Читаем Superabundance полностью

Для всех 18 наборов данных, проанализированных нами в главе 5, был рассчитан среднегодовой темп роста численности популяционных ресурсов (CAGR-PRA). CAGR-PRA пятиметровой корзины Симона-Эрлиха в период с 1980 по 1990 год был самым высоким (10,21%). CAGR-PRA косметических процедур для неквалифицированных работников США в период с 1998 по 2018 год был самым низким (2,39%). Подробнее см. колонку 7 в табл. 6.8.

Для всех 18 наборов данных, проанализированных нами в главе 5, был рассчитан период удвоения ресурсной численности популяции (YD-PRA). YD-PRA пятиметровой корзины Симона-Эрлиха в период с 1980 по 1990 год оказался самым низким (7,13 года). YD-PRA косметических процедур для неквалифицированных работников США в период с 1998 по 2018 год был самым высоким (29,29 года). Подробнее см. колонку 8 в табл. 6.8.

Эластичность цены времени по численности населения (TP-EP) была рассчитана для всех 18 наборов данных, которые мы анализировали в главе 5. Мы обнаружили, что увеличение численности населения на 1% соответствует наибольшему снижению TP в отношении американских косметических процедур (перспектива повышения квалификации работников, -3,73%). Увеличение численности населения на 1% соответствовало наименьшему снижению ТП в отношении Jacks's 26 (перспективы "синих воротничков" и неквалифицированных рабочих, -0,07%). Подробнее см. колонку 9 табл. 6.8.

Эластичность изобилия личных ресурсов населения (pRA-EP) была рассчитана для всех 18 наборов данных, которые мы анализировали в главе 5. Наибольшее значение pRA-EP было получено для набора данных по готовой продукции для американских рабочих, повышающих квалификацию (16,09). Наименьшим он оказался для набора данных по неквалифицированным работникам Симона-Эрлиха (1,44). Подробнее см. столбец 10 в табл. 6.8.

Эластичность изобилия популяционных ресурсов (PRA-EP) была рассчитана для всех 18 наборов данных, которые мы анализировали в главе 5. Наибольший показатель PRA-EP был получен для набора данных Jacks's 26 blue-collar workers (62,98). Наименьшим он оказался для набора данных "Косметические процедуры для неквалифицированных рабочих США" (3,20). Подробнее см. колонку 11 в табл. 6.8.

■ Вставка 6.1. Чудо компаундирования (1850-2018 гг.)

Представьте себе, что однажды вы проснулись и обнаружили, что за ночь изобилие удвоилось. Мы бы устроили грандиозный праздник. А что, если такое удвоение происходит раз в 17,31 года? Наш анализ 26 товаров Джекса показывает, что в период с 1850 по 2018 год мультипликатор изобилия ресурсов населения (PRAM) для американских "синих воротничков" увеличивался со сложной годовой скоростью 4,08%. Это означает, что ПРА удваивался каждые 6 318 дней (или 17,31 года). Такое повышение уровня жизни происходило постепенно - каждый день на 0,0112%. Люди не замечают таких незначительных изменений. Однако благодаря чуду компаундирования общий эффект долгосрочного роста может быть весьма значительным. Что же произойдет, если эта тенденция сохранится в период с 2020 по 2100 год? PRAM увеличится в 24,5 раза, а PRA - на 2350%. И наконец, что произойдет, если PRAM будет расти со скоростью 4,38%, что является средним значением всех среднегодовых темпов роста PRAM, рассчитанных нами в данной книге (см. табл. 6.8)? В период с 2020 по 2100 год PRAM увеличится в 30,85 раза, а PRA - на 2 985%. ■

Визуализация изобилия популяционных ресурсов

В этом разделе мы проиллюстрируем рост численности популяционных ресурсов (PRA) для каждого из 18 наборов данных, с которыми мы впервые столкнулись в главе 5. Цель состоит в том, чтобы помочь читателям "увидеть" величину разницы в PRA между начальным и конечным годами анализа. Мы будем использовать красную рамку для обозначения PRA в начальный год анализа и зеленую рамку для обозначения PRA в конечный год анализа. Горизонтальная ось обозначает рост численности населения, а вертикальная - рост личного ресурсного изобилия (ЛРИ). Начальный и конечный годы проведения соответствующих анализов указаны в самих квадратах.

Как уже объяснялось, мультипликатор личного ресурсного изобилия (pRAM) в начальный год анализа всегда равен 1. То же самое справедливо и для численности населения, которая в начальный год анализа всегда индексируется как 1. Следовательно, красная рамка, изображающая начальный год анализа, всегда будет квадратом размером 1 × 1. Таким образом, мы можем использовать одну и ту же шкалу для сравнения относительных изменений численности населения и РРА. Зеленая рамка изображает PRA в конце анализируемого года. Зеленый квадрат будет увеличиваться по горизонтали в зависимости от процентного увеличения численности населения, а по вертикали - в зависимости от увеличения количества личных ресурсов, или РРА (см. рис. 6.1).