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}.

И основанные на рынке решения, и конкурсы — идеи, безусловно, хорошие. Однако централизованные государственные аппараты могут извлечь пользу из локальных знаний не только этими способами. В основе качественно иного подхода лежит следующее наблюдение: в любой возмущенной системе часто бывают моменты, когда конструктивные решения специфических проблем предлагают отдельные люди или группы (которых специалисты по маркетингу Чип и Дэн Хит в своей книге «Switch» называют «яркими пятнами»){237}. Изначально подход «ярких пятен» был разработан специалистом по питанию, профессором университета Тафтса Марианом Цейтлиным. Он заметил, что, согласно ряду исследований особенностей детского питания в бедной среде, внутри любого сообщества одни дети питаются лучше других. Проанализировав эти естественные истории успеха — разное поведение матерей, рацион и время кормления, — Цейтлин понял одно. Матерей можно научить лучше заботиться о своих детях с помощью «доморощенных» решений, которые уже существуют в их сообществах{238}. Впоследствии подход «ярких пятен» успешно применялся в развивающихся странах и даже в США, где практика мытья рук, поначалу принятая лишь в горстке больниц, затем распространилась на всю медицинскую систему. Кстати, это привело к резкому снижению бактериальных инфекций — основной причине предотвратимых больничных смертей{239}.

Подход «ярких пятен» похож на методику использования существующих ресурсов, предложенную политологом Чарльзом Сейблом{240}. Эта философия, завоевывающая все большую популярность в процессе экономического развития, была взята за основу знаменитой системы производства компании Toyota, а затем перенята не только автомобилестроителями, но и другими областями промышленности и культуры. Идея заключается в том, что производственные системы должны отвечать принципу «точно вовремя» — то есть, если одна часть системы дает сбой, то вся она должна быть остановлена до устранения неполадки. На первый взгляд это нелогично (и действительно, это едва не привело Toyota к краху — по крайней мере однажды{241}). Однако главное преимущество такого подхода в том, что он вынуждает организации, во-первых, решать проблемы быстро и энергично, а во-вторых, прослеживать их «первоисточники». Этот процесс часто требует выхода за рамки непосредственной причины поломки, что позволяет понять, как изъяны в одной части системы могут привести к неполадкам в другой. И, наконец, в-третьих, он вынуждает либо искать решения среди уже существующих, либо приспосабливать идеи из смежных сфер деятельности (так называемый сравнительный анализ, бенчмаркинг). Все три вышеизложенные практики — выявление места неполадки, прослеживание ее причин до первоисточников и поиск решений вовне — могут привести к переходу организации от решения сложных проблем централизованным путем к поиску уже существующих решений в широкой сети партнеров{242}.

Как подход «ярких пятен», так и методика использования существующих ресурсов фокусируются на конкретных решениях местных проблем и направлены на идентификацию уже найденных решений в данной конкретной области. Впрочем, вторая из них идет дальше: она подразумевает выявление не только того, что уже работает, но и того, что может работать при условии устранения определенных препятствий, ограничений и проблем в других частях системы. Потенциальный недостаток этой методики состоит в том, что она требует от сотрудников сильной мотивации к решению проблем по мере их возникновения. Встает резонный вопрос: а можно ли эту модель перенести из конкурентных условий промышленности в мир экономического развития или государственной политики? Как указывает Сейбл, сегодня существует множество примеров успешности местных предпринимателей — это и производители обуви в бразильском Риу-Гранди-ду-Сул, и виноделы в аргентинском Мендозе, и производители футбольных мячей в пакистанском Сиялкоте. Хотя они и не следовали диктуемому рынком лозунгу «Государство — прочь с дороги!», тем не менее процветали. Разве можно рассматривать их как исключения из правила? Едва ли{243}.