Поведенческая экономика описывает принципы принятия решений и объясняет, какие решения мы как потребители принимаем в разных случаях. В экономике существует классическая функция полезности. Утверждается, что чем больше полезность для нас товара или услуги, тем больше мы готовы за это заплатить. Скорректированная функция полезности выглядит иначе. Она отражает тот факт, что с какого-то момента с ростом стоимости нам нужно существенно больше добавленной полезности, чтобы мы были готовы заплатить больше. Поведенческая экономика была создана Даниэлем Канеманом, нобелевским лауреатом по экономике в 2002 году, который в рамках ряда экспериментов показал, что в индивидуальных решениях для нас как для конкретного потребителя функция полезности не работает почти никогда. Принципы базовой экономики и функция полезности неприменимы к индивидуальному потребителю. Это открытие стало существенным поворотом в экономике в конце XX – начале XXI веков.
Проблема 1
Перед человеком ставится выбор: получить гарантированно 2400 рублей или выбрать вариант с лотереей – 25 % выигрыша 10 тысяч рублей и 75 % проигрыша. Затем перед человеком снова ставится выбор с потерями: гарантированно потерять 7500 тысяч рублей (например, потратить на страховку) или 75 % потери 10 тысяч рублей и 25 % того, что человек ничего не потеряет. Если совместить два эксперимента, то наиболее выгодная стратегия с математической точки зрения – выбрать лотерею в первом вопросе и гарантированную потерю во втором. Эксперимент показывает, что наиболее стратегически выгодное решение принимают 3 % испытуемых. Это означает, что большая часть населения, понимая все цифры, осознанно выбирает менее полезный для себя вариант. Виной тому – эффект фрейминга.
Эффект фрейминга мешает увидеть проблему целиком
Первый эффект, который является одним из феноменов поведенческой экономики и обсуждается исследователями – фрейм. Если у людей нет полноты информации происходящего, то в среднем они принимают не такое решение, как если бы знали ее полностью. Эффект фрейминга важен при принятии решения, потому что необходимо смотреть на ситуацию в целом.
«Чем больше информации о происходящем у нас на руках, тем лучше мы принимаем решения. Эта мысль кажется очевидной, но применяется людьми мало. Виной этому классическое обучение: – в вузах нас часто обучают декомпозиции (разбиение проблемы на подпроблемы), что хорошо работает в науке и решении технических задач, но плохо – в принятии решений. Если вы посмотрите на проблему частями, то, скорее всего, примите неправильное решение», – рассказал Максим Коротков.
WYSIATI: смотря на проблему, мы не применяем к ней накопленные знания
Аббревиатура WYSIATI расшифровывается как What you see is all there is. В момент, когда люди смотрят на формулировку проблемы, большинство из них в среднем не применяет к ней те знания, которые были накоплены ранее. Попытка вспомнить другую информацию, которая им уже известна, становится титаническим трудом, который под силу не каждому.
Классический эксперимент на эту тему проходит следующим образом. Людям предлагают прочитать текст, в котором описывается повседневная жизнь человека, в тексте есть отсылки, дающие понять, где работает человек, чем занимается. После прочтения текста людям выдают два разных набора вопросов с ответами, и необходимо выбрать те ответы, которые кажутся читателю наиболее сопоставимыми с описанным человеком. В классическом американском эксперименте речь идет о Линде, которая работает в банковском секторе. В одном из списков вопросов есть ответ, что Линда работает в банке и поддерживает республиканцев, а во втором – просто работает в банке. В большинстве люди выбирают вариант с поддержкой республиканцев, им кажется, что вероятность того, что она работает и поддерживает республиканцев выше, чем вероятность того, что она просто работает в банке, но это невозможно. Эксперимент повторяется даже в том случае, если испытуемые видят оба варианта ответов в одном списке. В большинстве случаев (более 60 %) базовая логика у среднестатистического человека не работает. Именно этот феномен называется WYSIATI: человек читает текст, делает выбор, исходя из прочитанного, но логику не включает.
Проблема 2
Если предложить человеку сначала выбрать между 61 % выигрыша 52 тысяч рублей и 63 % выигрыша 50 тысяч рублей, а затем выбрать между 98 % выигрыша 52 тысяч рублей и 100 % выигрыша 50 тысяч рублей, то большинство людей выберет 61 % выигрыша 52 тысяч рублей и 100 % выигрыша 50 тысяч рублей. О чем эта проблема? Люди по-разному реагирует на выигрыш и проигрыш. Если вы понимаете, что есть большой шанс выиграть существенную сумму, то вы начинаете бояться, что вам не повезет. Почти уверенность выиграть побеждает (61 % выигрыша 52 тысяч). Во втором случае все выбирают железно получить 50 тысяч рублей, потому что психологически боятся, что попадут в два процента неудачников.
«Это те экономические эффекты, на которых работают страховые компании. Если у вас есть небольшой шанс потерять большую сумму, то вы боитесь большой потери и готовы скорее смириться с тем, чтобы отдать небольшую сумму. Если сумма для вас существенна (например, страхование вещей, которые сопоставимы с годовым доходом), то, скорее всего, страхование имеет смысл. С другой стороны, если речь идет о расширенной страховке на стиральную машину на несколько лет, то, скорее всего, в этом нет смысла», – прокомментировал Максим Коротков.
Люди по-разному воспринимают выигрыш и проигрыш в тех ситуациях, где это просто слово, и никакого экономического смысла нет. Классическая постановка эксперимента на эту тему следующая. Когда появлялись кредитные карты, за оплату брали дополнительную комиссию. Возьмем два магазина, считаем стоимость всех товаров. В первом магазине за покупку кредиткой берут 10 рублей, во втором – стоимость товара увеличена на 10 рублей и за оплату наличными человек получает скидку 10 рублей. Одна и та же идея сформулирована по-разному. В итоге кредитками платят в пять раз больше. Разное восприятие выигрыша и проигрыша: люди отказываются от скидки в 10 рублей, но не готовы переплатить 10 рублей.
Как мы воспринимаем проценты: почему 50 % для нас – всегда не половина
Когда вы видите цифру 98 %, вы оцениваете вашу вероятность попасть в 2 %, и, по вашему мнению, она составляет порядка 9 %. Это подтверждено статистическим экспериментом. Человек не может статистически применить к себе небольшие вероятности. Так, если вам говорят, что вероятность поломки стиральной машины на третьем году ее работы один процент, то вы считаете, что речь о 5,5 и готовы платить за это.
Интересно, что 50 % не воспринимаются как половина. Таблица выигрыша говорит о том, что мы недооцениваем выигрыш. Разумеется, ситуация разная для выигрыша и проигрыша. В некоторых ситуациях люди боятся риска, а в некоторых – ищут его. Например, если вам говорят, что есть высокая вероятность потерять много денег, то вы готовы рискнуть, чтобы не потерять, и наоборот.
Якоря: ошибочные эксперименты
В работах начала 21 века считалось, что на наше поведение существенно влияют якоря. Якоря – это эксперименты вида: вам показывают на экране число (оно может быть случайным, и вас об этом предупреждают), а затем спрашивают сколько вы готовы заплатить за что-либо, или в каком возрасте умер Махатма Ганди. Эксперимент показал, что, если вам показали цифру 60, то в ответ на следующий вопрос вы назовете цифру близкую к этому числу. Написано много литературы на тему того, как применять это знание в переговорах, однако в рамках критики этой работы учеными и Даниэлем Канеманом было признано, что этот принцип практически не работает. Как только появляются другие факторы, или человек вспоминает нужную информацию, якорь пропадает. Он работает только в искусственно построенной ситуации, когда спрашивают о том, чего человек совсем не знает. Учитывая, что идея была – применять принцип как инструмент влияния, такой вывод никому не интересен.
Ошибка выжившего
Ошибка выжившего существовала до поведенческой экономики, она про то, как мы рассматриваем результаты экспериментов. Ошибка выжившего говорит: если мы проводим эксперимент, то анализируя его, мы смотрим сначала на положительный результат. Самый популярный пример ошибки выжившего взят из Второй мировой войны. Когда Лондон бомбили, специалисты проводили анализ повреждений самолетов авиации, защищавшей город. До конца войны укрепляли те части самолета, которые подвергались урону – щиты ставились на те части, где было много отверстий от пуль после рейда, так как туда чаще всего попадают. Значит, эти места надо защитить. Однако эти части защищать как раз не нужно было, потому что с повреждениями в этих местах самолет смог вернуться на базу. Защищать надо те места, где нет отверстий, потому что те самолеты, которых пробили именно там, не вернулись.
Вторая часть ошибки выжившего – неучитывание среднего. Во многих ситуациях в обучении профессора хвалят того, кто конкретную работу написал хорошо, и ругают того, кто ее написал плохо. Обычно это неверный подход, потому что, если речь об интеллектуальном труде, помимо знаний, здесь есть ряд параметров везения. Когда берем одну контрольную работу, то мы хвалим того, кому повезло и ругаем того, кому не повезло. По сути, это бессмысленно. Правильный подход – смотреть на производную, и хвалить тех, кто смог улучшить результат, и ругать тех, кто ухудшил.
Интуиция VS Математика
Система 1 принимает решения интуитивно. Во всех экспериментах, когда надо принять быстрое и не очень важное решение, работает система 1. Большую часть жизни мы пользуемся ей. Система 2 – наш рациональный мозг, ее мы в жизни применяем мало, например, на контрольных. Передать управление системе 2 сложно, потому что человеческий организм, тренированный тысячелетиями, говорит, что надо принимать решения быстро и просто. Однако в среднем интуиция при принятии решения с экономической выгодой не работает. Любая, даже самая простая модель лучше, чем интуитивное принятие решения.
