Nagroda Nobla z ekonomii 2021

Autor: Krzysztof Turowski

„Ekonomiczny Nobel”, czyli Nagroda Banku Szwecji im. Alfreda Nobla, powędrował w tym roku do Davida Carda za „empiryczny wkład w ekonomię pracy” oraz do Joshui Angrista i Guido Imbensa za „metodologiczny wkład w analizę relacji przyczynowych”.

Wszyscy trzej zajmują się tym, co zwyczajowo nazywa się mikroekonometrią, czyli statystyczną analizą danych i problemów mikroekonomicznych, takich jak zagadnienia rynku pracy czy edukacji.

Card i Angrist już zresztą od paru lat to byli moi prywatni „nobelbile” tj. faworyci do otrzymania nagrody: z jednej strony ich prace odcisnęły zauważalny wpływ na rozważania dotyczące ekonomii pracy czy edukacji, z drugiej natomiast w ostatnich latach obserwowalna jest tendencja do promowania zastosowań praktycznych, zwłaszcza nakierowanych na problemy małej skali. Widać to szczególnie w dwóch ostatnich latach, gdy nagradzano autorów randomizowanych kontrolowalnych badań w ekonomii (Banerjee, Duflo, Kremer w 2019 roku) oraz ekonomistów pracujących nad teorią aukcji (Milgrom i Wilson w 2020 roku).

Davida Carda wielu kojarzy ze słynnej pracy, napisanej wspólnie ze zmarłym dwa lata temu Alanem Kruegerem, Minimum Wages and Employment: A Case Study of the Fast-Food Industry in New Jersey and Pennsylvania. Praca ta wskazywała na sytuację, w której stan New Jersey podniósł płacę minimalną, a sąsiedni stan Pensylwania pozostawił bez zmian, jako na eksperyment naturalny pozwalający na ustalenie wpływu płacy minimalnej na poziom bezrobocia.

Ponieważ nie zauważono wpływu podniesienia płacy na bezrobocie, artykuł ten do dziś jest przytaczany jako argument przeciw neoklasycznej (oraz austriackiej) teorii płacy minimalnej.

Problemem Carda i Kruegera był jednak brak alternatywnego, spójnego wyjaśnienia — zadaniu temu nie sprostała również wydana kilka lat później książka Myth and Measurement.

Oczywiście, wkład Carda nie ogranicza się do wywołania tej kontrowersji, ale podejmował on również wiele innych szczegółowych badań np. o wpływie firm na rynek pracy, próbując m.in. oszacować idiosynkratyczny komponent płacy polegający na „dopasowaniu” pracownika do firmy, lub znaleźć szczegółowe uzasadnienia wahań płac wynikających z decyzji o pozostaniu w firmie lub odejściu.

Joshua Angrist był również przez lata współpracownikiem wielkiego nieobecnego tegorocznego rozdania nagród Kruegera. Wbrew hasłowemu uzasadnieniu autorstwa komitetu noblowskiego, na jego dorobek składa się również wiele badań ekonometrycznych dotyczących zwłaszcza rynku edukacji i pracy. Jego najsłynniejsze badania dotyczyły związku uczęszczania do szkoły z późniejszymi zarobkami — i również były oparte o eksperymenty naturalne np. wykorzystujące przymus szkolny, grupujący wszystkie dzieci z danego rocznika, co oznaczało, że urodzeni 1 stycznia zaczynali edukację całe 12 miesięcy później niż urodzeni 31 grudnia.

Oczywiście, podkreślanie jego wkładu metodologicznego nie jest bezzasadne, ponieważ i tej dziedzinie poświęcił znaczącą — jakkolwiek pewnie historycznie trwalszą, to ekonomicznie chyba jednak mniej doniosłą — część swojego dorobku.

Mniej i bardziej początkujących można zachęcić do zapoznania się z jego poglądami przez polecenie jego „popowej” książki Mostly Harmless Econometrics, w której zręcznie i dowcipnie wykłada podstawy technik ekonometrycznych takich jak zmienne instrumentalne czy różnice-w-różnicach.

Imbens, trzeci i zapewne najmniej znany z tegorocznych noblistów, to z kolei druga część spektrum „od empirii do metodologii” — inaczej niż Card, znany najbardziej z tego pierwszego, czy Angrist, pozostający jedną nogą po obu stronach. Tu raczej mamy do czynienia ze znakomitym statystykiem, który równie dobrze mógłby otrzymać nagrodę z epidemiologii, co z ekonomii. Mniej ważny jest charakter danych, czy to pochodzenia naturalnego, czy ze strony świadomych, działających ludzi, a większy nacisk położony jest na konkretne techniki matematyczne, umożliwiające wnioskowanie statystyczne.

Niewątpliwie pokazuje to zainteresowanie głównego nurtu ekonomii eksperymentami naturalnymi i rozwojem technik statystycznych służących do opracowywania ich wyników. Wpływ ten łatwo ocenić jako bardzo znaczący: laureaci reprezentują najbardziej prestiżowe amerykańskie uczelnie, odpowiednio Uniwersytet Kalifornijski w Berkeley, Massachusetts Institute of Technology oraz Uniwersytet Stanforda — to właśnie stamtąd wychodzą kolejne pokolenia absolwentów, zajmujących prestiżowe stanowiska państwowe i biznesowe, oraz liczne zastępy młodych pracowników naukowych, migrujących do innych uczelni.

Co to oznacza dla austriaków? Z jednej strony, same badania praktyczne z zastosowaniem nowatorskich sposobów zbierania i wykorzystywania danych oraz z użyciem zaawansowanego aparatu statystycznego mogą nam pomóc w lepszym ujęciu konkretnych zjawisk. W tym sensie badania mikroekonometryczne mogą być bardziej miarodajne, ponieważ intuicyjnie wydaje się, że ekonomistom łatwiej o ujęcie właściwych czynników sprawczych niż przy badaniu całych gospodarek na dużym poziomie agregacji danych. Osiągnięte wyniki mogą stanowić również inspirację lub materiał ilustracyjny dla rozważań, czy dany łańcuch przyczyn jest nie tylko poprawny (co wiemy z teorii), ale również niepomijalnie duży lub wręcz decydujący w danym przypadku. Z drugiej strony, nadal badania te najeżone są bardzo dużymi trudnościami, związanymi ze zbieraniem danych oraz z konfiguracją grupy badanej i kontrolnej. Nadal niezbędna jest teoria, która będzie uzasadniała, dlaczego procesy gospodarcze przebiegają tak, a nie inaczej — i że lepiej nie zastępować solidnej teorii z zależnościami wynikania przez luźne narracje. Każda argumentacja, również ta mikroekonometryczna, jest tak mocna jak jej najsłabsze ogniwo. I, jak wskazuje Peter Klein, nawet najwymyślniejsze techniki statystyczne nie przesłonią potrzeby umocowania badań empirycznych w spójnej, poprawnej ogólnej teorii ekonomii.