Autor: Nikodem Szewczyk

Ekonomista i socjolog. Pracownik Departamentu Polityki Makroekonomicznej Ministerstwa Finansów

Nobel z ekonomii – blaski i cienie badań empirycznych

Przewrót empiryczny zapoczątkował erę wnioskowania przyczynowego, które skupia się na dowodach. Dodatkowo, zwiększył wiarygodność ekonomistów w oczach społeczeństwa, ponieważ zbliżył ich do realnych problemów ludzi. Również ekonomia uprawiana w Polsce powinna podążać w tym kierunku.

Tegoroczna nagroda banku Szwecji im. Alfreda Nobla, przyznawana przez Królewską Szwedzką Akademię Nauk, wędruje do Davida Carda oraz Joshuy Angrista i Guido W. Imbensa. Card otrzymał połowę wartej 1 milion dolarów nagrody za: „empiryczny wkład w badanie ekonomii pracy”, a Angrist i Imbens pozostałą połowę za: „metodologiczny wkład w badanie związków przyczynowych”.

Card pochodzi z Kanady, Angrist z USA, a Imbens z Holandii. Wszyscy jednak pracują na amerykańskich uczelniach. Tradycyjnie po ogłoszeniu nagrody laureaci są pytani przez dziennikarzy o to, jak dowiedzieli się, że wygrali. David Card pił wino ze swoją żoną, gdy nagle dotarła do niego wiadomość, że ktoś ze Szwecji chce się z nim skontaktować. Card był przekonany, że to jego stary kolega ze studiów robi sobie z niego żarty. Okazało się jednak, że dostał nagrodę. Joshua Angrist dowiedział się o nagrodzie przypadkiem, gdy rano po przebudzeniu zobaczył tysiące wiadomości na wyciszonym na noc telefonie. Guido Imbens został z kolei obudzony telefonem o drugiej w nocy po pełnym wysiłku dniu spędzonym na wycieczce rowerowej.

Przewrót empiryczny w ekonomii

Nie trzeba daleko szukać, aby odnaleźć wpływ uhonorowanych ekonomistów na rozwój nauk ekonomicznych. Większość współczesnych badań jest pochodną przewrotu empirycznego, którego współtwórcami byli Card, Angrist i Imbens. Przykładowo, w analizach dotyczących migracji, wpływu płacy minimalnej na bezrobocie czy znaczenia edukacji dla przyszłych wynagrodzeń wykorzystuje się metody quasi-eksperymentalne, które spopularyzowane zostały właśnie przez tegorocznych noblistów. To między innymi naturalne eksperymenty, metody zmiennych instrumentalnych czy różnic w różnicach (z ang. difference in differences). W dużym uproszczeniu, podejścia te polegają na odnajdywaniu losowej zmienności w świecie, kiedy niemożliwe jest przeprowadzenie kontrolowanego eksperymentu. Na czym polega kontrolowany eksperyment? Na podzieleniu populacji na grupę eksperymentalną i kontrolną. To pozwala wydzielić czysty wpływ danej interwencji na interesujące nas zjawisko. Metody quasi-eksperymentalne imitują warunki eksperymentu w taki sposób, aby zbliżyć się do pożądanej losowości, która przypomina prosty rzut kostką lub monetą.

W latach 1963-2011 odsetek prac teoretycznych spadł z poziomu około 50 proc. do 19 proc. Równocześnie badania empiryczne zyskały na popularności.

Jakie znaczenie mają badania empiryczne w świecie ekonomii? Okazuje się, że coraz większe. W artykule z 2013 roku w Journal of Economic Literature ekonomista Daniel Hamermesh podsumował przeszło 50 lat publikowania w najbardziej prestiżowych czasopismach ekonomicznych. Co wynika z jego analizy? W latach 1963-2011 odsetek prac teoretycznych spadł z poziomu około 50 proc. do 19 proc. Równocześnie badania empiryczne, którym towarzyszy zebranie własnych danych, zyskały na popularności. Odsetek takich prac wzrósł z poziomu 8,7 proc. do 34 proc. Podobnie, zwiększyła się liczba eksperymentów. Do 1973 roku były one praktycznie nieobecne w literaturze ekonomicznej. W 2011 roku stanowiły już 8 proc. wszystkich opublikowanych badań. Z tego względu w ostatnich latach w anglojęzycznej prasie i artykułach naukowych wiele napisano o rewolucji wiarygodności (z ang. credibility shift), śmierci teorii (z ang. the death of theory) czy zmianie paradygmatu (z ang. paradigm shift). Z czego wynika powyższy zwrot? Powodów jest prawdopodobnie kilka. To między innymi lepszy dostęp do danych (szczególnie podatkowych) oraz przyśpieszenie mocy obliczeniowej komputera.

Na gruncie filozofii nauki możemy stwierdzić, że w XX wieku ekonomia przekształciła się z nauki opisowej w silnie zmatematyzowaną dziedzinę. Dominującą metodą stała się dedukcja, czyli rozpoczynanie analizy od poważnych założeń na temat świata, zwykle opisywanych za pomocą aparatu matematycznego. Z kolei w XXI wieku porzuciła dedukcyjne rozważania i skupiła się na indukcji oraz dowodzeniu związków przyczynowych. Jak twierdzi ekonomista, Dani Rodrik w książce Rządy ekonomii: „Dziś praktycznie niemożliwe jest opublikowanie artykułu w czasopiśmie z najwyższej półki (w niektórych dziedzinach) bez uwzględnienia w nim empirycznej analizy. Standardy zawodowe wymagają obecnie przywiązania znacznie większej wagi do jakości danych, wnioskowania przyczynowego i pułapek statystycznych”. Ta zmiana zaszła jednak głównie w mikroekonomii. W makroekonomii postęp jest wolniejszy, głównie ze względu na przedmiot badań. Dużych zjawisk (np. bezrobocia, wzrostu gospodarczego czy inflacji) zwykle nie sposób poddać eksperymentom, ponieważ koszt takich badań byłby zbyt wysoki, a dodatkowo raczej nikt nie zgodziłby się na ich przeprowadzenie.

Rewolucyjna metoda Carda i Kruegera

Ekonomia – z nauki zajętej głównie teoretycznymi modelami, które miały opisywać, jak działa świat (klasycznym i najprostszym modelem jest prosty opis krzywych popytu i podaży) – przeistoczyła się w dziedzinę skupioną na analizie danych. Mówi się również, że ekonomia „zaczęła zajmować się realnymi problemami”. Początek zwrotu empirycznego w naukach ekonomicznych datuje się na lata 90. XX wieku. Trudno jednak wskazać jedną pracę, która zapoczątkowała zmianę paradygmatu. Najczęściej, głównie ze względu na jego prostotę, mówi się o badaniu Davida Carda i Alana Kruegera z 1993 roku. Card i Krueger zbadali wpływ wzrostu płacy minimalnej na zatrudnienie w kilku amerykańskich sieciach fast-food. Badanie to pokazało, że wzrost minimalnego wynagrodzenia nie doprowadził do zwiększenia bezrobocia, a nawet, paradoksalnie, nieznacznie je zmniejszył. Mniej istotne jest jednak to, do jakich wniosków doszli badacze, a ważniejsze jest, jakie metody wykorzystali. Metoda Carda i Kruegera, choć banalnie prosta, okazała się błyskotliwa i przełomowa.

Kiedy ekonomia staje się eksperymentalna

Tradycyjny sposób na badanie wpływu jednego zjawiska na drugie, to proste sprawdzenie stanu przed i po. Co to oznacza? W przypadku wpływu płacy minimalnej na bezrobocie można po prostu spojrzeć na to, jak zmieniła się stopa bezrobocia po zwiększeniu ustawowego wynagrodzenia. Problem polega jednak na tym, że w tym samym czasie, gdy doszło do wzrostu płacy minimalnej, mogło zajść wiele innych zjawisk (np. pogorszenie się stanu koniunktury). Jak odgraniczyć wpływ tych innych czynników na badane zjawisko? Innymi słowy, jak stwierdzić, że to akurat płaca minimalna odpowiada za oszacowaną zmianę zatrudnienia? Ekonomiści przez wiele lat próbowali kontrolować inne czynniki poprzez uwzględnianie ich w analizie regresji. Tok rozumowania przebiegał w następujący sposób – jeżeli do analizy włączymy dodatkowe, istotne zmienne, to w końcu uda nam się dotrzeć do czystego wpływu interesującej nas zmiennej na dane zjawisko.

Card i Krueger zastosowali całkowicie odmienne podejście. Uznali, że zbadanie wpływu płacy minimalnej na bezrobocie wymaga porównania dwóch różnych rzeczywistości. Jednej, w której ustawowe wynagrodzenie wzrośnie, a drugiej, w której pozostanie na stałym poziomie. Jak jednak dotrzeć do alternatywnej rzeczywistości? Card i Krueger postanowili zbadać dwa stany równocześnie – New Jersey i Pensylwanię. Stany te sąsiadują ze sobą, są pod wieloma względami podobne, ale tylko w New Jersey uchwalono podwyżkę płacy minimalnej. Pensylwania jest zatem bliska alternatywnej rzeczywistości, której poszukiwano. Kontrolowanie zmiennych, obecne w tradycyjnej metodzie ekonomii, jest niezwykle trudne, ponieważ nie wiemy, które z nich są ważne. Błyskotliwość pomysłu Carda i Kruegera polegała na tym, że badacze nie musieli już wiedzieć, które zmienne są istotne. Dzięki posiadaniu grupy kontrolnej, w której interwencja nie zachodzi, mogli automatycznie uwzględnić wszystkie inne zmienne.

W dalszej kolejności, ekonomiści wyliczyli różnicę w poziomie zatrudnienia w New Jersey oraz Pensylwanii przed i po wprowadzeniu ustawy oraz odjęli pierwszą wartość od drugiej. Dzięki temu uzyskali szacunek wpływu płacy minimalnej na zatrudnienie przy kontrolowaniu wszystkich innych czynników. Stąd też nazwa nowego podejścia – metoda różnicy w różnicach. Ma ona na celu imitować warunki eksperymentalne. Mamy zatem grupę eksperymentalną (stan New Jersey) oraz kontrolną (stan Pensylwania), które porównujemy, aby ocenić wpływ interwencji. Card i Krueger zrobili jednak coś więcej. Aby uniknąć oskarżenia o to, że Pensylwania nie jest idealnym odzwierciedleniem New Jersey, ekonomiści użyli dodatkowo innej grupy kontrolnej – restauracji, które płaciły więcej niż miała wynieść płaca minimalna. Założyli, że jeżeli takie restauracje płacą więcej, to płaca minimalna nie powinna wpłynąć na poziom zatrudnienia. Natomiast nadal powinny na nie wpływać inne czynniki.

Do dziś dyskutuje się o konsekwencjach płacy minimalnej, choć dowody naukowe wskazują coraz mocniej, że jej wpływ na zatrudnienie jest relatywnie niski.

Badanie Carda i Kruegera było ważne z dwóch względów. Po pierwsze, ze względu na rezultat, który zaszokował środowisko ekonomistów. Po publikacji badania James Buchanan, zdobywca Nagrody Nobla z 1986 roku napisał, że: „Tak jak żaden fizyk nie stwierdzi, że woda leci do góry, tak żaden szanujący się ekonomista nie napisze, że płaca minimalna zwiększa zatrudnienie (…) Na szczęście, tylko niektórzy ekonomiści są gotowi odrzucić nauczania dwóch wieków; nie staliśmy się jeszcze bandą posłusznych prostytutek”. Do dziś dyskutuje się o konsekwencjach płacy minimalnej, choć dowody naukowe wskazują coraz mocniej, że jej wpływ na zatrudnienie jest relatywnie niski. Po drugie, Card i Krueger pokazali, że ekonomiści mogą z powodzeniem stosować metody badawcze, które wykorzystuje się w innych naukach. W kolejnych latach eksperymenty zostały uznane przez ekonomię za najbardziej wiarygodną metodą badawczą, która ze sporą precyzją jest w stanie dowodzić relacji przyczynowych w świecie.

Eksperymentalna ciekawość Angrista i Imbensa

Swój udział w empirycznej rewolucji mieli również Angrist i Imbens. Zacznijmy od Angrista. Angrist jest jednym z najbardziej rozpoznawalnych dziś ekonometryków – twórcą przystępnego kursu Opanować ekonometrię (z ang. Mastering econometrics) oraz współautorem podręcznika do ekonometrii W zasadzie niegroźna ekonometria (z ang. Mostly harmless econometrics). W swoich badaniach, jak sam twierdzi, zajmuje się głównie szukaniem związków przyczynowych w świecie. Jego prace nie są jednak wyłącznie metodologiczne – zajmuje się ekonomią pracy, edukacją oraz nierównościami. Angrist znany jest z propozycji, aby przydział do szkół w systemach edukacji był losowy. Taki dobór miałby bowiem być najbardziej sprawiedliwy oraz efektywny. Uczniowie z niższymi umiejętnościami skorzystaliby na nauce z najlepszymi, ponieważ losowość zapewniłaby największą różnorodność klas. Pytany podczas wywiadu związanego z Nagrodą Nobla o to, którą ze swoich prac ceni najbardziej, odpowiedział, że badania są dla niego jak dzieci – wszystkie kocha tak samo mocno.

Najbardziej znaną pracą Angrista jest artykuł napisany w 1991 roku z Alanem Kruegerem. Ekonomiści próbowali w nim odpowiedzieć na tradycyjne pytanie, dotyczące wpływu edukacji na zarobki. Wiemy, że długość edukacji związana jest z wyższymi zarobkami. Trudno jednak powiedzieć, co o tym decyduje. Czy to długość nauki zwiększa kompetencje i wynagrodzenie? Czy może to osoby o wyższych zdolnościach po prostu uczą się dłużej? Na te pytania trudno odpowiedzieć poprzez zastosowanie tradycyjnych metod ekonometrycznych. Angrist i Krueger wpadli jednak na genialny pomysł. Postanowili wykorzystać korelację między datą urodzenia uczniów i długością ich edukacji do oszacowania wpływu edukacji na wynagrodzenia. Skąd taki pomysł? Ekonomiści wykorzystali specyfikę amerykańskiego systemu edukacji. Kiedyś obowiązek szkolny w Stanach Zjednoczonych dotyczył osób do 16 roku życia. Po 16 urodzinach uczniowie mogli zrezygnować z dalszej nauki. Z kolei rok urodzenia to zmienna praktycznie losowa. Angrist i Krugman wykorzystali kwartał urodzenia jako zmienną instrumentalną dla lat edukacji.

Czynniki behawioralne w zarządzaniu finansami firm a makroekonomia

Pozwoliło im to oszacować wpływ długości edukacji na zarobki. Wyniki pokazały, że osoby urodzone w pierwszym kwartale przeciętnie uczą się krócej niż osoby, które przyszły na świat w czwartym kwartale, ponieważ mają możliwość wcześniejszego zrezygnowania z nauki. Dodatkowo, po latach zarabiają mniej. Oznacza to, że długość edukacji ma pozytywny wpływ na wysokość wynagrodzenia. Efekt był niewielki – wynosił 1 proc. Jednak, gdy przeliczony został na lata, to okazało się, że dodatkowy rok edukacji zwiększa zarobki aż o 10 proc. Piękno badania Angrista i Kruegera, podobnie jak Carda i Kruegera, polega na osobliwości podejścia i sprycie. Ekonomiści odnaleźli naturalny eksperyment w zwykłym zbiorze danych. Pokazali, że przy odpowiednim podejściu, można zbliżyć się do warunków eksperymentalnych bez organizowania eksperymentu. Imitacja eksperymentu pozwoliła im poradzić sobie z trudnością, która wcześniej spędzała sen z powiek ekonomistów – problemem pominiętych zmiennych. Metoda zmiennych instrumentalnych po metodzie różnic w różnicach stała się podstawowym sposobem na kontrolowanie innych czynników bez celowego tworzenia grupy kontrolnej.

Swój udział w przewrocie empirycznym miał również Guido W. Imbens, który jest ekonometrykiem z Uniwersytetu Stanforda. Wkład Holendra dotyczy jednak w większym stopniu metodologii niż zastosowania metod empirycznych w praktyce. Przykładowo, Imbens pokazał, jak zaprojektować badanie w taki sposób, aby uzyskać warunki quasi-eksperymentalne. Innymi słowy, jak odnaleźć losowość w codziennych sytuacjach, które występują w świecie naturalnie i nie wymagają interwencji badaczy (prowadzenia eksperymentów). W artykule z 1994 roku, opublikowanym wspólnie z Joshuą Angristem w prestiżowej Econometrice, ekonomiści rozwinęli model, który nazwali LATE (z ang. local average treatment effect). Model LATE Imbens wykorzystał w innym artykule, napisanym we współautorstwie z Donaldem Rubinem z Harvardu oraz Brucem Sacerdote z Dartmouth. Ekonomiści wykorzystali loterię, w której nagroda wypłacana jest systematycznie przez kilka lat, do oszacowania wpływu transferów na podaż pracy. Przypominało to badanie konsekwencji wprowadzenia czegoś na kształt dochodu podstawowego. Okazało się, że wygrana w loterii miała nieznaczny wpływ na podaży pracy, chociaż nie zmniejszała liczby przepracowanych godzin.

Blaski i cienie ekonomii empirycznej

Jak oceniać tegoroczną Nagrodę Nobla? Czy została przyznana zasłużenie? Wydaje się, że odpowiedź na to pytanie jest jednoznaczna – tak. Wszyscy laureaci znacząco przyczynili się do poprawy ekonomii jako dyscypliny naukowej. Przewrót empiryczny zapoczątkował erę wnioskowania przyczynowego, które skupia się na dowodach. Dodatkowo, zwiększył wiarygodność ekonomistów w oczach społeczeństwa, ponieważ zbliżył ich do realnych problemów ludzi. W wywiadzie z Reutersem David Card podkreślał, że ekonomia przez długi czas była nauką introspektywną. W takim myśleniu łatwo pomylić to, co jest prawdziwe, z tym, co wydaje nam się lub chcielibyśmy, żeby było prawdziwe. Dominować zaczynają ideologiczne uprzedzenia. Ekonomia empiryczna pozwala wyzbyć się stronniczości dzięki rygoryzmowi metodologicznemu, a tym samym pozwala zbliżać się do prawdy na temat świata. Tegoroczna Nagroda Nobla to również sygnał dla wszystkich ekonomistów. Ekonomia stała się nauką, w której eksperymenty i quasi-eksperymenty są w cenie.

Czy Nagroda Nobla z ekonomii powinna być wystawiona na aukcji?

Również ekonomia uprawiana w Polsce powinna podążać w tym kierunku. To wymaga jednak zmiany kulturowej – m.in. w zakresie dostępu do danych. W Polsce do dziś dostęp do danych podatkowych jest ograniczony (bazy danych posiada Zakład Ubezpieczeń Społecznych i Ministerstwo Finansów), a niektóre bazy danych (np. Głównego Urzędu Statystycznego) udostępniane są wyłącznie odpłatnie. Mimo to część badaczy z powodzeniem prowadzi eksperymenty, zbierając dane własne w terenie. Przykładowo, Joanna Rachubik i Michał Krawczyk z Uniwersytetu Warszawskiego stosują z powodzeniem eksperymenty terenowe w ekonomii behawioralnej. Ostatnie badanie ekonomistów pokazało, że popularne komunikaty zachęcające do szczepień w rzeczywistości nie działają. W innym artykule Rachubik i Krawczyk badali występowanie heurystyki reprezentatywności podczas loterii. Eksperymenty stosowane są również przez ekonomistów z różnych ośrodków badawczych (m.in. GRAPE).

Mając na względzie wielkie zasługi Carda, Angrista i Imbensa, warto podchodzić do tegorocznej nagrody z pewną dozą sceptycyzmu. Ekonomia empiryczna zwiększa wiarygodność nauki, ale posiada nadal wiele wad, o których się coraz częściej dyskutuje. Przykładowo, randomizowane eksperymenty, za które 2 lata temu Nagrodę Nobla otrzymali Esther Duflo i Abhijit Banerjee, są silnie krytykowane przez niektórych ekonomistów. Jedną z bardziej znanych krytyk jest ta przedstawiona przez Angusa Deatona (notabene też noblistę, z 2015 roku) w artykule napisanym w 2019 roku razem z filozofką Nancy Cartwright. Jak twierdzą, randomizowane eksperymenty są niezrozumiane przez ekspertów i opinię publiczną. Mimo że zapewniają one losowy dobór badanej populacji, to wcale nie gwarantują, że grupy eksperymentalna i kontrolna będą sobie równe. Z tego względu oszacowany efekt interwencji może się różnić i silnie zależeć od warunków, w których eksperyment został przeprowadzony. Co więcej, eksperymenty mają poważny problem z replikacją. Deaton i Cartwright nazywają to problemem przeniesienia (z ang. transportation problem). Nie ma żadnej gwarancji, że w innych okolicznościach wnioski z badań będą takie same.

Krueger tworzył przełomowe prace z wykorzystaniem metod quasi-eksperymentalnych.

Na końcu warto dodać, że niniejszy artykuł często wspomina o Alanie Kruegerze, mimo że nie otrzymał on Nagrody Nobla. Jego udział w rewolucji wiarygodności jest ewidentny. Krueger tworzył przełomowe prace z wykorzystaniem metod quasi-eksperymentalnych razem z Cardem i Angristem. Niestety, Krueger odszedł w marcu 2019 roku. Ekonomista od lat zmagał się z depresją i popełnił samobójstwo. Być może należy częściej zwracać uwagę na ten problem. W badaniu opublikowanym w 2020 roku w prestiżowym Journal of Economic Literature, trzech ekonomistów zbadało za pomocą ankiet zdrowie psychiczne doktorantów ekonomii w Stanach Zjednoczonych. Okazało się, że 18 proc. studentów doświadcza lekkich lub poważnych objawów depresji i zaburzeń lękowych (trzykrotność średniej populacyjnej). Równocześnie jedynie 26 proc. deklaruje, że ich praca ma sens (w społeczeństwie odsetek ten wynosi 63 proc.). Ekonomia jest specyficzną dziedziną nauki, w której konkurencja i presja na wyniki są olbrzymie. Poza nagrodami, które trafiają w końcu jedynie do pojedynczych osób, istnieją tysiące ekonomistów, którzy takiego zaszczytu nigdy nie doświadczą. Dążenie do doskonałości akademickiej rodzi wybitnych ekonomistów, ale tworzy również całą rzeszę przegranych.

Otwarta licencja


Tagi