.png)
1 апреля – это день не только смеха, но и вранья, когда мы никому не верим. А верим ли мы людям в другие дни? Это зависит от того, как часто мы сталкиваемся с враньем и врем сами. Принято считать, что честность – вопрос воспитания и морали. Но существуют и сугубо экономические механизмы, которые делают правду выгоднее лжи. О них – в колонке профессора РЭШ Кирилла Холмецкого, изучающего поведенческую экономику.
Представьте: вы опоздали на работу и готовитесь к неприятному разговору. У вас есть выбор. Честно сказать, что проспали. Или сослаться на пробки. Мозг почти мгновенно подсказывает второй вариант. И не потому, что вы патологический лжец. Просто вам кажется, что ложь позволит избежать неловкости или негативных последствий.
Именно стремление избежать наказания чаще всего побуждает лгать, считает психолог Пол Экман, консультант сериала «Обмани меня». Но что, если человек застрахован от того, что его поймают на вранье, которое сулит ему определенные выгоды? Что окажется сильнее – мораль или стимулы? Ответ дают поведенческие эксперименты.
В классическом исследовании Ури Гнизи 2005 г. участников делили на пары: один играл роль эксперта, другой – получающего консультацию клиента. В базовой версии эксперимента эксперту было выгоднее посоветовать клиенту невыгодный для того вариант. Казалось бы, можно соврать легко и безнаказанно. Тем не менее значительная часть участников (более половины) говорили правду даже в ущерб себе.
Последующие исследования с похожим дизайном показали еще более любопытный результат: даже когда ложь выгодна обоим участникам, значительная часть людей все равно выбирали правду – от трети до половины участников в зависимости от размера вознаграждения.
Еще показательнее эксперимент с кубиком, который провели Урс Фишбах и Франциска Фёльми-Хойзи. Участник бросал кубик и сообщал выпавшее число – чем больше, тем выше выплата (максимум при пятерке). Никакого контролера, кроме совести. Если бы все врали, мы бы видели сплошные пятерки. Если бы все говорили правду – равномерное распределение. Результат оказался примерно посередине: около 40% человек были полностью честны, около 20% выбирали максимальный выигрыш. А еще большая группа завышала результат, но не до предела – эти люди обманывали, но не полностью. Им важно было не только получить выгоду, но и выглядеть честными в собственных глазах. Это ключевой вывод из работы: значительная часть людей не делятся на честных и лжецов, они находятся где-то посередине и реагируют на контекст – насколько легко оправдать ложь перед собой, насколько она правдоподобна, как ведут себя окружающие.
Отсюда следует важный практический вывод: чтобы люди были честны, нужно менять архитектуру стимулов. Дело в том, что, хотя ложь часто кажется простым выходом, на самом деле она когнитивно затратнее правды. Правда логически согласована и не требует «творческого напряжения». А вот чтобы соврать, нужно построить альтернативную и убедительную модель реальности. Поэтому ложь – это снижение социальных издержек прямо сейчас за счет роста когнитивных издержек и рисков. Она похожа на короткую позицию на фондовом рынке с неограниченными потерями в будущем. Как показал Джордж Акерлоф в знаменитой статье про «лимоны» (плохие подержанные автомобили), рынок может быть вообще разрушен, если стимулы поощряют скрывать правду.
Выходит, задача – не взывать к совести, а проектировать системы, в которых правда выгоднее лжи. Казалось бы, самое простое решение – сделать неотвратимым наказание за ложь, усилив контроль. Камеры, аудиты, системы мониторинга. Но поведенческая экономика давно показала: людям не нравится, когда им не доверяют. Мониторинг заменяет внутреннюю мотивацию внешней, и, когда внешний контроль ослабевает, не остается никакой. Значит, нужно повысить внутреннюю мотивацию не лгать. И экономические механизмы в этом помогают.
Классический пример дизайна стимулов быть честным – аукцион второй цены, придуманный нобелевским лауреатом по экономике Уильямом Викри. Логика обычного аукциона (с одновременными ставками) провоцирует на ложь: вы не называете максимальную сумму, которую действительно готовы выложить, поскольку хотите купить подешевле. В аукционе второй цены победитель платит не свою ставку, а ближайшего конкурента. И тут стимулы меняются: вам буквально незачем врать. Назвать меньше реальной цены, которую вы готовы заплатить, – это риск проиграть аукцион; назвать больше – переплатить. Оптимальная стратегия совпадает с честной: говорить ровно то, что думаешь.
Похожая логика работает в механизмах распределения, которые экономисты называют мэтчингом. Например, когда школьников распределяют по школам, важно узнать, куда они на самом деле хотят попасть. Но обычные опросы провоцируют лгать: поставить любимую школу на первое место слишком рискованно – туда большой конкурс, поэтому ученик может схитрить и указать вторую в его личном рейтинге. В итоге организатор получает искаженную картину предпочтений и хуже распределяет места. Алгоритм Дэвида Гейла и Ллойда Шепли решает эту проблему: каждый ученик подает список школ в порядке предпочтения, каждая школа – список критериев отбора. Затем начинается итерационный процесс: ученики «предлагают себя» школам по очереди, начиная с любимой. Школы временно принимают лучших кандидатов в пределах квоты и отклоняют остальных. Отклоненные идут к следующей школе в своем списке, и так по кругу, пока все не окажутся распределены. Гейл и Шепли доказали, что при такой системе у учеников исчезают стимулы искажать свои предпочтения.
Сегодня вариации этого алгоритма используются при распределении ординаторов по больницам в США, студентов по университетам и школьников по школам в десятках городов мира. Это показывает, что при правильном дизайне честность становится не добродетелью, а просто оптимальной стратегией.
Еще один показательный пример – история с отзывами на eBay. Долгое время и покупатели, и продавцы могли оставлять отзывы друг о друге. Это выглядит справедливо. Но на практике система порождала молчаливый сговор. Покупатели боялись ругать товар, поскольку продавец мог ответить им тем же. В итоге подавляющее большинство отзывов были хвалебными, а платформа получала красивый, но почти бесполезный сигнал о качестве товара. В 2008 г. eBay лишил продавцов возможности оценивать покупателей, и информативность отзывов резко выросла.
Другие платформы пошли иным путем – ввели систему слепых отзывов, когда каждая из сторон сделки видит чужой отзыв только после публикации собственного. Невозможность скорректировать ответ в зависимости от того, что написали о тебе, устраняет стимул к взаимному замалчиванию. Дизайн меняет стимулы – и честность становится частью игры.
Но самая распространенная история – KPI, или ключевые показатели эффективности. Кажется, нет более любимого управленцами инструмента оценки. Но на собственном опыте мы знаем, что любые KPI постепенно деградируют. Почему? Британский экономист Чарльз Гудхарт продемонстрировал, что, когда показатель становится целью, он перестает быть хорошим показателем. Механизм всегда один и тот же: если метрика привязана к вознаграждению, у людей появляются стимулы подогнать результат под задачу или же упростить задачу.
Например, учителя, которых премируют за оценки учеников, начинают завышать оценки. Врачи, которым платят за количество операций, назначают лишние. Менеджеры по продажам, чей KPI – квартальная выручка, начинают жертвовать долгосрочными клиентами ради краткосрочных цифр или занижать прогнозы. Это может создавать серьезные проблемы. Так, если KPI кредитного менеджера – размер портфеля, то он начнет раздувать его, что в конечном итоге будет накапливать риски для банка. И это не обязательно сознательный обман: человек просто реагирует на стимулы, которые ему создали.
Что с этим делать? Во-первых, использовать несколько метрик вместо одной – так сложнее добиваться формального результата в ущерб эффективности. Во-вторых, привязывать вознаграждение к долгосрочным показателям, которые труднее исказить в краткосрочной перспективе. Например, кредитный портфель может оцениваться не только по его размеру, но и по долгосрочному качеству. В-третьих (и это, пожалуй, самое контринтуитивное), штрафовать не за ошибки, а за ложь. Если сотрудник знает, что ошибка простительна, а ее сокрытие – нет, у него появляется стимул к прозрачности. Культура, в которой можно сказать: «Я ошибся», честнее культуры, в которой за любую ошибку наказывают, – вторая просто учит людей скрывать проблемы до тех пор, пока они не приведут к катастрофе.
Получается, правильный дизайн, поддерживающий честность, позволяет серьезно снижать издержки в экономике, например, от внедрения систем контроля. Тогда он начинает играть роль страховочной сетки, а не основного механизма, обеспечивающего достоверность информации. Главная же ставка делается на дизайн стимулов – такой, при котором говорить правду просто выгоднее, и не потому что тебя поймают на лжи, а потому что ложь не дает преимущества.
Это и есть главный урок из всех этих историй – с аукционами, eBay и KPI. Сама система может делать ложь более или менее привлекательной, в то время как люди реагируют на стимулы. Измените систему – и изменится поведение. Безусловно, никакой дизайн не может быть идеальным. Поэтому нужно дополнять формальные институты неформальными – мораль, социальные нормы, поощряющие честность.
А теперь какой же ответ выбирают люди на поставленный в начале вопрос? Сколько из них соврут? Классический ответ, восходящий к исследованиям психолога Беллы ДеПауло, звучит так: люди лгут один-два раза в день (студенты чаще, взрослые реже). Но средние цифры обманчивы: они создают ощущение, что все лгут примерно одинаково часто. На деле ложь распределена крайне неравномерно. Исследование Кима Сероты с соавторами показало, что большинство людей честные. В их эксперименте они редко стабильно обманывали, а основной объем вранья «производили» немногочисленные активные лжецы. И в основном это мелкая бытовая ложь – та самая, что часто смазывает социальные взаимодействия, а не разрушает их. Иными словами, ложь среди нас с вами встречается реже, чем честность, просто не нужно провоцировать людей врать и «никому не верить».
Колонка подготовлена на основе выпуска «Экономики на слух».
