Was the Boom Exhausted from Within? Sectoral Sequencing and Real-Time Evidence from U.S. Recessions

Economie voelt vaak als een weersvoorspelling die pas arriveert nadat de storm al is gepasseerd. We kijken naar de ravage van een recessie en proberen de wolken te reconstrueren die deze vormden, maar de gegevens die we gebruiken om die beelden op te bouwen, worden vaak jaren later herzien, gladgestreken en gecorrigeerd. Dit creëert een kloof tussen hoe de economie er op dat moment uitzag en hoe deze eruitziet in de geschiedenisboeken. Eén school van denken, bekend als de Oostenrijkse conjunctuurtheorie, suggereert dat economische hoogs en laagtes geen willekeurige weersgebeurtenissen zijn, maar een specifiek, voorspelbaar pad volgen. De theorie stelt dat wanneer goedkoop krediet het systeem overspoelt, dit niet alle boten tegelijkertijd doet stijgen. In plaats daarvan vloeit het eerst naar specifieke, langetermijnprojecten — zoals de bouw van fabrieken of woningen — wat een tijdelijke boom in die sectoren creëert voordat de rest van de economie de hitte voelt. De theorie voorspelt dat wanneer het krediet opdroogt of duurder wordt, deze langetermijnprojecten de eersten zullen zijn die instorten, waardoor duidelijk wordt dat de boom gebouwd was op een fundament dat niet houdbaar was.

Decennialang hebben economen geprobeerd deze idee te testen, omdat de theorie steunt op concepten die niet direct meetbaar zijn, zoals de "natuurlijke" kosten van het lenen van geld of de specifieke fouten die ondernemers maken wanneer zij te veel investeren. Echter, een nieuwe studie door onderzoekers aan Colombiaanse universiteiten heeft een manier gevonden om naar de theorie te kijken zonder de onmeetbare te hoeven meten. In plaats van te proberen de hele theorie te bewijzen, richtten zij zich op een enkele, toetsbare voorspelling: reageren verschillende delen van de economie in een specifieke volgorde op stijgende leenkosten? Ze vroegen zich af of de sectoren die zwaar leunen op langetermijninvesteringen, zoals de bouw en de productie, daadwerkelijk vertragen voordat de rest van de economie dat doet, en of dit patroon zichtbaar was voor mensen die de crisis destijds doorleefden, of dat het pas in hindsight duidelijk werd.

Om dit te beantwoorden, deden de onderzoekers iets dat vrij zeldzaam is in economisch onderzoek: ze gingen terug in de tijd. Ze verzamelden een enorm archief van 305 maandelijkse snapshots van de Amerikaanse economie, reikend van 1999 tot 2024. Dit zijn niet de definitieve, gepolijste cijfers die men tegenwoordig in tekstboeken ziet; het zijn de ruwe, initiële rapporten die op dat moment werden gepubliceerd, compleet met de vertragingen en fouten waarmee waarnemers in real-time te maken kregen. Door gebruik te maken van deze "vintages" aan data, kon het team simuleren wat een econoom in 2008 of 2001 zou hebben gezien terwijl de economie kantelde, in plaats van wat we nu weten met het voordeel van perfecte achterafkennis. Ze volgden hoe verschillende sectoren, van woningbouw tot industriële productie, reageerden wanneer het gat tussen veilige staatsobligaties en risicovollere bedrijfsleningen begon te vergroten, wat signaleerde dat geld duurder werd om te lenen.

De eerste belangrijke bevinding was een duidelijk, meetbaar verschil in hoe de economie reageerde. Wanneer de leenkosten stegen, vertraagden de sectoren die gewijd zijn aan zware machines en langetermijnmaterialen niet alleen; ze daalden veel harder en sneller dan het gemiddelde van de economie als geheel. De onderzoekers ontdekten dat deze kloof geen kleine statistische afwijking was, maar een significante divergentie. Op het hoogtepunt, dertien maanden nadat de leenkosten waren gestegen, was de daling in deze kapitaalintensieve industrieën bijna zeven procentpunten groter dan de daling van de economie als geheel. Dit bevestigt de kern van het idee dat een kredietshock de economie niet gelijkmatig raakt; het treft de meest verre, langetermijnprojecten met veel grotere kracht. Dit patroon was echter niet aanwezig in de decennia vóór 1984, wat suggereert dat de manier waarop krediet door de moderne economie stroomt, is veranderd, mogelijk door verschuivingen in de manier waarop banken lenen of hoe industrieën zijn gestructureerd.

De tweede bevinding daagde een algemeen bekend verhaal over hoe economische hoogs eindigen uit. De traditionele visie suggereert dat de centrale bank of banken eerst de kredietvoorraad aanscherpen, de kraan van de leningen dichtdraaien, wat vervolgens ertoe leidt dat bedrijven stoppen met investeren. De onderzoekers keken nauwgezet naar de financiële crisis van 2008, het beroemdste recente voorbeeld van een boom die omslaat in een bust. Ze ontdekten dat voor commerciële en industriële leningen het verhaal precies andersom was. De vraag naar leningen vanuit bedrijven begon al een jaar eerder op te drogen voordat banken hun leenstandaarden begonnen aan te scherpen. Met andere woorden: leners stopten met het vragen om geld voordat de kredietverstrekkers stopten met het geven ervan. Dit suggereert dat de boom zichzelf van binnenuit uitputte, doordat ondernemers beseften dat hun projecten niet langer levensvatbaar waren, in plaats van dat de boom werd gedood door een externe beperking van het krediet. Hoewel deze specifieke sequentie duidelijk was voor zakelijke leningen, merkten de onderzoekers op dat de data voor de woningmarkt, waar de crisis van 2008 echt begon, niet in hetzelfde real-time formaat beschikbaar was om te bevestigen of dezelfde regel daar ook gold.

De derde, en misschien wel meest sombere bevinding, betreft de mogelijkheid om een recessie te voorspellen voordat deze plaatsvindt. De Oostenrijkse theorie impliceert dat als we de vroege tekenen van een sectorale onbalans kunnen herkennen, we het publiek een waarschuwing kunnen geven voordat een crash plaatsvindt. De onderzoekers testten dit door hun detectieregels toe te passen op de real-time data die beschikbaar was op het moment van de crisis van 2008. Ze vonden dat de waarschuwingssignalen inderdaad aanwezig waren: de woningsector vertoonde duidelijke tekenen van problemen twaalf tot dertien maanden voor de officiële piek van de economie. Dit signaal was zichtbaar voor een hedendaagse waarnemer, niet alleen voor een historicus die achteraf kijkt. Echter, toen ze ditzelfde signaal testten tegen willekeurige data en andere perioden, faalde het in het onderscheiden van een echte recessie van gewone economische schommelingen. Het signaal trad even vaak op voor perioden waarin niets misging als voor perioden waarin een crisis aanstaande. Sterker nog, als je drie willekeurige datums in de afgelopen decennia zou kiezen, was er een kans van 88 procent dat ten minste één van hen was voorafgegaan door een vals alarm vanuit de woningsector.

Dit betekent niet dat de theorie onjuist is, maar het betekent wel dat het geen kristallen bol is. De studie laat zien dat hoewel de economie wel degelijk ongelijkmatig reageert op kredietveranderingen, en hoewel de woningsector vaak als eerste in een crisis bezwijkt, het signaal te ruizig is om als een betrouwbaar vroegtijdig waarschuwingssysteem te dienen. De onderzoekers leggen uit dat of een daling in de woningmarkt eruitziet als een ramp of slechts als een normale dip, volledig afhangt van hoe volatiel de markt recentelijk is geweest. In de jaren voorafgaand aan 2008 was de woningmarkt zo wild dat een flinke daling duidelijk opviel. In kalmere jaren zou een vergelijkbare daling als normale ruis kunnen worden beschouwd. Ook de bestemming van het krediet doet ertoe; wanneer nieuw geld zwaar in vastgoed stroomt, is dat de sector die uiteindelijk crasht, maar de omvang van de crash vertelt ons niet altijd wanneer dat zal gebeuren.

Uiteindelijk biedt het artikel een genuanceerd beeld van hoe economische cycli werken. Het bevestigt dat kredietexpansies niet alle sectoren gelijkmatig optillen, en dat de meest kapitaalintensieve delen van de economie de grootste klappen van de omkeer incasseren. Het suggereert ook dat het einde van een boom vaak wordt gedreven door het besef van de leners zelf, in plaats van door een plotselinge beslissing van kredietverstrekkers om te stoppen met lenen. Toch wijst het de gedachte resoluut af dat we deze patronen met zekerheid kunnen gebruiken om de toekomst te voorspellen. De signalen zijn echt, maar ze zijn begraven in een achtergrond van normale economische ruis die het onmogelijk maakt om ze zonder de kennis van achteraf te onderscheiden van valse alarmen. De studie laat ons met een helderder begrip achter van de mechanica van de boom en de bust, maar ook met een herinnering dat de economie een complex systeem blijft waarbij de waarschuwingssignalen vaak niet te onderscheiden zijn van het weer van het dagelijks leven.