Фрикономика

Последнему аргументу была посвящена статья молодого экономиста-афроамериканца из Гарварда Роланда Фрайера младшего Экономика “белого поведения” (The Economics of “Acting White”). В ней утверждается, что некоторые черные дети, “желающие заниматься тем или иным делом (например, хорошо учиться, танцевать и т.д.), сталкиваются в своей среде с огромными препятствиями. Дело в том, что их начинают считать чернокожими, пытающимися вести себя подобно белым (их также называют “продавшимися белым”). Очень часто такой ярлык может принести своему обладателю серьезные неприятности. Отмеченного им человека начинают избегать, бить и даже могут убить”. [8] В подтверждение Фрайер приводит детские воспоминания баскетболиста, а впоследствии актера Карима Абдул-Джаббара (настоящее имя Лью Эльсиндор). Перейдя в четвертом классе в новую школу, чернокожий Карим заметил, что читает лучше многих учеников седьмого класса: “Когда дети поняли это, я стал объектом их насмешек и издевательств… Я никогда раньше не находился так далеко от дома и впервые меня окружали только черные. Я обнаружил, что если раньше меня за что-то хвалили, то теперь за это же ругали. Я получал одни пятерки, а меня за это ненавидели. Я разговаривал на правильном английском, а меня за это называли простофилей. Мне даже пришлось выучить новый язык (на котором разговаривают черные) только для того, чтобы иметь возможность отвечать на их оскорбления и угрозы. Я был маленьким мальчиком с хорошими манерами и расплачивался за это собственной шкурой”. [8.1]

Фрайер также является соавтором статьи Объяснение причин разрыва в результатах тестов между белыми и черными в первых двух классах школы (Understanding the Black-White Test Score Gap in the First Two Years of School). При написании этой статьи использовались новые правительственные данные, благодаря которым можно с уверенностью говорить о наличии разрыва в знаниях между белыми и черными. Пожалуй, еще более интересен тот факт, что эти данные позволяют ответить на вопрос, волнующий каждого родителя, независимо от цвета его кожи. Ведь каждый из них, черный, белый или любой другой, хотят знать: какие факторы влияют на школьную успеваемость ребенка, а какие — нет?

В конце 1990-х Министерство образования США развернуло грандиозный проект под названием Продольное исследование раннего детства (Early Childhood Longitudinal Study, ECLS). Суть его была в том, чтобы измерить успехи в учебе более двадцати тысяч детей, начиная с первого и вплоть до пятого класса. Объекты для этого были отобраны по всей стране и включали представителей самых разных категорий американских школьников.

В рамках ECLS не только изучалась успеваемость мальчиков и девочек, но и собирались обычные для подобных исследований данные. Ученых интересовали раса и пол ребенка, состав и социоэкономический статус его семьи, уровень образования родителей и т.д. Однако ECLS вышло далеко за рамки простого анкетирования. Дело в том, что в него включили обсуждение с родителями (а также с учителями и дирекцией школ) ряда вопросов более личного характера. Например, родителей спрашивали, бьют ли они своих детей и если да, то как часто; водят ли они их в музеи или библиотеки. Кроме того, ученых интересовало, сколько времени тот или иной ребенок проводит перед телевизором.

В результате была получена очень ценная информация, которая при условии правильной обработки может рассказать много интересного.

Каким же образом необходимо организовать эти данные, чтобы они поведали достойную доверия историю? Это можно сделать при помощи любимой процедуры экономистов: регрессивного анализа. Нет-нет, регрессивный анализ вовсе не является забытой формой психиатрического лечения. Это весьма эффективный — в разумных пределах — инструмент, который использует методы статистики для определения трудноуловимых корреляций.

Корреляция является не более чем статистическим термином, указывающим на взаимосвязь двух переменных. К примеру, если на улице идет снег, там должно быть холодно. Эти два фактора несомненно позитивно коррелируют между собой. В то же время между солнцем и дождем существует негативная корреляция. Все это достаточно просто, но только до тех пор, пока в вашем распоряжении всего две переменные. Когда же их несколько сотен, дело значительно усложняется. Так вот, регрессивный анализ как раз и является инструментом, позволяющим экономистам рассортировать огромное количество данных. Делается это следующим образом: ученый искусственно сохраняет неизменными все переменные, кроме двух, на которых желает сосредоточиться. После этого он спокойно изучает, как эти две переменные соотносятся между собой.