Josué Angrist: economista israelí-estadounidense.

Joshua Angrist, (nacido el 18 de septiembre de 1960 en Columbus, Ohio, EE. UU.), economista israelí-estadounidense que, junto con el economista holandés-estadounidense Guido Imbens, recibió la mitad del Premio Nobel de Economía de 2021 (el Premio del Sveriges Riksbank en Ciencias Económicas en Memoria de Alfred Nobel) por sus “contribuciones metodológicas al análisis de las relaciones causales” en los mercados laborales. La otra mitad del premio fue otorgada al economista canadiense-estadounidense David Card “por sus contribuciones empíricas a la economía laboral”. El trabajo de los tres economistas mostró cómo ciertos “experimentos naturales”, o desarrollos sociales del mundo real que surgen de cambios de políticas o eventos fortuitos, debido a su parecido con experimentos controlados o aleatorios en medicina y ciencias físicas, podrían usarse para aclarar causas causales. relaciones en el análisis de los mercados laborales, como la relación entre las tasas de empleo y el salario mínimo y la relación entre el nivel de educación y el ingreso. El enfoque de los laureados sobre los experimentos naturales proporcionó una base empírica sólida sobre la cual abordar importantes cuestiones de política social y económica y, más ampliamente, la “investigación empírica revolucionada” en las ciencias sociales, en palabras del Comité del Premio de Ciencias Económicas.

Angrist recibió una licenciatura en economía de Oberlin College en Ohio en 1982 y una maestría y un doctorado en economía de la Universidad de Princeton en Princeton, Nueva Jersey, en 1987 y 1989, respectivamente. Enseñó economía en la Universidad de Harvard, la Universidad Hebrea de Jerusalén y el Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) antes de ser nombrado profesor de economía (1998-2008) y más tarde Profesor Ford de Economía (2008-) en el MIT.

Un desafío de larga data para la investigación empírica en economía ha sido el de identificar claramente los efectos económicos o sociales de los cambios en la política económica y las causas económicas o sociales de los cambios en las condiciones económicas. Tales relaciones causales son difíciles de establecer porque la naturaleza de los fenómenos bajo estudio hace generalmente imposible que los investigadores creen grupos de control, es decir, grupos que comparten las mismas características relevantes que un grupo experimental correspondiente, excepto que este último está sujeto a un control específico. cambio o “intervención”, que luego puede identificarse como la causa de cualquier cambio o efecto resultante en ese grupo. Para probar la hipótesis de que una educación superior adicional genera ingresos más altos, por ejemplo, los investigadores que realicen un experimento estándar necesitarían asignar aleatoriamente un gran número de individuos a grupos de control y experimentales y luego asegurarse de que los miembros de este último grupo recibieran educación superior adicional y que los miembros del primero no lo hicieron. En realidad, por supuesto, los investigadores no pueden realizar tal experimento porque no pueden controlar cuánta educación reciben otras personas.

Aunque las relaciones causales en economía y otras ciencias sociales generalmente no pueden identificarse mediante experimentos estándar, el trabajo de Card, Angrist e Imbens ha demostrado que muchas de esas cuestiones pueden abordarse sobre la base de experimentos naturales. Las importantes contribuciones de Angrist e Imbens fueron explorar las fortalezas y limitaciones de los experimentos naturales y desarrollar un método para extraer conclusiones causales válidas de ellos. En un influyente artículo publicado a mediados de la década de 1990, “Identificación y estimación de los efectos promedio del tratamiento local”, consideraron el problema general de identificar una relación causal entre intervenciones correlacionadas y efectos en situaciones donde los efectos varían entre los sujetos y los investigadores no tienen control ( o control incompleto) sobre qué sujetos se someten a la intervención y cuáles no. (Una fuente de incertidumbre en tales situaciones es que los investigadores desconocerían los posibles motivos de los sujetos para someterse o evitar la intervención -suponiendo que tengan una opción- que podrían actuar como causas adicionales o alternativas de un efecto determinado y, por lo tanto, dificultar para identificar la intervención en sí como una causa única.) La solución de Angrist e Imbens les permitió calcular un efecto causal promedio para una intervención determinada, al que llamaron “efecto de tratamiento promedio local” o LATE, a pesar de estos factores complicados. El marco que desarrollaron ha mejorado la comprensión académica del funcionamiento de los mercados laborales y ha ampliado enormemente los conocimientos disponibles para los investigadores empíricos de otras ciencias sociales.

Brian Duignan