MƏQALƏLƏR

Экономика: просто о сложном. Современная экономическая наука

Российской экономической школой и российским Политехническим музеем открыт цикл лекций "Экономика: просто о сложном". Первую лекцию цикла "Современная экономическая наука" прочитал ректор РЭШ Сергей Гуриев. Представляем вашему вниманию ее расшифровку.

Серге́й Мара́тович Гури́ев  — российский экономист, д.э.н., к.ф.-м.н., ректор Российской экономической школы (с 2004 года), президент Центра экономических и финансовых исследований и разработок РЭШ (с 2005 года).

Что такое сегодня современная экономическая наука? Я попытаюсь рассказать о том, какие достижения были в этой науке в последние десятилетия. Экономическая наука прошла огромный путь в последние десятилетия. Наука стала гораздо более строгой, гораздо более количественной. Экономисты-исследователи действительно работают хорошими методами с хорошими данными.

Почему мне кажется, что нужно много рассказывать именно о современной экономической науке? Существует довольно распространенное мнение, что экономика – это не наука, а публицистика. Такое мнение часто встречается особенно среди представителей естественных наук. Второе распространенное мнение заключается в том, что у экономистов якобы слишком много точек зрения: они якобы не могут ни в чем друг с другом согласиться и никак не могут решить, что нужно делать в области экономической политики.

Еще одна проблема заключается в том, что люди, имеющие довольно приблизительные знания по экономике, говорят: "Учебники написаны про совершенный рынок. В лучшем случае -  про сегодняшнюю американскую экономику". Это правда. Сегодняшние учебники для первого курса, как правило, написаны в Америке для американских студентов. Однако современная экономика совсем не такая – и как раз и занимается исследованиями несовершенств рынков, и функционированием рынков в несовершенных условиях.

Есть целый ряд заблуждений, связанных с тем, что якобы экономисты рассматривают человека как рациональный субъект, у которого нет ни эмоций, ни жалости, ни сострадания. Но и в данном случае это мнение основано на недостатке информации: сегодняшняя экономическая наука исследует и отклонения от рациональности и эгоистичности.

Наконец, последняя проблема. Довольно часто экономистов (это уже мнение не математиков, а, скорее, политиков) считают учеными, сидящими в "башне из слоновой кости", которые не делают ничего полезного. Их модели якобы слишком абстрактны и не приносят никакой пользы.

Как же дело обстоит на самом деле? Во-первых, любая научная статья по экономике – это аксиомы, теоремы, тестируемые гипотезы и данные, которые используются для того, чтобы протестировать эти гипотезы. Во-вторых, в экономике часто используются так называемые "натурные эксперименты" или лабораторные эксперименты (когда реальных людей сажают в лабораторию и заставляют играть друг с другом в экономические игры на реальные деньги). Натурным экспериментам в лекции будет уделено особое внимание.

Еще одно отличие реалий от мифов в том, что в экономике по-прежнему проводится много интересных исследований. Это очень молодая наука. Она была совершенно другой еще 50 лет назад. Поэтому неудивительно, что многие вещи еще не открыты, многие теоремы не доказаны, многие проблемы не решены. Более того, не известно даже, можно ли будет их открыть, доказать и решить.

Еще одна проблема заключается в том, что, к сожалению, для нас как для ученых (но, возможно, к счастью, для нас как людей) в экономике не так легко ставить эксперименты. Экономика исследует большие хозяйственные механизмы. Ставить эксперименты на них почти так же трудно, как на черных дырах.

Кроме того, само измерение затрудняется тем, что мы, экономисты, живем в самой экономической системе. Если  экономисты найдут, откроют какую-нибудь модель, которая точно предскажет крах фондового рынка через полгода, то, наверное, этот крах действительно состоится – причем немедленно. Просто потому, что если уж всем экономисты говорят, что это произойдет с вероятностью 100 процентов, то, наверное, рынок может и услышать. Это проблема, от которой невозможно абстрагироваться.

Наконец, проблема России и других развивающихся стран заключается в том, что экономики развитых стран гораздо легче моделировать, оценивать, измерять. Есть многолетние наблюдения, есть хорошее качество данных. Кроме того, процессы близки к равновесным. Развивающиеся страны, переходные экономики находятся в движении, в переходе из одного равновесного состояния в другое. Эти переходы всегда очень трудно моделировать – просто потому, что эти состояния неравновесные.

Тем не менее ситуация гораздо лучше, чем кажется. Сегодня ученые рассматривают ровно те вопросы, которые актуальны именно для переходной экономики. Экономика больше не предполагает, что можно моделировать только конкурентные рынки. Экономика больше не предполагает, что участники экономических взаимодействий располагают полной информацией и обладают бесконечной возможностью проводить сложные расчеты. Она также  не предполагает, что есть какое-то абстрактное благожелательное государство, которое работает в наших интересах и автоматически делает все то, что нужно обществу. Мы больше не предполагаем, что есть совершенные суды, которые автоматически обеспечивают выполнение всех контрактов. Мы не предполагаем, что есть генетически некоррумпированные чиновники – мы знаем: чтобы чиновник не брал взятки, для него нужно создать соответствующие стимулы. Именно эти проблемы и исследуются в современных научных работах, в том числе, и с использованием реальных данных.

Что касается обвинений в том, что экономика – это абстрактная наука. На самом деле, экономисты сейчас делают очень много конкретных, прикладных работ. В том числе, работ, которые направлены на повышение качества жизни вполне конкретных людей.

Сегодня уже становится обычным, что любая социально-экономическая реформа (не только в развитой, но и в развивающейся стране) проводится с привлечением исследователей-экономистов. Прежде, чем разворачивать эту программу реформ на всю страну, ее авторы пытаются оценить ее эффект на какой-то контрольной группе.

Один из примеров этого – программа Progresa в Мексике. Реформа Progresa была проведена в Мексике в конце 1990-х. Целью этой программы было обеспечение доступа детей из сельской местности к качественному здравоохранению, питанию и образованию. Соответственно, специальным образом выдавались деньги их родителям. Прежде, чем разворачивать эту программу, мексиканское правительство наняло американских экономистов. Они провели эксперимент. Взяли контрольную группу случайно отобранных людей, на которых не проводилась эта реформа. Взяли группу, на которой реформа проводилась, и ее эффект оценивался. Пронаблюдали и за теми, и за другими, сравнили результаты. Оказалось, что программа очень успешная и что ее следует распространять на всю страну.

Но, как вы знаете, в Мексике, хотя там десятилетиями и правила одна и та же партия, в это время эта партия впервые проиграла выборы, и к власти пришла оппозиция. Однако количественные аргументы экономистов были настолько убедительными, что эта программа не была закрыта. Оппозиция, хотя  и обещала полностью пересмотреть социальную политику предыдущего правительства в 2000-м году, не стала этого делать. Формально, программа Progresa была закрыта, но была открыта точно такая же программа с другим названием ("Opportunidades", то есть "Возможности"), с тем же самым менеджментом, с тем же самым дизайном.

Экономисты помогают оценивать реформы и выяснять, что в них работает, а что не работает. Сегодня количественная оценка реформ становится "золотым стандартом" при проведении любых социально-экономических реформ. В Мексике, например, был принят специальный закон, что социально-экономические реформы нельзя делать без такого пилотного исследования. Деятельность глобального фонда, который борется с туберкулезом, малярией и СПИДом, тоже использует эти механизмы. Деятельность "Фонда Гейтсов" во многом тоже основана на том, что любой проект нужно оценивать количественно.

Я мог бы продолжать проводить примеры успехов в области экономики развития. Но я бы хотел рассказать и про макроэкономику.

Сейчас много говорят о том, что во время кризиса макроэкономисты сильно провалились. Если говорить откровенно, то честные экономисты никогда не берут на себя ответственность предсказывать, когда будет кризис. По определению экономисты не могут предсказать кризис. Ведь как только они точно знают, что  случится через какое-то время, то это событие, как я уже сказал, происходит немедленно.

Зато экономисты понимают, как устроен кризис. Экономисты понимают, как и в какой последовательности изменяются основные макроэкономические переменные во время кризиса. Сначала падает рынок ценных бумаг. Потом падают инвестиции. Потом сокращается занятость. Более того, примерно понятно, как нужно бороться с кризисами. Не случайно во время последнего кризиса очень быстро во всех странах, в том числе и в Америке, были предложены программы антикризисных мер.

Второе конкретное приложение экономической теории – это теория аукционов. Казалось бы, это абсолютно абстрактная микроэкономическая теория, которая не имеет прямых приложений. Но теперь в тех странах, которые хотят провести аукцион правильно – например, собрать больше денег для бюджета или сделать так, чтобы товар, или лицензию, или объект искусства получил бы игрок, который ценит его больше всего – эти страны, эти правительства, эти продавцы прибегают к помощи экономистов, которые действительно могут помочь построить аукцион так, чтобы не было сговора. Построить аукцион так, чтобы можно было собрать как можно больше денег. Построить аукцион так, чтобы товар достался тому, кто его больше всего ценит. Нобелевская премия 2007-го года Леониду Гурвицу, Эрику Маскину и Роджеру Майерсону была выдана как раз за эту теорию.

Теперь давайте обсудим, в чем экономисты согласны друг с другом и в чем не согласны. Экономисты знают, что защита прав собственности, обеспечение исполнения контрактов, то, что называется "верховенство права" (или, по-английски, “rule of law”), конкуренция, макроэкономическая стабильность – вещи хорошие, важные, полезные для экономического роста. Нет разногласий в том, что монополия хуже, чем конкуренция. Нет разногласий в том, что высокая инфляция хуже низкой инфляции. Нет разногласий в том, что для того, чтобы добиться низкой инфляции, нужен независимый центральный банк.

Есть также понимание того, что международная торговля помогает росту и процветанию. Действительно, глобализация за последние 20 лет вывела из бедности сотни миллионов людей по всему миру. В первую очередь, в Индии и в Китае, но и в других странах тоже. Хороший пример – это то, что произошло во время кризиса. Как всегда бывает во время кризиса, были подняты импортные тарифы во всех странах. Не только в России, но и в Америке, в Европе. Но, в том числе и потому, что теперь сформировано четкое понимание, что торговля – это благо, протекционизма было гораздо меньше, чем можно было ожидать (учитывая масштаб кризиса). И в этом немалая заслуга экономистов, которые являются фактически единственной группой, единственной профессией, которая постоянно и согласованно отстаивает преимущества свободной торговли.

Вопрос в том, в чем экономисты не согласны и чего они пока не знают. На самом деле, оказывается, что не знают они очень важных вещей: как сделать так, чтобы права собственности защищались. Не в какой-то стране, где они защищались уже двести, пятьсот  или тысячу лет. А в такой стране, где не было никогда прав собственности. Где нет политического согласия в вопросе о том, каким должно быть распределение доходов. Именно с этой точки зрения Россия является очень интересным предметом исследований. Здесь, собственно, только возникают эти экономические институты – права собственности, конкуренция, защита исполнения контрактов.

Другая проблема заключается в том, что мы пока плохо умеем моделировать стадное поведение, отклонения от рациональности. Действительно, попытки моделирования и исследования отклонений от рациональности – это и есть на сегоднящний день передний край науки. Очень трудно понять, например, когда лопнет пузырь. Сейчас, например, начал надуваться пузырь в азиатской недвижимости. До какого уровня он надуется и когда он лопнет – не совсем ясно. Когда центральный банкир должен предпринять действия, чтобы его проколоть вовремя, чтобы он не лопнул слишком сильно – не совсем понятно. Почему? Потому, что это зависит уже не только от переменных, которые мы можем оценивать в рамках математических моделей, но и тех самых отклонений от рациональностей, стадного поведения.

Хотелось бы рассказать и о прогрессе в методологии экономической науки. С моей точки зрения, за последние 30 (может быть, 35) лет произошли три ключевых изменения. Первое – это изменение в макроэкономике. Макроэкономика в некотором роде слилась с микроэкономикой.

Второе изменение – это резкий прорыв в качестве данных и методов исследования этих данных. Принято считать, что эконометрика не доказывает причинно-следственных связей. Это так. С другой стороны, как я вам постараюсь доказать, мы знаем теперь об исследованиях причинно-следственных связей с помощью новых методов и новых данных гораздо больше.

Третий прорыв – это то, что экономика перестала быть собственно экономикой. Экономика теперь – это наука обо всем. Количественные методы и экономические модели экономисты, а также их коллеги, используют для исследования во всех смежных дисциплинах. Это то, что называется экономическим империализмом: экономисты выходят за рамки экономики, начинают исследовать процессы, которые раньше исследовали социологи, политологи, юристы, психологи.

Сначала очень коротко о макроэкономике. Сегодня нельзя опубликовать статью в научном журнале, если вы хотите построить модель макроэкономического явления или процесса без так называемых микроэкономических обоснований. Сегодня макроэкономическая модель обязана опираться на детальное, ясное и четкое описание того, откуда берутся макроэкономические процессы.

В этом смысле, модели стали, наверное, более сложными. С другой стороны, мы научились строить их достаточно просто для того, чтобы все-таки уметь анализировать. Сегодня любая макроэкономическая модель требует знаний микроэкономики. В ней есть экономические агенты. Эти экономические агенты обладают какой-то информацией, не обязательно полной. Они друг с другом взаимодействуют. Возникает равновесие на рынках. Это равновесие исследователь, собственно, и изучает. Исследует его свойства, как система переходит из одного равновесия в другое, как система отвечает на шоки. Сегодня именно этим занимается макроэкономика.

Когда вы открываете газету, и в ней написано, что "Кейнс был прав" или "Фридман был прав" – это уже не тот уровень дискуссии, который ведется исследователями. Сегодня у нас есть такие модели, которые учитывают и аргументы Кейнса, и аргументы его противников, и аргументы противников его противников в одной модели. Все эти аргументы отличаются всего лишь количественными параметрами.

Теперь я бы хотел немного поговорить про то, что называется прогрессом в эконометрике. Слово "регрессия" означает оцениваемое уравнение. Допустим, мы располагаем некоторыми статистическими наблюдениями. Мы хотим вывести некоторую закономерность, которую эти наблюдения в той или иной степени удовлетворяют.

Например, мы знаем: если X вырос на какую-то величину, то Y вырастет тоже на какую-то величину. Мы хотим узнать эластичность, мы хотим узнать связь между этими процессами. Например, Центральный банк напечатал деньги. Когда будет инфляция? Будет ли она вообще? Насколько сильно увеличится инфляция?

Другой пример: в России произошли засуха и лесные пожары. Очевидно, это повлияет на инфляцию. Теория говорит, что будет временный всплеск инфляции. Эмпирический вопрос заключается в том, какой величины будет этот всплеск инфляции. Можно оценить по предыдущим данным взаимодействие между этими величинами. Попробовать предсказать, что нужно. Что произойдет, если Центральный банк не будет вмешиваться в экономику? Какой величины вмешательство Центрального банка нужно предпринять, чтобы сгладить удар, связанный с засухой? Конечно, современные модели гораздо сложнее. Мы не измеряем только зависимость одного фактора от другого. Мы измеряем зависимость одного фактора от другого, одновременно учитывая, что третий и четвертый факторы тоже влияют на первый.

Типичный пример – бедные страны должны расти быстрее. Что это значит? Когда чиновник говорит: "Россия росла с очень высоким темпом, 7 процентов в год, в течение десяти лет до кризиса", критики правительства часто возражают: "Но Китай рос еще быстрее, Индия росла еще быстрее". На самом деле, теория предсказывает, что бедные страны должны расти быстрее, чем богатые. Им легче расти. Они обходят ловушки, которые проходили богатые страны. Они быстрее заимствуют технологии.

Но если мы будем просто тестировать такую закономерность на межстрановых данных, мы ее в этих данных не найдем. Если мы посмотрим зависимость темпа роста за какой-то период от начального уровня развития, в теории это должна быть отрицательная зависимость. Чем выше начальный уровень, тем медленнее рост. Но в данных просто так эту зависимость нельзя найти.

Это график из классической статьи Роберта Барро,  где по горизонтали отложен начальный уровень доходов на душу населения, а по вертикали – темп роста экономики. Каждая точка – это страна за период с 1960-го по 1987-й год. Если мы наилучшим образом проведем через это облако прямую, которая минимизирует расстояния между этими точками и прямой, то эта прямая будет иметь нулевой, может быть даже положительный наклон. Но ни в коем случае наклон не будет отрицательным.

В чем здесь проблема? Дело в том, что на экономический рост кроме начального уровня подушевого дохода влияет масса других факторов. Темп роста населения, склонность к сбережениям, уровень образования и так далее.

Как раз в классической работе Барро оценена регрессия, где учтены остальные факторы. Справа картинка, где мы смотрим на рост как функцию от начального уровня, очищенную от всех остальных факторов. Мы видим, что здесь достаточно очевидно, что это облако точек описывается прямой с отрицательным наклоном. Физики, которые ставят эксперименты и измеряют коэффициенты с точностью до восьмого знака, будут смеяться над таким облаком. Но для экономики это очень и очень высокая точность.

Проблема в том, что такие регрессии, на самом деле, не очень убедительны. Ведь не только экономический рост зависит от образования, но, конечно, и экономический рост влияет на образование: более богатые страны могут позволить себе более развитые университеты. В этом случае такие простые регрессии уже ничего не могут объяснить. Как можно учесть двустороннюю причинно-следственную связь и влияние, может быть, еще каких-то факторов и на образование, и на рост?

Именно поэтому сейчас такие статьи перестают принимать в журналах. Если вы просто прогоните еще одну регрессию, сделаете еще одну научную работу типа той, которую сделал Барро – теперь ее вряд ли возьмут в научный журнал. Эта работа не может ответить на вопрос о направлении причинно-следственной связи.

В изобретении и широком использовании методов, которые позволяют отвечать на такие вопросы, и заключается, с моей точки зрения, основной прорыв в эконометрике последних десятилетий. Во-первых, речь идет об инструментальных переменных. Я постараюсь рассказать об этом методе попроще.

Представьте себе, что у нас есть переменная X, который влияет на Y, и Y, который влияет на X. Как оценить одну зависимость и другую? Вообще говоря, не так просто. Я нарисовал на этой картинке (страница 17 презентации) зависимость Y от X. А вот это – зависимость X от Y. Они где-то пересекаются. В реальных данных мы наблюдаем только одну точку пересечения этих кривых. Обе эти кривые возрастающие, поэтому не так легко понять, что происходит.

Но, если нам удастся найти какую-то переменную, которая влияет на X и не связана напрямую с Y (я сейчас приведу такие примеры), то ситуация становится гораздо лучше. Представьте себе, что переменная Z, которая влияет только на X и не влияет на Y, сдвигает одну из этих кривых. Тогда мы движемся по другой из этих кривых. Если мы сравним точку до изменения Z и точку после изменения Z, мы можем измерить угол наклона одной из этих кривых.

На самом деле, как ни просто и ни абстрактно звучат эти картинки, именно такой техникой пользуются для того, чтобы ответить на многие вопросы в экономике.

Вот типичный пример. Институты и экономический рост. Институты, качество институтов защиты прав собственности, уровень судебной системы в разных странах разные. Как правило, в богатых странах эти институты лучше. Вопрос, связано ли это с тем, что институты привели к тому, что эти страны росли быстрее и стали богатыми? Или, наоборот, что богатые страны могут позволить себе более качественные институты, более качественную защиту прав собственности и судебную систему? И, если оба эффекта имеют места, можем ли мы количественно оценить хотя бы один из них?

На этот вопрос не так легко ответить. Есть классическая работа, примерно десятилетней давности, вокруг которой сейчас идет много споров. Качество данных, которые используют авторы, все-таки не очень высокое. Это данные 500-летней давности, связанные со смертностью европейцев в колониях. Были страны, где колонисты из Европы собирались жить. Были страны, которые колонисты из Европы использовали как сырьевой придаток. От чего это зависело? Авторы предполагают, что в некоторых странах колонистам было жить возможно, а в некоторых странах они умирали от местных болезней. Это, в основном, страны Экваториальной Африки. Очевидно, что чем больше колонистов собиралось жить в этой стране, тем больше они инвестировали в настоящие институты (как это было сделано в Австралии, Новой Зеландии, Америке).

Поэтому в качестве инструментальной переменной (это то, что на предыдущем графике называлось "переменная Z") можно взять данные 500-летней давности о смертности европейских колонистов во всех колониях.

Ведь смертность европейцев 500 лет назад не должна влиять на уровень ВВП в колонизированных странах сегодня. Там европейцев-то больше нет. Даже в Австралии, Америке, Новой Зеландии люди не помнят, откуда приехали их предки 300 или 400 лет назад. Оказывается, что, действительно, можно оценить причинно-следственную связь между институтом и ростом, используя такой экзотический инструмент, как смертность колонистов.

Я приведу и пример из российской практики. Мои коллеги попытались измерить эффект телевидения на результаты выборов.

Вроде бы, если вы хотите голосовать за кандидата, которого поддерживает некий телеканал, вы будете смотреть этот канал. В Америке “Fox News” смотрят республиканцы. Значит ли это, что если “Fox News” распространяется дальше и быстрее, то республиканцы будут побеждать на выборах? Или наоборот, “Fox News” идет туда, где уже есть республиканцы? Опять-таки, проблема обратной причинно-следственная связь.

Но я не буду говорить про США, я расскажу про Россию. Я вижу здесь многих людей, которые еще помнят выборы 1999-го года. НТВ не поддерживал партию "Единство", а поддерживал "Яблоко" и "Отечество - вся Россия". Действительно, там, где было больше покрытие НТВ, там партия "Единство" набрала меньше голосов.

К счастью для авторов этой статьи – профессоров Российской экономической школы Ениколопова, Журавской и Петровой – НТВ не выбирал, куда идти. Он получил во второй половине 1990-х мощности 4-го канала. Это был образовательный канал, который был распространен по стране (еще в советское время) вне зависимости от того, есть ли там партийные ячейки постсоветских партий или нет. Оказалось, что можно измерить эффект влияния телевидения на результат выборов. Оказалось, что этот эффект гораздо больше, чем в Америке. Это не удивительно, потому что у нас демократия была тогда только зарождающейся.

Еще один метод, о котором я хотел бы сказать особо, это использование панельных данных и различий в разностях. Допустим, что мы наблюдаем одну и ту же группу людей в течение какого-то времени. В то же время – еще какую-то группу людей в течение какого-то времени.

На одну из этих групп мы воздействуем, например, реформой (или каким-нибудь другим экономическим воздействием). В другой группе – нет. Тогда мы можем посмотреть, что изменилось в одном случае и что изменилось в другом случае – и сравнить эти изменения.

Это позволяет отстраниться от всех вещей, связанных с наследственностью, с религией, с ростом этого человека, с его семейным положением. В течение этого воздействия ничего из вышеперечисленного не изменилось. Поэтому, сравнивая различия в этих разностях до и после воздействия, мы можем измерить эффект воздействия.

Я приведу пример связи между финансовым развитием и экономическим ростом. Вы знаете, что Россия хочет построить Международный финансовый центр. Считается, что финансовое развитие способствует экономическому росту. Чем лучше банки, тем более дешевы кредиты, более качественны финансовые инструменты. Много разных инструментов для разных видов инновационного бизнеса. С другой стороны, есть и обратная зависимость. Чем богаче страна, тем легче ей содержать очень дорогие финансовые институты. Например, глобальные инвестиционные банки. Поэтому оценить направление и величину причинно-следственной связи не так легко.

Раджан и Зингалес в статье 1998-го года смогли решить эту проблему. Давайте проследим за их аргументом. Рассмотрим одни и те же отрасли в разных странах. В странах с высоким уровнем финансового развития и в странах с низким уровнем финансового развития.

Например, посмотрим на табачную промышленность и на микроэлектронную промышленность. Ничего личного: я нарочно использую те примеры, о которых они говорят в этой статье. Понятно, что микроэлектронная (или фармацевтическая) промышленность в большей степени нуждается в финансовом развитии, чем табачная.

Как это можно измерить? То, что они сделали, это очень просто и интуитивно. Рассмотрим эти отрасли в Соединенных Штатах – там, где финансовые рынки работают лучше, чем где-либо еще в мире. Посмотрим, сколько внешнего финансирования используют табачная отрасль, микроэлектронная отрасль, машиностроительная отрасль, фармацевтическая отрасль.

В результате скажем: эта отрасль больше зависит от финансового развития, чем вот эта. Мы это сделали. Мы знаем теперь, как ранжируются отрасли в терминах зависимости от финансов – мы можем измерить уровень финансовой зависимости отрасли. Теперь мы выкидываем Америку из нашего анализа и смотрим на страны с высоким уровнем финансового развития и страны с низким уровнем финансового развития. Смотрим, в чем различия в темпах роста в финансово-зависимых и  финансово-независимых отраслях.

Оказывается, что различия огромны. Отрасли в странах, которые имеют высокий уровень финансового развития, которые зависят от финансов, растут на 1 процент в год быстрее. Это огромная величина, особенно для развитых стран. В этом смысле можно сказать, что мы смогли разорвать причинно-следственную связь и посмотрели не на влияние богатства на финансы, а влияние финансов на экономический рост и процветание.

Пример из России. Два сотрудника Российской экономической школы исследовали эффект реформы дебюрократизации. В начале первого президентского срока тогдашний президент Владимир Путин хотел помочь малому бизнесу. Была проведена массивная реформа по упрощению регистрации, лицензирования, сертификации, проверок. Было принято пять законов, и они вступали в действие в 2002-м, 2003-м и 2004-м годах. Количество лицензий, например, было сокращено в 10 раз. Сроки регистрации были сокращены до одной недели.

Что сделали Яковлев и Журавская? Начиная с 2002 года, они 6 раз опрашивали выборку из 2000 малых фирм в 20 регионах России. Особые усилия были приложены к тому, чтобы в каждом регионе это была репрезентативная выборка. Оказалось, что эффект от реформы есть. Но самое интересное не то, что эффект от реформы значимо отличается от нуля или он не такой, на который рассчитывали чиновники. Самое интересное то, что этот эффект разный в разных регионах.

Были регионы, в которых эта реформа имела фантастический успех и привела к росту малого бизнеса. Были регионы, в которых успех от реформы был гораздо более скромный. Метод различий в разностях позволяет понять, от чего это зависит. Яковлев и Журавская изучали влияние уровня коррупции в регионах, уровня прозрачности и подотчетности власти. Они смогли измерить влияние качества власти, ее подотчетности и прозрачности на эффект от реформы по дебюрократизации.

Теперь я бы хотел поговорить о другом. Влияет ли демократия на экономический рост или экономический рост влияет на демократию?

С одной стороны, в мире практически нет богатых недемократических стран. За исключением двух-трех нефтяных монархий и Сингапура. (Правда, Сингапур очень быстро движется в сторону демократии). Если мы отложим демократию по горизонтальной оси, а уровень ВВП на душу населения – по вертикальной, то мы увидим видим, что богатые страны – все демократические, за исключением Саудовской Аравии, Экваториальной Гвинеи и Сингапура. Есть много бедных демократических стран. Есть много бедных недемократических стран. Но богатых недемократических стран практически нет.

Значит ли это, что экономический рост приводит к демократизации? Или что богатые страны могут позволить себе демократию, а бедные не могут? Или это значит ли это, что демократия приводит к экономическому росту? Ответить на эти вопросы не очень легко.

Факты говорят о том, что в среднем демократия и диктатура растут примерно с одним и тем же темпом. Демократии растут чуть быстрее, но незначимо быстрее. Правда, мы знаем, что демократии растут примерно с одним и тем же темпом роста, а диктатуры имеют и катастрофы, и всплески роста.

Например, очень часто вспоминают про Пиночета. У Пиночета был и очень успешный экономический период, но был и катастрофический экономический период сначала. В среднем – нормальный темп роста, ничего выдающегося. Часто говорят про индустриализацию Китая при Мао. С точки зрения экономики это была экономическая катастрофа. То же самое со многими другими диктаторскими режимами – Куба, Северная Корея странами.

Еще один факт заключается в том, что в бедных странах происходит переход от диктатуры к демократии и наоборот. В богатых странах происходит только демократизация – перехода от демократии к диктатуре не происходит в странах, которые богаче, чем Аргентина в 1976-м году. Ни одна страна, которая была богаче, чем Аргентина в 1976-м году, не перешла от демократии к диктатуре. (Россия этот уровень ВВП перешла в 2007 году. В этом смысле Россия достаточно богата для консолидирующейся демократии.)

Тем не менее, хороших инструментальных переменных нет. Очень трудно найти ту переменную, которая, например, влияет только на политику и не влияет на экономику. Например, наличие нефти влияет и на политику, и на экономику. Хотя есть много исследований про ресурсное проклятие (одна из следующих лекций РЭШ в Политехе будет именно этому посвящена, и читать ее будет Константин Сонин), этот инструмент на макроэкономическом уровне не позволяет разрешить проблему обратных причинно-следственных связей.

Рассмотрим теперь график связи между демократией и ростом ВВП за такой-то период. Мы увидим, что здесь тоже есть исключения: недемократические страны, которые росли достаточно быстро (в том числе несколько восточно-азиатских стран). Но видна возрастающая зависимость. Мы не знаем, что значит эта зависимость. Мы не понимаем, в какую сторону идет причинно-следственная связь. Но даже в этом случае есть такие интересные методы, которые позволяют оценить эффект от перехода к демократии или к диктатуре.

Это исследования, связанные с методологией event studies. Что такое event studies? Представьте себе, что что-то случилось с компанией. Например, вышел политик и сказал: "Сейчас мы с этой компанией что-то сделаем. Пришлем доктора или что-нибудь еще". Акции упали или выросли. Вы можете сказать: "Мы знаем, что это из-за этого политика или, по крайней мере, из-за его высказывания". Вы можете померить эффект этого события на курс акций. Очень часто в финансовых исследованиях, например, измеряют эффект на акции от смерти генерального директора. Внезапной смерти генерального директора. Генеральные директора – такие же люди, как и все, иногда они попадают в катастрофы. Акции на это реагируют.

Можно измерить, от чего зависит реакция курса акций на то, что случилось с генеральным директором. Был ли он активом или пассивом для этой компании? Есть много исследований, в которых в особых ситуациях оказывается, что инвесторы с энтузиазмом, к сожалению, воспринимают гибель генерального директора. Есть аналогичные исследования, которые, например, оценивают покупку генеральным директором большого личного дома. Оказывается, что чем дороже этот дом, тем хуже инвесторы воспринимают эту новость.

То же самое можно сделать и для демократий и диктатур. Некоторые диктаторы тоже погибают внезапно. Можно посмотреть на влияние этой смерти на экономику. Трудно себе представить, что диктатор погиб, потому что он ожидал, что будет замедление экономического роста. Поэтому ясно, в какую сторону причинно-следственная связь. Такие исследования есть, и они дают количественную оценку положительного влияния смерти диктатора на экономический рост.

Но самая важная работа недавних лет – это работа двух классиков Торстена Перссона и Гвидо Табеллини. (Кстати, Перссон в следующем году приедет в Москву). Это исследование переходов от демократии к диктатуре и обратно в при помощи различий в разностях и мэтчинга.

Рассмотрим похожие страны. Например, возьмем две диктатуры. Похожие с той точки зрения, что мы знаем, что вероятность перехода от диктатуры к демократии у них примерно похожая. У них примерно похожий уровень образования. У них примерно похожий уровень неравенства. У них примерно похожий опыт жизни при диктатуре.

Представим себе, что той из них, которая сейчас перешла к демократии, просто повезло. А той, которая осталась при диктатуре, наоборот, не повезло. (Впрочем, «повезло» или «не повезло» – это оценочные суждения.)

В этой работе оказывается, что если мы посмотрим на две похожие страны и посмотрим на различия в разностях, то есть учтем всю историю, все религиозные особенности этой страны, все то, что не меняется во времени. Оказывается, что эффект достаточно большой. Переход от диктатуры к демократии повышает темпы экономического роста на процент в год, по крайней мере, в течение 10 лет. А обратный переход от демократии к диктатуре снижает темпы роста на 2 процента.

Третье, и самое важное изменение в современной экономической науке – это бурный рост междисциплинарных исследований. Целый ряд исследований, которые теперь делают экономисты, хотя не относится к тому, о чем говорится в учебнике первого курса.

Этот процесс распространения междисциплинарных исследований называется "экономический империализм". Как если бы экономисты, будучи метрополией, пытались захватывать колонии в соседних дисциплинах.

В некоторых случаях, надо сказать, это происходит достаточно успешно. Например, в политологии уже около или даже больше половины профессоров политологических факультетов в ведущих университетах занимаются “rational choice political science”, то есть это наука, где используется экономическая методология.

Суть междисциплинарного подхода очень проста. Исследуя неэкономические явления, экономисты пыт