Doktori fokozatát a Northwestern egyetemen szerezte 2001-ben, ezt követően a Boston College adjunktusa volt 2004-es hazaköltözéséig. Kónya István azóta a Magyar Nemzeti Bank kutatója és a Közép-Európai Egyetem (CEU) oktatója. A Magyar Közgazdaságtudományi Egyesület elnökségi tagja. Érdeklődési területei közé tartozik a nemzetközi makroökonómia, a kereskedelemelmélet, a növekedéselmélet és a munkapiac.
Kónya István hozzászólása egyben letölthető innen.
A 2007-ben kezdődő és máig tartó gazdasági válság hatására felerősödtek a modern makroökonómia gyakorlatát érintő kritikák. Ezek egy része a kritikusok hiányos ismereteit tükrözi, és mint azt egy korábbi hozzászólásomban kifejtettem, a modern makroökonómiai modellezés egy végletesen leegyszerűsített karikatúráját támadja. Világi Balázs elemzése azonban nem tartozik ezen könnyen félresöpörhető kritikák közé, hiszen Balázs ismeri és gyakorolja is az általa bírált eszköztárat. Nem meglepő tehát, hogy Balázs kritikai megjegyzéseit alaposnak és jelentős részben jogosnak gondolom. Ezzel együtt is szeretnék vitatkozni néhány fontos részlettel, illetve a Balázs által levont következtetésekkel. Azt gondolom ugyanis, hogy a Balázs által a modern makroökonómiáról festett kép nem teljes, és nem tükrözi a megközelítés gazdagságát és az abban rejlő további lehetőségeket.
Mit értünk tulajdonképpen a modern makroökonómiai eszköztáron? Az én értelmezésemben ez lényegesen tágabb fogalom, mint azt Balázs cikke alapján gondolhatja az olvasó. Én minden olyan modellt ide értek, amelyben: (i) a szereplők explicit korlátok között hoznak optimális döntéseket, figyelembe véve ezeknek a jövőbeni következményeit is; (ii) a jövőre vonatkozó várakozások a modellel konzisztens módon, szintén optimális viselkedés alapján alakítódnak ki. Ide tartozik természetesen a prototípusnak tekinthető RBC modell is, amely azonban mára jobbára csak tankönyvi példaként használatos. Nem illik a szigorúan értelmezett definícióba azonban több olyan megközelítés, amelyet más szempontból a főáramba tartozónak gondolunk, pl. az adaptív tanulás, a hüvelykujjszabály-szerű döntéseket hozó („rule of thumb”) fogyasztók vagy ármeghatározók jelenléte stb. Ezen eltérések általában a Balázs által számon kért empirikus illeszkedés javítására lettek hozzátoldozva az „ideális” módszertannal készült modellekbe. Az, hogy az ilyesfajta „piszkos” megoldások – szebben fogalmazva heurisztikus viselkedési szabályok – mennyiben érvénytelenítik a fenti paradigmát, érdekes (bár gyakran meddő) vitákra ad lehetőséget.
Megtartva az előretekintő és optimalizáló viselkedést, a jelenlegi kutatási irányok fő célja éppen az, hogy a döntéshozók korlátait írja le minél pontosabban, és így kiváltsa az ideiglenesnek tekintett „trükköket”. Balázs elemzéséből azt hiányolom, hogy ezt a mostanra nagyon széleskörű útkeresést nem tárgyalja. Pedig ezek lényege éppen az, hogy a jogos kritikákat próbálják a paradigmán belül, annak rugalmasságát maximálisan kihasználva kezelni. A fő kérdés számomra az, hogy ez a tágan értelmezett kutatási program életképes-e. Míg Balázs cikkének első felében ezt a kérdést feszegeti, konkrét példáiban már csak a szűken vett RBC (illetve az új-keynesi DSGE) modelleket bírálja.
A szakirodalom számos cikkben vizsgálta, hogy a korai RBC modellek egyszerű feltevéseit milyen irányban lehet módosítani. Vegyük például a racionális várakozásokat. Volt már szó a tanulás szerepéről (Smets, Gaspar és Vestin 2006), de említhetjük a racionális tétlenség - rational inattention (Sims 2003) vagy a bizonytalanság-kerülés - ambiguity aversion (Benigno és Nistico 2012) irodalmát. Az előbbiek az információ megszerzésének költségeit építik be az optimalizáló keretbe, míg az utóbbi a valószínűség-eloszlással nem leírható bizonytalanság melletti döntéshozatalt vizsgálja.
Egy másik fontos irány a piaci tranzakciók súrlódásait elemzi, ezáltal eltávolodva a tökéletes verseny és a walrasi egyensúly ideális világától. A legismertebb példa erre a munkapiaci keresés irodalma (Rogerson, Shimer és Wright 2005), de hasonló keretet használnak a pénz szerepének megértéséhez (He, Huang és Wright 2005), valamint megjelent a keresés az árupiac modelljeiben is (Mathä és Pierrard 2011). Ezek a kiterjesztések azonban továbbra is élnek az előretekintő és korlátok között optimalizáló döntéshozók, valamint az általános egyensúly feltevéseivel. A lényeges újítás a döntéshozatal korlátainak mélyebb elemzése és megértése.
Egy harmadik, rendkívül népszerű kutatási irányzat a gazdasági szereplők heterogenitását építi be optimalizáló modellkeretbe. A heterogenitás megjelenhet a háztartások szintjén (Krusell, és mtsai. 2009), de vannak vállalati heterogenitást vizsgáló modellek is (Ghironi és Melitz 2005). Ezek erénye az, hogy keresztmetszeti - pl. jövedelem eloszlásra vonatkozó – előrejelzéseket is kapunk. Nem értek tehát egyet Balázs azon megjegyzésével, hogy az ACE modellkeret „… képes olyan dolgokra, amire a főárami modellek nem … a modell reprodukál keresztmetszeti összefüggéseket is, mint a vállalatok méretének eloszlását.”
Balázs számon kéri a növekedés és az üzleti ciklusok mechanikus szétválasztását. Itt is úgy érzem, hogy bár a korábbi RBC/DSGE modellekben ez jellemző volt, újabb modellekben már nem feltétlenül van így. Léteznek optimalizáló modellek, ahol a növekedés maga is sztochasztikus, és a növekedési sokkok befolyásolják az üzleti ciklus tulajdonságait is (Aguiar és Gopinath 2007). Az integrált megközelítés tehát lehetséges a paradigmán belül is, és a mechanikus szétválasztás nem általános jellemzője a modellkeretnek.
Mi a helyzet az újabb generációs modellek empirikus teljesítményével, különösen a Balázs által méltatott ACE modellekkel összevetve? A modern makroökonómiai megközelítés egyik alapvető jellemzője, hogy viszonylag kis modellekkel dolgozik, a makroökonómiai összefüggések egy jól meghatározott körére koncentrálva. Egy modell sikerességét ezért rendkívül nehéz tisztán empirikus tesztekkel megítélni, hiszen minden modellnek van túlzottan leegyszerűsített, ezért empirikusan hamis része. Persze elegendő sokk és ad-hoc merevség beépítésével elérhető jó illeszkedés, de ezt inkább gazdaságpolitikai felhasználhatóság érdekében tett átmeneti kompromisszumnak, és nem a modellkeret átfogó tudományos igazolásának érzem. Ráadásul könnyen beleesünk a túlzott mintán belüli illeszkedés csapdájába, ami viszont egy modell igazi céljának, az alternatív lehetőségek elemzésének a rovására megy.
Mennyiben jelentenek alternatívát az ACE modellek a fentebb leírt, fokozatos és paradigmán belüli stratégiával szemben? Nyilvánvaló előnyük, hogy lényegesen bonyolultabb interakciókat jeleníthetnek meg, mint egy hagyományos makromodell. Bár a költséges információ és az információs aszimmetriák a főáram modelljeiben is kezelhetők, csak lényegesen leegyszerűsítettebb formában, mint egy ACE szimulációban. Ez utóbbiak biztosan hasznosak lesznek abban, hogy utat mutassanak a főáram modelljeinek kialakításában. Nagyon érdekesnek és fontosnak érzem azt a – nem titkolt – ambíciót, hogy az ausztriai iskola által hangsúlyozott, a decentralizált döntéshozatal és az ebből kialakuló árrendszer központi tervezéssel szembeni információs előnyeit feltárjuk.
Ugyanakkor nem nehéz olyan példákat találnunk, ahol az ACE modellek szimulációs eredményei félrevezetőek lesznek. Egy előretekintő és optimalizáló modell egyértelműen megmondja, hogy egy előre bejelentett ÁFA emelés hatására a háztartások előrehozzák a vásárlásaikat. Mi több, ilyen jellegű, „tiszta” gazdaságpolitikai kísérletek esetén empirikusan is pontos előrejelzést tudunk adni egy optimalizáló modellel. Nehezen tudom elképzelni, hogy egy nem optimalizáló keretben ezt a fajta előrejelző képességet miként tudjuk elérni. A Lucas-kritika fontosságát könnyű nem csak túl, hanem alul is értékelni. Adott intézményi keretek közötti viselkedés bonyolult modellezéséhez az ACE keret nagyon hasznos lehet. Az intézmények drasztikus változása esetén azonban nem kerülhető meg az előretekintő, optimalizáló megközelítés.
Arról sem vagyok meggyőződve, hogy az ACE modellek mikroökonómiai megalapozottsága feltétlenül erősebb az egyedi döntéshozók szintjén. Idézet Gaffeo és szerzőtársai (Delli Gatti, és mtsai. 2008) cikkéből: „Production is carried out by means of a constant return to scale technology, with labor L_it as the only input”. Miért? Nyilván nem a realizmus, hanem a kezelhetőség kedvéért – épp, mint egy optimalizáló modellben. További idézet: „downward (wage) rigidity is observed also for the pay of new hired”. Az empirikus irodalomban ez egyáltalán nem egyértelmű: a szerzők által idézett munkával (Bewley 1999) szemben egy másik tanulmány (Carneiro, Guimaraes és Portugal 2012) az ellenkezőjét találja. Érzésem szerint az ACE keret legalább annyira – sőt talán még jobban - képes a modellező saját, szelektív igazságát visszatükrözni, mint az előretekintő-optimalizáló megközelítés.
Összegezve továbbra is azt gondolom, hogy a főáram módszertani megközelítése rengeteg tartalékkal rendelkezik. A korlátok között optimalizáló viselkedés elemzésével a közgazdaságtan egyedi és rendkívül sikeres eszköztárat hozott létre. Elképzelhető, hogy a jövőben a kis modellekkel dolgozó, a valóság kis szeletét vizsgáló, de azt mélyen megérteni kívánó megközelítés kifullad. Lehet, hogy a makrogazdaság viselkedése tényleg nem írható le zárt rendszerként, hanem evolúciós szimulációkra van szükség. Ezt azonban egyelőre még nem tudjuk, mert nem merítettük ki a modern makroökonómia hasznos és sok előnnyel rendelkező eszköztárát. Ez nem jelenti azt, hogy egyéb megközelítéseket – pl. az ACE elemzési keretet – ne lenne érdemes használni. Ismételve korábbi önmagamat: „virágozzék száz virág”.
