Любые попытки оценивать научные достижения, отделяя важное от неважного, крайне субъективны и отражают интересы обозревателя едва ли не большей степени, чем реальные тенденции. Именно поэтому хочется опереться на какие-то реальные факты, отражающие тренды в научных исследованиях.
Такой опорой, казалось бы, могло послужить изучение того, за что вручается наиболее престижная премия в области экономической науки — Нобелевская премия. Но проблема в том, что Нобелевские премии вручаются с существенным лагом, так что по премиям, полученным за последние десять лет, можно лишь понять, какие направления наиболее активно развивались десять-двадцать (если не больше) лет назад. За работы последнего десятилетия Нобелевские премии будут вручать в следующие 10-20 лет.
Надежнее опираться на то, что большинстве случаев научные прорывы становятся ответом не на какие-то внутренние дискуссии между ученых, запертых в башнях из слоновьей кости, а реакцией на изменения в реальном мире, за пределами этих башен. Это либо попытки ответить на новые вопросы и проблемы, либо использование новых методов и инструментов, которые становятся доступными ученым. Развитие экономической науки в прошедшее десятилетие вполне вписывается в этот паттерн, так что, глядя на наиболее важные проблемы в реальной экономике и на технологические изменения, можно понять и научные тренды.
Наука о кризисе
Наиболее важным внешним событием, которое повлияло на развитие экономической науки в 2010-х, безусловно, стал мировой кризис и «Великая рецессия». Он обозначил сразу несколько крайне важных проблем, подтолкнувшие научные исследования в таких различных областях, как макроэкономика, изучение неравенства, политическая экономика.
Одним из важных уроков «Великой рецессии» стал то, что многие стандартные рецепты макроэкономической политики, которые работали многие годы до этого, стали давать сбой, или же их эффект по размеру существенно отличался от ожидаемого. Это заставило более серьезно взглянуть на микроэкономические обоснования макроэкономической политики.
Многие из проблем были связаны с тем, что макроэкономические модели и их численные оценки основывались на очень сильных предположениях, которые нельзя было обобщать на новую и нестандартную ситуацию, возникшую после мирового кризиса. Фундаментальные же микроэкономические механизмы, стоящие за глобальными макроэкономическими процессами, являются более стабильными и продолжают работать в различных контекстах и ситуациях. Именно поэтому одним из важнейших трендов в макроэкономике в последние десять лет стал фокус на изучении этих фундаментальных механизмов, прежде всего с точки зрения аккуратной эмпирической оценки причинно-следственных связей.
Одними из самых показательных исследований в этой области можно назвать работы семейной пары Эми Накамуры и Йона Стейнсонна из Университета Беркли. Их визитной карточкой стало креативное использование новых источников данных. Вместо стандартных агрегированных квартальных данных они использовали новые и гораздо более богатые исторические, высокочастотные или дезагрегированные данные. Их общий методологический подход хорошо описан в их статье «Идентификация в макроэкономике». А практическим применением этого подхода может служить их же статья о влиянии государственных расходов на экономический рост внутри единого валютного пространства. Статья оценивает влияние изменения военных расходов в разных регионах США на их экономический рост. Затем оценки этих эффектов используются в макроэкономической модели, которая учитывает различия между регионами, входящими и не входящими в единое валютное пространство. Эти результаты уже могли быть обобщены, например, на случай различных стран Европейского союза, и свидетельствовали о том, что эффект фискальных стимулов на ВВП может быть сильнее, чем считалось до этого.
Нужды бедных
Поскольку мировой кризис особенно больно ударил по наименее обеспеченным слоям населения в США и странах Европы, он привлек значительное внимание к проблеме экономического неравенства. Вопросы неравенства всегда играли важную роль в экономических исследованиях, но именно после кризиса они вышли на первый план.
Наиболее показательным в этом плане стал успех книги французского экономиста Тома Пикетти «Капитал в XXI веке». В этой книге он суммировал результаты многолетней работы целого коллектива соавторов по сбору детальной исторической информации относительно неравенства распределения доходов и богатства в развитых странах, прежде всего в США и странах западной Европы. Из этих данных следовало, что в течение ХХ века уровень неравенства существенно снизился после Второй мировой войны, но в англо-саксонских странах он начал заметно расти в 1980-х и уже дошел до уровней, которые существовали в 1920-х к моменту начала Великой депрессии.
Помимо обсуждения исторических данных, книга также предлагала теоретическое объяснение эволюции неравенства и практические подходы к решению проблемы его роста. При этом, в отличие от эмпирических результатов, предлагаемая в книге теория — и особенно практические советы — подверглись очень жесткой критике со стороны многих других ученых-экономистов. Но вне зависимости от отношения к конкретной книге Пикетти, сам по себе фокус на исследование проблем неравенства — как в отдельных странах, так и по всему миру в целом — стал очень важным трендом последнего десятилетия.
Наука цифровой эры
С точки зрения новых технологий ключевые изменения были связаны прежде всего с развитием информационных технологий, которые позволили работать с гораздо большими массивами данных, а также использовать в исследованиях совершенно новые типы данных. Одним из наиболее важных исследователей, начавших использовать огромные массивов административных данных для поиска ответов на важные экономические вопросы, стал Радж Четти из Гарвардского университета. При этом наиболее значимые его работы связаны с проблемой неравенства, о которой говорилось выше.
На основании данных от налогового ведомства США относительно всех налогоплательщиков в США за несколько десятков лет его команде удалось отследить эволюцию доходов не только у отдельных индивидов, но и у семей. На основании этих данных он смог оценить неравенство возможностей — вероятность того, что ребенок из семьи с низким доходом сможет уже в зрелом возрасте сам оказаться среди людей с высоким уровнем доходов. Изучение таких данных показало, что внутри США существует огромная вариация среди различных регионов с точки зрения неравенства возможностей. Исследование причин и последствий таких региональных различий задало целое новое исследовательское направление, которым занимается возглавляемая Четти лаборатория Opportunity Insights.
Одним из примеров анализа в экономических исследованиях совершенно новых источников данных, которые раньше были недоступны, стало использование данных о ночной засветке со спутниковой съемки в качестве меры экономической активности. Начиная с прорывной статьи Вернона Хендерсона, Адама Сторейгарда и Дэвида Уейла, это этот подход стал использоваться как совершенно новый способ измерения экономической активности, не связанный с официальной статистикой и гораздо более гибкий с точки зрения географических границ изучаемых объектов. Если раньше ученые вынуждены были использовать административные границы, то теперь они получили возможность изучать любую географическую единицу, которая интересовала их с точки зрения научной проблематики. Кроме того, он позволил, например, показать, как авторитарные режимы манипулируют статистикой по экономическому росту.
Новые технологии привели к появлению целого нового сектора цифровой экономики, изучение которого само по себе превратилось в бурно развивающуюся область экономических исследований. Большинство технологических гигантов сами начали нанимать известных ученых-экономистов для изучения и развития новых подходов и методов. Так, профессор Беркли Хэл Вариан уже много лет работает в Google. Среди других экономистов, которые в разное время работали или до сих пор работают в крупных компаниях, можно отметить таких известнейших ученых, как Сьюзан Эти из Стэнфорда (в Microsoft), Пэта Бажари из Университета Вашингтона (в Amazon), Стивена Таделиса из Беркли (в EBay). Работа с этими компаниями позволила им не только помочь компаниям заработать больше денег, — например, за счет разработки новых методов проведения аукционов, — но и внести существенный вклад в науку. Примерами могут служить исследования на стыке эконометрики и машинного обучения или изучение гендерной дискриминации в гиг-экономике.
Эта область исследований все еще находится на подъеме, и скорее всего ее вклад будет гораздо важнее в следующем десятилетии. А вот эмпирическое изучение микро-оснований макроэкономики и неравенства, а также исследования на базе больших данных, как административных, так и полученных, например, со спутников, уже точно можно занести в число прорывных направлений последнего десятилетия.