Вероятности и неприятности. Математика повседневной жизни

Подходите, всем хватит!

Начнем мы с того, что станем раздавать деньги некой конечной группе людей и сравним между собой справедливость различных способов это сделать. И наконец-то мы станем применять кривую Лоренца и индекс Джини в экономическом контексте — именно так, как это было задумано их создателями!

Первая, самая очевидная стратегия: «взять всё, да и поделить», выделить каждому члену группы по равной доле общей суммы, скажем по 100 рублей. Такое распределение называется вырожденным, оно имеет индекс Джини, равный нулю, и соответствует кривой равенства на диаграмме Лоренца (рис. 9.1).

Рис. 9.1. Абсолютно справедливое вырожденное распределение денег: у всех поровну. Кривая Лоренца совпадает с кривой равенства, а число 0 показывает индекс Джини

Прекрасный вариант! Назовем его «стратегией Шарикова» в честь героя повести Михаила Булгакова «Собачье сердце», который именно таким способом предлагал решить все экономические вопросы молодой советской республики.

Вторая стратегия, несколько более реалистичная, заключается в многократной раздаче всем по одному рублю в случайном порядке. Кому как повезет. Можем назвать эту стратегию пуассоновской, поскольку именно так распределяются по временной шкале независимые случайные события в процессе Пуассона. Для группы из n человек вероятность каждого из участников получить рубль составляет 1/n. После раздачи таким образом M рублей каждый должен получить сумму, равную количеству таких «положительных» исходов. Функция вероятности для подобной суммы хорошо известна — это биномиальное распределение, похожее на колокол, который симметрично разбегается вокруг среднего значения m = M/n. Обычно студенты знакомятся с этим распределением на примере вычисления вероятности получить указанную сумму при бросании игральных костей. В нашем случае мы бросаем честную кость с n гранями M раз. Для больших значений биномиальное распределение становится практически неотличимым от нормального (рис. 9.2).

Рис. 9.2. Результат раздачи денег по принципу «на кого бог пошлет» — биномиальное распределение. Чем больше денег мы раздаем, тем больше кривая Лоренца приближается к кривой равенства. Здесь M = 10 000, n = 100

Это распределение с точки зрения справедливости выглядит очень неплохо; более того, оно становится тем справедливее, чем больше денег мы раздаем публике! Просто замечательно! Жаль, что общество устроено не так и денежный дождь не сыплется на всех нас поровну.

Для полноты картины рассмотрим еще одно простое искусственное распределение денег — такое, чтобы в группе были как бедные, так и богатые, и чтобы вероятность иметь тот или иной достаток была одинакова для всех уровней достатка (рис. 9.3). Иными словами, чтобы распределение оказалось равномерным. При этом мы вынуждены ввести ограничение на максимальный уровень достатка для участника группы. Думаю, затей мы социологический опрос, многие респонденты с улицы согласились бы, что это звучит справедливо.

Рис. 9.3. Равномерное распределение не означает, что деньги распределяются всем равномерно. При таком распределении число богатых, бедных и середнячков одинаково, но деньги в основном принадлежат богатым: половина всех средств сосредоточена лишь у четверти группы

Однако кривая Лоренца показывает, что такое распределение уже далеко от справедливости. Для равномерного распределения она представляет собой квадратичную параболу. Если левая граница распределения равна 0, как в нашем случае, то из-за нормировки парабола становится независимой от положения правой границы. Иными словами, для всех равномерных распределений с нулевой левой границей она будет одинаковой, и индекс Джини для всех таких распределений равен в точности 1/3. Такое значение индекса (но не такое же распределение!) было, например, у экономики Австралии в 2000-е — это вполне неплохой показатель, но далекий от совершенства.

Рассмотренные нами способы распределить средства по группе людей очень просты и вполне естественны. Но может возникнуть вопрос: а смогут ли они как-нибудь реализоваться в жизни? Насколько сами эти распределения вероятны? Ведь рынок есть рынок: если дать людям волю обмениваться деньгами, менять их на услуги, копить их и проматывать в одну ночь, смогут ли эти идеальные распределения сохранить устойчивость? Не превратятся ли они в какие-нибудь другие? Что нужно сделать с рынком, чтобы он сам, без принудительной раздачи средств, приблизился, например, к биномиальному или нормальному распределению, очень привлекательному с точки зрения справедливости?

Мы уже встречались с такой постановкой вопроса, говоря о центральной предельной теореме — одной из основ математической статистики. Согласно этой теореме, распределение для суммы одинаково распределенных случайных величин стремится к нормальному независимо от распределения этих величин. Таким образом, можно сделать вывод, что нормальное распределение и будет наиболее вероятным и устойчивым. Мы уже говорили, что оно соответствует минимальной информации о случайной величине, а раздавая деньги всем без дополнительных условий, мы и получили распределение, неотличимое от нормального. Так что, возможно, и в реальных обществах должно наблюдаться такое распределение богатства? Почему же индекс Джини для большинства государств, считающихся весьма успешными, почти никогда не бывает ниже 0,25, а для всего мира он близок к 0,4? Откуда берется столь существенное неравенство? Кто мешает наступлению устойчивого золотого века? Неужели это заговор богачей или непреодолимая жадность человека?!

Мы привыкли судить о роде человеческом плохо, упрекать его в стяжательстве и прочих грехах, но сейчас я хочу выступить в роли адвоката и показать, что греховность людей тут ни при чем. Все дело в математических законах, которым подчиняются не только слабый смертный, но и бесстрастная физика. Если бы не мысль и не воля человека разумного, придумавшего и внедрившего ряд рыночных механизмов, получить экономическую систему с индексом Джини меньше 0,5 было бы крайне непросто. Именно ради поиска фундаментальных законов экономики и создавалась эконофизика. Чтобы немного разобраться в них, нам предстоит погрузить нашу группу испытуемых в модель рынка.