m2

Jätkan oma memuaari viimasest kronoloogilisest katkepunktist. Olin parasjagu alustanud kursuse lõputöö kirjutamist. Tagasivaadates sai sellest huvitav ning äärmiselt arendav kogemus. Minu 4-5 pooleteisttunnist kohtumist juhendajaga olid teaduslikus mõttes enam väärt kui kogu senine kooliaasta. Esimesed kohtumised kujutasid endast mõistagi seda, et juhendaja seletas mulle mänguteooria alustalasid ning mina istusin kala näoga, üritades mitte reeta seda, et peas käib parasjagu Looney Tunes'i tunnusmuusika. Ent küllalt kähku jõudsime teatava sünergia tasemeni, kus saime ideid üksteise vahel põrgatada ning kasvama panna.

Viimane kohtumine oli juba selline, et päev enne esitamise tähtaega (!) olin avastanud, et kogu meie senine töö on olnud vildakas ning teooria tuleb algusest uuesti üles ehitada, mida ma teatud mööndustega ka tähtajaks suutsin. See viimane samm toimus juba ilma juhendaja abita, mis avaldas talle ka muljet, sest olime ju alustanud olukorrast, kus mina olin yet another pretentious esimese aasta magistritudeng, kes üritas endale liiga suurt tükki haugata. Lõpuks sain hindeks 17/20, mis tagas summa cum laude ning vesteldes teiste kursusetöö autoritega, siis nagu Prantsusmaal kombeks, kõrgemaid hindeid vist ei pandudki. Igaljuhul ühele meie kooli nimekamaile professorile, kellele olin ühe salajase projekti raames (millest tulevikus ilmselt natuke kirjutan) pidanud antud töö ette kandma, avaldas paber ka muljet ning ta arvas, et sellest võiks ka teadusartikli kirjutada.

Nüüd olen magistri 2. aasta doktorantuuri raja kursuses (mis de facto on samal tasemel nagu USA tippülikoolide PhD 1. aasta). Tulihingelisemad blogifännid mäletavad veel, et umbes aasta tagasi olin väga skeptiline siia sisse saamise osas, kuid lõpuks tuli see päris kergelt. See kursus on pooleldi komplekteeritud väljastpoolt, nii et juurde on tulnud suurel hulgal ajusid tippkoolidest ja kohati annab tunda, et kursuse tase on ikka oluliselt kõrgem. Programm näeb hetkel välja selline:

1) Mikro. Materjalid: MWG, Kreps
2) Makro. Materjalid:  Ljunqvist & Sargent ning Acemoglu on kursusega veidi seotud
3) Ökonomeetria Materjalid: Bruce Hanseni loengumärkmed.
4) Ökonomeetria edasijõudnutele (valikaine). Materjalid: igasugused, s.h teadusartiklid

Teadjamad näevad, et see on väga basic 1. aasta PhD programm. Õppejõud on eranditult uued assistant professorid ning makros ka üks vanem tegija. Just tema, C. Hellwigi, tahakski välja tuua. Käpardlikult koostatud eelmise aasta programm röövis minult suurema makrohuvi, kuid Hellwig on õppejõuna niivõrd meisterlik, et suutis selle uuesti tärkama panna. Eriti majandusteaduses (mis on akadeemias kõige kõrgema palgatasemega ning seetõttu suurima konkurentsiga) kohtab harva teadureid, kes ei hooli vaid rahast, tööstabiilsusest ning professoritöö meeldivusest, vaid kel on siiras huvi enda tehtud töö vastu ning kes näevad seoseid päris maailma ning teoreetiliste mudelite vahel. Just need viimased panevad silma särama ka tudengitel. Just nemad motiveerivad lugema artikleid, mis ei ole otsese uurimishuviga seotud. Mulle tundub, et Tirole, Hellwig ja mõned teised on just seda viimast tüüpi.

Mikro on klassikaline MWG järgi üles ehitatud kursus, kus alustame inimeste binaarsest eelistussuhtest kahe hüvise vahel ning sellele järk-järgult ehitades jõuame ühe majandusteaduse alustalani, üldise tasakaalu mudelini (nõudluse ja pakkumise kõverad ristuvad ka Tartus "Sissejuhatus majandusteadusesse" aines, aga miks see nii on?). Minu jaoks on see kursus eriliselt nauditav, sest kasutades formaalset loogikat näeme me selgelt, millised eeldused on mudeli toimimise seisukohast hädavajalikud, milliseid me saame lõdvendada, ning kuidas me mudelit reaalsusele lähemale saame tuua. Seevastu enamik "poliitilisi kommentaatoreid" ja "majandusspetsialiste", kes arvamusveergudel poliitiliselt laetud steitmente sülgavad, ei oma säärastest nüanssidest õrna aimugi. Nende jaoks tähendab fakt, et inimesed ei käitu täielikult ratsionaalselt, et kõik mudelid on jamad.

Sattusin hiljuti eraldi vaatama kahe hinnatud teaduri konverentsi: esimesel juhul selle aasta majandusnobelisti Angus Deatoni live ülekannet ning teisel juhul meie kooli korraldatud JJ Lafonti auhinnaseminari (selle aasta laureaat Elhanan Helpman). Mõlemal juhul, kui ajakirjanikud või publik küsisid heal juhul tangentsiaalseid küsimusi (nn. oma elutöö nõudlussüsteemide hindamisele ning vaesusele pühendanud Deatonilt küsiti, et mida peaks tegema nüüd ja kohe, et lahendada põgenikekriisi vms), siis teadurid vastasid koheselt ausalt "ma ei tea". Võrrelge nüüd seda "poliitika analüütikutega", kel on iga probleemi jaoks kohe lahendus varnast võtta. Tõde ei peitu poliitiliselt kallutatud dogmades, vaid iga probleem tuleb võtta põhjaliku vaatluse alla, lähenedes sellele loogika ning empiiriliste andmetega. Toon veel ühe näite. Mõtleme globalisatsiooni mõjule ebavõrdsusele. Tavapärane "dey took our jerbs" argument viitab justkui, et tootmise outsourcing ning immigratsioon on kasulikud nn. kapitalistide klassile ning jätavad tavainimesed tööta. See on teadmine, mille nimel inimesed on võimelised poliitiliselt organiseeruma, rassistlikke kampaaniaid tegema, protektsionistlikku kaubanduspoliitikat nõudma jne. Kuid empiirilised andmed toovad välja märksa huvitavamaid nüansse: ebavõrdsus on globaliseerumisega enim suurenenud just tööstusharude sees (ehk siis kapitalistide ja tööliste enda vahel). See nõuab juba oluliselt keerukamat teoreetilist mudelit kui tavatarkus hoomata suudab. Miks ma aga sellel teemal rantima hakkasin, on see, et märkan taolist tavatarkusele rõhuvat trendi ka muude probleemide lahendamisel. Globaalne soojenemine, GMO toit, vaktsineerimine on mõned näited, kus teaduslik konsensus (mis on küllaltki haruldane asi) ei määra inimeste ning poliitikategijate jaoks midagi, enda confirmation biasi põhjal valitakse välja mingid eraldatud infokillud, mille teaduslik valiidsus on parimal juhul kaheldav, ning taastoodetakse arvamust, et "nii ju on." Kindlasti ei ole see nähtus midagi uut, kuid meie inforohkes ühiskonnas on häbiväärne, et leidub veel emasid, kes lastele mürki sisse joodavad või päikesetoitumisega tegelevad. Ja kui andmetele või artiklitele viidata, siis keskmine inimene sellistest gruppidest teab öelda, et "statistika on ju suurim valedest ja teadlased need on nagunii suurkorporatsioonide poolt sponsoreeritud".

^ Okei, see kõrvalepõige muutus päris massiivseks. Pidin hoopis ökonomeetria kursust kirjeldama. Vaatamata õppejõu pidevatele püüdlustele intuitsiooni tappa ning meid valemitega uputada on kursus päris tugev, sest põhineb hästi kirjutatud Wisconsini ülikooli professori Hanseni loengumärkmetel. Puudust tunnen vaid arvutipraktikumitest, minu jaoks on statistika efektiivseim õppimisviis alati olnud see, kui saan ise koodi jooksma panna. Tõestused, not so much. 

Igaljuhul, vaheeksamid sel aastal puuduvad, igas aines otsustab hinde 100% kaaluga eksami detsembri lõpus. Eks saab näha, kuidas läheb. Praegu olen lõpetanud hinnete pärast higistamise ning üritan materjali nautida.