Na dálnici bude u Litomyšle mezera. Jak jsme se k tomu dopracovali?

Za 6 let bude hotová dálnice D35 až k Řídkému. Tam ročně 7 milionů aut z dálnice sjede, projede Litomyšlí po Sokolovské, Kpt. Jaroše a Moravské, aby u Janova zase najelo na dálnici. Samozřejmě pro vedení města je politicky nemožné tuto katastrofu přiznat už teď. K tomu dojde nejdříve roku 2023, kdy bude po komunálních volbách a úseky kolem Mýta a Svitav už budou rozestavěné.

Zkuste si ale promluvit mimo záznam s odpovědnými zaměstnanci Ředitelství silnic a dálnic nebo kýmkoli z vedení Pardubického kraje, kdo zároveň nezastává funkci v Litomyšli. Dozvíte se, že zpoždění je nevyhnutelné a potrvá nejméně 2 roky. Pokud má někdo lepší informace, nabízím mu snadný výdělek: vsadím se o bednu padesátileté mosely, že náš úsek dálnice nebude hotový včas.

Navíc ani hotový nám nebude sloužit tak, jak měl. Nebudeme mít vlastní sjezd, ten bude až u Řídkého a Janova. Dálnici většina z nás dobře uvidí a uslyší ji, protože povede místy až na 8metrových náspech. Co je horší, dálnice nevyřeší tranzitní dopravu ze severu a jihu v podobně cca 1,5 milionu aut ročně. S tranzitem od Poličky si neporadíme, to bychom museli postavit nový most přes Loučnou. Ale přímé napojení aut ze Třebové a Ústí na dálnici v projektu bylo. V Litomyšli jsme ho odmítli a díky tomu budeme mít ve městě každý rok milion aut navíc.

Opět nabízím bednu mosely každému, kdo dokáže, že odmítnutí sjezdu Litomyšl-sever a souvisejícího západního obchvatu města nepovede k dramatickému navýšení dopravy. Samozřejmě ve srovnání s variantou obchvatu, kterou nám nabízelo ŘSD a kraj a která je schválená v rámci posouzení vlivu na životní prostředí EIA. Místo toho máme dva oficiální dálniční přivaděče Pardubického kraje, které dálnici podjíždí, ženou auta celým městem a na dálnici je napojují u Řídkého. Pokud je tohle prokazatelně v pořádku, rád se na dálnici vykašlu a půjdu si hrát s dětmi.

Celá problematika je otravná, složitá a všichni hlavně už chceme mít dálnici hotovou. Bohužel to se jen tak nestane. Protože máme tedy hromadu času při čekání na dálnici, možná by někteří z Vás rádi věděli, jak to s dálnicí vlastně bylo od začátku. Ostatně řada lidí se mě na to ptá. Dálnici se věnuji intenzivně přes 3 roky a za tu dobu jsem mluvil s desítkami aktérů. Chybí mi jen osobní schůzka s Živými Kornicemi, jejichž zástupce setkání odmítl. Vím toho pořád hrozně málo. Takže prosím, pokud víte víc, napište do Lilie, opravte mě.

Kvůli limitu počtu znaků musím psát na pokračování. Příště tedy začneme řešením otázky, na kterou jsem nejčastěji tázán: kdo za to může?


Stýskání po knihovně a muzeu

Když se zeptám dětí, co jim v listopadové karanténě chybí nejvíc, zazní škola a kamarádi – jasně, ale překvapivě až na druhém místě. Ony by totiž rády do knihovny, prohlédnout si knížky o želvách, Minecraftu a křečcích, a aspoň 17 si jich půjčit domů a předčítat je dětem předškolním. Rády by hned do muzea, zazlobit v herně, prohlédnout si mamutí kel, vyzkoušet cirkusovou výstavu. Jak jsme tak často dělávali o volných odpolednech všedních dnů, než spadla klec.

Knihovnu a muzeum bereme v normální, nezavirované době jako krapet archaickou samozřejmost. Fungují přece tak nějak od nepaměti a pořád stejně, tak trochu zaprášeně, v roce 2020 jako v roce 1920. Nebo ne? V Litomyšli ne. S dětmi jsme projezdili desítky muzeí a knihoven ve východní polovině Česka (moje snaha jezdit opakovaně na stejné místo se nesetkala s úspěchem), ale nikde jsme nenašli knihovnu s tak příjemným personálem a tak moderní, a pro děti vstřícné muzeum, jako máme u nás v Litomyšli. Když plánujeme jet do dinoparku nebo zoo, děti občas říkají, že by radši zůstaly v Litomyšli a šly si zahrát do muzea nebo si prohlédnout knížky do knihovny. Větší poklonu děti těžko mohou dát.

Knihovna a muzeum ale chybí i nám dospělákům, hlavně teď v koronakrizi. Máloco uklidní člověka tak jako dobrá kniha. Sám čtu často digitálně ze čtečky, protože je to někdy efektivnější a levnější. Ale opravdovou fyzicky existující knihu to nenahradí a teď je mi smutno, že si nemohu zajít do knihovny půjčit jinou. Digitál je prostě virtuální, podobně jako výuka po internetu nemůže nikdy plně nahradit opravdovou fyzickou výuku, ať se všichni snažíme sebevíc. Muzeum je zase místo, kde můžete v herně děti vypustit a zatím si prohlížet krásné věci, ke kterým byste se jinak nedostali. Mé oblíbené jsou terče litomyšlských měšťanů vystavené podél schodiště. Ač jsem po tom schodišti šel mnohosetkrát, vždy si všimnu detailu, který mi předtím utekl. Ale celé muzeum je krásné a vždy obdivujeme každičkou novou výstavu, s jakým citem a precizností je vymyšlena. Nedávno jsem to s dětmi cvičně počítal a vyšlo mi, že v muzeu jsme dohromady strávili už několik týdnů života – a tento výpočet prosím nezahrnuje novou výstavu o počítačových hrách, z definice lapák na děti.

Naše knihovna a muzeum patří nejenom mezi jasně nejlepší instituce svého druhu v celém širokém okolí, ale také mezi nejlépe fungující instituce našeho města. Rád bych všem jejím zaměstnancům tímto způsobem poděkoval. Snad si teď budou moci trochu odpočinout, protože do knihovny a muzea s dětmi poběžíme hned, jak nám to koronavirus dovolí.


Poslední šance na Česko bez bankrotu

České veřejné finance se propadají do hlubokých schodků, z nichž se za našich životů už zřejmě nezvednou. Vedle covidu a rušení superhrubé mzdy budeme muset v delším období financovat přechod na zelenou ekonomiku a kolabující penzijní systém. Podle základního scénáře Národní rozpočtové rady dosáhne v roce 2070 náš dluh až trojnásobku ročního výkonu ekonomiky, v poměru k HDP tedy téměř desetinásobku dluhu k 1. lednu 2020. A to prosím druhou vlnu covidu a rušení superhrubé mzdy ještě scénář nebral v úvahu.

## Dluh nemůže růst do nebe

Gigantické výdaje, jež nás čekají, můžeme řešit čtyřmi způsoby: vedle vydání dalších dluhopisů je to zvýšení daní, tištění peněz nebo státní bankrot v situaci, kdy už se nevyplatí dluh splácet.

Nejméně bolí první varianta, pokud si ale vůbec budeme moci půjčit trojnásobek HDP. Pro srovnání, Řecko teď dluží "jen" 187,4 % HDP. Podle modelu Mezinárodního měnového fondu si země mohou půjčovat neomezeně, rostou-li jejich ekonomiky tempem přesahujícím úrokovou míru. Tahle nerovnost ale nemusí platit stále. Navíc model Fondu nepočítá s katastrofami typu covid, které jednou za čas vyhryznou ošklivou díru v rozpočtu i HDP.

Vezměme si hypotetický scénář, při němž v roce 2050 dosáhneme dluhu 200 % HDP a nebudeme si moci půjčovat dále. Je to smutné, ale nejvýhodnějším řešením pak může být bankrot. Ostatně jednou ze zajímavých hádanek veřejných financí je, proč vyspělé země nebankrotují mnohem častěji. Zahraniční věřitelé mohou totiž jen stěží zabavit aktiva suverénní zemi, která po bankrotu nemusí splácet jistinu ani úroky. Zemi pak dlouho nikdo nepůjčí, ale taková ostrakizace by musela trvat generace, aby převážila výhody umazání dluhu. Bankrot od nás zatím nikdo nečeká, protože Češi svoje dluhy vždy platili.

## Daně inflační a finanční

Česko si půjčuje hlavně ve vlastní měně. To otvírá možnost "monetizace dluhu", tedy přeměnu ČNB na pobočku ministerstva financí. ČNB pak vytiskne peníze a nakoupí za ně státní dluh. Podobným způsobem řešili králové a královny finanční problémy po staletí a výsledkem byla (hyper)inflace. Dnes se tomu řešení říká "moderní měnová teorie". Prodělají na něm držitelé státních dluhopisů a všichni domácí střadatelé. Nicméně státní dluh se tím umaže. Měnové financování je v Evropě nezákonné, ale někteří ekonomové vnímají kvantitativní uvolňování Evropské centrální banky jako skrytou monetizaci.

Poslední obecnou možností je zvýšení daní. To navrhuje i moderní měnová teorie jako způsob, kterak při monetizaci dluhu omezit (hyper)inflaci. Prohazuje se tak role měnové a fiskální politiky: měnová politika nově řeší státní výdaje, fiskál inflaci. Jenže možnost zvyšovat daně bez zaškrcení ekonomiky je omezená. Vláda nejspíš sáhne po nějaké formě daně z majetku, protože hlavně u nemovitostí bude těžké se jí vyhnout. Uvažovat bude i o platební dani, třeba půl promile z každého převodu peněz. To je jednoduché zavést (dva řádky kódu v softwaru bank) a při dost nízkém promile se nevyplatí obcházet placením v hotovosti.

## Jde to zatím i bezbolestně

Česku se ale nabízí ještě pátá možnost, kterou nedisponuje jiná vyspělá země kromě Švýcarska: investovat své gigantické devizové rezervy. ČNB je nepotřebuje pro měnovou politiku, jak u většiny sama přiznává − koneckonců ve dvou největších krizích za 50 let, finanční a covidové, je nevyužila na podporu koruny. Kdybychom devizové rezervy investovali podobně jako Singapur, čekali bychom roční výnos v průměru přes 5 %. To dělá 3,5 % HDP k dobru, tedy víc, než kolik musíme podle rozpočtové rady ročně ušetřit, abychom nemuseli šlápnout na dluhovou brzdu.

Nemělo by to být těžké rozhodování. Pokud rezervy brzy nezainvestujeme, nezbývá než najít vhodný mix mezi zvýšením zadlužení, daní a inflace, škrtáním důchodů a časováním státního bankrotu.


Zlato do trezorů ČNB patří

Centrální banky po celém světě loni nakoupily 668 tun zlata. Rekord. Letos se po desetiletích přidala i Česká národní banka. Ta nakoupila 1,2 tuny, ovšem jen jako náhradu za kov spotřebovaný na výrobu pamětních mincí. Jiné centrální banky, například v USA, Německu, Itálii, Francii a Nizozemsku, naopak zlatu stále věří. Čí strategie je správná? V odborné literatuře najdeme argumenty na obě strany.

Proti vysokému podílu zlata v rezervách hovoří náklady na skladování, přílišné vystavení jediné komoditě, vyšší volatilita a menší likvidita. Je také málo pravděpodobné, že zlato získá někdy zpět roli kotvy globálního měnového systému. Naopak pro nákup zlata mluví jeho funkce rezervy pro nejhorší časy. Držba zlata není na rozdíl od dluhopisů nebo akcií spojena s rizikem bankrotu protistrany. Řada expertů se také domnívá, že centrální banky nedopustí prudký pokles ceny zlata, protože kolektivně jsou jeho nejvýznamnějším vlastníkem.

Nejdůležitější je ale psychologie: zlato posiluje hrdost a důvěru v domácí měnu, a to hlavně během krize. Proto třeba Švýcarská národní banka, která má díky intervencím podobně gigantické rezervy jako ČNB, udržuje ve zlatu stále 6,8 procenta rezerv. Kdyby stejně postupovala ČNB, nakoupila by dalších 160 tun a Česko by získalo zdaleka největší zlaté rezervy v dějinách republiky.

Zlato nevynáší úroky, dividendy ani nájem. Jenže ČNB by i při rekordním zlatém pokladu zbylo dalších 150 miliard dolarů, které by mohla investovat do zahraničních dluhopisů, akcií nebo nemovitostí, jak to koneckonců v prvních dvou případech už dělá. Bohužel, dnes má lví podíl těchto peněz uložen v aktivech s dlouhodobě nulovým nebo záporným výnosem.

Proč se Česká národní banka větším nákupům zlata brání? Vždyť rezervy má v důsledku intervencí z let 2013 až 2017 obrovské a stále řeší, co s nimi. Proč malou část neuloží do zlata a nezaplní s ním všechny trezory ústředí Na Příkopě? Ničemu by tím neublížila a přitom zvýšila důvěru většiny z nás v sílu a stabilitu české koruny.


Tomáš Janecký v nejlepší formě

Jestli mi kdy kdo pomohl, byl to Tomáš Janecký. Chtěli jsme se přestěhovat zpět do Litomyšle, aby tu děti mohly chodit do školy. K tomu jsme potřebovali postavit dům, ale v poslední chvíli nám odpadla firma. Co teď? Nešlo, abychom všichni bydleli v domku u rodičů. No a v každém případě jsme se chtěli vyhnout stěhování během prváku, to jsme Kristínce udělat nemohli. Zbýval rok.

Tomáš sice už 10 let stavební firmu neměl, ale hned řekl, že se o všechno postará. Měl jsem tehdy ještě 2 zaměstnání a každým dnem jsme čekali narození 4. dítěte, takže jsem mohl jen 1x týdně přijet na kafe. Do země se poprvé koplo v den, kdy se nám narodila Lucinka; za rok jsme se stěhovali. Tomáš se omlouval: kdybych ještě měl firmu, tak by to jinak lítalo. Společně jsme potom zapili jeho narozeniny.

Každý Litomyšlák zná Tomáše Janeckého. Ale někteří z nás nevědí, že teď v září oslavil osmdesátiny. Ano, Tomáš, který je aktivnější než většina třicátníků (rozhodně včetně mě). Oslavil je v plné síle obklopen lidmi, kterým v životě mnohokrát pomohl. Nemám to empiricky zcela ověřené, ale jsem si skoro jist, že v Litomyšli není ulice, ve které by Tomáš za desítky let své činnosti něco nevybudoval.

Na Tomášovi toho je k obdivování hodně a 2600 znaků v Lilii nám na to nestačí. Chlapi mu často říkají, že by chtěli v 80 letech být jako on. Já mu říkám, že bych chtěl jako on být teď. Se svým denním programem je Tomáš možná nejaktivnější důchodce v historii: když se chceme sejít na kafe, mám obvykle víc času než on. Když není na cestě na Vysočinu pro materiál na stavbu nebo na závodech v Německu, hraje nejspíš tenis.

Na jakékoli stavbě v okrese, kam se Tomáš dostane, ho zřejmě hned někdo osloví „pane řediteli“. I po všech těch letech na něho zaměstnanci vzpomínají s nepředstíraným respektem a vyprávějí třeba, jak zaplatil všem zájezd do Chamonix a lanovku na Aiguille du Midi. A Tomáš z toho má větší radost, než kdyby vydělal milion.

Tomáše se bojí problémy, protože jakmile on zvedne telefon, do půl hodiny někdo přijede a problém není. Když se v zimě vylévají podlahy, Tomáš je ochoten v noci dvakrát vstávat a jezdit na stavbu zapínat a vypínat topení. Pro nás to dělal a manželka mu to doma tolerovala. Ta manželka, se kterou je už 60 let a pořád o ní nemluví jinak než krásně.

Tomáš procestoval svět, a jak říká, nejlepší je to stejně v Litomyšli. Souhlasím a přeji mu, aby to s námi v Litomyšli vydržel na vrcholu sil ještě aspoň ještě jednu generaci. A nám přeji takové telefonáty, jako byl můj historicky první hovor s Tomášem: „A chceš to pohlídat, nebo postavit?“


Armington elasticity and international trade models: Fifty years on

A key parameter informing policy models in international economics is the elasticity of substitution between domestic and foreign goods, also known as the Armington elasticity. Yet elasticity estimates have varied widely since Armington’s seminal 1969 contribution. This column considers 3,524 previous estimates and discusses how these historical analyses can be corrected for various biases. The previous research implies that the elasticity lies in the range 2.5-5.1 with a median of 3.8. In a simple model this translates to a trade cost elasticity of 2.8.

How does the demand for domestic versus foreign goods react to a change in relative prices? The answer is central to a host of policy problems in international trade and macroeconomics. To name but a few, these include the welfare effects of globalisation (Costinot and Rodriguez-Clare 2014), trade balance adjustments (Imbs and Mejean 2015), and the exchange rate pass-through of monetary policy (Auer and Schoenle 2016). In particular, any attempt to evaluate the effect of tariffs depends crucially on the assumed reaction of relative demand to relative prices (Waugh 2019, Freund et al. 2020, Larch et al. 2019).

In most models, the demand reaction is governed by the constant elasticity of substitution between domestic and foreign goods. The size of the elasticity used for calibration often drives the conclusions of the model, as shown by Schurenberg-Frosch (2015), who recomputes the results of 50 previously published models using different values for the elasticity. She finds that, with plausible changes in the elasticity, the results change qualitatively in more than half of the cases. As Hillberry and Hummels (2013) put it, “it is no exaggeration to say that [the elasticity] is the most important parameter in modern trade theory”.

Elasticity is also crucial within discussions concerning unconventional monetary policy, a topic that will gain renewed urgency if the Covid-19 malaise lingers into 2021 and beyond. Consider, for example, two European central banks that, in the wake of the Great Recession, introduced exchange rate floors to limit their currencies' appreciation against the euro: the Swiss National Bank and the Czech National Bank. Currency depreciation (relative to the counterfactual without the currency floor) produces two effects relevant to the aggregate price level.

First, imported goods become more expensive, which directly increases inflation. With a large elasticity of substitution between domestic and foreign goods, however, this effect becomes muted and delayed because consumers shift toward relatively cheaper domestic goods. Second, currency depreciation stimulates the economy by encouraging exports and discouraging imports, which raises inflation in the medium term. With a larger elasticity of substitution, this effect strengthens. Because both the Swiss National Bank and the Czech National Bank use open-economy dynamic stochastic general equilibrium models for policy analysis, the assumed size of the ‘Armington elasticity’ played an important role in the decision on when and how to implement the exchange rate floor.

Despite this, no consensus on the magnitude of the elasticity exists. In different contexts, researchers tend to obtain substantially different estimates, as observed by Feenstra et al. (2018) and many other commentators before them. In new paper (Bajzik et al. 2020), we assign a pattern to these differences, a pattern that we hope will be useful for calibrating policy models in international trade and macroeconomics. As the Armington-style literature reaches its 50th anniversary, the time is ripe for taking stock. In one of the largest meta-analyses ever conducted in economics, we collect 3,524 estimates of the elasticity of substitution between domestic and foreign goods and construct 32 variables that reflect the context in which researchers produce their estimates.

A bird's-eye view of the literature (Figure 1 and Figure 2) shows three stylised facts. First, the estimates of the elasticities vary substantially, even within individual countries. A researcher wishing to calibrate her policy model has plenty of degrees of freedom; she can easily find empirical evidence for any value of the elasticity between zero and eight. Such plausible (that is, justifiable by an empirical study) changes in the elasticity can have decisive effects on the results of the model. For example, Engler and Tervala (2016) show that changing the elasticity from three to eight more than doubles the estimated welfare gains from the Transatlantic Trade and Investment Partnership.

Second, the reported elasticity seems to be increasing in time, but it is not clear whether the apparent trend reflects fundamental changes in preferences or improved data and techniques used by more recent studies. Finally, the third stylised fact is that newer studies show more disagreement on the value of the elasticity of substitution. That is, instead of converging to a consensus value, the literature diverges.

The increased variance in the estimated elasticities provides additional rationale for a systematic evaluation of the published results. For this evaluation we use the methods of meta-analysis, which were originally developed in, or inspired by, medical research. Recent applications of meta-analysis in economics include Imai et al. (2020) on the present bias, Card et al. (2018) on the effectiveness of active labor market programmes, and Havranek and Irsova (2017) on the border effect in international trade. For recent Vox columns on meta-analysis, see, for example, Ahlfeldt and Pietrostefani (2019), Bruno et al. (2017), and Rose (2016).

Meta-analysis allows us to correct for potential publication bias. Publication bias arises when, holding other aspects of study design constant, some results (for example, those that are statistically insignificant at standard levels or have the ‘wrong’ sign) have a lower probability of publication than other results (Stanley 2001). In the context of the elasticity of substitution, it is safe to assume that its sign is positive: a negative value is not compatible with any commonly applied model of preferences. Similarly, it is difficult to interpret a zero elasticity.

As a result, from the point of view of an individual study it makes sense not to report such unintuitive estimates, but instead to find a specification where the elasticity is positive (because non-positive elasticity suggests that something is wrong with the data or the model). Nevertheless, non-positive estimates will occur from time to time simply because of sampling error. For the same reason, researchers will sometimes obtain estimates much larger than the true value. If large estimates (which can be intuitive) are kept but non-positive ones are omitted, an upward bias arises.

Paradoxically, publication bias can improve inferences drawn from some individual studies since they avoid making central conclusions based on negative or zero elasticities. However, publication bias inevitably distorts inference drawn from the literature as a whole. Ioannidis et al. (2017) show that, in economics, the effects of publication selection are dramatic and exaggerate the mean reported estimate twofold.

To correct for publication bias, we use meta-regression techniques based on Egger et al. (1997) and their extensions, together with three new non-linear techniques developed specifically for meta-analysis in economics. The first one is due to Ioannidis et al. (2017) and relies on estimates that are adequately powered. The second technique was developed by Andrews and Kasy (2019) and employs a selection model that estimates the probability of publication for results with different ‘p-values’. The third non-linear technique is the so-called stem-based method by Furukawa (2019), a non-parametric estimator that exploits the variance-bias trade-off. All techniques suggest an upward bias in the mean reported elasticities due to publication selection.

While publication selection creates an upward bias, estimates of lower quality seem to yield a downward bias. We exploit our large dataset and the relationships unearthed by model averaging analysis of 32 variables (reflecting the context in which the estimates were obtained) to compute a mean effect corrected for publication bias but conditional on the design of the most reliable studies. In an alternative approach, we divide the estimates into groups based on the quality of the journal and the preferences of the authors themselves, while still controlling for publication bias.

The implied Armington elasticity corrected for the biases lies in the range 2.5-5.1, with a median estimate at 3.8. We interpret the number and the interval as our best guess on how to calibrate a model that allows for only one parameter to govern the aggregate elasticity of substitution between domestic and foreign goods (for example, an open economy dynamic stochastic general equilibrium model of the type used in many central banks). In our paper we also report implied mean elasticities for individual countries. The results are relevant to a broader discussion on the trade costs elasticity, because in a simple setting an Armington elasticity of 3.8 translates to a trade cost elasticity of 2.8 (see Costinot and Rodriguez-Clare 2014).


Proč cenová stabilita neznamená stabilitu průměrných cen? Inflace je historický přežitek

Ceny v Česku pádí třetím nejrychlejším tempem v EU. Českou národní banku to moc nevzrušuje, protože i tak vysoká inflace je pouze pár desetin nad jejím tolerančním pásmem. ČNB totiž definuje cenovou stabilitu jako inflaci ve výši dvou procent a stejně postupuje většina centrálních bank jiných vyspělých zemí. Proč cenová stabilita neznamená prostě stabilitu průměrných cen? S touhle otázkou se běžný ekonom setká v životě třikrát.

## Zásadní otázka makroekonomie

Poprvé ji jako student prvního ročníku položí přednášejícímu. Ten unaveně, jako by tomu sám nevěřil, argumentuje nebezpečím deflační spirály, dolní hranicí sazeb a nadhodnocením cenových indexů. Ač se málokomu zdá vysvětlení přesvědčivé, dvouprocentní inflační cíl je fyzickou konstantou ekonomie. I když student plně nepojal teorii relativity, stejně věří, že rychlost světla je 300 milionů metrů za sekundu. Je trapné ptát se proč.

Podruhé už jako analytik musí na tu otázku odpovídat kolegům, kteří nemají ekonomické vzdělání. Proč ČNB nezajistí, aby koruna měla za 30 let stejnou kupní sílu jako teď? Otázka mu už přijde hloupá − každý přece ví, že nikdo na světě to tak nedělá. Analytik loví v paměti úderný argument a odpovídá, že inflace promazává kola ekonomiky, umožňuje snižovat reálné mzdy a dluhy.

Potřetí jako přednášející makroekonomie slyší tuhle otázku od studentů prvního ročníku. Proč musí odpovídat znovu? Na něco tak jasného se ani nemusel připravovat. Když však začne vysvětlovat, sám znejistí a má špatný pocit, že tak zřejmou věc nedokázal podat přesvědčivě. Možná to ale nakonec tak úplně hloupá otázka není.

## Vědecký základ cíle

Autor těchto řádků zažil všechny tři situace: jako student, poradce bankovní rady a docent. Výzkumná literatura čítá 205 studií, které odhadují, jaká inflace je pro ekonomiku optimální. Jenže ouha, průměr odhadů je 0,04 procenta! A devět z 10 studií tvrdí, že optimální je inflace pod dvěma procenty. Můžeme namítnout, že řada z nich je staršího data a už se nehodí pro moderní ekonomiku. Ale i ty publikované od roku 2010 doporučují inflaci poblíž nuly: průměrně 0,5 procenta. Jde ke cti americké centrální banky Fed, že své výzkumníky nechává publikovat analýzy jsoucí v rozporu s její vlastní politikou.

Navíc neexistuje žádný teoretický důvod, proč by inflační cíl nemohl být třeba jedno procento nebo tři procenta. Fyzická konstanta ve výši dvou procent byla vybrána spíše jako přibližná: je dost daleko od nuly, a tedy i od deflace, ale zároveň dost nízká, aby většinu lidí příliš nedráždila. Před třemi lety jsem tuto otázku položil v německém Lindau, kde se sešlo 16 nositelů Nobelovy ceny za ekonomii. Odpověď byla stejná: dvouprocentní cíl je tradice, hluboký důvod za ním není a brzy to může být jinak.

## Evoluce inflačního cílování

Jak jinak by to mohlo být, naznačuje článek slovutných profesorů Michaela Borda a Andrewa Levina. Co většina z nás vnímá jako cenovou stabilitu − za korunu si toho v roce 2050 koupíme stejně jako dnes −, označují jako "skutečnou cenovou stabilitu", aby ji odlišili od definice centrální bank. Pak by česká koruna byla skutečným uchovatelem hodnoty. Zjednodušila by nám investování, plánování na důchod a spoření pro děti. Také bychom lépe chápali, k čemu centrální banka dělá, co dělá. Koruna by posilovala v průměru o dvě procenta za rok rychleji, ale vývozce by to nepoškodilo, neboť jejich náklady by rostly pomaleji díky vymazání inflace. Na krize by ČNB musela reagovat aktivněji, aby vrátila ceny na předchozí úroveň, ne na stejné tempo růstu.

Inflační cílování slaví 30 let. Posloužilo, ale je to instrument 20. století, který čeká evoluce. Ostatně americký Fed právě vykročil směrem k cílování cenové hladiny. Skutečnou cenovou stabilitu nezískáme letos ani nebudeme první, kdo ji zavede. Ale už teď se o ní začněme bavit.


Krajské volby a milion aut v Litomyšli

Je už skoro jisté, že za 6 let skončí dálnice před Litomyšlí a bude pokračovat za ní. Zázraky se dějí, ale to by musel padnout český rekord. Připravme se, že Litomyšlí bude denně jezdit 20 000 aut, které by jinak jely po D35. Ročně 7 milionů.

Vloni jsem v Lilii za pomoci kolegů z Laboratoře pro studium kvality ovzduší UK počítal, jak zpoždění ovlivní naše zdraví. Řekli mi pak, že můj odhad byl podhodnocený, neb jsem nebral v úvahu emise Nox a ozónu a hlavně dopravní nehody. Pro město velikosti Litomyšle platí zhruba 10 milionů průjezdů = 1 ztracený život. Zpoždění bude nejspíš 1-3 roky. Dál počítejte sami.

Navíc i po výstavbě dálnice bude doprava z Ústecka a Třebovska na Prahu jezdit přes centrum Litomyšle. To je dle studie ŘSD milion aut ročně, který se měl původně na dálnici napojit přímo, což jsme ale v Litomyšli odmítli. Děkuji Radě města, že svůj názor v prosinci změnila, díky čemuž zůstal západní obchvat Litomyšle v územním plánu Kraje.

Ten zmíněný milion aut nejede jen po Zámecké a Zahájské k 1.ZŠ nebo Mountfieldu. Je to tranzit, tedy pokračuje dál po Kpt. Jaroše, Havlíčkově, Sokolovské. Bez obchvatu se toho nikdy nezbavíme, budeme mít ucpané oba konce náměstí a každou dekádu 10 milionů zbytečných průjezdů. Dýcháte zhluboka?

Vedení dálničních přivaděčů centrem Litomyšle je urbanistická katastrofa, kterou město zažilo jen při normalizační stavbě průtahu, destrukci synagogy a okolí. Protože se blíží krajské volby, oslovil jsem kandidující strany ohledně obchvatu (samozřejmě nesmí dojít ke zpoždění D35; stavěl by se poté).

Krajští lídři dvou největších stran byli ochotni sejít se se mnou osobně a děkuji jim za vstřícnost, ač se v hlavní věci neshodneme. Oba dopravě rozumí a navrhují jiná řešení, ale ta buď nejsou realizovatelná do 20 let, nebo by odklonila jen část toho milionu.

Výsledky? Západní obchvat Litomyšle, včetně obchvatu Němčic, podporují Piráti a ČSSD (koalice 3PK). ODS s TOP 09 a KDU-ČSL (Koalice pro Pardubický kraj) ho teď stavět nechtějí, mluví o územní rezervě. Odmítají ho ANO a SPD; postoj ostatních je nejasný.

Jak se zbavit toho milionu aut bez obchvatu? Jsou 2 varianty. První je nová silnice přes Černou horu, druhou spojka Němčic a Kornic. Nevýhoda obou je, že by ten milion aut pořád jezdil přes Němčice, neměly by obchvat. Navíc v prvním případě by došlo ke znehodnocení lesoparku, ve druhém by ten milion jezdil i přes Kornice. Blbá řešení, ale asi lepší, než aby ten zbytečný milion aut ročně inhalovalo 10 000 lidí.

Nebyl by obchvat výhodnější pro všechny? Těším se na programy stran pro obecní volby.


Zařiďme si trvalý pobyt v Litomyšli, pomůžeme městu i sobě

V důsledku pandemie a následné ekonomické krize přijde Litomyšl o desítky milionů. Rozhodující část příjmů města totiž tvoří podíl na výběru daní (hlavně daň z přidané hodnoty a daň z příjmů fyzických a právnických osob), které jsou v podstatě jedna ku jedné navázány na výkon českého hospodářství.

Město si tedy může vybrat: dramaticky škrtat výdaje, a to i v investičních položkách, nebo si dočasně více půjčit. Ekonomové obvykle v krizi doporučují druhou možnost i za cenu zvýšení zadlužení, protože škrty by krizi dále prohlubovaly. Druhou cestou jdou nyní i Němci, kteří jsou jinak v půjčování si velmi opatrní. Navíc česká města mohou využít extrémně nízkých sazeb -- v podstatě žádné úroky z úvěrů teď neplatí. Není to ovšem jednoduché rozhodování.

S tím mnoho udělat nemůžeme. Výrazně ulehčit městu ale může každý z nás, kdo v Litomyšli dosud nemá trvalé bydliště, ale reálně tu bydlí, nebo tu vlastní byt či dům. Jak to? Výše uvedené daňové příjmy jsou totiž rozdělovány obcím podle vzorečku, kde zhruba 90% váhu má počet obyvatel. Každý člověk s trvalým pobytem má cenu zlata a může pomoci zaplatit třeba opravu chodníku ve Vaší ulici.

Stačí zajít na odbor správní Městského úřadu, kde Vám moc milé paní (slečny?) vysvětlí, co a jak. V mém případě trval celý proces jen pár minut, hezky jsem si popovídal a pak jen emailem oznámil změnu trvalého bydliště zaměstnavateli, bance a pojišťovně. Často slýchám, že někdo má trvalý pobyt v Praze, protože tam je menší pravděpodobnost hloubkové kontroly ze strany finančního úřadu – která je asi nepříjemná, i když daně platíte řádně. V posledních letech je ale tato pravděpodobnost statisticky úplně stejná, takže ani tento argument neobstojí.

Jednou z výhod trvalého pobytu v Litomyšli je levnější parkování na náměstí. V komunálních volbách pak můžete volit svého oblíbeného kandidáta. A hlavně máte dobrý pocit, že teď jste oficiálně Litomyšláci a že jste pomohli svému městu, aniž by Vás to něco stálo.


Poděkování MŠ Lidická

Chtěl bych poděkovat paní ředitelce Borovičkové, všem učitelkám a ostatním zaměstnancům školky za velmi vstřícný a klidný přístup v závěru koronavirové krize, kdy už naši kluci mohli znovu začít do školky chodit. Zatímco já jako rodič jsem měl při vyzvedávání kluků nezvyklý komfort (dostal jsem je přede dveřmi už oblečené a zabalené), pro paní učitelky to celé představovalo velkou zátěž. Smekám tímto před nimi, s jakou bravurou to zvládali, a těším se s dětmi zase v září, kdy už si je budu muset každé odpoledne zabalit sám.

Díky moc a mějte se fajn!


Pokud chce vláda bránit životy všemi prostředky, měla by zavést povinné očkování proti chřipce

Ještě řadu měsíců nebudeme mít data k odhadnutí, kolik životů zachránila vládní opatření proti koronaviru. Už teď ale víme, že náklady byly gigantické jak co do našich peněz, tak do omezení našich svobod. Jinými slovy: vláda si váží života občanů zřejmě víc, než jsme předpokládali. V ekonomické hantýrce platí, že pracuje s vysokou hodnotou statistického života. To většina z nás přivítá a ani chladný ekonom proti tomu nebude protestovat.

Tento chladný ekonom se často setkává s prohlášením, že vládní opatření stojí za to, i kdyby měla zachránit jediný lidský život. A tady je jádro problému: pokud to vláda myslí vážně s péčí o životy občanů, musí je zachraňovat všude. Zvláště tam, kde je záchrana levná v penězích i omezení svobod. Je tedy téměř jisté, že očkování proti koronaviru bude v Česku povinné hned, jakmile bude k dispozici bezpečná vakcína. Jinak by vláda přiznala, že opatření letošního jara byla přehnaná, a čelila by žalobám tisíců lidí, jejichž celoživotní dílo se v důsledku zničilo.

Podobná logika ale platí i u očkování proti chřipce. Na ni totiž podle Státního zdravotního ústavu ročně zemře 1500 Čechů. Zbytečně – proti chřipce se dá dobře bránit očkováním. Pokud by stát zavedl povinné očkování proti chřipce na jednu generaci, zachránil by lusknutím prstu 45 tisíc životů, a to za minimálních nákladů. Je naopak pravděpodobné, že takové opatření by se ekonomicky vyplatilo díky snížení nákladů na nemocenskou.

Povinné očkování také znamená omezení svobody, ale mírnější než to, které jsme donedávna zažívali kvůli koronaviru. Podobně jako rouška je i očkování výrazem solidarity, neboť jím chráníme nejslabší, zejména malé děti a vážně nemocné, kteří se očkovat nemohou. Sám se proti chřipce nechávám očkovat vždy a povedlo se mi k tomu přemluvit i ženu a děti. Očkování je totiž jako pojištění: něco málo vás to stojí, ale vyhnete se velkým problémům. Podobně jako když si pojistíte dům proti požáru.

Osobně věřím, že rozhodnutí o očkování proti chorobě typu chřipky má právo každý udělat sám. Stejně jako každý vnímá jinak nebezpečí požáru – někdo to riskne a pojistit se nedá. Ostatně je to jeho dům. Pokud je ale vláda odhodlána bránit životy všemi prostředky, nezavést povinné očkování proti chřipce je nekonzistentní a nedává smysl. Vzato do důsledků, nedává pak pro takovou vládu ani smysl tolerovat kouření, jež ročně zabije 20 tisíc Čechů.

Dočkáme se tedy povinného očkování proti chřipce a zákazu kouření? Spíš bych si vsadil na to, že po 30. 6. už většina z nás nikdy neuvidí roušku. S koronavirem budeme žít tak, jako jsme do února žili s chřipkou.


Stromy, to je ekonomická odpověď na sucho

Současné sucho je zřejmě [způsobeno](https://www.nature.com/articles/s41558-018-0138-5) klimatickou změnou. Ekonomové bývají [kritizováni](https://voxeu.org/article/why-are-economists-letting-down-world-climate-change), že se málo zapojují do snahy o její zmírnění. A trochu právem: nejcitovanější vědecký časopis v ekonomii, Quarterly Journal of Economics, nikdy nepublikoval článek na toto téma. Nicméně za ekonomické modely klimatické změny už byla udělena Nobelova cena, a to v roce 2018 Williamu Nordhausovi. [Nobelovská přednáška](https://www.aeaweb.org/articles?id=10.1257/aer.109.6.1991) prof. Nordhause vystihuje klasické dilema ekonomů: na jednu stranu vnímají urgenci změn klimatu, na druhou stranu musí poměřovat výnosy a náklady, takže nehledají řešení „za každou cenu“.

Existuje ale nástroj, kterému ekonom zatleská, protože je účinný, levný a má řadu vedlejších pozitivních účinků: stromy. Loňský [článek](https://science.sciencemag.org/content/365/6448/76) v prestižním vědeckém časopise Science ukazuje, že když globálně zalesníme holiny, kde se stromy mohou uchytit, stáhneme z atmosféry 25 % uhlíku. A můžeme udělat ještě víc. Na mnoha polích se dnes nepěstuje jídlo, ale dotované průmyslové plodiny. Zalesnění těchto biologických pouští ochladí klima i mikroklima, udrží vodu v krajině, omezí erozi půdy, zvýší druhovou rozmanitost a zlepší životní prostředí pro lidi v okolí.

V loňském roce zabrala jen samotná řepka 379 778 hektarů české půdy, z toho třetina pro výrobu bionafty. Kdybychom místo bionaftové řepky sázeli stromy, vzrostla by plocha našich lesů na maximum od třicetileté války. K tomu musíme připočítat statisíce hektarů dalších průmyslových plodin, včetně kukuřice na palivo pro bioplynky. Vlastníkům polí nemůžeme nic nařizovat, ale stačilo by omezit dotace pro umělý zemědělský průmysl. Když se procházíte lesem v Nové Anglii, kde je dotací méně, vidíte zídky, jež kdysi oddělovaly jednotlivá pole a pastviny. Les je totiž v době vysoké produktivity zemědělství často přirozeně nejvýhodnějším využitím půdy, tedy pokud nejde o černozem.

Navíc, kdo nemá rád stromy? Snad jen skřeti z Tolkienových knížek. Pro výsadbu nových lesů, a tím zmírnění oteplování, lze najít širokou koalici: jeden se stará o klima, druhý se bojí sucha a chce udržet vodu v krajině, třetímu záleží na zvěři, pro kterou je les lepším domovem než řepka, čtvrtému vadí eroze půdy, no a pátý se prostě rád prochází s dětmi lesem, hlavně v létě po práci, kdy je tam oproti rozpálenému městu příjemně chladno.

Proto už za Rakousko-Uherska vznikaly příměstské lesy z iniciativy obcí, například les Černá hora v Litomyšli, u kterého bydlíme. Pro začátek se tedy můžeme podívat, jestli obecní pozemky poblíž našeho domova nejsou zbytečně holé, případně zda naše obec nepronajímá svá pole průmyslovému zemědělství. I velký les začíná prvním stromem.


Konec Cobbovy-Douglasovy produkční funkce?

Elasticita substituce mezi kapitálem a prací je klíčovým parametrem vyjadřujícím, do jaké míry je možné nahradit jeden výrobní faktor za druhý. Hodnota elasticity substituce hraje důležitou roli v teorii ekonomického růstu i v analýzách, které jsou východiskem pro nastavení fiskální i měnové politiky. V literatuře se empirické odhady této elasticity výrazně liší. Ve vzorku více než 3 tisíc odhadů ze 121 studií se průměr všech odhadů elasticity nenachází daleko od hodnoty 1, kterou předpokládá tzv. Cobbova-Douglasova produkční funkce1 často využívaná v makroekonomických modelech. Tento průměr však může být dosti zkreslený, jak ukazujeme v našem výzkumném článku Death to the Cobb-Douglas Production Function? A Quantitative Survey of the Capital-Labor Substitution Elasticity. Ke zkreslení dochází z důvodu tzv. publikační selektivity (záměrně jsou publikovány studie s odhadem blízko hodnoty 1), ale také výběrem dat a metod při provádění odhadů. Průměrná elasticita očištěná o tato zkreslení klesá až na hodnotu 0,3, což je třikrát nižší hodnota, než je jednoduchý průměr všech odhadů. To znamená, že běžně používaná verze Cobbovy-Douglasovy produkční funkce neodpovídá realitě a není tak správnou reprezentací vztahů v ekonomii.

Elasticita substituce mezi kapitálem a prací je důležitým parametrem při diskusích nad řadou ekonomických otázek. Na hodnotě elasticity závisí naše pochopení dlouhodobého hospodářského růstu (R. M. Solow, 1956) a jeho udržitelnost. Některé studie naznačují, že čím vyšší je elasticita, tedy čím jednodušší je nahradit jeden výrobní faktor za druhý, tím vyšší je příjem na obyvatele, a to v jakékoli fázi ekonomického vývoje (R. Klump a O. de La Grandville, 2000). Jiné studie poukazují na to, že nižší elasticita vede naopak k rychlejší konvergenci ekonomik (S. J. Turnovsky, 2002). Vysvětlení poklesu podílu práce na celkových příjmech v posledních desetiletích, které nabízí např. populární T. Piketty (2014), platí pouze tehdy, když elasticita převyšuje hodnotu 1. Kromě teorie hospodářského růstu je elasticita důležitým parametrem také při analýzách dopadů fiskálních politik, včetně vlivu zdanění společností na tvorbu kapitálu (R. S. Chirinko, 2002).

Hodnota elasticity může mít praktické dopady na rozhodování o měnové politice. Například v modelu používaném americkým Fedem2 (S. J. Erceg et al., 2008) je dopad změny měnové politiky na inflaci vyšší, pokud se předpokládá vyšší hodnota elasticity. Valná většina modelů však používá Cobbovu-Douglasovu formu produkční funkce, která implicitně předpokládá elasticitu rovnou 1. Pokud je však skutečná elasticita nižší, tyto modely nadhodnocují sílu měnové politiky a ve skutečnosti by měly implikovat silnější snižování úrokových sazeb v reakci na hospodářskou recesi a silnější zvyšování sazeb v reakci na hospodářskou expanzi.

I když je elasticita substituce jedním z klíčových parametrů v ekonomii, empirické odhady se výrazně liší jak v rámci jednotlivých studií, tak mezi nimi. K vyhodnocení rozsáhlé literatury a nalezení skutečné nezkreslené průměrné hodnoty jsme využili metodu tzv. metaanalýzy. Metaanalýza podává kvantitativní přehled dostupné literatury a v ekonomii se široce používá pro vysvětlení rozdílů ve výsledcích jednotlivých studií a zkoumání vzorců publikační selektivity. Shromáždili jsme 3 186 odhadů elasticity ze 121 studií, které poskytují v průměru hodnotu elasticity bez očištění 0,9. Hodnoty jsou však značně heterogenní a pohybují se většinou v rozmezí od 0 do 1,5 (Graf 1). Nenabízejí tak jasné vodítko pro kalibraci tohoto parametru v makroekonomických modelech.

Graf 1: Chybějící konsenzus o hodnotě elasticity v empirické literatuře(Otevřít celý graf v novém okně.)

Průměrný odhad v empirické literatuře je výrazně zkreslen publikační selektivitou (publikačním vychýlením) a výběrem dat a metody odhadu. Po korekci o publikační vychýlení se průměrná elasticita sníží na 0,5. Pokud průměrný odhad očistíme také o systematický vliv některých metod odhadu, dostáváme se až na hodnotu 0,3. K publikačnímu vychýlení může docházet, pokud různé odhady mají různou pravděpodobnost, že budou reportovány v závislosti na znaménku a statistické významnosti. Téměř všechny ekonometrické metody použité k odhadu elasticity přepokládají, že poměr odhadu k jeho směrodatné odchylce má symetrické rozdělení. Odhady a standardní chyby by tedy měly být nezávislé veličiny. Pokud jsou však statisticky významné kladné odhady preferenčně vybrány pro publikaci, budou velké standardní chyby (dané šumem v datech nebo nepřesností jednotlivých odhadů) asociovány s vysokými odhady. Tímto způsobem vznikne vychýlení průměrného odhadu směrem nahoru. Užitečnou analogii uvádí D. N. McCloskey a S. T. Ziliak (2019), kteří přirovnávají publikační vychýlení k Lombardovu efektu v biologii: mluvící jedinec v hlučném prostředí zvyšuje také svoji hlasitost ve snaze o zvýšení srozumitelnosti.

Trychtýřový Graf 2 poskytující grafické znázornění mechanismu popsaného v předchozím odstavci ukazuje, že záporné a nulové odhady v literatuře chybí. Vodorovná osa měří velikost odhadů elasticity a vertikální osa měří jejich přesnost. Při absenci publikačního vychýlení by měl bodový graf připomínat převrácený trychtýř: nejpřesnější odhady by měly ležet blízko skutečné střední hodnoty elasticity, nepřesné odhady by měly být rozptýleny a malé i velké nepřesné odhady se objeví se stejnou frekvencí. Náš graf ukazuje, že trychtýř je značně vychýlený: aby byl trychtýř symetrický, a tedy konzistentní s absencí publikační selektivity, měli bychom pozorovat mnohem více nepřesných záporných a nulových odhadů.

Cobbova-Douglasova produkční funkce, která uvažuje elasticitu substituce mezi prací a kapitálem o hodnotě 1, neodpovídá empirickým odhadům očištěným o publikační selektivitu a není tak správnou reprezentací ekonomických vztahů. Nejsme první, kdo vyzdvihují rozpor mezi Cobbovou-Douglasovou specifikací produkční funkce a empirickou literaturou. Také další studie naznačují, že používání Cobbovy-Douglasovy produkční funkce není dostatečně podloženo (R. S. Chirinko, 2008, a M. Knoblach et al., 2020). My však tvrdíme, že po očištění o publikační vychýlení jsou argumenty proti Cobbově-Douglasově specifikaci ještě silnější. Půlstoletí výzkumu ukazuje na jasný stylizovaný fakt: kapitál a práce jsou hrubými komplementy. To znamená, že kapitál a práce jsou užívány společně a nárůst ceny jednoho z výrobních faktorů (v tomto případě je cenou mzda nebo náklad na kapitál) způsobí pokles poptávky po obou výrobních faktorech.

Cobb, C. W. & P. H. Douglas (1928): "A Theory of Production." The American Economic Review, 18(1): s. 139-165.

Chirinko, R. S. (2002): "Corporate Taxation, Capital Formation, and the Substitution Elasticity between Labor and Capital." National Tax Journal 55(2): s. 339-355.

Chirinko, R. S. (2008): "σ: The Long and Short of it." Journal of Macroeconomics 30(2): s. 671-686.

Erceg, C. J., L. Guerrieri, & C. Gust (2008): "Trade Adjustment and the Composition of Trade." Journal of Economic Dynamics and Control 32(8): s. 2622-2650.

Karabarbounis, L. & B. Neiman (2013): "The Global Decline of the Labor Share." Quarterly Journal of Economics 129(1): s. 61-103.

Klump, R. & O. de La Grandville (2000): "Economic Growth and the Elasticity of Substitution: Two Theorems and Some Suggestions." American Economic Review 90(1): s. 282-291.

Knoblach, M., M. Rossler, & P. Zwerschke (2020): "The Elasticity of Substitution Between Capital and Labour in the US Economy: A Meta-Regression Analysis." Oxford Bulletin of Economic and Statistics 82(1): s. 62-82.

McCloskey, D. N. & S. T. Ziliak (2019): "What Quantitative Methods Should We Teach to Graduate Students? A Comment on Swann's 'Is Precise Econometrics an Illusion?'" Journal of Economic Education 50(4): s. 356-361.

Piketty, T. (2014): "Capital in the 21st Century." Cambridge, MA: Harvard University Press.

Solow, R. M. (1956): "A Contribution to the Theory of Economic Growth." Quarterly Journal of Economics 70(1): s. 65-94.

Turnovsky, S. J. (2002): "Intertemporal and Intratemporal Substitution, and the Speed of Convergence in the Neoclassical Growth Model." Journal of Economic Dynamics and Control 26(9-10): s. 1765-1785.

1 Produkční funkce vyjadřuje závislost mezi velikostí vstupů (např. práce a kapitál) a velikosti výstupu (HDP). Cobbova-Douglasova produkční funkce je díky své jednoduchosti nejčastěji používaným typem produkční funkce.

2 Pro ilustraci jsme zvolili model SIGMA amerického Fedu, protože jako jeden z mála modelů používaných centrálními bankami umožňuje různé hodnoty elasticity substituce.


Mapa dálničních přivaděčů: porovnejme Litomyšl a Mýto

Mrkněte se na mapku. Vysoké Mýto bude mít 1 přivaděč, který ústí na dálnici a vytvoří obchvat města. Litomyšl bude mít 2 přivaděče, které dálnici kříží, neumožní na ni sjet, naopak poženou dopravu centrem a pak na sjezdy v Řídkém a Janově. Přitom by stačilo přivaděče u Němčic spojit a postavit tam nájezd na dálnici ze severu. To je tzv. křižovatka T, kterou logicky prosazoval starosta Brýdl, ale kterou, pokud vím, nikdy naše město nepodpořilo hlasováním v zastupitelstvu či radě. Rozumíte, proč jsme napojení přivaděčů aktivně neprosazovali, ba dokonce mu aktivně bránili? Přiznám se, že ani po dvou letech zjišťování na ŘSD, u projektanta, jiných odborníků na dopravu a na vedení města to nechápu. Níže je 7 vysvětlení, která jsem dostal:

1) Řídili by u nás developeři. Argument neobstojí, protože celé dotčené území je regulováno naším územním plánem. Tedy pokud to zastupitelé nepovolí, žádné haly se stavět nebudou.

2) Rušilo by to budoucí obyvatele v zóně pod Rasovnou. Neobstojí, protože bez napojení přivaděčů musí skoro stejná masa aut místo toho projet celým městem. Tam navíc přivaděče nevedou stovky metrů daleko, ale přímo v zástavbě.

3) Nechtějí to Němčice. Neobstojí, protože Němčice nemohou stavbu zablokovat. Navíc nikdo neví, co vlastně Němčice chtějí. Hned na začátku odmítly obchvat, který mohl odvést ze vsi 90 % aut.

4) Kraj neumí postavit novou silnici. Neobstojí, protože kraj bude stavět novou silnici u Mýta, takže se to musí naučit.

5) Ze Třebové budou na Prahu jezdit přes Choceň. Neobstojí, protože by to bylo minimálně o 13 minut delší. Naopak po výstavbě D35 bude i nejrychlejší cesta z Ústí do Brna vést přes centrum Litomyšle.

6) Vždyť je to vlastně jedno. Neobstojí, protože tahle zbytečná tranzitní doprava zabije v Litomyšli každou dekádu nejméně 1 člověka (emise, nehody).

7) Dobře, jedno to není, ale na všechno už je pozdě. Neobstojí, protože hejtman, který je ze Třebové, se pokouší právě teď prosadit přímé napojení přivaděčů na dálnici skrze rozšíření obslužné komunikace. Chválím starostu, že toto řešení u hejtmana podpořil. Pomáháme ale hejtmanovi s vyjednáváním u ministra dopravy ohledně financování?

Z dětství si pamatuji smrtelnou nehodu kluka na kole u Prokopa. Když tam jdu s dětmi, vždycky vnímám, jak od té doby vzrostla doprava – a že bez skutečného obchvatu se to nikdy nezlepší tam ani jinde ve městě. Litomyšl mám hrozně rád a z vedení cítím, že se skutečně snaží dělat pro město to nejlepší. Ale je mi smutno, že se nám nedaří řešit základní problémy s přímým dopadem na zdraví nás všech.


Revision of Reporting Guidelines

Dear fellow meta-analysts:

It has been 7 years since we drafted the current [reporting guidelines](https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1111/joes.12008). I believe the time is ripe for updating them – and based on our debate at the MAER-Net Open Forum in Greenwich, I think at least some of you share that belief. Let me kick off a discussion on the shape of the possible revision.

The intention is not to create a list of rules and then cast them in stone. Rather, the guidelines should, apart from defining the minimum standard for conducting a meta-analysis in economics (well covered by the current guidelines), offer a set of practical recommendations. These recommendations may change again in a couple of year as our tools evolve.

My motivation for proposing the update is that since I started to serve as an associate editor at the Journal of Economic Surveys, I’ve handled quite a few meta-analyses with basic econometric and interpretation errors, studies that do not enhance the reputation of meta-analysis in economics. I find myself providing similar feedback all over again (and the same, I assume, goes for Tom and Chris at the JoES and many of you who write referee reports), so I believe a concrete set of recommendations published in the JoES will help.

Below I offer 12 subjective recommendations that I miss in the current guidelines. You may disagree about some points or may want to add others. We will prepare the revision of the guidelines (if any) based on the discussion that will follow. Thank you for contributing!

- **Weights**. If the meta-analyst doesn't use inverse-variance weights, she or he should explain why. The requirement is in line with the recent [review paper on meta-analysis in Nature](https://www.nature.com/articles/nature25753?sf184289833=1): *“Meta-analyses that are not weighted by inverse variances are common and often poorly justified.”*
- **Outliers**. The meta-analyst is encouraged to specify how outliers, both in the estimated effects and standard errors, are treated: whether all observations are included, or which rule was used to omit outlying observations (for example, Hadi or winsorizing and the respective thresholds).
- **Reconstructed standard errors.** If standard errors are not directly reported in some primary studies, the meta-analyst should state how the standard errors were obtained (for example, using the delta method with the assumption of zero covariance). A robustness check is encouraged that excludes observations with reconstructed standard errors.
- **Study-level dummies**. When using meta-regression analysis to investigate the extent of publication bias, the meta-analyst is encouraged to include a robustness check with study-level dummies (fixed effects in the econometric sense) and thus control for unobserved characteristics of individual studies. Note that such specification only captures within-study bias (p-hacking).
- **Random effects**. Study-level random effects in economics meta-analyses can be correlated with publication bias or other aspects of studies. The meta-analyst should exercise caution when adding random effects to multiple MRA, because doing so likely violates the exogeneity condition.
- **Clustering or bootstrapping**. Standard errors in meta-regression analysis should be clustered or bootstrapped. [Bootstrapping ](https://ideas.repec.org/c/boc/bocode/s458121.html)is the only viable option when the number of studies is small.
- **General-to-specific**. Instead of sequential t-tests, in multiple MRA it is recommended to use the more holistic general-to-specific approach due to [Hendry and colleagues](https://ideas.repec.org/p/fip/fedgif/838.html). Alternatively, the meta-analyst may want to employ Bayesian or frequentist model averaging to address [model uncertainty](https://www.maer-net.org/post/model-averaging).
- **Sensitivity of model averaging**. If the meta-analyst uses Bayesian or frequentist model averaging, she or he should report robustness checks that show how the results depend on the selected priors (in the Bayesian case) or the selected weights (Mallows or other; in the frequentist case). The procedure employed to simplify model space (Markov Chain Monte Carlo or orthogonalization) should be mentioned.
- **Collinearity**. The meta-analyst is encouraged to report collinearity statistics for multiple MRA, for example the correlation matrix or variance-inflation factors. Note that collinearity increases when inverse-variance weights are used.
- **Robustness checks**. The meta-analyst should report robustness checks to the baseline test of publication bias and the underlying effect. Note that different estimators have different performance in different environments (as shown by [Carter et al.](https://journals.sagepub.com/doi/abs/10.1177/2515245919847196?journalCode=ampa)). Choose several robustness checks, for example: [PET-PEESE](https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1002/jrsm.1095), [WAAP](https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1111/ecoj.12461), [Bom & Rachinger](https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1002/jrsm.1352), [Furukawa](https://economics.mit.edu/files/12424), [Hedges ](https://projecteuclid.org/euclid.ss/1177011364)(and variants thereof), [Andrews & Kasy](https://www.aeaweb.org/articles?id=10.1257/aer.20180310), [p-curve](https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=2377290), [p-uniform](https://osf.io/preprints/metaarxiv/zqjr9/).
- **Data**. The meta-analyst is encouraged to provide the data to the editor and referees so that they can check their structure. This can be done either through the journal's submission system or (preferably) publicly through the author's website.
- **Economic significance**. The meta-analyst should discuss the economic significance of results. For example, publication bias or the underlying effect can be significant statistically, but not material in practice. If partial correlation coefficients are used, [Doucouliagos's guidelines](https://ideas.repec.org/p/dkn/econwp/eco_2011_5.html) for the practical strength of the effect should be consulted.


Dálniční přivaděč kolem zámku a školy

Všichni se těšíme, až skončí oprava silnice na Třebovou. Víte ale, že oficiálním důvodem opravy je postavit pro Třebovsko dálniční přivaděč? Proto taky na přestavbu silnice, jež byla v dobrém stavu, dal stát kraji stamiliony korun.

Přijde vám divné, že přivaděč dálnici u Němčic podjede a dopravu požene celou Litomyšlí kolem zámku, největší základní školy a dál po současné hlavní 35? Nejste sami. Když jsem byl před 2 lety na jednání s projektantem naší dálnice, panem Nejedlým, kroutil nad tím hlavou.

Dálniční známku si ještě kupovat nemusíte, na to si bohužel počkáme 10 let. A ve skutečnosti doufáme, že ten státem zaplacený přivaděč vůbec jako přivaděč sloužit nebude, že ze Třebové na Prahu pojedou radši přes Choceň.

Jenže to by bylo nejmíň o 13 minut delší. Sám bych po dostavbě D35 jel ze Třebové na Prahu jedině přes Litomyšl. Cestu bych si občas zkrátil Gregorkou (hodně štěstí těm z nás, kdo tudy chodí). Na Litomyšl budou všechny řidiče ze severu vést navigace.

Proč jsme nevyužili dlouholeté přípravy dálnice k tomu, abychom vyřešili dopravu ve městě celkově, tedy včetně severního tranzitu? Ulevilo by se nejen zámku a žluté škole, ale taky všem lidem kolem současné I/35. I současná hlavní má totiž zbytečně sloužit jako dálniční přivaděč.

Stát původně plánoval úplně novou silnici z Litomyšle do Třebové, která by vedla daleko od jakékoli zástavby v Litomyšli, Němčicích a Zhoři. Na nádraží ve Třebové bychom byli za 10 minut. Na tuhle silnici měly původně jít peníze, za které teď pokládají kostky u Klášterek.

Tu silnici jsme ale spolu se sjezdem z dálnice odmítli. Oficiálním důvodem, doplněným nyní o kocourkovské varování před developery, bylo, že silnice by vedla „příliš blízko“ (několik set metrů) od nově plánované zástavby pod Rasovnou. Je ale fakt lepší hnát stejnou masu aut kolem zámku a školy a pak skrz celé město, od zástavby pouhé centimetry?

Rozumím, že plán se nelíbil Kornicím, ale vedení města zastupuje 10 429 lidí, ne jen 150. Jde ke cti starosty, že se postavil aspoň za sjezd z dálnice ve tvaru T a aktivně se ho snažil prosadit, žel byl v té snaze osamocen.

Paradoxně se nyní ukazuje, že lepší pro všechny by byla námi odmítnutá původní varianta D35 kolem Třebové. Stejně nemáme vlastní sjezd, navíc dálnici uvidíme a uslyšíme, pohádali jsme se kvůli ní, což přispělo ke zdržení.

V Litomyšli se věci domlouvají u piva, což je milé a většinou funguje dobře, hlavně když jde o kulturu. Vedení města doprava příliš nezajímá, což chápu. Je ale škoda, že nemáme dlouhodobou odbornou dopravní strategii. Platíme za to totiž všichni.


Poděkování za aplikaci Marushka

Děkuji za to, jak skvěle funguje litomyšlská mobilní aplikace pro podávání námětů. Stačí vyfotit dané místo, napsat krátký podnět a vše je za minutu odesláno i se zaznamenanou lokací. Podobnou aplikaci má i Praha, kde však podněty z mé zkušenosti ve většině případů nikdo nečte. V Litomyšli jsem dával dva podněty na snížení obrubníků u chodníku, aby na něj bylo možné vjet s kočárkem, a jeden podnět na zřízení přechodu pro chodce u školky. Ve všech případech došlo k realizaci během několika týdnů, což jsem vůbec nečekal. Děkuji všem, kteří se na této aplikaci a vyřizování podnětů podílí. Moc děkuji.


Death to the Cobb-Douglas Production Function!

Sebastian Gechert
Tomáš Havránek
Zuzana Iršová
Dominika Kolcunová

*A key parameter in economics is the elasticity of substitution between capital and labor, but empirical estimates vary. This column takes stock of the literature. Among 3,186 estimates produced by 121 studies, the mean elasticity is 0.9, not far from the Cobb-Douglas assumption of 1. But the mean is biased by 3 factors: publication selection, use of aggregated data, and omission of the first-order condition for capital. The mean corrected for these biases is 0.3. The weight of evidence accumulated in the empirical literature thus emphatically rejects the Cobb-Douglas specification.*

The elasticity of substitution between capital and labor is central to a host of economic problems. Our understanding of long-run growth depends on the value of the elasticity (Solow, 1956). Klump and de La Grandeville (2000) suggest that a larger elasticity in a country results in higher per capita income at any stage of development. Turnovsky (2002) argues that a smaller elasticity leads to faster convergence. The explanation for the decline of the labor share in income during the recent decades that was put forward by Piketty (2014) and Karabarbounis and Neiman (2013) holds only when the elasticity surpasses one. Cantore et al. (2014) show how the effect of technology shocks on hours worked is sensitive to the elasticity. Nekarda and Ramey (2013) argue that the countercyclicality of the price markup over marginal cost also depends on the elasticity of substitution. In addition, the elasticity represents an important parameter in analyzing the effects of fiscal policies, including the effect of corporate taxation on capital formation, and in determining optimal taxation of capital (Chirinko, 2002).

**Figure 1**: The elasticity of substitution matters for monetary policy

*Note: The figure shows simulated impulse responses of inflation to a monetary policy shock. We use the SIGMA model of Erceg et al. (2008) developed for the Federal Reserve Board and vary the value of the capital-labor substitution elasticity while leaving other parameters at their original values. The model does not have a stable solution for the elasticity larger than one.*

The size of the elasticity has practical consequences for monetary policy, as Figure 1 illustrates. For example, in the SIGMA model used by the Federal Reserve Board (Erceg et al., 2008), the effectiveness of interest rate changes in steering inflation doubles when one assumes the elasticity to equal 0.9 instead of 0.5, yielding wildly different policy implications. We choose the SIGMA model for the illustration because, as one of very few models employed by central banks, it actually allows for different values of the elasticity of substitution. Almost all models use the convenient simplification of the Cobb-Douglas production function, which implicitly assumes that the elasticity equals one. If the true elasticity is smaller, these models overstate the strength of monetary policy and should imply a more aggressive campaign of interest rate cuts in response to a recession.

Empirical estimates of the elasticity vary widely both within and between studies (Figure 2). Solid references can be found for calibrating the elasticity anywhere between 0 and 1.5, which effectively means that the empirical literature does not discipline calibrations at all – despite decades of research on the value of the elasticity and the work of dozens of prominent economists.

**Figure 2**: No consensus on the value of the elasticity

**Publication bias**

To take stock of the voluminous literature and provide concrete guidelines for the calibration of the elasticity, we conduct a meta-analysis (Gechert et al., 2019).[1] We collect 3,186 coefficients from 121 studies, which produce a mean estimate of 0.9. But we show that the picture is seriously distorted by publication bias. After correcting for the bias, the mean reported elasticity shrinks to 0.5. This correction alone implies halving the effectiveness of monetary policy in a structural model, as shown by Figure 1. Moreover, some data and method choices bias the estimated elasticity systematically. If one agrees that sector-level data dominate more aggregated country- or state-level data and that including information from the first-order condition for capital dominates ignoring it, the implied mean estimate further decreases to 0.3. Thus we recommend 0.3 for the calibration of the elasticity, consistent with burying the Cobb-Douglas production function.

The finding of strong publication bias predominates in our results and is responsible for most of the reduction from 0.9 (the simple mean) to 0.3 (our recommended calibration). The bias arises when different estimates have a different probability of being reported depending on sign and statistical significance. The identification we use builds on the fact that almost all econometric techniques used to estimate the elasticity assume that the ratio of the estimate to its standard error has a symmetrical distribution, typically a *t*-distribution. So the estimates and standard errors should represent independent quantities. But if statistically significant positive estimates are preferentially selected for publication, large standard errors (given by noise in data or imprecision in estimation) become associated with large estimates.

Because empirical economists command plenty of degrees of freedom, a large estimate of the elasticity can always emerge if the researcher looks for it long enough, and an upward bias in the literature arises. A useful analogy appears in McCloskey and Ziliak (2019), who liken publication bias to the Lombard effect in biology: speakers increase their effort in the presence of noise. Apart from linear techniques based on the Lombard effect, we employ recently developed methods by Ioannidis et al. (2017), Andrews and Kasy (2019), Bom and Rachinger (2019), and Furukawa (2019), which account for the potential nonlinearity between the standard error and selection effort.

**Figure 3**: Publication bias in the literature

Figure 3 provides a graphical illustration of the mechanism outlined in the previous paragraph. In the scatter plot the horizontal axis measures the magnitude of the estimated elasticities, and the vertical axis measures their precision. In the absence of publication bias, the scatter plot will form an inverted funnel: the most precise estimates will lie close to the true mean elasticity, imprecise estimates will be more dispersed, and both small and large imprecise estimates will appear with the same frequency. The figure shows the predicted funnel shape, still with plenty of heterogeneity at the top (see the paper for a detailed analysis of heterogeneity using both Bayesian and frequentist model averaging) – but also shows asymmetry. For the funnel to be symmetrical, and hence consistent with the absence of publication bias, we should observe many more reported negative and zero estimates. The finding of strong publication selection and the corrected mean effect around 0.5 is confirmed by all techniques we apply.

**Concluding remarks**

We are not the first to highlight the disconnect between the Cobb-Douglas specification commonly used in macroeconomic models and the empirical literature estimating the elasticity of substitution. Chirinko (2008) and Knoblach et al. (2019) provide useful surveys of portions of the literature, and both studies suggest that the Cobb-Douglas production function is not backed by the available evidence. We argue that after controlling for publication bias the case against Cobb-Douglas strengthens to the point where one must warn against the continued use of this convenient simplification. As we show in Figure 1, a structural model built to aid monetary policy is biased from the beginning if it uses an elasticity of one for capital-labor substitution. Computational convenience should yield to the stylized fact established by half a century of meticulous research: capital and labor are gross complements.

**References**

- Andrews, I. & M. Kasy (2019): “Identification of and Correction for Publication Bias.” Americal Economic Review 109(8): pp. 2766-2794.
- Bom, P. R. D. & H. Rachinger (2019): “A Kinked Meta-Regression Model for Publication Bias Correction.” Research Synthesis Methods, forthcoming.
- Cantore, C., M. Leon-Ledesma, P. McAdam, & A. Willman (2014): “Shocking Stuff: Technology, Hours, and Factor Substitution.” Journal of the European Economic Association 12(1): pp. 108-128.
- Chirinko, R. S. (2002): “Corporate Taxation, Capital Formation, and the Substitution Elasticity between Labor and Capital.” National Tax Journal 55(2): pp. 339-355.
- Chirinko, R. S. (2008): “σ: The Long and Short of it.” Journal of Macroeconomics 30(2): pp. 671 686.
- Erceg, C. J., L. Guerrieri, & C. Gust (2008): “Trade Adjustment and the Composition of Trade.” Journal of Economic Dynamics and Control 32(8): pp. 2622-2650.
- Furukawa, C. (2019): “Publication Bias under Aggregation Frictions: Theory, Evidence, and a New Correction Method.” [Unpublished paper](https://economics.mit.edu/files/12424), MIT.
- Gechert, S., T. Havranek, Z. Irsova, & D. Kolcunova (2019): “Death to the Cobb-Douglas Production Function.” [FMM working paper 51](https://www.boeckler.de/pdf/p_fmm_wp_imk_51_2019.pdf), Hans-Böckler-Stiftung.
- Ioannidis, J., T. Stanley, & H. Doucouliagos (2017): “The Power of Bias in Economics Research.” Economic Journal 127(605): F236-F265.
- Karabarbounis, L. & B. Neiman (2013): “The Global Decline of the Labor Share.” Quarterly Journal of Economics 129(1): pp. 61-103.
- Klump, R. & O. de La Grandville (2000): “Economic Growth and the Elasticity of Substitution: Two Theorems and Some Suggestions.” American Economic Review 90(1): pp. 282-291.
- Knoblach, M., M. Rossler, & P. Zwerschke (2019): “The Elasticity of Substitution Between Capital and Labour in the US Economy: A Meta-Regression Analysis.” Oxford Bulletin of Economic and Statistics, forthcoming.
- McCloskey, D. N. & S. T. Ziliak (2019): “What Quantitative Methods Should We Teach to Graduate Students? A Comment on Swann's ‘Is Precise Econometrics an Illusion?’” Journal of Economic Education, forthcoming.
- Nekarda, C. J. & V. A. Ramey (2013): “The Cyclical Behavior of the Price-Cost Markup.” [NBER Working Paper](https://www.nber.org/papers/w19099) 19099.
- Piketty, T. (2014): “Capital in the 21st Century.” Cambridge, MA: Harvard University Press.
- Solow, R. M. (1956): “A Contribution to the Theory of Economic Growth.” Quarterly Journal of Economics 70(1): pp. 65-94.
- Turnovsky, S. J. (2002): “Intertemporal and Intratemporal Substitution, and the Speed of Convergence in the Neoclassical Growth Model.” Journal of Economic Dynamics and Control 26(9-10): pp. 1765-1785.

**Endnotes**

[1] The full paper, together with data and codes, is available at [http://meta-analysis.cz/sigma](http://meta-analysis.cz/sigma).


Jak přicházíme o sto miliard korun ročně

Za 100 miliard korun můžete pořídit 50 tisíc transplantací kostní dřeně, 208 tisíc ročních platů učitelů, nebo 657 kilometrů nových dálnic. Anebo můžete říct, že ty peníze nechcete, což je případ České republiky.

Jak to? Česká republika má obrovský majetek v zahraničí, který ale vynáší drobné: v průměru za posledních pět let jedno procento, bez kurzových rozdílů. Jde o devizové rezervy, které spravuje Česká národní banka. Jejich objem letos v červenci poprvé v historii překročil 130 miliard eur, v přepočtu 3,4 bilionu korun, dvouapůlnásobek příjmů státního rozpočtu.

Strategie investování, již používá ČNB, je mezi centrálními bankami běžná. Potřebují rezervy pro provádění měnové politiky a jejich cílem není vytvářet zisk. V čem se ale ČNB zcela vymyká, je právě objem rezerv. Pro srovnání, před začátkem intervencí v roce 2013 měla banka rezervy 35 miliard eur, a to už tehdy byly považovány za zbytečně vysoké. Zhruba 100 miliard eur, které ČNB nepotřebuje, je tedy možné dát stranou a investovat tak, aby pro ČR vynášely co nejvíce.

## I s opatrností lze vydělávat

S vyšším výnosem přichází vyšší riziko. Centrální banka je ale orgán státu, a ten má nekonečný investiční horizont. ČR bude zřejmě existovat ještě za 100 let či déle. Takový luxus jiný investor nemá, snad kromě velkých univerzit. A právě univerzity jako Yale nebo Harvard jsou schopny dlouhodobě vydělávat každý rok kolem 10 procent. Kdyby ČNB spravovala těch nepotřebných 100 miliard eur jako špičkové univerzity, vydělávala by v průměru navíc 230 miliard korun – ročně!

To ale není úplně férové srovnání, žádná centrální banka takhle odvážná není. Férové srovnání nabízí například Singapur, který začal investovat přebytečné rezervy přesně v momentu, kdy už je nepotřeboval pro měnovou politiku. Takto vzniklý fond GIC vydělává dlouhodobě šest procent. Kdyby ČNB spravovala rezervy jako Singapur, vydělávala by navíc 130 miliard korun ročně. I kdyby 40 procent rezerv nechala ležet v naprosto bezrizikových aktivech, stále by vydělávala 100 miliard navíc.

ČR nutně potřebuje nové zdroje příjmů pro zajištění finanční stability země. Podle Zprávy o dlouhodobé udržitelnosti veřejných financí Národní rozpočtové rady musíme každý rok ušetřit 2,79 procenta hrubého národního produktu, aby státní dluh jednou nepřesáhl hranici dluhové brzdy. Potřebujeme 150 miliard korun ročně a skoro přesně tolik by vydělala vhodná investice rezerv.

## Cestou je nákup akcií

Rezervy také mohou zvrátit odtok dividend z ČR. Potřebujeme k tomu ale víc zahraničních akcií: i superkonzervativní Švýcaři jich mají v rezervách 20 %, dvakrát větší podíl než my. Vzato do extrému, máme teď dost eur, abychom koupili většinový podíl ve Volkswagenu. Ten vloni vydělal 305 miliard korun čistého. Odtok dividend z ČR byl za stejné období 257 miliard.

Ale když je to tak výhodné, proč to ČNB nedělá? Řada zaměstnanců, od analytiků přes poradce až po členy bankovní rady, na to tlačí. Vždyť národohospodářský význam je nesmírný. Nicméně nesmírná je i odpovědnost: vyšší držba akcií může způsobit také krátkodobé ztráty, které by někdo musel vysvětlit veřejnosti.

Projevem pnutí v ČNB v této oblasti byla loňská změna strategie správy rezerv. Centrální banka přiznala, že větší část nepotřebuje a bude usilovat o vyšší výnos. Bohužel ale došlo jen k formálnímu rozdělení rezerv na dvě části, a ne k opravdu potřebným změnám.

Nenuťme centrální banku zachraňovat státní finance. Ale měli bychom jí umožnit vydělat peníze, které vydělat může, když přitom ničemu neuškodí. Podle zákona musí ČNB odvádět zisk do státního rozpočtu. Zároveň chce nyní banka zákon měnit a žádá nové pravomoci. Udělme jí při této příležitosti též mandát rezervy zhodnocovat. Navrhuji tuto formulaci: „ČNB nakládá s devizovými rezervami s péčí řádného hospodáře."


Dálnice D35: zpoždění zabíjí

Podle projekce dopravních expertů bude brzy Litomyšlí projíždět 26 000 aut denně. Až se postaví dálnice, provoz klesne na 6 500. To bude znamenat o 75 % méně škodlivin: hlavně polétavého prachu (PM2.5 a PM10), přízemního ozónu a oxidů dusíku.

Nemusíme být odborníky na atmosférický aerosol, abychom uhodli, že tohle zlepší zdraví spoustě lidí v Litomyšli. Některým doslova zachrání život.

Probral jsem věc s panem doktorem Hovorkou, který na UK vede Laboratoř pro studium kvality ovzduší. Podle něj třeba pokles koncentrace PM2.5 o 10 mikrogramů na m3 sníží riziko předčasného úmrtí (infarkt, mrtvice, rakovina atd.) o 6 %. A to nebereme v úvahu pokles NOX a ozónu.

Doktor Hovorka mě také odkázal na data Evropské agentury pro životní prostředí a Světové zdravotnické organizace, ze kterých lze tyto efekty spočítat pro Litomyšl.

Zajímalo mě, jak ovlivní zdraví lidí, když se stavba dálnice (třeba kvůli soudním průtahům) zpozdí o 5 let. Vychází mi, že kvůli tomu člověk žijící poblíž stávající I35 přijde v průměru o měsíc života. To si musíme vynásobit počtem lidí, kteří žijí v pásmu maximálního znečištění I35, což je tisíc. A dostaneme 83 ztracených let, víc než naděje na dožití pro novorozence (79).

Jde to vyjádřit i jinak. Riziko předčasného úmrtí se bez dálnice nesníží, takže kvůli tomu téměř jistě (p > 90 %) za těch 5 let umře někdo, kdo by jinak mohl žít dál – třeba i desítky let. Nejohroženější jsou děti a senioři.

Ale nepřesune se zdravotní zátěž na lidi v okolí nové dálnice? Ne, protože nejvíc škodlivin způsobuje městský styl jízdy brzda-plyn. Domy budou navíc od dálnice tak daleko, že zatížení emisemi bude zanedbatelné. Jiné je to ovšem s estetikou, hlukem a záborem půdy.

Varianta dálnice „0“ není optimální pro město, vesnice ani zemědělce. Lepší by byla „jednička“, za kterou jsem se stavěl od začátku. Dnes je ale už jisté, že jednička bohužel nikdy neprojde. Buď postavíme „nulu“ včas, nebo o zhruba 5 let později po soudech.

Bydlíme sice na kopci blízko budoucí dálnice, ale dolů do města každý den někdo z rodiny chodí (a dýchá tam). I kdyby ne, řada mých kamarádů bydlí na náměstí či hned vedle I35. Blokováním dálnice bych je přímo poškozoval.

Prosím také všechny ostatní, kteří podporovali „jedničku“, aby se neodvolávali, aby se nesoudili. Ničeho krom zdržení tím nelze dosáhnout. Lidi žijící u hlavní silnice za nezájem některých úředníků nemohou.

Naopak je potřeba se neustále ptát ŘSD: proč trvá příprava D35 tak dlouho? Jak je možné, že nedávno došlo k dalšímu zpoždění 1,5 roku kvůli nepřipravenému úseku u Kornic?


Litomyšl potřebuje obchvat

Jasně že potřebuje. Ale obchvat přece udělá dálnice, ne? Jenom z poloviny, pokud budeme odmítat plánovaný sjezd u Němčic. Bez sjezdu budou totiž muset auta z Ústí a Třebové cestou k dálnici prvně projet celou Litomyšlí.

Jak to? Inu nejrychlejší cesta ze Třebové do Prahy bude kolem Prokopa, zámku, žluté školy, autobusového nádraží, Lidového domu a Nedošína. Nejrychlejší cesta z Ústí do Brna bude po Zahájské, kolem Komenského náměstí, Dalibora, Smetanova domu, sokolovny a dále po Moravské.

Bez sjezdu se doprava zklidní jen tehdy, když přesvědčíme řidiče z Ústecka, aby k dálnici jezdili přes Choceň a Opatovec. Ale to je reálné asi jako samovznícení starosty Varšavy v roce 1546. Do Litomyšle to totiž budou mít k dálnici vždycky mnohem blíž. Když se podíváte na mapu, řekněte, kudy byste jeli vy? Navíc se konečně chystá rekonstrukce přivaděčů z Ústí a Třebové, která cestu k nám zrychlí.

Dobře, ale tyhle přivaděče byly myšleny tak, že u Němčic plynule navážou na dálnici, ne že potáhnou všechna auta skrz Litomyšl. Laik se diví a třeba takový Orlický deník předvídá, že doprava z přivaděčů centrum Litomyšle zahltí. Dopravní experti se taky drbou na hlavě.

V čem je problém? Sjezd z dálnice jsme v Litomyšli odmítali, protože nechceme další silnici z Lán směrem k dálnici. Ale ta silnice i sjezd v plánech ŘSD a ministerstva dopravy pořád jsou – jen označené jako „etapa II“ výstavby. Na místě té silnice si zkrátka domek nikdo nepostaví, bude to blokované desítky let.

Je důležité, že sjezd jde postavit hned s dálnicí ve schválené variantě a že si to ŘSD i ministerstvo vždycky přálo. Sjezd nechtěla Třebová, ale teď otočila. Stejně tak kraj. Je čestné změnit názor, když pro to máme argumenty – třeba o tisíce aut denně méně v Litomyšli se sjezdem.

Shrnuto: další silnici přes Lány nechceme, ale sjezd u Němčic potřebujeme. No a státní úřady říkají, že klidně postaví sjezd ve tvaru „T“, tedy jen napojení severních přivaděčů na dálnici bez další silnice v Litomyšli. Pojďme se na tomhle řešení s ŘSD a krajem domluvit! Obě alternativy, čili někdy za 20 let postavený sjezd s novou silnicí na Lánech nebo – nedej Bože – žádný sjezd, jsou pro Litomyšl horší.

Pozor, když nepostavíme sjezd u Němčic, budeme v Litomyšli muset stavět nové silnice. A to proto, abychom propojili sjezd z dálnice u Janova se silnicemi na Třebovou i Ústí a doprava přes centrum nerostla do neúnosných rozměrů. Koneckonců právě z toho důvodu máme v územním plánu novou asfaltku, která protne park na Černé hoře.

Je to vážně lepší, než postavit rovnou sjezd, který nám teď všichni nabízí?


Why Model Averaging Is Useful in Meta-Analysis

If you’ve ever run a regression with more than a handful of variables, you know the problem. It’s called **model uncertainty**: which variables should go into the baseline? One solution is to simply put all in one model, but doing so attenuates precision. Another approach is to get rid of the variables that are more difficult to interpret, but that’s not kosher either:

> It is important to realize that this uncertainty is an inherent part of economic modelling, whether we acknowledge it or not. Putting on blinkers and narrowly focusing on a limited set of possible models implies that we may fail to capture important aspects of economic reality. ([Steel, 2019](https://warwick.ac.uk/fac/sci/statistics/staff/academic-research/steel/steel_homepage/techrep/modelaveraging_jel_final.pdf))

A formal response to model uncertainty is **model averaging**. The idea is to run regression models with different combinations of variables, and then give these models weights based on how they fit the data and how parsimonious, and possibly well-specified, they are. I’ll write from an economist’s perspective (model averaging has its [roots ](https://link.springer.com/article/10.1057/jors.1969.103)in economics), but I hope this post will appeal to anyone who uses regression analysis: social scientists, medical scientists, ecologists, biologists, meta-analysts.

## How it Works

Suppose we have 5 explanatory variables. To do model averaging, we first estimate 2^5 = 32 regressions. Then we assign each model a weight and compute a **weighted average** over the 32 regressions. The weight increases with data fit, but decreases with model complexity (given the same fit, a regression with 4 variables will get more weight than a regression with 5 variables). So, think of adjusted R-squared as an intuitive weight for model averaging. It’s not an optimal weight, but you get the idea.

Many methods of model averaging exist, and the technicalities may look intimidating. Luckily for us, the statistician Mark Steel has crafted a [**superb survey**](https://warwick.ac.uk/fac/sci/statistics/staff/academic-research/steel/steel_homepage/techrep/modelaveraging_jel_final.pdf)**,** which is now forthcoming in the Journal of Economic Literature. Mark’s paper has it all: it’s easily accessible to scientists from various fields, but also contains useful technical details. In this post I quote Mark’s paper liberally – I couldn’t put it better.

## Key for Meta-Analysis

Mark makes a strong case that model averaging should form an essential part of an empirical economist’s toolkit. If that holds for economics, it must hold double for **meta-regression **analysis (in any field), where model uncertainty [runs rampant](https://journals.sagepub.com/doi/10.1177/1740774508101279). In most meta-analysis contexts we can think of [dozens](http://meta-analysis.cz/excess_sensitivity/) of factors that may influence (or just be correlated with) the reported outcomes. Sometimes there’s the theory to guide us, but more often than not we are on our own.

Our traditional response to model uncertainty is **model selection**: let’s choose the best model, either via sequential t-tests or sophisticated [general-to-specific](https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1002/jae.615) modelling. But with 20 variables (a common number in economics meta-analyses), we already have more than a million, 2^20, models to choose from – so we’re virtually guaranteed to choose the wrong one. One can’t possibly run thorough specification checks for a million models. In addition, as Mark explains:

> The most important common characteristic of model selection methods is that they choose a model and then conduct inference conditionally upon the assumption that this model actually generated the data. So these methods only deal with the uncertainty in a limited sense: they try to select the ‘best’ model, and their inference can only be relied upon if that model happens to be (a really good approximation to) the data generating process. In the much more likely case where the best model captures some aspects of reality, but there are other models that capture other aspects, model selection implies that our inference is almost always misleading, either in the sense of being systematically wrong or overly precise. ([Steel, 2019](https://warwick.ac.uk/fac/sci/statistics/staff/academic-research/steel/steel_homepage/techrep/modelaveraging_jel_final.pdf))

Sure, that’s not to say we should bury the theory for good and just go all in for data mining. We always have some idea about the **structure of the underlying model**. We know that certain variables must play a role – so we can pin these to all regressions and only use model averaging to work over the ‘control’ variables (for which we have no theory, but still don’t want to ignore them). Roman Horvath, Zuzana Irsova, Marek Rusnak, and myself use this strategy in our 2015 [Journal of International Economics](http://meta-analysis.cz/substitution/) paper, among other applications.

## But It’s All Bayesian, Right?

The most common model averaging technique is **Bayesian model averaging** (BMA). Model averaging arises naturally as a response to model uncertainty in the Bayesian setting, but I suspect that most of us BMA-users are not convinced Bayesians. We are Bayesian opportunists. True, frequentist methods of model averaging [do exist](https://arxiv.org/abs/1802.03511) (Mark discusses them thoroughly), but BMA is more flexible and easier to compute.

Why? With more than 30 variables, one would have to compute over a billion, 2^30, models. That would take you months, so you need to simplify the model space. Such simplification methods (and I won’t go to details here; read Mark’s paper if you’re interested) are readily available for BMA, but not for the frequentist alternatives – well, with some recent [exceptions](https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1002/jae.2288). Mark quotes a line by [Jonathan Wright](https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0304407608001115), who is spot on:

> One does not have to be a subjectivist Bayesian to believe in the usefulness of BMA, or of Bayesian shrinkage techniques more generally. A frequentist econometrician can interpret these methods as pragmatic devices that may be useful for out-of-sample forecasting in the face of model and parameter uncertainty. ([Wright, 2008](https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0304407608001115))

## Priors Matter

A disclaimer is in order. If you decide to use BMA, note that different priors will give you different results. The natural baseline is to use **agnostic priors**: for example, that all coefficients are zero and that the weight of this prior is the same as the weight of one observation of data (so, [pretty small](https://cran.r-project.org/web/packages/BMS/vignettes/bms.pdf)). You must also specify the prior on model space. Again, the natural starting point is a prior in which all models have the same probability. In any case, robustness checks are crucial, and doing frequentist together with Bayesian model averaging in the same paper often yields the ultimate robustness check.

Yes, [frequentist techniques](https://link.springer.com/article/10.1007/s11424-009-9198-y) do not require priors (not explicitly, anyway) – but you have to choose your assumptions concerning optimal weights. In my eyes, the challenge is essentially the same, but concealed. Mark stresses the importance of priors, but the same goes for assumptions in the frequentist setting:

> For BMA, it is important to understand that the weights (based on posterior model probabilities) are typically quite sensitive to the prior assumptions, in contrast to the usually much more robust results for the model parameters given a specific model. In addition, this sensitivity does not vanish as the sample size grows. Thus, a good understanding of the effect of (seemingly arbitrary) prior choices is critical. ([Steel, 2019](https://warwick.ac.uk/fac/sci/statistics/staff/academic-research/steel/steel_homepage/techrep/modelaveraging_jel_final.pdf))

## Model Averaging Is User-Friendly

How difficult is to do model averaging in **your next meta-analysis**? Not difficult at all. You can use the packages described by Mark or the R code from [our website](http://meta-analysis.cz/) (you don’t have to know R syntax to apply these estimators; the code is self-contained). We have three recent papers in which we use both Bayesian and frequentist model averaging and for which we provide data and code: one in the [European Economic Review](http://meta-analysis.cz/habits/) (as far as we know, the first application of frequentist model averaging in meta-analysis), another in the [Energy Journal](http://meta-analysis.cz/dst/), and the third in the [Oxford Bulletin of Economics and Statistics](http://meta-analysis.cz/education/).

## Anything Else?

Not related to model averaging, but important news for the meta-analysis community: the **American Economic Review** has accepted the first regular [paper](https://maxkasy.github.io/home/files/papers/PublicationBias.pdf) ever that focuses on meta-analysis and publication bias. Congratulations to Isaiah Andrews and Maximilian Kasy! They also have an [app](https://maxkasy.github.io/home/metastudy/)[ ](https://maxkasy.github.io/home/metastudy/)for their method, so now you can do meta-analysis using your iPhone (or Xiaomi Mi, if you prefer). Another [superb new technique](https://github.com/Chishio318/stem-based_method) was developed by **Chishio Furukawa** from the MIT. It’s a clever, intuitive non-parametric estimator that in my experience works great, and I recommend you give it a try. In our new paper conditionally accepted by the [Review of Economic Dynamics](http://meta-analysis.cz/excess_sensitivity/) we employ these two techniques along with more traditional ones (including the ingenious and already classical [WAAP](https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1111/ecoj.12461) by John Ioannidis, Tom Stanley, and Chris Doucouliagos), and all point to the same direction.

By now it won’t surprise you that we do model averaging in that paper, too.