REDEV celebra la concesión del Nobel de Economía de 2021

El Nobel de Economía ha recaído este año sobre tres economistas cuyos trabajos están íntimamente relacionados con parte de la actividad nuclear de REDEV.

Es por esto un placer para nosotros, como Red por las Buenas Prácticas en Evaluación, abordar una pequeña reseña del tipo de trabajo que han desarrollado estos autores y su contribución para ser merecedores de tan prestigioso galardón.

David Card, Paul Angrist y Guido Imbens han trabajado intensamente para poder medir el impacto de diferentes eventos – ya sean medidas de política económica, shocks exógenos u otros fenómenos – sobre variables clave para el bienestar de la sociedad. La principal aportación de estos autores, y lo que les ha hecho merecedores de este gran reconocimiento, es haber sido capaces de desarrollar metodologías que permiten medir e identificar el impacto causal de esos eventos sobre variables económicas que reflejan de una u otra manera aspectos sobre el bienestar social.

La evaluación de una política pública requiere identificar la causalidad y diferenciarla de la correlación. Para ello, la labor investigadora, desde el ámbito de la medicina hasta la economía, identificó hace décadas que los experimentos aleatorizados constituían su herramienta más potente y fiable. La idea principal de estos experimentos consiste en dividir a una población en un grupo de tratamiento (que se ve afectado por una intervención) y un grupo de control (que no recibe esa misma intervención y que, por tanto, sirve de contrafactual). La comparación de los resultados observados entre ambos grupos tras la intervención permite conocer el impacto que supone una política, ya que la aleatorización consigue que los grupos de tratamiento y control sean estadísticamente comparables. 

Sin embargo, la realidad social y política impide muchas veces implementar dichos experimentos. Por tanto, ¿qué podemos hacer para evaluar causalmente una política aplicada de manera no-experimental? Es aquí donde aparecieron Card, Angrist e Imbens a principios de los 90 para ofrecernos un arsenal de herramientas que nos permiten separar correlación y causalidad mediante datos observacionales. Al hacerlo, estos economistas nos permitieron reconocer que el mundo está lleno de “experimentos naturales” y que es posible evaluar políticas públicas de una forma rigurosa, sin la estricta necesidad de utilizar experimentos aleatorizados.

Posiblemente uno de los primeros trabajos que fue pionero en el desarrollo de estas metodologías es el elaborado por David Card junto a Alan Krueger (desgraciadamente hoy fallecido) y que trataba de medir el impacto de una subida del salario mínimo sobre el empleo. Tradicionalmente, la teoría económica arguye que ante una subida del precio (el salario en el mercado de trabajo), la cantidad demandada (el empleo) disminuye. Card y Krueger trataron de contrastar si esto era cierto en el caso de una subida del salario mínimo, que es una medida de política económica pre-distributiva para disminuir la desigualdad salarial. Su metodología sencilla e innovadora para responder a esta pregunta consistió en aprovechar el siguiente evento: El estado de New Jersey, en 1991, anunció una subida del salario mínimo mientras que el estado de Pensilvania, vecino de New jersey, lo mantuvo intacto. Ambos estados son muy similares en cuanto a su tejido económico y social.

Recogieron información sobre la cantidad de personas contratadas en establecimientos de comida rápida (donde el salario mínimo tiene gran incidencia) en ambos estados previa y post subida del salario mínimo en New Jersey. Contrastaron si se observaban diferencias en los cambios en el empleo en ambos estados tras ese aumento del salario mínimo en New Jersey y el resultado fue que no se apreciaban cambios significativos en el empleo de ambos estados, lo que ponía en entredicho esa hipótesis tradicional de que una subida del salario mínimo disminuía el empleo. Pero lo más importante de este trabajo fue la innovadora metodología empleada, la técnica denominada Diferencia en Diferencias, empleada en el marco de un “experimento natural”.

La aplicación de Card y Krueger permitió emplear un cambio normativo para categorizar individuos en grupos de tratamiento y control muy similares y bien definidos para investigar el impacto de un cambio disruptivo (en este caso la subida del salario mínimo) en otra variable también relevante (en este caso el empleo). Esta metodología permite identificar con bastante precisión que los cambios que se observan en la variable que se quiere explicar (cambios en el empleo) provienen del cambio producido por el evento (en ese caso la subida en el salario mínimo), y no por otros factores que pudieran estar relacionados. Al hacerlo, decimos que con esta técnica se puede hablar de causalidad y no correlación, que es lo que se medía hasta que irrumpieron este tipo de metodologías cuasi-experimentales.

Otro trabajo también muy célebre de David Card y que también utiliza un “experimento natural” es el comúnmente llamado “los marielitos”. Éste está relacionado con el tema de la inmigración, al que David Card ha dedicado buena parte de sus estudios. Este trabajo abordaba la siguiente situación: Cuba, en 1980, permitió durante un corto periodo de tiempo salir de la isla a todo aquel que quisiera emigrar a Estados Unidos, lo cual estaba prohibido hasta entonces. Más de 120.000 cubanos salieron del puerto de Mariel (de ahí su apodo) a la búsqueda de una mayor calidad de vida en Estados Unidos. La inmensa mayoría llegaron en Miami, que es el lugar de Estados Unidos más cercano a Cuba. Esto produjo un enorme aumento en la oferta de empleo de Miami, pues estos “marielitos” entraron a Miami dispuestos a trabajar para ganarse la vida. Además, lo importante a destacar es que este aumento en la oferta de empleo se considera exógeno, es decir, no provocado por las condiciones de vida específicas de Miami, sino por la posibilidad que se les abría a muchos cubanos de migrar de Cuba hacia Estados Unidos por sus mejores expectativas en cuanto a calidad de vida. Card quiso medir el impacto de este enorme aumento en la oferta de trabajo sobre los salarios de los trabajadores de Miami. La teoría tradicional arguye que ante un cambio exógeno en la oferta de empleo (en este caso causada por la inmigración masiva) da lugar a un descenso en los salarios de trabajadores similares del lugar de destino. Sin embargo, estos autores encontraron un efecto prácticamente nulo.

Metodológicamente, al igual que en el trabajo del salario mínimo, estos autores encontraron un cambio disruptivo: en este caso una inmigración masiva provocada por un cambio legislativo que provoca un cambio en el comportamiento y que a su vez afecta a variables clave para el bienestar social (en ese ejemplo, los salarios de trabajadores similares en el lugar de destino). Una vez más, utilizaron el marco de un «experimento natural” para identificar si había impacto causal de un cambio sobre una variable clave para el bienestar, como son los salarios de los trabajadores de Miami.

Estos dos trabajos pioneros e innovadores han sido los pilares de una inmensa cantidad de investigaciones posteriores, no sólo en materia de salario mínimo o inmigración. Se han aplicado estas metodologías para numerosos países, en diferentes momentos de tiempo y para multitud de ámbitos. Las metodologías se han ido perfeccionando y extendiendo, dando lugar a, primero, toda una disciplina hoy enormemente importante dentro de la economía (la inferencia causal) y a, segundo, una revolución de la credibilidad en las ciencias sociales que nos ha permitido aproximar la evaluación de políticas públicas de una forma más rigurosa. Paul Angrist y Guido Imbens, de hecho, han sido reconocidos por su contribución al estudio y generación de metodologías relacionadas con la inferencia causal, cuyos precedentes son sin duda los trabajos de David Card previamente mencionados.

El estudio de estas metodologías está hoy muy extendido en los programas de Máster y Doctorado de la mayoría de las universidades de todo el mundo. Pero más allá de su alcance académico, nos gustaría destacar su importancia para la eficiencia de políticas públicas. Conocer el impacto causal de iniciativas como una subida del salario mínimo en el empleo, de políticas activas de empleo para la reinserción laboral, de programas innovadores para el emprendimiento, etc., es fundamental para conocer qué políticas son exitosas y cuáles no y, en consecuencia, poder tomar decisiones basadas en la evidencia sobre qué medidas reforzar, modificar o incluso eliminar. Esto nos permite hacer un mejor uso de los recursos públicos. Es cierto que este tipo de metodologías es exigente en cuanto a la información que se ha de recoger para poder abordar una buena evaluación, pero estamos en un momento en el que la accesibilidad a buenos datos, ya sea administrativos u de otro tipo, está creciendo de manera notable.

Desde REDEV nos congratulamos de que las metodologías que utilizamos en nuestras evaluaciones de impacto hayan sido galardonadas con un Nobel de Economía. Nos refuerza en la creencia de que estamos utilizando las técnicas correctas para abordar estudios causales de impacto de nuestras políticas públicas.