O prémio Nobel da Economia deste ano é dividido pela Academia Sueca em duas partes:
– A primeira foi atribuída ao economista David Card, da Universidade da Califórnia, Berkeley, EUA, pelas suas “contribuições empíricas para a economia do trabalho”. No início dos anos 90 David Card efetuou uma série de análises com vista a medir o impacto no mundo do trabalho, de fatores como a imigração, a educação e o salário mínimo. As conclusões desafiaram vários dos pressupostos existentes. Por exemplo havia a ideia que maior salário mínimo diminuía o emprego e demonstrou-se que não tinha necessariamente esse efeito; também concluiu que mais imigração no país podia ter um efeito benéfico no rendimento dos nativos do país, entre outras conclusões contra-intuitivas.
– A segunda parte do Nobel premiou os economistas Joshua D. Angrist do Instituto de Tecnologia de Massachusetts, Cambridge, EUA e Guido W. Imbens da Universidade de Stanford, EUA, “pelas suas contribuições metodológicas na análise de relações causais”. Na verdade, em ciências sociais, nem sempre é fácil isolar o efeito das variáveis e isso torna difícil avaliar as verdadeiras causas para um determinado efeito observado. Por exemplo criar determinadas regras como aumentar o número de anos da educação obrigatória apresenta alguma complexidade, na aferição do seu efeito, porque há uma parte da população que estudaria de qualquer modo, mesmo sem essa regra, enquanto outra parte não o faria. Saber qual é e aferir o verdadeiro impacto torna-se bastante complexo, pelo menos se não quisermos ter uma visão macro. Outro exemplo pode ser o estudo dos efeitos da imigração no desemprego e nos rendimentos. Uma zona com um determinado perfil de emprego pode resultar numa conclusão bastante diferente noutra zona. E isso dificulta a compreensão das relações causa-efeito levando muitas vezes a conclusões erradas ou pelo menos, a uma generalização de conclusões apenas válidas em contextos específicos e às vezes até muito limitados.
Ou seja, estes economistas introduziram melhorias analíticas, quer nos modelos econométricos, quer na aleatorização dos grupos em análise, melhorando assim em muito os aspetos metodológicos deste tipo de análise, ganhando capacidade de se tirarem conclusões mais objetivas sobre as variáveis mais e menos importantes para determinados resultados. Isto naturalmente possibilitou uma maior credibilidade de todo o edifício da Economia, aplicada a situações muito concretas do “mundo real” dando-lhe uma robustez mais próxima das chamadas “ciências duras”.
Crédito da foto: Che Media – People Power