Non ci sarebbe davvero bisogno di scriverlo, questo articolo. Anzi si potrebbe racchiuderlo in una riga, citando non so quale cervellone che disse una grande verità: fare previsioni è difficile, specie quando riguardano il futuro.
Dovremmo ripetercelo sempre quando leggiamo, quasi ogni giorno, delle ennesime previsioni che servono solo a regalare facili titoli ai giornali e a deprimere (o esaltare, ma di questi tempi è difficile) gli umori dei mercati.
E invece non ce lo ricordiamo. Anzi spendiamo fiumi di parole per commentare dati che, in pratica, non lo sono: dati che non esistono.
Si tratta semmai di ipotesi sul futuro, svelandosi con ciò la natura più autentica e lo scopo finale di tanto pre-vedere: scatenare il retorico dibattere su ciò che ci aspetta che, incerto com’è giusto che sia, deve abbeverarsi ad astruse congetture statistiche, o meglio stocastiche, per provare a sbirciare nella nebbia del di là da venire, ma sempre e solo allo scopo di giustificare decisioni attualissime.
Il futuro, perciò, è un pregevole esercizio di retorica.
Sennonché retorica e pregiudizio sono la costituente stessa del discorso economico e non sarebbe di per sé un male, se non fosse per il fatto che sulla base di tali caratteristiche si vuole conformare la nostra società, dicendo però il contrario: ossia che l’economia in quanto scienza si propone di essere oggettiva e libera dai pregiudizi.
Tale inganno viene costantemente celato nel dibattere quotidiano, che si impegola su numeri e algoritmi e su quelli fonda il ragionare, che in tal modo esercita una potente attrazione magnetica sulle masse sociali, che vengono sedotte soprattutto dalla promessa di prosperità che tale discorso economico porta con sé.
Dobbiamo essere grati perciò quando qualche anima pia ci ricorda che di tale inganno siamo vittime, anche se magari lo fa senza volerlo, come deve essere accaduto alla Bundesbank nel suo ultimo bollettino di aprile, dove ha pubblicato un interessante articolo intitolato “On the reliability of international organisations’ estimates of the output gap”.
E già dall’esordio, l’articolo della Buba dice le cose chiaramente come stanno: “Le analisi macroeconomiche sono spesso basate sulla decomposizione delle attività aggregate in potenziali (o trend) output e componenti cicliche che misurano l’output gap. E così come è sconosciuta la produzione potenziale, la stima di questo gap di produzione è in pratica associato a un alto grado di incertezza”. Che è come dire l’orbo che guida il cieco.
Potremmo concluderla qui, a questo punto, la narrazione. Ma vale la pena continuare a leggere perché la realtà è sempre più incredibile della fantasia.
“Nel passato, le procedure statistiche, semplici o complesse che fossero, si sono dimostrate poco affidabili per derivare il trend del prodotto. Le revisioni successive sono state spesso grandi quanto i gap stessi”.
Se poi il povero ricercatore volesse affidarsi alle analisi e ai dati sull’output gap elaborate ormai a far data dal 1999 dal Fmi e dall’Ocse “diventa evidente che le stime fornite dalle istituzioni internazionali non sono affatto più affidabili”.
Per apprezzare le conseguenze di tale inaffidabilità, bisogna costringersi a imparare cosa sia l’output gap, una di quelle variabili che le persone di buon senso come me e voi imparano dai libri di economia, visto che nella realtà dell’economia non esistono.
Ebbene l’output gap misura la differenza fra la performance reale di un’economia e quella potenziale. Poiché il misuratore universalmente riconosciuto di tale performance è il prodotto interno lordo, quest’ultimo viene comunemente ripartito in due componenti, ossia il nostro output potenziale e la sua componente ciclica. Non chiedetemi come fanno, perché chiunque abbia un minimo di conoscenza della statistica sa benissimo come tali prassi siano insensate.
Quello che è interessante comprendere è il seguito del ragionamento. La componente ciclica viene misurata perché nella vulgata economica corrente si pensa serva a quantificare (e quindi isolare dal prodotto) i saliscendi periodici del ciclo economico, per arrivare alla sua parte depurata. La logica è la stessa che abbiamo incontrato discutendo del deficit strutturale, ed è altrettanto campata in aria.
Sia come sia, la componente ciclica misura il gap fra la produzione attuale e quella potenziale. Quest’ultima viene definita come quel livello di attività che si raggiunge quando la capacità di utilizzazione dell’economia è “normale”. Tale capacità dipende dai fattori produttivi osservati, quindi l’offerta di lavoro e la dotazione di capitale, senza dimenticare la tecnologia, e il contesto istituzionale.
In sostanza gli economisti usano l’output gap per misurare lo spread fra il massimo possibile di prodotto che l’economia potrebbe esprimere e il prodotto attualmente erogato. Quindi tale indicatore serve a congetturare se l’economia stia sperimentando pressioni sul lato della domanda o sui prezzi.
Detto ciò, rimane il problema: “L’output potenziale e l’output gap non possono essere osservati direttamente. Nelle statistiche dei conti nazionali viene stimato solo il prodotto attuale e non quello potenziale”. La conseguenza è che vengono utilizzate svariate tecniche statistico-econometriche che generano un risultato differente a secondo del metodo usato.
“Questo risulta chiaramente comparando i dati sull’output gap dell’autunno 2013 formulate dal Fmi e dall’Ocse”, che “differiscono notevolmente”.
Per esempio, il Fmi riportò lo scorso autunno che le più grandi economie avanzate stavano sperimentando una sottoutilizzazione dell’economia del 3% nel 2012, mentre l’Ocse parlò del 2%. E le discrepanze non erano solo sull’insieme delle economie aggregate, ma anche rispettivamente alle singole economie.
Tutto ciò non è esente da conseguenze sulle previsioni, specie quelle sull’inflazione, visto che un livello di output gap più o meno elevato influenza la sensibilità del tasso di inflazione. Se un’economia è vicina alla piena capacità, e quindi l’output gap è basso, è chiaro che le spinte inflazionistiche saranno maggiori rispetto a un’economia sottoutilizzata.
Abbiamo perciò la circostanza che un dato non osservabile (l’output gap) e non univoco (Fmi/OCSE) influenzi le stime dell’inflazione futura, sulla base della quale le banche centrali impostano la loro politica monetaria. E non solo. La Buba sottolinea che la stima dell’output gap ha un peso rilevante anche sulla politica fiscale. “Negli ultimi 15 anni, il gap di output per molti paesi, infatti, mostra un pregiudizio (bias) negativo secondo le stime delle organizzazioni internazionali.
Notate come il pregiudizio, bias in inglese, sia una costituente del discorso economico contemporaneo.
“Le simulazioni – scrive la Buba – illustrano il rischio che le regole fiscali, collegate alle stime del deficit collegato al ciclo economico, possano fallire l’obiettivo di abbattere il debito perché l’output potenziale è regolarmente sovrastimato”.
Un bel danno perciò.
E siccome “il ‘vero’ output gap non può essere conosciuto”, come sottolinea la Buba, finisce che il nostro brancolar nel buio del futuro si illumina di una luce ingannatrice che però ha conseguenze nettissime sul nostro presente. Talché il pregiudizio (bias) diventa la costituente stessa della previsione.
Perciò diventa un altro esercizio di retorica, quello che si consuma ogni volta all’indomani di una previsione, quando si fanno i conti e si sottolinea quanto fosse sbagliata. Ma anche qui, senza dirla tutta.
La Buba ci ricorda che sovente tali revisioni dell’output gap dipendono anche dal fatto che viene rivista la variabile principale, ossia il Pil reale, che sappiamo già essere variabile controversa.
Quindi abbiamo che una variabile di per sé soggetta a revisioni (il Pil) ne generi un’altra impossibile da osservare (l’output gap) sulla quale non c’è identità di vedute circa le sue modalità di calcolo, essendocene diverse, che sovente viene rivista con la conseguenza che devono esser riviste anche le politiche monetarie e fiscali (scoprendosi sbagliate) che su questa variabile si sono fondate.
Il fatto che molti autori concordino sul fatto che tali stime dell’out put gap non siano affidabili (a volte le revisioni sono più grandi del dato prodotto) non sembra preoccupare nessuno.
Eppure dovremmo preoccuparci. “Il vantaggio informativo di includere variabili aggiuntive dovrebbe essere pesato con la considerazione che una maggiore complessità del dato porta con sé una maggiore probabilità che tale dato sia soggetto a revisione”, ricorda la Buba. Ossia che sia sbagliato.
Ma è proprio questo il punto. La maggiore complessità dei dati serve ad alimentare il pregiudizio che ciò giovi alla loro accuratezza, quando è chiaramente vero il contrario. Ma ciò viene ignorato. Il discorso retorico si nutre di complessità per rendersi credibile, visto che pochi avranno la competenza per mettere in discussione le astruserie della statistica, specie quando l’emittente è un’istituzione internazionale come il Fmi.
In questo modo il gioco si scopre.
Il pregiudizio alimenta la previsione. Che così diventa essa stessa il pregiudizio (bias) sulla base della quale si costruisce la previsione.
Il miglior modo per conoscere il futuro, insomma, è schiacciarlo sul presente.
E così il presente non passa.
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