Ekonomikos teorijoje egzistuoja keletas požiūrių į ekonomikos mokslo teiginius, jo metodą. Vienas iš jų, tyrinėdamas aplinką empiriškai, išreikšdamas ją skaičiais, dažnai pats save užprogramuoja klaidingoms išvadoms. Kitas į ekonomiką žiūri per individo, veikiančio žmogaus prizmę ir pripažįsta, jog daug kur skaičiai yra bejėgiai. Apie šiuos požiūrius, jų skirtumus bei statistikos reikšmę ekonomikoje – šiame straipsnyje.
Šiandien daugelis ekonomikos mokslo neatskiria nuo ekonominės statistikos. Statistiniai duomenys, įvairūs ekonominiai rodikliai šiandien yra pagrindinis „langas“, per kurį ekonomistai žvelgia į pasaulį, jį analizuoja ir aiškina. Ne veltui pagrindiniu bet kurios ekonominės teorijos ar dėsnio teisingumo kriterijumi dažniausiai laikomas jo gebėjimas atitikti empirinius duomenis ir juos prognozuoti. Ekonomikos srities tyrimas, studija, mokslo darbas retai kada laikomas vertingu, jei jis nėra pagrįstas formulėmis ir empiriniais skaičiavimais. Šalių ekonominė situacija kaip taisyklė nagrinėjama analizuojant agreguotus statistinius rodiklius. Atrodo, jog šių laikų ekonomistams knieti suskaičiuoti viską – ne tik tai, kas iš pirmo žvilgsnio nesunkiai išreiškiama skaičiais, bet ir tai, kur skaičiai akivaizdžiai bejėgiai, pavyzdžiui, laimė, pasitenkinimas.
Tai, kokia yra skaičių, statistikos ir empirinių duomenų vieta ekonomikoje, labai priklauso nuo to, kaip mes suvokiame ekonomikos mokslą ir tai, kokius klausimus jis turėtų nagrinėti. Konkrečiau tariant: kokie teiginiai yra ekonomikos mokslo teiginiai? Koks yra ir turėtų būti ekonomikos mokslo metodas?
Empirinis realybės testas
Labiausiai paplitusį metodą ekonomikos mokslas pasiskolino iš gamtos mokslų. Šis metodas teigia, jog visų ekonomikos mokslo teiginių teisingumą tikrinti galime tik atliekant empirinį realybės testą, t.y. žiūrint ar teiginio rezultatai sutampa su prieinamais duomenimis apibūdinančiais mus supančią aplinką. Tikima, jog šio metodo sėkmę gamtos moksluose bus galima pakartoti ir tiriant žmonių tarpusavio ryšius rinkoje. Pvz., jei sukuriama teorija, kuri teigia, jog valstybės išlaidų didinimas didina žmonių pajamas, pagal šį požiūrį patvirtinti ar paneigti ją gali tik N šalių duomenys apie valstybės išlaidas ir žmonių pajamų didėjimą.
Bet netgi radus duomenis, kurie patvirtina teoriją, niekada negali žinoti, kad vieną dieną neatsiras nauji ar dar neanalizuoti duomenys, kurie ją paneigs. Pavyzdžiui, susiklostys situacija, jog didinant valstybės išlaidas žmonių pajamos sumažės. Todėl tarsi vadovaujamasi taisykle, jog apie teorijas reikėtų sakyti ne tai, kad jos yra teisingos, o tai, kad kol kas nepavyko jų paneigti. Taigi, pagal šį požiūrį apie ekonomiką niekuomet nieko negalime žinoti iš tikro.
Šis požiūris turi ir kitų problemų. Turint omenyje ekonominių reiškinių kompleksiškumą, modelių ar teorijų teisingumo tikrinimas empiriškai dažnai reiškia bandymą pamatuoti nepamatuojamus reiškinius. Pavyzdžiui, kaip pamatuoti naudą kurią gauna vartotojas iš suvartotos prekės ar paslaugos? Kiekvienas žmogus nepriklausomai nuo už prekę ar paslaugą sumokamos kainos turi skirtingą jausmą apie jų vertę. Jos pamatuoti ar kiekybiškai išreikšti neįmanoma. Todėl dažnai ir modeliai kuriami būtent taip, jog į jų sandarą galėtų būti įtraukiami tik tie reiškiniai, apie kuriuos galima rasti empirinių duomenų, t.y. teorija derinama prie prieinamos informacijos. Pvz., nors dažnai modeliuose norima suskaičiuoti ekonomikoje sukuriamų prekių ir paslaugų vertę bei jos dinamiką, naudojimas tik labai apytikris jos matas – BVP, kuris matuoja ne sukurtą vertę, o suteiktų prekių ir paslaugų kiekį rinkos kainomis.
Taigi, viena vertus empiriniais duomenimis grįstas ekonomikos mokslas ir jo modeliai niekuomet neapčiuopia visų pasaulio kintamųjų, neišvengiamai veikiančių nagrinėjamą reiškinį, kita vertus – statistiniai metodai yra labai riboti bandant aprašyti kokybinius ekonomikos reiškinius.
Tuomet, kai manoma, jog ekonomikos mokslo teiginius galima patvirtinti ar paneigti statistika ir empiriniais duomenimis, kyla grėsmė ekonomikos mokslu vadinti bet kokią duomenų analizę ir interpretavimą. Pasikapsčius ekonominėje statistikoje nesunkiai galime atrasti kintamųjų, kurie vienaip ar kitaip susiję su nagrinėjamu reiškiniu ir apie tai parašyti norimą kiekį mokslinių darbų bandant paaiškinti kodėl šie kintamieji yra galimai susiję. Pavyzdžiui, galime atrasti ryšį tarp pinigų kiekio šalyje ir BVP augimo, valdžios išlaidų ir nedarbo, įmonių skaičiaus rinkoje ir jų pelningumo, įmonių patiriamų sąnaudų ir galutinės produkto kainos. Tačiau tai nieko nepasako apie tai, ar šis ryšys yra atsitiktinis, ar ilgalaikis, ar kintamieji lemia vienas kitą, ar yra nulemti kito, analizėje neanalizuojamo kintamojo.
Pasaulis, netelpantis į skaičius
Šis polinkis į skaičius, noras suprasti ekonomikos pasaulį vien tik skaičiais ir formulėmis tam tikra prasme yra meškos paslauga pačiam ekonomikos mokslui ir jo įvaizdžiui.
Dažnai kritikuojami ekonomistai būtent todėl, jog turi didelių ambicijų, tačiau jokių galimybių kiekybiškai aprašyti ir įsprausti mus supantį kompleksinį ekonominį pasaulį į vieną ar kelias lygtis ir jų pagrindu prognozuoti ekonomikos ateitį. Kuriamos teorijos ir modeliai dažnai pernelyg nutolę nuo kasdienybės: nerealios tiek jų prielaidos tiek išvados. Puikus to pavyzdys – konkurencijos politika, kuomet realūs ir rinkos dalyviams itin skaudūs sprendimai įgyvendinami realybės neatitinkančiais ir negalinčiais jos atitikti konkurencijos modeliais. Net ir pripažindami, jog modelis tėra labai supaprastintas realybės vaizdas, ekonomikos mokslo praktikai tai dažnai pamiršta taikydami jų išvadas praktikoje.
Tačiau gamtamokslinis – nėra vienintelis požiūris į ekonomikos mokslą ir jo metodą. Yra ir kitoks ekonomikos mokslo metodas – loginis, aprioristinis.Štai austrų ekonominės minties mokykla (pagrindinė laisvos rinkos teorija) teigia, jog ekonomikos mokslo teiginiai savo pobūdžiu yra tapatūs logikos, o ne gamtos mokslų teiginiams, jog jie įrodomi yra ne patirtimi, empiriniais duomenimis, o loginiais argumentais. Jų teisingumą galima suprasti logikos ir mąstymo pagalba, kartais net intuityviai, o jų neigimas vestų į prieštaravimą. Tai išties drąsi mintis, mat daugeliui atrodo, jog be empirinių tyrinėjimų mažai ką galime pasakyti apie mus supančią aplinką. Tuo pačiu ši mintis labai optimistiška. Ji teigia, jog šį tą apie mus supantį pasaulį mes galime žinoti iš tikro, neturime baimintis dėl to, jog mūsų žinios ar teorija bus vieną dieną atmesta dėl to, jog jos nebepatvirtins empiriniai duomenys.
Empiriniai duomenys Austrų ekonomikos teiginių negali paneigti ne todėl, kad jie neturi nieko bendro su realybe, o todėl, kad tai būtų tolygu bandymui empiriškai paneigti matematikos ar logikos teiginius.
Kokie tie teiginiai, kurių teisingumo įrodymui nereikia empirinio patvirtinimo ir kurių empiriniai tyrinėjimai negali paneigti? Pavyzdžiui, vienas iš jų yra, jog nustačius minimalią algą kuri yra didesnė nei tam tikrų žmonių darbo rinkos kaina, šie žmonės neišvengiamai neteks darbo. Nereikia atlikti gausybės empirinių tyrinėjimų ir eksperimentų, jog įsitikintume šio teiginio teisingumu. Kitas pavyzdys: rinkoje įvykus savanoriškiems dviejų rinkos dalyvių mainams, kiekvienas iš rinkos dalyvių patiria naudą. Jeigu mainai yra ne savanoriški, o priverstiniai, viena iš sandorio šalių gauna naudą kitos šalies sąskaita. Atrodytų, tai labai paprastas, intuityviai suvokiamas teiginys, tačiau jis pamirštamas kiekvieną kartą pateisinant valdžios įsikišimą į rinką didesnės bendros naudos argumentu.
Dar vienas iki skausmo žinomas teiginys, kurį dažnai linkę pamiršti ekonominės politikos formuotojai (kad ir pvz. šiandieninėje maisto kainų kilimo diskusijoje): padidėjus pinigų kiekiui, o pinigų paklausai nepasikeitus, pinigų perkamoji galia turi sumažėti, o kainos išaugti.
Bet koks stebimas ekonomikos reiškinys visuomet yra veikiamas kitų kintamųjų, faktorių, kurių poveikio empiriškai sunku ir dažnai net neįmanoma išskirti ar pamatuoti. Loginių argumentų pagalba šiuos faktorius galima išgryninti, įvardinti kaip neišvengiamai veikiančius ir darančius poveikį nagrinėjamam reiškiniui. Pavyzdžiui, empiriškai patvirtinti teiginį, jog didėjantis pinigų kiekis didina kainas yra sunku, nes augant pinigų kiekiui kainas veikia ir gausybė kitų kintamųjų (pvz. našumo didėjimas, pinigų paklausos, vartojimo struktūros kaita ir t.t.). Tačiau tuomet, kai suprantame, jog pinigams ekonomikoje galioja tokie patys paklausos ir pasiūlos dėsniai kaip ir kitoms prekėms, žinome, jog didėjant jų pasiūlai, o paklausai nekintant, pinigų perkamoji galia turi neišvengiamai mažėti.
Svarbiausias austrų ekonomikos teiginių bruožas yra tas, jog tam, kad suprastume jų teisingumą mums nereikia statistiniais duomenimis paremtų nesibaigiančių tyrinėjimų. Niekuomet ekonomikoje negali susiklostyti tokia situacija, kuomet jie yra klaidingi. Skaičiavimas, empiriniai tyrinėjimai čia yra nebereikalingi, agreguoti statistikos duomenys šioje ekonomikoje neturi svarbios praktinės reikšmės.
Mokslas, tyrinėjantis veikiantį žmogų
Pagrindinis austrų ekonomikos metodo privalumas yra tas, jog jis iš ekonominės analizės, ekonomikos mokslo neišguja žmogaus kaip veikiančio individo. Savo analizę jis visada pradeda nuo teiginio, kad individas veikia tikslingai. Ne skaičius, o žmogus ir žmonių tarpusavio sąveika yra pagrindinis ekonomikos mokslo objektas. Žmogus, visuomet veikiantis, siekiantis savo tikslų, kartais klystantis, tačiau visuomet besistengiantis pasiekti geriausią jam prieinamą padėtį. Pamiršę tai prarasime ekonomikos mokslo pagrindą, pasinersime į žinojimo iliuziją, nepasitenkinimą mus supančia aplinka.
Statistikos duomenys tėra gerokai išblukęs, niveliuotas, iškreiptas realiai veikiančių žmonių pasirinkimų vaizdas. Žvelgdami į realybę statistikos akimis, rizikuojame pamesti esmę, pasiklysti agreguotų skaičių apsuptyje, kas kart rasti skaičių, pagrindžiantį bet kokį norimą teiginį. Todėl empirinis metodas dažnai veda prie klaidingų išvadų, kurių taikymas ekonomikoje turi skaudžių pasekmių ir paradoksų. Aktualus pavyzdys: agreguoto BVP rodiklio taikymas matuojant žmonių ekonominę gerovę verčia ekonominės politikos atstovus didinti valstybės išlaidas ir taip kelti BVP, tuo pat metu tai smukdo ekonomiką, mažina daugumos žmonių pajamas. Tam, jog tai suprastumėme, turime atsiriboti nuo agreguotos statistikos, įsisamoninti, jog mokesčių mokėtojų pinigai jų rankose jiems yra daug vertingesni nei valdžios rankose.
Taigi, ar ekonomikai svarbi statistika? Tam, ką daugelis šiandien laiko ekonomikos mokslu, statistika yra būtina. Deja, tokia ekonomika neturi tvirto pagrindo, ji veda į klaidas ir prieštaravimus. Požiūris į ekonomiką, kaip neišvengiamų loginių ryšių sistemą, yra daug stipresnis, teikiantis užtikrintų atsakymų.
