.png)
Об этом рассказывают книги, которые отобрала для своей «полки» выпускница Совместного бакалавриата ВШЭ и РЭШ Надежда Белякова. Все они имеют отношение к ее работе – учат собирать данные, анализировать их, искать в них закономерности и использовать для принятия решений. Именно этим она занимается в «Яндекс.Такси».
Как научиться принимать эффективные решения? Подходы могут быть разными. Можно положиться на опыт и интуицию. Можно заняться анализом: собрать информацию, изучить ее, рассмотреть несколько сценариев и выбрать наиболее реалистичный. Можно пойти еще дальше – провести эксперименты, чтобы проверить гипотезы на практике. Или воспользоваться методом Гаруна аль-Рашида – пойти «в народ». Каждая из отобранных мною книг предлагает свой способ.
Авторы этой книги экономистыРэн Абрамицки и Лия Бустанпредлагают близкий мне способ принятия решений – на основе данных и доказательств. Они пытаются ответить на очень актуальный сегодня вопрос: что из представлений американцев об иммигрантах соответствует действительности, а что – миф? Для этого они проверяют обоснованность распространенных в обществе взглядов:
Чтобы получить объективную картину, авторы анализируют огромные массивы данных об иммиграции в США с конца XIX в. до наших дней, включая генеалогические деревья с Ancestry.com, переписи населения, интервью и опросы. Это полноценное экономическое исследование. Местами оно изложено легко и живо – с наглядными данными и историями исследователей, а местами – строго научно: с описанием гипотезы, анализом данных, выводами и разбором редких пограничных случаев.
Книга служит великолепной иллюстрацией работы аналитика. Как различать людей с одинаковыми фамилиями? Как использовать компьютерные алгоритмы в исследовании? Как измерить скорость ассимиляции иммигрантов? Отвечая на эти вопросы, авторы показывают, как работать с большими данными (это очень интересно!) и делать выводы на их основе.
Другой замечательный пример того, как анализ данных и исследования повышают эффективность принимаемых решений, – книга Абхиджита Банерджи и Эстер Дюфло. Эти два выдающихся экономиста посвятили свои работы актуальным социальным проблемам. В 2019 г. они получили Нобелевскую премию по экономике (совместно с Майклом Кремером). Интересный факт: они не только соавторы, но и супруги.
В книге они исследуют ситуацию в самых бедных странах. Без понимания условий, в которых живут там люди, невозможно объективно оценить их реакцию на программы помощи, а значит, и их эффективность. И если исследования в первой книге дают материал для принятия решений на основе анализа больших данных, то Банерджи и Дюфло опускаются на уровень глубже. Вместе с Кремером они прославились своими полевыми экспериментами (подробнее – в статье GURU), которые помогают государствам эффективнее использовать ограниченные ресурсы и разрабатывать более действенные стратегии борьбы с бедностью.
Представим, что мы некоммерческая организация, помогающая жителям бедных стран бороться с малярией (по данным Всемирной организации здравоохранения, в 2023 г. от малярии погибло почти 600 000 человек, большинство – маленькие дети в Африке). Простой и недорогой способ защититься от малярии – повесить москитные сетки. Мы собираем деньги, покупаем сетки и отправляем их в деревню в Кении. Будут ли люди ими пользоваться? Что для этого нужно сделать – раздавать их бесплатно или продавать хотя бы за очень небольшие деньги? «Экономика бедных» смотрит на разные примеры оказания гуманитарной помощи и показывает, как сделать так, чтобы люди все же воспользовались москитными сетками.
Получается, если Абрамицки и Бустан в Streets of Gold анализировали большие массивы данных и делали выводы на основе средних значений, то Банерджи, Дюфло и Кремер создавали данные – наблюдали, проводили эксперименты и оценивали эффекты. Благодаря этому из книги можно почерпнуть много полезного про исследования и анализ данных. Как провести эксперимент и учесть сетевые эффекты? Как экспериментально выявить функцию потребительского спроса на товар? Их подходы пару раз пригодились мне в работе.
Эта книга раскрывает необычный метод исследования и работы с информацией. Ее автор Судхир Венкатеш, будучи студентом, отправляется в беднейший район Чикаго, фактически в гетто, чтобы провести социологический опрос. Однако вместо заполненных анкет он получает неожиданное предложение – стать частью банды, чтобы увидеть ситуацию изнутри, а не судить о ней по статистике. Так начинается его 10-летнее погружение в жизнь гетто, где он наблюдает, как организована эта среда, каким образом поддерживается порядок, как взаимодействуют люди и функционирует банда.
Особенно мне запомнился один эпизод. Когда автор приходил в гости к Джей Ти, главарю одной из двух банд, контролировавших гетто, его всегда приглашали пообедать. Место за столом находилось для любого гостя, несмотря на скромное благосостояние семьи. Объяснение дала мать главаря: в бедном сообществе взаимопомощь – жизненно важный механизм снижения рисков. Этот принцип перекликается с идеями книги «Экономика бедных» Банерджи и Дюфло: в условиях нестабильности даже небольшие потрясения могут резко ухудшить положение семьи, поэтому поддержка соседей и сообщества помогает смягчить такие удары. Иными словами, коллективная помощь – эффективный способ распределения рисков.
«Главарь банды на день» показывает, что для принятия решений важно не только опираться на среднестатистические данные, но и улавливать внутреннюю логику процессов. Это же подчеркивают Банерджи и Дюфло: нужно понимать, как люди реагируют на стимулы и какие механизмы лежат в основе экономических отношений в нашей повседневной жизни. Следующая книга развивает эту тему.
«Экономист под прикрытием» рассказывает про «работу сыщика», который расследует «жизнь, полную головоломок», – так Тим Харфорд говорит о своей книге. Он смотрит на экономику не просто как на набор формул и графиков, а как на способ восприятия мира. В книге он показан через призму взаимодействия экономических агентов, движущих ими стимулов и их реакции на происходящее – как система, которую никто не контролирует, но которая функционирует.
Харфорд пытается объяснить, как она работает, переходя от бытовых ситуаций к экономическим моделям. Так, на примере автомобильного затора автор объясняет теорию внешних эффектов, когда одни экономические агенты создают издержки для других – заторы, потеря времени в пробках, экологические проблемы и пр. Без посторонней помощи водители разобраться с этой проблемой не могут. Возможное решение – платные дороги, но оно очень ограниченно используется, поскольку трудно оценить временные потери в деньгах.
Это постоянное перемещение автора от жизненных ситуаций к моделям и обратно позволяет увидеть законы экономики в самых повседневных ситуациях. Почему чашка кофе стоит так дорого? Почему кофе в кофейне у метро дороже, чем на соседней с метро улице? Почему пешеходный переход регулируется (стоит светофор) на перекрестках, но не в паре сотен метров от перекрестка? (Ответа на этот вопрос нет в книге, но его можно найти с помощью предложенных в ней инструментов.)
Это очень занимательный подход к экономике как к науке о жизни, который помогает – возвращаюсь ко всем книгам выше – научиться «слышать» данные. Ведь для того чтобы делать осмысленные выводы и принимать решения на их основе, важно понимать процессы и закономерности. Иначе данные так и останутся просто мертвым массивом информации.
