Radical Uncertainty: Decision-Making Beyond the Numbers Kindle Edition - John Kay
Шрифт:
Интервал:
Экономика требует данных
Американский историк экономической мысли Филип Мировски популяризировал термин "зависть физика" для описания стремления многих экономистов подражать Максу Планку, а не дантисту Кейнсу. И хотя описание Кейнсом дедуктивных рассуждений Планка является точным, знания о Солнечной системе, которые лежат в основе успеха NASA, берут свое начало не в аксиоматических рассуждениях, а в тщательных и обширных наблюдениях за планетами, предпринятых в XVI веке датским дворянином Тихо Браге. Собранные им данные были впоследствии проанализированы немецким математиком Иоганном Кеплером, с которым Браге сотрудничал в конце своей жизни. Физика является как индуктивной, так и дедуктивной наукой. Но лежащая в основе физических процессов стационарность снижает необходимость в абдуктивных рассуждениях. Экономисты, однако, сталкиваются с уникальными ситуациями, такими как та, что возникла в последние месяцы 2008 года, и должны делать "умозаключения для наилучшего объяснения".
Как и физика, экономика требует данных, а мир бизнеса и финансов предоставляет их в изобилии. Но такие данные, как мы уже подчеркивали, могут быть интерпретированы только в свете определенной экономической теории - и, обычно собираются только на основе, обычно не сформулированной, некоторой основополагающей теории. Мотивирующая теория не обязательно должна быть верной - Тихо Браге до самой смерти верил, что Земля является центром Вселенной, и разрабатывал причудливые объяснения, чтобы согласовать свои наблюдения со своими убеждениями, в слишком знакомой сегодня манере. Признаком науки является не упорство в дедуктивных рассуждениях, а упорство в том, что наблюдение превосходит теорию, независимо от предполагаемого авторитета, поддерживающего теорию - упорство, из-за которого Галилею пришлось столкнуться с инквизицией, прежде чем истина о планетарном движении получила всеобщее признание.
Тщательная запись Браге наблюдений, независимо от их последствий, остается примером для всех социальных наук. Мы слишком часто слушаем людей, рассуждающих о политике и экономике в неведении относительно легкодоступных данных. Опрос, проведенный в 2016 году в двадцати шести странах, показал, что 84% респондентов считают, что уровень крайней бедности в мире вырос или остался прежним. Однако за последние два десятилетия уровень крайней бедности снизился более чем наполовину, что принесло пользу более чем миллиарду человек. Возможно, это самый важный факт о глобальной экономике за этот период. В своем бестселлере "Фактология" Ханс Рослинг сообщил, что подобное невежество было распространено даже в Индии и Китае, чей быстрый экономический рост во многом стал причиной улучшения ситуации. Студенты колледжей показали результаты немного лучше, чем население в целом. Но мы обеспокоены тем, что в современном преподавании экономики упор делается на количественные методы, не давая студентам возможности узнать много нового ни об источниках данных, ни о принципах их составления.
Решения, касающиеся политики, финансов и бизнеса, должны приниматься в свете самых лучших и обширных данных. Но, несмотря на важность данных, необходимо быть осторожным, делая выводы, особенно причинно-следственные, о мире на основе одних только данных. Доступность того, что сейчас называют "большими данными" - очень больших баз данных, созданных благодаря мощности современных компьютеров - увеличивает эту опасность. Наличие исторических данных не дает оснований для расчета будущего распределения вероятностей. Прогнозы масштабов убытков по ипотеке и корреляции между частотой дефолтов различных групп заемщиков были основаны не только на информации за другой период времени, но и на опыте заемщиков с характеристиками, сильно отличающимися от тех, кто в большом количестве объявил дефолт во время кризиса subprime. Студенты, изучающие бизнес, экономику и финансы, которые полагаются на наблюдаемые взаимосвязи, должны искать и редко находят убедительные причины полагать, что процесс, генерирующий эти данные, является стационарным.
Никогда не полагайтесь на данные, не спросив "Каков источник этой информации?". Информация о крайней бедности, описанная выше, получена из Всемирного банка, тщательного и надежного источника, и относится к числу людей, имеющих доход менее $1,90 в день. Организация Объединенных Наций использует более низкую цифру - $1,25 в день - в своих Целях развития тысячелетия и сообщает, что ее цель по сокращению крайней бедности на 50% к 2030 году уже достигнута. Эти уровни доходов основаны на оценке минимального уровня жилья и питания и кажутся невероятно низкими для тех, кто живет в Европе и Северной Америке. Здесь, как и везде, для полезного измерения обычно требуется некая основополагающая теория или модель - в развитых странах бедность измеряется совсем по-другому. И если вы спросили, откуда берутся данные, важно также спросить, какая модель используется для их интерпретации. Вспомните судьбу журнала Literary Digest, который предсказал победу Лэндона, а не Рузвельта. Даже сейчас специалисты по опросам расходятся во мнениях о том, как перевести необработанные данные, которые они собирают, в прогнозы результатов.
Карта - это не территория
Модели также могут использоваться для воспроизведения больших - реальных - миров. Инженеры должны иметь полное и количественное понимание того, как самолеты и мосты будут реагировать на изменения скорости ветра и сдвига. Мосты можно буквально смоделировать, построив их мелкомасштабные копии, хотя степень, в которой свойства модели переносятся на сам мост, требует опыта и суждений. В 2018 году инженеры гоночной команды McLaren изо всех сил пытались объяснить неутешительные аэродинамические характеристики своего автомобиля. Несмотря на то, что они могли поместить весь автомобиль в аэродинамическую трубу, результаты на трассе отличались от результатов в туннеле - и глава инженерного отдела компании потерял работу.
Единственная полностью надежная модель - это модель, которая повторяет мост (или автомобиль) в полном масштабе и в которой аэродинамическая труба воспроизводит условия, в которых будет установлен мост или ездить автомобиль. Но реплика - это не модель. Парадокс демонстрируется в часто рассказываемой истории, возможно, наиболее красноречиво описанной аргентинским писателем Хорхе Луисом Борхесом, о стремлении создать идеальную карту мира. Поиски заканчиваются созданием карты, которая сама полностью воспроизводит мир и поэтому бесполезна. Карта, или модель, обязательно является упрощением, и соответствующее упрощение соответствует цели - пешеходная карта отличается от карты метро или атласа дорог, даже для одной и той же местности. Карта - это не территория", - знаменитые слова польского философа Альфреда Коржибского, и то же самое верно в отношении моделей. Тем не менее, некоторые модели успешно представляют существенные особенности системы, необходимые для точного прогнозирования. И эти представления лежат в основе научного прогресса, который последовал за формулировкой ньютоновской механики.
Модели, которые разработало НАСА - основанные на давно известных и эмпирически проверенных уравнениях движения планет и знаниях агентства о возможностях собственных ракет -
Поделиться книгой в соц сетях:
Обратите внимание, что комментарий должен быть не короче 20 символов. Покажите уважение к себе и другим пользователям!