Экономисты объяснили рост чаевых давлением и благодарностью

Столик в кафе с чашкой кофе и платежным терминалом, на экране которого видны предложенные варианты чаевых.
Почему люди оставляют чаевые? Новое исследование показывает, что за этим, казалось бы, простым жестом скрываются две основные мотивации. Часть клиентов искренне желает вознаградить за качественное обслуживание, в то время как другие действуют под влиянием социального давления, стремясь соответствовать общепринятым нормам. Эта разница имеет принципиальное значение. Клиенты, которые ценят сервис, часто оставляют сумму, превышающую стандартную. Те же, кто руководствуется социальными ожиданиями, как правило, ориентируются на средний размер чаевых, принятый в обществе. Со временем такая динамика может приводить к постоянному росту процентной ставки чаевых в странах, где эта практика распространена.

Ученые Ран Снитковский из Тель-Авивского университета и Лоренс Дебо из Дартмутского колледжа опубликовали в журнале «Management Science» работу, в которой с помощью теоретической модели проанализировали это поведение. «Чаевые – это явление, которое трудно объяснить с помощью классических экономических инструментов, – отмечает доктор Снитковский. – У “человека экономического”, заинтересованного лишь в собственном материальном благополучии, нет причин оставлять чаевые после того, как услуга уже оказана». Прежние теории, объяснявшие чаевые желанием обеспечить лучший сервис в будущем, не работают в случаях, когда мы уверены, что больше не встретим этого поставщика услуг – например, таксиста в чужом городе.

Чтобы глубже изучить феномен, исследователи создали математическую модель, используя инструменты из теории игр и поведенческой экономики. В модель были заложены два ключевых мотива: выражение благодарности и конформизм – желание делать так, как все. Первый мотив связан с личной оценкой услуги и желанием поощрить работника. Второй – с восприятием себя в обществе и взаимодействием с другими клиентами. Таким образом, всех, кто оставляет чаевые, можно условно разделить на две группы: «благодарных» и «конформистов».

Результаты моделирования показали, что в обществах с сильным социальным давлением средний размер чаевых со временем растет. Этот процесс обусловлен тем, что «благодарные» клиенты, готовые платить сверх среднего, тянут за собой «конформистов», которые стремятся соответствовать новой, более высокой норме. «Это может объяснить, почему несколько десятилетий назад в США ставки чаевых составляли около 10%, а сейчас приближаются к 20%», – говорит доктор Снитковский. Кроме того, растущие ставки могут отражать и рост экономического неравенства.

Исследование также поставило под сомнение распространенное мнение, что чаевые значительно улучшают качество обслуживания. Модель показала, что их мотивирующий эффект ограничен. Поскольку многие клиенты оставляют стандартный процент чаевых вне зависимости от качества сервиса, у работников ослабевает стимул прилагать дополнительные усилия. «Если официант знает, что большинство клиентов – конформисты, у него мало причин стараться, ведь он все равно получит стандартную сумму», – поясняют авторы.

Ученые также проанализировали американскую систему «кредита на чаевые», которая позволяет работодателям платить сотрудникам зарплату ниже минимальной, рассчитывая, что разницу покроют чаевые. Эта система позволяет заведениям снижать цены на услуги, но, по сути, перекладывает часть расходов на оплату труда на клиентов и сокращает реальный доход работников, поскольку чаевые, которые должны принадлежать им, фактически используются для выплаты зарплаты.

Доктор Снитковский признает, что сама практика чаевых вызывает много вопросов. Она ставит клиентов в неловкое положение, может поощрять сексистское или расистское поведение, когда размер вознаграждения зависит от пола или этнической принадлежности официанта. Несмотря на это, у феномена есть и положительные стороны: он позволяет тем, кто готов платить больше, субсидировать услугу для других. Тем не менее, по мнению ученого, в XXI веке у бизнеса есть более совершенные инструменты для оценки работы персонала, такие как онлайн-отзывы или внутренние камеры.

Жансая Уразбаева

Жансая Уразбаева – талантливый научный обозреватель издания «Град науки», чьи статьи погружают читателей в самые интригующие загадки нашего мира – от глубин космоса до тайн человеческого организма. Огромное внимание в своей работе она уделяет медицинским инновациям и нейробиологии. В рубриках «Аптекарский переулок» и «Площадь разума» Жансая подробно освещает новые методы диагностики и лечения болезни Альцгеймера, влияние тусклого света на развитие эпидемии близорукости и уникальные механизмы борьбы с хроническим воспалением. Ее материалы понятно и увлекательно объясняют, как оптические сенсоры находят рак по крошечным следовым молекулам в крови , почему новые критерии ожирения могут затронуть большинство населения США и каким образом кишечные микробы способны защитить человека от диабета II типа.

Не менее виртуозно журналистка обозревает удивительные открытия в области астрофизики и высоких технологий. На страницах «Звездного бульвара» и «Проспекта металлургов» она рассказывает о потрясающих деталях гибели звезды на снимках туманности Яйцо , сделанных телескопом «Хаббл» , инструментах для моделирования самовзаимодействующей темной материи и обнаружении запасов приповерхностного водного льда на Марсе. Читатели узнают из ее статей о суперподвижном состоянии вещества во внутреннем ядре Земли и о разработке новых гибридных кристаллов, открывающих путь к сверхъемкому хранению данных будущего.

Широкий кругозор позволяет Жансае создавать захватывающие тексты о далеком прошлом нашей планеты и ее экологии. В «Старом городе» она описывает, как нос трицератопса работал в качестве эффективной системы климат–контроля , и раскрывает тайны древней лодки Хьортоприне, используя для этого анализ отпечатков пальцев и древесной смолы. Ее важные публикации в «Зеленой зоне» и «Набережной стихий» затрагивают насущные вопросы окружающей среды – от отслеживания путей микропластика в живых организмах до использования изотопов воды для кардинального улучшения точности климатических моделей.