Новая поведенческая экономика — страница 4 из 72

Как любой рассказ, мое повествование не строится по нарастающей, когда одна идея логически приводит к возникновению следующей. В разные моменты времени и с разной скоростью всплывало множество идей. В результате изложение фактов в этой книге следует и хронологическому порядку, и тематической логике. Вот вкратце что вас ожидает. Мы начнем с самого начала, с того времени, когда я окончил университет и стал собирать примеры случаев неправильного поведения, не соответствовавшие тем моделям, которым нас учили профессора. Первая глава книги посвящена тем ранним годам, когда все начиналось с нуля, и некоторым трудностям, с которыми успешно справились многие из тех, кто ставил под сомнение целесообразность затеянного. После этого мы обратимся к ряду вопросов, которые занимали меня первые пятнадцать лет моей исследовательской карьеры: ментальный учет, самоконтроль, честность и финансы. Я хочу показать, какие любопытные наблюдения я и мои коллеги сделали на этом отрезке нашего общего пути, с тем чтобы вы смогли их применить и стали лучше понимать поведение своих сородичей в человеческой стае. Возможно, вы найдете полезные выводы и о том, как можно попытаться изменить способ мышления людей, особенно когда они потратили много усилий на сохранение статус-кво. Затем речь пойдет о недавних исследованиях, где в центре внимания оказывались таксисты Нью-Йорка, подбор игроков для Национальной футбольной лиги, участники игровых шоу с большими денежными призами. В конце мы окажемся в Лондоне, в доме номер 10 по Даунинг-стрит, где сейчас формируется новый сет из интереснейших задач и возможностей.

Мой единственный совет для читателей: перестаньте читать книгу, когда она перестанет казаться вам интересной. Поступить иначе – значит продемонстрировать еще один пример «иррационального» поведения.

2Эффект эндаумента[2]

Девиантные мысли в отношении экономической теории начали появляться у меня, еще когда я был выпускником экономического факультета Университета Рочестер в Нью-Йорке. Хотя у меня и были смутные сомнения по поводу того материала, который мы проходили на занятиях, я все же не был полностью уверен в их причине – действительно ли было что-то не так с теорией, или я просто что-то недопонимал. Меня вряд ли можно было назвать блестящим студентом. В той статье Роджера Ловенштейна в журнале «Нью-Йорк Таймс», упомянутую мной в начале книги, мой научный руководитель Шервин Роузен дал такую характеристику моим академическим способностям на этапе окончания университета: «Мы не возлагали на него особых надежд».

Тема моей диссертации звучала провокационно – «Стоимость жизни», – но подход, который я применял, был абсолютно традиционным. Концептуально подход к изучению этого вопроса лучше всего сформулировал экономист Томас Шеллинг в своем прекрасном эссе «Жизнь, которую ты спасаешь, может быть твоей собственной». Еще не раз на протяжении многих лет сфера моих научных интересов пересекалась с тем, о чем писал Шеллинг, который с самого начала поддерживал и всячески делал вклад в то, что мы называем теперь поведенческой экономикой. Цитирую известные строки из его эссе:

«Допустим, шестилетней девочке с темными косичками требуется тысяча долларов, чтобы продлить жизнь до Рождества. Почтовые отделения едва успевают оформлять денежные переводы от неравнодушных на ее спасение. С другой стороны, известно также, что без налога с продаж оснащение медицинских учреждений в Массачусетсе износится так, что это приведет к ощутимому росту числа смертей, которые можно было предотвратить. Вряд ли найдется много неравнодушных, готовых раскошелиться по такому поводу».

Шеллинг пишет в той же манере, что и говорит: со скептической ухмылкой и шаловливой искоркой в глазах. Он хочет, чтобы собеседнику было немного не по себе.[3] История о больной девочке прекрасно иллюстрирует главную идею всей статьи. Больницы символизируют то, что Шеллинг называет «статистической жизнью», а девочка, напротив, – символ «идентифицируемой жизни». Время от времени в реальном мире мы сталкиваемся с примерами идентифицируемой жизни, которая находится под угрозой, – например, это может быть операция по спасению шахтеров, которые застряли в шахте. Как подмечает Шеллинг, в редких случаях мы позволяем идентифицируемой жизни погибнуть только по причине отсутствия денег. С другой стороны, тысячи «неидентифицируемых» людей умирают каждый день по причине нехватки таких простых вещей, как москитная сетка, вакцина или чистая питьевая вода.

В отличие от больной девочки, типичное политическое решение в социальной сфере является абстрактным. В нем отсутствует компонент эмоционального воздействия. Представим, что при строительстве новой трассы инженеры, оценивающие безопасность, утверждают, что, если сделать разделительную полосу на три фута шире, это будет стоить 42 миллиона долларов, но позволит предотвращать ежегодно 1,4 аварии со смертельным исходом в течение 30 лет. Нужно ли расширять разделительную полосу? Конечно, мы не знаем, кто эти потенциальные жертвы. Они – не что иное, как «просто» статистические жизни. Но, чтобы принять решение о том, какой ширины должна быть разделительная полоса, необходимо оценить продленные жизни, или, точнее говоря, «спасенные», за счет сопутствующих издержек. В мире Рационалов общество не станет платить за спасение одной идентифицированной жизни больше, чем за двадцать статистических жизней.

Как заметил Шеллинг, правильно было бы задать вопрос, сколько пользователи этой трассы (и, возможно, их друзья и члены семьи) готовы заплатить, чтобы сделать каждую свою поездку немного безопаснее. Шеллинг уточнил конкретный вопрос, но еще никто пока не придумал, как найти на него ответ. Чтобы найти решение, необходима ситуация, в которой человек делает выбор, основанный на сопоставлении риска погибнуть и необходимости заплатить за безопасность. Анализируя сделанный им выбор, можно было бы выяснить готовность людей платить за собственную безопасность. Но где же в реальной жизни люди совершают такой выбор?

Экономист Рихард Зекхаузер, один из учеников Шеллинга, подметил, что игра в русскую рулетку может служить прототипом похожей ситуации. Вот немного адаптированный вариант ситуации, которую он описывает. Предположим, что Эйдану нужно сделать всего одну попытку в игре «русская рулетка», используя пистолет с карабином на 1000 пуль, но заряженный всего четырьмя пулями. Эйдан может нажать на курок только один раз. (К счастью, за один выстрел пистолет расходует только одну пулю). Сколько Эйдан был бы готов заплатить, чтобы извлечь одну пулю из пистолета?[4] Хотя пример с «русской рулеткой», предложенный Зекхаузером, – красивый вариант формулирования той же проблемы, он все же не позволяет выйти на какие-либо количественные решения. Проводить эксперимент, в котором испытуемые будут приставлять к голове заряженные пистолеты, – не самый практичный метод получения данных.

Пока я размышлял над этими вопросами, у меня появилась идея. Например, я мог бы найти данные об уровне смертности людей разных профессий, включая те, что связаны с риском для жизни, такие как горная добыча, валка леса, мытье окон небоскребов, и сопоставимые данные для более безопасной работы, как выращивание сельхозпродукции, продажа розничных товаров, мытье окон в малоэтажных домах. В мире Рационалов работа, связанная с риском для жизни, должна оплачиваться выше, иначе никто не станет ее выполнять. Другими словами, более высокая оплата опасной работы должна служить компенсацией того риска, которому подвергают себя работники, и других особенностей этого вида занятости. Поэтому, если бы мне удалось добыть данные о заработной плате для каждого из перечисленных видов работы, я смог бы вывести количественное решение задачи, сформулированной Шеллингом, и не просить при этом никого сыграть в «русскую рулетку». Я искал, но не смог найти источника данных об уровне смертности по видам профессиональной деятельности.

Мне помог мой отец, Алан. Он работал актуарием, то есть занимался математическими расчетами, помогая страховым компаниям управлять рисками. Я спросил, может ли он достать для меня данные по смертности для разных профессий. Вскоре он принес тонкую красную книжицу в твердом переплете, изданную Обществом актуариев. В ней была как раз та необходимая информация. Сопоставив показатели смертности по профессиям с имеющимися у меня данными по заработной плате, я смог подсчитать, какую зарплату необходимо предложить, чтобы человек согласился рисковать жизнью, выполняя опасную работу.

Иметь идею для исследования и необходимые данные было достаточно для хорошего старта, но все же ключевая задача была в том, чтобы сделать правильные статистические расчеты. Мне нужно было найти профессора на экономическом факультете, которому было бы интересно стать руководителем моей диссертации. Со всей очевидностью выбор пал на Шервина Роузена, экономиста по рынку труда, о котором я говорил выше. Мы никогда до этого не работали вместе, но тема моей диссертации была близка той теоретической работе, которую делал он, так что Роузен согласился стать мои научным руководителем.

В соавторстве мы позднее написали статью, основанную на моей диссертации, естественно, под названием «Стоимость спасения жизни». Обновленные версии наших расчетов до сих пор используются правительством для анализа выгод и издержек. Текущая оценка стоимости составляет примерно 7 миллионов долларов за одну спасенную жизнь.

Работая над диссертацией, я подумал, что было бы интересно задать людям несколько гипотетических вопросов в качестве альтернативного способа узнать их предпочтения в выборе между финансовыми затратами и риском для жизни. Чтобы сформулировать такие вопросы, мне нужно было сначала решить, каким из двух способов задавать вопрос: формулировать его в терминах «готовности заплатить» или «готовности пойти на риск». В первом случае я спрашиваю, сколько вы готовы заплатить, чтобы уменьшить вероятность умереть в следующем году на некоторую величину, скажем, на один шанс из тысячи. Во втором случае я спрашиваю, какую сумму денег вы бы попросили, чтобы увеличить вероятность умереть в следующем году на ту же величину. Чтобы у вас было представление о некотором контексте для этих величин, скажу, что 50-летний житель США каждый год подвергается риску умереть с вероятностью примерно 4 из 1000.