Нобелевская премия по экономике — 2021 присуждена Дэвиду Карду за его «эмпирический вклад в экономику труда», а также Джошуа Д. Энгристу и Гидо В. Имбенсу за их «вклад в методы анализа причинно-следственных связей». Эмпирические исследователи ликуют: в продолжение Нобелевки-2019 за экспериментальный подход к исследованию бедности приз снова уходит людям, революционно изменившим представление о подходе к постановке и решению практических вопросов в экономике и определившим современное лицо экономической науки. Сам Джошуа Энгрист еще 10 лет назад назвал эти тенденции в исследованиях экономики «революцией объективности» (the credibility revolution), к развитию которой приложило руку целое поколение эмпириков, в ряду которых стоит отдельно назвать два имени — умершего несколько лет назад соавтора Дэвида Карда — Элэна Крюгера и Йорна Пишке, в соавторстве с которым вышли два быстро ставших легендарными учебника Энгриста по эмпирическим исследованиям.

В чем же заключается революционность подхода? Экономика существует столько же, сколько какая-либо хозяйственная деятельность, и люди уже очень давно начали собирать данные по приходу-расходу, урожаям, населению и смертности. Первые крупные экономические труды описывают наблюдения за хозяйственными процессами и предлагают объяснения причин их успеха, пытаются обосновать принципы, взаимосвязи и инструменты воздействия — как, например, налоги. Во второй половине ХХ века эти наблюдения сильно формализуются: математическими формулами описывают принципы поведения человека и работу предприятий, функционирование рынков. С помощью моделей становится возможным выяснить, какие шестеренки в модели начнут крутиться и почему, если начать давить на какой-то определенный экономический рычаг (например, налоги). Позже становится понятно, что «все модели неверны, но часть из них полезна», потому что схематизм моделирования упускает многие детали реальных взаимодействий и часто основывается на представлениях о реальности, заложенных в модели их авторами. Полезность моделей, с другой стороны, заключается в том, что они позволяют проверить упрощенные механизмы взаимодействия и, при грамотном использовании калибровки на имеющихся статистических данных (например, по уровню инфляции), могут показать причинно-следственные связи.

Постепенно человечество собирает все больше данных о различных сферах хозяйствования, начинается эра крупных опросов населения, а также все более широкого применения статистики и развития методов исследования как макро, так и микроданных. Если сфера применения макроданных — теми же уровнями цен и безработицы — уже в каком-то виде существовала, то сбор микроданных дал возможность поглубже заглянуть во взаимосвязи характеристик отдельных людей — пол, возраст, образование, заработную плату, индивидуальные факторы риска безработицы и т.д.

Но даже и детальных статистический анализ микроданных хорошего качества давал представление лишь о взаимосвязях параметров, но не о их причинно-следственной связи.

Может быть, есть какие-то другие ненаблюдаемые причины (например, талант), которые заставляют определенных людей получать образование и приводят их на лучшие места работы?

Простой способ исследовать причинно-следственную связь — контролируемый эксперимент. Такие эксперименты хорошо известны нам всем из медицины — пациенты делятся случайным образом на две группы, одна из них получает лекарство, а другая получает плацебо. Иногда для сравнения следят за третьей группой, которая не получает ничего. При этом чистота результатов зависит от того, чтобы ни пациенты, ни врачи не знали, получает ли пациент лекарство, или плацебо. В общественных науках такие методы исследования, как правило, не применимы, поскольку общество, как правило, имеет свободу выбора — подавать ли документы в вуз, переезжать ли в другой город или страну. В результате интерпретация статистических результатов в причинно-следственном ключе сильно затрудняет тот факт, что мы сравниваем группы людей, отличающихся друг от друга по их наблюдаемым и, что еще сильнее усложняет задачу, ненаблюдаемым характеристикам.

Нобелевские лауреаты — 2021 разработали, продвинули и сделали стандартом экономической науки методы исследования, основанные на выявлении причинно-следственных связей с помощью естественных экспериментов. Например, они использовали тот факт, что на вьетнамскую войну призывали по лотерее, чтобы сравнить смертность и заработки в группах бывших призывников и не пошедших на войну, при этом подробно описав методику идентификации причинно-следственной связи с помощью инструментальных переменных. Другими словами, они применили механизм случайного попадания (лотерея) в экспериментальную группу (армия), который не связан с исследуемым параметром (заработок). Очевидный недостаток такого подхода в том, что случайные механизмы встречаются не во всех тех сферах, которые хотелось бы изучить на предмет причинно-следственных связей. Тем не менее эта работа показала, что и при отсутствии лабораторных условий можно найти механизмы, которые работают как генератор случайностей и позволяют максимально сблизить исследуемые группы по их наблюдаемым и ненаблюдаемым харатеристикам.

Модели, о которых я говорю выше, предсказывали однозначный механизм действия: если ввести минимальный размер заработной платы, то потери рабочих мест не избежать. На этом фоне Кард и Крюгер собирают и анализируют данные ресторанов фаст-фуда из Нью-Джерси, где минимальная заплата в 1992 году была повышена, и соседней Пенсильвании, где такого повышения не было, и показывают, что повышение минимальной зарплаты не привело к потере рабочих мест! Надо сказать, что за этой статьей потянулись исследования многих уважаемых авторов на различных данных, определивших методологические дебаты о влиянии минимального размера заработной платы на риск безработицы как на уровне регионов, так и для отдельных групп людей, которые до сих пор не пришли к однозначному ответу.

Уроки нобелевских лауреатов — 2021 состоят даже не в том, что они разработали какой-то определенный метод анализа или изучили определенную проблему. Они фундаментально поменяли тот образ мысли, с которым экономисты приступают к решению задач. В том числе они ярко продемонстрировали, что нельзя полагаться только на теоретические представления о тех или иных явлениях. Такой подход революционировал не только академические исследования, но и сильно поднял заинтересованность политиков в сборе и анализе данных для решения множества прикладных задач.