Tiesittekö, mikä on mikrotaloustieteen ja makrotaloustieteen ero. Mikro on tiedettä - makro taloutta.
Kuuntelin eilen valtiovarainvaliokunnan julkista kuulemista, jossa Sixten Korkman, Jaakko Kiander, Pertti Haaparanta, Juhana Vartiainen ja Markku Kotilainen arvioivat nykyistä taloustilannetta ja lähitulevaisuuden näkymiä. Ihan mielenkiintoinen keskustelu, maan parhaita talouspolitiikan asiantuntijoita, tärkeitä teemoja ja fiksuja puheenvuoroja, mutta ei niillä kovin paljon tieteen kanssa tekemistä ollut. Eipä taida useimmat puhujat olla viime aikoina kerinneet varsinaista tieteellistä tutkimusta tekemäänkään. Perttiä lukuun ottamatta eivät juuri viitanneet muidenkaan tekemiin tutkimuksiin. Mutta kysymykset ovat isoja. Olisi kiva tietää millä konstilla saataisiin talouskasvu potkaistua taas käyntiin ja julkinen talous siedettävään jamaan. Lääkkeet tähän taisi tosin eri tohtoreilla olla erilaisia - pahimmillaan vastakkaisia. Eipä ihme että kuulijoille voi syntyä kuva taloustieteen koulukuntaeroista.
Samana aamuna olin istunut graduseminaarissa kuuntelemassa esitelmää siitä, miten opiskelijoiden työssäkäynti reagoi opintotuen tulorajoihin. Ja perään iltapäivällä tutkijaseminaarissa esitelmää siitä, osaavatko asunnonostajat hinnoitella kaukolämmön tuottamat kustannussäästöt omakotitalojen markkinahintoihin. Kumpikin kauniisti tehtyjä tutkimuksia, joissa ei sotketa kausaliteettia ja korrelaatioita. Tutkimusasetelmat ovat selkeitä ja uskottavia, eivätkä kovin paljoa häviä edes kontrolloiduille satunnaiskokeille. Hypoteesit ovat falsifioitavissa ja otoskoko sen verran suuri että estimaatit ovat suht tarkkojakin. Siksi myös tulokset ovat vakuuttavia, eikä teematkaan kuulu työn taloustieteen tai julkistalouden eksoottisimpiin. Politiikkaimplikaatiot ovat silti iltapäivän makrokeskusteluun verrattuna kärpäsensurinaluokkaa. Ei tiedolla opiskelijoiden tulorajakikkailusta tai kuluttajien mahdollisesta myooppisuudesta talouden ongelmia korjata.
Minua taloustietelijänä tämä tieteen ja talouden välinen gäppi on kiusannut jo pitkään. Tai ehkä kyse on vain omasta ikääntymisestä. Muuan mikrokollegani osuvasti totesi, että hänestä makro sopii paremmin hiukan vanhemmille ekonomisteille. Sattumoisin eilen eduskunnassa puhuneet ekonomistit olivatkin kaikki reilusti minua vanhempia. Yliopiston seminaareissa taas ovat yleensä äänessä minua nuoremmat. Jospa siis elän transitiovaihetta ja olen juuri hyppäämässä tiukkapipoisesta mikrotason policy evaluaatiosta suurten linjojen työllisyys- ja talouspolitiikkaan. Tätäkö se makron mikroperusta tarkoitti?
Hiukan vakavammin puhuen empiirisellä makrotaloustieteellä on empiirisen mikrotaloustieteeseen verrattuna iso ongelma. Havaintoja on yksinkertaisesti kovin vähän ja uskottavia eksperimenttejä vielä vähemmän. Talouspoliittisia päätöksiä on kuitenkin pakko tehdä ja tietysti on parempi, että niitä tehdään parhaaseen makrotaloudelliseen asiantuntemukseen perustuen kuin ilman sitä. Toki 1930-luvun lama ja myöhemmät sitä hiukan pienemmät kriisit ovat tarjonneet taloustieteilijöille paljon oppia, josta on voinut ammentaa viisautta vaikkapa rahoitusmarkkinakriisin sammuttamiseen. Mikropuolen tutkimusasetelmista lamatutkimuskin jää kuitenkin kauas. Silti niin mielellään näkisi makroanalyysiä isoista talouspolitiikan kysymyksistä - tehtynä mikropuolen laatustandardein. Jos tällainen keskustelu vielä päätyisi eduskunnan isoon saliin asti, voitaisiin alkaa puhua talousTIETEEN kontribuutiosta TALOUSpolitiikkaan.
Aihealueet: Kummalliset, Makro, Mikro
Jatketaan. Toinen tutkimus estimoi finanssipolitiikan kausaalisia vaikutuksia työllisyyteen, käyttämällä dataa finanssikriisin aikaisesta elvytysohjelmasta. “This paper estimates the causal impact of the Great Recession-era Building the Education Revolution (BER) school infrastructure stimulus program on labour market outcomes in Australia. The evidence suggests that the program provided value for money, with costs per job-year saved most likely below $8,500 ($US 8,000) on average between 2009 and 2012. In 2009, the main year of program impact, roughly one third of employment benefits related to lowering unemployment, and two-thirds reduced labour force exit. Unemployment reductions were concentrated amongst men, while program effects on employment appear more equally distributed by gender than would be anticipated based on the gender composition of the construction industry. Employment benefits were highly concentrated amongst 25 to 34 year olds, were not greater in regions experiencing higher unemployment at the outset of the program, and geographic demand spillovers may have grown as the program progressed.”
https://cama.crawford.anu.edu.au/sites/default/files/publication/cama_crawford_anu_edu_au/2022-09/58_2022_watson_tervala.pdf
Julkiset infrainvestoinnit taantumassa on järkevä elvytysmuoto: työpaikan hinta on erittäin pieni (ja fipo-kerroin iso).
Melkein vuosikymmen sitten käydyn keskustelun jatkoksi tulee tutkimus finanssipolitiikan kausaalisista vaikutuksista työllisyyteen: https://cama.crawford.anu.edu.au/sites/default/files/publication/cama_crawford_anu_edu_au/2022-05/36_watson_tervala_sainsbury0.pdf
Mikro- ja työmarkkinatutkijat saavat nyt kertoa mitä olisi pitänyt tehdä.
Ja linkki paperiin tässä: http://economics.mit.edu/files/8897.
Hyvä kirjoitus ja aihe jonka kanssa opiskelijatkin painivat. Selvästi kuitenkin laadukas tutkimusasetelma ja ryhävalaan kokoluokkaa oleva aihe on mahdollista yhdistää. Tästä mallia näyttävät esimerkiksi Autor, Dorn, Hanson & Song (2014) QJE:ssa tulossa olevassa paperissaan tarkastellen Kiinan viennin vaikutuksia työuriin Yhdysvalloissa 1992–2007.
Well, Roope, sait debaattia aikankin aikaiseksi ja blogeissa pitää kärjistää. Silti: pari mahdollisesti huonoa esitystä makroon liittyvistä aiheista ei tee makrosta epätieteellistä.
Viittasin tähän artikkeliin:
http://www.taloustieteellinenyhdistys.fi/wp-content/uploads/2014/10/KAK32014Kauko.pdf
Finanssipolitiikan arviointineuvosto voisi julistaa politiikasta ja kuppikunnista vapaan tuomionsa, Helsingin konsensuksen, jossa todetaan, että kyseinen makrotalouspolitiikka toimii riittävällä varmuudella. Ja toisaalta ampua alas pahimmat kuppikuntien ja henkilöskismojen aiheuttamat haihattelut ja tärkeilyt todeten kylmästi: ei riittävää näyttöä toimivuudesta näissä suomalaisissa oloissamme, koska… Ja perustelut päälle.
“Well. Ehkä ei kannattaisi julkaista yömyöhällä kirjoitettuja tekstejä - varsinkaan, jos niissä pyllistellään, joka suuntaan varsinaisesti kumartamatta kenelläkään. Joskus sentään on tekstit juuttunut itsesensuuriin vielä seuraavana päivänäkin. Ehkä tämän makrojutunkin olisi pitänyt.”
Ehkä sun mielestä, mutta koko skenen ulkopuolisen tyypin näkökulmasta kannatti. Julkaisua seurasi mielenkiintoinen keskustelu. Kiitos!
Janne: No joo, tuo “satunnaistettu” olisi pitänyt laittaa lainausmerkkeihin, mutta nekin unohtuivat ;). IMF:n osalta kyseessä on käytännön kokemus kyseiseltä 60 vuoden ajalta. Maailmanpankkissa on sen sijaan tehty satunnaistettuja kokeita pidemmän aikaa. Jonkinlainen summary aiheesta löytyy täältä: http://blogs.worldbank.org/africacan/can-randomized-control-trials-reduce-poverty ja William Easterlyn kirjoitus niiden hyödyllisyydestä makrokysymyksissä täältä: http://aidwatchers.com/2009/07/development-experiments-ethical-feasible-useful/.
Nuo mainitsemasi kriteerit eivät systemaattisuutta poista kuin tiettyjen ehtojen vallitessa. Tuo pätee esim. kontrolloiduissa lääkekokeissa, joissa kokeeseen osallistujat eivät tiedä minkä “pillerin” ottavat, ja vaihtelu syntyy ainoastaan yksilöllisistä tekijöistä. Kun otos on riittävän suuri ja satunnaisesti poimittu, niin voidaan järkevästi olettaa, että jäljelle jää vain kokeen (lääke vs. kalkkitabletti) vaikutus. Jos puolestaan asetelma on jollakin tapaa kokeellinen (esim. taloudellinen päätöksenteko, riskinottamishalukkuus, interventio, tms.), niin koeasetelma on huomattavasti monimutkaisempi, eikä systemaattisuuden poistumista voida taata pelkästään otoskokoa kasvattamalla. En luonnollisesti ole mikään asiantuntija tässä asiassa, mutta tässä artikkelissa asia on mielestäni selitetty hyvin: http://cep.lse.ac.uk/pubs/download/dp1240.pdf.
Makrossa rct:t eivät ole ratkaisu juuri näiden tiukkojen asetelmiin ja aineistoihin liittyvien vaatimuksien takia. Sama rajoitus koskee yhteiskuntatieteiden lisäksi myös muita “laajoja” tieteenaloja, joista paras esimerkki lienee avaruustähtitiede.
Jäi pois äsken: Jos tuo ulkopuolinen tekijä on joku makromuuttuja, kuten työttömyysaste tms., niin se rakneteellinen malli, joka ottaa huomioon myös politiikkamuutoksen yleisen tasapainon vaikutukset, on tai sisältää makromallin. Tervetuloa siis joukkoon.
Janne: tarkoitin sitä, että satunnaistamisessa oletetaan, että kaikki ulkopuoliset tekijät ovat jakautuneet satunnaisesti osallistujien kesken, eikä niillä keskimäärin ole vaikutusta kokeen lopputulokseen. Mutta entä jos keskimääräinen vaikutus ei olekaan nolla? Miten testaat tätä? Juuri mtästähän koko yleistettävyyden ongelma syntyy. Erityisesti jos makrotaloudellinen tila vaikuttaa ihmisten käyttäytymiseen, niin miten testaat? Parasta olisi tietysti, jos olisi teoria, miten ne vaikuttavat, mutta silloin ollaan jo samoissa makron ongelmissa, joista tämä keskustelu alkoi. Ja tästä seuraa väistämättä intertemporaalisen yleistettävyyden ongelma.
” Mutta jos vielä joku ystävällisesti tarjoilisi vastauksen joka perustuu solidiin (mieluummin tietysti kokeelliseen :), mutta vähintään sentään johonkin muuhun kuin maadatalla tehtyyn poikkileikkausregressioon perustuvaan) empiiriseen tutkimukseen ja jolla vielä olisi sitä ulkoista validiteettia sen verran että sen avulla voi antaa kunnollisia neuvoja talouspolitiikan tekijöille. ” -kirjoitti Roope Uusitalo
Ainakaan mulla ei ole tälläistä tiedossani.
Mut se case study mikä pitäs käydä läpi välttämättä noilla kinkereillä on tällänen “Hjalmar Schact, Elämä ja teot”- paketti eli 1922-1923, ja sitä seurannut vahvan markan politiikka, ja sen perään kultakannan skippaaminen, Metallurgische Forschungsgesellschaft, Öffa, vertailu kultakannassa pysyneiden ja siitä luopuneiden maiden toipumiessa 1930-luvulla jne.
Eli siis, inflaation rehabilitointi ja perään muutama esimerkkilaskelma nominaalisen ja reaalisen kasvun eron selventämiseksi.
Ja sen selventäminen että 1932 valtiopäivävaalit olivat seurausta 10 vuoden mittaisesta sadomonetarismikuurista eikä 10 vuotta sitä aiemmin tapahtuneesta koknaan erilaisesta katastrofista.
Ja tosisaan, mitä tapahtui post 1932, mefo/öffa vaihtoehtoisena valuuttana jne.
Tuomas:
Tämähän on kiinnostavaa. Kerrotko yhden viitteen tuosta satunnaistetusta puolesta. Tuskin maapallon maita on jaettu satunnaisesti testi- ja kontrolliryhmiin ja testiryhmä on alkanut elvyttää huolella :-). Mutta toki jotain asetelmaa on voitukin saada tehtyä ja olisi kiva tsekata.
“IMF:llä on noin 60 vuoden ajalta kokeellista (ja monelta osin myös satunnaistettua) tutkimusta talouskriisien (ja taantumien) hoitamisesta.”
Niin siis satunnaistaminen itsessään (kun testi- ja kontrolliryhmä(t)) ovat riittävän suuria) takaa tämän systemaattisuuden poistumisen. Eikä vaatimus suinkaan ole että koetta tietoisesti ohjataan. Satunnaistus riittää (tietysti muitakin ehtoja onnistuneelle kokeelle on). Monesti myös tehdään kontrolloituja kokeita, mutta se ei ole sen parempaa välttämättä. Ja juu luonnollisestikin satunnaistaminen määritelmän omaisesti tarkoittaa sitä että on myös kontrolliryhmä jonne jotkut havainnot ovat satunnaistamisen kautta päätyneet
“ainoa tilanne, milloin jotakin koetta voidaan kutsua “satunnaistetuksi” on, kun kokeen kaikki systemaattisuus on poistettu kokeen tuottamista havainnoista.
On hyvin kyseenalaista voidaanko missään mikrotaloustieteen koeasetelmassakaan päästä tätä pidemmälle, koska se vaatisi kokeen tietoista ohjaamista. Käytännössä taloustieteellisten kokeiden satunnaistaminen vaatii kontrolliryhmää, eli kontrafaktuaalia.”
Klaus: kiireessä voi unohtua monia asioita, kuten esimerkiksi yksi “g”…
Roope: IMF:llä on noin 60 vuoden ajalta kokeellista (ja monelta osin myös satunnaistettua) tutkimusta talouskriisien (ja taantumien) hoitamisesta. Heillä oli tähän kokeelliseen tutkimukseen perustuen kaksi sääntöä aina vuoteen 2011 (Kreikan lainapaketteihin) asti: irroita mahdolliset valuuttakytkennät (käytä vapaasti vaihtuvaa valuuttakurssia) ja tasapainota valtion budjetti. Ensimmäinen korjaa tuotantorakennetta vahvistamalla kotimaisen tuotannon asemaa (tuonti vähenee, kotimainen tuotanto ja vienti kasvaa) ja toinen pakottaa julkisen tuotannon tehostamiseen.
Muu: ainoa tilanne, milloin jotakin koetta voidaan kutsua “satunnaistetuksi” on, kun kokeen kaikki systemaattisuus on poistettu kokeen tuottamista havainnoista. Kaikissa muissa tapauksissa koe on korkeintaan “pseudo randomized ct”. Lääketieteessä tämä palautuu placeboon. Makrotaloustieteessä “real out-of-sample” ennustamisella pyritään tilanteeseen, missä ennustetun prosessin systematiikka on poistettu itse ennusteista. Tähän kuitenkin sisältyy vakavia varauksia, koska emme (luonnollisesti) täysin tunne ennustetun prosessin dynamiikkaa. On hyvin kyseenalaista voidaanko missään mikrotaloustieteen koeasetelmassakaan päästä tätä pidemmälle, koska se vaatisi kokeen tietoista ohjaamista. Käytännössä taloustieteellisten kokeiden satunnaistaminen vaatii kontrolliryhmää, eli kontrafaktuaalia. On vaikea kuvitella taloudellista koetta, missä kaikki systemaattisuus olisi saatu kontrolloitua kahden osajoukon väliltä, koska tämä on äärimmäisen vaikeaa jopa verrattain yksinkertaisissa laboratoriokokeissa.
P.s. riskiluokista puhuminen on turhaa, koska riski pitää määritellä nykyisen tietämyksen mukaisesti, joka voi johtaa suuriin arviointivirheisiin (vrt. Taleb ja Mustat joutsenet).
Pertille pari kysymystä ja huomiota:
Deatonin viisaat argumentit liittyvät enemmän rakenne-ekis vs. experimentit kuin makro- vs. mikroekis, mutta toki nämä ovat korreloituneita. Oma mielipiteeni on, että pitäisi tehdä samaan aikaan molempia, jotta olisi kiinnostavia teoreettisia, jopa hieman paremmin yleistettäviä, parametrejä (rakenne), jotka olisi toisaalta hyvin identifioitu (eksperimentti). Myös teorian testaaminen on selkeämpää tällä combolla kuin erikseen.
Yleistettävyydestä olemme jopa HECERissä joskus kuulleet. Tämä ongelma ei kuitenkaan ole kausaalipäättelyn pyrkivän kokeellisen tai quasi- exp tutkimuksen yksinoikeus vaan koskee kaikkea empiristä tutkimusta. Toki monia quasi-experiment metodeja voi perustellusti syyttää huonosta yleistyvyydestä jopa otoksen sisällä. Toisaalta esimerkiksi tässä työpaperissa käydään valaisevasti läpi miksi esim. joku lokaali IV tulos ei välttämättä yleisty sen huonommin kuin edustavampaa otosta kuvaileva OLS.
http://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=2224964
Tämä kohta jäi vähän epäselväksi:
“Yksi sellainen on aina, että mitkään muut tekijät kuin kokeessa kontrolloidut eivät vaikuta systemaattisesti tuloksiin, uskona on, että ne ovat satunnaisesti jakautuneet osallistujien keskuudessa.”
Tarkoitat kenties jotain muuta, mutta tämä lienee juurikin syy miksi halutaan satunnaistaa. Satunnaistaminen kun takaa, että riittävän isossa otoksessa kaikki ryhmät ovat vertailukelposia myös kaiken kontrolloimattoman ja havaitsemattoman suhteen.
“Näin on esimerkiksi silloin, jos jo tietoisuus siit, että on tullut valituksi eksperimenttiin, vaikuttaa koehenkilön toimintaan ja tämä tietoisuus määrittää sitä, miten henkilö käyttäytyy.”
Kun ketjussa mainitaan John List, niin lienee ilmeistä, että ainakin minulla oli mielessä juurikin kokeet missä koehenkilöt eivät tiedä olevansa kokeessa.
“Tällöinkin kuitenkin jollakin kriteerillä ihmiset valitaan kokeeseen (otos tietyltä alueelta jne.), jolloin koe voi vaikuttaa joihinkin heitä yhdistävään tekijään, mikä tahansa se onkin.”
Viittaako tässä esim. SUTVA rikkoutumiseen (rokote A:lle vaikuttaa myös B sairastavuuteen)? Kuten yleistettävyyden suhteen, kokeellinen tutkimus ei ole ainoa, joka on näiden kanssa ongelmissa.
Lopuksi, tuo kuinka monta replikaatiota on riittävästi on todella mielenkiintoinen kysymys. Tähän ei taida olla millään tieteellä hyvää vastausta. Enkä ainakaan tunne mitään formalisointia tähän liittyen, mutta olisi kumma jos sellaista ei olisi yritetty. Vaikkapa ääketieteessä, jossa Cochrane Review on ymmärtääkseni about uskottavinta mitä on, tehdään tämä päättely käsittääkseni aika karkeasti luokitellen. En ole tästä saletti, mutta olen ymmärtänyt, että ensin kokeet luokitellaan sisäisen ja ulkoisen validisuuden suhteen eri ehtojen mukaan jonkinlaisiin riskiluokkiin. Eli millä riskillä joku osa kokeesta on voinut mennä pieleen. Sen jälkeen katsotaan kuinka monta minkä luokituksen saanutta paperia jotain aihetta käsittelee ja muodostetaan joku karkea tuomio ymmärretäänkö vaikutus hyvin vai vielä huonosti.
Ihan ykköskirjoittelua huvimielessä. Higgs kirjoitetaan kahdella ‘g’-kirjaimella. Samoin Higgsin kenttä ja Higgsin bosoni. Sitä olen ihmetellyt, että miksi se on Higgs boson eikä Higgs’s boson. Mutta kyllähän alan tutkijat Bayesiäkin raiskaavat kirjoittamalla Bayes’ theorem vaikka se tietenkin on Bayes’s theorem.
Tämä on pientä siihen nähden, että Kerkelä on keksinyt uuden luonnonlain. Hän näet tietää, että ‘taloustieteessä voidaan soveltaa luonnontieteiden menetelmiä rajalliseen määrään ongelmia, mutta vain rajalliseen.’ Nyt vain tutkimushommiin ja ryhdytään selvittämään, mikä on pienin yläraja jonka jälkeen luonnontieteiden menetelmiä ei enää voida soveltaa. En kyllä ihan hahmota voiko tässä projektissa soveltaa luonnontieteiden menetelmiä. Silti ehdotan, että kun pienin yläraja saadaan määrättyä se nimetään Kerkelän vakioksi.
Kausaliteetti on ehdollinen odotusarvo eli että voimme pienentää ennustevirhettä ottamalla mukaan uuden muuttujan x.
Kun sanot, että yleistettävyys saavutetaan, kun koe toistetaan tarpeeksi montaa kertaa, niin mitä tarkoitat? Kuinka monta kertaa on tarpeeksi? Miten “tarpeeksi” määräytyy? Mitkä ovat ne olosuhteet, joiden mukaan “tarpeeksi” määräytyy, miten ne valitaan, ja millainen vaihtelu on “tarpeeksi”? Tiedämmekö edes kaikkia olosuhteita, joista meidän pitäisi valita?
Tiedän, että tämä on nipottamista, perjantai-iltaan ostoksilta tulon jälkeiseen aikaan kuuluvaa, mutta aina päädymme siihen, että viime kädessä päätelmämme kausaalisuudesta perustuvat uskomuksille. Nämä uskomukset ovat mikrossa aivan yhtä voimakkaita kuin makrossakin.
Well. Ehkä ei kannattaisi julkaista yömyöhällä kirjoitettuja tekstejä - varsinkaan, jos niissä pyllistellään, joka suuntaan varsinaisesti kumartamatta kenelläkään. Joskus sentään on tekstit juuttunut itsesensuuriin vielä seuraavana päivänäkin. Ehkä tämän makrojutunkin olisi pitänyt.
Pahoittelen, jos blogini jotakin loukkasi, mutta puolustaudun nyt alkuun sillä, että kärjistäminen on nettiblogille tyypillinen tyylilaji. Myöntäkää pois, ette näitä lukisi, jos nämä olisi kirjoitettu samalla kaavalla kuin HECERin työpaperit. Muut bloggariveljet ovat minua vielä taitavampia kärjistäjiä, vai miten piti lukea Pertin kakkakirjoitusta (24.4.) Tämän meidän piirikunnallisen sarjan ulkopuolisista blogisteista mm. kommenteissa mainittu Krugman kertoo harrastavansa kärjistämistä ihan tahallaan (14.9.)
Vaan oli jutussa pari pointtiakin, jonka takana seison vielä päivänvalossakin. Empiirinen mikrotaloustiede on muuttunut viime vuosikymmenien aikana melko lailla. Josh Angrist ja Jörn-Steffen Pischke kutsuvat mullistusta uskottavuusvallankumoukseksi (http://economics.mit.edu/files/5326). Parempien tutkimusasetelmien, kontrolloitujen satunnaistettujen kenttäkokeiden ja luonnon järjestämien koeasetelmien vuoksi tämän tutkimushaaran tuloksia voi alkaa ottaa vakavasti. Toki vain lokaalisti tutkimuksen kontekstissa, mutta jos tutkimus toistetaan tarpeeksi monta kertaa tarpeeksi erilaisissa olosuhteissa opitaan sentään jo jotain tulosten robustisuudesta ja ulkoisesta validiteetista. Kyse on myös datan laadusta ja määrästä, mutta vielä enemmän tutkimusasetelmasta. Enää ei välttämättä ole totta että jos dataa tarpeeksi kiduttaa, se lopulta tunnustaa. Nuorempi suomalainenkin mikroekonomistipolvi ainakin työn taloustieteessä ja julkistaloudessa on tehnyt väitöskirjojaan tämän tradition dominoidessa empiiristä tutkimusta. Ja se alkaa näkyä sekä väitöskirjoissa että tämän porukan tutkimustyössä.
Ongelmana vaan tahtoo olla että kaikkiin mielenkiintoisiin ja usein niihin talouspolitiikan kannalta tärkeimpiin kysymyksiin ei löydy vastauksia. Ehkä kokeellista tutkimusta ei eettisistä tai teknisistä syistä pysty järjestämään ja ehkä ei löydy kunnollista luonnon järjestämää koeasetelmaa. Näihin kysymyksiin kuuluu mm. nuo Pertin mainitsemat veropolitiikan makrovaikutukset. Muista minua kiinnostavista teemoista ensimmäisenä tulee mieleen suomalaisnuorten PISA-menestysksen ja sen viimeaikaisen laskun syyt. Kokeellisen paradigman dominanssin riskinä on se, että tieteelliselle uralle pyrkivät taloustieteen nousevat kyvyt pipertävät pikkuasioiden kanssa samaan aikaan kun talous romahtaa oven ulkopuolella.
Ja hypätäkseni takaisin makropolitiikkaan ja siihen valiokuntakuulemiseen josta aloitin. Kertokaa nyt hyvät empiiriset makroekonomistit, mitä tapahtuisi, jos nykyhallitus päättäisi unohtaa solmimansa valtiosopimukset sekä kotimaisen finanssipoliittisen lainsäädännön ja alkaa elvyttää oikein kunnolla. Useita järkeviä – tosin eri suuntaisia - vastauksia kuultiin jo tuossa siteeraamassani valiokuntakuulemisessa. Mutta jos vielä joku ystävällisesti tarjoilisi vastauksen joka perustuu solidiin (mieluummin tietysti kokeelliseen :), mutta vähintään sentään johonkin muuhun kuin maadatalla tehtyyn poikkileikkausregressioon perustuvaan) empiiriseen tutkimukseen ja jolla vielä olisi sitä ulkoista validiteettia sen verran että sen avulla voi antaa kunnollisia neuvoja talouspolitiikan tekijöille.
p.s. Juha: Missä KAKissa
Minulta unohtui vielä mainita, että satunnaistamisella ei välttämättä saada selville kausaalisuutta. Triviaalisti tämä pätee, jos koe itsessään vaikuttaa eksperimentissä kontrolloimattomiin olosuhteisiin, joilla on merkitystä kokeen lopputulokselle. Näin on esimerkiksi silloin, jos jo tietoisuus siit, että on tullut valituksi eksperimenttiin, vaikuttaa koehenkilön toimintaan ja tämä tietoisuus määrittää sitä, miten henkilö käyttäytyy. Toki satunnaistamista voidaan yrittää tehdä niin, että eksperimenttiin osallistujat eivät tiedä siihen osallistuvansa. Tällöinkin kuitenkin jollakin kriteerillä ihmiset valitaan kokeeseen (otos tietyltä alueelta jne.), jolloin koe voi vaikuttaa joihinkin heitä yhdistävään tekijään, mikä tahansa se onkin. Satunnaistajat aina uskovat, että tällaisia vaikutuksia ei ole. Tätäkään oletusta ei voida testata. Mutta varmuutta kausaalisuudesta ei siis taatusti saada eksperimenteillä, se on uskomuksen varassa.
Satunnaistamiseen liittyy paljon ongelmia, myös luonnontieteissä, saati taloustieteessä. Tunnetuin kriitikko ja hyvin arvostettu sellainen on Nancy Cartwright Princetonin IAS:stä. Angus Deaton on nojautunut paljon hänen tutkimuksiinsa arvostellessaan RCT:den käyttöä taloustieteissä.
Me kaikki tiedämme yleistettävyyden (external validity) ongelman, se on selviö myös menetelmän käyttäjille, ainakin Suomen tai HECER:n ulkopuolella. Siksi satunnaistajat haluavat kokeita tehtävän mahdollisimman erilaisissa oloissa. Kuten Tuomas Pekkarinen taannoin kirjoitti tässä blogissa, Gatesin säätiö tarjoaa siihen rahoitusta.
Yleistettävyyden ongelma on siksi myös intertemporaalinen. Mistä tiedämme, että eilen tehdyn satunnaistetun kokeen tulokset pätevät tänään? Onko Suomi samanlainen ensi vuonna kuin tänään kokeen kannalta relevanttien olosuhteiden näkökulmasta vai ei? Miten tiedämme, mitkä nuo olosuhteet ovat? Tätä kyselin ensimmäisessä kommentissani. Vaikuttaako ajankohdan työttömyysaste siihen, miten ihmiset reagoivat verojen muutoksiin, voin itse kuvitella monakin syytä, miksi näin on? Tätä voidaan testata varmastikin niin, että toistamme täsmälleen saman eksperimentin aina kun työttömyysaste muuttuu. Mutta sama täytynee tehdä kaikkien keskeisten makromuuttujien osalta. Roopen makron pulmaksi esittämä havaitun vaihtelun puute koskee siis yhtä hyvin ellei enemmänkin myös mikroa. Kuinka suuri työttömyysasteen muutos vaatii uuden eksperimentin? Tätäkin täytyy eskperimentoida ja … ?
Taloustieteellisissä eksperimenteissä testataan aina implisiittisiä oletuksia yhdessä eksplisiittisten oletusten kanssa. Yksi sellainen on aina, että mitkään muut tekijät kuin kokeessa kontrolloidut eivät vaikuta systemaattisesti tuloksiin, uskona on, että ne ovat satunnaisesti jakautuneet osallistujien keskuudessa. Yleistettävyyden ongelma nousee siitä, että näin ei välttämättä ole. Tästä seuraa se , että meillä pitäisi olla teoria, joka kertoisi jotakin näistä olosuhteista ja niiden vaikutuksista. Mutta tämä kehä jatkuu aina ylemmäs, kaikkia yhteisiä olosuhteita ei voida koskaan valvoa. Loppujen lopuksi satunnaistamisella saatujen vaikuttavuustulosten hyödyntäminen politiikassa nojautuu siis uskomuksille, joilla ei ole tieteellistä pohjaa.
Meidän ainoat kunnolliset laboratoriomme ovat mallimme. Jos satunnaistamisesta on jotakin erityishyötyä, se on teorioiden parantamisessa siinä rajoitetussa mielessä, että rajoitumme katsomaan joidenkin muuttujien keskinäisiä yhteyksiä. Tämä Deatonin kanta on minusta hyvin järkevä, eikä anna “satunnaistajille” mitään erityistä pätevyyttä röyhistellä tieteellisyydellä. Ei niillä laajassa mielessä voida testata sitä, onko teoria pätevä vai ei, sellainen ei ole mahdollista. Mutta varsinaisen työn me siis teemme malleilla ja käsittääkseni siinä mikrot ja makrot ovat samalla tasanteella, samanlaisten uskomusten varassa.
Juha:
Niin en kai sanonut että mikroekonometriassa on kaikki kunnossa. Jengillähän on silläkin puolella esim. ihan uskomattoman surkeita instrumenttimuuttujia hyvissäkin lehdissä. Ja esimerkiksi Pertin esille nostamat GE-ongelmat toki tiedostetaan, mutta vaativat vielä paljon työtä. GE-ongelman ratkaisun osalta näen itse yhtenä etenemisen mahdollisuutena rakennemallien ja satunnaiskokeiden yhdistämisen.
Kaikki kunnia menetelmien kehittäjille kuten Simsille ja Sargentille. Hyvä menetelmä ei kai kuitenkaan ole täydellinen korvike hyvälle asetelmalle. Luultavasti satunnaiskokeista generoituneen datan analysoiminen heidänkin menetelmillään voisi olla hyvinkin hedelmällistä, vaikka en toki olekaan asiantuntija heidän stuffissa. Ongelma on juurikin näiden koeasetelmien löytäminen tärkeiden makroteorioiden testaamiseksi.
Ei tietenkään ole big bills left on the sidewalk. Juurikin koska kysymykset ovat vaikeita ja tutkimusasetelmat puuttuvat. Ei siis myöskään ole asetelmaa millä osoittaisi olemassa olevat tulokset vääräksi. Ja vastaavaa kritiikkiä kuin mitä esitin on aiemminkin esitetty ja julkaistukin, joten se siitäkin merkittävästä tieteellisesti urasta.
Krugmanista: Sami Hyypiä on entinen jalkapalloilija, nykyinen valmentaja. Hän oli hyvä jalkapalloilija, jopa voitti Mestareiden liigan 2005, mutta ei pelaa enää jalkapalloa.
No, sinänsä aiheellista pohdintaa, mutta makrotaloustiede ei mitenkään ole ongelmansa kanssa yksin. Maailmankaikkeuteen, ihmiseen tai talouteen liittyviin isoihin (tärkeisiin) kysymyksiin on aina ollut vaikea vastata.
Kirjoituksessa esitetty ongelma voidaan tiivistää näin: mikrossa testattavat hypoteesit pystytään yleensä pitämään verrattain yksinkertaisina minkä vuoksi niihin kyetään vastaamaan nykyisiä menetelmiä käyttäen, mutta makrossa tämä onnistuu vain harvoin, koska kysymykset ovat laajoja ja usein rakenteellisesti moniulotteisia. Usein talouden isoja kysymyksiä pystytään aluksi tutkimaan vain teoreettisesti, koska aineistoa ei ole riittävästi ja ennen kaikkea sen takia, että meillä ei ole riitävän tehokkaita kokeellisia (empiirisiä) menetelmiä niiden testaamiseen. Makrotaloustieteen ongelmat liittyvät siis myös nykyisen matematiikan ja tilastotieteen riittämättömättömyyteen. Nykyiset menetelmät eivät yksinkertaisesti mahdollista kausaalisuhteiden testaamista dynaamisista ja laajoista taloudellisista prosesseista.
Nämä ongelmat eivät myöskään millään lailla kosketa yksin makrotaloustiedettä. Esimerkiksi hiukkasfysiikan standardimallin jo 1970 -luvulla ennustama, hiukkasille massan antavan Higsin kentän tuottama (Higsin) hiukkanen pystyttiin kokeellisesti havaitsemaan vasta vuonna 2012 lähes kymmenen miljardia euroa maksaneella Suurella hadronitörmäyttimellä (LHC). Painovoima vaikuttaa meihin jokaiseen, mutta silti sen perustaa ei tunneta. Geenitutkimus on kestänyt toistasataa vuotta, mutta perintötekijöiden vaikutus esim. ihmisen sairauksiin ja kognitiivisiin kykyihin on vielä vähintäänkin epäselvä. Viimeaikaisessa lääketieteellisessä tutkimuksessa on alettu kyseenalaistamaan ns. tuplasokkotestauksen aukottomuutta (http://rstb.royalsocietypublishing.org/content/366/1572/1870.short; http://www.psychologytoday.com/blog/looking-in-the-cultural-mirror/201011/the-trouble-double-blind-placebo-studies). Mikrotaloustieteen menetelmät eivät nekään ole mitenkään kritiikistä vapaat, kuten Pertti alempana kirjoittaa. Tieteen “laatustandardit” ovat juuri niin hyviä kuin senhetkinen tieteellinen ymmärrys, ja sen tason tiedämme vasta jälkikäteen.
En nyt lähde erikseen erittelemään empiirisen makrotaloustieteen ongelmia, vaan totean, että niitä on paljon, mutta niitä riittää yllin kyllin myös muissa tieteissä. Me empiirisen makrotaloustieteen tutkijat yritämme kuitenkin parhaamme mukaan ratkoa näitä tärkeitä taloudellisia kysymyksiä nykyisen tieteellisen ymmärryksemme asettamissa rajoissa.
On hieman naurettavaa, että väittää makron olevan epätieteellistä. Kuka tässä on ylimielinen? Empiirisessä (ja teoreettisessa) makrossa on nöyryyttä tunnusta, että parantamisen varaa on. Suomalaisten mikroekonometriatyyppien mielestä heillä on kuitenkin kaikki kunnossa, joten makroon voidaan suhtautua halveksuen. Jos makrossa data on erilaista ja kysymykset erilaisia kuin mikrossa, niin miten tämä tekee makrotutkimuksesta epätieteellistä?
Big bills left on the sidewalk? Miksi et, Janne, tee uraauurtavaa tutkimusta, jossa osoitat, että kaikki empiiriset tutkimukset rahapolitiikan vaikutuksista ovat virheellistä, vääriä ja täysin epätieteellisiä. Christopher Sims ja Thomas Sargent saivat nobelin “for their empirical research on cause and effect in the macroeconomy”. Ehkä Simsin tutkimukset eivät tyypillisesti täytä korkeita laatustandardeja ja ovat epätieteellisiä, ehkä ei. Pyydän tuomaan esiin, että Simsin empiiriset tutkimuksen rahapolitiikasta ovat epätieteellistä roskaa. Kannattaa ottaa isot setelit jalkakäytävältä talteen, kun nyt sellaisia olet löytänyt.
Kirjoitin aiemmin, että Paul Krugmanin blogissa ja Economist’s View –blogissa käydään analyyttistä keskustelua ”isoista talouspolitiikan kysymyksistä”. Väänsit sen muotoon ”tieteellinen keskustelu”, joten kävit taistoon itse rakentamaasi tuulimyllyä vastaan. Kannattaa myös lukea sivustoa
http://www.voxeu.org/
Siellä on tosi hyvää analyysia ”isoista talouspolitiikan kysymyksistä”. Eikä Krugmanin asiaton kommentti jostakin henkilöstä tee hänen analyyseistä surkeita. Milloin Krugmanista on muuten tullut ”entinen tiedemies”? Eiköhän nobelisti ole tiedemies, vaikka onkin siirtynyt artikkeleiden kirjoittamisesta ajankohtaisten asioiden tarkasteluun? Lisäksi miehen viimeisin julkaisu on vuodelta 2012 ja se julkaistiin QJE:ssä.
Leena:
On totta, että uskottavia tieteellisiä menetelmiä voi olla muitakin kuin satunnaistetut koeasetelmat. Olennaista on teorian muodostus ja uskottava tapa altistaa se falsifioinnille. Eikä kaikkea tarvitse tehdä samassa paperissa tai samalla aikakaudella. Ensimmäiset sata vuotta voi keskittyä teorian muodostukseen ja toiset sata vuotta niiden testaamiseen. Tämä kokonaisuus silti tieteeksi laskettakoon.
Janne,
aikani eikä asiantuntemukseni ei nyt riitä eksplikoimaan tätä asiaa enempää, mutta kiinnittäisin huomion käyttämääsi termiin natural sciences. On hienoa, että taloustieteessä voidaan soveltaa luonnontieteiden menetelmiä rajalliseen määrään ongelmia, mutta vain rajalliseen.
Tiede edistyy tieteellisen päättelyn avulla, mutta menetelmiä on muitakin kuin satunnaistetut koeasetelmat. Vai tarkoitatko, että taloustiedettä ei ollut ennen niitä?
Leena ja Matti:
Tiedettä on kaikki tutkimus mikä käyttää ns. tieteellistä metodia. Tieteellinen metodi tarkoittaa seuraavaa: “The Oxford English Dictionary defines the scientific method as “a method or procedure that has characterized natural science since the 17th century, consisting in systematic observation, measurement, and experiment, and the formulation, testing, and modification of hypotheses.” Oikein wikipediasta katsoin… Eli tieteessä muodostetaan teorioita. Ja näitä testataan hyvin mitattavilla suureilla satunnaistetuissa koeasetelmissa. Ja tämä ei todellakaan tarkoita etteikö Tilastokeskusta tarvita, päinvastoin. Luonto ja Arkadianmäki tarjoajat paljon satunnaistetun veroisia asetelmia joita voidaan sitten TK:n hyvin mitatuilla ja suurilla aineistoilla analysoida.
Kaikki tavat hankkia tietoa, jotka noudattavat tieteellistä metodia ovat tiedettä, muut eivät ole. Tämä ei ole mielipidekysymys vaan määritelmä. Heitot kuten ”positivistinen tiedekäsitys” ovat tyypillistä huuhaa-klubin retoriikkaa, mutta eivät ne määritelmää voi muuttaa. Toki voi olla kiinnostavaa ja erittäin tärkeää tehdä myös ei-tieteellistä tutkimusta ja selvitystyötä. Mutta ei nyt sotketa käsitteitä.
Ja Matin kommenttiin rationaalisuudesta yms. Toki tässä sinun kommentissa menee hieman sekaisin sekä teoria että empiria, ja sekä mikro että makro. Teorian muodostuksessa on toki täysin luvallista tehdä epärealistia oletuksia. Empirian tehtävä on sitten arvioida oliko teoria näistä oletuksista huolimatta riittävän hyvä approksimaatio kiinnostuksen kohteena olevasta ilmiöstä. Tietysti hylätytkin teoriat voivat olla arvokkaita. Tulevan Nobel voittajan John Listin ura keskittyy paljolti rationaalisuuden testaamiseen hyvissä koeasetelmissa. Hänen tuotannostaan löydät paljon hyviä esimerkki tieteellisestä mikrosta.
Juha:
Empiirisen makron ongelmat ovat huomattavasti suurempia kuin empiirisen mikron, keskimäärin. Toki kaikkea huttua on puolin ja toisin, jos timanttiakin. Empiirisen makron ongelmat voi ehkä kiteyttää näin ja kenties tässä tärkeysjärjestyksessä: 1. Satunnaistettujen tai satunnaistamista uskottavasti muistuttavien koeasetelmien puute. Esimerkiksi mainitsemasi ohjauskoron muutokset ovat esimerkki variaatiosta datasta, mutta eivät missään nimessä _eksogeenisestä_ (as good as random -mielessä) variaatiosta. 2. Silloin harvoin kun ollaan vakavasti kiinnostuttu kausaalipäättelystä, ovat esim. instrumentit surkeita (siis eivät ole valideja, esim. lagit instrumentteina) 3. Useimmiten datat maatasolla. Maat vain ovat liian erilaisia, jotta voisi olettaa datan syntyneen samasta dataa generoivasta prosessissa. Näin havaintopisteet vain eivät kuulu samaan regressioon (tämä liittyy kohtiin 2. ja 4.). 4. Dataa kovin vähän. Maita on vähän eikä aikasarjan pitenemisen odottelu auta, koska pian tulee kuitenkin joku structural break joka estää uuden datan käytön samassa mallissa kuin vanhan.
Mm. näistä syistä mainitsemasi empiiriset rapo-tarkastelut eivät tyypillisesti täytä korkeita laatustandardeja. Tästä seuraa se epätieteellisyys: empiirinen makro ei useimpien kysymysten osalta pysty uskottavasti testaamaan teoreettisia makromalleja.
Se että julkaisuja on paljon hyvissä lehdissä ei ole kovin aukoton argumentti, koska määrä ei tietystikään välttämättä ole yhteydessä laatuun. Eikä hyväkään lehti aina ole laadun tae kaikista näkökulmista, koska empiirisen makron editorit ja refereet painottavat mikropuoleen verrattuna muita avuja enemmän kuin kausaalipäättelyä. Tämä voi olla toki perusteltuakin, mutta ei muuta sitä faktaa että keskimääräinen laatu empiirisessä makrossa jää kauas empiirisen mikron keskimääräisestä laadusta, siis kausaalipäättelyn näkökulmasta.
Tämä kritiikki ei tarkoita etteikö empiiristä makroa olisi tärkeä tehdä. Kysymykset ovat tärkeitä ja sillä pitää mennä mitä on. Mutta joku nöyryys nyt olisi suotavaa ja ongelmallisuuksien tunnustaminen. Samoin avoimuus uusille näkökulmille. Itse koen, että makrokysymyksiin pitäisi alkaa enemmän vastata mikrodatoilla. Tästä esimerkkinä: http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.3982/ECTA9973/abstract
P.S. Tieteellistä keskustelua ei kai käydä blogeissa. Ja jos entisen tiedemiehen Krugmanin ad hominem -argumentointi on hyvä esimerkki empiirisestä makrokeskustelusta niin sad indeed. Ja kun kerran Economists’s view mainittu, niin empiirisen makron ongelmat onneksi tunnustetaan siellä:
http://economistsview.typepad.com/economistsview/2013/04/empirical-methods-and-progress-in-macroeconomics.html
Omaksumasi positivistinen tiedekäsitys ei ole ainoa oikeana pidetty tiedekäsitys. Jos maailma edistyisi vain hyväksymällä testattavia hypoteeseja, tehokkain keino kontrolloida kaikkea olisi sulkea tilastokeskus. Joissakin asioissa edistystä on jo se, että asioita havainnoidaan.
Kaikenlainen todellisuudesta kiusaantuminen on aina terve merkki. Ja kaikenlainen tieteenfilosofinen keskustelu on aina hauskaa. Jos olisit vähän vanhempi, olisit ehkä osallistunut kanssani samalla feministisen taloustieteen kurssille tai Uskali Mäen tieteenfilosofian kurssille, missä aikoinaan pohdimme näitä kysymyksiä.
Mitäköhän kirjoittaja tarkoittaa sillä, että mikro olisi jotenkin tiedettä?
Monissa eri yhteiskuntatieteissä on tutkittu ihmisen käyttäytymistä. Mielestäni mikron lähtökohdat ihmisen käyttäytymisen ymmärtämiseen ovat varsin rajalliset, sekä mallien toimiminen muutamien todellisuutta väkivaltaisesti runtelevien oletusten varassa. Turha alkaa tälle yleisölle listamaan kaikkia ongelmia, mutta jo varsin yleiset ongelmat, kuten rationaalisen valinnan teorian käyttö (mahdollistaa mallin ulottamisen tulevaisuuteen) sekä indifferenssikäyrän ja lopulta kysyntäkäyrän aggregointi yksilötasolta tekevät paljon vääryyttä todellisuuden ymmärtämiselle.
Tärkeämpää kuin kirjoittajan mainitseman seikat olisi mielestäni pyrkiä arvioimaan taloudesta tuotettua tietoa ylipäänsä kriittisesti, esim. käytettyjä oletuksia malleissa, tieteenfilosofiaa, oppihistoriaa, suomalaisen taloustieteen homogeenisuutta jne. Tällöin kyseeseen tulisi pikemmin kysymys siitä, mitä eroa yhteiskuntatieteille (taloustiede) ja luonnontieteillä on, ja miten nämä erot vaikuttavat arvioihin tuotetusta tiedosta.
En puutu toisten ihmisten esitysten arvioimiseen, mutta en ymmärrä Roopen väitteitä makrosta. Roope kirjoitti: ”Hiukan vakavammin puhuen empiirisellä makrotaloustieteellä on empiirisen mikrotaloustieteeseen verrattuna iso ongelma. Havaintoja on yksinkertaisesti kovin vähän ja uskottavia eksperimenttejä vielä vähemmän. ”
On vaikea hyväksyä tätä. Ajatellaan vaikka rahapolitiikkaa. Maailma on pullollaan empiiristä makroa, joka tarkastelee ohjauskoron vaikutuksia tuotantoon. Havaintoja on paljon: maailmassa on monta keskuspankkia ja maata, joissa ohjauskorkoa on nostettu ja laskettu lukuisia kertoja viimeisten vuosikymmenten aikana. Empiiriset tutkimukset rahapolitiikan vaikutuksista tuskin kalpenevat ”mikropuolen laatustandardeista”. Rohkenen väittää, että mitään mikron kysymystä ei ole tutkittu yhtä paljon ja korkeammilla laatustandardeilla, kuin rahapolitiikan empiirisiä vaikutuksia tuotantoon. QE:n aloittamisesta ei ole pitkä aika ja siitäkin on jo paljon empiiristä makrotutkimusta. Finanssipolitiikan vaikutuksia on estimoitu vähemmän kuin rahapolitiikan, mutta taatusti enemmän kuin monia mikrokysymyksiä. Tuoreessa KAK:issä on katsausartikkeli, joka käy läpi pitkän listan tuoreita empiirisiä makrotutkimuksia, joista lähes kaikki on julkaistu hyvissä aikakauskirjoissa, rahoituskriisien syistä. On täysin perusteetonta väittää, että empiirinen makro olisi jäänyt pieneen rooli ja olisi jotenkin ongelmallista. On vaikea nähdä katetta väitteelle, jonka mukaan empiirinen makro jäisi laadussa jälkeen empiirisestä mikrosta.
Roope kirjoitti: ”Silti niin mielellään näkisi makroanalyysiä isoista talouspolitiikan kysymyksistä. ” Lue Roope joku päivä Paul Krugmanin blogia, siellä käy nobelisti JOKA PÄIVÄ keskustelua ”isoista talouspolitiikan kysymyksistä”. Lue myös Economist’s View –blogia, sieltä löytyy joka päivä lukuisia juttuja ja linkkejä makroanalyysiin isoista talouspolitiikan kysymyksistä. Ovatko Michel Woodfordin tutkimukset makroanalyysit isoista talouspolitiikan kysymyksistä mukamas jäljessä ”mikrotaloustieteen laatustandardeista”?
Annat ehkä liian ruusuisen kuvan mikrosta. Ajatellaan, vaikkapa mikroaineistoilla tehtyjä tutkimuksia verotuksen vaikutuksista työn tarjontaan. Oletetaan, että saat huolellisesti kontrolloidulla eksperimentillä joitakin arvioita siitä, että annettu veroreformi lisää työn tarjontaa. Jos uudistus sitten toteutetaan, niin sillä on taatusti kokonaistaloudellisia vaikutuksia, siis makrovaikutuksia. Miten arvioit niitä, näistähän me olemme kiinnostuneita? Ja verotuksen muutoksen aiheuttama muutos makrotilassa vaikuttaa varmasti työn tarjontaan, miten arvioit niitä? Vaikutukset riippunevat myös lähtökohdan makrotalouden tilasta, asia, jota yritin eilen korostaa? Miten arvioit tätä? Miten arvioit makrovaikutuksia, jos talouden makrotila muuttuu? Miten kontrolloit makrotilanteen vaikutuksen jossakin eksperimentissä, vai eikö eksperimentin aikana vallinneella kokonaistaloudellisella tilanteella ole vaikutusta reaktioihin? Miksi ei olisi? Vai uskotko, että vaikutukset ovat eri ihmisille erilaiset ja ne kuuluvat jäännöstermiin? Siis uskotko? Miten testaat tätä hypoteesia?
Erityisesti mikroaineistoilla tehdyt tutkimukset saattavat olla hyvinkin “epätieteellisiä”, kuten Charles Manski on esittänyt. Huomattavassa osassa tutkimuksista on esimerkiksi jo lähtökohtaisesti oletettu, että verotuksen keventäminen lisää työn tarjontaa. Vielä ongelmallisempaa on, että Manskin mukaan meillä ei vielä edes ole aineistoja, joilla verotuksen vaikutuksia työn tarjontaan edes mikrotasolla voidaan arvioida. Manskin artikkeli on ladattavissa tästä: http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.3982/QE262/abstract.