ГЛАВА 4. Рост - это обучение
Рост происходит благодаря обучению, приобретению новых знаний через встречу с информацией, определяемой как открытие или удивление. Это процесс с потерями, и чистый выигрыш неуловим для экономистов, пытающихся его измерить. Но это единственный реальный источник экономического роста.
Однако для того, чтобы способствовать росту, мы должны иметь возможность проверить, является ли то, что мы узнали, истинным или хотя бы полезным. Согласно великому парадоксу Карла Поппера, чтобы считаться даже потенциально истинными, любые научные гипотезы должны быть сформулированы таким образом, чтобы их можно было "фальсифицировать". То, что нельзя опровергнуть, нельзя считать доказанным или даже доказуемым.
Карвер Мид, профессор физики и инженерии Калтеха, исследователь и знаменатель закона Мура о микрочипах, рассказал о том, как проницательность Поппера применялась в его классах:
В моей исследовательской группе мы собирались раз в неделю. И первое, что мы всегда делали, это то, что мы называли "исповедь", потому что было абсолютно необходимо, чтобы, если вы провели эксперимент, который не сработал, вы поделились этим с другими людьми. Вот почему это называлось "исповедь", потому что обычно люди не хотят говорить о том, что не работает. Но на самом деле именно тогда вы учитесь.
Если это вещь, которая не подходит, это информация. Если она делает то, что вы думали, вы ничему не научились. Поэтому, если вы собираетесь быть в этой группе, вы просто обязаны, когда вы получаете что-то, что не работает, поделиться этим.
Если вы разобрались с проблемой, вы можете поделиться тем, каким было решение. А если вы не разобрались, очень часто кто-то скажет: "А может, это бла-бла-бла?". И это может направить вас на путь, который решит проблему, но информация всегда есть.
Бизнес-проекты в экономике - это то же самое, что эксперименты в научной лаборатории. Рынок играет роль фальсификации или подтверждения через прибыли и убытки, успех или банкротство. Это то, что бизнес-консультанты и экономисты называют "кривой обучения". Большую часть своей профессиональной жизни я изучал кривые обучения.
Сначала, однако, я неправильно понял эти кривые как эффект стимулов. Затем я принял их за эффект физики полупроводников, микрочипов и других технологий.
Например, в моей книге "Богатство и бедность", в которой представлена философия экономики предложения, я объяснил и прославил кривую Лаффера - демонстрацию экономиста Артура Лаффера о том, что низкие налоговые ставки обычно приносят правительству больше доходов, чем высокие. Более низкие налоговые ставки увеличивают доходы, так я полагал, за счет создания стимулов для предпринимателей делать креативные инвестиции, а не придумывать хитроумные схемы ухода от налогов.
Как я написал в своей книге: "Высокие налоговые ставки не перераспределяют доходы. Они перераспределяют налогоплательщиков - от продуктивных рабочих мест и инвестиций на поля для гольфа и тропические пляжи, от заводов и офисов в налоговые убежища и иностранные налоговые гавани". Вместо того чтобы распределять богатство между массами, высокие налоги перераспределяют налогоплательщиков от предпринимательского создания новых активов к накоплению и спекуляции существующими активами. Созданные при старых налоговых ставках, существующие активы становятся более привлекательными, чем предпринимательские активы, которые сначала несут риски, а затем сталкиваются с новыми более высокими налоговыми ставками.
В то время, когда я писал эту книгу, эти идеи казались очень актуальными. В 1980-х годах, казалось, почти все читали "Богатство и бедность". Книга стала мировым бестселлером. На пике популярности она достигла №3 в списке New York Times. В течение шести месяцев она была книгой №1 во Франции. Президент Рейган тоже прочитал ее и сделал меня самым цитируемым из ныне живущих авторов.
Но из всех звонков и писем, которые я получил, ни одно не было более судьбоносным, чем звонок от Билла Бейна, бывшего ведущего аналитика Бостонской консалтинговой группы Брюса Хендерсона (BCG), которая прославилась тем, что начала карьеру Митта Ромни и Биби Нетаньяху. В дальнейшем Бэйн основал собственную консалтинговую компанию Bain and Company.
Бейн сказал мне, что кривая Лаффера - это не просто эффект стимулов, а в первую очередь проявление обучения. Он познакомил меня с кривой обучения, популярной в BCG, которую Бейн переработал и назвал "кривой опыта". Еще одна форма кривой обучения, она предписывает, что при каждом удвоении общего количества проданных единиц продукции затраты на единицу продукции снижаются на 20-30%. Он сказал, что его фирма и BCG задокументировали кривые обучения в каждой отрасли экономики.
Поразительно - и именно это стало причиной звонка Бейна - вы можете обнаружить кривую обучения даже у юристов и бухгалтеров, направляющих своих клиентов в вопросах избежания налогов! По мере роста налогов совокупные усилия по их избежанию возрастали. Все юристы и бухгалтеры становились лучше. В частности, когда эффективное управление налогами в корпорациях становится таким же важным, как эффективные производственные линии, финансовые директора и их приспешники сами становятся производственными линиями, производя новые способы уклонения от уплаты налогов. Чистые налоговые ставки - то, что корпорации фактически платят по сравнению с номинальными ставками - падают, как и государственные доходы, как и предсказывает кривая Лаффера.
Самая мощная кривая обучения, которую я когда-либо изучал, - это кривая обучения, называемая законом Мура.
В 1965 году интернет был зачатком "межгалактической компьютерной сети" в голове слабоумного психолога по имени Джей Си Р. Ликлайдер. Кремниевая долина производила больше абрикосов, чем электронных устройств, Стив Джобс отращивал волосы и изучал вычитание, и никто еще не представлял себе кремниевую память DRAM, микропроцессор или компьютер размером меньше холодильника. Преобладающая мудрость теоретиков в IBM предполагала неизбежный триумф нескольких хороших мэйнфреймов. В разгар этого допотопного мира молодой директор по исследованиям и разработкам дочерней компании Fairchild Camera and Instrument Гордон Э. Мур опубликовал статью в отраслевом журнале Electronics, в которой пророчествовал поражающее воображение предсказание.
В футуризме действует правило: "Вы можете сказать "что" или "когда", но не то и другое сразу". Что сделало эссе Мура таким дельфийским и ослепительным, так это его предсказание того, как чудеса интегрированной электроники будут разрабатываться с течением времени. К своей журнальной статье он приложил график. С годом на горизонтальной оси и логарифмом количества компонентов в интегральной схеме на вертикальной оси, график отображал всего четыре точки данных - количество транзисторов в интегральных схемах в 1962, 1963, 1964 и 1965 годах. Эти точки образовали почти прямую диагональную линию под углом 45 градусов, пересекающую график, указывая на то, что количество компонентов удваивалось каждый год, начиная с 23 или 8 транзисторов, продолжая 24 и заканчивая 26 или 64 транзисторами. Переворот Мура заключался в том, чтобы смело продлить линию до 1975 года, когда на одном чипе будет записано 216 или 65 000 транзисторов. Этот подвиг был достигнут в указанном году в лаборатории IBM.
На практике темп ежегодного удвоения замедлился до конечного темпа в полтора года, а затем до 24 месяцев. Как я пишу в 2022 году, после 33 удвоений с 1962 года, чип Flash RAM с 16 миллиардами транзисторов приближается к 24-месячному темпу прогресса, который теперь известен как закон Мура.
В последние годы многие предсказывали предполагаемый конец закона Мура, поскольку туннелирование электронов и другие факторы ограничивают возможности уменьшения размеров микросхем. Однако оказалось, что закон Мура — это не просто механическое упражнение. Сейчас инженеры разрабатывают архитектуры, позволяющие довести объем памяти до терабитов или триллионов бит. Компания под названием Cerebras полностью избежала ограничений, накладываемых микросхемами, и вписала и соединила около 5,2 триллиона транзисторов на 12-дюймовой пластине.
Кривые обучения являются наиболее фундаментальным фактом капиталистического роста, и, как мы видели, закон Мура и теория кривых обучения на самом деле представляют собой одно и то же явление, измеренное разными способами; именно закон Мура объясняет то, что мы называем информационной революцией, проявившейся в интернете, облаке данных и смартфоне.
Закон Мура лежит на пересечении кривых обучения с квантовой физикой. Высшей наукой о полупроводниках является квантовая механика, а не термодинамика. Вместо того чтобы управлять материей извне - поднимать ее против гравитации, перемещать против трения, плавить или сжигать, чтобы изменить ее форму или фазу - Мур и его команда научились манипулировать материей изнутри ее атомной и молекулярной структуры. В микромире, как провозгласил Ричард Фейнман в знаменитой речи в Калтехе в 1959 году, «есть много места внизу».
Закон Мура был представлен мне и всему миру Карвером Мидом, физиком-инженером-пророком из Калтеха, который был в аудитории во время выступления Фейнмана. Мид предоставил ключевые исследования, лежащие в основе этого явления, и назвал его в честь Гордона Мура.
Мид рассказывает: "В то время я консультировал компанию Fairchild. Гордон - человек раннего утра, а я - раннего утра, поэтому он приходил в лабораторию Fairchild, которая тогда находилась в Пало-Альто, рано. И всегда было одно и то же - я приходил к нему в офис, а он был единственным, кто был рядом. Так что у нас было около часа до начала работы.