Когда «эффективное» неэффективно

Когда «эффективное» неэффективно

Разбухание издержек в повседневной жизни можно наблюдать невооруженным глазом. Расходы, связанные со стихийными бедствиями, сегодня в три раза больше, чем в 1980-х годах, даже с учетом инфляции. Сумма расходов, как давно подметил стратегически мыслящий исследователь редких событий Дэниэл Зейденвебер, продолжает расти. Экономика становится все более и более «эффективной», но из-за хрупкости ошибки обходятся нам все дороже.

Биржевые торги сегодня не те, что раньше, когда стороны вступали в живой контакт – исступленные трейдеры встречались лицом к лицу, орали и жестикулировали, как на восточном базаре, а потом шли вместе в ближайший бар. Теперь трейдеров заменяют компьютеры; явных выгод от такой замены немного, зато риск вырос во много раз. Ошибки трейдеров ограничены и распределены между множеством людей, ошибки компьютерных систем ведут к катастрофам – как это было в августе 2010 года, когда из-за компьютерного сбоя моментально упал целый рынок; в августе 2012 года, когда рукопись этой книги была на пути в типографию, компания Knight Capital Group из-за ошибки в программе теряла 10 миллионов долларов в минуту; суммарный убыток составил 480 миллионов долларов.

Между тем наивный анализ затрат и выгод тоже может нанести вам ущерб, и тем больший, чем больше масштаб проекта. Скажем, Франция раньше полагалась в основном на атомную энергию, потому что та казалась «чистой» и дешевой. И «оптимальной» – на экране компьютера. Но в 2011 году произошла катастрофа на «Фукусиме», и французы осознали, что им нужны дополнительные гарантии безопасности, причем любой ценой. В какой-то мере ситуация напоминала принуждение, о котором я говорил выше: Франция вынуждена вкладывать деньги в безопасность, размер издержек не важен. Первичный анализ затрат и выгод, произведенный французами при принятии решения, не учитывал эти дополнительные расходы и на компьютерном экране казался безупречным. Выбирая между различными источниками энергии (и делая такой же выбор в других областях), мы не видим погрешностей модели, между тем их влияние может оказаться решающим.