Jak lékařská věda pomáhá nastavovat makroekonomické modely

Lékařská věda se pro odhalování efektů léčby zpravidla spoléhá na velké klinické studie. Ty jsou samozřejmě náročné nejen časově, ale i finančně. A nejen to – zpoždění při zavádění nového léčebného procesu často znamená zbytečně ztracené lidské životy. Co si navíc počít v situaci, kdy máme k dispozici výsledky řady klinických studií s vzájemně protichůdnými výsledky? Jak připomíná profesor ekonomie na australské Deakin University Tom Stanley (2001), něco podobného zažila medicína například při testování schopnosti enzymu streptokinázy (externí odkaz) pomáhat při infarktu myokardu. Teprve použití tzv. metaanalytických metod k systematickému statistickému shrnutí a vyhodnocení všech do té doby získaných výsledků klinických studií vedlo k přesvědčivému zjištění, že použití těchto enzymů „téměř jistě“ a nezanedbatelně snižuje riziko úmrtí.

Z medicíny do ekonomie 

Poté, co se v lékařské vědě metaanalýza etablovala jako uznávaná vědecká metoda, začala se šířit i do společenských věd, včetně ekonomie. Ekonomie totiž také často spoléhá na výsledky nejrůznějších studií, které v závislosti na měnících se okolnostech nemusí být vždy stejné a přímo porovnatelné. Známý je například problém vztahu minimální mzdy a zaměstnanosti nízkopříjmových zaměstnanců. Ekonomická teorie sice předpokládá negativní vliv zvýšení minimální mzdy na zaměstnanost, není však schopna modelově postihnout veškeré souvislosti zaměstnaneckých vztahů ve skutečném světě. Musíme se tak spoléhat na statistické výzkumy.

Jak ale David Card a Alan Krueger (1995) v metaanalýze patnácti studií z let 1970–1992 ukazují, mezi publikovanými studiemi záhadně scházejí ty, které žádný statisticky významný vztah nenacházejí. S ohledem na chybovost měření a obecně na nedokonalost statistických metod by ale takové studie existovat měly. Literatura tento jev nazývá „publikační selektivitou“, kdy autoři mají z nejrůznějších důvodů tendenci upřednostnit takové metody a data, které vedou k zajímavému a jasnému výsledku. Do té doby převažující zjištění, že zvýšení minimální mzdy snižuje zaměstnanost nízkopříjmových zaměstnanců, tak Card a Krueger nepovažují za důvěryhodné.

Makroekonomické modely u celé řady parametrů na odhady z již existujících studií spoléhají. Jako jeden příklad za všechny jmenujme způsob, jakým má spotřeba domácností reagovat na změnu příjmů. Roli samozřejmě hraje, zda jde o změnu trvalou, nebo přechodnou, jestli ji domácnosti očekávají, či jak vysoké příjmy mají. V závislosti na tom mohou spotřebu spíše vyhlazovat, nebo naopak spíše spotřebovávat stále stejnou část svého příjmu. Existuje více než stovka studií předkládající na tři tisíce odhadů této reakce (T. Havránek a A. Sokolova, 2020). Odhady se samozřejmě liší pro různé země, různé roky, různé typy spotřebitelů nebo různá institucionální prostředí. Jak z nich vybrat ten pravý k použití v ekonomickém modelu?

Jaká je Armingtonova elasticita?

V našem novém výzkumném článku J. Bajzík a kol. (2019) používáme metaanalytické metody k analýze existujících odhadů dalšího z důležitých makroekonomických parametrů – elasticity cenové substituce mezi domácími a dováženými statky, nazývané také Armingtonova elasticita. Tento parametr zachycuje míru, s jakou je domácí poptávka schopna pružně reagovat na změnu rozdílu mezi domácí a zahraniční cenou určitého zboží.

Shromáždili jsme přes tři tisíce odhadů této elasticity ze 42 studií z let 1977–2018. Odhlédneme-li od extrémů, lze si z nich vybrat jakoukoliv hodnotu od nuly po osmičku. A o žádné z těchto hodnot nelze jednoduše říct, že by byla horší než jiné. Nula by přitom znamenala, že lidé stále nakupují z domova a ze zahraničí ve stejném poměru bez ohledu na změny cen. Osmička naopak naznačuje vysokou nahraditelnost, takže lidé například při zdražení domácího zboží pružně přecházejí na podobné zboží ze zahraničí.

Armingtonova elasticita přitom tvoří důležitý parametr v mnoha otázkách mezinárodního obchodu a makroekonomie: například v makroekonomických modelech všeobecné rovnováhy, často používaných v centrálních bankách po celém světě, ovlivňuje míru dopadu měnové politiky na inflaci prostřednictvím kanálu měnového kurzu. Při modelování obchodních vztahů pak Armingtonova elasticita ovlivňuje odhady dopadů globalizace, obchodních smluv, či naopak obchodních válek na blahobyt občanů. Její velikost má přitom značný vliv na výsledky – například Philipp Engler a Juha Tervala (2018) ukazují, že pouhá změna použité elasticity z hodnoty 3 na hodnotu 8 by zvýšila pozitivní dopad obchodní smlouvy TTIP na blahobyt více než dvojnásobně! Pro připomenutí: TTIP, neboli Transatlantické obchodní a investiční partnerství mezi Spojenými státy a Evropskou unií, se aktivně vyjednávalo od roku 2013. V roce 2017 však byly veškeré rozhovory na popud Donalda Trumpa zastaveny (externí odkaz).

Publikační selektivita a rozdíly v odhadech

Průměrná hodnota ze všech posbíraných odhadů elasticity je 1,5, medián je rovný 1. Již první pohled na data prostřednictvím tzv. trychtýřového grafu (graf 1) však odhaluje publikační selektivitu u odhadů dlouhodobé elasticity (modré body). Distribuce bodů na trychtýřovém grafu by totiž při absenci publikační selektivity měla mít podobu obráceného trychtýře, tedy obdoby kuželu. To proto, že tento graf dává do vztahu přesnost odhadu na vertikální ose a velikost odhadnuté elasticity na horizontální ose. Čím přesnější je odhad, tím více by se měl koncentrovat okolo jakési hypotetické skutečné hodnoty a tedy tvořit vrchol kuželu. Naopak s klesající přesností odhadu by se měly body vzdalovat a tvořit tak rozšiřující se základnu. Není přitom důvod, aby se chyby odhadů kupily jen na jedné straně – kužel by tedy měl být pokud možno co nejvíce symetrický.

Pokud publikované odhady kužel netvoří, například proto, že jsou vychýlené spíše k vyšším kladným hodnotám jako modré body v grafu 1, pak je publikační selektivita pravděpodobně přítomna. Oproti tomu u odhadů krátkodobé elasticity (červené body) žádné významné odchylky od kuželovitého tvaru nepozorujeme. A skutečně, pomocí ekonometrických metod publikační selektivitu u krátkodobé elasticity nenacházíme. Naopak u odhadů dlouhodobé elasticity zjišťujeme, že publikační selektivita zvyšuje průměrnou hodnotu skoro na dvojnásobek. Po očištění je průměrná dlouhodobá elasticita okolo 1, ta krátkodobá pak o něco nižší.

Publikační selektivita ale nedokáže vysvětlit vysoký rozptyl odhadů v literatuře, ani do něj vnést řád. Abychom zjistili, jaká z hodnot je ta pravá k použití v ekonomickém modelu, musíme se zaměřit na vlastnosti jednotlivých odhadů. Volba prostého průměru či jedné vybrané studie totiž pravděpodobně nebude nejrozumnější. I zde nám ale pomáhají pokročilé metaanalytické metody vyvinuté právě pro použití v ekonomii. Jejich pomocí dokážeme určit, jaký vliv na velikost odhadů mají nedokonalé metody, nekvalitní data či například charakteristiky zemí, pro které byly odhady získány, jako je velikost celních a necelních překážek obchodu nebo (ne)stabilita měnového kurzu.

To nám umožňuje odvodit nejpravděpodobnější hodnotu Armingtonovy elasticity, kterou by autoři či uživatelé makroekonomických modelů měli použít, pokud chtějí, aby parametry jejich modelů co nejvěrněji odrážely pozorované vztahy. Díky metaanalytickým metodám vyvinutým původně pro potřeby lékařské vědy tak víme, že nejpravděpodobnější hodnotou Armingtonovy elasticity, tedy elasticity substituce mezi domácími a dováženými statky, je dvojka. A to je třeba pro modelování dopadů obchodních politik informace k nezaplacení.


Reference

Bajzík, J., T. Havránek, Z. Iršová a J. Schwarz (2019): „The Elasticity of Substitution between Domestic and Foreign Goods: A Quantitative Survey.“ CNB Working Paper Series 12/2019, Česká národní banka.

Card, D. a A. B. Krueger (1995): „Time-Series Minimum-Wage Studies: A Meta-analysis.“ The American Economic Review, 85(2): 238–43.

Engler, P. a J. Tervala (2018): „Welfare Effects of TTIP in a DSGE Model.“ Economic Modelling, 70: 230–238.

Havránek, T. a A. Sokolova (2020): „Do Consumers Really Follow a Rule of Thumb? Three Thousand Estimates from 144 Studies Say ‚Probably Not‘.“ Review of Economic Dynamics, 35(1): 97–122.

Stanley, T. D. (2001): „Wheat from Chaff: Meta-Analysis as Quantitative Literature Review. Journal of Economic Perspectives, 15(3): 131–150.

Newsletter