W świecie ekonomii burżuazyjnej panuje pewna niepisana zasada: o Marksie rozmawia się na socjologii albo filozofii, ale w ramach „poważnej” ekonomii traktuje się go jak tego dziwacznego krewnego, o którym nie wypada wspominać przy obiedzie. Przez dekady słyszeliśmy, że laborystyczna teoria wartości – czyli teoria, według której wartość towaru wynika z przeciętnego czasu pracy potrzebnego na jego wytworzenie – to dziewiętnastowieczny przeżytek. Że ceny biorą się z subiektywnej użyteczności, z tego, jak bardzo pragniemy nowego iPhone’a, a nie z tego, ile godzin przeciętny chiński robotnik musiał go składać.
Ale w ostatnich latach stało się coś dziwnego. Kiedy ekonomiści uzbrojeni w superkomputery i gigantyczne zbiory danych (Big Data) zaczęli analizować realne przepływy w gospodarkach, liczby pokazały coś, co dla wielu było szokiem. Stary brodacz z Trewiru mógł mieć rację. I to matematyczną rację.
Kiedy filozofia spotyka macierze
Przez ponad sto lat debata o wartości toczyła się w sferze abstrakcji. Marksista mówił: „praca tworzy wartość”. Neoklasyk odpowiadał: „bzdura, to rynek wycenia użyteczność”. Nikt nie mógł tego rozstrzygnąć, bo brakowało narzędzi, by przeliczyć miliony transakcji i miliardy godzin pracy.
Przełom nastąpił dzięki metodzie zwanej analizą przepływów międzygałęziowych (Input-Output), za którą Wassily Leontief dostał Nobla. Pozwala ona spojrzeć na gospodarkę jak na gigantyczną sieć naczyń połączonych. Jeśli kupujesz chleb, płacisz nie tylko piekarzowi. Płacisz młynarzowi za mąkę, rolnikowi za pszenicę, a producentowi traktora za maszynę, z której korzystał rolnik.
Badacze tacy jak Anwar Shaikh czy Eduardo Ochoa zadali sobie pytanie: co stanie się, jeśli zsumujemy całą tę pracę – zarówno bezpośrednią (piekarz), jak i pośrednią (rolnik-traktorzysta) – po czym porównamy ją z rynkową ceną chleba? Jeśli Marks się mylił, wykres powinien wyglądać jak rzut gnojem o ścianę – totalnie chaotyczny. Ceny powinny zależeć od mody, rzadkości, marketingu. Tymczasem, gdy wrzucili dane z USA do komputerów, wykres ułożył się w niemal idealną linię prostą.[1]
Prawo 93 procent
Wyniki były tak spójne, że Shaikh nazwał to „teorią 93%”. Okazało się, że w gospodarkach kapitalistycznych (badano USA, Wielką Brytanię, Japonię, a nawet Chiny) korelacja między włożonym czasem pracy a ceną rynkową wynosi zazwyczaj ponad 0,93, a często dobija do 0,98.[2, 3]
Dla statystyka taki wynik w naukach społecznych to święty Graal. W socjologii czy psychologii cieszymy się z korelacji na poziomie 0,4. Tutaj mamy do czynienia z zależnością tak silną, że przypomina prawa fizyki. Paul Cockshott, szkocki informatyk i ekonomista, który badał te zależności na danych brytyjskich, stwierdził wprost: „Jeśli teoria przewiduje, że ceny są proporcjonalne do czasu pracy, a dane pokazują 95% korelacji, to w każdej innej nauce uznalibyśmy to za triumf teorii”.[4]
Co ciekawe, działa to wszędzie. Dave Zachariah przeanalizował dane z 18 krajów i w każdym przypadku – od Szwecji po USA – czas pracy okazał się najlepszym predyktorem ceny.[5] To trochę tak, jakbyśmy odkryli na nowo, że niezależnie od tego, czy jesteś w Tokio, czy w Nowym Jorku, grawitacja działa tak samo.
„Ale to tylko statystyczny trik!”
Oczywiście, tak mocne twierdzenia musiały wywołać burzę. Krytycy, tacy jak Jonathan Nitzan i Shimshon Bichler, rzucili argumentem, który na pierwszy rzut oka ma sens: to iluzja statystyczna. Twierdzili, że korelacja jest wysoka tylko dlatego, że porównujemy wielkie sektory z małymi. Sektor motoryzacyjny jest ogromny, więc ma ogromną cenę i zatrudnia mnóstwo ludzi. Sektor produkcji sznurowadeł jest mały, więc ma małą cenę i mało ludzi. Ich zdaniem, badacze odkryli jedynie trywialną prawdę, według której duże branże są duże.[6, 7]
To moment, w którym cała ta historia robi się ciekawa. Zwolennicy LTV [Popularny, anglojęzyczny skrót na laborystyczną teorię wartości – przyp. red.], zamiast się obrazić, zrobili test „zderzeniowy”. Użyli symulacji Monte Carlo (metoda losowa). Stworzyli wirtualną gospodarkę, w której ceny były kompletnie losowe i nie miały nic wspólnego z pracą, ale zachowali różnice w wielkości sektorów.
Wynik? W gospodarce z losowymi cenami korelacja spadała drastycznie (do poziomu 0,5 lub mniej). Wysoka korelacja rzędu 98% pojawiała się tylko wtedy, gdy w danych rzeczywiście ukryta była zależność od pracy.[8] To był nokaut techniczny. Wygląda na to, że rynek, mimo całego swojego chaosu, spekulacji i marketingu, ostatecznie i tak sprowadza cenę do poziomu wysiłku włożonego w produkcję.
Fizyka chaosu gospodarczego
Dlaczego tak się dzieje? Przecież żaden prezes firmy nie siedzi z kalkulatorem i nie liczy społecznie niezbędnego czasu pracy, żeby ustalić cenę. On chce po prostu zarobić jak najwięcej. Tutaj z pomocą przychodzi coś, co nazywa się probabilistyczną ekonomią polityczną.
Emmanuel Farjoun i Moshé Machover zaproponowali podejście rodem z termodynamiki.[9] Wyobraź sobie cząsteczki gazu w pudełku. Każda porusza się chaotycznie, z inną prędkością. Nie przewidzisz ruchu pojedynczej cząsteczki (pojedynczej ceny w sklepie). Ale jako całość, gaz ma określoną temperaturę i ciśnienie.
Podobnie jest z gospodarką. Ceny szaleją, jedne firmy bankrutują, inne wyciągają gigantyczne zyski. Ale ten chaos jest ograniczony pewnymi barierami. Sumaryczna ilość pracy włożona w system działa jak grawitacja, która trzyma ten chaos w ryzach. Rynek, poprzez miliony transakcji, nieświadomie „oblicza” czas pracy i dostosowuje do niego ceny. To mechanizm, który działa „za plecami” uczestników rynku.[9]
Co z tego wynika dla nas?
Te badania to coś więcej niż ciekawostka dla historyków myśli ekonomicznej. Pokazują one, że gospodarka rynkowa ma ukrytą strukturę, która jest znacznie bardziej „fizyczna” i obiektywna, niż nam się wydaje. Ceny nie są magicznymi sygnałami płynącymi z naszych subiektywnych pragnień. Są twardym odzwierciedleniem czasu naszego życia, który poświęcamy na produkcję rzeczy.
Wnioski są fascynujące, a zarazem kontrowersyjne. Skoro komputery potrafią dziś wyliczyć te wartości z taką precyzją, to czy dawny argument o „niemożliwości kalkulacji ekonomicznej w socjalizmie” (twierdzenie, że bez wolnego rynku nie da się ustalić racjonalnych cen) nadal ma sens? Czy w erze superkomputerów moglibyśmy planować gospodarkę, opierając się bezpośrednio na czasie pracy, pomijając pieniądz i rynkowe bańki?[10]
Niezależnie od tego, czy kupujemy polityczne wnioski płynące z tych badań, jedno jest pewne: twarde dane z ostatnich 40 lat zmusiły nas do odkurzenia starych książek. Okazuje się, że w XIX-wiecznych tomach Kapitału ukryty był algorytm, który dopiero komputery XXI wieku pozwoliły nam w pełni dostrzec.
Postęp technologiczny, choć nieraz wydaje się nam strasznymi złotymi kajdanami, przy podporządkowaniu go racjonalnemu planowi ustalonemu przez klasę robotniczą dokona wielkich rzeczy – co do tego nie można mieć żadnych wątpliwości. Potwierdza to genialną przepowiednię Marksa, wygłoszoną w Grundrisse:
„Gdy rozwój siły produkcyjnej pracy, którą kapitał w swej bezgranicznej żądzy wzbogacania się stale popędza naprzód, w warunkach, które tylko on może urzeczywistnić, zajdzie tak daleko, że z jednej strony posiadanie i zachowanie ogólnego bogactwa będzie wymagało tylko mniejszego czasu pracy od całego społeczeństwa, z drugiej zaś pracujące społeczeństwo będzie podchodziło naukowo do procesu swej progresywnie rozwijającej się reprodukcji, reprodukcji wśród coraz większej obfitości; a więc ustanie praca, którą człowiek sam się trudził, a którą będzie mógł powierzyć rzeczom, by ją za niego wykonywały”. (s. 238, Książka i Wiedza 1986)
Kapitalizm nie ma przyszłości, widmo nowego społeczeństwa jest coraz wyraźniejsze. Kapitalizm sam stwarza warunki swojego przezwyciężenie, trzeba więc je wykorzystać. Dokonać tego można tylko w ruchu masowym, a działać w nim i pchać go do przodu może tylko rewolucyjna partia proletariatu. Taką partię buduje Czerwony Front!
Marks miał rację, dołącz do nas!
Przypisy:
1. Gospodarka USA i „Prawo 93%”
Najważniejsze badania dotyczące korelacji między wartościami pracy a cenami w
gospodarce Stanów Zjednoczonych:
* Eduardo Ochoa (1989): W swojej przełomowej pracy Values, Prices, and Wage-Profit
Curves in the U.S. Economy przeanalizował gospodarkę USA. To z jego badań pochodzi
słynny wynik, że zmiany w wartościach pracy wyjaśniają około 93% zmian w cenach
produkcji, a odchylenia cen rynkowych od wartości są niewielkie (rzędu 12–14%).[1]
* Anwar Shaikh: Jeden z głównych teoretyków, który wykazał, że odchylenia cen od
wartości pracy („problem transformacji”) są w praktyce ograniczone i mają charakter
stochastyczny, a nie systemowy, co potwierdzają dane empiryczne.[2]
2. Badania Międzynarodowe (Szwecja, Japonia, Grecja, Chiny)
Dowody na uniwersalność prawa wartości pochodzą z analiz wielu innych krajów:
* Dave Zachariah (2006): W pracy Labour Value and Equalisation of Profit Rates
przeanalizował dane z 18 krajów (w tym Japonii, Szwecji, USA) w latach 1968–2000.
Wykazał on bardzo silne korelacje (często powyżej 95%) w szerokiej próbie gospodarek.[3]
Zachariah stwierdził również, że dowody na wyrównywanie się stóp zysku (kluczowe dla cen
produkcji) są słabe, co paradoksalnie wzmacnia prostą teorię wartości pracy.[4]
* Tsoulfidis i Maniatis (2002): Badanie gospodarki greckiej (Values, prices of production and
market prices: some more evidence from the Greek economy) wykazało korelację R^2 na
poziomie 0,942 oraz potwierdziło bliskość cen rynkowych i wartości pracy.[5]
* Cheng, Dai i Li: Badania nad gospodarką Chin przy użyciu tablic przepływów
międzygałęziowych z lat 1990–2012, wykazujące, że teoria Marksa skutecznie wyjaśnia
ceny w sektorach produkcyjnych Chin.[6]
3. Wielka Brytania i Metodologia Naukowa
* Paul Cockshott i Allin Cottrell: Autorzy prac takich jak The Scientific Status of the Labour
Theory of Value (1997). Argumentują oni, że teoria wartości spełnia kryteria ścisłej teorii
naukowej, ponieważ generuje falsyfikowalne predykcje, które sprawdzają się w testach
empirycznych lepiej niż teorie alternatywne.[7, 8]
* Badania te opierają się na analizie tablic przepływów międzygałęziowych (Input-Output) i
koncepcji pionowej integracji kosztów pracy.[7]
4. Podejście Probabilistyczne (Fizyka Ekonomiczna)
* Emmanuel Farjoun i Moshé Machover (1983): Ich książka Laws of Chaos wprowadziła „probabilistyczną ekonomię polityczną”. Argumentowali oni, że gospodarka rynkowa jest
systemem stochastycznym, w którym ceny i stopy zysku są zmiennymi losowymi. Prawo
wielkich liczb sprawia, że na poziomie zagregowanym (sektorowym) ceny muszą być silnie
skorelowane z nakładami pracy.[9]
5. Debata o „Korelacji Pozornej”
W artykule wspomniałem również o krytyce i jej odparciu:
* Krytyka: Jonathan Nitzan i Shimshon Bichler (w książce Capital as Power) oraz Andrew
Kliman argumentowali, że wysokie korelacje są wynikiem „korelacji pozornych” (spurious
correlations) wynikających z różnej wielkości sektorów gospodarki.[10, 11]
* Odpowiedź: Cockshott i Cottrell odparli te zarzuty, stosując m.in. symulacje Monte Carlo,
które wykazały, że gdyby ceny były losowe (niezależne od pracy), korelacje spadałyby
drastycznie, mimo zachowania różnic w wielkości sektorów.[12, 13]
