soL Haber
Alper Birdal Teknolojik sıçramaların planlama ufkunda açtığı bu yeni patika, bizi 20. yüzyılın o statik hesaplama çıkmazından bütünüyle koparmaktadır; zira karşımızdaki mesele artık denklemlerin çözülebilirliği değil, bu teknik kapasitenin hangi toplumsal önceliklere bağlanacağıdır. 20. yüzyılın ilk yarısında sosyalist planlamaya ilişkin teorik ve akademik tartışmaların odağında ünlü “sosyalist hesaplama” argümanı duruyordu. Sosyalist planlamanın “olanaksızlığını” vaaz eden bu tartışma Avusturya Okulu’nun kurucularından Ludwig von Mises tarafından 1920’de başlatıldı. 1 Mises özetle, üretim araçlarının özel mülkiyeti olmaksızın bir sermaye malları piyasası oluşamayacağını, dolayısıyla göreli kıtlığı yansıtan fiyatların da bulunmayacağını; bunun da rasyonel iktisadi planlamayı olanaksız hale getireceğini iddia ediyordu. Avusturya Okulu’nun bir diğer önde gelen temsilcisi Friedrich von Hayek, Mises’in özünde teknik bir “hesaplama” sorununa işaret eden bu argümanına epistemolojik bir boyut kazandırdı. 2 Hayek’e göre kritik önem taşıyan iktisadi bilgi yerel, gizli ve milyonlarca birey arasında dağınık haldeydi. Kapitalist üretim tarzında piyasalar aracılığıyla bu gizli, örtülü bilgi açığa çıkıyor ve belirsizlik “fiyatlanıyordu”. Hayek'e göre merkezi planlamaya dayanan sosyalist ekonomilerdeyse kararların temelini oluşturacak bilginin planlama otoritesi tarafından gerçek zamanlı olarak açığa çıkarılması olanaksızdı. Başka bir ifadeyle Avusturya Okulu’nun kurucuları, sosyalist planlama düşüncesine hem planlama için gereken bilgiye üretim araçlarının özel mülkiyeti olmaksızın ulaşılmasının milyonlarca denklemin eş zamanlı çözümünü gerektirmesi hem de stratejik kararlar için gereken kritik bilginin kapitalist piyasa ekonomisinde fiyat sinyalleri aracılığıyla ortaya çıkmasına karşın, sosyalist planlamada milyonlarca aktörün zihninde dağınık ve gizli şekilde kalacağı, bu nedenle de açığa çıkarılamayacağını söyleyerek karşı çıkıyor ve ünlü “sosyalist hesaplama” tartışmasıyla aslında sosyalist planlamanın ayakta kalmasının olanaksız olduğunu öne sürüyorlardı. Avusturya Okulu’nun açtığı bu tartışmaya akademik alandaki ilk yanıt Polonyalı iktisatçı Oskar Lange 3 ve İsveçli iktisatçı Abba P. Lerner’den 4 geldi. İkisi de “piyasa sosyalizmi” savunucusu olan bu iktisatçılar özünde planlama otoritesinin bir tür Walrasgil müzayedeci (auctioneer) rolü üstlenebileceğini savunmaktaydı. Lange ve Lerner’e göre planlama otoritesi deneme-yanılma yöntemiyle piyasalar olmadan da fiyatları belirleyerek arz-talep dengesinin oluştuğu optimal noktayı bu “gölge fiyatları” kullanarak bulabilir, böylece tam rekabet piyasalarını taklit edebilirdi. Lange-Lerner modelinin eleştirmenleri hemen söz konusu optimal dengenin bulunmasının milyonlarca denklemin eş zamanlı çözümünü gerektirdiğini söyleyerek karşı çıktı. 20. yüzyılın ilk yarısının teknolojisiyle bunun yapılmasının olanaksız olduğunu vurguladılar. Yaşam bilimleriyle bir analoji kuracak olursak Avusturya Okulu taraftarları sosyalist planlamaya, hücresel düzeydeki solunumun otonom sinir sistemi olmaksızın tek başına beyin tarafından yönetilemeyeceğini söyleyerek itiraz ediyor ve böyle bir organizmanın hayatta kalmasının olanaksız olduğunu savunuyorlardı. Sovyet planlamasında iki dönem Bu tartışmanın esas konusu kuşkusuz Sovyetler Birliği’ydi. Sovyet plancılığı pratik olarak var olduğu kabaca 60 yıl boyunca hem içeriden hem de dışarıdan hep bu tartışma etrafında dönen eleştirilere maruz kaldı. Sistem “verimsizdi”, optimal sonuçlara hiçbir zaman hedeflenen sürede ulaşamıyordu; gerçek üretim olanaklarının bilgisini açığa çıkaracak mekanizmalardan yoksundu ve bu nedenle muazzam kaynakların israfına neden olmaya mahkumdu. Dahası “karanlıkta el yordamıyla” çalışmasına karşın merkeziyetçilikteki ısrarı nedeniyle de politik olarak sürdürülemez, “totaliter” bir rejim olmaya devam etmekteydi. Sovyet planlama deneyiminin bu eleştirileri ne düzeyde haklı çıkardığı ayrı bir tartışma konusu. Sistemin yaklaşık 75 yıl, planlama deneyiminin ise 60 yıl kadar ayakta kalmış olması, bu süreçte ekonominin ve toplumunun ciddi bir dönüşüm geçirmiş olması bile eleştirilere kuşkuyla yaklaşmak için yeterli neden sunuyor. Başka bir ifadeyle, ek bir araştırma yapmaksızın bile Sovyet deneyimi sayesinde devasa bir coğrafyanın 75 yılda nereden nereye geldiğine işaret etmek, “sosyalist hesaplama” tartışmasına yeterli bir yanıt olarak kabul edilebilir. Öte yandan bu yanıt, günümüzde nasıl bir planlama sürecinin mümkün olabileceği konusundaki arayışlar açısından tatmin edici olmayacaktır. Sovyet plancılarının karşı karşıya kaldıkları çeşitli zorlukların bilince çıkarılması ve günümüzde bu zorlukların nasıl aşılabileceği konusunda kafa yorulması bu nedenle anlamlı bir çaba olarak görülmelidir. Bu çerçevede ilk olarak hangi güçlüklerin Sovyet planlama deneyiminde kritik bir rol oynadığını, bu güçlükleri aşmaya yönelik ne gibi girişimlerde bulunulduğunu ve bu girişimlerin sonuçlarının neler olduğunu ele alarak devam edebiliriz. Bu doğrultuda ilk olarak Sovyet kalkınmasının, SSCB’nin hayatta olduğu dönem boyunca kabaca nasıl seyrettiğine bakarak başlayalım. Aşağıdaki grafik 1928-1987 arasında Sovyetler Birliği ile ABD’de kişi başı GSYH büyüme oranlarının seyrini karşılaştırmalı olarak gösteriyor. Kırmızı eğri yuvarlanmış Sovyet büyüme oranlarını, mavi eğri ise ABD büyüme oranlarını gösteriyor. Bu grafiğe bakıldığında ilk göze çarpan olgu ele alınan dönem boyunca Sovyet büyüme oranlarının, II. Dünya Savaşı yılları hariç, ABD’nin üzerinde seyretmiş olması. İkinci olarak büyüme oranları arasındaki farkın 1960’ların ortalarıyla 1970’lerin başlarından itibaren azalmaya başladığı ve nihayet 1970’lerin ortalarında kabaca eşitlendiği dikkat çekiyor. Bu grafiğe ilişkin yapılabilecek en doğrudan açıklama kabaca 1928-1970 arası Sovyet kalkınma dinamikleriyle 1970 sonrası dönemin dinamikleri arasında önemli farklılıklar bulunduğuna işaret etmek. Birinci dönemin temel sorunu büyük kaynakların hızlı sanayileşme için mobilize edilmesiydi. Bu sorunun “verimlilik” ve onun matematiksel ifadesi olan “optimalite” duvarına çarpması daha zor; zira optimize edilen objektif fonksiyon daha basit. Daha açık ifade etmek gerekirse, birinci dönemin sorunları örneğin gereken elektrik enerjisini üretmek için nereye, hangi büyüklükte baraj yapmak gerektiği, ihtiyaç duyulan çeliği üretmek için kaç haddehane daha kurulmasına ihtiyaç olduğunun saptanması vb. gibi sorunlar. Şüphesiz Sovyet deneyimi bu süreçte muazzam bir iş başarıyor ve büyük bir atılım gerçekleştiriyor. Buna Sovyet ekonomisinin ekstansif büyüme dönemi diyebiliriz. 1960’ların ortasından itibarense artık kalkınmanın temel sorunu farklılaşmaya başlıyor. Sanayileşmesini büyük ölçüde tamamlamış olan ekonominin temel meselesi bundan sonra hızlı sanayileşmenin gerektirdiği kitlesel mobilizasyon değil, sanayileşmiş bir ekonomide kaynakların optimal dağılımını sağlamak haline geliyor. Bu mertebede artık planlamanın çok daha “ince ayarlarla” çalışması zorunlu. Bunun başarılabilmesi içinse giderek artan iktisadi verinin, çok daha kısa süre içinde işlenmesi, analiz edilmesi ve bunlara dayanan kararlar alınması gerekiyor. Sovyet plancıları da bu durumun farkında olduklarından II. Dünya Savaşı sonrası dönemde hem planlama deneyiminin yarattığı birikim hem de özellikle 1960’ların sonu itibarıyla teoride ve teknolojide sağlanan gelişmeler sayesinde planlama süreçlerinde de yeni arayışlar ortaya çıktı. Bu süreci de Sovyet ekonomisinin entansif büyüme dönemi olarak adlandırmak mümkün. Entansif büyüme döneminde arayışlar Sovyetler Birliği’nde bu doğrultudaki ilk önemli arayış OGAS (Ulusal Otomatik Hesaplama ve Bilgi İşleme Sistemi) oldu. 5 Viktor Gluşkov’un başında olduğu proje planlama için gereken veri akışını üç katmanlı bir hiyerarşi kapsamında elde etmeyi öngörüyordu. Birinci katmanda merkezi planlama otoritesi, ikinci katmanda büyük kentlerde kurulacak yaklaşık 200 bölgesel merkez, üçüncü katmanda ise tüm SSCB’ye yayılan, fabrika düzeyinde oluşturulacak 20.000 kadar yerel ağ kurulması tasarlandı. Bu hiyerarşik ağ sayesinde planlama için gereken “gerçek zamanlı” veri akışının sağlanması öngörülüyordu. Proje kapsamında “elektronik para” kullanımı da yapılan öneriler arasındaydı. Amaç, örneğin Urallardaki bir çelik işletmesi belirli türdeki bir çeliğin üretiminde geri kalmaya başladığında sistemin anında ulusal planı yeniden hesaplaması ve aylar süren bürokratik yazışmalara gerek kalmaksızın kaynakların yeniden dağıtılmasını sağlamasıydı. OGAS hiçbir zaman tamamlanamadı. OGAS’ın başarısız olmasının arkasında başlıca iki neden bulunuyordu: kurumsal direnç ve teknik dar boğazlar. 6 Özellikle Maliye Bakanlığı ve Merkezi İstatistik İdaresi (TsSU) OGAS’ı bir tehdit olarak gördü. Sorun, bilgi akışının otomatize edilmesi durumunda orta kademedeki yöneticilerin sistemdeki verimsizlikleri gizleyerek kaynak istiflemeye devam etmelerinin çok daha zor hale gelecek olmasıydı. Bu nedenle Maliye Bakanlığı bilgisayarların planlama sürecinde “kontrol” aparatları haline gelmesine direnç göstererek onları basit birer hesap makinesi olarak kullanmaya devam etti. Böylece OGAS’ın öngördüğü entegre veri akış şeması, birbiriyle uyumsuz çok sayıda izole veri tabanına dönüştürüldü. Başka bir ifadeyle 1960’ların ortalarına gelindiğinde Sovyet plancılığında merkezi planlamanın başarısı için hayati önem taşıyan veri akışı, kaynağında önemli ölçüde yozlaşmış bulunmaktaydı. Sistem, işletme yöneticilerinin gereksinilen kaynak miktarını şişirip, kendi işletmelerinin kapasitesini olduğundan az göstermelerinin önüne geçmeyi başaramamaktaydı. Bu da 1960’ların ortalarından itibaren sağlıklı veri akışını temin edecek teşvik modelleri geliştirilmesi konusunda sonu gelmez reform arayışlarına kapı açtı. OGAS’ın başarısızlığında önemli rolü olan diğer neden ise teknik dar boğazlardı. Gluşkov bir çeşit ulusal “bulut” yaratmayı düşlemişti ancak 1960’larda Sovyet bilgisayar endüstrisi henüz güvenilir entegre devre üretmenin uzağındaydı. Bu dönemde ABD IBM System/360 modeliyle 7 önemli bir hamle yapmışken Sovyetler henüz Batıda geliştirilen donanımları daha düşük kalite bileşenlerle taklit etme aşamasındaydı. 1960’ların ortasında Sovyetlerin elinde henüz trilyon değişkenli bir lineer programlama problemini çözmek için gereken işlem gücüne ve ağ gecikmesine sahip bir işletim sistemi mevcut değildi. Sovyetler Birliği’nde OGAS’ın başarısızlığı sonrasında da benzer arayışlar ortaya çıktı. Örneğin 1970’lerin başında Merkezi İktisadi Matematik Enstitüsü başkanı N.P. Federenko tarafından “Ekonominin Optimal İşleyişi İçin Bir Model” (SOFE) 8 ortaya atıldı. Federenko, planlamanın bir lineer programlama modeli dahilinde “optimal” sonuçlara ulaşabileceğini savundu. Ancak Federenko’nun modeli de benzer nedenlerle somut bir sonuca ulaşmadı. Özetle entansif büyüme döneminde artık maddi bilançolar (material balances) yöntemi eskisi kadar etkin çalışmıyor, muazzam ölçüde çeşitlenmiş bulunan ekonominin yönetimi için gereken “ince ayarların” yapılmasında yetersiz kalıyordu. Sovyet plancıları bu sorunu aşmak için çeşitli çözüm yolları üzerinde çalışmış olsalar da bu arayışlar, kurumsal ve teknik nedenlerle başarılı olamadı ve maddi bilançolar yönteminin yerine başka bir yönetim modeli konulamadı. Bu da karmaşık bir iktisadi yapıda “enformasyon maliyetlerinin” giderek artması anlamına gelmekteydi. Bu durum, toplam faktör üretkenliğinde eninde sonunda iktisadi büyümeye de yansıyan bir duraksamayı beraberinde getirdi. Sovyet ekonomisine ilişkin ulaşabildiğimiz uzun dönemli tarihsel veriler kısıtlı olduğu için toplam faktör üretkenliğindeki gerilemenin boyutlarını kapsamlı bir şekilde analiz etmemiz mümkün değil. Ancak kabaca bir fikir vermesi açısından, teorik açıdan hayli sorunlu bir model olduğu şerhini düşerek, “Solow artığını” (Solow residual) hesaplayabiliriz. Modelin matematiksel ifadesi şu şekilde: Bu model basit bir şekilde şu sorunu ölçülebilir hale getirmeyi amaçlıyor. 9 Bir ekmek fırını düşünelim. Daha fazla ekmek üretmek istiyorsunuz. Bu durumda önünüzde iki seçenek var: daha fazla fırıncıyı işe alabilirsiniz (ΔL / L) ya da yeni bir fırın (ΔK / K) satın alabilirsiniz. Ancak ekmek üretim verilerini incelediğinizde bazı işletmelerin bazen fırıncı ve fırın sayıları sabitken de daha fazla ekmek üretmeyi (ΔY / Y) başardığını görürsünüz. Solow artığı (ΔA / A) daha fazla fırıncı ve fırın olmaksızın üretimde sağlanan bu artışı ölçmeyi amaçlar. Başka bir deyişle sistemin verimliliğinin -kaba- bir ölçütünü sunar. Daha önce belirttiğim gibi, bu hayli sorunlu ve teorik açıdan yetersiz bir modeldir. Ancak elimizdeki tarihsel veriler Sovyet ekonomisinde verimliliğin nasıl değiştiğini daha sarih bir şekilde çözümlemeye elvermiyor. Bu nedenle buradan devam ediyoruz. Aşağıdaki grafik Easterly ve Fischer’ın Dünya Bankası verilerine dayanarak hesapladıkları zaman serileri kullanılarak üretildi. 10 Eğriler farklı kalkınma dönemlerinde ve farklı sermaye payı (α) varsayımları altında Sovyet ekonomisinde toplam faktör üretkenliğinin (TFP), yani “Solow artığının” değişim hızlarını gösteriyor. Bu sensitivite analizinde dikkat çeken başlıca husus, Sovyet ekonomisinin 1950-1979 arasında sermaye birikimini artırmak konusunda zorlanmaması, yani sanayileşmeye yönelik (ekstansif) kaynak mobilizasyonunda başarılı olması. Öte yandan seçilen sermaye payından bağımsız olarak 1960’ların sonunda verimlilikte bir çöküş yaşandığı anlaşılıyor. Bunun anlamı şu: mevcut sermaye stokuna eklenen yeni sermaye malları giderek daha az hasıla üretebiliyor; dolayısıyla ekonominin büyüme hızına katkısı giderek düşüyor. Buradan hareketle Sovyet ekonomisinin bir tür “ekstansif büyüme tuzağına” düştüğü söylenebilir. Başka bir coğrafya, başka bir arayış: Cybersyn projesi 1970’lerin başında başka bir coğrafyada, Salvador Allende’nin Şili’sinde, OGAS’a benzer başka bir arayış gündeme geldi. Sincro-Synergia ya da kısa adıyla Cybersyn projesinin fikir babası İngiliz sibernetikçi Stafford Beer’dı. 11 Beer, 1971’de bizzat projenin başına geçmek üzere Şili’ye davet edildi. Cybersyn insan sinir sistemi model alınarak tasarlanmıştı. Beer tarafından “uygulanabilir sistem modeli” (viable system model – VSM) olarak adlandırılan model her bir işletmeye otonom kontrol alanı sağlanmasını öngörmekteydi. Merkezi planlama ofisi, üretim planlanan istatistiksel parametre sınırları içinde kaldığı müddetçe bu mekanizmaya müdahale etmeyecekti. VSM’nin bu yaklaşımı bir anlamda Hayek’in “gizli/örtülü ve yerel bilginin açığa çıkarılmasının olanaksızlığı” sorununa çözüm getirmekteydi. Sistemin merkezinde Santiago’da kurulan bir operasyon odası bulunuyordu. Yerel birimlerden gelen veriler Bayesci bir algoritma olan Cyberstride kullanılarak analiz ediliyor ve bu gerçek zamanlı veriler operasyon odasında bulunan siyasi/toplumsal yönetim birimlerine Alphanumerico adı verilen bir arayüz vasıtasıyla kolayca okunabilir ve yorumlanabilir bir formatta sunuluyordu. İşletmelerle operasyon odası arasında veri akışı ise teleks iletişimiyle sağlanıyordu. Cybersyn’i bir sinir sistemine benzetecek olursak işletmelerle operasyon odası arasında kurulan teleks ağı periferik sinirlere, yerel birimlerden gelen verileri filtreleyen algoritma olan Cyberstride talamusa, filtrelenen verilerin sunduklarına dayanarak stratejik kararlar alınmasını sağlayan Alphanumerico da sensörinöral kortekse benzetilebilir. Cybersyn’in sosyalist planlama yaklaşımına getirdiği en önemli yenilik, modeli Bayesci tahmin yöntemine dayandırarak Avusturya Okulu eleştirisinin en “sağlam” olduğu başlığa, belirsizlik sorununa yeni bir bakış açısı getirmesiydi. Maddi bilançolar yöntemi planlama sürecini statik bir “harita çizme” mantığıyla yönetirken, Cyberstride beklentileri sürekli olarak yeni veriler ışığında güncelleyerek “dinamik” ve “homeostatik” bir yaklaşım benimsiyordu. Bu hususu biraz daha açmaya ihtiyaç var. Maddi bilançolar yönteminde tüm mal ve hizmetlerin tam olarak ne kadar üretileceği ve nerede tüketileceği hesaplanır. Örneğin 100 birim nihai mal -diyelim ki traktör- üretmek için gereken elektrik, kömür ve çelik (ve diğer tüm girdilerin) miktarı belirlenir ve traktör üretimine tahsis edilir. Ancak örneğin A işletmesi 100 birim çelik üretmek yerine 90 birim çelik üretirse, B işletmesi (traktör fabrikası), diyelim ki, 10 traktör az üretebilecektir. B işletmesi 10 traktör az üretebildiği için Tarım Bakanlığı 10 kolektif çiftliğe traktör tahsis edemeyecek, dolayısıyla bu çiftlikler tahıl üretim hedeflerini tutturamayacak, bu durumda hayvancılık için gereken yem miktarı planlanın altında kalacak ve kentlere planlandığı kadar et arz edilemeyecektir. Bu, planlama otoritesinin kolaylıkla çözebileceği bir sorun gibi görünse de maddi bilançolar yönteminde üç temel nedenle çözümü zor bir sorun olduğu açığa çıkmıştır. Birinci zorluk “iterasyon (yineleme)” sorunudur. Hedefin altında kalan 10 birimlik çelik üretimi plancılar için tek bir matematiksel sorun değil, aslında bir sorunlar silsilesidir; tek bir hedefteki sapma tüm ulusal planın yeniden hesaplanmasını gerektirir. Şöyle ki,10 birimlik çelik açığını kapatmak için örneğin köprü inşaatı planından 10 birim çeliği traktör yapım planına kaydırmak gerekir. Ancak bu durumda köprü inşaatı planının yeniden hesaplanması gerekir ki bu da ulaştırma planının yeniden hesaplanmasına, elektrik santrallerine gidecek kömür miktarının değişmesine vs. neden olur. Ekonomideki tüm değişkenler birbirine bağlı olduğu için, maddi bilançoların statik yapısında bir değerin değişmesi tüm planın yinelemeli (iteratif) olarak yeniden hesaplanmasını gerektirir. Başlangıçta çizilen haritanın koordinatları değiştiğinden haritanın tekrar tekrar çizilmesi gerekir. İkinci olarak, 1970’lerde bir “maddi bilançonun (dengenin)” kâğıt üzerinde tamamlanmasının aylar sürdüğünü vurgulamak gerek. Bu da bir “enformasyon gecikmesi” sorunu anlamına gelmektedir. Plancılar mevcut planı yeni duruma göre yeniden hesapladıklarında bir sonraki yılın maddi bilançosu hazırlanmış oluyordu. Yani sistem, yönetmeye çalıştığı gerçekliğe kıyasla asimptotik olarak yavaş kalmaktaydı ve çözümü en nihayetinde ürettiğinde artık çözüm çoğu zaman anlamını yitirmiş oluyordu. Üçüncü sorun ise iktisat yazınında “temkinlilik etkisi” diye adlandırılan sorundu. Bunu enformasyon asimetrisinden kaynaklanan bir güçlük olarak tarif edebiliriz; planlama otoritesi üretim birimlerinin gerçek üretim kapasitesi konusunda doğru bilgiyi yalnızca “özendiriciler” (teşvikler) aracılığıyla açığa çıkarmaya çalışabiliyordu. Başka bir deyişle planlama otoritesi yerel birimlerin gerçek üretim olanakları hakkında doğru ve anlık bilgiye sahip değildi. Bu durumda, yukarıdaki örnekteki A işletmesinin (çelik fabrikasının) yöneticisi, işletme örneğin 120 birim üretebilecekken plan hedefinin 100 birimde tutulması için pekâlâ gerçek üretim kapasitesini saklama yoluna gidebiliyordu. Bunu antrenmanlarda 100 metreyi 9,50 saniyede koşabilen bir atlet örneğine benzetebiliriz. Eğer atletin bu sürede koşabildiğini yalnızca atletin kendisi biliyorsa ve ona dünya rekorunu her kırdığında (mevcut dünya rekoru 9,58 saniyeyle Usain Bolt’a ait) ödül alacağı vaat edilmişse, koşucu katıldığı her resmi müsabakada rekoru 0,01 saniye geliştirir. Zira ilk yarışında 9,50 koşarsa bir sonraki ödülü almak çok daha zor olacaktır. Spor Bakanlığı kuşkusuz “daha akıllı” ödül ve gözetim mekanizmaları üretmeye çalışabilir, ama atletin gerçekte hangi hızla koşabildiğinin bilgisine sahip olamıyorsa bu konuda geliştirebileceği stratejilerin sınırlı kalacağı açıktır. Benzer şekilde, yine örneğimizdeki A işletmesinin yöneticisi planlandığı gibi 100 birim değil, 90 birim çelik üretildiğinde de bunu işletmeye dışsal faktörlerle (mesela kömür ya da demir cevheri kalitesindeki düşüklükle, işçilerin tembelliğiyle vb.) açıklayarak, hedefi tutturamadığı için uygulanabilecek yaptırımları hafifletebilir. Cybersyn’in omurgasını teşkil eden Cyberstride algoritmasının başlıca özgünlüğü plan hedeflerini bir önsel dağılım, gerçekleşen üretimi ise bulgu olarak ele almasıydı. Merkezi planlama otoritesinin işlevi, işletme düzeyinde üretimi yönetmeye çalışmak değil “olağan işleyişin” gerçek zamanlı verilerle güncellenen matematiksel sınırlar içinde kalmasını sağlamaktı. Merkez, periferik dokularda her anda ne olup bittiğiyle ilgilenmiyor, yalnızca periferik sinirlerden iletilen “ağrı sinyalleriyle” harekete geçiyordu. Stafford Beer bu çevrime, Yunanca “algos” (ağrı) ve “hedonia” (keyif) sözcüklerinden türettiği bir ifadeyle, “algedonik döngü” adını vermişti. Bir algedonik döngü örneği: Güncel bir durum-uzay modeli Önceki bölümde Cyberstride gibi Bayesci tahmin yaklaşımına dayanan bir planlama mantığının plan hedeflerine önsel dağılım , gerçekleşmelereyse bulgu olarak yaklaştığını belirtmiştim. Bunu şu şekilde ifade edebiliriz: P(Plan ⏐ Veri) α P(Veri ⏐ Plan) x P(Plan) İlişkinin sol tarafında bulunan P(Plan ⏐ Veri) ifadesi “posterior (sonsal) olasılığı” belirtiyor. Mantık olarak, bugün gelen gerçek üretim rakamları ( Veri) temelinde işletmenin yapabileceklerine ( Plan ) ilişkin yeni, en doğru tahminimiz nedir sorusuna yanıt arıyoruz. Bu posterior olasılığa ulaşmak için iki bileşenden yararlanıyoruz: P(Veri ⏐ Plan) yani gerçekleşme olasılığı (likelihood) ve P(Plan) yani öncül (prior). Gerçekleşme olasılığının temel sorusu, önceki bölümdeki çelik-traktör üretimi ile devam edersek, “mevcut planımızın doğru olduğunu varsaydığımızda (100 birim üretim bekliyoruz), tesadüfi olarak 90 birimlik üretimle karşı karşıya kalma olasılığımız nedir?” şeklinde özetlenebilir. Bu soruya vereceğimiz yanıt ele almakta olduğumuz işletmenin üretim verilerinin barındırdığı “gürültüyü” hesaba katmak zorunda. Eğer veriler içsel olarak “gürültülüyse”, yani varyansı yüksekse 90 birim üretim “normal” bir dalgalanma olarak görülebilecekken verilerin gürültüsü az, yani varyansı küçükse 90 birim üretim verisi önemli bir olay olarak görülebilir. P(Plan) , yani öncül ise sistemin yeni veriler gelmeden önceki (tarihsel) verilerini ifade ediyor. Öncül, sistemin stabilitesini sağlıyor; böylece tek bir sapma olması halinde sistem rayından çıkmıyor. Statik/deterministik modelle dinamik/Bayesci modelin mantığındaki temel farklılığı şu şekilde açıklayabiliriz: Deterministik model, 100 birim üretim planlarken 90 birim üretimle karşı karşıya kaldığında “veri hatalı” (işletme yöneticisi başarısız ya da yalan söylüyor vb.) deme eğiliminde. Dinamik modelin mantığıysa, “veri 90 birim üretimse ve öncülümüze (tarihsel verilere) dayanarak bunun tesadüfi olması olasılığı düşükse planı (örneğin) 92,5 birim olarak güncelle” şeklinde çalışıyor. Bu mantığı formel olarak “plana”, önceden bilinmeyen (gözlemlenemeyen) gürültülü verilerden çıkarsanması gereken bir dinamik lineer programlama problemi olarak yaklaşmak suretiyle ifade edebiliriz. Gözlemlenebilir olan, gürültü içeren veridir: Bu denklemde; Y t : Gözlemlenen hasılayı (örneğimizdeki 90 birim çelik gibi), F t : Gözlem matrisini, θ t : İşletmenin “gerçek durumunu” veya homeostatik bazal durumu, υ t : Gözlemin içerdiği gürültüyü (ölçüm hataları, günlük küçük dalgalanmalar vb.), V t : Gürültünün varyansını ifade etmektedir. Bu ifadedeki “gözlem matrisi” (F t ) işletmenin gerçek durumunun (θ t ) üretime (hasılaya) nasıl yansıdığını göstermekte, yani işletmenin içsel durumuyla gerçek veri arasındaki köprüyü kurmaktadır. Bir sonraki adımda “sistem denklemini”, yani iktisadi metabolizmayı gösteren ilişkiyi modelleyebiliriz. Buna göre; Burada ise; G t : Durum geçiş matrisini, ω t : Sistemik şokları (TFP’de çöküş, ekipman arızası vb.), W t : Sistem varyansını (“enformasyon elastisitesi”) ifade etmektedir. Sibernetik öğrenme mantığını ise bir Bayesci güncelleme fonksiyonu olarak formalize edebiliriz: Bu denklemdeki K t “Kalman kazancı” anlamına gelmekte ve şu şekilde tanımlanmaktadır: Bu noktada veriler gürültülü, yani V t yüksekse K t ’nin küçüleceğini, V t küçük ve W t büyükse K t ’nin büyüyeceğini not edelim. Başka bir ifadeyle V t küçük, W t büyük olduğunda sistem 90 birim çelik üretiminin “yapısal bir çöküş” olduğunu “öğrenmekte” ve planı buna göre güncellemektedir. Bu şekilde merkezi planlama otoritesinin elinde artık bir “plan” () ve “gözlem” ( Y t ) mevcut olur. Algedonik döngü planla gözlem arasındaki farkın (buna inovasyon diyebiliriz) istatistiksel olarak anlamlı olması durumunda, yani “inovasyon kovaryansına” (Q t ) göre devreye girer: Bildirilen üretimle planlanan üretim arasındaki fark %95 güven aralığını aştığı anda sistem bir “ağrı sinyali” verecek ve merkezi otoriteyi harekete geçmesi için uyaracaktır. Aşağıdaki simülasyon, operasyon odasındaki plancıların ekranda ne göreceğini örnekliyor. Bu grafik, yukarıda matematiksel olarak özetlenen modelin sentetik veriler kullanılarak bir simülasyona dönüştürülmesiyle elde edildi. Simülasyon senaryosunda istikrarlı bir şekilde üretim yapan bir işletmenin 30. günde ani bir şok nedeniyle 15 birimlik üretim kaybı yaşadığı varsayıldı. Simülasyonun bize verdiği iki ana mesaj bulunuyor: Birincisi gerçek zamanlı veri akışına dayanan dinamik bir süreç olarak planlama, verilerin içerdiği olağan “gürültü” ile “yapısal bir çöküşü” birbirinden ayırt ederek sistemi yönetmeyi başarabilir. İkincisi merkezi planlama otoritesinin ekonomideki tüm veri noktalarını bilmesine gerek yoktur; merkezi otoritenin yalnızca tahmin edilen durum ve belirsizlik hakkında bilgisinin olması yeterlidir. Sosyalist planlamanın değişen ufku Gerek OGAS gerekse Cybersyn bilgisayar teknolojilerinin emekleme çağında, 1970’lerin başında ortaya çıktı. Bir bilgisayarın ham hesaplama gücü, “floating-point operations per second” (FLOPS) cinsinden ölçülür. 1970’lerin başında sosyalist plancıların elindeki hesaplama gücü yaklaşık olarak 1 FLOPS’tu. Günümüzün kuantum bilgisayarları ise 1 exaFLOPS’tan (saniyede 10 18 hesaplama) fazla hesaplama gücüne sahip. Başka bir deyişle bugün, 1970’lerdeki SSCB hacminde (Alec Nove 1970’lerin başında Sovyet ekonomisinde 12 – 24 milyon arasında farklı mal üretildiğini tahmin ediyordu 12 ) bir ekonomi için “optimal” çözümün, yani Leontief girdi-çıktı matrisinin tersinin bulunması için yapılması gereken işlem sayısı 1,7x10 21 ’dir. Bu da gerçek iktisadi hesaplamalarda kullanılan “sparse” (seyrek) matrisler kullanılmasa bile, günümüzün bilgisayar teknolojileri kullanılarak yaklaşık 10-20 dakika içerisinde çözüme ulaşılabileceği anlamına gelmektedir. O halde artık Avusturya Okulu’nun 1920’lerde sosyalist planlamanın “imkansızlığına” ilişkin ortaya attığı ilk argümanın gülünç hale geldiği rahatlıkla söylenebilir. Milyonlarca farklı ürünün nasıl optimal bir şekilde dağıtılacağı sorunu, örneğin Walmart veya Amazon gibi çok ülkeli şirketlerin günlük işleyişlerinde çoktan çözdüğü alelade bir sorundur. 13 Avusturya Okulu’nun Hayek tarafından ortaya atılan ikinci -epistemolojik- argümanına gelince, durum öncekinden farklı değildir. Hayek esas olarak iktisadi karar alma süreçleri için gereken bilginin dağınık, gizli ve örtülü olduğunu ve belirsizlik içerdiğini söylüyordu. Günümüzün büyük veri çözümleme yöntem ve olanakları, milyonlarca üretici ve tüketicinin “bilgisine” anlık olarak ulaşılmasını mümkün kılıyor. Artık ücra bir köydeki bir çocuğun bakkaldan satın aldığı bisküvinin bilgisi bile alışveriş gerçekleştiği anda bilinebilir ve daha önce belirtildiği gibi, bu tür alışverişlerin toplamının oluşturduğu “büyük veri”, mevcut hesaplama kapasiteleriyle gerçek zamanlı olarak çözümlenebilir. Tedarik zincirlerine içselleşmiş durumda olan IoT (nesnelerin interneti) sensörleri ve akıllı uygulamalar aracılığıyla stok durumu, yıpranma ve aşınma payları vs. gerçek zamanlı olarak, fiyat mekanizmasına en küçük bir gerek duyulmaksızın takip edilebilir, dahası yönetilebilir. Yani kapitalist piyasalarda ancak a posteriori olarak ve çarpık bir şekilde fiyatlara yansıyan değişkenler, artık tamamen otomatik mekanizmalarla daha oluşum sürecindeyken hesaplanabilir. Milyonlarca farklı metanın tahsisi, fiyat sinyalleriyle monetize edilmeksizin, birbirinden farklı fiziksel ölçü birimleri (kalori, kilogram, dakika vb.) kullanılarak rahatlıkla gerçekleştirilebilir ve bu birimler arasındaki dönüşüm dinamik olarak ve yine gerçek zamanlı gerçekleştirilebilir. Makine öğrenmesi ve büyük dil modelleri artık, geçmiş ve gerçek zamanlı tüketim talebi verilerini kullanarak tüketim eğilimlerini yüksek doğrulukla tahmin ederek, Sovyet plancılığına yöneltilen en yoğun eleştirilerden bir tanesi olan “kıtlıklar/kuyruklar” ve “dar boğazlar” gibi sorunların daha oluşmadan önüne geçilmesini sağlayabilir. İktisadi yeniliklerin gelişmesinde “gizli/örtülü” bilginin rolü ve bu bilginin kodifiye edilmesinin güçlüğü günümüzün yapay zekâ modelleriyle çok daha rahat aşılabilir. Bu modeller sayesinde farklı teknik/teknolojik uygulamaların ekonomiye olası etkileri dijital olarak farklı senaryolarla simüle edilebilir. Ayrıca “yeniliğin” gerektirdiği örtülü bilginin sisteme önceden dahil edilmesini sağlayacak granülariteye sahip katılım mekanizmaları çok daha kolay bir biçimde geliştirilebilir ve planlama süreçlerine içselleştirilebilir. Teknolojideki gelişimlerin planlama açısından barındırdığı olanaklar üzerine düşünmek, artık planlama kuramında karşımızda yeni sorunlar olduğunu ortaya koymaktadır. 20. yüzyılın başındaki tartışmalar çoktan aşılmıştır. Teknolojik sıçramaların planlama ufkunda açtığı bu yeni patika, bizi 20. yüzyılın o statik “hesaplama” çıkmazından bütünüyle koparmaktadır; zira karşımızdaki mesele artık denklemlerin çözülebilirliği değil, bu teknik kapasitenin hangi toplumsal önceliklere bağlanacağıdır. Mises ve Hayek’in epistemolojik itirazları, bugün “exascale” işlem gücü ve granüler veri akışı karşısında tarihsel birer dipnota dönüşürken, asıl gerilim hattı teknik olanaksızlıktan etik-politik tercihlere kaymıştır. Bu noktada sormamız gereken yakıcı soru şudur: Algoritmik kusursuzluk, “insan faktörünü” rasyonel bir optimizasyon nesnesine mi indirgeyecek, yoksa teknokratik tahakküm riskini bertaraf edecek yeni, katılımcı bir sosyalist planlamanın kaldıracı mı olacak? 1 Mises, Ludwig von; Economic Calculation in the Socialist Commonwealth, Mises Institute, Auburn, Alabama, 1990. 2 Hayek, Friedrich von; “The Use of Knowledge in Society”, The American Economic Review, cilt 35, sayı 4 (Eylül 1945), s. 519 – 530. 3 Lange, Oskar; “On the Economic Theory of Socialism”, The Review of Economic Studies, cilt 4, sayı 1 (Ekim 1936), s. 53 – 71. 4 Lerner, Abba P.; The Economics of Control. Principles of Welfare Economics, The Macmillan Company, New York, 1944. 5 Glushkov, V.M.; Introduction to Cybernetics, Academic Press, New York, 1966. 6 Gerovitch, Slava; “InterNyet: why the Soviet Union did not build a nationwide computer network?”, History and Technology, cilt 24, sayı 4, Aralık 2008, 335 – 350. 7 1964’te ortaya çıkan IBM System/360, ilk defa donanım ile yazılımı birbirinden ayırması nedeniyle bilgisayar bilimlerinde bir dönüm noktası olarak kabul ediliyor. Önemi açısından şu kaynağa bakılabilir: Pugh, E.W., Johnson L.R. ve Palmer J.H., IBM’s 360 and Early 370 Systems, MIT Press, Cambridge, Massachusetts, 1991. 8 Federenko, N.P.; Optimal Functioning System for a Socialist Economy, Progress Publishers, Moskova, 1974. 9 Solow, R. M.; “Technical Change and the Aggregate Production Function”, Review of Economics and Statistics , cilt 39, 1957, 312 – 320. 10 Easterly, William ve Stanley Fisher; “The Soviet Economic Decline”, The World Bank Economic Review, cilt 9, sayı 3, Eylül 1995, 341 – 371. 11 Beer, Stafford; Brain of the Firm, John Wiley & Sons, New York, 1972. 12 Nove, Alec; The Economics of Feasible Socialism, Routledge, New York, 1983. 13 Phillips, Leigh ve Michal Rozrowski, The People’s Republic of Walmart. How the World’s Biggest Corporations are the Laying the Foundation for Socialism, Verso Books, Londra, 2019.
Go to News Site