[ЗАСТАВКА] [ЗАСТАВКА] [ЗАСТАВКА] Дорогие слушатели, сегодня мы с вами поговорим о развитии микроэкономики в XX веке, после Вальраса и Маршалла. Но тема эта безбрежная, поэтому мы выберем один, но очень важный, аспект этой темы — это проблема неопределенности. О том, как экономисты, микроэкономисты, ХХ века пытались справиться с проблемой неопределенности и информации. Надо сказать, что до маржиналистской революции проблемы такой не было, потому что требования к информации, доступной экономическим субъектам, предъявляемые со стороны экономистов-классиков, были вполне реалистичные. От них не требовалась какая-то особая информация, недоступная простому смертному. Но вот маржиналистская революция радикально изменила обстановку, в особенности система Вальраса, которая предполагала полную, бесплатную и мгновенно предоставляемую информацию о векторе равновесных цен. Без этого система общего равновесия невозможна, она не действует, и, конечно, такая предпосылка, трудно ее назвать реалистичной. В дальнейшем Джон Хикс, в 30-е годы добавил к этой предпосылке еще совершенное предвидение относительно будущих цен, что, соответственно, еще более усилило требования, которые предъявляет экономическая теория к информации, доступной экономическому субъекту. Это и была отправная точка дальнейшей эволюции микроэкономики в ХХ веке. Понятно, что такого рода предпосылки информации нельзя назвать реалистичными, они очень искусственны, очень сильные, но без них вот не работала та экономическая теория, которой удалось достичь Вальрасу и Хиксу, и его коллегам. Помянем здесь еще вкратце такую побочную линию развития маржинализма, это австрийская школа, линия Карла Менгера и других, которые, как мы помним, подчеркивали важность именно фактора знания, фактора того, что знает экономический субъект, что он не может знать, где он может сделать ошибки. Знания, неопределенность, ошибки, и связанная с этим теория предпринимательства. Поскольку теория предпринимательства, она, как мы уже из одной из прошлых лекций знаем, предполагает, что информация доступна людям в неодинаковой степени. Но эта линия, еще раз скажу, была побочной. Она распространилась в основном вот на теорию предпринимательства. Она не испытала широких обобщений, которые всегда двигают науку вперед, и не смогла применить математический аппарат, а это тоже очень важно, поскольку применение математики стало такой магистральной линией экономической теории в ХХ веке. Упомянем мы здесь и американского экономиста Фрэнка Найта с его работой «Риск, неопределенность и прибыль» 1921 года, где он разделил риск и неопределенность. Риск — это ситуация, когда у нас есть набор исходов и есть набор вероятностей каждого из исходов, а неопределенность или истинная неопределенность, по словам Найта, это когда нет ни того, ни другого. И вот эта истинная неопределенность, она позволила Найту объяснить существование предпринимательской прибыли, но с другой стороны, с этой категории очень трудно как-то определенно работать, она не дает возможности количественного анализа. Если нам не известен набор исходов и вероятностей, то откуда нам стартовать? Какие данные мы можем использовать? Нам остаются только теоретические размышления, которыми собственно Найт и ограничился. Поэтому в дальнейшем экономисты вот такую истинную найтовскую неопределенность в основном не рассматривали, а перешли все-таки к анализу риска. По крайней мере это та ситуация, в которой нам что-то известно. И основным путем, который выбрали экономисты, трактуя проблему неопределенности, стала так называемая теория ожидаемой полезности. Обратим сразу же внимание, что среди авторов этой теории австрийцы. Вот австрийский экономист Оскар Моргенштерн, представитель австрийской школы, о которой мы только что сейчас сказали, и австрийский же математик Джон или Иоганн фон Нейман, тоже, как видите, родился он в Австро-Венгрии, занимался математикой. Джон фон Нейман, наверное, один из очень немногих знаменитых математиков, который обратился к экономической теории, а потом вернулся назад. Обычно экономисты… математики, которые становятся экономистами, они уже обратно не возвращаются. А вот Джон фон Нейман изобрел очень много интересного и важного в экономике, а потом вернулся опять к своим занятиям прикладной математикой, компьютерами, ракетами и так далее. Джон фон Нейман явился изобретателем нового раздела математики, которое получило название, который получил название «теории игр». В 28-м году вышла его статья «К теории стратегических игр», где, собственно говоря, рассмотрены были им азартные игры. То есть ситуации, когда исход игры для игрока зависит и от него самого, и от того хода, который делает он, и от того хода, который делает его партнер. Вот эта вот ситуация стратегической игры, Нейман в общем-то предположил, что ее можно использовать в разных контекстах, в разных ситуациях, но уже позднее, в Америке, куда он эмигрировал из захваченной немцами, аннексированной немцами, Австрии, он встретил Оскара Моргенштерна, познакомился с ним. И Оскар Моргенштерн убедил его, что теорию игр, которую изобрел Джон фон Нейман, лучше всего применить именно к экономике. И в 1944 году вышло первое издание их совместной монографии «Теория игр и экономическое поведение». В 1947 году эта книжка вышла вторым изданием, с предисловиями. Это существенная деталь, я не случайно ее упоминаю. Дело в том, что в этом предисловии фон Нейман и Моргенштерн попытались поразмышлять на тему «Что же такое рациональное поведение для игры?» Вот в той ситуации, когда не все от нас зависит. Как мы будем определять, рационально наше поведение или нет? Дело в том, что в данном случае такой традиционный критерий рационального поведения экономический, как максимизация полезности, он недостаточно определен. Мы можем как угодно пытаться максимизировать нашу полезность, но мы ведь зависим от партнера, от того, что сделает он. И у нас нет такой полной определенности, которая позволяет нам максимизировать свою целевую функцию. И вот фон Нейман и Моргенштерн вместе с ним пришли к такому выводу, что наиболее приемлемым критерием рациональности в данной ситуации является максимизация так называемой ожидаемой полезности. Что такое ожидаемая полезность? Это вот такая формула. Мы перемножаем полезности разных исходов на их вероятности, а затем складываем эти произведения для всех исходов, находим сумму, и вот эта самая сумма и будет называться ожидаемой полезностью. Соответственно, выбран будет тот вариант поведения, который обеспечит нам максимальную ожидаемую полезность. Ну легко заметить, что в математике это величина соответствует так называемому математическому ожиданию. Как доказал фон Нейман и Моргенштерн, как они доказали эту точку зрения? От противного доказали. Вы знаете, что в математике часто так делают. Что если мы не применим этот критерий, то мы впадем в то или иное противоречие. То есть наша ситуация логически будет явно неприемлемой. То есть такая ситуация быть названной ситуацией рационального выбора уж никак не может. Так вот от противного они и доказали, что надо воспользоваться теорией ожидаемой полезности. Но то, чего может быть фон Нейман и Моргенштерн не ожидали, они выпустили джина из бутылки. Дело в том, что если мы переходим к категории ожидаемой полезности, мы делаем возможной эмпирическую проверку теории. Это было невозможно в случае максимизации полезности просто, потому что ну ее невозможно посчитать — максимизирует наш субъект полезность или нет. А вот здесь оказалось, что все в наших руках. Мы можем поставить эксперимент и выяснить — максимизируют ли люди на самом деле ожидаемую полезность. Не успела, собственно говоря, высохнуть типографская краска на втором издании книги фон Неймана и Моргенштерна, как появились эксперименты, опровергающие вот это самое положение о критерии ожидаемой полезности. И первый такой эксперимент поставил французский экономист Морис Алле. Вот вообще все эти эксперименты носят характер, ну игры в лотерею, что ли… Студентам обычно, испытуемым, предлагается выбор — вот из двух лотерей, предположим у них есть, в каждой лотерее есть два исхода с какими-то вероятностями, и вот у них спрашивают: в какую лотерею вы предпочтете сыграть? И соответственно проверяют — соответствует ли их критерий критерий максимизации ожидаемой полезности. Так в чем же состоял парадокс Алле? Алле предложил студентам выбрать из двух ситуаций: A и B. В ситуации A можно получить 1, ну скажем, франк с вероятностью 11 % и ничего не получить с вероятностью 89 %. И есть ситуация B. Там мы можем получить 5 франков с вероятностью 10 % или ничего не получить с вероятностью 90 %. Ну, студенты, отвечая на вопрос, какую лотерею они предпочли бы сыграть, ответили разумно, что они хотели бы сыграть лотерею B. Действительно, посмотрим, чему равняется ожидаемая полезность. В случае A — это 0,11, в случае B — это 0,5. Ясно, что случай B более выгоден, и поэтому студенты проявили экономическую рациональность. Но коварный Алле предложил им сыграть еще в один эксперимент: выбрать между лотереями C и D. А лотерея C — это, собственно говоря, даже не лотерея, это 100-процентная вероятность, что вы получите 1 франк. А вот лотерея D — это лотерея из 3-х возможных исходов: это 10-процентная вероятность получить 5 франков, 89-процентная — получить 1 и, наконец, 1 процент — то, что вы не получаете ничего. Легко заметить, как получились эти варианты C и D. Они получились таким способом: мы к вариантам A и B добавили вероятность 89 % получить 1, и получился вариант C и D. Строго говоря, по аксиомам теории вероятностей выбор не должен был измениться. Мы никак не поменяли ситуацию. C тождествен A, а D тождествен в каком-то смысле B. Здесь не должно изменяться предпочтение. Но предпочтение изменилось. И таким образом, студенты нарушили аксиому фон Неймана и Моргенштерна фактически дважды. С одной стороны, они поменяли свое предпочтение, то есть вариант C, эквивалентный варианту A, они предпочли варианту D, который был получен из варианта B. Это уже неверно. А во-вторых, они выбрали вариант с меньшим значением ожидаемой полезности. Это легко посмотреть. Вы видите, что в случае с C ожидаемая полезность — это 1, а в случае B — это 0,5 + 0,89, значит 1,39. То есть дважды нарушили принципы рационального поведения в ситуации неопределенности. В чем же дело? А дело очевидно в том, что испытуемые не любят риска. Вариант C чем хорош? Там есть 100-процентная вероятность получить хоть немного. А вариант D чем плох? В нем есть хотя бы ничтожная 1-процентная вероятность не получить ничего. И вот получается, что люди настолько не любят риска, что они готовы предпочесть вариант с меньшей ожидаемой полезностью, лишь бы не рисковать. То есть Алле фактически открыл феномен, который называется неприятием риска. Чтобы учесть влияние этого фактора понадобилось как-то усовершенствовать теорию ожидаемой полезности, и американский математик Леонард Сэвидж ввел понятие субъективной вероятности. Он сказал, что люди на самом деле исходят не из объективных вероятностей, а из некоторой функции от них, которая называется субъективной вероятностью. Эти субъективные вероятности являются, видимо, нелинейными функциями от объективных, потому что при малых объективных вероятностях субъективные будут больше, чем объективные. То есть мы как бы завышаем вероятность маловероятного события. А вот при больших вероятностях субъективная вероятность будет меньше, чем объективная. То есть мы недооцениваем вероятность очень, так сказать, очень вероятных событий. Ну, Сэвидж поправил таким образом теорию фон Неймана и Моргенштерна, но тут подоспел еще один парадокс. Парадокс особенно, я бы сказал, красивый и убедительный, который поставил исследователь по фамилии Эллсберг. Парадокс состоял в том... Очередной был эксперимент: у нас есть 2 сосуда, в одном сосуде находится ровно 30 красных шариков, а в другом сосуде 60 шариков разного цвета — черных и желтых. Сколько черных, сколько желтых — мы не знаем. Сосуды, естественно, непрозрачные. То есть мы не можем никак на вид определить, каких там шариков больше. Два закрытых сосуда, но про один мы точно знаем, что там 30 красных, а про другой, что там 60 черных и желтых вместе взятых. Соответственно, вопрос задается испытуемым: каких шариков больше — красных или черных? Ну, строго говоря, у нас нет основания на этот вопрос отвечать, потому что мы не знаем, какую часть во втором сосуде занимают черные шарики. Но тем не менее испытуемые решились на ответ, что красных шариков больше, чем черных. Опять-таки понятно, почему они на это решились. Про красные шарики точно известно, что их 30. Про черные неизвестно. Их может быть 59, а может быть 1. Опять-таки, чтобы вот как-то уйти от этой ситуации неполной определенности, люди предпочитают красные и таким образом определяют свою субъективную вероятность — вот ту самую, про которою говорил Сэвидж. Если они не зная, каковы объективные, считая, что красных больше, значит вероятность красных больше, чем субъективных, чем вероятность черных. Но Эллсберг изобрел такой остроумный ход. Он через некоторое время, когда испытуемые студенты уже забыли о том, что они отвечали на первый вопрос, предложил им вопрос следующий. А каких шариков больше: красных плюс желтых или черных плюс желтых? Естественно, если мы хотим быть последовательными, мы только что высказали свою субъективную убежденность, что красных больше, чем черных. Теперь мы добавили в обе части неравенства желтые, но ясно, знак неравенства меняться не должен. Но он изменился. Но он изменился. То есть вторично люди, забыв даже только что ими сформулированные субъективные вероятности, предпочли некую мистическую определенность: вот черных плюс желтых точно 60, а сколько красных плюс желтых, мы не знаем. Вот, таким образом, мы получили, что реальные люди далеко не всегда делают свой выбор на основе правила максимизации ожидаемой полезности. Это были первые аномалии, которые получили исследователи, экспериментаторы. Джин был выпущен из бутылки и дальше ситуация пошла развиваться кумулятивно. Стали появляться все новые и новые аномалии. Оказывается, очень важно, какими словами мы формулируем нашу задачу, нашу лотерею. Если мы говорим, что это варианты страховки, то люди в большей степени стараются избегать риска. Если мы говорим, что это возможность поиграть, то люди начинают относиться к риску гораздо легче. То есть сама само использование разных терминов «страховка» и «игра» влечет за собой различное отношение к риску, хотя ситуация одна и та же. Вот эта аномалия получила название эффекта контекста. Еще одна интересная аномалия, которая называется эффектом наделенности. В начале занятия экспериментатор входит в класс и предлагает студентам сыграть в такую игру: либо они играют в некоторую лотерею, либо получают в подарок кружку с вероятностью 100 %. Ну, естественно, замеряется, при каком значении вероятности лотереи студентам все равно, безразличный выбор (либо кружка, либо игра в лотерею), и вычисляется таким образом ожидаемая полезность этой самой кружки. Занятие заканчивается. Предлагается студентам сыграть в еще одну игру: либо они отдают «без звука» кружку назад, либо предлагается им сыграть еще в одну лотерею. И опять замеряется, чему равняется в данном случае ожидаемая полезность кружки. Выясняется, что «за время пути эта самая собачка смогла подрасти». То есть кружка стала в 2 раза дороже студентам, чем в начале семинара. Вот эффект наделенности. Получать чужое, в общем-то, ну не так важно, как отдавать свое. Отдавать свое, это уже... Свое ценится гораздо больше, и, вообще, одной величины выигрыш и одной величины проигрыш субъективно воспринимается людьми по-разному. Потеря той же величины воспринимается сильнее, чем выигрыш такой же величины. Итак, были накоплены огромные количества аномалий. Мы сейчас рассказали вам про ничтожную часть этой литературы. Литература огромная, повторяю. И во всех этих экспериментах, в общем-то, было выяснено, что, ну не работает теория ожидаемой полезности. Она эмпирически опровергается, опровергается экспериментами. Ну экономисты, которые хотели сохранить обязательно эту теорию утверждали, что может быть дело в том, что мы играем в какие-то игрушечные выигрыши. Если будут реальные денежные выигрыши, то этот эффект, эти аномалии будут ослабляться. Попробовали. Действительно, немножко аномалии ослабли, но не исчезли. Не исчезли заметно. Кроме того, эти аномалии были обнаружены не только в таких лабораторных экспериментах, где, ну такая искусственная что ли среда создается, а в обычных полевых исследованиях, когда опрашивали там на дому людей, в привычной обстановке и так далее. То есть, отвергнуть аномалии не получается, но при этом, как ни удивительно, теория ожидаемой полезности осталась в общем отправной точкой анализа неопределенности в современной неоклассической микроэкономической теории. Почему? Вопрос я думаю на этот... Вопрос имеет следующий ответ. Дело в том, что для исследователей необходима некая отправная точка, и эта отправная точка, точка отсчета, обязательно должна быть, ну такой очевидно разумной, очевидно рациональной. Даже если люди, в общем-то, ведут себя как-то так странно, то надо понять, относительно чего они ведут себя странно. И чтобы исследовать реальные иррациональности людей, необходимо в качестве этой отправной точки выбрать именно критерий рациональности, как теория ожидаемой полезности. Этот критерий действительно не зря фон Нейман от противного его доказал. Он интуитивно, в принципе, убедителен. Но он убедителен только как отправная точка, если мы хотим исследовать реальное человеческое поведение, нам необходимо учесть и аномалии. И наконец, ну после некоторого периода, когда аномалии приводились, экономисты спорили, что это искусственный какой-то феномен и так далее, наконец, экспериментаторы дозрели до, собственно говоря, теории аномалий. Оно обобщили некоторые наиболее часто встречающиеся аномалии и построили на их основе модель, которая называется «теория перспектив», prospect theory. Эту модель сформулировали психологи, даже не экономисты, психологи Даниэль Канеман и Амос Тверски в 1979 году в статье в журнале «Эконометрика», которая в настоящее время является самой цитируемой статьей вообще в истории современной экономической мысли. Количество цитат, количество ссылок на эту статью наибольшее. Она самая влиятельная статья. Что же сделали Канеман и Тверски? Ну они попытались формализовать, моделировать реальный процесс принятия решений, включающий аномалии. Мы не будем полностью раскрывать модель теории перспектив, там много конкретных моментов, отметим только, что они разделили процесс на две стадии — стадия редактирования и стадия оценки. До оценки доходят не все варианты. Вначале на стадии редактирования некоторые просто отпадают как заведомо неприемлемые, а затем уже до стадии оценки они построили особую функцию полезности, которая не похожа на функцию полезности, привычную для экономистов. Эта функции полезности выпукла для выигрышей и вогнута для проигрышей. Что это означает? Функция полезности выпукла, когда у нас есть неприятие риска, а вогнута, когда мы предпочитаем риск. То есть, эта ситуация нам говорит, что когда у нас… мы что-то выигрываем, то мы стараемся риска избегать, а вот если мы точно знаем, что проиграем, тогда мы готовы рискнуть, а вдруг кривая выведет и мы не проиграем. И еще важный момент у этой самой кривой, она отражает вот тот самый эффект наделенности, о котором я только что вам рассказывал. То есть функция полезности вверх растет гораздо медленнее, чем падает вниз. Получается, что если мы приобретаем 1 доллар, там, в качестве выигрыша, наша радость в два раза меньше, чем наше разочарование, когда мы теряем 1 доллар в качестве проигрыша. Вот так теория перспектив смогла замоделировать некоторые человеческие странности. И поскольку она смогла это замоделировать, то она, естественно, получила и достаточный престиж среди экономистов. Поэтому ее так часто и цитируют. Потому что экономисты привыкли уважать модели. Если есть модель принятия решений, которая действительно помогает нам избрать какой-то определенный четкий вариант, то к этому результату экономист уже относится с уважением. Теория ожидаемой полезности — это не единственный способ, с помощью которого экономисты, принадлежащие к неоклассическому направлению, пытались решить проблему неопределенности и информации. Существует и другой вариант, который предложил Джордж Стиглер, это нобелевский лауреат в области экономики, в 1961 году он опубликовал статью «Экономическая теория информации», в которой он попытался не прибегать к теории вероятности, ситуация нестохастическая. Ситуация, где покупатель выбирает продавца с наименьшей ценой. Ну обычные экономисты-теоретики исходят из того, что цена на однородный товар одна, мы с вами знаем, что это не так. Если мы… Самый яркий пример для России — это, наверное, аптеки. Мы можем купить одно и то же лекарство в рядом лежащих аптеках по цене цене сильно-сильно расходящейся. И вот покупатель в этой ситуации посещает одну аптеку за другой пока не найдет ту, где дают минимальную цену. И Стиглер спрашивает… задает такой вопрос: «Как долго будет продолжаться поиск? До каких пор наш потребитель будет посещать аптеки?» И дает на него чисто неоклассический такой абстрактный теоретический ответ: «Он это будет до тех пор, пока предельная, то есть дополнительная экономия от посещения следующей аптеки, не станет равна предельным издержкам поиска». А что такое предельные издержки поиска? Это затраты времени, сил, денег, если нам требуется на автобусе поехать, для того чтобы посетить эту самую очередную аптеку. Вот когда, оцениваемая нами экономия станет равна уже предельным издержкам поиска, мы прекращаем наш поиск и покупаем в той аптеке, в которой до сих пор было зафиксировано минимальная цена. Вроде бы мы проблему решили. Но решили мы ее, если приглядеться внимательно, формально. Потому что мы откуда-то должны знать эту самую предельную экономию. Ну ладно, предельные издержки поиска мы рассчитать можем, мы знаем, какую аптеку мы хотим посетить, насколько нам не хочется туда идти и сколько надо будет потратить на транспорт, но вот точный результат о том, какую экономию мы получим, мы не можем рассчитать. Потому что, ну предполагается, что нет такой базы данных там по Интернету, по телефону… В то время Интернета тогда вообще не было. Наверное аптечных справочников тоже особо не существовало, где можно было бы получить точную информацию о том, где, что, сколько стоит. Поэтому решение Стиглера — это формальное решение, оно позволяет дать временный ответ на наш вопрос, ну просто переносит этот вопрос на более раннюю стадию. Мы должны как-то определить эту самую предельную экономию, а тут мы столкнемся с точно теми же самыми проблемами. Вот это такой типичный случай, как неоклассическая теория, пытается, как бы как вот раковина-жемчужница обволакивает своей мантией какой-то неприятный предмет, который в нее попал. Она из него делает такую ровненькую, кругленькую, красивую жемчужинку. Вот так и здесь. Мы неопределенность, безусловно, неприятный предмет, обволокли и сделали из нее вот обычную задачу на максимизацию полезности, но дело в том, что этим мы отчасти видоизменили ситуацию. То есть мы дали ответ не на ту ситуацию, не на ту проблему, о которой нас спрашивали, а на немножко другую. Точно то же самое было в теории ожидаемой полезности. Мы вроде бы хотели рассматривать неопределенность, а рассматривали ситуацию риска. Нам же тоже откуда-то надо знать, какова будет вероятность наших исходов. А мы это, предполагается, заведомо откуда-то знаем. [ЗАСТАВКА] [ЗАСТАВКА] [ЗАСТАВКА]
