Одна из самых важных сфер экономики занимается фактическими реалиями — это эконометрика, которая применяя статистическую теорию к необработанным данным, пытается с помощью компьютеров понять функционирование экономики.
Первым человеком, сделавшим программируемый компьютер, был Чарльз Бэббидж, чрезвычайно изобретательный и беспокойный ученый, живший в 1791-1871 гг. К празднованию двухсотой годовщины со дня его рождения Лондонский музей науки собрал первую работающую модель его второй Разностной машины (первая при его жизни так и не была построена), и она все еще стоит в музее — прекрасное сочетание медных шестеренок и многочисленных колесиков.
Для людей определенного возраста компьютеры, которыми пользовались исследователи до 1980-х годов, покажутся антиквариатом. Лишь к середине 1980-х годов настольные ПК стали встречаться довольно часто, и в течение 5-10 лет они были настолько маломощными, что не могли справиться даже с небольшими объемами данных. Когда я была студенткой, нам приходилось делать вычисления на больших вычислительных машинах размером с огромный стол, к которым были подсоединены несколько терминалов для ввода/вывода данных, располагавшиеся в университетском научном центре. Дешевле было запускать программу на ночь, поэтому приходилось либо оставаться, либо проверять пакеты программ и оставлять их, но узнать, что результат отрицательный, и ничего не получилось, можно было только утром, а потом нужно было ждать до следующего вечера, чтобы исправить ошибку. Большинство больших баз данных записывалось на кассеты, которые должны были загружать профессиональные операторы, допущенные в святилище — холодную белую комнату, где стоял Компьютер.
Не было и готового программного обеспечения. Для расчетов по эконометрике, позволявшей внедрять экономическую теорию в данные из реальной жизни, использовался только один пакет программ. Он мог выполнять лишь простейшие операции. Более сложные программы приходилось самостоятельно писать на компьютерном языке, таком как Fortran.
Конечно, теперь все гораздо проще. Существует множество пакетов программ для экономистов, многие профессиональные журналы печатают обзоры программного обеспечения. С появлением новых программ эконометрика упростилась: нужно прочитать данные в электронной таблице, попробовать несколько уравнений. Если они не подходят, попробовать другие. Добавить несколько переменных, найти уравнения, которые дают наилучшие результаты, и все готово. Эконометрика — одним нажатием клавиши. Просто.
К сожалению, все слишком просто. Одно исследование, проведенное в 1996 г., показало, что в большинстве статей, опубликованных за последние десять лет в журнале American Economic Review, одном из лучших профессиональных изданий, статистические выводы были использованы неверно. Многие экономисты совершенно правы в своем скептическом отношении к публикуемым практическим исследованиям. Поскольку часто считается, что при наличии компьютера думать — это лишнее, слишком многие эконометрические данные ошибочны. Но это глубочайшее заблуждение: компьютеры и мысль дополняют друг друга, а не заменяют.
Таким образом, прежде чем применять экономическую теорию к реальным данным, надо упорядочить мысли. Данные могут быть представлены в разном виде. Временные ряды для таких обычных макроэкономических переменных, как ВВП или инфляция, представляют показатели за единицу времени — день, месяц или год. Профильное обследование рассматривает сразу несколько переменных одновременно, среди них могут быть, например, доход, рабочий статус, высшее образование и приобретенная квалификация, количество братьев и сестер, этнические корни и тендерная принадлежность большинства жителей. Панельные исследования объединяют в себе модели временных рядов и профильное обследование. Они представляют все показатели за каждый год на протяжении десяти лет, в частности: ВВП, численность населения трудоспособного возраста, капитал и инвестиции по 50 странам за 25 лет.
Обычно теории предлагают довольно приблизительные выводы относительно жизни, и зачастую, взглянув на приблизительные данные, можно сказать, будет ли теория работать на практике. Как правило, для начала лучше перенести данные на график или просто посмотреть на них в электронной таблице. Во-первых, это позволит вам найти большую часть ошибок вроде лишних нулей или неправильно проставленных десятичных знаков в числах. Во-вторых, такие события, как крупные забастовки или землетрясения, приводят к резким перепадам во временных рядах, возможно, совершенно не связанным с той экономической теорией, которую вы хотели проверить. Их надо нейтрализовать, исключив фиктивную переменную из уравнения.
Жизненно важно просто понять, что такое доказательства. Если вы не представляете себе реальные масштабы экономики (существующий уровень ВВП), то вы не сможете определить, насколько важны происходящие события. Если объемы продаж на праздниках оказались на 100 млн. долл. ниже прошлогодних, то насколько это серьезно? Это зависит от общих объемов расходов на покупку розничных товаров или по экономике в целом. Насколько серьезен будет ущерб, когда фермеры потребуют дополнительные 50 млрд. долл. субсидий? Для того чтобы понять, приведет ли сокращение налогов на 100 долл. в год на каждого налогоплательщика к экономическому подъему, надо знать уровень среднего дохода.
Дело в том, что к изучению данных следует относиться с большим скепсисом. «Правильно ли это? Какие доказательства? Важно ли это? Действительно ли произошел такой спад?», — такие вопросы должны быть основными.
Большинство «фактов», сообщаемых в прессе и по телевидению, таковыми не являются. Так, например, часто говорили, что неравенство доходов в Великобритании больше, чем в странах континентальной Европы. В реальности, дела обстоят несколько иначе. Неравенство доходов в Великобритании резко увеличивалось, начиная с 1980-х годов, но масштабы неравенства практически равны показателям Франции и Италии. Другой пример фиктивных фактов утверждение, что со времен правления Рейгана приватизация привела к сокращению государственного сектора. На самом деле, это произошло только в бывших коммунистических странах. В большинстве случаев государственная доля расходов в ВВП продолжала расти.
Многие эксперты, журналисты, политики, а иногда и академики, безответственно относятся к фактам, зачастую полностью их игнорируют. Для хорошего экономиста важно все. Именно поиск доказательств делает экономику наукой. В отличие от естественных наук (хотя и не всех), экономические открытия редко можно опровергнуть. Как правило, возможность опровержения теории лежит в основе научного метода, потому что если другие исследователи не смогли доказать ошибочность (или истинность) утверждения, то оно мало чем отличается от ненаучной веры или интуиции. Однако большинство экономических доказательств слишком приблизительны, чтобы с их помощью различать конкурирующие теории, особенно, макроэкономические. Экономические эксперименты тоже сложно проводить, хотя и возможно.
Тем не менее, в основе этой науки лежит глубокое уважение к открытию истины мира. Конечно, экономисты, как и остальные люди, в том числе и ученые, могут игнорировать доказательства, которые не подтверждают существующие теории и идеи. Однако это, по определению, плохая экономика.
Экономисты часто говорят об «условных фактах», подразумевая под этим приблизительное описание реальности, которому должна соответствовать удачная теория. Например, реальная заработная плата обычно повышается, если экономика находится на подъеме, и сокращается, когда наблюдается экономический спад. Это стало настоящей проблемой для рациональной модели бизнес-цикла (популярной в мои студенческие годы), которая говорила, что экономические подъемы и спады происходят из-за изменений предложения, а значит, реальная заработная плата должна сокращаться в периоды расцвета, поощряя работодателей нанимать еще больше служащих. Доказательства того, что в реальности колебания были прямо противоположными, помогли быстро отмести эту теорию.
Однако иногда теория может помочь отмести предполагаемые факты, как мы видели в предыдущем примере компаний, которые якобы экспортировали рабочие места, создавая новые заводы в странах с низкими доходами, и импортировали произведенные там дешевые товары. Из этого нельзя составить отдельную теорию, но некоторые «факты» действительно ошибочны.
Каждый, кто занимается экономикой, вскоре погружается в подробные теории статистики, которые лежат в основе эконометрики. Они составляют большую часть абстрактных расчетов, за которые неспециалисты и критикуют экономику, хотя задача статистики прямо противоположна: она наращивает плоть реальности на скелет теории. Это и есть основная проблема критиков, которые предпочитают скорее придерживаться своих теорий, чем позволить экономистам опровергнуть их с помощью реальных доказательств.
