Kakšna naj bi bila koristna akademska makroekonomija

Follow up na včerajšnji zapis o tem, kako koristna je makroekonomija. Na klasifikacijo makroekonomij po uporabnosti (v zapisu Noaha Smitha) se je odzval tudi donedavni predsednik minnesotske podružnice Fed (in profesor na univerzi Rochester) Narayana Kocherlakota. Kocherlakota je potrdil Smithovo tezo, da je akademska makroekonomija nekoristna za ustvarjalce ekonomske politike. Vendar po njegovem ne toliko zaradi fantazijskih predpostavk akademskih modelov, pač pa zaradi napačnega dizajna akademskih raziskav (ki pa je, kot boste videli na koncu, problematičen prav zaradi fantazijskih predpostavk).

Kocherlakota izvirni greh za neuporabnost akademskih raziskav pri oblikovanju ekonomskih politik pripisuje Robertu Lucasu, ki je pred 40 leti v monetarni kontrarevoluciji zakoličil “poti razvoja akademske makroekonomije“. Lucas je bil mnenja, da se makroekonomisti ne bi smeli ukvarjati s tekočimi, izoliranimi dogodki (saj so ti zaradi racionalnih pričakovanj itak nepomembni), pač pa le s (fiksnimi) režimi ekonomske politike, ki se le redko menjajo. Drugače rečeno, ker so agenti racionalni, vse izolirane dogodke lahko predvidijo, zato do šokov zaradi njih sploh ne more priti. No, Kocherlakota pa pravi, da je prav to – predvidevanje izoliranih dogodkov – ključno iz vidika oblikovanja ekonomskih politik. Tiste, ki delajo ekonomsko politiko, zanima, kakšna je verjetnost, da nek dogodek nastopi in kakšne posledice utegne imeti. Zato ustvarjalci ekonomske politike na svet ne gledajo klasično akademsko, pač pa “bayesiansko“: verjetnost učinkov nekega dogodka (posterior) je odvisna od našega predhodnega verjetja (prior) in novih informacij; čim bližje smo dogodku, tem bolj naša predhodna verjetja o njemu osvežujemo z novimi informacijami in tem bolj natančno lahko njegove učinke lahko predvidimo.

Ustvarjalce ekonomske politike zato ne zanimajo toliko teoretsko čiste ideje, pač pa  nove informacije in empirične preverbe na njihovi osnovi. Prava makroekonomija naj bi bila empirična, to pa pomeni dopuščanje velike doze negotovosti glede prihodnosti. To pa je natanko v nasprotju s tem, kar je predlagal Lucas, ki ga ni zanimala empirična slika prihodnjih dogodkov, pač pa je apriorno teoretsko zakoličil verjetnost prihodnjih dogodkov in s tem popolnoma izločil negotovost. S čimer je seveda za 40 let v napačno smer zapeljal generacije makroekonomistov. Za makroekonomijo je bil z Nobelovo nagrado ovenčani Robert Lucas približno to, kar je bil Hugo Chavez za Venezuelo – preklemansko drag eksperiment.

When I go back and read Lucas, his thinking seems to me to be very classical (in an econometric sense).  When I was a policymaker, I operated in a much more Bayesian way. Taking that kind of approach could allow academic macroeconomists to be of more use to policymakers who have to make some kind of isolated decision.  Here’s a sketch of what I mean.

A policymaker has to decide between two options (like raise rates or not).  The impact of both options on economic variables of interest is necessarily uncertain.  Part of that uncertainty is attributable to the fact that the two options will have different effects on the beliefs of agents about future policy decisions.  The policymaker probably starts with prior beliefs of his/her own about the impact of the different options on variables of interest.  

In this context, the goal of a macroeconomic adviser is to use all available data (and possibly collect new data) to help the policymaker update his/her prior.   The resulting posterior is likely to feature a lot of dispersion.  Indeed, in many circumstances, it is possible that the updating might end up being relatively minor (because the available data aren’t that informative).   

Buried in the emboldened sentence is a very different vision for macroeconomics than what is typically practiced in the academe.   I suspect that it would lead us in a more empirical and less theoretical direction.  We would have to learn to live with (and report) a considerable amount of residual uncertainty.  Is such an approach “scientific”?   I don’t know!  But I believe that economists have a lot of tools and data that can help policymakers in updating their priors.  And it seems to me like we in the academe could be doing a lot more to systematize that updating process.

Vir: Narayana Kocherlakota

%d bloggers like this: