Склонность к парадоксам
Ироничность
Психологическая глубина
Представьте двух инвесторов. Первый обещает вам в среднем €75, но с таким разбросом, что вы можете получить как €200, так и остаться ни с чем. Второй гарантирует скромные €30, но почти без риска. Кого вы выберете? Ответ зависит не от математики, а от того, можете ли вы позволить себе проиграть. Именно этот вопрос – замаскированный под академическую респектабельность – лежит в основе недавнего исследования о распределении сельскохозяйственных субсидий в Европе.
Деньги, как я люблю повторять, – это коллективная галлюцинация. Но субсидии – это галлюцинация в квадрате: мы верим, что государство знает, кому и сколько дать, чтобы поля плодоносили, фермеры не разорялись, а общество процветало. Реальность, как всегда, иронична.
Старая игра на новых данных
Экономисты давно научились оптимизировать решения: дать лекарство тому, кому оно поможет больше всего, выделить грант компании с наибольшим потенциалом. Это называется «обучение оптимальной политике» – красивое название для простой идеи: смотри на прошлое, выбирай лучшее для будущего. Проблема в том, что классический подход предполагает, что планировщик безразличен к риску. Он смотрит только на среднее значение результата и игнорирует разброс. Фермер может получить €1000 или €100 – главное, чтобы в среднем выходило €550.
Но представьте, что вы не абстрактный планировщик с калькулятором, а министр сельского хозяйства накануне выборов. Или глава семейной фермы, где трое детей ждут, что урожай окупит кредит. Вдруг среднее значение перестаёт быть утешением? Вдруг важнее не «сколько в среднем», а «насколько надёжно мы избежим катастрофы»?
Вот здесь и появляется старый, полузабытый принцип английского экономиста Артура Роя, сформулированный ещё в 1952 году: «Сначала безопасность». Вместо того чтобы гнаться за максимальным средним доходом, Рой предложил минимизировать вероятность того, что доход упадёт ниже критического уровня. Проще говоря: лучше гарантировать прожиточный минимум, чем играть в рулетку ради джекпота.
Этот принцип знаком каждому инвестору, который слышал про коэффициент Шарпа: отношение доходности к риску. Чем выше это соотношение, тем лучше – вы получаете больше прибыли на единицу нервного напряжения. Но если в финансах это инструмент для трейдеров, то в социальной политике – вопрос выживания целых регионов.
Формула, которая говорит: «не всё то золото, что блестит»
Итак, группа исследователей решила применить принцип Роя к задаче распределения субсидий. Вместо максимизации среднего дохода фермеров они предложили максимизировать вероятность того, что доход не упадёт ниже социально приемлемого минимума. Математика здесь изящна, но интуитивна: если результаты распределены нормально (а это редкая удача в экономике), то оптимальное решение сводится к выбору варианта с наилучшим отношением среднего к стандартному отклонению.
Иными словами: не гонитесь за самым высоким средним урожаем, если он сопровождается дикими колебаниями. Выбирайте стабильность.
Звучит банально? Возможно. Но вся история экономических кризисов – это история людей, которые игнорировали эту банальность. От тюльпановой лихорадки XVII века до кризиса субстандартных ипотек 2008-го – каждый раз мы забываем, что высокая средняя доходность при высокой волатильности означает, что половина игроков окажется на дне.
Две стратегии, два мира
Чтобы проиллюстрировать разницу, авторы исследования провели простую симуляцию. Два варианта субсидий. Первый даёт в среднем €30 с низким разбросом (стандартное отклонение €10). Второй – €75, но с огромным риском (стандартное отклонение €65).
Планировщик, безразличный к риску, выберет второй вариант, потому что €75 больше €30. Логика железная. Но планировщик, который боится, что кто-то из фермеров разорится, посчитает иначе: отношение среднего к риску для первого варианта равно 3 (30/10), для второго – около 1,15 (75/65). Первый вариант выигрывает.
И что мы видим в результате симуляции? В среднем агрессивная стратегия действительно даёт больше денег. Но в худших сценариях – а они случаются! – фермеры получают меньше, чем если бы вообще не получали субсидий. Осторожная стратегия приносит в среднем меньше, но почти никогда не проваливается ниже критической черты.
Это и есть социальная цена неопределённости: чтобы избежать катастрофы, мы отказываемся от части потенциальной прибыли. Как страховой полис – вы платите премию, зная, что, возможно, никогда не воспользуетесь выплатой.
Реальность: фермеры Италии и деньги Брюсселя
Теория – это хорошо, но как она работает в реальной жизни? Исследователи взяли данные Итальянской сети бухгалтерского учёта фермерских хозяйств – огромный массив информации о 9336 фермах за тринадцать лет (2010–2022). В фокусе оказалась так называемая первая «опора» Общей сельскохозяйственной политики Евросоюза – прямые платежи фермерам, которые составляют больше половины всего бюджета ОСП.
Эти субсидии распределяются в основном по историческим квотам и размеру земли. Логика простая: чем больше у тебя гектаров, тем больше денег. Система работает как часы, но есть нюанс: она не учитывает, насколько эффективно ты используешь эту землю, сколько производишь и насколько рискованна твоя деятельность.
Исследователи задались вопросом: а что, если бы субсидии распределялись не по площади, а по оптимальному правилу – с учётом характеристик каждой фермы? Они учли мощность техники, трудозатраты, постоянные и переменные издержки, участие в других программах. Результат измеряли в чистом сельскохозяйственном продукте на гектар – грубо говоря, в том, сколько реальной ценности создаёт ферма на единицу земли.
Субсидии разделили на три категории: низкие, средние и высокие. Задача планировщика – для каждой фермы выбрать оптимальный уровень поддержки.
Что показали цифры: триумф осторожности
Результаты оказались красноречивыми. Сравнили три сценария: полная нейтральность к риску, умеренная осторожность и сильная склонность избегать потерь.
В первом сценарии (риск-нейтральный подход) фактическое распределение субсидий дало средний показатель благосостояния 11,68. Оптимальное распределение, рассчитанное по новому методу, подняло бы его до 13,63. Разница в 17% – это не мелочь, когда речь идёт о миллиардах евро и судьбах десятков тысяч семей. И что любопытно: реальные решения чиновников совпадали с оптимальными лишь в 31% случаев. Иными словами, в двух третях ситуаций деньги шли не туда, куда нужно.
Во втором сценарии (с умеренной осторожностью) фактический показатель упал до 7,80, а оптимальный составил 11,16. Здесь явно виден компромисс: планировщик жертвует частью среднего благосостояния ради снижения разброса. Но даже при такой осторожности оптимальная политика всё равно превосходит реальную на 43%.
В третьем сценарии (максимальная осторожность) фактическое значение – 6,34, оптимальное – 11,12. Разрыв ещё больше, а совпадение решений осталось на уровне 31%.
Вывод напрашивается сам собой: действующая система распределения субсидий систематически неэффективна. Она не максимизирует ни средний доход, ни стабильность. Она просто воспроизводит исторически сложившуюся структуру, которая когда-то была компромиссом между лоббистами, бюрократами и политиками.
Но ещё интереснее другое наблюдение: чем сильнее склонность к осторожности, тем ниже общий уровень благосостояния. Это и есть социальная цена страхования. Мы платим за то, чтобы никто не провалился, но расплачиваемся за это снижением среднего уровня жизни.
Парадокс стабильности: почему мы боимся выигрывать
Есть что-то глубоко человеческое в этом компромиссе. Мы готовы отказаться от шанса разбогатеть, лишь бы не обеднеть окончательно. Это не иррационально – это эволюционная мудрость. В мире охотников и собирателей один неудачный сезон мог означать смерть племени. Лучше собрать меньше ягод, но гарантированно, чем гнаться за мамонтом с риском остаться голодным.
Но в современной экономике этот инстинкт играет против нас. Боязнь волатильности заставляет правительства держаться за неэффективные, но предсказуемые схемы. Фермеры получают субсидии не потому, что они хорошо работают, а потому, что так было всегда. Банки получают поддержку не потому, что они создают ценность, а потому, что их крах страшнее их неэффективности.
И вот ирония: пытаясь избежать риска, мы создаём систему, которая гарантирует посредственность. Это как страховая компания, которая застраховала всех без разбора – и осторожных водителей, и лихачей. В результате все платят больше, а качество вождения не улучшается.
Инструмент для реального мира
Авторы исследования предлагают не абстрактную теорию, а работающий инструмент. Их метод легко адаптируется под разные задачи: можно добавить бюджетные ограничения (денег всегда меньше, чем хочется), учесть вопросы справедливости (почему богатые фермы получают больше субсидий?), включить динамику (как сегодняшние решения повлияют на завтра).
Можно пойти дальше и использовать не только среднее и стандартное отклонение, но и более изощрённые меры риска – квантили, «условную ценность под риском» (CVaR). Это позволяет защититься не от средней волатильности, а от «хвостовых» событий – тех самых катастроф, которые случаются редко, но разрушают всё.
В конце концов, весь вопрос сводится к одному: что мы оптимизируем – средний доход или спокойный сон?
Зеркало для политиков
Если отойти от сельского хозяйства, этот подход применим везде, где есть неопределённость и государственные решения. Образовательные гранты. Медицинское страхование. Пенсионные системы. Везде, где мы распределяем ограниченные ресурсы между людьми с разными характеристиками и непредсказуемыми результатами.
Классический подход – дать всем поровну или дать больше тем, кто в среднем принесёт больше пользы, – игнорирует ключевой факт: жизнь не состоит из средних значений. Реальные люди живут в конкретных реализациях случайного процесса. И если вашу реализацию угораздило оказаться в «нижнем хвосте» распределения, вас не утешит, что «в среднем всё хорошо».
Риск-чувствительная политика делает видимым то, что обычно скрыто в формулах: выбор между эффективностью и страхованием. Вы хотите максимизировать общий пирог или гарантировать, что у каждого будет хотя бы кусок? Это не технический вопрос – это моральный и политический выбор.
И вот что удивительно: нынешняя система субсидий даёт худшее из обоих миров. Она не максимизирует средний доход (слишком привязана к прошлому) и не минимизирует риск (не учитывает волатильность доходов ферм). Она просто существует по инерции, как памятник компромиссам середины XX века.
Цена иллюзии контроля
Почему же политики не меняют систему? Потому что изменение требует признать: старые правила были неоптимальными. А это политическое самоубийство. Легче сказать: «Мы поддерживаем традиционное сельское хозяйство», чем объяснить, почему ферма Дюпона с 500 гектарами и роботизированными комбайнами эффективнее мелкого хозяйства Лефевра, которому 70 лет и он пашет землю, как его дед.
Есть и другая причина: нынешняя система создаёт иллюзию контроля. Чиновник может открыть реестр, посмотреть площадь земли и рассчитать субсидию. Всё прозрачно, всё по формуле. Новый метод требует данных, моделей, оценки рисков – и признания, что результат может быть неожиданным.
Но иллюзия контроля – это ещё одна коллективная галлюцинация. Мы думаем, что управляем системой, а на самом деле система управляет нами, воспроизводя паттерны, которые давно утратили смысл.
Что дальше?
Исследование не претендует на революцию. Оно предлагает инструмент – прозрачный, математически строгий, применимый. Инструмент для тех, кто готов задать простой вопрос: можем ли мы распределять ресурсы лучше, чем сейчас?
Ответ, судя по итальянским данным, – да. Можем. Разница не в процентах, а в десятках процентов. Это не мелкая оптимизация, это качественный скачок.
Но – и здесь снова проявляется ирония человеческой природы – инструмент сам по себе ничего не решает. Нужна воля, чтобы его использовать. А воля требует веры: веры в данные, веры в модели, веры в то, что будущее можно улучшить, не ломая всё до основания.
Деньги – это коллективная галлюцинация. Но политика распределения денег – это галлюцинация в кубе: мы верим, что знаем, как лучше, хотя данные говорят обратное. Мы верим, что стабильность важнее эффективности, но строим системы, которые не дают ни того ни другого.
Может быть, пришло время проснуться? Или хотя бы признать, что мы спим.
Так что выбор остаётся за вами – вернее, за теми, кто распоряжается бюджетами и подписывает законы. Гнаться за максимальным средним доходом, рискуя катастрофой? Или выбрать скромную стабильность, заплатив за неё частью потенциального роста?
Правильного ответа нет. Есть только честность признать, что это выбор. И что за каждым решением стоит цена – видимая или скрытая, но всегда реальная.
