Однако существует способ представления данных, называемый “воронкообразной диаграммой”, который показывает, предвзята или нет научная литература15. (Если статистика вас не вдохновляет, можете перескочить прямо к предсказуемому выводу в последнем предложении этого абзаца.) Для этого на график наносятся данные из всех исследований в соответствии с размером эффекта по горизонтальной оси и размером выборки (примерным)16 по вертикальной оси. Зачем? Результаты больших исследований являются более “точными” и потому приближаются к “истинному” размеру эффекта. Напротив, небольшие исследования, более подверженные случайным ошибкам из-за малых, специфических выборок, будут иметь больший разброс в размерах эффекта. Некоторые маленькие исследования будут сильно переоценивать различия, другие – сильно недооценивать (или даже “ошибаться” в направлении эффекта). Дальше все просто, но гениально. Если в опубликованных статьях о большей склонности к риску у мужчин предвзятость отсутствует, эти пере-и недооценки половых различий должны быть симметричны относительно “истинного” показателя, который обнаруживают крупные исследования. И график, если воспользоваться воображением, становится похож на перевернутую воронку (лично я бы назвала его “подсвечником”, но меня никто не спрашивал). Но если предвзятость существует, тогда на графике остается пустая область, где должны находиться мелкие выборки, которые недооценивают различия, не находят различий или обнаруживают большую склонность к риску у женщин. Иными словами, переоценка мужского рискованного поведения публикуется, а разного рода “недооценка” – нет. Когда Нельсон построила график из данных своего обзора, она обнаружила именно это: “Очевидно наблюдается предвзятость подтверждения”17.

Эта предвзятость вводит в заблуждение при формулировке выводов из всего массива литературы и раздувает масштабы половых различий в целом. Итак, какие различия в размере эффекта обнаружила Нельсон, когда взглянула только на точные результаты из восьми крупнейших исследований18? В их число вошел крупный газетный опрос, в котором тысячи людей ответили на вопрос-лотерею вроде тех, что были описаны выше, и два крупных анализа реальных инвестиций (тысячи пенсионных портфолио и более 35 тысяч инвестиционных счетов)19. На основе таких восьми самых точных исследований Нельсон вывела размер эффекта d = 0,13. Это равноценно примерно 54 % вероятности, что случайно выбранный мужчина будет более склонен к финансовым рискам, чем случайная женщина. Если вы вспомните выводы главы 5 о гендерно-дифференцированных факторах, которые столь важны для объяснения различий в рискованном поведении людей, например знание, знакомство с предметом, прошлый опыт и гендерные нормы, связывающие риск с маскулинностью, то удивитесь, почему различия столь малы. Учтите также, что богатство человека, ожидаемое богатство и финансовая безопасность, разумеется, влияют на то, какие финансовые риски он готов на себя взять20. Хотя при сравнении склонности к риску исследователи принимают во внимание текущее благосостояние и заработки мужчин и женщин, в обществе, где мужчины чаще получают повышение, а женщины чаще жертвуют карьерой ради детей и престарелых родителей, финансовые траектории и ожидания даже изначально сопоставимых мужчин и женщин вряд ли одинаковы.

Половые различия в финансовых рисках не просто малы, они условны: проявляются только в некоторых заданиях, выборках и контекстах. В одном исследовании, например, не было обнаружено различий, когда типичная абстрактная лотерея была перенесена в контекст реальных инвестиционных решений21. Сходным образом Айво Влаев и его коллеги из Уорвикской школы бизнеса не обнаружили половых различий, когда лотереи были перенесены в контекст реального мира. Помимо традиционных абстрактных лотерей они придумали эквивалентные им, но только в отношении пенсии, зарплаты, ипотеки и страховки. Например, студентов просили выбрать между, скажем, предложением работы с надежной оплатой 30 фунтов стерлингов против рискованного варианта более прибыльной работы с 50-процентным шансом заработка 100 фунтов и 50-процентным шансом остаться ни с чем. В целом у них не обнаружилось различий между полами22.

Другая проблема утверждения, что мужчины и женщины фундаментально различаются в подходе к финансам, заключается в том, что, как и в других сферах рискованного поведения (как мы убедились в главе 5), “эта выборка женщин’' и “эта выборка мужчин” не могут заменить всех женщин и мужчин. Эволюционисты Джозеф Генрих и Ричард Мак-Элрит использовали в качестве задания традиционную лотерею, чтобы сравнить финансовые риски в трех группах без участия североамериканских студентов, которых обычно набирают в такого рода эксперименты23. Это были сообщества мелких фермеров в Чили и Танзании (мапуче и сангу соответственно), а также чилийское нефермерское сообщество (уинка). Хотя культурный багаж приводил к различиям: в среднем мапуче и сангу были склонны к риску, в то время как уинка. избегали его – ни в одной из групп мужской пол не был связан с большим предпочтением риска. Сходным образом пол не объяснял вариацию в принятии финансовых рисков в исследовании более чем 400 коренных жителей Китая24. Между тем в другом кросс-культур-ном исследовании, в котором сравнивались матрилинейное общество кхаси в Индии и патриархальное масаев в Танзании, не удалось найти никаких половых различий в склонности к риску в стандартной лотерее и в играх с инвестициями25.

Потенциально важный фактор, который поможет объяснить кросс-культурные различия, – гендерные отношения в обществе, из которого взяты участники эксперимента. Так, Бинг Линьгун и Чунь Лейян сравнили склонность к риску в заданиях на лотерею у матрилинейных мосо (у которых глава семейства также традиционно женщина) и патриархальных26. Хотя в обоих обществах женщины меньше рисковали, чем мужчины, расхождение было гораздо меньше у матрилинейных мосо. Схожим образом, экономист из Университета Лос-Андес Хуан Камило Карденас с коллегами обнаружил, что гендерный разрыв в финансовом рискованном поведении был меньше у шведских детей, чем у детей из Колумбии – страны со значительно более низкими макроэкономическими показателями гендерного равенства27. Есть даже данные, что британские девочки и молодые женщины более склонны к рискованному поведению в исключительно женской среде28.

Проблемы не исчезают, когда мы переходим от лотерей к другим типам заданий на финансовый риск29. К настоящему моменту у вас уже может возникнуть впечатление, что экономисты подходят к теме рискованного поведения, словно они когда-то услышали комментарий авторитетного коллеги: “Жизнь – это лотерея” – и поняли его буквально. Но, как мы знаем, большинство финансовых решений совсем не похожи на лотерею. Уоррен Баффетт не заработал свои миллиарды, раздумывая, воспользоваться ли опцией А с гарантированным доходом в 2 доллара или опцией Б с 30-процентным шансом получить 4 доллара. Также и начальники не кричат задорно: “Орел или решка, профессор Массуд?”, подбрасывая монету и – приглашая своих сотрудников попытаться выиграть с шансом 50 на 50 годовую прибавку в 15 долларов или же остаться при своей гарантированной прибавке в 5 баксов.

Одно очевидное отличие этого задания от реальности состоит в том, что люди обычно не знают точных вероятностей исхода событий. Это также верно для двух заданий на риск, популярных у психологов. В задаче на риск с воздушными шариками участники решают, сколько раз “надуть” виртуальный шарик насосом, ползшая по 5 центов за каждый успешный поддув. В неизвестный момент, однако, шарик лопнет, и деньги будут потеряны. Метаанализ обнаружил, что в среднем в этом задании мужчины рискуют чуть больше, чем женщины30. Однако обратный эффект наблюдается в случае второго популярного задания на риск – “карточной игре по-айовски”. Люди выбирают между колодами карт, которые имеют либо высокий риск (большие вознаграждения, но и высокие потери) и менее выгодны в перспективе, либо низкий (малые вознаграждения и потери)31. Хотя со временем большинство людей переходит на колоды с низким риском, женщины чуть более склонны, чем мужчины, продолжать испытывать удачу на колодах с высоким риском.