El lunes 11 de octubre la Real Academia Sueca de Ciencias otorgó a David Card (University of California), Joshua Angrist (MIT) y Guido Imbens (Standford University) el Premio del Banco de Suecia en Ciencias Económicas en Memoria de Alfred Nobel (o simplemente, Premio Nobel de Economía). En palabras de la propia Academia1, el galardón fue otorgado por sus contribuciones empíricas en economía laboral (en el caso de Card) y por sus contribuciones metodológicas al análisis de las relaciones causales (en los casos de Angrist e Imbens).
Los aportes de David Card a la disciplina han sido amplios e incluyen a tópicos como el impacto de la educación sobre los ingresos (Card, 1999), salario mínimo y empleo (Card y Krueger, 1993), migración y empleo (Card, 2001), cambio tecnológico y desigualdad (Card y DiNardo, 2002), seguro médico y acceso a la salud (Card, Dobkin y Maestas, 2008), entre otros. Según su perfil en Google Scholar, su paper más citado es Card y Krueger (1993) -versión final en Card y Krueger (1994). En este trabajo, los autores examinan el impacto de un incremento en el salario mínimo por hora sobre el empleo que tuvo lugar en un estado de Estados Unidos (New Jersey en 1992). Para ello, comparan salarios y empleo en restaurantes de comida rápida (en donde típicamente se pagan salarios iguales al mínimo legal) en este estado y en un estado vecino que no aumentó el salario mínimo (Pennsylvania), tanto antes como después de la modificación. Esta comparación entre unidades afectadas (tratamiento) vs. no afectadas (control) y antes vs. después del evento de interés es lo que típicamente se conoce en econometría como estimación de diferencia-en-diferencias.
Si bien la propuesta empírica de Card y Krueger (1993) puede parecer algo obvia en la actualidad, no lo fue a inicios de los 90. Así, parte de su contribución fue la de promover la utilización de métodos cuasi-experimentales más creíbles en economía. Su propuesta implicó abandonar la simple comparación antes vs. después para adoptar una doble diferencia. Además, facilitó la contemplación de las variables de control: ya no era necesario conocer con exactitud las variables de control a incorporar en las estimaciones, sino que, cualesquiera sean esas variables, estas deberían afectar en forma similar al grupo de tratamiento y el de control. Por último, y no menos sorprendente, los resultados de Card y Krueger mostraron que el aumento del salario mínimo no provocó una caída en el empleo en New Jersey. Esto contradijo las predicciones teóricas estándar en Economía y continúa siendo un tópico en debate.
En los casos de Joshua Angrist y Guido Imbens, sus aportes han sido esencialmente metodológicos. Angrist, junto a Jorn Pischke, ha escrito uno de los manuales de econometría más utilizado en las universidades de todo el mundo (2008, “Mostly Harmless Econometrics”). No casualmente, su paper más citado es coautoreado con el otro galardonado (Imbens). En Angrist, Imbens y Rubin (1996), los autores profundizan en otro de los métodos más utilizados, en la actualidad, para inferencia causal: el de variable instrumental. En particular, Angrist, Imbens y Rubin muestran que en situaciones en donde existe una asignación del tratamiento al azar, pero el cumplimiento no es perfecto, y considerando unos pocos supuestos intuitivos, las estimaciones de variable instrumental pueden ser interpretadas como el impacto causal de la recepción del tratamiento (en lugar de su asignación) entre los compliers (aquellos que fueron asignados y recibieron el tratamiento). En otras palabras, estas estimaciones permiten conocer el impacto causal sobre aquellos que se ven influenciados por el instrumento, el cual no necesariamente es el mismo entre aquellos que no son influenciados. En términos más generales, Imbens y Angrist (1994) proponen la utilización del modelo del efecto local promedio del tratamiento (local average treatment effect [LATE]) para inferencia causal.
Si bien los galardonados de este año ostentan un amplio consenso, entre economistas, acerca del amplio impacto de sus investigaciones, siempre habrá personas que no reciban el premio aun cuando parecen merecerlo. En esta lista se puede incluir a Susan Athey, Donald Rubin o Alan Krueger (recientemente fallecido).
En síntesis, los tres galardonados de este año, han contribuido sustancialmente a la revolución de la credibilidad en Economía. Más allá de sus contribuciones específicas, los autores han propiciado la utilización de experimentos naturales2 en nuestra disciplina y, sin dudas, esto es uno de los motivos por los cuales la Economía se ha vuelto cada vez más aplicada. Reconocimiento merecido y siempre anticipado entre colegas, ahora hecho oficial.
Fernando Antonio Ignacio González
IIESS y Observatorio Kumbykuaa
faigonzalez@iiess-conicet.gob.ar
Juan Antonio Dip
FCE-UNaM y Observatorio Kumbykuaa
dip@fce.unam.edu.ar
Referencias
Angrist, J.; Imbens, G.; Rubin, D. (1996). Identification of Causal Effects Using Instrumental Variables. Journal of the American Statistical Association, 91(434), 444-455.
Angrist, J.; Pischke, J. (2008). Mostly harmless econometrics. Princeton: Princeton University Press.
Card, D. (1999). The causal effect of education on earnings en Ashenfelter, O.; Card, D. (eds) Handbook of Labour Economics, 3, Elsevier Science.
Card, D. (2001). Immigrant Inflows, Native Outflows, and the Local Market Impacts of Higher Immigration. Journal of Labor Economics, 19(1), 22-64.
Card, D.; DiNardo, J. (2002). Skill-biased technological change and rising wage inequality: Some problems and puzzles. Journal of Labor Economics, 20(4), 733-783.
Card, D.; Dobkin, C.; Maestas, N. (2008). The impact of nearly universal insurance coverage on health care utilization: evidence from Medicare. American Economic Review, 98(5), 2242-2258.
Card, D.; Krueger, A. (1993). Minimum wages and employment: A case study of the fast food industry in New Jersey and Pennsylvania. Working paper 4509, NBER.
Card, D.; Krueger, A. (1994). Minimum wages and employment: A case study of the fast food industry in New Jersey and Pennsylvania. The American Economic Review, 84(4), 772-793.
Imbens, G.; Angrist, J. (1994). Identification and Estimation of Local Average Treatment Effects. Econometrica, 62(2), 467-475.
1 https://www.nobelprize.org/prizes/economic-sciences/2021/summary/
2 Los experimentos naturales son estudios observacionales basados en situaciones de la vida real, en lugar de contextos controlados de laboratorio, para examinar el impacto causal de políticas en la economía.