Molte difficoltà si frappongono alla comprensione delle realtà economiche che ci troviamo ad affrontare alla fine dell’era dell’energia abbondante e a basso costo. Alcune di queste difficoltà sono inevitabili, a dire il vero. I nostri metodi di produzione di beni e servizi sono ordini di grandezza più complessi di quelli delle civiltà precedenti, per esempio, e la nostra economia si basa sul trattamento del prestito come ricchezza in una misura che nessun’altra società è stata così folle da tentare prima; queste e altre differenze rendono il compito di tracciare le dimensioni economiche del lungo percorso di declino e caduta che ci attende inevitabilmente più difficile di quanto sarebbe altrimenti.
Tuttavia, ci sono altre fonti di difficoltà che sono del tutto volontarie, e voglio parlare di alcuni di questi punti ciechi autoinflitti proprio ora. Un’economia è un sistema di scambio di beni e servizi, con tutta l’irriducibile variabilità che questo comporta. Il valore di tante patate e di un taglio di capelli, per esempio, dipende in buona parte dal fatto che non esistono due patate e due tagli di capelli esattamente uguali, e non si può contare su due persone che attribuiscano lo stesso valore a uno dei due. L’economia, tuttavia, si occupa soprattutto di numeri che misurano, in termini astratti, lo scambio di patate e di tagli di capelli (e di tutto il resto, ovviamente).
Gli economisti si basano implicitamente sulla pretesa che questi numeri abbiano una qualche relazione significativa con ciò che accade realmente quando i coltivatori di patate si tagliano i capelli e i parrucchieri ordinano insalata di patate per pranzo. Come in ogni astrazione, nel processo si perdono molte cose, e a volte ciò che viene tralasciato si rivela abbastanza importante da rendere l’astrazione irrimediabilmente fuorviante. Questo rischio è naturalmente insito in qualsiasi processo di modellazione matematica, ma ci sono almeno due fattori che possono peggiorare la situazione.
Il primo, naturalmente, è che i numeri possono essere deliberatamente manipolati per sostenere qualche programma che non ha nulla a che fare con una rappresentazione accurata della realtà sottostante. Il secondo, più sottile e ancora più fuorviante, è che i presupposti alla base del modello possono plasmare la scelta di ciò che viene misurato in modo da sopprimere ciò che sta effettivamente accadendo nella realtà sottostante. Se si combinano questi due aspetti, si può parlare di una finzione speculativa travestita da dati utili – e la combinazione di questi due elementi è esattamente ciò che è accaduto alle statistiche su cui si basano troppe decisioni economiche e politiche contemporanee.
Sospetto che la maggior parte delle persone sia ormai consapevole che c’è qualcosa di seriamente sbagliato nelle statistiche economiche citate dai funzionari governativi e dagli opinionisti dei media. La recente retorica sui “germogli verdi della ripresa” ne è un esempio. Negli ultimi mesi ho incontrato amici in tutti gli Stati Uniti e nessuno sembra vedere il minimo accenno di ripresa nelle proprie aziende o regioni. Al contrario, tutte le prove aneddotiche suggeriscono che la Grande Recessione sta stringendo la sua morsa sul Paese mentre l’autunno si avvicina.
Il divario tra questi rapporti e le statistiche è dovuto a una ragione. Da decenni ormai, il governo statunitense modifica sistematicamente i dati economici per far sembrare la disoccupazione più bassa, l’inflazione più mite e il Paese più prospero. Le manipolazioni in questione sono forse il programma più entusiasticamente bipartisan della memoria recente, incoraggiato dalle amministrazioni e dai membri del Congresso di entrambi gli schieramenti, e per una buona ragione: la vita è più facile per i politici di ogni schieramento se possono affermare di aver fatto funzionare meglio l’economia. Come aveva previsto Bernard Gross negli anni ’70, gli indicatori economici sono stati trasformati in “vendicatori economici” che subordinano il contenuto dell’informazione agli espedienti delle pubbliche relazioni. Anche queste manipolazioni non sono state particolarmente segrete; visitate il sito www.shadowstats.com e potrete ottenere i dettagli, insieme a una bella serie di statistiche che calcolano il modo in cui gli stessi numeri venivano fatti prima che la manipolazione delle cifre si trasformasse in chirurgia estetica su una scala che avrebbe fatto sussultare di incredulità il compianto Michael Jackson.
Queste dubbie abitudini sono state debitamente messe alla berlina nella blogosfera. Tuttavia, non sono affatto sicuro che siano così fuorvianti come la seconda serie di distorsioni di cui voglio parlare. Quando i dati sulla disoccupazione si mantengono stabili o scendono modestamente, ma voi e tutti quelli che conoscete sono senza lavoro, è almeno ovvio che qualcosa è andato storto. Molto più sottili, perché meno evidenti, sono i pregiudizi che si insinuano perché le persone guardano la serie di numeri completamente sbagliata.
Si pensi al clamore suscitato nei circoli economici dalla produttività. Quando la produttività sale, i politici e i dirigenti si fanno belli; quando scende, o addirittura quando non aumenta alla velocità prevista dalla teoria corrente, si grida alla necessità di maggiori elargizioni governative per farla risalire. Tutti vogliono che l’economia sia più produttiva, giusto? Il diavolo, però, ha la sua solita residenza tra i dettagli, perché la statistica utilizzata per misurare la produttività non misura effettivamente quanto sia produttiva l’economia.
Si veda A Concise Guide to Macroeconomics del professore della Harvard Business School David A. Moss: “La parola [produttività] è comunemente usata come abbreviazione della produttività del lavoro, definita come produzione per ora di lavoro (o, in alcuni casi, come produzione per lavoratore)”. La produzione, come sempre, è misurata in dollari – di solito, anche se non sempre, corretti per l’inflazione – quindi ciò che “produttività” significa in pratica sono i dollari di reddito per ora di lavoro. Esistono modi in cui un’azienda può ridurre le ore dei dipendenti per dollaro di reddito senza diventare effettivamente più produttiva in un senso più significativo? Certamente, e la maggior parte di essi è stata perseguita in modo aggressivo nella speranza di esibire il numero magico dell’aumento di produttività agli azionisti e all’opinione pubblica.
Forse il modo più semplice per aumentare la produttività in questo senso è passare da prodotti che richiedono un elevato impiego di manodopera per dollaro di valore a prodotti che ne richiedono meno. Come generalizzazione molto approssimativa, la produzione di beni richiede complessivamente un maggiore impiego di manodopera rispetto alla fornitura di servizi, e il maggior guadagno per ora di lavoro si ha nei servizi finanziari: quanta manodopera occorre, ad esempio, per produrre un credit swap con un valore teorico di dieci milioni di dollari? Un’economia che produce più credit swap e meno patate è, in quasi tutti i sensi, meno produttiva, poiché l’unico valore dei credit swap è che possono essere convertiti, a certe condizioni arbitrarie, in fondi che possono acquistare beni e servizi concreti, come le patate; tuttavia, secondo gli standard di produttività universali nel mondo industriale di questi tempi, sostituire i coltivatori di patate con le persone che producono credit swap (che non siano “artisti del bunco”) conta come un aumento della produttività. Sospetto che questo sia uno dei motivi per cui l’industria automobilistica statunitense è entrata così pesantemente nel settore finanziario prima del recente crollo; l’impennata di produttività della GMAC, misurata in termini di prestiti criminalmente negligenti per ora di mediazione, probabilmente ha fatto molto per mascherare gli anemici aumenti di produttività disponibili dalla vecchia attività di produzione di automobili.
Tanto importante quanto la disinformazione generata da questi costrutti statistici arbitrari è il vuoto che si crea perché altri dati, probabilmente più importanti, non vengono raccolti affatto. In un’epoca che sarà sempre più condizionata dai limiti energetici, ad esempio, una misura più utile della produttività potrebbe essere la produttività energetica, ovvero la produzione per barile di petrolio equivalente (BOE) di energia consumata. Un’economia che produce più valore con meno input di energia è probabilmente un’economia più adatta alla discesa del picco di Hubbert, e la posizione relativa delle diverse nazioni, per non parlare della linea di tendenza della loro produttività energetica nel tempo, fornirebbe informazioni utili a governi, investitori e pubblico in generale. Per quanto ne so, qualcuno ha già calcolato questo dato, ma sto ancora aspettando di vedere un politico o un dirigente che si congratula per il fatto che il Paese ora produce il 2% in più di output per unità di energia.
È vero che una misurazione semplicistica della produttività energetica farebbe sembrare la produzione di credit swap un affare migliore. Questo è uno dei tanti punti in cui la distinzione già fatta in questi saggi tra economia primaria, secondaria e terziaria diventa cruciale. Ricapitolando, l’economia primaria è la natura stessa, o in particolare i processi naturali che forniscono all’economia umana circa 3/4 del suo valore totale; l’economia secondaria è l’applicazione del lavoro umano alla produzione di beni e servizi; l’economia terziaria è lo scambio di unità astratte di valore, come il denaro e il credito, che servono a regolare la distribuzione dei beni e dei servizi prodotti dall’economia secondaria.
Le statistiche economiche utilizzate oggi ignorano completamente l’economia primaria, misurano l’economia secondaria solo in termini di terziario – calcolando la produzione in dollari, ad esempio, piuttosto che in patate e tagli di capelli – e si concentrano ossessivamente sul terziario. Questa fissazione fa sì che se una politica economica incrementa l’economia terziaria, sembra una buona cosa, anche se tale politica danneggia effettivamente le economie secondarie o primarie, come accade molto spesso di questi tempi. La scelta delle statistiche da seguire non è quindi un fattore neutro o semplice; se riecheggia presupposti imprecisi – ad esempio, la fantasia che l’economia umana sia indipendente dalla natura – può alimentare tali presupposti come fattore di distorsione in ogni decisione economica che prendiamo.
Come si può correggere questa situazione? Un’opzione utile, a mio avviso, è quella di suddividere alcune delle statistiche economiche più importanti in fattori primari, secondari e terziari. (Naturalmente il primo passo è ottenere numeri onesti; i governi non lo faranno presto, per ovvie ragioni, ma non c’è motivo per cui persone e organizzazioni al di fuori del governo non possano iniziare). Consideriamo, come buon esempio, cosa si potrebbe fare con il prodotto interno lordo.
Per cominciare, è probabilmente una buona idea prendere in considerazione il ritorno al prodotto nazionale lordo, che da qualche anno è stato silenziosamente abbandonato a favore della misura attuale, perché mette sotto i riflettori, in modo politicamente scomodo, la dipendenza economica dell’America dal resto del mondo. Qualunque sia la decisione, gli statistici di un immaginario Bureau of Honest Figures potrebbero risolvere le cose in questo modo:
Il prodotto primario lordo o GPP potrebbe essere il valore di tutti i prodotti naturali non trasformati nel momento in cui entrano nell’economia – il petrolio quando raggiunge la testa del pozzo, il carbone quando lascia la miniera, il grano quando cade nel silo e così via – meno tutti i costi sostenuti per la perforazione, l’estrazione, la coltivazione e così via. (Questi appartengono all’economia secondaria).
Il prodotto secondario lordo o SPG potrebbe essere il valore di tutti i beni e servizi dell’economia, ad eccezione delle materie prime naturali e dei beni e servizi finanziari.
Il prodotto terziario lordo o GTP potrebbe essere il valore di tutti i beni e servizi finanziari e di tutta la moneta o suoi equivalenti prodotti dall’economia.
Il valore di avere questi tre numeri separati, invece di un unico prodotto interno lordo (o nazionale), è che possono essere confrontati l’uno con l’altro e si possono seguire i loro spostamenti reciproci. Se l’SPG aumenta e gli altri due prodotti restano fermi o diminuiscono, ad esempio, non significa che il Paese sta diventando più ricco, ma che l’economia terziaria si sta gonfiando e ha bisogno di un po’ d’aria prima di scoppiare. Se l’SPG aumenta mentre il PIL rimane invariato, e il costo dell’estrazione delle risorse naturali non aumenta a dismisura, allora l’economia sta diventando più efficiente nell’utilizzo delle risorse naturali, nel qual caso i politici e i dirigenti hanno buone ragioni per pavoneggiarsi in pubblico. Altri spostamenti relativi hanno altri messaggi.
Il punto da cogliere, in questo come in molti altri contesti, è che le tre economie, e i tre tipi di ricchezza che producono, non sono intercambiabili. Trilioni di dollari in credit swap e derivati non eviteranno che la gente muoia di fame nelle strade se non si coltiva cibo e non si costruiscono, né si mantengono, né si offrono in vendita o in affitto abitazioni. L’economia primaria è fondamentale per la sopravvivenza; l’economia secondaria è la fonte della ricchezza reale; l’economia terziaria è semplicemente un modo di misurare la ricchezza e di gestirne la distribuzione; e trattare queste tre cose molto diverse come se fossero la stessa cosa rende quasi impossibile evitare la follia economica.
Va detto che la possibilità che un simile schema statistico venga adottato negli Stati Uniti, con gli attuali assetti politici e sociali, è di fatto inesistente. Troppe vacche sacre dovrebbero prima essere messe al pascolo o radunate per essere macellate. Tuttavia, gli attuali assetti politici e sociali potrebbero rivelarsi molto meno permanenti di quanto non sembri. Ciò che potrebbe sostituirli, qui e altrove, è un argomento che intendo esplorare in un prossimo saggio.