Артур Бернс, у которого я учился в Колумбийском университете в 1950 г., был одним из моих предшественников на постах председателя ФРС (с 1970 по 1978 г.) и председателя Экономического совета (с 1953 по 1956 г.). Нас связывали очень тесные взаимоотношения, которые длились более четырех десятилетий. Так совпало, что в 1946 г. я выбрал университетский курс по статистике Джеффри Мура, коллеги Бернса по Национальному бюро по экономическим исследованиям. Мур впоследствии формализовал работу Бернса и Митчелла и представил ее в виде «Опережающих индикаторов экономического цикла», которые до сих пор публикуются организацией Conference Board7. Поворотные точки экономических циклов и сейчас являются «официальными» датами, которые объявляются (нередко задним числом) комитетом Национального бюро по экономическим исследованиям. Они принимаются практически всеми правительственными и независимыми экономистами.
Еще в 1947 г. 18 % населения США все еще проживало на фермах (сегодня эта доля равна 2 %). Экономическое прогнозирование, соответственно, было сильно сфокусировано на оценке урожаев и поголовья скота — ожидаемая урожайность зависела от слабо прогнозируемых погодных условий, а прогнозы по поголовью скота, в свою очередь, зависели от цен на кормовое зерно. Сельскохозяйственное производство продолжало оставаться значительным, несмотря на то, что промышленное производство все больше и больше увеличивало свою долю в ВНП в конце XIX в. по мере того, как США отбирали роль главной экономической державы у Великобритании. Повседневная экономическая деятельность, тем не менее, для большинства жителей США была по-прежнему связана с сельскохозяйственными культурами, скотом и погодой — исключительно локальными факторами.
Активное расширение железнодорожной сети (достигшее пика в 1930 г.) способствовало углублению разделения труда и утрате локального характера американской экономики, который она имела на протяжении большей части XIX в. Развитие автомобильной индустрии стало еще одним импульсом к развитию промышленности. Автомобилестроение, поддерживаемое активно развивающейся нефтехимической промышленностью, переносит нас в послевоенную Америку. Конечно, стоимость, создаваемая все ускоряющимися перевозками, всегда должна оцениваться относительно денежной и неденежной себестоимости ее получения. Наша недолгая забава со сверхзвуковыми пассажирскими самолетами показала, что далеко не все доступные нам технологические новшества экономически или политически приемлемы.
Послевоенные годы
Огромная бюрократическая система, занимавшаяся сбором статистических данных, которая разрослась в период Нового курса и особенно во время Второй мировой войны, приобрела в послевоенный период форму бесчисленных статистических агентств. Системы сбора данных частных организаций вроде Совета национальной промышленной конференции и Национального бюро по экономическим исследованиям (обе в 1920-х гг. занимали доминирующее положение), отслеживающие тренды в американском бизнесе, были постепенно вытеснены государственными статистическими службами, которые ранее ограничивались в основном сбором данных в ходе периодической (раз в 10 лет) переписи населения. А сама перепись, первоначально ориентированная на определение численности населения страны (обязательное по Конституции), постепенно, в течение десятилетий, стала включать все больше вопросов, связанных с экономикой. Появление компьютеров, а позже Интернета чрезвычайно расширили детальное описание жизни в Америке.
Первый опыт
Моя карьера в прогнозировании в течение последних шести десятилетий примерно совпала с его растущей ролью и в частном, и в государственном секторах. Я был среди основателей Национальной ассоциации по экономике бизнеса в 1959 г. и занял пост ее президента в 1970 г. Я также стал председателем Конференции бизнес-экономистов в 1974 г. и занял бы пост председателя Нью-Йоркского экономического клуба в 1987 г., если бы не назначение в ФРС. Если бизнес-экономисты в те годы занимались макропрогнозированием, то большинство из нас фокусировались на микропрогнозировании — для отраслей и отдельных компаний. Макропрогнозирование в основном оставалось уделом ученых и государства.
Макропрогнозирование
Мой первый опыт макропрогнозирования был скорее сбивающим с толку, чем поучительным. С приближением конца Второй мировой войны специалисты по макропрогнозированию кейнсианского толка стали трубить, что сокращение военных расходов ввергнет «зрелую» Америку (как выражался видный гарвардский экономист-кейнсианец Элвин Хансен) в «вековую стагнацию», которая царила перед войной после Великой депрессии8. Тезис Хансена был широко поддержан, и я, студент колледжа, тоже считал его аргументы убедительными. Первые сомнения у меня зародились после прочтения не менее убедительной книги Джорджа Терборга, специалиста из неакадемических кругов, чистого практика в области микроэкономики из Института машиностроения и смежных отраслей промышленности. Его книга «Призрак экономической зрелости» (The Bogey of Economic Maturity) была опубликована сразу после войны. Американская экономика росла взрывными темпами в те годы. Причины бума были, пожалуй, более сложными, чем это представлял Терборг, и менее компрометирующими точку зрения Хансена, чем это кажется при первом взгляде. Но тогда я понял, что, когда речь заходит о макроэкономическом прогнозировании, даже самые умные люди могут сильно ошибаться.
На работу
Моим первым работодателем после колледжа в 1948 г. была очень уважаемая исследовательская организация, ныне известная как Conference Board. Я покинул ее в 1953 г. и присоединился к Уильяму Таунсенду, ветерану Уолл-стрит, который был на 41 год старше меня, чтобы поучаствовать в создании небольшой консалтинговой фирмы, Townsend-Greenspan & Company. У нас были замечательные отношения в течение пяти лет, до самой его смерти в 1958 г. Я продолжил работу, слабо представляя, что будет дальше. Меня еще нельзя было назвать специалистом по макропрогнозам, но я уже имел опыт прогнозирования на отраслевом уровне.
Я с умилением смотрю на 1950–1960-е гг., когда я специализировался на отраслевом (микро) прогнозировании с небольшим финансовым контекстом. Погружение в тонкости отдельных рынков доставляло мне огромное удовольствие, такая детализация была недоступна для макромоделей. В начале моей работы, когда сталь была еще дефицитным товаром, я проштудировал все восемь сотен страниц отраслевой библии — «Производство, прокатка и обработка стали» (The Making, Shaping and Treating of Steel). Годы спустя, в 1997 г., во время встречи с членами Американского института сталелитейной промышленности я без ложной скромности заявил, что являюсь единственным председателем ФРС США, который прочел эту книгу от корки до корки. Возражений не последовало.
Шли годы, Townsend-Greenspan превратилась в довольно диверсифицированную компанию, использовавшую микромоделирование для анализа разных, иногда глобальных, рынков — нефтяных, газовых, угольных, фармацевтических и автомобильных, всех, кроме высоких технологий — их развитие все еще было делом будущего. Наш успех шел по нарастающей в течение 1960-х гг., мы стали брендом в микроэкономике, и компания процветала.
Широкий спектр отраслей, которыми мы занимались, неотвратимо подводил нас все ближе к прогнозированию макроэкономического развития. Но использование тех же методик, которые мы привыкли применять для микроэкономического анализа, не всегда давало хорошие результаты при расширении до глобального уровня. Мы, например, считали, что при глобальном спросе на нефтепродукты, исторически демонстрировавшим ценовую неэластичность (т. е. не реагировавшим на колебания цен), быстрый рост цен на нефть вследствие эмбарго ОПЕК 1973–1974 гг. может продолжаться годами. Однако спрос на нефть, к моему удивлению, быстро падал с увеличением цен, показывая, что он имеет более высокую ценовую эластичность, чем я и многие другие эксперты предполагали. Уровень потребления нефти на доллар реального ВВП неожиданно пошел вниз, ослабляя свое давление на инфляцию. Я со своим прогнозом, очевидно, попал пальцем в небо.
Конкуренты
Наши конкуренты по цеху также время от времени совершали грубые ошибки. В ретроспективе видно, что некоторые из наших самых серьезных коллективных ошибок были связаны с недостаточным пониманием растущей сложности финансовой сферы. Даже экономисты банков и других финансовых институтов не блистали успехами в прогнозировании финансовых рынков и экономики. Две, как мне кажется, самые продвинутые фирмы, занимавшиеся макроэкономическим прогнозированием с использованием компьютерных технологий, Data Resource Inc. (широко известная как DRI) и Wharton Econometric Forecasting Associates (обе основаны в 1969 г.), имели определенную долю неудач, но в целом были очень успешными.