Антихрупкость. Как извлечь выгоду из хаоса

Эта концепция всегда привлекала экономистов из-за того, что она парадоксальна и кажется нелогичной. Скажем, в статье «Почему интеллектуалы не понимают, что такое сравнительное преимущество» (Krugman, 1998) Пол Кругман, который сам не понимает идеи Рикардо (и это эссе, и специальные работы Кругмана показывают, что он ничего не знает о хвостовых событиях и управлении риском), высмеивает других интеллектуалов вроде С. Дж. Гулда, понимающих что-то в хвостовых событиях, пусть и интуитивно, а не аналитически. (Ясно, что нельзя рассуждать о доходе и прибыли, не делая поправки на обесценивающий их риск.) Из статьи следует, что Кругман совершает базовую и опасную ошибку, путая функцию от среднего значения со средним значением функции. (Обычно рикардовский анализ предполагает, что переменные эндогенны, но не добавляет уровень стохастичности.)

Допустим теперь, что цены на вино и сукно меняются (то, чего не учитывал Рикардо), и приведенные в таблице цифры – это их объективная средняя стоимость в долгосрочном плане. Далее, предположим, что у распределения цен есть жирные хвосты. Или же что издержки производства меняются в соответствии с распределением с жирными хвостами.

Если стоимость вина на международном рынке поднимается, скажем, на 40 процентов, выгода очевидна. Но если стоимость падает на те же 40 процентов, убыток будет огромным – взятый по модулю ущерб значительно превышает прибыль, полученную при аналогичном росте цен. Риск обладает свойством вогнутости, и это очень сильная вогнутость.

Ясно, что если цены упадут на 90 процентов, произойдет катастрофа. Подумайте, что случится с вами и вашей семьей, если завтра вам ни с того ни с сего срежут зарплату на 40 процентов. И действительно, из истории нам известно, какие проблемы были у стран, которые специализировались на товарах, сырье, агрокультурах, сопряженных с риском не просто волатильности (переменчивости), но очень большой волатильности. Причиной катастрофы может быть не скачок стоимости, а проблемы с производством: вдруг оказывается, что урожай нельзя собрать из-за вредителей, или плохой погоды, или иного препятствия.

Недород стал причиной Ирландского картофельного голода в середине XIX века; жертвами этого бедствия пали около миллиона ирландцев, еще миллион эмигрировал (сейчас население этой страны, включая Северную Ирландию, – шесть миллионов). Конверсия ресурсов – дело трудоемкое; в отличие от врача-секретаря, страны не способны меняться быстро. Монокультурные хозяйства (выращивавшие одну культуру) на протяжении истории то и дело вымирали – единственный неурожай приводил к опустошительному голоду.

В аналогии с врачом-секретарем упущено еще кое-что: у стран нет друзей и родственников. Врач появляется в обществе, у него имеется круг друзей, коллектив о нем заботится, если врачу нужно переквалифицироваться, тесть дает ему денег взаймы, помогает врачу и государство. У стран всех этих возможностей нет. В конце концов, у врача есть сбережения; страны обычно вынуждены брать кредиты.

Здесь мы вновь сталкиваемся с хрупкостью в отношении эффектов второго порядка.

Сочетание вероятностей. У теории сравнительных преимуществ есть аналог в теории вероятностей. Если вы извлекаете из урны случайный шар (он потом возвращается на место) и в 60 процентах случаев достаете черный шар, а в оставшихся 40 процентах случаев – белый, оптимальная стратегия, если верить учебникам, – ставить все время на то, что шар будет черным. Стратегия, по которой в 60 процентах случаев вы ставите на черный шар, а в 40 процентах – на белый, называется «сочетание вероятностей»; книги о науке принятия решений (те самые книги, которые сочинял Триффат в главе 10) говорят, что эта стратегия ошибочна. Однако инстинкт подсказывает нам, что сочетание вероятностей – стратегия не ошибочная, а здравая. В природе вероятности нестабильны (или неизвестны), так что сочетание вероятностей эквивалентно перестраховке, оно создает запас прочности. Если вероятности меняются, другими словами, если появляется еще один уровень случайности, оптимальная стратегия – это как раз сочетание вероятностей.

Как работает специализация. Не поймите меня неправильно: я не утверждаю, что специализация – это что-то нехорошее. Просто перед тем, как принимать решение о специализации, нужно учесть хрупкость и эффекты второго порядка. Вообще-то я считаю, что в конечном счете Рикардо был прав, но вовсе не потому, что так утверждают рассмотренные выше модели. В естественных условиях, когда в системе нет контроля «сверху вниз», процесс специализации идет постепенно, медленно, долго, методом проб и ошибок, и в итоге уровень специализации оптимален. Когда бюрократ спускает сверху некую модель, этого уровня достичь невозможно. Повторю, системы совершают мелкие ошибки, планировщики – крупные.