Ekonomické modely a "experimentální" data

Tentokrát Nobelova cena za ekonomii putovala do USA za Jamesem Heckmanem a Danielem McFaddenem, jejichž specializace – ekonometrie – se pohybuje na pomezí statistiky, matematiky a ekonomie. Vzhledem k tomu, že vědecký záběr obou badatelů je velmi široký, budeme se v tomto čísle věnovat pouze J. Heckmanovi, který cenu získal "za rozvoj metodologie analýzy výběrových vzorků dat". Podařilo se mu propojit mikroekonomii a ekonometrii. Mikroekonomie se zabývá především chováním (jednotlivců i podniků). Je vidět, že ekonomové se už delší čas neomezují na pouhé tržní aktivity. Např. Heckmanův kolega z Chicaga Gary Becker obdržel r. 1992 Nobelovu cenu za ekonomicky založenou práci o rasové diskriminaci, zločinu, zájmových skupinách v politice, sňatcích a rozvodech, formování rodiny, altruizmu apod. ¹⁾ Ekonometrie je empirický nástroj, který pro analýzu ekonomických dat využívá statistické metody. Provázáním těchto dvou oborů vznikla mikroekonometrie.

Oproti přírodním vědám (fyzice či chemii) má ekonomie jednu velkou nevýhodu. K testování hypotéz není možno provádět experimenty a získávat čistě experimentální data. Se společností není radno experimentovat a až na výjimky, jako byl komunizmus, to ani dost dobře nejde. Ekonomům tedy nezbývá než svět a jednání lidí v něm zpovzdálí sledovat a pracovat s daty, která generuje sám život. Skutečnost, že údaje nejsou generovány experimentálně, ale jsou výsledkem milionů drobných, navzájem podmíněných rozhodnutí jednotlivců, zanáší do údajů výběrové zkreslení. Laicky řečeno, ekonomové jsou ve svém pozorování odkázáni na to, co se stalo. To, co se nestalo, mohou jen nedokonale odhadovat. Výběrovým zkreslením je přitom zatížena většina údajů, s nimiž ekonomové pracují. Jestliže se při empirických analýzách nevezme výběrové zkreslení v úvahu, zůstanou parametry modelů chybné. Zatímco ekonomové až do sedmdesátých letech nad výběrovým zkreslením zpravidla zavírali oči, J. Heckman začal hledat způsoby, jak ho odhalit a odstranit.

Vyšel z předpokladu, že i za výběrem stojí ekonomicky popsatelné jednání jednotlivců. Uveďme alespoň několik příkladů:

Heckmanova analýza nabídky práce vdaných žen

Znalost nabídky práce je významná například při odhadech dopadu daní z příjmů či sociálních dávek na zaměstnanost a nezaměstnanost. Zdánlivě jde o jednoduché zkoumání souvislostí mezi počtem odpracovaných hodin a mzdou, vzděláním, počtem dětí apod. Ostatní ekonomové odhadovali model nabídky práce pomocí jednoduché linerální regrese. Heckman si ale všiml, že v modelu není zahrnuta nabídka práce žen, které (z různých důvodů) nejsou zaměstnány, a tím mohou být parametrické odhady zkresleny. Navrhl poměrně jednoduchou metodu, jak by se toto zkreslení dalo odstranit.

• V prvním kroku modeloval rozhodnutí žen, zda chtějí pracovat, či nikoliv. Na to mu stačil vzorek pracujících i nepracujících žen, aniž potřeboval znát hypotetické údaje o mzdách žen nepracujících. Pro každou pracující ženu potom spočítal korekční konstantu, která bere v úvahu míru pravděpodobnosti, že se žena skutečně rozhodne pracovat.
• Ve druhém kroku zahrnul získanou korekční konstantu do stochastického modelu nabídky práce pracujích žen, a tím vyloučil prostor pro zkreslení odhadovaných parametrů.

Heckmanova dvoukroková metoda odhadu ("Heckit") se velmi rozšířila – uplatnění našla v nejednom modelu.

"Heckit" v modelech

• Mzda a členství v odborech. Odborová organizovanost a stávky v sedmdesátých letech hýbaly západním světem, a tak téma odborů budilo pozornost ekonomů. Mimo jiné analyzovali souvislost mezi mzdou zaměstnance a jeho členstvím v odborech. Ekonomové samozřejmě nemohli do odborů přihlašovat osoby experimentálně a byli odkázáni na údaje o lidech, kteří tam vstoupili z vlastní vůle. Nejspíše to ale byli ti zaměstnanci, kteří od členství v odborech očekávali nějaké výhody. Tato selekce samozřejmě zatížila dostupné údaje o odborovém členství výběrovým zkreslením. Analýza, která by tuto selekci nevzala v úvahu, by zřejmě vykazovala větší dopad členství v odborech na mzdu, než tomu ve skutečnosti bylo.
• Souvislost mezi vzděláním a příjmy. Předmětem volby jednotlivců, a tedy zdrojem výběrového zkreslení, je úroveň a druh vzdělání. Heckmanův přístup se dočkal využití nejen v této oblasti, ale i dalšího rozvoje v analýzách příjmových nerovností, kde jsou data zatížena volbou odvětví národního hospodářství. Rozšířená či modifikovaná Heckmanova metodologie našla uplatnění i v dalších společenských vědách.
• Dopady aktivních sociálních programů. Rekvalifikační programy, asistence při hledání zaměstnání, dotovaná pracovní místa a podobně nejsou jen předmětem akademického zkoumání. Vlády tyto programy zavádějí ve snaze pomoci některým znevýhodněným skupinám občanů. Politici a ministerští úředníci o přínosnosti takových programů zpravidla nepochybují. Jejich prospěšnost nezpochybňuje ani laická veřejnost, ač bývá k tvrzením politiků podezíravá. Ekonomové však spíše než dojmům věří rigorózním empirickým analýzám. Kladou si principiální otázku: "Co by se s člověkem stalo, kdyby se sociálního programu nezúčastnil?" Odpověď na tuto otázku se však nehledá snadno. Člověk se buď programu zúčastní, nebo nezúčastní. Ekonom by však k analýze potřeboval nemožné – aby se osoba programu zúčastnila a nezúčastnila zároveň. Skupina účastníků programů je vybírána podle určitých kritérií či vlastností, které často nejsou pozorovatelné. Opět tedy přichází ke slovu výběrové zkreslení. Empirická zjištění založená na Heckmanově metodologii ukázala, že přínos mnoha sociálních programů je velmi malý (nebo žádný), v některých případech program dokonce škodí. Dlužno říci, že i v České republice se většina sociálních programů praktikuje spíše pro vnější efekt než pro výsledný přínos. Přesvědčivé analýzy prospěšnosti těchto programů se v podstatě nedělají. Heckmanova práce v této oblasti je velmi rozsáhlá a právě vycházejí jeho dvě technicky orientované monografie o vyhodnocování sociálních programů a o motivaci vládní byrokracie. ²⁾
• Trvání zaměstnanosti a nezaměstnanosti.

  I v těchto modelech se James Heckman zabýval problémem výběrového zkreslení. Politici si často kladou otázku, jak by se mělo bojovat s dlouhodobou nezaměstnaností. Jestliže s rostoucí dobou nezaměstnanosti lidé ztrácejí pracovní návyky a motivaci pracovat, pak by byly vhodné programy pomáhající včas všem nezaměstnaným. Pokud však jsou k dlouhodobé nezaměstnanosti náchylní jen lidé určitých charakteristik, pak by byly vhodnější speciální programy zaměřené na tento typ lidí. Z pouhého časového údaje o trvání nezaměstnanosti lze však těžko poznat, která ze dvou příčin za dlouhodobou nezaměstnaností stojí...

Na takové (a podobné) problémy se Heckman zaměřil. Hodnota jeho vědeckého přínosu vzrostla zároveň s rozšířením počítačů, které umožnily rozmach empirických analýz založených na velkých vzorcích dat. James Heckman je v plné intelektuální síle a zdaleka ještě neřekl své poslední slovo. ¨