Per mažai žmonių žino, kad empiriniai ekonominės politikos diskusijų rezultatai dažnai yra tik tikrovės apytikslis vaizdas.

Per mažai žmonių žino, kad empiriniai ekonominės politikos diskusijų rezultatai dažnai yra tik tikrovės apytikslis vaizdas.

Savo pranešime norėčiau pakalbėti apie empirinių rezultatų svarbą ekonominės politikos diskusijose. Dažnai šie rezultatai laikomi „auksine valiuta“, o iš pažiūros tikslūs rezultatai traktuojami kaip faktai. Tačiau daugelis šių rezultatų yra pagrįsti prielaidomis ir modeliais ir geriausiu atveju yra tikrovės aproksimacijos. Ekonomika šiandien tikriausiai kenčia ne nuo per mažai, o nuo per daug skaičių ir statistikos.

Pavyzdys, kaip galima išmatuoti lygybę, yra Gini koeficientas, kuris matuoja pajamų pasiskirstymą. Tai svyruoja nuo 0 iki 1 ir parodo, ar pajamos paskirstomos visiškai vienodai, ar absoliučiai nevienodai. Tačiau Gini koeficientas yra konstruktas su silpnybėmis ir yra įvairių idėjų apie lygybę.

Svarbu suvokti, kad daugelį svarbių vertybių, tokių kaip laimė, laisvė ar saugumas, sunku kiekybiškai įvertinti dėl jų sudėtingumo. Be to, vidurkiai dažnai mažai pasako apie tikrąjį diapazoną ir rodo tikslumo lygį, kurio nėra. Į reitingus reikia žiūrėti atsargiai, ypač kai tarpai nedideli.

Finansų rinkos ir ekonominė politika sukūrė per daug pasitikėjimo modeliais ir skaičiais. Geriau būtų „apytiksliai teisus“, o ne tiksliai klysti. Reikėtų atsižvelgti į Johno Maynardo Keyneso posakį „apytikriai teisingas, o ne visiškai neteisingas“, kad nepakliūtum į spąstus tikėti skaičiais.

Šių išvadų poveikis rinkai ir finansų pramonei yra įvairus. Per didelis dėmesys skaičiams ir statistikai gali lemti neteisingą situacijos įvertinimą. Įmonės ir investuotojai turėtų žinoti, kad šie duomenys yra tik apytiksliai tikrovės ir gali būti neapibrėžti. Svarbu kritiškai kvestionuoti modelius ir skaičius bei pažvelgti į holistinę perspektyvą.

Remiantis www.nzz.ch ataskaita, būtina pripažinti kiekybinių duomenų pranašumus ir trūkumus ekonomikoje. Nors skaičiai ir statistika yra svarbūs sprendimų priėmimo įrankiai, į juos reikia žiūrėti atsargiai ir nuolankiai. Per didelis dėmesys šiems duomenims gali prarasti bendrą vaizdą ir turėti ilgalaikių neigiamų pasekmių. Todėl sprendimus priimantys asmenys finansų sektoriuje neturėtų grįsti savo vertinimų vien tik kiekybiniais duomenimis, bet atsižvelgti ir į kokybinius aspektus.

Šaltinis: https://www.nzz.ch/meinung/kommentare/die-oekonomie-als-forschung-leidet-unter-zu-vielen-zahlen-ld.1391358