Уильям Истерли - В Поисках Роста

Это очень сходно с традиционной мыслью о том, что в конечном счете успе­ха добиваются наиболее приспособленные экономики. И сходство здесь не слу­чайное. Идею о том, что выбирать победителей в децентрализованной систе­ме — такой, как рынок или экосистема, может невидимая рука, Дарвин позаи­мствовал у Адама Смита.

Но теперь появились новые версии, объясняющие то, что произошло с ди­нозаврами. У них все было в порядке, пока в землю не врезался астероид. По мнению одного из специалистов по эволюции, причина гибели животных не в неудачных генах, а в неудачном стечении обстоятельств. Астероидная гипоте­за — хороший пример постоянного трения между концепциями врожденных качеств и удачи.

Наконец, о важной роли удачи говорит и динамика темпов роста. Существу­ет лишь слабая связь между ростом в различных странах в 1975-1990 гг. и рос­том в 1960-1975 гг. Есть страны вроде Габона, темпы подушевого роста которого в 1960-1975 гг. были одними из самых высоких в мире, а в 1975-1990 гг. развитие сменилось спадом. Похожие ситуации, когда темпы роста в 1960-1975 гг. были выше среднего уровня и катастрофическими в 1975-1990 гг., наблюдались в Иране, Кот-д’Ивуаре, Никарагуа, Гайане, Перу и Намибии. И напротив, есть страны вроде Шри Ланка, где в 1960-1975 гг. подушевой рост был нулевым, а в 1975-1990 гг. превышал средний уровень. Темпы роста за один период плохо предсказывают темпы роста за следующий период; ростом за предыдущий пе­риод объясняются только 7 % различий в темпах роста стран за более поздний период. На рис. 10.1 показана волатильность подушевого дохода четырех ти­пичных нестабильных стран.

Эта нестабильность темпов роста может быть тесно связана с различными шоками и тем, как страна реагирует на них. Иные бедные страны оказываются ближе к порогу знаний и квалификации, который отделяет благодетельные кру­ги роста от порочных кругов упадка. Катастрофа, которая уничтожает квали­фицированных работников или активы населения, способна опустить их ниже такого порога, защищающего от порочного круга бедности. Богатые страны скорее всего благополучно миновали этот порог.

Исключительно высокими темпами роста в течение обоих указанных пери­одов отличались только четыре страны — Корея, Тайвань, Гонконг и Синга­пур. За постоянно высокие темпы роста они стали известны под названием «банда четырех». Но даже при слабой корреляции темпов роста по периодам будет существовать группа стран, которые успешно развиваются просто по во­ле случая. Рано или поздно это даст о себе знать. Вспомните, что случилось с Восточной Азией в 1997-1998 гг.

Иногда значительные откаты в динамике роста являются следствием изме­нений в государственной политике, но чаще всего это не так. В отличие от рос­та политика предыдущего десятилетия хорошо предсказывает политику деся­тилетия нынешнего. Инфляция в предыдущем десятилетия объясняет от 25 до 56 % инфляции в этом десятилетии. Открытость экономики (доля внешнетор­гового оборота в составе ВВП) прошлого десятилетия объясняет 81 % откры­тости следующего. Финансовое развитие (соотношение денежной массы к ВВП) прошлого десятилетия объясняет от 60 до 90 % финансового развития этого десятилетия. Политика гораздо более стабильна, чем рост, и потому она не мо­жет быть единственной детерминантой роста.

Нестабильность роста вбивает еще один гвоздь в гроб капитального фунда­ментализма — идет ли речь о физическом капитале или о человеческом. Объем инвестиций в физический капитал — заводы и оборудование — величина довольно постоянная. Инвестиции прошлого десятилетия объясняют 77 % раз­личий в инвестициях этого десятилетия. Нечто подобное наблюдается и в от­ношении инвестиций в образование. Охват населения начальным образовани­ем в прошлом десятилетии объясняет 78 % охвата начальным образованием в этом десятилетии, а по охвату средним образованием эта величина составляет 85 %. Но темпы роста в этом десятилетии очень слабо объясняют различия в темпах роста в следующем [11].

Нестабильность роста распространяется на большие отрезки времени. Срав­ните положение стран в рейтинге по темпам подушевого роста за шестьдесят лет (1870-1930 гг.) с положением в нем за последующие шестьдесят два года (1930-1992 гг.). Мы увидим, что за это время список существенно изменил­ся. Вот несколько конкретных примеров: у Аргентины в 1870-1930 гг. темпы роста были самыми высокими (из 27 стран, по которым есть данные), а в 1930-1992 гг. — самыми низкими. Противоположный пример — Италия, ко­торая в 1870-1930 гг. была на пятнадцатом месте, а в 1930-1992 гг. перескочила на второе место.

Возвращение к среднему

Если экономический рост представляет собой чистую случайность, то, оче­видно, его невозможно будет предсказать. Однако есть способ, с помощью ко­торого, даже если все определяет случай, предсказания возможны. Вы можете продемонстрировать этот фокус на ничего не подозревающих знакомых. Объя­вите собравшимся друзьям, что уверены: в стране X произойдет падение тем­пов роста. И тут же сообщите, что в стране Y темпы роста пойдут вверх. Почти наверняка вы окажетесь правы, даже если значение темпов роста во всех стра­нах совершенно случайно.

Как это можно сделать? Элементарно. Надо лишь правильно выбрать стра­ны, про которые вы будете делать это сенсационное заявление. Выберите стра­ну, в которой темпы роста в этом году были самими высокими в мире, — X. И страну, в которой темпы роста в этом году были самыми низкими, — Y. Если рост случаен, то крайне неудачное стечение обстоятельств в стране Y вряд ли повторится. Поэтому в стране Y рост ускорится. И крайне удачное стечение об­стоятельств в стране X тоже вряд ли повторится, поэтому там рост замедлится. Произойдет возвращение к среднему.

Я использовал этот трюк, предсказав в одной статье 1995 г., что «космичес­кая траектория [банды] четырех скоро снова устремится к земле». Я ничего не знаю про банковские системы, международные потоки капитала, курсы валют и все остальное, что вызвало восточноазиатский кризис 1997-1998 гг. Я просто знал, что лучшие рано или поздно будут возвращаться к средним показателям.

Рулетка

Чтобы конкретизировать примеры возвращения к среднему, представьте ко­лесо рулетки. Вообразите, что в рулетку играют тысяча человек одновременно. Каждый делает ставку двадцать раз — на красное или черное. Мы вполне мо­жем сказать, что при каждом запуске колеса у каждого из нас пятидесятипро­центный шанс на выигрыш.

Каково будет распределение выигрышей в нашей группе из тысячи человек после двадцати попыток? Поскольку у нас так много игроков, оно будет удиви­тельно широким. В среднем из тысячи самый удачливый выиграет семнадцать раз (85 % ставок — выигрышные), а наименее удачливый — только три раза (выигрышные— 15 % ставок). Счастливчик будет хвастаться своим мистичес­ким шестым чувством, позволяющим ему угадывать цвет, а неудачник почув­ствует себя последним дураком.