“nehéz előrejelzéseket készíteni, különösen a jövőről” – így szól a mondás. Ugyanez vonatkozik a gazdasági modellezésre is. Ez nem csak a triviális pont, hogy nehéz előrejelzést készíteni a bizonytalan dolgokról, bár meglepődne, hogy hány gazdasági modellt determinisztikusnak, azaz valószínűségi határok nélkül fejeznek ki., Pindyck teszi az érvényes pont, hogy a legfontosabb bemenetek gyakran választott önkényesen; még a legjobb modell kiköpi szemetet, ha a szivattyú szemetet . De arra a kissé finomabb pontra szeretnék összpontosítani, hogy azok a dolgok, amelyek a legérdekesebbek az elkövetkező évtizedek előrejelzésében, azok, amelyeket a legnehezebb modellezni., Az eredmény az, hogy gyakrabban, mint nem, egyszerűen nem modellezik őket, következésképpen a modellek keveset mondanak nekünk arról, hogy a jövő hogyan fog fejlődni, és még kevésbé a hosszú távú politikák valódi költségeiről és előnyeiről, például a megújuló technológiák és az erőforrás-hatékonyság előmozdításáról.
a gazdasági modell lényegében egy egyszerűsített keret a gazdaság működésének leírására. Azt a fegyelmet gyakorolja, hogy arra kényszeríti a modellezőt, hogy formálisan megfogalmazza a feltételezéseket, és kikezdje a feltételezések mögötti kapcsolatokat. A modelleket két fő célra használják: szimulálás (pl., hogyan változna meg a világ valamilyen ellentétes tényezőhöz képest, ha ezt vagy azt a változót feltételezzük) és előrejelzést (például azt, hogy néz ki a világ 2030-ban). A gazdasági modellek nagyszerű eszközök a szimulációkhoz-tekintettel arra, amit tudunk a gazdaság viselkedésbeli működéséről, és ezeket többnyire a megadott módon figyelembe véve, hogyan reagálhat a gazdaság mondjuk egy energiaár-emelkedésre? De a modellek sokkal kevésbé hatékonyak az előrejelzések nyújtásában, nem utolsósorban azért, mert az előrejelzések készítésekor nagyon keveset lehet figyelembe venni., Minél távolabb van az előrejelzés, annál nagyobb a strukturális bizonytalanságok, amelyek a modell előrejelzéseit a legjobban szemléltetik, különösen akkor, ha nem marginális impulzusok, például az éghajlatváltozás hatásai vagy a globális energiarendszer átalakulása hatását próbálják előrejelezni.
a Modellek által használt pénzügyi minisztériumok, bankok, valamint a központi bankok venni a mögöttes szerkezet a gazdaság, mint a megadott, illetve elemezni perturbációk peremén keresztül becsült viselkedési egyenletek., Mindkét becsült új Keynesi’ s computable általános egyensúlyi modellek támaszkodni feltételezések előre meghatározott hosszú távú trendeket, vagy ‘konvexitás’ kapcsolódó csökkenő marginális visszatér, majd csökkenő marginális termékek, annak érdekében, hogy menjen egy egyensúlyi állapot. Mivel ritkán néznek előre a négyéves horizonton túl, az ilyen egyszerűsítő feltételezések a valóság jó közelítését teszik lehetővé. Valójában a Kincstárban először rögzítettük a fő előrejelzési változókat (GDP növekedés, munkanélküliség, kereskedelmi egyenlegek, infláció stb.), majd futtattuk a modellt., Ez valójában a makrogazdasági előrejelzés normája – a modellt lényegében konzisztencia-ellenőrzésként használják, nem pedig előrejelzési forrásként. Feltéve, hogy az előrejelzési maradványok összhangban vannak a múltbeli mintákkal, akkor az előrejelzési útvonal előzetes rögzítése érvényesül, mivel az előrejelzések kompatibilisek a múltbeli becsült viselkedéssel. De ha messzebbre tekintünk, a bizonytalanságok növekednek, és így az esélyek is, hogy a strukturális törések az új technológiák, intézmények és viselkedések által vezérelt új ösvényekre taszítják a gazdaságot., A kulcsváltozók jellemzése, mint például a kimenet, mivel a determinisztikus átlaghoz való visszatérés kényelmes, de irreális, minél távolabb néz ki.
Ez problémákat okoz a gazdasági előrejelzésekben, amelyek feladata a nagy átalakító változások hatásának vizsgálata, például az erőforrás-hatékony globális gazdaságra való áttérés hosszabb időszakokra. Az a követelmény, hogy egy modell az egyensúlyi egyensúly felé hajlik, azt jelenti, hogy sok kulcsfontosságú dinamikát az egyensúly felé mutató tendenciák modelleznek, nem pedig annak determinánsai. A “változást” és a heterogenitást tranziens állapotként modellezik., Mégis a Való Világ az, amit a közgazdászok endogénnek neveznek – vagyis a rendszeren belüli rendszerváltozásoknak vannak kitéve. A heterogén folyamatok olyan visszacsatolási hurkokat hoznak létre, amelyek a rendszer állandó jellemzőivé válnak, hosszú távú elméletet igényelnek, amelyet ilyen folyamatok jellemeznek. A méretgazdaságosság, a tőke és az intézményi zárolás, a visszafordíthatatlanság, az új hálózatok és az útfüggőség által érintett gazdasági tényezőket nehéz empirikusan megbecsülni (egyes esetekben még soha nem történt meg), és még nehezebb modellezni a nemlineáris dinamika miatt., Sokkok lesz tartós hatások (szerintem 9/11), szakpolitikai döntéseket lesz nagy erősített következményei (gondolom, a védelmi kiadások, valamint az interneten), hogy a jóslat egyre nehezebb. A különböző meteorológiai modellek előrejelzése szerint fut, hogy következetes, pontos globális előrejelzések több mint két hét alatt, de aztán elkezd eltérő, mert a hírhedt ‘pillangó szárny’ hatás. Egy hónap múlva az ilyen előrejelzések vadul eltérnek egymástól, és haszontalannak tekinthetők. Ugyanez igaz a hosszú távú gazdasági modellekre is.
Vegyünk néhány valós példát., A megújuló energia technológiákba való befektetés a kísérletezés és a hibákból való tanulás eredményeként csökkenti az árát; az úgynevezett “tanulás-by-doing”. Ezek az áresések egyre vonzóbbá teszik a beruházást a hagyományos technológiákhoz képest, ahol a további tanulásból vagy méretezésből származó nyereség kisebb. Mivel a költségek nem csökkennek, a beruházások növekedése mérnökök megtanulják, hogyan kell olcsón telepítése csatlakoztassa megjavítani a technológia (az egyik oka annak, napenergia FOTOVILLAMOS lényegesen olcsóbb Németországban, mint az usa-ban), tervezés intézmények frissítve, új hálózatok épülnek, vagy átalakul., A fogyasztók megváltoztatják a magatartást és a kereslet hatékonyságát, az újrahasznosítást és a talapzatot.
nagyon gyorsan, egy régió válthat egyik technológiai hálózatról a másikra, mivel a tanulás és a tapasztalat vonzóbbá teszi, mint az inkumbens. De az ilyen eredendően kétpólusú útfüggő dinamikát nehéz—ha nem lehetetlen-modellezni. Az integrált tömegközlekedéssel a sűrű fejlesztés modelljére tervezett városok sok nagyságrenddel kevésbé erőforrás-intenzívek, mint a városok, amelyek egy szétszórt autó alapú modellen alapulnak, annak ellenére, hogy azonos jövedelmi szintekkel rendelkeznek., Ha megépül, akkor utólag nehéz megváltoztatni őket, mivel a viselkedés és az infrastruktúra be van zárva. A választókerületek lobbiznak az alacsonyabb benzinárért és a több autópálya-sávért a burjánzó városban és a kerékpáros sávokban, a tömegközlekedésben és a torlódásokban. A tervezők által Kínában, Indiában és máshol hozott döntések hosszú utat tesznek meg gazdaságuk egészének hatékonyságának és erőforrás-biztonságának meghatározásához. Emellett jelentős új piacokat hoznak létre, amelyek világszerte ösztönzik az innovátorokat és a befektetőket.,
de ezek egyike sem épül be a standard modellekbe, mivel egy endogén rendszer teljes kölcsönhatása ördögien bonyolult a replikációhoz, és bármilyen hiba rosszindulatú betegségként terjed a modellen keresztül. A modellezés tehát absztrakciót igényel. Nem minden változó lehet benne, és nem minden okozati folyamatok szimulált. De az absztrakció rendben van, amíg el nem távolítja a rendszer kulcsfontosságú tulajdonságait, majd megtisztítja a rendszer egészének előrejelzését., A legtöbb modellben a hosszú távú gazdasági kilátásokat ösztönző innovációról azt feltételezik, hogy csak megtörténik, és a kapitalizmus legfontosabb jellemzőit, például az oligopólium iránti tendenciát feltételezik a verseny nyomon követhetőbb feltételezése mellett.
Malthus hibája híresen átvette a világgazdaság szerkezetét. A modell azt feltételezte, hogy a technológiák és folyamatok változatlanok maradnak, így a világ a növekvő népességgel és kereslettel szemben kevés erőforrással fog rendelkezni. Valójában minden extra emberi szájhoz emberi agy tartozik., Az emberi innováció tette lehetővé, hogy a mezőgazdasági terméshozamok és az iparosítás soha nem látott mértékben bővítsék a fogyasztói lehetőségeket. Az innováció modellezése megköveteli, hogy megértsük azokat a nem kívánt következményeket, amelyek az egyik szektorból a másikba történő tudáskiömlésből származnak. Mariana Mazzucatto lenyűgöző történetet mesél el arról, hogy az iPhone mögött szinte az összes radikális technológiát a kormány finanszírozta, főként védelmi kutatási alapokon keresztül: ide tartozik az internet, a GPS, az érintőképernyős kijelző, sőt az új hangvezérelt Siri személyi asszisztens is ., Ezek a mögöttes dinamikák ismert és kiszámítható folyamatok, de nem a konkrét eredményeket. Következésképpen, szinte minden modell elvonja ezeket a kulcsfontosságú kapcsolatokat.
számos viselkedési dinamikát is figyelembe kell venni. Például a globális kollektív fellépés szerencsejáték tárgyát képezi, ahol az egyes ügynök tevékenységeinek (országok, régiók, vállalkozások) kifizetése attól függ, hogy mások hogyan járnak el. Ha elég játékos jár el, kritikus tömeget vagy “billenő készletet” érünk el, ahol fizet a cselekvésért is., Például fizethet egy vállalkozásért vagy gazdaságért, hogy késleltesse az erőforrás-hatékony befektetés költségeit, de ahogy mások teszik a beruházást, egyre inkább küzdhet az új piacokra történő eladásért, ahol a hatékonysági szabványok javulnak (mint az amerikai autógyártók esetében). Az ilyen dinamika modellezhető, de nehéz beépíteni a meglévő integrált modellekbe. Ki lehetett volna determinisztikusan modellezni a világkereskedelem megnyitását a múlt század második felében? Ezek a mögöttes dinamikák azonban ismertek és kiszámíthatóak, és végső soron ezek alakítják majd a világot.,
a strukturális változásokat irányító politika potenciális előnyei végső soron eltörlik a szén-dioxid-adóval kapcsolatos első forduló torzító költségeit, vagy egy új hatékonysági szabványt. A védelmi kiadásokhoz hasonlóan a zöld r&D nyomására tett összehangolt erőfeszítés valószínűleg megsokszorozta az innovációra gyakorolt hatásokat a gazdaság egészében., Ez azt jelenti, hogy a politikai döntéshozók, tervezés, versenyképes, valamint az erőforrás-hatékony gazdaság alkalmas egy kétségbe huszonegyedik század talán fontosabb prioritás, mint kitalálni, rövid távon költsége állítsa be a megújuló energiaforrásokra vonatkozó bár ez. A modellek azonban szinte kizárólag az utóbbi típusú szűk kérdésekre összpontosítanak, csak azért, mert képesek, minden egyes művelethez költségkészletet generálva, kevés megértéssel a teljes lehetséges előnyökről., A kapott hajlam elhalasztását akció rövidrezárja a több lényeges kérdés, hogy milyen szerkezeti változás lehet hozni arról, hogy egy átlátható, a piaci-barátságos módon; az egyik, amely elősegíti a verseny, illetve a növekedés korlátai hatálya kiadó-kereső által önös érdekei.
Ez azt jelenti, hogy gazdasági modellekre van szükség? Egyáltalán nem. Még meg kell próbálnunk megbecsülni és modellezni az ismert összetett folyamatokat. A modellek alapvető eszközök az interaktív kapcsolatok kialakításában, megvizsgálásában és megértésében., Bár a hosszú távon alkalmazott integrált gazdasági modellek értékes betekintést nyújtottak, soha nem úgy tervezték őket, hogy becslésekként szolgáljanak a kibocsátások csökkentésére és az erőforrás-hatékonyság javítására irányuló politikák teljes hatásairól. Teljesen integrált endogén rendszerek teszik modellezés hosszú ideig nagyon nehéz, mert még a kis hibák is fennállnak, felrobban, és megváltoztatja a kimenet a modell, mint egy rosszindulatú betegség. A modellek megpróbálják megkerülni ezt a problémát, feltételezve, hogy a történet kulcsfontosságú részei előre meghatározottak, de ez nem teszi őket reálisabbá., Amire szükség van, az egy koherens elmélet a rendszerváltozás hosszú távú folyamatai mögött, és ezeket leginkább külön modellezik, nem pedig egy teljesen integrált modell részeként,amely a determinizmus és a pontosság hamis fogalmait adja. A modellek nem az egész történet, csupán a történet mondatait támasztják alá, és ezeket meg kell érteni és kezelni kell. Egy kellően összetett rendszerben valójában könnyebb vezetni a változást, mint megjósolni.
Dimitri Zenghelis az LSE Grantham Kutatóintézetének társigazgatója, korábban a HM Treasury gazdasági előrejelzési vezetője volt., Ez a cikk eredetileg megjelent Business Green a 18 Szeptember 2013.