Mēs iepazīsimies piektdienas sniegainā rītā Aspazijas 5…

Piektdien notiks tradicionālā Latvijas Universitātes Ekonomikas un vadības fakultātes konferences plenārsēde, kurā teikšu runu ar drosmīgu apgalvojumu - ekonomika (un ekonometrija) ir ne tikai zinātne, bet arī māksla. Gatavojoties diskusijai, šajā bloga ierakstā vēlos atzīmēt dažus piemērus, kad makroekonomisko datu interpretācija nav acīmredzama un ekonomikas pētījumu interpretācija nav viennozīmīga.

1. Sabiedrības smadzenēs dziļi iesakņojošam mītam par "ekonomistu pārprodukciju", izrādās, nav viennozīmīgu pierādījumu. Jaunākais EM ziņojums, kas ierasti sauc sociālo zinātņu bloka pārsvaru studentu struktūrā par "disproporciju" (un aicina novirzīt vēl vairāk valsts budžeta līdzekļu dabas un inženierzinātnēm), ietver arī attēlu, kurā redzams, ka bezdarba izplatība dabas vai inženierzinātņu augstāko izglītību ieguvušo vidū ir lielāka nekā sociālā bloka absolventiem.

2. Daži Latvijas un Eiropas mediji (un pat politiķi) turpina biedēt viens otru ar jauniešu bezdarba procentiem (25%, 50%, 60% utt.), aizmirstot par to, ka šos procentus rēķina pret ekonomiski aktīvajiem jauniešiem, kas ir jauniešu absolūtais mazākums. Tātad tik augsts rādītājs redzams, jo vairākums jauniešu… mācās (un tas ir labi, jo izglītība mūsdienās ir labākā apdrošināšanas polise pret bezdarbu). Bezdarbu rēķinot pret visiem jauniešiem, bezdarba izplatība jauniešu vidū nav lielāka kā citās vecumgrupās.

3. Labi, sabiedrība var ticēt mītiem, bet mediji – nepareizi interpretēt datus. Tomēr dažreiz arī makroekonomikas guru piedāvātā datu interpretācija šķiet diskutabla. Piemēram, gan SVF ekonomisti (t.sk. Olivjērs Blančards), gan Pols Krugmens norādīja uz Latvijas stīvo algu fenomenu (krīzes laikā vidējā oficiālā alga privātajā sektorā Latvijā nesaruka). Kā jau varēja gaidīt, fenomena atslēga slēpjas nevis Latvijas unikālajā ekonomikā, bet gan statistisko datu īpatnībās.

4. Karmenas Reinhartes un Keneta Rogova 2010. gada pētījums (publicēts American Economic Review, kas, pēc Repec reitinga, ir otrs ietekmīgākais ekonomikas žurnāls pasaulē) akcentēja - jo lielāks ir valsts parāds pret iekšzemes kopproduktu (IKP), jo lēnāka ir ekonomikas izaugsme. Ilgus gadus diskusija noritēja apkārt cēloņu-seku sakarības noskaidrošanai (varbūt nevis parāda līmenis ietekmē ekonomikas izaugsmi, bet, tieši otrādi, - lēna ekonomikas izaugsme nozīmē zemu IKP, un tad jebkurš valsts parāds procentos no zema IKP izskatīsies augstāks). Visbeidzot 2013. gadā Tomass Herndons, Maikls Ašs un Roberts Polins apsūdzēja autorus "kodēšanas kļūdās, selektīvā datu neiekļaušanā, neierastā rezultātu svēršanā". Turpmākajās diskusijās (kas jau nolaidās līdz personīgu apvainojumu līmenim un, manuprāt, bija nekorektas) aiz pieļauto Excel kļūdu un labākās svēršanas procedūras (katrai, protams, ir savas priekšrocības un trūkumi) meklējumiem aizmirstās pats galvenais: izlabojot Excel kļūdu un izmantojot jebkuru alternatīvu svēršanas metodi, ekonomikas izaugsme pie liela valsts parāda ir lēnāka, nekā pie maza valsts parāda.

5. Nepieciešamību pēc rezultātu interpretācijas neaizvieto ne makroekonomikas guru viedoklis, ne matemātisku formulu blīvums. Piemēram, aptuveni 30 gadu laikā pasaules zinātniskā literatūra tā arī nenonāca līdz kopīgam viennozīmīgam viedoklim par valdības investīciju nozīmi ekonomikas izaugsmē. Secinājums ir atkarīgs no izmantotā modeļa (šajā gadījumā – ražošanas funkcijas) formas. Tie pētnieki, kuri izmantoja līmeņu modeļus, ziņoja, ka valsts investīcijām ir būtiska loma ekonomikas izaugsmē, turklāt pat lielāka nekā privātajam kapitālam. Savukārt tie pētnieki, kuri izmantoja diferenču modeļus, atklāja, ka valsts investīcijas ekonomikas izaugsmi neietekmē vai pat kavē.

Šis piemērs ilustrē situāciju, kad ir jāizvēlas starp tehniski nevainojamo modeli ar nepietiekamu ekonomikas teorijas pamatojumu (diferenču modeļi - tie pieņem, ka pagātnes investīcijas šodienas IKP neietekmē) un uz ekonomikas teorijas balstītu modeli ar iespējamiem ekonometriskiem trūkumiem (līmeņu modeļi - publiskais kapitāls un IKP bieži nav kointegrēti, tādējādi modelis var izskatīties pēc viltus regresijas), un šī izvēle mēdz noteikt pētījuma rezultātu.

Tēmu sarakstu, ar kuru katrs pētnieks var iegūt savu rezultātu, var turpināt ilgi. Un tas nav nekāds atklājums. Vēl 2006. gadā kolēģi Aleksejs Meļihovs un Gundars Dāvidsons, pieminot, ka pasaulē pazīstami pētnieki, izmantojot vienu un to pašu datu bāzi, katrs konstruēja savu cilvēkkpapitāla mainīgo, nespējot replicēt citu pētnieku rezultātus, secināja: "Gan šajā, gan arī jebkurā citā empīriskās testēšanas gadījumā liela daļa iegūto rezultātu tiek iepriekš pieņemti, veidojot modeļa konstrukciju, vai arī tiek pieņemti pēc tam, pārāk ambiciozi interpretējot iegūtās sakarības".

Vai tas, ka vairākas sakarības joprojām nav zināmas, nozīmē, ka ekonomikas pētniecība ir bezjēdzīga? Nē, lai gan mēs joprojām daudz ko nezinām, mūsu zināšanu līmenis tomēr pieaug. Ekonomikas zinātnes sasniegumi labi redzami ilgtermiņā: vēl pirms nieka 150 gadiem ne, piemēram, Karls Markss, ne citi tā laika ekonomisti neticēja pašlaik pirmkursniekam zināmai lietai - reālās algas ilgtermiņā var kāpt, pieaugot darba ražīgumam…