Психология интеллекта и одаренности

Из сказанного вытекает объяснение большей асимметричности распределения Прайса, чем распределения Парето. Если распределение Парето можно рассматривать как описывающее распределение вкладов на средней корпорации, то распределение Прайса относится к «верхним этажам» человеческого творчества. Из излагаемой модели следует, что во втором случае асимметрия должна быть больше.

Оценка связи способностей, компетентности и экономических показателей в современном мире

Теперь следует перейти на более высокий уровень – от успешности деятельности отдельного профессионала к предприятию и экономике в целом. Прежде всего очевидно, что перед разными странами (и предприятиями) стоят разные задачи и для достижения одинаковых результатов от них требуются разные усилия и уровни компетентности. Следовательно, уровень компетентностей – лишь один из факторов, определяющих экономический успех, но, как будет видно из дальнейшего, весьма существенный фактор, объясняющий значительную часть дисперсии экономических показателей.

Показатели экономики представляют собой нелинейную комбинацию результатов профессиональной деятельности отдельных индивидов. Другими словами, общий результат экономики можно представить как входящие в него с разными весами результаты различных профессиональных деятельностей с закрытыми и открытыми типами успешности. В этом случае инновационная экономика характеризуется тем, что с наибольшим весом в нее входят профессиональные деятельности с открытым типом успешности.

Таким образом, связь между компетентностями людей и экономическими результатами оказывается опосредованной экономическим устройством общества. Эти процессы и структуры сами по себе представляют существенный интерес и заслуживают отдельного моделирования. Мы же здесь же воспользуемся существующими данными, которые позволяют установить отношение, характеризующее современную мировую экономику.

Для оценки связи способностей, компетентности и экономических показателей в современном мире сегодня есть возможность воспользоваться данными, собранными известным английским психологом Р. Линном.

Линн начинал с данных, касающихся связи экономического развития регионов различных стран с интеллектом их населения (см., например: Davenport, Remmers, 1950). Затем он получил аналогичные данные для различных регионов западноевропейских стран. Корреляции составили r = 0,73 для 13 областей Великобритании, r = 0,61 для 90 департаментов Франции и r = 0,65 для 48 районов Испании (Lynn, 1979, 1980, 1981).

В 2002 г. Линн и финский политолог Т. Ванханен выпустили книгу «Коэффициент интеллекта и благосостояние наций», в которой утверждалось, что интеллект населения стран является существенным фактором, оказывающим влияние на состояние их экономик (Lynn, Vanhanen, 2002). Авторы составили список среднего интеллекта для 81 страны мира на основании опубликованных данных исследований интеллекта (рисунок 1.3). Они обнаружили высокую корреляцию посчитанного ими национального интеллекта как с доходом на душу населения в этих странах (корреляция составила примерно 0,7), так и с экономическим ростом в периоды 1950–1990 и 1976–1998 гг. (корреляция 0,6–0,65). Эти корреляции лишь незначительно уменьшались, если из списка, например, выводились африканские страны.

Рис. 1.3. Связь национального интеллекта и среднедушевого дохода в различных странах мира

В более поздней работе на материале тех же данных Р. Дикерсон уточнил, что связь интеллекта с доходами страны аппроксимируется экспоненциальной зависимостью лучше, чем линейной (Dickerson, 2006). При повышении коэффициента интеллекта на 10 баллов национальный доход на душу населения примерно удваивается.

В соответствии с изложенной моделью связь между интеллектом и экономическими показателями опосредована компетентностями людей. Следовательно, если адекватно измерить в межгосударственном масштабе компетентности, можно ожидать, что их корреляции как с национальным интеллектом, так и с экономическими показателями окажутся выше, чем у этих двух конструктов между собой. Меры, позволяющие оценить компетентности, логично искать в сфере оценок образовательных систем. На первый взгляд данные, полученные в этой сфере, могут показаться довольно противоречивыми.

В работах экономистов с применением метода Байесовского усреднения классических оценок (BACE – Bayesian Averaging of Classical Estimates) было показано, что интеллект проявляет себя более мощным предиктором экономического развития, чем различные параметры системы образования (средняя продолжительность образования, его охват и т. д.), как, кстати, и рыночная свобода, демократия, инвестиции (Weede, Kampf, 2002; Jones, Schneider, 2006).

Иную картину, однако, дает анализ показателей образования не по формальным признакам, а по результатам испытаний учащихся.