Os ganhadores do Nobel de Economia de 2021, Joshua Angrist, David Card e Guido Imbens produziram nas últimas décadas trabalhos que alteraram a forma de se interpretar a avaliação de políticas públicas. Angrist, Card e o economista falecido em 2019 Alan Krueger aplicaram essas técnicas na mensuração dos efeitos das políticas voltadas ao mercado de trabalho.
Na maior parte das vezes é inviável a promoção de experimentos adequados para se medir a efetividade das políticas públicas. Sem experimentos, tais como os que permitiram ao trio ganhador do Nobel de 2019 (Abhijit Banerjee, Esther Duflo e Michael Kremer) chegar a conclusões sobre políticas voltadas à redução da pobreza em países em desenvolvimento, tem-se acesso apenas a dados observacionais.
A grande contribuição de Angrist e Imbens em colaboração com Donald Rubin (professor aposentado de Estatística em Harvard) foi a de explicitar quais são as condições, e para que populações, se consegue estabelecer e medir relações de causalidade com dados observacionais.
O impacto que a produção desses autores tem tido sobre o trabalho empírico e metodológico em economia é gigantesco.
O método de “diferenças-em-diferenças” aplicado por Card e Krueger (1994) no estudo do impacto de aumentos de salário-mínimo sobre desemprego fez com que essa metodologia se tornasse a mais popular em trabalhos aplicados nos anos 1990 e 2000.
Após a releitura do método de “variáveis instrumentais” por Imbens e Angrist (1994), o método se popularizou e permitiu que se fizesse a ponte com a literatura de efeitos causais em estatística.
Usando essa metodologia, Angrist, Card, Krueger e diversos coautores foram responsáveis por trabalhos de grande influência e que permitiram explorar temas como a mensuração dos retornos à educação (Card [2001], Angrist & Kruger [1991]), efeitos da fecundidade sobre participação feminina na força de trabalho (Angrist & Evans [1998]), impactos de longo prazo sobre a saúde dos veteranos de guerra (Angrist [1990]) e até mesmo de redução de tamanho de turmas sobre desempenho dos alunos (Angrist & Lavy [1999]).
O trabalho de Angrist e Lavy sobre tamanho de turma e desempenho escolar pode ser entendido como precursor na difusão do método de “regressão descontínua” em economia. Essa metodologia é considerada hoje a mais crível quando se quer estabelecer relações de causa e efeito na ausência de experimentos.
Durante meu doutorado na Universidade da Califórnia em Berkeley, entre 1999 e 2003, tive o privilégio de ser aluno David Card e de Guido Imbens. Guido foi meu orientador de doutorado. Minha tese foi fruto de interação quase diária com ele. Sua ética de trabalho e genuína paixão pela pesquisa sempre foram inspiradoras.
Recentemente, Guido tem trabalhado na integração entre ciência dos dados e identificação de efeitos causais. A proximidade da Universidade de Stanford com as grandes empresas de tecnologia da Costa Oeste tem permitido a Guido desenvolver técnicas que utilizam a enormidade de dados observacionais que essas empresas coletam com a possibilidade de se fazer experimentos em tempo real. É de se esperar que novos e surpreendentes resultados surjam, impactando mais uma vez as novas gerações de pesquisadores.
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