Hystereesi ja koronakriisin seuraukset
Perinteisesti taantumissa harjoitettua elvyttävää politiikkaa on perusteltu suhdannevaihteluiden tasoittamisella. Julkinen sektori voi tasoittaa suhdanteiden vaihtelua ja vähentää taantumien ja lamojen syvyyttä alentamalla huonoina aikoina tilapäisesti veroja sekä kuluttamalla ja investoimalla silloin kun muut eivät niin halua tehdä. Perinteisen käsityksen mukaan elvyttävä politiikka edellyttää julkisten menojen supistamista ja veronkiristyksiä noususuhdanteissa, jolloin lopputuloksena on vähemmän vaihteleva mutta pitkällä tähtäimellä muuttumaton talouskasvu.
Taantumat ja lamakaudet vaikuttavat kuitenkin talouskasvuun myös pitkällä tähtäimellä. Pitkäaikaiseksi muuttuessaan työttömyys edistää syrjäytymistä ja saattaa johtaa siihen, että töihin paluu ei enää onnistu sitten kun töitä on jälleen tarjolla. Samaan tapaan esimerkiksi pitkäaikainen kysynnän puute voi johtaa yritysten tuotantoketjujen katkeamiseen ja siihen, että tuotannon palauttaminen aiemmalle tasolle ei kysynnän palauduttua enää olekaan helppoa. Investointien puute taantuman tai laman aikana saattaa näkyä pääomakannassa pitkänkin ajan kuluttua jälkikäteen.
Näihin ilmiöihin viitataan usein fysiikasta lainatulla sanalla hystereesi. Hystereesitilanteessa jonkin systeemin tulevan kehityksen ennakoimiseen ei riitä sen tämänhetkisen tilan ymmärtäminen, vaan oleellisia ovat myös tiedot systeemin aiemmasta kehityksestä. Esimerkiksi työmarkkinoihin sovellettuna tämä merkitsee, että työllisyyskehityksen ennustamiseen eivät riitä tiedot avoimista työpaikoista, työttömien määrästä, työllisyyspalvelujen tasosta, palkoista ja muista työmarkkinoiden tämänhetkistä tilaa kuvaavista suureista. Oleellista on myös se, kuinka kauan työttömät henkilöt ovat olleet työttöminä, koska työhön paluu onnistuu paremmin lyhyen kuin pitkän työttömyysjakson jälkeen.
Hystereesi supistaa potentiaalista tuotantoa
Aiemmista kriiseistä aiheutuneiden hystereesivaikutusten arviointi edellyttää käsitystä siitä, millaista talouskasvu ilman kriisejä olisi ollut. Tavallisesti arviot perustuvat potentiaalisen ja toteutuneen tuotannon väliseen erotteluun. Toteutunutta tuotantoa kuvataan havaitulla bruttokansantuotteella, ja potentiaalisella tuotannolla tarkoitetaan bruttokansantuotteen määrää ajatellussa tapauksessa, jossa suhdannevaihteluja ei lainkaan olisi.
Jos talouskasvu jatkuu kriisin jälkeen yhtä nopeana kuin ennenkin, kriisin aiheuttaman hystereesivaikutuksen arviointi voi vaikuttaa helpolta. Tällöin kriisi siirtää potentiaalisen tuotannon kuvaamaa bruttokansantuotteen kasvu-uraa alhaisemmalle tasolle muttei muuta kasvu-uran jyrkkyyttä, ja hystereesiä mittaa kasvu-urassa alaspäin tapahtuneen siirtymän suuruus. Käytännössä siirtymän suuruutta on vaikea erottaa suhdannevaihtelun aiheuttaman ”kohinan” seasta.
Kuvio 1 rinnastaa Suomen bruttokansantuotteen kehityksen vuosina 2000–2019 Euroopan komission ja OECD:n uusimpiin (vuoden 2020 lopulla julkistettuihin) arvioihin Suomen potentiaalisesta tuotan-nosta samana ajanjaksona. Kuviossa bruttokansantuote supistuu voimakkaasti vuonna 2008 käynnis-tyneen finanssikriisin jälkeen, ja kummallakin menetelmällä arvioidun potentiaalisen tuotannon kasvu miltei pysähtyy pitkähköksi ajaksi.
Finanssikriisin jälkeen potentiaalisen tuotannon kasvuvauhti näyttää kuviossa tasaantuvan aiempaa jonkin verran alhaisemmalle tasolle. Vuoden 2008 jälkeen Suomen taloutta kohtasi finanssikriisin ohella useita muitakin onnettomuuksia, joista merkittävimpiä olivat Nokian vaikeudet, mutta kuvio 1 ei erittele niiden vaikutuksia toisistaan.
Kuviosta 1 havaitaan myös, että OECD:n menetelmällä arvioiden Suomen potentiaalinen tuotanto oli ennen finanssikriisiä pienempi mutta kriisin jälkeen suurempi kuin Euroopan komission menetelmällä arvioiden. Tämä merkitsee, että OECD:n potentiaalisen tuotannon arviot saavat finanssikriisin hystereesivaikutuksen näyttämään pienemmältä kuin Euroopan komission arviot.
Tuotantokuilu mittaa suhdannetilannetta
Jos haluamme soveltaa aiemmista kriiseistä saatuja kokemuksia koronakriisin tai tulevien kriisien seurausten ennustamiseen, tarvitsemme menneiden hystereesivaikutusten suuruutta koskevien arvioiden ohella myös käsityksen siitä, miten vaikeaan suhdannetilanteeseen menneet kriisit ovat nykyiseen tai tuleviin kriiseihin verrattuna johtaneet. Makrotaloustieteilijän näkökulmasta ilmeisin mittari jonkin kriisin jälkeisen suhdannetilanteen ”huonoudelle” on tuotantokuilu.
Tuotantokuiluksi nimitetään toteutuneen bruttokansantuotteen ja potentiaalisen tuotannon eroa. Koska potentiaalinen tuotanto esittää tuotannon tasoa ajatellussa tilanteessa, jossa suhdannevaihteluja ei ole, tuotantokuilu kuvaa suhdannetilanteen vaikutusta bruttokansantuotteeseen. Potentiaalista tuotantoa koskevien arvioiden tavoin tuotantokuilua koskevat arviot riippuvat vahvasti kansantalouden kehitystä koskevista oletuksista ja matemaattisista malleista, joilla talouden kuvitteellista tasapainotilaa kuvataan.
Kuvio 2 rinnastaa toisiinsa OECD:n ja Euroopan komission uusimmat arviot Suomen tuotantokuilusta vuosina 2006–2019. Siinä tuotantokuilu on esitetty prosentteina potentiaalisesta tuotannosta. Kuviosta havaitaan, että luvut kehittyvät vain karkeasti ottaen samansuuntaisesti, ja että OECD:n arviossa esi-merkiksi finanssikriisin jälkeisten vuosien 2009–2010 suhdannetilanne näyttää paremmalta kuin Eu-roopan komission arviossa.
Finanssikriisi ja hystereesivaikutuksen arviot
Rawdanowicz et al. (2014) ovat arvioineet hystereesivaikutusta yksinkertaisella menetelmällä. He arvioivat vuosina 2009–2014 tapahtunutta potentiaalisen tuotannon laskua laskemalla Euroopan komission menetelmän mukaisen vuoden 2014 potentiaalisen tuotannon olettaen, että vuosina 2009–2014 työn tuottavuuden trendikasvu ja rakenteellinen työttömyys olisivat säilyneet finanssikriisiä edeltävillä tasoilla ja että työmarkkinoille osallistumisen aste olisi kehittynyt väestökehityksen mukaisesti. He tulkitsevat tätä kuvitteellista tilannetta vastaavan potentiaalisen tuotannon ja Euroopan komission vuodelle 2014 tosiasiassa raportoiman potentiaalisen tuotannon eron vuosien 2009–2014 talouskriisin hystereesivaikutukseksi.
Rawdanowicz et al. (2014) suhteuttavat vuosien 2009–2014 yhteenlasketut tuotantokuilut laskemaansa hystereesivaikutukseen ja nimittävät suhdelukua hystereesiparametriksi. Heidän lähestymistavassaan hystereesiparametri kuvaa sitä osaa laskusuhdanteiden aikaisesta tuotannon supistumisesta, jonka vaikutukset eivät häviä noususuhdanteen saavuttua vaan jäävät pysyvästi alentamaan tuotannon tasoa. Jos näin määritelty hystereesiparametri olisi esimerkiksi 0,1, yhden prosentin suuruinen tuotantokuilu yhtenä vuonna riittäisi supistamaan potentiaalista tuotantoa 0,1 prosentilla pysyvästi.
Näin määritelty hystereesiparametri ei saa mielekkäitä arvoja kaikkien EU-maiden kohdalla, ja esimerkiksi Saksassa ja Ranskassa potentiaalinen tuotanto kasvoi kriisivuosina 2009–2014 nopeammin kuin laskelman mukaisessa kuvitteellisessa kriisittömässä tilanteessa. Rawdanowicz et al. (2014) saavat hystereesiparametrin arvoksi keskimäärin 0,3 niissä euroalueen maissa, joissa potentiaalinen tuotanto ylipäätään näyttää supistuvan kriisin johdosta. Koska Euroopan komission menetelmällä lasketut potentiaalisen tuotannon arvot saattavat päivittyä huomattavasti jälkikäteen, myös hystereesiparametria koskevat arviot saattaisivat olla uudempaa dataa käytettäessä huomattavan erilaisia.
Koronakriisin hystereesivaikutusta on toistaiseksi vaikea arvioida
Suomessa Juha Tervala (2020) ja Patrizio Lainà (2021) ovat soveltaneet Rawdanowiczin et al. määrittelemää koronakriisin hystereesivaikutusten arviointiin erilaisissa kontrafaktuaalisissa tilanteissa. Tervala vertaa toisiinsa koronavirusepidemian tukahduttamista viruksen leviämisen hidastamiseen, ja hän päätyy arvioon, jonka mukaan hidastamispolitiikka johtaisi kuluvalla vuosikymmenellä nykyarvoltaan 55–99 miljardia pienempään bruttokansantuotteeseen kuin tukahduttamispolitiikka.
Tervalan tulos perustuu oletukseen, jonka mukaan viime vuoden bruttokansantuotteen supistuminen olisi tukahduttamispolitiikkaa sovellettaessa ollut 5,3 prosenttia mutta hidastamispolitiikkaa sovellettaessa dramaattisesti suurempaa (13,2 prosenttia). Oletus näyttää uudemman tiedon valossa ilmeisen järjettömältä. Monista eroistaan huolimatta Suomi ja Ruotsi ovat globaalissa vertailussa niin samankaltaisia maita, että niiden vuoden 2020 talouskasvulukujen vertailua voidaan miltei pitää eri koronastrategioiden vaikutuksia testaavana kontrolloituna kokeena. Koska ennakkotietojen mukaan luvut olivat Suomessa ja Ruotsissa samansuuruista (-2,8 prosenttia) maiden äärimmäisen erilaisista koronastrategioista huolimatta, kokeen tulos oli, ettei koronastrategian valinnalla ollut pienessä avotaloudessa talouskasvuun sellaista dramaattisesta vaikutusta, joka sillä viimevuotisissa laskelmissa kuviteltiin olevan.
Lainàn (2021) laskelman taustaoletukset ovat realistisempia. Laskelmassa verrataan Suomen hallituksen vuonna 2020 toteuttamaa politiikkaa ajateltuun tapaukseen, jossa mitään elvytystoimia ei olisi toteutettu. Laskelmasta seuraa, että ilman elvytystoimia koronakriisin tulevaa bruttokansantuotetta supistava hystereesivaikutus olisi ollut noin kaksi prosenttia suurempi ja työllisyys olisi jäänyt noin pitkäksi aikaa noin 22 000–30 000 henkeä toteutunutta alemmalle tasolle.
Lainàn laskelma on hyödyllinen, jos siihen asennoidutaan vuonna 2020 harjoitetun elvytyksen työllisyysvaikutuksien karkeaa suuruusluokkaa kuvaavana, suuntaa antavana arviona. On kuitenkin huomattava, että – kuten kuvioista 1 ja 2 käy ilmi – laskelmassa vertailukohtana toimivien aiempien kriisien hystereesivaikutusten arviot riippuvat oleellisesti valitusta potentiaalisen tuotannon mittarista, ja esimerkiksi Euroopan komission raportoiman potentiaalisen tuotannon vaihtaminen OECD:n raportoimaan muuttaisi niitä luultavasti huomattavasti. Lisäksi koronakriisi myös poikkeaa oleellisesti laskelmassa vertailukohtana toimivasta finanssikriisistä mm. siksi, että taloudella on koronakriisin jälkeen edellytykset toipua aiempaa nopeammin kriisin syyn poistuttua.
Koronakriisin aiheuttaman hystereesivaikutuksen tarkempi arviointi ei tule onnistumaan pelkin makroekonomistin keinoin edes sitten, kun tiedot koronakriisin jälkeisestä talouskehityksestä ovat saatavilla. Vaikutusten tarkempi analyysi tulee myöhemminkin edellyttämään makrotaloustieteilijän välineiden yhdistämistä mikrotason tietoon, joka koskee esimerkiksi kriisin johdosta markkinoilta poistuneiden yritysten määriä ja niiden poistumisesta aiheutuneiden työttömyysjaksojen kestoja.
Kirjallisuus
- Lainà, P. (2021), Koronaelvytys lisää rakenteellista työllisyyttä jopa 30 000 henkilöllä, STTK blogi 12.3.2021. https://www.sttk.fi/2021/03/12/koronaelvytys-lisaa-rakenteellista-tyollisyytta-jopa-30-000-henkilolla/
- Rawdanowicz, Ł. & Bouis, R. & Inaba, K.-I. & Christensen, A.K. (2014), Secular Stagnation: Evidence and Implications for Economic Policy, OECD Economics Department Working Papers 1169. https://www.oecd-ilibrary.org/economics/secular-stagnation-evidence-and-implications-for-economic-policy_5jxvgg6q27vd-en
- Tervala, J. (2020), Koronanepidemian arvioidut talousvaikutukset eri vaihtoehdoissa, Kansantaloustieteellinen aikakauskirja, 116, 227–237. https://www.taloustieteellinenyhdistys.fi/wp-content/uploads/2020/06/KAK_2_2020_WEB-29-39.pdf
- Ilkka Kiema
- tutkimusohjaaja
- Puh. +358-40 940 2287
- ilkka.kiema@labore.fi
- Tutkijaprofiili