El Dr. David Card, Premio Nobel de Economía 2021 --por sus contribuciones empíricas a la economía laboral--, visitará el jueves 2 de marzo la Universidad Iberoamericana Ciudad de México, donde dará una conferencia magistral -a las 4:30 pm, en el Auditorio José Sánchez Villaseñor-, en el marco del 80 Aniversario de la IBERO y los 50 años de su Departamento de Economía.

El trabajo del Dr. Card le dio una nueva dimensión a la investigación empírica. Cambió de manera fundamental la manera en que, tanto en economía como en otras ciencias sociales, se utilizan datos empíricos, y muy importante, revolucionó el conocimiento que a partir de ellos se puede generar. Revolucionó la investigación que con base en datos se realiza en las ciencias sociales y amplió de manera muy significativa nuestra habilidad para contestar preguntas trascendentales para la sociedad.

Me explico. En las ciencias sociales no podemos hacer experimentos aleatorios a diferencia de, por ejemplo, en medicina, donde es común realizar y tener acceso a datos experimentales obtenidos de ensayos clínicos aleatorios. En las ciencias de la salud son ampliamente utilizados los ensayos clínicos, esto es, experimentos controlados en personas voluntarias que se utilizan para evaluar la seguridad y eficacia de tratamientos contra enfermedades y problemas de salud.

Por ejemplo, a muy grandes rasgos, para analizar la efectividad de nuevos medicamentos a participantes del ensayo clínico se les divide de manera aleatoria en dos grupos de estudio: aquellas personas que recibirán el nuevo medicamento (grupo tratamiento) y aquellas personas que recibirán el antiguo medicamento (grupo control). Se comparan los resultados entre los diferentes grupos y esto permite identificar si el nuevo medicamento es efectivo o no, es decir, si el nuevo medicamento tuvo un efecto causal o no en mejorar la salud de las personas.

En las ciencias sociales es muy difícil contar con información y datos obtenidos a través de conducir experimentos o ensayos directos, y entonces se tiene que acceder a datos observacionales. La pregunta que surge es cómo estimar las relaciones causales utilizando estos datos observacionales, y también cómo interpretar estas estimaciones.

Veamos un ejemplo concreto. Una pregunta muy importante para la sociedad y las y los jóvenes al considerar su futuro, es: ¿cuánto más se incrementarían tus ingresos en el futuro si eligieras tener más estudios? Una primera forma de tratar de contestar esta pregunta sería a través de observar los datos del ingreso de las personas, desglosándolos por nivel educativo, y ver la correlación que guardan ambas variables.

Lo que observaríamos en los datos es que las personas con mayor ingreso tienen en promedio mayor nivel educativo. Pero esta correlación en los datos observacionales, ¿es suficiente para concluir que un año más de educación necesariamente va a subir el ingreso de todas las personas?; la respuesta es no. Las personas que tienen la oportunidad de continuar su educación difieren en muchos sentidos con las personas que no pueden o no tienen las oportunidades de continuar con su educación. Y estas diferencias pueden ser de hecho las que expliquen los diferentes ingresos.

Otro ejemplo muy importante está relacionado con los efectos del incremento en el salario mínimo. Los modelos tradicionales y simplistas en economía de finales de la década de los 80 sostenían que un incremento en los salarios mínimos necesariamente conduce a incrementos en el desempleo, porque el incremento en el salario mínimo incrementa los costos para las empresas, lo que conduce a que contraten menos trabajadores, haya menor empleo y esto suba el desempleo.

¿Pero esa correlación implica un efecto causal de que un mayor salario mínimo induce necesariamente un menor nivel de empleo? ¿Cómo contestar esta pregunta si únicamente contamos con datos observacionales y no contamos con datos experimentales?

Una de las grandes contribuciones del Dr. David Card es precisamente sobre cómo se pueden estimar estadísticamente relaciones causales entre variables, aun cuando no se tienen datos experimentales. El trabajo del Dr. Card demostró que se puede utilizar la información obtenida a partir de los denominados experimentos naturales para estimar relaciones causales.

De manera general, los experimentos naturales surgen cuando, por ejemplo, cambios en políticas públicas afectan de manera diferenciada, y hasta cierto punto aleatoria, a diferentes grupos de personas, de manera similar a los experimentos y ensayos en medicina.

Para investigar cómo el incremento de los salarios mínimos afecta de manera causal el desempleo, David Card, junto con Alan Krueger, utilizó un experimento natural. A principios de la década de los 90 el salario mínimo se incrementó en la ciudad de New Jersey, pero analizar únicamente lo ocurrido en esta ciudad después del incremento no brinda una respuesta confiable a nuestra pregunta, ya que existen otros muchos factores que pudieron haber incidido en el nivel de empleo durante este periodo de tiempo.

Entonces, así como en los ensayos aleatorios, para determinar los efectos causales era necesario contar con un grupo control, esto es, un grupo para el cual no se hubiera incrementado el salario mínimo, pero que en todos los otros factores fuera muy similar a la ciudad de New Jersey.

¿Qué observaron Card y Krueger en el caso del incremento en el salario mínimo en New Jersey? Lo que identificaron es que New Jersey y Pennsylvania son municipios colindantes pertenecientes a exactamente la misma zona urbana, que comparten las mismas características en muchos factores importantes en el mercado laboral. La única diferencia fue que el salario mínimo sí se incrementó el New Jersey (grupo tratamiento) y no se incrementó en Pennsylvania (grupo control).

Eso es lo que se denomina experimento natural, cuando un cambio en alguna política pública o algún programa público o privado, afecta de manera diferenciada y aleatoria a diferentes grupos de personas. Contrario a lo esperado por los modelos y estimaciones tradicionales, Card y Krueger encontraron que el incremento en el salario mínimo no redujo el nivel de empleo. En trabajos posteriores, David Card llegó a la misma conclusión.

Para dar contexto de la importancia del trabajo del Dr. Card, vale la pena comentar que varias de sus contribuciones se dieron en un momento o una etapa dentro del estudio de la economía en el cual la teoría económica era el área de estudio predominante, y realmente no había un empuje suficientemente fuerte para la investigación empírica en sí misma.

Era un momento en el cual la evidencia empírica era más bien utilizada ya sea para comprobar las hipótesis provenientes directamente de los modelos teóricos, o bien, para determinar qué tanto un modelo empírico podía explicar el comportamiento observado de una variable. Pero el análisis empírico en ese momento no era tanto una fuente en sí misma de nuevo conocimiento.