Koliko vjerovati ekonomistima? Samouvjerene preporuke i nekredibilno pouzdanje.

Istraživači prvo moraju reći što ne znaju, a potom na temelju najslabijih pretpostavki davati zaključke i preporuke. U ekonomiji, put je često upravo obrnut, objašnjava Ivan Žilić zaključke Charlesa Manskog u članku u kojem suprotstavlja pojedinačne istraživače ekonomiste i ekonomiju kao disciplinu te pokušava odgovoriti na pitanja: Što nam ekonomija kao istraživačka disciplina može dati? Koliko je to znanje primjenjivo? Radi li se o deskriptivnoj ili preskriptivnoj disciplini?

• Ivan Žilić istraživač je na Ekonomskom institutu u Zagrebu

Nadavno sam sudjelovao sam na predstavljanju ‘Knjige za klikeraše’ prof. Zvonimira Šikića, gdje se razgovaralo i o ulozi matematike u ekonomiji. Iznio sam stav da ekonomija kao disciplina nema preveliki spoznajni potencijal, što je izazvalo reakciju okupljenih. Kao profesionalni ekonomski istraživač, svjestan sam da tim stavom režem granu na kojoj sjedim, ali kritičko mišljenje, kao temelj istraživačkog posla, ne bi trebalo stati kad razgovaramo o vlastitoj disciplini ili vlastitom radu. Stoga ću u ovom članku pokušati ocrtati odgovore na pitanja: Što nam ekonomija kao istraživačka disciplina može dati? Koliko je to znanje primjenjivo? Koliko treba vjerovati ekonomistima? Radi li se o deskriptivnoj ili preskriptivnoj disciplini?

Za početak, očito, ekonomija je empirijska disciplina jer su istraživačka pitanja određena kretanjima i odnosima u ekonomiji. Radovi u ekonomiji mogu biti teorijski, sa strukturom matematičkog rada i bez direktnog osvrtanja na stvarni problem, ali motivacija i završna implikacija gotovo su uvijek, barem posredno, određene opazivim. Primjerice, utjecajan rad Holstrom i Milgroma iz 1991. u potpunosti je teorijski, ali daje jasan zaključak: ako zaposlenici rade kompleksan, višedimenzionalan posao, a evaluirani su na temelju jedne zadaće, posvetit će svoje vrijeme obavljanju te jedne zadaće, zanemarujući ostale. Iznimaka uvijek ima. Nekad je u teorijskom radu teško vidjeti implikaciju, ili je empirijska motivacija opskurna. Krugman 1978. godine, istražujući kako bi izgledala međuzvjezdana trgovina da je putovanje moguće skoro pa brzinom svjetlosti, izvodi dva fundamentalna teorema međuzvjezdane trgovine (Krugman ovo očito piše kao parodiju, ali priča je dobra). Ipak, mislim da je empirijska narav ekonomije nekontroverzna činjenica.

• Matematika i empirija

Ekonomski radovi često koriste razne alate matematičke i statističke analize. Razloga zašto u ekonomiji ima relativno dosta matematike vjerojatno je mnogo. Od toga da je temeljno ekonomsko pitanje alokacija oskudnih resursa, što je optimizacijski problem koji ima jasnu matematičku formulaciju, da su objekti koje ekonomisti promatraju ionako često kvantificirani, da su se ekonomijom u ranoj fazi bavili matematičari, do toga da je ponekad složene odnose lakše zapisati jezikom matematike i da je analiza jednostavno korisna i omogućuje uvide koji inače ne bi bili mogući.

Ekonomija je zaista prožeta matematikom, možda i najviše od svih društvenih znanosti. Empirijska orijentacija ekonomskih pitanja u kombinaciji sa solidnim kvantitativnim vještinama ekonomista omogućuju dobro ispunjavanje deskriptivne uloge ekonomije — na opisna i uzročna pitanja ekonomska istraživanja često daju kvalitetne odgovore. Primjerice, teme poput kretanja nejednakosti plaća kroz vrijeme, veličine multiplikatora javnih investicija, ili pak utjecaja poticaja na otvaranje novih firmi, često se uspješno obrađuju u ekonomskim istraživanjima.

Podizanje minimalne plaće može podići razinu zaposlenosti, ali je i spustiti, a istraživački radovi koji su temelj ovih zaključaka mogu biti jednako metodološki ispravni

No često kvantitativna priroda ekonomske znanosti daje dojam kako rezultati istraživanja imaju narav zakonitosti, principa i invarijantnih zaključaka, što omogućuje poopćavanje i davanje preporuka. Nažalost, metodološki pristupi u ekonomiji nemaju potencijal proizvesti rezultate koji se mogu preslikati i/ili primijeniti u svakom kontekstu, jer su vezani ili za pretpostavke koje se ne mogu testirati ili za specifični kontekst u kojem je rezultat pronađen. Koliko god bila sofisticirana metodologija, ekonomski radovi ne bave se općenitim zakonitostima, već pojedinačnim epizodama ljudskog ponašanja, koje ne samo da je promjenjivo, već i ovisi o kontekstu i pretpostavkama. To nije pitanje posvećenosti ili stručnosti ekonomista ni kvalitete napisanog rada, to je posljedica činjenice da je ekonomske odnose unutar društva teško destilirati u model koji će istovremeno dobro objašnjavati stvarnost i biti alat za predviđanje. Ova varljivost zaključaka u ekonomiji je poznata, često se kaže da ekonomisti imaju dvije ruke.

Točniji opis bi bio da ekonomisti imaju beskonačno mnogo ruku, jer oprečne stvari mogu biti točne ovisno o pretpostavkama i kontekstu. Primjerice, podizanje minimalne plaće može podići razinu zaposlenosti, ali je i spustiti, a istraživački radovi koji su temelj ovih zaključaka mogu biti jednako metodološki ispravni. Da bi detaljnije razumjeli zašto su zaključci ekonomskih istraživanja uvijek vezani za pretpostavke i/ili kontekst, korisno je napraviti distinkciju između strukturnih i reduciranih empirijskih istraživanja.

• Strukturni pristup

Strukturni, ili možda bolje rečeno – modelski pristup oslanja se na specificiranje funkcije ciljeva sektora uključenih u ekonomski problem, koje proizlaze iz korisnosti i ograničenja. Ovo zahtijeva snažne pretpostavke o tome što ekonomski agenti žele i što im je na raspolaganju, pretpostavke koje se najčešće ne mogu testirati. Nakon što se arbitrarno slože obrisi, koristeći stvarne podatke, pronalaze se duboki parametri ekonomskog modela, što omogućuje predviđanje ponašanja uključenih agenata. To omogućuje da se kroz dobiveni model testira učinak promjena, reformi ili tretmana. Primjerice, ako se želi istražiti koje politike mogu smanjiti jaz plaća između muškaraca i žena, strukturni pristup bi bio modelirati odluke o školovanju, braku i ponudi rada, te zatim ispitati utjecaj neke politike koja ima cilj smanjiti jaz. Ovaj pristup daje veliku vanjsku validnost jer se dobiveni model može koristiti za testiranje alternativnih scenarija.

No ovaj pristup pati od ograničene unutarnje validnosti tj. ne znamo je li model u startu dobro kreiran i jesu li fundamentalne pretpostavke koje ulaze u njega dobre. Suštinski, strukturni pristup svodi se na konstruiranje procesa koji generira podatke (eng. data generating process), tj. zašto se agenti ponašaju kako se ponašaju, te se ostatak posla svodi na dobivanje parametra tog procesa. Nažalost, stvarni proces koji generira podatke je neopaziv i model je njegova arbitrarna reprezentacija. Stoga modelski pristup daje uvide u to kako će se agenti ponašati u bilo kojem scenariju i rezultati su poopćivi jer vrijede za sve kontekste, ali mu nedostaje unutarnja validnost istraživanja jer nije jasno je li u startu ponašanje dobro opisano. Dakle, strukturni pristup ovisan je o pretpostavkama koje se često ne mogu direktno testirati.

Model je arbitrarna reprezentacija neopazivog procesa generiranja podataka

• Kvazieksperimentalni pristup

Reducirani pristup ne oslanja se na poznavanje fundamentalnih razloga ponašanja agenta, već na jednostavnu završnu relaciju koja se može testirati. Implicitno, ishodište reduciranog modela bi trebao biti strukturni, ali se u većini slučajeva taj implicitni strukturni model uopće ne specificira. Umjesto toga, završna reducirana relacija postaje autonomni objekt interesa, a ne sredstvo testiranja teorije, stoga se često ovaj pristup naziva ateoretskim. Primjerice, ekonomisti se često bave pitanjem koliko veće plaće imaju obrazovaniji pojedinci, što je reducirana relacija jer ne istražuje zašto se ljudi obrazuju, već samo završne opazive ishode. Ovaj pristup najjasnije je vidljiv u (kvazi)eksperimentalnom istraživačkom dizajnu koji dominira empirijskom ekonomijom zadnjih desetljeća.

Srž ovog pristupa je procjenjivanje uzročnih parametara unutar reducirane relacije, a cijela ova istraživačka tradicija dovela je do takozvane revolucije kredibiliteta u empirijskoj ekonomiji. Uzročnost se najčešće traži kroz kvazi-eksperimentalni pristup, gdje istraživači, iako nemaju kontrolu nad tim kako su generirani podaci koji mjere fenomen koji promatraju, koriste situacije poput reformi ili slučajnih šokova koje se mogu interpretirati kao eksperiment. Krajnja verzija ovog pristupa je puni eksperimentalni dizajn, a poznati primjer ovakvog rada je gotovo cijeli opus Esther Duflo, koja pomoću eksperimenta istražuje kako u zemljama u razvoju smanjiti siromaštvo.

Rezultati nisu poopćivi. Nobelovka Esther Duflo (Wikipedia)

Za razliku od strukturnog, reducirani pristup daje unutarnju validnost, jer (kvazi)eksperimentalni dizajn omogućuje da se završna relacija dobro procijeni. Ipak, kako reducirani model ne proizlazi iz strukturnog, vanjska validnost je ograničena jer nisu poznati uzroci ponašanja, pa se rezultati ne mogu poopćiti na druge kontekste niti koristiti za scenarije. Primjerice, Correira, Luck i Verner u radnom materijalu iz 2020. promatraju suzbijanje Španjolske gripe iz 1918. u američkim gradovima i zaključuju kako mjere socijalnog distanciranja ne štete ekonomiji povrh same pandemije. Iako je rad kvalitetan i može se puno naučiti iz njega, ipak se ne bi trebao koristiti za dizajniranje mjera za suzbijanje COVID-a a da se detaljno ne usporede konteksti pandemije. Dakle, reducirani pristup može dobro opisno i uzročno dokumentirati postojeće (ili prošlo) stanje, ali ne nudi općenitost. Ovaj pristup ovisan je o kontekstu u kojem su rezultati pronađeni.

Stoga se izbor svodi na unutarnju ili vanjsku validnosti rezultata, dakle utvrđivanje rezultata u određenom kontekstu bez mogućnosti poopćivanja (reducirani pristup), ili snažne pretpostavke koje se ne mogu provjeriti, ali omogućuju testiranje učinaka raznih scenarija (strukturni pristup). Ekonomisti često govore da nema besplatnog ručka, da cijena uvijek postoji; a to naravno vrijedi i za same ekonomiste i njihova istraživanja, nema zaključka bez ograničenja.

• Mamac nekredibilnog pouzdanja

Nažalost, ekonomisti, ili ponekad javnost koja prenosi i interpretira njihova istraživanja, rijetko komuniciraju ograničenja koja dolaze iz specifičnih konteksta ili strukturnih pretpostavki, često prenaglašavajući preskriptivni potencijal samih istraživanja. Charles Manski naziva to mamcem nekredibilnog pouzdanja (eng. the lure of incredible certitude): rezultati istraživanja prenose se samouvjereno bez naglašavanja ograničenja i neizvjesnosti koja su temelj tih radova i analiza.

Kritika samouvjerenih preporuka. Charles Manski

Iako ova argumentacija možda može zvučati vrlo kritično, kritičko mišljenje je temelj istraživačkog rada, stoga nema razloga ne primijeniti iste principe na vlastitu disciplinu, ili bolje, na vlastiti rad. Ipak, iako ekonomska istraživanja i njihovi metodološki principi imaju ograničenja, što smanjuje značaj pojedinačnog istraživanja, skup mnogo istraživanja daje mnogo. Tek kad na isto pitanje odgovorimo iz više perspektiva, kroz više metodoloških pristupa i kroz razne kontekste, možemo govoriti o uporabljivom znanju; jedini način da dobijemo invarijantno u ekonomiji jest da variramo pretpostavke i kontekste. U ovom smislu ekonomija kao znanost je kvalitetna zbog sustava jer pojedinačna istraživanja, bez obzira koliko god dobra bila, najčešće imaju samo marginalni doprinos, ali su važna jer upotpunjuju mozaik razumijevanja. To što pojedinačna ekonomska istraživanja imaju ograničen značaj ne znači da ih ne trebamo čitati i pisati, naprotiv, to znači da ih trebamo čitati i pisati više. Vjerojatno mnogim ekonomistima ovo ne odgovara, da im je osobni domet u najboljem slučaju marginalan, da možda znaju puno, ali doprinose malo, ali istraživački je rad u suštini skroman posao.

Umjesto grandioznih pitanja i velikih teorija, teme su postale parcijalne i marginalne. Zašto postavljati velika pitanja kad znamo da će odgovor biti pogrešan?

Mislim da disciplina u cjelini ovo dobro razumije jer se narav ekonomskih istraživanja kroz godine promijenila, istraživačka pitanja su se suzila i postala manje ambiciozna. Umjesto grandioznih pitanja i velikih teorija, teme su postale parcijalne i marginalne (što donekle ima veze i s (kvazi)eksperimentalnom revolucijom u ekonomiji); jer zaista, zašto postavljati velika pitanja kad znamo da će odgovor biti pogrešan? Da bi se ovo uočilo, dovoljno je pogledati doprinose autora koji su dobili najveće nagrade u ekonomiji — usporedite primjerice radove dobitnika John Bates Clark nagrade (koja vjerojatno bolje odražava trenutni puls profesije od Nobela) zadnjih desetak godina s onima koji su ih dobili prije pola stoljeća ili više.

Činjenica da je disciplina sama sebe preusmjerila dobar je znak: peer review (ili istorazinsko vrednovanje, kako to nazivaju domaće institucije) u ekonomiji je daleko od savršenog, ali očito ima dovoljno kritičkog potencijala da zatvara i otvara nove smjerove unutar discipline. Sama činjenica da se spomenuti Charles Manski, koji očito jasno kritizira većinu ekonomista, smatra ekonomskom srednjom strujom te se često spominje kao kandidat za Nobela, govori da unutar ekonomije ima kritičkog mišljenja. A disciplina koja sama sebe gleda kritički, sa zdravom dozom opravdane sumnje, očito je postavljena na dobre temelje.

Stoga početno pitanje „koliko treba vjerovati ekonomistima?“ mijenjam u pitanje „koliko treba vjerovati ekonomiji?“. Odgovor je, nadam se, jasan. Ekonomistima vrlo malo, ekonomiji jako puno.