Мишель Бэддели - Поведенческая экономика: очень краткое введение

Классические экономисты не принимают во внимание то, что человеческая рациональность ограниченна. Поведенческие экономисты, наоборот, не считают людей «сверхрациональными существами» и поэтому концентрируются на изучении ограничений рационального принятия решений. В этом они следуют идеям Герберта Саймона, который был психологом и исследователем в области компьютерных наук, а Нобелевскую премию получил по экономике. Широко известна его концепция ограниченной рациональности, согласно которой мы все связаны различными ограничениями при принятии решений. Выбор наилучших стратегий при принятии решений, таким образом, осложняется ограниченностью наших когнитивных способностей. Различия в способности запоминать информацию или производить обработку числовых данных иногда вынуждают нас сделать тот или иной выбор только потому, что у нас не хватает информации, времени на ее обработку, или потому, что мы не в состоянии учесть все альтернативные варианты.

Поведенческая экономика разрабатывает и другие концепции рациональности. Другой нобелевский лауреат, Вернон Л. Смит, предложил концепцию экологической рациональности. Согласно Смиту, рациональность изменчива, так как она определяется ситуацией и внешними обстоятельствами. С ним согласен Герд Гигеренцер, который утверждает, что мы руководствуемся практической рациональностью – в реальном мире нам приходится решать быстро и экономно, так как у нас нет времени на то, чтобы собирать обширную информацию или применять сложные правила принятия решений. Мы решаем быстро и просто. Часто это работает хорошо, но иногда это приводит нас к систематическим поведенческим ошибкам.

Харви Лейбенштейн – еще один экономист с интересным подходом к рациональности. Он разработал концепцию избирательной рациональности, схожую с концепцией экологической рациональности Вернона Л. Смита. Мы сами выбираем, когда нам быть сверхрациональными, и тогда полностью учитываем всю доступную информацию. Но в других случаях мы можем решить сохранить статус-кво и остаться в том, что Лейбенштейн назвал «областью инерции». Это делает наш выбор, по словам X. Лейбенштейна, «липким» (sticky), что выражается в том, что мы не всегда эффективно адаптируем наше поведение к новым обстоятельствам. Когда наше поведение выглядит как «липкое», то этому, как утверждает Лейбенштейн, есть два объяснения: либо мы решили, что затраты на изменение выбора слишком высоки, либо мы просто слишком ленивы и безразличны к изменениям.

Таким образом, в поведенческой экономике существуют различные взгляды на то, что значит быть рациональным. При этом вполне допускается изменяемость рациональности, в частности, в зависимости от внешних обстоятельств, в которых мы оказываемся. Когда у нас нет доступа к качественной информации, когда мы спешим, когда сталкиваемся с когнитивными ограничениями или социальным влиянием, тогда мы можем принять решения, которые в идеальном мире с достаточным количеством времени и полной информацией мы могли бы улучшить.

Несмотря на то что этот раздел экономической науки обладает большим потенциалом, его основным ограничением является недостаток соответствующих надежных данных. Поэтому для сбора данных поведенческие экономисты часто используют эксперименты – в отличие от традиционного эмпирического подхода, который основан на сборе фактических данных, осуществляемом государственными и международными статистическими агентствами. Далее эти данные анализируются с помощью различных статистических, в частности, эконометрических, методов.

Поведенческие экономисты пытаются сделать выводы о процессах мышления и чувствах людей, не зная заранее, как они влияют на выбор. Стандартные источники экономических данных не очень помогают в этом, потому что, как правило, эти данные касаются уже сделанного выбора и его результатов (например, статистика занятости и безработицы в макроэкономическом контексте). Поведенческие экономисты могут использовать данные опросов населения – например, вопросы о том, как люди оценивают свой уровень счастья и благополучия, часто включаются в обследования домашних хозяйств. Но данные опросов имеют свои ограничения. Как в этом случае исследователь может быть уверен в репрезентативности выборки? Как обработать данные, содержащие ложные или неверные ответы на вопросы анкеты?

Лабораторные эксперименты, пожалуй, являются наиболее распространенным в поведенческой экономике источником данных. Проблемой многих лабораторных экспериментов является то, что они проводятся в университетах, часто с участием студентов-испытуемых. Выбор, сделанный студентом в ходе эксперимента, может слабо соотноситься с выбором других людей в реальных условиях, и в этом случае экспериментальные данные лишены так называемой внешней валидности. – экспериментальные результаты плохо объясняют феномены реального мира. Так, например, если студент участвует в эксперименте, связанном с торговлей, его наблюдаемый выбор может иметь мало общего с поведением реальных трейдеров, поскольку у студентов ограничены знания и опыт, к тому же они, вероятно, не очень заинтересованы в успехе.

Другим существенным препятствием для сбора надежных экспериментальных данных является сам дизайн эксперимента. Экспериментаторам может быть сложно сконструировать чистый контролируемый эксперимент в экономике. Некоторые выводы, полученные в подобных экспериментах, подвергаются критике за то, что испытуемые, возможно, не понимают, что им нужно было делать, а выявленные поведенческие феномены не являются существенными характеристиками, влияющими на выбор. Кроме того, иногда приходится идти на этические компромиссы. Что может себе позволить экспериментатор в отношении участников эксперимента, особенно если они, например, являются пациентами в медицинском учреждении? Законно ли обманывать участников эксперимента и возможно ли спроектировать эксперимент, в котором обман заведомо исключен?

Сегодня проведение онлайн-экспериментов осуществляется с помощью таких инструментов, как Survey Monkey, Prolific Academic и Task Rabbit, а также различных мобильных приложений. Эти инструменты дешевы, дают быстрый результат, и с их помощью достаточно просто получить большой объем экспериментальных данных. Но как исследователь может гарантировать, что использованная выборка репрезентативна? Как решить проблему немотивированности участников, которые могут просто постучать по клавишам компьютера, чтобы заработать деньги за участие в эксперименте? Мотивировать участников эксперимента вести себя ответственно – это серьезная проблема для поведенческих экономистов, тем более что бюджеты научных исследований часто ограниченны.