Kakšne posledice imajo zmote ali napake znanstvenikov na ekonomsko politiko in na usode držav, smo lahko videli pred tremi tedni na podlagi odkritja napake v študiji Carmen Reinhart in Kennetha Rogoffa. Glavnina političnih argumentov za politiko varčevanja je temeljila prav na tej študiji (Reinhart in Rogoff, 2010) ter na študiji Alesine in Ardagne (2010), za katero se je prav tako izkazalo, da je bila dubiozno narejena. Na podlagi obeh primerov lahko seveda začnemo s kampanjo splošnega pregona ekonomistov in odvzema pedigreja znanosti celi ekonomski vedi. *

Toda preden začnemo s tem, je vendarle treba pogledati tudi malce naokrog. Zelo podobno je namreč tudi na ostalih področjih, od medicine, farmacije, napovedovanja vremena, orkanov, potresov, klimatskih sprememb itd. Pomembno je razlikovati ali gre za objektivne razloge za napačne ocene in napačne napovedi znanstvenikov, za navadno površnost ali pa za namerno zavajanje in potvarjanje ugotovitev.

Pri navedeni in s strani politikov tako pogosto citirani študiji Reinhartove in Rogoffa (R-R) je morda šlo za navadno površnost. In sicer, v tistem ključnem delu, ki se nanaša na to, ali najbolj zadolžene države res rastejo počasneje (oziroma imajo celo negativno rast), sta R-R naredila “napako” v excelovi tabeli pri izračunu povprečne stopnje rasti držav. Kot so pokazali Herndon, Ash in Pollin (2013), R-R pri izračunu povprečne stopnje gospodarske rasti (za obdobje, ko je bil dolg države večji od 90% BDP) nista formule za izračun povprečja razširila še navzdol na preostalih pet držav. Ali preprosto rečeno, v izračun nista vključila Danske, Kanade, Belgije, Avstrije in Avstralije. Resnici na ljubo ne gre samo za to napako v raziskavi R-R, pač pa sta denimo v izračunih tehtanih povprečij nekoliko po svoje “utežila” različne države oziroma obdobja. Denimo podatkom za 19 let rasti V. Britanije v času visokega dolga sta dala enako utež kot 1 letu recesije ob visokem dolgu Nove Zelandije. Prav tako sta brez jasnega razloga izločila nekaj držav z visoko rastjo ob visokem dolgu.

R-R sta kasneje priznala svojo napako, vendar hkrati napisala, da sta sicer res zaradi napake v formuli narobe izračunala navadno povprečno stopnjo rasti najbolj zadolženih držav, vendar pa je v študiji pravilno izračunana medianska stopnja rasti. Vendar pa je razlika med obema gromozanska: narobe izračunana navadna povprečna stopnja rasti držav z več kot 90% BDP javnega dolga za obdobje 1945-2009 namreč znaša -0.1%, medianska stopnja rasti pa +1.6%, medtem ko pravilno izračunana navadna povprečna stopnja rasti znaša 2.2%.

Problem te napake v izračunih R-R je seveda v tem, da so na njenih rezultatih mnogi politiki utemeljevali potrebo po strogih varčevalnih ukrepih. Če namreč visoko zadolžene države rastejo z negativno stopnjo rasti (torej so v recesiji), je to najboljši argument, zakaj je treba visok javni dolg hitro odpraviti, da bi država spet lahko začela rasti.

Podobno velja za študijo Alesine in Ardagne (2010), ki sicer ne trpi zaradi površnih napak v excelu, pač pa zaradi uporabljene ekonometrične metode, ki lahko daje povsem čudne rezultate. Alesina in Ardagna (A-A) sta ugotovila, da naj bi rezi v javnih izdatkih dejansko delovali ekspanzivno, znižanje davkov pa naj bi bolj verjetno zagnalo gospodarsko rast kot povečanje javnih izdatkov.

Problem je seveda v tem, da zaradi uporabe napačne metodologije, sklepi študije A-A ne veljajo. Kot je pokazala analiza Jayadeva in Konczala (2010), ki sta šla preverit metodo A-A in 26 obdobij, ki sta jih A-A identificirala kot »kontrakcijska obdobja« fiskalne politike z ekspanzivnimi učinki, lahko izmed teh 26 identificiranih epizod le za dve epizodi (Irska 1987 in Norveška 1983) ugotovimo, da je znižanje javnih izdatkov imelo ekspanzivni učinek na gospodarsko rast. Uporabljena metoda A-A je namreč povsem pomešala vzroke in posledice, in sicer da je do znižanja javnih izdatkov kot deleža v BDP lahko prišlo zaradi predhodne gospodarske rasti, ne pa da je znižanje javnih izdatkov kasneje vplivalo na zagon rasti.

Ta uporaba napačne metodologije seveda ne bi šla izven običajnih akademskih razprav, če sklepi študije A-A ne bi bili nekaterim v Evropski komisiji tako všeč, da so Alberta Alesino iz Harvarda aprila 2010 celo povabili v Madrid na srečanje finančnih ministrov EU. Njegovo študijo pa so v prid sklepom o nujni fiskalni konsolidaciji držav EU tudi navedli v uradnem sporočilu po srečanju finančnih ministrov. Politika varčevanja v EU je bila v veliki meri »akademsko utemeljena« prav na tej študiji. Med trgovinsko močno povezanimi državami ima seveda hkratna fiskalna konsolidacija v vseh članicah v času krize izjemno negativne učinke na agregatno povpraševanje in lahko samo še poglobi krizo. In natanko to se je zgodilo v EU, kjer se je rast močno zmanjšala, evro območje pa je letos spet zapadlo nazaj v recesijo.

Napake v znanstvenih študijah imajo lahko – povsem nehote – izjemno negativne posledice, kadar so ekonomske politike držav utemeljene na sklepih tovrstnih študij. Nauk te zgodbe je, da ekonomska politika ne sme temeljiti na eni analizi, ampak mora upoštevati ugotovitve različnih analiz ter na podlagi prevladujočih ugotovitev sprejeti sklepe glede ukrepov ekonomske politike. Ključno je, da so ekonomske analize transparentne – torej javno objavljene in njihova metodologija razkrita.

Na drugo stran spektra analiz z napačnimi ocenami, vendar s pomembnimi učinki na ekonomsko politiko, lahko prištejemo napovedi gospodarskih gibanj, ki jih izdelujejo posamezne uradne inštitucije. V tem primeru sicer ne gre za klasične napake v uporabi napačnih metod ali za površnosti pri obdelavi podatkov, pač pa za objektivno danost, da je natančno gibanje določenih kategorij, ki so zelo kompleksne ali nagnjene k veliki volatilnosti, izjemno težko napovedati zaradi velike mere negotovosti. Toda ne glede na to objektivno težavnost v napovedovanju, pa imajo napake v napovedih denimo gospodarske rasti precej velike posledice na ekonomsko politiko.

Denimo slovenska vlada oblikuje proračunske memorandume, proračunske dokumente in programe stabilnosti na podlagi napovedi gospodarskih agregatov, ki jih pripravlja Umar. Ali drugače povedano, ocene proračunskih prihodkov, katerim mora vlada prilagoditi odhodke, temeljijo na tem, kako pravilno glede na bodoča dejanska gibanja Umar s svojimi ocenami »zadane« pravo kasnejše dejansko gibanje BDP. Če denimo pogledate program stabilnosti, ki ga je včeraj poslala vlada v Bruselj, si lahko v eni izmed tabel ogledate, na podlagi katerih ocen gospodarske rasti je vlada pripravila lanski program stabilnosti in kakšna so bila kasnejša dejanska gibanja BDP. V lanskem dokumentu je denimo vlada na podlagi Umarjevih napovedi upoštevala, da bo v letu 2012 BDP upadel samo za 0.9%, dejanski padec pa je znašal 2.3% (razlika je 1.4 odstotne točke). Za letošnje leto je upoštevala lansko pomladansko oceno Umarja, da bo letos pozitivna gospodarska rast pozitivna v višini 1.2%, medtem ko letošnja pomladanska ocena Umarja predvideva upad BDP za 1.9% (razlika 3.1 odstotne točke).

Ker so te razlike v napovedih gospodarske rasti tako velike, je seveda težko ustrezno načrtovati obseg proračunskih prihodkov in nato »uloviti cilj« glede proračunskega primanjkljaja že za tekoče leto, kaj šele za naslednje leto. Ker namreč pri nas javnofinančni prihodki znašajo nekaj manj od polovice BDP (okrog 45% BDP), seveda napaka v napovedi gospodarske rasti za eno odstotno točko pomeni razliko v ocenjenih javnofinančnih prihodkih za okrog 160 mio evrov. Razlika v napovedi rasti BDP za 3 odstotne točke pa že skoraj za 500 mio evrov razlike. Ali z drugimi besedami, vlada se zaradi takšnih razlik med napovedanimi in dejanskimi stopnjami gospodarske rasti lahko ušteje pri »lovljenju« ciljanega proračunskega deficita tudi za 1.5% ali za polovico dovoljenega primanjkljaja glede na pakt o stabilnosti in rasti.

Zgornje seveda nikakor ni kritika na račun Umarja, ki svoje delo glede napovedovanja gospodarskih agregatov relativno dobro opravlja (in tudi ob vsaki napovedi v prilogi navede primerjavo lastnih napak v napovedih BDP in inflacije glede na druge inštitucije). Povprečna absolutna napaka glede napovedi gospodarske rasti, ki jo Umar naredi v pomladanski napovedi za naslednje leto, je v obdobju 2002-2012 znašala 2.51 odstotnih točk. Malenkostno boljša pri tem sta Banka Slovenije (napaka 2.44 o.t.) in SKEP pri GZS (napaka 2.41 o.t.), še boljša pa IMF (napaka 2.30 o.t.) in Evropska komisija (napaka 2.16 o.t.). Toda Umar je izmed navedenih inštitucij najbližje dejanski stopnji rasti v pomladanski napovedi za tekoče leto (napaka »samo še« 1.23 o.t.), medtem ko so povprečne napake ostalih inštitucij v rangu med 1.30 o.t. (SKEP) in 1.68 o.t. (WIIW). Toda zgrešiti dejansko rast BDP v tekočem letu v najboljšem primeru za za 1.2 odstotne točke je še vedno ogromno. In pri tem gre zgolj za povprečno napako, dejanski razpon možnega gibanja BDP v pozitivno ali negativno smer pa je veliko večji. Tega intervala zaupanja Umar na žalost ne poroča.

Zgolj v primerjavo: v ZDA od leta 1968 skupina izbranih (anonimnih) ekonomistov v posebni redni anketi Survey of Professional Forecasters napoveduje gibanje BDP v ZDA. V celotnem obdobju med 1968 in 2010 je 90-odstotni interval zaupanja teh ocen znašal 6.4%, kar pomeni da je vsaka točkovna napoved dejanske rasti BDP lahko odstopala v pozitivno ali negativno smer za 3.2%. Ali z drugimi besedami, če izbrani ameriški profesionalni napovedovalci gospodarske rasti napovejo rast ameriškega BDP za 2%, to lahko pomeni, da bo ameriško gospodarstvo bodisi v recesiji (-1.2% rast) ali izjemno močno raslo (+5.2%). Ne glede na ta zelo širok 90-odstotni interval zaupanja napovedi (ki pomeni, da naj bi se v devetih izmed desetih primerov dejanska rast nahajala znotraj tega intervala napovedi), pa so se v zadnjih 18 letih ti profesionalni napovedovalci zmotili kar šestkrat. Od leta 1968 do 2010 pa je kar v polovici primerov dejanska rast padla izven tega širokega intervala.

Ekonomisti torej niso prav dobri napovedovalci bodočih dejanskih gibanj, kljub razpoložljivosti podatkov in sofisticiranosti ekonomskih modelov. Pri ekonomistih je problem v tem, da je gospodarstvo izjemno dinamično, sestavljeno iz množice gospodarskih subjektov in njihovih sentimentov. Ob tem pa se lahko pogoji poslovanja tako v domačem kot mednarodnem okolju izjemno hitro in drastično spremenijo v kratkem obdobju. Na drugi strani je treba upoštevati tudi vgrajeno endogenost, torej da lahko negativne napovedi gospodarske rasti vlade prepričajo v zagon različnih stimulativnih ukrepov, zaradi česar je kasneje dejanski upad BDP lahko bistveno manjši od napovedanega. In obratno, napoved visoke gospodarske rasti lahko FED in ECB v strahu pred pregrevanjem gospodarstva in dvigom inflacije prepričajo v dvig obrestnih mer, zaradi česar je kasnejša gospodarska rast precej nižja od napovedane.

Problem je v tem, ker politiki oziroma ekonomska politika želi natančno, točkovno oceno posameznega kazalca, ki pa ga zaradi velike negotovosti ni mogoče natančno napovedati, ampak zgolj z določeno verjetnostjo. Vlade ekonomske politike ne morejo oblikovati na podlagi scenarijev, oblikovanih na podlagi intervalnih ocen gibanja BDP ali inflacije. To bi vneslo ogromno zmede in težav v samo oblikovanje proračunov ter v preverjanje učinkovitosti ekonomske politike. S strokovnega vidika bi bilo bistveno bolj smiselno, če bi se ekonomska politika vedno ravnala po »črnem scenariju«, torej da bi od konkretne napovedi rasti BDP odštela vsaj dolgoročno povprečno napako v dosedanjih napovedih. Tako bi manj verjetno zgrešila cilje v neugodno, negativno smer.

Toda če mislite, da samo ekonomisti tako slabo napovedujejo prihodnost ali pojave, pri čemer nikakor ne želim z blatom pošpricati še ostalih področij, se seveda – na žalost – bridko motite. Podobno namreč velja za študije in napovedi na vseh ostalih področjih od psihologije, medicine, fizike, vremena do potresov ali poplav, kjer so v igri lahko tudi človeška življenja. Naj navedem samo nekaj primerov. Denimo leta 2005 je ameriški raziskovalec John P. Ioannidis objavil zelo kontroverzno in odmevno raziskavo »Why most published research findings are false«, v kateri je ocenjeval, kako relevantne so ugotovitve o pozitivnih učinkih laboratorijskih testov v medicini, objavljene v akademskih medicinskih revijah. Ugotovil je, da je večina izmed njih preprosto napačnih. Kasneje je raziskava podjetja Bayer Laboratories potrdila Ioannidisove trditve in pokazala, da dve tretjini pozitivnih učinkov, kot so jih navajale znanstvene študije, ni mogoče uspešno replicirati v laboratoriju.

Podobna je zgodba glede napovedovanja potresov. Številni znanstveniki so poskušali izgraditi modele za napovedovanje potresov, od preprostih do zelo kompleksnih. Leta 2004 je denimo Kellis-Borok iz UCLA v velikem slogu sporočil, da je s svojim timom uspel razviti dober model za napovedovanje potresov in napovedal, da bo v tistem letu močan potres stopnje 6.4 zatresel puščavo Mojave. Kellis-Borok se je znašel na naslovnicah vseh vodilnih ameriških časopisov. Toda potres se ni zgodil. Kasnejša študija iz leta 2010 je pokazala, da je bil model Kellis-Boroka uspešen samo v treh primerih napovedanih potresov, v 23 primerih pa se je zmotil.

Za tiste, ki si želite več prebrati na temo napovedovanja in uspešnosti napovedovanja na področjih od športa do politike, toplo priporočam knjigo Natea Silverja The Signal and the Noise (2012). Bistvo knjige je raziskovanju možnosti, kako v ogromni količini hrupa informacij, s katerimi smo bombardirani vsak dan, razpoznati tisti pravi signal. Signal, ki nam bo omogočil pravilno napovedati prihodnje dogajanje. Ni lahko. Na nobenem področju. Po mnenju Silverja sta največji napredek znanost in stroka naredila na področju napovedovanja vremena. Toda pazite, napovedi vremena za več kot 7 dni naprej so popolnoma brez vrednosti. Nič boljše niso od vremenske situacije na isti dan leta v dolgoročnem povprečju. Hja, kako potem pravilno oceniti gospodarska gibanja za dve leti vnaprej?

________

* Izvorno objavljeno v Finance Weekend