Por: Marcelo Perera*
Los economistas suelen plantearse preguntas que refieren a relaciones de causa y efecto. Por ejemplo, ¿cuál es el impacto en el empleo de una subida del salario mínimo?, ¿y el impacto de la inmigración en las oportunidades de empleo de los nativos?, ¿y el efecto de la fecundidad en la participación laboral?.
La teoría es fundamental para ordenar la discusión, pero la respuesta a este tipo de preguntas requiere del análisis empírico. Los experimentos aleatorios controlados, semejantes a los ensayos clínicos que revolucionaron la medicina en el siglo XX, son el punto de referencia de un conjunto de métodos que forman la caja de herramientas para estimar un efecto causal.[1]
Sin embargo, el uso de los experimentos tiene límites evidentes. Por ejemplo, no podemos asignar bebés de forma aleatoria para analizar el efecto de la maternidad en la oferta laboral. Incluso, cuando la aleatorización es factible, puede ser inaceptable por razones éticas o impracticable por razones de costos.
Cuando la aleatorización ocurre por casualidad
La caja de herramientas de los economistas, afortunadamente, no se agota en los experimentos. Hace unos días conocimos los ganadores del Premio Nobel de Economía: David Card, Joshua Angrist y Guido Imbens. Estos investigadores han sido reconocidos por sus aportes en el campo metodológico de la investigación empírica.
A través de diversos trabajos desde la década de los 90, difundieron el uso de los experimentos naturales para responder preguntas en el campo de la economía laboral y la educación. Los experimentos naturales son situaciones de la vida real en las que, de manera casual, se reproducen las condiciones de un experimento. Cuanto más cerca estemos de un contexto experimental, más seguros estaremos de que nuestras estimaciones no adolecen de un sesgo estadístico (conocido como sesgo de selección). Veamos algunos ejemplos.
La teoría por si sola puede ser de poca utilidad para evaluar las políticas: los casos del salario mínimo y la inmigración
En un estudio publicado en 1994, David Card y Alan Krueger iniciaron la investigación moderna sobre el salario mínimo (SM)[2]. Hasta entonces, el enfoque dominante consideraba que el funcionamiento el mercado de trabajo se aproximaba al de un mercado competitivo. La fijación de un precio (el SM) por encima del que equilibra la oferta y la demanda, determinaría una disminución de la demanda de trabajo por parte de las empresas. El efecto del SM sería una caída del empleo. A su vez, la pérdida de empleo se daría en aquellos trabajadores cuyos salarios se verían afectados, es decir los trabajadores de baja calificación.
Card y Krueger se valieron de un experimento natural al comparar la evolución del empleo en los condados fronterizos de dos Estados limítrofes de EEUU, en uno de los cuales el SM aumentó un 19% (en abril de 1992) mientras en el otro permaneció incambiado. El estudio observó la ocupación en los restaurantes de comida rápida, el principal sector empleador de los potenciales afectados por la subida. Las estimaciones se realizaron comparando la evolución del empleo a un lado y otro de la frontera, entre la situación anterior y posterior a la subida del SM (conocido como método de diferencias en diferencias). No se encontró evidencia de que la subida haya reducido el empleo.
El provocador hallazgo tuvo un gran impacto en el campo de la economía laboral. En primer lugar, motivó el inicio de una extensa literatura empírica que estimó los efectos de las subidas del SM en muchos países y contextos.
En segundo lugar, al tiempo que la evidencia empírica fue mostrando efectos mixtos y en muchos casos de reducido tamaño como los de Card y Krueger, la teoría económica evolucionó. Hoy sabemos que el mercado de trabajo tiene particularidades que hacen factible que el salario ofrecido por las empresas pueda estar por debajo del equilibrio competitivo. En estos casos una subida del SM (siempre que no sea excesivamente alta) no necesariamente genera una caída del empleo e incluso puede aumentarlo. Esto puede suceder cuando la demanda de trabajo está concentrada en una o pocas empresas (monopsonio u oligopsonio). También puede suceder cuando la existencia de costos en la búsqueda de empleo le asigna cierto poder a las empresas, dando lugar a un salario por debajo del equilibrio competitivo (resultado conocido como paradoja de Diamond).
Hoy sabemos que las políticas de SM pueden mejorar o empeorar la situación de los trabajadores de menores salarios. Esto dependerá, entre otras cosas, del nivel del SM y de la estructura de los mercados. De modo que la teoría por sí sola será de poca utilidad y será necesaria la evidencia para dar una respuesta más concreta.
En un trabajo publicado en 1990, David Card analizó el impacto de la inmigración en el empleo y los salarios de los trabajadores del país de destino[3]. Para esto se valió del experimento natural que significó la llegada de 125 mil inmigrantes cubanos a la ciudad de Miami en 1980, luego de que Cuba liberara temporalmente la emigración hacia EEUU a través del puerto de Mariel (episodio conocido como el “éxodo del Mariel”). En pocos meses la fuerza laboral en el área metropolitana de Miami aumentó un 7%.
Comparando la dinámica del mercado laboral de Miami con la de otras ciudades similares, el estudio mostró que la afluencia de inmigrantes prácticamente no tuvo ningún efecto en los salarios y el empleo de los trabajadores nativos de menor calificación, ni en los inmigrantes que ya estaban instalados en Miami.
Este trabajo incentivó una extensa literatura sobre los efectos de los flujos migratorios en el mercado de trabajo. Hoy sabemos mucho más sobre sus posibles consecuencias, no sólo en las oportunidades de empleo de los trabajadores locales, sino en los efectos (positivos) a largo plazo en la capacidad productiva de las economías de destino.
Los dos trabajos mencionados avivaron un importante debate no exento de sesgos ideológicos. Esto a su vez estimuló la evidencia empírica rigurosa, elevando así la calidad del debate.
Buscando el experimento natural: el caso de la oferta de trabajo y tamaño de la familia
En un estudio publicado en 1998, Angrist y Evans, se preguntaron sobre el efecto de la fecundidad en la oferta laboral[4]. Teóricamente existen razones para pensar que estas dos variables se influyen entre sí. Un economista laboral podría estar interesado en conocer en qué medida la maternidad afecta la cantidad de horas trabajadas por las mujeres. Por otra parte, un demógrafo podría interesarse por el efecto que tiene la participación laboral femenina sobre la tasa de fecundidad.
Esta simultaneidad hace imposible cuantificar la magnitud de la causalidad, en una u otra dirección, a partir de la relación observada entre las dos variables (sesgo de simultaneidad) ¿Cómo resolver este problema? Angrist y Evans utilizaron una regularidad empírica documentada para EEUU (que también se cumple en Uruguay): las parejas con dos hijos del mismo sexo tienen más chances de tener un tercer hijo. Esto se explicaría por la preferencia de algunas parejas por tener hijos de ambos sexos. Así, entre las parejas con dos o más hijos, las que tienen sus dos hijos mayores del mismo sexo tienen un 6% más de probabilidad de tener un tercer hijo (los autores trabajaron con los censos de población de EEUU de 1980 y 1990). Además, tener dos hijos del mismo sexo o de sexo diferente en los primeros dos nacimientos, es puramente aleatorio.
Esta curiosa situación significa que, para una parte de las mujeres, tener un tercer hijo es fruto del azar (el azar de haber tenido los dos primeros hijos del mismo sexo), emulando un experimento aleatorio. Luego, la diferencia promedio que puede encontrarse en las horas trabajadas, entre las mujeres con dos hijos del mismo sexo y las mujeres con hijos de distinto sexo, es atribuible al efecto puro de tener más de dos hijos. De este modo, aproximaron una respuesta a la pregunta del economista laboral. Estimaron que tener más de dos hijos hace que las mujeres trabajen 4 horas semanales menos en promedio (el método para obtener esta estimación se conoce como método de Variables Instrumentales).
Estos ejemplos y muchos más hablan elocuentemente de la amplia aplicabilidad del enfoque basado en los experimentos naturales. El Premio Nobel 2021 ha reconocido este salto cualitativo en las técnicas y los estándares de la investigación en economía.
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[1] En 2019 el Premio Nobel de Economía fue otorgado a tres investigadores que, en base a la evidencia obtenida con experimentos aleatorios controlados, lograron destacados aportes en el campo de la economía del desarrollo: Esther Duflo, Abhijit Banerjee y Michael Kremer.
[2] Card, D., & Krueger, A. B. (1994). Minimum Wages and Employment: A Case Study of the Fast-Food Industry in New Jersey and Pennsylvania. The American Economic Review, 84(4), 772–793. http://www.jstor.org/stable/2118030
[3] Card, D. (1990). The Impact of the Mariel Boatlift on the Miami Labor Market. Industrial and Labor Relations Review, 43(2), 245–257. https://doi.org/10.2307/2523702
[4] Angrist, J. D., & Evans, W. N. (1998). Children and Their Parents’ Labor Supply: Evidence from Exogenous Variation in Family Size. The American Economic Review, 88(3), 450–477. http://www.jstor.org/stable/116844
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* Investigador de CINVE. Doctor en Economía por la Universidad de Alcalá (España). Profesor de la Universidad de la República y de la Universidad ORT (correo: [email protected])
Autorizada su publicación en Carmelo Portal por CINVE.
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