banner banner

Почему родиться в декабре лучше, чем в январе? За что дали Нобелевскую премию по экономике 2021

Трое американских ученых научились добывать из массивов реальных данных информацию таким образом, чтобы получать максимально точные выводы

Почему родиться в декабре лучше, чем в январе? За что дали Нобелевскую премию по экономике 2021
Дэвид Кард, Джошуа Ангрист и Гуидо Имбенс 112.ua

Трое американских ученых научились добывать из массивов реальных данных информацию таким образом, чтобы получать максимально точные выводы

В экономике, как общественной науке, не всегда возможно провести строгий слепой рандомизированный эксперимент. Поэтому ученые пользуются данными, полученными от наблюдений за ежедневной жизнью и привычным поведением людей – так называемых экспериментов в естественных условиях или же естественных экспериментов. Лауреатами премии Шведского национального банка по экономическим наукам памяти Альфреда Нобеля в 2021 году стали трое американских ученых, которые научились делать качественные и порой далеко не очевидные выводы из этих данных. Дэвид Кард получит награду "за его эмпирический вклад в экономику труда", а вторую половину разделят между собой Джошуа Ангрист и Гуидо Имбенс "за их методологический вклад в анализ причинно-следственных связей". Приводим перевод объяснения Шведской академии наук, в чем заключалась их работа, и почему она так важна

Лауреаты этого года – Дэвид Кард, Джошуа Ангрист и Гвидо Имбенс – показали, что естественные эксперименты могут использоваться для ответа на главные вопросы общества. Например, как минимальная оплата труда и иммиграция влияют на рынок труда. Они также прояснили, какие именно выводы о причинах и следствиях можно сделать с помощью этого исследовательского подхода. Вместе они совершили революцию в эмпирических исследованиях в экономических науках.

Если мы хотим принимать правильные решения, мы должны понимать последствия своего выбора. Это относится как к отдельным лицам, так и к политикам. Например, молодые люди, которые выбирают образование, хотят знать, как это повлияет на их будущий доход. А политики, рассматривающие разные варианты реформ, хотят знать, как они повлияют на занятость и распределение доходов. Однако ответить на общие вопросы о причинах и следствиях непросто, потому что мы никогда не узнаем, что произошло бы, если бы мы сделали другой выбор.

Один из способов установить причинно-следственные связи – использовать рандомизированные эксперименты, в которых исследователи распределяют людей по группам путем случайной жеребьевки. Этот метод используется, среди прочего, для исследования эффективности новых лекарств, но он не подходит для исследования многих социальных проблем. Например, нельзя провести рандомизированный эксперимент, чтобы определить, кто может посещать старшие классы школы, а кто нет.

Несмотря на эти проблемы, лауреаты продемонстрировали, что на многие важные вопросы общества можно ответить. Они предложили использовать естественные эксперименты – ситуации, возникающие в реальной жизни, которые напоминают рандомизированные эксперименты. Эти естественные эксперименты могут быть вызваны естественными случайными вариациями, институциональными нормами или изменениями политики. В своей новаторской работе в начале 1990-х Дэвид Кард проанализировал некоторые центральные вопросы экономики труда, такие как влияние минимальной заработной платы, иммиграции и образования, используя этот подход. Результаты этих исследований бросили вызов общепринятым представлениям и привели к новым исследованиям, в которые Кард продолжает вносить важный вклад. В целом, теперь мы гораздо лучше понимаем, как работает рынок труда, чем 30 лет назад.

Естественные эксперименты отличаются от клинических испытаний одним важным нюансом – в клинических испытаниях исследователь полностью контролирует, кому лечение предлагают, и они в итоге его получают (экспериментальная группа), а кому лечение не предлагают и, следовательно, не предоставляют (контрольная группа). В естественном эксперименте исследователь также имеет доступ к данным из экспериментальной группы и контрольной группы, но, в отличие от клинического исследования, люди могут сами выбирать, хотят ли они участвовать в предлагаемом вмешательстве. Это значительно затрудняет интерпретацию результатов естественного эксперимента. В новаторском исследовании 1994 года Джошуа Ангрист и Гвидо Имбенс показали, какие выводы о причинно-следственных связях можно сделать из естественных экспериментов, во время которых людей нельзя принуждать к участию в исследовательской программе (или, наоборот, запрещать это делать). Разработанная ими теоретическая концепция радикально изменила подход исследователей к эмпирическим вопросам с использованием данных естественных экспериментов или рандомизированных полевых экспериментов.

Один пример естественного эксперимента

Давайте используем конкретный пример, чтобы проиллюстрировать, как работает естественный эксперимент. Один вопрос, который актуален как для общества в целом, так и для молодых людей, планирующих свое будущее, в частности – это насколько больше вы заработали бы, если бы предпочли учиться дольше. Первоначальная попытка ответить на этот вопрос может включать анализ данных о том, как заработки людей соотносятся с их образованием. Во всех постижимых условиях люди с более долгим образованием имеют более высокие доходы. Например, среди мужчин, которые родились в США в 1930-е годы, заработки в среднем были на семь процентов выше у тех, кто получил один дополнительный год образования.

Нобелевская премия по экономике 2021 Twitter Нобелевского комитета

Связь между образованием и доходом

На рисунке использованы данные Ангриста и Крюгера (1991). Люди с 12-летним образованием имеют доход на 12% выше, чем у людей с 11-летним образованием. Люди с 16-летним образованием имеют доходы на 65% выше, чем у людей с 11-летним образованием.

Но можем ли мы сделать вывод, что дополнительный год обучения добавляет семь процентов к вашему доходу? Ответ на этот вопрос – нет. Люди, выбирающие продолжительное образование, во многом отличаются от тех, кто выбирает короткое образование. Например, некоторые из них могут быть талантливы в учебе и работе. Эти люди с большей вероятностью продолжат обучение, но наверняка у них все равно был бы высокий доход, даже если бы они этого не сделали. Также может случиться так, что только те люди, которые ожидают, что образование окупится, выберут учиться дольше.

Подобные проблемы возникают и в случае, если вы хотите исследовать, как доход влияет на продолжительность жизни. Данные показывают, что люди с более высокими доходами живут дольше. Но действительно ли это связано с их более высокими доходами, или у этих людей есть иные характеристики, которые означают, что они одновременно и живут дольше, и зарабатывают больше? Несложно придумать еще больше примеров ситуаций, когда есть основания сомневаться, действительно ли корреляция подразумевает истинную причинно-следственную связь.

Итак, как мы можем использовать естественный эксперимент, чтобы проверить, влияют ли дополнительные годы образования на будущий доход? Джошуа Ангрист и его коллега Алан Крюгер (ныне покойный) показали, как это можно сделать, в своей этапной статье. В США дети могут бросить школу, когда им исполнится 16 или 17 лет – зависит от штата, где они учатся. Поскольку все дети, родившиеся в определенном календарном году, идут в школу в один и тот же день, дети, родившиеся в начале года, могут покинуть школу раньше, чем дети, родившиеся позже в тот же год. Когда Ангрист и Крюгер сравнили людей, родившихся в первом и четвертом квартале года, они увидели, что первая группа в среднем тратила меньше времени на образование. Люди, родившиеся в первом квартале, также имели более низкие доходы, чем рожденные в четвертом квартале. Таким образом, во взрослом возрасте у них было меньше образования и более низкие доходы, чем у тех, кто родился в конце года.

Поскольку момент рождения человека – это вопрос случайности, Ангрист и Крюгер смогли использовать этот естественный эксперимент, чтобы установить причинно-следственную связь, показывающую, что более продолжительное образование ведет к более высокому заработку. Влияние дополнительного года обучения на доход составляло девять процентов. Удивительно, что этот эффект был сильнее, чем связь между образованием и доходом, которая составляла семь процентов. Если амбициозные и умные люди имеют одновременно и высокий уровень образования, и высокие доходы (независимо от образования), результат должен быть противоположным, корреляция должна быть сильнее причинно-следственной связи. Это наблюдение подняло новые вопросы о том, как интерпретировать результаты естественных экспериментов – вопросы, на которые позже ответили Джошуа Ангрист и Гвидо Имбенс.

Нобелевская премия по экономике 2021 Twitter Нобелевского комитета

Люди, рожденные ближе к концу года получают дополнительный год образования и более высокие доходы

Дополнительный год образования положительно влияет на доход. Рисунок опирается на данные Ангриста и Крюгера (1991). Желтым цветом отмечены родившиеся в первом квартале, а синим – в четвертом

Было бы легко поверить, что ситуации, позволяющие проводить естественные эксперименты, очень необычны, особенно те, которые можно использовать для ответа на важные вопросы. Исследования, проведенные за последние 30 лет, показали, что это не так – естественные эксперименты происходят часто. Например, они могут возникнуть из-за изменения политики в некоторых регионах страны, сокращения приема в высшие учебные заведения или пороговых значений дохода в системах налогов и льгот, что означает, что некоторые люди подвергаются вмешательству, в то время как другие, такие же точно люди, нет. Таким образом, возникает непреднамеренная случайность, которая разделяет людей на контрольную и экспериментальную группы, предоставляя исследователям возможности для выявления причинно-следственных связей.

Понимание рынков труда: Эффекты минимальной заработной платы

В начале 1990-х экономисты считали, что более высокая минимальная заработная плата ведет к снижению занятости, поскольку увеличивает затраты на заработную плату для предприятий. Однако доказательства, подтверждающие этот вывод, не были полностью убедительными. Действительно было много исследований, которые указывали на отрицательную корреляцию между минимальной заработной платой и занятостью. Но действительно ли это означало, что более высокая минимальная заработная плата приводила к более высокому уровню безработицы? Проблема может быть даже в обратной причинно-следственной связи: когда растет безработица, работодатели могут устанавливать более низкую заработную плату, что, в свою очередь, может привести к требованиям повысить минимальную заработную плату.

Чтобы исследовать, как повышение минимальной заработной платы влияет на занятость, Кард и Крюгер использовали естественный эксперимент. В начале 1990-х минимальная почасовая оплата в Нью-Джерси была повышена с 4,25 доллара до 5,05 доллара. Простое изучение того, что произошло в Нью-Джерси после этого повышения не дает надежного ответа на вопрос, поскольку на то, как уровни занятости меняются с течением времени, могут влиять многие другие факторы. Как и в случае с рандомизированными экспериментами, требовалась контрольная группа, то есть группа, в которой заработная плата не менялась, а все остальные факторы были аналогичными.

Кард и Крюгер отметили, что в соседней Пенсильвании роста не наблюдалось. Конечно, между двумя штатами были различия, но вполне вероятно, что ближе к границе между ними рынки труда будут развиваться похожим образом. Так что они изучили влияние минимального заработка на занятость в двух соседних районах – Нью-Джерси и восточной Пенсильвании, которые имеют аналогичный рынок труда, но где минимальная оплата труда была увеличена лишь с одной стороны границы. Не было никаких очевидных оснований полагать, что какой-либо фактор (например, экономическая ситуация), помимо повышения минимальной заработной платы, по-разному повлияет на тенденции занятости по обе стороны. Таким образом, если изменение количества сотрудников наблюдалось в Нью-Джерси, и оно отличалось от любого изменения на другой стороне от границы, имелись веские основания интерпретировать это как следствие повышения минимальной заработной платы.

Кард и Крюгер сосредоточились на занятости в ресторанах быстрого питания – отрасли, где зарплата низкая, а минимальная оплата труда имеет значение. В отличие от предыдущих исследований, они обнаружили, что повышение минимальной заработной платы не повлияло на количество сотрудников. Дэвид Кард пришел к такому же выводу в нескольких исследованиях в начале 1990-х годов. Это новаторское исследование повлекло дальнейшие работы на ту же тему. Общий вывод состоит в том, что негативные последствия повышения минимальной заработной платы незначительны и они значительно меньше, чем считалось 30 лет назад.

Работа, проделанная Кардом в начале 1990-х годов, также привела к новому исследованию, авторы которого пытались объяснить отсутствие отрицательного воздействия на занятость. Одно из возможных объяснений состоит в том, что компании могут переложить свои повышенные затраты на потребителей в виде более высоких цен без значительного снижения спроса. Другое объяснение состоит в том, что компании, доминирующие на местном рынке труда, могут удерживать заработную плату на низком уровне. Таким образом, повышение минимальной заработной платы означает, что больше людей хотят работать, что ведет к увеличению занятости. Когда компании обладают такой властью на рынке, мы не можем заранее определить, как на занятость повлияют изменения минимальной заработной платы. Многие исследования, вдохновленные работами Карда и Крюгера, значительно улучшили наше понимание рынка труда.

Исследования иммиграции и образования

Другой важный вопрос – как иммиграция влияет на рынок труда. Чтобы ответить на этот вопрос, нам нужно знать, что произошло бы, если бы не иммиграция. Поскольку иммигранты, скорее всего, поселяются в регионах с растущим рынком труда, простого сравнения регионов с большим количеством мигрантов и без них недостаточно для установления причинно-следственной связи. Уникальное событие в истории США породило естественный эксперимент, который Дэвид Кард использовал для исследования влияния иммиграции на рынок труда. В апреле 1980 года Фидель Кастро неожиданно разрешил всем желающим жителям Кубы покинуть страну. В период с мая по сентябрь 125 000 кубинцев эмигрировали в США. Многие из них поселились в Майами, что повлекло за собой увеличение рабочей силы города примерно на семь процентов. Чтобы изучить, как этот огромный приток рабочих повлиял на местный рынок труда, Дэвид Кард сопоставил тенденции заработной платы и занятости в Майами с эволюцией заработной платы и занятости в четырех сравнимых городах.

Несмотря на колоссальный рост предложения рабочей силы, Кард не обнаружил негативных последствий для жителей Майами с низким уровнем образования. Заработная плата не упала, а безработица не увеличилась по сравнению с другими городами. Это исследование породило большое количество новой эмпирической работы, и теперь мы лучше понимаем последствия иммиграции. Например, последующие исследования показали, что рост иммиграции положительно влияет на доход многих групп, родившихся в стране, в то время как на людей, иммигрировавших раньше, он влияет отрицательно. Одно из объяснений этого состоит в том, что коренные жители переключаются на работу, которая требует хорошего знания родного языка и где им не нужно конкурировать с иммигрантами за работу.

Кард также внес важный вклад в вопрос о влиянии школьных ресурсов на будущий успех учащихся на рынке труда. И снова его результаты поставили под сомнение общепринятую мудрость. Предыдущее исследование показало, что связь между увеличением ресурсов и успеваемостью в школе, а также возможностями на рынке труда в дальнейшей жизни была слабой. Однако одна проблема заключалась в том, что в более ранней работе не рассматривалась возможность компенсационного распределения ресурсов. Например, вполне вероятно, что лица, принимающие решения, больше инвестируют в качество образования в тех школах, где успеваемость учеников низкая.

Чтобы изучить связь между школьными ресурсами и будущим успехом детей на рынке труда, Дэвид Кард и Алан Крюгер сравнили окупаемость образования для людей, которые жили в одном штате в США, но выросли в разных – например, люди, которые выросли в Алабаме или Айове, но теперь живут в Калифорнии. Идея состояла в том, что люди, переехавшие в Калифорнию и имеющие одинаковый уровень образования, сопоставимы. Если окупаемость образования различается, это, вероятно, связано с тем, что Алабама и Айова по-разному инвестировали в свои образовательные системы. Кард и Крюгер обнаружили, что ресурсы важны: окупаемость образования возрастает с увеличением плотности учителей в штате, в котором люди выросли.

Это исследование также вдохновило на множество новых работ. В настоящее время имеется относительно сильная эмпирическая поддержка, показывающая, что инвестиции в образование влияют на последующий успех учащихся на рынке труда. Этот эффект особенно силен для учеников из неблагополучных семей.

Новая основа для изучения причинно-следственных связей

Во всех реалистичных сценариях эффект вмешательства, например, влияние дополнительного образования на заработок, отличается у разных людей. Более того, естественный эксперимент влияет на людей по-разному. Возможность бросить школу в 16 лет вряд ли коснется тех, кто уже планировал поступать в университет. Подобные проблемы возникают в исследованиях, основанных на реальных экспериментах, потому что мы обычно не можем заставить людей участвовать во вмешательстве. Подгруппа, которая в конечном итоге решит участвовать, вероятно, состоит из людей, которые полагают, что они выиграют от этого вмешательств. Однако исследователь, который анализирует данные, знает только, кто участвовал, а не почему. Нет информации о том, кто участвовал только потому, что им была предложена такая возможность, благодаря естественному эксперименту (или рандомизированному эксперименту), и кто бы это сделал в любом случае. Как установить причинно-следственную связь между образованием и доходом?

Джошуа Ангрист и Гвидо Имбенс рассмотрели эту проблему во влиятельном исследовании середины 1990-х годов. Точнее они задали следующий вопрос: при каких условиях мы можем использовать естественный эксперимент для оценки эффектов конкретного вмешательства, такого, как курс компьютерной грамотности, когда эффекты различаются у разных людей, и мы не имеем полного контроля над тем, кто участвует? Как мы можем оценить этот эффект и как его интерпретировать?

Несколько упрощенно, мы можем представить себе естественный эксперимент, как если бы он случайным образом делил людей на экспериментальную и контрольную группы. Экспериментальная группа имеет право участвовать в программе, а контрольная группа – нет. Ангрист и Имбенс показали, что можно оценить эффект программы, применяя двухэтапный процесс, известный как метод инструментальных переменных. На первом этапе исследуется, как естественный эксперимент влияет на вероятность участия в программе. Затем на втором этапе эта вероятность учитывается при оценке эффекта фактической программы. Учитывая несколько предположений, которые Имбенс и Ангрист сформулировали и подробно обсудили, исследователи могут, таким образом, оценить влияние программы, даже если нет информации о том, на кого на самом деле повлиял естественный эксперимент. Один важный вывод состоит в том, что оценить эффект можно только среди людей, изменивших свое поведение в результате естественного эксперимента. Это означает, что вывод Ангриста и Крюгера о влиянии дополнительного года обучения на доход, который, по их оценкам, составляет девять процентов, применим только к тем людям, которые действительно решили бросить школу, когда им представилась такая возможность. Невозможно определить, какие люди входят в эту группу, но мы можем определить ее размер.

Таким образом, Джошуа Ангрист и Гвидо Имбенс показали, какие выводы о причинах и следствиях можно сделать из естественных экспериментов. Их анализ также актуален для рандомизированных экспериментов, где у нас нет полного контроля над тем, кто участвует во вмешательстве, что характерно почти для всех полевых экспериментов. Структура, разработанная Ангристом и Имбенсом, была широко принята исследователями, работающими с данными наблюдений. Уточняя допущения, необходимые для установления причинно-следственной связи, их структура также повысила прозрачность – и, следовательно, достоверность эмпирических исследований.

Революция в эмпирических исследованиях

Вклад нынешних лауреатов с начала 1990-х годов демонстрирует, что возможно ответить на важные вопросы о причинах и следствиях, используя естественные эксперименты. Их вклады дополняют и усиливают друг друга: методологические идеи Ангриста и Имбенса о естественных экспериментах и применение Кардом этого подхода к важным вопросам открыли путь для других исследователей. Теперь у нас есть согласованная структура, которая, среди прочего, означает, что мы знаем, как следует интерпретировать результаты таких исследований. Работа лауреатов произвела революцию в эмпирических исследованиях в области социальных наук и значительно улучшила способность исследовательского сообщества отвечать на вопросы, имеющие большое значение для всех нас.

Источник: 112.ua

видео по теме

Новости партнеров

Loading...

Виджет партнеров