Experimenty, mozky a červi aneb něco víc o Nobelovce za ekonomii

Jaké opatření snižují globální chudobu? Nobelovu cenu za ekonomii (pro puristy: Cena Švédské národní banky za rozvoj ekonomické vědy na památku Alfreda Nobela) získali letos Abhijit Banerjee (MIT), Esther Duflo (MIT) a Michael Kremer (Harvard), a to právě „za jejich experimentální přístup ke zmírnění globální chudoby“. Jejich hlavním příspěvkem byla syntéza tzv. rozvojové ekonomie (jak řešit problémy rozvojového světa) a ekonomie experimentální (odpovědi na otázky nalézá v experimentech).

Esther Duflo je druhou ženou, která vyhrála Nobelovu cenu za ekonomii a především je zdaleka nejmladším nositelem této ceny (46 let). A ještě personálie: Duflo and Banerjee jsou manželé a jsou prvním manželským párem, který vyhrál Nobelovu cenu za ekonomii (podobný kousek se povedl Marii Skłodowske-Curie a jejímu manželu Pierre Curie, ale za fyziku).

Některé oslavné články nejdou rovnou na školy a červy, ale ukazují jejich přesah i do jiných koutů ekonomie. Například paper "Population growth and technological change: one million B. C. to 1990" naspaný Kremerem. Na lidi se můžeme dívat Malthusiánský, tedy jako na spotřebitele, nebo rovnou jako na žaludky, které je třeba naplnit, a zdroje jsou omezené. Více lidí, znamená méně všeho pro ostatní. To je jeden pohled. Druhý pohled je technologicky optimistický: lidi jsou mozky. Více lidí, znamená více inovací, tedy více všeho pro všechny ostatní. Kremer se rozhodl otestovat, která z těchto hypotéz je platná. A ukázal, že dlouhodobě platí, že s ekonomickým růstem se zvyšoval růst populace: „mezi společnostmi bez možnosti technologického kontaktu, ty, které měly na začátku vyšší populaci, měly rychlejší technologické změny a vyšší růst populace.“ Jednoduše řečeno, lidi jsou mozky. Čím víc mozků, tím více inovací. Otázka, zda lidi jsou žaludky nebo mozky, opět zaznívá při návrzích na řešení klimatické změny. Můžeme se spolehnout na technologický pokrok?, Nebo bychom měli drasticky omezovat spotřebu? Někde zaznívají dokonce návrhy na snížení porodnosti. Technologie a inovace!

Mohou vlády motivovat inovace? Vlády se o to dlouhodobě snaží. Inovace jsou ale drahé. Jednou z možností takové podpory jsou patenty, které vlastně vytvoří monopolní prostředí pro inovátora a jeho vynálezy. Druhou možností jsou dotace a jiné formy peněžní podpory inovací. Kremer se zabýval možností vykupováním patentů vládou a poskytnutím patentů široké veřejnosti. Takový krok by totiž eliminoval monopoly, ale taky motivaci pro ostatní udělat něco podobného, jen abych dosáhl na tyto monopolní ceny, namísto abych se snažil vynaleznout něco skutečně nového. Navíc by předchozí vynálezy po poskytnutí veřejnosti mohly obohatit jiné inovace. No jo, ale jakou cenu by měla vláda platit? Nesmí být moc nízká, aby nedemotivovala inovace. A moc vysoká taky ne, ze zjevných důvodů. Pro řešení tohoto problému navrhl aukci vynálezů: každý by mohl navrhovat cenu a vítěz by získal patent na 10% času. Zbývajících 90% by koupila vláda za tržní cenu odvozenou z aukce a poskytla veřejnosti. „Vykupování patentů by potenciálně zvýšilo pobídky pro originální vynálezy blízko jejich sociální hodnotě, redukoval by pobídky pro zbytečný ‚já jsem na to taky přišel‘ výzkum a eliminoval by deformace způsobené monopolními cenami.“ Opět nejde jen o teoretické cvičení, ideu tohoto přístupu využívá projekt Advance Market Commitment for Vaccines, který zajistil trh pro pneumokokovou vakcínu. Tou bylo proočkováno cca 143 milionů dětí.

Banerjee zase přišel teoretickým modelem stádového chování. Předpokládejme, že máme na jedné ulici naproti sobě dvě restaurace: A a B. Známe apriorní pravděpodobnost, že A je lepší restaurace s pravděpodobností 51 procent a B s pravděpodobností 49 procent. Dále lidé přicházejí postupně k restauracím, pozorují, jaké rozhodnutí udělali ostatní a pak se rozhodnou. Vedle apriorní pravděpodobnosti také každý

z nich dostal signál o tom, která restaurace je lepší. Takže když přijdou k restauraci znají apriorní pravděpodobnost, mají signál o tom, která z nich je lepší a také pozorují, jak se rozhodli ti před nimi. Předpokládejme, že ze sta lidí 99 lidí dostalo signál, že B je lepší. Jen jeden člověk dostal informaci, že A je lepší. Hodnotu svého signálu a pozorovaného signálu z chování ostatních hodnotíme stejně. Tak a ten jediný se signálem pro A přichází k restauracím jako první a logicky si sedne do A. Přichází druhý člověk, který zná apriorní pravděpodobnost, dostal signál, že B je lepší, ale zároveň vidí toho prvního sedět v restauraci A. Co udělá? Protože váha jeho signálu (vyber B) je stejná jako váha toho, co už sedí (v A), tak se tyto signály vyruší. A zbývá apriorní pravděpodobnost, který je pro A (51%) o fous vyšší než pro B (49%). Takže vybere taky A. Druhá osoba se tak rozhodne bez ohledu na svůj signál. A jeho rozhodnutí tak neposkytne žádnou novou informaci třetí osobou v řadě, která právě přichází. A proto ta se taky rozhodne pro A. A tak to bude pokračovat až do sta a sto lidí bude sedět A, ačkoliv 99 z nich mělo informaci, že B je lepší. A to jen proto, že lidi ignorovaly svůj signál, čímž způsobili negativní externality pro zbytek lidí, kteří hledali tu nejlepší restauraci, ale skončili v A. Všichni zvolili A, ačkoliv 99% signálu hovořilo pro B. 99 lidí se stalo stádem. Proto způsob distribuce informací vytváří obrovský rozdíl v tom, co se stane. První člověk, první tweet, první reakce na Facebooku, první zpráva může způsobit stádové chování v nejistém pravděpodobnostním světě.

Pojďme na experimenty. S terénními experimenty, za jejichž rozvoj dostala trojice Nobelovu cenu, začal Kremer randomizovanými studiemi v Keni, Duflo a Banerjee navázali a založili Poverty Action Lab. Testovali efektivitu různých opatření ve školství, zdravotnictví, finančnictví…

Například testovali zda lepších výsledků vzdělání bude dosaženo s větší dostupností učebnic, nebo pokud budou mít děti jídlo ve škole zdarma pokud jinak hladoví. Pokud se přece nemám z čeho učit, tak se to přece musí odrazit na mých znalostech. Pokud chodím do školy hladový, tak mi učení taky nepůjde. Na obě otázky studie odpověděla záporně: větší dostupnost učebnic ani obědy zdarma nezlepšily výsledky. Podotýkám v západní Keni. Další experimenty ukázaly, že primární problém v nízkopříjmových zemích není nedostatek zdrojů, ale že styl učení není adaptován na individuální potřeby žáků. V dalších experimentech (Indie) bylo například testováno, jak se odrazí na výsledcích, pokud učitel má k ruce asistenta, který pomáhá s výukou. A výsledky ukázali, že pokud se asistent věnuje nejslabších žákům, tak se zlepší školní výsledky nejen krátkodobé, ale i střednědobé.

Problémem mnoha chudých zemí je vysoká absence učitelů, v některých oblastech se během normálního školního dne 30% učitelů ve škole prostě neukáže. Testovali proto, zda krátkodobé kontrakty motivují učitele k lepšímu nasazení při výuce. Pro našince to může vypadat drasticky, ale ano, takové opatření vedlo k pozitivním výsledkům Testovali, zda snížení počtu žáků na učitele bude mít pozitivní efekt. Neměli.

Experimenty ve zdravotnictví například odhalily, že lidé v chudých zemích jsou výrazně citliví na cenu: například v jednom experimentu testující efektivitu preventivního zdravotního programu testovali citlivost poptávky na cenu odčervovací pilulky v Keni. A zjistili, že pokud jsou pilulky zdarma, tak je 75% rodičů svým dětem podává, pokud ale stojí jen jeden dolar, tak se procento snížilo na 18%. Jeden dolar výrazně snižuje efektivitu preventivních programů. Zjistili také, že odčervení výrazně zlepšuje zdraví a i školní docházku a tyto pozitivní externality jsou dostatečné pro ospravedlnění plně dotovaného programu.

Obrázek ukazuje výsledky dalších experimentů s cenou na míru využívání léků nebo technologií: „účtování poplatků dramaticky redukuje přístup k důležitým produktům pro chudé. (...) Neexistuje žádný důkaz, že by akt placení za produkt zvýšil míru jeho používání. (…) Získání produktu zdarma může dokonce zvýšit ochotu zaplatit za něj později.“

Při testu vakcinačních programů zjistili, že i díky nízké kvalitě služeb na klinikách a časté absenci personálu je míra proočkovanosti jen šest procent. Testovali proto, zda dostupnost mobilní kliniky tuto míru zvýší a zjistili, že ano, dokonce na trojnásobek (18%). Ale pozor, pokud dáte rodině k vakcíně malý dárek, v tomto případě pytlík čočky, tak se míra zvýšila na 39%. Může to vypadat nehospodárně, ale ve skutečnosti náklady na proočkovanou osobu ve skutečnosti poklesly, navzdory nákladu na čočku.

Při testování adopce technologií zjistili, že lidé v chudých zemích odkládají přechod na nové technologie, protože se hodně soustředí na dnešní problém. Opět experimenty ukázaly, že dotace mohou být úspěšné v podpoře adopce nových technologií, ale pokud jsou krátkodobé a nikoliv trvalé. Pokud jsou trvalé, tak člověk může rozhodnutí nadále odkládat na později, pokud je dočasná, tak musím akci udělat hned.

Používání hnojiv výrazně zvyšuje výnos z půdy. Takže je proto logické, že by je lidé měli používat. Ale zemědělci v Keni je moc nepoužívali. Postupnými experimenty zjišťovali, co by přimělo zemědělce hnojiva používat. Nejvíce fungovala varianta, kdy zemědělcům bylo hnojivo nabídnuto po sklizni (kdy měli méně práce) ovšem za plnou cenu s dopravou zdarma. Takové nastavení vedlo ke zvýšení používání hnojiv o třetinu. Stejného efektu bylo dosaženo i v jiné formě experimentu, ale v situaci, kdy byla sleva na hnojivo 50%. Stejný efekt, ale rozdílný dopad na rozpočet státu nebo neziskových organizací.

U řady příkladů výše by přitom intuice nebo naše vidění světa nám mohly říkat něco jiného. Je přece lepší za očkování něco zaplatit, protože to vede člověka více motivuje, tím, že se něco kupuje, tak to vytváří zdání hodnoty. Terénní experimenty, zvlášť jejich přísné nastavení (randomizace, kontrolní skupina, testování jednotlivých hypotéz) přitom ukazuje, že spoléhat se na intuici v nastavovaní politik, může výrazně zvyšovat náklady, snižovat efektivitu a někdy dokonce vést k opačným než zamýšleným dopadům. Evidence based policy!

Mimochodem, v ČR máme také výborné experimentátory, shodou okolností jsou to také manželé: Julie Chytilová a Michal Bauer. „V Indii zkoumali, proč jsou některé ženy trpělivější a spořivější, v Gruzii a Sieře Leone analyzovali vliv válečných událostí na sociální chování lidí, na východním Slovensku zase pozorovali, jak nakažlivá může být nesnášenlivost.“ Doporučuji jejich rozhovor: „Když se lidé rozhodují sami za sebe nebo se vyskytují v prostředí, které neprojevuje nesnášenlivost, pak jiné nediskriminují. Když jsou ale v prostředí, které se chová nesnášenlivě, mají tendenci se chovat také tak. Přičemž tendence následovat chování ostatních a poškodit Roma byla asi dvakrát silnější než v případě člověka stejného etnika.“

David Navrátil