Za polityką Bidena kryje się zasadnicza zmiana w sposobie myślenia ekonomistów

Ten artykuł jest zaczerpnięty z Środek: wzrost postępowej ekonomii , opublikowanym w tym miesiącu przez Doubleday.

Kiedy w zeszłym miesiącu weszła w życie ustawa o redukcji inflacji, nawet wielu długoletnich obserwatorów było zaskoczonych. Od początku administracji Bidena od dawna wydawało się, że żadna sensowna legislacja nie może uchwalić Senatu bez poparcia senatora z Zachodniej Wirginii Joe Manchina, który historycznie wykazywał niewielki apetyt na tego rodzaju ograniczenie zmian klimatycznych, które stanowi część rachunek; ale dlatego, że Larry Summers uciszył swoje zdenerwowanie inflacją i ponieważ ustawa zawierała także trochę smakołyków z Zachodniej Wirginii, znalazł się na miejscu.

Ale może równie zaskakujące było to, jak ambitne są zapisy ekonomiczne ustawy, mające głównie na celu ułatwienie życia klasie średniej i niższym. Obiecuje zwiększenie liczby miejsc pracy związkowych poprzez tworzenie pojazdów elektrycznych i innych technologii czystej energii; obiecuje egzekwować obowiązujące płace; obiecuje sprawiedliwszy kodeks podatkowy i rozprawienie się z bogatymi oszustami podatkowymi; i obiecuje obniżyć koszty opieki zdrowotnej dla milionów Amerykanów.

Musiałbyś cofnąć się przynajmniej do lat 60., by znaleźć choćby jeden akt prawa gospodarczego, tak rozległego i wyraźnie prorobotniczego. Ale chociaż może się to wydawać nowym wydarzeniem politycznym, polityka gospodarcza Bidena odzwierciedla gruntowną zmianę w myśleniu ekonomicznym, która trwała od dziesięcioleci. Mówiąc wprost, często tajemniczy świat ekonomii w końcu dogonił rzeczywistość i teraz koncentruje się na nierównościach w sposób, który był niewyobrażalny kilka lat temu. A te zmiany w zawodzie ekonomistów kładą podwaliny pod tworzenie polityki gospodarczej w Waszyngtonie.

Weźmy pod uwagę, że w 1993 roku ekonomiści David Card i Alan B. Krueger opublikowali pionierskie badanie dotyczące płacy minimalnej. Dwa lata później opublikowali książkę, która jest rozwinięciem gazety zatytułowanej Mit i pomiar: nowa ekonomia płacy minimalnej . Robili wydarzenie w Brookings Institution, słynnym waszyngtońskim think tanku, i przedstawiali swój podstawowy argument, że nie znaleźli dowodów na poparcie idei, że wyższa płaca minimalna prowadzi do redukcji zatrudnienia. Z publiczności wystrzeliła ręka ekonomisty, który sprzeciwił się całej tej rozmowie o dowodach, mówiąc: „Teoria też jest dowodem”.

Prace Carda i Kruegera stanowiły wyzwanie dla ich dziedziny właśnie dlatego, że opierały się na dowodach i danych. Przyjrzeli się, co faktycznie wydarzyło się w niskopłatnych miejscach pracy na granicy New Jersey i Pensylwanii, kiedy New Jersey podniosło płacę minimalną, i stwierdzili, że w rzeczywistości nie doszło do zmniejszenia niskopłatnego zatrudnienia w New Jersey w stosunku do Pensylwanii. W żargonie ekonomii to, co przeprowadzili Card i Krueger, nazwano „naturalnym eksperymentem”. Ich metoda była wyzwaniem dla sposobu, w jaki większość ekonomii była prowadzona w tamtym czasie, co oznaczało, że większość badań opierała się na modelowaniu teoretycznym, a nie na dowodach z rzeczywistego świata. A ich wniosek był sprzeczny z panującą teorią, która przez wieki lub dłużej utrzymywała, że ​​gdy cena (tutaj płaca) wzrasta, popyt (na pracowników) spada.

Było to więc bardzo kontrowersyjne i wiele osób, zwłaszcza republikańskich polityków, wciąż tego nie akceptuje. Jeśli jesteś zwykłym człowiekiem, możesz pomyśleć, że to dość oczywiste, że dowody i dane z rzeczywistego świata powinny leżeć w centrum jakiejkolwiek analizy zarówno w naukach ścisłych, jak i społecznych. Jednak ekonomia, jak napisał Paul Krugman w eseju z 2009 roku, w drugiej połowie XX wieku bardziej opierała się na teoriach i modelach niż na dowodach. Modele przyciągały wielu ludzi, pisze Krugman, ponieważ były eleganckie i opierały się na coraz bardziej skomplikowanych obliczeniach matematycznych. Zdobyli Nobla ich twórcom. Były też uspokajające, ponieważ miały tendencję do wychodzenia z długo utrzymywanego założenia ekonomii neoklasycznej, że aktorzy zachowywali się racjonalnie — to znaczy ludzie nigdy nie zachowywali się irracjonalnie, nie podejmowali złych decyzji itd. — a system był odizolowany od nadmiernego ryzyka.

W tamtych czasach istniało pewne uzasadnienie dla wiary w modele teoretyczne, wyjaśnił Jesse Rothstein z UC Berkeley, jednego z wiodących wydziałów ekonomicznych w Stanach Zjednoczonych, który zakwestionował tradycyjne myślenie. „Ogólnie rzecz biorąc, przed latami 90., gdyby teoria była sprzeczna z empiryką, zignorowałbyś empirię i skupił się na tym, co mówi teoria” – powiedział mi Rothstein. „I prawdopodobnie było to słuszne, ponieważ empiryki nie były zbyt dobre. Nie mieliśmy dużo danych. Nie mieliśmy bardzo dobrych metod rozplątywania wszystkich różnych czynników przyczynowych. A więc prawdopodobnie miałeś więcej racji, robiąc to niż nie.

Ale w latach 90. coś się zmieniło, powiedział Rothstein, coś, co od tego czasu tylko stało się bardziej widoczne: „Mamy lepsze dane. Mamy lepsze komputery. Mamy lepsze metody empiryczne. Ekonomia stała się znana jako dziedzina, która naprawdę bardzo poważnie podchodzi do wnioskowania o przyczynach”.

Ta idea przyczynowości jest kluczowa, jak napisała Heather Boushey w eseju w czasopiśmie Demokracja w 2019 r., w którym wyjaśniła świeckim czytelnikom, jakie zmiany zaszły w ekonomii. Techniki zapoczątkowane przez Carda i Kruegera i szybko przyjęte przez innych „pozwalały ekonomistom oszacować przyczynowość — to znaczy pokazać, że jedna rzecz spowodowała drugą, zamiast po prostu móc powiedzieć, że dwie rzeczy wydają się iść w parze lub iść w parze”. Przyczynowość oznaczała, że ​​na podstawie tych wszystkich nowo dostępnych danych ekonomiści mogli szukać wyjaśnień problemów takich jak nierówność, stagnacja płac lub globalne ubóstwo w sposób, który nie był możliwy w poprzednich epokach. Wynikało to głównie z dostępu do nowych danych i była to głęboka zmiana.

Jak napisał Boushey: „Podczas gdy w latach sześćdziesiątych około połowa artykułów w trzech najlepszych czasopismach ekonomicznych była teoretyczna, około cztery na pięć opiera się teraz na analizie empirycznej – a z nich ponad jedna trzecia korzysta z własnego zbioru danych badacza, podczas gdy prawie jedna -w dziesięciu są oparte na eksperymencie”.

Najbardziej znanym przykładem pracy w tej nowej dziedzinie empirycznej, która wywarła ogromny wpływ na świat rzeczywisty, jest praca Thomasa Piketty'ego i jego czasami współpracowników Emmanuela Saeza i Gabriela Zucmana, a także pioniera badań nad nierównościami, Tony'ego Atkinsona. Najsłynniejsze dzieło Piketty'ego, książka Kapitał w XXI wieku , sprzedał się w milionach egzemplarzy na całym świecie i został przerobiony na film. Twierdził, że zwrot z kapitału (zyski, dywidendy, dochody, czynsze itd.) jest większy niż stopa wzrostu dochodu narodowego (całkowita produkcja gospodarcza), co z biegiem czasu powoduje gwałtowną koncentrację bogactwa wśród górnego 1% , górne 0,1 proc., a nawet górne 0,01 proc. Jego wnioski były oparte na stosach danych o podatku dochodowym ze Stanów Zjednoczonych obejmujących dziesięciolecia, danych, które pokazały, jak bogaci uciekają od reszty i jak superbogaci uciekają nawet od bogatych.

Wpływ książki trudno przecenić. Przeniósł nierówność ekonomiczną do rozpalonego do białości centrum debat ekonomicznych i rozmów politycznych. Piketty, Saez i Zucman, pisząc razem, przyglądali się danym podatkowym i innym od 1913 roku, aby porównać stopy wzrostu przed opodatkowaniem i po opodatkowaniu dla różnych segmentów populacji USA (rozróżnienie przed opodatkowaniem i po opodatkowaniu jest ważne, ponieważ mówi nam, czy polityka rządu dotycząca podatku dochodowego i innych spraw pomaga przesuwać bogactwo w jednym lub drugim kierunku). Odkryli, że od 1980 roku osiem punktów procentowych dochodu narodowego przesunęło się z dolnych 50 procent populacji do górnego 1 procenta. Odkryli również, że „redystrybucja rządowa zrównoważyła tylko niewielką część wzrostu nierówności przed opodatkowaniem”. Innymi słowy, stawki podatkowe nie nadążają za przesunięciem bogactwa w stronę bogatych.

ile pieniędzy zarabia Jeff Bezos?

Inny głośny przykład wpływu analizy danych pochodzi ze sfery tak zwanej ekonomii rozwoju — badania globalnego ubóstwa. Tutaj Esther Duflo, Abhijit Banerjee i Michael Kremer należą do najbardziej znanych praktykujących. Wprowadzili ideę randomizowanych badań kontrolowanych (RCT) do badania różnych aspektów globalnego ubóstwa – zasadniczo, sposób na przypisanie ludzi lub całych wiosek do „grupy terapeutycznej” lub „grupy porównawczej” w sposób losowy, aby spróbować określić wpływ poszczególnych interwencji. Ta praktyka przyniosła ekonomistom rozwoju przydomek Randomistas. Trio zdobyło Nagrodę Nobla w 2019 roku za swoją pracę. Inny ekonomista rozwoju napisał o tym ogłoszeniu: „W ciągu ostatnich piętnastu lat praca Abhijit, Esther i Michaela naprawdę zrewolucjonizowała dziedzinę ekonomii rozwoju, zmieniając nasz pogląd na to, co wiemy – i co możemy wiedzieć – o tym, kiedy i dlaczego niektórzy interwencje polityczne działają, a inne nie”. RCT spotkały się z silną krytyką: że nie można ich uogólniać i że skupiając się tak intensywnie na małych pytaniach, ich zwolennicy ignorują ważne, duże. Jednak RCT pomogły wysiłkom rozwojowym ustalić, jak najlepiej poprawić wyniki w edukacji lub opiece zdrowotnej, na przykład w wielu biednych częściach świata.

IRA oczywiście nie zlikwiduje nierówności samodzielnie ani w najbliższym czasie. Jednak fakt, że minął, sprawia, że ​​jest bardzo prawdopodobne, że pojawi się więcej takich ustaw, które odzwierciedlają nowe myślenie gospodarcze.