AI Economist: veštačka inteligencija za usavršavanje poreskih modela

Simulator ekonomskih trendova zasnovan na veštačkoj inteligenciji, AI Economist u stanju je da nakon milion izvršenih simulacija ekonomskih trendova sačini model jedne pravednije poreske politike.

Duboko učenje (Deep RL, ili, DL, „temeljito učenje“; Deep Reinforcement Learning) je tokom proteklih godina obučilo i osposobilo veštačku inteligenciju da nadmaši čoveka u nekim složenim igrama, mozgalicama kao što su Go ili StarCraft. Da li bi takav princip primene veštačke inteligencije mogao da uradi i bolji posao u, recimo, vođenju nacionalne i globalne ekonomije?

Nejednakost prihoda jedan je od najvećih problema ekonomije. Jedno od najefikasnijih sredstava koje političari moraju imati je način da se postigne što uravnoteženije oporezivanje: vlade prikupljaju novac od građana u skladu s onim što oni zarađuju i taj novac redistribuiraju direktno, putem socijalnih šema ili indirektno, koristeći ga za plaćanje troškova javnih projekata. Ali, iako više oporezivanja može dovesti do veće jednakosti među građanima u društvu, previše oporezivanja bi ih moglo obeshrabriti da rade ili ih motivisati da iznalaze načine izbegavanja plaćanja – što, automatski, po logici, smanjuje i ukupni iznos u budžetskoj kasi.

Postići što racionalniji balans u oporezivanju nije lako. Ekonomisti se obično oslanjaju na pretpostavke koje je teško potvrditi. Ponašanje ljudi vezano za „matematiku para“ odnosno ekonomiju, kako ličnu tako i onu sistemski uspostavljenu je složeno, a prikupljanje podataka i formiranje „info-inputa“ o tome je teško. Ekonomisti su proveli decenije istražujući načine kako da što bolje osmisle poreske politike, ali je ona i dalje, sve do danas, ostala otvoren problem: kako utisnuti što je moguće veću racionalnost u oporezivanju, i na čemu bi taj zdravorazumski pristup trebalo da se zasniva?

Naučnici američke kompanije za poslovnu tehnologiju Salesforce misle da bi veštačka inteligencija mogla pomoći pri rešavanju najboljeg i najpravičnijeg oporezivanja građana i firmi u odnosu na njihove prihode. Vođeni Ričardom Sočerom, tim ove firme je razvio sistem koji se zove ‘AI Economist’ koji koristi duboko učenje – istu vrstu tehnike koja stoji iza ’AlphaGo’ i ’AlphaZero’ kompanije DeepMind – da identifikuje optimalne poreske politike za simuliranu ekonomiju. Alat je još uvek relativno jednostavan (ne postoji način da obuhvata sve složenosti stvarnog sveta ili ljudskog ponašanja), ali je obećavajući prvi korak ka procenjivanju politika na potpuno novi način. „Bilo bi neverovatno učiniti poresku politiku manje ispolitizovanom a sa što više realnih podataka na osnovu kojih izvodi svoje proračune,“ kaže član tima Alex Trott.

U jednom od početnih rezultata, ova ekonomska AI je pronašla politiku koja je, s aspekta maksimuma kako produktivnosti tako i jednakosti dohotka, bila 16% pravednija od najsavremenijeg progresivnog poreskog okvira koji su proučavali ekonomisti iz akademskih krugova. Poboljšanje u odnosu na trenutnu američku politiku bilo je još veće. “Mislim da je to potpuno zanimljiva ideja”, kaže Blejk Lebaron s Univerziteta Brendajs (Blake LeBaron, Brandeis univ., Massachusetts), koji je AI neuronske mreže koristio za modeliranje finansijskih tržišta.

U jednoj simulaciji, četiri osobe zaposlene na ovom istraživanju prihvatile su da ih nadgleda veštačka inteligencija sazdana upravo po njihovim modelima dubokog učenja; upregli su svoju ekonomsku AI dajući joj svoje podatke, potrebne veštačkoj inteligenciji za određivanje njihove poreske osnovice. Oni komuniciraju s dvodimenzionalnim svetom, prikupljajući, recimo, drvo i kamen, ili trgujući tim resursima sa drugima, ili ih koriste za izgradnju kuća, što im donosi novac. Radnici poseduju različite nivoe veština, što ih dovodi do specijalizacije u određenim oblastima. Radnici s nižom kvalifikacijom uče da rade bolje ako prikupljaju resurse, a oni sa višom kvalifikacijom uče da rade bolje ako kupe sredstva za izgradnju kuća. Na kraju svake simulirane godine, svi radnici oporezuju se po stopi koju je odredio kreator politike pod kontrolom AI, koristeći se svojim algoritmom dubokog učenja. Cilj kreatora politike je da poveća i produktivnost i prihode svih radnika. Tako se AI, shodno tome, približavaju optimalnom ponašanju ponavljanjem simulacije do, recimo – milion puta.

Oba modela dubokog učenja (DL) počinju od nule, bez prethodnog znanja o ekonomskoj teoriji, i uče kako da dalje postupaju i funcionišu putem pokušaja i pogrešaka – na potpuno isti način na koji veštačka inteligencija kompanije ‘DeepMind’’ uči, bez ljudskog doprinosa, recimo, da igra Go ili StarCraft na, skromno govoreći, nadljudskim nivoima.

Možete li puno naučiti od samo četiri radnika iz AI? Teoretski, da, jer jednostavne interakcije između nekolicine ispitanika ubrzo dovode do vrlo složenih modela ponašanja. (Na primer, igra ‘Go’ i dalje obuhvata samo dva igrača). I mada je tako, svi uključeni u projekat slažu se da će povećanje broja radnika koje će AI ispitivati u simulaciji biti od suštinske važnosti – ako će ovaj alat za analizu većeg broja ispitanika uspeti da modeluje realne scenarije.

Poigravanje sistemom

Od ključne je važnosti primena „duple doze“ veštačke inteligencije: AI neuronske mreže su i ranije korišćene pri kontroli ispitanika u simuliranim ekonomijama. Ali, stvaranje AI za donosioce politika. pa i za poreske politike, takođe vodi ka modelu u kojem se radnici i odlučioci međusobno neprekidno prilagođavaju jedni drugima, a shodno svojim postupcima. Ovo dinamičko okruženje bilo je izazov za modele dubokog učenja primenjenog na ekonomiju i poreske modele, s obzirom da strategija naučena u okviru jedne poreske politike možda neće funkcionisati tako dobro u interakciji s nekom drugom vrstom poreske politike. Ovo je, međutim, takođe značilo da je AI iznašao načina da izigra sistem. Na primer, neki radnici su naučili da izbegavaju porez smanjujući svoju produktivnost da bi se kvalifikovali za niži poreski razred, da bi je zatim ponovo povećali (produktivnost). Ekipa kompanije Salesforce kaže da ovo uzimanje i davanje uspostavljeni između radnika i kreatora politika dovodi do simulacije ekonomskog stanja i poreskog modela na način realističniji od bilo čega postignutog prethodnim modelima, gde su poreske politike obično fiksne i ne variraju (a što već po sebi nije realno stanje stvari).

Poreska politika koju je smislio AI Economist pomalo je neobična. Za razliku od većine postojećih politika, koje su ili progresivne (tj. oni koji više zarađuju bivaju i više oporezovani) ili regresivno (oni koji više zarađuju se oporezuju manje), poreska politika stvorena veštačkom inteligencijom spojila je aspekte oba, primenjujući najviše poreske stope na bogate i siromašne, dok su najniže poreske stope primenjene na radnicima sa srednjim primanjima. Kao i mnoga rešenja koja AI smisle – poput nekih poteza AlphaZero-a za pobedu u igrama – rezultat se čini kontraintutivan, a ne kao nešto što je čovekov um prethodno zamislio. Pa ipak, njegov uticaj na ekonomiju doveo je do manjeg jaza između bogatih i siromašnih.

U nastojanju da uoče hoće li poreska politika nastala uz pomoć veštačke inteligencije slično uticati i na ljudsko ponašanje, tim je testirao više od 100 radnika angažovanih preko Amazonovog “Mehaničkog Turčina” (Mechanical Turk), od koga je u simulaciji zatraženo da preuzme kontrolu nad radnicima (Naziv je potekao od mehaničke igračke-automatona iz 18. veka za simulaciju igranja šaha – a zapravo lutke iza koje se nalazio čovek koji je povlačio poteze). Otkrili su da je poreska politika proistekla iz veštačke inteligencije ohrabrila ljude da „igraju“ i ponašaju se na gotovo isti način kao i AI, sugeriršući – barem u principu – da se ’AI Economist’ može koristiti za uticaj na stvarnu ekonomsku aktivnost.

Beskrajno podešavanje

Još jedna prednost ekonomske simulacije pokretane veštačkom inteligencijom se ogleda u mogućnosti prilagođavanja parametara kako biste istražili raznolike scenarije. Na primer, uticaj pandemije bi se mogao stvoriti dodavanjem ograničenja kao što su međusobno distanciranje i ograničeni pristup resursima, ili pak uklanjanjem ljudi iz pula radne snage. „Teško je smisliti optimalne poreske teorije zasnovane na prošlosti i primerima iz ekonomske istorije ukoliko budućnost izgleda toliko drugačije od onoga što su do pre neki dan bili modeli predviđanja“, kaže Sočer.

Sposobnost simulacije da menja model je veliki plus, kaže LeBaron: „Prilično je zanimljivo videti radnike koji se prilagođavaju poreskom zakonu“. Ovo je zaobišlo jednu od inače krupnih kritika na račun već postojećih poreskih modela, u kojima je ponašanje obično fiksno, odnosno, nepromenljivo, kaže on.

Glavna rezervisanost LeBarona prema ’AI Ekonomisti’ odnosi se na mali broj ispitanika na kojima je ovaj alat primenjen. „Postoje oni koji tvrde da možete steći dublji intelektualni uvid sa samo nekoliko ispitanika“, kaže on. “A nisam jedan od njih.” On bi želeo da vidi kako ishode simulacije sprovedene na, recimo, stotinjak radnika – što je takođe cifra kojoj teži tim kompanije Salesforce.

LeBaron, međutim, veruje da bi se ovaj AI alat već mogao koristiti za proveru postojećih ekonomskih modela: „Da sam ja kreator politika, pokrenuo bih ovu ‘stvar’ čisto da vidim šta će ‘reći’ o već postojecim modelima“. Ako se AI Economist ne bi složio sa drugim, tradicionalnim „ljudskim“ modelima, to bi mogao biti znak da tim drugim modelima nešto nedostaje, kaže on.

Dejvid Parks, harvardski informatičar i ekonomista koji je sarađivao sa timom iz firme Salesforce je takođe optimističan. On se slaže s LeBaronom da im je potrebno znatno veći broj ispitanika. Ali, nakon što su to primenili nekoliko dodatnih karakteristika kao što je dodavanje kompanija simulaciji, Parks predviđa da će moći da ponovi postojeće teorijske rezultate. “Tada ishod AI simulacije odmah postaje koristan i upotrebljiv”, kaže on.

Američki profesor Doin Farmer (Doyne Farmer), koji na Oksfordu predaje ekono-fiziku i kompleksne matematičke sisteme u ekonomiji je, međutim, nešto malo manje ubeđen u valjanost budućih ishoda ekonomskog AI simulatora. Iako pozdravlja ukrštanje i primenu dubokog učenja sa igara na oblast ekonomije – „Postavlja se pitanje da li možete istraživati politike na isti način na koji AlphaZero igra apstraktnu stratešku igru kao što je Go“. On smatra da će proći još neko vreme pre nego što ovaj AI alat postane zaista koristan u ekonomskim predviđanjima i modeliranju. „Stvarni svet je, ipak, previše komplikovan“, kaže Farmer.

Tim iz Salesforce-a prihvata činjenicu da će neki ekonomisti biti, tek vremenom, i postepeno, ubeđivani u prihvatanje ekonomskih ishoda proizašlih isključivo iz algoritma. U tom smislu, oni puštaju svoj kod i pozivaju ostale da kroz njega pokreću svoje modele. Dugoročno gledano, ova otvorenost biće takođe važan deo prerastanja takvih alata u pouzdane, kaže Sočer. „Ako koristite AI kako biste ga preporučili nekim ljudima u formiranju njihovih nižih ili viših stopa oporezivanja,“ ističe on, „onda bi bilo bolje da budete dobro upoznati zašto je tako – da dobro poznajete razloge zbog kojih je proračun baš takav, a ne drugačiji.“

Will Douglas Heaven, MIT Technology Review

Kritika kritike: Zašto Kina neće imati „teško prizemljenje“ nakon dugoročnog rasta

Jedino što uočavam je poklanjanje nesrazmerno velike pažnje problemu kineskog duga u odnosu na realni obim problema, piše Glenn Luk, profesor ekonomije i kompjuterskih nauka na Univerzitetu Pensilvanija.

Ovim se uopšte ne govori da projekti koji nisu iz domena privredne infrastrukture i investicije, bazirane na zaduživanju (tj kreditima), nisu problematični za Kinu. Jesu. Ili da je rast BDP-a u protekloj deceniji bio sjajan. Nije. Ovo, međutim, ne govori da rast Kine neće usporavati tokom narednih godina. Hoće.

Zaista, verujem da su preveliki dug/preinvestiranje glavni problemi (na vrhu moje liste) koje ova zemlja mora da reši. Nije to lako rešiti, ali je sigurno lakše nego neke od problema s kojima se Kina vremenom morala pozabaviti. Kreatori politika u Kini veoma su svesni ovog izazova.

Međutim, pitanje sa prevelikim fokusom na “problem duga” dolazi onda kada se zaglavite u posmatranje samo onog najgoreg (iz finansijske perspektive) i najmanje efikasnih delova kineske ekonomije. Ubedljiva većina domaćih kredita ide državnim preduzećima (DP, eng. SOE – State Owned Economies). Ove kompanije su manje efikasne i inovativne u odnosu na privatni sektor.

Međutim, ove kompanije, takođe, nisu ni osmišljavane kako bi bile efikasne jer njihovi ciljevi nisu čisto kapitalistički; oni služe važnoj društvenoj funkciji u pružanju određenog stepena stabilnosti koje obezbeđuju privredi i društvu koje je prošao kroz mnoštvo brzih promena. Državna preduzeća, takođe, imaju tendenciju da posluju u sektorima [1] gde inovacije nisu nužno toliko važne – ili čak i u nekim poput bankarskog, gde previše inovacija ponekad može biti opasno:

(Grafikon: The Economist)

(Grafikon: The Economist)

U međuvremenu, ignorišete privatni sektor koji ne samo da je daleko veći već je i najdinamičniji deo kineske privrede; Uključuje najbolje kompanije u zemlji, većinu globalno konkurentnih sektora i najinovativnije preduzetnike. Uz određene izuzetke [2], većina preduzeća iz privatnog sektora istorijski se oslanjala na finansiranje kapitala (u odnosu na bankarske kredite) i zadržavanju zarade za svoj poslovni rast. Deo toga je u samoj prirodi njihovog poslovanja: kompanije iz izvoznog sektora i kompanije za internet / tehnologiju teže da budu manje kapitalno intenzivne u poređenju sa sektorima u kojima dominiraju državna preduzeća i državna ekonomija, kao što su telekomunikacije ili energetika – a drugi razlog je to što su istorijski imali veoma ograničen pristup bankarskim kreditima.

Uprkos generalno skupljim izvorima finansiranja, u poslednje četiri decenije privatni sektor u Kini je od nule narastao na više od dve trećine kineske proizvodnje, uz još veći udeo u zapošljavanju [3] – na delu je dugoročno umnožavanje i sticanje bogatstva na duge staze, kojem bi čak i Voren Bafet mogao biti impresioniran. U ovom trenutku, kineskoj ekonomiji više odgovara privatni nego državni sektor poslovanja.

Ako ignorišete ili odbacite privatni sektor u Kini, naravno, završićete s prilično lošim pogledom na stvari. To je kao da se sve vreme fokusirate na analizu neverovatno razlomljenog i zamršenog sistema zdravstvene zaštite u SAD-u, a onda pretpostavite da je ostatak privrede neefikasan na sličan način. U istom smislu, usko i isključivo fokusiranje samo na pozitivne aspekte Kine, uz istovremeno ignorisanje negativnih tendencija, vodi nas ka prekomernom optimizmu.

A ukoliko se fokusirate samo na loše stvari, onda ćete jedino njih i videti.

Da biste pravilno procenili Kinu i njenu ekonomiju – ili bilo šta u vezi s tim – morate uzeti u obzir i dobro i loše. Oni idu ruku pod ruku. Preterani naglasak na obe strane neizbežno će dovesti do iskrivljenog pogleda na stvarnost.

Napomene:

[1] Primera radi, obratite pažnju na sektor telekomunikacija: Kina je podeljena između tri državna operatora (China Mobile, China Unicom i China Telecom). U SAD-u imamo dva orijaša (AT & T, Verizon), T-Mobile, a potom i gomilu manjih i nekada značajnih igrača. Inovativnost nema velikog značaja na svakom tržištu. Ono što se danas smatra inovativnim je, recimo, potez kompanije T-Mobile koja najavljuje da će plaćati vašu Netflix pretplatu.

[2] Najznačajnije u sektoru nekretnina.

[3] Tržišta, pa tek onda Mao: Porast privatnog poslovanja u Kini: Nicholas Lardy

Glenn Luk, B.S. Economics & Computer Science, University of Pennsylvania (Quora)

 

Kina, digitalni gigant

Kina se čvrsto uspostavila kao globalni lider u digitalnim tehnologijama usmerenim ka potrošnji. Ona je najveća svetska „tezga“ za e-trgovinu, koju čini više od 40% globalnih transakcija a uvrstila se i među tri zemlje najpogodnije za ulaganje u rizične investicije: u oblasti razvoja autonomnih vozila, 3D štampanje, robotiku, bespilotne letelice i veštačku inteligenciju (AI). Jedan na svaka tri svetska jednoroga (start-up kompanije vredne više od milijardu dolara) potiče iz Kine, a njeni provajderi za cloud pohranjivanje podataka drže svetski rekord u računarskoj efikasnosti. Iako, opšte uzev, Kina ima trgovinski deficit, u poslednje vreme je trgovinski suficit u digitalnim uslugama donosi 15 milijardi dolara godišnje.

Impresivan napredak Kine u digitalnoj ekonomiji ogleda se u sjajnom funkcionisanju njenih internet giganata kao što su Alibaba, Baidu i Tencent, koji uspevaju da u ogromnom obimu utrže svoje usluge, a uz to i demonstrirajući svetu nove poslovne modele. Svakog meseca, ove tri kompanije zajedno imaju 500-900 miliona aktivnih korisnika u svojim sektorima. Njihovom rastu doprineli su pojednostavljeni – ili, možda, tačnije rečeno, odskora doneseni i usavršeni – propisi. Regulatori, na primer, postavljaju ograničenje na vrednost transfera onlajn novca nakon više od 11 godina pošto je Alipay predstavio svoj internet finansijski servis.

Vodeći svetski mozgovi i kreatori politika razmatraju šta se to sve dešavalo tokom ove (već protekle) godine, predviđajući šta je to što bi moglo definisati narednu godinu.

Navedene internet-kompanije koriste svoje pozicije kako bi investirale u kineski digitalni ekosistem – a brzo nastajući kadrovi ovih snažnih preduzetnika sve ga više definišu. Alibaba, Baidu i Tencent zajedno finansiraju 30% kineskih vrhunskih start-up firmi, kao što su Didi Chuxing (50 milijardi dolara), Meituan-Dianping (30 milijardi dolara) i JD.com Inc. (56 milijardi dolara).

Sa najvećim domaćim tržištem u svetu i obiljem rizičnog kapitala, stari kineski “copy-cat” preduzetnici transformisali su se u inovacione centre. Borili su se kao gladijatori na najkonkurentnijim tržištima sveta, u areni u kojoj su naučili da razvijaju sofisticirane poslovne modele (poput „freemium“ modela kompanije Taobao), prokopavši neosvojive „rovove“ iz kojih štite svoje kompanije; Meituan-Dianping je, recimo, stvorio prehrambenu mobilnu aplikaciju po principu „od kraja do kraja“ (end-to-end), uključujući isporuku.

Kao rezultat toga, procena vrednosti kineskih inovatora i njihovih izuma mnogostruko premašuje vrednosti njihovih zapadnih kolega. Štaviše, Kina je svetski lider u nekim sektorima, od striminga uživo (jedan dobar primer je Musical.ly, aplikacija za sinhronizaciju zvuka i video-sharing), pa sve do bajk-šeringa, aplikacije za deljenje bicikala. Uzgred, Mobike i Ofo mobilne aplikacije premašuju 50 miliona vožnji dnevno –  i to samo u Kini – a sada se šire i preko granice, u inostranstvu.

Ono što je najvažnije je to da je Kina na granici da postane zemlja sveprisutnog mobilnog plaćanja, sa više od 600 miliona kineskih mobilnih korisnika sposobnih da vrše peer-to-peer transakcije i to gotovo bez naknade. Kineska infrastruktura mobilnog plaćanja – koja već obrađuje daleko više transakcija nego tržište mobilnih plaćanja trećih strana u Sjedinjenim Državama – postaće platforma za mnoge nove inovacije.

Kako kineske kompanije postaju tehnički sve sposobnije, dosadašnje tržišne prednosti zemlje transformišu se u prednosti prikupljanja i baratanja podacima – ove su prednosti ključne za podršku razvoju veštačke inteligencije. Kineska firma Face++ nedavno je prikupila 460 miliona dolara, najveći iznos ikada namenjen za jednu AI kompaniju. Kompanija  DJI – koja proizvodi dronove – vredi 14 milijardi dolara, iFlyTek – kompanija za opremu i softver prepoznavanja glasa – procenjena je na 14 milijardi dolara, dok je kompanija Hikvision – koja se bavi proizvodnjom opreme za video nadzor – vredna 50 milijardi dolara. Sve su ove firme najvrednije na svetu u svojim oblastima.

Još jedan važan razvojni trend u Kini je “onlajn i oflajn povezivanje” (online merging with offline, OMO) – trend na koji svoje nade – a naročito novac – zajedno s AI, polaže Sinovation Ventures, kineska firma za tehnološke i hajtek investicije. Fizički svet postaje digitalizovan, a kompanije otkrivaju lokaciju osobe, njeno kretanje i identitet, da bi potom emitovale ove podatke tako da mogu pomoći pri oblikovanju onlajn iskustava na Mreži.

Na primer, prodavnice OMO-a će biti opremljene senzorima koji mogu identifikovati kupce, prepoznajući njihovo verovatno ponašanje, kao i veb lokacije e-trgovine. Slično tome, OMO učenje jezika kombinuje domaće nastavnike koji predaju daljinski, lokalne asistente koji se brinu da atmosfera ostane zabavna, autonomni softver koji ispravlja izgovor, i autonomno ocenjivanje domaćih zadataka i testova. Kina, koja je u poziciji da ponovo izgradi svoju offline infrastrukturu, ova zemlja osigurala je vodeću poziciju u OMO oblasti.

Ipak, čak i da Kina predvodi digitalizaciju u sferi industrije potrošačke robe/ usluga, poslovno usvajanje digitalnih tehnologija je u svojevrsnom zaostatku. Ovaj trend mogao bi se uskoro promeniti. Istraživanje Globalnog instituta Mekinsi utvrdilo je da bi tri digitalne sile – disintermediacija (izbacivanje posrednika), disagregacija (razdvajanje procesa u komponente) i dematerijalizacija (prebacivanje iz fizičke u elektronsku formu) mogli da stvore 10-45% prihoda u ovoj industrije do 2030.

Oni akteri koji budu uspešno kapitalizovali ovu smenu (matrice poslovanja) verovatno će biti dovoljno veliki da utiču na globalni digitalni pejzaž, inspirišući digitalne preduzetnike daleko izvan granica Kine. Doći će do pomaka vrednosti: sa usporavajućih operatera na brze digitalne napadače, naoružane novim poslovnim modelima, kao i pomak od jednog kraja vrednosnog lanca ka drugom. Kreativno „razaranje“ velikih razmera iskoreniće neefikasnost, svrstavajući Kinu u novi ešelon globalne konkurentnosti.

Kineska vlada ima velike planove za budućnost zemlje kao digitalne svetske velesile. Projekat masovnog preduzetništva i inovacija pod vođstvom Državnog saveta rezultirao je sa više od 8.000 inkubatora i akceleratora. Program vladinog Upravljačkog Fonda obezbedio je ukupno 27,4 milijardi dolara za ulagače koji se bave rizičnim i privatnim kapitalom – svojevrsnoj pasivnoj investiciji, ali sa posebnim podsticajima za otkup. Vlasti sada mobilišu investitorske resurse od 180 milijardi dolara kako bi u narednih sedam godina podržala razvoj 5G mobilne mreže, a tu je i finansijska podrška razvoju kvantne tehnologije.

Takođe, kineski Državni savet izdao je smernice za razvoj AI tehnologija s ciljem da Kina do 2030. postane svetski centar za razvoj inovacija. Siongan (Xiongan), koji je u trenutno izgradnji, mogao bi biti prvi “pametni grad” namenjen saobraćaju autonomnih vozila. Kineska vlada je postavila ambiciozan cilj da u provinciji Guangdong, automatizuje 80% proizvodnih procesa.

Ovakve težnje će neminovno narušiti tržište rada, počev od rutinskih poslova (kao što su usluge za klijente i telemarketing), nakon čega sledi rutinski profili poslova (kao što je rad na montažnoj liniji) i, konačno, utičući na ne-rutinske poslove (npr. kao vožnja ili čak radiologija). Nedavna istraživanja MGI-a pokazala su da bi u ubrzanom automatizacijskom scenariju nekih 82-102 miliona kineskih radnika bilo prinuđeno da promeni poslove i prebaci se na neke druge profile zanimanja.

Prekvalifikacija onih koji će biti prinuđeni da se premeste na neke druge poslove biće veliki izazov za kinesku vladu, kao što će izazov biti i sprečavanje velikih digitalnih igrača da se dokopaju monopola koji, po svojoj prirodi, ugrožavaju inovacije. Međutim, spremnost kineske vlade da prihvati novo digitalno doba, sprovodeći politiku podrške i izbegavanja prekomerne regulacije tj. uvođenja previše propisa, već je ovu zemlju postavilo u poziciju sa koje ima značajnu prednost.

Kai-Fu Lee, Jonathan Woetzel

Project Syndicate

 

Zašto će investitori možda morati da smanje svoja buduća očekivanja

Zašto će investitori možda morati da smanje svoje ciljeve? Mogući razlog za ovaj trend daje Globalni institut Mekinsi.

Snage koje su produkovale izuzetne povraćaje na investicije u poslednjih 30 godina danas slabe, pa čak i nazaduju. Možda je za investitore došlo vreme da smanje svoja očekivanja.

S obzirom na turbulentne talase koji su potpuno preplavili finansijska tržišta u poslednjih nekoliko godina, uključujući dotcom krizu iz 2000. godine i finansijsku krizu iz 2008. godine, može zvučati čudno kada ukoliko bi se poslednje tri decenije opisale kao zlatno doba za investitore. Ali, realnost je da su ukupni prinosi na akcije i obveznice u Sjedinjenim Američkim Državama i zapadnoj Evropi u periodu između 1985. i 2014. bili znatno veći od višegodišnjeg proseka.

Ovi prihodi su vođeni vanrednom ukrštanju povoljnih ekonomskih i poslovnih fundamenata. Inflacija i kamatne stope naglo su pale sa vrhova krajem 1970-ih i 1980-ih. Globalni ekonomski rast je bio snažan, podstaknut pozitivnom demografijom, produktivnošću i brzim privrednim rastom Kine. I rast korporativnog profita bio je čak i snažniji, odražavajući dobitak prihoda sa novih tržišta, korporativni porezi (tj porezi na platu) su padali a napredak u automatizaciji proizvodnje i globalni lanac nabavke pomogli su zauzdavanju i smanjenju troškova. Javno listirane severnoameričke kompanije povećale su svoje marže tj profit po odbitku poreza za 65 procenata tokom ovog tri decenije dugog perioda.

Ovo zlatno doba sada je okončano. Novi izveštaj Globalnog instituta Mekinsi (MGI) „Smanjenje profita: Zašto će investitori možda morati da smanje svoja očekivanja“ (Diminishing returns: Why investors may need to lower their expectations), smatra da su snage koje su dosad pokretale izuzetne povraćaje na uloženo sada oslabile, a u nekim su slučajevima unazađene. Veliki pad kamatnih stopa i inflacija dostižu svoje granice, globalni rast BDP-a će biti niži kako populacija u razvijenom svetu i Kini postaje sve starija, a izgledi za korporativnu dobit sve su tmurniji. I dok bi digitalizacija i ključne tehnologije mogle da nekim kompanijama povećaju profitne margine, velike severnoameričke i zapadnoevropske firme koje predstavljaju najveći deo pula globalnog profita se u poslednjih 30 godina suočavaju s novim pritiscima konkurencije od strane firmi sa brzorastućih tržišta, tehnološkim gigantima, ali i manjim rivalima koji rade na digitalnim platformama. Ove snage mogu učiniti da smanje marže krenu napred.

Detaljan analitički okvir Mekinsija povezuje povraćaje na investicije sa realnim sektorom smatrajući da bi povraćaji na akcije i investicije sa fiksnim prihodom u Sjedinjenim Američkim Državama i zapadnoj Evropi tokom naredne dve decenije mogli biti znatno niži nego što su bili u poslednjih 30 godina. U izveštaju Mekinsija se procenjuje da za akcije u oba regiona, s obe strane Atlantika, prosečni godišnji prinosi mogu biti u rasponu od oko 150 do 400 baznih poena ili niže, ili od 1,5 do 4,0 procentnih poena. Za fiksne prihode, jaz bi mogao biti još veći, sa prosečnim godišnjim povraćajem između 300 i 500 baznih poena ili niže (3 do 5 procentnih poena), a u nekim slučajevima čak i niže od toga.

Ove niže stope prinosa mogu imati veliki uticaj na sve investitore, kako individualne tako i institucionalne –  i, samim tim, na poteze vlasti uopšte. Na primer, dvoprocentna razlika u prosečnim godišnjim povraćajima na duži vremenski period bi značilo da bi današnji 30-togodišnjaci morali da rade sedam godina duže ili skoro udvostruče svoju ušteđevinu kako bi „preživeli“  svoj odlazak u penziju.

27

Rukovodioci državnih penzionih fondova u Sjedinjenim Američkim Državama pretpostavljaju da bi povraćaji na mešani portfolio akcija i obveznica mogli biti oko 8 odsto nominalno, ili 5 do 6 procenata realno. To bi značilo povraćaj kapitala u visini od šest do osam odsto, znatno iznad nivoa Mekinsijevih prognoza i projekcija. Kao rezultat toga, ovi penzioni fondovi mogli bi se suočiti sa jazom u prilivu sredstava. jazom koji je čak veći od onog sa kojim se rukovodioci penzionih fondova suočavaju danas. Između ostalog, verovatno će biti pogođeni menadžeri koji upravljaju hartijama od vrednosti, čiji bi primanja trpela pritisak tokom dužeg perioda nižih povraćaja, baš kao i osiguravajuće kuće čije se zarade oslanjaju na prihode od investicija. Na obe strane Atlantika, kreatori politika možda bi morali da se pripreme za kasnije generacije penzionera sa manje prihoda.

Naravno da je moguće da bi se, uz neke druge izuzetne okolnosti mogli javiti i obnovljeni podsticaji za povraćaje na investicije, kao što je, recimo, snažan rast produktivnosti u pratnji niske inflacije. Ulaganja u brzorastuća tržišta takođe mogu obezbediti veći prinos. Ali, isto tako je moguće da je Mekinsijeva pesimističnija projekcija isuviše blaga. Ono što je važno za investitore svih vrsta – pojedinaca, kao i institucija – jeste da počnu da rukovode sopstvenim očekivanjima kao i očekivanjima ljudi koji će biti pogođeni njihovim investicionim odlukama.

Richard Dobbs, Tim Koller, Susan Lund, Sree Ramaswamy, Jon Harris, Mekala Krishnan, and Duncan Kauffman (McKinsey Institute)

Akcije i ekonomija

Berza je startovala u 2016. sa dve najgore prve dve nedelje nadovezujući se tako na trend opadanja vrednosti akcija iz sredine 2015. godine. Sredinom decembra, Fed je pokazao da ima poverenje u ekspanziju privrede konačno podižući kamatne stopu iznad nule. Da li pad berze signalizira znake ekonomskih problema koje je Fed propustio da vidi, i kakav odnos danas postoji između cene akcija i privrede uopšte? Piše Džordž Peri, a prenose institut Brookings i poslovni portal Real Clear Markets.

01

Ekonomisti vole da citiraju jednu staru pošalicu ekonomiste i nobelovca Pola Semjelsona (Paul Samuelson) da je “berza predvidela devet od poslednjih pet recesija”. Ova izreka precizno sumira realnost – berza je izložena mnogo češćim nestabilnostima cena i nije naročito dobar prognozer ukupnog stanja u ekonomiji. Semjuelson, međutim, takođe kaže i da je berza predvidela pet recesija koji su se zaista i dogodile.

02Ako krenemo dalje od Samjuelsonove doskočice, čemu nas uči iskustvo u poslednjih 50 godina? Istina je da je većina padova cena akcija na berzi, koje alarmiraju investiture, zapravo lažan znak da nastupa recesija. Međutim, veliki padovi tržišta su nešto drugo. Volstrit definiše tržište u padu (bear market) kao pad od najmanje 20 odsto, a po toj definiciji bilo je sedam takvih perioda u poslednjih 50 godina. Tri najveća, u rasponu od 48 do 57 procenata pada S&P indeksa, su povezana sa recesijama koja su počele u 1973., 2001. i 2007 godine. Pad tržišta ovakve vrste je obeležio I recesije početkom 1981. i 1969. godine, tako da je korelacija između velikih berzanskih padova i ekonomske recesije je prilično visoka. Samo padovi berze u 1966. i 1987. Su bile lažne uzbune.

03Dakle, da li današnj pad berze koji je na oko pola puta do onog kojeg definišemo kao bear market, odraz slabljenja ekonomije? Preliminarne procene BDP-a u četvrtom kvartalu, koje su nedavno objavljene, pokazuju da je realna proizvodnja rasla po godišnjoj stopi od samo 0,7 odsto. Ali slika je manje alarmantna kada se pogledaju rezultati razvrstani prema sektorima. Slabost globalne ekonomije imala je uticaja na izvoz i pad cena sirovina, posebno nafte, ugrožava investicioni potencijal. Neke od ovih aktivnosti trebalo bi da uskoro dosegnu svoje dno, posebno ako se cena nafe stabilizuje. Za razliku od toga, potrošnja i stambena izgradnja bile su snažne u četvrtom kvartalu i njihova ekspanzija će se verovatno nastaviti. Raspoloživi prihod je prošle godine porastao za 3,5 odsto, a zapošljavanje u privatnom sektoru, najrobusnija mera privredne aktivnosti, raste u proseku za 211.000 mesečno u 2015., a po 275.000 u decembru. To ne ukazuje na slabljenje ekonomije koje bi bio signal za dalji pad akcija na berzi.

04

Šta je ekonomskim pitanjima koja nisu vidljiva u setu makroekonomskih podataka? Usporavanje kineske ekonomije je često u vestima, ali nije dobro shvaćeno. Ali mi izvozimo vrlo malo u Kinu tako je uticaj ovog faktora na ukupnu privrednu aktivnost mala. Cene nafte su mnogo važnije i mnogi posmatrači veruju da naftni sektor predstavlja specifičan ekonomski rizici koji prevazilazi pad investicione potrošnje proizvođača nafte i srodnih industrija. Nemogućnost izmirivanja obaveza među američkim kompanijama koje vade naftu iz škriljaca raste. Ali dok su bankrotstva u sektoru nafte ozbiljna stvar u industriji, ona predstavljaju uobičajene rizike kreditiranja, koji se ogledaju pre svega u padu cena obveznica sa visokim prinosima gde je skoncentrisana većina njihovog duga. Ne postoji nijedan razlog da se veruje ovaj dug predstavlja nikakav značajan sistemski rizik.

05Ekonomija SAD nastavlja da bude pokretač svetskog rasta, a obrazloženje navedeno u tekstu iznad pokazuje da će ekonomija izvući berzanske indekse iz sadašnjeg pada. Kreatori politika se slažu sa ovom ocenom. Na svom poslednjem sastanku u januaru, Fed je naglasio da stalno procenjuje globalne rizike povezane sa njegovim prognozama. U današnjem nesigurnom svetu, to je najbolje što možemo tražiti.

Što se tiče berzanskih investitora, istorija pokazuje da je najbolji savet kupiti i držati (buy and hold) jer su berze isuviše nestabilne da bi se mogla izvesti preciznija predviđanja. Ona takođe pokazuje da svaku recesiju pratipad tržišta akcija (bear market). Ako ste, za razliku od procene koju sam ponudio iznad, vi ipak uvereni da možete da predvidite da li će ili neće ekonomija ući u recesiju, akcije imaju mnogo više prostora da padnu pre nego što stignemo do teritorije bear market na tržištu.

 

George L. Perry, Brookings Institute

 

MMF upozorava na novu finansijsku krizu ako kamatne stope porastu

Rast kamatnih stopa na globalnom nivou mogao bi izazvati novu kreditnu krizu na tržištima u razvoju, jer bi preduzeća koja su se zaduživala jašući na talasu jeftinog novca mogla biti dovedena pred svršen čin, upozorio je Međunarodni monetarni fond a prenosi londonski Gardijan.

3500Izgradnja Novog Prioka, lučkog terminala u Džakarti. Foto: Beaviharta & Reuters)

Dugovi nefinansijskih preduzeća u zemljama u razvoju su se učetvorostručili sa $ 4triliona (£ 2.6tn) u 2004. na preko $ 18tn u 2014. godini, prema polugodišnjem Izveštaju o globalnoj finansijskoj stabilnosti MMF-a.

Ovo neumereno zaduživanje je dovelo do toga da je učešće duga preduzeća u ukupnom privrednom autputu poraslo sa manje od polovine na skoro 75%.IMF.jpegU tome su prednjačile kineske firme, ali i preduzeća u drugim zemljama, uključujući Tursku, Čile i Brazil, koji su takođe povećali svoje dugove – i mogli bi se pokazati kao ranjivi ukoliko kamatne stope počnu da rastu.

S obzirom na očekivanje da američke Federalne rezerve donesu odluku o podizanju kamatne stope u narednim mesecima, MMF upozorava da vlade zemalja u razvoju treba da se spreme za povećanje korporativnih neuspeha, jer će se mnoge firme naći u problemu ako budu trebale da se izbore sa većim troškovima zaduživanja.

To bi moglo da stvori uznemirenost među lokalnim bankama koje su kupile veći deo ovog novog duga, što bi ih moglo navesti da kao meru predostrožnosti obuzdaju odobravanje novih kredita – što je korak ka “začaranom krugu”, koji uveliko podseća na kreditnu krizu 2008-09.

“Šokovi u korporativnom sektoru brzo bi se mogli preliti na finansijski sektor i stvoriti začarani krug jer bi banke smanjile kreditiranje. Smanjena ponuda kredita bi onda umanjila agregatnu tražnju i vrednost kolaterala, smanjujući pristup finansijama i time ekonomsku aktivnost, i zauzvrat, dovela do povećanja gubitaka u finansijskom sektoru”, upozorio je MMF.

Ekonomisti ove finansijske institucije smatraju da je nagli porast zaduživanja u velikoj meri bio podstaknut od strane međunarodnih faktora, uključujući tu istorijski niske kamatne stope i kvantitativno popuštanje od strane centralnih banaka u SAD, Japanu i Evropi, koje su kroz ovu meru pokušale da nađu izlaz iz hipotekarne krize.

“Monetarna politika je bila izuzetno akomodativna u svim velikim razvijenim ekonomijama. Firme na tržištima u razvoju dobile su veće podsticaje i mogućnosti da povećaju svoju zaduženost kao rezultat neobično povoljnih globalnih finansijskih kretanja”, kaže MMF.

Ova institucija takođe upozorava da je zaduživanje izgleda najbrže poraslo u sektorima koji bi bili najugroženiji u slučaju ekonomske krize, uključujući tu sektor građevinarstva, i naftu i gas; takođe MMF upozorava da su se neki od najvećih dužnika zadužili u stranoj valuti, što bi značilo da su dvostruko izloženi riziku ako se vreme rasta kamata poklopi sa amortizacijom.

“Tržišta u razvoju moraju da se pripreme za negativne posledice po unutrašnju stabilnost u trenutku kada počne globalno zatezanje monetarne politike “, kaže MMF.

MMF je objavio ovo svoje upozorenje uoči godišnjeg sastanka svetskih ministara finansija i centralnih bankara idućeg meseca u Limi u Peruu.

U MMF-ovoj analizi se posebno naglašava mogući procep u kojem će se naći FED ako odluči da pooštri monetarnu politiku i time izazove haos u ekonomijama u razvoju.Dženet Jelen, koja je na čelu američkog Feda, jasno je stavila do znanja da je njena nedavna odluka da odloži dugo planirano povećanje referentne kamatne stope uslovljena previranjima na tržištima u razvoju, posebno u Kini. MMF je pozvao Fed da odloži politiku povećanja referentne kamatne stope, zbog potencijalnog uticaja na druge privrede.

Endi Haldejn, glavni ekonomista centralne banke Engleske, nedavno je upozorio da bi se svet mogao suočiti sa najnovijim korakom u “trilogiji” finansijske krize koja je počela na hipotekarnom tržištu u SAD, izbivši ponovo u evrozoni, a sada se prebacuje na tržišta u razvoju.

U posebnom poglavlju Izveštaja o globalnoj stabilnosti, takođe objavljenim u utorak (22. sept), MMF je pozvao regulatore da preduzmu mere za smanjenje rizika da likvidnost na finansijskim tržištima presahne, čime bi se stvorile velike oscilacije u cenama.

“Pošto je likvidnost na tržištu sklona naglim padovima, kreatori politika treba da usvoje strategije koje mogu da obezbede da se nose sa takvim promenama u likvidnosti tržišta”, kaže se u ovom poglavlju.

Neki investitori upozoravaju da su promene propisa, kao i promene u strukturi tržišta nastale od globalne kreditne krize na ovamo, povećavši rizik od toga da tržišta u budućnosti budu izložena još većim opasnostima.

“U poslednjih nekoliko godina, faktori kao što su rast apetita investitora za rizičnim ulaganjima i niske kamatne stope, maskirale su rastuće bazične slabe tačke likvidnosti na tržištu”, rekao je Gaston Gelos (Gaston Gelos), šef odeljenja MMF za analizu globalne finansijske stabilnosti.

On je pozvao regulatore da nastave sa reformama koje bi dovele do povećanja likvidnosti, kao što je osiguravanje jednakog pristupa elektronskim platformama za trgovanje – ali je upozorio da “centralne banke i finansijski supervizori treba da budu pripremljeni za epizode ugrožavanja likvidnosti.”

 

Heather Stewart, www.theguardian.com