Recept na zkrocení inflace: Sazby deset procent a euro za dvacku

Kdo může za vysokou inflaci a kdo by ji měl krotit? Zatímco guvernér České národní banky Aleš Michl opakuje, že s inflací má nyní bojovat hlavně vláda, ekonom Tomáš Havránek tvrdí, že situaci má ve svých rukách právě ČNB. Vedle zvýšení úrokových sazeb by ve větší míře měla využít devizové rezervy,...

Kdo může za vysokou inflaci a kdo by ji měl krotit? Jedni tvrdí, že se s ní moc nenadělá, protože jsme si ji dovezli ze zahraničí. Hlavně s vysokými cenami energií a jiných komodit. Guvernér ČNB Aleš Michl zase opakuje, že s inflací má nyní bojovat hlavně vláda. Především srazit deficit veřejných financí.

Ekonom Tomáš Havránek, profesor Univerzity Karlovy, bývalý poradce viceguvernéra ČNB a zakladatel iniciativy Zrušme inflaci, tvrdí, že ČNB s inflací bojuje nedůsledně. Vedle zvýšení sazeb by ve větší míře měla využít devizové rezervy, které nastřádala v době intervencí proti koruně. Česko by podle něj navíc mělo usilovat o úplnou cenovou stabilitu, nepřipustit v průměru žádnou inflaci. “V krizi je ideální doba na změnu. Je jasné, že současný systém selhal a potřebuje reformu,” míní Havránek.

Má ČNB šanci srazit dnešní inflaci?

Nepochybně. Samozřejmě neovlivní šoky ze zahraničí. Ale ovlivní kurz koruny, který se přímo odráží v dovážených cenách. Zahraniční šoky navíc táhnou inflaci jen krátkodobě. V delším horizontu je inflace vždy domácího původu a máme nad ní v Česku úplnou moc. Kdyby byla inflace byla převážně dovážená z mezinárodních komoditních trhů, viděli bychom ve vlnách střídání inflace a deflace, protože ceny komodit kolísají oběma směry. Jenže to se neděje. Navíc by dynamika inflace byla podobná napříč zeměmi. To také nevidíme.

Měla by tedy centrální banka pokračovat ve zvyšování úrokových sazeb, aby inflaci zkrotila?

Musíme začít s nepříjemným faktem, že podle moderní ekonomické teorie vyšší sazby nakonec inflaci zvýší. Nezní to intuitivně, je to takový vřed měnové ekonomie, a my stále studenty v prvním ročníku učíme, že vyšší úrokové sazby tlumí inflaci. Jenže pokud se lidé chovají racionálně, vyšší inflace po vyšších úrocích je robustní výsledek nových modelů. Centrální banka může kontrolovat nominální sazbu, ale dlouhodobě už ne reálnou. A když drží nominální sazbu vysoko, nakonec se musí zvýšit očekávaná inflace, a tedy i inflace skutečná. Ovšem může to trvat 10 let.

To je však jen model. Potvrzují to i empirická data?

K výpočtu potřebujeme experiment. Ale centrální banka nezvyšuje sazby jen tak. Vždy tvrdí, že je zvedá, protože čeká rostoucí inflaci. Není jasné, co je příčina a co následek. V Česku nicméně experiment právě probíhá. ČNB po nástupu nového guvernéra přestala se zvyšováním sazeb, zatímco v okolních zemích s tím pokračují. Během dvou let by mělo být jasné, jaký střednědobý efekt zastavení růstu sazeb mělo. Nikdy v historii se u nás nestalo, že by banka takhle změnila svoji politiku bez nových dat. Přitom nové vedení obrat nevysvětlilo. Třeba věří ekonomické teorii, že vyšší sazby nakonec inflaci zvýší a že ten dlouhodobý efekt přijde brzy? Komunikace ČNB by se měla zaměřit na kvalitu. Méně je více a týdenní sloupky v Mladé frontě nepomáhají.

Vliv vyšších sazeb na inflaci tedy nikdy není podle učebnice ve stylu “zvednu sazby, inflace klesne”?

Střednědobě vyšší sazby inflaci sníží. Tomu věřím, vidíme to v teoretických modelech i jakžtakž v ekonometrických odhadech. Je tam zpoždění nejméně rok a nefunguje to vždy. Zvýšení sazeb vede ke zdražení obsluhy státního dluhu, což prohloubí schodek rozpočtu. A u hodně zadlužených zemí s převahou dluhu o krátké splatnosti, jako třeba USA, to zhoršení státních financí může vést k dalšímu inflačnímu šoku. Na druhou stranu, zvýšení sazeb – a to zejména v otevřené ekonomice – vede k posílení domácí měny. Takže ano, v Česku potřebujeme nějakou dobu ještě vyšší sazby, které ale nakonec musí dolů. Osobně zdůrazňuji použití devizových rezerv. Když posílíte korunu, klesne cena dováženého zboží a tím se sníží inflace. O tom není žádný spor. Nerozumím, proč ten nástroj nepoužíváme víc při dnešním inflačním fiasku.

ČNB ale přeci loni devizové rezervy na podporu kurzu využila, za poslední rok se snížily z 3,9 bilionu korun na 3,1 bilionu korun.

Loňské intervence byly taktické – byť podle mě správné – na truc novému guvernérovi. Ale rozhodně nešlo o strategické využití. Dávalo by smysl, kdyby ČNB už na začátku inflační vlny řekla: “Inflaci zvyšováním sazeb neumíme zkrotit rychle, proto navíc využijeme rezervy a budeme prodávat dvě miliardy eur měsíčně, abychom posílili korunu. A budeme to dělat, dokud se inflace nedostane na dvě procenta.” Absence této strategie přispěla nejen k inflačním výbuchu, ale nakonec ke změně kurzu ve vedení ČNB. Kdyby se povedlo inflaci srazit dříve, kdyby banka využila i nástroj, který působí rychle, byl by dnes guvernérem Marek Mora nebo Tomáš Nidetzký. Jsem jim vděčný, že se nebáli rychle zvyšovat sazby. Kdyby k tomu posílili korunu, bylo by to lepší pro ně i pro nás.

Koruna nicméně teď poměrně prudce posiluje. Přispěly k tomu zmiňované intervence?

K dnešnímu posilování ne. Ale nebýt loňských intervencí, koruna by posilovala ze slabších úrovní. I teď by pomohlo intervence obnovit a nakupovat koruny, protože inflace bude dvouciferná většinu letošního roku. Necháváme si rezervy na dobu, až bude trojciferná? Nerozumím.

Jsou devizové rezervy dostatečné, aby ČNB dokázala případně čelit útokům ze strany spekulantů?

Pokud chce někdo spekulovat proti koruně, je to pro něj drahé. Musí si půjčovat koruny, kde je stále mnohem vyšší úrok než u eura, aby je mohl prodat a pak koupit zpět levnější. Je nereálné, že by to dlouhodobě dokázal ustát i velký hedgový fund. Pomohlo by ještě zvýšit sazby, krátkodobě na deset procent, a spustit intervence. Nikdo nerozporuje, že taková kombinace by pomohla inflaci letos snížit.

Sazby na 10 % a euro za 20 korun by ekonomiku bolely. Ale ČNB nemá v popisu práce vyvažovat bolest exportérů a inflaci. Její mandát je jasný.

Zeptejme se právníků. Ústava říká, že cílem ČNB je pečovat o cenovou stabilitu. Inflace ve výši 17,5 procent není cenová stabilita. Přitom ČNB s tím něco může dělat ještě dnes, zvýšit sazby a posílit korunu. Nedělá to, tedy vědomě neplní ústavní zadání. Ale nemáme mechanismus, jak ji k plnění donutit. Pomohlo by v Zákoně o ČNB vyjasnit, co znamená cenová stabilita. Dvouprocentní inflace, či skutečná cenová stabilita, tedy průměrná stabilita průměrných cen v ekonomice? Když jednou ceny vzrostou, tak v dalších letech by zase klesaly. Stovky vědeckých studií jako celek ukazují, že právě toto je zdravá inflace: v průměru nula.

Je současný systém cílování inflace na dvě procenta s tolerančním pásmem tedy špatný?

Nejhorší je, že neopravuje své minulé chyby. I kdyby inflace byla od roku 2024 pět let nulová, nemůžeme mluvit o cenové stabilitě. Za tři roky, od začátku 2021 do konce 2023, srazí inflace dohromady hodnotu peněz o třetinu. To není konzistentní s ústavním zadáním podle žádného výkladu. ČNB by alespoň trochu měla opravovat své chyby, tedy do budoucna tolerovat mírnou deflaci, aby symbolicky kompenzovala fiasko posledních tří let. Dvouprocentní inflační cíl také není přírodní zákon. Když se cílování zavádělo na konci 80. let na Novém Zélandu, byla ta dvě procenta vybrána v zásadě náhodně. Cílem bylo hlavně srazit inflaci. Když je inflace dvouciferná, rozdíl mezi 0 a 2 je minimální. Ale 2% inflace za jednu generaci sníží hodnotu peněz za polovinu. A od konce 80. let máme stovky studií, které v průměru ukazují, že nulová inflace je nejzdravější.

Hlavním argumentem přeci je, že lidé by odkládali své nákupy, nebýt inflace. Mluví se o ní jako něčem, co podněcuje ekonomický růst.

V datech ale nevidíme, že nižší inflace zpomaluje ekonomický růst. A není to vidět ani v modelech, kde jsou lidé racionální. Pokud by cílem centrální banky byla skutečná cenová stabilita, v průměru nulová inflace, tak deflace 2 % znamená, že brzy musí přijít naopak inflace 2 %. Při deflaci by lidé spotřebu neodkládali, protože každá deflace znamená budoucí inflaci. A naopak. Deflační spirála je sice možná teoreticky, pokud lidé nejsou racionální, ale prakticky v moderní ekonomice nikoli. Měli jsme experiment: po finanční krizi v roce 2008 spirála nikde nenastala, ačkoli ji staré keynesiánské modely předpovídaly kvůli pasti likvidity a utahování opasků. Ovšem inflace byla stabilní a kladná skoro všude. Ať už centrální banky rozvolnily svou měnovou politiku, třeba s pomocí kvantitativního uvolňování, či nikoliv.

Proč se centrální bankéři deflační spirály tolik obávají?

Straší je kvůli Velké depresi ve 30. letech minulého století. Tehdy však deflaci způsobily samy centrální banky, když během krize utahovaly politiku a nechaly padnout bankovní sektor. V té době se ještě úplně nerozumělo mechanismu, jak měnová ekonomie funguje. Měnová věda nyní nedává důvod bát se deflace. Známe i období, kdy deflace mnoho let přetrvávala – třeba ke konci 19. století – a růst nebyl nijak slabší. Deflace není horší problém než inflace.

Je pravděpodobné, že centrální banky začnou místo dvou procent cílit na nulu?

Cenová stabilita je přirozené vylepšení inflačního cílování. Jen s dvěma parametrickými změnami. Opravuje minulé chyby a snižuje cíl z dvou procent na nulu. Bylo by to dovršení vývoje, kdy jsme – s výjimkou posledních tří let – v Česku postupně snižovali inflaci. A spolu s tím i inflační cíl. Před 25 lety začínala ČNB s cílem kolem šesti procent, od roku 2010 je na dvou procentech. Kdyby zmiňované výzkumy byly k dispozici už před třiceti lety, jsem si jist, že by už tehdy upřednostnili na Novém Zélandu nulu před dvojkou. Jedinou zemí, která má inflační cíl pod dvěma procenty, je Švýcarsko. Jejich centrální bance nevadí cenová stabilita. Nechtějí deflaci, ale nevadí jim nulová inflace. V praxi od roku 2008 mají opravdu průměrnou inflaci blízkou nule. Jinde odvahu k cenové stabilitě zatím nevidím, to se ale s pokračujícím inflačním debaklem změní.

Dosud převažuje proud, který klade důraz na levné financování vládních výdajů. Třeba francouzský profesor Olivier Blanchard prosazuje zvýšení inflačního cíle. Cílem je, aby reálná úroková sazba – po odečtení inflace – byla co nejmenší, aby to bylo pro dlužníky a hlavně pro stát výhodnější. V tomto duchu jako člověk s hypotékou děkuji centrální bance, reálně jsem díky ní vydělal vloni 13 procent z hodnoty domu, protože mám sazbu pod dvě procenta a inflace byla 15 procent.

To vypadá, že snížení inflačního cíle bude spíš politicky neprůchodné.

Vidíte, tomuhle právě nerozumím. V Česku převládají střadatelé, lidé s většími úsporami než dluhy. Čekal bych tedy poptávku po nižší inflaci. Ale nechali jsme se omámit pohádkou, že inflace je dovezená, že s ní nejde nic dělat. Kdybychom hlasovali pro to, co je v našem zájmu, byla by to nejvýše nulová inflace, která nepoškozuje věřitele ani dlužníka. Je neutrální. Koruna by měla stále stejnou hodnotu. Ne vůči dolaru nebo euru, ale vzhledem k tomu, co si za ni můžete koupit. Podobně jako metr má stále 100 centimetrů a z roku na rok neměníme jeho délku. Pro metr máme v Paříži Úřad pro míry a váhy. Na Příkopech má být takový úřad pro korunu. Můžete vymyslet spoustu hypotetických výhod inflace, ale prakticky vidíte její náklady. Ty jsou nepopiratelné. Například nejistotu, která z ní pramení. Vůbec nevíme, co si za stokorunu budeme moci dovolit za 10 let. To komplikuje dlouhodobé spoření i investování. Potřebujeme navíc jasná kritéria, podle čeho ČNB hodnotit, jestli dělá práci správně. Vložme do zákona vzorec na odměňování bankovní rady podle skutečné inflace. Třeba formou odložených bonusů. Ve všech velkých firmách existuje nějaká odměna za výkon.

Analytici se vesměs shodují, že česká inflace je už na vrcholu. Souhlasíte?

Loni touto dobou se říkalo totéž. Samozřejmě přišla válka, ale inflace by stejně neklesla pod lednovou úroveň. Všechny prognózy v posledních dvou letech byly úplně mimo. Z hlediska výzkumu by podle standardního keynesiánského modelu IS-LM měla inflace dál stoupat, protože sazby jsou po odečtení inflace záporné. Hluboko pod rovnovážnou hodnotou. Podle modelu ČNB, ve kterém se lidé chovají racionálně, se inflace musí dlouhodobě dostat na úroveň blízkou úrokové sazbě.

Modely tedy nedávají jednoznačnou odpověď.

Podle nich jsou oba scénáře jsou možné. Když viceguvernérka Eva Zamrazilová říká, že do roka bude inflace začínat trojkou, je otázka, zda za tou trojkou bude desetinná čárka nebo číslovka. Byl bych překvapen, kdybychom se v příštích letech dostali pod pět procent.

Profesor ekonomie na Univerzitě Karlově, výzkumník v Centru analýz hospodářské politiky (Londýn) a Centru inovací meta-výzkumu (Stanford). Exporadce bankovní rady, tehdejšího viceguvernéra i nynějšího guvernéra České národní banky, kde pracoval 10 let. Zahraniční vědci a mezinárodní instituce jeho výzkum používají nejčastěji z českých ekonomů. V roce 2020 působil jako historicky první zástupce ČR za ekonomii a finance v hodnocení Evropské výzkumné rady.


Spurious Precision in Meta-Analysis

Zuzana Iršová
Pedro R. D. Bom
Tomáš Havránek
Heiko Rachinger

*Meta-analysis upweights studies reporting lower standard errors and hence more precision. But in empirical practice, notably in observational research, precision is not given to the researcher. Precision must be estimated, and thus can be p-hacked to achieve statistical significance. Simulations show that a modest dose of spurious precision creates a formidable problem for inverse-variance weighting and bias-correction methods based on the funnel plot. Selection models fail to solve the problem, and the simple mean can dominate sophisticated estimators. Cures to publication bias may become worse than the disease. We introduce an approach that surmounts spuriousness: the Meta-Analysis Instrumental Variable Estimator (MAIVE). *

**The paper is available at **[**meta-analysis.cz/maive**](http://meta-analysis.cz/maive)**. We provide a package for R (*****maive*****), which makes it easy to use the new method.**

### What is already known

- In meta-analysis it's optimal to give more weight to more precise studies.
- Inverse-variance weighting maximizes efficiency and may attenuate publication bias.
- Inverse-variance weighting is used by all common estimators.

### What is new

- If reported precision exaggerates real one, inverse-variance weighting creates a bias.
- Bias in current methods due to spurious precision can exceed publication bias.
- Spurious precision arises naturally in observational research via *p*-hacking.
- Meta-Analysis Instrumental Variable Estimator (MAIVE) corrects for spuriousness.

### Potential impact

- Meta-analysts should use MAIVE if they suspect *p*-hacking.
- The difference between MAIVE and unadjusted estimators can measure spuriousness.
- MAIVE substantially improves the robustness of the current meta-analysis toolkit.

Inverse-variance weighting reigns in meta-analysis. [[1](https://www.maer-net.org/post/maive#viewer-2137l)] More precise studies, or rather those seemingly more precise based on lower reported standard errors, get a greater weight explicitly or implicitly. The weight is explicit in traditional summaries, such as the fixed-effect model (assuming a common effect) and the random-effects model (allowing for heterogeneity). [[2,3](https://www.maer-net.org/post/maive#viewer-2137l)] These models work as weighted averages, the weight diluted in random effects by a heterogeneity term. The weight is also explicit in publication bias correction models based on the funnel plot. [[4–12](https://www.maer-net.org/post/maive#viewer-2137l)] **In funnel-based models, reported precision is particularly important** because the weighted average gets reinforced by assigning more importance to supposedly less biased (nominally more precise) studies. The weight is implicit in selection models estimated using the maximum likelihood approach, [[13–18](https://www.maer-net.org/post/maive#viewer-2137l)] which often reduce to the random-effects model in the absence of publication bias.

### Reported precision turned spurious

The tacit assumption behind all these techniques is that the reported, nominal precision represents the true, underlying precision. The standard error, inverse of precision, is given to the researcher by her data and methods. It's fixed and can't be manipulated, consciously or unconsciously. The assumption is plausible in experimental research, for which most meta-analysis methods were developed. But in observational research, where thousands of meta-analyses are produced each year, **the derivation of the standard error is often a key part of the empirical exercise**. Consider a regression analysis with longitudinal data: explaining the health outcomes of patients treated by different physicians and observed over several years. Individual observations aren't independent, and standard errors need to be clustered. [[19](https://www.maer-net.org/post/maive#viewer-2137l)] But how? At the level of physicians, patients, or years? Should one use double clustering [[20](https://www.maer-net.org/post/maive#viewer-2137l)] or perhaps wild bootstrap [[21](https://www.maer-net.org/post/maive#viewer-2137l)]? It's complicated, and with a different computation of confidence intervals the researcher will report different precision for the same estimated effect size.

Spurious precision can arise in many contexts other than longitudinal data analysis. Ordinary least squares, the workhorse of observational research, assume homoskedasticity of residuals. The assumption is often violated, and in these cases researchers should use heteroskedasticity-robust standard errors, [[22](https://www.maer-net.org/post/maive#viewer-2137l)] typically larger than plain vanilla standard errors. **If researchers ignore heteroskedasticity, they report precise estimates, but the precision is spurious**. Similar problems may arise due to nonstationarity in time series [[23](https://www.maer-net.org/post/maive#viewer-2137l)] and a myriad of other issues. When a study with exaggerated precision enters meta-analysis, it gets too much impact because of inverse-variance weighting. If a meta-analyst spots the methodological problem, she can exclude the study or add a corresponding control. Either way, the weighting problem isn't properly addressed. And spotting misspecification is hard, because the tweak lifting reported precision can be hidden within a complex model.

### Various sources of spuriousness

Spurious precision can also arise due to cheating. For economics journals, quasi-experimental evidence shows that the introduction of obligatory data sharing substantially reduced the reported *t*-statistics. [[24](https://www.maer-net.org/post/maive#viewer-2137l)] Prior to the introduction of data sharing some authors had probably cheated by manipulating data or results. Pütz and Bruns find hundreds of reporting errors in top economics journals; when they ask authors to explain the errors, the authors are four times more likely to admit a mistake in the standard error than in the estimated effect size. [67] But cheating, mistakes, and other issues that can affect the standard error independently of the estimated effect size aren't necessary to produce spurious precision. **A realistic mechanism is *****p*****-hacking, in which the researcher adjusts the entire model to produce statistically significant results.** After adjusting the model, both the effect size and standard error change, and both can jointly contribute to statistical significance. We examine, by employing Monte Carlo simulations, the consequences of cheating and the more realistic *p*-hacking behavior, of which spurious precision is a natural result.

Figure 1 gives intuition on the cheating/clustering/heteroskedasticity/nonstationarity simulation. For brevity we call it a cheating scenario. Researchers crave statistically significant estimates and to that effect manipulate effect sizes or standard errors at will, but not both at the same time. The scenario is simplistic, and we start with it because it allows for a clean separation of selection on estimates (conventional in the literature) and selection on standard errors (our focus). The separation isn't so clean in the *p*-hacking scenario but can be mapped back to the cheating scenario. The mechanism of the left-hand panel of Figure 1 is analogous to the Lombard effect in psychoacoustic: [[25,26](https://www.maer-net.org/post/maive#viewer-2137l)] speakers increase their vocal effort in response to noise. Here **researchers increase their selection effort in response to noise in data or methods**, noise that produces imprecision and insignificance. When researchers so cheat with effect sizes, the results are consistent with funnel-based models of publication bias: funnel asymmetry arises, the most precise estimates remain close to the true effect, and inverse-variance weighting helps mitigate the bias—aside from improving the efficiency of the aggregate estimate, the original rationale for using the weights. [[27,28](https://www.maer-net.org/post/maive#viewer-2137l)]

### Bias in inverse-variance weighting

The right-hand panel of Figure 1 paints a different picture. Here the mechanism is analogous to Taylor’s law in ecology: [[29](https://www.maer-net.org/post/maive#viewer-2137l)] the variance can decrease with a smaller mean (originally describing population density for various species). **When researchers achieve significance by lowering the standard error, we again observe funnel asymmetry. But this time no bias arises **in the reported effect sizes: the black-filled circles and the hollow circles denote the same effect size, only precision changes. The simple unweighted mean of reported estimates is unbiased, and inverse-variance weighting paradoxically creates a downward bias. The bias increases when we use a correction based on the funnel plot: effectively, when we estimate the size of a hypothetical infinitely precise study, the intercept of a regression curve.

In practice, as noted, selection on estimates and standard errors arises simultaneously. We generate this quality in simulations by allowing researchers to replace control variables in a regression context, a mechanism that also gives rise to sizable heterogeneity. Control variables are correlated with the main regressor or of interest (for example, a treatment variable), and their **replacement affects both the estimated treatment effect and the corresponding precision**. Then *p*-hacked estimates move not strictly north or west, as in the figure, but northwest. Even spuriously large estimates can now be spuriously precise. The resulting bias direction due to inverse-variance weighting is unclear. Our simulations suggest that an upwards bias is plausible.

### Current methods fail with spurious precision

Does any technique yield little bias and good coverage rates in the case of panel B of Figure 1, or at least with a small ratio of selection on standard errors relative to selection on estimates? **We examine 7 current estimators**: simple unweighted mean, fixed effects (weighted least squares, FE/WLS), [[30](https://www.maer-net.org/post/maive#viewer-2137l)] precision-effect test and precision-effect estimate with standard errors (PET-PEESE), [[9](https://www.maer-net.org/post/maive#viewer-2137l)] endogenous kink (EK), [[11](https://www.maer-net.org/post/maive#viewer-2137l)] weighted average of adequately powered estimates (WAAP), [[10](https://www.maer-net.org/post/maive#viewer-2137l)] the selection model by Andrews and Kasy, [[17](https://www.maer-net.org/post/maive#viewer-2137l)] and *p*-uniform∗ [[18](https://www.maer-net.org/post/maive#viewer-2137l)]. The first two are basic summary statistics, the next three are correction methods based on the funnel plot, and the last two are selection models. The choice of estimators is subjective, but the three funnel-based techniques are commonly used in observational research. [[31–38](https://www.maer-net.org/post/maive#viewer-2137l)] The two selection models are also used often [[39–46](https://www.maer-net.org/post/maive#viewer-2137l)] and represent the latest incarnations of models in the tradition of Hedges [[13–16](https://www.maer-net.org/post/maive#viewer-2137l)] and their simplifications [[47–52](https://www.maer-net.org/post/maive#viewer-2137l)].

The importance of reported precision for these estimators is summarized in Table 1. In most of them precision has two roles: **weight and identification**. Identification can be achieved through meta-regression (where the standard error or a function thereof is included as a regressor), selection model, or a combination of both—such as the EK model.

**None of these 7 estimators work well with even a sprinkle of spurious precision**. The simple unweighted mean plagued by publication bias can be the best, but still no good. The reader might expect selection models to beat funnel-based models, because of the latter’s heavier reliance on precision. Alas, this is generally not the case, and even selection models are often defeated by the simple mean when selection on standard errors is modest (about 1:5 and more compared to selection on estimates). We propose a straightforward adjustment of funnel-based techniques, the meta-analysis instrumental variable estimator (MAIVE), which corrects most of the bias and restores valid coverage rates. **MAIVE replaces, in all meta-analysis contexts, reported variance with the portion of reported variance that can be explained by the inverse sample size** used in the primary study. We justify the idea by starting with a version of the Egger regression: [[4](https://www.maer-net.org/post/maive#viewer-2137l)]

where *αi_hat* on the left-hand side denotes effects estimated in primary studies and *SE *their standard errors. This is the PEESE model due to Stanley and Doucouliagos, but for simplicity without additional inverse-variance weights—since the model searches for the effect conditional on maximum precision, it already features an implicit, built-in weight. In panel A of Figure 1, the quadratic regression would fit the data quite well, [[9](https://www.maer-net.org/post/maive#viewer-2137l)] and estimated *α*0 would lie close to the mean underlying effect. **In panel B, however, the regression fails to recover the underlying coefficients.** The regression fails because it assumes a causal effect of the standard error on the estimate: a good description of panel A (Lombard effect), but not panel B (Taylor’s law). In panel B, the standard error sometimes depends on the estimated effect size and is thus correlated with the error term, *vi*. The resulting estimates of *α*0 (true effect) and *β *(intensity of selection) are biased.

### Endogeneity problem in meta-regression

The problem is the correlation between *SE *and *vi*, which can arise for three reasons: First, selective reporting based on standard errors, which we simulate. Second, measurement error in *SE*. This issue was mentioned in 2005 by Tom Stanley, [[53](https://www.maer-net.org/post/maive#viewer-2137l)] **who was the first to instrument the standard error in a meta-analysis context**. Nevertheless, Stanley didn't discuss the adjustment of weights nor did he pursue the idea further as a bias-correction estimator. We don't consider this source of correlation in simulations. Third, the correlation can be caused by unobserved heterogeneity: some method choices affect both estimates and standard errors, and some standardized meta-analysis effects feature a mechanical correlation between both quantities. [36] (A careless meta-analyst may also mix estimates measured in different units. [[54](https://www.maer-net.org/post/maive#viewer-2137l)]) Our *p*-hacking simulation only partly addresses this mechanism by allowing researchers to change control variables, which can affect both estimates and standard errors at the same time—a combination of panel A and panel B of Figure 1. In other words, we model only some of the mechanisms which give rise to spurious precision.

The statistical solution to the problem, often called endogeneity, is to find an instrument for the standard error. A valid instrument is correlated with the standard error, but not with the error term (and thus unrelated to the three sources of endogeneity mentioned above). While finding good instruments is often challenging, here the answer beckons. By definition, reported variance (*SE*2) is a linear function of the inverse of the sample size used in the primary study. **The sample size is plausibly robust to selection,** or at least it's more difficult to collect more data than to *p*-hack the standard error to achieve significance. The sample size isn't estimated, and so it doesn't suffer from measurement error. The sample size is typically not affected by changing methodology, certainly not by changing control variables. Some endogeneity may remain if researchers correctly expecting smaller effects design larger experiments. [[41](https://www.maer-net.org/post/maive#viewer-2137l)] But, at least in observational research, authors often use as much data as available from the start. Indeed, the sample size, unlike the standard error, is often given to the researcher: the very word *data *means things given.

### Meta-Analysis Instrumental Variable Estimator (MAIVE)

**We regress the squared reported standard errors on the inverse sample size and plug the fitted values instead of the variance** to the right-hand side of the aforementioned equation. Thence we obtain the baseline MAIVE estimator. For the baseline MAIVE we choose the instrumented version of PEESE without additional inverse-variance weights because it works well in simulations. The version with additional adjusted weights (again, using fitted values instead of reported precision) often performs similarly but is more complex, so we prefer the former, parsimonious solution. In principle, any funnel-based technique (and the funnel plot itself) can be adjusted by the procedure described above: just replace the standard error with the square root of the fitted values. The adjustment helps the fixed-effect, WAAP, and endogenous kink model to typically defeat both the simple unweighted mean and selection models in the presence of spurious precision. MAIVE can be easily applied using our *maive *package in R.

Table 2 shows the variants of individual estimators we consider in simulations. We always start with the unadjusted, plain-vanilla variant. Where easily possible, we consider the adjustment of weights and identification devices separately. So, for PET-PEESE and EK we have 5 different flavors. Note that the **separation is not straightforward for selection models**, and we do not pursue it here. This is one of many low-hanging fruits (thesis topics?) that grow from the spurious precision project and await reaping in future research; we discuss more at the end of this column.

In Figure 2 below we report one set of simulation results: the case of the *p*-hacking scenario with a positive underlying effect size. In this scenario the authors of primary studies run regressions with two variables on the right-hand side and are interested in the slope coefficient on the first variable. Both variables belong to the correctly specified regression model. A meta-analyst collects the slope coefficients estimated for the first variable (e.g., treatment); no one is interested in the second variable (control). The vertical axis in Figure 2 measures the bias of meta-analysis estimators relative to the true value of the slope coefficient, the true treatment effect (*α1* = 1). The horizontal axis measures the correlation between the regression variable of interest and a control variable that should be included—but can be replaced by some researchers with another, less relevant control, **a practice that affects both reported estimates and their standard errors**.

The higher the correlation, the more potential for *p*-hacking via the replacement of the control variable. If there is no correlation, removing or replacing the control won't systematically affect the main estimated parameter. With a positive correlation and a positive underlying value of the second slope coefficient, replacing the control variable with a less relevant proxy creates an upwards omitted-variable bias. Importantly for our purposes, a **higher correlation increases selection on standard errors more than proportionally compared to selection on estimates.** With a higher correlation and thus more *p*-hacking and also more relative selection on standard errors, the bias of standard meta-analysis estimators increases. Note that even a large correlation still corresponds to a relatively small ratio of selection on standard errors (spurious precision, Taylor's law) relative to selection on estimates (Lombard effect). In [the paper](http://meta-analysis.cz/maive/maive.pdf) we compute and tabulate this correspondence for different values of the true effect.

### Simple mean beats complex models

Eventually, the bias of the classical, unadjusted techniques gets even larger than the bias of the simple unweighted mean. That is, when there is enough spuriousness, corrections for publication bias do more harm than good. MAIVE corrects most of the spuriousness bias (see panels B-G in Figure 2 and compare panel A, classical estimators, to panel H, MAIVE versions of these estimators), and the MAIVE versions with adjusted or omitted weights work similarly well. MAIVE performs comparably to conventional estimators if spurious precision is negligible, and dominates unadjusted estimators if spuriousness is non-negligible (as we show in the paper, about 1:10 of selection on standard errors to selection on estimates). In [the paper](http://meta-analysis.cz/maive/maive.pdf) we report the results of many more simulation scenarios, both cheating and *p*-hacking, for bias, MSE, and coverage rates—with comparable results in qualitative terms. **Even a modest dose of spurious precision makes inverse-variance weighting (explicit or implicit) unreliable and warrants a MAIVE treatment.**

Why, instead of instrumenting, don't we simply** replace variance with inverse sample size**? [[36,55–57](https://www.maer-net.org/post/maive#viewer-2137l)] While the replacement would also address spurious precision, the instrumental approach has many advantages, as discussed in Section 3 of [the paper.](http://meta-analysis.cz/maive/maive.pdf) One advantage is flexibility: the instrumental approach can incorporate other aspects of study design, besides sample size, that affect standard errors. Sample size rarely forms a perfect proxy for precision, and MAIVE can be extended by adding instruments to improve the fit. Moreover, the instrumental approach remains statistically valid even if, for some reason, the correlation between the reported variance and the inverse sample size is small.

### Current methods adjusted to spuriousness

We don't argue that spurious precision is common. We argue that it can plausibly arise in observational research. Even in experimental settings, randomization can fail, [[58](https://www.maer-net.org/post/maive#viewer-2137l)] and authors often use regressions to control for pre-treatment covariates or make other adjustments [[59](https://www.maer-net.org/post/maive#viewer-2137l)] that can yield spurious precision. When it arises, a small dose can render the simple mean more reliable than sophisticated correction techniques. The Meta-Analysis Instrumental Variable Estimator (MAIVE) solves the problem by using inverse sample size as an instrument for reported variance. That is, we regress the reported squared standard errors on the inverse of the number of observations used in the primary study. The fitted values from this regression are then used instead of reported variance in the PEESE meta-regression. Standard weighted means, funnel plots, and funnel-based methods can be adjusted similarly to make them robust to spurious precision. **The entire meta-analysis toolkit can be salvaged with this modification.**

The instrumental approach has seven benefits over using sample size as a proxy for precision, as noted, and we explain them in [the paper](http://meta-analysis.cz/maive/maive.pdf)[.](https://www.maer-net.org/post/63db74a33637bc74bd7ab5dd/edit#_bookmark4) There are at least two costs as well, both compared to the proxy approach and the classical one that relies on reported precision. First, MAIVE is more complex since it involves an additional regression and computation of fitted values and valid confidence intervals. But the instrumental approach is readily available in most statistical programs. **We create the *****maive *****package for R, which makes estimation easy for meta-analysts unfamiliar with instrumental variables.** Second, the additional regression makes MAIVE noisier compared to conventional techniques. When a meta-analyst is sure there can be absolutely no spurious precision in her data, using reported precision without instruments will yield unbiased and more efficient estimates. The lack of spurious precision can be tested approximately by employing the Hausman specification test: [[60](https://www.maer-net.org/post/maive#viewer-2137l)] if the coefficients estimated in MAIVE are far from those of an unadjusted PEESE, spurious precision is likely an issue.

### Using MAIVE in practice

A discussion is in order regarding the application of MAIVE—pronounced, by the way, as the Irish name Maeve. The instrument is the overall sample size, not degrees of freedom, because the latter depends on clustering units. **We prefer the MAIVE version of PEESE without weights** (after testing with unweighted MAIVE-PET whether the true effect is nonzero). This parsimonious specification intuitively fits both panels of Figure 1. The *maive *package allows for optional adjusted weights. Researchers may choose a MAIVE version of another estimator, such as endogenous kink. The package also runs the Hausman test, a rough indicator of spuriousness. Because PEESE is heteroskedastic by definition and we prefer not to use inverse-variance weights, the package produces heteroskedasticity-robust standard errors by default. When some studies report multiple estimates, standard errors in MAIVE—and any meta-analysis estimator—**should be clustered at the study level,** again a default option. With fewer than 30 studies we recommend wild bootstrap. [[21](https://www.maer-net.org/post/maive#viewer-2137l)] It's a good idea to include study-level dummies (econometric fixed effects) to filter out study-specific idiosyncrasies related to unobserved heterogeneity. The package also reports a robust F-statistic of the first-stage regression. If the F-statistic is below 10, the instrument is weak and MAIVE results should be treated with caution. Researchers may want to use confidence intervals robust to weak instruments.

The reader will object that our simulation is unfair to correction methods. **The methods were designed to counter publication bias; we simulate *****p*****-hacking**. Individual estimates and standard errors get biased, which is why selection models don't work well here—though they don't assume, as funnel methods assume, that selection works only on estimates (the Lombard effect discussed earlier). The distinction between publication bias and *p*-hacking is clear in theory, but in practice both are often observationally equivalent to the meta-analyst. (But *p*-hacking likely predominates. [[61](https://www.maer-net.org/post/maive#viewer-2137l)]) As long as we believe our *p*-hacking environment is broadly realistic, we need a technique that corrects the resulting bias. MAIVE is the only such technique. One can design *p*-hacking scenarios in which misspecifications make it almost impossible for meta-analysis methods to uncover the true mean. [[58,62](https://www.maer-net.org/post/maive#viewer-2137l)] If that is a realistic description of observational research, unconditional meta-analysis means are meaningless. [[63](https://www.maer-net.org/post/maive#viewer-2137l)] **MAIVE can be extended to allow for observed heterogeneity** and deliver context-specific means via incorporation into [Bayesian model averaging meta-regression](https://www.maer-net.org/post/model-averaging) approaches addressing model uncertainty. [[42–46](https://www.maer-net.org/post/maive#viewer-2137l)]

### Low-hanging fruit for future research

We leave many questions open regarding spurious precision. How common is it in practice? How does measurement error influence the relative performance of MAIVE? What happens when method heterogeneity explicitly affects both estimates and their precision? Does spurious precision help explain why meta-analyses often exaggerate the true effect compared to multi-lab pre-registered replications? [[64–66](https://www.maer-net.org/post/maive#viewer-2137l)] **How to correctly adjust selection models for spuriousness?** The last is perhaps the most important question for future research because many meta-analysts prefer selection models over funnel-based techniques. The adjustment of selection models isn't straightforward since here precision has two intertwined roles: identification and weighting. For identification, we need the reported, nominal precision, which determines statistical significance. But for weights we need the underlying, true precision. The maximum likelihood approach has to be modified to allow a different measure of precision for each role.

### Bottom line

Spurious precision, while plausibly destructive, is surmounted by adjusting funnel-based methods.

### References

- Gurevitch J, Koricheva J, Nakagawa S, Stewart G. Meta-analysis and the science of research synthesis. *Nature *2018; 555: 175–182.
- Borenstein M, Hedges L, Higgins J, Rothstein H. A basic introduction to fixed-effect and random-effects models for meta-analysis. *Research Synthesis Methods *2010; 1(2): 97–111.
- Stanley TD, Doucouliagos H. Neither fixed nor random: weighted least squares meta-analysis. *Statistics in Medicine *2015; 34(13): 2116-2127.
- Egger M, Smith GD, Schneider M, Minder C. Bias in meta-analysis detected by a simple, graphical test. *British Medical Journal *1997; 315(7109): 629–634.
- Duval S, Tweedie R. Trim and fill: A simple funnel-plot–based method of testing and adjusting for publication bias in meta-analysis. *Biometrics *2000; 56(2): 455–463.
- Stanley TD. Meta-Regression Methods for Detecting and Estimating Empirical Effects in the Presence of Publication Selection. *Oxford Bulletin of Economics and Statistics *2008; 70(1): 103–127.
- Stanley TD, Jarrell SB, Doucouliagos H. Could It Be Better to Discard 90% of the Data? A Statistical Paradox. *The American Statistician *2010; 64(1): 70–77.
- Stanley TD, Doucouliagos H. *Meta-regression analysis in economics and business*. New York: Routledge. 2012.
- Stanley TD, Doucouliagos H. Meta-regression approximations to reduce publication selection bias. *Research Synthesis Methods *2014; 5(1): 60–78.
- Ioannidis JP, Stanley TD, Doucouliagos H. The Power of Bias in Economics Research. *The Economic Journal *2017; 127(605): F236–F265.
- Bom PRD, Rachinger H. A kinked meta-regression model for publication bias correction. *Research Synthesis Methods *2019; 10(4): 497–514.
- Furukawa C. Publication Bias under Aggregation Frictions: Theory, Evidence, and a New Correction Method. *MIT *2019; working paper.
- Hedges L. Estimation of effect size under nonrandom sampling: The effect of censoring studies yielding statistically insignificant mean differences. *Journal of Educational Statistics *1984; 9: 61–85.
- Iyengar S, Greenhouse JB. Selection Models and the File Drawer Problem. *Statistical Science *1988; 3(1): 109–117.
- Hedges LV. Modeling Publication Selection Effects in Meta-Analysis. *Statistical Science*1992; 72(2): 246–255.
- Vevea J, Hedges LV. A general linear model for estimating effect size in the presence of publication bias. *Psychometrika *1995; 60(3): 419–435.
- Andrews I, Kasy M. Identification of and correction for publication bias. *American Economic Review *2019; 109(8): 2766–2794.
- Aert vRC, Assen vM. Correcting for publication bias in a meta-analysis with the p-uniform* method. *Tilburg University & Utrecht University *2021; working paper.
- Abadie A, Athey S, Imbens GW, Wooldridge JM. When Should You Adjust Standard Errors for Clustering? *The Quarterly Journal of Economics *2022; 138(1): 1–35.
- Cameron AC, Miller DL. A practitioner’s guide to cluster-robust inference. *Journal of Human Resources *2015; 50(2): 317–372.
- Roodman D, Nielsen MØ, MacKinnon JG, Webb MD. Fast and Wild: Bootstrap Inference in Stata Using Boottest. *The Stata Journal *2019; 19(1): 4–60.
- White H. A Heteroskedasticity-Consistent Covariance Matrix Estimator and a Direct Test for Heteroskedasticity. *Econometrica *1980; 48(4): 817–838.
- Bom PRD, Ligthart JE. What Have We Learned from Three Decades of Research on the Productivity of Public Capital? *Journal of Economic Surveys *2014; 28(5): 889–916.
- Askarov Z, Doucouliagos A, Doucouliagos H, Stanley TD. The Significance of Data-Sharing Policy. *Journal of the European Economic Association *2023; forthcoming.
- Lane H, Tranel B. The Lombard Sign and the Role of Hearing in Speech. *Journal of Speech and Hearing Research *1971; 14(4): 677–709.
- McCloskey DN, Ziliak ST. What quantitative methods should we teach to graduate students? A comment on Swann’s 'Is precise econometrics an illusion'? *The Journal of Economic Education *2019; 50(4): 356–361.
- Hedges LV. A random effects model for effect sizes. *Psychological Bulletin *1983; 93(2): 388–395.
- Hedges LV, Olkin I. Statistical methods* for meta-analysis*. Orlando, FL: Academic Press. 1985.
- Taylor LR. Aggregation, variance and the mean. *Nature *1961;189(4766): 732–735.
- Stanley TD, Doucouliagos H. Neither fixed nor random: weighted least squares meta-regression. *Research Synthesis Methods *2017; 8(1): 19–42.
- Havranek T, Stanley TD, Doucouliagos H, et al. Reporting Guidelines for Meta-Analysis in Economics. *Journal of Economic Surveys *2020; 34(3): 469–475.
- Ugur M, Awaworyi Churchill S, Luong H. What do we know about R&D spillovers and productivity? Meta-analysis evidence on heterogeneity and statistical power. *Research Policy *2020; 49(1): 103866.
- Xue X, Reed WR, Menclova A. Social capital and health: A meta-analysis. *Journal of Health Economics *2020; 72(C): 102317.
- Neisser C. The Elasticity of Taxable Income: A Meta-Regression Analysis. *Economic Journal *2021; 131(640): 3365–3391.
- Zigraiova D, Havranek T, Irsova Z, Novak J. How puzzling is the forward premium puzzle? A meta-analysis. *European Economic Review *2021; 134(C): 103714.
- Nakagawa S, Lagisz M, Jennions MD, et al. Methods for testing publication bias in ecological and evolutionary meta-analyses. *Methods in Ecology and Evolution *2022; 13(1): 4–21.
- Brown AL, Imai T, Vieider F, Camerer C. Meta-Analysis of Empirical Estimates of Loss-Aversion. *Journal of Economic Literature *2023; forthcoming.
- Heimberger P. Do Higher Public Debt Levels Reduce Economic Growth? *Journal of Economic Surveys *2023; forthcoming.
- Carter EC, Schonbrodt FD, Gervais WM, Hilgard J. Correcting for Bias in Psychology: A Comparison of Meta-Analytic Methods. *Advances in Methods and Practices in Psychological Science *2019; 2(2): 115-144.
- Brodeur A, Cook N, Heyes A. Methods Matter: P-Hacking and Causal Inference in Economics. *American Economic Review *2020; 110(11): 3634–3660.
- DellaVigna S, Linos E. RCTs to Scale: Comprehensive Evidence From Two Nudge Units. *Econometrica *2022; 90(1): 81–116.
- Gechert S, Havranek T, Irsova Z, Kolcunova D. Measuring Capital-Labor Substitution: The Importance of Method Choices and Publication Bias. *Review of Economic Dynamics *2022; 45(C): 55–82.
- Imai T, Rutter TA, Camerer CF. Meta-Analysis of Present-Bias Estimation Using Convex Time Budgets. *The Economic Journal *2021; 131(636): 1788–1814.
- Gechert S, Heimberger P. Do corporate tax cuts boost economic growth? *European Economic Review *2022; 147(C): 104157.
- Havranek T, Irsova Z, Laslopova L, Zeynalova O. Publication and Attenuation Biases in Measuring Skill Substitution. *The Review of Economics and Statistics *2023; forthcoming.
- Matousek J, Havranek T, Irsova Z. Individual discount rates: A meta-analysis of experimental evidence. *Experimental Economics *2022; 25(1): 318–358.
- Simonsohn U, Nelson LD, Simmons JP. P-curve: A key to the file-Drawer. *Journal of Experimental Psychology: General *2014; 143(2): 534–547.
- Simonsohn U, Nelson LD, Simmons JP. p-Curve and Effect Size: Correcting for Publication Bias Using Only Significant Results. *Perspectives on Psychological Science *2014; 9(6): 666-681. PMID: 26186117.
- Assen vM, Aert vRC, Wicherts JM. Meta-analysis using effect size distributions of only statistically significant studies. *Psychological Methods *2015; 20(3): 293–309.
- Simonsohn U, Simmons JP, Nelson LD. Better p-curves: Making p-curve analysis more robust to errors, fraud, and ambitious p-hacking, a Reply to Ulrich and Miller (2015). *Journal of Experimental Psychology: General *2015; 144(6): 1146–1152.
- Aert vRC, Assen vM. Bayesian evaluation of effect size after replicating an original study. *Plos ONE *2017; 12(4): e0175302.
- Aert vRC, Assen vM. Examining reproducibility in psychology: A hybrid method for combining a statistically significant original study and a replication. *Behavior Research Methods *2018; 50: 1515–1539.
- Stanley TD. Beyond Publication Bias. *Journal of Economic Surveys *2005; 19(3):309–345.
- Kranz S, Putz P. Methods Matter: p-Hacking and Publication Bias in Causal Analysis in Economics: Comment. *American Economic Review *2022; 112(9): 3124–3136.
- Sanchez-Meca J, Marın-Martınez F. Weighting by Inverse Variance or by Sample Size in Meta-Analysis: A Simulation Study. *Educational and Psychological Measurement *1998; 58(2): 211-220.
- Deeks JJ, Macaskill P, Irwig L. The performance of tests of publication bias and other sample size effects in systematic reviews. *Journal of Clinical Epidemiology *2005; 58(9): 882–893.
- Peters JL, Sutton AJ, Jones DR, Abrams KR, Rushton L. Comparison of Two Methods to Detect Publication Bias in Meta-analysis. *JAMA *2006; 295(6): 676-680.
- Bruns SB, Ioannidis JP. p-Curve and p-Hacking in Observational Research. *PloS ONE *2016; 11(2): e0149144.
- Freedman DA. On regression adjustments to experimental data. *Advances in Applied Mathematics *2008; 40(2): 180–193.
- Hausman JA. Specification Tests in Econometrics. *Econometrica *1978;46(6): 1251–1271.
- Brodeur A, Carrell S, Figlio D, Lusher L. Unpacking p-hacking and publication bias. *American Economic Review *2023; forthcoming.
- Bruns SB. Meta-Regression Models and Observational Research. *Oxford Bulletin of Economics and Statistics *2017; 79(5): 637–653.
- Simonsohn U, Simmons J, Nelson LD. Above averaging in literature reviews. *Nature Reviews Psychology *2022; 1: 551–552.
- Kvarven A, Stromland E, Johannesson M. Comparing meta-analyses and preregistered multiple-laboratory replication projects. *Nature Human Behavior *2020; 4: 423–434.
- Lewis M, Mathur MB, VanderWeele TJ, Frank MC. The puzzling relationship between multi-laboratory replications and meta-analyses of the published literature. *Royal Society Open Science *2022; 9(2): 211499.
- Stanley TD, Doucouliagos H, Ioannidis JPA. Retrospective median power, false positive meta-analysis and large-scale replication. *Research Synthesis Methods *2022; 13(1): 88-108.
- Putz P, Bruns SB. The (Non-)Signi cance of Reporting Errors in Economics: Evidence from Three Top Journals. *Journal of Economic Surveys* 2021; 35(1): 348-373.


How financial incentives affect performance

Economists tend to assume that monetary rewards make people try harder, but many psychologists argue that the opposite can be true. This column takes stock of 44 experimental studies in economics to test the relationship between financial incentives and performance. After correcting publication bias and differences in experimental contexts, the analysis suggests a negligible effect of financial incentives on performance across all contexts of field experiments. Incentives or nudges that rely mainly on financial motives, such as offering money to people for getting their Covid-19 shots, may be less effective than commonly thought.

Since at least the 1970s, psychologists have been pointing out that financial incentives can harm performance by crowding out the enjoyment we would otherwise earn while working on a task (Deci 1971). An enjoyable task morphs into one that we do for the money, which crowds out intrinsic motivation. If extrinsic motivation provided by the financial incentive is not strong enough, money rewards result in reduced performance. While not universally accepted, the motivation crowding theory is the default incentive model in psychology and related fields (Engström and Bengtsson 2014, Deserranno 2015, Bowles 2016, Pope and DellaVigna 2016).

A widely cited meta-analysis by Weibel et al. (2010) reports that financial incentives indeed hurt performance in the case of interesting tasks. While economists have long been aware of the psychology theory and evidence (Camerer and Hogarth 1999, Gneezy and Rustichini 2000, Frey and Jegen 2001, Gneezy et al. 2011, Esteves-Sorenson and Broce 2022), few models used in economics allow for motivation crowding. The following statement recently expressed prominently on the website of a leading management consultancy reflects the prior of many economists:

"Generous and specific financial incentives can help drive and sustain a rapid performance improvement" (McKinsey 2022)

In this column, based on a synthesis of empirical studies on the topic (Cala et al. 2022), we argue that empirical evidence, even in economics, does not support the prior. The finding has far-reaching policy consequences: incentives or nudges that rely mainly on financial motives, such as offering money to people for getting their Covid-19 shots, may be less effective than commonly thought.

The purpose of our meta-analysis is threefold (Cala et al. 2022). First, we correct the literature for publication bias, which can exaggerate the underlying effect multiplicatively (Ioannidis et al. 2017). Second, we allow for model uncertainty (Steel 2020), which is important given how individual experiments differ. Third, we focus on economics. Existing meta-analyses have focused exclusively or to a large extent on psychology. The economics literature is thus largely unexplored, although researchers have pointed out the vast differences in priors and methodological approaches between economics and psychology experiments when it comes to the effect of money on behaviour (Camerer and Hogarth 1999, Hertwig and Ortmann 2001, Esteves-Sorenson and Broce 2022).

Figure 1 presents a bird’s-eye view of the experimental economics literature on the topic. The median estimates from each study, recomputed to partial correlations for comparability, range commonly between 0 and 0.2, though some studies report correlations of −0.3 or 0.5. The estimates do not converge to a consensus value. Figure 2 shows that results vary across countries. Surprisingly to an economist, estimates are far from being robustly and consistently positive.

Figure 1 Estimated effects of incentives vary across studies, and do not converge to a consensus value

Figure 2 Effects of incentives vary across and within countries, and centre around small positive values

None of the previous meta-analyses in psychology (Jenkins et al. 1998, Condly et al. 2003, Weibel et al. 2010, Garbers and Konradt 2014, Kim et al. 2022) corrected the literature for publication bias. Publication bias arises when some results – typically those that are intuitive and statistically significant – are preferentially selected for publication. Selective reporting can work at the level of entire studies – for example, studies may end up unpublished, forever hidden in a file drawer, because of their insignificant results.

More plausibly, however, selective reporting works as self-censorship practised by the authors themselves (Brodeur et al. 2022). In the context of the incentive performance literature, researchers can, for example, alter the measure of performance they report (Esteves-Sorenson and Broce 2022) or choose a subset of the data until they get a desired outcome.

Selective reporting does not equal cheating and can be unintentional. McCloskey and Ziliak (2019) draw a useful analogy to the Lombard effect in psychoacoustics: speakers involuntarily increase their vocal effort in the presence of noise. In a similar way, researchers may increase their effort to find a plausible estimate when there is noise in their data.

Figure 3 shows two graphs used to detect publication bias. The left-hand panel plots estimates on the horizontal axis against their precision on the vertical axis. In the absence of bias, this ‘funnel plot’ should be symmetrical. But we can see that many negative estimates are missing – perhaps not reported because they are not intuitive. In a similar vein, the right-hand panel shows that estimates are just statistically insignificant at the 5% level, and thus with t-statistics just below 1.96 in absolute value, are under-reported.

We use a battery of statistical methods that formalise the ideas of both panels of Figure 3. All methods find evidence of publication bias, which pushes the mean reported estimate upwards. After correction for the bias, the mean experimental result suggests a negligible effect of financial incentives on performance – a striking result to an economist.

The experiments on this topic vary so much that a reader may ask how a mean estimate is informative. Indeed, researchers focus on different definitions of performance: work outcomes, school grades, games, blood donations, among others. The task itself can be appealing or unappealing, cognitive or manual. Outputs can be measured quantitatively or qualitatively.

Reward size and framing also differ across experiments – sometimes only individual people are paid, sometimes the rewards are group-specific. Some experiments are conducted in a lab, most are field studies. Subjects differ in terms of gender, occupation, age, and culture. Various statistical techniques are used to produce the results.

To account for the differences in estimation context, we employ Bayesian model averaging, the natural solution to model uncertainty in the Bayesian framework (Steel 2020). The results suggest that some method choices drive the results systematically, as depicted in Figure 4. The most important drivers of heterogeneity are shown on the top. Blue denotes a positive effect on the estimated incentive-performance nexus, red denotes a negative effect. Columns denote different models, and the horizontal axis measures each model’s importance.

The composition of the subject pool matters, as does the framing of rewards, individual versus group rewards, and qualitative versus quantitative measurement of output. Financial incentives are even less efficient in improving grades and pro-social behaviour than they are in improving performance at games and work. But, importantly, the differences are small.

The implied correlations for various experimental contexts after correction for bias and accounting for model uncertainty are always statistically insignificant and negligible according to the Doucouliagos (2011) guidelines for the interpretation of partial correlations. The only exception is laboratory experiments, but even here the implied effect is tiny. In Cala et al. (2022) we show the numerical results for different scenarios.

We conclude that, regarding the effect of financial incentives on performance, the experimental economics literature is inconsistent with most models commonly employed in economics.

The results do not fit neatly in the mainstream psychology framework either. The motivation crowding theory assumes that the crowding out of intrinsic motivation happens only in the case of interesting tasks, exactly as reported by Weibel et al. (2010). The problem is that the definition of an interesting task is subjective, and some people will enjoy tasks that others find unappealing.

Another potential explanation is that reward cues distract people from the task itself; a recent meta-analysis shows that this effect can be important (Rusz et al. 2020). The distraction effect can exist for both interesting and uninteresting tasks and is more likely in field settings, where the experimenter does not always have full control over the connection between reward cues and the task itself.


Dva radní centrální banky odcházejí. ČNB by si měla dát pozor, aby se z ní nestal názorový monolit

Po šesti letech končí mandát členům bankovní rady ČNB Oldřichu Dědkovi a Marku Morovi. Každý z nich představoval opačný protipól strategie měnové politiky, ale každý byl ve svém názoru konzistentní. Zároveň oba prosazovali politiku, jíž hluboce věřili na základě své odborné expertizy. Neměnili názor oportunisticky s tím, že jim to něco přinese či že se někomu zavděčí.

Oba radní odvedli v ČNB dobrou práci. Pestrost názorů a expertizy je přesně to, co národní banka potřebuje, aby nepropadla skupinovému myšlení. Momentálně většina komentátorů chválí Marka Moru za jeho důraz na zvyšování sazeb. Také souhlasím, že vyšší sazby by nám aktuálně pomohly, a velmi pravděpodobně se jim v letošním roce nevyhneme.

Na druhou stranu je ale také užitečné připomínat, že vyšší sazby nemusí automaticky vždy a všude inflaci snižovat. A pokud ano, náklady takového snížení mohou být za jistých okolností příliš veliké i pro instituci, která má cenovou stabilitu jako jediný ústavní úkol. Na to dle mého názoru správně upozorňuje profesor Dědek poslední rok a půl.

Nižší inflace po zvýšení úroků není přírodní zákon. Moderní ekonomická teorie, k nelibosti centrálních bankéřů, ukazuje, že vyšší sazby v dostatečně dlouhém období nakonec vedou k vyšší inflaci. Střednědobě vyšší sazby inflaci většinou snižují, ale záleží na situaci: pomůže otevřená ekonomika, nízké zadlužení, větší podíl dlouhodobého dluhu, vyšší strnulost cen.

Nicméně Česko je podle všeho nyní v situaci, kdy další zvýšení sazeb inflaci sníží. Důraz Marka Mory na rychlejší zvyšování sazeb byl tedy správný. Škoda že vyšší sazby nebyly už na podzim 2021 doprovázeny masivními intervencemi ve prospěch koruny. Efekt utahování měnové politiky se mohl projevit dříve, což by podpořilo důvěryhodnost ČNB.

V takovém scénáři by dnes byl Marek Mora pravděpodobně guvernérem. Připomeňme si, že dlouho byl hlavním favoritem díky své odborné reputaci a respektu, kterému se těší uvnitř banky a mezi odbornou veřejností doma i v zahraničí. Není zřejmé, co nakonec vedlo k prezidentovu rozhodnutí, ale důvodem nepochybně byla zdánlivá neúčinnost opatření ČNB.

O to více je třeba Marka Moru ocenit, že nezměnil názor ani v době, kdy bylo jasné, že za vyšší sazby guvernérské body nedostane. Což platí i o Tomáši Nidetzkém a Vojtěchu Bendovi, kteří na jaře též mohli oportunisticky změnit názor s příslibem druhého mandátu, ale neudělali to. Nemusíme s nimi ve všem souhlasit, abychom tuto konzistenci ocenili.

Suma sumárum, národní banka nesmí být názorový monolit. Musí mít jak členy, kteří do úmoru prosazují doporučení odborného aparátu (Morek Mora), tak členy, kteří tvrdohlavě poukazují na možné problémy v modelových předpokladech (Oldřich Dědek). Klíčové je, aby jejich názory byly odborně vyargumentované, nikoli jdoucí na ruku politické či podnikatelské reprezentaci.


Zelený pás kolem Litomyšle

V loňském roce jsem podal do participativního rozpočtu návrh „Zelený pás kolem Litomyšle", který jste se, milí spoluobčané, rozhodli v hlasování podpořit. Chtěl bych za to poděkovat Vám a také paní inženýrce Rezkové, která má na starosti městskou zeleň a na provedení projektu udělala nejvíce práce. Z přidělených peněz se mimo jiné budou postupně sázet stromy podél ulice Zahájská až k vodojemu. Další úsek pásu vznikne na Prokopu za ulicí Bohdana Kopeckého. Další místa pro sázení jsou připravené na druhé straně města. Na kompletní realizaci celé myšlenky - tedy obklopení Litomyšle hustým pásmem zeleně - bude ale potřeba ještě hodně peněz a úsilí. Moc vás prosím, zda byste na tento prvotní výstřel mohli navázat a podat návrh dalšího projektu, který by v tomto úsilí pokračoval. Celý proces je poměrně jednoduchý a nezabere mnoho času. A nebojte se podávat i projekty, které s životním prostředím nesouvisí. I když se v Litomyšli žije dobře, je toho mnoho, co společně můžeme zlepšit!


Můžeme něco dělat s psími exkrementy v Litomyšli?

Z množství předchozích dotazů na pana starostu v jeho internetové odpovědně vidím, že nejsem sama, komu vadí psí lejna v ulicích Litomyšle. Opravdu s tím město nemůže dělat víc než apelovat na slušné chování? Skoro neuplyne den, abych nemusela umývat boty nebo oblečení dětí od psích výkalů.

Tragická je v tomhle ohledu Lidická, jak už mnohokrát zaznělo, protože tudy chodí denně stovky pejskařů směrem na Suchou. Mám ráda psy, vždy jsme jako děti doma psy měli. Ale nikdy by nás nenapadlo nechat psa kálet na chodník. Po Lidické chodí na procházku každý den děti ze školky a musejí dělat slalom mezi psími lejny. Přece nejsme ve třetím světě.

Je-li někdo dobytek, apely nepomohou. Sice to není největší problém na světě, ale bylo by fajn jít se jednou projít s hlavou nahoře – ne se pořád dívat pod nohy. Od vedení města čekáme, že se takové věci pokusí vyřešit nebo aspoň zajistí úklid chodníků. Vím, že to není snadné a že vedení má spoustu jiných starostí, ale šlo by prosím zkusit s tím něco dělat? Navrhuji následující:

1) Umístit na odpadkové koše sáčky na psí lejna s lopatičkou uvnitř (jako třeba v Praze), což usnadní pejskařům úklid. Čím snazší úklid, tím méně nepořádku.

2) Přidat na odpadkové koše a jinde poděkování pejskařům, že po sobě uklízejí. Většina z nich to dělá a sehnou se, i když třeba mrzne. Díky za to.

3) Poprosit městskou policii, aby kontrolovala dodržování platné vyhlášky o tom, že pes musí být v Litomyšli vždy na vodítku. Není-li pes na vodítku, je pro majitele jednoduché předstírat, že se dívá jinam, zatímco pes vykonává potřebu. Pokud to většina z nás nechce dodržovat, změňme vyhlášku.

4) Poprosit městské služby, ať pravidelně uklízejí nejvíce znečištěné ulice (Lidická). Když už je ulice plná výkalů, připadá dobytkovi normální, když tam po sobě nechají další lejno.

5) Pokud všechno tohle do roka nepomůže a na ulicích stále budou lejna, zvyšujme pravidelně poplatky za psy. Až bude na ulicích pořádek, snižme poplatky zpátky na dnešní úroveň. Koneckonců výkaly na ulici jsou kolektivní ostuda pejskařů. Když se kvůli lejnům budou rok od roku zvyšovat poplatky, třeba se navzájem budou víc hlídat.

Na závěr děkuji všem slušným pejskařům, kteří se o své psy a o své okolí starají. Starat se o psa pořádně je někdy skoro tak těžké jako starat se o děti. Ale zaslouží si to pejsci, ostatní pejskaři i my další.


Místo každoroční inflace cenovou stabilitu. České koruně pomůže reálné krytí

Skoro v celých dějinách západní civilizace byly peníze kryté drahými kovy. To platilo i pro moderní papírové bankovky, jejichž poslední vazba na zlato skončila roku 1971 rozpadem brettonwoodského systému. Dnes jsou naše peníze jen kousky papíru, případně bity v databázích bank. Nejsou-li ničím kryté, proč mají hodnotu?

Ve skutečnosti peníze vždy nějaké krytí mít musí, ač ne nutně vzácnou komoditou v tradičním smyslu. Podle převládající ekonomické teorie dnes platí, že peníze jsou kryté podpisem guvernéra národní banky. Není-li guvernér důvěryhodný a my se nemůžeme spolehnout, že se zítra neprobudí a nevytiskne další bilion, peníze rychle ztratí kupní sílu.

Takové myšlení je původně monetaristické: čtenář, byť není ekonom, si asi vybaví jméno Miltona Friedmana. Peníze mají hodnotu, neb jako jediné je můžeme použít k nákupu zboží a služeb. Potřebujeme je k transakcím. Pokud je zároveň množství peněz striktně omezené (proto podpis guvernéra), dává naše potřeba nakupovat penězům hodnotu.

V dnešním světě už ale monetaristický pohled úplně nesedí. Centrální banky nemají kontrolu nad množstvím peněz. Pravda, jako jediné mohou tisknout bankovky. Ale elektronické peníze, s nimiž většina z nás platí a spoří, vytvářejí soukromé banky. Když vám banka dá úvěr, vzniknou nové peníze. Tohle by platilo i v systému postaveném na bitcoinu.

Pokud penězům nedává hodnotu jejich vzácnost, co tedy? Jsou dvě možnosti. Zaprvé, koruna je krytá devizovými rezervami národní banky. Tenhle pohled v současnosti ale také platit nemůže, protože rozvahy národní banky a vlády jsou propojené. Proč? Když ČNB hodně vydělá, peníze si nemůže nechat, ale podle zákona je převádí státu.

Mám-li tedy v kapse stokorunu, není to akcie ČNB: vydělá-li banka, zisk sebere vláda. Bankovka je akcie celého státu. Rezervní krytí může fungovat, až zákon zakáže vládě sahat na zisk ČNB. Potom ČNB investuje svoje eura do reálných aktiv (akcie, nemovitosti, trochu i zlato, nikoli nominální dluh), jež zajistí hodnotu koruny – jako dříve zlatý standard.

Zadruhé, koruně dává hodnotu fakt, že ji můžeme použít k uhrazení daní. Tohle říká fiskální teorie: přinesete státu stokorunu, ten vás za to zbaví 100 korun daňové povinnosti. Takhle jsou peníze kryté v moderní ekonomice. Zní to zvláštně, ale tento způsob krytí papírových peněz zmiňoval už Adam Smith, zakladatel ekonomie v 18. století.

Fiskální teorie má nemilý důsledek: ČNB nemůže dosáhnout dvouprocentního inflačního cíle. Musí spoléhat na hospodaření vlády. Peníze a státní dluh jedno jsou. Jakmile ale oddělíme bilance ČNB a vlády, jsme už zase ve světě reálného krytí. To však v moderní ekonomice musí být širší než zlaté – zlato je dnes jen jednou z mnoha komodit, ač mu řada lidí stále věří.

Inflační debakl vynutí přestavbu měnového systému. Přestavba musí mít řadu bodů, počínaje důrazem na cenovou stabilitu místo každoroční inflace. Tomu cíli pomůže zavedení reálného krytí. Každopádně hlavní slovo bude mít nový prezident: díky absolutní moci vybírat vedení ČNB je právě on konečným ústavním garantem cenové stability.

Autor je profesorem na Institutu ekonomických studií FSV UK a zakladatelem iniciativy Zrušme inflaci


ČNB musí dělat víc. Vysoká inflace tu jinak bude dalších 10 let


Zvyšme odpovědnost ČNB za inflaci. Platy bankéřů ať jsou vázány na stabilitu cen

Za rok bude mít koruna zhruba o třetinu nižší hodnotu než na začátku roku 2021. Jinými slovy: stát zdanil úspory 33procentní sazbou, o tuhle daň se sníží reálná hodnota státního dluhu. Ano, mám na mysli inflaci. Ale protože na ničem takovém jsme se nedohodli a zvýšení daní nebylo projednáno parlamentem, jedná se de facto o třetinový státní bankrot.

Podle standardní ekonomické teorie může takovému bankrotu příště v Česku zabránit prezident. Je to klíčové téma pro prezidentské volby, ač se mu kandidáti zatím málo věnují. Přitom jde o jedinou oblast, kde má prezident skutečně rozhodující pravomoc. Když se rozhodne inflaci zrušit, tak inflace nebude.

Prezident sám jmenuje celé vedení národní banky. Ta má v delším období nad inflací kontrolu buď úplnou (monetarismus, novokeynesiánství), nebo sdílenou s vládou (fiskální teorie). Krátkodobě může přijít zahraniční šok, se kterým mnoho neuděláme. Ale v horizontu pěti let můžeme mít vždy průměrnou inflaci takovou, na které se domluvíme.

Plán na kontrolu inflace musí mít sedm bodů. Zaprvé, domluvme se, jakou inflaci chceme. V zákoně není uvedeno, že se banka snaží o dvouprocentní inflaci. Ten cíl si vybrala sama. Ano, co bychom teď dali za dvě procenta. Ale lepší je inflaci vybrat na základě společenské domluvy a pak ji dát bance za úkol. Ať je jasné, podle čeho její výkon hodnotit.

Zadruhé, zvyšme odpovědnost České národní banky. Platy vedení musí být navázány na plnění cíle, ať už to budou dvě procenta jako teď, nebo třeba stabilita indexu spotřebitelských cen. To znamená masivní bonusy za inflaci u cíle – a naopak. V případě velkých odchylek ať guvernér zveřejní omluvný dopis, jak je to zvykem ve Spojeném království.

Zatřetí, změňme způsob jmenování členů bankovní rady. Nesmí se stávat, že prezidenta překvapí reakce trhu a veřejnosti na jeho výběr. Všichni potenciální členové by měli absolvovat veřejné slyšení na půdě parlamentu. Pochvalme oba hlavní kandidáty, Petra Pavla i Danuši Nerudovou, že aspoň toto chystají.

Začtvrté, vybírejme do vedení ČNB zahraniční odborníky. Například guvernéry britské a izraelské národní banky byli cizinci. Pro takhle důležitou práci chtějme nejlepší ekonomy z celého světa. Samozřejmě doplněné o experty, kteří výborně znají český finanční trh – zde se nabízí zejména David Marek a Jakub Seidler.

Zapáté, oddělme rozvahu státu a národní banky. V současné době zákon vyžaduje, aby banka nakonec státu převáděla zisky. Symetricky se rozumí, že když bude ztráta banky příliš velká, musí ji jednou (třeba při vstupu do eurozóny) vláda dorovnat. Když rozvahy oddělíme, bude mít národní banka nad inflací plnou kontrolu i podle fiskální teorie.

Zašesté, i po rozdělení rozvahy vložme pro jistotu do zákona měnová a fiskální pravidla. Když je inflace vysoká, národní banka musí zvyšovat sazby a vláda musí snižovat schodek. Tato pravidla by měla být v zákoně vyčíslena a jakékoli odchylky pečlivě odůvodněny a použity jen ve výjimečných případech.

Zasedmé, zdůrazněme v zákoně, že cenová stabilita je pro národní banku nadřazena všemu. Ano, krocení inflace bolí, někteří exportéři mohou zkrachovat, nezaměstnanost se může zvýšit. Ale nechceme-li inflaci, jinak to nejde. Upřesněme, jaké následky přijdou pro vedení banky, když mandát plnit odmítne.

Dobře, ale pomůže to? I když těchto sedm bodů dostaneme do zákona, další vláda ho může změnit. A tady se vracíme k prezidentovi, který díky své totální moci nad ČNB musí plnění bodů hlídat – a prosazovat je deset let v parlamentu i na veřejnosti. Ve finále můžeme mít nízkou inflaci jen tehdy, když se o ni prezident bude rvát.


Vyšší sazby opravdu mohou zvýšit inflaci

Studenty ekonomie od prvního ročníku učíme, že vyšší úrokové sazby tlumí inflaci. Proto je matoucí, když možnost opaku zdůrazňuje nejen prezident, ale i vedení České národní banky a experti kalibru profesora Jana Švejnara. Je to absurdní popření základního principu, jako když jablko padá ze stromu vzhůru?

Čtenáře to překvapí, ale vyšší inflace po zvýšení úroků je robustní výsledek měnové ekonomie v posledních třiceti letech. Předpokládáme-li, že se lidé chovají racionálně, bude měnová politika vždy nakonec neutrální. To znamená, že dlouhodobě neovlivní reálné veličiny včetně reálných sazeb. Princip jde načrtnout Fisherovou rovnicí: nominální úroková sazba rovná se reálná úroková sazba plus očekáváná inflace. Národní banka kontroluje nominální sazbu, ale dlouhodobě ne reálnou. Když drží nominální sazbu vysoko, nakonec se musí zvýšit očekávaná inflace, a tedy i inflace skutečná.

Výsledek platí i v komplikovaných novokeynesiánských modelech. Je to takový vřed ekonomie, protože mu v praxi nikdo moc nevěří: viz reakce analytiků na prezidentův projev. Aby ale úroky snižovaly inflaci aspoň trochu, je potřeba přidat fiskální restrikci nebo obrovské komplexity do modelu. Ani já nevěřím tomu, že vyšší sazby s inflací nepomohou – alespoň v Česku. Realita je ovšem taková, že kromě teorie ten očekávaný efekt v průměru moc nevidíme ani v praxi.

Ekonomové tohle zkoumají pomocí VAR. Ne u videa jako ve fotbale, tohle je zkratka pro „vektorové autoregrese“. Ve VAR nevychází, že úrokové sazby mají na inflaci v průměru velký vliv. Abychom dostali výsledek, který dává smysl pro standardní politiku současných centrálních bank, musíme se hodně snažit a model masivně ohýbat. Možná ohýbat jediným správným směrem, ale rozhodně to není jednoznačné. Takže co z toho plyne? Sazby fungují očekávaným směrem jen někdy.

Když je ekonomika otevřená, vyšší sazby tlačí rychle na silnější měnu, což snižuje inflaci z definice. Je-li ekonomika zadlužená, vyšší sazby znamenají dražší obsluhu dluhu – tedy vyšší deficity, které zase tlačí na vyšší inflaci. V novější fiskální teorii, o které právě vychází kniha profesora Johna Cochrana ze Stanfordu, sazby fungují lépe pro země, které mají větší procento dlouhodobého dluhu. Pak může centrální banka přesouvat inflaci z dneška do budoucnosti. Intuitivnímu efektu sazeb také pomáhají strnulejší ceny v ekonomice.

Spolehlivý způsob, jak v modelu i v praxi zaručit snížení inflace po zvýšení úroků, je zavést fiskální pravidlo. Tedy vzoreček, podle kterého vláda upraví deficit v reakci na inflaci. Když inflace roste, deficit se musí snižovat, a naopak. Tímhle také vyřešíme problém s dolní hranicí úrokových sazeb. Je to reálné? Naděje žije, protože většina z nás by se ráda propříště vyhnula inflačnímu debaklu z let 2021 až 2023. Budeme-li nároční, je šance na uzákonění aspoň obecné verze pravidla. Nutné je ho ale spojit s většími nároky na Českou národní banku, zejména odměňování bankovní rady podle dosahování inflačního cíle.

Autor je profesor na Institutu ekonomických studií FSV UK, zakladatel iniciativy Zrušme inflaci


Co nás čeká? Rovnice mluví jasně, buď hyperinflace, nebo rozpočet s přebytkem

Podle moderního ekonomického výzkumu není možné, abychom měli nízkou inflaci a zároveň trvalé schodky státního rozpočtu. Nutným důsledkem schodků je nakonec hyperinflace, píše v komentáři ekonom a profesor UK Tomáš Havránek.

Written by the original outlet, not by the author.

Stát musí umět splatit dluh. To je podmínka ekonomických modelů, ve kterých jsou lidé racionální. Máme dva takové hlavní modely a podle obou přijde hospodářské zemětřesení. V prvním začne stát hospodařit s rekordními přebytky. Ve druhém se hodnota peněz zřítí na nulu.

Proč? Reálná hodnota státního dluhu se musí rovnat současné hodnotě přebytků. Na levé straně rovnice je dluh vydělený průměrnou cenovou hladinou, tedy indexem spotřebitelských cen. Na pravé straně je tok budoucích přebytků vydělený úrokovou sazbou. Pokud rovnice neplatí, stát je nesolventní. Racionální investor nepůjčí tomu, kdo nemůže splatit.

Rovnice platí jak v tradičním modelu novokeynesiánském, tak v novější fiskální teorii. Rozdíl je v příčině a následku. Podle novokeynesiánců vláda upraví budoucí přebytky tak, aby současná cenová hladina dávala smysl. Ve fiskální teorii se naopak ceny přizpůsobí očekávanému hospodaření vlády.

Peníze jsou kryté budoucími přebytky. Ano, stát nakonec musí generovat přebytky, alespoň před započtením nákladů na obsluhu státního dluhu. Jinak je celá pravá strana rovnice záporná a peníze nemohou mít hodnotu. Nestačí tedy ani výrazné snížení deficitu z loňských 360 miliard. Ani malé setrvalé deficity nejsou slučitelné s cenovou stabilitou.

## Ztracené přebytky

Náš dluh se blíží třem bilionům korun. Podle rovnice mu musí na pravé straně rovnice odpovídat přebytky o tomto součtu plus úroky z úroků. A teď zpátky do reality: podle prognózy Národní rozpočtové rady přebytky nebudou. Naopak, do 50 let naroste dluh na trojnásobek výkonu země. Naše peníze tak nekryje nic.

Věříme-li prognóze rozpočtové Rady a fiskální teorii, budou zítra ceny nekonečné, aby rovnice fungovala a reálný dluh spadl k nule: ceny jsou jmenovatelem levé strany rovnice. Připomíná to akcie. Jakou hodnotu má akcie navěky ztrátové firmy? Nula, firma zbankrotuje. Novokeynesiánec očekává, že vláda tomu zabrání a přebytky zajistí.

Peníze ale dnes hodnotu mají, což mohou vysvětlit tři příběhy. Zaprvé, investoři jsou radikálně optimističtější než prognóza Rady. Věří, že stát nakonec udělá správnou věc. Mohou též doufat, že ČNB investuje naše devizové rezervy do akcií. Při rezervách velikosti státního dluhu a historicky běžném výnosu to může stačit.

Podle zákona totiž musí ČNB odvádět zisk do státního rozpočtu. Samozřejmě nejdříve musí uhradit svou ztrátu. Navíc krátkodobě se ztráta může ještě zvýšit s tím, jak akcie kolísají. Ale pokud výnosy akcií budou v průměru aspoň trochu podobné jako za posledních 200 let, ČNB bude v horizontu 10 let vysoce zisková.

## Přecenění peněz

Zadruhé, investoři se nemusejí chovat racionálně. Pak by v ekonomice bylo možné všechno. Státní dluh může mít pro investory hodnotu sám o sobě, nehledě na budoucí nekladný cash flow, třeba jako zlato, moderní umění či bitcoin. Nebo lidé vědí, že stát je nesolventní, ale myslí si, že to nevědí ostatní.

Zatřetí, třeba přecházíme do nové rovnováhy. Světová inflace může být počátek uvědomění, že státní dluhopisy (a tedy ani peníze) nemají hodnotu. K tomu vlády pomalu docházejí odpovědnosti, aby peníze příště nějakou hodnotu měly. Po zadlužení je čas splácet, jak ví každá rodina s hypotékou. Možná přijde i deregulace à la Reagan a vyšší růst.

Vsadil bych na kombinaci příběhů. Nejsme plně racionální a potrvá, než peníze přeceníme. Hodnota dluhu klesne, inflace se ještě zvýší. Nedojde ale k hyperinflaci, protože před ní dáme přednost daním, úsporám a deregulaci. ČNB investuje většinu rezerv do akcií, čímž výhledově ucpe kus díry ve státní pokladně.

Jedno ale už víme jistě: stát dluh splatit musí, ať už přebytky, nebo inflací. Samozřejmě? Ještě v roce 2019 vlivný francouzský profesor Olivier Jean Blanchard vyhlašoval, že dluh může být zdarma. Stejný Blanchard chce dnes zvýšit inflační cíl centrálních bank. To by znamenalo lehčí obsluhu dluhu – ale rezignaci na systém tvářící se jako cenová stabilita.


Racionálně vysvětlit chování ČNB může jen jedna teorie

Zázrak se nestal, národní banka dnes nezvýšila sazby. Přesto, že ji k tomu vybízí odborná veřejnost, zahraniční příklady, ekonomické teorie hlavního proudu i její vlastní model. Je přístup většiny bankovní rady nevědecký, či dokonce jdoucí na ruku některým velkým dlužníkům? Nemusí tomu tak být.

Připomeňme hlavní teze současného vedení banky: 1) Zvyšování úroků inflaci nutně nesníží, dokonce ji za jistých okolností může zvýšit. 2) Při boji s inflací má dnes hlavní roli vláda. 3) Je potřeba investovat devizové rezervy, aby dlouhodobě vydělávaly. Rezervy je tedy lepší si nechat spíš než je odprodávat pro posílení koruny.

Žádná z těchto tezí není konzistentní s dosahováním cenové stability podle ekonomických teorií hlavního proudu: keynesiánské, monetaristické a novokeynesiánské. Ve všech těchto teoriích zvyšování sazeb spolehlivě snižuje inflaci, byť v monetaristickém modelu zprostředkovaně skrze nabídku peněz.

Co se týče role vlády, ta má na inflaci vliv ve všech teoriích. Ale tento vliv je vždy jen dočasný a mnohem slabší, než má národní banka. Dosavadní ekonomický konsensus zní, že ohledně inflace je nezávislá národní banka nakonec všemocná: v horizontu několika let dosáhne bez ohledu na vládu takové inflace, jakou chce. Ač to může hodně bolet.

## Fiskální teorie cenové hladiny

Ještě zajímavější je pak důraz ČNB na investici devizových rezerv. To bylo téma řady rozhovorů nového guvernéra. Detaily změn sice národní banka ještě nezveřejnila, ale vypadá to, že do akcií bude brzy investována více než polovina rezerv. Protože akcie dlouhodobě vydělávají mnohem víc než dluhopisy, vynese taková investice během našich životů biliony. Podle standardních teorií to ale s inflací nijak nesouvisí.

Jak tohle všechno dohromady může dávat smysl? Jedině tehdy, když se bankovní rada chová podle fiskální teorie cenové hladiny. Podle této teorie se ceny přizpůsobují tak, aby se reálná hodnota státního dluhu rovnala současné hodnotě budoucích primárních přebytků státního rozpočtu. Tedy státní dluh lomeno cenová hladina rovná se součet přebytků vydělených úrokovou sazbou.

To je mimochodem stejný princip, jako když oceňujeme hodnotu akcií. Hodnota firmy se rovná současné hodnotě součtu budoucích dividend. Z tohoto pohledu je státní dluh vlastně akcie vlády: vláda sice formálně těžko zkrachuje, ale v nouzi může vždy svůj dluh smazat inflací. Ať už záměrně, nebo tím, že inflaci nechá hořet. To je fiskální teorie cenové hladiny.

Fiskální teorie zatím není součástí hlavního proudu, ale není to ani výstřel do tmy. V lednu o ní vychází kniha profesora Cochrana ze Stanfordu. Na tento opus magnum (jehož 584 stran už studují poradci bankovní rady) napsali pochvalné recenze například nositelé Nobelovy ceny Christopher Sims a Thomas Sargent. Jedná se o ucelené pojednání na úrovni Keynesovy Obecné teorie nebo Měnové historie Friedmana a Schwarzové. Bude patřit k základnímu vzdělání makroekonoma.

## Naděje na konzistenci ČNB

Jak tedy fiskální teorie vysvětluje chování ČNB? Zaprvé, úrokové sazby. Podle fiskální teorie vyšší sazby snižují současnou hodnotu budoucích vládních přebytků. Pravá strana rovnice se zmenší. Když se nezmenší státní dluh na levé straně, musí se zvýšit cenová hladina ve jmenovateli, a tedy stoupne inflace. Přidáme-li rigiditu cen, bude i tahle teorie ukazovat krátkodobý pokles inflace po zvýšení sazeb, ale není to hlavní výsledek.

Zadruhé, vládní deficit. Tady je to jasné, tohle je samotné jádro fiskální teorie: jedině dlouhodobě zodpovědné hospodaření státu vede k cenové stabilitě. Zatřetí, devizové rezervy. Výnos rezerv nakonec národní banka vždy musí převést státu. Tedy vyšší výnos rezerv masivně zlepšuje dlouhodobé hospodaření a vede rychle k nižší inflaci. Investice rezerv (pokud nepůjde zase do čínských dluhopisů) je klíčová.

Tohle všechno může být jen náhoda. Na druhou stranu guvernér Michl profesora Cochrana ve svých nedávných textech sám citoval. Takže existuje naděje, že chování národní banky má konzistentní základ, byť dosud třeba jen intuitivně vnímaný. A tím základem může být jedině fiskální teorie, ať už je to teorie správná, nebo ne.


O inflaci nakonec rozhoduje prezident. Favoritům ale chybí plán

Boj s inflací má v rukou ČNB, jejíž vedení vybírá prezident. Je to jeho nejdůležitější pravomoc. Přesto nemá žádný z prezidentských favoritů strategii na zastavení inflace, píše v komentáři ekonom a profesor UK Tomáš Havránek.

Prezident Zeman na jaře jediným rozhodnutím převrátil českou strategii boje s inflací. Místo zvyšování úroků je prý lepší doufat, že inflace zmizí sama. Ať má pravdu, nebo ne, rozhodnutí je podle Ústavy jeho. Prezident sám jmenuje celé vedení národní banky. Ta nakonec určuje, jak velká inflace bude – aspoň tohle nám říká standardní ekonomická teorie. Ne hned, ale do pár let má banka nad inflací naprostou kontrolu.

Ve světě je výjimečné, aby vedení národní banky jmenoval prezident sám. Je to nesmírně silná pravomoc. Vždyť banka rozhoduje nejen o inflaci, ale i o rozložení 3 bilionů korun v devizových rezervách. Bude-li většina bankovní rady chtít nakoupit biliony ruských rublů nebo stamiliardy čínských juanů, nikdo je nezastaví, nikdo je nemůže odvolat. Navíc u nás prezident každých 6 let během půl roku vymění 6 ze 7 členů rady, což nemá jinde obdoby.

## Prezident banku přetvoří

Během příštích 5 let neudělá nový prezident s inflací mnoho: znovu jmenuje respektovaného Tomáše Holuba, ostatním Zemanovým radním mandát nevyprší. Ale nový prezident bude hlavní osobou další volby, po které hned jmenuje nového guvernéra a celý zbytek vedení. Měli bychom tedy už dnes vědět, jakou strategii mají vážní kandidáti. Jak zajistí, aby se neopakoval průšvih z let 2021–2023, kdy českým domácnostem shoří třetina úspor?

Strategie může mít řadu podob. Třeba: všechno je fajn, není třeba nic měnit. Nebo: chci, aby národní banka opravovala svoje chyby. Když je letos inflace 16 %, ať se aspoň mnoho let snaží o 1 %, ne o 2 %. Nebo: místo každoroční inflace by byla lepší stabilita průměrných cen, nechť to radní veřejně proberou. Nebo: chci aktivnější používání devizových rezerv pro posílení koruny. Nebo: rychle přijmout euro. Musí si to umět pečlivě odůvodnit, ale od toho má poradce.

Nic takhle přímého jsme od favoritů neslyšeli. Jde ke cti Petra Pavla a Danuše Nerudové, že při výběru členů rady plánují konzultace s odborníky nebo premiérem. To pomůže aspoň tomu, aby prezident nebyl překvapen reakcí trhů a veřejnosti na svůj výběr. Jenže je to procedurální změna, ne strategie. Náš systém sice vyprodukoval kontroverzní volby, ale celkově funguje dobře, jak ukazuje i dnešní jmenování Jana Kubíčka a Jana Procházky.

## Vybírejme zahraniční ekonomy

I změna způsobu jmenování rady může být pojata strategicky. Není důvod, abychom se omezovali na české ekonomy a bankéře. Experti v národní bance fungují bez problémů v angličtině, klíčové výstupy se už v angličtině připravují. Pro tak důležitou práci musí Česko sehnat nejlepší odborníky ze zahraničí. I když to bude stát desetinásobek, bohatě se nám to všem vyplatí. Žádný český ekonom nepatří do elitní světové stovky.

Prezident má hlavně okrasnou roli. S máločím může doopravdy pohnout – kromě inflace. Může zajistit, aby koruna byla skutečným uchovatelem hodnoty. Abychom se na hodnotu peněz mohli spolehnout, podobně jako se můžeme spolehnout na délku metru nebo vteřiny. Jak prezident u inflace zavelí, tak nakonec bude. I kdyby nic jiného, tohle stojí za to, abychom v lednu k volbám šli. Snad si to uvědomí i 3 favorité a strategii nám nabídnou.


Nový domov důchodců na zelené louce si nemůžeme dovolit

Není to příjemné, ale přiznat si to bohužel musíme: na nový domov důchodců Litomyšl nemá a nebude mít peníze. Aktuální odhad nákladů jen na výstavbu jde přes 300 milionů, a to v případě, že bychom domov stavěli při dnešních cenách a vše šlo podle plánu. Pro srovnání, celkový schválený rozpočet města pro rok 2022 byl 348 milionů. To jsou ale peníze úplně na všechno, co v daném roce město platí – od péče po zeleň přes osvětlení až po kulturu a školy.

Ano, potřebujeme víc míst v domovech důchodců, potřebujeme pro seniory také lepší komfort. Ano, nový domov před volbami slibovaly tuším všechny strany. Ale je třeba si uvědomit, že potřebná suma je aktuálně tak gigantická, že omezí možnosti města financovat cokoli dalších po příštích 10 let. Stále si na to můžeme půjčit, ale pomalu už končí doba, kdy nabrat dluh bylo nejlepší spoření: úroky zřejmě příští rok přesáhnou inflaci a zůstanou dlouhodobě vysoké.

Zásadní problém je s tím, že na velký nový domov důchodců už prakticky nelze sehnat dotace. Evropské fondy nyní financují spíše jen menší domovy, případně jejich rekonstrukce. Takže doba, kdy tenhle projekt dával finanční smysl, už dle mého názoru minula. V plánování jsme utopili stovky tisíc (miliony?), ale i tak se nám vyplatí tenhle projekt opustit a zajistit komfortní místa v domovech ekonomičtějším způsobem.

Jak? Rozumnou alternativou je postupně opravit stávající domovy a přistavět tam, kde je možné. Na takové menší projekty bude snazší sehnat dotace a celkově to vyjde mnohem levněji. Jasně, nebude to jednoduché, nebude to velkolepé, ale rekonstrukce není nemožná. Navíc se nabízí zapojit vilu Klára. Osobně nemám nic proti tomu, aby z ní byl hotel. Nicméně aktuálně nás možná více trápí právě potřeba bydlení pro seniory.

Nejlepší by bylo prodat Kláru zájemci, který z ní bude chtít udělat soukromý domov důchodců. Tím se uleví kapacitě městských zařízení, navíc rekonstrukci město nejen nebude muset samo platit, ale získá ještě finance prodejem nemovitosti – který by měl proběhnout za tržní cenu. Nákupce se také bude muset zavázat, že přes spuštěním soukromého provozu poskytne prostory dočasně jako ubytování pro seniory, kteří se budou muset stěhovat kvůli opravě městských domovů.

Suma sumárum, můžeme získat podobně nových míst pro seniory v podobné kvalitě jako ve variantě nového domova, ale za mnohem nižší cenu. Nevýhodou je, že se nebude jednat o elegantní novou stavbu a pomník současné architektury. Potřebujeme ji ale za 300 (nebo spíš 400) milionů?


Zmizí inflace sama od sebe? Těžko, pokud se ČNB neodhodlá k činu

Inflaci neporazíme, dokud ji nepřerostou úrokové sazby. To tvrdí jedna část ekonomů. Inflace odezní sama, i když národní banka už nebude dělat nic. To tvrdí druhá část ekonomů. Kdo má pravdu?

Odpověď záleží na tom, jak domácnosti a firmy přemýšlejí o inflaci. Rozdíl v přemýšlení o inflaci („tvorbě očekávání“) představuje základní rozpor mezi ekonomickými modely. Prvně zmíněný proud modelování nazvěme keynesiánský. Podle něj je ekonomika stále v nerovnováze a centrální banka ji musí do rovnováhy aktivně tlačit. Klíčovým číslem je takzvaná rovnovážná úroková míra. Tedy úroky očištěné o inflaci, které ekonomiku (a inflaci) ani nebrzdí, ani nezrychlují. Odhad tohoto čísla z dílny ČNB je zhruba +1 procento.

V této logice tedy národní banka i dnes šlape na plyn, protože úroková sazba sedm procent je menší než inflace. Přesněji řečeno, co porovnáváme při spoření, jsou roční úroky oproti očekávanému znehodnocení peněz za stejnou dobu. O očekávané inflaci se hodně mluví, ale nikdo ji nezkouší měřit sociologicky košer postupem. Těžko však potkáte někoho, kdo do roka čeká inflaci pod šest procent.

V klasickém keynesiánském přístupu se navíc očekávání budoucí inflace tvoří jednoduše podle současné inflace. Vidím inflaci 15 procent, čekám ji 15 procent příští rok. Při stabilních úrokových sazbách sedm procent a jen mírných devizových intervencích tento model (ve své nejjednodušší inkarnaci) implikuje výbuch inflace k nekonečnu. Jiným slovem – hyperinflaci.

Druhý proud modelování můžeme nazvat optimistický. V něm se ekonomika do rovnováhy sama vrací, byť dočasně ji vychylují různé šoky. I změna úroků je jen šok. Optimistický přístup bere racionalitu a důvěryhodnost národní banky jako základ, se kterým domácnosti uvažují o inflaci. Když všechny domácnosti věří ČNB, že inflace za dva roky bude dvě procenta, tak inflace za dva roky bude dvě procenta.

Ale i v optimistickém přístupu se inflace bude rovnat očekáváním jen tehdy, když nepřijdou další šoky. Je to ovšem důvod, proč se prognózy inflace ČNB vždy nakonec vracejí na dvě procenta: model předpokládá, že všichni věříme inflačnímu cíli. Prognóza ČNB na dva roky tedy není prognóza, ale předpoklad. Jinak to ani být nemůže.

Máme naději na nízkou inflaci, nebude-li ČNB už dělat nic? Ano. Je to pravděpodobné? Ne. Nečinnost banky u úroků i kurzu podkopává naši důvěru, že inflace bude pod kontrolou. V obou modelech hrají prim (bohužel neměřená) inflační očekávání. Chybí ujištění á la Draghi (bývalý prezident Evropské centrální banky), že banka udělá vše pro cenovou stabilitu.

Pro důvěryhodnost prognózy ČNB je nejvíce znepokojující odhad růstu mezd. Za roky 2022 a 2023 banka čeká stagnaci produktivity, ale pokles platů reálně o 10 procent. Takový rozdíl je historicky nevídaný a dlouhodobě neslučitelný s ekonomickou teorií a stavem našeho trhu práce. Mzdy zřejmě porostou mnohem rychleji, což způsobí další šok. Inflace tedy bude v dohledné době nad dvě procenta podle obou alternativních modelů – pokud se ČNB neodhodlá k činu.


Otázky Václava Moravce: Jak zachránit státní rozpočet?


Český dluh nikdy neklesal rychleji. Co tratí lidé kvůli inflaci, to vydělá stát

Inflace umazává současný státní dluh rychleji, než vláda stačí vytvářet dluh nový. Tak rychle zadlužení státu neklesalo ani letech 2016–2019, kdy veřejné instituce hospodařily s přebytkem, píše v komentáři ekonom Tomáš Havránek.

V polovině letošního roku dosáhl státní dluh 2,7 bilionu korun. Průměrná inflace v druhém pololetí bude podle nové prognózy České národní banky 18 procent. Takové tempo znehodnocování peněz umaže ze státního dluhu ročně zhruba 490 miliard, za pololetí tedy 245 miliard. Podle pokladního plnění státního rozpočtu to vypadá, že za stejnou dobu stihne vláda vytvořit „jen“ nejvýše 180 miliard nového dluhu.

Státní dluh tak ve skutečnosti klesne za jedno jediné pololetí nejméně o 65 miliard! To nemá obdoby ani v letech bezuzdné konjunktury 2016–2019. Tehdy sice veřejný sektor hospodařil s oficiálním přebytkem, ale inflace byla tak nízko, že jsme skoro mohli mluvit o cenové stabilitě. Paradoxně tedy současná vláda kritizovaná za rozpočtovou marnotratnost hospodaří s nejvyšším reálným přebytkem v našich dějinách.

## Rekordní jsou letos i daně

Jenže tohle přirozeně není něco, za co bychom měli vládu (nebo Českou národní banku) chválit. Přebytek státního rozpočtu vždy znamená, že příjmy státu jsou vyšší než výdaje. A příjmy státu tvoří daně. Ty se sice naoko nezvyšují, ale inflace poblíž 20 procent se rovná masivnímu, ač skrytému zvýšení daní na úsporách. Domácnosti mají v bankách uložených 3,3 bilionu korun, což znamená, že za pouhý půlrok tím přijdou o 300 miliard korun.

Proč na ztrátě domácností vydělá stát? Zaprvé, jak jsme viděli, státní dluh je zhruba stejně velký jako úspory domácností. Ztráta věřitele je zisk dlužníka. Zadruhé a obecněji, všechny peníze jsou druh státního dluhu. Například každá bankovka je závazek, který má vůči držiteli národní banka, tedy státní instituce. Když je vládě nejhůř a hrozí bankrot, národní banka vždy může koupit dluhopisy za nově vytvořené peníze. Podívejme se na eurozónu.

Inflace je tedy forma státního bankrotu. Ten může mít řadu jiných podob: nezaplacení splátky držitelům dluhopisů, nezaplacení důchodu seniorům, drastické zvýšení daní zaměstnancům. Vždy se jedná o porušení společenské dohody, kterou každý z nás potichu se státem uzavřel. Dohoda je: budu pracovat a platit mírné daně. Ty, státe, mě za to necháš žít v klidu a ve stáří mi dáš důchod, který jsi mi slíbil.

## Potřebujeme novou smlouvu se státem

Součástí dohody nebylo, že stát nechá za tři roky shořet třetinu našich úspor, což se stane dohromady za léta 2021–2023. Součástí dohody nebylo, že k rekordní inflační dani stát ještě přidá vyšší daně z práce, což hrozí v dalších letech. Součástí dohody nebylo, že generace dnešních třicátníků bude mít třetinový důchod oproti důchodcům současným, což je jistota současného systému.

Dokud se nerozhodneme úplně překopat náš důchodový systém, a dohodnout se tak na nové společenské smlouvě, bude naše země neustále v insolvenci. Forma bankrotu se bude měnit, ale nejčastější vždy bude inflace: český střadatel je nenáročný. Nepřesouvá svoje úspory do bank s vyšším úrokem. Nevyžaduje po politické reprezentaci jednoznačné vymezení úkolu cenové stability, který Ústava zadává národní bance.

Buďme nároční. Chtějme po našich poslancích a senátorech novelu Zákona o ČNB, která jasně řekne, že banka se musí snažit o dlouhodobou stabilitu průměrných cen. Ne o kladnou inflaci jako teď. Bez inflace se každé zvýšení daní bude muset odhlasovat v parlamentu, jako už dnes jakákoli jiná daň kromě daně inflační. Bez inflace musí vláda hledat řešení veřejných financí v rámci naší společenské smlouvy – nebo nám nabídnout smlouvu novou.


Evropa odchází od rozumu k ideologii. Kvůli sociálním sítím, říká ekonom

**V jakém stavu se dnes nachází česká ekonomika?**

Jsme v nejhorší situaci, v jaké jsme se kdy jako samostatná Česká republika ocitli. Zároveň to není klasická ekonomická krize, jež by měla trvat delší dobu. Útlum je vyvolán převážně vysokými cenami energií. Globálně se ale nabídka energií nesnížila a jednou se ceny elektřiny i plynu vrátí na původní čísla. Může to ovšem trvat několik let. Problém je dočasně danou situací na Východě. Ta se ani vyřešit nemusí, stačí mít hotové terminály pro dovoz zkapalněného plynu odjinud.