Rządy ekonomii - ebook

Baśnie są krótkie i przechodzą prosto do sedna. Nie ryzykują, że ich przesłanie gdzieś się zagubi. Opowieść o zającu i żółwiu odciska w świadomości czytelnika znaczenie równomiernych, choć może powolnych postępów. Fabuła staje się tu interpretacyjnym skrótem, który można zastosować w wielu podobnych światach przedstawionych. Może się wydawać, że zestawianie modeli ekonomicznych z baśniami mogłoby podkopywać ich „naukowy” status, ale ich urok polega właśnie na tym, że działają dokładnie tak, jak baśnie. Student skonfrontowany z systemem konkurencyjnego popytu i podaży zachowuje trwały szacunek dla siły rynków. Gdy rozpatrzy się dylemat więźnia, nie da się już tak samo patrzeć na problemy we współpracy. Nawet kiedy zapomni się już o szczegółach konkretnego modelu, nadal pozostaje on szablonem, którym można się posługiwać przy rozumieniu i interpretacji świata.

Analogię między modelem a baśnią dostrzegają najlepsi ekonomiści w branży. W chwilach refleksji często są gotowi przyznać, że abstrakcyjne schematy, które przelewają na papier, to tak naprawdę baśnie. Zasłużony teoretyk ekonomii Ariel Rubinstein przedstawia to tak: „Słowo «model» brzmi bardziej naukowo niż «baśń» albo «bajka», nie widzę między nimi wielkiej różnicy”⁵. Cytując filozofa Allana Gibbarda i ekonomistę Hala Variana: „model zawsze opowiada jakąś historię”⁶. Nancy Cartwright, filozofka nauki, określa terminem „baśń” zarówno modele ekonomiczne, jak i fizyczne, chociaż jej zdaniem te pierwsze bardziej przypominają przypowieści⁷. Cartwright uważa, że w przeciwieństwie do baśni, w których model jest czytelny i jednoznaczny, modele ekonomiczne wymagają ostrożnej interpretacji, gdy przychodzi do wyciągania wniosków dla polityki. Taka złożoność wynika z faktu, że każdy model ujmuje prawdę funkcjonującą tylko w konkretnym kontekście, w konkretnych warunkach.

Również pod tym względem baśń jest jednak dobrym punktem odniesienia. Istnieje niezliczona liczba takich opowieści, a każda jest podręcznikiem postępowania w odmiennych okolicznościach. Jeśli wziąć je wszystkie razem, to okaże się, że morały jednych często bywają sprzeczne z innymi. Ta bajka wychwala zalety zaufania i współpracy, a tamta radzi polegać na sobie. Jedna zaleca przygotowywać się na przyszłość, inna przestrzega przed ryzykiem nadmiernego planowania. W którejś przeczytamy, że powinniśmy wydawać pieniądze, które mamy, i cieszyć się nimi, a w następnej – że należy oszczędzać na czarną godzinę. Dobrze mieć przyjaciół, ale niezbyt dobrze mieć zbyt wielu. Każda baśń ma jasno określony morał – ale wzięte razem prowadzą raczej do zwątpienia i niepewności.

Musimy zatem roztropnie dobierać baśń stosowną do konkretnej sytuacji. Podobnej rozwagi wymagają modele ekonomiczne. Widzieliśmy już, że różne modele prowadzą do różnych wniosków. Egoistyczne zachowanie może zaowocować zarówno wydajnością (w modelu rynku doskonale konkurencyjnego), jak i marnowaniem zasobów (w modelu dylematu więźnia), w zależności od tego, co założymy o panujących warunkach. Tak samo jak w przypadku baśni, dobry osąd jest niezbędny, by wybrać z listy konkurujących ze sobą modeli ten właściwy. Na szczęście mogą nam w tym pomóc dane empiryczne, chociaż proces ten pozostaje raczej sztuką niż nauką (zob. rozdział 3).

Modele jako eksperymenty

Jeśli nie podoba wam się koncepcja modeli jako baśni, możecie o nich myśleć jak o eksperymentach laboratoryjnych. Analogia ta może być zaskakująca. O ile porównanie do baśni powoduje, że modele wyglądają jak pozbawione niuansów historyjki, o tyle postawienie ich obok doświadczeń w laboratorium grozi ubraniem ich w zanadto naukowe szaty. W końcu w wielu kulturach takie eksperymenty uchodzą za najbardziej wiarygodną formę gromadzenia wiedzy. To za ich pomocą naukowcy w kitlach odkrywają „prawdę” o świecie i potwierdzają lub negują konkretne hipotezy. Czy model ekonomiczny może chociaż zbliżyć się do takiego poziomu?

Rozważmy, czym tak naprawdę jest eksperyment laboratoryjny. Laboratorium to sztuczne środowisko, zbudowane po to, by odizolować materiały badane w eksperymencie od świata rzeczywistego. Badacz dobiera warunki eksperymentu tak, żeby zwrócić uwagę na jakiś hipotetyczny łańcuch przyczynowo-skutkowy i odłączyć cały proces od innych czynników, które mogłyby potencjalnie mieć istotny wpływ. Na przykład gdy wyniki badania mogłaby zamącić grawitacja, naukowiec przeprowadza je w próżni kosmicznej. Fiński filozof Uskali Mäki tłumaczy, że autor modelu ekonomicznego stosuje podobną metodę: zabezpiecza, izoluje i identyfikuje. Główna różnica polega na tym, że doświadczenia laboratoryjne zmieniają warunki fizyczne panujące w danym środowisku, by zaobserwować jakąś relację przyczynowości, zaś model robi to przez zmianę przyjętych wcześniej założeń^(I). Innymi słowy, modele tworzą mentalne środowiska, w których można sprawdzać hipotezy.Kiedy stało się jasne, że nasze spory o właściwą politykę wynikają z preferowania różnych modeli, dyskusja stała się o wiele prostsza. Teraz rozumieliśmy, od czego wychodził każdy z nas, a co ważniejsze, mogliśmy zacząć dążyć do porozumienia przez porównywanie poszczególnych modeli z dostępnymi danymi. Co powinniśmy być w stanie zaobserwować, jeśli ten czy tamten model był prawdziwy – to znaczy ujmował najważniejszy mechanizm warunkujący wzrost gospodarczy w tych konkretnych warunkach? Jakie dowody pozwoliłyby nam określić, który spośród dwóch modeli o sprzecznych implikacjach powinniśmy zastosować? Ponieważ nie mogliśmy sobie pozwolić na czekanie, aż zgromadzimy wszystkie niezbędne informacje, albo na laboratoryjne eksperymenty na prawdziwych gospodarkach, musieliśmy to robić na żywo, z takimi wynikami, jakie mogliśmy zdobyć.

W końcu opracowaliśmy drzewko decyzyjne, które pomogło nam poruszać się między dostępnymi modelami³. Przypominało ono schemat zamieszczony na stronie 85, choć było znacznie bardziej szczegółowe. Zaczynaliśmy od samej góry, zadając pytanie, jaka była przyczyna niskiego tempa inwestycji: problemy z podażą czy raczej z popytem. Innymi słowy: czy inwestowano mniej z powodu braku funduszy, czy może raczej niewystarczającego zwrotu z inwestycji? W tym pierwszym wypadku pytaliśmy następnie, czy winny jest brak oszczędności, czy raczej niewydolny system finansowy. Jeśli zaś problem leżał po stronie popytu, sprawdzaliśmy, czy prywatne zyski były niskie raczej z powodu błędów rynku, czy błędów państwa. Gdy winowajcą były władze, to czy działo się to za sprawą wysokich podatków, korupcji, czy może braku stabilnej polityki? I tak dalej.

Przy każdym węźle drzewka decyzyjnego próbowaliśmy przeprowadzić badania empiryczne opisane językiem naturalnym, które pomogłyby nam wybrać spośród modeli sugerujących różne drogi postępowania. Na przykład tam, gdzie głównym problemem gospodarki jest niewystarczająca podaż kapitału, jak w neoklasycznym modelu wzrostu, koszty kredytów będą odwrotnie proporcjonalne do poziomu inwestycji. Zmniejszenie ceny kapitału wywołałoby silną reakcję inwestorów, a każdy przyrost transferów pieniężnych z zagranicy, na przykład pensje robotników pracujących poza krajem albo pomoc międzynarodowa, wywoła boom na rynku krajowym. Sektory wymagające najwięcej kapitału albo najbardziej uzależnione od kredytów będą rozwijać się wolniej od innych. Czy omawiana przez nas gospodarka zachowuje się zgodnie z przewidywaniami tego modelu? Jeśli tak, to odpowiedzią na pytanie „Jaki stosuje się tu model?” może być jakaś wersja neoklasycznego modelu wzrostu.

Od modeli wzrostu do diagnostyki wzrostu

Źródło: Dani Rodrik, Diagnostics before Prescription, „Journal of Economic Perspectives” 2010, t. 24, nr 3, s. 33–44. Schemat nie przedstawia wszystkich detali.

Z drugiej strony w gospodarce, w której brakuje popytu na inwestycje prywatne, głównym sposobem wytworzenia go jest zwiększenie zyskowności na rynkach towarowych. Tam, gdzie przedsiębiorców zniechęca na przykład korupcja, przejmują się oni głównie tym, czy będą mogli zatrzymać zyski ze swoich inwestycji. Wzrost dostępności funduszy nie zmieni zasadniczo ich zachowania. Wzrost transferów pieniężnych spoza kraju albo przypływ zagranicznego kapitału wywoła raczej wzrost konsumpcji niż inwestycji (taką właśnie sytuację przedstawia schemat na poprzedniej stronie). Takie implikacje również możemy porównać z obserwowaną przez nas rzeczywistością⁴.Być może najkrótszą w historii przemowę do absolwentów wygłosił makroekonomista Tom Sargent z podium Uniwersytetu Kalifornijskiego w Berkeley w maju 2007 roku. Powiedział, że podobne oracje są na ogół zbyt długie i przeszedł od razu do sedna. Powiedział, że ekonomia to „zorganizowany zdrowy rozsądek”, a potem wymienił dwanaście rzeczy, których jego zdaniem uczy „nasza piękna dziedzina”. Pierwszy punkt brzmiał: „Wiele spośród tego, co pożądane, nie jest wykonalne”. Drugi: „Jednostki i społeczności muszą się liczyć z negatywnymi konsekwencjami różnych decyzji”. Przy czwartym Sargent przeszedł do roli państwa: „Wszyscy reagują na zachęty. (…) Dlatego właśnie socjalne siatki bezpieczeństwa nie zawsze działają tak, jak powinny”. Dalej: „Za równość płaci się wydajnością”, przez co miał na myśli, że władze mogą poprawić dystrybucję dochodu tylko za cenę jakichś gospodarczych konsekwencji¹.

Sargent sądził zapewne, że nie jest to lista kontrowersyjna. I faktycznie jego przemowa została przyjęta laudacjami ze strony ekonomistów o najróżniejszych poglądach politycznych. Byli jednak też malkontenci, tacy jak ekonomista i bloger Noah Smith, który zauważył, że z dwunastu lekcji Sargenta dziesięć było „przestrogami przed próbą wykorzystania rządu do promowania równości albo pomocy ludziom”. Krytycznie wypowiedział się także Paul Krugman, atakując Sargenta za próbę przedstawienia koncepcji, które działają tylko w dobrze funkcjonującej gospodarce rynkowej przy pełnym zatrudnieniu, jako prawd objawionych. Weźmy na przykład uwagę Sargenta o relacji między równością a wydajnością. Smith napisał, że jeśli przyjąć za prawdę jedno z najczęściej stosowanych założeń w ekonomii (że jednostki mogą się wymieniać z pełną wydajnością), to równość wcale nie wymaga braku wydajności. Krugman z kolei wskazywał na wyniki niedawnych badań empirycznych, sugerujących, że nierówności mogą spowalniać wzrost gospodarczy².

Krytycy Sargenta mieli rację. Nie licząc banalnych ogólników pokroju „zachęty mają znaczenie” albo „strzeż się niespodziewanych konsekwencji”, w ekonomii w zasadzie nie ma niepodważalnych prawd. Każda wartościowa lekcja, jakiej uczy nas ta „piękna dziedzina”, jest osadzona w kontekście. To stwierdzenia typu „jeśli tak, to wtedy”, w których to, co stoi przed „jeśli”, jest równie ważne jak to, co po „wtedy”.

Ale Sargent dobrze podsumował to, co z reguły myślą ekonomiści. Większość z nich – oczywiście nie zaliczają się tu Smith i Krugman – faktycznie wierzy, że – trzymajmy się tego samego przykładu – za równość płaci się wydajnością. Oczywiście ci sami ekonomiści są w pełni świadomi, że pewne modele (i część dowodów empirycznych) sugerują coś zupełnie odwrotnego, jednak ich istnienie nie przeszkadza w żaden sposób w istnieniu niemal pełnego konsensusu.

Istnieje wiele ważnych spraw, co do których zgadzają się niemal wszyscy zawodowi ekonomiści. Greg Mankiw, profesor Harvardu i autor popularnego podręcznika ekonomii, opublikował ich listę na swoim blogu kilka lat temu³. Oto niektóre z najważniejszych (w nawiasach procent ekonomistów, którzy zgadzają się z danym twierdzeniem):

- Wprowadzenie górnej granicy czynszów zmniejsza jakość i liczbę dostępnych mieszkań (93%).
- Cła i kwoty importowe z reguły pogarszają ogólny dobrobyt w gospodarce (93%).
- Elastyczne i zmienne kursy wymiany to skuteczny system organizacji międzynarodowego handlu walutami (90%).
- Polityka fiskalna (na przykład cięcia podatków albo wzrost wydatków państwowych) potrafi bardzo mocno pobudzić gospodarkę, w której nie ma pełnego zatrudnienia (90%).
- Stany Zjednoczone nie powinny powstrzymywać pracodawców przed zlecaniem pracy za granicę (90%).
- Stany Zjednoczone powinny przestać subsydiować rolnictwo (85%).
- Duży budżet władz centralnych ma negatywne skutki dla gospodarki (83%).
- Płaca minimalna zwiększa bezrobocie wśród młodzieży i pracowników niewykwalifikowanych (79%).Przypisy

Wstęp. Jak korzystać, a jak nie korzystać z koncepcji ekonomicznych

5 A. Rubinstein, Dilemmas of an Economic Theorist, „Econometrica” 2006, t. 74, nr 4, s. 881.

6 A. Gibbard, H.R. Varian, Economic Models, „Journal of Philosophy” 1978, t. 75, nr 11, s. 666.

7 N. Cartwright, Models. Fables v. Parables, „Insights” (Durham Institute of Advanced Study) 2008, t. 1, nr 11.

I U. Mäki, Models Are Experiments, Experiments Are Models, „Journal of Economic Methodology” 2005, t. 12, nr 2, s. 303–3015. Należy zauważyć, że wyizolowanie jakiegoś efektu w modelu ekonomicznym nie jest tak proste, jak mogłoby się wydawać. Zawsze musimy przyjąć jakieś założenia odnośnie innych czynników środowiskowych. Dlatego właśnie Nancy Cartwright twierdzi, iż każdy skutek jest wynikiem współdziałania wielu przyczyn, a w ekonomii nie da się naprawdę wyodrębnić przyczyny i skutku. Zob. tejże, Hunting Causes and Using Them. Approaches in Philosophy and Economics, Cambridge University Press, Cambridge 2007. Jest to w gruncie rzeczy prawda, jednak korzyścią z posiadania wielu modeli jest to, że możemy selektywnie zmieniać warunki środowiskowe, by orzec, które z nich – jeśli którekolwiek – mają istotny wpływ na dany rezultat.

Rozdział 3. Jak poruszać się wśród modeli

3 R. Hausmann, D. Rodrik, A. Velasco, Growth Diagnostics, w: The Washington Consensus Reconsidered. Towards a New Global Governance, red. J. Stiglitz, N. Serra, Oxford University Press, New York 2008.

4 Proces ten jest wyjaśniony bardziej szczegółowo i na przykładach zaczerpniętych z wielu krajów w: R. Hausmann, B. Klinger, R. Wagner, Doing Growth Diagnostics in Practice. A „Mindbook”, CID Working Paper 177, Center for International Development at Harvard University, Cambridge, MA 2008.

Rozdział 5. Gdy ekonomiści się mylą

1 T.J. Sargent, University of California at Berkeley Graduation Speech, 16 maja 2007, https://files.nyu.edu/ts43/public/personal/UC_graduation.pdf.

2 N. Smith, Not a Summary of Economics, Noahpinion (blog), 19 kwietnia 2014, http://noahpinionblog.blogspot.com/2014/04/notsummary-of-economics.html; P. Krugman, No Time for Sargent, sekcja opinii „New York Times”, 21 kwietnia 2014, http://krugman.blogs.nytimes.com/2014/04/21/no-time-for-sargent/?module=BlogPost-Title&version=Blog%20Main&contentCollection=Opinion&action=Click&pgtype=Blogs®ion=Body.

3 G. Mankiw, News Flash. Economists Agree, Greg Mankiw’s Blog, 14 lutego 2009, http://gregmankiw.blogspot.com/2009/02/news-flash-economists-agree.html.