“מורכבות הכלכלה” – גישה כלכלית חדשה

המשבר הכלכלי העולמי האחרון חשף פגמים רבים באופן החשיבה הכלכלית שלנו ובפרט את מוגבלותם של הכלים הכלכליים, עליהם אנו מסתמכים. הופעתו הפתאומית הצליחה להזכיר לכולנו את חוסר היציבות האופיינית לכלכלה המודרנית והביאה אותנו שוב למצב של אי-וודאות. לנוכח זאת, גישות כלכליות חדשות החלו למשוך את תשומת ליבו של הציבור ובפרט זו המכונה גישת “המורכבוּת הכלכלית” (Complexity of Economics). לפי זו, עלינו לנטוש את הפרדיגמות הכלכליות המקובלות והפשוטות, אשר תופסת את הפרטים בחברה כהומוגניים, רציונאליים וממקסמי-רווח ולבנות ולאמץ מודלים של משקים מורכבים יותר (הכוללים לדוגמה, סוגי אנשים רבים ואפשרות לפעולות לא רציונאליות), אשר ישקפו בצורה טובה את המציאות.

במסגרת פרויקט NAEC (גישות חדשות לאתגרים כלכליים), ארגון ה-OECD יזם סדנה שמטרתה הייתה בחינת גישת ה”מורכבוּת” (Complexity) ושיטותיה כמענה לאתגרים הכלכליים. המסקנה המרכזית הייתה, שעל מקבלי ההחלטות לעשות שימוש נרחב בשיטות אלה למען הבנה מדויקת יותר של המציאות הכלכלית ושלאורה עליהם לעצב את דרכי המדיניות.

מנכ”ל “המכון לחדשנות כלכלית” באוקספורד, פרופ’ אריק בוינהוקר (Eric Beinhocker), פתח את הסדנה וקרא לשינוי המודלים הכלכליים הקלאסיים ולעדכונם למען תפיסה ותיאור מדויקים יותר של המציאות. לטענתו, עלינו לעבור למודלים מורכבים, הכוללים פרטים רבים ומגוונים, שאינם תמיד רציונאליים. מרבית המודלים והכלים המורכבים, שפותחו עד כה, נשענים על Big Data– מאגרי נתונים עצומים בהיקפם ובמורכבותם, אשר נוצרו באמצעות האינטרנט או על ידי חברות ענק במשך השנים ושבאמצעות ניתוחם ניתן להצביע בדיוק רב יותר על מגמות וקשרים בכלכלה. באמצעותו, יש לנו כעת את היכולת ליצור מודלים מבוססי סוכנים אמתיים ולערוך ממש ניסויים אמפיריים בכלכלה. מעבר לכך, ה-Big Data מסייע לתפיסה טובה יותר של החברה וצרכיה, שלאורה מקבלי ההחלטות יכולים וצריכים לעצב את דרכי המדיניות.

האינטרנט של הדברים לעזרת הכלכלה

מלבד ה-Big Data, הושם דגש בסדנה על גישה מחשבתית אינטרדיסציפלינרית, במסגרתה נעשה שימוש בין-תחומי בכלים מסוגי מחקר שונים (למשל שימוש במודלים פיזיקליים לניתוח שוק כלכלי) ויש ניסיון לתפוס ולנתח את המציאות באופן יותר הוליסטי, כלומר לקחת בחשבון אספקטים נוספים מלבד אלה הכלכליים. לדוגמה, מודל כלכלי מורכב לא ייבחן רק את היעילות או את התרומה של מדיניות מסוימת לרווחה מבחינה כלכלית, אלא גם יכיל ויכמת את ההשלכות הסביבתיות שלה ובכך יספק ניתוח שלם יותר (ארגון ה-OECD עובד בימים אלה על פיתוח כלי כזה במסגרת NAEC). המפגש בין אנשי מקצוע וחוקרים מתחומים שונים עתיד לסייע לתפיסה שלמה יותר של המציאות, ליצירתיות בין-תחומית ולפיכך למענה יעיל יותר לאתגרים הכלכליים הקיימים.

פרופ’ רוברט אקסטל (Robert Axtell), ראש המחלקה למדעי החברה החישוביים (Computational Social Science. כלומר, מבוססי Big Data) באוניברסיטת ג’ורג’ מייסון טען, כי הכלכלה ומדעי החברה בכלל חווים בשנים האחרונות מהפכה מתודולוגית- אנו עוברים מהמודלים התיאורטיים אל מודלים יותר פרקטיים, אמפיריים, המבוססים על מדידות המציאות. באמצעות ניתוח חכם של הנתונים, אנו מסוגלים היום להבין באופן מדויק יותר את ההתנהגות האנושית- איננו משערים מה האדם עתיד לעשות, אלא בוחנים פשוט מה הוא עשה ורק מתוך כך אנו למדים עליו. מעבר לכך, הבנה זו מאפשרת לנו להסיק מתוך נתוני המיקרו על תמונת המאקרו, כלומר ליצור מודלי מאקרו מבוססי מיקרו. לדוגמה, אקסטל וצוותו בנו על בסיס דיווחי המס בארצות הברית מודל מיקרו ענק המכיל את כל הפירמות וכולל את גודלן, היקף ייצורן, רווחיהן, שיעור הצמיחה השנתי שלהן, היקף המועסקים ועוד. מתוך ניתוח הנתונים הרבים, שכלל המודל, הצליח הצוות ללמוד ולהסיק באופן מדויק יותר על שוק העסקים בארצות הברית והגיע ממש לנתונים קונקרטיים על תזרימי העבודה החודשיים ועל הקשר, שבין גיל הפירמה לבין ההסתברות שלה לשרוד. מודל כזה מאפשר לנו לשקף את הדינמיות של הכלכלה, את ההטרוגניות של הסוכנים בה ובאופן כללי מגמות בה. באמצעותם נוכל בתקווה גם לחזות טוב יותר את המשברים הכלכליים הצפויים.

כלכלה, מורכבת יותר ממה שחושבים

דוגמה מעניינת נוספת למחקר המבוסס על Big Data הוא ניסיונו של טוביאס פרייס (Tobias Preis) למדוד ולחזות התנהגות אנושית על בסיס חיפושים בגוגל. פרייס וצוותו בחנו בשנת 2010 את החיפושים, שאזרחים מ-45 מדינות שונות ביצעו בגוגל וחישבו את היחס, שבין היקף החיפוש לגבי השנה המתקרבת לבין זו שחלפה. מתוך יחס זה הם בנו “מדד מוכוונות לעתיד” והצליחו למצוא קשר חיובי בינו לבין התמ”ג. כלומר, במדינות שבהן התמ”ג גבוה האזרחים נוטים להתעניין יותר בעתיד ולהפך. כך, פרייס וצוותו הוכיחו את הקשר, שבין הצלחה כלכלית של מדינה לבין האוריינטציה העתידית של אזרחיה ברשת. כמו כן, מתוך מחקר נוסף, שביצע הצוות על בסיס שאילתות בגוגל עלה, כי קיים קשר חיובי בין כמות החיפושים של מניות לבין התנודות בהן והמליצו לסוחרים, שאם מספר החיפושים של מניה נמצא בירידה, כדאי להם לקנות אותה, ואם ההפך, עליהם למכור. מחקרים אלה ודומיהם מלמדים על ההזדמנויות הרבות הטמונות בניתוח איכותי של ה-Big Data הקיים, כמו גם על הידע הפוטנציאלי, שטמון בו שאת חלקו אנו יכולים בשלב זה רק לדמיין.

אינדקס כלכלי המובסס על שאילתות מגוגל

יחד עם זאת, מאגרי ה-Data רחוקים מלהיות מושלמים. מלבד העובדה, שחלקים רבים ממנו אינם נגישים לציבור, הוא אינו אחיד מבחינת סטנדרטים. קו-פייר ג’ורג’ (Co-Pierre Georg), ד”ר לכלכלה מאוניברסיטת קייפטאון, הסביר על האתגר, שבניתוח מידע מפוקח (לרוב מטעמי תחרות ופרטיות האזרח). ראשית, מספקי המידע דורשים סודיות מלאה ולכן האפשרות לפרסם את הממצאים מוגבלת. שנית, איכות המידע משתנה ממקור למקור ובאופן כללי הוא אינו עומד בסטנדרטים אחידים. לבסוף, שיתוף הפעולה בין מספקי המידע (לדוגמה הבנקים) לבין אוספי המידע (המפקחים) אינו רב בשל ניגוד אינטרסים. כל אלה מובילים לתהליך סטנדרטיזציה מאוד לא יעיל. לרוב, צריך להזין ממש ידנית את הנתונים לתוכנה אחת, שכן התוכנות, בהן החברות משתמשות אינן זהות. כמו כן, צריך לאחד אותו מבחינת השדות והנתונים שהוא מכיל. רק לאחר שתהליך ההאחדה בוצע, ניתן להתחיל לעבוד על ניתוח הנתונים שנאספו. מעבר לזמן העבודה שמתבזבז בתהליך, עלויותיו מאוד גבוהות. אם כן, על אף שקיימים מאגרים רבים של Big Data, הנגישים לציבור, חוסר האחידות בסטנדרטים, כמו גם העובדה, שחלקם עדיין מוגבלים, מונעים מאתנו הפקה של ידע איכותי נרחב באמצעותם ועלויות עבודה גבוהות. מרבית המפקחים כלל אינם יכולים להרשות את ביצועו ופוטנציאל המיצוי של המידע נפגע. לפיכך, הפתרון הנחוץ לכך הוא תהליך סטנדרטיזציה בינלאומי, שיתבצע או על ידי הממשלות או על ידי אנשי Data ממוסדות שונים, שיאפשר את מיצוי מלוא הפוטנציאל הטמון ב-Big Data.

לסיום, נשאלת השאלה כיצד השיטות החדשות של גישת המורכבוּת הכלכלית יכולות לסייע למקבלי ההחלטות בפתירת האתגרים הכלכליים הנוכחיים? ראשית, עליהם להיות מודעים למורכבוּתה של הכלכלה, לחוסר הוודאות המאפיינת אותה ועל כן גם לזהירות הנדרשת בשימוש במודלים הכלכליים הקלאסיים. המשבר הכלכלי האחרון הוכיח לכולנו את הצורך בכך. שנית, עליהם לאמץ גישה אינטרדיסציפלינרית כלפי עיצוב מדיניות ולקיים לעתים קרובות דיונים בין אנשי מקצוע מגוונים לגבי האתגרים הכלכליים-חברתיים שעומדים בפניהם. ענף הכלכלה בלבד כבר אינו מספיק להבנת השוק ועל כן אנו חייבים לשלב בתוכו אספקטים נוספים של המציאות מדיסציפלינות אחרות. מעבר לכך, עליהם לנצל את הכלים האמפיריים החדשים, המבוססים על ה-Big Data ולהוביל מהלך של סטנדרטיזציה כדי לאפשר מיצוי מלא של הפוטנציאל הטמון בנתונים. כלים אלה מאפשרים לנו היום ניתוחים מדויקים יותר של המציאות ומוטלת עלינו כעת החובה המקצועית להשתמש בהם. לבסוף, מקבלי ההחלטות ואנחנו מוכרחים להיות גמישים במחשבתם ובעשייתם– עלינו להתאים עצמנו למציאות המשתנה, ולקבל את הצורך המתמיד בשינוי ובעדכון תבניות המחשבה הטבועות בנו.

לתיעוד הסדנה בווידאו, לחצו כאן.