и это давление разрушает саму статистическую связь, которая делала измеритель полезным индикатором; выигрыш по цифре перестаёт значить выигрыш по существу.
Происхождение. [факт] Автор — Charles Goodhart (LSE, ранее — советник Банка Англии), контекст — критика монетаристской политики таргетирования денежной массы конца 1970-х. Оригинальная формулировка (Goodhart, «Problems of Monetary Management: The U.K. Experience», in Papers in Monetary Economics, Vol. I, Reserve Bank of Australia, 1975): «Any observed statistical regularity will tend to collapse once pressure is placed upon it for control purposes» — цитата подтверждена по двум независимым пересказам (Wikipedia, Lancaster Univ.), но сам оригинал 1975 г. живьём не прочитан (текст не найден в открытом доступе в полном виде) — статус цитаты 🟡, не 🟢 [1][2].
Популярная формулировка не принадлежит Гудхарту дословно — частый источник путаницы, которую здесь разводим явно: антрополог Marilyn Strathern в статье об аудите британских университетов («'Improving ratings': audit in the British university system», European Review 5(3): 305–321, 1997) процитировала более раннюю формулировку Keith Hoskin (1996, «The 'awful idea of accountability'»): «When a measure becomes a target, it ceases to be a good measure» — Стратерн эту фразу не изобрела, а передала вслед за Хоскином, явно связав её с законом Гудхарта [1][3]. Тройная цепочка атрибуции (Гудхарт 1975 → Хоскин 1996 → Стратерн 1997) в популярном обороте почти всегда схлопывается до «закон Гудхарта — это и есть „When a measure becomes a target"», что неточно.
Родня — развести явно, не путать: - Закон Кэмпбелла (Donald T. Campbell, «Assessing the Impact of Planned Social Change» — occasional paper, декабрь 1976; журнальная публикация Evaluation and Program Planning 2(1): 67–90, 1979 — расхождение дат подтверждено [4]): «The more any quantitative social indicator is used for social decision-making, the more subject it will be to corruption pressures and the more apt it will be to distort and corrupt the social processes it is intended to monitor». Кэмпбелл писал о социальных индикаторах вообще (тесты, соцстатистика), Гудхарт — конкретно о денежных агрегатах в монетарной политике; при этом более ранние формулировки идеи у Кэмпбелла датируются 1969 годом — то есть предшествуют Гудхарту 1975 г. Рецензия спора об авторстве — Rodamar J., «There ought to be a law! Campbell versus Goodhart», Significance 15(6): 9, 2018 — статья прямо о разграничении двух законов, автор присуждает приоритет Кэмпбеллу [5][6] (полный текст статьи Родамара не открылся живьём — 403, цитата и вывод через пересказ поисковика 🟡). - Критика Лукаса (Robert Lucas, «Econometric Policy Evaluation: A Critique», 1976): о том же семействе явлений, но шире и формальнее — параметры эконометрических моделей оцениваются в рамках действующего режима политики и не остаются устойчивыми при смене режима, потому что агенты меняют ожидания и поведение. Закон Гудхарта — частный случай: когда политика напрямую таргетирует измеряемую переменную [7]. - Эффект кобры (перверсивный стимул: решение проблемы вознаграждает её усугубление). Термин ввёл немецкий экономист Horst Siebert в книге «Der Kobra-Effekt» (2001) на основе (предположительно апокрифичной) байки о премии за мёртвых кобр в колониальной Индии, которая породила разведение кобр на продажу [8]. Кобра-эффект — не то же самое, что закон Гудхарта: там стимул создаёт новое вредное поведение, здесь измеритель теряет информативность как индикатор старого поведения; разница тонкая, но формально это разные механизмы (у Гудхарта не обязательно возникает новый вред — измеритель просто перестаёт быть измерителем).
Формальная структура. Мера M вводится как наблюдаемый прокси для ненаблюдаемой или дорогой в измерении цели G, при условии статистической корреляции M~G, установившейся БЕЗ давления на M. Как только M становится целью управления (объект оптимизации агентами, чьё поведение эту корреляцию и порождало), агенты начинают оптимизировать M напрямую, а не G — и связь M~G разрушается ровно в той мере, в какой существуют более дешёвые способы поднять M, не поднимая G (переклассификация, отбор случаев, перенос усилий на измеряемое в ущерб неизмеряемому). Теорема тривиальна как структура (закон Гудхарта — не более чем частный случай общей проблемы прокси-метрик и Кэмпбелл-Гудхартова давления на индикатор); вся содержательная работа — в эмпирике КАК ИМЕННО и НАСКОЛЬКО связь разрушается в конкретных институтах.
Эмпирическая судьба: сильно, многократно задокументирована в публичном секторе. - NHS, целевые сроки ожидания в приёмных отделениях (Англия). Задокументированные практики обхода 4-часового таргета: машины скорой помощи держат «в очереди» снаружи больницы, чтобы не запускать часы до формальной передачи пациента персоналу; пациентов переводят в временные «палаты» рядом с приёмным на отметке 3ч58мин независимо от клинической готовности — 🟡 [9]. Параллельно масштаб самой проблемы очередей скорых задокументирован статистически: более 10 000 машин в неделю простаивали в очередях от часа и дольше — рекорд с начала наблюдений в 2010 г. — 🟡 [9]. - Полицейская статистика (Англия и Уэльс). Инспекции HMIC/HMICFRS выявили практики «cuffing» (снятие дел с учёта), «nodding» (вменение доп. эпизодов признавшемуся, чтобы закрыть показатель раскрываемости), «skewing» (концентрация ресурсов только на измеряемом), «stitching»; официальная оценка — около 19% сообщённых преступлений не регистрировались как преступления, HMIC охарактеризовала это как «indefensible» занижение примерно на 800 000 случаев в год; Metropolitan Police отдельно недорегистрировала изнасилования и тяжкие половые преступления на 22–25% — 🟡 [10]. - Образование, США — Atlanta Public Schools cheating scandal. Не гипотетический, а доведённый до уголовных приговоров случай: расследование, назначенное губернатором Джорджии, подтвердило фальсификацию результатов тестов (CRCT) минимум в 44 школах, причастны 178 сотрудников (38 директоров); в 2015 г. 11 бывших педагогов и администраторов осуждены по статье о рэкете (racketeering), сроки — от условных до 20 лет — самый жёсткий документированный публичный кейс закона Гудхарта на тестовых таргетах в образовании — 🟡 [11]. - Советское плановое хозяйство. Отдельно от популярной, но, по всей видимости, апокрифичной байки про «гвоздевой завод» (шутка из журнала «Крокодил» ок. 1960 г. про заводы, дающие либо тонны гигантских гвоздей, либо горы бесполезных крошечных — байка воспроизводится в десятках популярных пересказов закона Гудхарта, но документированного реального завода с такой историей не найдено — помечаю как [легенда, не факт], охват поиска: общий веб-поиск на английском, первоисточник не вскрылся) [12], в академической литературе задокументирован иной, строгий механизм — эффект храповика (ratchet effect): Berliner J., Factory and Manager in the USSR (Harvard UP, 1957) и последующая линия работ (Weitzman, Gaddy, Harrison) показывают, что директора заводов систематически придерживали реальные производственные возможности, выполняя план на 100–105%, но избегая перевыполнения на 125%+, потому что перевыполненный план становился новой (более высокой) базой следующего периода — давление таргета порождало не столько прямую фальсификацию отчётности, сколько устойчивое искажение реального поведения предприятий — 🟡, первоисточник Berliner 1957 живьём не прочитан, вторичные пересказы совпадают [13].
Итог поля: во всех четырёх публичных кейсах (здравоохранение, полиция, образование, плановое хозяйство) документация независима по странам/эпохам/институтам и сходится в одном — таргет со временем начинает описывать усилие по манипуляции показателем не меньше, чем усилие по достижению цели, ради которой показатель вводился.
Витринный пример для поля ОБ. Механизмы обеспечения общественных благ (§5.5-г Архитектуры: «сработало» — только с критерием) сами уязвимы к закону Гудхарта в тот момент, когда критерий успеха становится формальным KPI финансирования или отчётности: если оператору общего ресурса или получателю гранта платят «по показателю выполнения», показатель начинает жить собственной, оторванной от блага жизнью — та же логика, что и в проблеме выявления WTP (ПМ-11 WTP и проблема выявления: там прокси искажается стимулом соврать о предпочтении, здесь — стимулом подогнать отчётный показатель под таргет; родственные, но разные точки давления на один и тот же тип связи «измеритель ≠ цель»). Свежая транспортная параллель на кросс-отраслевом стыке — уже написанный узел ТРА-ПП-01 Трафик падает заторы растут (Стокгольмская congestion pricing: объём трафика — таргет и измеримая метрика политики; заторы — фактическая цель; методология допускает расхождение траекторий двух метрик одного явления) — структурно смежный, но не тождественный случай: там методологический разрыв между двумя разными измерителями одной цели, здесь — эффект от прямого управленческого давления на сам измеритель.
Проверен на дату: 2026-08-25