Не приходилось ли вам поражаться невероятной разноголосице мнений и аргументов людей, которые спорят по поводу экономических проблем в СМИ? В своей книге «Голая экономика. Разоблачение унылой науки» профессор Чарльз Уилан детально разбирает специальные термины, раскладывает по полочкам политические аспекты доводов и добирается до самой сути каждой проблемы. Indicator.Ru публикует фрагмент книги. Не приходилось ли вам поражаться невероятной разноголосице мнений и аргументов людей, которые спорят по поводу экономических проблем в СМИ? В своей книге «Голая экономика. Разоблачение унылой науки» профессор Чарльз Уилан детально разбирает специальные термины, раскладывает по полочкам политические аспекты доводов и добирается до самой сути каждой проблемы. Indicator.Ru публикует фрагмент книги. Баллотируясь в 1992 году на пост президента, Билл Клинтон предложил развить идею так называемой «стипендии надежды». План Клинтона, основанный на проведенном раннее в Йельском университете эксперименте, казался весьма элегантным: студенты могли занять деньги на обучение и погашать эти кредиты после окончания учебного заведения в процентах от своего годового дохода, а не посредством обычных фиксированных выплат основной суммы долга вместе с процентами. Иными словами, выпускники вузов, становившиеся инвестиционными банкирами, платили по студенческим кредитам больше, чем выпускники, которые становились школьными консультантами и работали с неблагополучными подростками из бедных районов. В этом, собственно, и заключалась суть идеи. План был призван развеять опасения общества относительно того, что студентам, окончившим колледж или университет с большими долгами, не остается ничего другого, кроме как искать рабочие места, позволяющие хорошо зарабатывать, а не идти работать туда, где можно принести наибольшую пользу людям. В конце концов, довольно трудно выжить на зарплату учителя или социального работника, если долг за учебу составляет 75 тысяч долларов.В теории эта программа должна была сама себя финансировать. Администраторы определяют среднюю зарплату, которую студенты с правом на участие в ней будут получать после окончания высших учебных заведений, и подсчитывают долю дохода, которую им нужно будет выплачивать, чтобы покрыть расходы по программе, — скажем, 1,5% годового дохода на протяжении пятнадцати лет. Студенты, ставшие нейрохирургами, платят больше среднего показателя; те, кто поехал бороться с тропическими болезнями в Того, меньше. В итоге выплаты молодых специалистов с высоким и низким доходами должны были компенсировать друг друга, и программа была бы безубыточной. Существовала только одна проблема: у «стипендии надежды» не было ни малейшей надежды на существование, по крайней мере ее не удалось бы внедрить без серьезных трудностей и постоянных государственных дотаций. Причина этой проблемы крылась в критической асимметричности информации: студенты знают о своих карьерных планах намного больше, чем администраторы, распределяющие кредиты. Конечно, молодые люди не могут со стопроцентной уверенностью знать свои планы на будущее, но большинство имеет довольно четкое представление о том, будет ли их доход после окончания вуза больше или меньше среднего, а этого вполне достаточно, чтобы подсчитать, выгодно ли брать «стипендию надежды» или лучше взять обычный студенческий кредит. Будущие (по их собственным планам) воротилы Уолл-стрит вряд ли захотят принимать участие в этой программе, потому что им она представляется неудачной сделкой. И верно, кому улыбается мысль каждый год в течение пятнадцати лет выплачивать 1,5% от пяти миллионов долларов, если платежи по обычному кредиту гораздо меньше? А вот будущие воспитатели детских садов и волонтеры Корпуса мира претендовали на «стипендию надежды» с большим удовольствием. В результате мы получили то, что называется неблагоприятным отбором: будущие выпускники сами рассортировывали себя на участников программы и тех, кто не будет в ней участвовать, основываясь на частной информации о своих карьерных планах. В итоге получилось, что программа привлекает преимущественно тех, кто изначально не рассчитывает на большие доходы в будущем. Расчеты по погашению кредитов, основанные на средней зарплате выпускников, оказались нереалистичными, и программа явно была не в состоянии компенсировать свои затраты. У нас есть основания предположить, что президент Клинтон проигнорировал то, что его советники почти наверняка рассказывали ему об эксперименте Йельского университета, на который он опирался, принимая решение о введении программы. Дело в том, что через пять лет в Йеле этот эксперимент без лишней шумихи прекратили, как из-за того, что суммы по выплатам не оправдали прогнозов, так и потому, что административные издержки оказались непомерно высокими.То, чего мы не знаем, может причинить нам немалый вред. Экономисты изучают, как люди собирают информацию, что они с ней делают и как принимают решения, когда им видна только верхушка информационного айсберга. В 2001 году Шведская академия наук признала особую важность этой проблемы, присудив Нобелевскую премию по экономике Джорджу Акерлофу, Майклу Спенсу и Джозефу Стиглицу за их прорывной труд в области экономики информации. В нем исследуется, какие сложности возникают, когда рациональные люди вынуждены принимать решения, основываясь на неполной информации, или когда одна из сторон сделки знает больше другой. Стоит отметить, что идеи этих ученых напрямую касаются некоторых самых острых социальных проблем современности, от генетического скрининга до дискриминации на рабочем месте. Возьмем, например, небольшую юридическую фирму, интервьюирующую двух кандидатов на вакантную должность: мужчину и женщину. Оба недавно окончили Гарвардскую школу права, и оба отлично подходят для этой работы. Если наилучшим кандидатом считается тот, кто заработает для компании больше денег, что кажется вполне разумным предположением, то я бы сказал, что рационально будет нанять мужчину. Понятно, что сотруднику, проводящему собеседование, неизвестно о семейных планах кандидатов (а спрашивать об этом запрещено законом), но он вполне может сделать логичный вывод, основываясь на общеизвестном факте: в США начала XXI века женщины по-прежнему несут основную часть обязанностей по воспитанию детей. Имеющиеся в распоряжении интервьюера демографические данные позволяют предположить, что оба кандидата, скорее всего, в ближайшем будущем создадут семью, но кандидат-женщина с неизмеримо большей степенью вероятности может уйти в оплачиваемый отпуск по беременности и родам. И самое важное, после рождения ребенка она может не вернуться на работу, и компании придется нести новые расходы, связанные с поиском, наймом и обучением нового сотрудника.Стоит ли считать всю эту информацию точной и однозначной? Нет. Возможно, кандидат-мужчина всю жизнь мечтает сидеть дома с пятью ребятишками, а кандидат-женщина много лет назад решила, что не хочет иметь детей. Но это, конечно, отнюдь не самые вероятные сценарии развития дальнейших событий. В результате женщина бывает наказана, потому что у компании нет информации о ее жизненных обстоятельствах, зато она располагает полными данными о самых разных общих социальных тенденциях. Разве это справедливо? Нет. И кстати, незаконно. Тем не менее подобная логика не лишена смысла. Иными словами, в данном случае дискриминация рациональна, и это переворачивает с ног на голову саму идею дискриминации, потому что, как правило, она не рациональна. Как отмечал лауреат Нобелевской премии Гэри Беккер в книге The Economics of Discrimination («Экономика дискриминации»), работодатели со «вкусом к дискриминации» приносят свои прибыли в жертву, потому что отказываются от кандидатов — представителей меньшинств в пользу менее квалифицированных белых. Пациент, который не желает, чтобы его осмотрел выдающийся чернокожий врач, просто глуп. Юридическая фирма, которая сводит к минимуму текучесть персонала, выбирая кандидатов на основе среднестатистических данных, возможно, и оскорбляет наши чувства и даже нарушает федеральный закон, но глупыми ее действия не назовешь. Если подойти к этой ситуации как к информационной проблеме, можно выдвинуть сразу несколько важных идей. Во-первых, компании-работодатели не единственные злодеи в данном случае. Когда женщина-специалист решает родить ребенка, берет отпуск по беременности и родам, а затем даже увольняется, она несправедливо перекладывает свои издержки на свою компанию. И что еще важнее, она перекладывает свои издержки на других женщин. Компании, которые предполагают, что могут быть разорены сотрудницами, берущими отпуск по беременности и родам, а затем бросающими работу, скорее всего, будут дискриминировать молодых женщин при найме (особенно уже беременных) и с меньшей вероятностью предложат будущим и новоиспеченным мамам щедрые пособия по беременности. К счастью (и это вторая идея), у данной проблемы есть быстрое и простое решение: щедрый, но подлежащий возмещению пакет по беременности и родам. Пакет остается за вами, если вы вернетесь на работу после декрета, и вам придется вернуть его, если вы решите этого не делать. Такое в общем простое изменение политики найма дает нам почти все, что мы хотим. Компаниям больше не нужно беспокоиться из-за выплаты пособий женщинам, которые не вернутся на работу. В сущности, у работодателя появляется возможность предлагать сотрудницам более крупные пособия, не создавая при этом стимул получить деньги и уволиться. Женщины, в свою очередь, намного меньше страдают от дискриминации при приеме на работу.Статистическая, или, как ее еще называют, рациональная, дискриминация происходит в том случае, когда человек делает вывод, вполне оправданный, если основывать его на всеобъемлющих статистических моделях, однако, во-первых, скорее всего, неправильный в конкретной ситуации и, во-вторых, оказывающий дискриминационное влияние на определенные группы людей. Предположим, у работодателя нет никаких расовых предрассудков, но он не приемлет даже мысли о том, чтобы взять на работу человека с уголовным прошлым. Разумеется, это благоразумно, причем по целому ряду причин. Но когда этому работодателю приходится принимать решение о найме, не имея доступа к сведениям о судимости кандидатов (либо потому, что у него нет времени или ресурсов для сбора такой информации, либо потому, что закон запрещает требовать ее от кандидатов), вполне вероятно, что он предвзято отнесется к чернокожим мужчинам, которые, по статистике, имеют судимость чаще, чем белые мужчины (28% против 4). Конечно, работодателя волнует только одно: была ли у стоящего перед ним человека судимость. Если он может получить об этом информацию с высокой степенью надежности, более широкие социальные модели уже не будут иметь значения для его решения. Теоретически логично предположить, что для ослабления дискриминации в отношении чернокожих мужчин без судимости при приеме на работу необходимо предоставить работодателям доступ к соответствующим данным. Так оно и есть. Группа экономистов сравнила решения о найме в фирмах, которые проводят проверки на наличие судимости, с такими же решениями в компаниях, которые этого не делают. В итоге они пришли к такому выводу: «Мы обнаружили, что работодатели, проверяющие наличие у кандидатов криминального прошлого, с большей вероятностью нанимают афроамериканцев, особенно мужчин. Этот эффект заметнее проявляется среди работодателей, которые признаются в остром нежелании нанимать людей с судимостью, нежели среди тех, у кого такие убеждения отсутствуют». В случае с расовой дискриминацией, чем больше информации есть у работодателя, тем, как правило, лучше. Соответственно, делаем вывод, что чем меньше информации, тем хуже. В США очень много людей в прошлом совершали правонарушения. В нашей стране высокий процент тюремных заключений, и подавляющее большинство людей, отправленных за решетку, со временем выходят на свободу, а средний срок заключения составляет менее двух лет. Процедуры, призванные помочь людям с судимостью скрыть этот факт, могут нанести большой вред гораздо более широким слоям населения. Авторы упомянутого выше исследования предупреждали, что полученные ими результаты «позволяют предположить, что ограничение доступа к сведениям о судимости действительно скорее навредит намного большему количеству людей, чем приведет к усилению расовой дискриминации на рынке труда».Подписывайтесь на Indicator.Ru в соцсетях: Facebook, ВКонтакте, Twitter, Telegram, Одноклассники.
