главная  |  карта сайта   |  банковское дело   |  банковская система РФ   |  безопасность кредитования   |  лекции 
         Общие сведения
         Расчетно-кассовое обсл.
         Кредитование физ. лиц
         Кредитование юр.лиц
         Дополнительные услуги
         Пластиковые карты
         Создание банка
         Коэффициенты
         Формула Дюпона
         ФЗ- 115

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

СОВРЕМЕННАЯ ЭКОНОМИЧЕСКАЯ НАУКА

 

Лекция ректора РЭШ Сергея Гуриева об экономической науке

часть 2

Теперь давайте обсудим, в чем экономисты согласны друг с другом и в чем не согласны.

Экономисты знают, что защита прав собственности, обеспечение исполнения контрактов, то, что называется "верховенство права"
(или, по-английски, “rule of law”), конкуренция, макроэкономическая стабильность – вещи хорошие, важные,
полезные для экономического роста.

Нет разногласий в том, что монополия хуже, чем конкуренция. Нет разногласий в том, что высокая инфляция хуже низкой инфляции.
Нет разногласий в том, что для того, чтобы добиться низкой инфляции, нужен независимый центральный банк.

Есть также понимание того, что международная торговля помогает росту и процветанию.

Действительно, глобализация за последние 20 лет вывела из бедности сотни миллионов людей по всему миру.

В первую очередь, в Индии и в Китае, но и в других странах тоже. Хороший пример – это то, что произошло во время кризиса.
Как всегда бывает во время кризиса, были подняты импортные тарифы во всех странах.

Не только в России, но и в Америке, в Европе. Но, в том числе и по тому, что теперь и в учебниках написано, что торговля – это благо, протекционизма было гораздо меньше, чем можно было ожидать (учитывая масштаб кризиса). И в этом немалая заслуга экономистов, которые являются фактически единственной группой, единственной профессией, которая постоянно и согласованно отстаивает преимущества свободной торговли.

Вопрос в том, в чем экономисты не согласны и чего они пока не знают. На самом деле, оказывается, что не знают они очень важные вещи: как сделать так, чтобы права собственности защищались. Не в какой-то стране, где они защищались уже двести лет, пятьсот лет, или тысячу лет.

А в такой стране, где не было никогда прав собственности. Где нет политического согласия о том, какое должно быть распределение доходов. Именно с этой точки зрения Россия является очень интересным предметом исследований. Здесь, собственно, только возникают эти экономические институты – права собственности, конкуренция, защита исполнения контрактов.

Другая проблема заключается в том, что мы пока плохо умеем моделировать стадное поведение, отклонения от рациональности. Я сказал, что, действительно, передний край науки как раз и заключается в том, чтобы пытаться моделировать и исследовать отклонения от рациональности. Очень трудно понять, например, когда лопнет пузырь. Сейчас, например, начал надуваться пузырь в азиатской недвижимости.

До какого уровня он надуется и когда он лопнет – не совсем ясно. Когда центральный банкир должен предпринять действия, чтобы его проколоть вовремя, чтобы он не лопнул слишком сильно – не совсем понятно. Почему? Потому, что это зависит уже не только от переменных, которые мы можем оценивать в рамках математических моделей, но и тех самых отклонений от рациональностей, стадного поведения, которое в голове у людей.

Теперь я бы хотел рассказать о прогрессе в методологии экономической науки. С моей точки зрения, за последние 30 лет (может быть, 35 лет) произошли три ключевых изменения.
Первое изменение – это изменение в макроэкономике. Макроэкономика, в некотором роде, слилась с микроэкономикой.

Второе изменение – это резкий прорыв в качестве данных и методов исследования этих данных. Принято считать, что эконометрика не доказывает причинно-следственных связей.
Это так. С другой стороны, как я вам постараюсь доказать, мы знаем теперь об исследованиях причинно-следственных связей с помощью новых методов и новых данных гораздо больше.

Третий прорыв – это то, что экономика перестала быть собственно экономикой. Экономика теперь – это наука обо всем.
Количественные методы и экономические модели, в основном, экономисты, а также их коллеги, используют для исследования во всех смежных дисциплинах.

Это то, что называется экономическим империализмом: экономисты выходят за рамки экономики, начинают исследовать процессы, которые раньше исследовали социологи, политологи, юристы, психологи. Сначала очень коротко о макроэкономике.

Сегодня нельзя опубликовать статью в научном журнале, если вы хотите построить модель макроэкономического явления или процесса без так называемых микроэкономических обоснований. Сегодня макроэкономическая модель обязана опираться на детальное, ясное и четкое описание того, откуда берутся макроэкономические процессы.

В этом смысле, модели стали, наверное, более сложными. С другой стороны, мы научились строить их достаточно просто для того, чтобы все-таки уметь анализировать.

Сегодня любая макроэкономическая модель требует знаний микроэкономики. В ней есть экономические агенты.
Эти экономические агенты обладают какой-то информацией, не обязательно полной. Они друг с другом взаимодействуют.

Возникает равновесие на рынках. Это равновесие исследователь, собственно, и изучает. Исследует его свойства, как система переходит из одного равновесия в другое, как система отвечает на шоки. Сегодня именно этим занимается макроэкономика.

Когда вы открываете газету и в ней написано, что "Кейнс был прав" или "Фридман был прав" – это не тот уровень дискуссии, который ведется исследователями. Сегодня у нас есть такие модели, которые учитывают и аргументы Кейнса, и аргументы его противников, и аргументы противников его противников в одной модели.

Все эти аргументы отличаются всего лишь количественными параметрами.

Теперь я бы хотел немного поговорить про то, что называется прогресс в эконометрике. Слово "регрессия" означает оцениваемое уравнение.
Допустим, мы располагаем некоторыми статистическими наблюдениями. Мы хотим вывести некоторую закономерность, которой эти наблюдения в той или иной степени удовлетворяют.

Например, мы знаем: если X вырос на какую-то величину, то Y вырастет тоже на какую-то величину.
Мы хотим узнать эластичность, мы хотим узнать связь между этими процессами. Например, Центральный банк напечатал деньги. Когда будет инфляция?

Будет ли она вообще? Насколько сильно увеличится инфляция?

Другой пример: в России произошли засуха и лесные пожары. Очевидно, это повлияет на инфляцию. Теория говорит, что будет временный всплеск инфляции. Эмпирический вопрос заключается в том, какой величины будет этот всплеск инфляции. Можно оценить по предыдущим данным взаимодействие между этими величинами. Попробовать предсказать, что нужно.

Что произойдет, если Центральный банк не будет вмешиваться в экономику? Какой величины вмешательство Центрального банка нужно предпринять, чтобы сгладить удар, связанный с засухой? Конечно, современные модели гораздо сложнее. Мы не измеряем только зависимость одного фактора от другого. Мы измеряем зависимость одного фактора от другого, одновременно учитывая, что третий и четвертый факторы тоже влияют на первый.

Типичный пример – это то, что бедные страны должны расти быстрее. Что это значит? Когда чиновник выходит и говорит: "Россия росла с очень высоким темпом, 7 процентов в год, в течение десяти лет до кризиса", критики правительства часто возражают: "Но Китай рос еще быстрее, Индия росла еще быстрее". На самом деле, теория предсказывает, что бедные страны должны расти быстрее, чем богатые. Им легче расти. Они обходят ловушки, которые проходили богатые страны. Они быстрее заимствуют технологии.

Но если мы будем просто тестировать такую закономерность на межстрановых данных, мы ее в этих данных не найдем. Если мы посмотрим зависимость темпа роста за какой-то период от начального уровня развития, в теории это должна быть отрицательная зависимость. Чем выше начальный уровень, тем медленнее рост. Но в данных просто так эту зависимость нельзя найти.

Это график из классической статьи Роберта Барро (страница 15 презентации) где по горизонтали отложен начальный уровень доходов на душу населения, а по вертикали – темп роста экономики. Каждая точка – это страна за период с 1960-го по 1987-й год. Если мы наилучшим образом проведем через это облако прямую, которая минимизирует расстояния между этими точками и прямой, то эта прямая иметь нулевой, может быть даже положительный наклон. Но ни в коем случае наклон не будет отрицательным.

В чем здесь проблема? Дело в том, что на экономический рост кроме начального уровня подушевого дохода влияет масса других факторов. Темп роста населения, склонность к сбережениям, уровень образования и так далее.

Как раз в классической работе Барро оценена регрессия, где учтены остальные факторы. Справа картинка, где мы смотрим на рост как функцию от начального уровня, очищенную от всех остальных факторов. Мы видим, что здесь достаточно очевидно, что это облако точек описывается прямой с отрицательным наклоном. Физики, которые ставят эксперименты и измеряют коэффициенты с точностью до восьмого знака, будут смеяться над таким облаком. Но для экономики это очень и очень высокая точность.

Проблема в том, что такие регрессии, на самом деле, не очень убедительны. Ведь не только экономический рост зависит от образования, но, конечно, и экономический рост влияет на образование: более богатые страны могут позволить себе более развитые университеты. В этом случае такие простые регрессии уже ничего не могут объяснить. Как можно учесть двустороннюю причинно-следственную связь и влияние, может быть, еще каких-то факторов и на образование, и на рост?

Именно поэтому сейчас такие статьи перестают принимать в журналах. Если вы просто прогоните еще одну регрессию, сделаете еще одну научную работу типа той, которую сделал Барро – теперь ее вряд ли возьмут в научный журнал. Эта работа не может ответить на вопрос о направлении причинно-следственной связи.

В изобретении и широком использовании методов, которые позволяют отвечать на такие вопросы, и заключается, с моей точки зрения, основной прорыв в эконометрике последних десятилетий. Во-первых, речь идет об инструментальных переменных. Я постараюсь рассказать об этом методе попроще.

 

Представьте себе, что у нас есть переменная X, который влияет на Y, и Y, который влияет на X. Как оценить одну зависимость и другую? Вообще говоря, не так просто. Я нарисовал на этой картинке (страница 17 презентации) зависимость Y от X. А вот это – зависимость X от Y. Они где-то пересекаются. В реальных данных мы наблюдаем только одну точку пересечения этих кривых. Обе эти кривые возрастающие, поэтому не так легко понять, что происходит.

Но, если нам удастся найти какую-то переменную, которая влияет на X и не связана напрямую с Y (я сейчас приведу такие примеры), то ситуация становится гораздо лучше. Представьте себе, что переменная Z, которая влияет только на X и не влияет на Y, сдвигает одну из этих кривых. Тогда мы движемся по другой из этих кривых.

Если мы сравним точку до изменения Z и точку после изменения Z, мы можем измерить угол наклона одной из этих кривых.

На самом деле, как ни просто и ни абстрактно звучат эти картинки, именно такой техникой пользуются для того, чтобы ответить на многие вопросы в экономике.

Вот типичный пример. Институты и экономический рост. Институты, качество институтов защиты прав собственности, уровень судебной системы в разных странах разные. Как правило, в богатых странах эти институты лучше. Вопрос, связано ли это с тем, что институты привели к тому, что эти страны росли быстрее и стали богатыми? Или, наоборот, что богатые страны могут позволить себе более качественные институты, более качественную защиту прав собственности и судебную систему? И, если оба эффекта имеют места, можем ли мы количественно оценить хотя бы один из них?

Далее ... часть 3

Назад - часть 1

Карта раздела - лекции об экономике

 

 

© 2012