С помощью ряда других элегантно построенных и обманчиво простых экспериментов Канеман и его коллеги показали, что субъекты исследований явно предпочитают определенные варианты на основе того, как они подаются, хотя альтернативный вариант принесет точно такой же результат. Эти эксперименты предоставили экономике совершенно новый набор терминов, включая уверенность (желание избежать убытка, также называется избеганием риска), фиксирование (чрезмерное влияние предыдущих результатов эксперимента), изоляция (чрезмерный упор на уникальные характеристики, при этом игнорирование общих характеристик), обрамление (чрезмерный упор на то, как вещи представлены, при этом игнорирование реальных характеристик) и эвристика (эмпирическое правило приближенного расчета). Основная часть работы была представлена под названием перспективной теории, что отсылало к критике теории полезности, используемой финансовой экономикой.
К сожалению, поведенческая экономика использовалась законодателями, чтобы манипулировать, а не для того, чтобы объяснять поведение. Кампания Бернанке по изменению инфляционных ожиданий с помощью печатания денег и девальвации доллара была самой наглой современной версией подобной манипуляции. Однако были и другие. Пропагандистские кампании включали еще и тайные встречи корпоративных генеральных директоров с бизнес-репортерами, которых просили придавать более благоприятный вид бизнес-новостям. У этих манипуляций была и совершенно абсурдная сторона, например, фраза «признаки роста», повторяемая по всем каналам весной 2009 года, когда уровень безработицы в Америке рос ежедневно. Программа Тима Гайтнера «Лето восстановления» в 2010 году – еще один пример: лето пришло и ушло без каких-либо признаков восстановления, но зато с 44 млн американцев, пользующихся продуктовыми талонами. Все эти примеры – это то, что Канеман называл обрамлением, попытки прикрыть происходящее вместо борьбы за результат.
То, что просмотрели Бернанке, Гайтнер и прочие политические бихевиористы, было замечено Мертоном – позитивный эффект, появляющийся от обрамления без повода. Если в экономике все хорошо, то факты будут говорить сами за себя, даже если возникнут проблемы. Наоборот, если с валютой все плохо, а банки закрываются, речи про признаки роста имеют максимум ограниченный и временный эффект, иначе доверие граждан будет полностью потеряно. Когда карта обрамления разыграна несколько раз с нулевым эффектом, граждане автоматически перестанут верить словам официальных представителей, даже когда все улучшится. Это показывает не столько крах поведенческой экономики, сколько ее неправильное использование законодателями.
Поведенческая экономика владеет прекрасными инструментами и может выдавать результат, несмотря на периодически неправильное использование. Ее надо использовать не тогда, когда требуется улучшить результат, а когда нужно ответить на вопрос. Объяснение парадокса кейнсианства – это всего лишь одно из многих возможных приложений поведенческой экономики, которое потом может помочь разобраться с валютными войнами. Кейнсианство ставило своей целью преодолеть парадокс бережливости. Кейнс говорил, что во время экономических кризисов человек может реагировать уменьшением расходов и увеличением накоплений. Однако же, если все делают одно и то же, кризис становится хуже, потому что совокупный спрос отсутствует, что может вызвать закрытие производств и рост безработицы. Предполагалось, что правительственные расходы по кейнсианству закроют эту недостачу частных расходов. Сегодня правительственные расходы выросли так сильно, а государственный долг настолько обременителен, что граждане совершенно правильно ожидают того, что комбинация инфляции, повышенных налогов и дефолта потребуется для того, чтобы закрыть этот долг с помощью средств, достаточных, чтобы его выплатить. Правительственные расходы, не стимулируя частные расходы, просто делают долг еще больше и могут увеличить склонность граждан к накоплению средств. Это загадка, которую, как казалось, решили поведенческие экономисты. Результатом может быть открытие того, что краткосрочная строгая экономия правительства помогает долгосрочным экономическим перспективам, увеличивая доверие и желание тратить.
Теория сложности
Наше определение сложных систем включало спонтанное возникновение, непредсказуемость, наличие экспоненциально возрастающей энергии и потенциал для катастрофического краха. Еще один способ понять сложность – это сравнить ее с тем, что совсем не отличается сложностью. Швейцарские часы могут быть сложными для воспроизведения, но они не сложны по организованности. Количество пружин, спиралей, шестеренок – вот что делает их сложными. Но части не работают вместе. Они соприкасаются, но не взаимодействуют. Один механизм не увеличивается потому, что другой считает, что это хорошая идея. Пружины не превращаются внезапно в жидкий металл. Часы сложны числом деталек, но вот сложность в организации и взаимодействии – это больше, чем просто запутанность.
Сложные системы начинаются с отдельных компонентов, которые называются автономными агентами, принимающими решения и доставляющими результат в систему. Эти агенты могут быть различными видами рыб в пищевой цепи или частными инвесторами на валютном рынке – динамика одинаковая. Чтобы система стала сложной, требуется разнообразие агентов. Если агенты одинаковые, ничего интересного не произойдет. Если они разнообразные, они будут по-разному реагировать на различные раздражители, что, в свою очередь, даст различные результаты[56].
Второй элемент – это связанность. Суть в том, что агенты связаны друг с другом через какой-то канал. Это могут быть провода в случае с электрической сетью или репосты, если говорить о социальных сетях, но каким-то образом у агентов должны быть каналы связи.
Третий элемент – это взаимозависимость, что значит, что агенты влияют друг на друга. Если кто-то не уверен, насколько холодно на улице, и он или она смотрит в окно и видит, что все надели пуховики, он или она тоже могут надеть пуховик. Решение не является автоматическим – можно просто надеть свитер, но в этом случае решение надеть пуховик частично зависит от решения других.
Последний элемент – это адаптация. В сложных системах адаптация важнее изменений, она скорее отсылает нас к обучению. Инвесторы, которые неоднократно теряют деньги на стратегии «покупай и храни», через какое-то время могут понять, что им надо бы рассмотреть другие стратегии. Такое обучение может быть коллективным, если эти уроки распространяются сразу среди всех – без необходимости каждому учиться на своих ошибках. Разнообразные, связанные, взаимозависимые и адаптирующиеся агенты – это основание сложной системы.
Чтобы понять, как работает сложная система, необходимо подумать о силе каждого из четырех элементов. Вообразите, что у каждого есть шкала, на которой значения можно менять от нуля до десяти. При значении, равном одному, система неинтересна. Она может иметь элементы сложности, но там ничего не происходит. Разнообразие почти отсутствует, связанность и взаимозависимость – слабые, и никакой адаптивности нет. При значении, равном десяти, система хаотична. Агенты получают слишком много информации из слишком большого количества источников и не могут принять решения из-за большого количества сигналов.
