Файл: Университета имени Г. В. Плехановаповеденческая экономика современная парадигМА.pdf

184
есть основание всех стратегий избегания. Они являются главным образом резуль- татом неосознанного, непреднамеренного избегания.
В процессе практического освоения принципа производства практик, не до- стигающего дискурсивного и рефлективного уровня, агент имитирует практики
других, с тем чтобы уйти от информации.
Данное важное практическое свойство габитуса достаточно ярко проявляется в
оперировании агентами экономической информацией.
Экономическая информация как склонность инвестировать или предприимчи- вость есть функция власти над экономикой. Это связано с тем, что склонность получать информацию зависит от шансов на успешное использование, а шансы ее получить, в свою очередь, зависят от шансов ее удачно использовать, а также с тем, что, не являясь простой технической способностью, приобретенной в опреде- ленных условиях, экономическая компетенция есть власть, негласно признанная за теми, кто обладает властью над экономикой, некий статусный атрибут.
Таким образом, применение такого методологического инструмента структура- листско-конструктивистского подхода, как изучение сущности и структуры габи- туса, позволяет глубже понять причины возникновения и механизм развития ин- формационных каскадов.
К настоящему времени теория информационных каскадов активно развивается в разных областях знания.
Впервые понятие информационного каскада было предложено С. Бикчандани,
И. Уэлшем и Д. Хиршлайфером в 1992 г.
1
Информационный каскад возникает, когда люди, принимающие решения последовательно, одно за другим, игнорируют собственную информацию, опираясь на информацию, извлеченную из поведения
(выбора) других. Следует отметить, что наряду с термином «информационный каскад» во многих работах зарубежных авторов, таких как A. Банерджи и Д. Фу- денберг
2
, употребляется понятие herding behavior – «массовое или стадное пове- дение». Информационные каскады широко распространены в бизнесе, политике, криминалистике и повседневной деятельности. B литературных источниках по теории информационных каскадов можно наблюдать различные примеры подоб- ного явления.
B работе Д. Шарфштайна и Дж. Штайна исследовалось поведение менеджеров на рынке инвестиций в рамках проблемы принципала-агента
3
. Авторы описывают стадное поведение управляющих инвестиционных фондов, которое выражается в следовании одинаковым стратегиям и проявлении интереса к одним и тем же
1
Bikhchandani S., Hirshleifer D., Welch I. A Theory of Fads, Fashion, Custom, and Cultural
Change as Informational Cascades // Journal of Political Economy. 1992. № 100 (5). P. 992–
995.
2
Banerjee A., Fudenberg D. Word-of-mouth Learning // Games and Economic Behavior.
2004. № 46. P. 1–22.
3
Scharfstein D., Stein J. Herd Behavior and Investment // American Economic Review. 1990.
№ 80 (3). P. 63–64.
ЧАСТЬ 1. Поведенческая экономика как современная парадигма развития экономической науки

185
акциям. Аналогичное явление происходит и в поведении экономических аналити- ков, изучаемом в исследованиях Trueman (1994), Ashiya and Chevalier (2001), Avery and Chevalier (1999). Ярким примером информационного каскада является стадное поведение вкладчиков банков, проявляемое в так называемых побегах вкладчиков из банков, рассмотренных в работах Allen and Gale (1998) и Diamond and Dybving
(1983). Стадное поведение на рынке труда проявляется в оценке кандидата при приеме на работу. Поскольку наниматель нередко обладает ограниченной инфор- мацией о способностях будущего работника, он будет обращать внимание на ре- комендации предыдущих работодателей и в зависимости от этого принимать или не принимать соискателя на работу. Подобным моделированием информационных каскадов занимались Г. Вейсакер и Д. Курблер
1
. Базовая модель информационного
каскада была представлена в работе Bikhchandani et al. Ключевые условия стан- дартной модели информационного каскада таковы:
▪ установлена определенная последовательность агентов, принимающих реше- ние о наступлении некоторого события;
▪ существует ограниченное пространство действий агентов (принимать или от- вергать некоторое событие);
▪ каждый агент может наблюдать за действиями предшествующих агентов в по- следовательности принятия решений, т.е. «действия говорят больше, чем слова»;
▪ у каждого агента имеется частный неполный сигнал о наступлении некоторо- го события;
▪ каждый агент принимает решение о выборе в пользу некоторой альтернативы, если полагает, что она лучше с большей вероятностью, чем вторая.
При этом возможны два типа информационных каскадов – неверный (incorrect) и верный (correct) каскад
2
Таким образом, в научной литературе информационные каскады свойственны многим областям деятельности человека, связанным с принятием определенных решений. Действовать в зависимости от полученной информации, прислушивать- ся к большинству – это и является примером информационного каскада. Среди множества исторических примеров – «лихорадка дощатых дорог» в США, распро- странение феминизма, студенческие волнения 1960-х гг., распространение нарко- тиков в американских школах, принятие новых технологий во многих отраслях.
Целями подражательного поведения становятся наличие одинакового уровня информации, необходимость решения однотипных задач при условии одинаковых вкусов, желание упростить процесс принятия решения, снизить трансакционные издержки. Однако такой механизм принятия решений может приводить к тому, что группа лиц, ориентирующихся на решения друг друга, будет переставать обращать внимание на поступающую извне информацию и полностью «замыкаться» на при-
1
Kurbler D., Weizsacker G. Information Cascades in the Labor Market // Journal of Economies.
2003. № 80 (3). P. 211–229.
2
Bikhchandani S., Hirshleifer D., Welch I. Learning From the Behavior of Other: Conformity,
Fads, and Information Cascades // Journal of Economic Perspectives. 1998. № 12 (3). P. 158.
Глава 8. Потребительская экономика и поведенческая теория потребления

186
нятых внутри группы решениях, даже если такие решения не способствуют макси- мизации их полезности. Данный подход противоречит выводам теории ожидаемой полезности, поскольку такое поведение не является рациональным, но не изменя- ется со временем, что подтверждает идею о том, что индивид не считает данное поведение ошибочным и не собирается его исправлять.
Нередко происходит и так, что индивид сомневается в нерациональности пред- лагаемого группой близких людей решения, но настолько боится противопоста- вить себя группе, что основой для принятого им решения остается данное мнение группы. Этот эффект получил название феномена группомыслия, идея которого принадлежит американскому психологу И. Джанису
1
; его частным случаем явля- ется парадокс Абилина. В его основе лежит ситуация, когда группа людей прини- мает совместно решение, которое не устраивает ни одного из ее членов, при этом каждый из них верил, что принимает это решение только потому, что его находят привлекательным остальные участники, и тем самым шел вразрез с собственными критериями рациональности, поддерживая групповое решение.
Фундаментальная проблема информационного каскада состоит в том, что в определенный момент люди считают разумным игнорировать свои знания
(частную информацию), наблюдая за поведением окружающих и подражая им.
Но, когда все по отдельности прекращают опираться на собственные знания, каскад утрачивает информативность. Каждый думает, что все люди принимают решение на основе того, что знают, тогда как фактически речь идет о предположениях и догадках. Вместо суммирования всей частной информации о том, как действуют рынки или избирательные системы, каскад становится последовательностью ва- риантов, принятых вслепую, поэтому коллективное решение группы оказывается неверным. Для подтверждения теории информационных каскадов используется экспериментальный дизайн.
Экспериментальный дизайн
Экспериментальный дизайн – это набор процедур, который описывает тесто- вые единицы и то, как эти единицы разделяются на гомогенные подгруппы, какие независимые переменные или воздействия каким образом меняются, измеряют, как контролируются внешние переменные. Для выявления и исследования инфор- мационных каскадов объекты исследования (студенты, учителя, пенсионеры, т.е. целевая аудитория программы) случайно распределяются в две группы: группу, подвергаемую воздействию в рамках программы, и контрольную группу, т.е. базу для сравнения.
Одним из наиболее часто используемых экспериментальных дизайнов является дизайн рандомизированной выборки.
1
Janis I.L. Victims of Groupthink: A Psychological Study of Foreign Policy Decisions and
Fiascoes. Boston: Houghton, Miffl in, 1972.
ЧАСТЬ 1. Поведенческая экономика как современная парадигма развития экономической науки

187
Дизайн рандомизированной выборки – это форма проведения эксперименталь- ного исследования, в котором эффекты одного или более вмешательств оценива- ются на основе случайного рандомизированного распределения объектов в экс- периментальные и контрольные группы. Рандомизированное распределение объ- ектов по группам означает, что каждый из них имеет одинаковые шансы оказаться в программе. Экспериментальная группа подвергается воздействию программы, в то время как контрольная группа ему не подвергается и используется как база для сравнения. После реализации программы путем опросов всех групп исследова- тели пытаются понять, насколько существенны изменения в экспериментальной группе по сравнению с контрольной.
Только случайное распределение дает уверенность в том, что группы действи- тельно сопоставимы, а наблюдаемые различия в результатах не являются след- ствием посторонних факторов или существующих ранее различий. Например, ка- кой вывод можно сделать на основе того, что подвергавшаяся воздействию группа студентов показала лучшие результаты, чем контрольная группа, если с первой группой студентов до программы занимались более квалифицированные и креа- тивные преподаватели, нежели со второй. Чем объяснить наблюдаемое различие между группами: эффектом программы или же изначально существующими меж- ду ними различиями. Случайное же распределение студентов по группам показало бы лишь эффект от программы.
Однако использование экспериментального дизайна имеет свои ограничения.
Экспериментальный дизайн, как правило, непригоден для анализа сложных про- грамм, где, как в большинстве политических программ, полученные результаты являются следствием одновременного взаимодействия сразу нескольких факторов, которое экспериментальный дизайн в большинстве случаев уловить не может.
Проблемы возникают потому, что исследователь оказывается не в состоянии элиминировать воздействие всех возможных внешних факторов, а подчас это ока- зывается и не нужным. Ведь в реальности случайное распределение студентов выглядит неправдоподобным, а целью реализации любой программы является воздействие на то распределение объектов, которое имеет место в реальности на разных территориях. Значит, и эффективность программы часто нужно оценивать вкупе с внешними факторами. В результате этого в рамках рандомизированной выборки сложно оценить причинно-следственную связь между результатами и факторами, а значит, эффективность программы и методы ее улучшения вряд ли могут быть определены.
Лучше всего представлять информацию в виде каскада – сначала давать крат- кое изложение, а постепенно, если необходимо, дополнять его нужными деталями.
В большинстве случаев информационное сообщение ограничивается кратким из- ложением дела, детали же сообщаются после того, как получатель ответит.
При нужде подтвердить получение в качестве краткого ответа подойдет даже одно слово, например, «принято». В информационном послании о продажах гра- фик всегда предпочтительнее цифр, потому что по нему можно сразу определить
Глава 8. Потребительская экономика и поведенческая теория потребления

188
общую тенденцию. Сообщая о новом изделии, лучше представить не его описа- ние, а фотографию.
Информация для обеспечения контроля или принятия решения должна прихо- дить своевременно, иначе она потеряет свое значение и окажется неэффективной.
Ответ на некоторые информационные сообщения может прийти немедленно: к примеру, в случае поломки оборудования (от человека, занимающегося производ- ством), в связи с ростом продаж (от оптовика), но вот какую информацию пред- лагать менеджеру – над этим необходимо поломать голову.
Содержание ответа на информационное сообщение от организации зависит от самой организации. Финансовые отчеты за месяц могут составляться на следую- щий день после окончания текущего месяца, если данные поступают в конце дня, счета закрываются в конце месяца, а весь отчет состоит из нескольких колонок цифр, которые заносятся в уже готовую форму. Погоня за скоростью грозит обер- нуться – и к этому необходимо быть готовым – потерей точности, поскольку в спешке люди, как правило, не замечают мелочей, а если даже и замечают, то позд- но, когда исправления внести уже невозможно.
Рассмотрим классическую модель информационных каскадов Бикчандани, Уэл- ша и Хиршлайфера (далее BHW-модель) и экспериментальный дизайн.
Природа случайным образом (p = 0.5) выбирает одно из двух состояний мира w= (A.B). Состояние мира реализуются с помощью двух урн, отмеченных A и B и содержащих белые и оранжевые шары в разных соотношениях (три оранжевых и два белых для A, два оранжевых и три белых для B). Выбранное состояние неиз- вестно игрокам, но они обладают общим знанием относительно P(A) = 1 − P(B) =
0.5. Цель игроков – угадать истинное состояние мира w.
Игроки случайным образом располагаются в экзогенно заданной очереди (1..i).
В i-м раунде игрок i получает частный сигнал, извлекая шар из урны и возвращая его на место (a – оранжевый шар, b – белый шар). Этот сигнал обладает точностью q = 0.6 – соотношением белых и оранжевых шаров в урнах. Кроме того, каждый игрок обладает информацией о выборе, сделанном предыдущим игроками (1, ..., i − 1). Эта информация формирует общий сигнал. Тогда i-й игрок обладает апосте- риорной верой. В BHW-модели рациональный игрок, принимающий байесовское решение, называет урну A, если P(A | (α, β)) > 0.5, и B, если P(A | (α, β)) < 0.5.
В случае равенства вероятностей игрок следует частному сигналу.
Подобная модель приводит к формированию информационного каскада (вы- бору одного и того же состояния мира при любом собственном сигнале) с очень высокой вероятностью уже для первых игроков (для пятого игрока вероятность следования частному сигналу меньше 5%).
Во второй сессии эксперимента среди игроков случайным образом выбирался агент-эксперт, для которого распределение шаров в урнах было изменено. Урна A содержала один белый шар и четыре оранжевых, урна B – четыре белых и один оранжевый. Таким образом, точность сигнала для этого игрока повышалась до qe = 0.8. Повышенная точность сигнала в ряде раундов приводила к смене рацио- нальной веры противоположной и возникновению каскада.
ЧАСТЬ 1. Поведенческая экономика как современная парадигма развития экономической науки