—¿Cómo impactan en la educación los incentivos financieros?
—Investigué un poco sobre los incentivos financieros en las escuelas. Hace unos años, mi coautor, Victor Lavy, y yo estábamos interesados en explorar si el rendimiento de los estudiantes podría mejorarse en la universidad y la escuela secundaria al darles recompensas financieras. Las llamamos becas, y llevamos a cabo una prueba aleatoria en Israel, en escuelas secundarias, pagando a los niños las becas si completaban con éxito sus títulos de secundaria. Y luego, unos años más tarde, hice algunos trabajos con becas en Toronto para estudiantes universitarios, donde también ofrecimos incentivos financieros y los llamamos nuevamente “becas para estudiantes universitarios que obtuvieran buenas calificaciones”, al menos lo suficientemente buenas como para obtener crédito por sus cursos. De todos modos, en ese momento me pareció que los incentivos financieros eran una forma sencilla de mejorar el rendimiento de los estudiantes, pero no resultaron ser muy efectivos. No cambiaron mucho el rendimiento en promedio. Solo afectaron a estudiantes mujeres en el experimento israelí que hicimos en la escuela secundaria con Victor Levy y en el primer experimento universitario que hice en Toronto. Luego, cuando tratamos de replicar eso con incentivos más potentes, obtuvimos resultados aún más débiles. Así que creo que de eso aprendí que los incentivos financieros no son una fórmula mágica, como decimos, para el rendimiento de los estudiantes.
—¿Por qué cree que los incentivos financieros impactan de manera positiva en el rendimiento de las mujeres y no en el de los hombres?
—No tengo una buena explicación para eso. A menudo, se ve que las mujeres responden mejor a las restricciones e incentivos que los hombres, pero no tengo una explicación de por qué es así.
—¿Cómo afecta una educación más larga los ingresos futuros de una persona?
—Los economistas laborales como yo llevan mucho tiempo interesados en la relación entre el tiempo en la escuela y los salarios, las ganancias más adelante en la vida. Y creemos, entonces, que los datos respaldan la idea de que hay un beneficio financiero muy grande por la educación adicional, en promedio, tal vez un 10% más de ingresos por cada año adicional de escolaridad. Eso también es algo que estudié repetidamente y traté de hacerme una buena idea de si es un factor causal o es solo un sesgo de selección. Así que en un artículo publicado hace muchos años con Alan Krueger, utilizamos el hecho de que las personas nacidas en diferentes épocas del año permanecen en la escuela durante más tiempo según las leyes estadounidenses de asistencia obligatoria. Por lo tanto, si naces más tarde en el año, empiezas la escuela a una edad más temprana y no se te permitirá abandonar los estudios hasta que termines la escuela. Usamos eso como un experimento natural que manipula la educación y demostró que cada año adicional de educación aumenta los salarios aproximadamente en un 10%. Y ese es un efecto causal bastante convincente. Por lo tanto, permanecer en la escuela es algo que la mayoría de las personas puede hacer para mejorar sus perspectivas económicas. Y también es algo en lo que los gobiernos pueden afectar, la duración y la buena educación.
que los gobiernos pueden usar”. (FOTO ERNESTO PAGÉS)
—¿Cuál es el rol de la big data, las computadoras y la inteligencia artificial en la educación?
—No lo sé. Estudié algunos aspectos de eso en general. Victor Levine tenía uno de los primeros trabajos sobre enseñanza asistida por ordenador. Estudiamos el uso de un programa de computadora destinado a ayudar a los niños a aprender matemáticas que se usaba en las escuelas israelíes. Fue financiado por la lotería estatal israelí como un programa piloto especial y demostramos que ese programa no era muy eficaz. No era una buena forma de aprender matemáticas. No he visto pruebas convincentes, con algunas excepciones, de que la enseñanza asistida por computadora sea beneficiosa. Creo que el único entorno en el que es probable que sea beneficiosa es en los países en desarrollo, donde los sistemas escolares no funcionan muy bien. Hay evidencia de que en algunos lugares del sur de Asia están trabajando en el desarrollo, incluidos algunos de mis colegas, como Abhijit Banerjee, de la enseñanza asistida por computadora. Vale la pena en algunos de esos lugares porque, en ausencia de la enseñanza asistida por computadora, casi no hay instrucción en absoluto. Pero eso no es así en los Estados Unidos. Sí puede ser, en algunos casos, en América Latina. No estoy seguro.
—Durante la pandemia la educación argentina, durante un año aproximadamente, se realizó de manera virtual. Hubo mucho debate, entre otros factores, sobre la deserción de los estudiantes que no tenían acceso a un dispositivo electrónico para conectarse y el acceso a una conexión a internet. ¿Qué impacto cree que puede tener, por un lado, en esos estudiantes que no contaban con las herramientas para el acceso y, por otro, la virtualidad en sí misma para los estudiantes en general?
—Hubo mucho debate sobre qué hacer con las escuelas durante la pandemia, y creo que hubo una investigación bastante buena. Desafortunadamente, no puedo darte la referencia exacta en este momento, pero creo que podrás encontrarla porque hay documentos de trabajo de la Oficina Nacional de Investigación Económica sobre la educación virtual. Y creo que está claro que la educación virtual no fue tan buena como la verdadera. La experiencia del aula y luego verse obligados a conectarse a internet, sufrieron una pérdida sustancial de aprendizaje como resultado. Ahora los distritos escolares, los Estados, intentan compensarlo. Creo que esto es aún peor para las familias que no tienen computadoras. Mi hijo, Noam Angrist, dirige una organización llamada Youth Impact, con sede en Sudáfrica, en Botsuana, y recientemente publicaron algunas investigaciones que muestran que se puede usar teléfonos celulares y mensajes a los padres para que trabajen en problemas matemáticos, por ejemplo, con sus hijos. Esa simple intervención, realizada a través del teléfono móvil, es económica y eficaz en términos de reducir la pérdida de aprendizaje.
—¿Cómo afecta la cuestión de género en la oferta de trabajo, según el tamaño de la familia?
—Hay una interesante discusión en economía sobre la importancia de disminuir el tamaño de la familia y aumentar los salarios de las mujeres. Así es que, entre 1960 y 1980, el tamaño de la familia cayó de tres hijos a dos. Por ejemplo, yo soy el mayor de tres hijos, nací cuando mis padres tenían 20 años, en la década de 1960, pero mis hijos nacidos en los 80 y 90 ahora son adultos y solo tienen dos hijos. Así que, en general, el tamaño de la familia en los Estados Unidos cayó de tres a dos hijos y, al mismo tiempo, aumentó la participación femenina en el mercado laboral. Las mujeres trabajan más, así que quizá sea un efecto causal. Pero también podría ser sesgo de selección porque las mujeres que tienen más hijos podrían haber ganado menos de todos modos o haber trabajado menos horas, tal vez estén más interesadas en trabajar desde la casa o quedarse en la casa. Hice algunas investigaciones con experimentos naturales para determinar el tamaño de la familia, una es el hermanamiento: si tienes mellizos o gemelos, terminas en una familia más grande. Eso es un poco al azar, alrededor del 1% de las concepciones dan como resultado gemelos o mellizos. Otro experimento que utilicé para estudiar los efectos del tamaño de la familia es lo que William Evans y yo llamamos instrumentos del mismo sexo: las madres de dos niños o dos niñas tienen más probabilidades de tener un tercer hijo. En algunos países, la manera de pensar esto es que quieren tener niños varones pero en Estados Unidos, y esto es cierto tanto en Norteamérica como en América Latina, los padres quieren una especie de portfolio mixto. Si solo tienes niños o solo niñas, tienes un tercer hijo con la esperanza de tener lo contrario. Y así, la composición sexual de los dos primeros es un experimento, porque con un 50% de probabilidad, tienes un grupo mixto, y con el otro 50% de probabilidad, otra vez el mismo sexo. Esto se puede usar para estudiar las consecuencias de la maternidad en la oferta de trabajo. De todos modos, cuando usamos estos experimentos, descubrimos que los efectos de la maternidad en los salarios de las mujeres son considerables, pero mucho más pequeños de lo que sugiere un análisis simple, y no lo suficientemente grandes como para explicar el aumento de la participación femenina en la fuerza laboral durante el período de dos décadas, de 1960 a 1980.
“La pandemia aceleró la transición tecnológica que permite trabajar desde casa"
—¿Cómo afecta la inmigración los niveles de salario y empleo?
—No sé si tengo una respuesta clara a eso, pero hay mucha investigación sobre los efectos de la inmigración en los salarios. Algunos de los primeros trabajos más influyentes sobre esto son de mi asesor de tesis, David Card, que también es con quien comparto el Premio Nobel. Card ofrece un experimento natural conocido como Mariel Boatlift, en el que un gran número de inmigrantes cubanos llegó repentinamente en la primavera de 1980 a Miami y eso supuso un gran impacto para el mercado laboral local. Aumentó el tamaño del mercado laboral de Miami en algo así como un 7% en cuestión de semanas. Card lo usó para estudiar los efectos causales de la inmigración en los salarios y lo vio en relación con algunas ciudades de control, tienes que tener un grupo de control. La idea es Miami como el grupo de tratamiento y luego algunas ciudades de control cercanas como Houston y San Petersburgo o Los Ángeles, no tan cercanas, pero sí ciudades similares demográficamente. Igualmente, comparando los cambios en Miami con los cambios en el empleo en esas ciudades, el Mariel Boatlift, a pesar de que fue un shock sustancial para el mercado laboral, no pareció afectar a los ciudadanos en gran medida.
—¿Cómo afectó la pandemia el mercado laboral?
—El efecto más obvio de la pandemia en el mercado laboral es que provocó que muchos empleados trabajaran desde casa, y a muchos les gusta, pero no todos los trabajadores pueden hacerlo. Son los más calificados los que pueden hacer eso. Trabajadores con estudios universitarios, personas en industrias del conocimiento como la educación y la ciencia pudieron trabajar desde casa, no todos, pero sí muchos de ellos. Y, por lo tanto, quizá se beneficiaron con la pandemia. La pandemia aceleró la transición tecnológica que permite trabajar desde casa. Para muchos trabajadores que estaban desempleados, ahora, desde que la pandemia esencialmente terminó, el mercado laboral ha sido muy fuerte. A los trabajadores estadounidenses les va bastante bien. Se está viendo un crecimiento salarial sustancial y hay una demanda muy alta de trabajadores para industrias de todo tipo que estuvieron tranquilas durante la pandemia. Así, por ejemplo, la industria de las aerolíneas está en auge, como también los restaurantes y el comercio minorista. La recuperación en términos del mercado laboral ha sido bastante fuerte y notablemente rápida. Creo que muchos economistas están sorprendidos por la rapidez con la que se recuperó el mercado laboral.
—¿La flexibilidad laboral lleva a mejores modalidades de contratación y a aumentar los salarios según la productividad?
—Hay mucha literatura sobre la flexibilidad del mercado laboral y los diferentes modelos de instituciones del mercado laboral. No es algo en lo que haya trabajado mucho. Hace unos años escribí un artículo sobre la interacción entre instituciones flexibles y la capacidad de absorber inmigrantes. En un artículo con Adriana Kugler, demostramos que los países que tienen mercados laborales más flexibles son más fáciles de absorber a los inmigrantes. Podría haber una lección general de que cuanto más flexibles son los mercados laborales, lo que significa que es más fácil contratar y despedir o al menos reducir el número de trabajadores, más adaptable serán a las crisis como la pandemia.
“La recuperación en términos del mercado laboral ha sido bastante fuerte y notablemente rápida”
—¿Cómo cree que puede cambiar en el futuro la situación del mercado laboral?
—Hay investigaciones sobre la flexibilidad del mercado laboral. Pero no tengo mucho trabajo en eso, como mencioné en mi artículo sobre inmigración. Pero Daron Acemoglu y yo, hace muchos años, también escribimos un artículo sobre algo llamado Ley de Estadounidenses con Discapacidades (ADA), que muchos vieron como una reducción de la flexibilidad del mercado laboral estadounidense. Y argumentamos que la ADA en realidad redujo el empleo de los trabajadores discapacitados al hacer que las empresas se preocuparan por contratarlos.
—En el estudio particular que lo llevó a ganar el Premio Nobel junto a Guido Imbens y David Card, ¿cuáles son los descubrimientos que realizaron en cuanto a la modalidad de contratación?
—Comparto el Premio Nobel con dos personas. Una es mi asesor de tesis, como he mencionado, David Card, y es reconocido por su trabajo empírico. Es el líder en econometría empírica y econometría aplicada y realizó muchos estudios influyentes, como el trabajo de Mariel Boatlift. Y la otra mitad del premio la comparto con Guido Imbens. Hicimos algunos trabajos teóricos sobre la interpretación de métodos econométricos para el análisis de experimentos naturales, como el experimento de la Ley de Escolaridad Obligatoria y el Mariel Boatlift. Mostramos cómo interpretar los resultados de esos hallazgos en una configuración más general que permite diferencias entre los individuos. A eso lo llamamos heterogeneidad y, en particular, el modelo que desarrollamos utiliza algo llamado resultados potenciales, y ese es un encuadre más flexible del problema causal que motiva gran parte de la investigación, las preguntas causales que estudiamos y los elementos. Pude probar algunos teoremas matemáticos sobre variables instrumentales en particular, que es un cierto tipo de estimación econométrica. Por ejemplo, cuando usas mellizos o gemelos para estimar los efectos de la maternidad en el exceso de oferta o usas la composición sexual para estimar los efectos de la maternidad en la oferta de trabajo, puedes obtener respuestas diferentes. A pesar de que la relación subyacente es la misma, siguen siendo los efectos de la maternidad y los bebés. Y proporcioné algunos teoremas que explican por qué es así y permiten que la econometría interprete esas diferencias.
—¿Cuál es el mejor experimento cuasi natural que usted y su equipo diseñaron y a qué conclusiones llegaron?
—No sé cuál es porque son como tus hijos y amas a todos tus hijos. Pero el que mencionamos sobre el tamaño de la familia es muy influyente y también el artículo que escribí con Alan Krueger usando las leyes de educación obligatoria como variables instrumentales para la escolarización, que más bien usamos nacimientos trimestrales. Ese es un estudio muy influyente y también realicé algunos trabajos evaluando los efectos de los diferentes tipos de escuelas y los recursos escolares, como el tamaño de las clases. ¿Es importante ir a la escuela en una clase pequeña? ¿Eso potencia el aprendizaje utilizando las mismas técnicas? Utilizo variables instrumentales y discontinuidad de regresión. También mi primer experimento natural, el estudio de los efectos del servicio militar en las ganancias. ¿Qué pasa con los soldados que son reclutados en las fuerzas armadas? ¿Cómo afecta eso sus carreras? Y como estudiante de posgrado, descubrí que puedes usar la lotería de reclutamiento, que es una lotería sobre fechas de nacimiento que se usó para decidir quién serviría en el ejército de la era de Vietnam, como un experimento natural para estimar los efectos del servicio militar en las ganancias. Ese es un estudio muy conocido con hallazgos muy relevantes. La incorporación de personas a las fuerzas armadas probablemente reduce las ganancias hasta un 15% diez años después porque las saca del mercado laboral y pierden experiencia que, de otro modo, habría sido muy valiosa.
—Usted dijo que “la clave está en utilizar situaciones en las que sucesos fortuitos o cambios políticos hacen que un grupo de personas sean tratadas de formas diferentes”. ¿Cómo surgen o cómo elige los temas sobre los que basa sus investigaciones?
—A los economistas les preocupan ciertos tipos de preguntas, soy economista laboral y eso significa que me interesan los salarios y el empleo de las personas, cuántas horas trabajan, si trabajan o no, cuánto ganan. Tengo en mente un conjunto de relaciones que creo que son importantes allí. Así, por ejemplo, la escolarización se asocia con salarios más altos. Pero luego quería estimar el efecto de la educación en los salarios, como si se tratara de un ensayo aleatorio, así que busqué algo que se pareciera a un ensayo aleatorio que cambia la escolarización de las personas, y así fue como creamos el proyecto Quarter of Birth. Así empezamos, con un conjunto de preguntas que interesan a los economistas y pensamos en el experimento ideal que respondería esas preguntas. Luego tratamos de encontrar un buen experimento natural que lo imitara.
—¿Cuán importante es la educación como variable distributiva del ingreso?
—Es muy importante. Es probablemente el determinante sistemático más importante de los salarios. La educación es el determinante sistemático más importante de los salarios en el sentido de que es algo que la gente puede controlar y que la política del gobierno puede afectar. Por eso los economistas dedican tanto tiempo a pensar en la educación en las escuelas.
—Los gigantes de la tecnología son las empresas que concentran mayores ganancias debido a la pandemia y el aumento de la actividad digital, entre otros factores. ¿Cree que pueden desarrollarse políticas públicas para generar una mejor distribución de los ingresos y qué rol juega en este caso la economía del comportamiento?
—No soy un economista del comportamiento, así que no sé mucho sobre eso. Es cierto que la política fiscal tiene un gran efecto en la distribución del ingreso, y eso es algo que los gobiernos pueden usar para redistribuir el ingreso.
