Economie is geen exacte wetenschap1

We weten op de seconde en meter precies wanneer en waar de volgende zonsverduistering te zien is in Nederland op 7 oktober 2135. Voor astronomen is de toekomst bekend. Dit komt omdat astronomie een exacte wetenschap is; economie is dit echter niet. Voor economen is de toekomst onbekend. Volgens twee beroemde negentiende-eeuwse economen, John Stuart Mill en Alfred Marshall, kun je economie beter vergelijken met de ‘wetenschap van de getijden’. We weten dat twee belangrijke factoren de getijden bepalen: de stand van de maan en die van de zon. Om echter de stand van het water bij de London Bridge te bepalen, spelen veel meer onvoorspelbare factoren een rol: ‘Niemand weet genoeg over het weer om op voorhand te kunnen zeggen hoe het zal zijn. Een zware regenval in de hogere Theems vallei, of een sterke noordooster wind in de Duitse Oceaan kunnen leiden tot een heel andere waterstand bij de London Bridge dan men had verwacht’ (Marshall 1890, p. 32). Een exacte wetenschap, zoals astronomie, beschikt over volledige kennis, dat wil zeggen kennis van alle factoren, groot of klein, die soms of altijd van invloed zijn. Maar in de economie spelen in principe een oneindig aantal factoren een rol die voor het overgrote deel nog onbekend zijn, en indien bekend niet zo precies te meten zijn.

Economen hebben dit probleem in de twintigste eeuw aangepakt met de ontwikkeling van econometrische modellen, een uitvinding van de Nederlandse econoom Jan Tinbergen die daarvoor in 1969 samen met de Noor Ragnar Frisch de eerste Nobelprijs in de Economie kreeg. Een econometrisch model is een statistische weergave van bijvoorbeeld een nationale economie (het eerste econometrisch model van Tinbergen was die van de Nederlandse economie, zijn tweede die van de Verenigde Staten). Een econometrisch model is beter gezegd een aantal regressievergelijkingen, waarvoor de statistieken van de betreffende economie zijn gebruikt om de coëfficiënten van die vergelijkingen te meten. Dit model is dus eigenlijk een statistische beschrijving van een economie uit een afgelopen periode. Er wordt dan van uitgegaan dat zo’n model ook iets zegt over de toekomst van die economie, zodat deze te gebruiken is voor economisch beleid of om ‘ramingen’ te geven van toekomstige economische ontwikkelingen, op de korte of middellange termijn. (Economen wagen zich er niet aan om ramingen over de ‘lange termijn’ te geven, dan wordt de onzekerheid te groot. Eigenlijk weten we daarover maar één ding zeker, namelijk dat we op de lange termijn doodgaan, zoals de beroemde Britse econoom John Maynard Keynes eens opmerkte.)

Verschil tussen een raming en een voorspelling

In Nederland is in 1945 voor de ontwikkeling en toepassing van econometrische modellen voor economisch beleid en ramingen het Centraal Planbureau (CPB) opgericht, waarvan overigens Tinbergen de eerste directeur was. Het CPB benadrukt op haar website dat het niet doet aan economische planning, maar dat het ‘de gevolgen voor de economie van nieuw beleid of beleidswijzigingen’ analyseert (CPB). Dat is ook eigenlijk de betekenis van raming, de analyse van de vraag: ‘wat zal er gebeuren als dit en dat het geval is?’ Men gaat bij een raming uit van een bepaalde gekende economische situatie, waarvan de kennis over die situatie bestaat uit economische statistieken, nationale rekeningen en een aantal plausibele aannames. Vervolgens wordt met behulp van het model uitgerekend wat de gevolgen zijn van een bepaalde beleidswijziging op basis van die bekend veronderstelde uitgangssituatie.

Een raming is iets anders dan een voorspelling. Een voorspelling is een antwoord op de vraag ‘wat zal er gebeuren, gegeven de wereld zoals die nu is?’ Een voorspelling gaat dus uit van volledige kennis over de situatie van alle relevante factoren; daarbij is inbegrepen dat men ook weet wat alle relevante factoren zijn. Neem bijvoorbeeld weer astronomie. We kunnen binnen de astronomie zo precies voorspellen omdat we die volledige kennis hebben over de stand van alle planeten en de zon op een bepaald moment en we kennen alle wetten die relevant zijn. Daarmee kunnen we elke positie van alle planeten uitrekenen tot in de verre toekomst. Toen deze resultaten een paar eeuwen geleden in de astronomie geboekt werden, geloofde en verwachtte men dat we dezelfde volledige kennis in alle andere wetenschappen ook zouden kunnen bereiken, zowel in de natuurwetenschappen als sociale wetenschappen. Dit geloof heet determinisme, en werd het meest expliciet verwoord door Laplace in een gedachtenexperiment waarin een ‘demon’ voorkomt die al deze kennis heeft en dus alles tot op de millimeter en seconde kan determineren. In de praktijk blijkt echter dat deze demon slechts alleen bestaat in de astronomie.

Om te kunnen voorspellen in de economische wetenschap, bijvoorbeeld hoe de economische groei er volgend jaar uit ziet, zouden we dus van alle factoren die invloed zouden kunnen hebben op de economische groei, moeten weten hoe ze er nu voor staan. Dat betekent dat we nu al moeten weten welke factoren er allemaal bepalend zullen zijn voor de groei van volgend jaar. Dat betekent weer dat we eigenlijk al in de toekomst moeten kunnen kijken om dat te weten. We weten nu wel welke factoren er allemaal in het verleden een rol hebben gespeeld, maar er zullen altijd wel onvoorziene, of niet te voorziene gebeurtenissen plaatsvinden waarvan we ook niet kunnen vermoeden welke invloed ze op de economische groei zouden kunnen hebben. Denk alleen maar eens aan de terroristische aanslag op 9 september 2001. De sociaal-economische wereld verandert constant op onvoorspelbare wijze, terwijl de planeten over een paar miljard jaar nog steeds in dezelfde banen zullen rondcirkelen.

Toen de huidige directeur van het CPB, Coen Teulings, in januari 2010, op de vraag van de onderzoekscommissie de Wit ‘waarom heeft het CPB de crisis niet voorspeld?’, eerlijk antwoordde dat economen niet goed zijn in voorspellen, werd hij dezelfde avond in de media uitgelachen. De reden hiervoor was dat de journalisten geen onderscheid tussen ramingen en voorspellingen zagen en dat Teulings niet duidelijk genoeg dit onderscheid kon uitleggen (Boumans, 2011).

De machinekamer van het CPB

Naar aanleiding van dit parlementair onderzoek werd bij het CPB een document samengesteld met als titel Voorspellen in crisistijd: De CPB-ramingen tijdens de Grote Recessie, dat uitgebreid op deze vraag over voorspellen ingaat en beter uitlegt hoe het CPB haar ramingen maakt. Bovendien werden op 28 januari 2011 twee informatiebijeenkomsten georganiseerd voor ‘grootverbruikers van onze ramingen, respectievelijk journalisten en beleidsmedewerkers van Tweede Kamerfracties’ (Verbruggen, 2011). Het thema voor beide bijeenkomsten was Modellen en Voorspellen: een kijkje in de machinekamer van het CPB. De titel van het CPB document en het thema van die bijeenkomsten laat zien dat er jammer genoeg geen onderscheid gemaakt wordt tussen raming en voorspelling, en dat daarmee de verwarring over wat economen nu wel en wat niet kunnen weten blijft bestaan.

Het interessante van zowel het CPB document als de informatiebijeenkomsten is dat er op een impliciete wijze wel wordt aangegeven wat het verschil is tussen raming en voorspelling. Om dit verschil duidelijk te maken, zal ik eerst in het kort uiteenzetten hoe het CPB te werk gaat.

Vier keer per jaar brengt het CPB een raming uit voor de Nederlandse economische ontwikkelingen in het lopende en het aankomende jaar. Hiervoor wordt het macro-econometrische model SAFFIER gebruikt, dat dus een econometrisch beeld geeft van de Nederlandse economie. Nederland is echter een kleine en zeer open economie, dat wil zeggen dat de ontwikkelingen in het buitenland van cruciaal belang zijn voor de ontwikkelingen in Nederland. Voor de ramingen van deze buitenlandse ontwikkelingen maakt het CPB gebruik van de cijfers van allerlei internationale organisaties, zoals het Internationaal Monetair Fonds (IMF). Deze ramingen worden buitenlandexogenen genoemd. Economen noemen exogenen de variabelen waarvan de waarden niet door het model worden bepaald, die wel door het model worden bepaald heten endogenen. De exogenen zijn dus alle factoren buiten het model die volgens economen een merkbare invloed hebben op de Nederlandse economische ontwikkelingen. Dat zijn natuurlijk niet alleen de buitenlandse factoren, maar ook factoren die in Nederland spelen, de zogeheten binnenlandexogenen. Dit zijn voornamelijk variabelen die het overheidsbeleid weergeven, zoals belastingtarieven, premies en overheidsuitgaven. Wanneer alle benodigde exogenen bekend zijn, worden deze samen met de meest recente cijfers van het CBS ingevoerd in SAFFIER. De ramingen zijn dan de resultaten van de berekeningen op basis van het model en de exogenen.

Dit zijn echter nog niet de ramingen die gepubliceerd worden. “Het is aan CPB’ers om de modeluitkomsten te beoordelen op hun plausibiliteit. Gezond verstand en een kritische houding ten aanzien van het model, dat per definitie nooit meer kan zijn dan een vereenvoudigde weergave van de realiteit, zijn daarbij onontbeerlijk,” (de Jong, Roscam Abbing en Verbruggen 2010, p. 15). In het CPB document wordt benadrukt dat er meer is dan alleen het model, dat de uitkomsten van het model op basis van de exogenen niet ‘blindelings’ worden overgenomen.

‘Economie is geen exacte wetenschap, het voorspellen van economische ontwikkelingen is more art than science en de wiskundige vergelijkingen van SAFFIER vormen slechts een benadering van de economische realiteit. Een aanpassing van modeluitkomsten, bijvoorbeeld op basis van voorlopende indicatoren, komt in de praktijk dan ook regelmatig voor. Uiteindelijk worden de ramingen gemaakt door de medewerkers van het CPB, met behulp van maar niet door het model.’ (de Jong, Roscam Abbing en Verbruggen 2010, p. 16).

Een ‘berekening’ wordt gemaakt op basis van een model en inputgegevens, echter een raming is op basis van ‘zo realistisch mogelijke aannames en verwachte ontwikkelingen’. Deze aannames en verwachtingen zullen ook gebaseerd moeten zijn op andere vormen van kennis over de economische ontwikkelingen dan de kennis die wordt weergegeven in statistieken en door het model. Statistieken en het model geven een beeld van een economie tot nu toe. Je kunt echter net gehoord hebben over de nieuwe plannen van de Nederlandse regering of die van een buitenlandse overheid, of het oplaaien van geweld in een bepaalde regio, een steeds verder uitdijende olievlek in de golf van Mexico, enzovoort. Uit ervaring weet dan een deskundige welke invloed hiervan te verwachten is op de economische ontwikkeling in Nederland. Die kennis, ‘expert opinion’, wordt dan gebruikt om de ramingen bij te stellen. Dit wordt mooi weergegeven in het schema van het ‘productieproces’ van de CPB ramingen, dat gepresenteerd werd op de informatiebijeenkomsten over ‘modellen en voorspellen’ (Verbruggen, 2011).

Conclusie

Zo langzaam maar zeker wordt er steeds meer erkend dat voor ramingen niet alleen ‘data voor het verleden’ (statistieken), ‘inputs voor exogenen’ en een ‘model’ nodig zijn, maar ook het ‘gezonde verstand en de kritische houding’ van een deskundige, die net in de ochtendkrant heeft gelezen dat er nieuwe acties door de vakbonden worden georganiseerd tegen bepaalde kabinetsmaatregelen.

Omdat statistieken en econometrische modellen altijd achterlopen met betrekking tot actuele ontwikkelingen zal een raming altijd bijgesteld moeten worden op basis van kennis van voorziene gebeurtenissen. Een voorspelling vraagt echter meer, namelijk ook kennis van onvoorziene en niet te voorziene gebeurtenissen. Die zullen er altijd zijn, en daarom kunnen economen wel ramen maar niet voorspellen. Dit gezegd hebbende zou ik kunnen besluiten met dezelfde woorden als die van het CPB document: ‘Mooier kunnen we het niet maken. Een voorspeller van macro-economische korte termijnontwikkelingen die het tegendeel beweert belooft teveel, een afnemer die het tegendeel eist, vraag teveel’ (de Jong et al., 2010, p. 63), ware het niet dat deze conclusie betrekking heeft op de beperkte mogelijkheden om tot betere ramingen te komen. Zolang het CPB termen gebruikt als voorspellen, belooft het teveel, en verwacht een afnemer daarom teveel.

Noten
1. Ik wil graag Emma Boumans bedanken voor haar waardevol commentaar.

2. Een leuk boekje dat over dit onderwerp gaat is Sutton 2000.

Bron afbeelding 1:
Verbruggen, J. De 4 ‘ellen’ van het voorspellen: SAFFIER II. CPB Presentation. 2011. www.cpb.nl/publicatie/presentatie-de-4-ellen-van-het-voorspellen-saffier-ii.