” este dificil să faci predicții, în special despre viitor ” – așa se spune. Același lucru este valabil și pentru modelarea economică. Acesta nu este doar punctul banal că este greu să faci predicții despre lucruri incerte, deși ai fi surprins de câte modele economice sunt exprimate ca deterministe, adică fără limite de probabilitate., Pindyck face punctul valid că intrările cheie sunt adesea alese arbitrar; chiar și cel mai bun model scuipă gunoi dacă pompezi gunoi . Dar vreau să mă concentrez pe punctul puțin mai subtil că lucrurile care sunt cele mai interesante atunci când vine vorba de a face predicții cu decenii înainte sunt cele care sunt cel mai greu de modelat., Rezultatul este că, de cele mai multe ori, acestea pur și simplu nu sunt modelate și, prin urmare, modelele ne spun puțin despre modul în care va evolua viitorul și cu atât mai puțin despre costurile și beneficiile reale ale politicilor pe termen lung, cum ar fi cele de promovare a tehnologiilor regenerabile și a eficienței resurselor.un model economic este în esență un cadru simplificat pentru descrierea funcționării economiei. Ea exercită disciplina de a forța modelatorul să articuleze formal ipoteze și să tachineze relațiile din spatele acestor ipoteze. Modelele sunt utilizate în două scopuri principale: simularea (de ex., cum s-ar schimba lumea în raport cu unele contrafactuale dacă presupunem o schimbare în această sau acea variabilă) și prognoză (de exemplu, cum ar putea arăta lumea în 2030). Modelele economice sunt instrumente excelente pentru simulări-având în vedere ceea ce știm despre funcționarea comportamentală a economiei și luând-o mai ales ca dată, cum ar putea răspunde economia La, să zicem, un vârf al prețurilor la energie? Dar modelele sunt mult mai puțin eficiente în furnizarea de previziuni tocmai nu în ultimul rând pentru că atunci când se fac previziuni, se poate lua foarte puțin așa cum este dat., Mai departe prognoza, cel mai mare structurale incertitudini face proiecții modelul cel mai ilustrativ, mai ales atunci când încearcă pentru a prognoza impactul non-marginale impulsuri, cum ar fi impactul schimbărilor climatice sau de transformare din sistemul energetic mondial.
modelele utilizate de ministerele de Finanțe, Bănci și bănci centrale iau structura de bază a economiei așa cum este dată și analizează perturbațiile pe margini prin ecuații comportamentale estimate., Ambele estimat ‘new Keynesian și modelelor de echilibru general aplicat se bazează pe ipoteze despre pre-determinate tendințele pe termen lung sau convexitate’ asociat cu diminuarea randamentelor marginale și reducerea marginală a produselor, în scopul de a converge la o stare de echilibru. Deoarece rareori așteaptă cu nerăbdare dincolo de un orizont de patru ani, astfel de ipoteze simplificatoare fac aproximări bune ale realității. De fapt, la Trezorerie, am fixat mai întâi principalele variabile de prognoză (creșterea PIB, șomaj, solduri comerciale, inflație etc.) și apoi am rulat modelul ., Aceasta este de fapt norma pentru prognoza macroeconomică – modelul este utilizat în esență ca o verificare a coerenței și nu o sursă de proiecții. Condiția prognoza reziduurile sunt în linie cu ultimele modele, apoi de stabilire prognoza calea înainte este validat pentru că proiecțiile sunt compatibile cu trecutul estimat de comportament. Dar, privind mai departe, incertitudinile cresc, la fel și șansele ca pauzele structurale să împingă economia pe noi căi conduse de noi tehnologii, instituții și comportamente., Caracterizarea variabilelor cheie, cum ar fi ieșirea, ca revenirea la o medie deterministă este convenabilă, dar nerealistă cu cât arăți mai departe.
Acest lucru cauzează probleme pentru previziuni economice însărcinat cu examinarea impactului de mare transformare, cum ar fi trecerea la o utilizare eficientă a resurselor în economie mondială pe perioade mai lungi. Cerința ca un model tinde spre un echilibru la starea de echilibru înseamnă că multe dinamici cheie sunt modelate ca tendințe spre acel echilibru, mai degrabă decât determinanți ai acestuia. „Schimbarea” și eterogenitatea sunt modelate ca stări tranzitorii., Cu toate acestea, lumea reală este ceea ce economiștii numesc endogeni – adică supuși schimbărilor sistemice care își au originea în sistem. Procesele eterogene generează bucle de feedback care devin caracteristici permanente ale sistemului, necesitând o teorie pe termen lung caracterizată de astfel de procese. Factori economici care sunt supuse economiile de scară, de capital și instituționale de blocare în, irreversibilities, noi rețele și calea-dependențele sunt greu de estimat empiric (în unele cazuri, acestea nu s-au întâmplat, totuși) și chiar mai greu pentru modelul din cauza non-linear dinamica., Șocurile va avea efecte persistente (cred că 9/11), politica de alegeri va fi mare și amplificat implicații (cred cheltuielile de apărare și de pe internet) face predicție din ce în ce mai dificil. Diferite modele meteorologice și prognoze fac prognoze globale consecvente și exacte pe o perioadă de două săptămâni, dar apoi încep să se abată din cauza infamului efect „fluture”. Dincolo de o lună, astfel de previziuni diferă sălbatic și sunt considerate aproape inutile. Același lucru este valabil și pentru modelele economice pe perioade lungi de timp.
luați câteva exemple din lumea reală., Investițiile în tehnologiile de energie regenerabilă își reduc prețul ca urmare a experimentării și a învățării din greșeli; așa-numitele „învățare prin practică”. Aceste scăderi ale prețurilor fac apoi investiția din ce în ce mai atractivă în raport cu tehnologiile convenționale, unde câștigurile obținute din învățarea suplimentară sau scalarea sunt mai mici. Ca costurile în jos, de investiții crește și ingineri să învețe cum să ieftin instalați, conectați și de a repara tehnologie (un motiv solar PV este considerabil mai ieftin decât în Germania, în SUA), instituțiile de proiectare sunt actualizate și noi rețele sunt construite sau transfigurat., Consumatorii schimbă comportamentul și eficiența cererii, reciclarea și pietonalizarea.foarte repede, o regiune poate trece de la o rețea tehnologică la alta, deoarece învățarea și experiența o fac mai atractivă decât cea actuală. Dar o astfel de dinamică inerentă bi-polară dependentă de cale este greu-dacă nu imposibil—de modelat. Orașele planificate pe un model de dezvoltare densă, cu transport public integrat, devin multe ordine de mărime mai puțin consumatoare de resurse decât orașele bazate pe un model bazat pe mașină, în ciuda faptului că au aceleași niveluri de venit., Odată construite, acestea sunt greu de schimbat retroactiv, pe măsură ce comportamentele și infrastructurile devin blocate. Circumscripțiile fac lobby pentru prețuri mai mici la benzină și mai multe benzi de autostradă în orașul întins și piste de ciclism, transportul public și încărcarea congestiei în cel dens și eficient. Deciziile luate de planificatori în China, India și în alte părți vor face un drum lung pentru a determina eficiența și securitatea resurselor economiilor lor în ansamblu. De asemenea, acestea creează noi piețe considerabile care stimulează inovatorii și investitorii din întreaga lume.,dar nimic din toate acestea nu este încorporat în modelele standard, deoarece interacțiunea completă a unui sistem endogen este complex de replicat și orice eroare se răspândește prin model ca o boală malignă. Prin urmare, modelarea necesită abstractizare. Nu toate variabilele pot fi incluse și nu toate procesele cauzale simulate. Dar abstractizarea este în regulă până când abstractizați din proprietățile cheie ale sistemului și apoi intenționați să prognozați sistemul în ansamblu., În majoritatea modelelor, se presupune că inovația care conduce la perspective economice pe termen lung se întâmplă, iar caracteristicile cheie ale capitalismului, cum ar fi tendința spre oligopol, sunt asumate în favoarea asumării mai tractabile a concurenței.greșeala lui Malthus a fost faimoasă de a lua structura economiei globale așa cum a fost dată. Modelul său a presupus că tehnologiile și procesele vor rămâne neschimbate, astfel încât lumea să aibă un nivel scăzut de resurse în fața creșterii populației și a cererii. De fapt, fiecare gură umană în plus a venit cu un creier uman., Iar inovația umană a fost cea care a permis randamentelor agricole pentru rachete și industrializare să ofere o gamă fără precedent de posibilități pentru consumatori. Modelarea inovării necesită înțelegerea consecințelor neintenționate care rezultă din deversările de cunoștințe de la un sector la altul. Mariana Mazzucatto spune o poveste convingătoare, de ce aproape toate radicală tehnologii spatele iPhone-ului au fost finanțate de către guvern, în special prin apărarea fonduri de cercetare: aceasta include internet, GPS, touchscreen, display, și chiar și nouă voce-activat Siri asistent personal ., Aceste dinamici de bază sunt cunoscute și previzibile ca procese, dar nu în termeni de rezultate specifice. În consecință, aproape toate modelele abstractizează aceste relații cheie.
există, de asemenea, o serie de dinamici comportamentale pentru a ține cont. De exemplu, acțiunea colectivă globală este supusă jocurilor de noroc în care plățile pentru acțiunea agentului individual (țări, regiuni, întreprinderi) depind de modul în care acționează alții. Dacă acționează suficienți jucători, se ajunge la o masă critică sau la un „set de basculare” unde se plătește și pentru a acționa., De exemplu, se poate plăti pentru o firmă sau economie de întârziere, costul de utilizare eficientă a resurselor de investiții, dar, așa cum alții fac investiții, se poate din ce în ce lupta pentru a vinde în piețe noi, în cazul în care standardele de eficiență a îmbunătăți (cum a fost cazul cu NOI producatori de automobile). O astfel de dinamică poate fi modelată, dar este greu de încorporat în modelele integrate existente. Cine ar fi putut modela în mod determinist deschiderea comerțului mondial în a doua jumătate a secolului trecut? Cu toate acestea, aceste dinamici de bază sunt cunoscute și previzibile și, în cele din urmă, acestea vor modela lumea.,beneficiile potențiale ale politicii care direcționează schimbările structurale vor reduce în cele din urmă costurile distorsionate din prima rundă asociate cu o taxă pe carbon aici sau un nou standard pentru eficiență acolo. Ca și în cazul cheltuielilor pentru apărare, un efort concertat de a împinge green r&D este probabil să fi multiplicat impactul asupra inovării în întreaga economie., Aceasta înseamnă că, pentru factorii de decizie, planificarea unei economii competitive și eficiente din punct de vedere al resurselor, potrivită pentru un secol XXI contestat, ar putea face o prioritate mai importantă decât calcularea costului pe termen scurt al unui set de surse regenerabile, relevante, deși este. Cu toate acestea, modelele se concentrează aproape exclusiv pe întrebări înguste de acest din urmă tip, doar pentru că pot, generând un set de costuri pentru fiecare acțiune, cu puțină înțelegere a beneficiilor potențiale complete., Rezultate predispoziție spre amânarea acțiunii scurt-circuite la mai multe întrebări pertinente de ce schimbările structurale pot fi aduse într-un mod transparent, piața manieră prietenoasă; unul care promovează competiția și creșterea economică și limitează domeniul de rent-seeking de interese.asta înseamnă că ar trebui să renunțăm la modelele economice? Categoric nu. Ar trebui să încercăm în continuare să estimăm și să modelăm procesele complexe cunoscute. Modelele sunt instrumente esențiale pentru a ne ajuta să formulăm, să examinăm și să înțelegem relațiile interactive., Cu toate acestea, în timp ce modelele economice integrate aplicate pe termen lung au produs informații valoroase, acestea nu au fost niciodată concepute pentru a servi drept estimări ale impactului total al unor lucruri precum politicile de reducere a emisiilor și de îmbunătățire a eficienței resurselor. Sistemele endogene complet integrate fac ca modelarea perioadelor lungi să fie foarte dificilă, deoarece chiar și erorile mici persistă și explodează și modifică rezultatele modelului ca o boală malignă. Modelele încearcă să rezolve această problemă presupunând că părțile cheie ale acelei povestiri sunt predeterminate, dar acest lucru nu le face mai realiste., Ceea ce este necesar este o teorie coerentă în spatele proceselor de schimbare sistemică pe termen lung și acestea sunt cel mai bine modelate separat, și nu ca parte a unui model complet integrat care conferă Noțiuni false de determinism și precizie. Modelele nu sunt întreaga poveste; ele sunt doar sprijinirea propoziții la poveste și trebuie să fie înțelese și tratate ca atare. Într-un sistem suficient de complex, poate fi mai ușor să conduci schimbarea decât să o prezici.Dimitri Zenghelis este co-șef de politică la Institutul de cercetare Grantham la LSE și a fost anterior șef de prognoză economică la Trezoreria HM., Acest articol a fost publicat inițial în Business Green pe 18 septembrie 2013.