De toekomst Economen die in de toekomst willen kijken lopen tegen tal van obstakels aan. Om niet totaal gefrustreerd te raken, kan het helpen om de horizon te bekorten: geen jaren, maar dagen.
De toekomst is inherent onzeker. Voor politici, ambtenaren, beleggers en ondernemers is de onzekerheid een loden last. Zij moeten beslissingen nemen waarvan de resultaten in de toekomst liggen. Dus wat doen ze?
Ze zoeken houvast. Ze willen weten wat de gevolgen zijn van de Amerikaanse importtarieven. Van het afknijpen van export van hightech naar China. Van de Chinese en Europese tegenmaatregelen. Wat is de weerslag op lonen en prijzen? Op het begrotingstekort in de volgende kabinetsperiode? De weerslag op armoede en banengroei?
Onzekerheid is de norm, zekerheid is schaars. En waar schaarste optreedt, ontstaat een markt. Een markt voor zekerheid, met vragers en aanbieders, zoals op de arbeidsmarkt en de huizenmarkt. Op deze markt voor zekerheid zijn de vragers politici, ambtenaren en ondernemers, eigenlijk iedereen die moet werken met een onzekere toekomst.
Wie geven de gevraagde zekerheid? Economen.
Sinds de verkiezing van Donald Trump als de 47ste president van de Verenigde Staten is de vraag naar zekerheid explosief gestegen. The Donald schept dagelijks zoveel onzekerheid, dat economen bij grote commerciële banken, bij De Nederlandsche Bank en het Centraal Planbureau, bij centrale banken en bij internationale instituten zoals IMF (de mondiale begrotingswaakhond) en de OESO (de club van grote industrielanden) overuren maken.
Neem De Nederlandsche Bank, kortweg DNB. Twee keer per jaar publiceert de centrale bank haar verwachtingen voor de economie in een basisscenario en een alternatief (doorgaans somberder) scenario. De laatste keer, eind juni, legde DNB naast het basisscenario twee alternatieven op tafel: een zonniger kijk op de economie met minder onzekerheid én een zwartgallige met hoge invoerheffingen en hoge onzekerheid.
Het aanbod van drie DNB-ramingen illustreert de werking van de markt voor zekerheid. Hoe intenser de onzekerheid, hoe royaler en frequenter maken de aanbieders van zekerheid ramingen die houvast moeten bieden.
Zijn economen dan zo goed in het voorspellen van de toekomst? Hoe dan? En zal AI, kunstmatige intelligentie, alles anders maken?
Sommige economen bleken in het verleden inderdaad puike voorspellers. John Maynard Keynes (1883-1946), vermaard econoom, was een succesvolle belegger in de jaren twintig en dertig van de vorige eeuw. Hij verdiende kapitalen voor zichzelf en voor de beleggingsportefeuille van zijn King’s College, Cambridge.
Op Wall Street wemelt het van de slimmeriken. Elke beurskrach kent zijn geldbeheerders die het voorspeld hadden en een (klein) fortuin verdienden. Maar ze vallen in het niet bij de voorspelde economische recessies die niet kwamen, bij beurspaniek die uitbleef.
Zeldzaam zijn de witte raven die consistent superieure resultaten boeken, zoals Warren Buffett (1930), van huis uit econoom. Hij leidde van 1965 tot eerder dit jaar de Amerikaanse investeringsmaatschappij Berkshire. In deze periode steeg de koers van het aandeel van 18 dollar naar meer dan 809.000 dollar, 45.000 maal zo hoog. De beursgraadmeter steeg ‘slechts’ met een factor 45.
Wat waren de pijlers van zijn succes? Een fijne neus voor consumententrends én ondernemerskwaliteiten, het vermijden van hypes en altijd miljarden achter de hand om zijn favoriete aandelen te kopen als de koersen kelderen. „Wat telt is waar we over vijf, tien of twintig jaar zijn”, zei hij tegen zijn biograaf Roger Lowenstein.
Dus wat denkt u, de volgende keer als u wilt weten hoe de toekomst eruitziet? Een econoom bellen?
Politici en andere vragers van zekerheid vertrouwen niet graag op de intuïtie van ‘orakels’, of ze nu Keynes of Buffett heten. Zij zoeken geobjectiveerd advies. Cijfers. Uitkomsten van economische modellen. Zekerheden.
De instituten die deze modellen bouwen en onderhouden, van het CPB tot het IMF, proberen de realiteit van de economie na te bootsen, met zijn miljoenen dagelijkse transacties en beslissingen van consumenten en ondernemers. Gedegen systemen voor de best mogelijke ramingen.
Met zijn ramingen voor de economie drukt het Centraal Planbureau zijn stempel op de politiek. Partijen die dat willen, kunnen hun verkiezingsplannen laten ‘doorrekenen’ door het CPB op de gevolgen voor werkgelegenheid, groei en koopkracht. Van de (middel)grote partijen doen alleen PVV, SP en Partij voor de Dieren niet mee. Maar ook de partijen die afzien van het CPB-stempel, moeten eraan geloven als ze regeringsverantwoordelijkheid nemen. Want het CPB becijfert ook de uitkomsten van het regeerakkoord.
Het CPB-rekenwerk heeft status, maar is niet heilig. Het model weet niet goed raad met bijvoorbeeld de economische opbrengst van extra overheidsuitgaven voor onderwijs. Daar gaat het CPB aan sleutelen bij het ‘doorrekenen’ van programma’s voor de verkiezingen van 29 oktober. Ook het feit dat de beslissingen van huishoudens over vermogen (sparen, beleggen, woninghypotheken) steeds meer economische invloed hebben, laat zich slecht modelleren.
Omdat het economische model de werkelijkheid nabootst, maar niet de werkelijkheid ís, zit teleurstelling ingebakken. Daar hebben economen drie oplossingen op gevonden.
Allereerst: management van verwachtingen. De modellenbouwers zelf staan vooraan om kanttekeningen te maken bij hun ‘product’. En noem het nooit voorspellingen, dan worden ze kribbig. Dat veronderstelt een glazen bol. Orakelkracht. „Het economische verhaal voltrekt zich […] nooit volgens plan”, schreef CPB-directeur Pieter Hasekamp vorig jaar in zijn maandelijkse column in Het Financieele Dagblad. Een van zijn voorgangers, Coen Teulings, schreef in 2009: „De ramingen zijn niet meer en niet minder dan een best guess.”
Niet volgens het plan en een beste schatting – dat zijn kwalificaties die ver afstaan van de geboorte van hun instituut in 1945. Het CPB is opgericht om politici bij te staan bij planmatige economische wederopbouw na de verschrikkingen en vernielingen van de bezetting.
De eerste directeur, Jan Tinbergen (1903-1994), Nobelprijswinnaar in 1969, had baanbrekend werk gedaan bij het bouwen van economische modellen. Zijn wetenschappelijke aanpak leeft voort op de CPB-burelen. Er kwamen steeds meer en betere economische cijfers. De rekenkracht van computers explodeerde. Na de valutacrisis in 1971, toen de VS de vaste koers van de dollar loslieten, en na de oliecrisis van 1973, begon het echt te lopen. De gestage welvaartsgroeicurve brak af. Onzekerheid was het nieuwe normaal.
De tweede remedie tegen teleurstelling van de modeluitkomsten is de ‘meerkeuze’ ontknoping. Het model levert niet één set van uitkomsten, maar meerdere scenario’s.
Een van de pioniers van deze scenariostudies was Shell. De oliemaatschappij begon er meer dan vijftig jaar geleden mee. De scenario’s moesten het topmanagement helpen om hun conventionele verwachtingen te toetsen aan onverwachte gebeurtenissen.
De leiding had „de charismatische Franse econoom Pierre Wack”, schrijft Marcel Metze in Hoog spel, zijn politieke biografie van Shell. In september 1972 publiceerde het team van Wack zijn eerste volwaardige toekomstscenario’s. „Het donkerste scenario voorspelde een ernstige verstoring in de olieaanvoer”, schrijft Metze. Dus toen de Arabische landen in oktober 1973 de Jom Kipoer-oorlog tegen Israël begonnen, de oliecrisis uitbrak en een prijsexplosie en boycots volgden, hoefde niemand meer overtuigd te worden van het nut van deze scenariostudies. Het model kan (nog) niet out of the box denken, de mens achter het scenario wél.
Inmiddels zijn scenariostudies gemeengoed. Het CPB en het Planbureau voor de Leefomgeving hebben bijvoorbeeld elk toekomstverkenningen tot 2050 gepubliceerd. Het CPB ging vorig jaar aan de slag met vier politieke visies, het PBL in 2023 met vier thematische scenario’s. Een paar weken geleden voegde het PBL daar nog een reeks scenario’s tot 2060 aan toe.
Scenario’s helpen bij praktische politiek. Gematigde groei, het rapport (2024) van de Staatscommissie Demografische Ontwikkelingen 2050, zit bomvol scenario’s en prognoses over economie en bevolkingsgroei. Het kiest niet zelf, maar schetst de keuzes voor politici.
De derde oplossing voor frustraties met het model is simpelweg de horizon bekorten. Geen verre toekomst in kaart brengen, maar de komende paar weken of maanden. Commerciële én centrale banken gebruiken in toenemende mate hyperactuele economische gegevens om ultrakortetermijnramingen te construeren. Ze gebruiken bijvoorbeeld digitale betalingen van consumenten van een dag eerder, bedrijvigheid in containerhavens en het inchecken bij ov-zuiltjes. Historische gegevens maken plaats voor actuele. Geen forecasting, maar nowcasting.
Sommige deskundigen verwachten dat kunstmatige intelligentie (AI), zoals machine learning, waarin computers patronen in kaart brengen in kolossale datasets en al doende verder leren, de nowcasting-modellen verder zullen verbeteren. Er is bijvoorbeeld een AI-model dat claimt dat ze de vraag & antwoord-sessies van duizenden bedrijven en beleggingsanalisten kan analyseren en daaruit economische trends kan destilleren.
Naarmate deze nowcasting-modellen verfijnder worden, met nog meer data, kunnen de langetermijnmodellen en de scenariostudies daarvan profiteren doordat economische relaties actueel worden aangepast. Of AI ons de economie van de toekomst zal schetsen is een open vraag. Het zal de markt voor zekerheid in elk geval nieuwe bezieling geven.
Hoe weet je wat er komen gaat? Al sinds de oudheid houdt de mens zich bezig met die vraag. Kan de wetenschap in de toekomst kijken? En wat is de toekomst van de wetenschap? De wetenschapsredactie kijkt vooruit deze zomer.12 juli: het voorspellen van de toekomst19 juli: het klimaat van de toekomst26 juli: spelen met de toekomst2 augustus: de archeologie van de toekomst9 augustus: de economie van de toekomst16 augustus: zorgen over de toekomst23 augustus: het Nederlands van de toekomst30 augustus: de toekomst van AI
Wat kunnen we verwachten van weer vier jaar Trump?
Source: NRC