Самые успешные люди — не самые талантливые, но зато им благоволит удача, что подтверждает новая компьютерная модель расчёта благосостояния. Принимая это во внимание, можно максимизировать отдачу от многих видов инвестиций.
Распределение богатства следует хорошо известной схеме, иногда называемой правилом 80:20: 80 процентов богатства принадлежит 20 процентам людей. Например, согласно одному из прошлогодних докладов, восемь человек в мире имеют общее благосостояние, эквивалентное тому, что есть у самых бедных 3,8 миллиарда человек.
Такое происходит во всех обществах во всех масштабах. Это хорошо изученный образец, называемый степенным законом, который проявляется в широком спектре социальных явлений. Но распределение богатства является одним из самых противоречивых из-за вопросов о справедливости. Почему так мало людей имеют столько богатства?
Обычный ответ заключается в том, что мы живем в обществе меритократии, в которой люди вознаграждаются за свой талант, интеллект, усилия и т. д. Со временем многие думают, что распределение богатства, которое мы наблюдаем, справедливо, хотя доза удачи может сыграть свою роль.
Но в этой идее есть проблема: в то время как распределение богатства следует закону власти, распределение человеческих навыков обычно соответствует нормальному паттерну, который симметричен относительно среднего значения. Например, интеллект, измеренный с помощью тестов IQ, соотносится с этой схемой. Средний IQ равен 100, но никто не имеет IQ 1000 или 10000.
То же самое относится к усилиям, измеряемым часами работы. Некоторые люди работают больше часов, чем в среднем, а некоторые работают меньше, но никто не работает в миллиард раз больше часов, чем другой.
И все же, когда дело доходит до вознаграждения за работу, у некоторых людей в миллиарды раз больше богатства, чем у других. Более того, многочисленные исследования показали, что самые богатые люди, как правило, не самые талантливые.
Какие же факторы определяют склонность к богатству? Может быть, случайность играет большую роль, чем считалось ранее? И как эти факторы, какими бы они ни были, можно использовать, чтобы сделать мир лучше и справедливее?
Сегодня мы можем получить ответ благодаря работе Алессандро Плучино из Университета Катании в Италии и нескольких его коллег. Эти ребята создали компьютерную модель человеческого таланта и то, как люди используют ее для возможностей в жизни. Модель позволяет команде изучить роль удачи в карьере.
Результаты оказались весьма неожиданными. Их симуляции точно воспроизводят распределение богатства в реальном мире. Но самые богатые люди — не самые талантливые (хотя они должны обладать определенным уровнем таланта). Они самые удачливые. И это имеет серьезные последствия для того, как общества могут оптимизировать отдачу, которую они получают за инвестиции во всем: от бизнеса до науки.
Модель Плучино и его команды проста. Она состоит из N человек, каждый из которых обладает определенным уровнем таланта (умение, ум, способность и т. д.). Этот талант обычно распределяется вокруг некоторого среднего уровня с некоторым стандартным отклонением. Таким образом, кто-то более талантлив, чем среднее значение, а некоторые — менее, но никто не обладает действительно колоссальными способностями.
Это тот же вид распределения, который можно увидеть для различных человеческих навыков или даже таких характеристик, как высота или вес. Некоторые люди выше или ниже среднего, но никто не является размером с муравья или ростом с небоскрёб. По сути мы все очень похожи.
Компьютерная модель отображает карьерный путь каждого человека в течение 40 лет. За это время люди сталкиваются с удачными событиями, которые они могут использовать, чтобы увеличить свое богатство, если достаточно талантливы.
Тем не менее, они также испытывают и неудачи, которые уменьшают их богатство. Эти события происходят случайным образом.
В конце 40-летнего цикла Плучино с командой ранжировали людей по богатству и изучили характеристики наиболее успешных. Они также подсчитывали распределение богатства. Затем повторили симуляцию много раз, чтобы подтвердить результат.
Когда команда оценивает индивидов по богатству, распределение точно такое же, как в реальных обществах. «Правило «80-20» соблюдается, поскольку 80 процентов населения владеет только 20 процентами от общего капитала, а остальные 20 процентов владеют 80 процентами благ» — сообщает Плучино.
20 процентов самых богатых являются самыми талантливыми – такое было бы честно. Но на самом деле всё по-другому. Самые богатые люди обычно даже близко не самые талантливые. «Максимальный успех никогда не совпадает с максимальным талантом, и наоборот» — говорят исследователи.
Итак, если не талант, то какой другой фактор вызывает подобное распределение? «Наше симуляция ясно показывает, что такой фактор — просто удача» — говорят в команде Плучино.
Исследование демонстрирует это, оценивая людей в соответствии с количеством удачных и неудачных событий, которые продолжаются на протяжении 40-летней карьеры. «Очевидно, что наиболее успешные люди также являются самыми удачливыми» — говорят учёные — «а менее успешные люди — наоборот».
Это имеет серьезные последствия для общества. Какова самая эффективная стратегия для использования роли, которую удача играет в успехе?
Плучино и его команда изучают вопрос с точки зрения финансирования научных исследований. Инвестиционные компании во всем мире заинтересованы в максимизации отдачи от инвестиций в научный мир. Действительно, Европейский исследовательский совет недавно инвестировал 1,7 млн. долл. США в программу по изучению уверенности — роль удачи в научных открытиях и того, как ее можно использовать для улучшения отдачи финансирования.
Оказывается, что у Плучино и команды есть хороший ответ. Они используют свою модель для изучения различных моделей финансирования, чтобы увидеть, какие из них дают лучшую отдачу при учёте удачи.
Команда изучила три модели, в которых финансирование исследований распределяется поровну всем ученым; случайным образом на подмножество ученых; или же отдаёт предпочтение тем, кто был самым успешным в прошлом. Что из этого является лучшей стратегией?
Оказывается, стратегия, обеспечивающая наилучшую отдачу, заключается в том, чтобы распределить финансирование одинаково среди всех исследователей.
В этих случаях исследователи лучше всего могут воспользоваться неожиданными открытиями, которые они делают время от времени. Оглядываясь назад, очевидно, что тот факт, что ученый сделал важное открытие в прошлом, не означает, что он или она с большей вероятностью сделает это в будущем.
Аналогичный подход может быть применен и для инвестиций в другие виды предприятий, таких как малые или крупные предприятия, технологические стартапы, образование, которое увеличивает талант, или даже создание случайных удачных событий.
Ясно, что исследования ещё предстоит продолжать.
Автор: theidealist.ru