Получи случайную криптовалюту за регистрацию!

О вынужденной безработице в DSGE-моделях: продолжение полемики | Econ. Growth Channel

О вынужденной безработице в DSGE-моделях: продолжение полемики

Ранее канал Politeconomics в свой записи утверждал, что «есть одно макроэкономическое явление, которое мейнстрим не может объяснить, хотя и пытается. Это безработица. Особенно вынужденная безработица». В своём ответе я поспорил и привёл множество примеров DSGE-моделей, которые объясняют динамику безработицы, в том числе вынужденную безработицу. Для объяснения безработицы в базовую новокейнсианскую модель вводятся различные допущения: жёсткости зарплат, издержки поиска на рынке труда, или ненаблюдаемые усилия работников, из-за чего им платят «эффективную заработную плату».

В ответе авторы канала Politeconomics объясняют, чем их не устраивают такие объяснения вынужденной безработицы: они «не вытекают автоматически из так называемых «микрооснований» модели, а являются именно дополнением, призванным привести модель к большему соответствию с наблюдаемым в реальности экономике». Само по себе это, однако «может быть не проблемой. А может и быть». Так проблема или не проблема? Видимо, проблема, потому что «ад-хоки носят чрезвычайно сильный характер, так что подрывают теоретическое «ядро»» и «речь идёт не просто о «приближении», а именно о «подгонке» моделей под результат».

Для начала, что такое добавка ad hoc? Это ограничение в модели, которое не выведено явно из оптимизирующего поведения агентов. Например, жёсткость цен в базовой новокейнсианской модели моделируется с помощью механизма Кальво: в каждом периоде лишь какой-то случайно выбранной доле фирм разрешается переустановить цены. Популярные добавки ad hoc такого рода - это жёсткости цен и зарплат, наличие в экономике домохозяйств без доступа к рынкам капитала и проч.

Я не думаю, что ad hoc добавки в базовую модель подрывают её теоретическое ядро. Во-первых, многие из этих жёсткостей отражают реальные взаимосвязи, которые мы видим в микроданных. Например, то, что номинальные зарплаты не падают, описал Труман Бьюли: для своей книги он брал интервью менеджеров в своём регионе. Я думал, посткейнсианцы любят, когда опрашивают реальные предприятия, а не теоретизируют, сидя на диване. Дело Бьюли живёт: Эми Накамура, которая в прошлом году получила премию Джона Бейтса Кларка, объединилась с профессорами менеджмента, чтобы понять, как фирмы устанавливают цены. Во-вторых, теоретическое ядро никуда не исчезает: оно всегда сохраняется даже в самой продвинутой модели в качестве особого случая, достаточно поставить значения ряда параметров равными (например) нулю. Заметим, что поскольку DSGE-модели оцениваются на данных, вы можете проверить гипотезу о том, равны ли значения этих параметров нулю. В-третьих, для многих из ad hoc добавок существуют микрообоснованные версии: вместо Кальво вы можете использовать издержки меню или state-contingent pricing, вместо жёсткости зарплат - какую-нибудь из версий модели поиска.

Politeconomics пишет дальше: «Рациональные» репрезентативные агенты не являются разумной точкой отсчёта в построении экономической теории». Я как раз думаю, что рациональные репрезентативные агенты являются лучшей отправной точкой из всех возможных, но именно что отправной точкой. Освоив простые модели, например, из учебника Майкла Уикенса, студент будет готов к более сложным моделям, в которых происходит отказ от предпосылки репрезентативного агента и отказ от предпосылки рационального агента: Behavioral New Keynesian, Heterogeneous Agent New Keynesian - самые горячие темы в макро. Как заметил экономист и психолог Дэн Ариэли, люди предсказуемо иррациональны. Иррациональность включается в макроэкономические модели, в форме гиперболического дисконтирования, диагностических ожиданий и проч. Отклонения от совершенной рациональности, которые включаются в макромодели, тщательно проверяются на данных лабораторных экспериментов - некоторые из них известны уже давно, ещё с работ Канемана и Тверски.

Таким образом, более сложные модели одновременно ближе к реальности в своих предпосылках, сохраняют теоретическое ядро и лучше объясняют данные - никакой «подгонки» «большой ценой» я тут не вижу.