У своїй класичній книзі "Про точність економічних спостережень" Оскар Моргенштерн розглядає поширену, тим не менше, нехтувану проблему, з якою стикаються економічні історики, а саме якість економічних даних. Для економічного історика австрійської традиції якість економічних даних крайньо важлива, оскільки хибні дані або віра у неточність даних може привести економічного історика до помилкової інтерпретації минулого.

Якість економічних даних не менш важлива для економістів, які дотримуються позитивізму в економіці, оскільки вони використовують економічні дані для підтвердження чи спростування своїх моделей.

Так само ідеї Моргенштерна доречні і для математичних економістів, оскільки виконувати розрахунки і розв'язувати системи математичних рівнянь має сенс лише володіючи надійними даними. Моргенштерн ілюструє це наступним прикладом.

Рівняння

x - y = 1

x - 1.00001y = 0

мають розв'язок x = 100001, y = 100000, тоді як майже ідентичні рівняння

x - y = 1

x - 0.9999999y = 0

мають розв'язок x = - 99999, y = -100000.

Коефіцієнти у двох системах рівнянь відрізняються щонайбільше двома одиницями у п'ятому знаку після коми, тим не менше, розв'язки розрізняються на 200000. [1]

Приклад рівнянь Моргенштерна показує значущість малої похибки при спостереженнях. Тим не менше, у більш складних рівняннях із обширними математичними операціями ступінь похибки через ненадійні дані може збільшуватися (або, залежно від рівнянь, похибки можуть анулювати одна одну). Звичайно, дивно відмічати наскільки мало уваги звертають на проблеми точності економічних даних.

Інша ситуація у фізичних науках. В них похибка спостережень завжди згадується відкрито. Тим не менше, в економіці просто відсутні оцінки похибок. Це означає, що нам невідома точність економічних даних, які нам надаються. Це ще більш неприємно, коли ми беремо до уваги, що у соціальних або економічних даних існує більше можливих джерел помилок, ніж у фізичних науках. Тому ми стикаємося із питанням, чому проблема точності економічних даних рідко згадується або взагалі залишається поза увагою в економіці, в той час як у фізичних науках ця проблема широко визнається.

Джерела похибок у економічній статистиці.

Оскар Моргенштерн називає декілька джерел похибок, які впливають на точність економічних спостережень. Одне з них - недостача спланованих експериментів. Спостереження здійснюються не тими, хто проводить експерименти, як у природних науках, а радше, статистика побічний продукт ділової і урядової діяльності. Існує помітна недостача стимулів надавати точну інформацію для урядової статистики і економічних досліджень зі сторони компаній, тому що робити це - коштовний і обтяжливий процес.

На додачу до недостачі точно спланованого збору даних існує споріднена проблема, також відсутня у фізичних науках - а саме, можливість приховування інформації чи відверта брехня.

Компанії відчувають сильні стимули приховувати інформацію чи брехати задля того, щоб збити своїх конкурентів щодо своєї конкурентної стратегії чи сили. Компанії також відчувають стимули брехати податковим службовцям і уряду в цілому задля того, щоб отримати субсидії чи уникнути оподаткування. Інколи компанії маніпулюють прибутками задля того, щоб виплачувати менше дивідендів.

Так само, самі уряди мають стимули фальсифікувати статистику, таким чином покращуючи свої економічні показники. Роблячи так, правляча партія покращує шанси залишитися при владі. Фальсифікації економічної статистики можуть також покращити вірогідність отримання певної іноземної допомоги чи міжнародного визнання. Нещодавній приклад [стаття написана в серпні 2006 року – прим. перекладача] - грецький уряд, чиї службовці фальсифікували дефіцит грецького бюджету для того, щоб отримати вхід до європейського монетарного союзу.

Інше політичне джерело помилок складається із неадекватної освіти тих, хто збирає економічні дані. Тоді як у фізичних науках це вчені, які проводять експеримент, збирачі економічних даних часто зовсім не мають відповідної освіти. Недостача кваліфікації може привести до похибок при збиранні даних. Наприклад, похибки можуть походити із анкет. Той, хто проводить дослідження, як правило не проводить усі опитування. Натомість, опитування, скоріше всього, проводять різні особи. Як результат, постановка питання, умови, в яких питання ставиться, інтерпретація і запис відповідей - додаткові джерела похибок. Похибки у масових спостереженнях не обов'язково взаємно анулюючі. Часто такі похибки кумулятивні.

Додаткове потенційне джерело похибок - недостача чітких визначень чи класифікацій. Ці проблеми стосуються, наприклад, класифікацій товарів, типів зайнятості чи класифікацій компаній в межах галузі. Такі компанії, як Дженерал Електрік, працюють в різних галузях, ускладнюючи віднесення їх податків чи прибутків до різних галузей.

Цінова статистика

Один із прикладів Моргенштерна щодо сумнівної точності, з якою презентуються економічні спостереження, це цінова статистика. Майже всі можливі джерела похибок згадані вище стосуються цінової статистики: бажання приховати чи збрехати про справжні ціни, проблеми класифікації чи визначень і якісні зміни.

Більше того, насправді певний товар має декілька цін. Ціна змінюється, коли товари продаються в різній кількості, у різний час і різної якості. Яку ціну слід обрати? Існують також не-монетарні компоненти цін, наприклад, якість послуги до, протягом і після продажу, яка може варіюватися. Тим не менше, вони не беруться до урахування лише вимірюванням монетарної ціни.

Коли ціни, за якими спостерігають, беруться до розрахунку чисельних індексів, створюються подальші проблеми. Одна з причин, метод обчислення сам по собі довільний, оскільки існують багато методів обчислення середніх цін. Всі вони ведуть до різних результатів. Більше того, компоненти і їх (змінна) вага в індексі довільна.

Маючи на увазі ці проблеми, дивно, що не надається жодних оцінок похибок статистики цінового рівня. Навіть більше дивує те, що економісти приймають на віру зміни у індексах цін аж до 1/10 проценту, не ставлячи під сумнів їх достовірність. Тим не менше, ці зміни у індексах цін абсолютно недоречні у практичному житті. Як зазначає Людвіг фон Мізес:

Розважлива домогосподарка знає більше про зміни цін в тій мірі, в якій вони впливають на її домогосподарство, ніж можуть сказати статистичні середні величини. Вона отримує мало користі із обчислень, що відкидають зміни і у якості, і у кількості товарів, які вона може купити за ціни, що закладають у обчислення. Якщо вона "вимірює" зміни для своєї власної оцінки, беручи ціни лише двох чи трьох товарів як замір, вона не менш "наукова", і не менш довільна, ніж витончені математики, що обирали свої методи для маніпуляцій даними ринку. [2]

Статистика національного доходу

Інший приклад Моргенштерна - це статистика національного доходу. Національний дохід широко визнається важливою статистикою. Він начебто відображає успіх уряду, а також використовується у економетричних моделях. Ця статистика має також міжнародне значення. Моргенштерн відзначає, що невдовзі після Другої Світової Війни Японія і Сполучені Штати "вели перемовини" щодо національного доходу Японії, тому що національний дохід впливав на розмір економічної допомоги з боку Сполучених Штатів.

Моргенштерн згадує декілька концептуальних проблем зі статистикою національного доходу. Перша включає складність обчислення доходу. Проблема полягає у приписуванні монетарної вартості виробленим товарам і послугам. Як відзначає Моргенштерн:

Класична ілюстрація - люди, що живуть у будинку, що належить їм самим. Якщо такі самі будинки належали б іншим, платилася б оренда (в грошах, товарах чи послугах), таким чином нарощуючи національний продукт. Щоб уникнути цього, має бути приписана вартість життя у власному приміщенні. Це, очевидно, ненадійна справа, із менш певними результатами, ніж визначення орендної плату, здійсненої у грошах. Ці оцінки непевні і багато довільних рішень буде зроблено. [3]

Схожа проблема постає, коли домашня допомога, яка включає грошові виплати, замінюється працею домогосподарок, яка не включає грошові виплати. Грошові виплати також зменшуються, коли зростає об'єм бартеру в економіці.

Друга проблема у обчисленні статистики національного доходу постає від способу, в який розглядаються урядові послуги. Вони не продаються на ринку. Як ми маємо враховувати їх в національному доході? Звична практика - враховувати їх по затратам на фактори виробництва. Тим не менше, це видається довільним. Монетарні затрати на послуги неважливі при вимірі створення добробуту. Важливе, радше, те, чи згодні люди платити за послугу на вільному ринку. Дехто навіть може представити справу так, що урядові витрати мають натомість відніматися з національного доходу через те, що уряд відводить ресурси із продуктивного приватного сектору і використовує їх для своїх цілей. [4]Як приклад абсурду позитивного додавання урядових послуг до статистики національного доходу, розглянемо випадок, коли уряд будує бомбардувальник і бомбу і знищує новозбудований будинок у власній країні. У сьогоденній статистиці національного доходу видатки на будівництво бомбардувальника і бомби додаються до національного доходу, так само як і будинок

Третя проблема постає від амортизаційних списань. Оцінка амортизації робиться самими корпораціями і керується податковими міркуваннями і інколи оманливими ідеями щодо рівня інфляції. Тому компанії неспроможні надати реалістичний опис амортизації капіталу в економіці.

Крім цих концептуальних проблем, існують, як зазначає Моргенштерн, три принципові типи похибок у побудові статистики національного доходу. По-перше, існують похибки у базових даних, що трапляються через те, що вони лише побічний продукт іншої діяльності, через класифікаційні складнощі, брехню, приховування інформації, передачу помилок тощо. Другий тип похибок є результатом підлаштувань базових даних до концептуального фундаменту у випадках, коли зібрані дані прямо не підходять для використання у статистиці національного доходу. Третій тип похибок постає, коли мають бути заповнені прогалини там, де базові дані не доступні, наприклад, для проміжку років або для галузей, де оцінки невідомі.

Із усіма цими складнощами на увазі, чи не буде доречно, не згадуючи вже чесність, надавати оціночну похибку для статистики національного доходу? Тим не менше, про міру точності нічого не кажуть у публікаціях статистики національного доходу. Ми маємо полягатися на наші власні оцінки їх точності чи компетентності тих, хто складає такі оцінки.

Саймон Кузнець, експерт із статистики національного доходу, стверджує, що середня гранична похибка оцінки національного доходу у 10 відсотків - цілком вірогідна. [5]Беручи це до уваги, не має жодного сенсу відмічати зміни у ВВП із точністю 1/10 відсотку! Це наче мати лінійку довжиною в ярд і стверджувати, що певна відстань буде 4,312 ярда. Це прагнення до точності, яка неможлива. Тим не менше, багато економістів приймають статистику національного доходу на віру і використовують її, наприклад, щоб підтверджувати чи спростовувати моделі бізнес-циклів. У світлі аналізу Моргенштерна це абсолютно даремно.

Міжнародні порівняння статистики національних доходів навіть ще більш складні, через різні класифікації, визначення, різні приховані не-монетарні доходи, різні інтервенції урядів у власні відповідні цінові системи і різні виміри інфляції і дефляції у відповідних країнах.

Із складнощів статистики національного доходу також слідує, що рівні зростання також не мають сприйматися на віру. Очевидно, вибір базового року представляє неясність і оцінка базового року матиме похибку. Гранична похибка базового року (знову ж таки, Кузнець говорить про похибку у 10 відсотків) має величезний вплив на рівень зростання. Для міжнародних порівнянь проблема знову ж таки посилюється. Моргенштерн робить висновок, що робити якісні оцінки можна лише про зростання протягом довгого періоду часу.

Висновок

На відміну від фізики, досі не існує жодних оцінок статистичної похибки в економіці. Різні джерела похибок, які вступають в дію в соціальних науках наводять на думку, що похибки в економічних спостереженнях є значними. Це є широко нехтуваною проблемою і має братися до уваги економічними істориками. Економічна статистика не може сприйматися на віру.

Більше того, "Про точність економічних спостережень" Моргенштерна має важливу імплікацію для сучасною економіки. Вона показує, що розв'язок системи економічних математичних рівнянь або економічні моделі через якість даних цілком позбавлені значення.

Посилання

Mises, Ludwig von. 1998. Human Action, The Scholar's Edition. Auburn, Ala.: Ludwig von Mises Institute.

Morgenstern, Oskar von. 1963. On the Accuracy of Economic Observations. 2nd ed. Princeton, NJ: Princeton University Press.

Rothbard, Murray N. 2000. America's Great Depression. 5th ed. Auburn, Ala.: Ludwig von Mises Institute.

Примітки

[1] Див. Morgenstern, 1963, p. 109.

[2] Mises, 1998, p. 224.

[3] Morgenstern, 1963, p. 246.

[4] Див. Rothbard, 200, pp. 253–5.

[5] Див. Morgenstern, 1963, p. 255.

Публікується з дозволу Інституту Мізеса

Коментувати у блозі