Изучим жизнь. За что вручили премию по экономике памяти Альфреда Нобеля
Перед специалистами, изучающими социальные проблемы, часто встают довольно сложные вопросы. Например, как иммиграция влияет на занятость и уровень зарплаты? Как будущий доход зависит от длительности образования, которое получил человек, и т.п.?
В медицине для поиска причинно-следственных связей нередко используют эксперименты, где исследователи распределяют людей по разным группам с помощью случайной жеребьевки. Но в экономике, когда речь заходит о социальных вопросах, такой способ не подойдет. Потому что нельзя целенаправленно провести эксперимент, в котором, например, одна группа детей получит доступ к образованию, а другая нет. И даже если бы так можно было сделать, люди нередко могут вести себя по-разному в лабораторных и естественных условиях.
Тогда остается искать причинно-следственные связи в так называемых естественных экспериментах. Это ситуации, которые возникают в реальной жизни по независящим от исследователей причинам и на которые те не могут влиять. Например, нынешняя пандемия коронавируса стала одним большим естественным экспериментом для человечества во многих сферах.
Или вот вопрос, который почти всегда встает перед школьниками, — будет ли доход выше, если учиться дольше? Поверхностный анализ заработка и времени, которое люди тратят на образование, говорит: да, те, кто дольше учился, зарабатывают больше. Но ведь люди, решающие потратить больше времени на образование, могут отличаться от тех, что заканчивают его быстрее. Некоторые могут быть просто способнее и в учебе, и в работе. И есть вероятность, что их доход был бы выше в любом случае. Некоторые продолжают учиться дальше, рассчитывая на отдачу от образования. Так как обстоит дело?
В США школьники могут закончить обучение в 16 или 17 лет в зависимости от штата. При этом все дети, рожденные в один календарный год, идут в школу в одно время. И таким образом те, кто родился в начале года, могут закончить обучение раньше тех, кто родился позже. В 1990-е Джошуа Ангрист и его ныне покойный коллега Алан Крюгер сравнили людей, родившихся в первом и четвертом кварталах года. Они увидели, что первая группа в среднем меньше времени тратила на образование. При этом во взрослом возрасте у них были и более низкие доходы, чем у рожденных в четвертом квартале.
Но в естественном эксперименте исследователь не может контролировать, как и почему люди в нем участвуют. И возникает проблема — а как тогда верно интерпретировать наблюдения? Оказалось, что эксперимент позволяет рассчитывать на установление причинно-следственных связей, если случайным образом делит людей на экспериментальную (которая участвует в условной программе — например, лечение) и контрольную группы. Ангрист и Имбенс показали, как метод инструментальных переменных позволяет математически оценить эффективность программы, даже не зная, кто именно в ней участвует. Важный вывод их работы — оценить эффект можно только среди людей, которые изменили поведение в ходе эксперимента. То есть в примере со сроком обучения выводы о его взаимосвязи с доходом применимы к людям, которые действительно бросили школу, как только у них появилась возможность. В подобных случаях метод лауреатов позволяет прийти к корректным выводам (средний локальный эффект воздействия, LATE), когда исследователь не знает, кто именно входит в экспериментальную группу, но может оценить ее размер. Это и происходит при проведении полевых исследований.
И как раз естественные эксперименты позволили Дэвиду Карду в 1990-х внести значительный вклад в изучение рынка труда.
Так, большинство американских экономистов в те же 1990-е были уверены, что более высокая минимальная заработная плата ведет к снижению занятости, так как увеличивает затраты на заработную плату для предприятий. Кард и уже упомянутый Крюгер изучили естественный эксперимент, сложившийся в штате Нью-Джерси, где минимальная почасовая оплата была увеличена, и в соседней Пенсильвании, где она осталась без изменений. В итоге они обнаружили, что повышение минимальной заработной платы не повлияло на количество сотрудников. Углубив эту работу, Дэвид Кард пришел к выводу, что негативные последствия повышения минимальной заработной платы гораздо меньше, чем считалось 30 лет назад. В дальнейшем его исследование потянуло за собой и другие, которые значительно улучшили понимание рынка труда.
Другой важный вопрос, которым занимался Кард, — как иммиграция влияет на рынок труда. Чтобы ответить на него, нужно знать, что произошло бы, не будь миграции вовсе. Условие, которое сложно реализовать намеренно. На помощь пришел еще один естественный эксперимент — наплыв в Майами в 1980-х мигрантов с Кубы. Кард не обнаружил негативных последствий для жителей города с низким уровнем образования: зарплата не упала, безработица не стала больше. А вновь последовавшие за ним исследования в итоге показали, что очередная волна иммиграции положительно влияет на доходы людей, родившихся в стране, а вот страдают те, кто приехал сюда в предыдущую волну иммиграции.
Также Кард внес важный вклад в вопрос о влиянии школьных ресурсов на будущий рыночный успех учащихся.
"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. 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", — отметил Нобелевский комитет.
Если кажется, что тема эмпирических исследований в связке с Нобелевкой по экономике звучит знакомо, то неудивительно. В 2019 году эту премию получили Майкл Кремер из Гарварда и его последователи и коллеги, супруги Эстер Дюфло и Абхиджит Банерджи из Массачусетского технологического института. Они доказали, что только опытным путем можно выяснить, какие меры социальной и экономической политики лучше всего сокращают бедность. Таким образом, премия по экономике памяти Альберта Нобеля продолжает тренд по сближению экономической науки и жизни обычного человека.
Арина Раксина
