Как быть экономисту, когда он не может провести эксперимент? Нобелевские лауреаты 2021 года нашли выход
Как быть экономисту, когда он не может провести эксперимент? Нобелевские лауреаты 2021 года нашли выход
Лауреатами премии по экономике памяти Альфреда Нобеля, учрежденной Госбанком Швеции, в этом году стали американские ученые Дэвид Кард, Джошуа Ангрист и Гвидо Имбенс. Половину премии получит Кард — за «эмпирический вклад в экономику труда», вторую половину поделят между собой Ангрист и Имбенс — «за методологический вклад в анализ причинно-следственных связей».
Почему экономисты не могут просто сравнить одно с другим
Основная задача прикладной экономической науки — это определение причинно-следственных связей между экономическими событиями (и явлениями). Например, влияет ли дополнительный год образования на зарплату человека, приводит ли иммиграция к уменьшению средней заработной платы в стране или отражается ли служба в армии на здоровье человека.
Казалось бы, все просто — нужно, например, сравнить зарплаты тех, кто учился на год больше, с теми, кто учился меньше, или сравнить здоровье тех, кто отслужил в армии, с теми, кто не служил.
Но нет, простое сравнение не покажет нам того, что мы ищем.
Скажем, если сравнить здоровье тех, кто служил в армии, и тех, кто не служил, можно увидеть, что лучше оно, как правило, у тех, кто отслужил. Но исследования показывают, что это совсем не значит, что именно служба улучшила здоровье человека. Просто в армию в среднем идут более здоровые люди, без каких-либо заболеваний. И мы видим не эффект армии как таковой, а скорее эффект отбора в ту группу, которая пошла служить. А сам причинно-следственный эффект армии на самом деле чаще отрицательный: здоровье после службы ухудшается.
Этот простой пример можно применить к анализу практически всех экономических ситуаций, в которых мы, как правило, наблюдаем корреляцию между событиями, но не можем понять, есть ли между ними причинно-следственная связь. Тем не менее именно причинно-следственные связи — краеугольный камень и для науки, и для «полисимейкеров». Ведь для того, чтобы понять, нужно ли, например, давать дополнительные деньги на реабилитацию после армии или увеличивать на год обучение в школе, нам нужно понимать именно причинно-следственный эффект конкретного явления.
Именно на этой проблеме и сосредоточены последние 30 лет исследования нобелевских лауреатов Дэвида Карда, Джошуа Ангриста и Гвидо Имбенса.
Что такое «естественный эксперимент»
Кард и Ангрист предложили так называемый квазиэкспериментальный подход для решения этой проблемы.
В идеальном случае, чтобы избавиться от посторонних факторов, во многих естественных науках — таких, как физика или медицина, — ученые, следуя давней традиции, проводят так называемые рандомизированные контролируемые эксперименты. Одной (случайно выбранной из кандидатов) группе людей (или других объектов) дается лекарство («тритмент», или воздействие), а другой — плацебо (эту группу называют контрольной). После чего сравниваются результаты воздействия (например, состояние здоровья этих двух групп).
В мире социальных наук и, в частности, в экономике многие эксперименты часто невозможны по этическим или материальным причинам: мы просто не можем случайным образом отправить часть людей в армию или части людей ограничить доступ к образованию, как и многое другое.
Нобелевские лауреаты предложили вместо этого искать и использовать аналоги рандомизированных экспериментов — так называемые естественные, или квазиэксперименты, — те, которые встречаются в жизни, когда государство, природа или окружающая институциональная среда сама создает ситуацию, похожую на случайный эксперимент. Подобные методы использовались в эпидемиологических исследованиях еще с середины XIX века (как, например, очень известный анализ распространения холеры, проведенный Джоном Сноу).
Но именно эти экономисты формализовали с математической точки зрения и популяризовали эти методы в практических исследованиях. По сути, они совершили настоящую «революцию доверия» к статистическим методам в экономике. Наука перешла от методов, опирающихся на очень грубые предположения о моделях поведения агентов, к эмпирическим исследованиям со строго выверенным фокусом (что и как именно рассматривается).
Какие открытия сделали сами нобелевские лауреаты
Дэвид Кард в работе по анализу влияния иммиграции на зарплаты использовал кейс резкого увеличения притока кубинских иммигрантов во Флориду в 1980 году, когда коммунистический режим под давлением общественности на четыре месяца открыл границы и все желающие могли беспрепятственно покинуть страну. Как правило, делали они это на личных лодках и доплывали только до Флориды. В итоге за лето численность рабочей силы во Флориде выросла на 7%. Это огромный шок! Для сравнения: изменение рабочей силы на 7% для России эквивалентно притоку пяти миллионов иммигрантов (что, в свою очередь, сопоставимо с общим числом иммигрантов, проживающих в нашей стране). Кард сравнил, что происходило с зарплатами во Флориде, испытавшей такой огромный шок, с другими штатами, где такого притока мигрантов не было. Изменение уровня зарплат во Флориде оказалось статистически незначимым. Иными словами, экономика быстро адаптировалась, и негативные эффекты были сведены на нет. Это было одно из первых исследований, показавших силу естественных экспериментов.
Джошуа Ангрист (помимо огромного числа методологических инноваций) известен своими естественными экспериментами на так называемых микроданных (больших выборках индивидуальных, а не собранных вместе наблюдений). Например, в одной из своих работ он проанализировал влияние размера класса на качество образования в израильских школах. В этой работе он использовал тот факт, что школы в Израиле следуют древнему уставу (так называемому правилу Маймонида) и в классах не может быть больше 40 человек. Согласно этому правилу, если, скажем, в одной деревне в первый класс пошел 41 человек, а в другой — 39, то в первой деревне этот класс разделят пополам, а во второй — нет. В итоге получится почти двукратная (!) разница в количестве учеников, которая определяется не каким-то специальным направленным отбором, а естественными случайными причинами (в результате которых в одной местности оказался 41 ребенок школьного возраста, а в другой — 39). Так Ангрист и его соавтор смогли определить причинно-следственную связь в исследуемом вопросе, то есть ответить на вопрос — улучшают ли маленькие классы успеваемость учеников. Оказалось, что улучшают.
Гвидо Имбенс — пожалуй, самый большой теоретик из этих прикладных микроэконометристов, Он внес вклад в формализацию и улучшение всех основных современных методов выявления причинно-следственных связей в экономике. Последнее время он также исследует, как можно применить методы машинного обучения в экономических контекстах, в том числе и для выявления причинно-следственных связей. Вместе с Ангристом они внесли основной методологический вклад в современное использование метода инструментальных переменных. Несмотря на то, что этот метод был изобретен уже давно, оставались большие методологические вопросы по поводу возможных ограничений (в частности, в понимании того, чей причинно-следственный эффект оценивается в том или ином исследовании). Ангрист и Имбенс отдельно указали на то, что причинно-следственные эффекты могут отличаться для разных индивидов, и, по сути, вписали этот метод в общую канву экспериментальных и «квазиэкспериментальных» методов. Именно он сейчас наиболее популярен среди эмпирических подходов к выявлению причинно-следственных связей.
Где еще применяются «естественные эксперименты»
Со времен публикации этих работ прошло много времени, но с тех пор естественные эксперименты остаются основной эмпирического анализа в экономике. Мы видим их примерно в половине работ по анализу данных. Много их встречается в России — и за них дают профессиональные награды. Национальная премия по прикладной экономике присуждается за лучшие эмпирические исследования по России, и каждая вторая статья — отличный пример использования естественных экспериментов.
Так, например, первый лауреат премии и коллега Дэвида Карда по Калифорнийскому университету в Беркли Юрий Городниченко вместе со своими соавторами Кларой Сабирьяновой Питер и Хорхе Мартинесом-Васкесом проанализировал эффект от введения плоской шкалы налогообложения в 2001 году. Он показал, что домохозяйства, доход которых попал под действие плоской шкалы, стали значительно меньше уклоняться от уплаты налогов.
Другой лауреат премии, Ина Гангули, проанализировала влияние научной иммиграции из стран бывшего СССР в США. Она показала, что это привело к распространению знаний вообще: выросла цитируемость работ, сделанных не только самими иммигрантами, но и другими советскими учеными.