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[Narradora] Bienvenidos a Conversaciones Nobel.
En este episodio,
Josh Angrist y Guido Imbens se sientan con Isaiah Andrews
para hablar
de cómo está evolucionando el campo de la econometría.
[Isaiah] Guido y Josh, ambos son pioneros en el desarrollo
de herramientas para la investigación empírica
en economía.
Y por eso me gustaría explorar
hacia dónde creen que se dirige el campo de la...
la economía, la econometría, y todo este ámbito.
Para empezar, me interesaría escuchar
sobre si consideran que, la forma en que el marco
de los efectos del tratamiento local tuvo lugar,
si tienen alguna lección sobre cómo nuevos métodos empíricos
en economía se desarrollan y difunden, o cómo deben hacerlo.
[Josh] Esa es una buena pregunta.
Tú vas primero.
[risas]
[Guido] Sí, creo que lo importante es
desarrollar casos convincentes
donde las preguntas sean claras
y donde los métodos se apliquen en general.
Una cosa
que mirando hacia atrás a la literatura subsecuente.
Me gusta mucho la literatura de la regresión discontinua,
donde había claramente un montón de ejemplos realmente convincentes
y eso permitió a la gente pensar con más claridad,
mirar con más detenimiento las cuestiones metodológicas.
Hacer aplicaciones claras
que luego te permiten pensar en ello,
"Vaya, ¿este tipo de suposiciones son realmente razonables?
¿Qué tipo de cosas no nos gustan en los primeros documentos?
¿Cómo podemos mejorar las cosas?".
Por lo tanto, tener claras las aplicaciones
que motiven estas literaturas,
creo que es muy útil.
[Josh] Me alegro de que hayas mencionado
la regresión discontinua, Guido.
Creo que hay mucha complementariedad
entre la VI y la RD,
las variables instrumentales
y la regresión discontinua.
Muchas de las aplicaciones econométricas
de la regresión discontinua
son lo que antes se llamaba RD "difusa",
donde no es discreto o determinista en el corte,
sino solo en el cambio en las tasas o la intensidad.
Y el marco LATE nos ayuda a entender
esas aplicaciones
y nos da una clara interpretación
para algo como en mi trabajo con Victor Lavy,
donde usamos la regla de Maimónides,
los límites del tamaño de la clase,
¿y qué obtienes de eso?
Por supuesto, puedes responder a esa pregunta
con un modelo de efectos constantes,
pero resulta que no estamos limitados a eso,
y la RD sigue siendo muy poderosa y esclarecedora,
incluso cuando la correlación
entre el punto de corte y la variable de interés,
en este caso, el tamaño de la clase, es parcial,
tal vez, incluso, no tan fuerte.
Así que definitivamente hubo un desarrollo paralelo.
También es interesante...
Nadie hablaba de diseños de regresión discontinua
cuando estábamos en la escuela de postgrado;
era algo
en lo que otros científicos sociales estaban interesados,
y que creció junto con el marco de LATE,
y ambos hemos trabajado tanto
en aplicaciones como en los métodos,
y ha sido muy emocionante ver cómo se desarrolló
y se convirtió en algo tan importante.
Es parte de una evolución general.
Creo que, vamos hacia estrategias de identificación creíbles,
efectos causales,
haciendo econometría
más sobre cuestiones causales que sobre modelos.
En términos de futuro,
creo que una cosa que LATE ha ayudado a facilitar
es un movimiento hacia ensayos más creativos
y aleatorios, donde hay algo de interés.
No es posible ni sencillo
simplemente apagarlo o encenderlo,
pero puede fomentarla o desalentarla.
Se subvenciona la escolarización con ayudas económicas, por ejemplo.
Así que ahora tenemos todo un marco para interpretarlo,
y abre las puertas a los ensayos aleatorios
de cosas que tal vez
no hubieran sido posibles antes.
Lo hemos utilizado mucho en el trabajo
que hacemos, en las escuelas, en nuestro...
en el Blueprint Lab en el MIT.
Estamos explotando la asignación aleatoria
de forma muy creativa, creo.
PROBLEMAS EMPÍRICOS QUE PROMUEVEN LA ECONOMETRÍA
[Isaiah] En relación con eso, ¿ves factores particulares
que conducen hacia una investigación útil
en la econometría?
Has aludido a que tiene una clara conexión
con los problemas que surgen en la actualidad,
y la práctica empírica suele ser una buena idea.
[Josh] ¿No es siempre una buena idea?
A menudo me encuentro
en un seminario de teoría econométrica,
digamos el seminario del MIT de Harvard,
y pienso: "¿Qué problema está resolviendo este tipo?".
"¿Quién tiene este problema?".
Y, ya sabes...
A veces hay un silencio incómodo si pregunto
o puede haber un escenario bastante complicado.
Quiero ver dónde es útil la herramienta.
Hay algunas herramientas puramente fundacionales.
Entiendo el punto.
Hay gente que está trabajando
en los fundamentos conceptuales de...
y se convierte en algo parecido a la estadística matemática.
Quiero decir, recuerdo un primer ejemplo de eso
que me costó entender,
era la idea de la equicontinuidad estocástica,
que uno de mis asesores de tesis, Whitney Newey,
estaba utilizando con gran efecto,
y yo intentaba entenderlo.
Es realmente fundamental.
No hay una aplicación que lo esté promoviendo,
al menos no inmediatamente.
Pero la mayoría de las cosas no son así,
y por eso debería haber un problema.
Y creo que depende del vendedor de ese tipo de cosas,
porque hay un coste de oportunidad,
el tiempo y la atención
y el esfuerzo para entender las cosas.
Es el vendedor quien debe decirlo:
"Oye, estoy resolviendo este problema,
y aquí hay un conjunto de resultados
que muestran que es útil,
y aquí hay una visión que obtengo".
ESTIMACIONES DE LA VI GRANDES E INVEROSÍMILES
[Isaiah] Como dijiste, Josh, ha habido un movimiento
en la dirección de pensar más sobre la causalidad
en economía y el trabajo empírico en economía.
¿Hay alguna consecuencia de la difusión
de ese punto de vista que te haya sorprendido
o algo que veas como desventajas
de la forma que ha tomado la economía empírica?
[Josh] A veces veo que alguien hace VI,
y obtienen un resultado que parece inverosímilmente grande,
es el caso habitual.
Así que podría ser un efecto casual extraordinariamente grande
de alguna intervención relativamente menor,
que fue aleatoria o para la que se podría hacer un caso
de que hay un buen diseño.
Y entonces, cuando veo eso,
creo que es muy difícil para mí creer
que esta intervención relativamente menor
tenga un efecto tan grande.
El autor recurrirá a veces
al teorema de los efectos del tratamiento local promedio
y dirá: "Bueno, estos proveedores
son especiales de alguna manera,
y se benefician extraordinariamente
de esta intervención".
Soy reacio a tomar eso al pie de la letra.
Creo que, a menudo,
cuando los efectos son demasiado grandes,
es porque la restricción de exclusión está fallando,
por lo que no tienes la variable endógena
para escalar ese resultado.
Y, por lo tanto, no me alegra ver
un argumento de heterogeneidad genérica
que se utiliza para justificar algo
que creo que puede ser un problema más profundo.
LA FORMA REDUCIDA VS. LA ESTRUCTURAL
[Guido] Creo que desempeñó un papel desafortunado
en las discusiones entre la forma reducida
y los enfoques estructurales,
donde siento que no era del todo correcto.
Las suposiciones de las variables instrumentales
están en el centro,
suposiciones estructurales sobre el comportamiento,
ellas vinieron de la economía...
pensando en el comportamiento de los agentes,
y de alguna manera fue empujado en una dirección
que creo que no era realmente útil.
Creo que, inicialmente,
escribimos las cosas,
se describía lo que estaba ocurriendo.
Había un conjunto de métodos que la gente utilizaba.
Aclaramos lo que esos métodos estaban haciendo
de una manera que creo que contiene una buena cantidad de información.
Pero de alguna manera fue arrinconado,
y no creo que haya sido necesariamente útil.
[Isaiah] Solo en el lenguaje de la forma reducida frente
a la estructural, me parece divertido en el sentido
de que el modelo de efecto del tratamiento local promedio,
el modelo de resultados potenciales,
es un modelo estructural no paramétrico,
si quieres pensar en ello, como sugeriste, Guido.
Es algo divertido
poner estas dos cosas en oposición cuando...
- [Guido] Sí. - [Joshua] Ese lenguaje,
por supuesto, viene del marco de las ecuaciones simultáneas
que hemos heredado.
Tiene la ventaja
de que la gente parece saber lo que dices cuando lo usas,
pero podría ser
que diferentes personas están escuchando cosas diferentes.
[Guido] Sí, creo que la forma reducida
se ha venido usando de forma peyorativa...
[Josh] A veces...
[Guido]...y eso no es realmente para lo que fue concebida.
EL LATE Y LA INTUICIÓN
[Isaiah] Supongo que algo más que me llama la atención al pensar
en los efectos del marco del efecto
del tratamiento local promedio es que a menudo la gente apelará
a la intuición de los efectos del tratamiento local promedio
para entornos más allá de aquellos
donde cualquier tipo de resultado formal
se ha establecido realmente.
Y tengo curiosidad,
dado todo el trabajo que ustedes hicieron
para establecer resultados tardíos en diferentes escenarios,
tengo curiosidad, ¿alguna opinión al respecto?
[Guido] Creo que va a haber un montón de casos
donde la intuición te puede llevar hasta cierto punto,
pero va a ser algo limitado,
y establecer resultados formales allí
puede ser un poco complicado
y tal vez solo funcione en circunstancias especiales,
y terminas con mucha formalidad
que la intuición podría no captar del todo.
A veces me siento algo incómodo con ellos,
y no son necesariamente
los trabajos que yo querría escribir,
pero creo que la intuición
a menudo capta parte del problema.
ARTÍCULOS MÁS CORTOS POR FAVOR
Creo que, en cierto sentido, fuimos muy afortunados allí
en la forma en que el documento LATE
se manejó en la revista,
por lo que, en realidad, el editor lo hizo mucho más corto
y eso nos permitió centrarnos en resultados muy claros y nítidos.
Hay una tendencia desafortunada
en la literatura econométrica
de hacer que los artículos sean cada vez más largos.
[Josh] Bueno, deberías arreglar eso.
[Guido] Estoy tratando de arreglar eso.
Pero creo que este es un ejemplo donde está muy claro
que el hecho de que sea corto es en realidad...
[Josh] Deberías haber impuesto que ningún artículo
sea más largo que el artículo de LATE.
[Guido] Eso... ¡vaya! Eso puede ser genial.
[Josh] Al menos no hay teoría, no hay un artículo de la teoría.
[Guido] Sí, y creo que...
Me estoy esforzando para que los artículos sean más cortos,
y creo que hay mucho de valor hoy en día
porque a menudo es la segunda parte del artículo
la que en realidad te lleva mucho más lejos
en la comprensión de las cosas,
y hace que las cosas sean mucho más difíciles de leer.
Todo vuelve al punto de cómo creo que la econometría debería hacerse.
Deberías centrarte en...
Debería estar razonablemente cerca de los problemas empíricos.
Deberían ser problemas muy claros.
Pero a menudo la teoría no necesita ser tan larga.
[Josh] Sí.
[Guido] Creo que las cosas se han desviado un poco.
[Isaiah] Un cambio relativamente reciente
ha sido un aparente gran aumento de la demanda
de personas con conocimientos y habilidades
de econometría en la estimación de efectos causales
en el sector tecnológico.
Estoy interesado, ¿alguno de ustedes tiene idea
de cómo va a interactuar eso
con el desarrollo de los métodos empíricos
o la investigación empírica en la economía en el futuro?
[Josh] Bueno, hay una especie de meta-punto,
que es que hay este nuevo tipo de empleador,
como Amazon y Uber, y el mundo de TripAdvisor,
y creo que eso es genial.
Me gusta contarles a mis estudiantes sobre eso.
En el MIT tenemos muchos estudiantes
de ciencias de la computación...
esa es nuestra mayor carrera.
Intento seducir a algunas
de esas personas a la economía diciendo
que pueden ir a trabajar a estas empresas
para las cuales la gente está muy dispuesta a trabajar,
porque el trabajo parece emocionante,
que las habilidades que se obtienen en la econometría
son tan buenas o mejores
que cualquier otra disciplina de la competencia.
Así que al menos deberías tomar algo de economía,
tomar algo de econometría y algo de economía.
Hice un proyecto divertido con Uber
sobre la oferta laboral de los conductores de Uber,
y fue muy emocionante ser parte de eso.
Además, tuve que conducir para Uber durante un tiempo,
y también me pareció divertido.
No gané lo suficiente
como para dejar mi trabajo en el MIT,
pero disfruté de la experiencia.
Veo un desafío potencial
a nuestro modelo de educación de postgrado aquí,
que es, si estamos entrenando a la gente para trabajar en Amazon,
no está claro por qué deberíamos pagar
subvenciones a los graduados por eso.
¿Por qué debería el contribuyente estar subvencionando eso?
Nuestra educación de postgrado
en los Estados Unidos está generosamente subvencionada,
incluso en las universidades privadas,
hay mucho dinero público.
Y creo que la razón tradicional de esto es...
que estábamos formando educadores y académicos,
y hay una gran externalidad del trabajo que hacemos,
es o bien la externalidad de la investigación,
o la externalidad de la enseñanza.
Pero si muchos de nuestros estudiantes van a trabajar
en el sector privado,
está bien,
pero tal vez sus empleadores deberían pagar por ellos.
[Guido] Para mí, es tan diferente
de la gente que trabaja para empresas de consultoría.
No me queda claro
que el número de puestos de trabajo
en el mundo académico haya cambiado.
[Josh] Siento que este es un sector en crecimiento,
mientras que la consultoría...
Tienes razón al plantear eso.
Podría ser lo mismo para la consultoría.
Estoy colocando cada vez más estudiantes en estas empresas,
así que está en mi mente, en cierto modo,
que no he estado atento a los trabajos de consultoría.
La consultoría siempre fue importante,
y creo que también hay algún movimiento
de la consultoría de vuelta a la investigación...
es un poco más fluido.
Gran parte del trabajo en ambos dominios,
tengo que decir que no es realmente diferente,
pero la gente que trabaja en el sector tecnológico
están haciendo cosas que son
potencialmente de interés científico,
pero la mayor parte está oculta.
Entonces, sí que debemos preguntarnos,
¿por qué el gobierno pagando por esto?
[Isaiah] Aunque, a propósito de Guido,
supongo que esto se trata de un asunto de datos,
¿el total [no CE] para el empleo del sector lucrativo
del programa de graduados del doctorado de economía
ha incrementado
o ha sido simplemente una sustitución de las finanzas
y la consultoría hacia la tecnología?
[Josh] Puede que esté reaccionando a algo
que no está sucediendo realmente.
[Guido] En realidad, he hecho algo de trabajo
con algunas de estas empresas tecnológicas.
No estoy en desacuerdo con el punto de Josh
de que tenemos que pensar
un poco sobre el modelo de financiación,
quién es, al final, el que paga por la educación de postgrado.
Pero desde una perspectiva científica,
no solo estos lugares tienen grandes datos,
y hoy en día tienden a ser muy cuidadosos con eso
por razones de privacidad,
pero también tienen grandes preguntas.
Me parece muy inspirador escuchar a la gente de allí
y ver qué tipo de preguntas tienen,
y a menudo son preguntas
que también surgen fuera de estas empresas.
Tengo un par de documentos con Raj Chetty y Susan Athey
donde buscamos formas de combinar datos experimentales
y datos observacionales.
Raj Chetty estaba interesado en cuál es el efecto
de los programas de la primera infancia
sobre los resultados más adelante en la vida,
no solo en los resultados de las pruebas
sino en los ingresos y otras cosas,
y hemos desarrollado métodos
que ayudarían a arrojar luz en eso bajo algunos...
en algunos escenarios,
y surgieron los mismos problemas
en estos entornos de empresas tecnológicas.
Y, por lo tanto, desde mi perspectiva,
es el mismo tipo de...
Estaba hablando con gente haciendo un trabajo empírico.
Traté de analizar estos problemas específicos
y luego tratar de investigar problemas más generales,
reformulando los problemas a un nivel superior
para poder pensar en soluciones
que funcionen en una serie de escenarios.
Y desde esa perspectiva,
las interacciones con las empresas tecnológicas
son muy valiosas y muy útiles.
Ahora tenemos estudiantes haciendo prácticas allí
y luego regresan y escriben tesis más interesantes
como resultado de sus experiencias allí.
[Narradora] Si desea ver más Conversaciones Nobel,
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O si desea aprender más sobre econometría,
vea la serie "Mastering Econometrics" de Josh.
Si desea saber más sobre Guido, Josh e Isaiah,
consulte los enlaces en la descripción.
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