Нобелевский лауреат против доказательной политики
Есть устойчивое выражение «доказательная политика», evidence-based policy. Доказательной называется политика, рекомендации которой основаны на научных теориях и расчетах. Особую роль для доказательной политики играют рандомизированные эксперименты: в последние десятилетия эксперименты из медицины распространились на самые разные области, от образования (случайно выберем школы, в которых за окончание школы ученик будет получать большую сумму денег) до политической экономики (случайным образом определим, как будут приниматься решения в муниципалитетах в Афганистане). Там, где эксперимент провести нельзя, можно посмотреть на естественный эксперимент: если в одном штате ввели МРОТ, а в другом нет, по разные стороны от границы получится почти эксперимент. Доказательная политика хороша, потому что заменяет идеологию фактами.
На прошлой неделе профессор Чикагского университета и нобелевский лауреат Ларс Петер Хансен опубликовал большую заметку против доказательной политики, а в пятницу выложил видео, на котором заметка обсуждалась вместе с другим профессором, Кевином Мёрфи. Хансен и Мёрфи согласны, что доказательной политики не существует в чистом виде: для интерпретации данных необходима теория. Часто без теории нельзя понять, данные перед нами или нет. Хансен приводит пример: изучая последствия от введения нового налога, хочется посмотреть, что происходило вслед за введением похожих налогов. «Похожие» налоги будут нашими данными, но мы не можем определить похожесть без теории.
Данные не говорят сами за себя ещё и потому, что в них часто виден краткосрочный эффект, но в долгосрочном периоде экономические агенты и рынки адаптируются. Долгосрочные последствия можно оценить из теории и из более широкого набора релевантных для нашей политики исторических наблюдений. В описании данных может помочь машинное обучение, но предсказания последствий экономической политики на его основе проводить нельзя. Модель будет тренироваться на прошлых данных и не сможет учесть реакцию людей на изменение политики.
Ограниченность доказательной политики хорошо понимают профессиональные экономисты в центробанках и министерствах: им интересен правильный ответ, и у них есть свои «задания» для академического сообщества. Политикам правильный ответ интересен гораздо меньше, чем оправдание своих убеждений. Мёрфи и Хансен призывают экономистов внимательно отбирать, о чем говорить на публику. Гэри Беккер утверждал, что лучше рассказывать о «запасе знания», о тех идеях, в которых мы уверены. Передний край науки, «поток знания», надо передавать вовне с осторожностью.
Есть устойчивое выражение «доказательная политика», evidence-based policy. Доказательной называется политика, рекомендации которой основаны на научных теориях и расчетах. Особую роль для доказательной политики играют рандомизированные эксперименты: в последние десятилетия эксперименты из медицины распространились на самые разные области, от образования (случайно выберем школы, в которых за окончание школы ученик будет получать большую сумму денег) до политической экономики (случайным образом определим, как будут приниматься решения в муниципалитетах в Афганистане). Там, где эксперимент провести нельзя, можно посмотреть на естественный эксперимент: если в одном штате ввели МРОТ, а в другом нет, по разные стороны от границы получится почти эксперимент. Доказательная политика хороша, потому что заменяет идеологию фактами.
На прошлой неделе профессор Чикагского университета и нобелевский лауреат Ларс Петер Хансен опубликовал большую заметку против доказательной политики, а в пятницу выложил видео, на котором заметка обсуждалась вместе с другим профессором, Кевином Мёрфи. Хансен и Мёрфи согласны, что доказательной политики не существует в чистом виде: для интерпретации данных необходима теория. Часто без теории нельзя понять, данные перед нами или нет. Хансен приводит пример: изучая последствия от введения нового налога, хочется посмотреть, что происходило вслед за введением похожих налогов. «Похожие» налоги будут нашими данными, но мы не можем определить похожесть без теории.
Данные не говорят сами за себя ещё и потому, что в них часто виден краткосрочный эффект, но в долгосрочном периоде экономические агенты и рынки адаптируются. Долгосрочные последствия можно оценить из теории и из более широкого набора релевантных для нашей политики исторических наблюдений. В описании данных может помочь машинное обучение, но предсказания последствий экономической политики на его основе проводить нельзя. Модель будет тренироваться на прошлых данных и не сможет учесть реакцию людей на изменение политики.
Ограниченность доказательной политики хорошо понимают профессиональные экономисты в центробанках и министерствах: им интересен правильный ответ, и у них есть свои «задания» для академического сообщества. Политикам правильный ответ интересен гораздо меньше, чем оправдание своих убеждений. Мёрфи и Хансен призывают экономистов внимательно отбирать, о чем говорить на публику. Гэри Беккер утверждал, что лучше рассказывать о «запасе знания», о тех идеях, в которых мы уверены. Передний край науки, «поток знания», надо передавать вовне с осторожностью.