/
Автор: Стюарт И. Гринэуэй Д. Блини М.
Теги: история экономической мысли экономика экономическая теория прикладная экономика
ISBN: 0-415-02612-1
Год: 2002
Текст
ПАНОРАМА
ЭКОНОМИЧЕСКОЙ
I мысли
КОНЦА XX СТОЛЕТИЯ
УНИВЕРСИТЕТСКАЯ БИБЛИОТЕКА"
ПАНОРАМА
ЭКОНОМИЧЕСКОЙ
МЫСЛИ
КОНЦА XX СТОЛЕТИЯ
РЕДАКТОРЫ: Д.ГРИНЭУЭЙ, М.БЛИНИ, И. СТЮАРТ
щ
УНИВЕРСИТЕТСКАЯ
БИБЛИОТЕКА
ЭКОНОМИКА
COMPANION TO
CONTEMPORARY
ECONOMIC
THOUGHT
EDITED BY
DAVID GREENAWAY, MICHAEL BLEANEY
AND IAN STEWART
ПАНОРАМА
ЭКОНОМИЧЕСКОЙ
МЫСЛИ
КОННА XX СТОЛЕТИЯ
РЕДАКТОРЫ: ДГРИНЭУЭЙ, М.БЛИНИ, И. СТЮАРТ
в ДВУХ ТОМАХ
том 2
Перевод с английского
под редакцией В.С. Автономова, С. А. Афониева
«ЭКОНОМИЧЕСКАЯ ШКОЛА»
САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ
ЭКОНОМИКИ И ФИНАНСОВ
ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ- ВЫСШАЯ ШКОЛА ЭКОНОМИКИ
Санкт-Петербург 2002
БИБЛИОТЕКА «ЭКОНОМИЧЕСКОЙ ШКОЛЫ»
Выпуск 35
ББК 65.02+ 65.012
ПАН 16
Издатели
ИНСТИТУТ «ЭКОНОМИЧЕСКАЯ ШКОЛА». САНКТ ПЕТЕРБУРГ
САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ
ЭКОНОМИКИ И ФИНАНСОВ
ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ — ВЫСШАЯ ШКОЛА ЭКОНОМИКИ. МОСКВА
Перевод с английского
Д. Г. ЛИПИНСКОГО, И. В. РОЗМАИНСКОГО, А. С. СКОРОБОГАТОВА
Издание выпущено при поддержке Института «Открытое общество»
(Фонд Сороса) в рамках мегапроекта «Пушкинская библиотека»
This edition is published with*the support of the Open Society Institute
within the framework of «Pushkin Library» megaproject
Редакционный совет серии «Университетская библиотека»:
Н. С. Автономова, Т. А. Алексеева, М. Л. Андреев, В. И. Бахмин,
М. А. Веденяпина, Е. Ю. Гениева, Ю. А. Кимелев, А. Я. Диверсант,
Б. Г. Капустин, Ф. Пинтер, А. В. Полетаев, И. М. Савельева, Л. П. Репина,
А. М. Руткевич, А. Ф. Филиппов
«University Library» Editorial Council:
Natalia Avtonomova, Tatiana Alekseeva, Mikhail Andreev, Vyacheslav Bakhmin,
Maria Vedeniapina, Ekaterina Genieva, Yuri Kimelev, Alexander Livergant,
Boris Kapustin, Frances Pinter, Andrei Poletayev, Irina Savelieva, Lorina Repina,
Alexei Rutkevich, Alexander Filippov
ISBN 0-415-02612-1
ISBN 5-900428-67-2 (t. 2)
ISBN 5-900428-68-0
Copyright © 1991 by Routledge
All rights reserved
Авторизованный перевод английского
издания опубликован по согласованию с
Routledge, членом Taylor&Francis Group
© Перевод, оформление, предисловие, ори-
гииал-макет, 2002 «Экономическая школа»
Все права защищены
Wk
-re’fi’WrK*
Ax«jhhi
Чйвй’-Ш».*-
ОГЛАВЛЕНИЕ
ш
ПРИКЛАДНАЯ ЭКОНОМИКА
26. Дэвид Гринауэй. Роль прикладной экономики 671
26.1. Введение. 671
26.2. Разработки в области прикладной экономики 672
26.3. Прикладная экономика, разрешение противоречий
и консультации в области экономической политики 675
26.4. Обзор части III 677
27. Клайв У. Дж. Грэйнджер. Эконометрический анализ
временныух рядов 684
27.1. Введение. 684
27.2. Многомерные модели . 686
27.3. Модели с единичным корнем и коинтеграция 690
27.4. Прогнозирование и ARCH 695
27.5. Модели фазового пространства:
параметры, меняющиеся во времени 697
27.6. Хаос и нелинейные модели . 699
27.7. Другие темы 700
28. Грэйхем И. Майзон. Роль измерений и проверок
в экономической науке*. 703
28.1. Введение. 703
28.2. Измерение и теория . 705
28.3. Оценивание и проверка 715
28.4. Выводы 722
29. Грэм Лумз. Экспериментальные методы
в экономической теории. 726
29.1. Введение. 726
29.2. Как экспериментальные методы бросают вызов
общепринятой теории 727
29.3. Реакция скептиков................................... 731
VI
Оглавление
29.4. Несколько выводов из экспериментов по изучению
принятия индивидуальных решений . 734
29.5. Выводы из экспериментов,
исследующих рыночное поведение 739
Заключение 747
30. Эдуард Тауэр. Анализ «издержек—выгод» и оценивание проектов 751
30.1. Введение 751
30.2. Понятие неявной цены и его использование . 752
30.3. Расчет неявных цен
в полностью определенной системе 754
30.4. Расчет неявных цен
в не полностью определенной системе 757
30.5. Компенсированные и некомпенсированные неявные цены
и выбор единицы измерения 758
30.6. Неявные цены как мировые цены 760
30.7. Неявная цена иностранной валюты 761
30.8. Возможность отрицательных неявных цен 762
30.9. Соотношения между неявными ценами и предельными
общественными ценностями: анализ частичного
равновесия в рамках общего равновесия . 764
30.10. Почему конкурентные фирмы при неявных ценах
достигают точки нулевой прибыли 764
30.11. Предельные общественные ценности и неявные цены 765
30.12. Предельная общественная ценность
единовременного трансферта 766
30.13. Когда неявные цены равны ценам производителей 767
30.14. Эффективная норма протекции как ориентир
при оценивании проекта и налоговой реформе 767
30.15. Стоимость внутренних ресурсов . 770
30.15. Заключение 772
31. Джон Уэлли. Прикладные модели общего равновесия 776
31.1. Введение. 776
31.2. Методы построения прикладных моделей
общего равновесия . 777
31.3. Конструирование более крупномасштабных
и реалистичных моделей 781
31.4. Заключение и недавние разработки
в моделировании международной торговли . 790
32. Ричард Бланделл. Микроэконометрия 795
32.1. Введение. 795
32.2. Модели дискретного выбора 798
32.3. Ограниченные зависимые переменные
и проблемы формирования выборки 806
32.4. Панельные данные 816
Заключительные замечания.................................. 826
Оглавление
VII
33. Кеннет Холден. Макроэконометрическое прогнозирование 829
33.1. Введение. 829
33.2. Традиционное эконометрическое моделирование 829
33.3. Статистические альтернативы 835
33.4. Анализ точности 842
33.5. Комбинирование прогнозов 845
33.6. Заключение 847
34. Крис Милнер. Группы интересов и выработка политики . 852
34.1. Введение. 852
34.2 Расширение теории общественного выбора 853
34.3. Моделирование протекционистских мер
и соискания ренты (rent-seeking') 859
34.4. Эмпирические исследования групп интересов
и их влияния на внешнеторговую политику 865
34.5. Некоторые заключительные замечания 869
35. Алан Пикок. Экономические консультации
и экономическая политика 872
35.1. Введение. 872
35.2. Тезис 1: «Берегись оптимизационной парадигмы!» 874
35.3. Тезис 2: «Перед вами не расстелят красную дорожку
„Добро пожаловать”» 877
35.4. Тезис 3: «Часть больше целого» 879
35.5. Тезис 4: «Не доверяйте князьям» 883
35.6. Заключение 886
IV
МЕЖДИСЦИПЛИНАРНЫЕ СВЯЗИ
36. Майкл Блини и Иэн Стюарт. Экономическая наука
и родственные дисциплины 891
36.1. Природа экономической науки 891
36.2. Экономическая наука и математика 896
36.3. Главы части IV 899
37. Кеннет Э. Боулдине. Экономическая наука и социальные системы 907
37.1. Все общественные науки изучают
глобальную социальную систему . 907
37.2. Экономическая наука изучает экономику
как часть социальной системы . 909
37.3. Вклад демографии и бухгалтерского учета
в экономическую науку 913
37.4. «Максимизирущее поведение»
как вклад экономической теории в психологию. 914
37.5. Вклад экономической теории в макротеорию 916
37.6. Слабости экономической теории:
методология и таксономия; факторы производства....... 917
vm
Оглавление
37.7. Слабости экономической теории:
чрезмерное увлечение доходом и потреблением 37.8. Вклад различных общественных наук 920
в развитие друг друга 921
37.9. География экономической теории. 925
38. Иэйн Маклин. Экономическая и политическая науки 928
38.1. Введение. 38.2. Бьюкенен, Таллок и происхождение теории 928
общественного выбора 929
38.3. Некоторые области применения 934
38.4. Политическая экономия коллективного действия 940
38.5. Социальный выбор и голосование. 944
38.6. Заключительные комментарии 949
39. Роджер Боулз. Экономика и право 955
39.1. Введение. 39.2. Правила ответственности за небрежность 955
и гражданская ответственность. 956
39.3. Контракты 960
39.4. Правовые процедуры и разрешение правовых споров 963
39.5. Регулирование 967
39.6. Заключительные замечания 969
40. В. Фред Ван Раай. Экономика и психология 973
40.1. Введение. 973
40.2. Экономическое поведение. 974
40.3. Экономическая и психологическая теории. 977
40.4. Исторический обзор 978
40.5. Школы в психологии . 979
40.6. Экономическая психология 980
40.7. Интеграция экономической и психолгической теорий 40.8. Некоторые области применения 982
экономико-психологических исследований 984
40.9. Заключение 986
41. Н. Ф. Р. Крафтс. Экономическая теория и история . 991
41.1. Введение. 41.2. Экономическая история — 991
просто прикладная эконометрия прошлого? . 992
41.3. Некоторые недавние достижения 41.4. Несколько менее успешных примеров 995
из «новой экономической истории» 1002
41.5. Некоторые трудности и возможности 1005
Предметный указатель 1014
26
ДЭВИД ГРИНЭУЭЙ -Т;
РОЛЬ ПРИКЛАДНОЙ экономики
..•J* л» W’r Я
Й&. up'iftnv..
•ЛЭДОМИЯ’М- * питая».'-, t ыанвоцч -и
t 26.1. Введение -м»-
Прикладные разделы в рамках любой науки занимаются со-
поставлением эмпирически тестируемых гипотез с ситуациями и
данными реального мира. Это утверждение справедливо и при-
менительно к экономической науке. Теории обеспечивают выдви-
жение эмпирически тестируемых утверждений, а сопоставление этих
утверждений с реальными данными на основе использования эмпи-
рических методов — от самых простых до самых изощренных —
позволяет получить результаты, которые, в свою очередь, могут под-
твердить конкретные гипотезы либо послужить основанием для пе-
ресмотра теоретического базиса осмысления соответствующих про-
блем. В некотором смысле этот процесс в экономической науке
сопряжен с большими сложностями, чем в других дисциплинах, в
основном потому, что процесс генерирования данных серьезно от-
личается от аналогичного процесса в естественных науках. При
некоторых оговорках, которые будут сделаны ниже, экономисты
обычно не в состоянии ни создать свой собственный массив дан-
ных, ни воспроизвести данные, генерированные другими. Тем не
менее остается в силе тезис о существовании методологического
сходства между прикладной экономикой и прикладными областя-
ми других наук.
Материалы части III этой книги связаны с оценкой роли
прикладной экономики, а также роли экономиста, занимающегося
прикладными исследованиями. В центре внимания последующих
глав — инструменты прикладной экономики и ограничения, с ко-
торыми сталкиваются экономисты в процессе предоставления кон-
сультаций в области экономической политики. В этой главе мы
попытаемся рассмотреть ряд вопросов в качестве введения в пред-
мет исследования. В разделе 26.2 приведем обзор разработок в
прикладной экономике, осуществленных за последнюю четверть
века, затем, в разделе 26.3, обсудим вклад, который внесла при-
672
Дэвид Гринэуэй
кладная экономика в решение спорных вопросов экономической
теории; наконец, в разделе 26.4 дадим обзор содержания глав,
представленных в части III.
26.2. Разработки в области прикладной экономики
Если мы рассматриваем прикладную экономику в свете приве-
денного выше определения, т. е. как сопоставление утверждений,
сформулированных в рамках экономического анализа, с данными
реального мира, то не вызывает сомнений тот факт, что в наше
время прикладная экономика характеризуется значительно более
высоким уровнем развития, чем в период непосредственно после
Второй мировой войны. В подтверждение этого можно сослаться
на объем информации прикладного характера, фигурирующей в
источниках всех сортов — от популярных средств массовой инфор-
мации до специализированных академических журналов.1 Если су-
дить по числу существующих ныне специализированных журналов,
а также по тому месту, которое занимают публикации, посвящен-
ные проблемам прикладной экономики, в более общих экономиче-
ских изданиях, можно заключить, что совокупный «выпуск про-
дукции» экономистов, занимающихся прикладными проблемами,
значительно вырос. Почему это произошло? Можно указать на ряд
факторов, связанных с «производственной функцией» прикладных
исследований. Прикладная экономика на основе использования дан-
ных реального мира занимается проверкой определенных утверж-
дений для удовлетворения не только профессиональной любозна-
тельности, но и спроса на экономические консультации. В течение
послевоенного периода число эмпирически тестируемых гипотез
возрастало с увеличением массива теоретических разработок; база
данных, на которую опирались экономисты, становилась все более
обширной; технологии, с которыми они работали, существенно улуч-
шались; что же касается сферы спроса, то потребности в информа-
ции значительно увеличились. Вдобавок к этому существуют фак-
торы, связанные со структурой стимулов к деятельности професси-
ональных экономистов, также, по-видимому, внесшие свой вклад в
отмеченный феномен. По поводу каждого из этих обстоятельств
ниже будут даны краткие комментарии.
Майкл Блини уже рассмотрел в главе 9 роль экономической
теории, а очерки, приведенные в части II этой книги, дают некото-
1 Действительно, за последние годы появился ряд журналов, специали-
зирующихся в области прикладной экономики, и в том числе «Journal of
Policy Modelling», «Economic Modelling», «Applied Economics» и «Journal of
Applied Econometrics».
Роль прикладной экономики
673
рое представление о стремительном росте количества публикаций
по экономической теории за последние десятилетия. Диапазон про-
блем, которыми интересуются экономисты, значительно расширил-
ся, и, как следствие, можно ожидать, что теоретические основы
прикладных исследований экономики стали более прочными. Одна-
ко теоретические утверждения — только один вид ресурсов, исполь-
зуемых в процессе прикладных исследований; другой вид ресур-
сов — необработанные данные. Здесь также имел место серьезный
прогресс в области как количества, так и качества доступной инфор-
мации. Благодаря деятельности национальных правительств, иссле-
довательских центров и международных организаций стало доступ-
ным большее количество временных рядов.2 Более того, с улучше-
нием технологии сбора информации и повышением интенсивности
использования человеческого и физического капитала уменьшился
возможный диапазон ошибок, обусловленных человеческим факто-
ром, что оказало соответствующее влияние на качество данных.
Разумеется, в нашем знании остаются значительные, порой просто
приводящие в замешательство пробелы (как, например, в случае с
информацией по поводу коэффициентов эластичности). Тем не ме-
нее факт остается фактом: прикладная экономика располагает го-
раздо более значительным массивом данных и этот массив продол-
жает увеличиваться.
Рост объема информации приводит к увеличению спроса на
проведение экономических исследований. Ключевым изменением,
позволяющим аналитикам удовлетворять этот спрос, стал прогресс
в используемых эмпирических методах. Он оказался радикальным
в двух аспектах: во-первых, в области методов сбора данных, а во-вто-
рых, в области методов их обработки. Что касается первого из этих
аспектов, то достижения теории эконометрии и статистики усовер-
шенствовали научный базис дисциплины. Диапазон инструментов,
имеющихся сегодня в распоряжении экономистов, значительно рас-
ширился; в этом нетрудно убедиться, просто сравнив современный
учебник по эконометрии с учебниками по той же дисциплине,
написанными с 1960 г. (например, Johnston, 1963; Maddala, 1990).
Улучшение качества программного обеспечения позволило «сред-
ним» экономистам-прикладникам воспользоваться многими из этих
разработок в форме удобных для пользователя эконометрических
пакетов типа PC-GIVE, DATAFIT, SHAZAM и RATS. Немаловажное
значение имело также расширение доступности компьютерной техни-
ки, пригодной для использования этого программного обеспечения.
2 Это очень четкая долгосрочная тенденция, хотя можно указать на
примеры отклонений от нее. Так, правительство консерваторов в 1980-е гг.
значительно уменьшило персонал Центрального статистического управления.
674
Дэвид Гринэуэй
В этой сфере достижения последнего десятилетия особенно впечат-
ляют. Сегодняшние персональные компьютеры имеют мощность и
память, достаточные для обработки огромных массивов данных по-
средством использования программ, которые прежде можно было
использовать лишь на стационарных компьютерах при очень зна-
чительных затратах как времени, так и ресурсов.
Таким образом, теперь у экономистов-прикладников есть воз-
можность при сравнительно низком уровне инвестиций исполь-
зовать средства, позволяющие сопоставлять экономические утвержде-
ния с огромными массивами данных, применяя более совершенные
эконометрические методы. Что же мы имеем на выходе приклад-
ных экономических исследований? Где формируется спрос, поддержи-
вающий всю эту деятельность? Отчасти он формируется благодаря
структуре стимулов к деятельности профессиональных экономистов:
необходимость публиковать результаты исследований порождает
спрос на новые научные журналы, которые принимали бы их к
печати (Grubel, Boland, 1986; Greenaway, 1990), в то время как сами
академические журналы фактически могут выжить при сравнитель-
но малом количестве лиц, среди которых они распространяются.
Однако существует гораздо больше источников формирования ука-
занного спроса. Можно с уверенностью утверждать, что в послево-
енный период значительно возрос спрос на экономические консуль-
тации и экономическую информацию. Мы видим это на примере
правительства Великобритании: если до начала Второй мировой
войны экономическая секция кабинета состояла из горстки эконо-
мистов (см. Cairncross, Watts, 1989), то к концу 1980-х гг. в эко-
номической службе правительства работало около 400 специали-
стов. Мы видим это и на примере частного сектора, где наблюдает-
ся рост как экономических подразделений в структуре частных
компаний, так и независимых консультационных агентств, а также
на примере крупнейших международных организаций типа Все-
мирного банка, Международного валютного фонда, Европейского со-
общества и Организации экономического сотрудничества и разви-
тия. Причины этого нетрудно понять. Двумя наиболее характерны-
ми чертами послевоенного экономического роста было углубление
специализации и открытости. И то и другое увеличило спрос на
информацию об экономических тенденциях и на анализ этих тен-
денций.
Подводя итог, отметим, что в течение послевоенного периода
увеличился спрос на прикладные экономические исследования, а про-
ведение этих исследований существенно облегчилось. Но что можно
сказать о ценности данных исследований — привели ли они к реаль-
ному улучшению работы экономической системы? Снизилась ли в
результате пресловутая склонность экономистов к разногласиям?
Роль прикладной экономики
675
26.3. Прикладная экономика,
я разрешение противоречий
и консультации в области экономической политики
Существует множество анекдотов о разногласиях между эконо-
мистами (причем некоторые из них действительно очень смешны!).
В этих анекдотах есть доля правды (даже если порой эта доля очень
мала). Экономисты спорят друг с другом по многим вопросам, и на
это у них есть веские причины. Экономика не является точной нау-
кой; она представляет собой науку о поведении. Возможности разно-
гласий как таковые представляют собой следствие различий в пред-
ставлениях о характеристиках человеческого поведения. Кроме того,
имеются предпосылки для подлинных профессиональных разногла-
сий между аналитиками по чисто техническим проблемам, например
относительно спецификации конкретного соотношения. Более того,
такие разногласия могут усложняться проблемой «эквивалентности
наблюдений» («observational equivalence»), когда две теории согласу-
ются с одним и тем же набором данных. Очевидно, что последняя
проблема порождает реальные сложности в выборе между гипотеза-
ми — ведь обе они могут обоснованно претендовать на соответствие
истине! Необходимо признать, что такая ситуация наблюдается не
только в экономической науке, но и в науках, которые считаются
более «точными» (в биологии, медицине, науках о земле и т. д.). Раз-
личие между экономической и другими науками заключается в том,
что экономистам приходится обсуждать спорные вопросы или обна-
родовать свои сомнения более открыто и более часто, чем представи-
телям других профессиональных групп. Данное обстоятельство от-
части является следствием более широкой заинтересованности в пред-
мете экономического анализа, отчасти же следствием того, что по
сравнению с другими дисциплинами здесь существует гораздо больше
возможностей для высказывания мнений дилетантами. Примером
может служить контраст между дискуссией по поводу того,’возрастут
ли в течение данного периода времени процентные ставки, и дискус-
сией по поводу перспектив применения конкретного способа лечения
раковых заболеваний: в первом случае наблюдается гораздо больше
доморощенных экспертов, чем во втором!
Возможности для разногласий создаются также самими времен-
ными рядами, с которыми работают экономисты. Несмотря на упомя-
нутые выше усовершенствования в области сбора и обработки дан-
ных, остаются проблемы с их «генерированием». Обычно данные воз-
никают как побочный продукт других видов деятельности; те, кто их
собирает, проявляют мало интереса к обеспечению точности этих дан-
ных, а иногда могут быть даже заинтересованы в их умышленном
искажении. Одним из побочных эффектов этого обстоятельства явля-
676
Дэвид Гринэуэи
ются частые пересмотры временных рядов. В случае с данными по
национальному доходу подобные пересмотры могут продолжаться до
пяти лет, что, естественно, затрудняет выбор между альтернативными
макроэкономическими гипотезами. Опять-таки следует отметить, что
данная особенность не является уникальной для экономической на-
уки. Например, искажения в области отбора информации часто трак-
туются как источник ошибок в результатах медицинских экспери-
ментов.
По существу, масштаб разногласий между экономистами может
преувеличиваться. Степень консенсуса среди экономистов гораздо
выше, чем представляют себе неспециалисты, и, как указывал ранее
Майкл Блини, степень близости их взглядов возросла за последнюю
четверть века. Отчасти это является следствием деятельности эконо-
мистов, работающих над прикладными проблемами. Накопление эмпи-
рических свидетельств по различным конкретным проблемам часто
прорывало покров неведения и склоняло большинство экономистов к
какой-то одной точке зрения. К примеру, обсуждение проблемы ожи-
даний в конце 1960-х гг. породило яростные споры, но рост числа
эмпирических публикаций убедил подавляющее большинство эконо-
мистов в том, что ожидания играют в экономической системе значи-
тельную роль; в 1950-е и 1960-е гг. остро дебатировалась роль протек-
ционизма в экономическом развитии, но факты убедили большую
часть экономистов, что защита от импорта связана со значительными
издержками, причем для одних форм защиты характерны более вы-
сокие издержки, чем для других; бурные дискуссии, кипевшие пят-
надцать лет назад вокруг понятия «монетаризм», завершились согла-
сием большинства аналитиков с тезисом о том, что «деньги имеют
значение».3
Мы привели лишь несколько примеров для иллюстрации выска-
занной точки зрения. Но аналогично тому, как нужно избегать пре-
увеличения степени разногласий в экономической науке, не следует
также переоценивать ни степень сближения позиций экономистов,
ни роль прикладной экономики в обеспечении этого сближения. Еще
очень многие вопросы остаются спорными, и это, во всяком случае
отчасти, является следствием того, что мы пока не располагаем мето-
дами однозначного выбора между альтернативными гипотезами, не-
смотря на совершенство наших инструментов анализа и качество на-
ших баз данных. Это обстоятельство часто серьезно ограничивает тот
вклад, который мог бы быть внесен прикладными исследованиями.
Более того, консультации в сфере экономической политики часто
касаются не только того, «что есть», но и того, «что должно быть»,
3 В работе Кобэма (Cobham, 1984) содержится интересное обсуждение
некоторых из этих проблем в контексте проблем макроэкономической по-
литики.
Роль прикладной экономики
677
и этот фактор нередко ставит любого экономиста, выступающего в
роли консультанта, в незавидное положение. При подобных обсто-
ятельствах субъективные суждения в процессе предоставления эконо-
мических консультаций играют критически важную роль.
Поэтому не следует ожидать, что экономисты-прикладники ока-
жутся способны выносить однозначные суждения по поводу каждого
обсуждаемого ими вопроса или, обратившись к набору своих аналити-
ческих инструментов и выбрав нужную эконометрическую програм-
му, смогут разрешить любую спорную проблему. Это значило бы тре-
бовать слишком многого. Существуют фундаментальные методологи-
ческие проблемы, которые были рассмотрены Ианом Стюартом в
главе 2; существуют также проблемы качества данных и их обработ-
ки; наконец, никогда не следует сбрасывать со счетов извечную про-
блему «ценностных суждений». Эти особенности внутренне присущи
прикладному анализу. Могут даже звучать утверждения, что указан-
ные системные ограничения имеют настолько глубокие корни, что мы
обманываем самих себя, если вообще верим в способность приклад-
ной экономики решить какую-либо проблему. Данная точка зрения
необоснованно нигилистична. Результаты корректно проведенных при-
кладных экономических исследований, снабженные необходимыми
оговорками, должны и могут пролить свет на многие вопросы. Я по-
лагаю, что в течение послевоенного периода они играли именно такую
роль, благодаря чему был достигнут заметный прогресс в экономиче-
ском анализе.
о.
26.4. Обзор части III
Главы части III посвящены перспективному рассмотрению неко-
торых из указанных проблем. Клайв Грэйнджер является одним из
великих пионеров анализа временных рядов последнего двадцатиле-
тия. Анализ временных рядов — одна из наиболее плодотворных об-
ластей анализа для экономистов-прикладников. Большая часть ис-
пользуемых нами данных имеет вид временных рядов, массив кото-
рых с течением времени существенно расширился. Наиболее крупные
разработки были сделаны именно в этой сфере, причем это касается
не только методов анализа временных рядов, но и процедур оценки
альтернативных моделей. Грэйнджер дает квалифицированный и глу-
бокий анализ этих разработок. Его очерк — не история развития
соответствующей сферы анализа, однако рассмотрение вопросов ве-
дется в исторической перспективе, начиная с характеристики много-
мерного анализа (multivariate analysis) и заканчивая некоторыми ком-
ментариями по поводу эмпирических исследований хаотических ря-
дов. Основной материал главы посвящен разработкам, связанным с
проблематикой коинтеграции, прогнозирования и оценки меняющихся
2 Заказ № 357
678
Дэвид Гринэуэй
во времени параметров. В частности, разработка проблемы коинтегра-
ции изменяет сам подход экономистов-прикладников к изучению
временных рядов. Многие аналитики утверждают, что соответству-
ющие методы представляют собой общую отправную точку для ана-
лиза временных рядов в целом, включая в себя многие частные под-
ходы, такие как модели коррекции ошибок.
Разумеется, анализ временных рядов, равно как и анализ струк-
турных данных (cross-sectional analysis) и лонгтитюдный анализ
(longtitudinal analysis), преследует целью соединить теорию и измере-
ние. Тестирование экономических теорий с использованием наблю-
даемых фактов по сути определяет область эконометрического анали-
за. В главе 28 Грэм Майзон рассматривает ту часть данной области,
которая имеет критически важное значение, но нередко игнорирует-
ся: роль измерения и тестирования. Как подчеркивает Майзон, при
огромном увеличении массива доступных данных и расширении воз-
можностей их обработки важность проблем измерения растет, а не
снижается. При обсуждении вопросов качества данных он комменти-
рует альтернативные источники, проблемы измерения и альтернатив-
ные способы использования данных. Естественно, это приводит к
оценке роли тестирования. Как отмечает автор, «для того чтобы
экономический анализ был надежным и пользовался влиянием, не-
обходимо убедиться в достоинствах лежащей в его основе экономи-
ческой модели». Центральное значение в данном контексте имеет
соблюдение условий согласованности модели. Как отмечает Майзон,
за последние годы в этой сфере был достигнут значительный про-
гресс. Одним из наиболее интересных аспектов его главы является
рассмотрение вклада, внесенного работами лауреата Нобелевской пре-
мии 1989 г. Т. Хаавелмо. Обоснованность присуждения ему премии
многими ставилась под сомнение. Как подчеркивает Майзон, его осно-
вополагающие труды, написанные в 1940-е гг., заложили базу для
недавних достижений в области оценки моделей.
Одно из фундаментальных различий между социальными и есте-
ственными науками заключается в ограниченных возможностях по-
лучения экспериментальных данных для наук первого типа. Грэм
Лумз — один из пионеров «экспериментальной экономической тео-
рии», быстроразвивающейся области исследований, в которой пред-
принимаются попытки исправления этой ситуации. Возможности для
подлинно экспериментальной работы в экономической науке жестко
ограничены. Тем не менее растущее число публикаций представляет
результаты большого количества экспериментальных исследований,
которые в основном, хотя и не исключительно, сфокусированы на
аспектах выбора в условиях неопределенности. В главе 29 Лумз рас-
сматривает истоки экспериментальных исследований и вводит чита-
теля в курс различных методологических возражений, направленных
против такого метода экономического анализа. Он также дает обзор
Роль прикладной экономики
679
наиболее важных результатов, достигнутых в ходе проведения экспе-
риментов как на уровне исследования индивидуального поведения,
так и на уровне совокупности агентов, функционирующих на рынке.
Предмет исследования экспериментальной экономической теории
вызывает сомнения у некоторых экономистов. В одних случаях такие
сомнения продиктованы подлинной обеспокоенностью относительно
специфики данного подхода: ведь «среда», в которой проводятся экспе-
рименты, о неизбежностью является искусственной. В других случаях
они, по-видимому, обусловлены в большей степени тем фактом, что
многие результаты являются вызовом «общепринятому подходу»
(в частности, в теории потребительского поведения). Иногда получен-
ные исследователями результаты являются также вызовом группам
интересов! К счастью, теперь группы интересов начинают постепенно
признавать заслуги экспериментального направления, так что этот
подход понемногу проявляет свои возможности. Более того, как дока-
зывает в главе 40 ван Раай, экономисты начинают заимствовать ис-
следовательские подходы из области психологии.
Одним из наиболее часто используемых инструментов, имеющихся
в распоряжении экономиста-прикладника, является метод неявного
ценообразования и его приложение в контексте подхода «издержки—
выгоды». Понятие неявной цены не является чем-то новым в эконо-
мической теории; в действительности оно так же старо, как понятие
внешних эффектов. Однако осуществление систематических исследо-
ваний, направленных на получение оценок неявных цен, представля-
ет собой сравнительно недавний феномен, который тесно связан с
развитием анализа «издержек—выгод» и оценок инвестиционных про-
ектов. В главе 30 Эдвард Тауэр излагает концепцию неявных цен,
рассматривает роль таких цен в полностью детерминированной сис-
теме и обсуждает вопросы, связанные с их использованием в контек-
сте анализа проблем эффективной ставки импортного тарифа и ана-
лиза стоимости внутренних ресурсов. Вторая из упомянутых тем
представляет собой особенно хороший пример исследований ввиду
того, что в последние годы оценка экономической политики развива-
ющихся стран стала в значительной степени опираться на такой
анализ. Более того, он оказался в центре жарких дебатов. В 1960-е гг.
соответствующая методика, до того широко использовавшаяся в про-
мышленно развитых странах, перестала применяться, в основном из-
за разочарования в возможности выносить на ее основе суждения
относительно вопросов распределения. Однако, как доказывает Тауэр,
неудовлетворенность данным подходом, как правило, связана с чрез-
мерными ожиданиями, которые на него возлагаются. С учетом необ-
ходимых коррективов он может оказать реальное содействие в оценке
экономической политики.
Одна из крупных проблем, связанных с ранними исследовани-
ями в области анализа издержек—выгод и анализа стоимости вну-
680
Дэвид Гринэуэй
тренних ресурсов, заключалась в том, что в основе этих исследова-
ний лежали главным образом модели частичного равновесия, в то
время как большинство исследуемых изменений в экономической
политике влекли за собой последствия, влиявшие на общее равно-
весие. Недавно данное ограничение было смягчено благодаря разви-
тию больших расчетных моделей общего равновесия (РМОР). Од-
ним из пионеров в области этой новой технологии является Джон
Уэлли. В главе 31 он квалифицированно знакомит нас с истоками
создания моделей РМОР, их потенциалом и ограничениями. Боль-
шой плюс этих моделей состоит в том, что они закладывают основу
для моделирования вальрасианской системы общего равновесия.
Развитие данной линии анализа служит интересным примером
роли технического прогресса в прикладной экономике. Благодаря
росту вычислительной мощности компьютерной техники был осу-
ществлен переход от скромных двухсекторных моделей к услож-
ненным моделям, описывающим экономическую систему в целом, —
моделям, которые способны ответить на многие вопросы. Однако,
несмотря на впечатляющее развитие подобных моделей, они имеют
и серьезные ограничения. В частности, было показано, что резуль-
таты оценки конкретной модели РМОР чувствительны, помимо всего
прочего, к структуре модели, исходной функциональной специфи-
кации и методам решения. Как и при использовании других мето-
дов, суждение экономиста-прикладника является в конечном итоге
ключевым компонентом исследований. Как писал Поуп, неполное
знание опасно. Технический прогресс сделал многое для того, что-
бы компьютеры и программное обеспечение стали более широко
доступны для создания расчетных моделей общего равновесия; од-
нако он не оказал такого же влияния на «суждения» экономистов.
Получаемые результаты должны сопровождаться необходимыми ого-
ворками и тщательно интерпретироваться.
Другим новым направлением разработок, развитие которого было
отчасти стимулировано техническим прогрессом, а отчасти — доступ-
ностью данных, является расширяющаяся область микроэконометри-
ки. В качестве главного ограничения анализа структурных данных
выступает влияние зависимости от истории (history dependence) или
от текущего состояния (state dependence); иными словами, результаты
конкретных исследований во многом определяются спецификой дан-
ной выборки. Растущая доступность панельных данных означает, что
упомянутая проблема все меньше должна быть предметом заботы
экономиста-прикладника. Ричард Бланделл дает синтез и обзор раз-
работок в этой важной сфере анализа. В его главе делается акцент на
три различных типа моделей микроэконометрических исследований:
модели дискретного выбора, модели с ограниченными зависимыми
переменными и модели панельных данных. К первому типу относят-
ся модели, в которых исследуются бинарные решения, ко второму —
Роль прикладной экономики
681
модели, в которых массив данных усечен (truncated) или цензури-
рован (censored), к третьему — структурные модели, где данные
представлены в виде рядов, охватывающих достаточно продолжитель-
ный период. Эти направления анализа открыли перед экономистами-
прикладниками возможности для более систематического и плодо-
творного изучения микроэкономического поведения, о чем они не
могли и мечтать еще пятнадцать лет назад. Количество имеющихся в
распоряжении данных просто огромно, благодаря чему в моделирова-
нии и исследовании реакций индивидов и домашних хозяйств на
различные экономические стимулы наблюдается впечатляющий про-
гресс.
В то время как микроэконометрика — это одна из самых мо-
лодых сфер деятельности экономистов-прикладников, макроэкономе-
трическое прогнозирование является одной из старейших. Данное
обстоятельство отчасти объясняется более скромными требованиями
к данным при осуществлении макроэконометрического прогнозиро-
вания, отчасти оно отражает интерес экономистов-прикладников к
проблемам хозяйственного развития в первые послевоенные годы,
однако значительный вклад, безусловно, внес спрос на макроэко-
номические прогнозы со стороны правительства и частных компа-
ний. Фирмы и отрасли уже давно формируют собственные прогнозы
рыночной конъюнктуры, поскольку выгоды от такой деятельности
могут быть в очень значительной мере интернализованы. В отноше-
нии макроэкономических прогнозов ситуация не столь однозначна.
В главе 33 Кеннет Холден дает оценку методам макроэкономиче-
ского прогнозирования, равно как и результатам их практического
применения. Он тщательно специфицирует стадии формирования
прогноза и освещает роль методологической основы, а также рас-
сматривает недавние разработки, посвященные оценке стационарно-
сти, точности прогнозов и их комбинированию. Холден констатиру-
ет наличие впечатляющего прогресса, достигнутого за последние
годы в этой сфере (что согласуется с выводами, сделанными отно-
сительно других сфер исследования, рассматриваемых в части III);
как и другие авторы, он справедливо делает акцент на роли субъек-
тивных суждений в использовании прогнозов; наконец, он указы-
вает на все большее сближение практических методов прогнозиро-
вания.
Прикладная экономика представляет собой как средство для
достижения цели, так и собственно цель. Она является самоцелью в
той степени, в какой служит необходимым компонентом экономи-
ческих исследований, и средством для достижения цели в той степе-
ни, в какой содержит информационную основу для предоставления
консультаций в сфере экономической политики. Субъекты принятия
решений, деятельность которых оценивается экономическими консуль-
тантами, вырабатывают экономическую политику. В свою очередь,
682
Дэвид Гринэуэй
консультанты, по-видимому, выносят свои суждения на основе ре-
зультатов экономического анализа и эмпирических свидетельств.
Однако на практике выработка экономической политики — не про-
сто задача для хорошо информированных, добросовестных субъектов,
максимизирующих функцию общественного благосостояния, в каче-
стве главного аргумента которой выступает национальный доход.
Как было показано в главе 12 части II Д. Мюллером, ключевую роль
здесь играет деятельность групп интересов. В главе 34 Крис Милнер
расширяет рассмотрение этой темы, фокусируя внимание на внешне-
торговой политике. Это полезный отправной пункт, поскольку пере-
распределение дохода является ключевым элементом описываемого
процесса. Милнер рассматривает механизмы, посредством которых
деятельность групп интересов может влиять не только на принятие
решений об осуществлении государственного вмешательства, но и на
выбор инструмента такого вмешательства. Оцениваются эмпирические
свидетельства в пользу «политической экономии протекционизма»;
выясняется, что в них нет недостатка — все больше публикаций под-
держивают точку зрения, согласно которой группы интересов ока-
зывают существенное влияние на определение экономической поли-
тики. Урок, который можно извлечь отсюда для прикладной эконо-
мики, заключается в том, что следует проявлять интерес не только к
экономическому, но и к политическому рынку; эту тему далее разви-
вает И. Маклин в части IV.
Роль экономиста в предоставлении консультаций на этом фоне
исследуется в финальном очерке части III сэром Аланом Пикоком.
Автор имеет очень высокую квалификацию для решения стоящей
перед ним задачи. Он не только является выдающимся экономистом,
специализирующимся на прикладных исследованиях; ему пришлось
также посвятить значительное время экономическому консультиро-
ванию правительства в качестве как инсайдера, так и советника-аут-
сайдера. Пикок начинает свой анализ с признания тех опасностей,
с которыми сталкиваются экономисты, когда они оказываются вовле-
чены в предоставление консультаций по вопросам экономической
политики. Одной из таких опасностей является превращение эконо-
миста в простого «наемника». Конечно, возможность оказаться в та-
ком положении отчасти задается ограничениями, в рамках которых
действуют экономисты, работающие в правительстве, но также и тем
фактом, что им часто приходится высказывать субъективные сужде-
ния. Природа экономической науки такова, что, как мы видели при
обзоре части III, экономисту постоянно нужно выносить суждения
подобного рода. В отличие от представителей естественных наук мы
не можем позволить себе роскошь делать однозначные утверждения
по поводу результатов конкретных экспериментов. Напротив, мы долж-
ны тщательно взвешивать эмпирические свидетельства, которые час-
то подвержены искажениям, обусловленным спецификой выборки.
Роль прикладной экономики
683
Оговорки, которые, по мнению профессионального консультанта, ему
следует сделать, могут быть интерпретированы его политическими
«заказчиками» как двусмысленность — отношение же к ней никогда
не бывает благосклонным!
Литература
Caincross A., Waits N. The Economic Section. London : Routledge, 1989.
Cobham D. Convergence, divergence and realignment in British macroecono-
mies//Banca Nazionale del Lavoro Quarterly Review. 1984. Vol. 146.
P. 159-176.
Greenaway D. On the efficient use of mathematics in economics: results of an
attitude survey of British economists // European Economic Review. 1990.
Vol. 34. P. 1339-1351.
Grubel H. G., Boland L. On the efficient use of mathematics in economics: some
theory, facts and results of an opinion survey // Kyklos. 1986. Vol. 39.
P.419-442.
Johnston J. Econometric Methods. New York: McGraw-Hill, 1963.
Maddala G. Introduction to Econometrics. New York : Macmillan, 1990.
40.
ьДхЯПЙ'О’?'
о :
•нтбфк:
лчамвла*-
4' -лг.
гг
чаомчдаол
ШЕйМЬ - Л
.я
чв дан
. страша.*;
27
КЛАЙВ У. ДЖ. ГРЭЙНДЖЕР
ЭКОНОМЕТРИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ
ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ*
27.1. Введение
Большая часть данных в области макроэкономики, финансов и
торговли, как и значительная часть данных, используемых в теории
отраслевых рынков и в некоторых разделах микроэкономики, имеет
вид временных рядов. Временные ряды — это последовательность
наблюдений экономической переменной за одинаковые временные
интервалы; например, объем промышленного производства измеряет-
ся или оценивается ежемесячно, ВНП — ежеквартально, а числен-
ность населения — ежегодно. К иному типу данных относятся цены
по всем сделкам, заключенные на бирже в течение дня; подобные
данные наблюдаются не через постоянные временные интервалы, хотя
обычно применяется аналогичная техника анализа.
Наблюдая за этими рядами, можно утверждать, что имеется ме-
ханизм, генерирующий группу стохастических процессов, известную
под названием «экономика». Главная цель эконометрического анали-
за временных рядов заключается в создании моделей, некоторым об-
разом аппроксимирующих основной генерирующий механизм. Ко-
нечно, в моделях могут использоваться только наблюдаемые данные,
которых может не быть в наличии, так что окажутся возможными
лишь аппроксимации. На практике возможности создаваемых моде-
лей оказываются ограниченными сложностью одновременной рабо-
ты со многими рядами и качеством доступных данных. После того
как модель построена, обычно легко достичь второй группы целей,
включающей прогнозы, решения в сфере экономической политики и
проверку экономических гипотез. К сожалению, процесс моделирова-
ния, как правило, является нелегким и сам требует решений относи-
тельно функциональной формы модели, а также того, какие перемен-
ные использовать в модели и с каким лагом их в нее включать.
* Статья посвящена Андре Габору и Брайану Тью — моим учителям,
коллегам и друзьям в Ноттингеме.
Эконометрический анализ временных рядов
685
Например, несколько исследователей, использующих одни и те же
данные, могут вполне прийти к достаточно разным аппроксимациям,
хотя при этом на основе их моделей делаются схожие прогнозы.
Ясно, что важно не только создать «презентабельную» модель, но так-
же «поддержать» ее посредством системы процедур оценивания для
того, чтобы убедить потенциального пользователя, например лицо,
ответственное за проведение экономической политики, в том, что ей
можно доверять. Обсуждение роли производителей и потребителей
моделей, а также процесса моделирования и процесса оценивания
можно найти в работе Грэйнджера (Granger, 1989).
Рассматривая историю развития моделей, упомянем следующие
виды: одномерные, линейные, гомоскедастичные (т. е. модели, харак-
теризующиеся постоянством дисперсий остатков); они в основном
предназначались для работы со стационарными рядами. Основной
«рабочей» моделью была авторегрессионная интегрированная модель
скользящей средней (ARMA(p, </)), в которой текущее значение ис-
следуемой переменной xt объясняется ее р лаговыми значениями и
имеет компонент в форме скользящей средней порядка q\ в виде
формул все это описывается следующим образом:
х< = +et+(27д)
>1 7=1
Главным строительным блоком этих моделей является ряд белого
шума е( с нулевой средней, так что ковариация (е(, es) - 0, s * t.
Такие модели подробно объяснены в классической книге Бокса и
Дженкинса (Box, Jenkins, 1976) и в более поздних учебниках, напри-
мер в учебнике Грэйнджера и Ньюболда (Granger, Newbold, 1987).
Используя терминологию анализа временных рядов, можно сказать,
что такой анализ включает три шага. Первым шагом является иден-
тификация, т. е. подбор пригодной модели, что означает отбор «под-
ходящих» параметров р, q. Вторым шагом является получение оцен-
ки, которая заключается в оценивании других параметров модели,
т. е. значений а и Ь, а также дисперсии е( (причем предполагается,
что она представляет собой константу). Третий шаг состоит в опре-
делении качества построенной модели оценки. Несмотря на совер-
шенствование моделей и методов, эти три шага остаются важными
компонентами эмпирического анализа. Однако теперь гораздо боль-
ший интерес проявляется к многомерным нелинейным гетероскеда-
стичным моделям, пригодным для работы с нестационарными ряда-
ми, не имеющими в то же время «взрывного» характера. Такое рас-
ширение сферы интереса породило модели временных рядов, похожие
на более традиционные эконометрические модели в виде систем одно-
временно выполняемых уравнений, которые подробно рассматрива-
ются в большинстве учебников по эконометрике, хотя между этими
Клайв У. Дж. Грэнджер
двумя подходами еще существуют важные различия. Основные раз-
личия касаются таких аспектов, как степень использования какой-
либо экономической теории при спецификации модели и способ трак-
товки одновременности. В традиционных моделях временных рядов,
как правило, игнорировалась какая-либо фундаментальная теория
и такие модели трактовались как «нетеоретические» или «агности-
ческие». В настоящее время часто делаются попытки создания моде-
лей временных рядов, содержащих полезные экономические выводы,
которые можно непосредственно сопоставить с теми или иными эко-
номическими теориями.
Обычно на первом этапе исследования одного ряда или группы
рядов осуществляется «предварительный анализ» для обнаруже-
ния наличия в таких рядах доминирующих компонентов типа устой-
чивой сезонности, детерминистических трендов средней, сдвигов
общего уровня и отдельных выбросов. В обычной практике такие
компоненты устраняют до того, как приступить к дальнейшему ана-
лизу. В распоряжении имеются как упрощенные, так и усложнен-
ные методы, но их использование часто порождает нежелательные
побочные эффекты для последующих исследований. Однако посколь-
ку эти проблемы тщательно рассматривались в различных учебни-
ках по статистике и эконометрике, здесь они детально не обсужда-
ются. Далее, как правило, будет предполагаться, что анализируемые
ряды не содержат выбросов, пропущенных переменных, устойчивых
сезонных компонентов или очевидных детерминистических трендов
средней или дисперсии.
К одной из групп доминирующих компонентов, которые могут
сохраняться после предварительной обработки данных, относятся
интегрированные процессы, иногда называемые «стохастическими
трендами», хотя они и не обязательно имеют свойства, часто ассоци-
ируемые с трендом. Такие компоненты обсуждаются далее, в разде-
ле 27.3. Обзор более традиционных связей между временными ряда-
ми и эконометрикой представлен в работе Грэйнджера и Уотсона
(Granger, Watson, 1986).
27.2. Многомерные модели
Одним из естественных расширений одномерной модели ARMA
является модель с большим количеством переменных «на входе» и
одной переменной «на выходе» или модель ARM АХ, в которой
текущее значение yt рассматриваемого ряда объясняется лаговыми
значениями ее самой, лаговыми (и, возможно, также текущими)
значениями вектора объясняющих переменных х( и остаточной
величиной в виде скользящей средней. Для того чтобы такая модель
была пригодной для прогнозирования или рекомендаций в сфере
Эконометрический анализ временных рядов
687
экономической политики на несколько «шагов» вперед, нужны
также прогнозы будущих значений xt, и такие модели для перемен-
ных х должны быть построены. Более прямая процедура состоит в
объединении yt и х(, когда вектор yt моделируется либо в рамках
модели ARMA (VARMA), либо, в более простом случае, в рамках
модели векторной авторегрессии (VAR). Эти модели являются при-
мерами моделей с большим количеством переменных как «на вхо-
де», так и «на выходе». В модели VAR каждый компонент yt объяс-
няется лаговыми значениями его самого и всех других компонен-
тов; его можно обозначить VAR(p), если учитываются все лаги
вплоть до порядка р. Остаточные величины рассматриваются в ка-
честве вектора, отражающего белый шум, и любую одновремен-
ность в системе можно моделировать через однопериодные корреля-
ции между компонентами этого процесса белого шума. Если yt имеет
N компонентов, то одно из заметных затруднений состоит в необхо-
димости оценивания потенциально большого количества парамет-
ров (№р). Таким образом, желательно, чтобы отобранное значение р
было настолько малым, насколько это позволяют возможности со-
здания модели, аппроксимирующей истинную динамику процесса.
Один из способов уменьшения количества параметров, которые не-
обходимо оценивать, заключается в принятии предпосылки о су-
ществовании ограничений, связывающих эти параметры, или во
включении байесовских априорных суждений. Например, если мы
полагаем, что все индивидуальные ряды можно аппроксимировать
как процессы случайного блуждания, то байесовский априорный
коэффициент при значении данной переменной с лагом 1 можно
представить в виде нормально распределенной случайной величи-
ны с единичной средней и дисперсией, равной а2, а байесовские
коэффициенты при переменной с прочими лагами можно описать в
виде случайных величин с нулевой средней и дисперсиями, равны-
ми а2/й, где k является лагом. Широкое разнообразие таких бай-
есовских априорных оценок коэффициентов при лаговых перемен-
ных содержится в работе Доуна и др. (Doan et al., 1984). Как при
любой байесовской процедуре, если отобранные априорные оценки
включают с большой вероятностью истинное значение, можно полу-
чить удачную модель, так как эти априорные значения увеличива-
ют объем информации, на основании которой делаются оценки.
Однако если отбираются неадекватные априорные значения, то по-
лезной аппроксимации истинных значений осуществить не удает-
ся. Альтернативный способ уменьшения количества параметров
может иметь место, если используются модели VARMA(p', q'), при
условии, что р' + q' < р, как часто случается на практике. Довольно
простую процедуру для идентификации и оценивания этих моделей
предложили Хэннан и Риссанен (Hannan, Rissanen, 1982). На первом
шаге данной процедуры модели VAR(p) оцениваются для разных
688
Клайв У. Дж. Грэнджер
значений р и «лучшие» из них отбираются на основе использова-
ния информационного критерия Акаике (Akaike) (AIC):
. т_. . _ 2п2А
А1СД = logBA + —,
где N — объем выборки, п — размерность вектора yt, k — порядок
рассматриваемой модели VAR, a Dk — детерминант ковариации остат-
ков. Как известно, этот критерий приводит к «перебору» («overfit»)
в том смысле, что если истинное значение р является конечным и
равно р0, то критерий AIC «склоняет» к отбору значения р, которое
несколько превышает р0. Но применительно к настоящим целям это
не является недостатком. Вектор остаточных величин из первой мо-
дели VAR можно обозначить символом е(, и его используют в каче-
стве аппроксимаций остаточных величин из окончательной модели
ARMA(p', q'). Группу моделей вида
yt = р'лаговых значений yt + д'лаговых значений et + е,
теперь можно опробовать с различными значениями р’ и q’. Следует
отметить, что каждая модель по существу заключается в регрессии от
наблюдаемых лаговых значений yt и е(, хотя часто применяется и
процедура максимального правдоподобия. Теперь «лучшая» модель
отбирается на основе использования информационного критерия Бхан-
сали (Bhansali) (BIC):
BIC(p, q) = logDpg + (р + д)п2^^
при тех же значениях символов, которые использовались выше при
описании AIC. Опять остаточные величины должны аппроксимиро-
вать процесс белого шума, но при этом в одном периоде они могут
коррелировать.
После построения модели VAR или VARMA, ее можно непосред-
ственно использовать для прогнозирования значений вектора уг
/i-шаговый прогноз yt+/t, делаемый в момент времени t, осуществляет-
ся при принятии допущения о правильности модели: описывается,
как yt+h будет получен в соответствии с моделью, при этом все эле-
менты будут заменены либо их известными значениями, либо их про-
гнозами. Таким образом, прогнозы делаются итеративно, так как
прогноз yt+h включает прогнозные значения yt+j, j = 1, ..., h - 1. Бо-
лее подробные сведения и обоснование данной процедуры можно най-
ти в работе Грэйнджера и Ньюболда (Granger, Newbold, 1987 ch. 8).
Наличие причинной связи также может проверяться непосредствен-
но при использовании модели. Ее проверка — далеко не новая тема,
и мы не будем здесь ее обсуждать. Ряд статей, в которых рассматри-
ваются последние новшества в этой сфере, можно найти в специаль-
Эконометрический анализ временных рядов
689
ном выпуске журнала «Journal of Econometrics» (1988, vol. 39), по-
священном проблеме причинности. Основное решение, которое следу-
ет принять в рамках данного типа моделирования, касается содержа-
ния вектора yt, определяющего информационное множество, на осно-
вании которого делаются прогнозы и проверки.
Предложенное Симсом (Sims, 1980) использование моделей VAR
или VARMA заключается в определении воздействия на различные
компоненты yt специфических шоков, порождающих «новшества» в
системе, типа технологических шоков, политических шоков (в виде
изменения денежной массы, государственных расходов), шоков спро-
са и предложения, торговых шоков и т. д. Конечно, чтобы такой ана-
лиз был возможным, необходимо включить соответствующие пере-
менные в вектор ус Непосредственно возникающая здесь проблема
заключается в следующем: как идентифицировать такие шоки при
условии, что они непосредственно не наблюдаемы, и имеет место одно-
периодная корреляция между компонентами остаточных величин е(?
Один из способов достижения такой идентификации состоит в триан-
гуляризации (triangularization) относящихся к одному периоду компо-
нентов у. Таким образом, переменная, шоковое изменение которой
заслуживает внимания, например денежная масса, помещается в пер-
вое уравнение модели, которое не содержит одновременных значений
других компонентов у. Тогда уравнение для второго компонента yt
будет включать текущую денежную массу плюс все обычные лаговые
переменные и, возможно, также скользящие средние. А уравнение
для третьего компонента yt будет содержать текущие значения пер-
вых двух компонентов и т. д. Имея таким образом преобразованную
модель, теперь можно осуществить имитацию, представляя шок, свя-
занный с первой переменной, в виде одного положительного стандарт-
ного отклонения в период времени t, а затем просто оценивая воздей-
ствия на все переменные в периоды времени t + 1, t + 2 и т. д. Подоб-
ные воздействия могут быть временными, и тогда влияние на значения
переменных сперва увеличивается и доходит до своего пика, а потом
уменьшается до нуля, или перманентными, и тогда шок может оказы-
вать какое-то влияние на переменную в течение промежутка времени
неопределенной длительности. Эти перманентные шоки связаны с
таким свойством моделей, как наличие единичного корня, что будет
обсуждаться в разделе 27.3. Эти результаты потенциально интересны
для понимания экономической системы, но существуют некоторые
проблемы с интерпретацией. Триангуляризация осуществляется про-
извольно, и ее порядок может влиять на получаемый исход; кроме
того, данная процедура преувеличивает размер влияния шоков на
другие переменные. Часто на результаты оказывают сильное влияние
размерность и содержание вектора yt — добавление или удаление
той или иной переменной может привести к весьма разным интер-
претациям. Различные затруднения подобного типа были рассмотре-
690
Клайв У. Дж. Грэнджер
ны Ранклом (Runkle, 1987). Мак-Нис (McNees, 1986) провел сравне-
ние качества прогнозов, сделанных на основе байесовских моделей
VAR, с качеством прогнозов, сделанных на основе эконометрических
моделей. По меньшей мере применительно к нескольким перемен-
ным прогнозы на основе VAR моделей оказались лучше как для
короткого, так и для длительного периода.
27.3. Модели с единичным корнем и коинтеграция
Большая часть традиционного эконометрического анализа и зна-
чительная часть современной экономической теории характеризуют-
ся допущением (или производят такое впечатление), что исследуемые
ряды стационарны, возможно, после устранения детерминистических
трендов. Однако существует второй важный класс переменных, назы-
ваемых интегрированными переменными (здесь интеграция означает
сумму), введенных в эконометрику благодаря работе Бокса и Джен-
кинса. Если х( — стационарный ряд, a yt — сумма всех предыдущих
значений х начиная с нулевого периода, то yt является интегрирован-
ной переменной и обозначается как yt - 1(1). Более общим обозначе-
нием является 1(d), где d показывает, сколько раз нужно продиффе-
ренцировать ряд, чтобы достичь стационарности. В таких обозначени-
ях стационарный ряд будет записан как 1(0). Примером является
богатство, представляющее собой накопленные чистые сбережения,
если сбережения обозначались бы символом 1(0), то богатство — сим-
волом 1(1). Еще один пример: если х( — объем производства фирмы
за вычетом ее продаж, то уровень запасов представляет собой накоп-
ленную величину х( за всю историю деятельности данной фирмы.
При использовании лагового оператора В, при котором Bkxt = х^к,
1(1) интегрированный процесс yt будет генерироваться следующим
образом:
(1 - B)a(B)yt = 6(В)ее,
где о(1) * 0, 6(1) * 0, Е( — белый шум, а единичным корнем явля-
ется 1 - В. Поскольку величина, обратная 1 - В, представляет собой
оператор суммирования, связь между этим генерирующим меха-
низмом и предыдущим введением к этому разделу должна быть
ясна.
Интегрированные процессы важны ввиду их необычных свойств
и ввиду того, что они, по всей видимости, часто встречаются в эконо-
мической теории. По-видимому, наиболее значительными макроэко-
номическими рядами являются интегрированные ряды (по меньшей
мере) первого порядка 1(1), включающие производство и ВНП (оба
показателя даны в расчете на душу населения), индексы цен, импорт
и экспорт, валютные курсы, цены спекулятивных товаров и курсы
Эконометрический анализ временных рядов
691
акций. Конкретные примеры были даны Нельсоном и Плоссером
(Nelson, Plosser, 1982).
Обширный обзор свойств процессов с единичным корнем недав-
но был осуществлен Диболдом и Нерлавом (Diebold, Nerlove, 1989).
Они сделали акцент на проверке наличия единичных корней и рас-
смотрели несколько альтернативных критериев. Простой и популяр-
ный критерий, при использовании которого считается регрессия из-
менения ряда от его лагового уровня и, возможно, также от некото-
рых его лаговых изменений, был предложен Дикки и Фуллером
(Dickey, Fuller, 1981). Нулевая гипотеза о том, что ряд имеет свойство
1(1), опирается в качестве статистического критерия на /-статистику
коэффициента b следующего уравнения:
изменение переменной = &(лаговое значение переменной)+
+ лаговые изменения + остаточная величина в виде белого шума.
Здесь для получения критических значений нужно использовать спе-
циальные таблицы, поскольку эта статистика не имеет /-распределе-
ния в отрицательной области. Существует и много других критериев,
некоторые из них учитывают возможное наличие в процессе линей-
ных трендов. Эти критерии имеют приемлемую мощность примени-
тельно к ряду, состоящему из 200 и более значений, но, естественно,
с их помощью трудно провести различие между строго единичным
корнем и корнями меньше единицы, но приближающимися к ней.
Далее, такие критерии сразу же могут дать сбой при наличии в ряде
сильных сезонных компонентов или небольшого сдвига в уровне ряда
или в тренде. В таких случаях критерий может указать на существо-
вание единичного корня при его фактическом отсутствии в основном
потому, что учитывается недостаточно широкий набор альтернатив-
ных генерирующих механизмов.
Имела место широкая дискуссия по поводу того, можно ли рас-
сматривать макроэкономические ряды в виде рядов, имеющих стаци-
онарный компонент плюс детерминистический (линейный) тренд, или
же в виде рядов, имеющих генерирующий механизм с единичным
корнем. Оба механизма могут породить довольно плавные ряды, со-
держащие колебания с большим периодом как и у фактических
экономических данных. Весьма трудно провести различие между эти-
ми двумя типами моделей на основе использования критериев, осно-
ванных на выборке (in-sample tests), но это можно сделать с помощью
«поствыборочных» (post-sample tests) или прогнозных критериев.
В настоящее время «поствыборочные» критерии указывают на то, что
модели с единичным корнем представляют собой более удачное объяс-
нение. Возможно, это является следствием того, что модели с единич-
ным корнем по природе своей адаптивны, так что при изменении
структуры они могут следовать за таким изменением и продолжать
692
Клайв У. Дж. Грэнджер
давать адекватные прогнозы. Стабильные же модели типа модели спе-
цифического стационарного ARMA процесса с нелинейным детерми-
нистическим трендом не могут адаптироваться. Быть может, также
имеет смысл рассматривать модели с единичным корнем и с нелиней-
ным детерминистическим трендом в качестве фактического генери-
рующего механизма.
Кроме того, интересно ответить на вопрос о том, почему суще-
ствуют процессы /(1). Теория спекулятивных цен, основанная на ги-
потезе эффективного рынка, наводит на мысль, что динамика кур-
сов акций, облигаций, товарных цен и процентных ставок должна
относиться или приближаться к типу случайного блуждания, а пред-
ложенная Холлом теория жизненного цикла аналогично характери-
зует и динамику потребления. В некоторых моделях процесс с еди-
ничным корнем вводится на основе предпосылки, согласно которой
таким процессом генерируется технология или накопленный уро-
вень знаний. Несомненно, необходимы дальнейшие теоретические
дискуссии, посвященные этой теме.
В общем случае линейная комбинация /(0) переменных сама
обладает свойством /(0) и аналогично линейная комбинация /(1)
переменных обладает свойством 7(1). Однако возможна ситуация,
при которой как х,, так и у, характеризуется свойством /(1), но су-
ществует такое единственное значение коэффициента А, когда про-
цесс г( = xt - Ay, характеризуется свойством 7(0). Когда такая ситу-
ация имеет место, то говорят, что х, и у, коинтегрированы. Это мало-
вероятно, но когда все же данная ситуация возникает, можно ожидать
наличия особых свойств. Коинтеграция будет иметь место, когда ис-
следуемые ряды можно разложить следующим образом:
х, = Aw, + х,,
У( = wt + У(,
и у, обладают свойством /(0), a w, — свойством
где как' f,, так
/(1). Поскольку свойство 1(1) является доминирующим, как х,, так
и у, будут обладать этим же свойством, но выражение 2, = х, - Ау,
становится линейной комбинацией рядов, характеризующихся свой-
ством /(0), и, таким образом, само будет им обладать. Можно по-
казать, что если пара рядов коинтегрирована, она должна иметь
общий делитель со свойством /(1), а все другие компоненты долж-
ны характеризоваться свойством /(0). Можно также дать коинтег-
рации интерпретацию равновесного типа. Если пара рядов (х(, у,)
вычерчена в осях координат (х, у) таким образом, что каждая пара
представляет отдельную точку в каждый период времени, то линию
х = Ау можно рассматривать в качестве «аттрактора» в том смы-
сле, что точки (х,, yt) будут иметь тенденцию располагаться вокруг
нее, а не «скапливаться» вдали от нее, если ряд г, обладает свой-
Эконометрический анализ временных рядов
693
ством 7(0) при нулевой средней и пропорционален расстоянию
точек (х(, yt) от указанной линии. Если бы рассматриваемый про-
цесс в точке t0 стал детерминистическим, он быстро двинулся бы к
этой линии и в конечном счете совпал бы с ней. Данное свойство
соответствует типу равновесия, называемому «центром притяже-
ния», который встречается в классической макроэкономической
теории. Тесно связанный с ним генерирующий механизм известен
под названием «модель коррекции ошибки». Здесь изменение х(
задается следующим выражением:
изменение х( = a1zt_1 + лаговые изменения х(, yt + остаток.
Схожее уравнение характеризует изменение yt, причем по мень-
шей мере один из двух параметров а1 и а2 является ненулевым.
Если х( и yt характеризуются свойством J(l), a z( — свойством /(0),
то все компоненты модели коррекции ошибки также обладают свой-
ством 1(0) при остатках, являющихся белым шумом. Таким обра-
зом, уравнения сбалансированы в том смысле, что все переменные
имеют схожие временные характеристики. Можно показать, что
если х( и yt коинтегрированы, то они должны порождаться двухмерной
моделью коррекции ошибки, и наоборот: если х( и yt порождаются
моделью коррекции ошибки, то они должны быть коинтегрированы.
Модель коррекции ошибки можно трактовать как неравновесный
механизм, приводящий к равновесию или вышеописанному аттрак-
тору по мере того, как на последующие изменения х( и yt влияет
текущее значение неравновесной ошибки zt. Эти концепции более
подробно обсуждаются Грэйнджером (Granger, 1986) и на более обоб-
щенном уровне в различных статьях, опубликованных в специаль-
ных выпусках следующих журналов: «Oxford Bulletin of Economics
and Statistics» (1986. Vol. 68. August), «Journal of Economic Dyna-
mics and Control» (1988. Vol. 12. June-September) и «Advances
in Econometrics» (1989).
Один из простых способов проверки наличия коинтеграции был
предложен Энглом и Грэйнджером (Engle, Granger, 1987). Первый
шаг состоит в оценивании на основе обычного метода наименьших
квадратов (МНК) регрессии х( = Ayt + zt, получении остатка zt и осу-
ществлении проверки того, обладает ли zt свойством 1(0) по крите-
рию Дикки—Фуллера, рассмотренному выше. Однако поскольку zt
оценивается, а не наблюдается непосредственно, нужно использовать
несколько иные критические значения. Следует отметить, что сделан-
ная на основе метода наименьших квадратов оценка А приближается
к А быстрее, чем это обычно бывает при МНК. В альтернативной
процедуре проверки, предложенной Йохансеном (Johansen, 1988),
модель коррекции ошибки оценивается на основе метода максималь-
ного правдоподобия. Такой метод можно также применять к много-
3 Заказ № 357
ВЫ
Клайв У. Дж. Грэнджер
мерным обобщениям коинтеграции. В многомерных ситуациях воз-
можно наличие нескольких коинтегрирующих комбинаций. Пары и
группы экономических рядов были исследованы во множестве публи-
каций, и выяснилось, что коинтеграция существует, например, между
совокупным располагаемым доходом и потреблением благ кратко-
временного пользования, а также между процентными ставками раз-
личных сроков.
Были проведены исследования множества обобщений простой
формы коинтеграции, включая коинтеграцию с меняющимся во вре-
мени параметром, нелинейные аттракторы, модели коррекции ошиб-
ки, в которых параметры z(_1 были заменены нелинейными функция-
ми z(_p коинтеграцию сезонных компонентов и более глубокие уровни
коинтеграции, в том числе динамическую коинтеграцию и мультико-
интеграцию. В самом последнем случае, если х( и yt обладают свой-
ством /(1) и коинтегрированы, так что z; = х( - Ayt характеризуется
свойством /(0), то тогда накопленные z
Szt = Xzt-j -7 = 0. t
будут иметь свойство /(1). Говорят, что х( и yt мультикоинтегриро-
ваны, если коинтегрированы х( и Sz(. В качестве примера можно
привести ситуацию, при которой х( — объем производства некой
отрасли, yt — объем продаж этой отрасли, х( - yt — изменение
товарно-материальных запасов и Szt — уровень таких запасов (без
учета исходных запасов, которые представляют собой константу). Вы-
яснилось, что запасы и продажи часто оказывались коинтегрирован-
ными. Энгл и Грэйнджер (Engle, Granger, 1991) издали книгу, содер-
жащую публикации по поводу некоторых разработок такого типа.
Одно из прямых следствий коинтеграции заключается в том, что
долгосрочные прогнозы х( и yt, сделанные на основе модели коррек-
ции ошибки, окажутся вместе расположенными на линии х = Ау;
таким образом, связь между этими прогнозами будет более ощути-
мой и станет возможным спрогнозировать ее на основе моделей
ARIMA или VAR.
Еще одно следствие касается «причинных связей» между пере-
менными. В последние двадцать лет во многих публикациях содер-
жались проверки причинности, при которых одна переменная содей-
ствует улучшению предсказуемости другой. Обсуждения подобных
проверок можно найти в работе Грэйнджера и Ньюболда (Granger,
Newbold, 1987 : ch. 7) или в статьях словаря «New Palgrave Dictionary».
Если xt и yt коинтегрированы, то из модели коррекции ошибки прямо
следует, что по меньшей мере одна переменная должна быть причи-
ной другой. Это, к примеру, наводит на мысль, что не могут быть
коинтегрированными пары цен, образующихся на полностью эффек-
тивном спекулятивном рынке.
Эконометрический анализ временных рядов
695
27.4. Прогнозирование и ARCH
Если качество прогноза проверяется на основе метода наимень-
ших квадратов, то хорошо известно, что оптимальный прогноз хл+А —
при условии доступности информационного множества 1п во время п,
в течение которого делается этот прогноз, — представляет собой
условную среднюю:
[,ф 4.Л = (Ехл+А|/л).
В рамках любой из вышерассмотренных моделей можно легко сфор-
мировать такие прогнозы при допущении, что данная модель пра-
вильна. На практике имеются разнообразные конкурирующие про-
гнозы с разными информационными множествами и разными стра-
тегиями моделирования. Эти прогнозы можно сравнивать по их
относительной «прогностической способности», т. е. сопоставляя сум-
мы квадратов ошибок прогнозирования. Альтернативная процедура,
с помощью которой также часто получают превосходные прогнозы,
заключается в комбинировании разнообразных прогнозов. Такое ком-
бинирование можно легко осуществить, посчитав регрессии факти-
ческих значений ряда от разнообразных прогнозов, константы и ла-
гового значения того же ряда. Любой прогноз, не «вписывающийся»
в такую регрессию, можно отвергнуть, поскольку над ним доминиру-
ют другие прогнозы. Дальнейшее обсуждение тематики комбинирова-
ния прогнозов можно найти в специальном выпуске «Journal of
Forecasting» (1989).
Точечное прогнозирование имеет небольшую ценность для при-
нятия решения без каких-либо указаний на неопределенность. При-
менительно к большинству традиционных экономических прогнозов
95% -ные доверительные интервалы вокруг прогнозируемой точки
ошеломляюще велики, и, таким образом, иногда рекомендуются
50%-ные интервалы или межквартильный размах. Еще одна пробле-
ма заключается в том, что дисперсии ошибок прогнозирования могут
меняться во времени — на это указывает значительный интерес эко-
нометристов к гетероскедастичности. Как и условная средняя f h,
условная дисперсия может быть функцией используемого информа-
ционного множества
лл2 = е[(хл+а-д,а)2|/л].
Методы моделирования д2 менее разработаны, чем методы моделирова-
ния fn А. Следует отметить, что ошибки прогнозирования еп t = хл+1 - fn ,
обычно являются белым шумом, но квадратичная ошибка может не
оказаться таковой — это указывает на то, что условные дисперсии
могут быть прогнозируемыми.
696
Клайв У. Дж. Грэнджер
Обозначив через £( = xt - одношаговые ошибки прогнози-
рования, Энгл (Engle, 1982) рассмотрел спецификацию
V =
/=•
и назвал полученный процесс авторегрессионным условным гетеро-
скедастичным процессом. Если дисперсия меняется во времени пред-
сказуемым образом, то очевидное преимущество ее моделирования
заключается в том, что при учете гетероскедастичности удается до-
биться более точных оценок параметров в /(, а также получить более
точные оценки доверительных интервалов вокруг прогноза средней.
Энгл рассмотрел различные формы для Л(, обсудил их свойства и
методику оценивания, а также использовал метод множителей Ла-
гранжа для проверки авторегрессионной условной гетероскедастич-
ности (autoregressive conditional heteroscedasticity, ARCH). Он приме-
нил данный метод для анализа данных об инфляции в Великобрита-
нии и обнаружил четкие признаки предсказуемости дисперсий:
«стандартное отклонение инфляции возросло за несколько лет с 0.6
до 1.5% по мере движения экономики из довольно предсказуемых
1960-х в хаотичные 1970-е гг.».
Очевидно, что приведенное выше выражение для ht можно обоб-
щить для включения наблюдаемых управляющих (driving) перемен-
ных. В качестве примера Грэйнджер и др. (Granger et al., 1985) иссле-
довали связь между розничными и оптовыми ценами, причем в каж-
дом уравнении дисперсии были специфированы вышеописанным
образом, но с добавлением квадратичных лаговых значений модели-
руемых и прочих цен, а также квадратичных ошибок прогнозирова-
ния других показателей. Обогащение спецификации ARCH имело
результатом лучшие — по коэффициентам правдоподобия — моде-
ли, а также дало более интересные интерпретации таких моделей.
Было обнаружено, что как средние значения, так и дисперсии опто-
вых цен влияют соответственно на средние значения и дисперсии
потребительских цен. А квадраты потребительских цен не влияют на
дисперсию оптовых цен. Если бы эти модели были построены без
учета ARCH, то создалась бы видимость влияния потребительских
цен на оптовые цены; но с учетом ARCH эта причинная связь стала
довольно слабой.
Поскольку на практике дисперсии изменяются во времени пред-
сказуемым образом, использование моделей ARCH можно рекомендо-
вать, особенно для случая, когда доверительным интервалам прогно-
за уделяется больше внимания, чем теперь. Другие сферы анализа,
которые, очевидно, являются важными для развития этого подхода,
представляют собой те области экономической теории — например,
финансовая теория, — где дисперсия используется как показатель
риска.
Эконометрический анализ временных рядов
697
Если Л( включают в уравнение линейно, скажем, в случае, когда
цена представляет собой оценку фактического уровня риска, то такая
модель называется моделью «ARCH среднего значения» («ARCH in
mean»). Подобные модели можно обобщить таким образом, что диспер-
сия является «дисперсией с долгой памятью» (long memory),* и это,
по-видимому, особенно важно для анализа финансовых данных.
27.5. Модели фазового пространства:
параметры, меняющиеся во времени
Существует целый класс моделей, обеспечивающих удобную тео-
ретическую структуру и имеющих потенциал для дальнейших разра-
боток и приложений в будущем. Эти модели основаны на концепции
фазового пространства (state space) (фундаментальными трудами в этой
области являются работы Харви (Harvey, 1981) и Аоки (Aoki, 1987)).
Фазовые переменные, связанные с конкретным информационным множе-
ством It, образуют вектор xt, содержащий всю информацию It на мо-
мент времени t. Не все значения х( могут быть наблюдаемы, но воз-
можно их оценить на момент времени t. Основные свойства xt делают
его марковским процессом, так что в линейной форме xt должен
являться линейной функцией только х(1 и «новшеств» — белого
шума, отражающего новую информацию о системе, накопленную в
период времени от t - 1 до t. Это позволяет вывести корректировоч-
ное уравнение фазовой переменной:
х, = Txt-i + ut • (27.2)
Фактически наблюдаемые переменные системы yt можно тогда трак-
товать как генерирующиеся уравнением измерения:
yt=frxt+vr (27.3)
Количество компонентов вектора х( обычно делается значительно
превышающим количество компонентов вектора yt, чтобы «уловить»
потенциально сложную динамику ряда у, но форма пары уравнений
(27.2) и (27.3) по существу очень проста. Любую модель ARIMA
можно легко, но не единственным образом преобразовать в форму
уравнений фазовой переменной. В некоторых случаях можно проин-
терпретировать фазовые переменные как особые ненаблюдаемые ком-
поненты типа «трендов» или сезонных компонентов, но такие интер-
* Выражение «дисперсия (или процесс) с долгой памятью» означает
ситуацию, при которой момент случайного процесса зависит от предшеству-
ющих значений переменной. И наоборот, выражение «процесс с короткой
памятью» означает, что момент случайного процесса не зависит от прошлых
значений переменной. — Прим. пер.
698
Клайв У. Дж. Грэнджер
претации не всегда возможны. Представление в виде фазового про-
странства особенно удобно, поскольку оценки параметров и корректи-
ровки оценок xt можно получить, используя алгоритм фильтра Каль-
мана (Kalman filter algorithm); эта возможность обсуждалась Андер-
соном и Муром (Anderson, Moore, 1979).
Потенциально очень важной сферой применения этой техники
является работа с моделями, имеющими параметры, меняющиеся во
времени.
Рассмотрим простое соотношение между парой наблюдаемых
рядов х( и yt:
Vt = М + vt> (27.4)
в котором коэффициент Р( может меняться во времени. Во всей
экономической теории такие изменения коэффициентов рассматри-
ваютс» как следствия изменений вкусов, поведения, «правил игры»
и технического прогресса. Например, yt мог бы быть объемом потре-
бительского спроса на электричество в расчете на одно домохозяй-
ство, ах, — температурой. За период в несколько лет эффективность
электроприборов и степень теплоизоляции домов изменятся, и пове-
дение потребителей также может измениться. Таким образом, веро-
ятно, соотношение между спросом на электричество и температурой
будет меняться. В некоторых ситуациях причины изменений пара-
метров известны и являются следствием перемен в значениях кван-
тифицируемых переменных, но зачастую такие причины являются
ненаблюдаемыми, как в случае с эффективностью электроприборов и
степенью теплоизоляции в вышеприведенном примере. Если исхо-
дить из того, что параметры изменяются очень медленно, то в этом
случае возможная стратегия моделирования таких изменений за-
ключается в принятии предпосылок модели AR(1) с коэффициентом,
близким к единице, в результате чего
р = ар,_, + ut, р( = pt - р (27.5)
при а, близком к единице. Здесь р( нельзя наблюдать непосредствен-
но, хотя и можно оценить на основе наблюдаемых рядов.
Оба уравнения по форме схожи с уравнениями (27.3) и (27.4), но
в них величина х( заменена на Р(, а Р в (27.3) — на наблюдаемую,
меняющуюся во времени переменную х(. Отсюда следует, что можно
получить схожие оценки и использовать схожие корректировочные
методы. Обычно рекомендуют осуществлять проверку параметров на
изменение во времени прежде оценивания такой модели. Существу-
ют определенные эмпирические результаты, показывающие, что за
счет использования параметров, меняющихся во времени, можно улуч-
шить качество подбора значений и моделей прогнозирования, хотя
для этого и требуется гораздо больше исследований. Вероятно, пред-
Эконометрический анализ временных рядов
699
почтительным направлением исследований является рассмотрение
того, можно ли объяснять дисперсии параметров на основе фактов
экономической жизни.
27.6. Хаос и нелинейные модели
В то время как разработки нелинейных одномерных моделей
временных рядов все же в определенной степени осуществлялись,
было совершено мало попыток обобщить многомерные модели такого
же типа. Напрашивающейся моделью является нелинейная авторе-
грессионная модель типа
х, = gfc.J + e,, (27.6)
которая, как известно, порождает стационарный ряд (при условии,
что |g(x)| < |х| для всех х) и билинейный ряд типа
х( = + е(.
Основной работой, на которую здесь следует сослаться, является кни-
га Пристли (Priestley, 1988). Существуют некоторые свидетельства
того, что билинейные модели часто обеспечивают более точные про-
гнозы, чем линейные модели при использовании экономических дан-
ных, однако спецификацию и оценивание таких билинейных моде-
лей довольно трудно осуществить.
Некоторые нелинейные связи между рядами исследовались при
помощи непараметрических методов. Например, Энгл и другие (Engle
et al., 1986) проанализировали влияние температуры на спрос на элек-
тричество в регионе, где электроэнергия использовалась как для обо-
грева, так и для охлаждения домов. Это та область исследований, где
можно ожидать большого количества разработок в будущем.
Популярным направлением исследований, которое обеспечило
успех в естественных науках, но, вероятно, будет иметь меньшее зна-
чение для экономической теории, является теорема детерминисти-
ческого хаоса. Если уравнение типа (27.6), но без учета стохастиче-
ских «новшеств», используется для того, чтобы генерировать последо-
вательность х(, то для определенного класса функций g() можно
получить ряд, который выглядит белым шумом при применении
линейных критериев оценки, так что все оцененные автокорреляции
асимптотически приближаются к нулю. Теория, описывающая такие
явления, включает чрезвычайно изысканную математику и приводит
к анализу процессов, обладающих так называемыми «странными ат-
тракторами» («strange attractors»). Теоретически такие процессы яв-
ляются «процессами с долгой памятью», поскольку с их помощью
можно в совершенстве предсказывать будущее, но на практике, если
700
Клайв У. Дж. Грэнджер
какое-либо значение х( наблюдается с ошибкой, будущие прогнозы
отклоняются от истинных значений и процесс становится «процес-
сом с короткой памятью» (short memory). Используя эти идеи, Брок
и др. (Brock et al., 1987) разработали критерий для проверки нели-
нейности, но хотя этот критерий является очень общим, по-видимо-
му, для его применения требуются большие выборки, чем те, что
обыкновенно доступны в экономических исследованиях; кроме того,
видимо, фундамент для его использования в виде необходимых допу-
щений весьма хрупок. В наличии имеется и множество других кри-
териев нелинейности. Некоторые недавно предложенные критерии
основаны на нейронных сетях (White, 1989), они представляются нам
многообещающими как для проверки одномерных рядов, так и для
обнаружения нелинейных связей между рядами.
27.7. Другие темы
Основные связи между подходами к эконометрическому модели-
рованию, основанными на анализе временных рядов, и более класси-
ческими подходами были разработаны в рамках дискуссий по поводу
методологии построения моделей. Процесс, посредством которого до-
стигается удовлетворительная спецификация модели и затем осуще-
ствляется ее оценивание, остается спорным. Различные авторы пред-
лагают совершенно различные процедуры, делая акценты, к примеру,
на использовании экономической теории или осуществлении предва-
рительных проверок. Некоторые исследователи, например Пэган и
Хендри, рекомендовали начинать с больших моделей, а затем упро-
щать их для получения «экономной» модели, согласованной с факти-
ческими данными, тогда как в более ранних стратегиях, предлагав-
шихся Боксом и Дженкинсом, нужно было начинать с одномерных
моделей и потом расширять их до двухмерных и прочих моделей
VARMA или, возможно, ARMAX (модель с одной зависимой и мно-
жеством объясняющих переменных). Были и авторы (например, Целл-
нер и Лимер), советовавшие обращаться к байесовской методике,
несмотря на то что в большинстве моделей такая методика формаль-
но использовалось мало. Публикации по методологии моделирования
временных рядов собраны в книге Грэйнджера (Granger, 1989).
По-видимому, областью полезного практического применения
теории является временное и пространственное агрегирование вре-
менных рядов. Например, известно, что временное агрегирование может
породить более простые модели — модель ARIMA(p, d, q) становится
моделью ARIMA(0, d, d) или ARIMA(0, d, d - 1) для переменных за-
паса и потока, если такое агрегирование охватывает достаточно дли-
тельные периоды, и такие модели соответствуют фактическим дан-
ным. При временном агрегировании коинтеграция сохраняется. Про-
Эконометрический анализ временных рядов
701
странственное же агрегирование может порождать либо более слож-
ные, либо более простые модели в зависимости от наличия или отсут-
ствия общих делителей в компонентах. Когда таких общих делителей
нет, модели, которые на микроуровне нелинейны, имеют меняющиеся
во времени параметры и гетероскедастичны, становятся линейными и
гомоскедастичными моделями с постоянными параметрами. Ряд пуб-
ликаций, посвященных этим вопросам, можно найти в книге Баркера
и Песарана (Barker, Pesaran, 1989).
Среди других тем, ранее привлекавших большое внимание, а те-
перь весьма редко встречающихся, хотя они остаются потенциально
важными, и некоторые исследования в их области все же ведутся,
выделяются сезонные корректировки, а также спектральный или
частотный анализ. Большинство моделей сезонных корректировок,
используемых государственными учреждениями, являются одномер-
ными, и в них применяются двусторонние, а иногда нелинейные филь-
тры. Такие процедуры могут свести на нет интересные аспекты име-
ющихся данных. Эмпирические исследователи в основном предпочи-
тают работать с доступными, не скорректированными на сезонность
данными и затем анализировать сезонные компоненты, используя
модели причинных связей. Однако далеко не во всех странах такие
данные можно легко найти.
НО» -
Литература
а
Anderson В. Р. О., Moore J. В. Optimal Filtering. Englewood Cliffs, NJ : Prentice-
Hall, 1979.
Aoki M. State Space Modelling of Time Series. New York : Springer-Verlag,
1987.
Barker T., Pesaran H. Disaggregation in Economic Modelling. Cambridge :
Cambridge University Press, 1990.
Box G. E. P., Jenkins G. M. Time Series Forecasting and Control, revised edn.
San Francisco, CA : Holden-Day, 1976.
Brock W., Dechart W. F., Scheinkman J. A test for independence based on the
correlation dimension // Working paper, Department of Economics, Univer-
sity of Wisconsin, 1987.
Dickey D. A., Fuller W. A. Likelihood ratio tests for autoregressive time series
with a unit root//Econometrica. 1981. Vol. 49. P. 1057-1072.
Diebold F. X., Nerlove M. Unit roots in economic times series: a selective survey I
In T. B. Fomby and G. F. Rodes (eds). Advances in Econometrics. New Haven,
CT : JAI Press, 1989.
Doan T., Litterman R. B., Sims C. A. Forecasting and conditional projection using
realistic prior distributions // Econometric Reviews, 1984. Vol. 3. P. 1-10.
Engle R. F. Autoregressive conditional heteroscedasticity with estimates of the
variance of UK inflation // Econometrica. 1982. Vol. 50. P. 987-1008.
702
Клайв У. Дж. Грэнджер
Engle R. F., Granger С. W.J., Ric J., Weiss A. Semi-parametric estimates of the
relation between weather and electricity sales // Journal of the American
Statistical Association, 1986. Vol. 81. P. 310-320.
Engle R. F., Granger C. W. J. Cointegration and error-correction: representation,
estimation and testing // Econometrica, 1987. Vol. 55. P. 251-276.
Engle R. F., Granger C. W. J. Readings in Cointegration / In preparation. 1991.
Granger C. W. J. Developments in the study of cointegrated economic variables //
Oxford Bulletin of Economics and Statistics. 1986. Vol. 48. P. 213-228.
Granger C. W. J. Modelling Economic Series: Readings in Econometric Metho-
dology. Oxford : Oxford University Press, 1989.
Granger C. W. J., Newbold P. Forecasting Economic Series I 2nd edn. San
Francisco, CA : Academic Press, 1987.
Granger C. W. J., Watson M. W. Time series and spectral methods in econometrics /
In Z. Grilliches and M. D. Intriligator (eds). Handbook of Econometrics.
Amsterdam : Elsevier, 1986. Vol. II.
Granger C. W. J., Robins, Engle R. F. Wholesale and retail prices / In E. Kuh and
T. Belsley (eds). Model Reliability. Cambridge, MA: MIT Press, 1985.
Hannen E. J., Rissanen J. Recursive estimation of mixed autoregressivemoving
average order // Biometrika. 1982. Vol. 69. P. 81-94.
Harvey A. C. Time Series Models. New York : Wiley, 1981.
Johansen S. Statistical analysis of cointegration vectors // Journal of Economic
Dynamics and Control. 1988. Vol. 12. P. 231-254.
McNees S. M. Forecasting accuracy of alternative techniques: a comparison of
U. S. macreoeconomic forecasts//Journal of Business and Economic
Statistics. 1986. Vol. 4. P. 5-15.
Nelson C. R., Plosser С. I. Trends and random walks in macroeconomic time
series //Journal of Monetary Economics. 1982. Vol. 10. P. 139-162.
Priestley M. B. Nonlinear and Non-Stationary Time Series Analysis. New York :
Academic Press, 1988.
Runkle D. E. Vector autoregressions and reality // Journal of Business and
Economic Statistics. 1987. Vol. 5. P. 437-456.
Sims C. A. Macroeconomics and reality // Econometrica. 1980. Vol. 48. P. 1-48.
White H. An additional hidden unit test for neglected nonlinearity in multilayer
feedforward networks // Working paper, Department of Economics. Univer-
sity of California at San Diego, 1989.
7
*
28
ГГ
ГРЭЙХЕМ И. МАЙЗОН
РОЛЬ ИЗМЕРЕНИЙ И ПРОВЕРОК
В ЭКОНОМИЧЕСКОЙ НАУКЕV
1 :,,1Жt>;
’* * 28.1. Введение
••’Лги г г
Экономическая теория и эконометрический анализ представляют
две из основных частей экономической науки. Однако развитие в каж-
дой из этих областей происходило разными темпами в различные пери-
оды времени. Этот факт иногда интерпретировался ошибочно: из него
делались выводы об их относительной важности или по крайней мере
об их относительной важности в восприятии экономистов. Поэтому не-
удивительно, что относительные достоинства и соответствующие роли
экономической теории и эконометрики были давней проблемой, зани-
мавшей умы экономистов. Можно привести следующие недавние при-
меры комментариев со стороны экономистов по поводу несогласован-
ности экономической теории и эмпирических фактов:
Хотя эти заключения противоречат общепринятой точке зрения в обла-
сти теории отраслевых рынков и оставляют без объяснения слишком боль-
шое число ошибок и неправильных трактовок, логика, приведшая к ним,
выглядит непреодолимой. И поскольку в экономической науке факты никог-
да не были равносильны стройной теории, эти идеи стали основой для но-
вой концепции.
r (Milgrom, Roberts, 1987 : 185; курсив мой. — Г. М.)
Тенденция отставания теории от наблюдений кажется внутренне при-
сущей экономической науке, и, будучи теоретиками, немногие из нас счита-
ют это состояние «ужасным». Но, как было отмечено Лакатошем (1978 : 6),
«там, где теория отстает от фактов, мы имеем дело с вырождающейся иссле-
довательской программой».
(Smith, 1989 : 168)
a mJ- j..
________
* Автор очень признателен за финансовую поддержку, оказанную Кон-
сорциумом по макроэкономическим исследованиям Совета по экономиче-
ским и социальным исследованием (ESRC) в рамках гранта по программе
«Анализ методов оценивания моделей» (ESRC, грант В01250024).
704
Грэйхем И. Майзон
Эти примеры ииллоетрир^лот, как -важно достичь согласованности,
между теорией и наблюдениями (и как плохо, когда такая согласо-
ванность отсутствует): Милгром и Робертс привлекли внимание к
тому факту, что несоответствия между теорией и наблюдениями мо-
гут привести к разработке более богатых теорий (в противополож-
ность корректировкам ad hoc, осуществляемым для приспособления
к «неудобным» фактам), которые согласуются с наблюдениями; Смит
же подчеркнул желательность одновременного развития теоретиче-
ского и эмпирического «крыльев» экономической науки. Главная
цель этой главы заключается в том, чтобы дать обзор роли теории и
эмпирического анализа в экономической науке. Будет показано не
только то, что каждый из этих компонентов играет свою отличитель-
ную роль, но и то, что оба они являются неотъемлемой частью эконо-
мической науки в том случае, если она действительно научна. Осо-
бый акцент будет сделан на роли измерения в экономической науке,
таким образом я солидаризуруюсь с чувствами, выраженными Ма-
ленво в его Президентском послании Европейской экономической
ассоциации в 1988 г.:
Научное знание происходит из наблюдения. В зрелой науке большин-
ство прошлых наблюдений было настолько обработано в рамках теорией, что
мы часто теряем видение многих исходных причин в реальном мире, из
которых был выведен конкретный научный результат. Но время от времени
ученые находят необходимым поразмышлять о роли наблюдений в их обла-
сти исследований и о способе работы с этим наблюдениями.
(Malinvaud, 1989 : 205)
ГТ:,-».'
Наблюдения, полученные в процессе измерения, могут быть предме-
том анализа данных, обобщающего и описывающего их: они могут
также использоваться в качестве основы выводов, полученных благо-
даря эконометрическому моделированию, составляющему существен-
ную часть экономической науки. Каждый из этих видов деятельно-
сти — анализ данных и эконометрическое моделирование — и их
роль будут описаны и оценены ниже. В действительности огромное
увеличение типов и количества, повышение качества доступных дан-
ных, а также крупные достижения в области разработки и оценива-
ния эконометрических моделей и громадное увеличение мощности
компьютеров сделали оценку роли измерения и проверок в экономи-
ческой науке еще более значимой и важной. В следующем разделе
обсуждается роль измерения и априорной теории, затем акцент дела-
ется на важности строгой оценки и проверки моделей при сочетании
в рамках экономической науки теории и измерения. В последнем
разделе главы даны выводы.
Роль измерений и проверок в экономической науке
705
28.2. Измерение и теория
4.
То, что теория и измерение представляют собой суть науки, ред-
ко подвергается сомнению, но вокруг их соотношения идут — и, не-
сомненно, будут идти — дебаты. Колебания их сравнительной попу-
лярности в рамках экономической науки хорошо иллюстрируются
изменением девиза, принятого Комиссией Каулза (позднее переиме-
нованной в Фонд Каулза); сначала этим девизом было изречение
лорда Кельвина «Наука есть измерение», но позднее он сменился на
девиз «Теория и измерение» (см. Malinvaud, 1988 : 188-189, где со-
держится детальное обсуждение вклада в экономическую науку, вне-
сенного исследователями, работавшими в Фонде Каулза). Однако ас-
пектом, много раз подвергавшимся сомнению, является научный ха-
рактер самой экономической науки. Словарь «The Shorter Oxford
English Dictionary» определяет науку как «отрасль исследований,
которая связана либо с согласованным набором доказанных истин,
либо с набором наблюдаемых фактов, систематически классифициро-
ванных и более или менее объединенных между собой их подчинени-
ем общим законам, и включает заслуживающие доверия методы об-
наружения новых истин в рамках ее собственной сферы». Насколько
экономическая наука соответствует этим требованиям? Хотя в ее рам-
ках имеется мало «доказанных истин» (если они вообще есть — неопро-
вержимые и контролируемые эксперименты в этой области редки), в
ней нет недостатка в «наблюдаемых фактах». Вдобавок главная роль
экономической теории состоит в обеспечении систематической клас-
сификации таких наблюдаемых фактов и их объединения через ее
фундаментальные законы. Определение того, действительно ли дан-
ная экономическая теория адекватно характеризует наблюдаемые
факты, является одной из задач эконометрического анализа. Отсюда,
учитывая, что экономическая теория и эконометрика вместе дают «за-
служивающие доверия методы обнаружения новых истин», можно
сделать вывод, что экономическая теория в соединении с эконометриче-
ским анализом имеет потенциал для того, чтобы быть научной. Если
такое соединение оказывается успешным, то оно будет порождать
теории — а также модели, предназначенные для формализации этих
теорий, — которые «выдержат испытание процессом проверок и пре-
образований, в результате чего они останутся в сфере использования,
а следовательно, будут „жить“ еще долго после исчезновения пробле-
мы, приведшей к их возникновению» (Ravetz, 1971 209).
На практике экономическая наука имеет один аспект, восприни-
маемый многими людьми как ненаучный; он состоит в неспособности
отобрать лучшую теорию среди конкурирующих теоретических аль-
тернатив, объясняющих одно и то же явление. Он проявляется на
одном уровне в шутках, отпускаемых в адрес экономистов, — в этих
706
Грэйхем И. Майзон
шутках количество предлагаемых объяснений какого-либо привлека-
ющего интерес экономического явления оказывается не меньше, чем
число опрашиваемых экономистов, — а на другом уровне — в сужде-
ниях такого типа:
Во многих областях экономической науки различные эконометриче-
ские исследования приводят к противоречащим друг другу выводам, и при
наличии доступных данных часто не существует эффективных методов опре-
деления того, какой вывод правилен. В результате противоречащие друг
другу гипотезы продолжают сосуществовать иногда в течение десятилетий
или дольше.
(Blaug, 1980 : 261)
В любой дисциплине тот факт, что в распоряжении имеются
альтернативные теории, объясняющие одно и то же явление, должен
оцениваться положительно: это важно для поддержания ее жизне-
способности и избежания застоя. Такие соперничающие друг с дру-
гом объяснения могут разрабатываться одновременно или последова-
тельно, но в обоих случаях существенно то, что достоинства всех те-
орий оцениваются и сопоставляются. Научная дисциплина, в рамках
которой возможно сосуществование альтернативных теорий, объяс-
няющих одно и то же явление (особенно при различных выводах для
политики), в течение значительных промежутков времени без серьез-
ных попыток проведения отбора лучшей среди них, вероятно, потеря-
ет доверие и будет признана ненаучной. Отбор лучшей модели требу-
ет установления и сопоставления достоинств каждой из рассматрива-
емых моделей. Это предполагает контроль соответствия каждой модели
априорной теории и выборочным данным, а также — в отношении
тех моделей, которые достигли такого соответствия, — проверку ее
объясняющей способности (см. Mizon, 1984 и следующий раздел).
Концентрируя сейчас внимание на соответствии каждой модели апри-
орной теории и выборочным данным, следует отметить, что необхо-
димо и то и другое. Поэтому значимость, изящество, простота и вну-
тренняя согласованность модели — даже если при этом известно, что
ее создатель обладает безупречной репутацией, — недостаточны для
«вручения» модели «верительных грамот». Модель должна также со-
ответствовать наблюдениям — отсюда следует важная роль измере-
ний в экономической науке.
Альтернативные способы измерения:
источники данных
Наиболее очевидной формой измерений, предназначенных для
установления «научных фактор», является контролируемый лабора-
торный эксперимент. Однако вплоть др относительно недавнего вре-
мени данные, подученные в ходе контролируемых экспериментов, были
Роль измерений и проверок в экономической науке
707
редки в экономической науке; и данное свойство ее и других соци-
альных наук ограничивало их притязания на научность. Ведь физик
или химик может пойти в лабораторию и провести там более или
менее «контролируемый» эксперимент для оценки объяснительной
способности новой гипотезы и определить, что она лучше или по
крайней мере не хуже объяснительной способности соперничающих
теорий. Экономисту же обычно приходится полагаться на неэкспери-
ментальные данные, особенно те, что собраны правительственными и
другими государственными учреждениями. Однако теперь экономи-
сты имеют доступ к результатам квазиконтролируемых эксперимен-
тов типа тех, что связаны с отрицательными ставками подоходного
налога, с зависимостью цен на электричество от времени суток, с суб-
сидиями, предназначенными для уменьшения оплаты за жилье, и с
возмещением расходов на медицинские услуги. Хотя такие экспери-
менты, проводившиеся главным образом в Соединенных Штатах, дали
ценную информацию, они не привели к однозначному успеху. Хаус-
ман (Hausman, 1982), делая обзор вклада в экономическую науку дан-
ного типа экспериментов, приходит к заключению, что, поскольку
подобные эксперименты должны проводиться в течение длительных
периодов времени, чтобы экономические агенты могли приспособить
свое поведение к структуре стимулов, создаваемой экспериментом,
результаты ухудшаются из-за эффектов сокращения размера выборки
и изменения модели поведения (attrition and duration effects). Однако
некоторые экономисты сумели убедить людей принять участие в лабо-
раторных экспериментах относительно короткой продолжительности,
которые более похожи на эксперименты классического типа. Именно
потому, что эти эксперименты проводились в «разреженной атмосфе-
ре» контролируемого эксперимента, их критиковали за искусствен-
ность и, следовательно, за меньшую значимость. Но Вернон Смит (Smith,
1989) защищает ценность таких экспериментов в экономической на-
уке. Очевидно, что из них можно многому научиться и следует найти
адекватные способы их проведения в экономической науке.
Основными источниками экономических данных являются госу-
дарственные учреждения, которые непрерывно собирают информацию
о ценах, количествах и индикаторах состояния экономики в целом, —
равно как и международные организации типа Организации эконо-
мического сотрудничества и развития (ОЭСР), Международного ва-
лютного фонда (МВФ) и Международной организации труда (МОТ),
которые собирают сведения для осуществления международных сопо-
ставлений. Экономисты в основном являются пассивными потреби-
телями такой информации, хотя время от времени оказывают влия-
ние на характер собираемых данных. Кроме того, сравнительные до-
стоинства альтернативных индексов и альтернативных методов сбора
данных (например, выборочных обследований и переписей) традици-
онно являлись предметом озабоченности экономических и социальных
708
Грэйхем И. Майзон
статистиков, но редко интересовали общественность. Однако по мере
того, как статистические аргументы разного качества стали чаще
использоваться в политических и общественных дебатах, наблюдался
рост осведомленности людей в этих проблемах. Например, многочис-
ленные изменения в определении совокупной безработицы в Вели-
кобритании с 1979 г. привели к росту общественной осведомленности
о важности данных проблем и, конечно, затруднили осуществление
эмпирического анализа поведения безработицы и других сопряжен-
ных с ней переменных ввиду отсутствия непрерывных временных
рядов. Аткинсон и др. (Atkinson et al., 1989) приводят пример: недав-
ние усовершенствования сбора данных о распределении богатства в
Великобритании привели к тому, что авторы для получения более
длинных временных рядов должны были строить оценки, а не ис-
пользовать более поздние официальные цифры. Решения по поводу
типов, определений, частоты и способа определения выборки должны
приниматься под влиянием экономистов, и такое влияние все силь-
нее ощущалось во многих странах.
Существуют три широкоохватных категории неэксперименталь-
ных данных: временные ряды, структурные данные (cross-sections) и
лонгитюдные (панельные) данные. Временные ряды особенно пригод-
ны для анализа эволюции во времени экономических и социальных
связей между переменными; однако поскольку структура измеряе-
мой переменной может сама по себе меняться с течением времени,
указанный тип данных не может обеспечить полноту картины. На-
пример, базирующаяся на временных рядах эконометрическая модель
поведения совокупной безработицы может породить ценную инфор-
мацию о ее эволюции во времени, но не предоставляет никаких сведе-
ний о структуре или продолжительности безработицы. Структурные
данные более пригодны для анализа любой однородности, существу-
ющей в поведении экономических и социальных агентов или единиц,
но исследования, где используются такие данные, ограничены объек-
тивно существующей разнородностью такого поведения и отсутстви-
ем информации об изменениях рассматриваемых соотношений и по-
ведения во времени. Поэтому важно отметить, что в последние десять
лет наблюдалось впечатляющее повышение качества лонгитюдных дан-
ных и соответствующий прогресс методов и моделей анализа таких
данных. Примеры достижений в этой области содержатся в следую-
щих работах (Hsiao, 1986; Heckman, Singer, 1987).
Хотя данные цензов обеспечивают всеобъемлющую информацию
об измеряемых явлениях, их сбор чрезвычайно дорогостоящ, поэто-
му они менее распространены, чем выборочные данные. В действи-
тельности в последние годы было доказано, что данные, собранные в
рамках выборочных обследований, являются богатым источником
информации, касающейся как временнных рядов национальных и
международных агрегатов, так и (особенно) структурных данных и
Роль измерений и проверок в экономической науке
709
панельных микроданных, относящихся к социальному и экономиче-
скому поведению. Например, в Великобритании обследование семей-
ных расходов и общее обследование домашних хозяйств значительно
облегчили анализ расходов домохозяйств и их решений в области
предложения труда, равно как и детальные оценки возможных эф-
фектов альтернативных мероприятий фискальной политики. Деятель-
ность британского Ведомства переписей и обследований населения
по сбору и анализу таких данных также была более заметной в не-
давнее время. Вдобавок, Совет по экономическим и социальным ис-
следованиям (ESRC) стимулировал изыскания в этой сфере, создав
сначала Архив обследований ESRC, а затем Центр исследований ESRC
по микросоциальным изменениям в Британии при Университете Эс-
секса. Эти виды деятельности и тенденции не ограничиваются Вели-
кобританией и обнаруживаются в других странах и в их группах
типа Европейского экономического сообщества и международных орга-
низациях. Однако «богатства», которые можно получить из этих ис-
точников, достаются ценой больших издержек. Чтобы потенциал об-
следований, связанный с предоставлением ценной информации, был
реализован, требуется их тщательно продумать. Поэтому статистиче-
ская теория составления планов обследований и владеющие этой те-
ории статистики должны играть важную роль. Но издержки не огра-
ниваются составлением плана обследований. Для того чтобы гаранти-
ровать адекватное представление значимых слоев населения в выборке,
собранные наблюдения оказываются выбранными далеко не идентич-
но и независимо. Поэтому при анализе необходимо учитывать методо-
логию получения выборочных данных. В частности, редко оказывает-
ся приемлемым рутинное применение к таким данным стандартных
методов линейной регрессии. «Отсутствие ответа» некоторых тща-
тельно отобранных членов выборки или убывание членов выборки со
временем добавляют дальнейшие затруднения, касающиеся сбора и
анализа панельных данных. За последние двадцать лет важный вклад
в решение данной задачи был сделан статистиками и эконометриста-
ми. Последние примеры приведены в работе Скиннера и др. (Skinner
et al., 1989).
- Проблемы измерения
Пытаясь разработать модели, совместимые с экономической тео-
рией и эмпирическими фактами, экономисты сталкиваются с еще
одной проблемой, состоящей в том, что многие теоретические пере-
менные являются неявными или умозрительными и не поддаются
наблюдению. Самый очевидный пример — понятие равновесия, ко-
торое используется в большинстве областей экономической теории.
Другими примерами ненаблюдаемых теоретических понятий являют-
ся фридменовские понятия постоянного дохода и постоянного потреб-
4 Заказ № 357
710
Грэйхем И. Майзон
ления. Исследователь, использующий экономическую теорию, вклю-
чающую неявные переменные, должен специфицировать соотношение
между наблюдаемыми и неявными переменными. Независимо от того,
насколько тщательно это сделано, само существование данной про-
блемы означает разрыв между теоретическими и эмпирическими мо-
делями. Спанос (Spanos, 1982) дал хороший обзор проблем, связан-
ных со скрытыми переменными, и проанализировал некоторые из
доступных решений в контексте динамических эконометрических
моделей.
Поскольку наблюдаемые переменные, используемые вместо не-
явных, являются в лучшем случае аппроксимациями последних, то в
результате их применения в анализе появляются ошибки измерения.
Отсюда тесная связь между проблемами моделирования с использова-
нием неявных переменных и моделирования при наличии ошибок
измерения. Однако помимо наличия неявных переменных существует
много других причин возникновения ошибок измерения. В действи-
тельности точность экономических измерений подвергается сомнению
уже давно, и здесь одним из наиболее часто цитируемых произведе-
ний является работа Моргенштерна (Morgenstern, 1950). Существует
также много публикаций по поводу анализа моделей с ошибками в
переменных. В действительности в начале развития эконометрики
ошибки в переменных рассматривались так же, если не более, серьез-
но, как ошибки в уравнениях (см. исторический обзор в работе Мор-
гана (Morgan, 1990)). Еще одна проблема, связанная с измерениями,
состоит в том факте, что данные могут характеризоваться не только
ошибками измерения, но и пропущенными наблюдениями. Теперь
появилось много публикаций о проблемах, возникающих, когда в
анализируемых моделях используются данные с пропущенными на-
блюдениями. Методикой, доказавшей свою пригодность в данном
контексте, является использование фильтра Кальмана (его описание
см. в работе Харви и Пирса (Harvey, Pierse, 1984)). Один из примеров
пропущенных наблюдений связан с агрегированием данных во вре-
мени. Данные могут собираться ежемесячно, но быть доступными лишь
ежеквартально. Данные могут быть как ежемесячными, так и еже-
квартальными, так что предсказания квартальных данных можно по-
лучить либо из модели с ежеквартальными данными, либо на основе
агрегирования прогнозов, сделанных с помощью модели с месячными
данными. Вдобавок к агрегированию и дезагрегированию во времени
возможно структурное агрегирование (дезагрегирование). Песаран и
др. (Pesaran et al., 1989) приводят недавний пример такой проблемы;
они обсуждают условия «совершенного агрегирования» и приводят в
качестве иллюстрации функции спроса на труд в Великобритании,
используя временные ряды по сорока отраслям и их агрегирование в
двадцать три отрасли.
Роль измерении и проверок в экономической науке
711
Поэтому, хотя детальное изучение определений (включая и их
изменения), источников (включая воздействия любых предполагае-
мых смещений выборки), точности, а также общей природы и каче-
ства данных не является особенно престижной сферой деятельности
для экономиста, оно, тем не менее, играет решающе важную роль.
Поэтому было приятно увидеть одну из глав «The Handbook of Eco-
nometrics» (Griliches, 1986), содержащую всеобъемлющий обзор этих
проблем и оценку их состояния после выхода в свет работы Морген-
штерна (Morgenstern, 1950).
Проблемы измерения, и в особенности проблема неявных пере-
менных, иногда выдвигаются в качестве причины недоверия к эмпи-
рическим фактам, неблагоприятным для экономистов-теоретиков. Это
играет роль «защитного слоя», охраняющего «твердое ядро» теории,
поскольку неадекватное измерение делает эмпирические наблюдения
незначимыми. Аналогично жесткое ядро теории можно защитить от
«атаки» со стороны неблагоприятных фактов, модифицируя его, что-
бы учесть «неудобные» наблюдения. Однако ни аргумент, связанный
с неадекватным измерением, ни манипуляция гипотезами, предназна-
ченная для их подгонки к любым фактам, не являются надежным
способом защиты теории. Маленво (Malinvaud, 1989 : 220-221) четко
описывает эту ситуацию:
История науки никогда не походила на перманентное соперничество
исследовательских программ, из которых можно было бы отобрать нужную
на основе априорных мнений или вкусов; напротив, она видится как после-
довательность программ, превосходящих друг друга и содержащих теории
возрастающего эмпирического содержания. Согласно правильно прочитанно-
му Лакатошу, программа «вырождается», когда для нее характерно беско-
нечное наращивание корректировок ad hoc, которые подгоняются под новые
факты, попадающие в наше распоряжение.
.-•UiBiT (Malinvaud, 1989 : 220)
ст.
Использование данных:
описание, моделирование и калибрование
Способы использования данных многообразны и не только
вследствие множества различий в типах, источниках и качестве
данных. Различия в подходах к использованию данных отражают
различные воззрения на сравнительное значение экономической
теории, статистического моделирования и анализа данных в эконо-
мической науке. Экономистов всегда волновала проблема объясне-
ния экономических циклов, и данная тема иллюстрирует некоторые
из подходов к использованию данных. Сейчас мы вкратце рассмот-
рим три альтернативных подхода к анализу экономических ци-
клов: первый опирается на описательный анализ данных, во вто-
ром применяются структурные эконометрические модели «вероят-
712
Грэйхем И. Майзон
ностного подхода», а в третьем используется теория общего равно-
весия.
До 1940-х гг. анализ экономических циклов был в основном
описательным. Обсуждались проблемы адекватного измерения, выбо-
ра индексов и графического представления ключевых переменных.
Фактически анализ циклов ассоциировался с Национальным бюро
экономических исследований (NBER) в целом, и в частности с рабо-
той Бернса и Митчелла (Burns, Mitchell, 1946), опиравшейся на ана-
лиз данных и описательную статистику, и не предполагал стохасти-
ческих моделей. Альтернативный подход, взявший на вооружение
стохастический анализ, был принят исследователями, работавшими в
Комиссии Каулза в течение 1940-х гг. Важность наличия вероятнос-
тной модели была подчеркнута Коопмансом (Koopmans, 1937), а «ве-
роятностный подход» — в рамках которого заключения, делаемые на
основе изучения выборочных данных, должны были основываться на
заранее специфицированной статистической модели и оцениваться
относительно нее, — был разработан на базе знаменитой работы Ха-
авелмо (Haavelmo, 1944). Значимость вклада Хаавелмо в эконометри-
ку, и особенно заложенных им основ теории эконометрического мо-
делирования, описана Спаносом (Spanos, 1989) и была отмечена Нобе-
левской премией по экономике в 1989 году. Факт присуждения этой
премии в 1989 г. за труд, опубликованный в 1944 г., отражает то
обстоятельство, что Комиссия Каулза делала упор на статистических
проблемах, связанных с вероятностным подходом, а дополнительный
вклад Хаавелмо, заложивший основы методологии эконометрическо-
го моделирования, долго ждал широкого признания. Работая в рам-
ках вероятностного подхода к эконометрике, талантливые исследова-
тели Комиссии Каулза добились важных достижений: заложили ста-
тистические основы метода максимального правдоподобия в моделях,
представляющих собой системы уравнений (Hood, Koopmans, 1953),
встроили априорную теорию экономической структуры в статисти-
ческий анализ (как при ограниченной, так и при полной информа-
ции) эконометрических моделей и разработали адекватную статисти-
ческую теорию для анализа динамических моделей — систем уравне-
ний (Mann, Wald, 1943; Koopmans, 1950). Подход Комиссии Каулза
стал доминировать в эконометрике, и несмотря на расчетные сложно-
сти разработанного ими метода максимального правдоподобия, на ос-
нове вероятностного подхода осуществлялись прикладные исследова-
ния (например, Klein, 1950). Хороший исторический обзор этих раз-
работок содержится в следующий работах: Klein, 1950; Epstein, 1987;
Morgan, 1987, 1990.
Контраст между подходом NBER к анализу данных и вероятност-
ным подходом Комиссии Каулза был выдвинут на первый план в
рецензии на работу Бернса и Митчелла (Burns, Mitchell, 1946), опуб-
ликованной Коопмансом (Koopmans, 1947). Коопманс критиковал
Роль измерений и проверок в экономической науке
713
чисто эмпирический подход исследователей NBER и поддерживал
подход на основе структурных уравнений в рамках того, что теперь
называется распределением Хаавелмо (Spanos, 1989). Однако кроме
активного выступления в поддержку более строгого использования
методов получения статистических выводов Коопманс критиковал
практику «измерения без теории» и подчеркивал важность использо-
вания экономической теории в эконометрическом анализе. В дей-
ствительности по многим причинам (см. Epstein, 1987; Morgan, 1990)
фокус исследований Комиссии Каулза стал смещаться с конца 1940-х гг.
от статистического анализа к экономической теории. Этот акцент на
экономической теории, иногда приводивший к отказу от любой оцен-
ки эмпирической достоверности моделей, сегодня отражается в боль-
шей части публикаций по «теории реального экономического цик-
ла», которая является третьим подходом к объяснению циклов. Плодо-
творная статья Кидлэнда и Прескотта (Kydland, Prescott, 1982) дала
стимулы к разработке теории общего равновесия, предназначенной
для отражения эмпирических закономерностей экономического цик-
ла. Вместо использования эмпирических наблюдений для оценки па-
раметров моделей и проверки гипотез происходит применение «сти-
лизованных фактов» для калибрования этих моделей. Данный под-
ход отводит экономической теории (эмпирически непроверенной)
доминирующую роль в разработке моделей экономического анализа.
Хотя исследователи, применяющие данный подход, могут доказывать,
что их модели имеют преимущество, так как опираются на логически
согласованную и экономически привлекательную теорию общего рав-
новесия, их трудно принимать всерьез в долгосрочном плане, если не
будет обнаружено их соответствие наблюдаемым данным, а не просто
«стализованным фактам». Работа Плоссера (Plosser, 1989) содержит
обзор публикаций по теории реального экономического цикла, в ко-
тором автор выступает за то, чтобы уделять больше внимания эмпи-
рическому оцениванию моделей реального цикла.
В недавно опубликованных дебатах по поводу эконометрической
методологии (см. их обзор в работе Пэгана (Pagan, 1987) и в сборнике
некоторых самых важных статей в этой области, составленном Грэйн-
джером (Granger, 1990)) также были представлены различные взгля-
ды на соотношение экономической теории и эмпирического анализа.
Например, Симс (Sims, 1980) утверждал, что в рамках анализа моде-
лей, состоящих из систем уравнений, слишком большой упор был
сделан на экономической теории и что многие из априорных ограни-
чений, использовавшихся для идентификации параметров таких мо-
делей, неправдоподобны. Симс предложил использовать для модели-
рования динамических соотношений между экономическими пере-
менными модели векторной авторегрессии (VAR), поскольку эти
модели способны хорошо охарактеризовать такие соотношения, не
«прибегая» к использованию неправдоподобных идентифицирующих
714
Грэйхем И. Майзон
ограничений. Важная часть аргументов, выдвинутых Симсом, состоит
в том, что в эконометрическом моделировании важно использовать
класс моделей, могущих обеспечить хорошее статистическое описа-
ние данных. Альтернативный путь — отбор класса моделей исходя
из их соответствия экономической теории — не гарантирует, что
такие модели будут статистически хорошо специфицированы, и по-
этому заключения, делаемые на основе их анализа, будут необосно-
ванными. В промежуточной стратегии каждая модель, основанная
на экономической теории, подвергается строгому статистическому
оцениванию, после чего делается вывод о ее качестве и осуществля-
ется ее модификация в свете выявленных несоответствий установ-
ленным критериям. Действительно, такая стратегия вполне может
быть лучшим описанием того, что пытаются делать сегодня многие
дотошные исследователи. Однако такая стратегия была подвергнута
критике со стороны Хаавелмо (Haavelmo, 1958) как предлагающая
«ремонт» вместо смелого принятия статистически хорошо специфи-
цированных рамок, внутри которых можно было бы оценивать при-
годность фундаментальных экономических теорий. Отсюда следует,
что стратегия «починки» неадекватных моделей (моделирование от
специфичного — к общему (specific-to-general modelling)) в значи-
тельной мере ущербна, несмотря на то что мотивацией ее использо-
вания может быть Желание обнаружить модели, соответствующие как
экономической теории, так и эмпирическим фактам. Далее, аргу-
мент, согласно которому все модели должны строго оцениваться, со-
ответствует подчеркнутой Лимером необходимости выявить аде-
кватность спецификации каждой модели; в своей работе Лимер
(Learner, 1978) осуществляет всеобъемлющий и убедительный ана-
лиз роли, которую играет поиск спецификации в эконометрическом
моделировании. Хотя многие из участников дебатов по эконометри-
ческой методологии согласились с необходимостью оценивания моде-
лей, не все из них ясно поняли или приняли важность наличия хоро-
шо статистически специфицированной модели, в которую следует
облечь первоначальную модель и на основании которой эту первона-
чальную модель можно было бы проверить. Здесь затрагивается во-
прос об обоснованности действий по оцениванию модели. Если аль-
тернативная гипотеза, по отношению к которой оценивается модель,
сама по себе неправильно специфицирована, то каждый из критериев,
применяемых при таком оценивании, оказывается необоснованным!
С другой стороны, разработка, т. е. поиск адекватных моделей, свя-
зана с процессом, который сам по себе не определяет ее обоснован-
ность (Hendry, Mizon, 1990а). Поэтому существует важное различие
между оцениванием модели и разработкой модели. В следующем
разделе мы подробнее проанализируем этот вопрос, рассмотрев более
детально проблемы разработки, оценки и сравнения моделей.
Роль измерений и проверок в экономической науке
715
28.3. Оценивание и проверка
Теперь в распоряжении экономистов имеется большое количе-
ство эмпирических данных, которые могут ими использоваться при
создании, развитии и оценивании своих теорий. Как было показано в
параграфе 28.2, обширное количество и разнообразие данных, кото-
рые стали доступными, не только делают возможной оценку эмпири-
ческой значимости экономической теории, но и обязывают экономи-
стов применять научный подход к оцениванию своих теорий. Эта
задача облегчилась большими достижениями в области компьютер-
ных технологий, включая громадное увеличение мощности компьюте-
ров, особенно микрокомпьютеров, и разработку мощного и изощрен-
ного эконометрического программного обеспечения, предназначенно-
го для использования на персональных компьютерах (например, PC
GIVE (Hendry, 1989) и Data FIT (Pesaran and Pesaran, 1987)). Пакеты
типа GAUSS обеспечивают больше гибкости опытному пользователю,
применяющему статистические и эконометрические методы. Соответ-
ствующее увеличение количества и повышение степени сложности
эмпирических исследований в экономической науке внушает надеж-
ды. Общим достоянием стало также признание важности оценива-
ния и проверок экономических моделей, что и будет основной темой
настоящего раздела.
Для того чтобы экономический анализ был надежным и пользо-
вался влиянием, необходимо убедиться в достоинствах лежащей в
его основе экономической модели. Особое значение для экономистов
имеет полное использование имеющейся в их распоряжении инфор-
мации. Поэтому важно, чтобы экономисты демонстрировали соответ-
ствие их моделей всей доступной информации. Акцент делается на
всей информации, поскольку может возникнуть искушение считать,
что все, что требуется для «выдачи» теории «верительных грамот», —
это способность отобранной модели хорошо объяснить данные и на-
личие у оцениваемых параметров ожидаемых величин и знаков. Од-
нако этот подход, очень похожий на подход «средней экономиче-
ской регрессии» (average economic regression), обсуждаемый Джил-
бертом (Gilbert, 1986), имеет тот недостаток, что при его использовании
вообще нельзя гарантировать достижения намеченных целей. Если
модель статистически неправильно специфицирована, обычные мето-
ды получения выводов оказываются необоснованными и при оценке
достоверности предсказаний теории нельзя опереться на использова-
ние точечных оценок, средних квадратических ошибок и t-статистик.
Опасности использования экономического анализа, ограниченного
узким классом моделей, предписанных экономической теорией, без
учета их статистических характеристик и попыток применения эмпи-
рических данных для подтверждения конкретной теории, описаны и
проиллюстрированы Майзоном (Mizon, 1989). «Конфирмационизм»
716
Грэйхем И. Майзон
(confirmationism) или применение эмпирических данных для подтверж-
дения теорий имеет ряд фундаментальных недостатков. Первый из
них состоит в возможности ситуации, при которой две или большее
количество альтернативных моделей, предназначенных для описания
одного и того же явления, подтверждаются данными. Примеры легко
привести, особенно когда модели характеризуются коэффициентами
простой, а не частными коэффициентами регрессии. Пусть yt — объяс-
няемая переменная, при этом модель 1 (MJ содержит набор регрессо-
ров (объясняющих переменных) хи, а модель 2 (М2) содержит набор
регрессоров x2j, в результате чего имеет место:
МР yt = xJtPj + u1( при Pj > О,
М2: У1 = х2(Рг + u2t ПРИ Рг < °-
Тогда вполне возможно получить на основе МНК оценки pj и Р2,
подтверждающие соответственно ML и М2, поскольку у них «правиль-
ные» знаки. Однако в рамках спецификации и М2 заключено
много неявных и непроверенных предположений. Например, если бы
оказалось неправильным неявное предположение о том, что ошибки
ии для 1=1,2 имеют в среднем нулевые значения, постоянные дис-
персии и характеризуются отсутствием сериальной корреляции, то
заключения о знаках pt и р2, основанные на точечных оценках, бази-
рующихся на МНК, были бы необоснованными. Поэтому важно опре-
делить, не подрывают ли статистические характеристики оценива-
емых моделей обоснованность методов выведения заключений, ис-
пользуемых при интерпретации результатов. Майзон (Mizon, 1989),
а также Дриффилл и др. (Driffill et al., 1990) приводят примеры
опасностей, связанных с некритическим использованием эмпириче-
ских данных для подтверждения гипотезы о том, что существует силь-
ная положительная связь между инфляцией и показателем изменчи-
вости относительных цен. Второй фундаментальный недостаток «кон-
фирмационизма» состоит в том, что, хотя как Мр так и М2 могут быть
статистически хорошо специфицированы относительно их собствен-
ных информационных множеств — соответственно {yt, xlt, t = 1, 2, ..., Т}
и {у(, x2t, t = 1, 2, ..., T}, вероятно, обе модели окажутся неадекватны-
ми при их оценивании на большем информационном множестве
{у(, xlt, x2l, t = 1, 2, ..., Т}. Это произойдет, когда и Мр и М2 частично
объясняют yt, но ни одна из моделей не содержит полного объясне-
ния. Тогда для исследователя крайне важно определить, какое же
информационное множество, касающееся данного явления, следует
анализировать. Следует, однако, отметить, что если значимыми ин-
формационными множествами оказываются первые два, упомянутые
выше, то Mj и М2 не являются альтернативными моделями одного и
того же явления. Майзон (Mizon, 1989) приводит числовой пример
совместного подтверждения альтернативных моделей (из чего следу-
Роль измерений и проверок в экономической науке
717
ет необоснованность обеих этих моделей) с использованием простых
версий монетаристской и кейнсианской теорий, объясняющих про-
исхождение инфляции.
Недостатки «конфирмационизма» проистекают из того, что внима-
ние уделяется лишь части доступной информации, а именно конкрет-
ной экономической теории и данным, непосредственно с ней связан-
ным, в ущерб оцениванию модели относительно всей информации,
имеющейся в распоряжении. Понятие «конгруэнтности модели» (Hend-
ry, 1985; Hendry, Mizon, 1990а) дает средство, чтобы избежать этих
недостатков. Конгруэнтность требует, чтобы модель соответствовала
выборочным данным, характеристикам системы измерений и апри-
орной теории и чтобы она могла вмещать в себя конкурирующие
модели. Важность каждого из этих требований для обеспечения кон-
груэнтности модели будет обсуждаться ниже.
Потенциальным альтернативным источником данных, необхо-
димых для «вручения» модели «верительных грамот», является ее
«происхождение». Утверждалось, что истоки модели и путь, которым
она была разработана, являются важными характеристиками при ее
оценивании. Однако оценивание модели, с одной стороны, и акт ее
открытия или разработки — с другой, — два различных типа деятель-
ности, преследующих разные цели. Является ли конкретная модель
результатом подгонки данных или же созданием Нобелевского лау-
реата — это само по себе не определяет ее качество или обоснован-
ность. Обоснованность и адекватность модели можно определить лишь
посредством оценивания ее результатов, а это удается сделать наибо-
лее эффективно посредством проверки ее конгруэнтности. Истоки
модели и путь, которым она была разработана, являются важными
детерминантами эффективного поиска конгруэнтной модели, но именно
ее конгруэнтность, а не «происхождение» представляет собой пред-
мет обсуждения при оценивании обоснованности модели. В действи-
тельности значительная часть дискуссии по поводу эконометрической
методологии касалась процесса разработки моделей, что можно про-
иллюстрировать конструктивными предложениями, выдвинутыми
Симсом (Sims, 1980) и Лимером (Learner, 1982). Принимая во внима-
ние очевидную неспособность эконометрики «оправдать» нереалистично
оптимистичные ожидания, возникшие по ее поводу в 1960-е и 1970-е гг.,
неудивительно, что анализ такой «неспособности» должен был вы-
литься в выдвижение конструктивных предложений. Однако в насто-
ящее время нет достаточных условий для разработки хороших моде-
лей, хотя, вероятно, одни стратегии их разработки более эффективны,
чем другие (см. Hendry, Mizon, 1990а для более детального рассмо-
трения).
При отсутствии достаточных условий, гарантирующих адекват-
ность моделей, конгруэнтность обеспечивает набор необходимых усло-
вий, т. е. минимальный набор условий, которому должна удовлетво-
718
Грэйхем И. Майзон
рять модель для того, чтобы быть адекватной характеристикой дан-
ных и являться экономически интерпретируемой и значимой, а так-
же объяснять явления по меньше мере так же хорошо, как и прочие
соперничающие с ней модели. Детальное описание понятия конгру-
энтности модели и ее критериев можно найти в следующих работах:
Hendry, 1985, 1987; Hendry, Mizon, 1990а; поэтому здесь эти аспекты
обсуждаться не будут. Приведем, однако, табл. 28.1, содержащую пе-
речень источников информации, на основе которых модель можно
проверять на наличие конгруэнтности, а также перечень свойств мо-
дели, соответствующих каждому из источников информации.
Таблица 28.1
Конгруэнтность
Источник информации Рассматриваемые свойства модели
1. Выборочные данные а) Прошлые Динамическая спецификация Причинность по Грэйнджеру
б) Настоящие Слабая экзогенность
ч... Ошибки, связанные с инновациями Гомоскедастичность Функциональная форма
в) Будущие Асимметрия и сжатость распределения Постоянство параметров Точность предсказаний
2. Система измерения а) Область вариации Границы Функциональная форма
б) Характеристики вре- менных рядов Серийная корреляция Стацион арность Интегрированность Коинтеграция Детерминистичная нестационарность (напри- мер, тренд, смещения режимов)
в) Характеристики структурных данных (Cross-sectional pro- perties) Асимметрия и сжатость распределения Мультимодальность Разнородность Принципы взятия выборки
Роль измерении и проверок в экономической науке
719
Таблица 28.1 (окончание)
Источник информации Рассматриваемые свойства модели
3. Априорная теория а) Экономическая теория <1; Непротиворечивость теории Экономическая интерпретируемость Информационное множество Структурные гипотезы
,ят Важные параметры Функциональная форма
4. Конкурирующие модели а) Выборка Доминирование по показателю дисперсии «Вмещение в себя» параметров
«Вмещение в себя» прогнозов Большая «экономичность» (parsimonious encom- passing)
б) Априорная теория Информационное множество Структурные гипотезы Важные параметры Функциональная форма
Из табл. 28.1 следует, что модель, конгруэнтная прошлым,
настоящим и будущим выборочным данным, должна пройти через
широкий диапазон диагностических испытаний на адекватность,
многие из которых теперь являются стандартными характеристика-
ми компьютерных программ типа PC GIVE и Data FIT. Однако для
конгруэнтности требуется больше, чем правильная спецификация
модели, оцениваемая по стандартным диагностическим статисти-
ческим критериям. Конгруэнтность системе измерения включает
требование, согласно которому выбранная форма модели не должна
порождать подогнанные или предсказанные значения эндогенных
переменных, которые находятся за пределами известной области
измерения этих переменных. Она также включает требование, в со-
ответствии с которым если моделируемые переменные стационарны,
то объясняющие переменные также должны быть «коллективно»
стационарными, даже если по отдельности не являются таковыми.
В частности, в недавних публикациях по поводу интегрированных
переменных и их коинтегрированных комбинаций установлено, что
существуют ограничения на класс моделей, который можно исполь-
зовать для моделирования поведения нестационарных переменных
(см. Granger, 1986; Hylleberg, Mizon, 1989, где проблема рассмо-
трена более подробно). Поэтому важно определить характеристи-
ки временных рядов (типа степени интегрированности, количества
720
Грэйхем И. Майзон
коинтегрирующих векторов и формы любых детерминированных
нестационарностей), содержащихся в моделируемом информацион-
ном множестве. Аналогичным образом исследование частотного
распределения переменных может дать ценную информацию по
поводу асимметрии, сжатости и мультимодальности, влияющих на
выбор функциональной формы и класса модели, которая должна
соответствовать этим характеристикам данных.
Следующим важным источником информации, перечисленным
в табл. 28.1, является априорная теория. Требование, согласно кото-
рому модель должна соответствовать этому источнику, гарантирует,
что модель будет иметь экономическую интерпретацию и окажется
экономически значимой, а также облегчает анализ ее свойств и след-
ствий. При обсуждении соответствия модели априорной теории важ-
но вернуться к проблеме роли экономической теории в эконометри-
ческом моделировании, рассматривая очевидные различия между
подходами экономиста и эконометриста к проверке теории. Карика-
турный экономист трактует роль экономической теории как домини-
рующую по сравнению с ролью эмпирических данных и ограничивает
свое внимание классом моделей, соответствующих теории. Этого можно
достичь либо простым использованием данных для обеспечения та-
ких числовых оценок параметров, которые соответствуют экономи-
ческой теории, либо рассмотрением лишь тех оцененных моделей,
которые соответствуют теории в ситуации, когда параметры модели
оценивались свободно. В рамках второго подхода экономическая тео-
рия используется как критерий отбора модели: только те модели
трактуются как приемлемые, которые оказываются согласованными с
конкретной экономической теорией. Подход к моделированию, на-
зываемый «конфирмационизмом», заключается в том, что от модели
требуется соответствие лишь априорной экономической теории; при
этом избегают проверки ее соответствия выборочным данным, систе-
ме измерения или информации, содержащейся в соперничающих с
ней моделях. Карикатурный же эконометрист, напротив, требует со-
ответствия модели выборочным данным и свойствам системы изме-
рения с целью гарантировать, что соперничающие экономические те-
ории можно обоснованно проверить и сравнить в рамках статистиче-
ски хорошо специфицированного класса моделей.
При обсуждении проверки соответствия модели экономической
теории было упомянуто о проверке самих теорий. Однако хотя про-
верка конкретной модели (гипотезы) относительно хорошо специ-
фицированной альтернативы и вывод об опровержении модели в
случае отрицательных результатов проверки, возможно, являются
разумными, для опровержения теории требуется больше, чем толь-
ко что описанное. Даже если конкретная модель, используемая для
представления теории, может оказаться «в разногласии» с эмпири-
ческими данными, в результате чего эта модель будет неадекватной,
Роль измерений, и проверок в экономической науке
721
теорию станут трактовать как опровергнутую только тогда, когда в
распоряжении окажется альтернативная модель, совместимая с эм-
пирическими фактами. Данное наблюдение помогает мотивировать
следующее требование к конгруэнтной модели, а именно модель
должна соответствовать информации, содержащейся в конкурирую-
щих с ней моделях, и тем самым «вмещать» в себя своих «сопер-
ниц» (см. Mizon, 1984; Mizon, Richards, 1986 и Hendry, Richard,
1990b для детального обсуждения понятия «вмещения в себя» (en-
compassing)). Требование, согласно которому модель должна «вме-
щать» в себя своих «соперниц», гарантирует две вещи: во-первых,
что все они определены в одном и том же пространстве вероятно-
стей и отсюда имеют одно и то же информационное множество; а
во-вторых, что соперничающие модели избыточны, поскольку мо-
дель, «вместившая» их в себя, способна породить все заключения,
выведенные из ее «соперниц». Преимущество состоит в том, что
исследователь вынужден выяснять, какие параметры представляют
первостепенную важность и соответственно каким должно быть
пригодное информационное множество. После того как значимое
информационное множество установлено, для обоснованности после-
дующих заключений необходимо, чтобы была обнаружена статисти-
чески хорошо специфицированная модель (т. е. модель, соответству-
ющая выборочным данным и системе измерения, используемой
для этого информационного множества). Тогда она будет представ-
лять распределение Хаавелмо. Затем соперничающие модели прове-
ряются как ограниченные версии или «редукции» распределения
Хаавелмо. Хендри и Ричард (Hendry, Richard, 1990b) показали сле-
дующее: для того, чтобы любая модель могла «вместить» в себя
своих «соперниц» в данных рамках, она должна являться обосно-
ванной редукцией распределения Хаавелмо, и при этом такая мо-
дель должна быть единственной, если не наблюдается эквивалент-
ных моделей, также способных «вместить» в себя своих «сопер-
ниц». Эти результаты показывают, что распределение Хаавелмо
обеспечивает пригодные рамки, в которых можно оценивать любую
конкретную модель, и наводят на мысль, согласно которой страте-
гия поиска неотвергаемых редукций распределения Хаавелмо, ве-
роятно, является эффективным подходом к обнаружению конгру-
энтной модели. Этот подход используется Хендри и Майзоном
(Hendry, Mizon, 1990b), которые утверждают, что структурные эко-
нометрические модели следует оценивать посредством проверки их
способности «вместить» в себя модель VAR, для всех переменных в
данном информационном множестве. Данный тезис означает, что
модели VAR и структурные эконометрические модели играют вза-
имодополняющие роли в моделировании и вовсе не представляют
собой альтернативные подходы к созданию моделей временных
рядов. Неограниченная модель VAR (при условии, что она соответ-
722
Грэйхем И. Майзон
ствует выборочным данным и системе измерения) представляет
распределение Хаавелмо, а структурные эконометрические модели
формируют важный класс экономных и экономически значимых
моделей, которые можно проверять как редукции модели VAR.
В рамках этого подхода к моделированию экономическая теория
и эмпирические доказательства взаимно дополняют друг друга, а
не конкурируют, и проверка гипотез, касающихся динамической
спецификации и экономической структуры, оказывается обосно-
ванной.
28.4. Выводы
Мы утверждали, что оценка и демонстрация согласованности
экономических моделей с эмпирическими наблюдениями существен-
ны для экономической науки. Отсюда следует, что как измерение,
так и проверка играют важную роль в этой науке. Хотя измерение
экономических явлений и сопряжено с концептуальными и практиче-
скими затруднениями, оно является насущным источником инфор-
мации для выработки и проверки экономических моделей. Экономи-
ческим теориям не доверяют, если они не воплощаются в экономи-
ческие модели и не подвергаются риску эмпирического опровержения.
Оценка экономических моделей посредством проверки их конгруэнт-
ности выбранным данным, системе измерения и информации, содер-
жащейся в соперничающих моделях, представляет собой трудоемкий,
хотя и впечатляющий, способ «выдачи» модели ее «верительных гра-
мот». Однако важно отметить, что такая оценка делается в статисти-
чески хорошо специфицированных рамках, которые называются рас-
пределением Хаавелмо. Тогда возможно использовать взаимодопол-
няющие экономическую теорию и эмпирические доказательства в
разработке моделей, которые будут иметь экономически интерпрети-
руемую структуру и не будут «уличены» в статистически неправиль-
ной спецификации.
Литература
Atkinson А. В., Gordon J. Р. F., Harrison A. Trends in the shares of top wealth-
holders in Britain, 1923-1981 // Oxford Bulletin of Economics and Sta-
tistics. 1989. Vol. 51. P. 315-332.
Blaug M. The Methodology of Economics: Or How Economists Explain. Cambridge :
Cambridge University Press, 1980.
Burns A. F., Mitchell W. C. Measuring Business Cycles. New York : National
Bureau of Economic Research, 1946.
Роль измерений, и проверок в экономической науке
723
Driffill Е. J., Mizon G. Е., Ulph А. М. The costs of inflation / In В. Friedman and
F. H. Hahn (eds). The Handbook of Monetary Economics. Amsterdam :
Elsevier, 1990. Vol. II. Ch. 19.
Epstein R. J. A History of Econometrics. Amsterdam : North-Holland, 1987.
Gilbert C. L. Professor Hendry’s econometric methodology // Oxford Bulletin of
Economics and Statistics. 1986. Vol. 48. P. 283-307.
Granger C. W. J. Developments in the study of cointegrated economic variables //
Oxford Bulletin of Economics and Statistics. 1986. Vol. 48. P. 213-228.
Granger C. W. J. (ed.). Modelling Economic Series: Readings in Econometric
Methodology. Oxford : Oxford University Press, 1990.
Griliches Z. Economic data issues / In Z. Griliches and M. D. Intriligator (eds).
Handbook of Econometrics. Amsterdam: Elsevier, 1986. Vol. III. Ch. 1.
Haavelmo T. The probability approach in econometrics//Econometrica (Sup-
plement). 1944. Vol. 12.
Haavelmo T. The role of the econometrician in the advancement of economic
theory // Econometrica. 1958. Vol. 26. P. 351-357.
Harvey A. C., Pierse R. G. Estimating missing observations in economic time
series // Journal of the American Statistical Association. 1984. Vol. 79.
P.125-131.
Hausman J. A. The effects of time in economic experiments / In W. Hildenbrand
(ed.). Advances in Econometrics. Cambridge : Cambridge University Press,
1982.
Heckman J. J., Singer B. S. (eds). Longitudinal Analysis of Labor Market Data.
Cambridge : Cambridge University Press, 1987.
Hendry D. F. Monetary economic myth and econometric reality // Oxford Review
of Economic Policy. 1985. Vol. 1. P. 72-84.
Hendry D. F. Econometric methodology: a personal perspective / In T. F. Bewley
(ed.). Advances in Econometrics. Cambridge : Cambridge University Press,
1987. Vol. 2. Ch. 10. P. 29-48.
Hendry D. F. PC-GIVE User’s Manual, version 6.0/6.01. Oxford : Oxford Institute
of Economics and Statistics, 1989.
Hendry D. F., Mizon G. E. Procrustean econometrics: or stretching and squeezing
data I In C. W. J. Granger (ed.). Modelling Economic Series: Readings in
Econometric Methodology. Oxford : Oxford University Press, 1990a.
Hendry D. F., Mizon G. E. Evaluation of dynamic econometric models by
encompassing the VAR / In P. С. B. Phillips and V. B. Hall (eds). Models,
Methods and Applications of Econometrics, Essays in Honor of Rex
Bergstrom. London : Centre for Economic Policy Research, 1990b.
Hendry D. F., Richard J. F. Recent developments in the theory of encompassing /
In B. Cornet and H. Tulkens (eds). Contributions to Operations Research
and Econometrics: XXth Anniversary of CORE. Cambridge, MA : MIT Press,
1990.
Hood W. C., Koopmans T. C. Studies in Econometric Method. Cowles Commission
Monograph 14. New York : Wiley, 1953.
Hsiao C. Analysis of Panel Data. Cambridge : Cambridge University Press, 1986.
Hylleberg S., Mizon G. E. Cointegration and error correction mechanisms //
Economic Journal (Conference Supplement). 1989. Vol. 99. P. 113-125.
724
Грэихем И. Майзон
Klein L. R. Economic Fluctuations in the United States 1921-1941. Cowles
Commission Monograph 11. New York: Wiley, 1950.
Koopmans T. C. Linear Regression Analysis of Economic Time Series. Publica-
tion 20. Haarlem : Netherlands Economic Institute, 1937.
Koopmans T. C. Measurement without theory // Review of Economics and Sta-
tistics. 1947. Vol. 29. P. 161-172.
Koopmans T. C. Statistical Inference in Dynamic Economic Models. Cowles
Commission Monograph 10. New York : Wiley, 1950.
Kydland F. E., Prescott E. C. Time to build and aggregate fluctuations//
Econometrica. 1982. Vol. 50. P. 1345-1370.
Lakatos I. Philosophical Papers. Cambridge : Cambridge University Press, 1978.
Learner E. E. Specification Searches: Ad Hoc Inference With Nonexperimental
Data. New York : Wiley, 1978.
Learner E. E. Let’s take the con out of econometrics // American Economic Review.
1982. Vol. 73. P. 31-44.
Malinvaud E. Econometric methodology at the Cowles Commission: rise and
maturity // Econometric Theory. 1988. Vol. 4. P. 187-209.
Malinvaud E. Observation in macroeconomic theory building //European Eco-
nomic Review. 1989. Vol. 33 (2/3). P. 205-223.
Mann H. B., Wald A. On the statistical treatment of linear stochastic difference
equations //Econometrica. 1943. Vol. 11. P. 173-220.
Milgrom P., Roberts J. Information asymmetries, strategic behavior, and industrial
organisation // American Economic Review, Papers and Proceedings. 1987.
Vol. 77. P. 184-193.
Mizon G. E. The encompassing approach in econometrics // in D. F. Hendry and
K. F. Wallis (eds). Econometrics and Quantitative Economics. Oxford :
Basil Blackwell, 1984. Ch. 6.
Mizon G. E. The role of econometric modelling in economic analysis 11 Revista
Espanola de Economia. 1989. Vol. 6. P. 165-191.
Mizon G. E., Richard J. F. The encompassing principle and its application to
nonnested hypotheses // Econometrica. 1986. Vol. 54. P. 657-678.
Morgan M. S. Statistics without probability and Haavelmo’s revolution in
econometrics //in L. Kruger, G. Gigerenzer and M. S. Morgan (eds). The
Probabilistic Revolution. Cambridge, MA : MIT Press, 1987. Vol. 2, Ideas
in the Sciences. Ch. 8. P. 171-200.
Morgan M. S. The History of Econometric Ideas. Cambridge : Cambridge Univer-
sity Press, 1990.
Morgenstern O. On the Accuracy of Economic Observations. Princeton, NJ
Princeton University Press, 1950.
Pagan A. R. Three econometric methodologies: a critical appraisal // Journal of
Economic Surveys. 1987. Vol. 1. P. 3-24.
Pesaran M. H., Pesaran B. Data-FIT: An Interactive Econometric Software Package.
Oxford : Oxford University Press, 1987.
Pesaran M. H., Pterse R. G„ Kumar M. S. Econometric analysis of aggregation in
the context of linear prediction models // Econometrica. 1989. Vol. 57.
P.861-888.
Роль измерений и проверок в экономической науке
725
Plosser С. I. Understanding real business cycles//Journal of Economic Per-
spectives. 1989. Vol. 3. P. 51-77.
Ravetz J. R. Scientific Knowledge and its Social Problems. Oxford : Oxford Univer-
sity Press, 1971.
Sims C. A. Macroeconomics and reality // Econometrica. 1980. Vol. 48. P. 1-48.
Skinner C. J., Holt D., Smith T. M. F. (eds). Analysis of Complex Surveys.
Chichester : Wiley, 1989.
Smith V. L. Theory, experiment and economies//Journal of Economic Per-
spectives. 1989. Vol. 3. P. 151-169.
Spanos A. Latent variables in dynamic econometric models // Ph. D. Thesis,
University of London, 1982.
Spanos A. On re-reading Haavelmo: a retrospective view of econometric mode-
ling// Econometric Theory. 1989. Vol. 5. P. 405-429.
PS-
ijd-*' 'v* '
"Г'О
r-
: MW?.-, <
'» ftwTH’!'
жмдаьсг
iMix;
'5 юта»
- «таэяя
ofcSCVX*»
rJГ.
iWW'
уйякм .a.
к
5 Заказ № 357
29
ГРЭМ ЛУМЗ
ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫЕ МЕТОДЫ
В ЭКОНОМИЧЕСКОЙ ТЕОРИИ
29.1. Введение
Едва ли прошло полтора года с тех пор, как я закончил главу,
посвященную экспериментальным методам в экономике, для сборни-
ка, который должен был ознакомить студентов с передовыми разра-
ботками в области микроэкономики. Готовясь к написанию данной
главы, я перечитал ту, ранее написанную, и осознал, какое огромное
количество нового экспериментального материала появилось за пос-
ледние полтора года и как быстро растет количество и качество лите-
ратуры по этому вопросу. Однако я также осознал и другое: появи-
лось ощущение того, что теперь, когда экспериментальные методы
уже продемонстрировали свой потенциал и множество статей о них
напечатано во всех ведущих экономических журналах, нам надо уде-
лять больше внимания некоторым выявившимся проблемам и огра-
ничениям.
В такой короткой главе, как эта, невозможно обеспечить доста-
точно широкий охват экспериментальных экономических исследова-
ний, проведенных к нынешнему времени. Точно так же представля-
ется немыслимым детальное обсуждение упомянутых «проблем и
ограничений». Тем не менее я попытаюсь очертить контуры обоих
вопросов. Кроме того, в этой главе есть достаточное количество ссы-
лок на другие обзорные работы и сборники статей для тех, кто хотел
бы ознакомиться с данной темой более подробно.
При обсуждении использования экспериментальных методов в
экономике часто возникают различные вопросы. В каких областях
экономической теории наиболее уместно проведение экспериментов?
Что из материала, предоставленного экспериментами, не может быть
получено другими средствами? Насколько чувствительны результаты
экспериментов к форме проведения эксперимента или составу его
участников? Можем ли мы в действительности изучить наблюдае-
мое поведение групп добровольцев, тратящих незначительное коли-
чество времени в специально организованных условиях, и сделать из
Экспериментальные методы в экономической теории
727
этого некие осмысленные выводы о ходе процессов «во внешнем мире»?
Короче говоря, почему мы должны тратить ограниченные ресурсы
времени и денег на подобную форму исследований вместо того, что-
бы использовать их более привычным образом?
В этой главе я попытаюсь обсудить наиболее важные моменты,
связанные с этими вопросами. Не обязательно порядок обсуждения
будет соответствовать порядку представления вопросов, указанных
выше, однако удобнее всего было бы начать с первого из них.
>1Я
29.2. Как экспериментальные методы
бросают вызов общепринятой теории
В своей прекрасно написанной обзорной статье Рот (Roth, 1988)
рассмотрел несколько областей приложения экспериментальных ме-
тодов. Одной из таких областей является изучение процесса приня-
тия индивидуальных решений в условиях риска и неопределенности.
Как указал Джон Хэй (Неу) в 13-й главе этой книги, изучение про-
блем, связанных с риском и неопределенностью, опирается в значитель-
ной мере на подход с точки зрения теории ожидаемой полезности,
разработанный Нейманом и Моргенштерном (Neumann, Morgenstern,
1947), а также Сэвиджем (Savage, 1954). Этот подход основывается
на нескольких аксиомах (постулатах), которые по отдельности и со-
вместно обеспечивают, как представляется, достаточный базис для
принятия рационального решения. И в самом деле, с момента его
появления элегантность, универсальность и нормативная привлека-
тельность этого подхода показались настолько очевидными большин-
ству экономистов, что его освоение и самое широкое распространение
были делом весьма недолгого времени. Таким образом, этот метод
утвердился в качестве «общепринятой теории».
Однако с самого начала стали раздаваться голоса, нарушающие
общее согласие. Некоторые из них принадлежали экономистам, но по
большей части упреки раздавались со стороны специалистов, работа-
ющих в таких областях, как когнитивная психология и теория управ-
ления. В частности, для обоснования своей критики теории ожидае-
мой полезности эти специалисты начали применять эксперименталь-
ные методы.
Теория ожидаемой полезности во многих отношениях является
идеальным объектом экспериментальных исследований. Эта теория
делает несколько ясных предсказаний относительно принятия инди-
видуальных решений. Эти предсказания могут быть легко провере-
ны. Более того, если станут явными расхождения фактов и теории,
можно проверить, являются ли эти расхождения следствием случай-
ных ошибок или их нужно рассматривать как проявление неких опре-
деленных и устойчивых схем поведения, отличных от предсказыва-
728
Грэм Лумз
емых. В таком случае теоретикам следует модифицировать теорию
ожидаемой полезности или создать новые модели, соответствующие
полученным результатам. Если эти новые модели способны давать
ясные и потенциально опровержимые предсказания, они также долж-
ны пройти тестирование.
События последних сорока лет следовали именно этой схеме,
особенно в последние два десятилетия. В 13-й главе Джон Хэй опи-
сывает несколько использованных тестов. Они стимулировали разра-
ботку альтернативных моделей, которые, в свою очередь, подвергают-
ся дальнейшему тестированию. Библиография в конце главы вклю-
чает несколько статей, которые являются хорошим введением в
Литературу, посвященную этому вопросу. Однако на ум приходят еще
четыре книги, представляющие определенный интерес. Например,
книга, изданная Канеманом и др. (Kahneman et al., 1982), содержит
статьи, посвященные различным областям теории принятия реше-
ния в условиях неопределенности. Именно эти области психологи
признают наиболее подверженными искажениям и внутренней не-
согласованности. Глава, написанная Талером (Thaler, 1987), посвяще-
на, как подсказывает ее название, психологической теории выбора и
ее выводам в отношении общепринятых предпосылок экономической
теории. Книга Фишберна (Fishburn, 1988) описывает ряд альтерна-
тивных моделей и дает их сравнительный анализ, а также обсуждает
их соответствие экспериментальным результатам. Наконец, обзор,
написанный Батлером и Хэем (Butler, Неу, 1987), содержит ссылки
на эксперименты, которые не служат проверке той или иной аксио-
мы, а касаются моделей, основанных на теории ожидаемой полезно-
сти, таких как теория поиска и теория оптимального потребления в
условиях неопределенности. Применение экспериментальных иссле-
дований в области принятия индивидуальных решений основывает-
ся не только на принципиальной возможности разработать и прове-
сти эксперимент, но также на трудности, если не на невозможности,
проверить эти модели и выбрать между соперничающими гипотеза-
ми, используя другой метод исследования. Условия эксперимента
позволяют избежать множества неконтролируемых и сбивающих с
толку факторов, которые при наблюдении за реальной жизнью не
позволяют сделать уверенные выводы. Экспериментальные исследо-
вания дают прекрасную возможность проконтролировать многие из
этих факторов и уделить внимание влиянию различных переменных
и надежности теоретических предпосылок. Критики могут возразить,
что «недостаток реалистичности» лишает экспериментальные работы
«релевантности». Я еще вернусь к этому позднее, сейчас же просто
отмечу, что многие теоретические модели точно так же являются в
высшей степени упрощенными абстракциями сложной действитель-
ности. Тем не менее пока в этих моделях делаются предсказания
относительно реального поведения и прописываются рецепты для
Экспериментальные методы в экономической теории
729
экономической политики, у нас есть право (если не прямая обязан-
ность) проверять их. И если эксперимент представляет собой непред-
взятую и адекватную проверку подобных моделей, его результаты
имеют не меньший вес, чем выводы проверяемой модели. В самом
деле, можно показать, что упрощения, применяемые в экспериментах,
имеют огромные преимущества. Ведь если модель, подобная теории
ожидаемой полезности, систематически и существенно расходится с
реальным поведением, наблюдаемым даже в простейших ситуациях
риска, то можно ли без большой натяжки утверждать, что данная
теория сможет описывать более сложные ситуации, с которыми стал-
кивается индивид в реальном мире? Однако это уже другой вопрос,
к которому я собираюсь вернуться, после того как коснусь некоторых
областей экономической науки, ставших объектом эксперименталь-
ных исследований.
В своей обзорной работе Рот (Roth, 1988) коснулся нескольких
подобных областей, таких как торг при заключении сделок (в этой
области Рот с соавторами провел ряд экспериментов для проверки
существующей теории и получения материала для дальнейших тео-
ретических разработок). Кроме того, в его работе затрагивались дру-
гие аспекты теории игр, такие как дилемма заключенного, проблема
«безбилетника» при обеспечении общественными благами, а также
различные схемы поведения на аукционах. Как и в случае теории
принятия индивидуальных решений, все указанные проблемы позво-
ляют применить экспериментальные методы, поскольку исследова-
тель имеет возможность организовать условия эксперимента таким
образом, чтобы учесть все существенные характеристики изучаемой
проблемы. Кроме того, экспериментаторы могут изменять некоторые
параметры, оставляя остальные величины неизменными, для того чтобы
определить влияние (или отсутствие влияния) этих изменений на
поведение участников эксперимента. Более того, как и в случае тео-
рии принятия индивидуальных решений, все эти вопросы не позволя-
ют получить ясные ответы только на основе неэкспериментального
эмпирического исследования. Обсуждение Ротом (Roth, 1988) пробле-
мы «проклятия победителя» (winner's curse) — хороший пример по-
тенциала продуктивного взаимодействия между данными опросов и
экспериментальными исследованиями.
Как и в теории принятия индивидуальных решений, результаты
экспериментальных исследований в этих областях поставили под
сомнение некоторые ключевые предположения, которые ранее были
широко и некритично приняты. Кроме того, эти эксперименты вызва-
ли интерес к вопросам, которые ранее оставались незамеченными.
Хороший пример этого можно найти в работе Талера (Thaler, 1988), в
которой он описывает ряд экспериментов, касающихся различных
форм ультимативной игры. В простейшей одношаговой форме эта
игра может быть описана следующим образом. Вы заключаете дого-
730
Грэм Лумз
вор с кем-то, чью личность не можете установить и с кем не имеете
возможности непосредственного общения. На кон поставлена опреде-
ленная сумма денег, например 10 фунтов, которая должна быть раз-
делена между вами. Причем X фунтов пойдет вашему партнеру,
10 - X фунтов — вам. Ваша задача — определить сумму X. Как
только вы приняли решение, информация об этом поступает другому
лицу, которое, подобно вам, знает правила игры и сумму, подлежа-
щую дележу. Его задача состоит в том, чтобы либо принять предло-
женное вами значение X (в этом случае он действительно получит X,
а вы 10 - X фунтов), либо отвергнуть ваше предложение (в этом слу-
чае ни вы, ни он не получите ничего). Какую сумму X вам следует
назвать?
Согласно общепринятой теории, события в этом случае развора-
чиваются следующим образом. Предполагая, что другое лицо являет-
ся рациональным экономическим агентом, который, подобно вам,
предпочитает большее меньшему, вы должны предложить ему пенни.
Он примет ваше предложение, поскольку пенни лучше, чем ничего.
Таким образом, вы получите 9.99 фунтов, тем самым получив мак-
симум того, на что можете рассчитывать. Если вы не предложите ему
ничего, у него не будет оснований принимать ваше предложение.
В этом случае вы также не получите ничего. Если вы предложите
ему больше 1 пенни, вы бессмысленно лишите себя определенной
суммы денег, поскольку для того, чтобы убедить вашего партнера
принять ваше предложение, было бы вполне достаточно 1 пенни. Тем
не менее хотя подобные рассуждения вполне соответствуют стандарт-
ным теоретико-игровым подходам, они противоречат интуитивным
ожиданиям многих людей, а также богатому экспериментальному
материалу, ставшему предметом рассмотрения как Рота (Roth, 1988),
так и Талера (Thaler, 1988), в чьих статьях обсуждались как данная
игра, так и более сложные варианты торга. Оба автора пришли к во
многом похожим выводам о том, что представление о справедливо-
сти оказывает значительное влияние на человеческое поведение. Это
влияние проистекает по меньшей мере из двух источников. Во-пер-
вых, даже если вы верите, что другое лицо, вероятно, примет предло-
женный вами пенни, подобный неравный дележ может оскорбить
ваше чувство справедливости, что может оказаться достаточным для
выдвижения более справедливого предложения. Во-вторых, даже если
вы не видите причин для рассмотрения данной ситуации в категори-
ях справедливости, вы можете предположить, что ваш партнер имеет
другое мнение. Таким образом, он может почувствовать себя обделен-
ным, сознавая, что получит всего 1 пенни против ваших 9.99 фунтов.
Вследствие этого он предпочтет не получить ничего, будучи уверен-
ным, что и вы не остались в выигрыше.
Результаты экспериментов дают основание предполагать, что оба
типа поведения могут до некоторой степени иметь место (точно так
Экспериментальные методы в экономической теории
731
же, как «страх» и «жадность» играют роль в проблеме «безбилетни-
ка» (см.: Rapoport, 1987)). Более того, и Рот, и Талер пришли к вы-
воду, что неденежные соображения, которые учитываются при выборе
поведения во время сделок, могут быть чувствительны к условиям
эксперимента и к количеству информации друг о друге, которой
обладают игроки. Например, имеет значение, производится ли торг
очно или же посредством компьютера, может иметь значение, полу-
чили или нет испытуемые в начале торга некоторую стартовую сум-
му, а также были ли полученные ими суммы равными, были ли они
распределены случайным образом или по заслугам. Кроме этого, как
отметили в своей статье Хофман и Спитцер (Hoffman, Spitzer, 1985),
имеет значение, в какой форме были даны указания испытуемым.
Из результатов экспериментов могут быть сделаны выводы двух
видов. Выводы, которые сделали Рот и Талер, заключаются в следую-
щем: а) торг представляет собой сложный социальный процесс,
включающий неденежные мотивы, требующие дальнейшего экспери-
ментального изучения, б) в своей нынешней форме стандартная тео-
рия игр слабо подходит для решения как дескриптивных, так и нор-
мативных задач. Те, кого данные выводы убедили, могут найти при-
влекательной и стоящей сферой будущих исследований программу
дальнейших экспериментов, связанную, например, с определенным
пересмотром теории игр, предложенным Бинмором (Binmore, 1987,
1988).
•трэдк»- 29.3. Реакция скептиков
Однако из тех же экспериментов могут быть сделаны и другие,
гораздо более неприятные выводы. Скептики могут согласиться, что
поведение чувствительно к различным особенностям проведения экс-
перимента. Однако они могут заключить из этого, что результаты в
значительной степени искусственно создаются самим эксперимента-
тором. Таким образом, они имеют не слишком большую ценность
как описание поведения вне стен исследовательской лаборатории.
Представим себе, что этот взгляд в своей воображаемой речи
выражает некий (не столь воображаемый) участник конференции или
семинара. Он нетерпеливо ожидает, пока докладчик закончит описа-
ние результатов эксперимента, по всей видимости, подрывающего
фундамент теории ожидаемой полезности, теории игр или еще ка-
кой-либо цитадели общепринятой экономической теории. При пер-
вой возможности он делает агрессивный и презрительный выпад:
«Ну, и чего же вы ожидаете? Вы приглашаете группу людей
(тех, что подвернулись под руку) и ставите их в искусственную и
незнакомую ситуацию. Затем вы описываете им суть эксперимента,
вероятно, заставляя их прочесть несколько страниц инструкции. Затем
732
Грэм Л у мз
им предстоит ответить на вопросы теста и потратить несколько ми-
нут на „тренировку*1. После этого вы начинаете эксперимент, не дав
участникам времени освоиться и обдумать свое положение. Еще мень-
ше возможностей у них имеется, чтобы спросить совета и спланиро-
вать свои действия. Вместо этого они вынуждены приступить прямо
к делу.
Участники знают, что вы проводите эксперимент и что вы ожи-
даете от этого эксперимента некоего результата. Они могут полагать,
несмотря на ваши возражения, что имеется определенный, правиль-
ный ответ, заслуживающий вознаграждения. Они могут желать сде-
лать вам приятное или произвести на вас хорошее впечатление. Или
же они могут чувствовать, что должны сделать нечто, пытаясь найти
в ваших словах намек, подсказывающий им замысел эксперимента,
который они (сознательно или бессознательно) постараются вопло-
тить. В лучшем случае их поведение во время эксперимента будет
лишь приблизительно отражать их поведение в жизни, будучи под-
верженным всем видам погрешностей, вытекающих из посторонних
обстоятельств, из формы проведения эксперимента, а также из способа
оформления предлагаемой экспериментом задачи. Неудивительно, что
ваши результаты столь чувствительны к замыслу эксперимента и так
существенно отличаются от равновесных решений, предписываемых
представлениями о ясном, рациональном, хорошо обеспеченном ин-
формацией поведении.
Однако условия реального мира отличаются от эксперименталь-
ных в нескольких отношениях. Если я веду торг по поводу чего-то
существенного для меня, я заранее продумаю тактику и стратегию
своего поведения на переговорах. Если я ищу работу, жилье, собира-
юсь приобрести машину или осуществить какие-либо иные расходы,
мой путь к цели будет куда более изощренным и гибким, чем позво-
ляют воспроизвести условия вашего эксперимента. Если я пытаюсь
решить, сколько тратить на страховку, или обдумываю возможность
перехода на работу с большими колебаниями зарплаты, но с большей
величиной ожидаемого дохода, я внимательно рассмотрю все альтер-
нативы, обдумаю возможные последствия, спрошу, если потребуется,
совета, взвешу все „за“ и „против**, и только тогда приму обоснован-
ное решение.
Если мы не говорим о домохозяйствах или индивидах, а перехо-
дим к рассмотрению поведения частных компаний, корпораций, по-
литических и промышленных групп интересов, правительственных
учреждений, то мы имеем дело с агентствами, управляемыми высоко-
квалифицированными специалистами, которые, если потребуется, могут
проконсультироваться с нужными экспертами. Это не какие-нибудь
случайные советчики, готовые поделиться с вами скороспелой реко-
мендацией. Речь идет о вознаграждении в миллионы фунтов, и весь
бюджет, выделенный на исследования, покажется жалкими крохами
Экспериментальные методы в экономической теории
733
по сравнению с теми суммами, которые эти агентства готовы потра-
тить на нахождение оптимальной стратегии для своих клиентов.
Вот каков реальный мир, и вот чем занимаются настоящие эко-
номисты или по крайней мере чем им стоило бы заняться. Возмож-
но, наши модели — абстрактны, однако они дают некоторое пред-
ставление о действительном поведении, представление, которое до-
статочно хорошо выдерживает даже изощренные эконометрические
тесты. В таком случае будем ли мы ставить под сомнение наши
модели, руководствуясь парой-другой экспериментов, в которых при-
няло участие разношерстное сборище новичков, тратящих час или
два на зарабатывание крошечных сумм на карманные расходы? Мож-
но ли сравнить это с тем, как в действительности ведет себя опытный
экономический агент в ситуациях, где принимаемые решения на са-
мом деле имеют значение?»
Хотя такой взгляд редко высказывается столь непосредственно
(во всяком случае, в публичных спорах), он выражает широко рас-
пространенные опасения. Исследователи, вовлеченные в эксперимен-
тальную работу, ведут свою защиту по нескольким направлениям,
например, нападая на скудость многих неэкспериментальных источ-
ников данных, а также на головокружительные трюки, к которым
прибегают эконометристы для подкрепления правдоподобности своих
моделей. Кроме того, они ссылаются на Нобелевскую лекцию Саймо-
на (Simon, 1979), в которой тот указал на значительные расхождения
между экономическими моделями и соответствующими данными «ре-
ального мира». В качестве доводов также используются некоторые
случаи, рассмотренные Акерлофом и Диккенсом (Akerlof, Dickens,
1982) в их статье об экономических последствиях когнитивного дис-
сонанса (распространенного явления реального мира), которое нелег-
ко уживается с традиционными представлениями экономистов о ра-
циональном поведении.
Все это вполне справедливые замечания. Но это не должно от-
влекать нас от серьезных опасений и сомнений по поводу экспери-
ментов, описанных ранее. Если экспериментальные исследования чего-
либо стоят, если надежды на их большое будущее не напрасны, то эти
исследования должны дать ответ и на высказанные упреки. Имеются
признаки того, что отдельные исследователи начали работать в этом
направлении (об этом будет сказано ниже). Однако, как станет ясно,
указанные вопросы далеки от своего полного решения.
Некоторые из этих проблем были рассмотрены Плоттом (Plott,
1987); он обсудил некоторые аспекты «параллелизма», т. е. вопрос о
том, каким образом лабораторные наблюдения могут дать нам сведе-
ния о более сложном и обширном внешнем мире и привести нас к
определенным практическим рекомендациям. В этой главе я сосре-
доточу внимание на несколько другой проблеме, которая заботит не
только критиков, но и самих представителей экспериментального
734
Грэм Лумз
направления экономической теории. Эта проблема касается не толь-
ко распространения лабораторных результатов на другие условия, но
также достоверности этих результатов хотя бы на лабораторном уров-
не. Я детально рассмотрю вопрос об ограниченной рациональности,
ограниченной способности к обработке информации, а также пробле-
му обучения и адаптации.
29.4. Несколько выводов из экспериментов
по изучению принятия индивидуальных решений
Начнем с обсуждения одного экспериментального результата,
который в последние два десятилетия привлек значительное внима-
ние и вызвал множество споров. Речь идет о явлении «обращения
предпочтений» (preference reversal). Это явление было упомянуто
Джоном Хэем в 13-й главе этой книги. Суть его прекрасно излагает
Рот (Roth, 1988). Здесь надо отметить, что рост количества работ по
этой теме даже за последний год или около того не только подтверж-
дает сказанное мною в начале главы, но и может служить иллю-
страцией некоторых положений, относящихся к процессу обучения,
а также взаимодействия между экспериментальной проверкой и про-
цессом отбора гипотез и развития теории. Поэтому изложенное ниже
можно рассматривать как дополнение выводов Хэя и Рота.
Первоначально явление обращения предпочтений было описано
психологами Лихтенштайн и Словичем (Lichtenstein, Slovic, 1971)
следующим образом. Испытуемые получают лотерейный билет, обе-
щающий относительно небольшую вероятность крупного денежного
выигрыша и соответственно значительную вероятность небольшой
потери. Этот вид пари называется «пари с большим выигрышем».
Испытуемым предлагается установить наименьшую сумму денег, за
которую они готовы уступить право на это пари. Их также знакомят
с условиями другой лотереи, обещающей гораздо большую вероят-
ность более скромного выигрыша, а в качестве другого возможного
исхода — небольшой убыток. Второй вид пари называется «пари с
большой вероятностью», и испытуемым также предлагается назвать
наименьшую сумму, за которую они готовы продать право на это
пари. Наконец, им одновременно предлагаются оба пари, с тем чтобы
они могли выбрать из них наиболее предпочтительное. Традиционная
теория предсказывает, что индивид выберет пари, которому он при-
писал наибольшую ценность. Однако Лихтенштайн и Слович обнару-
жили, что существенная доля результатов не просто расходится с
данным предсказанием, но делает это систематическим образом.
Подавляющее большинство тех, кому это «расхождение» обязано сво-
им существованием, приписали большую ценность «пари с большим
выигрышем», однако при непосредственном выборе предпочли «пари
Экспериментальные методы в экономической теории
735
с большой вероятностью». Противоположная форма расхождения —
приписывание большей ценности «пари с большой вероятностью» и
при этом предпочтение при непосредственном выборе «пари с боль-
шим выигрышем» — наблюдались значительно реже.
Этот результат вызвал серию повторных экспериментов, сопро-
вождаемых возможными объяснениями этого феномена. Сведения о
многих из них можно найти в обзоре Рота (Roth, 1988), и я не буду
подробно останавливаться на данном вопросе. Основной вывод, вы-
несенный из этих экспериментов, состоял в том, что это явление упорно
не исчезает. Ни одна из таких модификаций, как установление де-
нежной премии с целью поощрить разумный выбор и получить точ-
ные и правдоподобные оценки, учет возможных эффектов богатства и
значительное увеличение размера призов не помогла устранить ука-
занное явление или хотя бы существенно его сгладить. Поскольку
этот феномен проявляется столь устойчиво, стали предприниматься
попытки его объяснения. ')
Предлагались три типа объяснения:
1. Некоторые лица имеют нетранзитивные предпочтения в духе
теории билинейной полезности со сдвинутой осью симметрии (skew
symmetric bilinear utility) Фишберна (Fishburn, 1985) или теории со-
жаления (regret theory) Лумза и Сагдена (Loomes, Sugden, 1983, 1987).
2. Хотя некоторые лица имеют транзитивные предпочтения, од-
нако их поведение расходится с другими аксиомами теории ожидае-
мой полезности. Эти отклонения взаимодействуют с механизмами,
используемыми при данной форме проведения эксперимента, и в
результате заявленные цены систематически отклоняются от действи-
тельных индивидуальных оценок, порождая таким образом обращен-
ные предпочтения. Объяснения такого типа предлагались в следу-
ющих работах: Holt, 1986; Kami, Safra, 1987; Segal, 1988.
Заметим, что оба типа объяснений имеют между собой нечто
общее и выглядят вполне в духе теории ожидаемой полезности: они
предполагают, что индивиды имеют ясные, четко определенные пред-
почтения, которые прилагаются к любой задаче принятия решения
(идет ли речь о задаче выбора или о задаче приписывания оценок).
Кроме того, предполагается, что решения, принимаемые индивидами,
являются оптимальными с точки зрения их предпочтений. Другими
словами, здесь не играет роли процесс обучения: независимо от того,
как были сформированы предпочтения, человек просто прилагает их
к любой проблеме принятия решения, предложенной эксперимента-
тором, и любое отклонение от оптимальной реакции следует припи-
сывать случайной ошибке. Какой бы опыт ни приобрел индивид,
в каких бы формах ни ставилась перед ним проблема, его реакции
будут случайно распределены вокруг оптимального решения (или
будут совпадать с ним). Однако третий тип объяснения отличен от
двух первых.
736
Грэм Л у мз
3. Многие индивиды не имеют непосредственного «доступа» к
полному набору точных и «готовых» к применению предпочтений.
Возможно, они имеют некоторые базовые предпочтения, однако, стал-
киваясь с новой нестандартной проблемой, они должны «разрешить»
эту проблему, используя ограниченные способности к обработке ин-
формации в сочетании с несколько «размытыми» базовыми предпоч-
тениями. Не будучи способными достичь мгновенного оптимального
решения, люди могут использовать нечто вроде «прикладных» или
эвристических правил. При этом путь, по которому следует индивид
в своем решении, может зависеть от рода стоящей перед ним пробле-
мы и формы, в которой она ставится.
Таким образом, в противоположность первым двум объяснени-
ям третье объяснение предполагает, что схема выработки реакции не
является независимой от процедуры, использованной при получении
реакции. Здесь возникает возможность того, что Тверски и соавторы
(Tversky et al., 1990) назвали нарушением процедурной инвариант-
ности. В свете феномена обращенных предпочтений это означает, что
люди склонны решать проблемы оценки отдельно от проблем, связан-
ных с выбором. В задачах по оценке они могут, например, использо-
вать эвристические процедуры типа «фиксации и коррекции» (an-
choring and adjustment). Поскольку людям предложено выразить свою
реакцию в ценностной форме, они могут приступить к решению дан-
ной проблемы, «зацепившись» за (anchoring on) сумму, которую они
могли бы выиграть, а затем скорректировать (adjust) ее в сторону
понижения с учетом того, что они могут и не выиграть. Если, как
предположили авторы гипотезы, «величина этой корректировки обыч-
но недостаточна» (Tversky, Kahneman, 1982 : 15), то в задаче оценки
данная эвристическая процедура будет с большой вероятностью при-
водить к предпочтению «пари с большим выигрышем», поскольку это
пари предполагает гораздо более высокую «зацепку». В противопо-
ложность этому при непосредственном выборе люди, возможно, будут
уделять больше внимания вероятности выигрыша. В этом случае они
предпочтут «пари с большей вероятностью» при решении большин-
ства задач, связанных с выбором. Применение двух различных проце-
дур приводит к появлению столь часто наблюдаемого феномена обра-
щения предпочтений.
Из вышеизложенного вытекают три вопроса. Во-первых, возможно
ли выбрать из этих объяснений наилучшее? Очевидно, для этого
необходимо проведение соответствующим образом оформленных экспе-
риментов. Несколько попыток подобных экспериментов было пред-
принято за последние два года. К ним можно причислить экспе-
рименты Лумза и др. (Loomes et al., 1989, 1991), Шкаде и Джонсо-
на (Schkade, Johnson, 1989) и Тверски и др. (Tversky et al., 1990).
Подробности этих и других экспериментов, а также более полное об-
суждение возможных интерпретаций можно найти у Лумза (Loomes,
Экспериментальные методы в экономической теории
737
1990). Наиболее важные итоги могут быть охарактеризованы следу-
ющим образом. Значительная масса экспериментального материала,
а именно некоторые непосредственные свидетельства, предоставлен-
ные недавними экспериментами, вкупе с косвенными свидетельства-
ми, полученными с помощью более ранних экспериментов, скорее про-
тиворечат второму объяснению и подсказывают, что правильный от-
вет дает первое и(или) третье объяснение. Лумз и соавторы (Loomes,
1989, 1991) провели некоторые эксперименты, исключающие задачу
оценки и предполагающие только двоичный выбор. Если явление
обращенных предпочтений обязано своим появлением только нару-
шению процедурной инвариантности, то систематическое отклонение
от принятой теории должно было бы исчезнуть. Однако на1 практике
асимметричный характер нетранзитивного выбора, соответствующий
явлению обращенных предпочтений, все равно имел место. Частота
появления отклонений (что неудивительно) была ниже, чем в стан-
дартных опытах, однако примерно в 15-20% случаев обращенные
предпочтения с очевидностью давали о себе знать и асимметрия была
статистически значима. Это свидетельствует в пользу первого объяс-
нения. Однако Тверски и соавторы (Tversky et al., 1990) провели опыт
с двумя оценками и тремя двоичными выборами. Из них они сделали
вывод, что, несмотря на присутствие некоторой асимметричной не-
транзитивности, основной источник обращенных предпочтений — это
нарушение инвариантности в форме завышенной оценки «пари с боль-
шим выигрышем». В эксперименте Лумза (Loomes, 1990) испыту-
емые должны были сделать ряд предварительных выборов, чтобы по-
средством итеративной процедуры получить оценку «пари с боль-
шим выигрышем и с большой вероятностью». Затем он просил
испытуемых субъектов сделать непосредственный выбор между дву-
мя пари. Результаты сделанных выборов свидетельствуют о наличии
нетранзитивных циклов. Однако во многих случаях, когда выбира-
лось «пари с большой вероятностью», оценка «пари с большим выиг-
рышем» была столь высока, что это не могло быть объяснено исклю-
чительно нетранзитивными предпочтениями. Данное обстоятельство
означает, что имеет место систематическое нарушение инвариантно-
сти, и это, кажется, проявляется чаще и отчетливее, когда выигрыш в
«пари с большим выигрышем» повышается относительно «выигрыша
в пари с большой вероятностью». Наконец, Шкаде и Джонсон (Schkade,
Jonson, 1989) использовали экран компьютера и технологию «мыши»,
чтобы проследить путь, которым испытуемые получают информацию
по поводу пари в процессе получения окончательных решений. Они
сделали вывод, что эмпирические данные свидетельствуют, что оцен-
ки и выбор производятся раздельно и что оценки чувствительны к
используемым «зацепкам» (anchor). Также наблюдались результаты,
которые могли бы быть проинтерпретированы как соответствующие
«теории сожаления».
738
Грэм Лумз
Напрашивается вывод, что хотя второе объяснение может быть
отброшено, нарушение транзитивности и нарушение инвариантности,
кажется, могут иметь место. Они не являются взаимоисключающими,
и их относительный вклад в феномен обращенных предпочтений пока
точно не установлен. Впрочем, точная численная оценка здесь просто-
напросто невозможна, поскольку относительный вклад каждого из
указанных феноменов может меняться в зависимости от многих фак-
торов, таких как параметры лотереи или же форма представления
проблемы.
Из вышеизложенного вытекает следующий вопрос: если имеет
место нарушение инвариантности, существуют ли другие его проявле-
ния помимо обращенных предпочтений? По-видимому, было обнару-
жено несколько таких феноменов. Херши и Шумейкер (Hershey,
Schoemaker, 1985), а также Джонсон и Шкаде (Johnson, Schkade, 1989)
обсуждают различие между достоверными эквивалентами (certainty
equivalences) и вероятностными эквивалентами (probability equiva-
lences). Голдстайн и Айнхорн (Goldstein, Einhorn, 1987) обнаружили
обращение «рейтингов привлекательности». Мак-Криммон и Смит
(MacCrimmon, Smith, 1986) выявили обращение предпочтений для
вероятностных эквивалентов. Кнетч и Синден (Knetsch, Sinden, 1984,
1987) и многие другие выявили несоответствие между готовностью
платить и готовностью принять предложенные варианты, куда более
значительное, чем предсказывала общепринятая теория. Тверски и
другие (Tversky et al., 1988) предоставили свидетельства расхожде-
ния между субстанциональным выбором и сопоставлением вариан-
тов, а в другой работе Тверски и соавторов (Tversky et al., 1990) было
обнаружено обращение временных предпочтений. Хотя некоторые из
этих явлений, вероятно, можно объяснить, не прибегая к нарушению
инвариантности, единого объяснения такого рода для всех этих явле-
ний не существует.
Здесь мы переходим к третьему вопросу. Если человеческое по-
ведение столь подвержено нарушениям инвариантности, каковы
истинные предпочтения людей и как мы можем их выявить? Если
только все полученные расхождения не являются в действительности
проявлением некой непротиворечивой, но пока еще не обнаруженной
модели предпочтений, отличной от теории ожидаемой полезности,
люди, вероятно, захотели бы устранить противоречия и неадекват-
ность своих реакций, если бы они были осведомлены о них и имели
время пересмотреть свой выбор. Другими словами, объяснение суще-
ствующих расхождений с теорией ожидаемой полезности нарушени-
ем инвариантности предполагает, что если бы перед людьми не стави-
лись незнакомые проблемы, которые надо было быстро разрешить, а
вместо этого они располагали бы опытом и возможностью обучаться
и корректировать свое поведение, то имеющиеся отклонения имели
бы тенденцию к исчезновению.
Экспериментальные методы в экономической теории
739
Попытки проверки этих предположений были предприняты не-
сколькими экспериментаторами, деятельность которых ранее почти
не затрагивалась в этой главе. Тем не менее эти вопросы имеют
первостепенное значение, и их с полным правом можно отнести к
собственно «экономическим». Я перехожу к рассмотрению экспери-
ментов, посредством которых исследуется рыночное поведение.
29.5. Выводы из экспериментов,
исследующих рыночное поведение
Если в результате экспериментальных исследований процесса
принятия индивидуальных решений часто делались выводы, броса-
ющие вызов принятым воззрениям, то эксперименты, исследующие
рыночное поведение, нередко подтверждали традиционные воззре-
ния. Смит (Smith, 1989 : 162) отметил, что «концепции некоопера-
тивного равновесия подтверждаются значительным количеством на-
блюдений за экспериментальными рынками. Причем подтвержда-
ются они значительно лучше, чем можно было бы рассчитывать,
особенно с учетом того, что ранее никому не приходило в голову,
что эти концепции вообще можно проверять». Он обратил внима-
ние на то, что он назвал «разрывом» между психологией выбора
и экономическим поведением агентов на экспериментальных рын-
ках, и предложил возможное объяснения данного явления. Суть
этого объяснения можно описать следующим образом. В первом ту-
ре (или в двух первых турах) многих «рыночных» экспериментов
обычно встречается множество ситуаций неравновесного торга. Од-
нако по мере того, как участники набираются опыта и знакомятся
с результатами собственных действий, цены и количества куплен-
ных и проданных товаров имеют тенденцию сходиться к своим
равновесным значениям. Возможно, изучение человеческого пове-
дения посредством анкет или же непосредственное наблюдение за
процессом принятия индивидуальных решений подобно первому
туру «рыночных» экспериментов, т. е. первым приближениям, под-
верженным влиянию различного рода психологических установок,
эффектов контекста и т. д. «Однако если эти первоначальные реше-
ния не приводят к расчистке рынка или к некооперативному рав-
новесию, субъекты будут корректировать свои ожидания и пове-
дение до тех пор, пока равновесие не будет достигнуто» (Smith,
1989 : 166).
Рот (Roth, 1988 : 1018-1020) сделал обзор ряда экспериментов,
целью которых было использование рыночного опыта для устранения
таких явлений, как обращение предпочтений и несоответствие между
готовностью платить и готовностью принять предложенные вариан-
ты. Общее впечатление, вынесенное рз этих и других (см., например:
740
Грэм Лумз
Knetsch et al., 1988) экспериментов, заключается в том, что при-
обретение опыта в повторяющихся рыночных операциях может не-
сколько смягчить несоответствия, но не устранить их совсем. Таким
образом, если главным источником указанных несоответствий, явля-
ется нарушение инвариантности, то даже быстрая, недорогая и отла-
женная обратная связь, обеспеченная множеством опытов на про-
стых экспериментальных рынках, недостаточна для полного устране-
ния таких явлений. Конечно, возможен и другой вывод, а именно
отклонения от принятой теорией не устранены, поскольку их, веро-
ятно, можно более адекватно объяснить при помощи теории, отлич-
ной от общепринятой.
Свидетельства, которые, по-видимому, подкрепляют последний
вывод, могут быть обнаружены в последних экспериментах с ситуаци-
ями торга. Например, Оке и Рот (Ochs, Roth, 1989) провели экспери-
мент, в котором каждый испытуемый принял участие в десяти турах
торга, происходящих при одинаковых условиях, однако с разными
участниками в каждом туре. Чтобы позволить проявиться предпола-
гаемому эффекту обучения, экспериментаторы основывали большин-
ство своих тестов на данных десятого тура, хотя и отметили, что
«несмотря на то, что полученный опыт создает некоторые различия...
на агрегированном уровне десятый тур не слишком отличается от
других» (Ochs, Roth, 1989 : 362). Они сделали следующий вывод:
«Предсказания об установлении совершенного равновесия для „субиг-
ры“ (subgame), вытекающие из предположения, что денежные выиг-
рыши игроков хорошо отражают уровень полезности, не в состоянии
описать наблюдаемые результаты. Это касается как количественных,
так и качественных предсказаний...» (Ochs, Roth, 1989 : 378). Очевид-
но, что повторение и опыт не обязательно заставляют людей коррек-
тировать свое поведение в том направлении, которое предсказывает
теория.
з: Хотя подобное поведение вызывает трудности с точки зрения
традиционной теории игр, тем не менее можно рационально объяс-
нить большинство наших проблем, если мы предположим, что участ-
ники торга исходят из некоторых представлений о «справедливости».
Однако есть и другие случаи, когда не так просто объяснить наблюда-
емое поведение, существенно отклоняющееся от оптимальной или даже
доминирующей стратегии. Чтобы обсудить эти вопросы, необходимо
обратиться к результатам экспериментов, представляющих собой
особого рода аукцион.
Такие аукционы функционируют следующим образом: каждый
участник аукциона сдает свое предложение, запечатанное в конверте,
и выставленный на продажу предмет продается тому, кто предложил
наибольшую цену, однако реальная цена продажи назначается рав-
ной цене второго по величине предложения. Когда люди впервые
знакомятся с условиями аукциоца, им кажутся несколько странными
Экспериментальные методы в экономической теории
741
подобные правила. Большинство людей знакомы с двумя другими
типами аукционов. Первым типом является тайный аукцион, где
выигрывает наивысшее предложение и победитель платит всю сумму,
которую он предложил. Вторым типом аукциона является англий-
ский аукцион, когда торг является открытым и покупатели могут
повышать свои первоначальные предложения в ответ на предложе-
ния других участников до тех пор, пока объект торга не будет продан
покупателю, чье последнее предложение не «перекрыто» кем-либо
другим. Соотношение между всеми этими формами аукциона (вклю-
чая еще один тип — голландский аукцион) стало предметом экспе-
римента, проведенного Коппинджером и др. (Coppinger et al., 1980).
Каждому участнику было обещано возместить затраты на покупку
предмета на аукционе (т. е. каждому участнику точно объяснялось,
какую сумму заплатят ему за выигрыш на каждом из ауционов).
Затем воспроизводились разные условия аукциона и сравнивалось
поведение покупателей на каждом аукционе.
Вы, читатель, могли бы поставить себя на место участника экс-
перимента и решить, как следует себя вести. Предположим, я сказал
вам, что если вы выиграете аукцион, я заплачу вам 12.5 фунта. Я так-
же сказал остальным участникам, какую сумму я заплачу каждому
из них в случае выигрыша. Эта информация передается тайно: никто
не знает, какова сумма компенсации у всех остальных. Теперь вы мо-
жете выдвинуть свое предложение, основываясь на том, что если вы
предложите наивысшую цену, вы выиграете и я заплачу вам 12.5 фун-
та. Из этой суммы, выплаченной вам, я вычту цену, которую вы
должны заплатить аукционисту, равную второму по величине предло-
жению. Следовательно, ваш чистый выигрыш составит 12.5 фунта
минус X, где X — второе по величине предложение. Разумеется, если
вы не предложите наивысшей цены и, стало быть, не выиграете аук-
цион, вы не получите ничего. Итак, какую цену вам следует вы-
двинуть?
В соответствии с общепринятой теорией решение здесь не пред-
ставляет никаких трудностей. Имеется единственная стратегия, кото-
рая является не просто оптимальной, а доминирующей, т. е. она все-
гда по меньшей мере так же хороша, как остальные стратегии, име-
ющиеся в вашем распоряжении, а иногда превосходит их. Ваша
доминирующая стратегия состоит в том, чтобы предложить всю вы-
купную цену: ни больше ни меньше. Если вы назовете цену, превы-
шающую эту сумму, вы, возможно, выиграете аукцион, однако ваш
итоговый результат будет хуже, чем если бы вы проиграли его. На-
пример, допустим, вы предложили 13 фунтов и выиграли. При этом
второе по величине предложение составляет 12.75 фунта. Вы выигра-
ли и, следовательно, получите сумму, равную 12.5 фунта. Однако вы
обязаны заплатить аукционисту цену, равную второму по величине
предложению, т. е. 12.75 фунта. Следовательно, вы потеряете 25 пен-
6 Заказ № 357
742
Грэм Лумз
сов, тогда как если бы вы поставили предложенную вам сумму, вы
просто проиграли бы аукцион, но не потеряли бы денег. Предполо-
жим теперь, что вы предложили цену, меньшую названной вам сум-
мы. Например, вы предложили 12 фунтов. Пусть наивысшим пред-
ложением со стороны других участников будет 12.2 фунта. Участ-
ник, предложивший эту сумму, выиграет аукцион, и вы не получите
ничего, в то время как если бы вы поставили всю вашу сумму, вы бы
выиграли. После вычитания 12.2 из 12.5 фунта у вас осталась бы
прибыль в 30 пенсов. Следовательно, цена, в точности равная вашей
«компенсации», не может причинить вам убыток и, возможно, обе-
щает быть более выгодным предложением, чем ставки выше или
ниже этого уровня. Короче говоря, предложение, равное вашей сумме
компенсации, является доминирующей стратегией.
Однако для многих это доминирование не так уж очевидно. Коп-
пинджер и др. (Coppinger et al., 1980 Table 8) показывают, что в
первых закрытых аукционах второй цены 21 участник из 31 предло-
жил цену ниже суммы компенсации, т. е. 2/3 данной выборки от-
клонились от доминирующей стратегии. Однако, приняв участие в
нескольких аукционах, они, по-видимому, кое-чему научились: в по-
следней попытке только 10 из 31 участника предложили цены, ниже
суммы компенсации.
Однако необходимо сделать два предостережения. Во-первых,
даже получив возможность приобрести опыт, примерно треть участ-
ников не использовала доминирующую стратегию (включая двух
участников, которые сделали правильный выбор в первой попыт-
ке). Во-вторых, участникам экспериментов Коппинджера и других
не разрешалось предлагать цены, превосходящие сумму компенса-
ции. В более позднем эксперименте (Kagel et al., 1987) это запре-
щение было снято, и многие участники этим воспользовались. Более
того, Кейджел и другие (Kagel et al., 1987 : 1298) заявили, что не
существовало никакой явной тенденции к тому, чтобы цены сходи-
лись к некой преобладающей на протяжении всего эксперимента
цене. Напрашивается мысль, что результаты Коппинджера и дру-
гих (в любом случае не слишком обнадеживающие) были чрезмерно
оптимистичными: некоторые из лиц, обнаруживших доминирую-
щую стратегию, в действительности, возможно, хотели бы предло-
жить сумму, превышающую сумму компенсации. Однако им поме-
шали сделать это условия эксперимента. Второй очевидный вывод
сделан Кейджелом и соавторами, которые пытались объяснить,
почему предложения завышенной цены не исчезают с течением
времени, хотя это доминирующая стратегия, ведущая к убыткам.
Они отметили, что в их экспериментах
...вероятность потери денег при выигрыше на аукционе в среднем со-
ставляет 0,36, между тем как общая вероятность потери денег в среднем
равна 0,06. Таким образом, вероятность наказания невелика, если учесть,
Экспериментальные методы в экономической теории
743
что участники в начале торгов испытывают иллюзию, что предложения, пре-
вышающие сумму компенсации, повышают вероятность выигрыша без вли-
яния на заплаченную цену. Ход аукциона в большинстве случаев подтверж-
дает это предположение.
(Kagel et al., 1987 1299-1300)
Другими словами, структура данного Tifna аукциона такова, что
можно отклониться от доминирующей стратегии и не быть за это
наказанным. Более того, «девиантное» поведение может даже пока-
заться успешным и, следовательно, быть подкрепленным. В случае
английского аукциона дело обстоит совершенно по-другому. Там до-
минирующая стратегия (та же самая, что и в предыдущем случае)
гораздо более очевидна, причем настолько, что индивид изберет ее
без всяких раздумий. Чтобы продемонстрировать это, предположим,
как и раньше, что ваша сумма компенсации составляет 12.5 фунта.
Предположим также, что вы до сих пор оставались в стороне, пока
другие агенты соревновались друг с другом. Допустим, величина
предложения достигла 12.2, и вам показалось, что конкуренты «по-
утихли». Будете ли вы по-прежнему «сидеть в сторонке», чтобы по-
зволить выиграть аукцион кому-то другому, или же предложите
12.25 фунтов? Если другие в ответ поднимут свои предложения, вы
легко убедитесь, что разумно было не выходить из игры до тех пор,
пока предложения не превысят вашей суммы компенсации. Если же
ваша сумма компенсации окажется выше, чем у других, то вы выиг-
раете аукцион с ценой, приблизительно равной той цене, при кото-
рой ваш ближайший конкурент вышел из игры, т. е. цене, равной
второй по величине сумме компенсации. Этот очевидный результат
и предсказывает для английского аукциона (равно как и для закры-
того аукциона второй цены, о котором шла речь раньше) традицион-
ная теория. Однако, как показывает эксперимент, описанный резуль-
тат куда менее вероятен, если доминирующая стратегия не так оче-
видна. Короче говоря, сам по себе факт, что данная стратегия является
доминирующей, не гарантирует ее всеобщего принятия или быстрого
усвоения. Это верно, даже если субъекты имеют рыночный опыт, но
структура этого рынка не делает оптимальную стратегию очевидной
или же не обеспечивает сильную и непосредственную обратную связь
в форме быстрого и недвусмысленного наказания и(или) вознаграж-
дения.
Эти заключения могут показаться чересчур пессимистичными.
Не следует ли противопоставить этому наблюдения Смита, процити-
рованные выше, согласно которым концепции, подобные некоопера-
тивному равновесию, постоянно подтверждаются в эксперименте луч-
ше, чем можно было бы ожидать? Не следует ли с должным внима-
нием отнестись к фактам, описанным Плоттом (Plott, 1987, 1988) в
наиболее полных обзорах экспериментальных работ в области орга-
744
Грэм Лумз
низации отрасли? Эти свидетельства подтверждают значительную
уравновешивающую силу рынков «двойных аукционов», на которых
«потрясающий результат состоит в том, что эти рынки сходятся
к равновесию даже при небольшом количестве участников» (Plott,
1988 : 14).
Мой ответ на эти вопросы вовсе не обязательно противоречит
пессимистичному взгляду, изложенному выше, а скорее подтвержда-
ет его. Значительное количество упомянутых экспериментов имеет
несколько общих особенностей. Например, покупателей обеспечива-
ли ясными указаниями относительно их компенсационных сумм,
а продавцы имели в наличии точную информацию о своих предель-
ных издержках. Кроме того, процесс производства не занимает ника-
кого времени и продавцы «производят» блага только после заключе-
ния соглашения о продаже. Таким образом, хотя покупатели и про-
давцы не знают, «что за душой» у их партнеров, это не играет
значительной роли. Каждому агенту доступно простое правило дей-
ствия, и пока он следует ему, серьезные ошибки исключены. Для
покупателя такое правило состоит в том, чтобы не платить за едини-
цу блага больше, чем можно за нее получить. Для продавца правило
состоит в том, чтобы не продавать единицу дешевле, чем она обо-
шлась при производстве.
Наблюдая за всеми заявками на покупку и продажу, успешными
и неуспешными, индивиды получают огромное количество информа-
ции с очень низкими издержками. Более того, при стабильности сум-
мы ценностей, выставляемых на продажу, и функций издержек, по
крайней мере для некоторого количества туров, и наличии у каждой
из сторон простых правил принятия решения, совместный эффект
которых состоит в поощрении покупателей покупать до тех пор, пока
выкупная сумма превышает цену, и продавцов — продавать до тех
пор, пока предельные издержки не превысили цену, едва ли можно
представить себе более благоприятные условия для быстрого движе-
ния к конкурентному равновесию.
В недавнем исследовании Местелмен и Уэлланд (Mestelman,
Welland, 1988) изменили базовую форму эксперимента, введя элемент
предварительного производства: продавцы теперь должны перед на-
чалом процесса торгов решить, сколько единиц товара произвести.
При этом они знают, что если какие-либо единицы товара останутся
нераспроданными к концу торгового тура, то эти единицы станут
бесполезными. Авторы с воодушевлением отметили, что двусторон-
ние аукционы продолжают «давать хорошие результаты» наверняка.
Это и неудивительно, так как все условия, благоприятные для «обуче-
ния», сохраняются. Безусловно, и теперь продавцы могут делать ошиб-
ки и производить больше, чем покупатели готовы приобрести по цене,
покрывающей предельные издержки. Однако подобные промахи не-
Экспериментальные методы в экономической теории
745
медленно и недвусмысленно наказываются, что приводит к их устра-
нению.
Тем не менее предположим, что мы несколько изменили форму
опыта. Мы сохраняем в модели элемент производства, но разрешаем
переносить непроданные единицы в следующий тур. На этой базовой
идее были построены эксперименты, проведенные Лумзом (Loomes,
1989). Вместо того чтобы списывать в конце тура непроданные едини-
цы, участникам объявлялось, что эксперимент будет продолжаться
десять туров и только единицы, не проданные к концу десятого тура,
станут бесполезными. Покупатели тоже могут, если пожелают, созда-
вать запас товаров. При этом они также должны сознавать, что любые
единицы, не выкупленные к концу эксперимента, будут для них поте-
ряны. Совокупная ценность продаваемых товаров и функция издер-
жек остаются неизменными на протяжении всей игры, включая три
предварительных учебных тура, в конце которых испытуемые испы-
тали, что значит списание нереализованных товаров. Таким образом,
насколько это было возможно, условия эксперимента должны были
позволить индивидам планировать свои действия и вести себя целе-
направленно. Единственное действительное отличие от более ранних
экспериментов состояло в том, что непосредственная связь между
ошибкой и немедленным наказанием была несколько ослаблена.
Были проведены 12 торговых сессий. Полученные результаты
разительно контрастировали с экспериментами, проведенными Мес-
телмэном и Уэлландом, а также с другими, более ранними экспери-
ментами с двусторонними аукционами. Не было выявлено никакой
тенденции движения к конкурентному равновесию или любому дру-
гому типу равновесия. Уровень эффективности был заметно ниже,
чем на рынках с двусторонними аукционами. Если здесь и можно
было говорить о существовании некой общей закономерности, то она
заключалась лишь в том, что в первых турах цены превышали уро-
вень конкурентного равновесия, а у продавцов и покупателей накап-
ливались товарные запасы, затем следовало снижение цен и сокраще-
ние производства, поскольку продавцы пытались избавиться от избы-
точных запасов, в то время как покупатели, уже имеющие на руках
товары, не горели желанием купить еще. К последним двум турам
цены упали значительно ниже уровня конкурентного равновесия.
В другом недавнем эксперименте Смит и соавторы (Smith et al.,
1988) также позволили создавать товарные запасы на рынках, при-
носящих дивиденд активов, имеющих форму двусторонних аукционов.
Ими была получена картина значительной неустойчивости рынка,
которая включала в себя несколько «мыльных пузырей» и крахов.
Исследователи экспериментировали с широким кругом переменных,
включая опыт участников. Они сделали вывод, что при достаточном
времени и опыте на большинстве экспериментальных рынков суще-
ствует тенденция двигаться в сторону цены, «близкой» к цене рацио-
746
Грэм Лумз
нальных ожиданий, как раз перед последней торговой сессией. Они
заявили: «По-видимому, повторение экспериментов с теми же са-
мыми индивидами неизбежно создает „профессиональный рынок" с
одинаковыми ожиданиями, на котором тенденции к образованию
мыльных пузырей устранены и уступили место относительно точ-
ным внутренним оценкам» (Smith et al., 1988 1135, курсив —
в оригинале). Однако они также отметили, что общий опыт в торгов-
ле ценными бумагами недостаточен, чтобы полностью предотвратить
поведение, ведущее к появлению «мыльных пузырей» и крахов. При
этом незначительные изменения в окружающей среде могут нару-
шить процесс обучения.
Мне говорили, что если бы мои эксперименты продолжались, на-
пример, 25 туров с изъятием нераспроданных единиц через каждые
пять туров, я мог бы наблюдать лучшую сходимость. Агенты могут не
достичь равновесия в первых или вторых пяти турах, однако в тре-
тьей и четвертой сессии они, возможно, приобретут опыт, который в
последние пять или десять туров может привести к чему-то вроде рав-
новесия. Однако если достижение равновесия возможно лишь при по-
добных ограничениях, то еще более высокие требования предъявляет
осуществление предсказаний сильной версии гипотезы рациональных
ожиданий. Условия, с которыми сталкивается индивид на эксперимен-
тальных рынках, почти во всех отношениях куда более благоприятны,
чем те, что он находит вне стен лаборатории: достоверно известны
значения ценности и функций издержек или по крайней мере ясно
определено соответствующее распределение вероятностей. Существует
значительное количество доступной по низким ценам информации о
торговом поведении всех агентов. Имеет место значительная устойчи-
вость общего равновесия, обычно при одном или двух отклонениях.
С учетом всего этого эксперименты, описанные выше, приводят к вы-
воду о том, что общепринятые концепции равновесия не будут иметь
высокой предсказательной способности до тех пор, пока форма экспе-
римента не обеспечит частого повторения одной и той же ситуации.
Это контрастирует с реальным миром, где покупатели не обладают уве-
ренностью относительно собственных предпочтений, а продавцы име-
ют ограниченное представление даже о собственных предельных из-
держках. При этом имеется большая неопределенность в отношении
поведения других объектов, а обратные связи слабы, размыты и плохо
поддаются интерпретации.
Заметим, что этот аргумент указывает путь в противоположном
направлении по сравнению с аргументами недружелюбного участни-
ка семинара, «процитированного» выше. Он заявил, что более высо-
кие ставки в игре, более сильная мотивация и глубокие знания в
реальном мире наказали бы неадекватные действия и поощрили бы
решения, верные с точки зрения моделей, построенных на экономи-
ческой рациональности. В то же самое время неопытные субъекты,
Экспериментальные методы в экономической теории
747
сталкивающиеся с незнакомым окружением при незначительной
возможности для обдумывания и обучения, будут, скорее всего, под-
вержены всем видам ошибок и недочетов. В противоположность по-
добному взгляду я полагаю, что тот вид рационального поведения,
который предлагается многими экономическими моделями, предъяв-
ляет повышенные требования к количеству и качеству информации и
обратных связей, а также к способности экономических агентов де-
лать из опыта правильные выводы и производить корректировки,
необходимые для разработки оптимальных с теоретической точки
зрения стратегий. В мире постоянных перемен, характеризующемся
скорее неравновесием, чем равновесием, запросы общепринятой тео-
рии, видимо, чересчур завышены.
Однако это не должно приводить нас к выводу о том, что следует
вовсе отказаться от моделирования или забросить эксперименталь-
ные работы. Скорее мы должны перейти от анализа в рамках сравни-
тельной статики, основанного на предположении, что равновесие су-
ществует и что каким-то образом происходит движение в его сторону,
к рассмотрению процесса реагирования и корректировки в мире, ко-
торый, по-видимому, никогда не достигнет равновесия. Более того, мы
должны признать, что следует уделять меньше внимания оптималь-
ным стратегиям, которые, как показывает эксперимент, достаточно
трудно выработать агентам даже в весьма благоприятных условиях.
В большей степени следует интересоваться эвристическими процеду-
рами, прикладными правилами и приближениями (аппроксимациями),
к которым прибегают агенты, когда имеют дело с внешней средой и
возникающими перед ними проблемами. Это устрашающая по слож-
ности задача, однако эксперименты могут внести свой вклад, созда-
вая условия, в которых сложность окружающего мира в некоторой
степени регулируется и где легче исследовать роль различных пере-
менных. Если нам удастся определить и смоделировать различные
правила и эвристические процедуры, мы сможем проверить их описа-
тельную и нормативную силу и принять их во внимание в наших
предсказаниях и при определении экономической политики. Хэй (Неу,
1982, 1987) и Стерман (Sterman, 1989) предоставили примеры экспе-
риментов подобного рода, и у нас есть основания ожидать в будущем
дальнейшего прогресса в этой области.
Л кИмлась
* п&п&па Заключение
Результаты экспериментальных исследований в экономической
науке могут обескуражить, поскольку они бросают вызов многим
лелеемым экономистами предпосылкам, затронуть их интересы, вы-
звав недоверие и различные вопросы по поводу общепринятых моде-
лей. Однако уже стала очевидной способность экспериментальных
748
Грэм Л у мз
методов предоставлять новые источники данных, подсказывать новые
открытия и стимулировать развитие теории и практических прило-
жений, благодаря чему данная область деятельности становится важ-
ным элементом экономических исследований. Можно ожидать, что
экспериментальные методы будут интегрированы в экономическую
теорию и их вклад в дальнейшее развитие науки будет ощутимым.
Литература
Akerlof G., Dickens W. The economic consequences of cognitive dissonance//
American Economic Review. 1982. Vol. 72. P. 307-319.
Binmore K. Modeling rational players: part I//Economics and Philosophy.
1987. Vol. 3. P. 179-214.
Binmore K. Modeling rational players: part II//Economics and Philosophy.
1988. Vol. 4. P. 9-55.
Butler D„ Hey J. Experimental economics: an introduction//Empirica. 1987.
Vol. 14. P. 157-186.
Coppinger V., Smith V., Titus J. Incentives and behavior in English, Dutch and
sealed-bid auctions //Economic Inquiry. 1980. Vol. 18. P. 1-22.
Fishburn P. C. Nontransitive preference theory and the preference reversal pheno-
menon // International Review of Economics and Business. 1985. Vol. 32.
P.39-50.
Fishbum P. C. Nonlinear Preference and Utility Theory. Brighton : Harvester
Wheatsheaf, 1988.
Goldstein W. M., Einhorn H. J. Expression theory and the preference reversal
phenomenon//Psychological Review. 1987. Vol. 94. P. 236-254.
Heiner R. A. Experimental economics: comment//American Economic Review.
1985. Vol. 75. P. 260-263.
Hershey J. C., Schoemaker P. J. H. Probability vs. certainty equivalence methods
in utility measurement: are they equivalent? // Management Science. 1985.
Vol. 31. P. 1213-1231.
Hey J. D. Search for rules for search//Journal of Economic Behavior and
Organization. 1982. Vol. 3. P. 65-81.
Hey J. D. Still searching//Journal of Economic Behavior and Organization.
1987. Vol. 8. P. 137-144.
Hoffman E., Spitzer M. Entitlements, rights and fairness: an experimental
examination of subjects’ concepts of distributive justice // Journal of Legal
Studies. 1985. Vol. 14. P. 259-297.
Holt C. A. Preference reversals and the independence axiom//American Eco-
nomic Review. 1986. Vol. 76. P. 508-515.
Johnson E. J., Schkade D. A. Bias in utility assessments: further evidence and
explanations // Management Science. 1989. Vol. 35. P. 406-424.
Kagel J., Harstad R., Levin D. Information impact and allocation rules in auctions
with affiliated private values: a laboratory study//Econometrica. 1987.
Vol. 55. P. 1275-1304.
Экспериментальные методы в экономической теории
749
Kahneman D., Slavic Р., Tversky A. (eds). Judgement Under Uncertainty: Heuristics
and Biases. Cambridge : Cambridge University Press, 1982.
Kami E., Safra Z. «Preference reversal» and the observability of preferences by
experimental methods // Econometrica. 1987. Vol. 55. P. 675-685.
Knetsch J., Sinden J. Willingness to pay and compensation demanded: experimen-
tal evidence of an unexpected disparity in measures of value //Quarterly
Journal of Economics. 1984. Vol. 99. P. 507-521.
Knetsch J., Sinden J. The persistence of evaluation disparities // Quarterly Journal
of Economics. 1987. Vol. 102. P. 691-695.
Knetsch J., Thaler R., Kahneman D. Experimental tests of the endowment effect
and the Coase theorem. Mimeo, 1988.
Lichtenstein S., Slavic P. Reversals of preferences between bids and choices in
gambling decisions // Journal of Experimental Psychology. 1971. Vol. 89.
P.46-55.
Loomes G. The impact of inventories in an experimental double auction market. Mimeo,
1989.
Loomes G. Preference reversal: explanations, evidence and implications / In
W. V. Gehrlein (ed.). Intransitive Preference, Basel : Baltzer, 1990.
Loomes G., Sugden R. A rationale for preference reversal // American Economic
Review. 1983. Vol. 73. P. 428-432.
Loomes G., Sugden R. Some implications of a more general form of regret theory //
Journal of Economic Theory. 1987. Vol. 41. P. 270-287.
Loomes G., Starmer C., Sugden R. Preference reversal: information processing
effect or rational nontransitive choice? // Economic Journal (Conference
Supplement). 1989. Vol. 99. P. 140-151.
Loomes G„ Starmer C„ Sugden R. Observing violations of transitivity by experi-
mental methods//Econometrica. 1991. Vol. 59. P. 425-439.
MacCrimmon K. R., Smith M. Imprecise equivalences: preference reversals in
money and probability //Working paper 1211. University of British Co-
lumbia, 1986.
Mestelman S., Welland D. Advance production in experimental markets // Review
of Economic Studies. 1988. Vol. 55. P. 641-654.
Neumann J. von, Morgenstern O. Theory of Games and Economic Behavior / 2nd
edn. Princeton, NJ : Princeton University Press, 1947.
Ochs J., Roth A. E. An experimental study of sequential bargaining // American
Economic Review. 1989. Vol. 79. P. 355-384.
Plott C. R. Dimensions of parallelism: some policy applications of experimental
methods / In A. E. Roth (ed.). Laboratory Experimentation in Economics:
Six Points of View. New York : Cambridge University Press, 1987.
Plott C. R. An updated review of industrial organizational applications of
experimental methods. Mimeo, 1988.
Rapoport A. Research paradigms and expected utility models for the provision of
step-level public goods//Psychological Review. 1987. Vol. 94. P. 74-83.
Roth A. E. Laboratory experimentation in economics: a methodological over-
view//Economic Journal. 1988. Vol. 98. P. 974-1031.
Savage L. J. The Foundations of Statistics. New York : Wiley, 1954.
750
Грэм Лумз
Schkade D. A., Johnson Е. J. Cognitive processes in preference reversals 11 Organi-
zational Behavior and Human Decision Processes. 1989. Vol. 44. P. 203-
231.
Segal U. Does the preference reversal phenomenon necessarily contradict the
independence axiom? // American Economic Review. 1988. Vol. 78. P. 233-
236.
Simon H.A. Rational decision making in business organizations//American
Economic Review. 1979. Vol. 69. P. 493-513.
Smith V. L. Theory, experiment and economies // Journal of Economic Perspec-
tives. 1989. Vol. 3. P. 151-169.
Smith V. L., Suchanek G., Williams A. Bubbles, crashes and endogenous expectations
in experimental spot asset markets // Econometrica. 1988. Vol. 56. P. 1119-
1152.
Sterman J. D. Modeling managerial behavior: misperceptions of feedback in a
dynamic decision making experiment // Management Science. 1989. Vol. 35.
P. 321-339.
Thaler R. The psychology of choice and the assumptions of economies / In A. E. Roth
(ed.). Laboratory Experimentation in Economics: Six Points of View. New
York : Cambridge University Press, 1987.
Thaler R. Anomalies: the ultimatum game // Journal of Economic Perspectives.
1988. Vol. 2. P. 195-206.
Tversky A., Kahneman D. Judgment under uncertainty / In D. Kahneman, P. Slovic
and A. Tversky (eds). Judgment Under Uncertainty: Heuristics and Biases.
Cambridge : Cambridge University Press, 1982.
Tversky A., Sattath S., Slovic P. Contingent weighting in judgment and choice //
Psychological Review. 1988. Vol. 95. P. 371-384.
Tversky A., Slovic P., Kahneman D. The causes of preference reversal // American
Economic Review. 1990. Vol. 80. P. 204-217.
\iy J
Vr-Л Я i
<y-sT~ -
К‘.Я
30
ЭДУАРД ТАУЭР
АНАЛИЗ «ИЗДЕРЖЕК-ВЫГОД»
И ОЦЕНИВАНИЕ ПРОЕКТОВ*
30.1. Введение
В этой главе мы объясняем основные концепции, необходимые
для проведения логически последовательного и полезного прикладно-
го анализа «издержек—выгод», и рассмотрим пути их применения.
Мы вводим понятия неявной цены (shadow price) и предельной об-
щественной ценности, объясняем, как они используются и как рас-
считываются в полностью определенных и частично определенных
системах с использованием линейных и нелинейных моделей. Мы
обратимся к нескольким важным вопросам, связанным с установле-
нием неявных цен. Это — выбор единицы измерения; неявные цены
как граничные цены (border prices); неявная цена иностранной валю-
ты; отрицательные неявные цены; соотношения неявных цен; почему
конкурентные фирмы получают нулевую прибыль при неявных ценах
и в каких случаях неявные цены равны ценам производителя. Далее
проанализируем роль двух простых показателей издержек и выгод —
эффективную норму протекции (effective rate of protection) и внутрен-
нюю стоимость ресурса (domestic resource cost), которые использова-
лись консультантами как показатели издержек и выгод при оценива-
нии проектов и политики, особенно в развивающихся странах. Основ-
ная идея главы заключается в том, что неявные цены зависят от
предполагаемого механизма корректировки, и поэтому любые мани-
пуляции с неявными ценами бесполезны, если не специфицированы
механизмы, действующие в экономической модели, в соответствии с
которой осуществляются вычисления.
Большая часть публикаций по вопросам неявных цен либо бес-
полезна, либо слишком сложна. Практические учебники (например,
Squire, Van der Так, 1975; Ray, 1984) не слишком полезны и сложны
для понимания, поскольку основное внимание в них уделяется фор-
* Автор благодарен Фонду Уокера (The Walker Foundation) Питтсбург-
ского национального банка за поддержку этого исследования.
752
Эдуард Тауэр
мулам для расчета неявной цены, в то время как основополагающая
логика неявных цен почти полностью отсутствует. Важная и превос-
ходно написанная работа Дриза и Стерна (Dreze, Stern, 1987) является
для многих недоступной, поскольку изрядно математизирована и пре-
небрегает интуицией. Это создает нишу для настоящей главы, по-
скольку наиболее важные теоремы в области установления неявных
цен выводятся интуитивно, а поэтому применение математики не
является необходимым; для выведения неявных цен необходимо лишь
найти решение расчетной модели общего равновесия, что требует огра-
ниченных математических умений.
Эта глава задумана как введение в проблематику неявных цен,
доступное информированному экономисту, не изучавшему ранее дан-
ную конкретную область. Мы принимаем терминологию и до неко-
торой степени структуру работы Дриза и Стерна (Dreze, Stern, 1987).
W ».V l\r
30.2. Понятие неявной цены и его использование
Экономика может быть представлена в виде модели, состоящей
из системы уравнений, описывающих зависимость ряда эндогенных
переменных (таких, как полезности, занятость, цены, ставки зара-
ботной платы и объем выпуска) от ряда экзогенных переменных (та-
ких, как мировые цены, тарифы, квоты и чистый объем предлага-
емых государством товаров и факторных услуг). Целевой функцией
мы считаем здесь функцию тех переменных, которым уделяют вни-
мание лица, ответственные за проведение политики. В стандартной
форме — это функция благосостояния Бергсона—Самуэльсона, т. е.
благосостояние выступает как функция полезностей населения. Це-
левая функция может включать и другие аргументы, такие как ба-
ланс торговли нефтью или цена на хлеб. Далее мы будем именовать
эту целевую функцию «функцией общественного благосостояния».
Под «проектом» мы понимаем некоторое изменение избыточного го-
сударственного предложения товаров и факторных услуг. Таким об-
разом, проектом может быть наем двух человеко-лет рабочей силы
для выращивания и продажи трех мешков картофеля. «Политику»
мы определяем как функцию реакции, прямо и косвенно связыва-
ющую переменные, подконтрольные государству, т. е. «контрольные
переменные», с избыточным предложением со стороны государства.
Таким образом, политика может представлять собой структуру подо-
ходного налога, импортные квоты, зависящие от внутренних цен, и
структуру акцизов, зависящую от величины бюджетного дефицита.
«Полностью определенная политика» — это система уравнений, кото-
рые однозначно связывают значения этих контрольных переменных
со значениями других эндогенных и экзогенных переменных. Реше-
нием модели является «осуществимая» политика (feasible policy).
Анализ «издержек—выгод» и оценивание проектов
753
Примером неосуществимой политики была бы такая, которая проти-
воречила бы балансовым тождествам, скажем государственные за-
купки, не соответствующие сумме налогов, денежной или долговой
эмиссии, или политика, которая не учитывает имеющиеся политиче-
ские или экономические ограничения. Предполагается, что когда су-
ществует более чем одна осуществимая политика, государство выби-
рает ту, которая максимизирует общественное благосостояние.
Неявная ценность проекта — это тот вклад, который он вносит
в общественное благосостояние в условиях, когда избрана наилучшая
осуществимая политика. Для того чтобы можно было использовать
дифференциальное исчисление, мы сосредоточим наше внимание глав-
ным образом на «небольших» проектах. Понятие неявной ценности
связано с концепцией общего равновесия в том смысле, что по завер-
шении проекта предполагается достижение равновесия на всех рын-
ках в экономике. Очевидно, что неявная ценность проекта будет зави-
сеть от политики. К примеру, желательность проекта может опреде-
ляться тем, можно ли финансировать его с помощью паушальных
налогов или его реализация зависит от единственного внутреннего
поставщика, защищенного импортной квотой. Таким образом, все
возможные значения неявной ценности проекта зависят от специфи-
кации набора осуществимых политик. В случае с небольшим проек-
том его вклад в целевую функцию равен сумме вкладов, которые
вносят изменения избыточного предложения отдельных компонентов
проекта. В вышеприведенном примере это отрицательный эффект
двух человеко-лет труда плюс положительный эффект трех мешков
картофеля. Вклад каждой единицы каждого элемента — это его «не-
явная цена». Таким образом, вклад небольшого проекта равен сумме
величин избыточного предложения, измеренных по неявным ценам.
В случае с большим проектом его неявная ценность равна конечному
изменению общественного благосостояния, вызванному не бесконечно
малыми изменениями в экономике, и уже не равна сумме величин
избыточного предложения, умноженных на соответствующие неявные
цены. Точно так же общественная ценность радикальной (non-incre-
mental) налоговой реформы равна конечному изменению в обществен-
ном благосостоянии, к которому она приводит, и это изменение уже
не является суммой изменений параметров, умноженных на предель-
ные общественные ценности. Теперь роль неявных цен ясна: они по-
зволяют консультанту оценить вклад в социальное благосостояние
любого гипотетического небольшого проекта.
С неявной ценой тесно связана «предельная общественная цен-
ность (Marginal Social Value, MSV) параметров». MSV экзогенного
параметра типа мировой цены, таможенного тарифа зарубежных го-
сударств, зарубежной помощи, величины зарубежного избыточного
спроса или ставки внутреннего налога (зафиксированной по полити-
ческим соображениям) равна вкладу единичного увеличения пара-
754
Эдуард Тауэр
метра в общественное благосостояние. Таким образом, MSV относит-
ся к параметру так же, как неявная цена к товару или к факторной
услуге. MSV оказывается полезной при оценивании эффектов «плав-
ной» (incremental) налоговой реформы. Она также полезна при оце-
нивании эффектов гипотетических экономических потрясений, таких
как изменение мировых цен, или при разработке стратегий для пере-
говоров о плате за военные базы и для международных переговоров
по экономическим вопросам.
Для того, кто занимается реформированием налогообложения,
один вид MSV особенно полезен. Это MSV увеличения данного вида
налога, достаточного для получения одной дополнительной единицы
реальных налоговых поступлений при условии, что эти поступле-
ния затем перераспределяются нейтральным образом, как в случае
с паушальным налогом. Речь идет, конечно же, просто о предель-
ных издержках налогообложения, выраженных в единицах благо-
состояния.
Для того, кто занимается реформированием внешнеторговой
политики, полезным показателем является, в частности, MSV увели-
чения таможенного тарифа или снижения квоты, достаточного для
создания одного дополнительного рабочего места в рассматриваемом
секторе. Это измеренные в единицах благосостояния предельные из-
держки использования торгового бартера для создания дополнитель-
ной занятости в соответствующих секторах.
аивддои-
30.3. Расчет неявных цен
нан'М! в полностью определенной системе
Расчет неявных цен в полностью определенной системе — это
простая задача, которая может быть выполнена с помощью любых
электронных таблиц, таких как Lotus, Quatro или Excel, позволя-
ющих пользователю вычислять обратные матрицы. Ниже мы приво-
дим несколько примеров. Берется некоторая нелинейная модель с
экзогенно заданными объемами избыточного государственного пред-
ложения и налоговыми ставками. Эта модель приводится к линейно-
му виду, в котором большинство переменных представлены как про-
порциональные изменения. Приростные изменения объемов избыточ-
ного государственного предложения выражаются в ценностной форме
по исходным ценам, изменения налогов и тарифов выражаются как
изменения ad valorem, а изменения благосостояния нормализуются
таким образом, что предельная социальная ценность дохода для стан-
дартного домохозяйства равна единице. Далее модель выражается в
матричной форме. Левая часть состоит из матрицы коэффициентов,
умноженной на вектор-столбец пропорциональных изменений эндо-
генных переменных. Правая часть состоит из матрицы коэффициен-
Анализ «издержек—выгод» и оценивание проектов
755
тов, умноженной на пропорциональные изменения экзогенных пере-
менных. Матрица, находящаяся в левой части, обращается и умно-
жается на матрицу, находящуюся в правой части. Элемент с номером
(i, j) полученной редуцированной матрицы — это коэффициент, кото-
рый показывает процентное изменение i-й эндогенной переменной,
вызванное однопроцентным изменением j-й экзогенной переменной.
Строка этой матрицы, которая показывает изменение общественного
благосостояния, — это набор неявных цен и предельных социальных
ценностей.
Другие строки матрицы (например, строка реальных доходов
бюджета и строка занятости в конкурирующей с импортом отрасли)
могут использоваться наряду со строкой общественного благосостоя-
ния для расчета полезных коэффициентов «издержек—выгод» в том
случае, когда эти другие переменные представляют интерес, как в
случаях с реформами налоговой и торговой политики, приведенных
выше.
Эта матрица может также использоваться для расчета неявных
цен и предельных общественных ценностей при альтернативных
вариантах политики. К примеру, неявная ценность проекта может
быть вначале рассчитана на основе предпосылки о существовании
паушального налога. Строка реальных доходов бюджета может ис-
пользоваться для расчета влияния проекта на государственный
бюджет. Если предполагается, что для финансирования проекта мо-
жет использоваться некий акциз, то неявная ценность проекта
может быть пересчитана как неявная ценность паушального налога
плюс произведение изменения реальных бюджетных доходов, не-
обходимого для того, чтобы оставить бюджет сбалансированным,
и мультипликатор общественного благосостояния для рассматрива-
емого налога, деленного на мультипликатор реального бюджетного
дохода для того же налога. Таким образом, неявные цены, соответ-
ствующие налогам, искажающим аллокацию ресурсов, обычно выше,
чем неявные цены, соответствующие паушальным налогам. Конеч-
но, мы могли бы рассчитать неявные цены и другим способом,
рассматривая реальные доходы бюджета как экзогенно заданные,
а избранную налоговую ставку как эндогенную переменную. Это
подчеркивает зависимость неявных цен от избранного вида полити-
ки (например, отмены налога). Полученные величины показывают
важность использования эффективных налогов для возмещения по-
терь, связанных с проектами.
Мои коллеги и я оценили несколько таких проектов. Во всех
случаях это были довольно простые задачи, логическую структуру
которых легко понять. В работе Гана и Тауэра (Gan, Tower, 1987)
рассматривается внешнеторговая политика Малайзии как в кратко-
срочном периоде, в течение которого аллокация капитала по секторам
фиксирована, так и в долгосрочном периоде, в течение которого, как
766
Эдуард Тауэр
предполагается, международное движение капитала снижает доход-
ность капитала в Малайзии до мирового уровня. Это исследование
показывает, как импортные и экспортные налоги можно использо-
вать совместно для того, чтобы сделать либерализацию внешней тор-
говли более желательной, а инвестиции в экспортный сектор гораздо
более привлекательными, чем инвестиции в сектор, конкурирующий
с импортом. Различия между долго- и краткосрочным анализом на-
поминают нам, что прикладные задачи, связанные с установлением
неявных цен, обычно являются задачами сравнительной статики,
которые зависят от рассматриваемого временного горизонта. Поэтому
решение таких задач часто лишь напоминает лицам, ответственным
за проведение политики, о диспропорциях, существующих в экономи-
ке, и позволяет грубо оценить, насколько велики их эффекты.
Су (Su, 1990) отмечает, что для Тайваня, который принимает
цены, устанавливающиеся на мировых рынках, некоторые относительно
низкие тарифы имеют отрицательную предельную общественную цен-
ность; это означает, что их не следует снижать, не уменьшая одновре-
менно и другие тарифы. Тауэр и Кристиансен (Tower, Christiansen,
1988) оценивают альтернативные издержки субсидирования произ-
водства удобрений в Малави, подчеркивая, что искажающее воздей-
ствие налогов, необходимых для финансирования этих субсидий, при-
ведет к снижению экономической эффективности и что если налогами
облагается промышленность, то первичным влиянием будет перерас-
пределение доходов от промышленности к землевладельцам. Хан и
Тауэр (Han, Tower, 1988) исследуют искажающие эффекты внешне-
торговой и сельскохозяйственной политики в Судане, приходя к
выводу о том, что ставки некоторых налогов превышают тот уровень,
при котором максимизируются доходы бюджета и что режим в це-
лом является дискриминационным по отношению к сельскому хо-
зяйству. Выводом исследования является также и то, что в условиях
налоговой системы, сильно искажающей аллокацию ресурсов, неяв-
ные цены очень чувствительны к предположению о характере налого-
вого финансирования.
Лу и Тауэр (Loo, Tower, 1989) рассматривают воздействие, кото-
рое оказывает на развивающиеся страны увеличение мировых сель-
скохозяйственных цен, вызванное либерализацией сельского хозяй-
ства в развитых странах. В исследовании утверждается, что косвен-
ные эффекты значительно усиливают влияние условий торговли на
благосостояние развивающихся стран. В частности, указывается, что
ресурсы в этих странах обычно сосредоточиваются в промышленно-
сти из-за протекционистских мер в отношении импорта и экспортных
налогов. Следовательно, увеличение сельскохозяйственных цен пере-
мещает в этих странах ресурсы в правильном направлении — в сель-
ское хозяйство. Кроме того, налоговые поступления увеличиваются за
счет увеличения сбора экспортных налогов и импортных тарифов.
Анализ «издержек—выгод» и оценивание проектов
757
Далее предполагается, что правительство балансирует бюджет путем
снижения налогов, искажающих аллокацию ресурсов. Таким обра-
зом, предельная общественная ценность увеличения мировых сель-
скохозяйственных цен может быть довольно высокой для развиваю-
щихся стран. Конечно, она при этом зависит от исходных параметров
и конкретного контекста.
Здесь следует отметить два момента. Экономисты могут в целом
согласиться относительно уместной схемы расчета неявных цен и
MSV, но их специфические расчеты могут различаться. Кроме того,
любые сравнительно-статические или динамические расчеты измене-
ний благосостояния связаны с расчетами неявных цен или MSV, даже
если явно об этом и не упоминается. Для дальнейшего рассмотрения
роли моделирования в реформировании экономической политики
см. работу Тауэра и Лу (Tower, Loo, 1989).
30.4. Расчет неявных цен
в не полностью определенной системе
До появления персональных компьютеров было желательно кон-
струировать такие модели политики, которые не требовали обраще-
ния матриц. Поэтому обычно использовались модели частичного равно-
весия или модели общего равновесия с простой структурой, например
с единственным мобильным первичным производственным фактором,
фиксированными пропорциями промежуточных затрат, отсутствием
нерыночных благ и с исключением эффектов дохода. Доступность
персональных компьютеров и программного обеспечения, позволяю-
щего работать с обратными матрицами, снизила привлекательность
моделей с простой структурой, но до недавнего времени по соображе-
ниям удобства было необходимо использовать линеаризованные пол-
ностью определенные системы.
Кроме того, некоторые простые аналитические модели неявных
цен убедительно иллюстрируют поднятые вопросы и способствуют
развитию интуиции аналитика. Некоторыми полезными примерами
являются следующие работы: Сринивасан и Бхагвати (Srinivasan,
Bhagvati, 1978), Бхагавати и Сринивасан (Bhagavati, Srinivasan, 1981),
Манески (Maneschi, 1985), Тауэр и Переел (Tower, Pursell, 1978) и
Тауэр и др. (Tower et al., 1987). Расчетная модель общего равновесия
Дженкинса и Куо (Jenkins, Kuo, 1985) также представляет практиче-
ский интерес.
В 1988 г. стал доступным удобный для пользователя пакет
программного обеспечения с относительно недорогой версией для
студентов (Brooke et al., 1988). Этот пакет максимизирует целевую
функцию при наборе одновременно выполняемых нелинейных урав-
нений и ограничений. Следовательно, он может использоваться для
7 Заказ № 357
758
Эдуард Тауэр
оценки больших проектов, когда политика полностью определена,
и для расчета неявных цен и MSV, когда существует множество
осуществимых политик. Например, с использованием этого про-
граммного обеспечения можно рассчитать оптимальную структуру
налогообложения. Примером такого расчета является работа Лу и
Тауэра (Loo, Tower, 1990). В этой работе оптимальная структура
налогов на экспорт сельскохозяйственной продукции и акцизов
рассчитывается для правительства, которое стремится к максимиза-
ции функции общественного благосостояния, включающей функ-
цию полезности репрезентативного жителя и уровень питания, ко-
торый рассматривается как достойная потребность (merit want).
С использованием этой схемы можно осуществить множество по-
лезных расчетов.
Сходимость не является проблемой. Осуществляющий имитацию
сначала повторяет исходное равновесие. Далее он позволяет тем
инструментам политики, которые могут оптимизироваться фискаль-
ными органами, изменяться на небольшую величину по сравнению
с уровнем в предыдущей имитации, позволяя им двигаться в на-
правлениях, максимизирующих общественное благосостояние. Про-
цесс останавливается тогда, когда найден локальный максимум. По
поводу методических и других материалов, используемых в препода-
вании прикладного моделирования общего равновесия, см. работы
П. Диксона (Р. Dixon), Б. Параментера и А. Пауэлла (В. Paramenter,
A. Powell), Д. Фуллертона (D. Fullerton), Т. Хертела (Т. Hertel), Д. Кен-
дрика (D. Kendrick) и С. Робинсона (S. Robinson), собранные в книге
Тауэра (Tower, 1990).
30.5. Компенсированные и некомпенсированные
неявные цены и выбор единицы измерения
До сих пор мы определяли неявные цены и MSV как полные
производные функции общественного благосостояния по экзогенным
величинам и параметрам. При спецификации функций полезности
присутствуют две степени свободы. Следовательно, две степени свобо-
ды имеют место и при спецификации функции общественного благо-
состояния. Поэтому только относительные неявные цены являются
единственными. Общепринятым является измерение неявных цен и
MSV при помощи одной из двух единиц измерения.
Как будет показано в следующем разделе, если исходить из
слабых предпосылок, товары, которые продаются на мировых рын-
ках по фиксированным мировым ценам, имеют неявные цены, про-
порциональные мировым ценам. Поэтому естественной единицей
измерения является иностранная валюта. При этой единице изме-
рения неявные цены на все такие товары равны мировым ценам.
Анализ «издержек—выгод» и оценивание проектов
769
Эту единицу измерения называют единицей измерения Литтла—
Мирлиса после выхода в свет работы Литтла и Мирлиса (Little,
Mirlees, 1974).
Мы интерпретируем эту неявную цену как «ответ» на следу-
ющий вопрос. Предположим, что правительство должно приобрести
одну единицу некоего блага у частного сектора, оптимальным обра-
зом (учитывая существующие ограничения) изменяя свою полити-
ку (налоговую, валютную, торговую и др.). Каков должен быть объем
государственных валютных вливаний в частный сектор для того,
чтобы общественное благосостояние не изменилось? Какой объем
иностранной валюты, предоставленный государством, компенсиру-
ет частный сектор за потерю единицы рассматриваемого блага? Вслед
за Сипером (Sieper, 1981) мы называем его «компенсированной
неявной ценой». Хотя в принципе мы могли бы избрать как сред-
ство компенсации и, следовательно, как единицу измерения любой
товар, фактор или изменение в экзогенном параметре, стандартной
единицей измерения является иностранная валюта. Более того,
чтобы избежать неуместного сосредоточения на какой-то конкрет-
ной иностранной валюте, стандартной процедурой является опре-
деление единицы иностранной валюты как той суммы, которая
обменивается по рыночному обменному курсу на одну единицу оте-
чественной валюты (назовем ее песо), и измерение этой валюты в
«граничных песо» (border peso).
В случае когда все потребители могут рассматриваться как один
репрезентативный потребитель, естественно измерять неявные цены с
помощью эквивалентных вариаций дохода. При использовании этой
единицы измерения неявная цена блага — это увеличение расходов
(при постоянных ценах), которое приводит к такому же увеличению
полезности, что и предоставление одной единицы блага из государ-
ственных запасов после того, как все эффекты общего равновесия
исчерпаны. Такой способ эквивалентен измерению неявных цен как
приростов полезности при условии, что предельная полезность дохода
нормализуется и приводится к единице.
Когда существует множество потребителей и целевой является
функция общественного благосостояния Бергсона—Самуэльсона, мы
нормализуем функцию социального благосостояния путем норма-
лизации предельной полезности доходов для всех агентов в виде
единицы, а также нормализации весов полезностей в функции бла-
госостояния для одной конкретной группы в виде единицы. Под-
ход, описанный в этих двух абзацах, известен как измерение неяв-
ных цен в «единицах измерения UNIDO» после выхода в свет рабо-
ты UNIDO (1972). Вслед за Сипером (Sieper) мы называем их
некомпенсированными неявными ценами. Для удобства изложения
мы используем термин «неявная цена», говоря о некомпенсирован-
ной неявной цене.
760
Эдуард Тауэр
30.6. Неявные цены как мировые цены
При каких обстоятельствах неявные цены благ пропорциональ-
ны мировым ценам? Важно помнить, что в неискаженной экономике
(к примеру, с исключительно паушальными налогами, фиксированны-
ми. мировыми ценами и отсутствием внешних эффектов), в которой
государство не заботится о распределении доходов, неявные цены
пропорциональны рыночным ценам. Это полезный «ключ» при раз-
боре моделей. Очевидно, что в этом случае неявные цены пропорци-
ональны мировым ценам.
Теперь обратимся к экономике с множеством искажений, но не
обремененной количественными ограничениями внешней торговли
некоторыми видами товаров. Определим единицу товара с фиксиро-
ванной мировой ценой как то количество товара, которое продается
за одну единицу валюты на мировых рынках. Предположим, что пра-
вительство приобретает одну единицу товара от некоего агента по
рыночной цене и одновременно продает этому «центу, опять же по
рыночной цене, одну единицу иностранной валюты. Запасы отече-
ственной валюты у агента изменятся на t единиц, где t — это импорт-
ный тариф или экспортная субсидия на товар, выраженная как доля
мировой цены. Если он теперь импортирует на одну единицу товара
больше, уплачивая импортный тариф (или экспортирует на одну еди-
ницу меньше, отказываясь тем самым от экспортной субсидии), его
запасы отечественной валюты, иностранной валюты и активов не
меняются, а исходное равновесие повторяется. Если равновесие един-
ственно, то равновесие в экономике не изменится. Это сохраняет об-
щественное благосостояние неизменным. Поскольку изменение обще-
ственного благосостояния равно чистым государственным продажам
благ по неявным ценам, неявная ценность приобретенных товаров
должна быть равна неявной ценности проданной иностранной валю-
ты и наш тезис подтверждается.
Этот тезис будет верным до тех пор, пока общественное благо-
состояние зависит от функций полезности жителей страны, внутрен-
них цен для продавцов и покупателей, количеств товаров, произведен-
ных и потребленных частным сектором, и факторов, предлагаемых
домашними хозяйствами, но не напрямую от факторов, потребленных
государственным сектором, объемов товаров, произведенных государ-
ственным сектором, или объемов товаров, обмениваемых на мировом
рынке. Этот результат полезен как для разбора расчетных моделей
общего равновесия, порождающих неявные цены, так и для того, что-
бы лица, ответственные за проведение политики, могли ясно предста-
вить потенциальную важность международной торговли.
Один особый пример такого анализа представлен в работе Бэлла
и Деварьяна (Bell, Devarjan, 1983) для случая корректировки импорт-
Анализ «издержек—выгод» и оценивание проектов
761
ного тарифа, в то время как другой представлен в работе Динуидди и
Тила (Dinwiddy, Teal, 1987) для случая корректировки акциза. Осо-
бые примеры, в которых это предположение нарушается, — это рас-
смотрение импортной квоты в работе Бхагвати и Сринивасана (Bhag-
wati, Srinivasan, 1981) и приведения потребления некоторого товара к
некой функции от выпуска в государственном секторе (Biltzer et al.,
1981). Для дальнейшего рассмотрения см. новаторские статьи Уорра
(Warr, 1977) и Дриза и Стерна (Dreeze, Stern, 1987 : 961).
30.7. Неявная цена иностранной валюты
Имело место некоторое замешательство по поводу понятия «не-
явной цены иностранной валюты». Как указывается в работе Тауэра
и Перселла (Tower, Persell, 1987), Баласса (Balassa, 1974) утверждает,
что неявный валютный курс должен использоваться как для того,
чтобы переводить отечественный реальный доход (излишек потреби-
теля и производителя) в иностранную валюту, так и для того, чтобы
устанавливать неявные цены на не продающиеся на мировых рынках
отечественные блага и факторы производства с использованием ино-
странной валюты в качестве единицы измерения. Это два разных
понятия, и обычно они имеют разные количественные значения.
Уорр (Warr, 1980) прояснил этот вопрос, назвав первое из этих
понятий «неявной ценой иностранной валюты, измеренной в едини-
цах полезности». Представьте следующий мысленный эксперимент.
Предположим, что государство продало одну единицу иностранной
валюты. После того как все эффекты общего экономического равно-
весия исчерпаны, каков будет прирост полезности репрезентативно-
го жителя, при том что предельная полезность дохода нормализу-
ется в виде единицы? Иначе говоря, каков будет прирост реального
дохода репрезентативного жителя? В общем виде неявная цена ино-
странной валюты — это вклад в общественное благосостояние про-
дажи государством единицы иностранной валюты. Как и в случае
с другими неявными ценами, ее количественное значение зависит от
избранного корректировочного механизма (политики). Сипер (Sieper,
1981) утверждает, что это понятие не нужно, поскольку можно ра-
ботать с одними лишь некомпенсированными неявными ценами. Но
предположим, что мы хотим знать, каково будет влияние увеличив-
шейся зарубежной помощи в виде иностранной валюты, подарен-
ной правительству развивающейся страны, на экономическое благо-
состояние этой страны. В таком случае мы должны умножить
величину дара на неявную цену иностранной валюты. Или предпо-
ложим, что мы хотим продемонстрировать, иностранная валюта бу-
дет более полезна в условиях свободной торговли или с относитель-
762
Эдуард Тауэр
но единообразными тарифами, нежели в условиях сильно диффе-
ренцированных тарифов и количественных ограничений. Различия
в полезности в данном случае равны различиям между неявной
ценой иностранной валюты, измеренной в единицах полезности,
при различных альтернативных политиках. Наконец, для того что-
бы преобразовать неявные цены, измеренные в иностранной валю-
те, в единицы полезности, нам нужно лишь умножить их на неяв-
ную цену иностранной валюты в единицах полезности.
Неявная цена иностранной валюты, измеренная в непродава-
емых на внешних рынках товарах или факторах производства, равна
отношению неявной цены иностранной валюты к неявной цене дру-
гого рассматриваемого предмета. Некоторые формулы даны в работах
Дриза и Стерна (Dreeze, Stern, 1987) и Тауэра и Перселла (Tower,
Pursell, 1987), но для практических целей более осуществимо рассчи-
тать их на основе расчетной модели общего экономического равнове-
сия, а понятие можно вполне уяснить, не владея аналитическими фор-
мулами.
30.8. Возможность отрицательных неявных цен
Ряд исследователей указывают на возможность отрицательных
неявных цен. Существование таких неявных цен выглядит пара-
доксальным. Однако такие парадоксы могут иметь место в иска-
женных экономиках. Увеличение предложения фактора с отрица-
тельной неявной ценой является по определению экономическим
ростом, приводящим к обнищанию, таким ростом, который снижа-
ет общественную полезность. Простейший пример — возросшая
доступность фактора, интенсивно используемого в экспортном про-
изводстве, может привести к такому увеличению экспорта, что па-
дение мировых цен будет достаточным для сокращения поступле-
ний иностранной валюты и снижения экономического благососто-
яния. Лукас и др. (Lucas et al., 1987) рассматривают вопрос о том,
могут ли неявные цены быть отрицательными. Они отмечают, что
если государство может бесплатно избавляться от товаров и услуг,
то оно может продолжать покупать товары с отрицательными неяв-
ными ценами, тем самым увеличивая экономическое благосостоя-
ние до тех пор, пока неявная цена последующих единиц не возра-
стет до нуля. При этом не возникает никаких трудностей в связи
с бюджетным ограничением, поскольку в неявных ценах учитыва-
ется метод налогообложения, при помощи которого финансируются
эти государственные закупки. Поэтому существование отрицатель-
ных неявных цен выводится из предположения о том, что, избавля-
ясь от товаров и услуг, государство несет издержки или же оно
Анализ «издержек—выгод» и оценивание проектов
763
может изменять свое избыточное предложение лишь на небольшие
величины. *
Вопрос о том, с какими ограничениями сталкивается государство,
находит свое отражение в разнице между оптимальными (first best) и
субоптимальными (second best) ценами. Оптимальные цены — это те,
что достигаются при оптимизированных стимулах. При отсутствии
внешних эффектов и налогообложения, искажающего аллокацию ре-
сурсов, оптимальными неявными ценами были бы рыночные цены,
а оптимальные предельные общественные ценности параметров по-
литики были бы равны нулю. Поэтому существует множество наборов
неявных цен, которые при данной политике зависят от природы и
жесткости исходных ограничений.
Если предположить, что лица, ответственные за проведение по-
литики, стремятся к оптимизации и обладают полной информацией
о том, как функционирует экономика, то предельные общественные
ценности всех параметров политики будут равны нулю, а неявные
цены неотрицательны. Однако если автор модели считает, что он по-
нимает функционирование экономики лучше, чем лица, ответствен-
ные за проведение политики, и если он хочет указать им на послед-
ствия проведения политики, основанной на недостаточно полной
информации, то будет полезно рассчитать издержки и выгоды откло-
нений от статус-кво, рассматривая все параметры политики и избы-
точное государственное предложение как экзогенные переменные.
Такие расчеты также полезны, если автор модели считает, что теку-
щее сочетание политики и проектов является результатом полити-
ческого плюрализма и баланс политической власти изменится в ре-
зультате проведенного анализа «издержек—выгод».
В случае использования произвольного блага, фактора или па-
раметра политики в качестве единицы измерения возникает пробле-
ма, состоящая в том, что его неявная цена, измеренная в единицах
полезности, может быть отрицательной, и если это так, то исполь-
зование такой единицы измерения может ввести в заблуждение.
Неявная цена иностранной валюты, измеренная в единицах реаль-
ного дохода, скорее всего, будет положительной, что делает ее более
приемлемой единицей измерения, нежели большинство других благ.
Однако в работах Бхагвати и др. (Bhagvati et al., 1984), Постлуэйта
и Уэбба (Postlewaite, Webb, 1984) и Яно (Yano, 1983), были выяв-
лены случаи, когда получение трансферта могло привести к об-
нищанию страны. Это заставляет сделать вывод, что расходование
иностранной валюты может снизить реальный доход страны, т. е.
неявная цена иностранной валюты может быть отрицательной. Ар-
гументы этих авторов основываются на случае с более чем двумя
странами и переменных мировых ценах. Отрицательная неявная
цена могла бы возникнуть также в том случае, если бы трансферт
764
Эдуард Тауэр
был сопряжен с введением налога, искажающего аллокацию ресур-
сов в рассматриваемой стране. Таким образом, отрицательная неяв-
ная цена иностранной валюты, безусловно, является возможной,
если и не слишком вероятной.
30.9. Соотношения между неявными ценами
и предельными общественными ценностями: анализ
частичного равновесия в рамках общего равновесия
Возможность полной спецификации экономической системы как
расчетной модели общего равновесия и нахождения неявных цен
снизила важность аналитических соотношений между неявными це-
нами, которые могут использоваться при их расчете. Стоит ли в та-
ком случае их рассматривать?
Все расчетные модели общего равновесия являются в высшей
степени агрегированными, даже те из них, которые включают сотни
секторов. Следовательно, основанные на них неявные цены относятся
к сильно агрегированным факторным и товарным группам. Обычно
задача по оценке проекта требует детального анализа того или иного
подсектора. Если мы можем оценить неявные цены для узкоопреде-
ленных товаров и факторов через неявные цены для агрегатных вели-
чин, уже рассчитанные на основе модели общего равновесия, значит,
мы достигли специализации и экономии ресурсов. Аналитические
формулы, которые соотносят неявные цены и создают эту экономию,
выведены в работах Тауэра и Перселла (Tower, Pursell, 1986) и Дриза
и Стерна (Dreze, Stern, 1987).
Такие формулы важны еще и потому, что они позволяют про-
изводить «доводку» моделей общего равновесия. Одной из таких
формул является отношение неявных и мировых цен, которые мы
разобрали на предыдущих трех страницах. Теперь обратимся к еще
нескольким таким формулам и их логическому обоснованию. Мы
можем подробно рассмотреть лишь простейшие из них.
Более детальное изложение см. в работах Тауэра и Перселла
(Tower, Pursell, 1986) и Дриза и Стерна (Dreze, Stern, 1987).
30.10. Почему конкурентные фирмы при неявных
ценах достигают точки нулевой прибыли
Даймонд и Мирлис (Diamond, Mirlees, 1976) продемонстрирова-
ли следующее. Если в случае с продуктом, производимым с посто-
янной отдачей от масштаба и в условиях конкуренции, государство
замещает часть выпуска частного сектора своим выпуском, вклады-
Анализ «издержек—выгод» и оценивание проектов
765
вая ресурсы и производя продукт в тех же пропорциях, что част-
ный сектор ранее, то ни объем выпуска, ни объем ресурсов, ни
цены не изменятся. Благосостояние при этом также не изменится.
Поэтому неявная цена выпуска должна быть равна неявной цене
ресурсов, необходимых для осуществления этой деятельности. Ина-
че говоря, конкурентные фирмы при неявных ценах действуют с
нулевой прибылью.
Используя похожую логику для конкурентной экономики, как
показано в работе Тауэра и Перселла (Tower, Pursell, 1986), можно
получить следующее: если государство изменяет свое избыточное
предложение товаров и факторов таким образом, что никакие цены
не меняются, то социальное благосостояние не изменится и неявная
цена набора приростов избыточного предложения должна равняться
нулю. Поэтому, например, в двухсекторной модели с двумя совершен-
но мобильными факторами производства мы могли бы гипотетически
изменить избыточное предложение государством одного из факторов,
скажем труда, и получили бы изменение в избыточном предложении
государством двух товаров, которое привело бы к тому, что цены не
изменились бы. Поскольку цены товаров или факторов не измени-
лись, благосостояние также не изменилось. Следовательно, сумма не-
явной цены прироста избыточного предложения труда и неявной
цены прироста избыточного предложения двух товаров равна нулю.
Если нам известны неявные цены этих товаров, полученные путем,
описанным двумя страницами выше, или из имитации расчетной
модели общего равновесия, то из вышеупомянутого соотношения мы
можем рассчитать неявную цену труда. Более общее и математичес-
кое (но менее интуитивное) изложение этих и других идей, которые
будут рассмотрены в следующих разделах, см. в работе Дриза и Стер-
на (Dreze, Stern, 1987).
30.11. Предельные общественные ценности
и неявные цены
Подобная же логика применима к расчету MSV параметров по-
литики и других параметров. MSV увеличения акциза может быть
рассчитана в неявных ценах. Представим себе следующий экспери-
мент. Увеличим акциз на некий товар. Сохраним цену производите-
ля на этот товар и цены всех других товаров неизменными, корректи-
руя избыточное предложение со стороны государства. Обратимся к
изменению общественного благосостояния. Если общественное благо-
состояние выражается функцией Бергсона—Самуэльсона, оно равно
сумме приростов полезностей (измеряемых как эквивалентные вари-
ации дохода) для различных агентов, взвешенных по приписанным
766
Эдуард Тауэр
им весам Бергсона—Самуэльсона, где вес Бергсона—Самуэльсона для
индивида h — это общественная полезность дохода индивида h (см. ра-
боту Дриза и Стерна (Dreze, Stern, 1987 : 930)). По определению MSV
и неявных цен, это изменение благосостояния равно MSV прироста
налога плюс неявная Цена прироста избыточного предложения со сто-
роны государства. Частичная расчетная модель общего равновесия
может использоваться для определения изменения благосостояния и
неявной ценности прироста избыточного предложения различных
товаров. Далее на основе полученного уравнения рассчитывается MSV.
Подобный подход может использоваться для расчета MSV для других
параметров политики, таких как налоги, тарифы, валютные курсы и
импортные квоты, а также для неполитических параметров, напри-
мер технологических изменений и мировых цен.
30.12. Предельная общественная ценность
паушального трансферта
Чтобы найти MSV паушального трансферта индивиду h, предста-
вим, что государство осуществляет положительный трансферт инди-
виду, а затем производит дополнительные вливания товаров и труда
в экономику, так что цены не изменяются. Если мы исходим из
функции общественного благосостояния Бергсона—Самуэльсона, то из-
менение общественного благосостояния равно весу Бергсона—Саму-
эльсона для индивида h, умноженному на изменение полезности. Из-
менение общественного благосостояния равно MSV паушального транс-
ферта, умноженной на сам трансферт плюс неявная ценность прироста
избыточного предложения для набора товаров. Зная первый и тре-
тий из этих элементов, мы можем найти MSV трансферта (см. работу
Дриза и Стерна (Dreze, Stern, 1987 929)).
Например, как отмечает Скотт (Scott, 1974) и доказывают Тауэр
и Перселл (Tower, Pursell, 1987), неявная цена единицы иностранной
валюты, измеренной в единицах полезности, в случаях когда воз-
можно агрегирование предпочтений, все товары обмениваются на
рынке, а мировые цены фиксированы, рассчитывается следующим
образом. Представим трансферт в 1 песо репрезентативному потреби-
телю. Если предельная общественная ценность дохода нормализована
в виде единицы, общественное благосостояние возрастает на одну еди-
ницу. Это сумма предельных склонностей к потреблению, умножен-
ных на потребительские цены. Стоимость этого единичного прироста
общественного благосостояния, измеренная в иностранной валюте,
равна сумме предельных склонностей к потреблению, взвешенных по
мировым ценам. Неявная цена иностранной валюты равна обществен-
ному благосостоянию, созданному одной единицей иностранной ва-
люты. Неявная цена того объема иностранной валюты, который об-
Анализ «издержек—выгод» и оценивание проектов
767
менивается на 1 песо, рассчитывается как величина, обратная этой
стоимости. В отсутствие таможенных тарифов эта неявная цена рав-
на единице.
30.13. Когда неявные цены
равны ценам производителей
В работе Дриза и Стерна (Dreze, Stern, 1987 937-940) отмеча-
ется, что когда правительство способно полностью контролировать вы-
пуск и распределение прибыли частной фирмы посредством количе-
ственных ограничений или неограниченного налогообложения товаров
плюс налогообложение прибыли, частная фирма фактически является
частью государства. Принцип оптимальности требует, чтобы все госу-
дарственные фирмы в целом находились на границе производствен-
ных возможностей. Значит, государство должно уравнять предельные
нормы трансформации чистого выпуска всех контролируемых им
фирм. Если предполагается, что границы производственных возмож-
ностей всех полностью контролируемых фирм являются выпуклыми,
то эффективность будет достигнута посредством максимизации вы-
пуска для всех полностью контролируемых фирм при неявных це-
нах. Поэтому при оптимальном решении цены производителей для
полностью контролируемых фирм будут пропорциональны неявным
ценам.
30.14. Эффективная норма протекции
как ориентир при оценивании проекта
и налоговой реформе
Идеальным инструментом для анализа политики и проектов
является рассмотренный выше анализ «издержек—выгод» с исполь-
зованием расчетных моделей общего равновесия. До того как бы-
ли разработаны расчетные модели общего равновесия, аналитики
пользовались эффективной нормой протекции (Effective Rate of
Protection, ERP) как одним из своих стандартных инструментов.
К настоящему времени сформировалось общее мнение, согласно ко-
торому ERP — это понятие, сопряженное с анализом частичного
равновесия, и расчетные модели общего равновесия сделали исполь-
зование этого понятия архаичным. Можно ли все еще извлечь из
него какую-то пользу?
Тауэр (Tower, 1984, 1991) отмечает, что использовалось множе-
ство различных определений этого понятия. Расчет ERP по Кордену
предполагает сочетание секторов, производящих блага, входящие во
внешнеторговые потоки (tradeable), с обеспечивающими их ресурсами
768
Эдуард Тауэр
секторами, производящими блага, не входящие во внешнеторговые
потоки (non-tradeable). Полагаю, что эта формулировка более полезна,
нежели формулировка Балассы, поскольку она дает ответ на важный
вопрос, на который, я думаю, не отвечает его подход. Стандартный
расчет ERP выглядит следующим образом:
добавленная стоимость по ценам производителей
ERP — --------------------------------------------- — 1 ,
добавленная стоимость по мировым ценам
Мы можем рассматривать сектор как группу отраслей, производя-
щую набор товаров, в котором содержатся положительные объемы
конечных продуктов и отрицательные объемы промежуточных благ.
ERP — это пропорциональная разница между ценой этого набора по
ценам производителей (что, по бухгалтерскому определению, равно
платежам основным факторам производства) и по мировым ценам.
Таким образом, это скрытая субсидия на производство этого набора
товаров.
В рамках применения этого расчета, если предположить, что
пропорции использования промежуточных затрат в производстве фик-
сированы, и трактовать блага, не входящие во внешнеторговые пото-
ки, по Кордену, возникает важное равенство: если существующая
система тарифов, налогов и квот заменяется субсидиями на добавлен-
ную стоимость, равными ERP, и налогами на потребление, равными
исходным тарифам плюс налоги на потребление, то равновесие не
изменится. Таким образом, ERP для сектора j — это скрытая субси-
дия на добавленную стоимость, т. е. скрытая субсидия на деятель-
ность по преобразованию услуг первичных факторов в чистый вы-
пуск сектора j.
На основе этой идеи возникает следующий нормативный тезис:
если предложение первичных факторов неэластично, мировые цены
фиксированы, а пропорции потребления также фиксированы, то эко-
номическая эффективность достигается путем выравнивания ERP по
секторам. Несмотря на это, как отмечается в работе Бхагвати и Сри-
нивасана (Bhagvati, Srinivasan, 1981), снижение наибольшей ERP в си-
стеме не обязательно увеличит эффективность, так как вызванное этим
перемещение ресурсов может иметь негативные последствия. Но по-
скольку ERP — это скрытая субсидия, то предельная ERP по-прежнему
показывает неэффективность сектора в использовании внутренних ре-
сурсов (первичных факторов производства) для зарабатывания или эко-
номии иностранной валюты, и поэтому эти расчеты могут продемон-
стрировать лицам, отвечающим за проведение политики, издержки диф-
ференцированных структур налогообложения. Чтобы прояснить этот
вопрос, обратимся к работе Тауэра и Лу (Tower, Loo, 1989).
Используя при анализе ERP прирост отношения издержек к
выгодам, рассмотрим коэффициент ERP Кордена (ERP + 1) как
Анализ «издержек—выгод» и оценивание проектов
769
отношение предельной ценности привлеченных в данный сектор
первичных производственных факторов по внутренним ценам к
изменению в объеме иностранной валюты, заработанной или сэко-
номленной благодаря возросшему производству в секторе (т. е. к
ценности чистого прироста набора товаров по мировым ценам), ис-
ходя из того, что затраты и выпуск во всех секторах, производящих
входящие во внешнеторговые потоки блага, потребительская корзи-
на и мировые цены заморожены. Таким образом, /-я ERP может
быть рассчитана как результат имитации, основывающейся на том,
что государство запускает одну единицу первичного фактора произ-
водства из проекта в экономику, где выпуск каждого сектора, про-
изводящего рыночные блага, за исключением /-го, удерживается на
постоянном уровне, скажем, за счет неподвижности рабочей силы
или путем прямого контроля, а потребление заморожено путем
корректировки акцизов или сочетания фиксированной функции
потребления с изменениями паушальных налогов, которые оставляют
реальные расходы неизменными.
Коэффициент ERP для /-го сектора в таком случае равен отноше-
нию ценности первичного фактора, потребленного /-м сектором, и
ценности не входящих во внешнеторговые потоки благ, потребленных
им, к изменению в торговом балансе (в виде чистого притока ино-
странной валюты), оцененному по рыночному обменному курсу. Как
утверждают Ган и Тауэр (Gan, Tower, 1987), такая имитация — это
простейший способ расчета ERP, когда используется расчетная мо-
дель общего равновесия, а некоторые промежуточные блага не входят
во внешнеторговые потоки.
ERP в такой интерпретации является мерой предельной эффек-
тивности сектора, преобразующего услуги первичных факторов в ино-
странную валюту. Кроме того, она представляет собой результат чет-
ко определенной имитации и продукт расчетной модели общего эко-
номического равновесия в том смысле, что мы теоретически понимаем,
как используются инструменты политики, и ничего не упустили в
нашем мысленном эксперименте. Поэтому мне кажется, что лучше
всего будет описать ERP как простое понятие, связанное с концепци-
ей общего равновесия, используя термин «частичное равновесие» для
такого анализа, когда аналитик не определил, какие параметры при-
нимаются за постоянные, или когда он сам признает, что лишь при-
близительно описывает реальность.
Из использования этого подхода следует, что перемещение пер-
вичных факторов ценностью в 1 долл, из сектора М в сектор X при-
ведет к приросту чистого притока иностранной валюты, равному
1 1 ERPM - ERPX
. 1 + ERPX - 1 + ERPM ~ (1 + ERPX)(1 + ERPM)'
770
Эдуард Тауэр
Таким образом, любые меры, которые перемещают факторы из
сильно защищенного сектора М в менее защищенный сектор X будут эф-
фективны. Например, если сектор М является импортирующим с ERP,
равной 422%, а X является экспортирующим с ERP, равной -5%
(используем данные об экспорте и импорте продукции промышленно-
сти и сельского хозяйства Судана, см. работу Хана и Тауэра (Нал,
Tower, 1988)), то желательным будет сокращение протекционизма для
сектора М с одновременной девальвацией валюты для поддержания
общей конкурентоспособности, поскольку на каждый перемещенный
суданский фунт рабочей силы и капитала чистый приток иностран-
ный валюты вырастет на 0.86 суданских фунтов, которые впослед-
ствии могут использоваться для приобретения других необходимых
товаров. Точно так же проекты, отвлекающие ресурсы из экспортных
в импортозамещающие секторы, будут неэффективны, если измерять
неэффективность по вышеприведенному уравнению. В заключение
отметим, что ERP может использоваться при обсуждении потенциаль-
ных выгод от реформы политики и это вполне точный подход, хотя
и обеспечиваемый сильным и несколько нереалистичным набором
предпосылок.
Наконец, никого не впечатляют не поддающиеся объяснению
результаты, полученные на основе расчетных моделей общего равно-
весия, поскольку такие расчеты не имеют интуитивного обоснования.
Я полагаю, что при объяснении результатов имитации расчетных
моделей общего равновесия полезно обращаться к секторальным
оценкам ERP в сочетании с потоками факторов, к которым приводят
потрясения в модели (см., например, работы Гана и Тауэра (Gan, Tower,
1987); Хана и Тауэра (Han, Tower, 1988); Лу и Тауэра (Loo, Tower,
1989, 1990)).
30.15. Стоимость внутренних ресурсов
Одним из вариантов эффективной нормы протекции, который
использовался для оценивания проектов и политики в развивающих-
ся странах, является коэффициент стоимости внутренних ресурсов
(domestic resource cost, DRC) (см., например, работу Крюгер (Krueger,
1966, 1972); Баласса и Шидловски (Balassa, Schydlowsky, 1968, 1972);
Бруно (Bruno, 1972); Бхагвати и Сринивасана (Bhagvati, Srinivasan,
1981)). Коэффициент ERP определяется как 1 + ERP. Это ценность
факторных услуг сектора, измеренная в ценах производителей, де-
ленная на его чистый выпуск, измеренный по мировым ценам. Та-
ким образом, если присутствует постоянная отдача от масштаба, этот
коэффициент представляет собой ценность дополнительных ресурсов,
необходимых для того, чтобы получить дополнительно одну единицу
Анализ «издержек—выгод» и оценивание проектов
771
выпуска по мировой цене. DRC — это такое же отношение с той
лишь разницей, что ресурсы оцениваются по неявным ценам в еди-
ницах иностранной валюты. Обычно DRC трактуют как такое соотно-
шение издержек и выгод, что производство в секторах с DRC больше
единицы должны сдерживаться инструментами налоговой, внешне-
торговой и промышленной политики, в то время как секторы с DRC
меньше единицы должны стимулироваться.
В работах Блисса (Bliss, 1987), Кордена (Corden, 1984) и Крюгер
(Krueger, 1984) утверждается, что если единственными искажениями
в экономике являются торговые барьеры, то коэффициенты ERP и
DRC идентичны друг другу. Однако не все с этим согласны. Бхагвати
и Сринивасан отметили, что, следуя доводам Даймонда и Мирлиса
(Diamond-Mirlees), изложенным выше, мы можем утверждать, что
если в секторе наблюдается постоянная отдача от масштаба в услови-
ях конкуренции, то неявная ценность его факторов производства рав-
на неявной ценности его чистого продукта. Если протекционизм осу-
ществляется лишь посредством тарифов, то неявными ценами явля-
ются мировые цены. Следовательно, в этом случае DRC для всех
секторов равны единице. ERP и DRC безусловно не идентичны. Одна-
ко если протекционизм принимает форму внешнеторговых квот и нет
никаких других искажений, то неявные цены равны рыночным це-
нам и DRC действительно равно коэффициенту ERP.
Какую полезную информацию дает DRC для оценки предлага-
емого проекта? Если правительство рассматривает проект, в котором
первичные производственные факторы используются для производ-
ства набора благ, которые оно покупает или продает на мировых
рынках, так что любые квоты относятся лишь к частным сделкам, то
неявные цены на эти блага — это мировые цены и DRC для пред-
лагаемого проекта выражает правильное соотношение издержек и
выгод.
Другое применение можно найти в оценке отдельных видов
либерализации. Предположим, что квоты на импорт и экспорт уве-
личены. Тогда выгода от либерализации чистого импорта равна
сумме изменений в квотах, умноженных на неявные цены. Издерж-
ки — это изменения квот, измеренные по мировым ценам. Отноше-
ние первого ко второму — это своего рода DRC, и прирост благосо-
стояния благодаря либерализации равен этой DRC, умноженной на
возросшую ценность чистого импорта по мировым ценам. Однако
такое определение и способ применения DRC далеки от традицион-
ных. В общем и целом, традиционно определенная DRC непримени-
ма для оценки воздействий изменений налогов и торговых барь-
еров на благосостояние. Для этого мы должны в явном виде рас-
считать MSV изменений фискальных параметров на основе моделей
общего равновесия.
772
Эдуард Тауэр
В заключение следует отметить, что концепция DRC возникла
одновременно с разработкой идеи неявной цены. DRC — это соотно-
шение издержек и выгод, имеющее ограниченную применимость. По-
скольку она зависит от неявных цен, которые определяются кон-
кретной спецификацией корректировочного механизма, то разные
разработчики моделей придут к различным DRC на основе одних и
тех же данных, в то время как ERP не зависит от конкретного разра-
ботчика модели, если все разработчики придерживаются одинакового
мнения о том, что является основными факторами производства, и
используют метод Кордена или альтернативный метод расчета. Для
того чтобы правильно рассчитать DRC, в отличие от ERP необходима
имитация модели общего равновесия. Поэтому нет никакой выгоды в
том, чтобы рассчитывать DRC вместо проведения правильного анали-
за выгод и издержек. В связи с этим я не придаю DRC никакого
практического значения.
30.15. Заключение
Неявная цена — это влияние на общественное благосостояние
единичного прироста величины предложения товара или фактора со
стороны государственного сектора. Предельная общественная ценность
параметра — это влияние на общественное благосостояние единично-
го прироста этого параметра. Используя эти показатели, мы можем
рассчитать последствия любого небольшого проекта или изменения в
политике. Для расчета последствий крупных проектов или измене-
ний в политике могут применяться нелинейные модели. Как бы то
ни было, все расчеты зависят от целевой функции, корректировоч-
ных механизмов и ограничений, наложенных на действия фискаль-
ных властей. Поэтому неявная цена бесполезна без точного представ-
ления о том, как данная модель описывает экономику. Разногласия
по поводу конструирования модели сохранятся и в будущем. Следова-
тельно, всегда будут присутствовать по крайней мере некоторые раз-
ногласия по поводу численных значений неявных цен. Адекватность
расчета неявных цен зависит от способностей эконометриста, теоре-
тика, специалиста в области политической экономии и разработчика
модели. Осуществление расчета MSV и неявных цен полезно как по-
тому, что в результате мы получаем цифры, помогающие находить
ориентиры для экономической политики, так и потому, что связан-
ные с таким расчетом принципы содействуют формулированию об-
щей экономической стратегии. Недавние разработки в области фор-
мулировки и расчета прикладных моделей общего равновесия
сделали возможным быстрый и дешевый расчет неявных цен, так
что он и лежащие в его основе модели стали полезными инструмента-
ми анализа политики.
Анализ «издержек—выгод» и оценивание проектов
773
•.--.•л U->i Литература
Balassa В. Estimating the shadow price of foreign exchange in project apprais-
al // Oxford Economic Papers. 1974. Vol. 26. P. 147-168.
Balassa B., Schydlowsky D. M. Effective tariffs, domestic cost of foreign exchange
and the equilibrium exchange rate // Journal of Political Economy. 1968.
Vol. 76. P. 348-360.
Balassa B., Schydlowsky D. M. Domestic resource costs and effective protection
once again//Journal of Political Economy. 1972. Vol. 80. P. 63-69.
Bell C., Devarajan S. Shadow prices and project evaluation under alternative
macroeconomic specifications//Quarterly Journal of Economics. 1983.
Vol. 97. P. 457-477.
Bhagwatl J. N., Brecher R., Hatta T. The paradoxes of immiserizing growth and
donor-enriching (recipient-immiserizing) transfers: a tale of two litera-
tures //Weltwirtschaftliches Archiv. 1984. Vol. 120. P. 228-243.
Bahgwati J. N., Srinivasan T. N. The evaluation of projects at world prices under
trade distortions: quantitative restrictions, monopoly power in trade and
nontraded goods // International Economic Review. 1981. Vol. 22. P. 385-
399.
Bliss C. Taxation, cost-benefit analysis, and effective protection/In D. Newbery
and N. Stern (eds). The Theory of Taxation for Developing Countries, ch. 6,
New York Oxford University Press for the World Bank, 1987.
Blitzer C., Dasgupta P., Stiglitz J. Project appraisal and foreign exchange
constraints // Economic Journal. 1981. Vol. 91. P. 58-74.
Brooke A., Kendrick D., Meeraus A. CAMS: A Users’ guide. Redwood City, CA :
Scientific Press, 1988.
Bruno M. Domestic resource costs and effective protection: clarification and
synethesis //Journal of Political Economy. 1972. Vol. 80. P. 16-33.
Corden W. M. The normative theory of international trade/In R. W. Jones and
P. B. Kenen (eds). Handbook of International Economics. Vol. I. Ch. 2,
Amsterdam: North-Holland, 1984.
Diamond P.A., Mirrlees J. A. Private constant returns and public shadow prices //
Review of Economic Studies. 1976. Vol. 43. P. 41-48.
Dinwiddy C., Teal F. Project appraisal and foreign exchange constraints: a com-
ment // Economic Journal. 1987. Vol. 97. P. 479-486.
Dreze J., Stern N. The theory of cost-benefit analysis I In A. Auerbach and
M. Feldstein (eds). Handbook of Public Economics. Vol. II. Ch. 14, pp. 909-
990, Amsterdam North-Holland, 1987.
Gan К. P., Tower E. A general equilibrium cost-benefit approach to policy reform
and project evaluation in Malaysia // Singapore Economic Review. 1987.
Vol. 32. P. 46-61.
Han K-, Tower E. Trade, tax and agricultural policy in a highly distorted economy:
the case of Sudan // Political economy working paper, Duke University,
Durham, NC, 1988.
Jenkins G. P., Kuo C.-Y. On measuring the social opportunity cost of foreign
exchange // Canadian Journal of Economics, 1985. Vol. 18. P. 400-415.
8 Заказ № 357
774
Эдуард Тауэр
Krueger А.О. Some economic costs of exchange control: the Turkish case//
Journal of Political Economy. 1966. Vol. 74. P. 466-480.
Krueger A. O. Evaluating protectionist trade regimes: theory and measurement //
Journal of Political Economy. 1972. Vol. 80. P. 48-62.
Krueger A. O. Trade policies in developing countries/In R. W. Jones and P. B. Ke-
nen (eds). Handbook of International Economics, vol. I, ch. 11, Amsterdam :
North-Holland, 1984.
Little Mirrlees J. A. Project Appraisal and Planning for Developing
Countries. New York Basic Books, 1974.
Loo T., Tower E. Agricultural protectionism and the less developed countries: the
relationship between agricultural prices, debt servicing capacities and the
need for development aid / In A. B. Stoeckel, D. Vincent and S. Cuthbertson
(eds). Macroeconomic Consequences of Farm Support Policies. Durham,
NC Duke University Press, 1989. P. 64-93.
Loo T., Tower E. Agricultural liberalization, welfare, revenue and nutrition in
LDCs/In I. Golden and O. Knudsen (eds). The Impact of Agricultural
Liberalization on Developing Countries. Paris OECD and World Bank,
1990. P. 307-342.
Lucas R. E. B„ Pursell G., Tower E. Resolution: ex ante versus ex post DRC’s and
the possibility of negative shadow prices // Journal of Development Econo-
mics. 1987. Vol. 26. P. 173-174.
Maneschi A. The shadow pricing of factors in a multicommodity specific factors
model //Canadian Journal of Economics. 1985. Vol. 18. P. 843-853.
Postlewatte A., Webb M. The effect of international commodity transfers: the
possibility of transferor-benefiting, transferee-harming transfers // Journal
of International Economics. 1984. Vol. 16. P. 357-364.
Ray A. Issues in Cost Benefit Analysis: Issues and Methodologies. Baltimore,
MD Johns Hopkins University Press, 1984.
Scott M. F. G. How to use and estimate shadow exchange rates // Oxford Economic
Papers. 1974. Vol. 26. P. 169-184.
Sieper E. The structure of general equilibrium shadow pricing rules for a tax
distorted economy // Mimeo, Australian National University and Monash
University, 1981.
Squire L., Van der Tak H.G. Economic Analysis of Projects. Baltimore, MD
Johns Hopkins University Press, 1975.
Srinivasan T. N., Bhagwati J. N. (1978). Shadow prices for project selection in
the presence of distortions: effective rates of protection and domestic resource
costs // Journal of Political Economy 86. Reprinted in Bhagwati, J. N. In-
ternational Trade: Selected Readings. Ch. 17. Cambridge, MA: MIT Press,
1981.
Su M.-J. The Taiwanese tariff: a linearized CGE approach // Ph.D. Thesis, Duke
University, Durham, NC, 1990.
Tower E. Effective protection, domestic resource cost and shadow prices: a general
equilibrium perspective // Staff working paper 664, World Bank, Washing-
ton, DC. 1984.
Tower E. (compiler). Economics Reading Lists, Course Outlines, Exams, Puzzles
and Problems. Durham, NC : Eno River Press, 1990.
Анализ «издержек—выгод» и оценивание проектов 775
Tower Е. On the symmetry between effective tariffs and value added subsidies /
In V. Canto and J. K. Dietrich (eds). Industrial Policy and International
Trade. Greenwich, CT : JAI Press, Contemporary Studies in Economic and
Financial Analysis, 1991. Vol. 62.
Tower E., Christiansen R. A model of the effect of a fertilizer subsidy on income
distribution and efficiency in Malawi // Eastern Africa Economic Review.
1988. Vol. 2. P. 49-58.
Tower E., Loo T. On using computable general equilibrium models to facilitate
tax, tariff, and other policy reforms in less developed countries I In M. Gillis
(ed.). Tax Reform in Developing Countries. Durham, NC : Duke University
Press, 1989. P. 391-416.
Tower E., Pursell G.G. On shadow pricing//Staff working paper 792, World
Bank, Washington, DC, 1986.
Tower E., Pursell G. G. On shadow pricing labor and foreign exchange // Oxford
Economic Papers. 1987. Vol. 39. P. 318-332.
Tower E., Pursell G.G., Han K. Shadow pricing in a specific factors model:
comment // Canadian Journal of Economics. 1987. Vol. 20. P. 399-402.
UNIDO (United Nations Industrial Development Organization). Guidelines for
Project Evaluation. New York United Nations, 1972.
Warr P. On the shadow pricing of traded commodities //Journal of Political
Economy. 1977. Vol. 85. P. 865-872.
Warr P. Properties of optimal shadow prices for a tax-distorted open economy //
Australian Economic Papers. 1980. Vol. 19. P. 31-45.
Yano M. Welfare aspects of the transfer problem // Journal of International
Economics. 1983. Vol. 15. P. 277-290.
I ftOBaifeF'S:
' K1- •
HaeoqHi;»..
nqsa;, .’J
т.тпо кип
31
ДЖОН УЭЛЛИ
ПРИКЛАДНЫЕ МОДЕЛИ
ОБЩЕГО РАВНОВЕСИЯ
31.1. Введение
В последние несколько лет экономисты начали применять компью-
теры и большие базы данных для исследования возможностей примене-
ния вальрасианского анализа общего равновесия к анализу экономиче-
ской политики. Эти разработки лежат в основе данной главы. Йозеф
Шумпетер как-то назвал вальрасианскую систему общего равновесия «Ве-
ликой хартией» экономической науки (Blaug, 1968 : 576) — широкой
обобщающей исследовательской платформой, которая позволяет учесть
взаимодействия между экономическими силами на системной основе.
Однако другие экономисты сомневаются в том, что вальрасианская си-
стема может быть чем-то большим, чем широкими рамками для ана-
лиза взаимозависимости между рынками и экономическими агентами.
Несмотря на спорность вопроса, придание вальрасианской сис-
теме общего равновесия операциональности занимало умы экономистов
на протяжении нескольких десятилетий. В 30-е гг. велись бурные спо-
ры о том, возможно ли исчисление оптимальной по Парето аллока-
ции ресурсов в социалистической экономике для целей планирова-
ния (см. von Mises, 1920; Robbins, 1934; Lange, 1936; Hayek, 1940).
Последующее развитие Леонтьевым (Leontief, 1936, 1941) и др. ана-
лиза «затраты—выпуск» было сознательной попыткой вывести валь-
расианские идеи на эмпирический уровень и в конечном счете на
уровень рекомендаций в области политики. Модели планирования с
использованием линейного и нелинейного программирования, осно-
ванные на работах Канторовича (Kantorovitch, 1939), Коопманса (Коор-
mans, 1947) и других, рассматривались в свое время как усовершен-
ствование анализа «затраты—выпуск» посредством введения оптими-
зации и выбора в исходную леонтьевскую попытку практического
применения анализа общего равновесия.
Сегодня при использовании прикладных моделей общего равно-
весия для оценки решений в области экономической политики все
та же идея придания операциональности вальрасианскому анализу
Прикладные модели общего равновесия
777
вдохновляет новое поколение экономистов. В области развития тео-
рии налогообложения наблюдается переход от ранних двухсектор-
ных моделей Харбергера (Harberger, 1962), Шоувена и Уэлли (Shoven,
Whalley, 1972) к крупномасштабным моделям, созданным такими
исследователями, как Пигготт и Уэлли (Piggott, Whally, 1977, 1985)
для Великобритании и Баллард и др. (Ballard et al., 1985), а также
Гоулдер и Саммерс для Соединенных Штатов (работа еще не опубли-
кована). Возросли значение и востребованность других усилий по
моделированию налогообложения, предпринятых, например, в работах
Саммерса (Summers, 1981), Ауэрбаха и др. (Auerbach et al., 1983) и в
других трудах, посвященных моделям перекрывающихся поколений.
В области теории менждународной торговли модели глобального
общего равновесия, разработанные Дирдорфом и Стерном (Deardorff,
Stern, 1986), а также Уэлли (Whalley, 1985), использовались для оцен-
ки решений, принимаемых на раундах ГАТТ. В Австралии усилия
по разработке крупномасштабных моделей, предпринятые Диксоном
и др. (Dixon et al., 1982), применялись правительственными учрежде-
ниями для рассмотрения решений в области внешнеторговой политики
в этой стране. Ряд моделей, созданных аналитиками Всемирного банка
(см. Dervis et al., 1982), применялись при оценке решений по креди-
тованию различных стран и различных стратегий либерализации внеш-
ней торговли для развивающихся стран. Кроме того, все шире исполь-
зуются модели таких специфических отраслей, как сельское хозяйство
(Golden, Knudsen, 1990) и производство текстиля (Treia, Whalley, 1990).
То же относится и к другим областям прикладной экономиче-
ской науки: ширится применение прикладных методов общего рав-
новесия. В традиционной экономической теории окружающей среды
(Bergman, 1989), в более новых исследованиях в области глобальной
экологии (Manne, Richels, 1990), в области экономики развития (Robin-
son, 1989), а также в моделях реальных деловых циклов на макро-
уровне (Greenwood, Huffman, 1989) заметно очевидное увеличение ис-
пользования этих методов. Наибольшего внимания тех, кто впервые
заинтересовался этой сферой, заслуживают следующие вопросы: ка-
ковы эти методы? Могут ли они быть использованы в других сферах?
Насколько удобно их применять?
31.2. Методы построения прикладных моделей
„Г! общего равновесия
Прежде чем приступить к более подробному рассмотрению не-
давних усилий создателей прикладных моделей общего равнове-
сия, стоит прояснить используемый ими аналитический подход.1
1 Материалы этого раздела заимствованы из работы Шоувена и Уэлли
(Shoven, Whalley, 1984).
778
Джон Уэлли
Традиционные модели общего равновесия предполагают наличие
определенного количества потребителей, каждый из которых наде-
ляется исходным набором товаров и системой предпочтений. По-
следняя определяет функцию спроса домохозяйства на каждый то-
вар, а общий рыночный спрос на каждый товар представляет со-
бой сумму индивидуальных величин спроса. Функции рыночного
спроса на каждый товар зависят от цен всех товаров, функции
непрерывны, неотрицательны, однородны в нулевой степени (т. е.
отсутствует денежная иллюзия) и удовлетворяют закону Вальраса
(т. е. при любом наборе цен общий объем потребительских расхо-
дов равен доходу потребителей). Технология производства описыва-
ется производственными функциями либо с постоянной, либо с не-
возрастающей отдачей от масштаба при максимизации прибыли
производителем.
Однородность в нулевой степени функций спроса и линейная
однородность функции прибыли от цен (т. е. удвоение всех цен
удваивает денежную прибыль) предполагают, что значение имеют
только относительные цены. Абсолютный же уровень цен не оказы-
вает никакого влияния на равновесный результат. Таким образом,
равновесие характеризуется таким набором относительных цен и
объемов производства каждой отрасли, при которых рыночный
спрос равен предложению для всех товаров (включая бесплатную
передачу свободных благ, если, конечно, таковые существуют). По-
скольку производители, как допускается, максимизируют прибыль,
то предполагается, что в случае постоянной отдачи от масштаба
(или минимизирующей издержки технологии, если речь идет о про-
изводственных функциях) ничто не может быть более выгодным,
чем достижение точки безубыточности при равновесных ценах.
8 Простой числовой пример
^-Числовой пример — хороший способ иллюстрации этого подхо-
да, хотя для представления реальной экономики требуется куда боль-
шая специфичность, чем для общей формы модели. Мы приведем
здесь простой пример, предложенный в работе Шоувена и Уэлли
(Shoven, Whalley, 1984).
В этом примере имеются два конечных продукта (обрабатываю-
щей промышленности и сырьевого сектора), два фактора производ-
ства (капитал и труд) и два класса потребителей (богатые потребите-
ли, обладающие всем капиталом, и бедные, обладающие всем трудом).
В модели потребители не предъявляют спроса на факторы производ-
ства (т. е. у них нет выбора между трудом и досугом). Каждая потре-
бительская группа порождает спрос, максимизируя функцию полез-
ности с постоянной эластичностью замещения (CES), соблюдая свое
бюджетное ограничение. Функция полезности CES имеет форму.
Прикладные модели общего равновесия
779
stir. U' = £(afXf)(at'1)/ar (31.1)
j=i
где X- — величина спроса на благо I, предъявляемого с-м потребите-
лем, at — доля блага I в потреблении с-го потребителя, а — эластич-
ность замещения в функции полезности с-го потребителя. Бюджетное
ограничение потребителя равно
VH с» РХ‘ + Р,Х' < PTW.C + P„W' = Iе,
11 t, t. Lt Lt Л A *
rctri. i-
где Pj и P2 — цены на оба товара, W£ и — исходно имеющиеся у
потребителя труд и капитал, а Iе — доход потребителя с. Максимиза-
ция этой функции полезности при бюджетном ограничении порож-
дает следующий спрос:
----- (af)°' Iе
X' = -----------------, i = 1, 2, с = 1, 2 . (31.2)
7=1
Предполагается наличие производственных функций с постоянной
эластичностью замещения. Эти функции имеют следующий вид:
= ф,.[8(Да1’1)/а| + (1 - ojKp,‘’1)/a‘p/(<,'’1), i = 1, 2, с = 1, 2,
где означает выпуск i-й отрасли, ф4 — параметр масштаба, отража-
ющий единицы измерения, 8t — параметр распределения, Kt и Lt —
затраты факторов капитала и труда, а — эластичность замещения
факторов.
В этом примере есть шесть параметров производственной функ-
ции (т. е. ф(, 8, и для i = l, 2), шесть параметров функции полезно-
сти (т. е. Gj, <2|, а2, а2, и О2) и четыре экзогенные переменные
(начальные запасы труда и капитала WL и WK для каждого из двух
потребителей).
Равновесное решение модели задано четырьмя ценами Pt, Р2, PL,
Рк и восьмью количествами X}, X?, Х2, Х2 и К2, Lt, L2, отвечающи-
ми условиям равновесия, которые уравнивают рыночный спрос и
рыночное предложение для всех ресурсов и готовых товаров и соот-
ветствуют нулевой прибыли в каждой отрасли. Если параметры опре-
делены и запасы факторов известны, можно построить полную модель
общего равновесия. Налоги и другие переменные экономической по-
литики могут быть добавлены по желанию.
Таблица 31.1 представляет значения всех параметров и эк-
зогенных переменных в числовом примере, использованном Шоу-
веном и Уэлли. Равновесное решение приведено в табл. 31.2. В этой
780
Джон Уэлли
модели имеют значение только относительные цены, а труд до не-
которой степени произвольно выбран в качестве единицы изме-
рения. При равновесных ценах общий спрос на каждый вид выпу-
ска равен производству, и выручка производителя равна издерж-
кам. Начальные запасы труда и капитала полностью используются,
а факторные доходы потребителей плюс трансферты равны потре-
бительским расходам. Исходя из предположения о постоянной
отдаче от масштаба издержки на единицу продукта в каждой от-
расли равны цене продажи, что подразумевает равенство нулю эко-
номической прибыли. Расходы каждого домохозяйства равны до-
ходам.
Таблица 31.1
Параметры производства и спроса и величины начальных запасов, исполь-
зованные Шоувеиом и Уэлли в их двухсекториом числовом примере модели
общего равновесия
Производственные параметры Ф( 8;
Обрабатывающий сектор Сырьевой сектор 1.5 2.0 0.6 0.7 2.0 0.5
Параметры спроса Богатые потребители Бедные потребители
а1 °2 «*1 Д2 «У2
0.5 0.5 1.5 0.3 0.7 0.75
Начальные запасы К L
Богатые домохозяйства Бедные домохозяйства 25 0 0 60
Шоувен и Уэлли также вводят в свою модель налоги в форме
адвалорных налогов (см. также Shoven, Whaley, 1973; Shoven, 1974)
на затраты производителей и на доходы или расходы потребителей.
Выручка перераспределяется в пользу потребителей. Авторы показы-
вают, как этот пример может быть использован для оценки послед-
ствий введения 50%-ного налога на использование капитала в обра-
батывающей промышленности. После этого равновесие модели мо-
жет исследоваться по мере изменения налогов, и на этой основе можно
получить оценки налоговой реформы или любой другой инициативы
в области экономической политики. Таким образом, последствия всех
видов налогов, которые встречаются в современной налоговой систе-
ме (личные, корпоративные, налоги на продажи, акцизы, налоги на
собственность, отчисления на социальное страхование, налоги на ре-
сурсы и другие налоги), могут быть проанализированы с использова-
нием этих моделей.
Прикладные модели общего равновесия
781
Таблица 31.2
Равновесное решение модели общего равновесия Шоувена и Уэлли
(значения параметров даны в табл. 31.1)
Равновесные цены
Продукт обрабатывающего сектора Продукт сырьевого сектора Капитал Труд 1.399 1.093 1.373 1.000
Производство
Количество Выручка Капитал Стоимость
капитала
Обрабатывающий сектор 24.942 34.898 6.212 8.532
Сырьевой сектор 54.378 59.439 18.788 25.805
Итого а;» 94.337 25.000 34.337
Издержки Общие Издержки
Труд на оплату на единицу
труда издержки продукта
Обрабатывающий сектор 26.366 26.366 34.898 1.399
Сырьевой сектор 33.634 33.634 59.439 1.093
Итого 60.000 60.000 94.337
Спрос
Продукт Продукт
обрабатываю- сырьевого Расходы
щего сектора сектора
Богатые домохозяйства 11.514 16.674 34.337
Бедные домохозяйства 13.428 37.704 60.000
Итого 24.942 54.378 94.337
Доход труда Доход Общий
капитала Доход
Богатые домохозяйства 0 34.337 34.347
Бедные домохозяйства 60.000 0 60.000
Итого 60.000 34.337 94.337
31.3. Конструирование более крупномасштабных
и реалистичных моделей
Основное различие между моделями, используемыми для анали-
за фактических проектов в области экономической политики, и чи-
словым примером, приведенным выше, состоит в их размерности (т. е.
в количестве моделируемых секторов и классов потребителей), в про-
цедурах спецификации их параметров и в использовании данных,
а также в рассмотрении более сложных режимов экономической
782
Джон Уэлли
политики по сравнению с элементарным налогообложением одного
фактора в одном секторе.2
Широкий круг проблем возникает в связи с разработкой круп-
номасштабных прикладных моделей общего равновесия, предназна-
ченных для анализа фактической политики. Может ли модель иметь
традиционную статическую форму с фиксированными факторами или
она должна быть динамической? Как следует учитывать возможности
замещения в производстве и в спросе? Как выбирать значения пара-
метров? Должны ли быть использованы оценки, взятые из имеющейся
литературы, или же следует применять какой-то другой подход? На-
пример, должны ли некоторые из параметров быть оценены эмпири-
чески? Как трактовать в модели торговлю, инвестиции, государствен-
ные расходы и другие особенности? Много ли различий порождается
при этом альтернативными трактовками? Как следует решать модель:
используя метод решения с неподвижной точкой, который гаранти-
рованно будет работать, потенциально более быструю линеаризацию
или какую-либо другую процедуру? Как следует сравнивать вычис-
ленные равновесные величины? Какие обобщающие статистические
данные нужно использовать при оценивании изменений в политике?
>Рг Структура модели
Хотя соответствующая модель общего равновесия, предназначен-
ная для анализа фактической экономической политики, варьирует в
зависимости от конкретной проблемы, большинство современных
прикладных моделей являются вариантами статичной двухфактор-
ной модели, давно используемой применительно к государственным
финансам и международной торговле. Большинство из них включа-
ют более двух товаров, хотя факторы производства разделены только
на две основные группы: труд и капитал. В некоторых моделях про-
ведена дальнейшая дифференциация на подгруппы (например, труд
может быть разделен на квалифицированный и неквалифицирован-
ный). Промежуточные трансакции обычно включаются в модель по-
средством фиксированных или гибких коэффициентов затрат—вы-
пуска.
Обоснованием для подобной практики является то, что именно
так часто проводится теоретический анализ указанных проблем,
и представляется естественным сохранить эту структуру модели и
для прикладных работ. Это особенно справедливо для случая, когда
числовые примеры позволяют перейти от качественного анализа к
количественному. Кроме того, большинство данных, на которых по-
строены числовые примеры, доступны в форме, совместимой с двух-
2 Материал данного раздела заимствован из работы Уэлли (Whalley,
1987).
Прикладные модели общего равновесия
783
секторным анализом. Например, в системе национальных счетов за-
работную плату, жалование и операционную прибыль (operating
surplus) определяют как основные виды издержек. Данные таблиц
затрат—выпуска дают сведения по промежуточным трансакциям с
аналогичной разбивкой добавленной стоимости. Все это предполага-
ет использование модели, в которых капитал и труд идентифициру-
ются как затраты факторов.
Такое разделение между факторами и товарами в двухсекторных
моделях может быть также использовано для упрощения вычисле-
ний, что приведет к резкому снижению издержек работы. Используя
цены факторов для определения покрывающих издержки цен на то-
вары, можно рассчитать потребительский спрос, что дает возмож-
ность оценить производный спрос на факторы, который соответству-
ет потребительскому спросу. Таким образом, даже модель с большим
числом товаров можно решить, работая только с неявной системой
объемов избыточного спроса на факторы.
Имеется, кроме того, ряд более специфических проблем, связан-
ных с разработкой подобных моделей. Они связаны с трактовкой
инвестиций, внешней торговли и государственных расходов. Там, где
нет международных потоков капитала, уровень инвестиций в модели
отражает решения домохозяйств о сбереженях (достаточно широко
определенных, чтобы включить нераспределенную прибыль корпора-
ций). Такие решения в статических моделях определяются фиксиро-
ванной склонностью к сбережениям, а в динамических моделях —
межвременной максимизацией полезности. Государственные расхо-
ды обычно включают трансферты и реальные расходы, причем послед-
ние часто выводятся из предпосылки о том, что правительство макси-
мизирует свою полезность. Согласно этому подходу, правительство
рассматривается как отдельный агент, покупающий общественные
блага и услуги.
В некоторых случаях, описанных, например, в работах Пиготта и
Уэлли (Pigott, Whalley, 1984), использовались модели, в явном виде
включающие общественные блага в функции полезности домохозяйств,
хотя это усложняет исходную модель.
С целью учета фактора времени некоторые модели статического
равновесия включали стадии, отражающие изменения величины ка-
питала в экономике, вызванные чистыми сбережениями. Такие моде-
ли, как модели Саммерса (Summers, 1981), Ауэрбаха и др. (Auerbach
et al., 1983) и Фуллертона и др. (Fullerton et al., 1983) использова-
лись для анализа межвременных проблем, связанных с налоговой по-
литикой, например для анализа вопроса о желательности перехода от
подоходного налога к налогу на потребление (в этом случае сбереже-
ния облагаются налогом в меньшей степени). Этот подход связывает
ряд равновесных состояний в отдельных периодах посредством ре-
шений по поводу сбережений, которые изменяют величину капитала
784
Джон Уэлли
в экономике. Решения о сбережениях, в свою очередь, основаны на
максимизации функции полезности, зависящей от текущего и ожи-
даемого в будущем потребления. Для того чтобы упростить вычисле-
ния, часто предполагается наличие «недальновидных» (myopic) ожи-
даний (т. е. ожиданий, принимающих будущие нормы дохода по ак-
тивам равными текущим). Сбережения текущего периода увеличивают
капитал для всех будущих периодов. Общее равновесие, рассчитанное
для каждого периода, таково, что все рынки расчищаются, включая
рынки вновь произведенных капитальных благ. Экономика, таким
образом, проходит через последовательность однопериодных состоя-
ний равновесия, на протяжении которой капитал растет. Изменения
налогов, которые поощряют более высокий уровень сбережений, обычно
вначале приводят к более низкому уровню потребления, а в конечном
счете благодаря увеличившемуся капиталу к более высокому уровню
потребления.
При рассмотрении внешнеэкономического сектора общим подхо-
дом во многих моделях является спецификация множества функций
спроса на экспорт и предложения импорта, с которым, как предпола-
гается, сталкивается анализируемая экономика (см. обсуждение в
работе: Whalley, Young, 1984). Эти функции отражают предполага-
емое поведение иностранных контрагентов в ответ на изменения внут-
ренних цен, вызванные, в свою очередь, изменениями в налоговой
политике. Эти функции избыточного спроса должны также обеспе-
чить баланс внешнеэкономического сектора при любом наборе цен
(закон Вальраса для зарубежной страны). Спецификация внешнеэко-
номического сектора в этих моделях может быть важной. Например,
воздействия изменений экономической политики государства на эко-
номику, которая «принимает цены» мировых рынков, будут суще-
ственно отличаться от подобных воздействий в закрытой экономике.
Точно так же может быть важным рассмотреть международную мо-
бильность капитала. Хотя эти факторы обычно игнорируются, Гоул-
дер и др. (Goulder et al., 1983) показали, как их учет может изменить
анализ возможных вариантов экономической политики в сравнении
с моделями, где предполагается отсутствие мобильности капитала.
Выбор формы функций
При построении прикладной модели общего равновесия, пред-
ставляющей фактическую экономику, в дополнение к выбору струк-
туры общей модели необходимо выбрать конкретные формы функ-
ций. Главными ограничениями, накладываемыми на выбор функций
спроса и производственных функций, является необходимость их со-
гласованности с теоретическим подходом, а также то, насколько они
поддаются анализу. Первое соображение предполагает выбор функ-
ции, которая удовлетворяет обычным ограничениям, накладываемым
Прикладные модели общего равновесия
785
на спрос и предложение, принятым в моделях общего равновесия;
к таким ограничениям относится, например, закон Вальраса. Второе
соображение требует, чтобы функции избыточного спроса было легко
оценить для любого ценового вектора, рассматриваемого как потенци-
альное равновесное решение модели.
Выбор разработчиком модели определенной формы функций
обычно зависит от того, каким образом предполагается использовать
в модели показатели эластичности. Общий подход состоит в выборе
функциональной формы, которая наилучшим образом позволяет
учитывать значения ключевых параметров (например, эластичностей
по доходу и ценам) при сохранении аналитической трактуемости.
Это в значительной степени объясняет, почему используемые функ-
циональные формы так часто выводятся из семейства «удобных» форм
(функции Кобба—Дугласа, функции с постоянной эластичностью заме-
щения (CES), линейная система расходов (linear expenditure system) (LES),
трансцендентно-логарифмическая функция (translog), обобщенная мо-
дель Леонтьева или другие гибкие функциональные формы).
С функциями спроса, выведенными из функций полезности
Кобба—Дугласа, легко работать, но они имеют единичную эластич-
ность по доходу, а также некомпенсированные эластичности по цене
и нулевые перекрестные ценовые эластичности. Эти ограничения
обычно неправдоподобны. Для CES-функций, если каждое благо
занимает малую долю в общих расходах, компенсированные эла-
стичности по цене равны эластичностям замещения в предпочтени-
ях. Таким образом, может оказаться неприемлемым приписывание
всем включаемым в модель товарам одинаковой компенсированной
эластичности спроса по цене. Одной из возможностей является
использование иерархических или гнездовых CES-функций, что при-
дает структуре модели дополнительную сложность. Другой возмож-
ностью является использование трансцендентно-логарифмических
функций расходов, хотя здесь возникают проблемы, связанные с
общими свойствами подобных более гибких функциональных форм,
такими как вогнутость. Условие единичной эластичности по дохо-
ду, накладываемое функциями Кобба—Дугласа или CES-функция-
ми, может быть также смягчено использованием LES-функций со
смещенным началом координат, при этом, однако, такое смещение
необходимо специфицировать.
Если говорить о сфере производства, где в модель вводятся толь-
ко два первичных фактора, то в этом случае обычно используются
CES-функции добавленной стоимости. В случае использования более
двух факторов вновь применяются иерархические CES-функции или
трансцендентно-логарифмические функции издержек. Функции по-
требности в промежуточных продуктах могут моделироваться как
фиксированные коэффициенты или же может быть введена взаимо-
заменямость промежуточных продуктов.
796
Джон Уэлли
S&/&&P ааааеияя иараметроа
Значения параметров функций в моделях также критически
важны для результатов имитационного моделирования, связанного
с использованием этих моделей. Наиболее часто используемой проце-
дурой является калибровка (Mansur, Whalley, 1984). При этом
подходе предполагается, что рассматриваемая экономика пребывает
в состоянии равновесия при существующей налоговой политике,
т. е. речь идет о так называемом исходном (benchmark) равновесии.
Параметры для модели рассчитываются затем таким образом, чтобы
модель могла воспроизвести данное равновесие как решение модели.
Основной чертой процедуры калибровки, которая как привлекает
внимание, так и порождает озабоченность, является то, что не суще-
ствует статистических критериев, позволяющих проверить получаемую
в результате этой калибровки спецификацию модели. Процедура
расчета значений параметров из сконструированного равновесия яв-
ляется детерминистичной. Она обычно предполагает ключевую пред-
посылку о том, что исходные данные являются равновесными для
рассматриваемой экономики, и требуемые значения параметров, таким
образом, рассчитываются с использованием условий равновесия моде-
ли. Если условия равновесия недостаточны, чтобы идентифицировать
модель, экзогенно специфицируются дополнительные параметры (обыч-
но эластичности), причем до тех пор, пока модель не будет идентифи-
цирована. Значения параметров обычно основаны на данных из име-
ющейся литературы или, реже, на специально сделанных оценках.
В отличие от эконометрических работ, которые часто упрощают струк-
туру экономических моделей, чтобы значительно углубить статисти-
ческую спецификацию, в этих моделях процедура совершенно проти-
воположна. Богатство экономической структуры позволяет создать
лишь грубую статистическую модель, которая в случае калибровки с
помощью данных одного года становится детерминистичной.
Поскольку широкое использование детерминистичной калибровки
в этих моделях явно вызывает беспокойство, стоит дать некоторые
пояснения, почему «калибровочный» подход повсеместно распростра-
нен. Во-первых, в некоторых прикладных моделях используется
несколько тысяч параметров и оценка всех параметров модели одно-
временно с использованием временных рядов требует либо нереали-
стично большого числа наблюдений, либо чересчур жестких иденти-
фицирующих ограничений. Разделение моделей на субмодели (такие,
как системы спроса и производства) может позволить упростить или
устранить эту проблему, цо при этом не полностью используются
ограничения равновесия, которые подчеркиваются при калибровке.
Кроме того, наборы исходных данных обычно имеют стоимостное
измерение и их разделение на наблюдаемые цены и наблюдаемые
количества затрудняет построение серии равновесий, выраженных в
Прикладные модели общего равновесия
787
сопоставимых единицах, как того требует оценка с использованием
временных рядов. Наконец, размеры таких моделей делают построе-
ние наборов данных, описывающих исходное равновесие, нетривиаль-
ным упражнением. Некоторые крупномасштабные наборы данных тре-
буют полуторагодовой работы, так что труд, требуемый для построе-
ния временных рядов, может оказаться непосильным.3
Калибровка обычно требует данных за год или средних за не-
сколько лет, и только в случае функции Кобба—Дугласа исходные
данные однозначным образом идентифицируют набор значений пара-
метров. В других случаях требуемые значения эластичностей, необхо-
димые для идентификации других параметров модели, обычно основаны
на других источниках. Обычно большую роль играют выборочные
обследования эластичностей, отраженные в экономической литерату-
ре, и, как отмечают многие разработчики моделей, удивительно, на-
сколько мало данных об эластичностях содержат имеющиеся публи-
кации, да и те, что есть, подчас противоречивы (см. Mansur, Whalley,
1984). Итак, хотя эта процедура может выглядеть достаточно простой,
она часто затруднена из-за различий между исследованиями.
Значения эластичностей в этих моделях, как предполагается,
обусловливают кривизну изоквант и поверхностей безразличия, а их
расположение задается исходными равновесными значениями. По-
скольку кривизна кривых безразличия и изоквант с постоянной эла-
стичностью замещения не может быть выведена из исходных данных,
требуются дополнительные значения эластичностей замещения. Точ-
но так же для LES-функций спроса требуется знание эластичностей
по доходу, которые определяют точку начала координат при измере-
нии полезности.
На практике данные, представляющие исходные равновесия для
использования в калибровке, рассчитываются по статистике националь-
ных счетов и другим официальным источникам. Но эти данные не
удовлетворяют условиям согласованности на микроуровне (например,
оплата труда фирмами не равна доходу от труда, полученному домохо-
зяйствами), и требуется определенное количество корректировок, что-
бы гарантировать соблюдение условия равновесия модели. В рамках
этих корректировок одни данные считаются правильными, а другие
корректируются с целью достижения согласованности.
Поскольку исходные данные обычно имеют стоимостное измере-
ние, при использовании данных в моделях общего равновесия едини-
цы измерения для товаров и факторов должны быть выбраны таким
образом, чтобы можно было обеспечить раздельные наблюдения цен и
количеств. Широко используемое допущение, первоначально приме-
3 Более подробное обсуждение процесса формирования подобных круп-
номасштабных массивов данных см. в работах: Piggott, Whalley, 1985;
St.-Hilaire, Whalley, 1983, 1987.
788
Джон Уэлли
ненное Харбергером (Harberger, 1962), состоит в том, чтобы выбрать
такие единицы измерения, при которых как факторы, так и товары
имели бы единичную цену в исходном равновесии.
Решение моделей общего равновесия
Во многих ранних моделях общего равновесия для решения обыч-
но использовался алгоритм Скарфа (Scarf, 1967, 1973). Некоторые
более поздние модели продолжают опираться на методы, аналогичные
методу Скарфа, но при этом используют более быстрые варианты его
оригинального алгоритма, принадлежащие Мериллу (Merrill, 1971),
Ивзу (Eaves, 1974), Куну и Мак-Киннону (Kuhn, MacKinnon, 1975),
а также ван дер Лаану и Тальману (van der Laan, Talman, 1979). Ва-
риант Мерилла, по-видимому, используется наиболее широко. Также
могут применяться методы типа метода Ньютона или другие методы
локальной линеаризации. Они часто приводят к цели так же быстро,
как и методы, названные выше, если не быстрее, хотя сходимость в
данном случае не гарантирована.
Другой подход, неявно присутствующий в оригинальной работе
Харбергера, заключается в использовании линеаризованной системы
равновесия для получения решения, приближенного к равновесию.
В некоторых случаях первоначальная оценка уточняется посредством
применения многошаговых процедур, в результате чего ошибки ап-
проксимации устраняются. Этот подход был также применен Йохансе-
ном (Johansen, 1969), и далее усовершенствован Дервисом и др. (Dervis
et al., 1982), Диксоном и др. (Dixon et al., 1982) и др.
Издержки использования существующих моделей в настоящее
время кажутся приемлемыми. Пока еще не появились стандартные
компьютерные процедуры для выполнения полной последовательности
обработки данных, калибровки и вычисления равновесия, но для нахож-
дения равновесных решений широко используется пакет MPS.GE, пред-
ложенный Разерфордом (Rutherford, 1982). Также следует отметить,
что ограничивают применимость моделей уже не методы решения,
а доступность данных и способность разработчика модели определить
ключевые параметры и отразить сущность основных проблем.
Оценка воздействия изменений
в экономической политике
Авторы работ по экономической теории благосостояния обыч-
но сравнивают различные состояния равновесия, чтобы получить
оценки экономической политики на основе прикладных моделей.
Для оценки суммарного влияния на благосостояние агента приме-
няются хиксианские концепции компенсирующей и эквивалент-
ной вариаций дохода. Общеэкономические показатели благососто-
Прикладные модели общего равновесия
789
яния часто вычисляются посредством агрегирования компенсирую-
щих или эквивалентных вариаций по группам потребителей. Хотя
это не противоречит практике, принятой в литературе по проблеме
расчета «издержек и выгод» (cost-benefit), хорошо известны теоре-
тические недостатки, связанные с использованием суммы компен-
сирующих или эквивалентных вариаций в качестве критерия сово-
купного благосостояния.
Современные прикладные модели также позволяют в деталях
выявить тех, кто выигрывает и проигрывает в результате изменений
в экономической политике, а также дать оценку размеров этих выиг-
рышей и проигрышей. Если исследователь интересуется только дета-
лями воздействий изменений экономической политики, то нет нуж-
ды искать единый обобщающий показатель. В дополнение к влия-
нию на благосостояние могут быть исследованы и другие воздействия
экономической политики, такие как воздействие на распределение
дохода с использованием кривых Лоренца или коэффициентов Джи-
ни. В подобных вычислениях могут также использоваться альтерна-
тивные определения дохода (например, доход, включающий налоги,
или доход за вычетом налогов). Можно оценить воздействие измене-
ний относительных цен, равно как и изменений в использовании
производственных факторов в отраслях хозяйства или изменений в
структуре потребительского спроса.
Единственность равновесия
Последний аспект, который следует учитывать, состоит в том,
что применение прикладных моделей общего равновесия к анализу
экономической политики не может привести к ценным результатам,
если равновесное решение любой из этих моделей не единственно
при данной спецификации политики.
Единственность равновесия (или ее отсутствие) издавна привле-
кала внимание теоретиков общего равновесия (Kehoe, 1980). Однако
не существует теоретических доказательств, которые гарантировали
бы единственность в моделях, используемых в настоящее время. Ис-
следователи проводили эксперименты с разными численными значе-
ниями (достижение равновесия из разных состояний и с разной ско-
ростью) при помощи некоторых своих моделей, но пока еще не обна-
ружили ни одного случая неединственности. В случае налоговой
модели США, предложенной Баллардом и др. (Ballard et al., 1985),
единственность была продемонстрирована на числовом примере Кио
и Уэлли (Kehoe, Whalley, 1985). Рабочая гипотеза, используемая ны-
не большинством исследователей, заключается в том, что моделям,
обсужденным выше, присуща единственность равновесия, и этой ги-
потезы будут придерживаться до тех пор, пока не будет обнаружено
очевидное доказательство противного.
9 Заказ № 357
790
Джон Уэлли
31.4. Заключение и недавние разработки
в моделировании международной торговли
Разработки в области моделирования общего равновесия за по-
следние десять-пятнадцать лет показали, что вальрасианскую модель
равновесия, подчеркивающую эффекты взаимодействия между рын-
ками, действительно можно приложить к современным проблемам
экономической политики. За последние годы было построено множе-
ство моделей для исследования как общих, так и узкоспециальных
вопросов. Эти модели используются как учеными-теоретиками, так и
правительственными и международными организациями. Проблемы
все еще остаются, и не последние из них — низкое качество данных,
весьма ограниченные возможности оценки параметров моделей и выбор
формы функций. Но все эти проблемы обещают стать важной сферой
исследований в будущем.
Понять, как эта область прикладного анализа равновесия эволюцио-
нирует во всех сферах своего приложения, довольно трудно, но читате-
лю может быть полезно сконцентрировать свое внимание на модели-
ровании внешнеторговой политики, взятом в качестве примера.
Численное моделирование общего равновесия вошло в литера-
туру по теории внешней торговли в начале 1970-х гг., что было
инициировано отчасти стремлением Скарфа (Scarf, 1973) и других
операционально применить появившиеся тогда методы вычисления
общего равновесия к анализу экономической политики. Междуна-
родная торговля была одной из первых и наиболее естественных
областей приложения этих методов вычисления, если учесть об-
ширное использование анализа общего равновесия в теоретической
литературе по международной торговле (в качестве примера можно
привести модель Хекшера—Олина) начиная с 1950-х гг. и ранее
(Samuelson, 1948).
Период до 1984 г. был плодотворен, если говорить о численном
моделировании международной торговли. Создавались глобальные
модели торговли, которые анализировали последствия токийского
раунда ГАТТ (Deardorff, Stern, 1979, 1986; Whalley, Brown, 1980;
Whalley, 1985). Исследовались таможенные союзы (например, в рабо-
те Миллера и Спенсера (Miller, Spencer, 1977)), проводился анализ
внешнеторговой политики отдельно взятой страны. В качестве при-
меров можно привести анализ канадской протекционистской поли-
тики, предпринятый Боудуэем и Треддеником (Boadway, Treddenick,
1978), и серию подобных моделей, разработанных во Всемирном бан-
ке (Dervis et al., 1982). В начале 1980-х гг. появились также работы,
авторы которых пытались встроить некоторые новые теоретические
результаты в области экономии от масштаба и рыночной структуры
в появившиеся тогда исследования по численному моделированию
общего равновесия (Harris, 1984а, Ь). Эти модели казались тогда новой
Прикладные модели общего равновесия
791
и захватывающей сферой исследования с богатыми потенциальными
возможностями приложения в области экономической политики.
В настоящее время исследовательское сообщество ведет новые
разработки в этой области. Имеются исследования по вопросам крат-
косрочной динамики и взаимодействий между счетом текущих опе-
раций и счетом движения капитала платежного баланса (Goulder,
Eichengreen, 1989), секторные модели (de Melo, Tarr, 1988; Treia,
Whalley, 1988; Wigle, Whalley, 1988; Tarr, 1989) и исследования про-
блем стратегической внешнеторговой политики в конкретных секто-
рах экономики (Baldwin, Krugman, 1986; Smith, Venables, 1988). Та-
ким образом, зарождающаяся исследовательская тенденция, по-види-
мому, заключается в переходе от крупных многоцелевых моделей
конца 1970-х гг. к малым моделям внешней торговли, сфокусиро-
ванным на специфических проблемах.
В моделях внешней торговли, построенных на принципах обще-
го равновесия, все еще остается много недостатков, однако то, что
десять или более лет тому назад обещало стать важным инструмен-
том оценки экономической политики, кажется, на практике оправда-
ло подобные надежды. В условиях, когда выбор альтернатив у лиц,
ответственных за осуществление торговой политики и желающих
анализировать возможные решения, весьма ограничен, а выводы, по-
лученные благодаря другим разделам прикладной экономики, до-
вольно неопределенны, кажется правдоподобным предположение, что
относительная привлекательность подобных исследований будет, ве-
роятно, расти и в дальнейшем.
Литература
Auerbach A. J., Kotllkoff L. J., Skinner J. The efficiency gains from dynamic tax
reform // International Economic Review. 1983. Vol. 24. P. 81-100.
Baldwin J. R., Krugman P. R. Market access and international competition:
a simulation study of 16K random access memories // Working paper 1936.
National Bureau of Economic Research, 1986.
Ballard C., Fullerton D., Shoven J. B., Whalley J. A General Equilibrium Model
for Tax Policy Evaluation. Chicago, IL : University of Chicago Press, 1985.
Bergman. Acid rain and environmental issues // Paper presented at a Conference
on Applied General Equilibrium, San Diego, CA, 7-9 September, 1989.
Blaug M. Economic Theory in Retrospect I 2nd edn. London : Heinemann Edu-
cational, 1968.
Boadway R., Treddenick J. A general equilibrium computation of the effects of
the Canadian tariff structure // Canadian Journal of Economics. 1978.
Vol. 11(3). P. 424-446.
Deardarff A. V,, Stern R. M. An Economic Analysis of the Effects of the Tokyo
Round of Multilateral Trade Negotiations on the United States and the Other
792
Джон Уэлли
Major Industrialized Countries. Washington, DC : US Government Printing
Office, MTN Studies 5, 1979.
Deardorff A. V., Stern R. M. The Michigan Model of World Production and
Trade: Theory and Applications. Cambridge, MA: MIT Press, 1986.
Dervis K., Melo J. de, Robinson S. General Equilibrium Models for Development
Policy. New York : Cambridge University Press, 1982.
Dixon P., Parmenter B., Sutton J., Vincent D. ORANI: A Multi-Sectoral Model of
the Australian Economy. Amsterdam : North-Holland, 1982.
Eaves В. C. Properly labelled simplexes / In G. B. Dantzig and В. C. Eaves (eds).
Studies in Optimization. Menasha, WI: Mathematical Association of
America, MAA Studies in Mathematics 10, 1974. P. 71-93.
Fullerton D„ Shoven J. B., Whalley J. Replacing the U. S. income tax with a progressive
consumption tax: a sequenced general equilibrium approach // Journal of
Public Economics. 1983. Vol. 20. P. 1-21.
Golden I., Knudsen O. (eds). Modelling the Effects of Agricultural Trade
Liberalization on Developing Countries. Washington, DC : World Bank /
OECD, 1990.
Goulder L., Eichengreen B. Trade liberalization in general equilibrium: inter-
temporal and inter-industry effects//Working paper 1695. National
Bureau of Economic Research, 1989.
Goulder L. H., Summers L. H. (forthcoming). Tax policy, asset prices, and growth:
a general equilibrium analysis // Journal of Public Economics.
Goulder L. H., Shoven J. B., Whalley J. Domestic tax policy and the foreign
sector: the importance of alternative foreign sector formulations to results
from a general equilibrium tax analysis model / In M. Feldstein (ed.).
Behavioural Simulation Methods in Tax Policy Analysis. Chicago, IL :
University of Chicago Press, 1983. P. 333-364.
Greenwood J., Huffman G. Tax analysis in a real business cycle model: on mea-
suring Harberger triangles and Okun gaps // Paper presented at a Conference
on Applied General Equilibrium, San Diego, CA, 7-9 September, 1989.
Harberger A. C. The corporation income tax: an empirical appraisal / In Tax
Revision Compendium, House Committee on Ways and Means, 86 Congress,
I Session, 1959. P. 231-240.
Harberger A. C. The incidence of the corporation income tax // Journal of Political
Economy. 1962. Vol. 70. P. 215-240.
Harris R. (соавтор Cox D.). Trade, Industrial Policy and Canadian Manufacturing.
Ottawa: Ontario Economic Council, 1984a.
Harris R. Applied general equilibrium analysis of small open economies with
scale economies and imperfect competition // American Economic Review.
1984b. Vol. 74. P. 1016-1032.
Hayek F. A. Socialist calculation: the competitive solution // Economica. 1940.
Vol. 7. P. 125-149.
Johansen L. A Multi-Sectoral Study of Economic Growth. Amsterdam : North-
Holland, 1969.
Kantorovitch L. V. Mathematical Methods in the Organization and Planning of Pro-
duction. Leningrad : Publication House of the Leningrad State University, 1939.
Kehoe T. An index theorem for general equilibrium models with production //
Econometrica. 1980. Vol. 48. P. 1211-1232.
Прикладные модели общего равновесия
793
Kehoe Т., Whalley J. Uniqueness of equilibrium in a large scale numerical general
equilibrium model // Journal of Public Economics. 1985. Vol. 27. P. 247-254.
Koopmans T. C. Optimum utilization of the transportation system // Proceedings
of the International Statistical Conferences. New York : Wiley, 1947.
Kuhn H. W., MacKinnon J. G. The sandwich method for finding fixed points //
Technical Report, Department of Economics and Mathematics. Princeton
University, 1975.
Laan G. van dec, Talman A. J. A restart algorithm without an artificial level for
computing fixed points on unbounded regions / In H. O. Petigen and
W. Heidelberg (eds). Functional Differential Equations and Approximations
of Fixed Points. Berlin : Springer-Verlag, 1979.
Lange O. On the economic theory of socialism // Review of Economic Studies.
1936. Vol. 4. P. 53-71, 123-142.
Leontlef W. W. Quantitative input and output relations in the economic system of
the United States // Review of Economic Statistics. 1936. Vol. 18. P. 105-125.
Leontlef W W. The Structure of the American Economy 1919-1929. Cambridge,
MA : Harvard University Press, 1941.
Manne A. S., Richels R. G. Global CO2 emission reductions — the impacts of
rising energy costs//Energy Journal. 1990. Vol. 12. P. 87-107.
Mansur A., Whaney J. Numerical specification of applied general equilibrium
models: estimation, calibration and data / In H. Scarf and J. B. Shoven
(eds). Applied General Equilibrium Analysis. New York : Cambridge Uni-
versity Press, 1984.
Melo J. de, Tarr D. Welfare costs of U.S. quotas in textiles, steel and autos //
Mimeo, World Bank. Washington, DC, 1988.
Merrill О. H. Applications and extensions of an algorithm that computer fixed
f' points of certain non-empty convex upper semi-continuous points to set
mappings // Technical Report 71-77, Department of Industrial Engineering.
University of Michigan, 1971.
Miller M. H., Spencer J. E. The static economic effects of the U.K. joining the
E.E.C.: a general equilibrium approach//Review of Economic Studies.
1977. Vol. 44. P. 71-93.
Mises L. von. Die Wirtschaftsrechnung in Sozialistischen Gemeinwesen // Archiv
fur Socialwissenschaften 47. English translation in Collectivist Economic
Planning, ed. F. A. Hayek. London, 1935. 1920.
Piggott J., Whalley J. General equilibrium investigation of U. K. tax subsidy policy:
a progress report / In M. J. Artis and A. R. Nobay (eds). Studies in Modern
Economic Analysis. Oxford : Basil Blackwell, 1977. P. 259-299.
Piggott J., Whalley J. Net fiscal incidence calculation: average versus marginal
effects. Mimeo, 1984.
Piggott J., Whalley J. U.K. Tax Policy and Applied General Equilibrium Analysis.
Cambridge : Cambridge University Press, 1985.
Robbins L. C. The Great Depression. London : Macmillan, 1934.
Robinson S. Computable general equilibrium models of developing countries:
stretching the neoclassical paradigm //Working paper 513. Department
of Agriculture and Resource Economics. University of California, 1989.
Rutherford. Computing general equilibria in a complementary format. NORGE:
a general equilibrium model of the Norwegian economy // Engineer’s
794
Джон Уэлли
Degree Thesis. Department of Operations Research. Stanford University,
1982.
Samuelson P. A. International trade and the equalization of factor prices //
Economic Journal. 1948. Vol. 58. P. 181-197.
Scarf H. E. On the computation of equilibrium prices / In W. J. Fellner (ed.). Ten
Economic Studies in the Tradition of Irving Fisher. New York : Wiley, 1967.
Scarf H. E. (with Hansen T.). The Computation of Economic Equilibria. New
Haven, CT : Yale University Press, 1973.
Shoven J. B. A proof of the existence of a general equilibrium with ad valorem
commodity taxes //Journal of Economic Theory. 1974. Vol. 8. P. 1-25.
Shoven J. B., Whalley J. A general equilibrium calculation of the effects of
differential taxation of income from capital in the U.S. // Journal of Public
Economics. 1972. Vol. 1. P. 281-331.
Shoven J. B., Whalley J. General equilibrium with taxes: a computational procedure
and an existence proof. Review of Economic Studies. 1973. Vol. 60. P. 475-
490.
Shoven J. B., Whalley J. Applied general equilibrium models of taxation and
international trade//Journal of Economic Literature. 1984. Vol. 22.
P.1007-1051.
Smith A., Venables A. J. Completing the internal market in the European
Community: some industry simulations // European Economic Review. 1988.
Vol. 32. P. 1501-1525.
St-Hilaire F., Whalley J. A microconsistent equilibrium data set for Canada for
use in tax policy analysis // Review of Income and Wealth. 1983. Vol. 29.
P.175-204.
St-Hilaire F., Whalley J. A microconsistent data set for Canada for use in regional
general equilibrium policy analysis // Review of Income and Wealth. 1987.
Vol. 33. P. 327-344.
Summers L. H. Capital taxation and accumulation in a life cycle growth model //
American Economic Review. 1981. Vol. 71. P. 533-544.
Tarr D. G. A General Equilibrium Analysis of the Welfare and Employment
Effects of U.S. Quotas in Textiles, Autos and Steel. Washington, DC : US
Federal Trade Commission, 1989.
Treia I., Whalley J. Global effects of developed country trade restrictions on
textiles and apparel //Economic Journal. 1990. Vol. 100. P. 1190-1205.
Whalley J. Trade Liberalization Among Major World Trading Areas. Cambridge,
MA: MIT Press, 1985.
Whalley J. Operationalizing Walras: experience with recent applied general
equilibrium tax models / In T. Bewley (ed.). Advances in Econometrics,
Fifth World Congress. Cambridge : Cambridge University Press, 1987. Vol. 2.
Whalley J., Brown F. General equilibrium evaluations of tariff cutting proposals
in the Tokyo Round and comparisons with more extensive liberalization of
world trade // Economic Journal. 1980.
Whalley J., Yeung B. External sector closing rules in applied general equilibrium
models//Journal of International Economics. 1984. Vol. 16. P. 123-138.
Wigle R.,Whalley J. Endogenous participation in agricultural support programs
and ad valorem equivalent modelling//Working paper 2583. National
Bureau of Economic Research. 1988.
A
РИЧАРД БЛАНДЕЛЛ
МИКРОЭКОНОМЕТРИЯ
.•и:
ашдогвм «?. зо«r ;-it) м :-Г1Ь->н,-;цдцго ^ц»1
ЛН?' г
У1
ЛЛвЬсоЯг
32.1. Введение* jч-и
:»<Л»
Потребность в ознакомлении с микроэконометрическими метода-
ми в прикладной экономике возникла вследствие возросшего использо-
вания при анализе экономического поведения данных, относящихся к
индивидуальным экономическим субъектам. Эта тенденция отража-
ет не только возросшую доступность таких данных, но и расширение
наших способностей как прикладных экономистов эффективно рабо-
тать с ними, используя персональные компьютеры. Анализ данных,
относящихся к индивидуальным экономическим субъектам (незави-
симо от того, являются ли этими субъектами домашние хозяйства
или фирмы), обладает значительной убедительной силой. В его рам-
ках удается избежать искажений, связанных с агрегированием, а так-
же с идентификацией факторов, приводящих к различиям в распре-
делении и использовании ресурсов среди домашних хозяйств и фирм.
Однако в микроэконометрии приходится сталкиваться с особыми про-
блемами, связанными с эндогенным отбором, цензурированием и ин-
дивидуальной гетерогенностью. В действительности зачастую бывает
трудно получить содержательные выводы на основании анализа струк-
турных данных (cross-section data), особенно если имеет место зависи-
мость от предшествующей истории (history dependence) или текущего
состояния (state dependence). Лонгитюдные или панельные данные,
* Написанию этой главы чрезвычайно способствовали курсы, про-
читанные автором совместно с Мануэлем Арельяно и Марком Стюартом.
Моим коллегам Костасу Мегиру и Ричарду Смиту также приносится особая
благодарность, хотя никто из всех перечисленных лиц не несет ответственно-
сти за ошибки, которые могут присутствовать в данной главе. Кроме того,
хотелось бы выразить огромную признательность Совету по экономическим
и социальным исследованиям за финансирование проектов В0023 2150 и
В0023 2307, в рамках которых были развиты многие из представленных здесь
идей.
796
Ричард Бланделл
описывающие деятельность индивидуальных хозяйствующих субъек-
тов во времени, могут быть использованы для того, чтобы преодолеть
эти препятствия; кроме того, панельные данные обеспечивают сочета-
ние анализа временных рядов с учетом поведения на индивидуальном
уровне. Наша цель в этой главе — дать тому, кто занимается при-
кладной экономикой, достаточные представления об основах современ-
ной микроэконометрии, чтобы помочь ему в отборе методов оценива-
ния, которых позволили бы в максимально полной мере использовать
потенциал как имеющихся данных, так и экономических моделей.
Признание ограничений микроэконометрических методов не
менее важно, чем признание их аналитического потенциала. Микро-
эконометрические оценки обычно не являются устойчивыми к изме-
нениям в так называемых «побочных» допущениях («incidental»
assumptions). Например, предположения о нормальном распределе-
нии предпочтений или ошибок измерения могут не иметь существен-
ного значения для рассматриваемой экономической гипотезы, но
являются критически важными для получения состоятельных оценок
параметров эконометрической модели с использованием традицион-
ных методов. В целом, поскольку многие микроэконометрические
модели неизбежно являются нелинейными вследствие селективности
или цензурирования, решающее значение приобретают стохастические
допущения. Как следствие, в ряде недавних разработок внимание было
сфокусировано на ослаблении акцента на использовании параметри-
ческих распределений и поиске возможностей перехода к полупара-
метрическим или непараметрическим оценкам (см., например, Manski,
1975, 1989, 1990; Heckman, 1990; Newey et al., 1990). Эти разработки
важны, однако их результаты еще не получили широкого применения
в практике прикладных исследований, и поскольку в прикладной
микроэконометрии сохраняется акцент на оценках, чьи свойства ба-
зируются на параметрических допущениях, нам следует уделить вни-
мание этой области исследований. Более того, в настоящее время
существует хорошо разработанная система диагностических критери-
ев, которые достаточно несложны в применении и позволяют судить
о достоверности подобных моделей.
Наше обсуждение подразделяется на три направления. В некото-
рой степени такое подразделение отражает различные сферы микро-
эконометрических разработок, но, вероятно, более точно было бы ска-
зать, что оно идентифицирует различные типы данных, доступных
для проведения микроэконометрических исследований. Первая сфера
анализа будет касаться моделей дискретного выбора. Эти модели обыч-
но отражают дискретность решений, принимаемых на индивидуаль-
ном уровне, а иногда — дискретность, возникающую при сборе дан-
ных. В качестве примера дискретных решений можно привести ре-
шение компании о том, эмитировать ли ей акции, или решение
взрослого человека о поиске работы. Совершенно естественно, что
798
Ричард Бланделл
трактовать динамические модели и модели панельных данных от-
дельно друг от друга в разделе 32.4.
Существует много учебников и научных публикаций, которые охва-
тывают те или иные части материала данной главы. Наибольшее зна-
чение имеют книги Мадаллы (Madalla, 1983), Сяо (Hsiao, 1986), Гурье-
ру (Gourieroux, 1989) и Падни (Pudney, 1989). Первые три из них опи-
сывают существующие методы, а в последней предложено уникальное
сочетание экономических приложений и эконометрических методов
(хотя обсуждение моделей панельных данных отсутствует). Кроме этих
книг полезными являются главы по микроэконометрическим мето-
дам из книги Чоу (Chow, 1983), а также многие журнальные статьи,
упоминаемые ниже в тексте.
•.кто
L-
32.2. Модели дискретного выбора
Модели дискретного выбора имеют длительную историю в при-
кладной экономике. Их внедрение в эконометрическую практику
наиболее тесно связано с новаторской работой Мак-Фэддена (McFadden,
1973), в которой были разработаны стандартная и мультиномиальная
логит-модели.1 Препятствием для первых исследований в этой об-
ласти, восходящим к работе Тобина (Tobin, 1958), была нелинейность,
которая представляет собой неотъемлемое свойство большей части
микроэконометрических исследований. Традиционно эконометрика
была ориентирована на оценку моделей, призванных объяснять «усред-
ненное» поведение непрерывных переменных. Однако потребность в
эффективном моделировании дискретного поведения на микроуровне
непрерывно росла. Так, эмпирический анализ поведения потребите-
ля стал во все большей степени учитывать дискретные решения, каса-
ющиеся, например, приобретения товаров длительного пользования и
выбора транспортных средств, а не просто совокупного спроса на по-
требительские блага. Аналогичным образом на уровне фирмы инте-
рес исследователей был сосредоточен на дискретных решениях по
найму и увольнению работников, размещению предприятий и выбору
типа продукции, которые, естественно, носят качественный или дис-
кретный характер.
Когда нас интересует дискретный исход, знание средней соот-
ветствующего распределения само по себе часто имеет ограниченное
значение. В центре внимания обычно оказывается вероятность того
или иного исхода при данных значениях объясняющих факторов.
Часто подобная модель формулируется таким образом, что именно
1 Полезные исторические сведения об использовании этих моделей в
психометрике, биометрике и социометрике приведены Мак-Фэдденом (McFad-
den, 1989). Гл
Микроэконометрия
799
средняя изменяется под влиянием этих объясняющих факторов. Од-
нако соотнося дискретное поведение с такими факторами, мы обычно
должны не только специфицировать функции средней (или медиа-
ны), но и дать полное описание самого вероятностного распределения.
Это необходимо для того, чтобы придать конкретное значение вероят-
ности конкретным значением функции средней. Такие функции рас-
пределения нелинейны и обычно выписываются в виде интегралов,
для которых нет явного решения. В качестве примера можно привес-
ти нормальное распределение, лежащее в основе пробит-модели. Одна
из привлекательных черт логит-модели состоит в том, что функцию
распределения можно решить в явном виде. В этой модели лога-
рифм отношения вероятностей (log odds ratio) в действительности
является линейной функцией средней.
Единичные дискретные исходы — бинарные модели — лишь из-
редка оказываются адекватными для моделирования реальных процес-
сов. Чаще исходы принимают множественные дискретные значения.
Это может быть связано с выбором между качественно различными —
«дискретными» — благами, как в случае выбора транспортных средств
или профессии. Кроме того, это может отражать дискретность в выбо-
ре одного и того же блага, как в случае выбора между работой на полный
и неполный рабочий день. В первом случае необходима полиномиаль-
ная модель, тогда как во втором может оказаться более подходящей
упорядоченная модель с тем же самым одномерным распределением.
В случае мультиномиальной модели применение логит-модели не вызы-
вает проблем. В полиномиальной логит-модели все логарифмы отно-
шений вероятностей остаются линейными функциями в объясняющих
факторах, относящихся к каждой паре решений. Для других моделей
(таких, как пробит-модели) расширения легко получить лишь при не-
зависимости исходов. Однако хорошо известно, что в рамках мульти-
номиальной логит-модели также принимаются сильные допущения по
поводу независимости исходов, которые часто называют предположе-
ниями о независимости от иррелевантных альтернатив (independence
from irrelevant outcomes, ILA.). Тем не менее пока не появилась важ-
ная работа Мак-Фэддена (McFadden, 1989) дискретные модели выбора,
в которых набор альтернатив с неограниченной зависимостью превы-
шал три или четыре варианта, практически не поддавались оценке.
Упорядоченные дискретные модели выбора часто отражают «груп-
пировочный» способ сбора данных. Например, данные по доходам
могут предоставляться в виде диапазонов. В этом случае основное
различие между типами моделей состоит в наличии или отсутствии
границ между группами. Иногда такие границы оказываются бес-
смысленными, например когда данные относятся к проводимому ин-
дивидами ранжированию некоего набора продуктов. Когда такие гра-
ницы имеют место, тогда по мере сужения групп модель все больше
приближается к стандартной регрессионной модели. В рамках изла-
800
Ричард Бланделл
гаемого ниже материала часто оказывалась полезной трактовка стан-
дартной модели в качестве предельного случая «группировочной»
модели. Зачастую группировка охватывает лишь определенный диа-
пазон значений исследуемой переменной. Например, налоговой службе
необходимы точные данные по тем заработкам, которые превышают
нижнюю границу облагаемых налогом доходов, однако данные о до-
ходах ниже этой границы доступны только в виде интервалов. Такие
данные называются цензурированными, и их адекватный анализ мо-
жет быть обеспечен моделями, известными под общим названием
моделей с ограниченными зависимыми переменными, которые более
подробно рассматриваются в следующем разделе.
Модели бинарного выбора
В моделях бинарного выбора зависимая переменная yt является
бинарной переменной, которая равна единице, если индивид i выби-
рает определенную возможность (или происходит определенное собы-
тие), и равна нулю в противном случае. Обычно предполагается, что
вероятность события является функцией от объясняющих перемен-
ных, выглядящей следующим образом:
;iWtl Pt = РФ, = 1) = J’(x'P), i = 1, .... N, (32.1)
где x, — вектор k объясняющих переменных, относящихся к i-му
индивиду в выборке. В этом случае условное ожидание yt при данном
х( просто равно F(x'P), поскольку взвешенная сумма вероятностей
исходов для i/( равна самой вероятности Р(. При оценке Р примем, что
х( экзогенен, так что в ходе такой оценки мы можем игнорировать
параметры, определяющие х(. Так как требуется, чтобы значения
функции F находились в интервале (0, 1) и возрастали, естественным
выбором применительно к F будет некая функция кумулятивного
распределения. Например, для пробит-модели используется кумуля-
тивное нормальное распределение, тогда как для логит-модели — ло-
гистическое (logistic) распределение. Несмотря на эти очевидные ва-
рианты выбора, доминирование в прикладной экономике линейных
методов наименьших квадратов (МНК) и легкость осуществления вы-
числительных операций при использовании таких методов привели к
широкому использованию линейной вероятностной модели, к рас-
смотрению которой мы сейчас приступим.
Линейная вероятностная модель
В линейной вероятностной модели F рассматривается как функ-
ция, для которой характерно следующее вероятностное правило:
рг (у, = 1) = х'Р,
(32.2)
Микроэконометрия
801
которое, как отмечалось выше, мы часто обозначаем как Р(. Посколь-
ку E(f/() = pr(t/; = 1), то из модели следует, что
yt = х'Р + е;, (32.3)
где С; = - Е(р|) представляет собой случайную переменную с нуле-
вой средней. Этот подход, безусловно, привлекателен в силу того, что
он приводит к знакомому уравнению линейной регрессии. Однако
оценка по методу наименьших квадратов порождает ряд проблем.
При данных х( распределение е( является не нормальным, а дис-
кретным вероятностным распределением, таким, что е( может при-
нять значения 1 - х'Р и -х(Р с вероятностями, равными соответствен-
но Pt и 1 - Рг В результате традиционные оценки стандартных оши-
бок, f-статистики и R2 окажутся смещенными. Более того, Pi = х'Р
может принимать значения, которые меньше нуля или больше едини-
цы, что делает модель весьма сложной для интерпретации. Аналогич-
ным образом предсказанная вероятность Pi = х'Р может лежать за
рамками единичного интервала. Отметим, что даже если такие откло-
нения можно ограничить (посредством метода модифицированной
оценки, предназначенного для того, чтобы поместить соответствующие
значения внутрь единичного интервала), значения х, находящиеся за
рамками выборки, могут, тем не менее, порождать предсказания, пре-
вышающие единицу или оказывающиеся меньше нуля. Кроме того,
возмущения будут гетероскедастичными. Действительно, из приведен-
ного выше распределения е( следует, что дисперсия равна
Е(е21 х,.) = (1 - х'Р)2 Р; + (-х'Р)2 (1 - PJ = (1 -х'р)х;р = Р; (1 - Р;). (32.4)
Поэтому дисперсия непостоянна среди различных i и, кроме того, что
стандартные ошибки оказываются смещенными, МНК-оценки явля-
ются неэффективными.
Н1 Логит- и пробит-модели
Трактовка F в (32.1) как функции стандартного нормального
распределения приводит к пробит-модели, а если F рассматривать как
функцию логистического распределения, то мы получим логит-мо-
дель. Таким образом, для пробит-модели мы имеем
рг(у, = 1) = ( — 1 jexp—d0, (32.5)
а для логит-модели —
рг(у; = 1) = [1 + ехр(-х,'Р)] 1 (32.6)
ч Хотя логит- (как и пробит-) модель можно обосновать как глад-
кое монотонное преобразование бесконечного множества действитель-
802
Ричард Бланделл
ных чисел (-«>, +<х>) в единичный интервал (0, 1), в пользу ее исполь-
зования имеются также веские аргументы теоретического характера.
В частности, логит-модель может быть получена путем максимиза-
ции стохастической функции полезности (McFadden, 1973). Вместе
с тем нельзя игнорировать тот факт, что произвольные допущения
о характере распределения являются достаточно сильными. Всегда
следует сопоставлять полученные оценки с результатами оценки мо-
делей, основывающихся на менее сильных допущениях (см., напри-
мер, предложенную Мански (Manski, 1975), оценку с максимальным
числом скоров (maximum score estimator), доступную в LIMDEP). Пре-
имущества допущений пробит- или логит-модели — в том случае,
если они приняты, — состоят в том, что с их помощью удается осу-
ществить полное параметрическое описание всего вероятностного
распределения.
Оценивание логит- и пробит-моделей с использованием
данных индивидуального уровня
Описав вероятностное распределение у(, для получения оценок
естественно применить метод максимального правдоподобия, поскольку
он предполагает максимизацию совместного распределения yt по х,
рассматриваемого как функция от неизвестных параметров р. Отме-
тим, что хотя мы должны были специфицировать полную функцию
распределения для каждого у(, она представляет собой функцию ис-
ключительно от параметров р. Данное обстоятельство вызвано тем,
что как логистическое, так и нормальное распределение полностью
описываются своими средними и дисперсиями и, как мы уже видели,
дисперсию можно произвольно привести к единице. Однако оба эти
распределения симметричны относительно своих средних, и если нам
необходимо ослабить это свойство, то пришлось бы ввести параметры,
отражающие моменты распределения более высоких порядков. Как
бы то ни было, вероятностное распределение для любого yt полностью
описывается в терминах Р, и то же самое верно для совместного рас-
пределения в любой случайной выборке, которое характеризует про-
стое произведение соответствующих вероятностей. При условии, что
данная выборка не является эндогенно стратифицированной (или
отобранной) тем или иным способом, этот результат остается в силе
и функция правдоподобия выборки задается следующим образом:
• •• > L = П(^Р(1 - J’iA (32.7)
i=l
где Pt = F(x'P), a N — размер выборки. Соответствующий логарифм
правдоподобия задается выражением:
logL = £{у, log[F(x;p)] + (1 - у,)log[1 - F(x;p)]}, (32,8)
. л «не Г/Н-•„ i
Микроэконометрия
803
а оценка р на основе метода максимального правдоподобия (ММП)
представляет собой значение, максимизирующее это выражение. Про-
изводную логарифма L по Р можно записать в виде
dlogL = yj yt
dp Т W.'P)
—-——----- f(x'P)x l =
l-F(x'P)J,V ,P; 'J
(32.9)
^F(x'P)[l - F(x'p)]' 1
где f — производная функции F и соответственно функция плотности
распределения. ММП-оценка Р будет решением неявных «нормаль-
ных» уравнений: dlogL/dp = 0. Хотя в общем случае такое решение
будет единственным, для получения ММП-оценки необходимы итера-
тивные методы. Для этого требуются специальные программы, мно-
гие из которых теперь доступны в стандартных компьютерных паке-
тах (LIMDEP, TSP и т. д.).
В этих моделях
1с’а ееши.
E£]ogL = [/(х'р)]2 х
dpdp' ~^F(x'p)[l - ^(х-р)] ‘
(32.10)
Умноженная на -1 обратная величина приведенного выше выраже-
ния, оцененного по ММП, дает оценку асимптотической матрицы
дисперсий и ковариаций (variance-covariance matrix). Ее можно ис-
пользовать для проверки гипотез о структуре дискретной модели, и
позднее мы к ней еще вернемся.
Самый очевидный метод прогнозирования заключается в при-
писывании наиболее вероятного исхода каждому наблюдению. Это
достигается с помощью следующего правила:
У, =
1 для F\ > 1/2,
0 для < 1/2,
(32.11)
с последующим подсчетом числа правильных прогнозов для yt = 1 и
= 0. Хотя данный метод является общепринятым, такие модели не
предназначены для формирования единичных прогнозов и ориенти-
рованы на изучение ожидаемого исхода для конкретного множества
х. Поскольку F\ является оценкой ожидаемого значения yt при дан-
ном хр то усреднение прогнозируемых значений по представляющим
интерес подмножествам данных для сопоставления оценок с факти-
ческими результатами является гораздо более информативным. Если,
например, наблюдения лишь для 20% выборки принимают нулевое
значение, то, если только модель не является точно «подогнанной»
применительно к каждому наблюдению, шансы получить сколько-
804
Ричард Бланделл
нибудь значительное число предсказанных нулевых значений оказы-
ваются низкими, несмотря на то что модель может очень хорошо
прогнозировать средние количества нулевых наблюдений для опреде-
ленных групп субъектов. В действительности для логит-модели пред-
сказанная доля наблюдений, принимающих определенные значения,
равна их истинной доле в выборке.
Для интерпретации этих моделей полезно отметить, что
дР,
дх>
= ы
РуР;(1 - Pj) для логит-модели,
(Р;)] для пробит-модели.
В обоих случаях выражение принимает максимальное значение при
Р, = 1/2 и стремится к нулю при стремлении Pt к нулю или единице.
Модели множественного выбора и предположение
о независимости от иррелевантных альтернатив
В этом разделе мы сфокусируем внимание на расширениях ло-
гит-модели. Расширения пробит-модели — двухмерные или более вы-
соких порядков — будут изложены в рамках приводимого ниже об-
суждения моделей с ограниченной зависимой переменной. Рассмот-
рим случай трех альтернатив с индексами 0, 1, 2 (процедура учета
большего числа альтернатив самоочевидна). В этом случае вероятно-
сти задаются выражением
ехр(х’„ В,)
1J (32Л2)
1 + exp(x1(Pj) + ехр(х2|р2)
для j = 1, j = 2 и j = 3, определяемых выражением
2
= у) = 1 для каждого i.
j=o
Кроме того,
1оеЯ^Ч = ''1’'’' = 1'2' <32л3)
Изучение теоретических основ этой модели позволяет обнаружить
одно важное полезное свойство и один важный недостаток.
Рассмотрим стохастическую функцию полезности, содержащую
систематический и случайный компоненты:
Ujt = Sn +e.f, j = 0, 1, 2, (32.14)
где Е7 представляет собой ненаблюдаемый и случайный компонент
полезности при выборе j индивидом I. Можно показать, что это при-
водит к полиномиальной логит-модели в том и только в том случае,
Микроэконометрия
805
если £jt независимы и имеют распределение с крайним значением
(extreme value distribution) типа 1.
Распределение с крайним значением имеет важное свойство: мак-
симум из группы с крайним значением сам имеет распределение с
крайним значением. Модели, построенные на основе теории полезно-
сти с использованием других типов распределений, в целом значи-
тельно сложнее, и с ними труднее работать, чем с полиномиальной
логит-моделью. Важный недостаток такой модели состоит в том, что
она требует независимости Ег В результате модель игнорирует любые
сходства среди альтернатив. Это очевидно из приведенного выше
выражения (32.13).
Модели упорядоченной реакции
В некоторых ситуациях интервалы переменной упорядочены в
соответствии с неким логическим принципом. Для этого случая можно
успешно расширить модель с латентной переменной:
У* = х,'Р + (32.15)
где у* не наблюдаема, но нам известно, какому из т интервалов она
принадлежит. Предположим, что эти интервалы непрерывной пере-
менной у* охватывают собой все множество действительных чисел,
и определим
>.о < Xj < Х2 < < Хт (32.16)
при
Хо = -со и Хт = +со.
Тогда наблюдаемая переменная определяется следующим образом:
У, = /, если < у* < (32.17)
Мы можем рассмотреть два различных класса моделей, вписыва-
ющихся в эти рамки. Первый класс — пробит-модель порядкового
уровня (ordinal-level probit model). В этом случае у* — искусственная
переменная. Параметрами модели являются (/ = 1, ..., т - 1). Если
мы предположим е, - N(0, ст2), то масштаб измерения у* и, следова-
тельно, Ху окажется произвольным. Тогда мы можем осуществить
нормализацию, приняв ст2 = 1. Эта процедура оправдана, так как у* не
имеет реальной размерности, коль скоро
P(yt = i) = < У* < */) =
= p(khl - х;р < Е; < - х;р) = (32.18)
= F(Xhl - х'Р) - - х'Р).
10 Заказ № 357
806
Ричард Бланделл
Таким образом, логарифм правдоподобия задается выражением
f ЬГй.' '
logL = - х'р) - - х'р)], (32.19)
i=i/=i
где — бинарный индикатор для j-й группы.
Второй класс моделей — это модели с группированной зави-
симой переменной. Такие модели были рассмотрены в статье Стю-
арта (Stewart, 1983), в которой у* является действительной непре-
рывной переменной, в то время как доступные для исследователя
данные относятся не к фактическим значениям переменной, а лишь
к группам (или диапазонам), в которые они попадают. Ключевые
отличия от упорядоченной пробит-модели состоят в том, что Ху
являются теперь заданными константами (границами диапазонов), а
не параметрами модели и значение а2 оказывается идентифициро-
ванным. Если мы предположим, что et - N(0, ст2), то
Р(У1 = j) = Pfa-i < У! < ^) =
(32.20)
:к-
а логарифм правдоподобия задается выражением
л т
logL = ХХл. log
>=!/=!
Это выражение затем максимизируется по (Р, о).
32.3. Ограниченные зависимые переменные
и проблемы формирования выборки
С! .
Цензурированные, или усеченные (truncated), наблюдения пере-
менных, представляющих особый интерес для прикладных микроэко-
номических исследований, обычны для баз структурных (cross-section)
данных. Такие переменные, как доходы, отработанные часы, почасо-
вые ставки заработной платы и расходы домохозяйств на потреби-
тельские товары, эмиссия акций и закупки инвестиционных товаров
фирмами — все они обычно характеризуются указанным свойством.
В этом разделе мы исследуем практические методы оценивания и
интерпретации эконометрических моделей, в которых зависимая пе-
ременная является цензурированной, или усеченной. Мы приведем
некоторые иллюстрации из недавних исследований, особенно тех, в
которых используются микроданные по Великобритании. Расшире-
Микроэконометрия
807
ния стандартных Тобит-моделей * и «усеченных» моделей, доказав-
шие свою пригодность в прикладных исследованиях, будут излагать-
ся наряду с обсуждением некоторых простых диагностических крите-
риев проверки критически важных допущений, лежащих в основе
стандартной И более общих моделей.
Тобит-модель и оценивание с использованием
цензурированных данных
Цензурированные данные часто встречаются в прикладных эко-
номических исследованиях. В качестве примеров можно привести
отработанные часы в выборке, включающей и занятых, и незанятых,
расходы на редко приобретаемые товары длительного пользования и
объемы эмиссии акций. Общее свойство таких моделей заключается
в том, что существенная доля наблюдений в любой (случайной) вы-
борке будет цензурирована. Во всех приведенных примерах точка цен-
зурирования представляет собой ноль и соответствует незанятым ли-
цам, несделанным покупкам и неосуществленным эмиссиям акций.
Хотя цензурирование — общая черта всех этих примеров, отнюдь не
очевидно, что ко всем таким примерам может быть приложена об-
щая модель. В дальнейшем мы сделаем акцент на спектре доступных
для применения моделей и роли выбора адекватной модели для рас-
сматриваемой экономической проблемы.
Каждая модель, ориентированная на работу с цензурированными
данными, начинается со спецификации модели латентной регрессии.
Обычно такая регрессия описывает спецификацию модели при отсут-
ствии цензурирования. Например, мы можем использовать стандарт-
ный подход линейной регрессии и описать латентную зависимую пе-
ременную у* следующим образом:
''hsfvi;-' t. у* = xjp + u;, u, - N(0, ст2), (32.21)
где х( — вектор k экзогенных объясняющих факторов и 0 — соответ-
ствующий вектор параметров для каждого индивида i = l, ..., N.
Как и в пробит-мод ели, здесь делается предположение о нормальном
распределении латентной ошибки. Опять-таки по аналогии с пробит-
моделью это предположение является критически важным для асим-
птотических свойств оценок, описываемых ниже. В действительности
выяснится, что предпосылка постоянной дисперсии, лежащая в осно-
ве (32.21), также необходима для получения стандартных свойств
оценки.
* Данное название было предложено в честь Джеймса Тобина, в одной
из работ которого (Tobin, 1958) была впервые предложена эта модель. —
Прим. пер.
808
Ричард Бланделл
Различные типы моделей цензурирования отличаются друг от
друга правилом, задающим наблюдаемые значения уг Простейшая из
них и, несомненно, самая популярная — Тобит-модель, для которой
правило цензурирования принимает следующую форму:
\yt для у*
У‘ = 1
|0 для у*
(32.22)
значение х'0 + превыша-
идеальные рамки для рассмотрения
возникающих при наличии цензуриро-
учитывать цензурированный характер
осуществляемая на основе МНК, приведет
В этом случае у* наблюдаема, когда
ет ноль. Например, если эта модель является моделью желаемого
потребления, наблюдаемая покупка для индивида i соответству-
ет случаю, когда желаемое потребление товара для него положи-
тельно. Если использовать микроэкономическую терминологию, то
можно сказать, что Тобит-модель описывает поведение в случае
угловых решений. Многие примеры цензурированных данных не
соответствуют угловому решению; два подобных примера — модель
редкого приобретения товаров длительного пользования и модель
предложения труда с фиксированными издержками. Однако Тобит-
модель представляет собой
эконометрических проблем,
вания.
Оценивание 0 должно
данных. Регрессия (/( от X,
к смещенной оценке 0, причем коэффициенты наклона будут смеще-
ны в сторону нуля. Как следствие, использование метода МНК приве-
дет к недооценке коэффициентов реакции. Это легко показать, по-
скольку наличие ряда значений yt, равных нулю, можно рассматри-
вать как фактор, смещающий линию регрессии к горизонтальной
оси. Устранение нулевых значений у и оценивание по оставшемуся
усеченному массиву данных не улучшают анализ. В этом случае ли-
ния регрессии также смещается к горизонтальной оси. Наблюдения с
низкими значениями х, но большими положительными и, остаются в
выборке, в то время как индивиды со схожими характеристиками х,
но отрицательными и( из нее устраняются, поскольку у* для них меньше
нуля, и в результате у, оказывается равной нулю. Поэтому среднее
значение ut при данном положительном yt также больше нуля и по-
ложительно коррелировано с х,0.
Если мы упорядочим наблюдения таким образом, что первые
будут относиться к индивидам с положительной yt, то МНК-оценка
по усеченной выборке будет представлять собой просто
(32.23)
М икроэконометрия
809
В результате смещение задается выражением
^х;Е(и( | > 0),
(32.24)
при предположении об экзогенности х(. Масштаб смещения МНК-
оценки связан, следовательно, с величиной E(u; | > 0). Ее легко
оценить с учетом того, что yt = х(Р + и;:
E(uf | У; > о) = E(uf | u; > -x'p) = ctE| | Ef > (32.25)
\ о J
где E; = ut /и = стф(з,)/[1 - Ф(г,)], z, = -x’P/c, а ф и Ф — соответственно
стандартные функции плотности нормального распределения и соб-
ственно нормального распределения. Частное, на которое умножается
О в вышеприведенном выражении, представляет собой просто сред-
нюю функции стандартного нормального распределения, усеченной
снизу на уровне zt. Его можно найти в большинстве учебников по
статистике. Его часто называют коэффициентом риска (hazard ratio),
или обратным коэффициентом Милля, поскольку она измеряет услов-
ное ожидание индивида I с характеристиками xt, остающегося в вы-
борке после ее усечения. Мы можем обобщить вышеприведенный
результат следующим образом:
К<_.) Е(и; | yt > 0) = стХр (32.26)
где представляет собой нормальный коэффициент риска, как и в
(32.25). Масштаб смещения при применении МНК для оценки усечен-
ной регрессии теперь зависит от того, насколько X, отличается от
нуля. Такое смещение минимально, когда х'р стремится к бесконеч-
ности, т. е. когда вероятность усечения низка.
Чтобы избежать такого смещения, необходимо отказаться от
прямого использования МНК. Однако мы покажем, что все-таки мож-
но вывести алгоритмы наименьших квадратов для получения состоя-
тельных и эффективных оценок. Для оценки правдоподобия выборки
применительно к Тобит-модели полезно определить фиктивную пере-
менную, отражающую эффект цензурирования. Положим
Г1, если у* >0,
[0 в противном случае.
(32.27)
Вероятность того, что у* положительна, представляет собой прост®
вероятность того, что Dt = 1, и задается функцией Ф(х-р/ст). Однако в
отличие от пробит-модели для положительных значений у* наблюда-
ема. В результате фактическая функция плотности нормального рас-
пределения, обозначенная нами ft, участвует в оценке правдоподобия
для наблюдения I. Для наблюдений, расположенных ниже точки цен-
810
Ричард Бланделл
зурирования, у* не наблюдаема, вместо нее мы используем вероят-
ность pr(Di = 0). Поэтому функция правдоподобия случайной выбор-
ки имеет следующий вид:
(32.28)
где Ф( ) — стандартное нормальное кумулятивное распределение, как
и прежде. Функция правдоподобия в Тобит-модели является ком-
бинацией функций плотности распределения и собственно распреде-
ления.
Можно видеть, что дополнительная информация о положитель-
ных наблюдениях, появляющаяся в Тобит-модели по сравнению с
пробит-моделью, приносит свои выгоды. Параметр а теперь иденти-
фицируем, поскольку единицы yt имеют определенный экономиче-
ский смысл и не инвариантны относительно шкалы измерения. В то
же время интерпретация параметров модели требует большей осто-
рожности. Вероятность нецензурированного наблюдения задается вы-
ражениями
Рг(у, > °) = ф|"—
и
Ч
дФ, = .
дхц А о J о ‘
(32.29)
(32.30)
Далее, условное ожидание задается как
EG/i I Di > °) = х'Р + .
(32.31)
Поэтому производная от функции условного ожидания равна
(ШИТ ч-
•'jaer-jsw**-"
| > 0)
(32.32)
а не просто Рг Безусловное ожидание можно разложить следующим
образом:
Е(^) = Е^ | yt > 0)Р(1/; > 0),
или, в логарифмах,
log[E(l/i)] = log[E(</f | yt
(32.33)
так что общую эластичность изменения Х(. можно разложить следу-
ющим полезным способом:
(32-34)
М икроэконометрия
811
В этих условиях может быть использована простая итеративная
процедура наименьших квадратов (Fair, 1977), тесно связанная с алго-
ритмом ЕМ (см. Chow, 1983). Например, условия первого порядка
максимизации (32.28) можно записать в виде:
1 N
П2 = —ХЛк - xi'P)(/( (32.35)
ч 1=1
и
N Л*
гяя- ЕР<ХЛ>'Р = ЕЛх1!/1 + СТЕ(! " Л)ХЛ> (32.36)
i=i 1=1 >=1
где X; — просто коэффициент риска, соответствующий этим цензури-
рованным наблюдениям и задаваемый как
Л'.хгн
Ф(21)
Ф(2()‘
(32.37)
Условия первого порядка для 0 можно традиционным образом перепи-
сать как:
( N \-1 N
р = Хх1х,' Хх1й«
\1 = 1 J i = l
(32.38)
где
У; ДЛЯ D; = 1,
х;0 + в противном случае.
Совместно (32.37) и (32.38) специфицируют двухшаговую итератив-
ную процедуру наименьших квадратов.
Так же легко вывести выражение для смещения МНК-оценки 0.
Мы можем записать
Е(р) = (ZxiX'r^XiCj/,). (32.39)
Заметим, что
кы'.;-
i u’OHiT
E(yJ = Фр^х'р, + стф|-^ * х'р
ст ) I ст )
(32.40)
из (32.29) и (32.31). При определенных допущениях нормальности
Голдбергер (Goldberger, 1981) и Грин (Green, 1981) вывели следу-
ющий полезный результат:
( ft '
plim(p) = Ф — р. (32.41)
Поскольку отношение отсеченных (non-limit) к совокупным наблю-
дениям дает состоятельную оценку Ф, величина, обратная этому
812
Ричард Бланделл
соотношению, обеспечивает адекватную (асимптотическую) коррек-
тировку МНК-оценок параметров наклона.
Модель селективности, модель двойного барьера
и другие расширения Тобит-модели
Прежде чем детально описывать различные полезные расшире-
ния Тобит-модели, разработанные в последние годы для работы с бо-
лее общими типами цензурирования, имеет смысл рассмотреть модель
усеченной регрессии. В этой модели цензурированные наблюдения
отбрасываются, в результате чего используется следующее правило
отбора:
Гу*, если и* >0,
</, = f ‘ ‘ (32.42)
[не наблюдаемо, если у* <0.
Ясно, что точка усечения не обязательно должна быть нулевой.
При использовании обозначений, применявшихся для описания
Тобит-модели, функция правдоподобия для усеченной выборки пред-
ставляет собой просто произведение условных плотностей:
L = ТЙ (32.43)
- ф(^)
и оценка может осуществляться с помощью итеративной процедуры,
подобной использовавшейся в рамках Тобит-модели. В модели Блан-
делла и Уокера (Blundell, Walker, 1982) yt — вектор переменных,
описывающих решения семейных домашних хозяйств с работающими
женами. В этом случае выражение (32.43) сохраняет силу с заменой
на плотность совместного распределения, а вероятность «усече-
ния* Ф( остается той же самой. Данная модель тесно связана с опи-
сываемой ниже моделью регрессии с переключающимися параметра-
ми (switching regression), а интерпретация оценок коэффициентов
в усеченной модели — с производной функции условного ожидания
в (32.32).
Первое расширение Тобит-модели, которое мы рассмотрим, пред-
ставляет собой популярную модель селективности, в формальном виде
введенную в эконометрическую литературу Хекменом (Heckman, 1979).
Для ее описания мы используем двухмерную модель вида
Уи = хлР1 + “ip (32.44)
Уи = Х21Р1 + ии- (32.45)
В этой модели y*t наблюдаема, если у^ > 0. В этом смысле рассмат-
риваемая модель в точности соответствует усеченной модели, поскольку
выборка наблюдений, касающихся уп, является усеченной. В примере
Микроэконометрия
813
Хекмена первое уравнение представляло собой уравнение заработной
платы, в то время как y2i была бинарной зависимой переменной,
описывающей решение об участии в рабочей силе. В этих условиях
правило наблюдаемости для у1 задается следующим образом:
[1, если z/2j > О,
(О, если у It < 0.
(32.46)
В принципе, у21 заменяет фиктивную переменную Dt Тобит-
модели.
МНК-оценка параметров, определяющих yY, на основе анализа
усеченной выборки является в общем случае смещенной по анало-
гии с вышеописанной оценкой усеченной модели. В действительно-
сти, следуя приведенному выше анализу смещения, полученного при
использовании МНК, мы можем рассмотреть условное ожидание:
Е(«1( | y*2i > 0) = Е и1; | u2i > = ^-k2i. (32.47)
k ° 2 ) ° 2
В этой формуле Х21 имеет ту же форму, что и X, в выражении, приве-
денном выше, это общее определением смещения, обусловленного
селективностью (selectivity bias).
Новизна статьи Хекмена (Heckman, 1979) состоит в предложен-
ной им «двухшаговой» оценке. Сперва ф2( и Ф2( оцениваются из (32.45)
на основе пробит-модели для получения значений Х2р а затем «скор-
ректированная на фактор селективности» регрессия
чъ-,. = xJjP! + —x2i + e2i (32.48)
°2
оценивается с использованием МНК на отобранном массиве дан-
ных. Асимптотически оптимальным тестом на смещение, обуслов-
ленное селективностью, является 1-статистика для о12/о2 = 0 (Melino,
1982).
Несмотря на свою привлекательность, модель селективности пред-
ставляет собой существенный отход от принципов Тобит-модели,
поскольку она принимает, что влияние y\t на отбор наблюдений реали-
зуется лишь косвенно, посредством корреляции с y2j через о12 в (32.48).
Это предположение может быть справедливым для многих случаев, в
которых либо ух не является хорошо определенной за рамками вы-
борки, либо ее нижний предел неизвестен,— примером может слу-
жить модель с фиксированными совокупными издержками трудовых
усилий (general fixed costs of work model), предложенная Коганом
(Cogan, 1981). Важность этого свойства в микроэконометрических
моделях предложения труда была убедительно продемонстрирована
Мрозом (Mroz, 1987).
814
Ричард Бланделл
В определенных случаях, например в модели расходов на товары
длительного пользования, у21 может быть использована для описания
дополнительного «барьера», отсутствующего в Тобит-модели, который,
возможно, отражает доступность кредита в нашем примере. Однако
при этом может быть вовсе не обязательно полностью отказываться
от правила наблюдаемости в Тобит-модели. Это случай модели двой-
ного барьера, предложенной Крэггом (Cragg, 1971).
В этой модели правило наблюдаемости, используемое в модели
селективности, заменяется правилом, согласно которому у^ наблюда-
емо, если у*и и y2i оба положительны. Таким образом, наблюдаемость
определяют два «барьера» и мы вновь определяем фиктивную пере-
менную £>; = 1, когда у\ наблюдаема. Вероятность того, что Dt = 1,
теперь представляет собой вероятность наступления совместного со-
бытия, соответствующего правилу наблюдаемости. Если мы опреде-
лим Ф1( как кумулятивное стандартное нормальное распределение,
оцениваемое при а Ф21 — как соответствующую функцию рас-
пределения, описывающую условное распределение u2i по и1р то функ-
ция правдоподобия выборки примет вид:
N
..пн.кьо. L = Шф2<)В'(1-ФиФ2<ЛЛ,)- (32.49)
i=l
Интересно отметить, что это выражение приближается к Тобит-мо-
дели по мере стремления Ф21 к единице. Поэтому модель двойного
бартера служит полезным расширением Тобит-модели, устраняя
допущение «минимально приемлемой» цены или заработной платы,
лежащее в основе многих приложений этой модели. Полезным огра-
ничением при оценке модели является предположение о независи-
мости u2i и ии. Однако в большинстве приложений это предполо-
жение выглядит маловероятным и по меньшей мере должно прове-
ряться.
Дальнейшим расширением стандартной модели является мо-
дель регрессии с переключающимися параметрами. В этой модели
правило наблюдаемости задается следующим образом:
у и наблюдаемо, если £1 = 1,
(32.50)
y2i наблюдаемо, если D, = 0,
где £)( является бинарной зависимой переменной, определенной нор-
мальной моделью латентной регрессии:
D. = х,.рз + при _ mi) (32.51)
Существуют двухшаговые методы оценки, схожие с двухшаговым
методом Хекмена в модели селективности. Параметры выражения
(32.51) оцениваются через пробит-модель, и корректировка с учетом
Микроэконометрия
815
селективности строится таким образом, чтобы применительно к вы-
боркам, наблюдаемым при соблюдении правила отбора (32.50), можно
было использовать МНК. Например, (32.44) можно переписать как:
Уи = + —Ч + Ез< Для D*3i > 0- (35.52)
При использовании значения Х3(, полученного из пробит-модели для
(32.51), применение МНК обеспечит состоятельные оценки Р( и с13/ст3
в (32.52).
С другой стороны, функция правдоподобия выборки задается как
' (-х'зРз
f
Ь = П 1
‘-1 \-«эРэ
(32.53)
где g — плотность двухмерного нормального распределения. Это вы-
ражение значительно упрощается, если записать g как произведение
условного и предельного распределений:
J = f(yu) J /а, | (32.54)
-*3<₽Э -«3<₽
как и в случае правдоподобия в модели двойного барьера. Когда су-
ществуют ограничения на параметры в РР Р2 и у, как в работе Кинга
(King, 1980), наиболее адекватным будет метод максимального прав-
доподобия. Эта модель также тесно связана с моделями «неравнове-
сия», делающими возможным эндогенный выбор режима.
Диагностические критерии
Общей характеристикой обсуждавшихся выше моделей являет-
ся важность полной спецификации лежавшего в их основе вероятно-
стного распределения. Эта характеристика — результат правил цен-
зурирования и отбора, определяющих спецификации моделей; она
отличает их от общих линейных моделей, в которых асимптотические
свойства оценок обычно инвариантны относительно конкретного рас-
пределения ошибок. Состоятельность Тобит-модели и ее обобщений
решающим образом зависит от справедливости допущения о нор-
мальном распределении и постоянной дисперсии. Модели, работа-
ющие с более общими допущениями о распределении, с трудом подда-
ются оценке; как следствие, для проверки корректности специфика-
ций были разработаны диагностические критерии. Их использование
развивается параллельно с переходом к непараметрическому и полу-
параметрическому оцениванию таких моделей (см., например, важ-
ные работы Пауэлла (Powell, 1989), Хекмена (Heckman, 1990), Мански
816
Ричард Бланделл
(Manski, 1990), а также Ньюи и др. (Newey et al., 1990)). Поскольку
оценивание в ситуации альтернативных гипотез затруднено, были раз-
работаны диагностические критерии для оценок «по скорам» или с
использованием множителей Лагранжа, которые асимптотически столь
же эффективны, как и более традиционные коэффициент правдоподо-
бия и критерий Вальда, но не требуют оценивания в ситуации альтер-
нативных гипотез.
Критерии оценки «по скорам» (score tests), разработанные для
стандартной линейной модели (Breusch, Pagan, 1980; Chow, 1983 :
ch. 9), несложно расширить для рассмотренных здесь моделей. Все
критерии можно основывать на анализе остатков, а для моделей с
ограниченной или дискретной зависимой переменной они просто
заменяются обобщенными остатками (см. Jaque, Вега, 1982; Chesher,
Irish, 1987; Gourieroux et al., 1987). См. также привлекательные кри-
терии X , предложенные Эндрюсом (Andrews, 1988а, Ь).
Методы анализа остатков также доказали свою пригодность в
рамках изучения проблем одновременности и экзогенности в Тобит-
моделях и им подобных. Для простой рекурсивной модели Бланделл
и Смит (Blundell, Smith, 1986) разработали критерий, асимптотически
эквивалентный критерию множителей Лагранжа. Если один из эле-
ментов х( (скажем, х() подозревается в эндогенности и в приведенной
форме определяется как
= n'jZji + v;i, (32.55)
то введение полученных при использовании МНК остатков из (32.55)
в Тобит-модель (или в схожие модели типа модели селективности,
пробит-модели, усеченной модели и т. д.) в качестве дополнительного
регрессора обеспечит состоятельные оценки параметров при одновре-
менности, а f-статистика, применяемая к коэффициенту при остатках,
даст асимптотически оптимальный критерий оценки одновременно-
сти или экзогенности х (.
32.4. Панельные данные
Панельные данные — это имеющие временную протяженность
структурные данные, которые относятся к одним и тем же инди-
видуальным агентам. Хорошей иллюстрацией таких данных явля-
ются данные на уровне фирм; общая их характеристика состоит в
том, что при большом количестве N агентов (фирм или домохо-
зяйств) число Т промежутков времени относительно мало. Напри-
мер, мы можем иметь данные по более чем 400 фирмам, но для
каждой из них может существовать только 12 или 13 годовых
наблюдений.
М икро эконометрия
817
Легко заметить множество привлекательных черт таких данных.
При их использовании временные ряды или временной (temporal)
анализ оказываются свободны от искажений, вызванных агрегирова-
нием, столь типичных в «макроэконометрических» исследованиях.
Более того, состоятельность оцениваемых параметров часто можно
доказать при данном Т при условии, что массив структурных данных
является «большим». Свойства, присущие отдельным фирмам в раз-
ные периоды времени, но различные для разных фирм в любой дан-
ный промежуток времени, можно относительно легко исключить, тем
самым значительно уменьшив роль моделирования ненаблюдаемых
переменных, которое так затрудняет анализ простых структурных дан-
ных. Это особенно актуально, когда ненаблюдаемые переменные, спе-
цифичные для данной фирмы или индивида, коррелируют с включен-
ными в анализ регрессорами. Но, возможно, наиболее важен тот факт,
что панельные данные позволяют аналитику учесть большой разброс
характеристик индивидов (или фирм) в любом массиве структурных
данных, при этом «не теряя из виду» временное измерение их пове-
дения.
Для иллюстрации мы можем представить себе исследование свя-
зи между налогообложением и инвестиционным поведением. Оче-
видно, что данный процесс динамичен и существует множество аспек-
тов издержек корректировки и т. д., которые специфичны для отдель-
ных фирм или компаний. Для изучения природы этих эффектов нам
необходимо проследить за отдельными фирмами во времени. Однако
в то же время фирмы несут разное налоговое бремя (возможно, чрез-
мерное) и оперируют на товарных рынках, имеющих разную структу-
ру. Поэтому необходим учет различий между фирмами для точного
отделения последствий, например, налогообложения капитала от воз-
действия других факторов на инвестиционные расходы.
Как и почти всегда в прикладных эконометрических исследова-
ниях, информационные усовершенствования массива данных, напри-
мер переход от обыкновенных структурных данных к массивам па-
нельных данных, имеют свои издержки. Хотя последние никоим об-
разом не перевешивают выгоды от использования панельных данных,
они порождают некоторые важные статистические проблемы. С уче-
том наших целей основными недостатками перехода к панельным
данным следует считать сокращение размера выборки и неслучай-
ность отбора структурных единиц. Конечно, эти проблемы тесно свя-
заны. Сокращение размера выборки имеет место, когда некоторые
фирмы «выпадают» из нее. Если это происходит случайным образом,
то результатом являются только потери информации и эффективно-
сти оценки. Если же это происходит не случайно или эндогенно, то
могут возникнуть серьезные эконометрические затруднения (Hausman,
Wise, 1979), что, очевидно, требует использования методов оценки,
скорректированных на селективность, подобных тем, которые были
818
Ричард Бланделл
предложены в разделе 32.3. Независимо от характера уменьшения
размера выборки и даже от самого его наличия изменение во времени
популяции индивидов или фирм может привести к тому, что панель-
ные данные с течением времени потеряют свою репрезентативность и
станут неслучайными.
Модели анализа панельных данных
Одним из важных аспектов анализа панельных данных являет-
ся решение о том, следует ли объединять данные по индивидам или
фирмам. Рассмотрение этой проблемы мы начнем с простейшей ли-
нейной модели:
yit = а, + р,хн + uit для i = 1, ..., N, t = 1, ..., Т. (32.56)
Здесь N — количество фирм в каждом массиве структурных данных,
а Г — количество отрезков времени. На практике Т может различать-
ся для разных индивидов или фирм, отражая «рождение» и «смерть»
фирм. Такая выборка называется несбалансированной, однако для
целей нашего анализа мы сохраним в силе допущение о сбалансиро-
ванности выборки панельных данных.
Следует отметить, что формулировка (32.56) допускает возмож-
ность межфирменных различий как в отношении свободного члена
регрессии, так и коэффициента при независимой переменной, так
что для начала мы рассмотрим критерий проверки постоянства
параметров среди фирм. Его часто называют «критерием объедине-
ния» (pooling test), хотя мы можем стремиться к объединению
данных и для использования свойства постоянства в каком-то под-
множестве параметров. Сперва мы должны допустить, что все ult
нормально распределены, и рассчитать F-статистику для проверки
гипотезы о постоянстве параметров. Если мы определим сумму квад-
ратов внутри группы как
W», = £(«„- «,)*. (32.57)
хынаг
.LlMenP.. wxyi = ^(xit - х^уи - у,), (32.58)
-’найт л t
= £(у„ " У/)2- (32.59)
t
где х; и у, — специфичные для конкретной фирмы I средние для xi(
и yit соответственно; тогда оценки а( и р( задаются как
di = yt - Ь,Хр (32.60)
b, =(Wzxl)-lWzyi. (32.61)
Микроэконометрия
819
Сумма квадратов остатков в данной регрессии с единственным ре-
грессором опять равна просто
RSSf = wyyi ~ (Wxxiyr(Wiyi)2. (32.62)
Если мы примем хt и уt в качестве средних для всей объединен-
ной выборки и соответственно определим
тхх = - *)2’ (32-63)
i t
Тху = ££(х1( - x)(yit - у), (32.64)
9С- i I
туу = Ш - у)2’ <32-65)
i t
то оценки при ограничении, связанном с объединением, задаются как
а = у - Ьх (32.66)
и
Ъ = (ТххУгТху. (32.67)
В этом случае сумму квадратов остатков можно выразить как:
-1 г: V. ,
RSS = Туу -(Тххуг(Тху) , (32.68)
и мы хотели бы сопоставить это выражение с суммой квадратов остат-
ков при неограниченной регрессии:
? RSSU = ^RSSj. 11 (32.69)
Поскольку RSSU имеет TN - 2N степеней свободы, a RSS —
TN - 2 степеней свободы, то соответствующая ^-статистика для ги-
потезы о постоянстве а( и Р( для всех фирм равна
(RSS - RSS J/(2W - 2) „„ „Л
F = (32.70)
RSSU/(7W - 2N)
Как будет показано далее, значительно интереснее может ока-
заться проверить постоянство всех Р(, поскольку допущение о том, что
а( варьируется среди фирм, нетрудно учесть (в этом состоит идея
популярной модели с фиксированными эффектами). Тогда регресси-
онная модель при нулевой гипотезе представляет собой просто
Ун = а, + Pxj( + uit, (32.71)
где оценки каждого а( задаются как
а* = yL - р*Х;
(32.72)
820
Ричард Бланделл
Р =
где
Wxy = ХХХн(Ун ~ У,)
и
wr = УУхЛх,, - х;).
И
(32.73)
(32.74)
(32.75)
Описанную регрессию обычно называют регрессионной моделью с
фиктивной переменной (или моделью с фиксированным эффектом).
Например, в исследованиях производственной функции, где у —
выпуск, ах — затраты, параметр at может представлять собой за-
траты управленческого ресурса, являющегося специфичным для i-й
фирмы. Тогда р* является оценкой параметров производственной
функции, свободных от смещения, связанного с использованием этого
ресурса. Как и прежде, эта модель проверяется с использованием
F-статистики, в которой RSS — это RSS для модели (32.71):
RSS* = Wyy - {WXI)(Wzy), (32.76)
а число степеней свободы в числителе заменяется на N - 1.
Исторически наиболее популярной моделью анализа панельных
данных была модель компонентов вариации (variance components
model). В наиболее распространенной форме модели такого типа ин-
дивидуальный эффект а( в (32.56) записывается как а; = + а0,
причем г, предполагается случайным среди индивидов и распреде-
ленным независимо от хг Более конкретно,
Ун = “о + Рх<( + + “н> (32.77)
где
Е(т,) = E(uJ = О,
’ для i - j,
СОУ(Т(, Т() = (
[О в противном случае;
КОК. Я'.;.
. ч для i = j, t = 8,
cov uj3) =
(0 в противном случае;
cov(xj(, ujs) = 0 для всех i, j и s.
Это порождает корреляцию остатков во времени, поскольку
/ \ fau + а? Для * = S-
cov(Ej(, E;s =
в противном случае.
Микроэконометрия
821
Ясно, что такая модель требует оценки на основе обобщенного
метода наименьших квадратов (ОМНК), которую легко получить как
(32.78)
где
о? + То? ’
W относится к вышеописанным внутригрупповым моментам, а В —
к межгрупповым моментам:
в = Т - W .
уу уу уу
Интересно, что данная оценка сводится к МНК-оценке
Ь = (тхху1тху,
когда 0 = 1; в том же случае, если 0 = 0, она сводится к оценке с
фиксированным эффектом (или с фиктивной переменной):
Р‘ = (WxJ’Xr
По очевидным соображениям Р* также называют «внутригрупповой
оценкой» («ВГ-оценкой») (within-groups (WG) estimator). Очевидно,
что р+ в гораздо меньшей степени игнорирует вариацию структурных
данных, чем р* (особенно когда Вхх, Вху и Вуу велики относительно
Wxx, Wxy и Wyy) и, как следствие этого, является в целом более эффек-
тивной. Однако для расчета р+ необходимо, чтобы каждое т, было
независимо от х(. Поскольку можно ожидать, что коррелированные
фиксированные эффекты являются достаточно распространенными в
практике прикладных экономических исследований, это представля-
ет собой серьезный недостаток оценки по обобщенному методу наи-
меньших квадратов.
Случайные и фиксированные эффекты
и критерии спецификации
Модель (32.71) представляет собой популярную модель анализа
панельных данных и демонстрирует некоторые очевидные преимуще-
ства использования даже двух или трех волн панельных наблюдений
для данного массива структурных данных. Чтобы понять это, пред-
11 Зака! № 357
822
Ричард Бланделл
ставим себе, что цель исследования состоит в получении оценки (32.71)
на основе простой выборки структурных данных. В этом случае мы
можем выписать модель следующим образом:
У и = а0 + Pxi( + Tj + uit. (32.79)
Поскольку у нас отсутствует временное измерение выборки, мы мо-
жем скомбинировать т, и ult в единую оценку ошибки е(1 и оценить
модель
у, - а0 + рх, + (32.80)
для i = 1, ..., N структурных наблюдений, относящихся к периоду t.
Теперь «истинной» ошибкой является Е(, а не ut, которая, как
нами было допущено выше, распределена независимо от хг И £( содер-
жит также индивидуальный специфический эффект тр который хотя
и постоянен во времени для фирмы i, в принципе может быть распре-
делен любым возможным образом; итак, в (32.80) все индивидуаль-
ные специфические эффекты, являющиеся ненаблюдаемыми (utt и tt),
должны быть распределены независимо от х( (или по меньшей мере
не коррелировать с ним). Более того, чтобы использовать F-статисти-
ку для проверки гипотез относительно р, нам нужно допустить, что
как ии, так и т( распределены нормально.
При условии, что по каждой фирме имеется по меньшей мере
два наблюдения во времени, т, можно включить в специфичный для
конкретной фирмы свободный член и модель оказывается возмож-
ным оценить на основе модели с фиктивной переменной (получить
ВГ-оценку) без необходимости спецификации точного распределения
at между фирмами. В самом деле, хотя количество параметров а(
увеличивается при росте /V, р* при большом N будет оставаться несме-
щенной и состоятельной.
Общепринятой практикой является оценка разностной формы
(32.79) первого порядка, задаваемой следующим образом:
.од.хл
—yit ~ Уц-i - Р(х,( _ xif-i) + vii> (32.81)
где vtt = uit - u[t_l является скользящей средней с единичным кор-
нем, если ии случаен. Мы вернемся к оцениванию моделей такой
формы позднее, а пока нам достаточно отметить тот факт, что (32.81)
устраняет фиксированный эффект за счет получения разности перво-
го порядка, тогда как ВГ-оценка (32.73) устраняет этот эффект по-
средством вычитания групповых средних, как это было сделано в
(32.74) и (32.75).
Чтобы увидеть реальные потери, связанные с оценкой модели с
фиксированными эффектами, нам нужно лишь ввести множество важ-
ных, но не меняющихся во времени регрессоров — например, такие
переменные, как образование, доход родителей и т. д., в модели зара-
Микроэконометрия
823
ботной платы или размещение, длительность предшествующей дея-
тельности и т. д. в модели инвестиций. Рассмотрим специфическую
модель такого типа:
Уи = а0 + pxj( + 8z, + Tf + uit, (32.82)
где различия zt между структурными единицами неизменны во вре-
мени. Если мы не готовы что-либо утверждать относительно распре-
деления т(, то тогда, устранив внутригрупповую среднюю, мы игно-
рируем все, что можно сказать о 8. С другой стороны, модель
компонентов вариации предполагает, что Е(т; | xit,zt) = 0 для всех i
и t. Как утверждалось выше, во многих случаях это, несомненно,
спорное допущение, которое нужно проверять. Однако оно позволя-
ет оценить 8. Как мы уже отмечали, при любой корреляции между
а, и zt или хи ВГ-оценка р* будет несмещенной и состоятельной
при большом N.
Сравнение этих двух оценок обеспечивает идеальный критерий
проверки допущений относительно т(, необходимых для того, чтобы
сделать ОМНК-оценку Р* не только несмещенной и состоятельной, но
и эффективной. Если мы запишем
q = Р* - Р+, (32.83)
то можем увидеть, что в случае принятия нулевой гипотезы, согласно
которой Е(Т| | = 0, имеет место равенство plimg = 0, тогда как
в случае принятия альтернативной гипотезы это равенство не соблю-
дается, поскольку оценка Р“ оказывается несостоятельной. Однако
поскольку
varq = varp* - varP+, (32.84)
то для проверки этой гипотезы несложно вывести критерий наподо-
бие критерия Хаусмана.
Пример как раз такого теста и сравнения полученных оценок
приведен в табл. 32.1. Она воспроизведена из исследования детер-
минантов заработной платы, проведенного Хаусманом и Тейлором
(Hausman, Taylor, 1981). В этом исследовании зависимой перемен-
ной являлся логарифм заработной платы, а число наблюдений
равно 750. Рассматривались только двухлетний и четырехлетний
периоды. Из значения критерия X (3) видно, что допущения, лежа-
щие в основе ОМНК-оценки, отвергаются, а сопоставление такой
оценки с ВГ-оценкой указывает на наличие корреляции между
трудовым стажем и индивидуальным эффектом т(. Однако также
ясно, что переход от ОМНК-оценки к ВГ-оценке лишает нас возмож-
ности идентифицировать инвариантные по времени эффекты расовой
принадлежности, участия в профсоюзе и количества лет образования.
824
Ричард Бланделл
Таблица 32.1
Заработная плата и трудовой стаж
МНК-оценка ОМНК-оценка ВГ-оценка
Трудовой стаж (Zt) 0.0132 (0.0011) 0.0133 (0.0017) 0.0241 (0.0042)
Плохое здоровье (Zt) -0.0843 (0.0412) -0.0300 (0.0363) -0.0388 (0.0460)
Принадлежность к категории без- работных в прошлом году (It) -0.0015 (0.0267) -0.0402 (0.0207) -0.0560 (0.0295)
Расовая принадлежность (1) -0.0853 (0.0328) -0.0878 (0.0518) —
Членство в профсоюзе (Z) 0.0450 (0.0191) 0.0374 (0.0296) —
Число лет образования (Z) 0.0669 (0.0033) 0.0676 (0.0050) —
Критерий спецификации /_2(3) = 20.2.
Источник: Hausman, Taylor, 1981.
Динамические модели панельных данных
Значительным преимуществом повторяющихся во времени на-
блюдений является получение возможности моделировать динами-
ческие реакции на основе изучения микроданных. Простейшую мо-
дель такого типа можно записать следующим образом:
= W-i) + , + u‘t i N,t = 1,...,Т. (32.85)
ВГ-оценка у представляет собой МНК-оценку преобразованного урав-
нения
Уп ~У1= ч(Уи-г ~ У1.-1) + ии ~
где групповые средние конструируются, как и прежде, как
1 , .
ОпЯНВкб~ rp\Uil + + и1т)’ >г
Однако поскольку в динамических моделях такого типа имеет место
корреляция между - yt,-i и uit - uit yWG окажется смещенной
даже для большого ЛГ, когда Т мало.
Масштаб асимптотического смещения ВГ-оценки был определен
Никелем (Nickell, 1981) и рассчитывается как
plim(yWG - у) =
(1 + у)/1(у,Т)Г _ 2yh(y,T)
Т-1 |_ (Т - 1)(1 - у).
Микроэконометрия
825
где -с-- 1^1— уТ А Л(у,Т) = 1 - - -—М. 1 - Y ) Полученные оценки, приведенные в табл. 32.2, характеризуются силь- ным понижательным смещением для стандартных значений Т. Ненаблюдаемый эффект мож- но также устранить, рассчитав пер- вые разности: Асимпто' иок в Таблица 32.2 гические смещения ВГ-оце- модели авторегрессии
т g = 0.05 g =0.5 g = 0.95
2 -0.52 -0.75 -0.97
3 -0.35 -0.54 -0.73
10 -0.11 -0.16 -0.26
15 Источ н -0.07 и к: Nicke -0.11 11, 1981. -0.17
Уи - = Y^-i) - ^i(t-2)) + (uit - Ui(t-1))- (32.86)
МНК-оценка у в этом уравнении будет также смещенной, но в дан-
ном случае такое смещение не будет стремиться к нулю при стремле-
нии Т к бесконечности, поскольку
plim(y - у) =
N->00 Л
При отсутствии серийной корреляции между значениями ии состо-
ятельная оценка у задается выражением:
Т N
•«*9 к EE(?/i(t-2) - Уц(-з))(Уи - Jfy-i))
Yrv = тЧп----------------------------> <32-87>
ЧЧФЯЛЬ) EE(^.(t-2) - У^-з^У^-ц - Уц-ц)
которое эквивалентно оценке на основе регрессии с инструменталь-
ной переменной в разностной модели первого порядка, в которой
значения Дг/_2 используются в качестве инструмента для оценки Аг/^.
Эта оценка была предложена в работе Андерсона и Сяо (Anderson,
Hsiao, 1982). При наличии серийной корреляции по типу скользя-
щей средней в качестве инструментов могут использоваться подходя-
щие лаги Д</. Если в ии наблюдается авторегрессия, то вначале следует
преобразовать модель таким образом, чтобы структура ошибок соот-
ветствовала принципу скользящей средней, после чего оценка при
помощи инструментальной переменной становится корректной.
Введение дополнительных объясняющих переменных в (32.85)
не изменяет основных аргументов, выдвинутых выше. Однако если
эти факторы строго экэогенны (т. е. будущие и прошлые значения
независимы от и((), они могут использоваться в качестве инструментов
в ВГ- или ОМНК-моделях. Если же эти факторы слабо экэогенны, то
они должны трактоваться подобно и следует применять метод
разностей первого порядка с инструментальными переменными.
826
Ричард Бланделл
Конечно, существует много других оценок, которые можно ис-
пользовать в динамических моделях панельных данных, но в целом
они выводятся из формул, приведенных выше (Arellano, Bond, 1988а,b).
Важно отметить тот факт, что ненаблюдаемые фиксированные эффек-
ты (т() действуют подобно авторегрессионной ошибке и, как след-
ствие, делают некорректным использование стандартных методов
наименьших квадратов в динамических моделях панельных данных.
Асимптотические смещения, рассчитанные в табл. 32.2, дают некоторые
указания на серьезные последствия использования таких некорректных
оценок. Более того, они показывают, что в моделях структурных дан-
ных, где важную роль играет история процесса (т. е. задействованы
лаговые зависимые переменные или имеет место зависимость от теку-
щего состояния), в случае наличия индивидуальных специфических
эффектов требуется особо тщательный анализ.
Заключительные замечания
В силу ограниченности размера главы было бы чрезмерным тре-
бовать от ее автора, чтобы он дал нечто большее, чем общее представ-
ление об отличиях микроэконометрии от «стандартной» экономет-
рии. Однако представляется важным, чтобы экономисты, занимающи-
еся прикладными исследованиями, были осведомлены об имеющихся
в их распоряжении микроэконометрических методах и были способ-
ны осуществлять выбор между ними. Эти два соображения и служили
основными мотивами при написании этой главы. Все рассмотренные
выше методы были сознательно выбраны с учетом как их простоты,
так и возможности их использования на персональных компьютерах.
Однако нами также были сделаны указания на некоторые значимые
новые разработки в области непараметрических и полупараметрических
оценок. Эти методы, вероятно, будут выходить в ближайшие годы на
первый план по мере того, как чувствительность моделей к безобид-
ным на первый взгляд параметрическим допущениям будет все более
признаваться и пониматься.
Литература
Anderson Т. W., Hsaio С. Formulation and estimation of dynamic models using
panel data//Journal of Econometrics. 1981. Vol. 18. P. 570-606.
Andrews D. Chi-Square diagnostic tests for econometric models: introduction
and applications // Journal of Applied Econometrics. 1988a. Vol. 37. P. 135-
156.
Andrews D. Chi-square diagnostic tests for econometric models: theory //
Econometrica. 1988b. Vol. 56 (6). P. 1419-1453.
М икроэконометрия
827
Arellano М., Bond S. R. Some tests of specification for panel data: Monte Carlo
evidence and an application to employment equations // Review of Economic
Studies, forthcoming. 1988a.
Arellano M., Bond S. R. Dynamic panel data estimation using DPD — a guide for
users //Working paper 88/15, Institute for Fiscal Studies. 1988b.
Blundell R.W., Smith R.J. An exogeneity test for the simultaneous equation
Tobit model // Econometrica. 1986. Vol. 54. P. 679-685.
Blundell R. W., Walker I. Modelling the joint determination of household labour
supplies and commodity demands // Economic Journal. 1982. P. 351-364.
Breusch T. S..Pagan A. R. The Lagrange multiplier test and its applications to
model specification in econometrics // Review of Economic Studies. 1980.
P. 239-253.
Chesher A. D., Irish M. Residuals and diagnostics for probit, tobit and related
models //Journal of Econometrics. 1987. Vol. 34. P. 33-61.
Chow G.C. Econometrics. New York McGraw-Hill, 1983.
Cogan J. F. Fixed costs and labor supply // Econometrica. 1981. Vol. 49. P. 945-
964.
Cragg J. G. Some statistical models for limited dependent variables with appli-
cations to the demand for durable goods // Econometrica. 1971. P. 289-
344.
Fair R.C. A note on the computation of the Tobit estimator// Econometrica.
1977. P. 1723-1728.
Goldberger A. S. Linear regression after selection // Journal of Econometrics.
1981. P. 919-938.
Gourieroux C. Econometric des Variables Qualitative / 2nd edn, Paris : Economica,
1989.
Gourieroux C., Monfort A., Renault E., Trognon A. Generalised residuals // Journal
of Econometrics. 1987. Vol. 34. P. 5-32.
Green W. H. On the asymptotic bias of the ordinary least squares estimator of the
Tobit model //Econometrica. 1981. P. 505-509.
Hausman J., Taylor W.E. Panel data and unobservable individual effects//
Econometrica. 1981. Vol. 49. P. 1377-1398.
Hausman J. A., Wise D.A. Social experimentation, truncated distributions and
efficient estimation // Econometrica. 1979. P. 919-938.
Heckman J. J. Sample selection bias as a specification error//Econometrica.
1979. P.153-161.
Heckman J. J. Varieties of selection bias//American Economic Review. 1990.
Vol. 80 (2). P. 313-318.
Hsiao C. Panel Data. Cambridge Cambridge University Press, 1986.
Jarque С. M., Bera A K. Efficient specification tests for limited dependent variable
models // Economic Letters. 1982. P. 153-160.
King M.A. An econometric model of tenure choice and demand for housing as a
joint decision //Journal of Public Economics. 1980. Vol. 14 (2). P. 137-160.
McFadden D. Conditional Logit analysis of qualitative choice behaviour/In
P. Zarembka (ed.). Frontiers in Econometrics. New York : Academic Press,
1973.
828
Ричард Бланделл
McFadden D. Qualitative response models / In W. Hildenbrand (ed.). Econometrics,
Econometric Society Monograph. 1982.
McFadden D. A method of simulated moments in estimation of multinomial
probits without numerical integration // Econometrica. 1989. Vol. 57.
P.995-1026.
Maddala G. S. Econometrics, chs 9. P. 7-9. 10. New York McGraw-Hill, 1983.
Manski C. F. Maximum score estimation of the stochastic utility model of
choice // Journal of Econometrics. 1975. Vol. 3. P. 205-228.
Manski C. F. Anatomy of the selection problem // Journal of Human Resources.
1989. Vol. 24. P. 343-360.
Manski C. F. Nonparametric rounds on treatment effects // American Economic
Review. 1990. Vol. 80 (2). P. 319-323.
Melino A. Testing for sample selection bias // Review of Economic Studies. 1982.
P.151-153.
Mroz T.A. The sensitivity of an empirical model of married women’s hours of
work to economic and statistical assumptions//Econometrica. 1987.
P.765-800.
Newey W. K. .Powell J. L. Walker J. R. Semi parametric estimation of selection models:
some empirical results // American Economic Review. 1990. Vol. 80 (2). P. 324-
328.
Nickell S. Bases in dynamic fixed effect models // Econometrica. 1981. P. 1417-
1426.
Powell J. Semi parametric estimation of censored selection models // unpublished
manuscript, University of Wisconsin-Madison, 1989.
Pudney S. Modelling Individual Choice: The Econometrics of Corners, Kinks
and Holes, Oxford Basil Blackwell, 1989.
Stewart M. B. On least squares estimation when the dependent variable is
grouped II Review of Economic Studies. 1983. Vol. 50. P. 737-754.
Tobin J. Estimation of relationships for limited dependent variables //Econo-
metrica. 1958. P. 24-36.
т'ад b'
'V,-
if
КЕННЕТ ХОЛДЕН
МАКРОЭКОНОМЕТРИЧЕСКОЕ
ПРОГНОЗИРОВАНИЕ
Т ШЖИЭ'ХГИЯ-'
33.1. Введение*
В этой главе дается обзор методов, используемых в эконометри-
ческом прогнозировании. Вначале описывается традиционный под-
ход и обсуждаются некоторые связанные с ним проблемы. Раздел 33.3
содержит обзор разнообразных статистических методов прогнозирова-
ния и рассмотрение их связей с экономическим моделированием.
В разделе 33.4 рассматриваются различные способы оценки точности
прогнозов, а предметом исследования раздела 33.5 являются выгоды
от комбинирования прогнозов. Раздел 33.6 подводит итоги. Поскольку
Филдс (Fildes, 1988) дал всеобъемлющий обзор организаций, осущест-
вляющих экономическое прогнозирование и обследования текущей
хозяйственной деятельности, данная тема нами здесь рассматривать-
ся не будет.
Ос:'
33.2. Традиционное эконометрическое моделирование
Истоки эконометрического прогнозирования восходят к работе
Тинбергена (Tinbergen, 1939), которому обычно приписывается честь
построения первых эконометрических моделей.* 1 После Второй миро-
вой войны труды Клейна и его коллег (например, Klein, Goldberger,
* Многие из идей, обсуждаемых в этой главе, представлены более де-
тально в работе Holden et al. (1990). Я выражаю признательность Совету по
экономическим и социальным исследованиям за поддержку в рамках гран-
та В0000111135550033, а также благодарность К. С. Кливеру за коммента-
рии к раннему варианту этой статьи. Разумеется, ответственность за воз-
можные ошибки лежит исключительно на мне.
1 Обзор современной истории эконометрического моделирования см. в
работах Криста (Christ, 1985), Эпстайна (Epstein, 1987) и Моргана (Morgan,
1989). Вклад Тинберген и Тейла обсуждается в статье Хьюза Холлета (Hughes
Hallett, 1989).
830
Кеннет Холден
1955) привели к оценке эконометрических моделей для Соединенных
Штатов и большинства других промышленно развитых стран. Эти
модели использовались для прогнозирования ex ante, а также для
анализа экономической политики.
Подход, которому следовали при построении таких моделей,
ныне трактуется как «традиционное» эконометрическое прогнози-
рование и может быть описан последовательностью рассмотренных
ниже стадий.
1. Использование соответствующей экономической теории для
определения того, какие переменные важны для объяснения макро-
экономического поведения. Затем эти переменные подразделяются
на те, значения которых объясняются моделью (эндогенные перемен-
ные), и те, которые определяются вне рамок модели (экзогенные пере-
менные).
2. Теория формулируется в виде набора уравнений, устанавлива-
ющих связи между переменными. Это требует выбора продолжитель-
ности единичного периода, решений о точном отнесении переменных
к соответствующим временным интервалам (что ведет к выбору опе-
режений и лагов) и применения определенных методов расчета пере-
менных, связанных с ожиданиями.
3. Получение данных по каждой из переменных, что предпола-
гает применение теоретических понятий к имеющимся в распоряже-
нии статистическим рядам.
4. Применение соответствующих эконометрических методов
к уравнениям и данным для получения числовых значений пара-
метров.
5. Изучение результатов на предмет их удовлетворительности.
Если они неудовлетворительны, то необходимо вернуться к ранним
стадиям и вносить соответствующие изменения до тех пор, пока удо-
влетворительный результат не будет достигнут.
6. На основе полученных оценок параметров и перспективных
оценок будущих значений экзогенных переменных можно предска-
зывать будущие значения эндогенных переменных.
Такое описание традиционного подхода к эконометрическому мо-
делированию помогает идентифицировать проблемы, возникающие,
когда этот подход применяют в конкретных обстоятельствах. Сперва
рассмотрим стадию 1. Среди экономистов нет согласия по поводу
того, какая макроэкономическая теория является «корректной». Су-
ществует много теоретических споров, которые пока не закончены,
и даже в тех сферах, где имеет место единство мнений относительно
общих рамок анализа (типа утверждения о воздействии дохода на
потребление), возникают разногласия по поводу конкретных деталей
(например, по поводу того, как определять доход и потребление). Де-
ление переменных на эндогенные и экзогенные отчасти определяется
Макроэконометприческое прогнозирование
831
прогностическими целями, но и здесь имеется простор для разногла-
сий среди экономистов различных убеждений.
На стадии 2, на которой экономические связи формулируются
в виде уравнений, из соображений удобства обычно выбирается па-
раметрически линейная форма моделей. Это в некоторой степени мож-
но оправдать ссылкой на теорему Тейлора, согласно которой нели-
нейную функцию можно представить в виде степенного ряда, где пер-
вые два члена дают линейную зависимость, а члены более высокого
порядка, делающие связь нелинейной, игнорируются. Для учета дей-
ствия исключенных из рассмотрения факторов (влияние которых пред-
полагается незначительным) в модель включается параметр ошибки;
другое его назначение — показать стохастическую природу связи, т. е.
тот факт, что описывается типическое, а не индивидуальное поведе-
ние. Выбор продолжительности единичного периода (как правило,
таковым является год, квартал или месяц) обычно определяется до-
ступностью данных, а не продолжительностью естественного периода
принятия решений экономическими субъектами.2 Это также имеет
значение с точки зрения определения опережений и лагов, посколь-
ку при использовании годовых данных существует больше возможно-
стей для корректировки экономических процессов в течение данного
периода, чем при использовании квартальных или месячных данных.
Выбор продолжительности опережений и лагов — преимущественно
эмпирическая проблема, поскольку экономическая теория мало что
может сказать по этому поводу. Не так обстоит дело с переменными
ожиданий, для оценки которых могут использоваться альтернатив-
ные теоретические подходы адаптивных и рациональных ожиданий,
каждый из которых имеет определенный фундамент в экономиче-
ской теории. В качестве альтернативы показатели ожиданий могут
иногда оцениваться непосредственно — на основе информации, полу-
ченной в ходе обследований.3 Здесь же следует учитывать роль пере-
менных, связанных с экономической политикой, имея в виду крити-
ку Лукаса (Lucas, 1976).
Стадия поиска данных — стадия 3 — включает движение от
теоретических концепций к наблюдаемым величинам. Обычно эко-
номисты не имеют возможностей для сбора данных в соответствии с
их собственными преференциями и, таким образом, полагаются на
статистические ряды, составленные официальными статистическими
органами. Проблемы здесь связаны с определением того, как теоре-
2 Коррадо и Грин (Corrado, Greene, 1988) показывают, как ежемесячные
данные и прогнозы можно использовать в рамках квартальной модели для
повышения точности прогнозирования. Уоллис (Wallis, 1986) рассматривает
более общую проблему несовершенства текущей информации.
3 Обсуждение проблемы формирования и измерения ожиданий см.,
например, в работе Холдена и др. (Holden et al., 1985).
832
Кеннет Холден
тические понятия типа дохода, капитала и потребления соотносятся
с данными, собранными для бухгалтерских или административных
целей. Имеются сомнения, касающиеся точности данных выбороч-
ных обследований, допущений, принимаемых при построении ин-
дексов, влияния теневой экономики и последствий агрегирования.
В некоторых случаях публикуются сначала предварительные данные,
которые затем пересматриваются (возможно, несколько раз), пока не
примут конкретное значение, которое, предположительно, ближе к
истинной величине, чем ранние оценки. Конечно, непересмотренные
данные не обязательно точны. Эти проблемы ошибок в данных (или
«ошибок в переменных») не должны игнорироваться, и их следует
рассматривать в явном виде.4 * * * В
Стадия оценивания — стадия 4 — требует использования адек-
ватных методов для получения числовых оценок неизвестных па-
раметров. Поскольку в эконометрических моделях используются
системы одновременных уравнений, метод наименьших квадратов
(МНК) обычно не является подходящим методом оценки. Вместо
него следует применять методы оценки единственного уравнения
(типа двухшагового метода наименьших квадратов или метода ин-
струментальных переменных) или метод систем (systems method)
(типа трехшагового метода наименьших квадратов или оценки мак-
симального правдоподобия с полной информацией). Проблемы за-
ключаются здесь в следующем: когда имеется неопределенность в
отношении полной спецификации модели, так что с имеющейся
теорией совместимы несколько альтернативных формулировок мо-
дели, использование этих методов может потребовать очень много
времени, а характеристики получаемых оценок для относительно
малых выборок (с которыми обычно приходится иметь дело) оказы-
ваются неизвестными.
На стадии 5 определяется «приемлемость» полученных результа-
тов оценивания. Существуют два аспекта этой процедуры: экономи-
ческий и статистический. Когда положения экономической теории
записываются в форме уравнений, на коэффициенты налагается ряд
ограничений. Эти ограничения в основном носят исключающий харак-
тер: они приписывают включенным в модель переменным ненулевые
коэффициенты, а всем прочим переменным — нулевые. В некоторых
случаях теория содержит указания на знак оцениваемых коэффициен-
4 См. работы Джонсона (Johnston, 1984), в которой обсуждается про-
блема ошибок в переменных, и Тривеллато и Реторре (Trivellato, Retorre,
1986), где соответствующая проблема непосредственно рассматривается при-
менительно к задачам прогнозирования. Работа Джаджа и др. (Judge et al.,
1985) также содержит обзор общей проблемы ненаблюдаемости переменных.
В работах Маленво (Malinvaud, 1980) и Ли и др. (Lee et al., 1990) рассматри-
ваются проблемы, связанные с агрегированием.
Макроэконометрическое прогнозирование
833
тов, а в других случаях исследователи имеют некоторое представление
об их числовых значениях. Если наблюдаемые коэффициенты не соот-
ветствуют ожиданиям, то это большая проблема. Либо ошибочна сама
теория, которая, следовательно, должна быть пересмотрена, либо име-
ющиеся данные являются несовершенными, так что необходимо их
скорректировать или устранить соответствующие недостатки, исполь-
зуя альтернативные данные. Что касается статистического аспекта
определения приемлемости результатов, то все коэффициенты при
включенных в модель переменных должны быть значимыми, общая
объяснительная способность модели должна быть высокой, а допуще-
ния, лежащие в основе метода получения оценки (например, отсут-
ствие автокорреляции и гетероскедастичности), должны быть соблю-
дены. Некоторые из статистических тестов, например тест на пропу-
щенные переменные, могут указывать на ошибки спецификации.
Наконец, свойства модели в целом могут анализироваться посред-
ством использования имитационных методов. С их помощью иссле-
дуется чувствительность модели к малым изменениям коэффициен-
тов, а также к краткосрочному и долгосрочному влиянию изменений
в переменных экономической политики.
Вывод о неадекватности модели обычно приводит к возвращению
на ранние стадии описанной процедуры. Изучение теоретических аргу-
ментов может привести к альтернативной формулировке модели с
использованием иных переменных; осознание проблем с данными
может повлвечь за собой использование новой информации. Нали-
чие автокорреляции или других нарушений предпосылок экономе-
трических моделей может привести к выбору альтернативных специ-
фикаций или методов оценки. В конечном счете процесс повторения
стадий 1-5 приводит к выработке модели, удовлетворяющей основ-
ным критериям соответствия теории фактическим данным.
На стадии 6 — стадии прогнозирования будущих значений эндо-
генных переменных — необходимо иметь перспективные оценки бу-
дущих значений экзогенных переменных и переменных экономиче-
ской политики. Применительно к экзогенным переменным могут
быть использованы простые методы экстраполяции типа одномерной
модели Бокса—Дженкинса (Box, Jenkins, 1970). Что касается пере-
менных экономической политики, выбор их возможных значений во
многом зависит от субъективных представлений прогнозиста. При
отсутствии альтернатив можно использовать предпосылку об их неиз-
менности (no-change assumption).
Именно на стадии прогнозирования имеет место одна из наи-
более спорных корректировок, поскольку прогнозисты обычно не
приемлют грубых прогнозов, получаемых непосредственно на осно-
ве модели, и «пересматривают» их на основе собственных представ-
лений. Для характеристики этой ситуации было удачно применено
834
Кеннет Холден
выражение «причесать результаты» («tender loving саге») (Howrey
et al., 1974), что предусматривает учет прогнозистом многих фак-
торов (типа последствий забастовок и анонсирования мероприятий
экономической политики), которые не принимались в расчет при
построении модели. Кроме того, любой прогноз, сделанный в недав-
нем прошлом, будет отличаться от наблюдаемого результата, и для
возвращения модели «на правильную траекторию» могут осуще-
ствляться дополнительные «остаточные» корректировки (residual
adjustment).
Возможно, самым важным возражением против методов эконо-
метрического прогнозирования является критика Лукаса (Lucas, 1976),
в соответствии с которой параметры модели рассчитываются при
определенных допущениях о характере проводимой политики. Если
эти допущения изменяются, то параметры, а значит, и любые про-
гнозы (или имитации) будут некорректными.
Хендри с соавторами в серии статей также подвергли критике
традиционный подход к эконометрическому моделированию (см.,
например, Hendry, 1974; Davidson et al., 1978). Они характеризуют
его как процедуру движения «от частного к общему», когда на основа-
нии аргументов экономической теории формулируется конкретное
уравнение, которое в случае его неадекватности подвергается расши-
рению для учета специфических эмпирических проблем. Так, напри-
мер, статическое уравнение, в рамках которого имеет место автокорре-
ляция первого порядка, можно обобщить, добавив лаговые переменные.
Результатом является построение более сложной модели, согласую-
щейся с имеющимися данными. Хендри отмечает, что такой подход
не позволяет проверить, является ли теория правильной, поскольку
конечная модель по определению должна соответствовать фактиче-
ским данным. Хотя описанная процедура может привести к получе-
нию правильной модели, такой исход маловероятен. Другие крити-
ки, включая Лимера (Learner, 1983), называют весь этот процесс «под-
гонкой данных» (data mining) или «вылавливанием данных» (data
fishing) для получения требуемых результатов.
В качестве альтернативной процедуры Хендри5 предлагает на-
чинать работу с общей модели, включающей в себя все важные
переменные экономической теории и не имеющей ограничений в
динамическом аспекте. Эта модель должна соответствовать данным
(и, таким образом, иметь случайные остатки) и включать большое
количество параметров. Но она не будет корректной итоговой мо-
5 Соответствующая методология разработана Джилбертом (Gilbert, 1986).
См. также работы Пэгана (Pagan, 1987), где этот подход сопоставляется с
традиционным, и Лимера (Learner, 1983), предложившего метод анализа край-
них оценок, обсуждаемый ниже. В статье Лимера (Learner, 1989) содержится
более общая критика традиционного подхода. 1
Макроэконометрическое прогнозирование
835
делью. Общая модель должна быть модифицирована для сокраще-
ния степени мультиколлинеарности и учета характеристик пере-
менных, связанных с условиями равновесия, типа формулы коррек-
тировки ошибок вида (33.14) в разделе 33.3. Данная модель оцени-
вается и путем проверки значимости коэффициентов редуцируется
до минимального размера, при котором она обеспечивает соответ-
ствие с имеющимися данными. Качество такой модели определяет-
ся на основе детального анализа — изучения остатков, структурной
стабильности и предсказательной способности — и только после
этого она может быть использована в целях прогнозирования. Тре-
бование детальной проверки моделей оказало сильное влияние на
характер их разработки в Великобритании и, как следствие, на их
свойства и прогностическую способность.
Подобный подход, предусматривающий движение «от общего
к частному», опирается на а) использование экономической теории
для выбора переменных, которые должны быть включены в общую
модель; б) совокупность данных, являющуюся достаточно обшир-
ной для проведения различий между альтернативными формули-
ровками моделей; в) существование уникального порядка проверки
возможных ограничений, налагаемых на общую модель. Именно
третий из перечисленных элементов, по-видимому, чреват наиболь-
шей вероятностью ошибок.
Другая методология, предложенная Лимером (Learner, 1983),
опирается на байесовский подход, в рамках которого специфициру-
ется общее семейство моделей и на основе использования экономи-
ческой теории формируются предварительные априорные предполо-
жения о характере распределения. Затем с использованием факти-
ческих данных рассчитываются апостериорные распределения, после
чего исследуется чувствительность сделанных выводов к выбору
априорных суждений (эта процедура называется анализом край-
них оценок (extreme bounds analysis)). Если эта чувствительность
высока, то говорят о «хрупкости» (fragility) выводов и априорное
суждение пересматривается с целью выяснения того, можно ли
уменьшить эту «хрупкость». Детали данного метода обсуждаются в
работе Пэгана (Pagan, 1987); но поскольку метод не является обще-
принятым в экономическом прогнозировании, мы не будем рас-
сматривать здесь его детали.
*Я1,зв<^33.3. Статистические альтернативы
Давней традицией в статистических публикациях является про-
гнозирование временных рядов на основе использования методов экс-
траполяции. Они включают модели случайного блуждания, простые
скользящие средние, различные формы экспоненциального сглажи-
836
Кеннет Холден
вания и фильтров.® Основными характеристиками таких моделей
являются их опора на статистические характеристики временных ря-
дов и отсутствие какого-либо вклада (в виде априорных ограничений)
со стороны экономической теории. Однако в некоторых особых слу-
чаях модели временных рядов могут иметь экономическую интерпре-
тацию. Например, переменная, следующая авторегрессионной инте-
грированной модели скользящей средней порядка (0, 1, 1) (ARIMA),
может генерироваться механизмом адаптивных ожиданий (см., на-
пример, Холден и др. (Holden et al., 1985: Section 2.9). Кроме того,
некоторые простые структурные эконометрические модели имеют
приведенные формы, которые можно записать в виде одномерных
моделей временных рядов.
В более общем плане популярным методом эконометрического
прогнозирования стал класс моделей векторной авторегрессии (VAR).
Существуют три подхода к построению и оценке VAR-моделей.
В рамках первого подхода (Zellner, Palm, 1974) динамическую эконо-
метрическую модель одновременных уравнений можно представить
в виде
,ха AY + ВХ = СЕ, (33.1)
где А, В и С — матрицы полиномов лагового оператора (polynomials
in the lag operator), Y и X — векторы соответственно эндогенных и
экзогенных переменных, а Е — вектор случайных остатков. Если
траекторию экзогенных переменных можно представить процессом
ARMA,* 7 так что
DX = GE, (33.2)
где D и G — матрицы лаговых полиномов (lag polynomials), причем
D — обратимая матрица, то
X = D'GE. (33.3)
Подставляя в (33.1) и преобразуя, получаем:
AY = (С - BDG) = НЕ. (33.4)
;>И 44ЯЛОТ
Предполагая, что матрица Н обратима, мы можем записать это выра-
жение следующим образом:
' H~'AY = Е
8 Обзор методов экстраполяции дан в работах Филдса (Fildes, 1979) и
Макридакиса и др. (Makridakis et al., 1982, 1984). Унифицированная трак-
товка проблемы содержится в работе Харви (Harvey, 1984).
7 Процесс ARMA не может использоваться для представления нестаци-
онарных, фиктивных и трендовых переменных. Нестационарные перемен-
ные в общем случае могут быть преобразованы (посредством взятия раз-
ностей), тогда как переменные двух других типов, поскольку они детермини-
рованы, могут быть легко спрогнозированы.
Макроэконометрическае прогнозирование
837
или
JY = Е, (33.5)
где J — матрица лаговых полиномов. Это VAR-модель, в которой игно-
рируются ограничения, неявно присутствующие в структурной моде-
ли (33.1), но такие ограничения, в принципе, могут быть введены.
Второй подход, приводящий к построению VAR-модели, имеет
исходным пунктом одномерную модель ARMA для переменной Y:
Ф(ОД = 0(Пе., (33.6)
где Ф и 0 представляют собой полиномы лагового оператора L, а е —
вектор случайных ошибок. Если каждый из лаговых полиномов яв-
ляется обратимой матрицей, то Y описывается как моделью скользя-
щей средней (МА) типа
Yt =Ф(1.)10(1,)Е(, (33.7)
так и моделью авторегрессии (AR) типа
0(L)-1 <S>(L)Yt = е(. (33.8)
Очевидно, что многомерным обобщением в случае двух переменных
Ylt и Y2( является векторная модель ARMA (VARMA):
д Фц(Ь)Уп + Ф12(^)^21 = ®ll(-^)Elt + ®12(-^)E2t> (33.9)
'• + &22 (-0^2t = ®21(-^)Elt + ®22 (-^)E2t ’ (33.10)
которую можно записать в матричной форме следующим образом:
Ф(Г)У( = 0(1)ег (33.11)
Если на модель VARMA не налагается никаких ограничений, то воз-
никают проблемы определения порядков процессов AR и МА. Кроме
того, Джаджем и соавторами было показано (Judge et al., 1985), что
модель будет иметь не единственное VARMA-представление, посколь-
ку два различных процесса VARMA могут описывать одну и ту же
структуру автоковариации переменных. Это можно увидеть из урав-
нения (33.11), которое, если Ф(Ь) обратима, преобразуется следую-
щим образом:
Yt =
что является моделью скользящей средней и неотличимо от особого
случая выражения (33.11), когда Ф(Ь) представляет собой единич-
ную матрицу. Аналогичным образом, если 0(L) обыратима, то Y имеет
VAR-представление.
Однако, несмотря на наличие этих проблем неединственности,
в ряде работ (Baillie et al., 1983; Canarella, Pollard, 1988; Baillie,
12 Заказ № 357
838
Кеннет Холден
1988) приведены примеры, в которых путем постулирования фор-
мальной базовой структуры модели было в явной форме проде-
монстрировано наличие нелинейных ограничений на параметры об-
щей модели VARMA.
Третий подход, приводящий к построению VAR-моделей, сле-
дует из работы Симса (Sims, 1980), в которой после обзора тради-
ционных процедур экономического моделирования утверждается, что
ограничения, вытекающие из аргументов экономической теории и
налагаемые на структурные модели, нереалистичны и их нельзя
воспринимать серьезно. Такие ограничения необходимы для обеспе-
чения идентификации модели. Прежде всего Симс возражает про-
тив произвольных процедур нормализации, которые используются
для того, чтобы уравнение «объяснило» одну из нескольких входя-
щих в него эндогенных переменных. Затем он критикует процеду-
ру спецификации типа «шаг за шагом» («one equation at a time»),
в рамках которой на макроэкономические модели накладываются
ограничения, характерные для моделей частичного равновесия, что
нередко ведет к возникновению нежелательных характеристик сис-
темы. Когда уравнения носят динамический характер, ситуация с
идентификацией является более сложной. Хатанака (Hatanaka, 1975)
отмечает, что в случае наличия лаговых зависимых переменных и
серийной корреляции ошибок стандартные правила идентифика-
ции неприменимы, если априори не известны точные значения ла-
гов и порядков серийной корреляции. Аналогичным образом часто
допускается экзогенность переменных экономической политики,
тогда как в действительности они по меньшей мере частично эндо-
генны. Симс утверждает, что лишь строго экзогенные переменные
могут использоваться для идентификации модели, так что многие
модели, на первый взгляд представляющиеся идентифицированны-
ми, на самом деле таковыми не являются. Третий спорный аспект
связан с трактовкой переменных, описывающих ожидания. Поведе-
ние людей зависит от ожидаемых будущих значений переменных,
и на эти значения может повлиять любая информация, имеющаяся
в распоряжении в настоящий момент. Таким образом, любая пере-
менная, входящая в уравнения рассматриваемой системы, может
повлиять на ожидания, и проблемы с идентификацией проявляют-
ся со всей очевидностью.
Чтобы снять описанные проблемы, Симс предлагает оценку при-
веденных форм моделей, в которых каждая эндогенная переменная
для текущего периода представляет собой функцию лаговых значе-
ний всех переменных системы. На эти модели не накладывается
никаких априорных ограничений. Таким образом, для k эндогенных
переменных ylt, y2t, ..., ykt, j-e уравнение в системе принимает вид
, Уji = Ум-2’ •••’ Уи-L' У21-1.y2t-L’ •••’ (33.12)
Макроэконометрическое прогнозирование
839
где L — общий лаг для каждой из эндогенных переменных. Пере-
менные, находящиеся в правой части выражения, одинаковы для
каждого уравнения и не содержат каких-либо текущих значений. Дан-
ное обстоятельство позволяет получить полезное свойство: для оцен-
ки таких моделей может быть использован метод наименьших квадра-
тов. Согласно формуле (33.12), в каждое уравнение входят kL пара-
метров, константа и прочие детерминистические переменные, что в
сумме дает по меньшей мере k2L параметров в системе.
Симс не обсуждает вопрос о выборе переменных, но, по-видимо-
му, знание макроэкономической теории указывает на то, что среди
них должны быть национальный доход, потребление, уровни цен и
безработицы. Включение дополнительных переменных (например,
денег и кредита) можно трактовать как спорное, поскольку существу-
ют разногласия относительно их важности. В связи с тем что требу-
ется соблюдение условия об эндогенности всех переменных, для его
проверки можно использовать тест причинности Грэйнджера (Granger,
1969). Применительно к двум переменным ylt и y2t использование
данного критерия требует оценки регрессии каждой из этих перемен-
ных от прошлых значений обеих переменных:
Уи = Ха1Уи~, + ZP^2t-i + Ец,
¥♦ Ун = ХХ1У1<-1 + Z8^2(-i + E2t>
где суммирование начинается с i = 1 и продолжается для некоторого
лага длительностью k, при котором £ носит случайный характер. При
этом применяется стандартный /’-тест на нулевые ограничения. Если
0! равен нулю, то на основе прошлых значений у2 нельзя предсказать
i/j и, таким образом, между у2 и ух нет причинной связи по критерию
Грэнджера. Следовательно, уг является экзогенным относительно у2.
Переменные, экзогенность которых не может быть доказана, включа-
ются в VAR-модель. Выбор значения продолжительности лага L в
формуле (33.12) также является произвольным, однако Симс предла-
гает использовать критерий правдоподобия для проверки возможно-
сти сокращения величины L.6
Как было показано, одной из проблем, связанных с процеду-
рой построения VAR-модели, на которую не накладывается ограни-
чений, является большое количество параметров модели. Литтер-
ман (Litterman, 1986а,b) отмечает, что при этом удается получить
очень хорошие прогнозы в рамках выборки, но за ее пределами они
оказываются неудовлетворительными. Данное обстоятельство явля-
ется следствием недостаточной точности оценок коэффициентов по
причине мультиколлинеарности. Одно из решений данной проблемы
8 См- работу Сипса (Sims, 1980 : fn. 18). В работе Гордона и Кинга
(Gordon, King, 1982) содержится критика этого критерия.
840
Кеннет Холден
состоит в учете аргументов экономической теории для определения
того, какие параметры должны быть приравнены к нулю, но такой
подход противоречит самому духу построения VAR-моделей. Уэбб
(Webb, 1988) предложил метод таблицы поиска (grid search) про-
должительности лага, минимизирующей определенный критерий
отбора, по всему диапазону возможных лагов. В работе Доуна и др.
(Doan et al., 1984) был принят байесовский подход, согласно кото-
рому прогнозист исходит из предварительных представлений отно-
сительно значений параметров и использует фактические данные
для корректировки этих представлений. Это позволяет получить
байесовскую VAR-модель (или BVAR-модель). Первоначально ди-
намика каждой переменной моделируется как процесс случайного
блуждания с параметром сдвига:
yt = yt-i + с + Е(, (33.13)
где с — константа, а £ — случайная ошибка. Коэффициенты при всех
прочих лаговых переменных устанавливаются таким образом, что их
среднее значение оказывается равным нулю, однако их дисперсия
является ненулевой и уменьшается по мере увеличения длительности
лага. Это позволяет осуществить спецификацию модели при малом
количестве параметров и наличии возможности отказаться от предпо-
ложения о том, что некоторые коэффициенты равны нулю, если дан-
ные свидетельствуют о достаточно сильном влиянии соответствующих
переменных. Другая характеристика модели BVAR заключается в
том, что параметры переоцениваются для каждого периода с исполь-
зованием фильтра Кальмана.9
Обсуждавшиеся до сих пор методы прогнозирования на основе
моделей временных рядов были связаны с допущением, согласно ко-
торому переменные (или их разности) являются стационарными. Для
этого необходимо, чтобы переменные имели постоянную среднюю,
постоянную дисперсию с конечным значением и постоянные ковари-
ации. Стационарные переменные называются интегрированными ну-
левого порядка. Если переменную можно трансформировать в ста-
ционарный вид посредством взятия первых разностей, говорят, что
она является интегрированной первого порядка.
Недавние разработки в области анализа нестационарных вре-
менных рядов уже оказывают воздействие на методы прогнозирова-
ния. Филипс (Philips, 1987) продемонстрировал, что стандартная
t-статистика некорректна в случае нестационарности переменных.
В более общем плане Энгл и Грэйнджер (Engle, Granger, 1987)
рассматривают свойства двух или большего количества сопряжен-
ных переменных, каждая из которых является интегрированной
9 Для оценки моделей BVAR используется статистический пакет RATS.
См. работу Доуна (Doan, Litterman, 1988).
Макроэконометрическое прогнозирование
841
первого порядка, в то время как их комбинация является стацио-
нарной (т. е. интегрированной нулевого порядка). Такие перемен-
ные называются коинтегрированными. Коинтеграция имеет далеко
идущие последствия для экономического моделирования и прогно-
зирования. Во-первых, если переменные уравнения не коинтегри-
рованы, то, поскольку ошибки нестационарны, связь между пере-
менными может быть неверно специфицирована (или по меньшей
мере достоверную оценку параметров будет трудно получить). Во-
вторых, Энгл и Грэнджер доказали, что если как х, так и у явля-
ются интегрированными первого порядка, имеют постоянные сред-
ние и коинтегрированы, то существует корректирующий ошибки
механизм генерирования данных (модель корректировки ошибок),
принимающий следующую форму:
Ayt = -otjUf-! + лаговые значения (Аг/, Ах) + d(L)e1(,
(33.14)
Axt = + лаговые значения (Аг/, Ах) + d(L)e2t,
где
ut = yt-$xt, (33.15)
а А является оператором первых разностей. Здесь d(L) представляет
собой конечный полином лагового оператора L, а £( — случайный
процесс, причем
|aj + |ос21 * 0. (33.16)
Интерпретация (33.14) облегчается рассмотрением равновесной си-
туации, при которой разности в формуле (33.14) являются нулевы-
ми, и выражение (33.14) превращается в (33.15) при ut = 0, т. е. в
равновесии у пропорционален х. Отсюда, согласно (33.15), и пред-
ставляет собой отклонение от равновесного значения, и поскольку
и является стационарным с нулевой средней, отклонения от равно-
весия в период t - 1 частично корректируются в период t. Таким
образом, механизм корректировки ошибок, имеющий экономиче-
скую интерпретацию, обеспечивает связь между структурными мо-
делями и моделями временных рядов. Такой механизм корректи-
ровки ошибки важен для прогнозирования, поскольку он означает,
что модель, включающая лишь разности переменных первого по-
рядка, будет неверно специфицирована, если значения переменных
коинтегрированы. Это может случиться, если, например, VAR-mo-
дель используется для аппроксимации данных, имеющих вид раз-
ностей первого порядка.
До сих пор рассматривавшиеся нами модели были линейно-
параметрическими. Конечно, нет теоретического обоснования для
предположения о том, что процесс генерирования данных обяза-
тельно должен быть линейным, и было предложено несколько форм
842
Кеннет Холден
нелинейных статистических моделей. Например, Грэйнджер и Ан-
дерсон (Granger, Anderson, 1978) обсуждают билинейные модели,
Тонг (Tong, 1983) предлагает пороговые авторегрессионные модели,
а Пристли (Priestley, 1980) анализирует модели зависимости от те-
кущего состояния (state-dependent models). Все эти подходы не яв-
ляются общепринятыми в экономическом моделировании. Однако
специфическое предположение о нелинейности, при котором детер-
министический процесс является случайным (так называемая мо-
дель детерминистического хаоса), получило распространение в эко-
номическом анализе (Van der Poeg, 1986) и прогнозировании (Brock,
Sayers, 1988; Frank, Stengos, 1988).
<,,з(Л.г 33.4. Анализ точности
Хотя может показаться очевидным тот факт, что точный про-
гноз одновременно является правильным, простая классификация
прогнозов, согласно которой они могут быть либо верными, либо
неверными, оказывается неадекватной. Вместо нее в эконометриче-
ских публикациях применяются четыре основных способа анализа
точности (accuracy) прогнозов. К ним относятся: а) проверка несме-
щенности и эффективности; б) вычисление таких показателей, как
корень среднеквадратической ошибки и коэффициенты неравенства
(inequality coefficients); в) изучение прогнозов, относящихся к кон-
кретным периодам, и г) разложение ошибки прогнозирования на
компоненты.
Первый из этих способов основан на использовании информа-
ции и связан с понятием рациональных ожиданий. Оптимальный
прогноз можно определить как такой прогноз, который является
наилучшим из возможных при конкретных обстоятельствах. Это про-
гноз, основанный на экономической теории с опорой на всю значимую
информацию, имеющуюся в данный момент, он именуется рацио-
нальным ожиданием переменной. Строго говоря, понятие оптималь-
ности следует определять со ссылкой на функцию издержек пользо-
вателя прогнозов; оптимальным является прогноз, уравнивающий пре-
дельные издержки и выгоды, связанные с прогнозированием. Файге и
Пирс (Feige, Pierce, 1976) называют такие прогнозы «экономически»
рациональными ожиданиями. Если предположить квадратичность
функции издержек, то рациональные ожидания оказываются несме-
щенными и эффективными. Для обеспечения несмещенности необхо-
димо, чтобы значение ожидаемой ошибки прогнозирования было ну-
левым. Эффективность же означает полное использование всей до-
ступной информации, в результате чего обеспечивается отсутствие
корреляции ошибок прогнозирования с этой информацией.
Макроэконометрическое прогнозирование
843
Стандартный критерий, позволяющий проверить гипотезу о не-
смещенности прогнозов, основан на оценке
At = а + + ut, (33.17)
где А и F — соответственно фактические и прогнозные величины, с
последующей проверкой гипотезы о том, что а = 0 и 0 = 1. Холден и
Пил (Holden, Peel, 1990) показали, что, строго говоря, этот критерий
представляет собой критерий неэффективности, и предложили при-
менять стандартную t-статистику к средней ошибке прогнозирования
для проверки гипотезы о несмещенности. На основе оценки (33.17)
они обнаружили эмпирические доказательства, демонстрирующие на-
личие нерациональности, что открывает возможности для повышения
качества прогнозов.10
Метод проверки эффективности состоит в определении «значи-
мого» информационного множества и в рассмотрении того, коррели-
руют ли с ним ошибки прогнозирования. Холден и Пил (Holden, Peel,
1985) включают в информационное множество четыре самых недав-
них фактических значения переменных, тогда как Макнис (McNees,
1978) использовал самые поздние из известных ошибок прогнозирова-
ния. Эмпирические доказательства, полученные в этих исследованиях,
опять-таки показывают, что более полное использование имеющейся
информации приводит к получению более точных прогнозов.
Второй метод оценки точности прогнозов связан с вычислением
ее количественного показателя. Простые показатели типа средней
ошибки и средней абсолютной ошибки обычно не применяются, по-
скольку предполагаемая квадратичность функции издержек придает
больший вес большим ошибкам. Вместо них предпочитают использо-
вать среднеквадратическую ошибку (MSE) и ее квадратный корень
(RMSE), где
' У(Л - F)2
MSE = , (33.18)
-^15 Л-
ап — число прогнозов. Показатель MSE можно расширить, чтобы он
представлял собой сумму дисперсии ошибок прогнозирования и квадра-
та средних ошибок; такой показатель будет увеличиваться при увеличе-
нии любого из названных двух слагаемых. В работе Эшли и др. (Ashley
et al., 1980) был предложен тест для сравнения этих двух показате-
лей MSE.
Одна из проблем, связанных с RMSE, состоит в том, что данный
показатель имеет те же единицы измерения, что и сами прогнозиру-
10 Дальнейшие примеры можно найти в работах Макниса (McNees, 1978)
и Холдена и Пила (Holden, Peel, 1985). В статье Холдена с савторами (Holden
et al., 1985) сделан обзор эмпирических свидетельств, а в статье Байи (Baillie,
1989) — обзор предлагавшихся критериев.
844
Кеннет Холден
емые показатели, в результате чего трудно осуществлять сравнения
между временными рядами. Тейл (Theil, 1966) предложил разделить
MSE на средний квадрат фактических значений:
2 _ MSE (33.19)
’ (ХА2)/"
Коэффициент неравенства (inequality coefficient) U принимает нуле-
вое значение в случае абсолютно точных прогнозов и единичное
значение, если все прогнозы являются нулевыми (что означает про-
гноз отсутствия изменений, если А и F представляют собой изме-
нения переменных); если прогнозы хуже по качеству, чем прогнозы
отсутствия изменений, он превышает единицу. Для большинства
значений переменных прогнозы нулевых значений, скорее всего,
бессмысленны и описанная интерпретация U не применяется. Грэйн-
джер и Ньюболд (Granger, Newbold, 1973) предлагают разложение
MSE на компоненты, связанные со смещением, компонент, обуслов-
ленный отклонением Р из формулы (33.17) от единицы, и на слу-
чайный, или остаточный, компонент. Хорошие прогнозы должны
иметь низкие значения первых двух компонентов и высокое значе-
ние случайного компонента.
Третий способ анализа точности прогнозов заключается в де-
тальном изучении того, насколько точными были прогнозы в течение
определенного периода в прошлом. В качестве примеров подобного
рода исследований по Великобритании можно упомянуть работы
Артиса (Artis, 1982), где рассматриваются прогнозы, опубликованные
в конце 1981 г., Баркера (Barker, 1985), где анализируются опублико-
ванные в 1979-1980 гг. прогнозы на период, когда правительство
Тэтчер впервые пришло к власти, и Уоллиса (Wallis, 1989), где иссле-
дуются прогностические данные, касавшиеся спадов 1974-1975 и 1979-
1981 гг. Эти исследования содержат детальный анализ того, к каким
конкретным моментам относятся «поворотные точки» экономического
цикла, а также глубины депрессии и характера пересмотра прогнозов
по мере поступления новой информации. Указанные работы обычно
концентрируют внимание на периодах быстрых изменений в эконо-
мике, когда получение точных прогнозов оказывается особенно слож-
ной задачей.
Последний способ изучения точности прогнозов состоит в при-
знании того факта, что наблюдаемые ошибки прогнозирования мож-
но подразделить на конкретные типы: а) ошибки, связанные с са-
мой моделью; б) ошибки, связанные с неправильным предсказани-
ем значений экзогенных переменных и переменных экономической
политики; и в) ошибки, являющиеся следствием субъективных суж-
дений и «остаточных» корректировок. Чтобы быть в состоянии
детально исследовать эти источники ошибок, аналитику требуется
Макроэконометрическое прогнозирование
846
наладить сотрудничество с авторами прогнозов, поскольку ему не-
обходим доступ к используемой ими эконометрической модели и
множеству данных, на основе которых разрабатываются прогнозы.
Артис (Artis, 1982) описывает результаты подобного исследования
прогнозов развития экономики Великобритании, сделанных в 1981 г.
Поскольку фактическое развитие событий в момент проведения ис-
следования не было известно, акцент был сделан на различиях меж-
ду прогнозами. Были рассмотрены три типа прогнозов: основные
прогнозы, опубликованные каждым агентством, прогнозы на основе
«общих допущений» о характере изменения экзогенных переменных
и прогнозы, реконструированные по принципу «неизменного остат-
ка», из которых устранялись последствия корректировок, сделанных
на основе субъективных суждений. Артис обнаружил, что самые
важные различия были следствием корректировок, связанных с
субъективными суждениями.
Работа Уоллиса с соавторами (Wallis et al., 1986) представляет
собой схожее исследование, с той разницей, что в распоряжении авто-
ров были фактические ряды экономических показателей, что позволило
изучить ошибки прогнозирования. И вновь была продемонстрирована
важная роль «остаточных» корректировок, которые имели тенденцию
компенсировать ошибки, связанные с характером используемых моде-
лей и предположениями о поведении экзогенных переменных.
-•зд&хи. w
33.5. Комбинирование прогнозов
Хорошо известно, что сравнение прогнозов, сделанных на осно-
ве разных экономических моделей, обнаруживает существенные раз-
личия между ними. Кроме того, существуют эмпирические доказа-
тельства (см., например, Holden, Peel, 1983; или ср. McNees, 1979 и
McNees, 1988) того, что модель прогнозирования конкретной пере-
менной, которая является лучшей для одного периода, как правило,
уступает по степени точности прогноза другой модели для другого
периода. Напрашивается вопрос: следует ли использовать прогнозы,
сделанные на основе лишь одной конкретной модели, или же це-
лесообразно рассчитывать некоторое среднее из всех имеющихся в
распоряжении прогнозных данных? Если некто убежден в том, что
правильна лишь одна конкретная модель, то он вполне может игно-
рировать все остальные прогнозы. Однако при отсутствии такого
убеждения разумно принять во внимание также прогнозы, сделан-
ные на основе других моделей.
Бэйтс и Грэйнджер (Bates, Granger, 1969) демонстрируют, что в
общем случае два несмещенных прогноза можно скомбинировать для
получения нового прогноза, который будет иметь меньшую дисперсию
ошибок, чем любой из его компонентов. Они рассматривают несколько
846
Кеннет Холден
методов выбора весов для комбинирования прогнозов, а также опре-
деляют их оптимальную комбинацию. Грэйнджер и Раманатан (Gran-
ger, Ramanathan, 1984) рассмотрели этот результат в модели регрес-
сии, используя следующее уравнение:
А = РЛ + 32^2, + “и (33.20)
где А — ряды результатов, Pj и F2 — несмещенные прогнозы А, а и —
случайный остаток с нулевой средней. Очевидно, что формирование
ожиданий в соответствии с (33.20) дает
₽! + ₽2 = 1, (33.21)
и, таким образом, оптимальный МНК-прогноз А можно получить
посредством оценивания (33.20) при ограничении (33.21). При нали-
чии рядов результатов и двух множеств прогнозов можно оценить
параметры (веса) в формуле (33.20), после чего эта формула может
быть использована для прогнозирования за рамками периода оценок.
Для случая смещенных прогнозов Грэйнджер и Раманатан предлага-
ют включать в формулу (33.20) константу; при этом ограниче-
ние (33.21) должно быть сохранено. Данный метод можно обобщить
для любого количества прогнозов.
Эти результаты означают, что если в распоряжении имеется не-
сколько прогнозов, то разумно использовать их все для получения
комбинированного прогноза. Однако ясно, что мультиколлинеарность
двух идентичных прогнозных рядов может вызвать проблемы при
расчетах; в этом случае один из таких рядов придется игнорировать.
В более общем случае, поскольку веса конкретных прогнозов связа-
ны с их дисперсиями и ковариациями, выгоды от комбинирования
прогнозов будут максимальными, когда такие прогнозы «различны»
в смысле использования независимой информации. Это означает це-
лесообразность комбинирования прогнозов, сделанных на основе раз-
ных моделей (скажем, кейнсианской, монетаристской, модели «за-
траты—выпуск») и методов (эконометрических и опросных методов,
методов анализа временных рядов).
Одно из важных допущений при использовании метода регрессии
для комбинирования прогнозов состоит в том, что дисперсии и ковари-
ации в наборе прогнозов постоянны. В противном случае веса изменя-
лись бы во времени, и хотя комбинированные прогнозы обеспечивали
бы лучшую аппроксимацию применительно к периоду оценки ex post,
хорошие прогнозы ex ante не удалось бы получить. При нестабильно-
сти весов лучшим комбинированным прогнозом является среднее
значение из имеющихся в распоряжении прогнозов. Такой подход в
определенной степени привлекателен, поскольку можно ожидать, что
прогнозисты знают, в какой мере их прогнозы в прошлом отклонялись
от реальных значений соответствующих показателей, и в состоянии внести
в используемые модели коррективы для устранения ошибок смеще-
Макроэконометрическое прогнозирование
847
ния. Таким образом, ex ante любой прогноз должен быть несмещен-
ным, поэтому его можно представить в виде суммы истинного значения
и случайной ошибки (которая имеет нулевое среднее значение).11 Сред-
нее из множества таких прогнозных данных будет также иметь среднее
значение, равное истинному значению прогнозируемой переменной.
Существует множество публикаций, рассматривающих комбини-
рование прогнозов; этой теме посвящен, в частности, специальный
выпуск журнала «Journal of Forecasting» за июнь 1989 г. и обзор,
сделанный Клименом (Clemen, 1989). Вывод, к которому можно прийти
на основании изучения этой литературы, состоит в том, что теорети-
ческие выгоды от комбинирования прогнозов не всегда реализуются
на практике. В то же время можно сформулировать некоторые реко-
мендации. Прежде всего следует комбинировать прогнозы, сделанные
на основе использования различных методов прогнозирования; при
этом необходимо проанализировать результативность соответствующих
прогнозных моделей в прошлом, чтобы определить, являются ли дис-
персии и ковариации постоянными. Если это не так, то наилучшим
методом комбинирования прогнозов является простая средняя. За-
тем следует определить, все ли прогнозы стоит использовать. Прогно-
зы, полученные на основе моделей, которые в прошлом давали боль-
шие ошибки, может быть целесообразно отвергнуть. Если какой-либо
прогноз имеет автокоррелированные остатки, это означает, что его
качество можно улучшить посредством учета автокорреляции. Нако-
нец, следует выбрать определенный метод комбинирования. Метод
получения оптимальной комбинации заключается в построении ре-
грессии результатов от прогнозов (включая свободный член в уравне-
нии) при ограничении, согласно которому сумма весов должна рав-
няться единице.
33.6. Заключение
Начиная с 1960-х гг., когда эконометрические модели впервые
стали регулярно использоваться для целей прогнозирования, как
методы эконометрического анализа, так и структура экономики про-
мышленно развитых стран претерпели глубокие изменения. Прогно-
зирование будущего состояния экономики остается нерешенной зада-
чей. Хотя сегодняшние эконометрические модели радикально отли-
чаются от своих предшественниц, принципиального улучшения их
11 Несовершенство текущей информации и/или горизонт прогнозиро-
вания, превышающий один период, приводят к ошибкам, описываемым про-
цессом скользящей средней порядка L + Н - 1, где L — продолжитель-
ность информационного лага, Н — длительность горизонта прогнозирования
(см.: Brown, Malta], 1981).
848
Кеннет Холден
прогностической способности не произошло. Однако потребность в
прогнозах сохраняется, и в настоящее время лучший способ их полу-
чения связан с использованием эконометрических моделей.
Литература
Artis M.J. Why do forecasts differ? // London : Bank of England, Papers pre-
sented to the Panel of Academic Consultants, 1982. Vol. 17.
Ashley R., Granger C. W. J., Schmalensee R. (1980). Advertising and aggregate
consumption: an analysis of causality//Econometrica. Vol. 48. P. 1149-
1168.
Baillie R. T. Econometric tests of rationality and market efficiency // Econometric
Reviews. 1989. Vol. 8. P. 151-186.
Baillie R. T., Lippens R. E., McMahon P.C. Testing rational expectations and
efficiency in the foreign exchange market // Econometrica. 1983. Vol. 51.
P. 553-574.
Barker T. Forecasting the economic recession in the UK 1979-1982: a compari-
son of model-based ex ante forecasts // Journal of Forecasting. 1985. Vol. 4.
P.133-151.
Bates J. M., Granger C. W. J. The combination of forecasts // Operational Research
Quarterly. 1969. Vol. 20. P. 451-468.
Box G. E. P., Jenkins G. M. Time-Series Analysis: Forecasting and Control. San
Francisco, CA Holden-Day, 1970.
Brock W.A., Sayers C. L. Is the business cycle characterised by deterministic
chaos? //Journal of Monetary Economics. 1988. Vol. 22. P. 71-79.
Brown B. W., Maital S. What do economists know? An empirical study of experts’
expectations//Econometrica. 1981. Vol. 49. P. 491-504.
Canarella G., Pollard S. K. Efficiency in foreign exchange markets: a vector
autoregressive approach // Journal of International Money and Finance.
1988. Vol. 7. P. 331-346.
Christ C.F. Early progress in estimating quantitative economic relationships in
America//American Economic Review. 1985. Vol. 44. P. 32-61.
Clemen R. T. Combining forecasts: a review and annotated bibliography //
International Journal of Forecasting. 1989. Vol. 5. P. 559-588.
Corrado C., Greene M. Reducing uncertainty in short-term projections: linkage
of monthly and quarterly models//Journal of Forecasting. 1988. Vol. 7.
P.77-102.
Davidson J. E. H., Hendry D. F., Srba F., Yeo S. Econometric modelling of the
aggregate time series relationship between consumers’ expenditure and
income in the United Kingdom // Economic Journal. 1978. Vol. 88. P. 661-
692.
Doan T. A., Litterman R. B. User’s Manual for RATS. Evanston, IL VAR
Econometrics, 1988.
Doan T., Litterman R., Sims C. Forecasting and conditional projection using
realistic prior distributions//Econometric Reviews. 1984. Vol. 3. P. 1-
100.
Макроэконометрическое прогнозирование
849
Engle R. F., Granger C. W. J. Cointegration and error correction: representation,
estimation and testing//Econometrica. 1987. Vol. 55. P. 251-276.
Epstein R.J. A History of Econometrics. Amsterdam North-Holland. 1987.
Felge E. L., Pearce D. K. Economically rational expectations: are the innovations
in the rate of inflation independent of innovations in measures of mone-
tary and fiscal policy? // Journal of Political Economy. 1976. Vol. 84.
P.499-522.
Fildes R. F. Quantitative forecasting — the state of the art: extrapolative mo-
dels // Journal of the Operational Research Society. 1979. Vol. 30. P. 691-
710.
Fildes R. F. World Index of Economic Forecasts. Aidershot Gower, 1988.
Frank M., Stengos T. Chaotic dynamics in economic time series // Journal of
Economic Surveys. 1988. Vol. 2. P. 103-133.
Gilbert C. L. Professor Hendry’s econometric methodology // Oxford Bulletin of
Economics and Statistics. 1986. Vol. 48. P. 283-307.
Gordon R. J., King S. R. The output cost of disinflation in traditional and vector
autoregressive models // Brookings Papers on Economic Activity. 1982.
P.205-244.
Granger C. W. J. Investigating causal relations by econometric models and cross-
spectral methods // Econometrica. 1969. Vol. 37. P. 24-36.
Granger C. W. J., Anderson A. P. An Introduction to Bilinear Time Series Models.
Gottingen Vandenhoeck & Ruprecht, 1978.
Granger C.W.J., Newbold P. Some comments on the evaluation of forecasts //
Applied Economics. 1973. Vol. 5. P. 35-47.
Granger C. W. J., Ramanathan R. Improved methods of combining forecasts //
Journal of Forecasting. 1984. Vol. 3. P. 197-204.
Harvey A. C. A unified view of statistical forecasting procedures // Journal of
Forecasting. 1984. Vol. 3. P. 245-275.
Hatanaka M. On the global identification of the dynamic simultaneous equation
model with stationary disturbances // International Economic Review. 1975.
Vol. 16. P. 545-554.
Hendry D. F. Stochastic specification in an aggregate demand model of the United
Kingdom//Econometrica. 1974. Vol. 42. P. 559-578.
Holden K., Peel D. A. Forecasts and expectations: some evidence for the UK //
Journal of Forecasting. 1983. Vol. 2. P. 51-58.
Holden K., Peel D.A. An evaluation of quarterly National Institute forecasts //
Journal of Forecasting. 1985. Vol. 4. P. 227-234.
Holden K., Peel D.A. On testing for unbiasedness and efficiency of forecasts //
The Manchester School. 1990. Vol. 58. P. 120-127.
Holden K., Peel D. A., Thompson J. L. Expectations: Theory and Evidence. Ba-
singstoke Macmillan, 1985.
Holden K., Peel D.A., Thompson J.L. Economic Forecasting: An Introduction.
Cambridge : Cambridge University Press, 1990.
Howrey E. P., Klein L. R., McCarthy M. D. Notes on testing the predictive
performance of econometric models // International Economic Reviewo.
1974. Vol. 15. P. 366-383.
860
Кеннет Холден
Hughes Hallett A. Econometrics and the theory of economic policy: the Tinbergen-
Theil contributions 40 years on // Oxford Economic Papers. 1989. Vol. 41.
P.189-214.
Johnston J. Econometric Methods/3rd edn. New York McGraw-Hill, 1984.
Judge G.G., Carter-Hill R., Griffiths W.E., Lutkepohl H., Tsoung-Choo Lee. The
Theory and Practice of Econometri.cs/2nd edn. New York Wiley, 1985.
Klein L. R., Goldberger A. S. An Econometric Model of the United States 1929-
1952. Amsterdam North-Holland, 1955.
Learner E. E. Let’s take the con out of econometrics // American Economic Review.
1983. Vol. 73. P. 31-43.
Learner E. E. Planning, criticism and revision // Journal of Applied Econometrics
(Supplement). 1989. Vol. 4. S5-S27.
Lee К. C., Pesaran M. H., Pierse R. G. Testing for aggregation bias in linear
models //Economic Journal (Supplement). 1990. Vol. 100. P. 137-150.
Litterman R. B. A statistical approach to economic forecasting//Journal of
Business and Economic Statistics. 1986a. Vol. 4. P. 1-4.
Litterman R. B. Forecasting with Bayesian vector autoregressions — five years
experience //Journal of Business and Economic Statistics. 1986b. Vol. 4.
P.25-38.
Lucas R. E. Econometric policy evaluation: a critique//Journal of Monetary
Economics, Supplement. 1976. P. 19-46.
McNees S. K. The rationality of economic forecasts // American Economic Review.
1978. Vol. 68. P. 301-305.
McNees S. K. The forecasting record for the 1970s//New England Economic
Review September/October. 1979. P. 33-53.
McNees S. K. How accurate are macroeconomic forecasts? // New England Econo-
mic Review July/August. 1988. P. 15-36.
Makridakis S., Andersen A., Carbone R., Fildes R., Hibon M„ Lewandowski R.,
Newton S., Parzan E., Winkler R. The accuracy of extrapolation (time series)
methods: results of a forecasting competition // Journal of Forecasting.
1982. Vol. 1. P. 111-153.
Makridakis S., Andersen A., Carbone R., Fildes R., Hibon M., Lewandowski R.,
Newton S„ Parzan E., Winkler R. The Forecasting Accuracy of Major Time
Series Methods. Chichester Wiley, 1984.
Malinvaud E. Statistical Methods of Econometrics / 3rd edn. Amsterdam : North-
Holland, 1980.
Morgan M. S. The History of Econometric Ideas. Cambridge : Cambridge Univer-
sity Press, 1989.
Pagan A. Three econometric methodologies: a critical appraisal // Journal of
Economic Surveys. 1987. Vol. 1. P. 3-24.
Philips P.C.B. Time series regression with unit roots//Econometrica. 1987.
Vol. 55. P. 277-302.
Priestley M. B. State dependent models: a general approach to non-linear time
series analysis // Journal of Time Series Analysis. 1980. Vol. 1. P. 47-71.
Sims C.A. Macroeconomics and reality//Econometrica. 1980. Vol. 48. P. 1-48.
Theil H. Applied Economic Forecasting. Amsterdam : North-Holland, 1966.
Макроэконометрическое прогнозирование
851
Tinbergen J. Statistical Testing of Business Cycle Theories. Geneva League of
Nations, 1939.
Tong H. Threshold Models in Non-linear Time Series Analysis. Berlin : Springer
Verlag, Lecture Notes in Statistics 21, 1983.
Trivellato U., Rettore E. Preliminary data errors and their impact on the forecast
error of simultaneous-equations models // Journal of Business and Economic
Statistics. 1986. Vol. 4:. P. 445-453.
Van der Ploeg F. Rational expectations, risk and chaos in financial markets //
Economic Journal (Supplement). 1986. Vol. 96. P. 151-162.
Wallis K. F. Forecasting with an econometric model: the «ragged edge» prob-
lem // Journal of Forecasting. 1986. Vol. 5: P. 1-14.
Wallis K. F. Macroeconomic forecasting — a survey // Economic Journal. 1989.
Vol. 99. P. 28-61.
Wallis K. F., Andrews M. J., Fisher P. G., Longbottom J. A, Whitley J. D. Models of
the UK Economy: A Third Review. Oxford Oxford University Press,
1986.
Webb R. H. Commodity prices as predictors of aggregate price change // Economic
Review of the Federal Reserve Bank of Richmond. 1988. Vol. 74 (6). P. 3-
11.
Zellner A, Palm F. Time series analysis and simultaneous equation econometric
models//Journal of Econometrics. 1974. Vol. 2. P. 17-54.
'••«lift. i
ьыйам?' г...
•уминает’
ид?
MW-
34
КРИС МИЛНЕР
ГРУППЫ ИНТЕРЕСОВ
И ВЫРАБОТКА ПОЛИТИКИ
V 5>г ' .
.цел-.#.,?;
' 34.1. Введение
Показателем растущего интереса экономистов к проблемам об-
щественного выбора стало усиление за последние два десятилетия
внимания к политической экономии протекционизма. Если мы пред-
положим, что производители и группы населения с определенным
уровнем дохода предъявляют спрос на протекционизм и по этой
причине выбрали представителей, которые будут стоять за проведе-
ние протекционистской политики, то форму и содержание внешне-
торговой политики можно считать результатом функционирования
политического рынка. Если, в свою очередь, избиратели или выбран-
ные ими представители преследуют личные интересы, то модель об-
щественного выбора предсказывает, что голосование по правилу боль-
шинства приводит к эффективной по Парето политике при условии,
что существует совершенная информация, издержки голосования
равны нулю и перераспределение дохода не требует затрат. При
голосовании по поводу выбора между торговой политикой, ограничи-
вающей потребительские возможности, и политикой, расширяющей
эти возможности, большинство должно голосовать за неограниченную
торговлю, поскольку при этом можно улучшить положение большин-
ства (если не всех) голосующих.
Тот факт, что протекционизм широко распространен среди про-
мышленных демократий и что масштабы и формы протекции варь-
ируют в зависимости от отрасли, означает, что базовая модель об-
щественного выбора (описанная выше) неадекватна или неполна.
Например, несовершенство политических рынков способствует обра-
зованию лобби или групп интересов и позволяет подобным груп-
пам по одиночке или в составе коалиции оказывать влияние на
определение и проведение торговой политики. Таким образом, в
этой главе мы попытаемся объяснить, почему группы интересов
ищут протекции (и(или) политической ренты) и каким образом
они воздействуют на определение масштабов и форм протекционист-
Группы интересов и выработка политики
853
ской политики. Мы ограничим наше рассмотрение только выработ-
кой внешнеторговой политики, чтобы более полно проиллюстри-
ровать недавние попытки экономистов-прикладников «эндогенизи-
ровать» моделирование экономической политики. У нас не хватило
бы места, если бы мы взялись рассматривать более широкий круг
видов экономической политики (кроме того, другие области поли-
тики рассмотрены в главе 12).
Данная глава построена следующим образом. В разделе 34.2
расширяется и суммируется теория общественного выбора приме-
нительно к выработке торговой политики. В разделе 34.3 рассмот-
рены модели групп интересов, ищущих протекции и политической
ренты. В разделе 34.4 дан краткий обзор некоторых эмпирических
исследований модели протекции, основанной на деятельности групп
интересов. Наконец, некоторые выводы формулируются в разде-
ле 34.5.
34.2 Расширение теории общественного выбора
Мнение, что голосование по правилу большинства приводит к
эффективным по Парето экономическим стратегиям, расходится с
эмпирическими фактами, когда речь идет о внешнеторговой поли-
тике. «Живучесть» аграрного протекционизма и протекционистс-
ких мер, применяемых промышленными странами против импорта
текстиля из развивающихся стран, а также появление все новых
форм протекционизма в последние два десятилетия представляют
собой доказательство указанного расхождения. Чтобы приложение
теории общественного выбора к внешнеторговой политике было
более реалистичным, следует сделать следующие оговорки:
1) возможность перераспределения при движении вдоль «грани-
цы возможной полезности» ограничена;
2) признается существование информационных издержек;
3) допускается наличие представительной, а не прямой демо-
кратии;
4) в анализ вводится проблема «безбилетника», возникающая в
связи с изменениями в торговой политике.
Рассмотрим все эти дополнительные факторы по очереди.
Классическая работа, посвященная распределению доходов и
внешней торговле, принадлежит Столперу и Самуэльсону (Stolper,
Samuelson, 1941). Они продемонстрировали, используя стандартную
модель Хекшера—Улина с двумя товарами и двумя факторами (капи-
тал и труд), что фактор, используемый более интенсивно, в импорто-
замещающем секторе выиграет от протекции, его реальный доход
возрастет, в то время как другой фактор проиграет. В индустриаль-
ной экономике с избытком капитальных благ это будет означать,
и Зака1 № 357
854
Крис Милнер
что протекционизм поднимет реальную заработную плату.1 Следова-
тельно, мы можем объяснить появление протекционизма в данном
случае преобладанием среди избирателей трудящихся по сравнению
с собственниками капитала. Однако это было бы недостаточным объяс-
нением, поскольку то же самое большинство выиграло бы еще боль-
ше, проголосовав за свободную торговлю в сочетании с перераспреде-
лением доходов в свою пользу посредством единовременных нало-
гов. Следовательно, одним из факторов, могущих объяснить давление
в сторону протекционизма, являются ограниченные возможности пе-
рераспределения. Хотя в большинстве стран имеются различные виды
компенсации собственникам факторов, на которых негативным обра-
зом сказался рост импорта, однако наносимый им ущерб обычно не
возмещается полностью.
Даже если возможно полное перераспределение дохода в услови-
ях свободной торговли, большинство совсем не обязательно должно
выбрать эффективную по Парето политику, если отсутствует полная
информация относительно воздействия торговой политики на доступ-
ность и цены импортных товаров и конкурирующих с ними товаров
отечественных производителей. В самом деле, если повышение цен
на некоторые продукты, вызванное протекционистской политикой,
относительно невелико по сравнению с общими доходами, то потреби-
тели поступят рационально, если не станут нести издержки поиска,
требуемые для определения причины и степени повышения цен. Су-
ществование положительных издержек поиска в сочетании с неопре-
деленной и, возможно, незначительной потерей благосостояния для
каждого из большого числа индивидов, возможно, объясняет весьма
умеренное коллективное сопротивление давлению производителей в
сторону протекционизма в отдельной отрасли или для отдельной
группы продуктов.
Здесь возникает еще одно соображение. Пусть голосующие с
достаточной полнотой и точностью смогли выразить свои предпо-
чтения в процессе голосования. Однако в реальной жизни желания
электората не вполне отражаются в действиях избранных предста-
вителей. Если политические рынки являются совершенными, дей-
ствия избранных представителей будут отражать желания избира-
телей под угрозой замены их новыми кандидатами, обещающими
1 Модель Столпера—Самуэльсона несомненно долгосрочна по своей
природе, в краткосрочном же периоде эффекты распределения дохода могут
быть иными, если мы допустим наличие специфического для данной отра-
сли капитала. В работе Муссы (Mussa, 1994), например, показано, что тамо-
женный тариф повышает (снижает) реальный уровень дохода на специфи-
ческий капитал в импортозамещающем (или экспортоориентированном) сек-
торе и что реальная заработная плата в обоих видах секторов может как
понижаться, так и повышаться. .
Группы интересов и выработка политики
855
более адекватно представлять интересы электората. Однако обле-
ченные доверием избирателей представители имеют особые пре-
имущества, которые позволяют им действовать независимо. Они,
например, могут поддерживать определенную политическую линию,
основанную на соответствующем идеологическом фундаменте, по-
скольку они не намереваются переизбираться на следующий срок
или же поскольку их установившийся статус делает высокими из-
держки входа на политический рынок для других кандидатов или
партий.2
Но в любом случае мнение электората по поводу определенной
политической проблемы редко узнают посредством голосования.
Представители народа подчиняются не только влиянию избирате-
лей. Их часто обязывает к определенным поступкам их «партби-
лет» или же давление неких идеологических течений внутри партии
или организованных групп влияния вне партии. Лоббирование —
это способ, позволяющий представителям узнать взгляды электора-
та на определенную политическую проблему, не прибегая к непре-
рывному голосованию. Однако масштаб и эффективность лоббист-
ской деятельности в отношении различных интересов неодинаковы.
Поэтому для объяснения того, почему протекционизм существует,
несмотря на то что потребители составляют большинство избирате-
лей, и почему одни отрасли промышленности более защищены, чем
другие, часто используется «проблема безбилетника» и внешние
эффекты, возникающие в связи с организацией групп интересов.
Потребители слишком многочисленны и слишком разобщены, что-
бы создать эффективные антипротекционистские группы влияния.
Следовательно, издержки на формирование и поддержание потреби-
тельских лобби, вероятно, будут слишком значительны. Поскольку
же выгоды, полученные от уменьшения масштабов протекции, не-
возможно оградить от «безбилетников», образование групп влияния
будет сталкиваться с трудностями. Производители, напротив, с боль-
шей легкостью способны формировать группы влияния, особенно
если количество производителей невелико и они географически
концентрированы. В результате издержки на координацию и мони-
торинг группы влияния будут незначительны и будет гораздо легче
выявить «безбилетников».3
2 Брок и Мэджи (Brock, Magee, 1980) использовали аппарат теории игр
для анализа того, каким образом политические партии (при двухпартийной
системе) выбирают торговую политику. Более широкий взгляд на полити-
ческую экономию протекционизма представлен в работе Болдуина (Baldwin,
1982).
3 Обоснование существования групп влияния и их воздействие подроб-
но рассмотрены такими авторами, как Олсон (Olson, 1965) и Пинкус (Pincus,
856
Крис Милнер
Таким образом, если лоббирование со стороны групп влияния
оказывает значительное воздействие на торговую политику, нам
следует ожидать, что интересы производителей будут, скорее всего,
представлены лучше, чем интересы потребителей, и что некоторые
отрасли будут более эффективны в своей лоббистской политике.
Однако энергия, с которой отрасль борется за протекцию, зависит
не только от издержек на организацию и поддержание лобби. Име-
ют также значение величина и распределение выгод от протекции.
Отрасли, работающие на экспорт, например, не выиграют от тариф-
ной протекции, и любые выгоды от увеличения цен на внутреннем
рынке будут компенсированы снижением экспортных продаж, вы-
званным ответными мерами со стороны других государств. Даже в
неэкспортных отраслях, не подверженных непосредственной угрозе
ответных мер, отдельного производителя, принимающего решения
об инвестициях в лоббировании, будет интересовать не только реак-
ция конкурентов, но и изменение собственного объема предложе-
ния. Выигрыш производителя от протекции может также принять
форму временной ренты. Масштабы и продолжительность действия
этой ренты будут зависеть от скорости и масштабов общей реакции
предложения всех существующих производителей и вновь пришед-
ших на рынок фирм. Таким образом, наличие чистого выигрыша от
лоббирования не гарантирует, что рента в действительности будет
иметь место. В самом деле, нам следует ожидать, что реакция
предложения на протекционизм будет варьировать в зависимости
от отрасли. Она будет меньше, что более благоприятно для попыток
лоббирования, в депрессивных отраслях, подверженных жесткой
иностранной конкуренции, поскольку новые инвестиции (произве-
денные уже существующими или вновь входящими в отрасль фир-
мами) менее вероятны в этих отраслях, где долгосрочная норма
прибыли меньше ее средней величины в экономике. Это объясне-
ние несомненно согласуется с наблюдаемым на протяжении дли-
тельного периода увеличением протекционистских усилий в отно-
шении депрессивных отраслей.
Следовательно, расширяя модель общественного выбора в направ-
лении, указанном выше, мы видим, как создается спрос на протекцию
и почему этот спрос может быть удовлетворен на политическом рын-
ке посредством демократических процедур. Однако мы предположим,
что целью индивидов является максимизация своего благосостояния,
которое зависит только от их потребления, и что протекция может
быть обеспечена только законодательной ветвью власти. Оба предпо-
ложения заслуживают дальнейшего обсуждения.
Обсуждение проблемы социальной справедливости может иметь
значительное влияние на определение политики. Корден (Corden, 1974)
использует «консервативную функцию общественного благосостояния»
для объяснения того, почему вмешательство в сферу внешнеторговой
Группы интересов и выработка политики
857
политики может быть использовано с целью избежать значительного
снижения реальных доходов отдельных групп общества, например низ-
кооплачиваемых рабочих в некоторых отраслях и регионах. Однако
это еще не объясняет, почему, когда речь идет об обеспечении спра-
ведливости, торговая протекция предпочитается любому другому инс-
трументу политики, обладающему перераспределительным воздействи-
ем на доход. Возможно, дело в том, что более гибкие и избирательные
(по сравнению с прямым налогообложением) инструменты скрытого
перераспределения дохода, предоставляемые государственным вмеша-
тельством в виде внешнеторговой политики, весьма привлекательны
в качестве средства преследования личных интересов. Принцип стра-
хового полиса распространяется некоторыми комментаторами на об-
ласть торговой политики (см., например: Cassing, 1980). Индивид
может поддержать тариф или иное внешнеторговое ограничение в
другой отрасли, если он полагает, что это повысит вероятность про-
текции, в которой его отрасль будет нуждаться в будущем. Таким
образом, может образоваться коалиция интересов как в пространстве
(т. е. между отраслями, поставленными в определенный момент вре-
мени под угрозу), так и во времени (т. е. между отраслями, сталкива-
ющимися с растущей иностранной конкуренцией в настоящее вре-
мя, и отраслями, подверженными риску столкнуться с этой пробле-
мой в будущем). Идет ли речь о просвещенном эгоизме, истинном
альтруизме или о коллективном интересе, в данном случае важно
отметить следующее. Можно ожидать, что поведение группы интере-
сов будет эффективным в достижении собственных целей в той сте-
пени, в какой групповой интерес соответствует более широким ин-
тересам индивидов, не принадлежащих группе. Таким образом, груп-
пы интересов, которые могут прибегать к таким аргументам,4 как
«опора на собственные силы», «защита своего стиля жизни» или «во-
енная необходимость», возможно, достигнут больших успехов в лоб-
бировании.
Успех в получении протекции зависит, таким образом, от по-
литических решений, мотивированных «электоральными» фактора-
ми и ограниченных идеологическими целями. Даже партия, склон-
ная по своей идеологии отстаивать свободную торговлю, может в
случае неопределенных шансов на переизбрание уступить группам
влияния, требующим протекции, если эти группы могут добавить
голосов и(или) предоставить финансовую поддержку избирательной
кампании данной партии. Однако группы интересов воздействуют
не только на политиков, зависящих от голосов избирателей. Они
также стремятся оказывать влияние на бюрократический аппарат.
Законодательная и исполнительная ветви власти накладывают опре-
4. Эти более широкие цели протекции обсуждены Джонсоном в его ана-
лизе «научных тарифов» (Johnson, 1960).
858
Крис Милнер
деленные ограничения на административный аппарат государствен-
ного сектора, однако «рациональная» модель поведения чиновников
(т. е. модель, в которой рассматривается максимизация полезно-
сти при определенных ограничениях), вероятно, поможет объяснить
успех групп интересов в их влиянии на политику. Если основными
элементами функции полезности чиновников являются престиж и
власть в соответствующей области влияния или ответственности, то
они (чиновники), вероятно, прекрасно осознают, насколько важно
поддержать интересы контролируемой ими сферы. Когда ответствен-
ность распределена на четкой секторальной основе, например име-
ется Министерство сельского хозяйства или ведомство, отвечающее
за определенные отрасли обрабатывающей промышленности, чинов-
ничьи интересы и интересы групп влияния совпадают. Кроме того,
группа интересов может попытаться «подцепить на крючок» (cap-
ture) чиновников соответствующего ведомства. Коррупция государ-
ственных служащих является одним из средств осуществления этого,
однако есть и более тонкие способы. Чиновники, проводящие госу-
дарственную политику для достижения личных выгод, могут попы-
таться повлиять на законодательный процесс. Своих целей они
могут добиться путем рекомендаций благодаря возможности более
легкого доступа к информации или участию в разработке законода-
тельных актов. Кроме того, чиновники часто имеют значительную
дискреционную власть, которой они облечены законодательством.
Учитывая возможность осуществлять «административные» протек-
ционистские меры, чиновники могут счесть выгодным использо-
вать именно эту форму протекции, а не изменения в законодатель-
стве. Если таких чиновников «подцепят на крючок», это будет не
так заметно для других ветвей власти, а зависимость отраслевых
групп влияния от администрации при этом повысится.5 Следова-
тельно, нам снова надо будет модифицировать простую теорию об-
щественного выбора применительно к внешнеторговой политике,
чтобы учесть влияние правительства на эффективность деятельно-
сти групп интересов. Чем больше разделение сфер ответственности
бюрократического аппарата совпадает с разделением на отрасли
экономики и с направлениями деятельности групп интересов и чем
большими возможностями дискреционного контроля над инстру-
ментами государственной политики обладает исполнительная власть,
тем больше вероятность того, что, при прочих равных условиях,
лоббирование со стороны групп интересов будет успешным.
5 Мессерлен (Messerlin, 1981) доказывает, что отдельные бюрократы в
большей степени, чем политики, входящие в состав правительства, стремят-
ся обеспечить протекцию своим экономическим секторам. Фингер и его
соавторы (Finger et al., 1982) предоставили эмпирический анализ уровня
протекции в США.
Группы интересов и выработка политики
869
R = В - (F + У),
i-pVKTV'-
34.3 . Моделирование протекционистских мер
и соискания ренты (rent-seeking)
Из предшествующего обсуждения следует, что масштабы и фор-
мы протекции эндогенно определяются на политическом рынке, а не
назначаются благожелательным правительством, стремящимся мак-
симизировать некую функцию общественного благосостояния типа
функции Бергсона—Самуэльсона. Протекция, следовательно, должна
рассматриваться в контексте проблемы разрешения конфликтов. Ры-
нок протекции — политический рынок, где есть как сторона спроса,
так и сторона предложения. Группы интересов представляют сторону
спроса.
Если капиталисты или рабочие определенной отрасли потеряли
или ожидают потерять часть реального дохода в результате неограни-
ченной международной торговли и если они могут добровольно орга-
низовать группу интересов, они предъявят «спрос» на протекцию или
иную форму поддержки со стороны лиц, ответственных за проведение
государственной политики. Таким образом, спрос на протекцию мо-
жет быть представлен как функция ожидаемых выгод от протекции
за вычетом издержек на получение этой протекции:8
(34.1)
где R — чистое увеличение реального дохода от протекции, В — об-
щий выигрыш от протекции, F — постоянные издержки получения
протекции, V — переменные издержки ее получения. В можно рас-
сматривать как прирост излишка производителя, предполагаемый при
данном масштабе протекции. При этом предельный выигрыш от
увеличения масштабов протекции остается положительным вплоть
до введения запретительного тарифа tp, но общий выигрыш растет
понижающимся темпом. F можно трактовать как безвозвратные из-
держки, связанные с лоббированием протекции. Они могут быть ре-
зультатом постоянных издержек на организацию группы интереса.
В простейшем случае их можно рассматривать как фиксированное
комиссионное вознаграждение, уплаченное профессиональному лоб-
бисту, чтобы и впредь пользоваться его услугами. V в таком случае
варьирует в зависимости от масштабов предпринятого лоббирования,
т. е. предельные издержки достижения протекции положительны. Они,
скорее всего, будут расти ускоренно в связи с тем, что дополнитель-
ные увеличения масштабов протекции будут провоцировать возраста-
ющее сопротивление других отраслевых и потребительских групп.
6 Этот тип моделей протекции, созданной лоббированием, использован
Фенстрой и Бхагвати (Feenstra, Bhagwati, 1982), Финдлеем и Уэллисом
(Findlay, Wellisz, 1982), Болдуином (Baldwin, 1984) и Фраем (Frey, 1984).
860
Крис Милнер
Очевидно, что имеется «оптимальный» масштаб протекции с точки
зрения группы интересов. Она будет максимизировать чистый вы-
игрыш от лоббирования, собирая и расходуя фонды до тех пор, пока
дополнительные издержки на деятельность по получению протекции
не станут равными дополнительному выигрышу от дальнейшего уве-
личения протекции. Можно назвать этот уровень целевым уровнем
протекции, t . Его численное значение расположено на интервале
между t* = 0, где значение F достаточно велико и t* = tp. При дан-
ном уровне предложения протекции точное значение Сбудет опреде-
ляться формой функций В и V в соответствующей области определе-
ния. Рис. 34.1 и 34.2 демонстрируют основные особенности модели
группы интересов. Если F = 0, то Улежит между нулем и tp. Если
F > 0, то Улежит между > 0 и tp. Таким образом, если, например,
F = F2 (т. е. безвозвратные издержки больше нуля), то t2 < t < tp.
Конечно, значения Ви Vварьируют в зависимости от отрасли. Напри-
мер, на рис. 34.2 кривая V2 лежит полностью ниже Vv В результате
при заданной функции выигрыша целевой тариф для 2-й отрасли
превышает целевой тариф 1-й отрасли. Для многих отраслей функ-
ция выигрыша может оказаться полностью ниже кривой V. Таким
образом, они не будут претендовать на протекцию. Можно ожидать,
что межотраслевое варьирование функций В и V будет определяться
межотраслевыми различиями в международной конкурентоспособно-
Группы интересов и выработка политики
861
даШфЗ'Го у О t, t2 tp t
Рис. 34.2.
сти и структуре отрасли (мы вернемся к этим факторам снова при
обсуждении эмпирических данных в разделе 34.4).
Наш анализ можно расширить в нескольких направлениях с целью
учесть несовершенство политических рынков и различия в способах,
которыми исполнительная власть, институциональные структуры и
ограничения воздействуют на предложения протекции в различных
отраслях. В самом деле, такое расширение анализа, по-видимому,
необходимо, если мы хотим предложить «эндогенные» объяснения
процесса соискания ренты при помощи различных инструментов про-
текции. С другой стороны, необходимо объяснить, почему одним от-
раслям помогают в виде импортных квот (иногда открытых, иногда
тайных), другим — в виде поддержания высоких тарифов, а треть-
им — в виде различных форм прямых субсидий.7
Очевидно, общим детерминантом вида поддержки, на которую
претендует данная отрасль, является ее торговый баланс. Импортоза-
мещающая отрасль будет искать защиты от импорта в форме тарифов,
в то время как экспортоориентированная отрасль будет настаивать
на экспортных субсидиях (несомненно, существование значительных
7 Некоторые «чувствительные» отрасли в промышленных странах были
обеспечены протекцией с помощью многих инструментов. Однако использо-
вание различных инструментов в одной или в разных отраслях требует объяс-
нения в. рамках политической экономии в той же степени, что и масштабы
протекции. A
862
Крис Милнер
объемов двусторонней или внутриотраслевой торговли осложняет по-
добное предсказание). Однако импортозамещающие отрасли, скорее
всего, предпочтут квоты тарифам, поскольку их воздействие более
предсказуемо. Эффект от тарифов может быть уничтожен понизив-
шимися ценами на внешних рынках, так как зарубежные поставщи-
ки могут при этом согласиться на более низкие прибыли или будут
продолжать понижать издержки на единицу продукции. Правитель-
ственные чиновники также могут предпочесть количественное огра-
ничение импорта, поскольку при наличии отлаженной системы тор-
говых договоров и «добровольных» экспортных ограничений прави-
тельство может применять протекцию избирательно и таким образом
избежать жалоб или возможных ответных мер. Действующие в стра-
не иностранные фирмы также могут предпочесть специализирован-
ные квоты тарифам, поскольку получат часть возникающей ренты.
Однако защищенная отечественная отрасль в действительности часто
сталкивается с ситуацией, когда количественные ограничения не ока-
зывают ожидаемого эффекта как вследствие повышения качества
ввозимой продукции, так и вследствие увеличения объемов импорта
из стран, для которых квоты не вводились. В результате отрасли ча-
сто ищут в,се более строго ограничительных средств протекции, на-
пример увеличивается количество двусторонних соглашений по кво-
там, как в случае текстильной и швейной промышленности. В после-
днее время американские импортозамещающие отрасли все больше
стремятся получить протекцию при помощи законов, защищающих
от якобы «несправедливых» торговых методов. Антидемпинговые за-
коны и законы о компенсационных уравнительных пошлинах приме-
нить легче, чем другие способы протекции. Легче обеспечить обще-
ственную поддержку протекционных мер ссылками на несправедли-
вые действия иностранных поставщиков, чем упоминанием о вреде,
который может быть причинен неэффективным управлением отече-
ственных отраслей.
Правительственные субсидии, направляемые только на поддерж-
ку экспорта отрасли, труднее получить, чем защиту от импорта, по-
скольку существует международный запрет на экспортные субсидии,
наложенный Генеральным соглашением по тарифам и торговле
(GATT). Однако кредиты, субсидирующие экспорт, разрешены при
условии, что правительство подписалось под международным согла-
шением по поводу государственных экспортных кредитов. Особые
снижения налоговых ставок для экспортирующих фирм также разре-
шены при определенных условиях. Вследствие этого лоббирование со
стороны экспортоориентированных фирм в развитых странах нацеле-
но на получение обеих этих форм экспортных субсидий.
Как утверждается, изъян большинства форм субсидирования с точ-
ки зрения правительства состоит в том, что они поглощают государ-
ственные средства, в то время как тарифы, напротив, создают допол-
Группы интересов и выработка политики
863
нительные доходы. Однако этот изъян до сих пор не слишком сильно
мешал различным странам проводить активную политику субсидиро-
вания экспорта. Когда экспортоориентированная отрасль терпит ущерб
от потери внешних рынков, отказ во временной поддержке в форме
субсидий может оказаться таким же проблематичным (с точки зре-
ния требований избирателей), как и нежелание оказать тарифную под-
держку отрасли, терпящей ущерб от импортной конкуренции.
До сих пор экономический анализ был сосредоточен на процессе,
в ходе которого увеличившаяся конкуренция с импортной продукци-
ей может побудить затронутую ею отрасль к лоббированию защиты
от импорта. В некоторых работах (например: Krueger, 1974; Bhagwati,
1980; Bhagwati, Srinivasan, 1980) были предложены модели, описыва-
ющие, каким образом защита от импорта приводит к лоббированию,
направленному на получение политической ренты и доходов, вытека-
ющих из протекции. В своей пионерской работе, посвященной соис-
канию ренты, Крюгер (Krueger, 1974) показала, что когда имеется
система обязательных количественных ограничений, а право на им-
порт зависит от обладания импортной лицензией, то, вероятно, среди
импортеров возникнет конкуренция за ренту, связанную с обладани-
ем такой лицензией. Подобная деятельность по соисканию ренты
требует использования ресурсов. Бхагвати (Bhagwati, 1982) предло-
жил термин «прямо непроизводительное соискание прибыли», чтобы
описать данную особенность протекционизма. Такая форма соиска-
ния ренты может варьировать от инвестиций в избыточные мощно-
сти для получения большей доли лицензий на импорт до лоббирова-
ния или даже подкупа правительственных чиновников, принимаю-
щих аллокационные решения.
Бхагвати и Сринивасан (Bhagwati, Srinivasan, 1980) также ввели
термин «соискание дохода» для описания ситуации, в которой эконо-
мические агенты лоббируют ради получения части доходов, получен-
ных в результате применения протекционистских тарифов. Когда ко
всему импорту или хотя бы к импорту продукции одного сектора
экономики применяются количественные ограничения, среди импор-
теров возникает конкуренция за право на импорт ради получения
соответствующей ренты. В противоположность этому в случае с тари-
фами аллокация импортных товаров происходит посредством ценово-
го механизма и доходы от тарифа обычно поступают в казну тем же
самым путем, что и доходы от налогов. Обычно ни служащие тамож-
ни, ни другие государственные чиновники, чья деятельность связана
с импортом, не имеют права распределять полученные от введения
тарифа суммы среди различных групп. Распределение государствен-
ных доходов обычно предполагает законодательные и исполнитель-
ные процедуры, независимые от решений, касающихся получения этих
доходов. Вследствие этого большинство групп, добивающихся выгод-
ных для себя правительственных расходов, обычно действуют без
864
Крис Милнер
оглядки на источники их финансирования. Одна из ситуаций, вызы-
вающих повышение лоббистской активности, — это существенный
рост налоговых поступлений, не имещий отношения к планам по
повышению государственных расходов. Такая ситуация может воз-
никнуть, например, при ощутимом увеличении тарифных доходов от
большинства статей импорта. Различные группы интересов могут в
таком случае проводить в отношении чиновников лоббистскую дея-
тельность, чтобы обеспечить себе участие в дополнительных доходах.
Однако когда повышаются тарифы только в одной отрасли, любой
рост налоговых поступлений, вероятно, будет слишком мал, чтобы
стимулировать общее оживление лоббистской деятельности.
То, что некоторые виды деятельности, связанные с соисканием
ренты, приводят к растрате ресурсов, не означает, однако, что нам
всегда следует рассматривать поведение групп интересов как причину
снижения благосостояния. Борьба группы интересов за «бронирова-
ние» для себя доходов, полученных благодаря временным протекци-
онистским тарифам, может, например, поощрить отрасли приспосаб-
ливаться к изменению сравнительных преимуществ быстрее, чем в
ситуации, где тарифы стали бы частью общих налоговых поступле-
ний.8 Расходы на получение информации, связанные с деятельностью
по соисканию ренты, также могут оказаться социально желательны-
ми, несмотря на то что в соответствии со своими частными интереса-
ми лоббисты представляют информацию так, чтобы максимизировать
свои шансы на получение протекции. Но обсуждение условий опти-
мальности все еще сохраняет смысл в контексте политико-экономи-
ческого анализа торговой политики. Набор защищаемых отраслей в
результате лоббирования со стороны групп интересов, возможно (и
даже наверняка), не совпадает с отраслями, максимизирующими бла-
госостояние голосующего большинства (при данном уровне расходов
на информацию). Способность организовывать эффективное лоббиро-
вание различается в разных отраслях, и в результате межотраслевые
различия в масштабах «эндогенной» протекции вряд ли будут «опти-
мальными» с точки зрения аллокации ресурсов (даже при субопти-
мальных характеристиках политических процессов, не обеспечиваю-
щих свободной торговли в сочетании с компенсацией понесшим
ущерб). Однако механизм регулирования, определяющий некую схе-
му протекции, может оказаться эффективным. Беккер (Becker, 1983)
доказывает, что любой механизм регулирования является равновес-
ным с точки зрения распределения ренты между заинтересованными
сторонами. Механизм регулирования возникает как эффективное
средство удовлетворения конфликтующих запросов к властям, осуще-
ствляющим регулирующие функции.
8 Гипотеза «бронирования» выгоды от тарифов в этом смысле была
предложена Хуфбауэром и Розеном (Hufbauer, Rosen, 1983).
Группы интересов и выработка политики
865
34.4 . Эмпирические исследования групп интересов
и их влияния на внешнеторговую политику
Эмпирические исследования в области политической экономии
торговой политики производятся в двух направлениях. Некоторые
из них нацелены на объяснение отраслевых различий в формах и
масштабах протекции. С другой стороны, существует ряд исследо-
ваний, в которых главное внимание уделяется характеристикам
избирателей и их политических представителей как возможным
детерминантам законодательных решений по поводу торговой полити-
ки или административных решений по поводу применения и фун-
кционирования торгового законодательства. Если первая группа ис-
следований в большей степени изучает спрос на политическом
рынке (т. е. характеристики групп интересов), то вторая уделяет
больше внимания предложению (т. е. характеристикам политиче-
ских процессов). Ясно, что в настоящем контексте нас больше ин-
тересует первая группа исследований. Конечно, было бы нереали-
стично утверждать, что мы способны объяснить эндогенные меж-
отраслевые различия в формах и масштабах протекции исходя
только из факторов «спроса». Действительно, можно предсказать
наличие смещения оценки в модели регрессии, представленной
одним уравнением, включающим в правой части только детерми-
нанты спроса на протекцию и не учитывающим реакцию «предло-
жения» со стороны избирателей, выбранных представителей и ад-
министрации. Но по необходимости мы уделим главное внимание
первому роду исследовании.v
Помимо вышеназванной проблемы структурный (cross-section)
анализ сталкивается с другими существенными трудностями. Во-
первых, существуют проблемы измерения и аппроксимации дан-
ных: например, как измерить степень протекции в случаях, когда
задействованы разнообразные и часто неявные меры по предостав-
лению поддержки, или как аппроксимировать политические и эко-
номические характеристики данной отрасли или факторов эффек-
тивности лоббистской деятельности. Во-вторых, возможно, что осо-
бенности отрасли, которые влияют на природу и эффективность
лоббистской деятельности, с трудом поддаются «охвату» в рамках
межсекторного анализа. В-третьих, трудно сформулировать тесты
и осуществить аппроксимацию объяснительных переменных, позво-
ляющих выбрать между альтернативными гипотезами о межотрас-
левых различиях в протекции. Наконец, нужно признать, что фак-
тические и ожидаемые выигрыши групп интересов не обязательно
9 Превосходный обзор литературы на эту тему сделан Болдуином
(Baldwin, 1985) и Рэем (Ray, 1989).
866
Крис Милнер
непосредственно зависят от масштабов протекции, полученной дан-
ной. отраслью. Как показывают рис. 34.1 и 34.2, оптимальный, или
целевой, уровень тарифной протекции t* может быть ниже для
мощного лобби, чем для более слабого. Таким образом, с учетом
всех этих трудностей неудивительно, что вряд ли можно обеспе-
чить недвусмысленную эмпирическую поддержку гипотезе, объяс-
няющей протекцию деятельностью «групп интересов». Тем не ме-
нее эмпирические исследования выявили несколько совместимых
друг с другом характеристик результатов, заслуживающих упоми-
нания.
Выявленные факторы могут быть разделены на две группы:
1) определяющие способность и готовность отрасли финансиро-
вать и обеспечивать прочими ресурсами лоббистскую деятельность;
2) определяющие масштабы выигрыша или ренты, полученной
от протекции.
Первая группа факторов относится к функции издержек V
на рис. 34.1. Здесь можно утверждать, что способность организо-
вать группу интересов прямо связана с общим доходом потенци-
альных членов лобби и степенью отраслевой концентрации и кос-
венно зависит от количества и географического разброса фирм от-
расли. Вообще говоря, переменные, характеризующие отраслевую
концентрацию и размер дохода, в большинстве случаев не оказы-
ваются существенными в регрессиях.10 Переменная, выражающая
количество фирм, обычно работает более успешно и ведет себя пред-
сказуемым образом. Можно предположить, что готовность к лоб-
бированию в отраслях, подверженных более высокой степени кон-
куренции с импортной продукцией, будет зависеть от степени сни-
жения доходов производителей в результате усиления конкуренции
с импортной продукцией и от ресурсной гибкости отрасли. Многие
из аппроксимаций ресурсной гибкости (например, средняя заработ-
ная плата или средний возраст работников) достаточно хорошо по-
казали себя в регрессионных уравнениях.11 Полученные результаты
хорошо согласуются с гипотезами о давлении групп интересов, тем
не менее трудно доказать, что в отраслях, в которых капитал и труд
с большим трудом могут быть «переведены» в альтернативные виды
10 Например, см. работы Сондерса (Saunders, 1980) и Хелайнера (Helleiner,
1977). Гринуэй и Милнер (Greenaway, Milner, 1989) нашли, что переменные
отраслевой концентрации существенны для анализа номинальной и эффек-
тивной протекции в Великобритании. Кэйвз (Caves, 1976) также обнаружил
на примере Канады, что географически концентрированное производство и
относительно крупные размеры фирм находятся в прямой связи с тарифной
протекцией.
11 Это продемонстрировано Кэйвзом (Caves, 1976) и Хелайнером (Hellei-
ner, 1977) для Канады и Андерсоном (Anderson, 1980) для Австралии.
Группы интересов и выработка политики
867
производства, они более склонны «вложиться» в лоббистскую дея-
тельность. Эти результаты также согласуются с узкозкономическим
объяснением протекции через «сравнительные преимущества», а
именно: трудоемкие отрасли с низким уровнем заработной платы
в экономических системах с избытком капитала являются областя-
ми, не имеющими сравнительных преимуществ, и поэтому они с
большой вероятностью должны быть защищены по соображениям
«справедливости» или по «электоральным» мотивам.
Несомненно, что ожидания лоббистов по поводу готовности изби-
рателей, законодателей и чиновников предоставить протекционистс-
кую поддержку окажут влияние на ожидаемую форму кривой издер-
жек лоббистской деятельности V (рис. 34.1 и 34.2). В этом случае в
модель деятельности группы интересов можно включить факторы пред-
ложения на политическом рынке. Определенная отрасль, как можно
ожидать, будет нести меньшие издержки по лоббированию протек-
ции, если на власти оказывается нажим в пользу предоставления
протекции только небольшому числу других отраслей и(или) при этом
имеется лишь незначительная угроза ответных мер в отношении иных
экспортоориентированных отраслей. Однако структурные (cross-section)
регрессионные модели с одним уравнением не могут быть использо-
ваны для определения относительной важности факторов спроса и
«ожидаемых» (равно как и фактических) факторов предложения при
определении межотраслевых различий в протекции. Так, на (ожида-
емые) переменные издержки лоббирования по различным причинам
может оказать влияние размер отрасли (выраженный через объем
продаж или величину занятости). С одной стороны, потенциальные
члены лоббистской группировки в крупной отрасли, скорее всего,
осознают популярность своих интересов среди избирателей и, следо-
вательно, более низкую вероятность сопротивления ее запросам со
стороны выборных чиновников. С другой стороны, размер отрасли,
возможно (но только возможно), увеличит проблемы координации,
снизит вероятность производственной специализации и однородности
интересов, а также повысит важность лоббируемых (дорогостоящих)
продуктов (items), что повлияет на реальный доход членов лобби.
Пинкус (Pincus, 1975) а также Гринуэй и Милнер (Greenaway, Milner,
1989) нашли подтверждение тому, что тарифная протекция прямым
образом связана с важностью отрасли для экономики. Однако этот
факт не позволяет установить, какое именно влияние оказали группы
интересов. В самом деле, даже если принять во внимание важность
размеров отрасли в «электоральных» вопросах, трудно установить,
в какой мере уровень «предложения» протекции зависит от лоббиро-
вания со стороны групп интересов, а в какой — от осознания выбор-
ными чиновниками своих интересов.
Из сказанного выше ясно, что проблемы аппроксимации и од-
новременности затрудняют тестирование модели групп интересов,
868
Крис Милнер
позволяющее отличить данную модель от альтернативных гипотез,
объясняющих межотраслевые различия в протекции. Например, име-
ется множество эмпирических результатов, показывающих, что тру-
доемкие отрасли, а также отрасли с относительно низким участием
человеческого капитала имеют тенденцию быть в большей степени
обеспеченными протекцией.12 Следует ли это интерпретировать в
пользу аргумента, согласно которому отрасли с низким уровнем
заработной платы и низким уровнем адаптационной гибкости с
большей вероятностью преодолеют ограничения, связанные с про-
блемой «безбилетника» в лоббистской практике, или же в пользу
аргумента, что избиратели больше симпатизируют низкооплачивае-
мым рабочим? Эти вопросы трудно разрешить, прибегая к доступ-
ным эмпирическим данным. Взаимодействие низкого уровня зара-
ботной платы и высокого (или повышающегося) уровня иностран-
ной конкуренции может вызвать альтруистические побуждения со
стороны избирателей по отношению к данной отрасли и, следова-
тельно, снизить издержки лоббирования. Это согласуется с объясне-
нием торговой политики деятельностью групп интересов. Однако
положительная связь между показателями сравнительной слабости
(comparative disadvantage) отрасли и уровнем протекции поддается
альтернативному объяснению. Лавернь13 (Lavergne, 1983) обнару-
жил, что наиболее значительным фактором, объясняющим амери-
канскую тарифную протекцию, даже после Токийского раунда, яв-
ляется структура протекционистских пошлин, воплощенная в тари-
фе Смута—Хоули 1930 г. Тот факт, что относительные масштабы
тарифной протекции, предоставляемой различным отраслям эконо-
мики Соединенных Штатов, существенно не менялись за последние
60 лет, можно проинтерпретировать как доказательство того, что
торговая политика поддается анализу в категориях консервативной
гипотезы общественного благосостояния, а не в рамках гипотезы
групп интересов. С другой стороны, возможно, что именно группы
интересов, действовавшие шестьдесят лет назад, и установили суще-
ствующую тарифную структуру, и все это время господствовало не-
изменное соотношение сил различных групп интересов.
12 См., например, работы Стерна (Stern, 1963), Че (Cheh, 1976) и Рэя
(Ray, 1981) для США, Кэйвза (Caves, 1976) и Хелайнера (Helleiner, 1977) для
Канады, Андерсона (Anderson, 1980) для Австралии.
13 Лавернь (Lavergne, 1983) также показывает, что нетарифная протек-
ция (НТП) используется как дополнение к тарифной протекции. Марвел и
Рэй (Marvel, Ray, 1983) также подтвердили, что нетарифная протекция обес-
печивала дополнительную поддержку американским отраслям, которые в
наименьшей степени потеряли тарифную протекцию в результате перегово-
ров в ГАТТ в рамках раунда Кеннеди.
Группы интересов и выработка политики
869
34.5. Некоторые заключительные замечания
Какие выводы можно сделать из данного обзора эмпирических
результатов? Во-первых, размеры протекции в различных отраслях
не являются случайными, так как, несмотря на существование про-
блемы измерения, политические и экономические факторы влияют
на наблюдаемые схемы протекции систематическим образом. Во-
вторых, хотя трудно выбрать между соперничающими гипотезами,
некоторые факты согласуются с гипотезой эндогенной выработки
торговой политики под давлением групп интересов. Наконец, тот
факт, что эмпирические результаты согласуются с несколькими мо-
делями и гипотезами о детерминантах торговой политики, может
означать, что мы должны рассматривать модель групп интересов и
групп влияния как дополнительное, а не исчерпывающее объяс-
нение торговой протекции. Теория групп интересов определяет
характеристики отраслей, в которых формирование эффективных
лобби для получения ренты или освобождения от иностранной кон-
куренции наиболее вероятно. Действительная или выявленная струк-
тура протекционистских мер — это равновесный результат дей-
ствия широкого диапазона факторов на рынке протекции. Теория
групп интересов — только один из компонентов плодотворных те-
оретических разработок в рамках политико-экономического подхо-
да к изучению выработки политики. При анализе внешнеторговой
политики, как и многих других сфер экономической политики,
имеется тенденция доказывать, что экономические факторы и(или)
характеристики заинтересованных сторон объясняют форму и со-
держание политики и нет большой нужды обращаться к чисто
политическим объяснениям. Ошибки измерения затрудняют поиск
доказательств в пользу чисто экономических или чисто политиче-
ских влияний. Однако подобный поиск не имеет смысла в контек-
сте «эндогенной» выработки политики. Изучение экономической
политики требует обращения к экономическим и политическим
факторам как взаимодействующим силам, которые совместно опре-
деляют условия равновесия на политическом рынке.
тэтА
Литература
Anderson К. The political market for government assistance to Australian
manufacturing industries // Economic Record. 1980. Vol. 56. P. 132-144.
Baldwin R. E. The political economy of protectionism / In J. N. Bhagwati (ed.).
Import Competition and Response. Chicago, IL : University of Chicago
Press, 1982.
Baldwin R. E. Rent-seeking and trade policy: an industry approach 11 Welt-
wirtschaftliches Archiv. 1984. Vol. 120. P. 662-676.
14 Заказ №357
870
Крис Милнер
Baldwin R. Е. The Political Economy of US Import Policy. Cambridge, MA : MIT
Press, 1985.
Becker G. A theory of competition among pressure groups for political influ-
ence//Quarterly Journal of Economics. 1983. Vol. 98. P. 317-400.
Bhagwati J. N. Lobbying and welfare//Journal of Public Economics. 1980.
Vol. 14. P. 355-363.
Bhagwati J. N. Directly-unproductive, profit-seeking (DUP) activities // Journal
of Political Economy. 1982. Vol. 90. P. 988-1002.
Bhagwati J. N., Srinluasan T. N. Revenue-seeking: a generalization of the theory
of tariffs//Journal of Political Economy. 1980. Vol. 88. P. 1069-1087.
Brock W. A., Magee S. P. Tariff formation in a democracy / In J. Black and
B. Hindley (eds). Current Issues in Commercial Policy and Diplomacy.
London : Macmillan, 1980.
Gassing J. H. Alternatives to protectionism / In J. Leveson and J. W. Wheeler
(eds). Western Economies in Transition. Boulder, CO : Westview Press,
1980.
Caves R. E. Economic models of political choice: Canada’s tariff structure//
Canadian Journal of Economics. 1976. Vol. 9. P. 278-300.
Cheh J. H. A note on tariffs, non-tariff barriers and labour protection in United
States manufacturing industries//Journal of Political Economy. 1976.
Vol. 84. P. 289-294.
Corden W. M. Trade Policy and Economic Welfare. Oxford : Clarendon Press,
1974.
Feenstra R. C., Bhagwati J. N. Tariff-seeking and the efficient tariff / In
J. N. Bhagwati (ed.). Import Competition and Response. Chicago, IL : Uni-
versity of Chicago Press, 1982.
Findlay R. C., Wellisz S. Endogenous tariffs, the political economy of trade
restrictions and welfare / In J. N. Bhagwati (ed.). Import Competition and
Response. Chicago, IL : University of Chicago Press, 1982.
Finger J. M., Hall H. K., Nelson D. R. The political economy of administered
protection//American Economic Review. 1982. Vol. 72. P. 452-466.
Frey B. International Political Economics, Oxford: Martin Robertson. 1984.
Greenaway D., Milner C. R. (1989). What determines the structure of protection
in the UK: comparative costs or interest group behaviour. Mimeo, 1984.
Helleiner G. K. The political economy of Canada’s tariff structure: an alterna-
tive model // Canadian Journal of Economics. 1977. Vol. 10. P. 318-326.
Hufbauer G. C., Rosen H. Managing comparative advantage. Mimeo, 1983.
Johnson H. G. The cost of protection and the scientific tariff // Journal of
Political Economy. 1960. Vol. 68. P. 327-345.
Krueger A. O. The political economy of the rent-seeking society//American
Economic Review. 1974. Vol. 64. P. 291-303.
Lavergne R. The Political Economy of US Tariffs. An Empirical Analysis. New
York : Academic Press, 1983.
Marvel H. P., Ray E. J. The Kennedy Round: evidence on the regulation of
international trade in the United States//American Economic Review.
1983. Vol. 73. P. 190-197.
Messerlin P. A. The political economy of protectionism: the bureaucratic case//
Weltwirtschaftliches Archiv. 1981. Vol. 117. P. 496.
Группы интересов и выработка политики
871
Mussa М. Tariffs and the distribution of income: the importance of factor
specificity, substitutability and intensity in the short and long run //
Journal of Political Economy. 1974. Vol. 82. P. 1191-2043.
Olson M. The Logic of Collective Action: Public Goods and the Theory of Groups.
Cambridge, MA: Harvard University Press,1965.
Pincus J. Pressure groups and the pattern of tariffs // Journal of Political
Economy. 1975. Vol. 83. P. 757-778.
Ray E. J. Tariff and non-tariff barriers in the United States and abroad //
Review of Economics and Statistics. 1981. Vol. 63. P. 161-168.
Ray E. J. Empirical research on the political economy of trade // Paper presented
to the International Agricultural Trade Research Consortium Symposium,
Auberge Mont Gabriel, Canada, 1989.
Saunders R. S. The political economy of effective protection in Canada’s manu-
facturing sector // Canadian Journal of Economics. 1980. Vol. 13. P. 340-
348.
Stern R. M. The US tariff and the efficiency of the US economy // American
Economic Review, Papers and Proceedings. 1963. Vol. 54. P. 459-470.
Stolper W. F., Samuelson P. A. Protection and real wages // Review of Economic
Studies. 1941. Vol. 9. P. 58-73.
ч'ГОЯ'пТ'.Г.
iruA МП” '
г я
ioM
WJs': 141
35
,.:ь ----
АЛАН ПИКОК
ЭКОНОМИЧЕСКИЕ КОНСУЛЬТАЦИИ
И ЭКОНОМИЧЕСКАЯ ПОЛИТИКА*
35.1. Введение
Экономисты выступали в роли правительственных консультан-
тов еще со времен камералистов,* 1 однако именно в наше время из них
сформировался особый штат сотрудников в рамках государственных
структур. Еще в конце 1920-х гг. Уинстон Черчилль мог язвить по
поводу «придворного» экономиста Министерства финансов Р. Дж. Хоу-
три, «выпущенного из темницы, в которой его якобы держали, со-
рвавшего с себя цепи и стряхнувшего солому со своей головы и одеж-
ды, дабы быть допущенным к свету и теплу Министерства финансов»
(Roseveare, 1969). Но шестьдесят лет спустя экономические консуль-
танты правительства стали значительными общественными фигурами
с громадным влиянием, если не сказать властью. Все вышеперечис-
ленное не является чисто британским феноменом (для подтвержде-
ния см. Coats, 1981).
Изучение роли экономистов в принятии правительственных ре-
шений естественно сопутствует росту их занятости в этой области.
Во-первых, существует большое число работ, написанных теми, кто
занимал высшие должности в правительстве, которые дают ценный
первичный материал о различных поставленных перед ними задачах
и соответственно об «успехах» и «неудачах» в их решении.2 Во-вто-
рых, имеются исследования по вопросу о том, как следует организо-
вывать процесс консультирования. Следует ли экономистам быть
членами государственных структур, где они будут интегрированы
* Материал этого очерка в значительной мере заимствован из двух бо-
лее ранних статей автора (Peacock, 1987, 1988).
1 Полезное и сжатое описание деятельности камералистов см. в: Reck-
tenwald, 1987.
2 Среди множества примеров см. Cairncross, 1971; Roberts, 19841; Roll,
1985; Henderson, 1986; MacDougall, 1987. Исследование точек зрения в меж-
дународном масштабе см. Pechman, 1989.
Экономические консультации и экономическая политика
873
в политический процесс, или они могут действовать более эффектив-
но, являясь членами неких независимых совещательных органов?3
В-третьих, обсуждается вопрос, в какой степени ценностные сужде-
ния экономистов по вопросам экономической политики определяют
суть их рекомендаций (см. Coughlin, 1989)? Насколько такие сужде-
ния влияют на выбор правительством консультантов и на положение
уже нанятых консультантов, не соглашающихся с правительством, на
которое они работают (см. Peacock, 1979)?
Экономист, начинающий работу в правительстве или нанятый
для консультирования, несомненно, сочтет полезным воспользовать-
ся работами тех, кто рассматривал эти вопросы. Однако он должен
начать с осознания того факта, что сам экономист составляет часть
собственного предмета исследования. Если экономист твердо верит
в силу теории полезности, то, скорее всего, он или она считает, что
максимизация полезности присущи экономисту, как и любому дру-
гому человеку. Почему экономисты, трактующие «бюрократов» как
«соискателей ренты», а не как бескорыстных служителей обще-
ственного интереса, не могут признать, что и сами они «не без
греха»?
Хотя построение верифицируемой функции полезности эконо-
миста выглядит соблазнительно исходя из цели данной работы, до-
статочно сделать несколько замечаний, которые многим экономистам
покажутся правдоподобными, если не бесспорными, и я заявляю, что
они по крайней мере основаны на личных наблюдениях. Экономисты,
несомненно, придают большое значение долгосрочному доходу, а так-
же престижу и власти, однако любой уважающий себя экономист
променяет все вышеназванное на репутацию среди своих коллег. Им
движет «стремление к совершенству», которое Альфред Маршалл счи-
тал характеристикой профессионала.
Трактовка экономиста как субъекта, максимизирующего свою
полезность, убеждает нас в том, что у него есть достаточные основания
противиться тому, чтобы стать прислужником правительства. Проти-
воположную точку зрения высказывали два экономиста, чьи мнения
вызывают у меня большое уважение. Джеймс Бьюкенен и Гэри Джон-
сон неоднократно предупреждали экономистов о коррумпирующем
влиянии работы в правительстве и о большой вероятности того, что
экономисты, работающие там, вскоре превратятся в своекорыстных
бюрократов, наполняющих страницы их собственных работ по теории
общественного выбора. Однако даже если собственная мотивация эко-
номиста защитит его от всех опасностей, возникающих при консуль-
тировании правительства, представляется полезным дать несколько
3 Это было основной проблемой в Соединенных Штатах (Tobin, 1966;
Salant, 1973; Nelson, 1987; Rivlin, 1987). По поводу опыта Германии
см. Wallich, 1984.
874
Алан Пикок
советов любому экономисту, привлеченному рассказами тех, чья карь-
ера связана с деятельностью в правительстве. К тому же если мы все
максимизируем нашу целевую функцию, учитывая ограничения, то
необходимо также осознать природу этих ограничений. Вот, собствен-
но, то, что я попытался сделать в данной работе.
35.2. Тезис 1:
«Берегись оптимизационной парадигмы!»
Перечисленные ниже предпосылки принимаются в типичной
модели экономической политики, используемой экономистами, же-
лающими оправдать свою роль в правительстве.
1. Правительство имеет цели, частично противоречащие друг
другу и требующие компромисного решения, причем эти цели можно
выразить в количественной форме, т. е. представить в виде членов
определенной системы уравнений.
2. Правительство максимизирует эти цели с учетом известных и
принятых ограничений. Здесь возникают проблемы в определении
величины ограничений, включая учет «обратных связей» (для приме-
ра см. Alt, Chrystal, 1983).
3. Правительство заинтересовано в выборе инструментов, мини-
мизирующих «издержки» осуществления политики, включая эффек-
ты обратной связи.
Если бы экономическая и политическая системы существовали в
условиях, близких к тем, в которых действует инженер, занимающий-
ся управлением производством, то роль консультантов была бы ясна.
Она была бы чисто научной и сводилась бы к улучшению прогности-
ческих способностей экономических и политических моделей так,
чтобы точные отношения между зависимыми переменными (целями
политики) и независимыми переменными (инструментами) стали ясны
насколько это возможно. Направление усилий исследователей посто-
янно изменялось бы в соответствии с изменениями в функции благо-
состояния правительства или в связи с введением новых инструмен-
тов вместо «изношенных» старых. Политики решали бы, какую поли-
тику осуществлять, а экономические и политические консультанты —
во многом на основе результатов исследований — выбирали бы ин-
струменты. Некоторые экономисты, а особенно Рагнар Фриш, лауреат
Нобелевской премии по экономике, отмечали, что, выполняя свою
роль консультантов при правительстве на основании результатов пер-
воклассных исследований, экономисты могли бы создавать полити-
ческий консенсус в отношении экономической политики (см. Bergh,
1981).
В общем, тип макроэкономических моделей, который исполь-
зуется лицами, ответственными за экономическое планирование,
Экономические консультации и экономическая политика
875
выполняет именно те координирующие функции, которые предпо-
лагает наша парадигма. Такие модели заставляют тех, кто осуществ-
ляет политику, специфицировать цели, которые можно преобразовать
в зависимые переменные, такие как количество безработных или
инфляция, измеренная через индекс потребительских цен. Это позво-
ляет экономическим консультантам определять измеряемые связи
между изменениями в целевых переменных и указывать «правиль-
ный» «набор» инструментов экономической политики (переменных,
относящихся к налогам, государственным займам и расходам). Это
дает направление исследовательской деятельности — исследователь
должен установить данные связи в полностью сформулированной
макроэкономической модели — и задает требования к системе расче-
та, которая должна быть в состоянии предоставить разумные и быст-
родействующие имитационные модели различных сценариев эконо-
мической политики.
В то же время важно осознать, что такие модели могут включать
только строго ограниченное число целей, в первую очередь кратко-
срочных, которые могут быть количественно выражены. Их полез-
ность зависит не только от эконометрических способностей, но и от
суждений экономиста, выбирающего значения конкретных важных
независимых переменных, например ожидаемое поведение торговых
партнеров, которое должно быть отражено в прогнозах объема миро-
вой торговли. Кроме того, влияние моделей на политику зависит от
их правдоподобности в глазах политиков, находящихся у власти, ко-
торые далеко не всегда приходят в восторг от технических навыков
разработчиков моделей. Короче говоря, составление моделей макро-
экономической политики — это далеко не все из набора навыков,
необходимых при консультировании правительства по экономическим
вопросам, и, основываясь на них, можно составить ложное впечатле-
ние относительно той ситуации, в которой может очутиться эконо-
мический консультант.
Парадоксально, но некоторые направления экономических ис-
следований породили сомнения в обоснованности данной парадигмы,
которая могла бы создать наиболее благоприятные условия для эко-
номических консультантов и их исследовательского штата. Позволь-
те мне пояснить данное утверждение. Развитие теории общественного
выбора и связанной с ней экономической теории бюрократии заста-
вило профессиональных экономистов глубже исследовать мотивации
политиков и бюрократов, строить модели их поведения и создавать
проверяемые прогнозы последствий их попыток максимизировать
полезность. Здесь мы не будем оценивать вклад этих теорий в наше
понимание правительства в экономической теории политической
деятельности. Этой проблематике посвящены главы 12 и 38. Я бы
только хотел отметить, что ценность этого вклада в данном контексте
заключается в том внимании, которое было привлечено к определен-
Экономические консультации и экономическая политика
877
пример связан с моей консультационной работой в международ-
ном агентстве, где моя основная задача состояла в комментирова-
нии исследовательских статей его сотрудников, посвященных эко-
номической политике. Казалось, моя роль была определена настоль-
ко детально, насколько возможно. После двух недель работы я был
уведомлен, что работаю слишком быстро. Дело было не в качестве
моих комментариев: я просто работал слишком быстро и мне бы-
ло сказано, что «передаваемые мне статьи должны лежать на столе
дольше!»
35.3. Тезис 2:
«Перед вами не расстелят красную дорожку
„Добро пожаловать”»
Итак, вы — экономист с хорошим образованием, большим коли-
чеством публикаций и исследовательских работ. Вам предлагают
начать работу в правительственном департаменте, занимающимся
экономическими проблемами. Вы уже воодушевились и переполнены
новыми идеями. Остановитесь на секунду! Как посоветовал мне один
мой мудрый предшественник по работе в правительстве: «Не говори-
те о своем прибытии никому, кроме тех, кто нанял вас. Не ищите
работы. Пусть все вокруг сами узнают о вашем существовании —
даже министры. Только реагируйте, но сами не предлагайте ничего
нового. Это даст вам шесть месяцев времени для того, чтобы понять,
что происходит, кто воспринимает вас серьезно, а кто нет». Почему он
это сказал? Позвольте мне объяснить.
Возьмем прежде всего вашу систему ценностей. У вас может
возникнуть соблазн сказать, что ваши ценности в данной ситуации не
играют роли и что вы пришли для того, чтобы демонстрировать до-
стоинства экономики как позитивной науки. Первое, что случится, —
вы встретите администратора с философским образованием, который
докажет, что ваши паретианские или неоутилитаристские аксиомы,
«демонстрирующие» предпочтительность одних мероприятий поли-
тики перед другими, — не что иное, как замаскированные политиче-
ские рецепты. Если вы примените другую тактику, заявив о том, что
вы согласны принять ценностные суждения других и рассматривать
их последствия для политических мероприятий, то на лицах ваших
слушателей вы обнаружите недоверие и по меньшей мере один недоб-
рый слушатель скажет, что вы, наверное, хотите сделать исследова-
ние издержек и выгод различных видов пыточных камер. В такой
неприятной ситуации, особенно если вы молоды или моложавы, луч-
ше всего обнаружить свои политические предпочтения. Сказав, что
вы примыкаете к социал-демократам, вы будете выглядеть солидно и
более или менее безобидно!
878
Алан Пикок
Во-вторых, ваша профессиональная компетентность будет под-
вержена суровому испытанию скептицизмом ваших начальников.
Практически любой высший чиновник считает, что он по меньшей
мере такой же хороший экономист, как и вы, и что только доктрина
сравнительных преимуществ удерживает его от упразднения вашей
должности. Вас подвергнут испытанию, продемонстрировав, что пра-
вительственная макроэкономическая модель работает хуже других
и что все подобные модели содержат ошибки измерения, превышаю-
щие те изменения в валовом внутреннем продукте (ВВП), которых
вы хотели бы добиться, используя инструменты экономической поли-
тики. Вы должны признать это и быть готовым ответить, что такие
модели работают по меньшей мере лучше, чем приблизительные при-
кидки на листе бумаги. Если вы смелы, то попросите собеседника
привести доводы, почему он считает, что модель работает так плохо,
чтобы дать вам возможность помочь в ее совершенствовании. В девя-
ти случаях из десяти вы сможете указать ему, конечно тактично, что
его модель включает гораздо более сильные предпосылки, чем обыч-
но делают экономисты. Скорее всего, найдется один высший чинов-
ник, который воспримет ваше присутствие положительно. Избегайте
каких-либо отношений с ним, если это возможно. Отягощенный эко-
номическим образованием, он, вероятнее всего, годами работал над
своей экономической теорией, предназначенной для преобразования
экономики. Он хотел бы часами беседовать с родственной душой, и
если вы скажете ему, что его идеи безумны, вы можете нажить себе
врага на всю жизнь. Общую линию поведения, которой вам надо
придерживаться, можно сформулировать, перефразируя мудрые слова
Элис Ривлин, экономиста и бывшего директора Бюджетного управле-
ния Конгресса США: «Основная проблема с экономистами заключает-
ся в том, что мы затрудняем политикам принятие решений, но при-
нять их без нас они не могут» (этот оригинальный тезис см. в: Rivlin,
1983).
Отсюда следует, что любые «оригинальные» точки зрения, кото-
рые у вас могут быть относительно использования инструментов по-
литики, вряд ли будут встречены с восторгом. Например, все виды
налоговых реформ, как вы обнаружите позднее, уже были предложе-
ны до вас. Из них, как говорит Евангелие от Матфея (22:14), «много
званых, но мало избранных». Те исключения, когда кто-то добивался
успеха, вероятнее всего, связаны с каким-либо совершенно катастро-
фическим событием типа сохранения подоходного налога в Велико-
британии после наполеоновских войн и его «правнучки» — системы
взимания налогов по мере поступления доходов (pay-as-you-earn taxa-
tion) после Второй мировой войны. Время от времени умные, но не-
опытные министры, которые обращаются за советом к консультанту,
могут настаивать на разработке схем, имеющих некоторую сиюминут-
ную интелектуальную привлекательность, достаточно сильную, чтобы
Экономические консультации и экономическая политика
879
вызвать отклик у высшего руководства. Я прошел через одно такое
сложное испытание. Моя задача состояла в том, чтобы быстро при-
думать схему предотвращения инфляции зарплаты. По данной схеме
работодатели облагались налогом в тех случаях, когда заработная
плата превышала определенную установленную «норму». В различ-
ные варианты данной схемы были встроены разнообразные «плацебо»,
включая обязательное вложение суммы налога в акции компании-
«нарушителя», которая в конце концов должна была стать собствен-
ностью наемных работников. Вышестоящие начальники с изумитель-
ной терпимостью взирали на то, как схема проходила всевозможные
барьеры, нагромождаемые ими для того, чтобы она не получила ста-
туса законопроекта, утвержденного Кабинетом министров. Они спо-
койно спали в своих кроватях, зная, что даже если она достигнет
такого уровня, то все равно будет отвергнута, что, конечно, и про-
изошло без всякого обсуждения. И вы начинаете понимать, что Морис
Лор, разработавший налог на добавленную стоимость, должно быть,
был гением в области «умения преподнести материал» не в меньшей
степени, чем высококлассным французским экспертом по фискаль-
ным вопросам.
Короче говоря, ваши «триумфы», с точки зрения высшего на-
чальства, не будут зависеть от вашей способности выдвигать новые
идеи, подразумевающие изменения в административных процедурах
вкупе с переменами в направлении экономической политики. Энер-
гичным молодым чиновникам могут нравиться предпринимаемые
вами попытки дифференциации вашего продукта, поскольку они сами
привлекают внимание к своим способностям тем же способом, но
скептичные, очерствевшие ветераны настроены иначе. Чаще всего вас
будут просить выдвинуть новые идеи или свеженькие аргументы не
для осуществления изменений, а для их недопущения.
35.4. Тезис 3: «Часть больше целого»
Несколько лет тому назад двое моих молодых коллег из Йорк-
ского университета были приглашены для написания доклада по не-
которым аспектам экономики подоходного налогообложения в од-
ной латиноамериканской стране. Они были очень шокированы ока-
занным приемом и, возможно, еще больше тем, что я не был удивлен
их рассказом. Как только они вышли из самолета, они были встрече-
ны очаровательной молодой чиновницей из министерства экономиче-
ского планирования, вручившей им перечень выводов, ожидаемых
министерством от их работы по налоговой реформе. Эта атака на
профессиональное достоинство коллег была возобновлена Налоговым
управлением. Данная организация с помощью не менее очаровательной
сотрудницы проинформировала их о том, что полное сотрудничество
880
Алан Пикок
гарантируется при условии, что они придут к заключению об отсут-
ствии необходимости изменений в структуре подоходного налога! Мои
коллеги столкнулись с моим тезисом «Часть больше целого».
В начале XX в. преподаватель Кембриджского университета
Ф. М. Корнфорд написал замечательный трактат «Microcosmographia
Academica», предназначенный для того, чтобы помочь молодому
преподавателю понять политическую жизнь учебного заведения и
успешно участвовать в ней. Эта книга, наполненная остроумием и
мудростью, переиздается снова и снова, хотя прошло уже восемьде-
сят лет. Корнфорд проработал некоторое время в правительстве и с
сожалением отмечал, что университетская жизнь — это всего лишь
один вид обширного рода. Он осознал, что «дух колледжа» пред-
ставляет собой нечто аналогичное «духу министерства», который,
«подобно другим видам патриотизма, заключается в искренней вере
в то, что учреждение, в котором работаешь ты, — лучше учрежде-
ний, где работают другие» (Cornford, 1908). Мой опыт определенно
подсказывает мне, что «местный патриотизм» на министерском
уровне играет очень важную роль в правительстве. В Великобрита-
нии его роль усилена еще и тем, что члены Кабинета министров
осуществляют административное управление министерствами. Вслед-
ствие этого у них появляется сильное искушение использовать инс-
трументы экономической политики, находящиеся под их контролем,
для усиления своей политической роли при общем ограничении —
обязанности следовать коллективной политической стратегии на
уровне кабинета хотя бы для того, чтобы сохранять политическое
доверие электората. Подобно тому как страны или футбольные
команды имеют «гимны», которые отражают сущность и границы
патриотического чувства, у министерств есть своего рода кредо,
в которых кратко выражаются их цели. Так, цель Налогового управ-
ления Великобритании обобщается во фразе: «Защищать государ-
ственные доходы любой ценой», тогда как цель Министерства финан-
сов — во фразе: «Защищать запланированные расходы». Министер-
ства сельского хозяйства и промышленности цинично называются
«заложниками» соответственно фермеров и промышленности, в то
время как знаменитое Министерство торговли (ныне трансформиро-
вавшееся в Министерство торговли и промышленности), по крайней
мере в Великобритании, долгое время пыталось остановить мини-
стров от воздвижения таможенных барьеров.
Легко увидеть, что по мере того, как государство все больше и
больше брало экономику под свой контроль, экономическая коорди-
нация, которую экономисты считают своей политической целью, ста-
новится все более и более необходимой и в то же время все более
труднодостижимой. Даже если такая координация существует только
на словах, имеет место сильная конкуренция между министерствами,
подстегиваемая естественными амбициями министров и высокопо-
Экономические консультации и экономическая политика
881
ставленных должностных лиц, которые хотят играть «лидирующую
роль» в вопросах экономической политики. По крайней мере —
и здесь консультант действительно играет важную роль — такие ам-
биции не могут быть реализованы без того, чтобы четко и хорошо
информировать министра и его высокопоставленных чиновников по
экономическим вопросам, а если возможно — информировать лучше,
чем «соперничающих» министров.
Позвольте мне привести пример из опыта. Представляется, что
задача Министерства торговли и промышленности Великобритании —
защищать интересы промышленности (или промышленников) вне
зависимости от того, совпадают они или нет с интересами других групп,
«спонсируемых» иными министерствами. В 1974 г. на фоне знамени-
того нефтяного кризиса началось долгое разбирательство с Министер-
ством финансов и Налоговым управлением, предпринятое для того,
чтобы освободить промышленность от налога на прибыль посредством
изменения в методе оценивания запасов, — это, конечно, противоре-
чило доктрине «защищать налоговые поступления любой ценой».
Одним из основных факторов, обусловивших победу Министерства
торговли и промышленности, был контроль министерства над основ-
ными источниками финансовой информации и быстротой ее цирку-
ляции внутри правительства. Чиновники были прекрасно осведомле-
ны относительно путей использования этой информации для поддер-
жания своих доводов.
На основании этих наблюдений может создасться впечатление,
что для экономиста, придающего хоть какую-нибудь ценность своей
профессиональной честности, репутации среди коллег, чувству гордо-
сти за свою работу, такая ситуация будет невыносима. Предлагая
рекомендации, служащие только продвижению интересов «своей груп-
пы», можно приобрести репутацию «наемника», а такие новости раз-
носятся быстро между коллегами-профессионалами. Если же резуль-
таты его экономического анализа и соответствующие рекомендации
относительно политики не воспринимаются коллегами, то как эконо-
мист собирается вести себя среди тех, кого он консультирует, и как он
сможет управлять своей карьерой, находясь на государственной служ-
бе? На основании собственного опыта я убежден, что верность соб-
ственным профессиональным орудиям представляет собой морально
неуязвимую позицию и в то же время такую позицию, которая не
обязательно порождает дилемму выбора. Например, в том случае, когда
«линия поведения министерства» четко не ясна, поведение бескомп-
ромиссного профессионала может не только вызвать уважение, но и
завоевать союзников. Если какое-нибудь решение требует перегово-
ров по экономической политике между министерствами, значит, можно
сформировать коалицию экономистов из разных министерств, кото-
рые смогут образовать внушительную группу давления в поддержку
«правильного» мероприятия.
882
Алан Пикок
’• Однако если экономист, консультирующий политическое руко-
водство, вынужден отстаивать свое профессиональное суждение в оди-
ночку, он должен быть готов «продавать» свои взгляды. Это требует
того, чтобы экономист уделял особое внимание ясности своих доводов
и давал свои советы в контексте, который может быть понят мини-
стром. «Нахождение общего языка» с министром — это проверка не
только умения объяснять, но часто терпения и тактичности. Именно
поэтому высокопоставленные чиновники предпочитают, чтобы эконо-
мисты «фильтровали» свои советы через них, а не вступали в потен-
циально взрывоопасную конфронтацию.
Позвольте мне проиллюстрировать это на примере. В середине
1970-х гг. я занимался анализом «издержек-выгод» создания допол-
нительных самолетов типа «Конкорд». Мои подчиненные, среди кото-
рых был опытный экономист, имевший также квалификацию инже-
нера, провели очень тщательное исследование. Задача экономиста
состояла в том, чтобы выяснить, превышают ли выгоды издержки,
с учетом распределения во времени и того и другого. Чтобы рассчи-
тать издержки, т. е. выгоды при альтернативном способе использова-
ния ресурсов, необходимых для производства «конкордов», необходи-
мо было выбрать некую подходящую норму дисконта для расчета
издержек и выгод, которые должны были иметь место в различные
моменты в будущем. После определения выгод как увеличения реаль-
ного выпуска и принятия «условной нормы дисконта» вычисления
показали, что чистая приведенная ценность дополнительных «кон-
кордов» отрицательна.
Было бы наивно и контрпродуктивно предложить министру за-
ключение, согласно которому он не должен финансировать производ-
ство дополнительных «конкордов». В любом случае любая конкрет-
ная рекомендация по экономической политике должна исходить или
по крайней мере быть одобренной главой департамента. Поэтому я
аккуратно отметил: а) все расчеты такого типа связаны с неизбежной
неопределенностью будущих поступлений и во многом зависят от
выбранной нормы дисконта; б) под выгодами понималось лишь уве-
личение чистого выпуска и, таким образом, игнорировались как рас-
пределительные эффекты, так и любые ощутимые неэкономические
выгоды. л»:
Сила экономического подхода заключалась, как я отметил, в
демонстрации министру того, что если он принимает проект произ-
водства дополнительных самолетов, ему будет необходимо убедить
коллег по кабинету министров в том, чтобы они придали неэконо-
мическим выгодам значение, по крайней мере равное разнице
между дисконтированными издержками и выгодами или отрица-
тельной приведенной ценности. Таким образом, я избежал полити-
ческого суждения, которое, безусловно, пришлось бы министру не
по вкусу.
Экономические консультации и экономическая политика
883
Результат всего этого, возможно, небезынтересен. Министр мог
легко оправдать принятие проекта, указывая на то, что неэкономиче-
ские выгоды, такие как международный престиж и влияние на заня-
тость, являются первостепенными. Однако существовала особая при-
чина, по которой министр не очень хотел делать акцент на неэко-
номических выгодах. «Конкорды» производились на территории его
избирательного округа, и большинство голосов на будущих выборах
ему гарантировано не было! Отметив положительные социальные сто-
роны проекта, он поставил бы себя под угрозу обвинения в корруп-
ции. Таким образом, расчеты были отвергнуты им главным образом
на том основании, что «условная норма дисконта» слишком высока.
Его с готовностью поддержал один из экономических консультантов
из его партии. Как я надеюсь, мое поражение оставило мою репута-
цию незапятнанной.
35.5. Тезис 4: «Не доверяйте князьям»
До сих пор я сосредоточивал свое внимание на советниках по
экономическим вопросам, служащих в государственном аппарате, но
не рассматривал советников, предоставляющих консультации для
конкретных целей, например в рамках специально созданных комис-
сий или комитетов по вопросам национального значения. Хотя те-
перь я буду говорить об этих видах консультирования, это не означа-
ет, что мои воззрения не применимы к «внутренним» консультациям.
Ни одно исследование по консультированию ие будет полноцен-
ным без ссылки на Макиавелли. Весь интересующий нас материал
находится в его «Рассуждениях» (см. Machiavelli, 1950 : Book III).
В главе XXXV, пророчески названной: «Об опасности стать извест-
ным при консультировании некоторого предприятия и о том, что
эта опасность возрастает при увеличении значимости этого предпри-
ятия», Макиавелли задает вопрос: «Какова судьба советника в случае,
если его совет принят/не принят или если этот совет правилен/не-
правилен)?» Мы можем построить «платежную» матрицу, отража-
ющую предельную полезность для советника возможных результатов
(табл. 35.1). Итальянский философ совершенно явно указывает на
знаки элементов матрицы. Если ваш совет принят князем или рес-
публикой и он неправилен, то ваши враги уничтожат вас. Если же
совет принят и он правилен, то «слава не гарантирована», особенно
если он противоречит советам других. Если совет не принят и он
неправилен, то вас просто проигнорируют; в случае же когда совет не
принят, а он на самом деле правилен, вы окажетесь в выигрыше и к
вам будут внимательнее прислушиваться в будущем. Вам может по-
казаться, что Макиавелли советует читателям не пробовать себя в
этой игре. Однако, говоря об известных людях, он предполагает, что
884
Алан Пикок
для них отказ дать совет будет связан с риском обвинения в нелояль-
ности. (Для них, к несчастью, это единственно возможная игра.) Он
приходит к выводу, что если вы все-таки вынуждены давать совет, то
лучше не защищать какое-нибудь предприятие «с особым рвением»,
но «давать совет спокойно и скромно». Да будет так!
Таблица 35.1
Совет правилен Совет неправилен
Совет принят + (?) -(?)
Совет не принят + (?) 0 (?)
Как и в случае с многими другими творческими умами, нас инте-
ресуют в их рассуждениях не столько результаты, сколько методоло-
гия, и пример Макиавелли — не исключение. Я бы хотел отметить
два аспекта в связи с консультированием. Во-первых, там, где игроки
Макиавелли вынуждены играть и делать большие ставки, мы рас-
сматриваем ситуацию, в которой никто не вынужден ни давать, ни
принимать совет и последствия правильного или неправильного сове-
та, к счастью, совершенно не являются такими тяжкими. Далее мы
обнаруживаем, что предложение совета очень неэластично по денеж-
ной цене и расположение кривой предложения таково, что очень
большой объем услуг по консультированию будет предлагаться бес-
платно. Экономисты «лезут из кожи вон» с целью рассказать прави-
тельству, что делать в области экономической политики, а главным
ингредиентом их функции полезности с большей вероятностью будет
положительная оценка респектабельной, профессиональной аудито-
рии читателей журнала, на публикации в котором часто ссылаются,
нежели серьезное понимание в правительстве. (Я лично знал эконо-
мистов, которые говорили, что в тот момент, когда правительству
начинают нравиться предложенные ими идеи, их необходимо очень
тщательно пересмотреть.) Безусловно, это дополнительный плюс, ко-
гда кто-то кому-то платит за изложение идей относительно того, ка-
кова должна быть экономическая политика правительства. На деле
можно обнаружить, что большой сегмент спроса правительства на
экономическое консультирование состоит из заданий экономическим
советникам представить комментарии относительно бесчисленных
предложений, поступающих из самых разных источников. Только
иногда подобный комментарий достигнет той стадии, на которой его
будут доводить до конца, возможно, наняв автора идеи в качестве
консультанта.
Второй аспект касается должности специального советника (ad
hoc adviser), который, предположительно, решил возглавить комис-
сию или комитет или войти в этот орган, потому что он рассчитывает
Экономические консультации и экономическая политика
885
извлечь положительную полезность от предоставления правильного
совета и принятия его правительством, иначе он не будет участвовать
в игре. В такой ситуации любой тщательно обдумает, какие вероят-
ности приписать возможным результатам. Как было указано в моем
предшествовавшем тексте, далеко не всегда можно быть уверенным,
что в самом правительстве придут к согласию относительно того, что
может быть критерием правильного совета, при постоянно меняю-
щейся структуре власти и конфликтах интересов в правительстве.
Даже если вы устраиваете своего «князя» (т. е. министра), который
нанял вас, политика правительства может принудить его идти на сделки
со своими коллегами, у которых иные интересы, и в качестве платы
за соглашения ему придется пойти на уступки и пожертвовать ваши-
ми предложениями. Таким образом, когда я цитирую Псалтырь —
«не доверяйте князьям», я не говорю, что «князьям» вообще нельзя
доверять, но имею в виду то, что они могут оказаться не в состоянии
осуществить задуманное вами.
Позвольте мне привести пример. В конце 1983 г. правительство
консерваторов решило пересмотреть государственную систему пенси-
онного обеспечения. Вследствие предусмотренного в ней индексиро-
вания, связи со ставками заработной платы и увеличения числа пен-
сионеров на душу населения эта система, как и многие другие в За-
падной Европе, угрожала стать внушительным бременем для бюджета.
Вместе с двумя коллегами я был нанят в качестве советника Прави-
тельственной комиссии по вопросам пенсионного обеспечения. Не-
смотря на то что комиссию возглавлял министр здравоохранения и
социального обеспечения, он был окружен министрами, отвечавшими
за занятость, торговлю, вопросы налогообложения и бюджета, каж-
дый из которых получал информацию и советы от чиновников своего
министерства. Мое собственное предложение состояло в том, чтобы
убрать из государственной программы «связь пенсий с зарплатой»,
предусмотрев при этом некоторые налоговые стимулы для образо-
вания добровольных сбережений на случай выхода на пенсию и под-
нимая величину минимальной пенсии для защиты бедных. Чистый
результат заключался бы для бюджета в краткосрочном увеличении
расходов на выплату пенсий, которое компенсировалось бы гораздо
большим уменьшением таких расходов в долгосрочной перспективе.
Министерство финансов резко негативно относилось к какому-либо
немедленному повышению расходов как к противоречащему их «кре-
до» (см. раздел 35.4), что означало, что любую будущую экономию
нужно рассчитывать исходя из бесконечной нормы дисконта. «За-
щита налоговых поступлений» ставила их в непреклонную оппози-
цию всяким налоговым льготам сберегателям, даже если это могло
бы повысить уровень личных сбережений, компенсирующий паде-
ние уровня государственных сбережений. Ни Министерство финан-
сов, ни Налоговое управление не позволили бы этой дискуссии дойти
15 Заказ № 357
886
Алан Пикок
до предложения урезать другие расходные статьи или поднять дру-
гие налоги для одновременного удовлетворения их жестким прави-
лам и претворения в жизнь программы пенсионного обеспечения, хотя
оба эти министерства не имели решающего голоса (locus standi)
при принятии политических решений, которые являются прерога-
тивой Кабинета. Конечные предложения включали в себя набор
определенных уступок с разных сторон. Я должен был удовлетво-
риться тем фактом, что мои предложения «были обсуждены на их
деньги»!
'гг.
35.6. Заключение
-Il jtrriiJ.
Суть моих взглядов на ограничения, с которыми может столк-
нуться максимизирующий полезность экономист при предоставлении
консультаций правительству, возможно, оставляет впечатление, что я
отношусь критически к деятельности правительства и отговариваю
тех, кто хотел бы там работать. Это не так, и обращение к простому
экономическому анализу продемонстрирует, что я не пришел к тако-
му заключению.
Во-первых, нынешнее экономическое образование придает очень
большое значение подтверждениям любого теоретического обобще-
ния эмпирическими данными, особенно если рассматриваемое предло-
жение будет основой для осуществления конкретных действий. Те
доказательства, которые приведены мной, являются неполными, осно-
ванными на впечатлениях и качественными. В частности, я концен-
трировал внимание только на самых драматичных ситуациях, с кото-
рыми может столкнуться экономист, работающий в правительстве.
Степень подверженности ограничениям, описанная мной, различается
в зависимости от правительств и от департаментов в рамках конкрет-
ного правительства. В большинстве случаев я предложил отправные
точки для дальнейших исследований, которые могли бы предпринять
потенциальные консультанты, например, изучив литературу, которую
уже была упомянута мной.
Во-вторых, легко попасть в распространенную ловушку сопос-
тавления текущей ситуации, в которой экономист может «делать
карьеру» при всех видах рисков, с этим связанных, с некими идеали-
зированными альтернативами. Можно сказать, что проблемы приспо-
собления профессиональных экономистов к работе на правительство
возникают из-за склонности конструировать экономические модели
организационного поведения, чрезмерно упрощающие фактические
условия, в которых они оказываются. Этот тезис, несомненно, верен в
отношении экономических моделей правительства, но в той же мере
он справедлив и в отношении промышленных и финансовых компа-
ний, а также неприбыльных организаций, использующих экономи-
Экономические консультации и экономическая политика
887
стов в качестве наемных работников. Параллельная «система раннего
оповещения» («early warning system») относительно возможностей
занятости в этих альтернативных институтах будет содержать анало-
гичные элементы. Вряд ли известный принцип: «Вам не нужно чрез-
мерно вкалывать на этой работе, но все же это полезно» распростра-
нен только в некоторых секторах экономики.
Наконец, максимизирующий полезность экономист, имеющий
хорошее образование и постоянно интересующийся вопросами, свя-
занными с его профессиональной деятельностью, должен знать, что
учет альтернативных возможностей занятости является рациональ-
ным, и накапливать запас информации о квалификационных требова-
ниях к работникам на конкретных должностях. Кроме того, любя-
щие риск экономисты могут соблазниться возможностью попробовать
свои силы в качестве экономических консультантов. Знак наступле-
ния зрелости экономической науки заключается именно в том, что
экономисты могут планировать для себя оптимальную карьеру, вклю-
чающую переход между правительствами, международными органи-
зациями и частным сектором, в степени, которая была невозможной
в то время, когда я стал экономистом. При любом образе действий
деятельность в правительстве полезна в том плане, что экономист
оказывается в положении, в котором он твердо стоит на ногах, но
должен делать свою работу в невозможные сроки.
МГ ШОП г
Литература
Alt J. Е., Chrystal К. A. Political Economics. Part III. Brighton : Harvester
Wheatsheaf, 1983.
Bergh T. Norway: the powerful servants I In A. W. Coats (ed.). Economists in
Government: An International Survey. Durham, NC : Duke University Press,
1981.
Cairncross A. K. Essays in Economic Management. Nos 10 and 11. London :
Allen & Unwin, 1971.
Coats A. W. (ed.). Economists in Government: An International Survey. Durham,
NC : Duke University Press, 1981.
Cornford F. M. Microcosmographia Academica. Cambridge : Bowes & Bowes,
1908.
Coughlin P. J. Economic advice and political preferences // Public Choice. 1989.
Vol. 61 (3).
Henderson P. D. Innocence and Design: Influence of Economic Ideas on Policy.
Oxford : Basil Blackwell, 1986.
MacDougall D. Don and Mandarin. London: John Murray, 1987.
Machiavelli N. The Prince and the Discourses. New York : Modern Library Edition,
1950.
Nelson R. H. The economics profession and the making of public policy // Journal
of Economic Literature. 1987. Vol. 25(1).
888
Алан Пикок
Peacock A. The Economic Analysis of Government and Related Themes. Ch. I.
Part IV. Oxford : Martin Robertson, 1979.
Peacock A. Some gratuitous advice to fiscal advisers / In The Relevance of Public
Finance for Policy-Making. Detroit, MI: Wayne State University Press, 1987.
Peacock A. An economic anlysis of economic advice giving // Atlantic Economic
Journal. 1988. Vol. 16 (3).
Pechman J. A. (ed.). The Role of the Economist in Government: An International
Perspective. London : Harvester Wheatsheaf, 1989.
Recktenwald H. C. Cameralism / In J. Eatwell, M. Milgate and P. Newman (eds).
The New Palgrave Dictionary of Economics. London : Macmillan, 1987. Vol. I.
Rivlln A An intelligent politician’s guide to dealing with experts I In The Rand
Graduate Institute: Commencement Address 1974-1983. Santa Monica, CA :
Rand Graduate Institute, 1983.
Rivlin A. Economics and the political process // American Economic Review.
1987. Vol. 75(1).
Roberts P. C. The Supply Side Revolution. Cambridge, MA: Harvard University
Press, 1984.
Roll E. Crowded Hours. London: Faber, 1985.
Roseveare H. The Treasury. Harmondsworth : Penguin, 1969.
Salant W. S. Some intellectual contributions of the Truman Council of Economic
Advisers to policy-making // History of Political Economy. 1973. Vol. 5 (1).
Tobin J. The Intellectual Revolution in U.S. Economic Policy-Making. London :
Longmans Green, 1966.
Wallich H. C. The German Council of Economic Advisers in an American
perspective//Journal of Institutional and Theoretical Economics. 1984.
Vol. 140(2).
sH .o.t
.’.••.Пиза
-
jB.
•<?
•:ijf v Hsivij
IV
МЕЖДИСЦИПЛИНАРНЫЕ
СВЯЗИ
и»
лк
36
МАЙКЛ БЛИНИ И ИЭН СТЮАРТ
ЭКОНОМИЧЕСКАЯ НАУКА
И РОДСТВЕННЫЕ ДИСЦИПЛИНЫ
<»Ф'
36.1. Природа экономической науки
Нельзя сказать, что взаимосвязь между экономической наукой
и другими дисциплинами постоянно привлекает внимание экономи-
стов. На эту тему они могли бы побеседовать в кафе, но вряд ли стали
бы оформлять свои идеи в виде статьи. Многие экономисты, если бы
им предложили составить план данной книги, по всей вероятности,
не включили бы в него раздел под названием «междисциплинарные
взаимодействия». Мы решили уделить значительную часть этой кни-
ги данному сюжету именно потому, что он показался нам важной, но
малоисследованной областью.
Одна из важнейших причин того, почему экономисты не слиш-
ком беспокоятся насчет отношений между экономической наукой и
другими дисциплинами, состоит в том, что им хватает забот о том,
что происходит с самой экономической наукой. По мере расширения
мировой системы университетов и роста численности ученых-эконо-
мистов растет и число научных публикаций. Примерно до 1930 г.
можно было бы ожидать от каждого экономиста хорошей осведом-
ленности о последних идеях практически в любой сфере экономиче-
ской науки, но ускорение темпа роста «научной продукции» сделало
неизбежной все более сужающуюся специализацию, чему способство-
вало растущее количество специализированных журналов. В настоя-
щее время широта знаний — скорее исключение, чем правило. Стало
быстро возрастать число статей обзорного характера, цель которых —
проинформировать экономистов о самых последних исследованиях в
различных областях, а недавно было учреждено по меньшей мере два
журнала, целиком предназначенных для публикации статей такого
типа.
Тем не менее ясно, что объяснение не сводится к вышесказан-
ному. В действительности почти не вызывает сомнений тот факт,
что экономическая наука — более унифицированная дисциплина,
чем большинство остальных. Фундаментальная теория является
892
Майкл Блини и Иэн Стюарт
общей основой, и практикующий экономист может быть вполне
уверен в том, что исследователи, специализирующиеся в других
областях, применяют методы, которые можно понять и которые,
вероятно, он применил бы сам в аналогичных обстоятельствах. Здесь
нет ни обширной фундаментальной теории, специфической для
конкретной области специализации, как в математике, ни огром-
ных инвестиций в специфическое фактическое знание, как в исто-
рии. Наконец, несмотря на существование школ мысли, находящих-
ся в «меньшинстве», таких как посткейнсианство, нет значитель-
ных расхождений относительно подхода к проблеме в отличие от
литературоведения и искусствоведения. Вероятно, именно ощуще-
ние того, что экономистам нужно быть осведомленными о том, что
происходит в различных областях их дисциплины, создало спрос на
статьи обзорного характера.
Что же именно унифицирует экономическую науку? На этот во-
прос трудно ответить, но ключ к ответу должен, конечно, лежать в
существовании определенных аксиом, которые неявно принимаются
всеми экономистами. Эти аксиомы можно обобщить в виде максимы,
согласно которой люди и институты занимаются рациональным пре-
следованием целей, определенных системой предпочтений, которую
можно трактовать как устойчивую. Маржиналистская школа конца
XIX в. ввела это определение экономической науки и сделала анализ
вытекающих из него следствий фундаментом своей исследователь-
ской программы; хотя это не означает, что значительная часть напи-
санного прежде была несовместимой с данным подходом. Под раци-
ональным преследованием целей обычно подразумевают максимиза-
цию некоей целевой функции, хотя это не обязательно исключает
другие формулировки типа «удовлетворяющего» поведения («satis-
ficing») при условии, что их можно оправдать как рациональную ре-
акцию на неопределенность и недостаток информации. Допущение,
согласно которому вкусы и предпочтения устойчивы, позволяет про-
вести жесткую границу между экономической наукой и социологи-
ей или психологией. В экономической науке предпочтения воспри-
нимаются как заданные, и их формирование рассматривается как
неэкономическая проблема. С точки зрения экономистов, человече-
ское поведение по своей сути представляет собой проблему выбора
при данных ограничениях, и некоторые авторы трактуют экономиче-
скую науку как общую теорию выбора.
Одно из последствий всего этого, которое следует отметить, хотя
оно имеет довольно косвенное отношение к главному предмету дан-
ной главы, состоит в том, что это часто ведет к недовольству экономи-
ческой наукой со стороны широкой публики. Экономическая теория
естественным образом приводит к некоторым базисным утвержде-
ниям об эффективности рынков, тогда как в реальном мире рынки
часто функционируют с большими «шероховатостями» и не исключа-
Экономическая наука и родственные дисциплины
893
ют произвола, что затрудняет достижение других желанных для об-
щества целей, таких как более равномерное распределение доходов.
Как продемонстрировал Фрай (Frey, 1986), ценовой механизм сам
по себе вызывает неприязнь у широких слоев населения; он ссылает-
ся на эксперимент, в котором респонденты возражали против рацио-
нирования за счет повышения цен при наличии дефицита благ, даже
когда им гарантировалось, что такое рационирование не повлияет на
распределение.1 Поэтому панегирик рынку, который вытекает из
экономической науки, часто выглядит односторонним и идеологй-
чески обусловленным. Именно эмоциональная реакция против этого
лежит в основе школ, называющих себя «радикальными», типа пост-
кейнсианства. Это не означает, что неортодоксальные школы обяза-
тельно отрицают утверждения об эффективности рынков или что их
позитивные теории основаны на радикально иных предпосылках, но
они, несомненно, делают акцент на других проблемах.2
Приняв эти общепринятые аксиомы, экономическая наука из-
бежала опасности увязнуть в трясине непрерывных дебатов об основ-
ных принципах и смогла создать впечатляющую фундаментальную
теорию. Это, несомненно, оказалось громадным «выигрышем». Одна-
ко очевидно, что одни проблемы лучше поддаются анализу в рам-
ках такого подхода, чем другие. Понять функционирование рынка
кофейных бобов несравнимо легче, чем функционирование рынка
труда, на котором в ходе производственного процесса между поку-
пателем и продавцом устанавливаются устойчивые общественные
отношения. В целом экономическая наука не торопилась призна-
вать свои ограничения и «обращаться» за идеями к другим соци-
альным наукам. Например, попытки плодотворного использования
социологической теории в экономике труда были чрезвычайно ред-
кими.3 Возможно, что экономисты были правы в своих суждениях
об отсутствии достаточно пригодной социологической теории, но
кажется более вероятным тот факт, что они всерьез не занимались
ее поиском.
1 Хорошей иллюстрацией этого является политическая реакция на рост
цен на нефть, которая дала о себе знать вскоре после сокращения предложе-
ния нефти, вызванного вторжением Ирака в Кувейт.
2 Трудно придумать эксперимент, который позволил бы проверить под-
линную позицию радикальных экономистов. Если бы все ортодоксальные
экономисты были стерты с лица земли, то вполне вероятно, что посткейнси-
анцы обнаружили бы себя заполнившими нишу пропагандистов достоинств
рынка. Кроме того, радикальные школы мысли часто привлекают людей,
настроенных критически по отношению к основному течению экономиче-
ской теории по различным причинам, например по причине их неприятия
крайцих допущений, содержащихся в математических моделях.
3 Одним заметным исключением являются труды Джорджа Акерлофа
(см. Akerlof, 1982; Akerlof, Yellen, 1990).
894
Майкл Блини и Иэн Стюарт
Существует много научных дисциплин, которые могли бы иметь
отношение к экономической науке, и наоборот. Собирая материал в
виде глав для этого раздела, мы понимали, что нам не удастся вклю-
чить всех возможных ♦кандидатов». Одним из заметных пробелов яв-
ляется отсутствие главы об экономике и математике, которое объясня-
ется тем, что приглашенный автор не смог ♦произвести» соответству-
ющее ♦ благо». Это было неудачей для нас, и в качестве частичной
попытки ♦возмещения ущерба» ниже мы предложим на суд читате-
лей некоторые наши собственные размышления по этому вопросу.
Один из способов интерпретации соотношения между экономи-
ческой наукой и другими дисциплинами состоит в том, чтобы рас-
смотреть направление движения идей. Одни темы были заимствованы
из экономической теории, тогда как другие ♦импортировались» ею.
Для некоторых тем движение было значительным в обоих направле-
ниях. Но были и науки, которые конкурировали с экономической
наукой в объяснении определенных феноменов. К этой последней
категории, вероятно, относятся социология и история. Определяется
ли человеческое поведение определенным культурой или же оно просто
реагирует на предлагаемые стимулы? В то время как социология дела-
ет акцент на первом подходе, экономическая наука подчеркивает
важность второго. Один из случаев, рассмотренный Баласубраманиа-
мом и Макбином в главе 18, — это вопрос о том, реагируют ли на
ценовые стимулы производители сельскохозяйственной продукции в
развивающихся странах. Другой случай — экономика семьи, где
рассматриваются издержки и выгоды родителей, связанные с имени-
ем детей, и где делается попытка объяснить высокие коэффициенты
рождаемости в развивающихся странах периодом обязательного об-
разования, ожидаемой отдачей от детского труда и отсутствием сис-
темы социального обеспечения. Экономика семьи представляет собой
попытку привнесения экономического анализа в сферу, которая прежде
рассматривалась как преимущественно социологическая. Предполо-
жим также, что мы попытались бы ответить на вопрос: почему коро-
вы священны для индусов? Объяснение, согласно которому, прежде
чем коровы стали священными, поголовье крупного рогатого скота
было субоптимальным, гораздо в большей степени убедило бы эконо-
мистов, чем объяснение, не содержащее ссылок на экономические
факторы. Можно привести множество примеров такого типа; они от-
ражают предрасположенность, вызванную нашей профессиональной
подготовкой. Ввиду того что конечной целью должно быть интегри-
рованное понимание ролей культурных факторов и экономических
стимулов в социальном поведении, разделение образования на эконо-
мическое и социологическое, возможно, является вредным, поскольку
порождает споры, в которых занимаемые позиции слишком легко
поляризуются, так как речь заходит о сравнительной значимости двух
форм человеческого капитала.
Экономическая наука и родственные дисциплины
895
В случае экономической истории имеет место очевидный кон-
траст между традиционным историческим подходом, основанным на
тщательном изучении источников, и желанием экономиста прове-
рять гипотезы на любых имеющихся в распоряжении числовых дан-
ных, зачастую без учета их ограниченности и неточности. Как пока-
зывает Крафтс в главе 41, появление так называемой новой экономи-
ческой истории подняло эти вопросы в особенно острой форме.
Возможно, самый ясный случай экспорта экономической нау-
кой своего способа анализа в другую дисциплину связан с политиче-
ской наукой, его описывает Маклин в главе 38. При демократии
политические партии рассматриваются как продавцы определенных
«пакетов обещаний», которые корректируют содержание этих паке-
тов для того, чтобы быть избранными, в то время как сами избирате-
ли делают свой выбор во многом подобно тому, как если бы они
находились в супермаркете. Именно сходство данной ситуацией с
рынком потребительских благ делает этот подход плодотворным.
В других областях экономическая наука подверглась влиянию со
стороны других дисциплин. Философские представления о справед-
ливости имеют очевидное приложение в экономической теории бла-
госостояния и экономической теории государственного сектора, хотя
Сен (Sen, 1987) привел веские доказательства того, что теорию благо-
состояния удалось бы значительно обогатить, если бы она имела боль-
ше связей с этикой (он также, между прочим, доказывает, что этика
сама «выиграла» бы за счет заимствования некоторых технических
достижений экономической теории благосостояния). Поскольку эко-
номическая наука делает такой сильный акцент на процессе выбора,
то естественно, что на определенной стадии анализа ей следует за-
даться вопросом о том, как именно люди делают свой выбор. Это
одна из тем, обсуждаемых Лумзом в главе 29. В описываемых им
экспериментах, в рамках которых по сути изучается выбор в условиях
неопределенности, методы экономической науки используются вмес-
те с методами экспериментальной психологии, исследующей, как ра-
ботает человеческий разум.4 В своей интересной статье Дурбин
(Durbin, 1988) выдвигает идею, согласно которой эволюция человече-
ства стимулировала развитие математических рассуждений. Его ар-
гументация состоит в том, что в обществах охотников и собирателей
способность логически рассуждать приносила преимущества в мани-
пулировании внешним миром. Дурбин не обсуждает рассуждения в
терминах вероятностей, но эксперименты, проведенные психологами
и экономистами, четко указывают на то, что с такими рассуждениями
4 Работы, продолжающиеся в области экспериментальной экономиче-
ской теории, чрезвычайно интересны, но опубликование в 1985 г. в «American
Economic Review» статьи о том, как крысы делают выбор в условиях неопре-
деленности, могут завести нас слишком далеко!
896
Майкл Блини и Иэн Стюарт
у человечества «не все в порядке». Следуя аргументации Дурбина,
непосредственно напрашивающееся объяснение заключается в том,
что понимание законов вероятности порождало мало эволюционных
преимуществ на стадии охоты и собирательства. У нас здесь нет воз-
можности долго рассуждать о причинах этого, но одна из таких при-
чин, возможно, состояла в том, что отсутствовало точное повторение
всех внешних обстоятельств, повторение, требуемое для идентифика-
ции вероятности конкретного события из серии наблюдений.
36.2. Экономическая наука и математика
Дисциплиной, важность которой для экономической науки не-
прерывно возрастает, является математика. Говорят, что в старости и
Маркс, и Шумпетер занимались математикой, убедившись в ее важно-
сти для экономики. В этом отношении показательны некоторые бесе-
ды Кламера (Klamer, 1984) с макроэкономистами, представляющими
новую классическую школу. Говоря о совместной с Прескоттом ста-
тье об инвестициях, Лукас отмечает:
Мы считали, что этот аспект представлял собой довольно простую при-
кладную проблему, но затем мы полностью погрузились в технические во-
просы. Мы не хотели бросать это дело, поэтому мы прочитали массу трудных
работ по математической экономике и математике, хотя ни один из нас
раньше не был знаком с ними. Это было очень интересно; мы оба многому
научились.
(Klamer, 1984 : 32-33)
Таунсенд дает следующий комментарий:
Всегда есть искушение представить математический инструментарий
в виде неизменного «капитального запаса». Это ошибка. Во-первых, вы дол-
жны двигаться вперед. Для этого нужны лучшие методы. Вторая причина
важности развития математического инструментария состоит в том, что вы
можете начать думать о той или иной проблеме по-другому. Меня часто
удивлял тот факт, что после того, как вы узнали нечто интересное в матема-
тике, вам удается обнаружить способ это использовать.
(Klamer, 1984 : 82)
.’.(Г
Почему эти авторы придают такое значение математическому зна-
нию? Потому, что они хотят выдвигать математические модели и ис-
пользовать их. Грубел и Боулэнд (Grubel, Boland, 1986) убедительно
показали, что степень математизации статей в ведущих экономиче-
ских журналах значительно возросла с 1951 по 1978 г. Это подсказы-
вает гипотезу, согласно которой высокая степень математизации уве-
личивает шанс того, что статья, присланная в такой журнал, будет
принята к публикации; однако данная гипотеза не объясняет причи-
ну этого явления.
Экономическая наука и родственные дисциплины
897
Привлекательность математики заключается, очевидно, в ее воз-
можностях обеспечения строгости. Утверждение типа «если X увели-
чивается, то У увеличивается», можно облечь в бесконечно разнооб-
разные математические формулировки. Также бесконечное разнооб-
разие формул применимо к случаю, когда У увеличивается вместе с
увеличением X только для части диапазона значений X и остается
постоянным или падает для остальной части этого диапазона. Кроме
того, любая формулировка, которая пытается соотнести У с множе-
ством переменных Хр Х2....Хк, быстро становится громоздкой, буду-
чи выраженной словами, но она может быть выражена очень изящно
и строго с помощью математики, которая к тому же позволяет легко
манипулировать такими выражениями для решения интересующих
нас задач. Таким образом, идея выражения экономических соотноше-
ний в математической форме чрезвычайно привлекательна. Мы зна-
ем из неопубликованных статей, что в молодости Альфред Маршалл
пытался выразить доктрины Рикардо и Милля в виде уравнений, и,
конечно, значительный вклад внес Самуэльсон, который в «Основа-
ниях экономического анализа» попытался выразить основные прин-
ципы микроэкономической теории в математической форме.
Эти авторы хорошо осознавали неиспользованные возможности
применения математики в экономике. Сегодня способность написать
и решить формальную модель представляет собой фактически (хотя
и не всегда) непременное условие для публикации работы в лучших
журналах, и это требует такого владения математикой, какое ошело-
мило бы предыдущие поколения экономистов. Поэтому неудивитель-
но, что экономисты испытывают смешанные чувства по поводу роли
математики в экономике. Данные опросов указывают, что большин-
ство экономистов считают, что доля журнальных страниц, выделя-
емая для математических статей, является чрезмерной и что эконо-
мистам, разбирающимся в математике, легче опубликовать статьи и
получить работу, чем экономистам, в ней не разбирающимся (Grubel,
Boland, 1986; Greenaway, 1990). Все это подразумевает, что, по общему
мнению, математике придается больше значения, чем следовало бы.
Это мнение, по всей видимости, вытекает из убеждения, что вклад в
экономическое знание должен происходить из экономической интуи-
ции и проницательности, а математика по сути является техникой,
предназначенной для того, чтобы облегчить представление этих идей
в изящной и строгой форме. Поскольку уровень математического
знания, которым обладают экономисты, далеко не одинаков, то суще-
ствует широко распространенное подозрение, что хорошая математи-
ка порождает возможности для публикаций даже тогда, когда сам
экономический анализ не содержит особой новизны, а это вызывает
возмущение. Однако крайне маловероятно, что возмущение, выявля-
емое этими опросами, окажет значительное влияние на математиза-
цию журналов, поскольку предлагаемая математикой строгая идеи-
898
Майкл Блини и Иэн Стюарт
тификация предпосылок и выводов является слишком привлекатель-
ной, чтобы ею можно было легко пожертвовать.
Совершенно иной темой является природа связи между прогрес-
сом в математике и ее приложением к экономическим проблемам.
Некоторые из приведенных выше примеров, и в частности цитата из
Таунсенда, указывают на то, что прогресс в математической экономи-
ке достигается за счет приложения уже известных математических
методов, разработанных независимо от экономических проблем. Воз-
можно, эта точка зрения верна для чистой экономической теории, но
тот факт, что существует целая ветвь статистики, называемая «эконо-
метрией», прямо указывает, что статистические проблемы, возникаю-
щие при изучении экономических данных, часто стимулировали но-
вые теоретические разработки. Именно эконометрические, а не стати-
стические публикации доминируют в обсуждении, назовем хотя бы
несколько тем: включения в регрессионные модели распределенных
лагов, ограниченных зависимых переменных или переменных, отра-
жающих ожидания. Для тех, кто работает с экономическими или
биологическими данными в рамках прикладной статистики, такие
журналы, как «Econometrica» и «Biometrika» так же важны, как и
статистические журналы. Даже там, где новые разработки иницииру-
ются статистиками, как в случае с проверкой на единичный корень,
зачастую возникшая идея так быстро подхватывается эконометриста-
ми, что кажется изобретенной ими. Статистики, анализирующие
временные ряды, возможно, первыми идентифицировали отличитель-
ные свойства оценок при наличии единичного корня, но именно
эконометристы исследовали свя