La Real Academia Sueca de Ciencias, junto con el banco central de Suecia (Sveriges Riksbank) -el banco central más antiguo del mundo-, anunciaron ayer los nombres de quienes recibirán el Premio Nobel de Economía. En 2021 los ‘laureados’ fueron David Card (64 años) -originario de Canadá-, actualmente profesor de la Universidad de California, Berkeley, por sus “contribuciones empíricas en el terreno de la economía laboral”, así como a Joshua Angrist (61) -originario de EU-, actualmente profesor del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) y a Guido Imbens (58) -originario de los Países Bajos-, actualmente profesor de la Universidad de Stanford, por sus “contribuciones metodológicas al análisis de las relaciones causales”. Ambos premios se otorgan al campo de la econometría y la microeconomía aplicada.
El reconocimiento más importante es sin duda ser recipientes del premio. No obstante lo anterior, además de la distinción per se, cada ‘laureado’ recibe un diploma y una medalla, hecha de una aleación de oro, plata y cobre, cubierta por una capa de oro de 24 quilates. Asimismo, también hay un premio monetario de 10 millones de coronas suecas, que equivalen a 1 millón 140 mil dólares, aproximadamente, utilizando el tipo de cambio de ayer por la noche (8.77 coronas por dólar). Sin embargo, cuando el premio se otorga a más de un ‘laureado’, el premio monetario se divide entre quienes los reciben y además, cabe señalar que no siempre se divide en partes iguales. De hecho, el de este año es un caso así. Se le van a otorgar 5 millones de coronas a David Card y los otros 5 millones al dúo Angrist-Imbens.
Las contribuciones de estos economistas son muy relevantes. ¿Por qué? No solo porque ya lo decidió el comité del Premio Nobel, sino porque realmente han agregado valor de una manera muy relevante al estudio de la economía. En este sentido, a diferencia de la mayoría de las ciencias -incluyendo la medicina-, en donde es factible llevar a cabo experimentos para poder probar alguna teoría, en el caso de la economía es muy difícil. Un caso reciente que sirve de contraste es el tema de las vacunas para neutralizar los efectos del virus SARS Cov-2. Los laboratorios han llevado experimentos con grupos de control y grupos experimentales, inoculando la vacuna en uno y solo un placebo en otro. En economía es muy difícil hacer experimentos controlados. No es imposible, hay economistas que se han dedicado a diseñarlos y llevarlos a cabo. Inclusive el economista Vernon Smith recibió el Premio Nobel de Economía 2002 por “haber establecido experimentos de laboratorio como una herramienta de análisis empírico, particularmente en el estudio de mecanismos alternativos de mercado”.
Sin embargo, es muy difícil diseñar los experimentos de laboratorio y poderlos llevar a cabo. Por ello, David Card y su compañero de carrera en estos temas, Alan Krueger, se centraron en encontrar casos en la vida real que funcionaban como experimentos, a los que llamaron ‘experimentos naturales’. Un ejemplo reciente de un ‘experimento natural’ es que México fue uno de los países que no instrumentó un paquete de estímulo fiscal significativo para atajar la pandemia y la mayoría de los demás países sí. Esto sirve como un ‘experimento natural’, en el que tomando en cuenta (o ‘controlando’ por) varias variables en las que los países son diferentes, será posible llevar a cabo inferencia estadística interesante a partir de esta situación. Estoy seguro de que en breve se publicarán artículos de investigación al respecto. Ahora, sobre el compañero de carrera de Card, Alan Krueger, él debió haber recibido este premio ayer. Sin embargo sufría de depresión severa y muy desafortunadamente decidió quitarse la vida en agosto de 2013 y como sabemos, el Premio Nobel no se otorga post-mortem.
Por otro lado, muchas veces no son claras las relaciones causales entre las diferentes variables. Si bien los experimentos de laboratorio à la Smith o los experimentos naturales’ à la Card-Krueger, pueden ‘descubrir’ relaciones causales en la evidencia empírica, a veces se necesitan técnicas estadísticas y econométricas para
extraer dichas relaciones causales y a veces simplemente no hay manera de llevar a cabo los experimentos. En economía y en la mayoría de las ciencias sociales existen muchas relaciones causales que no son claras. En muchos casos la teoría económica ayuda a tener un marco de razonamiento sensato. Sin embargo, en muchas ocasiones la evidencia empírica apunta a lo contrario y no es posible obtener conclusiones firmes. Es por ello que a la par del desarrollo de la teoría, es importante contar con herramientas de análisis de datos en donde se pueda llevar a cabo inferencia sobre las relaciones causales. No es un asunto sencillo tampoco. Por años, muchos economistas, investigadores en diferentes ramas de la ciencia -particularmente en ciencias sociales-, y más recientemente, los investigadores de datos han tratado de crear técnicas estadísticas que permitan extraer las relaciones causales a partir de los datos. Así, las contribuciones de Angrist e Imbens han permitido avances en este sentido y es así como, utilizando diferentes enfoques, ambas contribuciones ‘van de la mano’ para continuar avanzando en el conocimiento de la economía, que no es más que un reflejo de una parte muy relevante del comportamiento de los seres humanos.
Twitter: @G_Casillas
* El autor es Economista en Jefe para Latinoamérica del banco Barclays, presidente del Comité Nacional de Estudios Económicos del IMEF y miembro del Comité de Fechado de Ciclos de la Economía de México.
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