Математики: богачами становятся только из-за везения

Рост благосостояния индивидов происходит лишь благодаря череде удачно сложившихся обстоятельств — способности и талант никак не влияют на финансовый успех.

Исследователи из Университета Катании (Италия) провели математическое моделирование процесса обогащения в человеческом обществе. Выяснилось, что наибольшего богатства достигают отнюдь не самые талантливые и способные, а вполне посредственные «игроки».

Единственное, что их отличает от более бедных «коллег», — повышенное везение в ходе экономических взаимодействий. С текстом соответствующей статьи можно ознакомиться на сервере препринтов Корнелльского университета. Авторы новой работы использовали метод агентного моделирования для изучения процесса роста благосостояния. Всего было смоделировано «поведение» тысячи экономических агентов («людей»), каждый из которых имел определенный уровень развития способностей, влияющих на его шансы к успешным экономическим взаимодействиям с другими агентами.

Показатели способностей имели нормальное (колоколообразное) распределение. Иными словами, подавляющая часть агентов (67%) обладала средними способностями, однако были и очень талантливые, и совсем бесталанные «игроки». Исследователи отмечают, что это распределение соответствует современным представлениям о реальном распределении интеллекта и частных способностей среди людей. Агенты в модели сами по себе были неподвижны (что отражает позицию людей в реальной экономике или иных отраслях общественной жизни), но сталкивались с подвижными «событиями». Одни из них (зеленые) оказывались счастливыми и вели к росту благосостояния агента, который с ним столкнулся.

Другие — красные — наоборот, приводили к разорению. В теории распределение столкновений с благоприятными и неблагоприятными событиями должно быть равномерным, но на практике так происходит лишь при неограниченном количестве времени существования модели. Однако для эксперимента число агентов, время их существования и протекания событий было ограничено (как и в реальной жизни), поэтому кто-то получил избыточно много удачных событий, а кто-то — слишком много неудачных.

В итоге после 40 лет симулированного времени примерно 80 процентов всего богатства внутри модели оказалось в руках 20 процентов агентов, а еще 20 процентов — в руках остальных 80 процентов агентов. Авторы считают, что это соответствует распределению, наблюдаемому в реальном мире. Это, однако, не вполне корректно — точнее будет сказать, что такое распределение наблюдается в большинстве стран «золотого миллиарда». В то же время в странах третьего мира распределение, как правило, чуть более неравномерно. Что самое интересное, агенты с наибольшим уровнем «способностей» к экономически выгодным взаимодействиям вовсе не оказались большинством среди наиболее богатых 20 процентов.

Уровень способностей «сверхбогачей» был лишь чуть выше среднего. Из этого исследователи сделали ряд практических выводов. Например, в некоторых случаях более рационально не распределять финансирование тех или иных ученых на основании их более ранних успехов — а именно так, де-факто, происходит в грантовой системе, где учитывается количество высокоцитируемых работ, ранее написанных данным научным работником. Напротив, наиболее эффективным будет распределять гранты равномерно между всеми учеными, не обращая внимания на их цитируемость и прежние заслуги. Сходным образом не всегда следует инвестировать в наиболее успешные сейчас компании — «удача» может отвернуться от них на следующем этапе развития того или иного сектора рынка.