Un Premio Nobel para la Econometría aplicada

Hace unos días se otorgó el “Premio Nobel de Economía” a David Card, Joshua Angrist y Guido Imbens, tres investigadores de las relaciones causales en la economía.

Uno de los retos más grandes en la ciencia económica es diferenciar entre relaciones de correlación y relaciones de causalidad. Esto es de gran trascendencia porque sus implicaciones sobre temas de gran importancia como son las decisiones de política pública son enormes.

Por ejemplo, cuando nos preguntamos cuál es el efecto de un año más de educación sobre la expectativa de ingresos de una persona en el futuro es necesario aislar el efecto causal entre estas dos variables. Esto puede llegar a ser un problema difícil de resolver si consideramos que en economía no contamos con un “contra factual”, es decir, no sabemos que hubiese pasado si una determinada persona hubiese estudiado un año más o un año menos.

La inclusión de “experimentos naturales” en la metodología econométrica es una de las grandes innovaciones de los galardonados de este año. Un experimento natural es algún fenómeno natural, político o institucional que induce, bajo ciertas circunstancias, variaciones que permiten separar los efectos de quienes están sujetos a una determinada política pública, por ejemplo.

Esto representó un gran paso para entender los efectos causales en la economía porque simple y sencillamente podemos llegar a estimaciones más creíbles sobre las relaciones entre variables. Además de que como nos lo podemos imaginar, ha tenido un gran impacto en el desarrollo de la microeconomía aplicada. De hecho, una de las conclusiones más importantes y revolucionarias se dio en la década de los 90, cuando Krueger economista fallecido cuyas contribuciones en este campo fueron extraordinarias) y Card demostraron (contrario a lo que se creía) que un aumento en el salario mínimo no se ve reflejado en un aumento en el desempleo.

Y es que es muy fácil emitir juicios de valor dando por sentado la existencia de causas y efectos, fenómeno que ante la falta de datos o errores de medición en ellos se vuelve muy común y suele generar la mayoría de las veces debates innecesarios.

Esta es la gran contribución premiada por el Comité Nobel este año. Como suelo señalar a mis estudiantes de econometría: es muy sencillo llevar a cabo un modelo de regresión pero difícil justificar porque ese modelo está correctamente identificado e implica una relación de causalidad. Pero bueno, yo por eso prefiero las series de tiempo…

José Ángel Alcántara Lizárraga

PhD en Economía, Washington University in St. Louis

Profesor de Economía / Tiempo Completo

Tecnológico de Monterrey, Campus Puebla

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