Kan Lucas-kritikken gradbøjes?

Debatten om behovet for at ”mikro-fundere” makro-modeller blussede i denne uge igen op i blogosfæren, se bl.a. Krugman og Wren-Lewis.

Den gængse definition på et mikro-fundament er, at alle agenters adfærd kan rationaliseres som løsningen til et (evt. dynamisk) optimeringsproblem, hvor det fulde informationssæt bruges til at danne forventninger. (Tit overlades regeringer og centralbanker dog til at følge simple adaptive policy-regler).

Den afgørende fordel ved et mikro-fundament er, at husholdningerne og virksomhederne (givet optimeringsproblemet, herunder deres præferencer) handler fuldt ud rationelt. Således sikres det, at modellens resultater ikke skyldes åbenlyse forventningsfejl, og komplet irrationel adfærd. Målet med at mikro-fundere makro-modeller er således at imødegå Lukas-kritikken.

Der er dog også en række problematikker:

  1. Mængden af adfærd der kan beskrives som løsningen til et optimeringsproblem er ufattelig stor selv hvis vi begrænser os til ”standard” præferencer og andre umiddelbart ”rimelige” antagelser. At en adfærd kan rationaliseres som løsningen til et optimeringsproblem gør den altså ikke i sig selv til empirisk interessant.
  2. Multidimensionale dynamiske optimeringsproblemer under en realistisk grad af usikkerhed er tit meget komplekse at løse. Selv numerisk kan problemer med fx både et arbejdsbudsvalg, et forbrugsvalg og et portfoliovalg være uhåndterbare med den tilgængelige computerkraft. Ydermere bliver problemerne kun større hvis ufuldstændig information (ikke-observerede tilstandsvariable), imperfekt viden (ukendt modelstruktur og parametrer) samt begrænset regnekraft og hukommelse introduceres. Mængden af adfærd som vi på nuværende tidspunkt kan mikro-fundere er derfor i praksis langt mindre end, hvad der i princippet kan mikro-funderes.
  3. Mange adfærdsstudier viser desuden, at de fleste mennesker af kød og blod ikke handler fuldt ud rationelt selv i små lukkede systemer. De fundne bias går dog tit i hver sin retning; konservative forventninger og anchoring går hånd i hånd med overoptimisme og ekstrapolative forventninger. Givet deres præferencer (som tit er meget mere komplekse end vi normalt antager) er der dog også mange eksempler på, at testsubjekter forsøger at handle rationelt, korrigerer fejl og generelt set tænker fremadrettet.
  4. Hvis den faktiske verden er så kompleks, at vi enten ikke kender eller ikke kan løse det ”virkelige” optimeringsproblem, så må det i en vis forstand være rationalt at handle på baggrund af tommelfingerregler og heuristikker, som ikke er ”åbenlyst” inferiøre til andre strategier. Det er bedre at have nogenlunde ret, end at være meget præcist forkert.

Alle disse problematikker er især alvorlige for store generelle konjunkturmodeller, hvor usikkerhed er afgørende, mens de er lettere at se bort fra i modeller med mere afgrænsede genstandsfelter, eller i spørgsmål hvor stokastiske elementer ikke har afgørende betydning.

Overstående overvejelser har også fået mig til at tænke, at det måske giver bedre mening at forstå behovet for et mikro-fundament ud fra et empirisk perspektiv. Da Lucas i 1977 skrev hans berømte ”Understanding business cycles” bemærkede han:

”Invariance of parameters in an economic model is not, of course, a property which can be assured in advance, but it seems reasonable to hope that neither tastes nor technology vary systematically with variations in counter-cyclical policies”

Min pointe er, at vi sagtens kan forstille os, at en masse andre forhold er invariante i forhold til det givne policy eksperiment vi er interesserede i. Hvilke forhold vi kan behandle som invariante er i sidste ende et empirisk spørgsmål, og Lucas-kritikken må derfor gradbøjes.

Hvis vi udvider de makroøkonomiske modeller med heterogenitet og idiosynkratiske stød, så kan vi matche dem på mikro-data. Hvis en model som delvist er baseret på adfærdsheuristikker passer godt på mikro-data, så virker det plausibelt, at disse heuristikker ikke ændrer sig voldsomt så længe at de tænkte policy-eksperimenter holder sig nogenlunde inden for de grænser, der er observeret historisk. Effekten af mere nyskabende policy-eksperimenter er så til gengæld noget sværere at regne på, og en robusthedsanalyse under forskellige antagelser nødvendig.

At vi i Danmark har så gode registerdata gør bare sådanne mikro-makro modeller endnu mere interessante.

Partnervirksomheder

Stort tak til alle virksomheder i ALT ANDET LIGEs partnerprogram. Hør mere om programmet, skriv til partner@altandetlige.dk