A társadalomtudományok és a természettudományok nagyon sok szempontból különböznek egymástól. Más módszereket alkalmaznak, más témákat kutatnak, de mindkettőnek célja a körülöttünk lévő világ megértése. A társadalomtudományos modellek nagyban függenek az emberi tényezőtől, ami rengeteg nehézséggel jár. Van például rengeteg mérhetetlen tulajdonság, ami nehezíti az összehasonlíthatóságot. A racionalitás is egy olyan feltevés, ami sok közgazdasági modellben megtalálható, viszont a valóságban nem áll fenn. Ezek alapján a gazdasági modellek gyakran nem igazak minden egyénre, hanem csupán az átlagra.
Vannak azonban olyan modellek, amiket a természettudományokban használtak először, viszont a gazdaságtudományokban is használják. Ez önmagában nem meglepő, hiszen van például egy matematikai eszköztár, amit mindkét tudományterület használ, azonban a bejegyzésben két specifikus modellt/elméletet szeretnék röviden bemutatni, ami egyértelműen a természettudományokból származik, de a gazdaságban is megtalálható.
Egy külön kialakult tudományterület a közgazdasági fizika (econophysics), és a kissé tágabb, de hozzá közelálló közösségi fizika (social physics). Ezek fizikai módszereket alkalmaznak társadalmi folyamatok magyarázatára. A pénzügyekben gyakran alkalmazzák a fizikai módszereket a bizonytalanság modellezésére, vagy a vagyon eloszlásának a magyarázatára.
Az egyik ilyen példa a gravitációs modell. A fizikában a gravitációs erő felírható a két test tömegének, távolságának, és egy konstansnak a függvényében. Ezt a modellt a közgazdaságtanban több (általában országok közötti kapcsolatokat leíró) tényező vizsgálatakor is használják. Az első és legegyértelműbb példa a kereskedelem. Itt a gravitációs modell az országok közötti kereskedelem értékét írja le a két ország gazdaságának mérete, és a távolságuk függvényében.
A gazdaságok méretét viszonylag könnyű mérni, használható rá az ország GDP-je, a távolságnál azonban már több módszert is lehet alkalmazni, ha az országok közötti távolságot egy számmal szeretnénk kifejezni. Logikus, hogy a földrajzi középpontnak nincsen sok értelme, hiszen a kereskedelmet az befolyásolja, hogy a gazdasági tevékenység helye hol van. Ezért egy módszer lehet a legnagyobb városok távolsága, azonban ez semmi mást nem vesz figyelembe, ami kissé túlzó leegyszerűsítés. Közelebb jár a valósághoz, ha valami átlagos távolságot veszünk, amit lehet például úgy, hogy A ország minden városának vesszük a B ország városaival vett átlagos távolságát, ahol súlyozzuk az átlagot a városok lakosságával, vagy a gazdasági teljesítmény más mérőszámával.
De ha belegondolunk, a gravitációs modell következtetései intuitívek: Nem meglepő, hogy nagyobb országok többet kereskednek egymással. Az egymással legtöbbet kereskedő országpár Kína és az Egyesült Államok, ami egyben a két legnagyobb GDP-vel rendelkező ország is. Az, hogy az országok távolsága is meghatározó a kereskedelemben is intuitív, aminek talán legfontosabb oka a szállítási költség. Ez a modell még kiegészíthető egyéb tényezőkkel is, például azzal, hogy az országok határosak-e, van-e közös nyelvük, tagjai-e valamely országblokknak, és milyen kereskedelmi egyezményeik vannak.
Attól, hogy adott két ország és a távolságuk ismert, nem feltétlenül lehet meghatározni a bilaterális kereskedelmük értékét, hiszen az rengeteg más tényezőtől is függ. Ez szerintem jól rávilágít a természettudományok és a társadalomtudományok közötti különbségre, mert bár a közgazdaságban nagy általánosságban elmondható, hogy a modell tényezői hatással vannak a kereskedelem mennyiségére, nem ad olyan egyértelmű és pontos számot, mint a fizikában. A gravitációs modellt nem csak a kereskedelem esetén lehet használni, hanem például a bevándorlás és a külföldi idegentőke befektetés (FDI) mértékére is, ahol szintén ehhez hasonló intuitív eredményt ad.
A pénzügyi piacok megértésénél is több fizikából származó elméletet is alkalmaznak. A pénzügyi idősorokat standard gazdasági módszerekkel nehéz magyarázni, mert nincs egy stabil egyensúlyi pontjuk. Ennek a megértéséhez lehet használni a több tudományágban előforduló káoszelméletet. Ez azonban más tudományágakkal ellentétben nem ad a gazdasági kérdésekre teljesen kielégítő válaszokat. A káoszelméletnek fontos jellemzője, hogy kezdeti állapotban történő rendkívül kicsi eltérések is nagy hatással lehetnek a későbbiekben (erre szokták azt a gondolatkísérletet használni, hogy egy pillangó szárnycsapása okozhat-e tornádót a világ másik részén.)
Egy anekdota szerint az időjárás modellezésével foglalkozó Edward Lorenz egyik szimulációban nem az egész általa vizsgált idősávot becsültette meg a számítógéppel, hanem csak a második felét, miután kézzel betáplálta az első felére kapott korábbi eredményeket. Ezek után a szimulációban teljesen más eredmények jöttek ki, az eltérés pedig csak abban rejlett, hogy a számítógép hat tizedesjeggyel számolt, míg ő csak három tizedesjegy pontosságra kerektette az adatokat.
Ebből is látható, hogy mivel végtelenül pontos becslést nem lehet készíteni, ezért a kis kerekítésbeli hibák is nagy bizonytalanságot okozhatnak közepes időtávon. Ez által külső véletlen hatások (pl hírek) nélkül is megjósolhatatlan pályát írhat le egy adott idősor. Egyes tesztek azonban a konkrét matematikailag definiált káoszelmélet létét megkérdőjelezik a közgazdasági idősorokon. Ennek egyik oka lehet, hogy jóval kevesebb megfigyelés (rövidebb idősorok) áll rendelkezésre a közgazdaságtanban, mint a természettudományokban.
Az előző két példán látszik, hogy a természettudományos modelleknek van helye a közgazdaságtanban, azonban a természettudományok általában pontosabban le tudják írni a világot az emberi tényező hiánya miatt. Ezt a különbséget nem a társadalomtudományos modellek gyengesége adja, hanem a társadalmi folyamatok modellezési nehézsége. A két említett módszernek van hozzáadott értéke a gazdaság megértéséhez, de olyan pontosan nem tudják leírni a gazdaságot, mint a természettudományos megfelelőjük.
Források:
Prokhorov, A. B. (2008). Nonlinear dynamics and chaos theory in economics: a historical perspective. Quantile, 4, 1-27.
Talamo, G. (2007). Institutions, FDI, and the gravity model (pp. 25-27). Working Paper, Universita de Palermo.
Lewer, J. J., & Van den Berg, H. (2008). A gravity model of immigration. Economics letters, 99(1), 164-167.
0 hozzászólás