Журнал «Компьютерра» № 4 от 30 января 2007 года

Как было показано, обычная инспекция, выбирающая частоту проверок q по формуле (1), становится беспомощной, если нечестные ТК находятся в сговоре. Чтобы сделать штрафные санкции эффективными и при малом числе честных ТК, можно, очевидно, увеличить q или величину штрафа F еще в три-четыре раза. Рис. 5 показывает, как уменьшится прибыль мафиозных ТК при увеличении штрафа с $20000 до $70000. Как и ожидалось, такие высокие штрафы убирают мафиозную прибыль даже тогда, когда честных ТК очень мало, доводя ее до уровня эпохи честных ТК при начинающих мошенниках (см. рис. 1 для сравнения). У мафиозных ТК, окруженных большим числом честных, при высоких штрафах прибыль становится даже отрицательной, а работа — нестабильной, о чем говорит значительный разброс точек на соответствующей кривой.

Вместо заключения

Иногда в ответ на вопрос «Почему вы нарушаете закон?» мы слышим «Так ведь все так делают!» В случаях мошенничества интуитивно ясно, и мы это показали с помощью компьютерного моделирования, что если все вокруг занимаются мошенничеством, то они перестают извлекать из этого пользу. Даже само понятие воровства просто исчезает в этом сообществе, и его с экономической точки зрения можно считать обществом честных граждан, которые покупают друг у друга все товары и услуги по завышенным ценам. А прибыль каждого из граждан этого сообщества не изменится, если все «по команде» встанут на путь праведный.

Читатель, добравшийся до конца статьи, по-видимому, скажет, что в результате долгих рассуждений и компьютерного моделирования мы пришли, казалось бы, к двум тривиальным выводам:

• воровать имеет смысл только тогда, когда ты одним из первых научился это делать;

• если хочешь бороться с мафией, увеличивай размер штрафа.

Но есть и еще более важный вывод — мошенничество можно моделировать, а значит, с ним можно бороться. И вот каким образом.

Чтобы пешеходы не нарушали правила дорожного движения и переходили улицы в установленных местах, можно просто штрафовать их. Это дешевый, а иногда даже прибыльный способ борьбы с нарушениями. Но как только инспектор исчезает, этот способ перестает работать. Однако есть более действенный способ — провести исследования и найти те места, где пешеходам хочется переходить эту улицу, а потом построить в этих местах подземные переходы. Очевидно, что второй способ гораздо дороже первого, но несравненно эффективнее.

То же самое относится и к борьбе с экономическими преступлениями. Дешевая борьба с ними столь же бесполезна, сколь и преступна. Как показывает наша модель, штрафы, даже если они и достаточно большие, малоэффективны и поэтому развращают преступников и инспекторов, которые в конце концов находят общий язык. Только гигантский штраф в $70000 за нечестный барыш в какие-то $3-4 тысячи может переломить ситуацию. Но где (особенно в наших реальных условиях) взять столько честных инспекторов?..

Если уж говорить о реальности — почему бы в параметры модели не подставить реальные цифры и узнать, какие потребуются размеры штрафов в «настоящей жизни»? К сожалению, «реальные цифры» добыть крайне сложно (мошенники ведь не расскажут нам, сколько они воруют и как). Именно поэтому изучение на модели дает возможность только «пощупать» организм коррупции, который, вообще говоря, представляет собой «черный ящик».

Единственный работающий способ борьбы с обманом — устранение мест, где этот обман мог бы быть. Ну и, конечно, свободная конкуренция, которая в нашем случае не дала бы возможности наживаться мошенникам и честные ТК покупали бы машины в других городах, не охваченных коррупцией.

Литература

Приведем ряд ссылок на классические работы, в которых делалась попытка аналитически (с помощью формул и уравнений) моделировать различные социальные парадигмы. К сожалению, большинство исследователей социальных парадигм (в том числе и обмана) не знакомы с простейшими методами программирования, позволяющими значительно облегчить анализ этих парадигм.

Becker, Gary S. "Crime and Punishment: An Economic Approach. Journal of Political Economy, 1968, 76:2, 169-217.

Becker, Gary S., and William Landes, Essays in the Economics of Crime and Punishment. Columbia University Press, 1974.

Ehrlich, Isaac, «Participation in Illegitimate Activities: A Theoretical and Empirical Inves-tigation». Journal of Political Economy, 1973

Polinsky, A. Mitchell, and Steven Shavell, «The Optimal Tradeoff between the Probability and Magnitude of Fines». American Economic Review, Dec. 1979, 69:5, 880-891.

Об авторе и его моделях

Константин Богданов — кандидат физ.-мат. наук и доктор биологических наук, специалист по компьютерному моделированию в медицине, биологии, физике. Работал в зарубежных и российских инновационных компаниях и университетах, опубликовал множество научных работ (некоторые с весьма заметным индексом цитирования), ряд научно-популярных произведений.