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El Premio Nobel de Economía
El pasado lunes se otorgó el Premio Sveriges Riksbank de Ciencias Económicas en memoria de Alfred Nobel 2021. Los premiados fueron David Card, “Por sus contribuciones empíricas a la economía laboral” y por el otro lado, conjuntamente, Joshua D. Angrist y Guido W. Imbens “Por sus aportes metodológicos al análisis de las relaciones causales”.
Pese a abordar diferentes tópicos en sus investigaciones, el trabajo de los tres confluye en una misma vertiente, más de carácter metodológico que temático: Los hallazgos y avances en la ciencia económica que privilegian la investigación empírica y experimental, para tratar de analizar los efectos que una condición o política puede tener sobre el comportamiento de variables económicas.
Uno de los temas de discusión añeja en la ciencia económica es el hecho de que, mientras que, por ejemplo, la ciencia médica puede llevar a cabo experimentos con grupos homogéneos a los que aplican un medicamento y a un segundo grupo de control se le da un placebo, y ello permite contrastar, a nivel estadístico, los efectos del medicamento; en la ciencia económica resulta sumamente complejo tener grupos homogéneos sobre los cuales experimentar la aplicación o no de una política pública.
David Card ha realizado estudios para corroborar de forma experimental entre poblaciones similares a las que de manera fortuita se les presentó o no una situación económica determinada, para entender, por ejemplo, en efecto del crecimiento de los salarios mínimos en el empleo, o el efecto de la inmigración también en el empleo.
De la misma manera, parte de los estudios de Angrist y Imbens tratan de resolver otro problema de la investigación económica. Y éste es el que, en el afán de tratar de encontrar explicaciones simplificadas sobre la relación entre fenómenos económicos, muchas investigaciones tienden a simplificar la metodología de análisis al grado de encontrar relaciones de causalidad en donde no existen, confundiendo correlación con causalidad.
Una forma simple de explicar la diferencia entre correlación y causalidad es con el siguiente ejemplo. Si analizamos los datos en una ciudad de las ventas de lentes oscuros, con las ventas de paletas heladas, se encontrará que existe un comportamiento estadístico similar. Posiblemente encontraremos una cierta estacionalidad, donde ambos datos crezcan durante el verano y disminuyan en el invierno.
Para un análisis superficial, se puede confundir esta correlación de variables (ocurrencia simultanea) con causalidad y, por ello, podría inferir que la compra de lentes provoca el consumo de paletas.
Esto, que en el ejemplo es evidentemente incorrecto, en el análisis científico de fenómenos económicos, frecuentemente conduce a sobre simplificaciones que distorsionan la interpretación de la realidad y ese error se traslada a diagnósticos de problemas económicos y a políticas públicas erróneas.
Las investigaciones realizadas por Angrist y Imbens se centran en crear mejores herramientas econométricas y experimentales, experimentar y analizar encontrando verdaderas causalidades entre fenómenos y variables económicas.
La investigación económica empírica, permite una mejor aproximación que los modelos para comprender los fenómenos económicos, pero cuando ésta se simplifica conceptualmente con modelos se olvida que estos son para comprender la realidad, pero no son totalmente explicativos de la misma.
¿Es posible incrementar los salarios sin generar inflación? ¿Es posible elevar los impuestos para tener más capacidad distributiva hacia segmentos desfavorecidos, pero sin afectar la inversión y el empleo? ¿Cómo responden los agentes económicos en momentos de incertidumbre, a decisiones de política monetaria tendientes a contener la inflación?
Más experimentación, menos sobre simplificación y, sobre todo, menos dogmas económicos, resultan fundamentales para crear políticas que efectivamente contribuya a mejorar las condiciones de vida de la población.
