Сегодня в нашей рубрике “Физика сознания” поговорим о том, каким образом наше финансовое благосостояние зависит от нас. А вернее – наоборот. О том, что оно, оказывается, может быть совершенно не зависит ни от наших умений и успехов, ни от семьи и условий взросления, ни от любых установок, которые мы усиленно себе даем.
Новая компьютерная модель генерации богатства подтвердила, что наиболее успешными становятся не самые одаренные, а самые удачливые люди. Знание этого факта может увеличить доходность многих видов инвестиций.
Данная закономерность прослеживается в любом обществе и на любом уровне. Этот хорошо изученный вид распределения называется экспоненциальным и прослеживается в самых разных социальных явлениях. Однако одним из самых противоречивых является распределение богатства, поскольку оно связано со множеством вопросов о справедливости и заслугах. Почему лишь несколько человек должны иметь так много денег?
Популярным ответом на этот вопрос могло бы стать то, что мы живем в обществе меритократии, в котором люди получают вознаграждение за свой талант, интеллект, усердие и другие качества. Многие уверены, что со временем все это начинает отражать нынешнее распределение богатств, хотя и удача играет в успешности немалую роль.
Однако в этой идее есть одна загвоздка: если распределение богатств подчиняется экспоненциальному закону, то распределение человеческих способностей подчиняется нормальному распределению, которое симметрично разнесено вокруг средних значений. К примеру, этому правилу подчиняется уровень интеллекта, который измеряется результатом теста на IQ. Средний показатель IQ равен 100, но никто не имеет IQ, равный 1000 или 10000.
То же самое справедливо для усердия, которое можно измерить в количестве часов, проведенных за работой. Некоторые люди работают больше среднего, некоторые – меньше, но никто не работает в миллиард раз больше другого человека.
И тем не менее, когда дело касается вознаграждения за труд, некоторые люди получают в миллиарды раз больше других. Более того, многие исследования показали, что самые богатые люди не являются самыми способными по другим параметрам.
Тогда какие факторы определяют, какой человек станет богачом? Возможно ли, что удача играет куда более важную роль, чем кто-либо мог представить? И как эти факторы, какими бы они ни оказались, можно использовать, чтобы сделать мир лучше и справедливее?
Сегодня ответы на эти вопросы наконец получены благодаря работе Алессандро Плючино (Alessandro Pluchino) и его коллег из Университета Катании в Италии. Ученые создали модель человеческого таланта и того, как люди распоряжаются им для реализации тех или иных жизненных возможностей. С помощью модели удалось оценить роль удачи в этом процессе.
Результаты заставляют по-новому оценить ситуацию. Симуляция итальянских ученых повторяет распределение богатства в реальном мире. Однако самые богатые люди не являются самыми способными (хотя и обладают определенными талантами). Этим людям больше всех повезло. Благодаря этим результатам общество может оптимизировать возврат от инвестиций в любой сфере, от бизнеса до науки.
Модель Плючино и его коллег имеет простую структуру. Она состоит из N человек, каждый из которых имеет определенный уровень способностей (навыки, интеллект, компетенции и так далее). Эти способности нормально распределены вокруг средних значений и имеют среднее отклонение. Таким образом, люди могут быть более или менее одаренными, но никто не может быть на несколько порядков способнее других.
Такой же тип распределения справедлив для самых разных навыков или даже физиологических характеристик, таких как рост или вес. Некоторые люди выше или ниже среднего, но не бывает людей ростом с муравья или с небоскреб. По сути, все мы примерно одного роста.
Компьютерная модель расписывает карьеру каждого человека на протяжении 40 лет. В течение этого периода с людьми по воле случая происходят те или иные вещи, которые могут привести к обогащению, если человек оказался достаточно одарен, чтобы воспользоваться ситуацией.
В то же время с людьми могут произойти несчастливые события, которые приводят к обеднению. Все эти события происходят в случайном порядке.
По итогам анализа этих 40 лет Плючино с коллегами ранжировали людей по размеру состояния и изучили характеристики наиболее успешных. Также было рассчитано распределение богатства. Затем симуляцию провели еще много раз, чтобы добиться устойчивых результатов.
Когда исследователи отсортировали людей по размеру состояния, распределение оказалось полностью идентичным обществу в реальном мире. «Правило “80-20” исполняется, так как 80% населения принадлежит всего лишь 20% общих активов, в то время как оставшиеся 20% людей владеют 80% от той же суммы», – пишут ученые в статье.
Было бы логично и справедливо, если бы эти же 20% людей оказались самыми одаренными. Однако это не так. Чаще всего богатейшие люди даже близко не являются самыми одаренными. «Высшая степень успеха никогда не совпадает с самыми развитыми навыками», – утверждают исследователи.
Но если не талант, какой фактор становится причиной такого неравномерного распределения богатств? «Наша модель четко показывает, что этим фактором является чистое везение», – заявляет Плючино.
Для подтверждения своего вывода ученые отсортировали людей по количеству счастливых и несчастливых событий, которые произошли с ними на протяжении 40-летней карьеры. «Оказалось, что самые успешные люди также и самые удачливые, – утверждают исследователи. – А те, кому везло меньше всего, и достигали гораздо меньшего».
Все это может серьезно повлиять на общество. Как эффективнее всего использовать тот факт, что успех так сильно зависит от удачи?
Плючино и его команда решили взглянуть на эту задачу с наиболее близкой им позиции – с точки зрения финансирования научных исследований. Финансирующие организации по всему миру заинтересованы в том, чтобы максимизировать отдачу от своих инвестиций в науку. Недавно Европейский совет по научным исследованиям направил $1,7 млн на программу по исследованию роли удачи в научных открытиях и поиске способа увеличить результативность инвестиций.
Как оказалось, исследование команды Плючино поможет найти решение этой проблемы. С помощью модели был проведен анализ различных моделей финансирования с учетом везения с тем, чтобы найти наиболее эффективную.Команда специалистов изучила три модели: по первой финансирование распределяется среди всех исследовательских групп равномерно; по второй деньги распределяются случайным образом среди группы ученых; по третьей средства получают в первую очередь те, кто достигал результата в прошлом.
Самой эффективной оказалась модель разделения средств равномерно среди всех ученых. На втором и третьем месте оказались стратегии, согласно которым деньги случайным образом распределялись между 10% или 20% ученых.
В этих случаях у ученых лучше всего получается извлечь пользу из случайных открытий, которые они время от времени совершают. В ретроспективе становится понятно, что факт совершения исследователем того или иного важного открытия совсем не означает, что он совершит еще одно.
Подобную стратегию можно применить к инвестициям в любые другие направления, такие как малый и крупный бизнес, технологические стартапы, образование и даже организация случайных удачных событий.