Что ж, справедливо. Во многих ситуациях все, что можно сделать, — это действительно лишь выбрать план действий, который, как нам кажется, имеет больше шансов на успех, и придерживаться его. К сожалению, комбинация власти и необходимости часто вынуждает планировщиков полагаться на свои инстинкты больше, нежели они имеют на то право, — и это нередко приводит к катастрофическим последствиям. Как я упоминал во введении, конец XIX и начало XX века ознаменовались всеобъемлющим оптимизмом среди инженеров, архитекторов, ученых и правительственных технократов. Все они полагали, будто проблемы общества можно решить таким же образом, как и в науке и технике в эпоху Просвещения, а затем и промышленной революции. Но, как писал политолог Джеймс Скотт, этот оптимизм был основан на ошибочном убеждении, будто интуиция планировщиков является точным и надежным руководством в решении социальных проблем.

Согласно Скотту, основной изъян философии «высокого модернизма» в том, что, акцентируясь на жестких моделях причинно-следственных связей, она недооценивает важность локального, контекстно зависимого знания. Как утверждает ученый, применение общих правил к сложному миру «приводит к практическим неудачам и социальному разочарованию»{232}. Единственное спасение, пишет он, в том, что планы должны учитывать «огромное множество практических навыков и приобретенных сведений о постоянно изменяющемся природном и человеческом окружении»{233}. Такой тип знаний, кроме всего прочего, сложно свести к универсальным принципам, поскольку «контексты, в которых он применяется, настолько сложны и неповторимы, что формальные процедуры принятия рационального решения становятся невозможными»{234}. Другими словами, всякий план должен основываться на локальных знаниях об особенностях конкретной ситуации, в которой он будет реализован.

Аргумент Скотта в пользу локального знания много лет назад предвосхитил экономист Фридрих Хайек. В своей знаменитой статье «The use of knowledge in society» он утверждал: планирование, по сути, есть дело агрегирования знаний. Распределение ресурсов требовало понимания того, кто в чем и как сильно нуждался. Однако, согласно Хайеку, агрегирование этих знаний по всей экономике, включающей сотни миллионов человек, одним-единственным центральным планировщиком невозможно — каким бы умным он ни был и какими бы наилучшими побуждениями он ни руководствовался. Тем не менее каждый день рынки агрегируют всю эту информацию — без какого бы то ни было надзора или руководства. Если, например, кто-то где-то изобретает новый способ применения железа, который делает использование последнего более выгодным, этот человек заплатит за него больше, чем кто-либо другой. Поскольку агрегированный спрос пошел вверх, при прочих равных условиях поднимутся и цены. Люди, менее эффективно использующие железо, будут покупать меньшее его количество, а использующие более эффективные технологии — больше. Не нужно понимать, почему цены пошли вверх или кому вдруг понадобилось больше металла, — на самом деле о процессе вообще ничего не нужно знать. Скорее, «невидимая рука» рынка автоматически распределяет ограниченное количество железа между теми, кто сумеет его использовать наилучшим образом.

Статья Хайека часто выставляется сторонниками свободного рынка как доказательство того, что предлагаемые государством решения всегда хуже рыночных. Безусловно, в некоторых случаях так оно и есть. Например, политика «ограничения и торговли квотами», направленная на снижение промышленных выбросов углерода, эксплицитно основывалась на рассуждениях этого экономиста. Вместо того чтобы навязывать бизнесу способы сокращения выбросов — как было бы в случае правительственной регуляции, — следовало просто назначить цену за углерод, ограничив общее количество выбросов для всей экономики в целом. Пусть каждое отдельно взятое предприятие само решает, как лучше поступить. Одни компании найдут способы сократить потребление энергии, другие перейдут на альтернативные ее источники, третьи прибегнут к методам очистки. Наконец, ряд фирм предпочтут заплатить за привилегию сохранить существующий объем выбросов, покупая квоты у тех, кто согласился его сократить. Причем стоимость квот будет зависеть от общего состояния спроса и предложения — точно так же, как и на других рынках{235}.

Такие основанные на рынке механизмы, как «ограничение и торговля квотами», похоже, действительно имеют больше шансов на успех, чем централизованные государственные решения. Однако они — отнюдь не единственный способ использовать локальное знание. Да и не обязательно самый лучший. Критики подобной политики, например, указывают, что рынки квот на выбросы углерода непременно распространят всевозможные сложные деривативы — как те, что в 2008 году поставили на колени финансовую систему. Причем последствия могут подорвать саму цель этого подхода. Надежнее, утверждают они, увеличить стоимость углерода путем обложения его налогом. Это по-прежнему будет являться стимулом для сокращения выбросов — но с одновременным предоставлением свободы в выборе оптимального способа и без всех издержек и сложностей рынка.

Другим нерыночным подходом к использованию локального знания, в последнее время становящимся все более популярным среди правительств и учреждений, является конкурс. Вместо того чтобы отдавать ресурсы заранее выбранным реципиентам, механизм финансирования переворачивается с ног на голову: любой может работать над проблемой, однако вознаграждаются только те решения, которые удовлетворяют заранее поставленным целям. С некоторых пор конкурсы стали привлекать пристальное внимание — из-за невероятного количества творческих решений, которое удается извлечь из относительно малых призовых фондов. Агентство DARPA, например, сумело приспособить коллективную креативность дюжин университетских исследовательских лабораторий для изготовления самоуправляемого автомобиля-робота. Но при этом в качестве приза предложило всего несколько миллионов долларов — намного меньше, чем потребовалось бы для финансирования того же объема работ традиционными исследовательскими грантами. Аналогичным образом за 10 млн долларов, предложенных фондом X Prize в рамках конкурса Ansari X Prize на лучший космический корабль многоразового использования, удалось провести исследования общей стоимостью более 100 млн. А Netflix — крупная фирма по прокату DVD — заполучила наиболее талантливых компьютерщиков, и те помогли ей улучшить алгоритм рекомендации фильмов клиентам всего за один миллион долларов.

Вдохновившись этими примерами (наряду с «открытыми инновационными» компаниями — такими, как Innocentive, — проводящими сотни конкурсов в инженерии, компьютерной науке, математике, химии, естественных науках, физических науках и бизнесе), правительства задумались: а нельзя ли использовать такой подход для решения труднейших проблем в политике? Скажем, в прошлом году администрация Барака Обамы повергла в шок всю систему образования, объявив так называемую Гонку за первенство — по сути, соревнование среди штатов за ресурсы. Последние распределялись на основе планов, которые должны подавать сами штаты. Эти документы оценивались по множеству параметров — таких, как успехи учащихся, отчетность преподавателей и особенности трудовых договоров. В основном последующие дебаты вокруг «Гонки» касались ее акцента на качестве преподавания как основной детерминанте успешного обучения и на стандартизованном тестировании как способе его измерения. Однако, невзирая на критику, «Гонка» остается интересным экспериментом по одной простой причине: как и политика «ограничения и торговли квотами на промышленные выбросы», она определяет «решение» только на высшем уровне, оставляя детали на усмотрение штатам{236}.