Lafferova křivka je k ničemu

Celkem bulvární titulek dneska vlastně vyjadřuje situaci celkem přesně. Je třeba se trochu kriticky vyjádřit k mánii jménem Lafferova křivka. Zatímco s konceptem samotným problém nemám, použitelnost této teorie v praxi je podle mě naprosto nulová.

Jo, co že to vlastně je? Arthur Laffer ukazuje na jednoduché křivce, jaký je přibližný vztah mezi výší zdanění a objemem vybraných daní. Obrázek z Wikipedie:

Lafferova křivka

Lafferova křivka

Funguje to tak, že při nízkém zdanění vede zvyšování daní k nárůstu objemu vybraného na daních, jakmile dosáhneme tzv. Lafferova bodu, tedy daňové sazby s nejvyšším daňovým výběrem, další zvyšování daňové zátěže vede již k nižším výnosům. Napravo od tohoto bodu je tedy v zájmu vlády, aby tlačila na snížení daňové zátěže.

Teorie pěkná, ale v praxi nám je, ehm, k hovnu. Máme totiž čtyři dost zásadní překážky. (Problémů je mnohem víc, vybírám jen ty nejpalčivější.)

Tou první je vůbec určit, kde na křivce se vlastně nacházíme, resp. jak ta křivka vypadá. Někdo by namítal, že se přeci naše daňové sazby neustále mění, takže časem si tu křivku zrekonstruujeme. Někteří jedinci se o to pokoušeli, ale ty výpočty nebudou o moc lepší než ty vycucané z prstu vzhledem k dalším dvěma překážkám.

Druhý problém je nestálost křivky v čase. Proč bychom měli předpokládat, že se Lafferův bod nehýbe, že se se změnou struktury ekonomiky nemění i sazba s největším výběrem?1 Opět tak narážíme na problém mezičasového srovnání, kterému jsem se věnoval v tématu vládních rozpočtů – je velmi těžké až nemožné srovnávat ekonomické metriky v delším období, ekonomika roste/klesá, daňové výběry se budou nutně lišit i bez změn sazeb.

Třetí problém je moje oblíbená externí validita. Tento pojem označuje aplikovatelnost modelu na nové situace, na situace mimo testovanou skupinu. Není tím myšleno, že je třeba testovat model na každé možné kombinaci vstupů, to je většinou nemožné, jde o vstupy nějak fundamentálně odlišné od vašeho vstupní vzorku.

Vezměme si příklad např. z medicíny, situace tam je podobná. Zkoumáte vliv léku na zdravotní stav pacienta a třem skupinám dáváte jednu tabletu, dvě tablety a placebo. Dejme tomu, že lék je účinný, dvě tablety mají větší vliv než jedna a jedna má větší vliv než nic. Závěr by se dal do jisté míry aplikovat i na 1.5 tablety, i když to jste explicitně netestovali. Jak byste ale hodnotili návrh podávat čtyři tablety? Máte nějaký podklad pro takové rozhodnutí? Přesně toto je problém externí validity. Zjistíte-li tedy vztah mezi výnosem a daněmi v rozsahu 25-30 %, musíte být opatrní při jakýchkoli závěrech mimo tento rozsah.

Poslední velkým problémem je kauzalita samotná. Jak vlastně očistíte meziroční změnu ve výběru daní od ostatních vlivů? Zvlášť pokud je hospodářský vývoj takový kolíbavý, jako tomu bylo poslední pár let. Když pan Kalousek zvedl DPH a další rok poklesl výběr této daně, lafferovci se panu ministrovi vysmívali. Když se další rok výběr zvedl, už bylo v jejich táboře ticho a tamní dělali, jakože to nečetli.

Odhadnout podobu Lafferovy křivky pro Česko se kdysi pokoušel i současný europoslanec, který vzal pět bodů, prohnal jima křivku, a spáchal tím neuvěřitelný zločit na ekonomickou metodologii.

Až vám zas někdo bude tvrdit, že je daně třeba snížit/zvýšit, protože Laffer, zeptejte se ho na podobu křivky, na její vývoj v čase a jeho schopnost izolovat vliv daní na jejich výběr. Pochybuji, že bude schopen aspoň jedné z těchto tří věcí.


  1. Příklad: v situace otevřené ekonomiky, s přímými zahraničními investicemi a při existenci daňových rájů se budou velké společnosti v zemi legálně vyhýbat zdanění, což mohou nízké daně omezit. Naopak v uzavřené ekonomice se politici budou snažit daně zvýšit, protože nebude úniku (a podle úrovně trestů se bude vyvíjet šedá ekonomika). Přechod z jedné do druhé situace značně změní podobu Lafferovy křivky.