Prof. Andrzej Torój z Zakładu Ekonometrii Stosowanej SGH o Noblu z ekonomii 2021

W roku 2021 grono laureatów nagrody Nobla z ekonomii powiększyli trzej wybitni ekonometrycy: David Card w połowie za „empiryczny wkład w rozwój ekonomii pracy” oraz Joshua Angrist i Guido Imbens w połowie za „metodologiczny wkład w analizę relacji przyczynowo-skutkowych”.

Prace wszystkich trzech badaczy są silnie ze sobą powiązane (nie sposób tu dodatkowo nie wspomnieć nieżyjącego już Alana Kruegera) i mają ogromne znaczenie dla metodyki współczesnych nauk społecznych. Warto więc przyjrzeć się bliżej myśli tegorocznych noblistów.

Dotyczy ona przede wszystkim czerpania wniosków z danych zebranych dzięki tzw. eksperymentom naturalnym, na które w ekonomii jesteśmy skazani. Możliwości prawdziwego eksperymentowania są tu bowiem bardzo ograniczone w porównaniu z naukami przyrodniczymi. Nie da się przeprowadzić badania klinicznego dla narzędzia polityki gospodarczej w taki sam sposób, jak np. dla szczepionki przeciwko COVID-19, tzn. z reprezentatywną oraz odpowiednio różnorodną i liczną grupą poddaną badaniu i odpowiadającą jej grupą kontrolną. To właśnie z takich badań, zwanych randomizowanymi eksperymentami (ang. randomized control trials), pochodzą parametry skuteczności szczepień, które z wielką uwagą śledziliśmy w środku pandemii.

Takie podejście można wprawdzie do pewnego stopnia stosować w ekonomii, czego niedawnym przykładem jest niedawne wspólne badanie Banku Światowego i polskiego Ministerstwa Finansów na temat tonu, jaki powinna przyjmować komunikacja fiskusa z podatnikami wykazującymi zaległości, tak aby zagwarantować najwyższą skuteczność egzekwowania tych zaległości. Klasa zagadnień ekonomicznych, które można badać w ten sposób, jest jednak ograniczona, a koszty tych badań – często zaporowe.

Jak jednak wnioskować np. o wpływie płacy minimalnej na poziom zatrudnienia? Card i Krueger sięgają po dane o zatrudnieniu w barach fast food w stanach New Jersey i Pensylwania we wczesnych latach 90. XX w. W New Jersey, bo w pewnym momencie weszła tam w życie regulacja o znacznej podwyżce płacy minimalnej. W Pensylwanii, bo to bliski, sąsiedni stan, w którym takiej regulacji nie wprowadzono. W barach fast food, bo właśnie tam znaczny odsetek kontraktów opiewa na płacę minimalną. W rezultacie obalają dominujące wówczas przekonanie o tym, że wprowadzenie płacy minimalnej pociąga za sobą likwidację znacznej liczby miejsc pracy. Podejście Carda i Kruegera weszło do kanonu metod ekonometrycznych pod nazwą difference–in–difference (różnica w różnicy – w czasie i między jednostkami).

Angrist i Imbens konsekwentnie ten kanon rozwijali. Ich uwaga skupiła się przede wszystkim na nielosowym doborze podmiotów poddawanych oddziaływaniu w ramach eksperymentu naturalnego. Szczególną uwagę noblistów przykuły pytania związane z polityką edukacyjną. Czy dodatkowy rok obowiązkowej edukacji to inwestycja państwa, która zwraca się na rynku pracy w sytuacji, gdy część uczniów i tak kontynuowałaby naukę? Czy pewna prestiżowa szkoła rzeczywiście wydatnie podnosi kompetencje swoich uczniów, a może tylko jej prestiżowy charakter przyciąga najzdolniejszych uczniów, dzięki czemu uczniowie szkoły osiągają potem świetne wyniki w egzaminach ogólnokrajowych? Wspólnym mianownikiem tych i innych dociekań była dwukrokowa procedura analityczna  (pokrewna zresztą pracom innego noblisty-ekonometryka z 2000 r., Jamesa Heckmana ). Początkowo modeluje się wpływ rozmaitych czynników na prawdopodobieństwo znalezienia się danej jednostki w grupie poddanej oddziaływaniu, a następnie wykorzystuje się tę informację we właściwej analizie przyczynowo-skutkowej, np. analizie regresji.

Komitet Noblowski stwierdza, że prace laureatów zrewolucjonizowały sposób prowadzenia badań empirycznych. Studentom i praktykom, którzy chcieliby się całościowo zapoznać z tym dziedzictwem przy pomocy przystępnej i barwnej lektury, polecam podręcznik współautorstwa J. Angrista Mostly Harmless Econometrics: an Empiricist’s Companion. Studenci kierunku MIESI w SGH z pewnością doskonale znają tę pozycję.

Wszystkich odsyłam zaś na koniec do nieco żartobliwej reklamy kursu Mastering ‘Metrics, prowadzonego również przez J. Angrista. Sądzę, że ta animacja – mimo lekkiej formy – pozwala nam odczytać szczególny sens decyzji Komitetu Noblowskiego. W świecie wszechobecnej mody na różnie rozumiane „uczenie maszynowe” i inne formy zautomatyzowanej obróbki dużych zbiorów danych nie można zapominać o tym, że prawidłowe wnioskowanie przyczynowo-skutkowe wymaga właściwego doboru i prawidłowego zastosowania metod ekonometrycznych, czasami ze znacznym wkładem wiedzy eksperckiej, a nierzadko innowacyjnej konstrukcji tych metod. Żaden algorytm nie zastąpi w tym wnikliwego badacza, przynajmniej nie w przewidywalnej przyszłości.