолжают покупать кукурузные хлопья в магазине. (Конечно, в учебниках это допущение принимает форму алгебраических выражений, а не кукурузных хлопьев, чтобы студенты не поняли, что оно означает).

К сожалению для специалистов, занимающихся разработкой и анализом политики, люди не простые автоматы. Они стратегические игроки в сложной игре, в которой политика правительства задает некие правила. Все виды поведения, какие экономисты только могут наблюдать: решение купить автомобиль или дом, остаться на прежней работе или перейти на новую, нанять дополнительных работников или построить новый завод — это все части стратегии. Пока правила остаются неизменными, мы можем благоразумно ждать, что стратегии сильно не изменятся, и мы можем с высокой степенью точности делать экстраполяции из прошлых наблюдений. Когда правила изменяются, все ставки сделаны.

Нашему герою-экономисту следовало бы настоятельно порекомендовать уделять меньше внимания его излюбленной статистике и больше заниматься чистой теорией. Руководствуясь верной теорией игры в футбол, которая заключается в том, что каждая команда пытается набрать больше очков, чем другая, он мог бы точно предсказать, как игроки отреагируют на введение новых правил. Руководствуясь верной теорией о кукурузных хлопьях, которая заключается в том, что каждая семья решает, сколько им есть, на основании вкуса, удобства, цены и иных имеющихся в наличии альтернатив, он мог бы точно предсказать, что, если правительство будет покупать продукты за самих граждан, это не сделает их более голодными.

Конечно, некоторые теории неверны, а экономисты, подписывающиеся под такими теориями, предсказывают не точно. Но экономист, вооруженный теорией, может, по крайней мере, надеяться на то, что его теория верна. Экономисту, который не опирается ни на что, кроме статистических экстраполяций, надеяться вообще не на что.

Наиболее несостоятельными прогнозы макроэкономистов оказались в том, что касалось взаимосвязи между занятостью и инфляцией. В течение многих лет данные свидетельствовали о наличии сильной корреляции: времена высокой инфляции — это времена наиболее высокой занятости, и наоборот. К концу 1960-х годов это наблюдение прошло строгую статистическую проверку и стало считаться научной истиной. Используя эту истину в качестве основания своей политики, власти попытались манипулировать темпами инфляции как средством контроля над безработицей. Результат противоречил всем ожиданиям: наступило десятилетие стагфляции, т.е. сочетания высокой инфляции и низкой занятости. Затем в 1980-е годы произошло резкое падение уровня инфляции и, после первоначальной жесткой рецессии, возможности занятости существенно расширились. Казалось, что старые статистические закономерности перевернулись с ног на голову. Что изменилось? Невозможно ответить на этот вопрос, не имея теории, как темп инфляции влияет на индивидуальные решения занятости. В 1971 году Роберт Лукас предложил первый пример такой теории.

Представьте себе рабочего Вилли, в настоящий момент безработного, но не потому, что у него нет возможности найти работу, а из-за того, что предлагаемые ему возможные рабочие места настолько непривлекательны, что он предпочитает безработицу. Самая большая заработная плата, которую предлагают Вилли, составляет 10,000 долларов в год, что едва покрывает издержки выхода на работу. Если бы заработная плата составляла 15,000 долларов, Вилли пошел бы работать.

Как-то ночью, пока Вилли спит, происходит масштабная инфляция, вызывающая рост всех цен и заработных плат вдвое. Работодатель, вчера еще предлагавший 10,000 долларов, сегодня предлагает 20,000 долларов. Но этого все равно недостаточно. В мире возросших вдвое цен Вилли не хочет работать менее чем за 30,000 долларов. Он остается безработным.

А сейчас чуть изменим нашу историю. Наутро после ночи, когда произошла значительная инфляция, Вилли будит телефонный звонок от работодателя, предлагающего ему работу за 20,000 долларов. Вилли еще не читал утренних газет и не имеет ни малейшего понятия о произошедшем росте цен. Счастливый, он отправляется на работу. И только возвращаясь с работы и зайдя в супермаркет, чтобы потратить чек со своей первой заработной платой, Вилли обнаруживает жестокую правду и принимается сочинять заявление об увольнении.

Эта чрезвычайно схематичная история отражает очень важный аспект реальности. То, что инфляция может увеличить занятость, вводя в заблуждение людей. Она делает существующие предложения о работе более привлекательными, чем они есть на самом деле, и побуждает работников идти на работу, от которой они бы отказались, знай они больше о состоянии экономики.

Можно рассказать ту же самую историю с точки зрения работодателя. Предположим, что вы владеете кафе-мороженым, продавая рожки с мороженым по одному доллару за штуку. Если бы вы продавали их по два доллара за штуку, вы могли бы расширить свой бизнес, но опыт показывает, что покупателей за два доллара не найти.

Если все цены и заработные платы, включая все ваши издержки, выросли бы вдвое, тогда вы смогли бы продавать мороженое по два доллара, но эти два доллара стоили бы не больше, чем один доллар вчера. Все продолжалось бы по-прежнему.

Но предположим, что цены и зарплаты вырастают вдвое, а вы этого не замечаете. Вы лишь заметили, что ваши клиенты неожиданно готовы заплатить вам больше за рожки с мороженым. (Возможно, вы начинаете замечать это, когда увеличивается поток покупателей, поскольку ваши однодолларовые рожки с мороженым начинают казаться очень выгодной покупкой покупателям, чьи заработные платы выросли вдвое). Вы расширяете свой бизнес и нанимаете много новых работников. Даже после того, как вы обнаруживаете свою ошибку, расширение оказывается необратимым: новые холодильники уже установлены, новые парковочные места уже строятся и, возможно, вам захочется оставить на работе по крайней мере нескольких новых работников.

История Лукаса предполагает, что людей заставляет выходить на работу не инфляция сама по себе, а непредвиденная инфляция. В его истории, полностью предсказуемая инфляции не оказывает влияния ни на чье поведение. История (весьма схематичная) современной макроэкономики выглядела бы так: инфляция вводит в заблуждение рабочих, которые соглашаются на предлагаемые рабочие места, и работодателей, которые нанимают больше рабочих. Государство замечает, что инфляция всегда сопровождается высокой занятостью и решает извлечь выгоду из этой закономерности, систематически манипулируя темпами инфляции. Работники и работодатели быстро замечают, чем занимается государство, и их уже не удается ввести в заблуждение. Корреляция между инфляцией и безработицей рушится именно потому, что государство старается ее использовать.

Поясню аналогию. В истории о футболе не было никакой разницы между четвертыми попытками и последними попытками. Если экономист А заявляет, что «команды выбивают мяч только во время четвертой попытки», а экономист Б заявляет, что «команды выбивают мяч только во время последней попытки», то имеющиеся исторические данные не позволяют провести различие между этими гипотезами. Все, что подтверждает теорию экономиста А, подтвердит и теорию экономиста Б, и наоборот. Обе теории позволяют делать одинаково точные предсказания, но только до тех пор, пока правила остаются неизменными. После того как правила изменятся, когда последней попыткой станет третья вместо четвертой, то одна теория по-прежнему будет верной, тогда как другая окажется совершенно ошибочной.

В истории с кукурузными хлопьями не было разницы между купленными кукурузными хлопьями и съеденными кукурузными хлопьями. Если экономист А заявляет что «каждая семья ежемесячно покупает две коробки кукурузных хлопьев», а экономист Б заявляет, что «каждая семья ежемесячно съедает две коробки кукурузных хлопьев», то имеющиеся исторические данные не позволяют провести различие между этими гипотезами. Все, что подтверждает теорию экономиста А, подтвердит и теорию экономиста Б, и наоборот. Обе теории позволяют делать одинаково точные предсказания, но только до тех пор, пока правила остаются неизменными. Но после того, как правила изменятся, когда правительство начнет предоставлять каждой семье две коробки кукурузных хлопьев сверх того, что семьи покупают себе сами, одна теория по-прежнему будет верной, тогда как другая окажется совершенно ошибочной.

В течение двух десятилетий после Второй мировой войны колебания темпов инфляции во многом были непредвиденными. Не делалось никакого различия между инфляцией и непредвиденной инфляцией. Если экономист А заявляет, что инфляция побуждает людей выходить на работу, а экономист Б заявляет, что непредвиденная инфляция побуждает людей выходить на работу, то имеющиеся исторические данные не позволяют провести различие между этими гипотезами. Все, что подтверждает теорию экономиста А, подтвердит и теорию экономиста Б, и наоборот. Обе теории позволяют делать одинаково точные предсказания, но только до тех пор, пока правила остаются неизменными. Но после того, как правила изменятся, когда государство систематически начнет манипулировать темпами инфляции предсказуемым образом, то одна теория по-прежнему будет верной, тогда как другая окажется совершенно ошибочной.

Если руководствоваться только лишь историей, то легко предсказать поведение человека в неких неизменных условиях; предсказание же поведения человека в меняющихся условиях невозможно. Летом в Нью-Йорке я беру на работу зонт, если с утра небо затянуто серыми облаками. Если бы вы понаблюдали за мной какое-то время, то, вероятно, обратили бы внимание на эту закономерность поведения и могли бы верно предсказать, когда я собираюсь брать зонт. Но летом в Колорадо я никогда не беру на работу зонт, поскольку практически уверен, что регулярная послеобеденная гроза закончится перед тем, как я уйду с работы в 5:00. Переместите меня в Колорадо — и от ваших предсказаний ничего не останется.

Экономист, который понимает, почему команды выбивают мяч, знает, что произойдет в случае изменения правил; экономист, который понимает, почему люди покупают кукурузные хлопья, знает, что случится, если снабжать людей ими бесплатно; экономист, который понимает, почему люди принимают определенные предложения работы, знает, что случится, если манипулировать темпом инфляции; и экономист, который понимает, почему я ношу с собой зонт, знает, что случится, если я переберусь в пустыню. Чтобы понять поведение, экономисты должны рассказывать истории — истории, подобные рассказу о безработном рабочем или саге о кафе-мороженом — и больше заботиться о том, насколько они правдоподобны и как можно рассказать еще лучшие истории.

Многих экономистов не устраивают истории Лукаса, и они задают каверзные вопросы, наподобие следующего: «Почему хозяин кафе-мороженого не может узнать темп инфляции из Wall Street Journal, прежде чем начать серьезное расширение бизнеса?» В ответ Лукас и другие разработали еще более сложные версии первоначальной истории, а также множество конкурирующих историй.

Но какой бы ни была судьба любой отдельной истории, Лукас навсегда изменил макроэкономику своим утверждением, что макроэкономист должен иметь определенную историю и должен рассказать ее достаточно подробно, чтобы ее изъяны были очевидны. В 1971 году Лукас начал свою статью «Ожидания и нейтральность денег» с описания всех деталей выдуманного общества, включая продолжительность жизни его граждан, возраст выхода на пенсию и то, насколько хорошо они могут быть осведомлены о частной жизни друг друга. В мире Лукаса случайные колебания в денежной массе вызывают рост и инфляции, и занятости. Такие же колебания, если они происходят не случайно, а представляют собой элемент государственной политики, вызывают рост инфляции, но никак не влияют на занятость. По легенде, когда Лукас предложил свою статью одному из ведущих экономических журналов, в письме с отказом говорилось, что его статья была интересной, но не имела никакого отношения к макроэкономике. Сегодня эта статья является одной из основополагающих работ современной макроэкономики. Одним экономистам нравятся истории, а другие их терпеть не могут, но все согласны с тем, что лучше всего нам рассказывать и подробно изучать истории о мирах, которые достаточно просты для понимания, но и достаточно сложны, чтобы их можно было соотнести с миром, в котором мы обитаем. В этом состоит коренное отличие от старой макроэкономики.

Современной макроэкономике, как прогностической науке, еще предстоит добиться успеха. И хотя ей всего лишь 20 лет отроду, она полна решимости не повторять ошибок старших и смотрит в будущее с нетерпеливой уверенностью юности.