Обучение персонала

Другие теоретические направления критики гипотезы максимизации

И не минимизируют

Гипотеза максимизации подвергается критике со стороны небольшой, но разнородной группы экономистов, взгляды которых расходятся с современным мэйнстримом. В первую очередь выдвигаются аргументы, отрицающие возможность оптимизирующего поведения. Например, в основе критики, развитой Джорджем Шэклом (Schackle, 1955, 1972), лежат идеи и Фридриха Хайека, и Джона Мейнарда Кейнса. Шэкл делает акцент на колоссальных проблемах, сопряженных со сбором и обработкой информации в объеме, достаточном для максимизации, а также с неопределенностью, возникающей при любом реальном акте выбора. На схожих позициях стоит и Кеннет Бо- улдинг, утверждая, что концепция максимизирующего поведения нереалистически предполагает не только осознание экономическими агентами всех доступных им альтернативных вариантов и последствий собственных действий, но и знание всей совокупности своих предпочтений. Кроме того, чтобы максимизировать ожидаемую ценность своих действий, агенты должны уметь рассчитывать вероятности их исходов, а для этого требуется такая “скорость математических вычислений, которая достигается вековым опытом и применением мощнейшей электронно-вычислительной техники” (Boulding, 1956, р. 84).

Примечательно, что факт максимизирующего поведения всех экономических агентов отрицает и Харви Лейбенстайн (Leibenstein, 1976, 1979). Он утверждает, что фирмы не могут достичь предписываемых неоклассической теорией стандартов по причине ^-неэффективности. На практике, заявляет Лейбенстайн, фирмы не максимизируют прибыли (и не минимизируют издержки). Хотя аргументация, опирающаяся на идею ^-неэффективности, удобна для иллюстративных целей, она остается ограниченной неоклассическими рамками. Само определение Х-неэффективности носит неоклассический характер. Лейбенстайн заявляет, что теоретики-неоклассики не правы, отказываясь признать существование такого вида неэффективности, но затем он, похоже, приходит к выводу, что экономическую политику следует разрабатывать таким образом, чтобы минимизировать неэффективность, и тогда действительность будет адекватна неоклассической модели. Однако для того чтобы справляться с непредвиденными обстоятельствами в мире, где царят неопределенность и неведение, необходимо располагать некоторыми резервными мощностями. Фирмы, избавляющиеся от такого резерва, теряют маневренность, у них меньше шансов на выживание. Более того, как признает сам Лейбенстайн (Leibenstein, 1983, р. 841), до сих пор эта ключевая концепция его работ не имеет завершенного теоретического фундамента. Не разработана в его трудах и экспериментальная исследовательская программа, сопоставимая с программой Герберта Саймона и других бихевиористов, к которой мы сейчас обратимся.

Бихевиористская исследовательская программа Герберта Саймона с самого начала придавала особое значение тяготеющей над процессом принятия решений неопределенности и неполноте знания, а также ограниченному (в сравнении с требованиями максимизации по неоклассической модели) вычислительному потенциалу человеческого мозга7. Одной из главных особенностей работ Саймона является отрицание гипотезы глобальной максимизации и сохранение в явном виде менее жесткого принципа “ограниченной” рациональности. Так, например, агенты могут оказаться не в состоянии собрать и обработать всю информацию, необходимую для принятия решений, предусматривающих глобальную максимизацию, но они могут принять “рациональное” решение, делая выбор из небольшого множества возможных вариантов. Соответственно, как утверждают Саймон и наряду с ним Ричард Сайерт и Джеймс Марч, коль скоро фирмы и потребители не в силах эффективно работать со всей информацией, необходимой для достижения некоего максимума, они не прибегают к максимизации, а “находят удовлетворительный результат” (satisfice), т. е. просто стараются достичь приемлемого минимума (Simon, 1957а, 1959, 1979; Cyert and March, 1963).

Однако у теоретиков-неоклассиков есть способ легкого усвоения концепции нахождения удовлетворительного результата. Кое-кто, используя заезженное понятие трансакционных издержек, интерпретирует точку зрения Саймона—Сайерта— Марча как мысль о том, что сбор всей информации, необходимой для определения общего максимума, обошелся бы слишком дорого. В соответствии с такой трактовкой “нахождение удовлетворительного результата” является по сути поведением, минимизирующим издержки. Такое представление, безусловно, не более чем двойник стандартного допущения о максимизации. Таким образом, некоторые экономисты с помощью нескольких новых теоретических приемов сводят тезис о “нахождении удовлетворительного результата” просто к еще одной версии неоклассической гипотезы максимизации и заглатывают его как безвредный для ортодоксии “специальный случай” обобщенной неоклассической теории.

Но таким путем нельзя в полной мере воздать должное силе и влиянию бихевиористской аргументации. Прежде всего, как подчеркивают Герберт Саймон (Simon, 1962, 1976), Янош Корнай (Kornai, 1971) и другие авторы, в неоклассической теории понятия равновесия и полной рациональности неразрывно связаны между собой. Неоклассические максимумы достигаются посредством глобальных вычислений, тогда как ограниченная рациональность сопряжена с методичными корректировками по мере поступления или оценки информации. Таким образом, “нападки на концепцию неограниченной рациональности равносильны обесцениванию неоклассического равновесного анализа” (Tisdall, 1976, р. 8).

Кроме того, похоже, проблематична сама попытка трансформировать “нахождение удовлетворительного результата” в особый вариант максимизирующего поведения. Для того чтобы такая попытка была успешной, нужно, чтобы экономический агент в процессе оптимизации приписывал величине “издержек” получения дополнительной информации какое-то осмысленное значение. Но как определить это значение? Откуда известно, что предельные издержки приобретения дополнительной информации превышают предельную выгоду от обладания ею? Сама природа информации такова, что мы не знаем ее содержания до тех пор, пока не овладеем ею (см. Arrow, 1962). Как же можно установить, во что обойдется решение о сборе дополнительной информации?

Такое решение нельзя принимать, основываясь на каких- либо существенно объективных расчетах издержек, так как тем самым предполагалось бы, что уже имел место серьезный информационный поиск. Следовательно, оценка либо во многом зависит от субъективного произвола или догадки, либо определяется на основе устоявшихся рутин, а также оценок и опыта других экономических агентов. В первом случае открывается путь к “австрийскому” варианту субъективизма. Во втором же, напротив, признание важной роли общепринятых норм и рутин означает переход от чистого субъективизма к более “институционалистскому” пониманию экономических явлений. Представляется, что попытка абсорбировать принцип нахождения удовлетворительного результата в неоклассическую теорию создает для данного типа ортодоксии некую дилемму.

Возражения неоклассиков на критику гипотезы максимизации чаще всего сводятся к тому, что проблемы, сопряженные с информацией, обусловлены исключительно редкостью последней, а не стоящей перед агентом задачей овладения и осмысления данных за конечный период. Концепция редкости занимает почетное место в ортодоксальной парадигме, и налицо общая тенденция трактовать информацию как единую и недифференцированную “субстанцию” со своим “рынком”, на котором по логике вещей имеет место либо клиринг, либо дефицит предложения, либо его избыток. Однако информация по своей природе разнородна и сложна, так что проблема не всегда в отсутствии доступной информации, нужно еще знать, как с ней работать. Последняя проблема вынуждает некоторых теоретиков писать не только о дефиците информации, но и об информационных перегрузках.

Начиная с Боулдинга и Саймона, критика гипотезы максимизации всегда делала акцент как на недостаточности определенных типов специфической информации, так и на ограниченной способности человеческого мозга справляться с большим объемом поступающих в него данных. Соответственно рациональность ограниченна не только в том смысле, что разуму приходится опираться на слишком малый объем информации, но еще и потому, что объем информации бывает слишком велик для вычислений и оценок.

Эта тема будет развита в последующих главах данной книги. Но сама идея не нова даже для экономической науки. В важной статье Роя Раднера (Radner, 1968), посвященной конкурентному равновесию в условиях неопределенности, рассматривается разработанная Кеннетом Эрроу и Жераром Дебре теория конкурентных рынков, в которой явно или неявно предполагается, что для обмена любого возможного товара в любой возможный период и при любом возможном положении дел существует свой рынок. Таким образом, если имеется тысяча товаров, тысяча периодов и тысяча состояний, то должен существовать миллиард различных рынков. Один из доводов Раднера состоит в том, что из практических соображений число рынков следовало бы уменьшить. Одним из механизмов, призванных это осуществить, служит внедрение денег, но, строго говоря, в мире Эрроу—Дебре это невозможно. Раднер утверждает, что “спрос на наличные деньги возникает по причине ограниченности вычислительных возможностей и будет иметь место даже в мире, где царит полная определенность по поводу окружающей обстановки, если этот мир достаточно сложен”. А следовательно, «включение фактора ограниченности вычислительных возможностей в “классическую” теорию равновесия, основанную на идее оптимизирующего поведения, сопряжено с фундаментальными затруднениями» (Ibid., р. 32).

В другой работе Джейкоб Маршак и Рой Раднер убедительно доказывают, что вычислительные и аналитические способности, которыми неоклассическая теория наделяет образ “экономического человека”, таковы, что этот последний должен быть как минимум выдающимся математиком (Marschak and Radner, 1972, p. 315). Схожие мысли возникли и у других теоретиков, которые, возможно, не разделяют в полной мере позицию Маршака—Раднера. Например, Джон Хей пишет в книге, посвященной неопределенности, что «оптимизационные задачи, которые… как предполагается, решают экономические агенты… столь сложны, что экономисту-теоретику… потребовалось бы несколько месяцев, чтобы найти их решение. …Методология по принципу “как если бы” пришла к саморазрушению… Не идем ли мы в чем-то неверным путем?» (Неу, 1979, р. 232).

Позднее Рональд Хейнер, обращаясь непосредственно к проблеме полного использования имеющихся данных, выдвинул следующие доводы (Heiner, 1983, 1985, 1985—1986, 1986). Опираясь на эмпирический материал, почерпнутый из психологии и других наук, он утверждает, что обычно существует определенный разрыв между “компетентностью” (Competence) агента и “трудностью” {Difficulty) выбора предпочтительного варианта из совокупности альтернативных. Вполне возможно, такой “С/)-разрыв” возникает из-за бремени избыточной информации, которое несет агент в процессе принятия решения.

Хорошей иллюстрацией такого положения дел служит разбираемый Хейнером пример кубика Рубика (Heiner, 1983, р. 563—564). Существует более 43 триллионов исходных положений куба, начиная с которых требуется привести его к “правильному” виду. Однако все данные, необходимые при любой попытке найти самый быстрый путь решения этой задачи, легкодоступны — достаточно посмотреть хаотическое расположение кубиков разного цвета на гранях куба. Предполагается, что “рациональный максимизирующий субъект” из неоклассической,теории в поисках наилучшего способа решения этой головоломки в состоянии использовать и действительно использует всю эту информацию, т. е. обладает таким математическим дарованием и такой способностью к быстрому счету, которые позволяют ему сразу найти решение.

Напротив, те, кто занялись анализом кубика Рубика, разработали простые процедуры его “сборки” (ссылки на соответствующие публикации см. в: Heiner, 1983, р. 564). Эти процедуры выполняются в некоторой иерархической последовательности и в значительной мере инвариантны относительно исходного “неправильного” расположения кубиков. Все они неоптимальны в том смысле, что не приводят куб к правильному виду за минимальное число ходов. Но с операциональной точки зрения они гораздо полезнее, чем попытки рассчитать и реализовать “оптимальное” решение.

Другой пример — разработка компьютерных алгоритмов игры в шахматы. На шахматной доске, как и на кубике Рубика, можно без дополнительных издержек увидеть все данные, необходимые для любой попытки найти оптимальное решение. В терминах теории игр шахматы — игра с полной информацией. Следовательно, согласно этой теории всегда есть стратегия, гарантирующая либо победу одного из игроков, либо, по крайней мере, ничью (Trakhtenbrot, 1963, р. 15).

Однако на практике конечное быстродействие и объем памяти не всегда позволяют даже современному компьютеру осуществить полный анализ всех имеющихся вариантов и найти действительно оптимальное решение. Поэтому программисты изучают и обобщают процедуры принятия решений, выработанные людьми — шахматистами высокого класса. Как показывают исследования, сильные шахматисты компенсируют ограниченные вычислительные способности человеческого мозга частичным поиском среди огромного дерева возможных ходов, руководствуясь при этом критериями выбора достаточно эффективного хода8. Искусный шахматист рутинно запоминает большой набор возможных расположений фигур (позиций), а также процедуры использования связей, присутствующих в этих позициях. Но компьютерная шахматная программа опирается не столько на распознавание образов, сколько на широкий поиск среди возможных ходов в соответствии с более жесткими правилами принятия решений. Однако и в том и в другом случае игроки занимаются не “максимизацией” (т. е. вычислением оптимальной стратегии), а нахождением удовлетворительного результата, т. е. поиском достаточно хорошей стратегии.

Кубик Рубика и шахматные алгоритмы служат прекрасными образцами неполного использования имеющейся информации. Как мы покажем в следующей главе, когнитивная психология предлагает еще одну “золотую жилу” примеров, показывающих, что полное использование имеющихся данных — скорее редкое исключение, нежели правило. Для человеческого поведения, даже если речь идет об искушенных экономических агентах, оснащенных всей современной информационной техникой, характерно систематически пренебрегать и поступающими чувственными данными, и даже информацией, которая, вообще говоря, поддается осмыслению.

Конкретные исследования в области политики и международных отношений показывают, что решения принимаются не на основе всей доступной информации, а исходя из той ее части, которая актуальна или приемлема с точки зрения уже известных фактов и имеющихся вариантов выбора9. Американское командование “знало” об угрозе японского нападения на Перл-Харбор, но, поскольку эта информация не вписывалась в общую оценку военной ситуации, она считалась ошибочной и изымалась из соответствующих докладов. Муж может располагать свидетельствами, указывающими на то, что у жены есть любовник, но ради собственного душевного покоя или сохранения семьи он просто не будет принимать такую информацию во внимание и постарается вообще не думать об этом.

В рассуждениях, фигурирующих в данной книге, центральное место отведено проблеме сложности и обилия чувственных данных, а также ограниченным вычислительным возможностям человеческого мозга как причине, по которой с этой проблемой трудно справиться. В большинстве ортодоксальных изложений информационных проблем экономической науки эта тема сводится к проблеме скудости информации. Более того, неоклассическая теория мэйнстрима носит эмпиристский характер в том смысле, что не проводит различий между чувственными данными, информацией и знанием, а кроме того, полагает, что информация, или знание, дается опытом независимо от убеждений, концепций или теорий, которых придерживается наблюдатель. Такой эмпиризм — оборотная сторона рационализма, ибо предполагается, что рациональные расчеты властвуют над человеческим поведением и их можно проводить быстро и без издержек. Мы же, напротив, считаем информацию сложной и разнородной, ее можно познавать и интерпретировать, но обычно она не представлена в форме, поддающейся рациональным расчетам, даже если последние возможны.

Читайте так же:

Последние публикации

Комментарии запрещены.

Отвлекись
Объявления
Экономическая теория