Nobeli majanduspreemia määramisel oluline pikem perspektiiv

Just põhjuste ja tagajärgede väljaselgitamine on majandusteaduse - ja laiemalt sotsiaalteaduste - suurimaks proovikiviks, seega läks Nobeli preemia õigetesse kätesse, kirjutab Eesti Panga juhtivteadur Karsten Staehr.

Sargenti ja Simsi tööd on tegelikult vägagi erinevad. Sargent on peamiselt arendanud majandusteooriat, kuigi ta aitas välja töötada ka meetodeid, millega testida teooriad reaalses elus. Sims on peamiselt tegelenud empiiriliste meetoditega. Vaatamata nende väga erinevatele lähenemistele on Sargent ja Sims tegelenud sama teemaga – kuidas eristada majanduses põhjuseid ja tagajärgi.

Erinevalt loodusteadustest ei saa majandusteadlased kasutada eksperimente. Keemik võib teha katseid erinevate ainetega ja vaadata mis juhtub. Arst võib anda rohtu pooltele patsientidele ja jätta andmata teisele poolele ning selgitada välja, mis saab. Seevastu majandusteadlane ei saa määrata poolele Eestile kõrget ja teisele poolele madalat inflatsiooni. Keemik ja arst omavad täieliku kontrolli põhjuste üle, mis muutusi esile kutsuvad (keemiline aine, arstim) ning saavad katsete tulemusel välja selgitada nende mõjud. Majandusteadlastel reeglina sellist võimalust pole, kuna otsuseid võtavad vastu poliitikakujundajad või teised majandusosalised.

Majandusteadlane peab toetuma ajaloolisele kogemusele, et leida näiteks inflatsiooni ja intressimäärade muutuse mõju sisemajanduse kogutoodangule (SKPle). On lihtne leida ajaloolisi andmeid näiteks SKP, inflatsiooni või intressimäärade kohta, kuid selle põhjal pole kuigi lihtne välja selgitada  põhjuslikke seoseid ja tagajärgi. Kujutagem ette, et andmed näitavad, et kui intressimäär on madal, kasvab toodang väga aeglaselt. Kas selle põhjuseks on see, et intressimäärad mõjutavad ettevõtete tootmist või hoopis see, et muutused SKPs sunnivad poliitikakujundajaid muutma intressimäärasid? Siinkohal on tegemist tuvastamisprobleemiga – kuna ajaloolised andmed ei võimalda otseselt paika panna põhjuslikke seoseid, pole nende põhjal võimalik kindlaks määrata ka erinevate muutuste tagajärgi. On selge, et see on tõsiseks probleemiks poliitikakujundajatele, kes sooviksid näiteks teada intressimäärade langetamise mõju.

Põhjuste tuvastamine on veelgi keerulisem, kuna reeglina tuleb üheaegselt arvesse võtta rohkem kui kahte muutujat. Meie näites võib inflatsioon muutuda samaaegselt nii  SKP kui ka intressimäära muutumisega. Vastastikuste seoste rohkus suurendab riski, et usume näiteks seosesse intressimäärade ja tootmise vahel, kuigi tegelikult mõjutab mõlemaid inflatsioon.

Simsi peamine panus oli lahenduste leidmine neile kahele eelmainitud tuvastamisprobleemile. Ta väitis, et analüüsi tuleb hõlmata kõik muutujad, mis võivad üksteist mõjutada nii, et nende vastastikust sõltuvust saaks arvesse võtta. See juhatab mudeliteni ehk süsteemideni, mis sisaldavad palju muutujaid, kuid mille lahendamine ei ole tänapäeval probleemiks tänu paranenud arvutusvõimsustele.

Sims pakkus välja muidki nutikaid lahendusi esimesele ülalmainitud probleemile.  Peamine neist meetoditest võtab arvesse meie eelnevat teadmist põhjuse ja tagajärje ajastusest. Näiteks võime teada, et tootmise kasv ei mõjuta inflatsiooni koheselt, vaid kolmekuise või pikema ajavahemiku järel. Üldistades, majandusteooria või varasemate empiiriliste uuringute abil saame mudelis kasutada mitmeid piiranguid erinevate muutujate seoste vahel. Kui selliseid piiranguid on piisavalt, saamegi struktuuri, kust võime teha kindlaks, mis on põhjus ja mis tagajärg.

See muutub veelgi keerulisemaks. Simsi pakutud tuvastusmeetodid toetuvad tihti sellele, et üks muutuja mõjutab teist mingi ajavahemiku järel. Sellised viivitused on mõnedel juhtudel mõistlikud, kuid Sargent väidab, et nad ei ole õiged teistel juhtudel. Täpsemalt märkis Sargent, et ootused sunnivad tihti ettevõtteid, majapidamisi ja valitsusi tegema otsuseid lähtudes tulevikus prognoositavatest muutustest majanduses. Ta panustas 1970te nn ratsionaalsete ootuste eelduse taaselustamisse, mis väitis, et kuigi majandusosalised ei suuda täpselt tulevikku ennustada, üritavad nad vältida süstemaatilisi vigu. Näiteks kui inimesed eeldavad, et inflatsioon saab olema tulevikus väga kõrge, suurendavad nad oma tarbimist juba nüüd, enne hinnatõusu. Käitumist, mille põhjustavad tulevikuootused, on raske modelleerida ja ennustada, sest põhjused on tulevikus, samas kui tagajärjed leiavad aset nüüd. Sargent pakkus välja viise, mis tegid võimalikuks modelleerida sellised keerukaid seoseid ja katsetada nende empiirilist paikapidavust.

Sargenti ja Simsi tööd meenutasid teaduskogukonnale, et tehes ennustusi või poliitilisi analüüse, peaksime arvestama tervikpilti. Simsi ja Sargenti meetodid on aidanud ökonomistidel paremini määrata erinevate majanduslike muutuste põhjuseid ja tagajärgi, sealhulgas ka Eestis.

Kuigi Sargent ja Sims väärivad Nobeli preemiat, tekitas selline valik paljudes üllatust. Nende nimesid ei olnud eelnevalt ennustatud võimalike võitjate hulgas. Sargent ja vähemal määral ka Sims olid peamised panustajad neoklassitsismi taassünnile. See rõhutab ratsionaalsete ootuste ja keeruliste seoste olulisust majanduses mille põhjal tihti järeldatakse, et turumajandus toimib kõige paremini ilma valitsuse aktiivse sekkumiseta. Neoklassitsismi taassünd lõi teoreetilise aluse turule orienteeritud poliitikate esiletõusuks, mida esindasid Ronald Reagan ja Margaret Thatcher ning millel oli suur mõju ka kommunismijärgsete riikide reformides.Iroonia seisneb selles, et neoklassitsistlik lähenemine on maailmas praegu väga ebapopulaarne, kuna üleilmne finantskriis näitas sellise lähenemise piiratust. Peavoolu majandusteadlased kirjutavad praeguse majanduskriisi liiga väheste regulatsioonide arvele finantssektoris ja soovitavad aktiivset fiskaalpoliitikat, vähendamaks kriisi mõju tootmisele ja töötusele. Seega ei lähtu Rootsi Kuninglik Teadusteakadeemia moevooludest, vaid pikaajalisest vaatest. Arvan, et see on hea lähenemine ... pikemas perspektiivis.