|
Ходжсон, объясняя поведение на основе привычек или правил, показывает, что их источником является не сложность информации, когда существует разрыв между сложностью среды принятия решений и аналитическими и вычислительными способностями субъектов, а информационная перегруженность (масштабность информации). Автор замечает: «...мы посещаем определенный магазин, поскольку у нас есть привычка совершать в нем покупки, или же следуем неявным правилам: например, просматриваем в библиотеке не все книги подряд, а только те, которые принадлежат перу признанных авторов, посвящены конкретной предметной области и опубликованы после определенной даты». Но тут же делает вывод о том, что «масштабность информации может и не служить достаточным основанием для формирования привычек или правил. Ведь при масштабности информации нет необходимости каждый раз обращаться к привычкам и правилам. Мы можем действовать импульсивно, например, остановить свой выбор на первом попавшемся магазине. Хотя правила и привычки неизбежно возникают даже в случае импульсивного поведения, в действительности масштабность информации является самым слабым основанием для их формирования»75. Проблемы сложности и масштабности информации концептуально различны. Сложность связана с плотностью структурных связей и взаимодействий между частями системы и необязательно является проблемой масштаба. В то же время масштабность может быть присуща информации, не заключающей в себе никакой сложности. Под сложностью подразумевается ситуация, когда вся информация, требуемая для приятия оптимального решения, находится в нашем распоряжении, но мы не способны полностью ее проанализировать, интерпретировать и достичь оптимума. Кроме того, сложность информации не тождественна ограниченности когнитивных способностей субъекта. Сложность это не ограниченность 75 Ходжсон Дж. Привычки, правила и экономическое поведение // Вопросы экономики. 2000. № 1. 83 |
Ходжсон солидаризируется с определением привычки как более или менее самоподдерживающейся склонности или тенденции к следованию предустановленной или благоприобретенной формы поведения (Ч. Кеймик). При этом Ходжсон отождествляет понятия «привычки» и «правила» на основании о том, что привычки и правила имеют общую форму: в обстоятельствах Х выполняется действие Y. Полагаю такое отождествление неправомерным в силу нижеследующего. Современная неоклассическая экономика основывается на допущении полной адекватности оптимизационного подхода к исследованию человеческого поведения. Она предполагает рациональное, максимизирующее поведение субъектов с заданными и стабильными функциями предпочтения, фокусирует внимание на достижении равновесия, а также исключает из рассмотрения проблемы сбора и обработки информации. Хотя некоторые теоретические исследования, например, теория игр, несколько раздвинули эти рамки, парадигма оптимизации все еще остается доминирующей в учебных курсах и в прикладной экономике. Даже если отбрасываются допущения о том, что субъекты обладают совершенной информацией, обычно все же предполагается, что решения задач, содержащих неопределенность, могут быть найдены с использованием вероятностных методов, поскольку ключевые переменные могут быть описаны хорошо известными статистическими распределениями. Однако оптимизация сама по себе требует использования правил. Например, линейное программирование и дифференциальное исчисление — методы оптимизации, осуществляемой по строгим правилам. Но на практике человек не может быть «молниеносным калькулятором», быстро и без усилий находящим оптимум с той же легкостью, с которой мы определяем низшую точку параболы на графике. Даже при заданной и недвусмысленной исходной информации сложные задачи оптимизации обычно требуют сложных вычислений. Понятие оптимизации само по себе не может полностью объяснить ни происхождение правил, ни причины следования им. Так как любая оптимизация требует применения соответствующих правил, идея объяснения происхождения всех правил через оптимизирующее поведение субъектов ведет в порочный круг. Следовательно, остается нерешенным вопрос о том, откуда происходят первоначальные правила, и на него не может быть дан ответ, базирующийся исключительно на концепции оптимизации. Ходжсон, объясняя поведение на основе привычек или правил, показывает, что их источником является не сложность информации, когда существует разрыв между сложностью среды принятия решений и 204 аналитическими и вычислительными способностями субъектов, а информационная перегруженность (масштабность информации). Автор замечает, что «мы посещаем определенный магазин, поскольку у нас есть привычка совершать в нем покупки, или же следуем неявным правилам: например, просматриваем в библиотеке не все книги подряд, а только те, которые принадлежат перу признанных авторов, посвящены конкретной предметной области и опубликованы после определенной даты». Но тут же делает вывод о том, что «масштабность информации может и не служить достаточным основанием для формирования привычек или правил. Ведь при масштабности информации нет необходимости каждый раз обращаться к привычкам и правилам. Мы можем действовать импульсивно, например, остановить свой выбор на первом попавшемся магазине. Хотя правила и привычки неизбежно возникают даже в случае импульсивного поведения, в действительности масштабность информации является самым слабым основанием для их формирования» [8, 44]. Проблемы сложности и масштабности информации концептуально различны. Сложность связана с плотностью структурных связей и взаимодействий между частями системы и не обязательно является проблемой масштаба. В то же время масштабность может быть присуща информации, не заключающей в себе никакой сложности. Под сложностью подразумевается ситуация, когда вся информация, требуемая для принятия оптимального решения, находится в нашем распоряжении, но мы не способны полностью ее проанализировать, интерпретировать и достичь оптимума. Кроме того, сложность информации не тождественна ограниченности когнитивных способностей субъекта. Сложность — это не ограниченность способности к осознанию данных, полученных посредством чувств, а невозможность исчерпывающего анализа и использования той информации, которая уже осознана: даже после того, как данные распределены по категориям и интерпретированы, мы не всегда способны применять полученную информацию. Ходжсон со ссылкой на Г. Саймона иллюстрирует поведение игрой в шахматы и головоломками типа кубика Рубика. Существует очень большое количество всевозможных начальных положений, из которых собирается кубик Рубика. Данные, необходимые для выработки кратчайшего пути к сборке кубика, очевидно, являются доступными из наблюдений за узором на всех шести гранях. «Рационально максимизирующий» агент, обладающий неограниченной скоростью вычислений, может использовать все эти данные и найти самый быстрый способ сборки кубика. На практике, однако, стремление действо205 |