Desvendando mistérios

O prêmio Nobel de Economia este ano foi para três pesquisadores, Joshua Angrist, David Card (mais um para UC Berkeley!) e Guido Imbens, cujo trabalho está intimamente relacionado à investigação empírica, isto é, o desenvolvimento e aplicação de instrumentos que permitem a interpretação dos dados econômicos.

Um dos grandes problemas em economia é a dificuldade de realização de experimentos controlados. Considerem, por exemplo, a pesquisa sobre a eficácia de vacinas. Como regra, pesquisadores separam dois grupos, semelhantes entre si em diversos aspectos (idade, gênero, educação, localização geográfica etc.), e aplicam o tratamento (no caso, a vacina) em um deles, enquanto ao outro grupo (chamado grupo de controle) é aplicado um placebo.

Caso haja redução (estatisticamente significativa) de infecção (ou internação, ou ainda mortalidade) no grupo de tratamento em relação ao grupo de controle, podemos afirmar que a vacina (ou outro tratamento qualquer) é eficaz.

Em Economia, em que pesem os trabalhos dos ganhadores do Nobel de 2019 (Abhijit Baerjee, Esther Duflo e Michael Kremer), justamente na área experimental, esse procedimento é bem mais raro. Não podemos, por exemplo, elevar as taxas de juros apenas para parcela da sociedade e deixar outra parte isenta, para medir seus efeitos.

A abordagem estatística em geral envolve, portanto, o uso de técnicas que permitam isolar o efeito da variável que se pretende estudar, controlando para as demais variáveis que possam influenciar o resultado.

Assim, se queremos saber o efeito do aumento do preço do petróleo sobre o consumo de derivados, não podemos apenas comparar os movimentos dos preços com o consumo, pois há outros fatores que influenciam a demanda, por exemplo, a matriz energética do país (há outras fontes de energia além de combustíveis fósseis?), a renda, a disponibilidade de transportes públicos de boa qualidade, dentre outros.

O problema, contudo, não se esgota na modelagem dos demais fatores que possam afetar o resultado (os “controles”, no jargão da profissão), tarefa por si já bastante complexa. Adicionalmente, em praticamente toda pesquisa econômica é complicado estabelecer de maneira inequívoca relações de causa e efeito.

As variações no preço de um produto qualquer afetam quantidade demandada por este produto, mas também são afetadas por flutuações da demanda. Os preços de cerveja sobem no verão, em resposta às variações sazonais da demanda, mas a elevação de preços da cerveja também induz a um consumo menor do precioso líquido. Preços e quantidades são determinados em conjunto, o que torna difícil distinguir causa de efeito.

Há, claro, técnicas que possibilitam enveredar por esta seara e algumas delas foram introduzidas pelos pesquisadores acima. David Card, em parceria com o falecido Alan Krueger, nos fornece um caso interessantíssimo (e aqui me amparo no belo texto publicado por Alex Tabarrok no blog Marginal Revolution).

Investigando o efeito do aumento do salário mínimo no emprego, os autores tomaram um caso particular, a saber o impacto sobre o emprego em cadeias de fast-food da elevação do mínimo determinada em 1992 pelo estado de New Jersey. Não bastava comparar a variação do emprego depois do aumento do salário mínimo, pois outras variáveis, como o crescimento econômico, preferências da população, clima etc., poderiam ter afetado o resultado.

A abordagem tradicional requereria, portanto, a modelagem dos controles, dos quais sempre há o risco de omissões, que afetam o resultado estatístico para um lado ou para outro (o “viés”, também no jargão da profissão). Card e Krueger, porém, adotaram uma abordagem completamente distinta, notando que a proximidade de New Jersey com a Pennsylvania (onde o salário mínimo não fora alterado) permitia que o segundo estado funcionasse como um grupo de controle para o primeiro.

Bastaria, portanto, avaliar a diferença entre a variação de emprego nas cadeias de fast-food de New Jersey, antes e depois da elevação do salário mínimo, e a variação observada na Pennsylvania. A diferença entre as diferenças seria, portanto, uma medida do impacto da elevação do salário mínimo sobre o emprego nas cadeias de fast-food, configurando um verdadeiro ovo de Colombo. No caso, ao contrário do esperado, o efeito do salário mínimo sobre o emprego foi positivo.

Posto de outra forma, tratava-se de um experimento natural, em que a realidade replicaria o que não era possível fazer num laboratório. (Aqui me lembro que meu professor, George Akerlof, outro agraciado com o Nobel, nos pedia para identificar situações que pudessem ser lidas como experimentos naturais: só fui entender tempos depois o que ele realmente queria…).

A premiação destes economistas se deve, portanto, ao desenvolvimento de técnicas e análises que permitem identificar experimentos naturais, não apenas em economia, mas em ciências sociais em geral, um avanço substancial para a investigação empírica, em particular no que diz respeito à direção da causalidade.

A propósito, uma meta análise recente dos efeitos do salário mínimo sobre emprego sugere que a maioria (perto de 80%) dos estudos usando métodos similares ao aqui descrito aponta para efeitos negativos do mínimo sobre o nível de emprego, em particular entre os jovens e com menor nível educacional. Isto não desqualifica o trabalho original; ao contrário, apenas revela que, mais do que resultado em si, sua contribuição crucial foi o desenvolvimento dos instrumentos que hoje amparam as pesquisas sobre o tema.