La llegada de los experimentos de campo a la economía
Cuando la mayoría de la gente piensa en “experimentos”, piensa en tubos de ensayo y telescopios, en placas de Petri y mecheros Bunsen. Pero el aparato físico no es lo fundamental para definir un “experimento”. Lo que importa, en cambio, es la capacidad de especificar diferentes condiciones y, luego, observar cómo las diferencias en las condiciones subyacentes alteran los resultados. Cuando los “experimentos” se entienden de esta manera más amplia, su aplicación se amplía.
Por ejemplo, atrás yoEn 1881, Louis Pasteur probó su vacuna contra el ántrax ovino.Le administró la vacuna a la mitad de un rebaño de ovejas, expuso a todo el grupo al ántrax y demostró que quienes recibieron la vacuna sobrevivieron. Más recientemente, la “Revolución Verde” en tecnología agrícola fue esencialmente un conjunto de experimentos, mediante la cría sistemática de variedades de plantas y luego analizando los resultados en términos de rendimiento, uso del agua, resistencia a las plagas y similares.
Esta concepción del “experimento” también puede aplicarse en economía. John A. List explica en “Experimentos de campo: ¿Hoy está y mañana ya no está?” (Economista estadounidense(publicado en línea el 6 de agosto de 2024). Al hablar de “experimentos de campo”, List busca diferenciar su tema de los “experimentos de laboratorio”, que para los economistas se refieren a experimentos realizados en un contexto de aula, a menudo con estudiantes como sujetos, y centrarse en cambio en experimentos que involucran a personas en el “campo”, es decir, en el contexto de sus actividades económicas reales, incluido el trabajo, la venta y la compra, las donaciones caritativas y similares. Como señala List, este tipo de experimentos económicos se han estado realizando durante décadas. Señala que las agencias gubernamentales han estado realizando experimentos de campo durante décadas.
En Europa, los primeros experimentos sociales de finales de los años 1960 incluyeron esquemas de fijación de precios de la electricidad en Gran Bretaña. En los Estados Unidos, los experimentos sociales se remontan a Heather Ross, candidata a doctora en economía del MIT que trabajaba en la Brookings Institution. La primera oleada de experimentos de este tipo en los Estados Unidos comenzó en serio a finales de los años 1960 e incluyó intentos de las agencias gubernamentales de evaluar programas mediante variaciones deliberadas en las políticas de la agencia. Estos experimentos sociales a gran escala incluyeron programas de empleo, fijación de precios de la electricidad, programas de capacitación laboral y subsidios de vivienda. Si bien esta primera oleada de experimentos sociales tendió a centrarse en probar nuevos programas, desde principios de los años 1980 los principales experimentos sociales han examinado diversas reformas que prueban cambios incrementales en los programas existentes. Estos experimentos han tenido una influencia importante en la política, ya que se reconoció que contribuyeron a la Ley de Apoyo Familiar de 1988, que revisó el programa AFDC.
Una vez más, la clave de un enfoque «experimental» es tener control sobre las diferentes condiciones, y el control es más claro en un tubo de ensayo que, por ejemplo, si se cobra electricidad a personas de diferentes maneras. Pero, como señalan los defensores de los experimentos de campo, el enfoque no requiere que las personas sean idénticas, ni que las interacciones sociales sean como reacciones químicas. Si se divide a las personas al azar en grupos de tamaño suficiente, entonces los grupos serán en líneas generales bastante similares en cuanto a características subyacentes. Por supuesto, es necesario cuestionar y comprobar esta suposición de aleatoriedad, y resulta que algunos de los primeros experimentos no siempre fueron verdaderamente aleatorios.
Además, existe una cuestión de “escalabilidad”, y si los hallazgos de un experimento de campo se pueden aplicar a un programa del mundo real. Como List ha señalado en trabajos anteriores, a menudo hay una “efecto voltaje”, En este caso, un estudio encuentra un efecto que no se puede generalizar a una población más amplia. Un problema común en este caso es que los detalles del experimento pueden ser difíciles de replicar a gran escala. Como ejemplo, List analiza lo que se denomina un «experimento A/B», en este caso un ejemplo en el que ciertos niños recibieron una intervención para prepararlos para el jardín de infantes y otros no. Escribe:
En la prueba experimental A/B de un programa de primera infancia resumido… se descubre que el programa triplica la preparación para el jardín de infancia: ¡del 17% al 51%! Uno podría ver este resultado como extraordinario y querer inmediatamente ampliar el programa. Para entender por qué esa elección no es prudente, considere lo que exactamente hemos aprendido de esta investigación. Si se trata de un experimento típico de ciencias sociales, entonces probablemente se haya realizado como una prueba de eficacia: la prueba del «mejor caso» del programa es el brazo B frente al control, el brazo A. Para entender por qué es necesaria más información, debemos considerar los incentivos que enfrentaron los investigadores. Esos incentivos están configurados para crear una placa de Petri que brinde resultados que le den a la intervención su «mejor oportunidad», o, de la misma manera, los mayores efectos del tratamiento. De esta manera, estamos respondiendo la pregunta equivocada si estamos tratando de proporcionar asesoramiento sobre políticas. Estamos preguntando: ¿puede esta idea funcionar en la placa de Petri en la situación del mejor caso en lugar de si esta idea funcionará a escala? Esta es la pregunta equivocada. No solo debemos hacer la prueba de eficacia, sino también pruebas de escala relevantes dentro del proceso de descubrimiento original. La economía de muchas situaciones exige un enfoque de este tipo.
List sugiere que los experimentos no deberían diseñarse con la mentalidad de “placa de Petri”, sino que pueden diseñarse pensando de antemano en “qué limitaciones enfrentará la idea a escala, qué factores clave pueden afectar la escala”. Nadie dijo que el diseño experimental fuera fácil. List sugiere un conjunto de criterios para un mejor y un peor diseño, y la última columna hace referencia a estudios que inevitablemente fracasarán.
La lista sugiere que cuando los economistas del futuro aborden una cuestión como las ganancias de productividad de un Fábrica de alfileres (el famoso ejemplo de Adam Smith)Lo harán con una mentalidad experimental, variando sistemáticamente las condiciones para comprender los resultados. Escribe:
En las últimas décadas, tal vez no haya habido ninguna innovación empírica que haya cambiado más la economía que los experimentos de campo. Mediante el control del mecanismo de asignación, el experimentador arroja luz sobre los “efectos de las causas” y las “causas de los efectos”. Sin embargo, los conocimientos científicos no terminan allí. Con un poco de imaginación y orientación teórica, el experimentador puede generar datos que permitan una predicción informada de si los impactos causales de los tratamientos implementados en un entorno se transfieren a otros entornos, ya sean diferenciados espacial, temporalmente o en escala. Cuando se logran estos objetivos duales, se desata el poder del enfoque experimental.