1
00:00:00,000 --> 00:00:02,550
♪ [música] ♪

2
00:00:03,800 --> 00:00:05,800
- [Narrador] Bienvenidos 
a Conversaciones Nobel.

3
00:00:07,040 --> 00:00:08,100
En este episodio,

4
00:00:08,100 --> 00:00:11,570
Josh Angrist y Guido Imbens
se sientan con Isaiah Andrews

5
00:00:11,570 --> 00:00:14,600
para hablar de cómo está evolucionando 
el campo de la econometría.

6
00:00:16,100 --> 00:00:18,750
- [Isaiah] Guido y Josh, 
ambos son pioneros

7
00:00:18,750 --> 00:00:21,500
en el desarrollo de herramientas para
investigación empírica en economía.

8
00:00:21,500 --> 00:00:23,174
Y por eso me gustaría explorar

9
00:00:23,174 --> 00:00:25,300
hacia dónde creen que se dirige 
el campo de la...

10
00:00:25,709 --> 00:00:28,079
la economía, la econometría,
y todo este ámbito.

11
00:00:28,510 --> 00:00:31,302
Para empezar, me interesaría escuchar

12
00:00:32,171 --> 00:00:35,200
sobre si consideran que,
la forma en que

13
00:00:35,200 --> 00:00:38,510
el marco de los efectos
marco de los efectos del tratamiento local

14
00:00:38,800 --> 00:00:42,187
tienen alguna lección sobre cómo 
nuevos métodos empíricos en economía

15
00:00:42,187 --> 00:00:44,300
se desarrollan y difunden,
o cómo deberían hacerlo.

16
00:00:44,560 --> 00:00:45,960
- [Josh] Esa es una buena pregunta.

17
00:00:46,610 --> 00:00:47,790
Tú vas primero.

18
00:00:47,790 --> 00:00:49,240
[risas]

19
00:00:49,700 --> 00:00:52,940
- [Guido] Sí, creo que 
que lo importante es

20
00:00:52,940 --> 00:00:58,550
desarrollar buenos casos convincentes

21
00:00:58,550 --> 00:01:02,207
donde las preguntas sean claras

22
00:01:02,400 --> 00:01:05,720
y donde los métodos
se apliquen en general.

23
00:01:06,253 --> 00:01:07,560
Una cosa que...

24
00:01:08,192 --> 00:01:12,000
Mirando hacia atrás
a la literatura subsecuente.

25
00:01:12,200 --> 00:01:16,700
Me gusta mucho la literatura de
discontinuidad de regresión

26
00:01:16,700 --> 00:01:19,670
donde había claramente un montón
de ejemplos realmente convincentes

27
00:01:19,670 --> 00:01:23,378
y eso permitió a la gente
pensar con más claridad,

28
00:01:23,378 --> 00:01:27,200
mirar con más detenimiento 
las cuestiones metodológicas.

29
00:01:27,400 --> 00:01:28,800
Hacer aplicaciones claras

30
00:01:28,800 --> 00:01:30,600
que luego te permiten 
pensar en ello,

31
00:01:30,600 --> 00:01:33,600
"Vaya, ¿este tipo de suposiciones
son realmente razonables?

32
00:01:33,600 --> 00:01:38,000
¿Qué tipo de cosas no nos gustan
en los primeros documentos?

33
00:01:38,500 --> 00:01:39,802
¿Cómo podemos mejorar las cosas?"

34
00:01:39,802 --> 00:01:44,210
Por lo tanto, tener claras las aplicaciones 
que motiven estas literaturas,

35
00:01:44,210 --> 00:01:46,400
creo que es muy útil.

36
00:01:46,800 --> 00:01:48,050
- Me alegro de que hayas mencionado

37
00:01:48,050 --> 00:01:49,382
la discontinuidad de regresión,
Guido.

38
00:01:49,382 --> 00:01:53,300
Creo que hay mucha 
complementariedad entre la IV y la RD,

39
00:01:54,700 --> 00:01:57,060
las variables instrumentales
y la discontinuidad de la regresión.

40
00:02:00,506 --> 00:02:03,260
Muchas de las aplicaciones econométricas

41
00:02:03,260 --> 00:02:04,520
de la discontinuidad de la regresión

42
00:02:04,520 --> 00:02:07,230
son lo que antes
se llamaba RD "difusa",

43
00:02:07,230 --> 00:02:11,620
donde no es discreto 
o determinista en el corte

44
00:02:11,620 --> 00:02:14,900
sino solo en el cambio
en las tasas o la intensidad.

45
00:02:14,900 --> 00:02:17,737
Y el marco LATE
nos ayuda a entender

46
00:02:17,737 --> 00:02:18,740
esas aplicaciones

47
00:02:18,740 --> 00:02:21,140
y nos da una clara interpretación

48
00:02:21,140 --> 00:02:25,000
para algo como
en mi trabajo con Victor Lavy,

49
00:02:25,000 --> 00:02:28,100
donde usamos la regla de Maimónides,
los límites del tamaño de la clase,

50
00:02:28,430 --> 00:02:30,030
¿y qué obtienes ahí?

51
00:02:30,290 --> 00:02:31,820
Por supuesto, puedes
responder a esa pregunta

52
00:02:31,820 --> 00:02:33,900
con un modelo de efectos constantes,

53
00:02:34,200 --> 00:02:36,310
pero resulta que 
no estamos limitados a eso,

54
00:02:36,310 --> 00:02:39,889
y la RD sigue siendo muy poderosa 
y esclarecedora,

55
00:02:40,630 --> 00:02:43,092
incluso cuando la correlación

56
00:02:43,092 --> 00:02:45,866
entre el punto de corte
y la variable de interés,

57
00:02:45,866 --> 00:02:49,133
en este caso, el tamaño de la clase, 
es parcial,

58
00:02:49,133 --> 00:02:51,000
tal vez incluso no tan fuerte.

59
00:02:52,000 --> 00:02:54,999
Así que definitivamente hubo
un desarrollo paralelo.

60
00:02:54,999 --> 00:02:56,400
También es interesante...

61
00:02:57,253 --> 00:02:59,780
Nadie ha hablado de
diseños de regresión discontinua

62
00:02:59,780 --> 00:03:01,220
cuando estábamos en la escuela de posgrado --

63
00:03:01,220 --> 00:03:02,843
era algo

64
00:03:02,843 --> 00:03:05,300
en lo que otros científicos sociales
estaban interesados,

65
00:03:05,800 --> 00:03:09,507
y que creció 
junto con el marco de LATE,

66
00:03:09,507 --> 00:03:11,927
y ambos hemos trabajado

67
00:03:11,927 --> 00:03:14,565
tanto en aplicaciones
como en los métodos,

68
00:03:14,565 --> 00:03:18,377
y ha sido muy emocionante 
ver cómo se desarrolló

69
00:03:18,377 --> 00:03:19,800
y se convirtió en algo tan importante.

70
00:03:20,000 --> 00:03:21,767
Es parte de una evolución general,

71
00:03:21,767 --> 00:03:26,086
Creo que, vamos hacia
estrategias de identificación creíbles,

72
00:03:26,086 --> 00:03:27,441
efectos causales,

73
00:03:29,393 --> 00:03:30,642
haciendo econometría

74
00:03:30,642 --> 00:03:33,300
más sobre cuestiones causales
que sobre modelos.

75
00:03:33,640 --> 00:03:34,650
En términos de futuro,

76
00:03:34,650 --> 00:03:37,660
Creo que una cosa que LATE 
ha ayudado a facilitar

77
00:03:37,660 --> 00:03:42,008
es un movimiento hacia
ensayos más creativos y aleatorios

78
00:03:42,008 --> 00:03:44,400
donde hay
algo de interés.

79
00:03:45,500 --> 00:03:48,460
No es posible 
ni sencillo

80
00:03:48,460 --> 00:03:50,700
simplemente apagarlo o encenderlo,

81
00:03:51,000 --> 00:03:54,584
pero puede fomentarla 
o desalentarla.

82
00:03:54,584 --> 00:03:58,200
Así que se subvenciona la escolarización 
con ayudas económicas, por ejemplo.

83
00:03:59,000 --> 00:04:02,080
Así que ahora tenemos todo un 
marco para interpretarlo,

84
00:04:03,600 --> 00:04:07,113
y abre las puertas
a los ensayos aleatorios

85
00:04:07,113 --> 00:04:09,265
de cosas que tal vez

86
00:04:10,300 --> 00:04:12,471
no hubieran parecido posibles antes.

87
00:04:14,500 --> 00:04:17,864
Lo hemos utilizado mucho en el trabajo
que hacemos en las escuelas en nuestro --

88
00:04:17,864 --> 00:04:21,160
en el Blueprint Lab en el MIT.

89
00:04:22,360 --> 00:04:26,600
Estamos explotando la asignación aleatoria
de forma muy creativa, creo.

90
00:04:28,100 --> 00:04:31,395
- [Isaiah] En relación con eso,
¿ves factores particulares

91
00:04:31,395 --> 00:04:34,445
que hacen una investigación útil
en la econometría?

92
00:04:34,445 --> 00:04:38,443
Has aludido a que tiene
una clara conexión

93
00:04:38,443 --> 00:04:40,300
con los problemas 
que están surgiendo en la actualidad,

94
00:04:40,300 --> 00:04:42,862
y la práctica empírica 
suele ser una buena idea.

95
00:04:43,290 --> 00:04:45,000
- ¿No es siempre una buena idea?

96
00:04:45,700 --> 00:04:50,112
A menudo me encuentro sentado
en un seminario de teoría econométrica,

97
00:04:50,700 --> 00:04:52,500
digamos el seminario del MIT de Harvard,

98
00:04:53,400 --> 00:04:56,350
y pienso: "¿Qué problema
está resolviendo este tipo?

99
00:04:56,350 --> 00:04:57,960
¿Quién tiene este problema?"

100
00:04:57,960 --> 00:04:59,800
Y, ya sabes...

101
00:05:01,600 --> 00:05:04,700
a veces hay un silencio incómodo
si pregunto

102
00:05:04,900 --> 00:05:08,300
o puede haber
un escenario bastante complicado.

103
00:05:08,800 --> 00:05:11,600
Quiero ver 
dónde es útil la herramienta.

104
00:05:12,500 --> 00:05:14,765
Hay algunas 
herramientas puramente fundacionales --

105
00:05:14,765 --> 00:05:16,250
Entiendo el punto.

106
00:05:16,250 --> 00:05:21,735
Hay gente que está trabajando
en los fundamentos conceptuales de...

107
00:05:22,600 --> 00:05:25,300
y se convierte en algo más parecido a
la estadística matemática.

108
00:05:25,800 --> 00:05:27,653
Quiero decir, recuerdo 
un primer ejemplo de eso

109
00:05:27,653 --> 00:05:29,920
que me costó entender,

110
00:05:29,920 --> 00:05:32,500
era la idea
de la equicontinuidad estocástica,

111
00:05:32,500 --> 00:05:35,070
que uno de mis asesores de tesis,
Whitney Newey,

112
00:05:35,070 --> 00:05:36,479
estaba utilizando con gran efecto,

113
00:05:36,479 --> 00:05:38,821
y yo intentaba entenderlo.

114
00:05:40,600 --> 00:05:42,034
Es realmente fundamental.

115
00:05:42,034 --> 00:05:45,200
no hay una aplicación
que lo esté promoviendo,

116
00:05:45,890 --> 00:05:47,300
al menos no inmediatamente.

117
00:05:48,600 --> 00:05:53,200
Pero la mayoría de las cosas no son así,
y por eso debería haber un problema.

118
00:05:53,800 --> 00:05:59,247
Y creo que depende del vendedor 
de ese tipo de cosas,

119
00:06:00,480 --> 00:06:02,250
porque hay un coste de oportunidad,

120
00:06:02,250 --> 00:06:05,295
el tiempo y la atención
y el esfuerzo para entender las cosas.

121
00:06:05,980 --> 00:06:07,200
Es el vendedor quien debe decirlo,

122
00:06:07,400 --> 00:06:08,900
"Oye, estoy resolviendo este problema,

123
00:06:09,400 --> 00:06:12,900
y aquí hay un conjunto de resultados
que muestran que es útil,

124
00:06:12,900 --> 00:06:15,200
y aquí hay una visión
que obtengo".

125
00:06:16,097 --> 00:06:18,280
- [Isaiah] Como dijiste, Josh,
ha habido un movimiento

126
00:06:18,280 --> 00:06:20,700
en la dirección de pensar 
más sobre la causalidad

127
00:06:20,700 --> 00:06:22,900
en economía 
y el trabajo empírico en economía.

128
00:06:22,900 --> 00:06:26,570
¿Hay alguna consecuencia de la difusión
de ese punto de vista que te haya sorprendido

129
00:06:26,570 --> 00:06:28,347
o algo que veas
como desventajas

130
00:06:28,705 --> 00:06:31,500
de la forma que ha tomado
la economía empírica?

131
00:06:31,500 --> 00:06:34,322
- A veces veo 
que alguien hace IV,

132
00:06:34,322 --> 00:06:38,304
y obtienen un resultado 
que parece inverosímilmente grande--

133
00:06:38,800 --> 00:06:40,200
es el caso habitual.

134
00:06:42,500 --> 00:06:45,220
Así que podría un efecto casual
extraordinariamente grande

135
00:06:45,220 --> 00:06:48,600
de alguna 
intervención relativamente menor,

136
00:06:49,100 --> 00:06:52,260
que fue aleatoria
o para la que se podría hacer un caso

137
00:06:52,260 --> 00:06:54,490
de que hay un buen diseño.

138
00:06:54,900 --> 00:06:57,205
Y entonces, cuando veo eso,

139
00:06:57,944 --> 00:07:00,101
creo que es muy difícil 
para mí creer

140
00:07:00,101 --> 00:07:02,030
que esta relativamente 
intervención menor

141
00:07:02,030 --> 00:07:03,720
tenga un efecto tan grande.

142
00:07:04,100 --> 00:07:06,277
El autor recurrirá a veces

143
00:07:06,277 --> 00:07:08,690
al teorema de los efectos del tratamiento
a media local 

144
00:07:08,690 --> 00:07:11,066
y dirá, "Bueno, estos proveedores--

145
00:07:11,066 --> 00:07:12,700
son especiales de alguna manera,

146
00:07:13,300 --> 00:07:15,800
y se benefician
extraordinariamente

147
00:07:15,800 --> 00:07:17,600
de esta intervención".

148
00:07:18,100 --> 00:07:21,175
Soy reacio a tomar eso
al pie de la letra.

149
00:07:21,175 --> 00:07:23,750
Creo que a menudo, cuando los efectos
son demasiado grandes,

150
00:07:24,300 --> 00:07:26,780
es porque la restricción
de exclusión está fallando,

151
00:07:26,780 --> 00:07:29,456
por lo que no tienes la variable endógena

152
00:07:29,456 --> 00:07:31,380
para escalar ese resultado.

153
00:07:32,000 --> 00:07:35,700
Y por lo tanto, no me alegra ver

154
00:07:36,937 --> 00:07:39,692
un argumento de heterogeneidad genérica

155
00:07:40,022 --> 00:07:41,760
que se utiliza para excusar algo

156
00:07:41,760 --> 00:07:43,800
que creo que puede ser 
un problema más profundo.

157
00:07:45,190 --> 00:07:47,358
- [Guido] Creo que desempeñó 
un papel desafortunado

158
00:07:47,358 --> 00:07:50,083
en las discusiones
entre la forma reducida

159
00:07:50,083 --> 00:07:51,700
y los enfoques estructurales,

160
00:07:51,700 --> 00:07:55,510
donde siento que 
no era del todo correcto.

161
00:07:56,090 --> 00:07:58,810
Las suposiciones de las de variables instrumentales 

162
00:07:58,810 --> 00:08:01,510
están en el centro,

163
00:08:01,510 --> 00:08:03,483
suposiciones estructurales
sobre el comportamiento --

164
00:08:03,483 --> 00:08:05,200
venían de la economía...

165
00:08:07,100 --> 00:08:09,900
pensando en el comportamiento
comportamiento de los agentes,

166
00:08:10,300 --> 00:08:15,100
y de alguna manera fue empujado
en una dirección

167
00:08:15,100 --> 00:08:17,600
que creo que no era 
realmente útil.

168
00:08:20,426 --> 00:08:21,663
Creo que, inicialmente,

169
00:08:22,800 --> 00:08:24,067
escribimos las cosas,

170
00:08:24,067 --> 00:08:26,480
se describía
lo que estaba ocurriendo.

171
00:08:26,480 --> 00:08:29,783
Había un conjunto de métodos 
que la gente utilizaba.

172
00:08:29,783 --> 00:08:32,111
Aclaramos lo que 
esos métodos estaban haciendo

173
00:08:32,811 --> 00:08:38,361
de una manera que creo que contiene
una buena cantidad de información.

174
00:08:39,100 --> 00:08:42,050
Pero de alguna manera 
fue arrinconado

175
00:08:42,050 --> 00:08:45,379
que no creo que 
haya sido necesariamente muy útil.

176
00:08:45,379 --> 00:08:48,604
- Sólo en el lenguaje
de la forma reducida frente a la estructural,

177
00:08:48,604 --> 00:08:50,306
me parece divertido en el sentido 

178
00:08:50,306 --> 00:08:52,985
de que el promedio local
modelo de efecto del tratamiento,

179
00:08:52,985 --> 00:08:54,154
el modelo de resultados potenciales

180
00:08:54,154 --> 00:08:56,110
es un modelo estructural
estructural no paramétrico,

181
00:08:56,110 --> 00:08:58,600
si quieres pensar en ello, 
como sugeriste, Guido.

182
00:08:58,600 --> 00:09:01,129
Es algo divertido

183
00:09:01,129 --> 00:09:03,505
poner estas 
dos cosas en oposición cuando --

184
00:09:03,505 --> 00:09:05,116
- [Guido] Sí.
- [Josh] Ese lenguaje, por supuesto,

185
00:09:05,116 --> 00:09:08,371
viene del marco de las ecuaciones
simultáneas

186
00:09:08,371 --> 00:09:09,641
que hemos heredado.

187
00:09:10,400 --> 00:09:11,440
Tiene la ventaja

188
00:09:11,440 --> 00:09:14,085
de que la gente parece saber 
lo que quieres decir cuando lo usas,

189
00:09:14,085 --> 00:09:15,164
pero podría ser

190
00:09:16,559 --> 00:09:18,300
que diferentes personas
están escuchando cosas diferentes.

191
00:09:18,300 --> 00:09:20,480
- [Guido] Sí. Creo que
la forma reducida se ha venido usando

192
00:09:20,480 --> 00:09:22,200
de forma peyorativa...

193
00:09:22,200 --> 00:09:23,540
- [Josh] A veces.

194
00:09:25,104 --> 00:09:28,250
...y eso no es realmente para lo que 
para lo que fue originalmente concebida.

195
00:09:30,100 --> 00:09:33,090
- [Isaiah] Supongo que algo más
que me llama la atención al pensar

196
00:09:33,090 --> 00:09:35,645
en los efectos de la media local
marco del efecto del tratamiento

197
00:09:35,645 --> 00:09:37,676
es que a menudo la gente apelará

198
00:09:37,676 --> 00:09:40,000
a la intuición de los efectos del tratamiento
de tratamiento local

199
00:09:40,000 --> 00:09:42,358
para entornos más allá de aquellos

200
00:09:42,358 --> 00:09:44,963
donde cualquier tipo de resultado formal
se ha establecido realmente.

201
00:09:45,440 --> 00:09:49,180
Y tengo curiosidad, dado todo el trabajo
que ustedes hicieron

202
00:09:49,180 --> 00:09:52,390
para establecer resultados tardíos 
en diferentes escenarios,

203
00:09:52,390 --> 00:09:54,415
Tengo curiosidad, ¿alguna opinión al respecto?

204
00:09:55,360 --> 00:09:57,306
- Creo que va a haber
un montón de casos

205
00:09:57,306 --> 00:10:02,200
donde la intuición 
te puede llevar hasta cierto punto,

206
00:10:02,800 --> 00:10:04,989
pero va a ser 
algo limitado,

207
00:10:04,989 --> 00:10:07,600
y establecer 
resultados formales allí

208
00:10:08,400 --> 00:10:09,490
puede ser un poco complicado

209
00:10:09,490 --> 00:10:12,700
y tal vez sólo funcione 
en circunstancias especiales,

210
00:10:14,600 --> 00:10:16,540
y terminas
con mucha formalidad

211
00:10:16,540 --> 00:10:19,500
que la intuición
podría no captar del todo.

212
00:10:19,900 --> 00:10:21,550
A veces me siento algo 
incómodo con ellos,

213
00:10:21,550 --> 00:10:24,438
y no son necesariamente
los trabajos que yo querría escribir,

214
00:10:25,148 --> 00:10:27,819
pero creo que la intuición

215
00:10:27,819 --> 00:10:30,912
a menudo capta 
parte del problema.

216
00:10:33,100 --> 00:10:36,300
Creo que, en cierto sentido,
fuimos muy afortunados allí

217
00:10:36,900 --> 00:10:39,250
en la forma en que el documento LATE 
se manejó en la revista,

218
00:10:39,250 --> 00:10:41,766
por lo que, en realidad, el editor
lo hizo mucho más corto

219
00:10:42,100 --> 00:10:46,300
y eso nos permitió centrarnos
en resultados muy claros y nítidos.

220
00:10:49,924 --> 00:10:51,770
Hay una tendencia
desafortunada tendencia

221
00:10:51,770 --> 00:10:53,118
en la literatura econométrica

222
00:10:53,118 --> 00:10:54,870
de hacer que los artículos 
sean cada vez más largos.

223
00:10:54,870 --> 00:10:56,550
- Bueno, deberías arreglar eso.

224
00:10:56,550 --> 00:10:58,915
- Estoy tratando de arreglar eso.
[risas]

225
00:10:58,915 --> 00:11:01,510
Pero creo que este es un ejemplo 
donde está muy claro

226
00:11:01,510 --> 00:11:03,097
que el hecho de que sea corto
es en realidad --

227
00:11:03,097 --> 00:11:04,750
- Deberías haber impuesto
que ningún artículo

228
00:11:04,750 --> 00:11:06,802
sea más largo que el artículo de LATE.

229
00:11:07,269 --> 00:11:09,617
- Eso... ¡vaya! Eso puede ser genial.

230
00:11:09,617 --> 00:11:11,685
- Al menos no hay teoría, 
no hay un artículo de la teoría.

231
00:11:11,892 --> 00:11:13,339
- Sí, y creo que...

232
00:11:14,500 --> 00:11:16,800
Estoy intentando con todas mis fuerzas
que los artículos sean más cortos,

233
00:11:16,800 --> 00:11:19,514
y creo que hay mucho
de valor hoy en día

234
00:11:19,514 --> 00:11:21,573
porque a menudo es
la segunda parte del artículo

235
00:11:21,573 --> 00:11:25,049
la que en realidad
te lleva mucho más lejos

236
00:11:25,049 --> 00:11:26,395
en la comprensión de las cosas,

237
00:11:27,000 --> 00:11:29,870
y hace que las cosas 
sean mucho más difíciles de leer.

238
00:11:32,426 --> 00:11:36,179
Todo vuelve al punto de cómo creo
que la econometría debería hacerse.

239
00:11:36,179 --> 00:11:38,070
Deberías centrarte en...

240
00:11:38,700 --> 00:11:41,300
Debería estar razonablemente
cerca de los problemas empíricos.

241
00:11:41,500 --> 00:11:43,900
Deberían ser problemas muy claros.

242
00:11:44,800 --> 00:11:48,900
Pero a menudo la teoría
no necesita ser tan larga.

243
00:11:48,900 --> 00:11:50,010
- [Josh] Sí.

244
00:11:51,100 --> 00:11:54,670
- Creo que las cosas se han desviado
un poco.

245
00:11:56,260 --> 00:11:57,750
- [Isaiah] Un cambio relativamente 
reciente

246
00:11:57,750 --> 00:12:00,230
ha sido un aparente
gran aumento de la demanda

247
00:12:00,230 --> 00:12:03,765
de personas con conocimientos y habilidades
de econometría en la estimación de efectos causales

248
00:12:03,765 --> 00:12:04,994
en el sector tecnológico.

249
00:12:04,994 --> 00:12:07,563
Estoy interesado, 
¿alguno de ustedes tiene alguna idea

250
00:12:07,563 --> 00:12:09,840
de cómo va a interactuar eso

251
00:12:09,840 --> 00:12:11,600
con el desarrollo 
de los métodos empíricos

252
00:12:11,600 --> 00:12:13,950
o la investigación empírica
en la economía en el futuro?

253
00:12:14,600 --> 00:12:16,770
- [Josh] Bueno, hay
una especie de meta-punto,

254
00:12:16,770 --> 00:12:21,000
que es que hay este nuevo 
tipo de empleador,

255
00:12:21,800 --> 00:12:27,530
como Amazon y Uber,
y el mundo de TripAdvisor,

256
00:12:28,000 --> 00:12:29,300
y creo que eso es genial.

257
00:12:29,300 --> 00:12:32,030
Me gusta contarle a mis estudiantes
sobre eso.

258
00:12:32,600 --> 00:12:35,500
En el MIT, tenemos un montón
de estudiantes de ciencias de la computación...

259
00:12:35,500 --> 00:12:37,000
esa es nuestra mayor carrera.

260
00:12:37,400 --> 00:12:42,362
Intento seducir a algunas de esas personas
a la economía diciendo

261
00:12:43,228 --> 00:12:46,700
que pueden ir a trabajar a estas empresas

262
00:12:46,700 --> 00:12:49,250
para las cuales la gente
está muy dispuesta a trabajar,

263
00:12:49,250 --> 00:12:50,800
porque el trabajo parece emocionante,

264
00:12:52,000 --> 00:12:54,250
que las habilidades 
que se obtienen en la econometría

265
00:12:54,250 --> 00:12:56,100
son tan buenas o mejores

266
00:12:56,100 --> 00:12:59,736
que cualquier otra disciplina 
de la competencia.

267
00:12:59,736 --> 00:13:02,143
Así que al menos deberías
tomar algo de economía --

268
00:13:02,143 --> 00:13:04,290
tomar algo de econometría
y algo de economía.

269
00:13:04,800 --> 00:13:07,000
Hice un proyecto divertido con Uber

270
00:13:07,600 --> 00:13:09,501
sobre la oferta laboral de los conductores de Uber,

271
00:13:09,920 --> 00:13:12,805
y fue muy emocionante
ser parte de eso.

272
00:13:13,100 --> 00:13:15,400
Además, tuve que conducir 
para Uber durante un tiempo,

273
00:13:15,900 --> 00:13:17,730
y también me pareció divertido.

274
00:13:17,730 --> 00:13:19,231
No hice lo suficiente

275
00:13:19,231 --> 00:13:22,616
y estuve tentado
a dejar mi trabajo en el MIT,

276
00:13:22,616 --> 00:13:25,100
pero disfruté de la experiencia.

277
00:13:25,230 --> 00:13:27,534
Veo un desafío potencial

278
00:13:27,534 --> 00:13:30,900
a nuestro modelo
de educación de postgrado aquí,

279
00:13:31,700 --> 00:13:36,068
que es, si estamos entrenando a la gente
para ir a trabajar a Amazon,

280
00:13:37,900 --> 00:13:41,190
no está claro por qué
deberíamos pagar

281
00:13:41,190 --> 00:13:42,900
subsidios a los graduados por eso.

282
00:13:43,200 --> 00:13:47,280
¿Por qué debería el contribuyente
estar subvencionando eso?

283
00:13:47,280 --> 00:13:51,180
Nuestra educación de postgrado
en los Estados Unidos está generosamente subvencionada,

284
00:13:51,180 --> 00:13:53,272
incluso en las universidades privadas--

285
00:13:54,906 --> 00:13:56,477
hay mucho dinero público.

286
00:13:56,477 --> 00:13:59,300
Y creo que la razón tradicional
de esto es...

287
00:13:59,643 --> 00:14:01,992
que estábamos formando 
educadores y académicos,

288
00:14:01,992 --> 00:14:05,657
y hay una gran externalidad
del trabajo que hacemos,

289
00:14:05,657 --> 00:14:07,910
es o bien 
la externalidad de la investigación,

290
00:14:07,910 --> 00:14:09,557
o la externalidad de la enseñanza.

291
00:14:10,100 --> 00:14:13,389
Pero si muchos de nuestros estudiantes
van a trabajar

292
00:14:13,389 --> 00:14:14,688
en el sector privado --

293
00:14:16,300 --> 00:14:17,414
está bien,

294
00:14:19,000 --> 00:14:21,700
pero tal vez sus empleadores
deberían pagar por ellos.

295
00:14:22,120 --> 00:14:23,370
- Para mí, es tan diferente

296
00:14:23,370 --> 00:14:26,780
de la gente que trabaja 
para empresas de consultoría.

297
00:14:27,200 --> 00:14:28,780
No me queda claro

298
00:14:28,780 --> 00:14:32,836
que el número de puestos de trabajo
en el mundo académico haya cambiado.

299
00:14:33,370 --> 00:14:36,325
- Siento que este es
un sector en crecimiento,

300
00:14:36,325 --> 00:14:37,807
mientras que la consultoría...

301
00:14:37,807 --> 00:14:39,289
Tienes razón al plantear eso.

302
00:14:39,289 --> 00:14:42,100
Podría ser lo mismo 
para la consultoría.

303
00:14:44,846 --> 00:14:47,500
Estoy colocando cada vez más 
estudiantes en estas empresas,

304
00:14:47,500 --> 00:14:49,467
así que está en mi mente, en cierto modo,

305
00:14:49,467 --> 00:14:54,212
que no he estado atento 
a los trabajos de consultoría.

306
00:14:54,212 --> 00:14:56,920
La consultoría siempre fue importante,

307
00:14:56,920 --> 00:14:58,950
y creo que también 
hay algún movimiento

308
00:14:58,950 --> 00:15:01,140
de la consultoría de vuelta
a la investigación...

309
00:15:01,140 --> 00:15:02,723
es un poco más fluido.

310
00:15:03,900 --> 00:15:07,630
Gran parte del trabajo en ambos dominios,

311
00:15:07,630 --> 00:15:09,430
Tengo que decir
que no es realmente diferente,

312
00:15:09,430 --> 00:15:12,730
pero la gente que trabaja
en el sector tecnológico

313
00:15:12,730 --> 00:15:15,480
están haciendo cosas que son 
potencialmente de interés científico,

314
00:15:15,480 --> 00:15:16,800
pero la mayor parte está oculta.

315
00:15:17,100 --> 00:15:18,550
Entonces sí que debemos preguntarnos,

316
00:15:18,550 --> 00:15:20,900
¿por qué el gobierno
pagando por esto?

317
00:15:22,104 --> 00:15:23,732
- Aunque, a propósito de Guido,

318
00:15:23,732 --> 00:15:26,783
Supongo que esto se trata
de un asunto de datos,

319
00:15:26,783 --> 00:15:32,772
¿tiene el total [no CE]
el empleo del sector lucrativo

320
00:15:32,772 --> 00:15:35,595
del programa de doctorado en economía
graduados de programas de doctorado en economía

321
00:15:35,595 --> 00:15:38,290
o ha sido simplemente
una sustitución de las finanzas

322
00:15:38,290 --> 00:15:40,300
y la consultoría hacia la tecnología?

323
00:15:40,300 --> 00:15:42,300
- Puede que esté reaccionando a algo

324
00:15:42,300 --> 00:15:44,400
que no está sucediendo realmente.

325
00:15:44,400 --> 00:15:45,890
- En realidad he hecho algo de trabajo

326
00:15:45,890 --> 00:15:48,200
con algunas de estas empresas tecnológicas.

327
00:15:49,100 --> 00:15:52,200
No estoy en desacuerdo con el punto de Josh 
de que tenemos que pensar

328
00:15:52,200 --> 00:15:53,675
un poco sobre 
el modelo de financiación

329
00:15:53,675 --> 00:15:56,390
quién es, al final, el que paga 
por la educación de postgrado.

330
00:15:56,913 --> 00:15:59,400
Pero desde una perspectiva científica,

331
00:15:59,980 --> 00:16:02,840
no sólo estos lugares
tienen grandes datos,

332
00:16:02,840 --> 00:16:05,112
y hoy en día tienden a ser
muy cuidadosos con eso

333
00:16:05,112 --> 00:16:07,100
por razones de privacidad,

334
00:16:07,380 --> 00:16:08,900
pero también tienen grandes preguntas.

335
00:16:10,200 --> 00:16:13,929
Me parece muy inspirador escuchar
a la gente de allí

336
00:16:13,929 --> 00:16:15,950
y ver qué tipo de preguntas tienen,

337
00:16:15,950 --> 00:16:17,330
y a menudo son preguntas

338
00:16:18,200 --> 00:16:21,241
que también surgen
fuera de estas empresas.

339
00:16:21,241 --> 00:16:27,430
Tengo un par de documentos 
con Raj Chetty y Susan Athey

340
00:16:27,430 --> 00:16:31,600
donde buscamos formas
de combinar datos experimentales

341
00:16:31,600 --> 00:16:33,274
y datos observacionales.

342
00:16:35,500 --> 00:16:38,600
Raj Chetty estaba interesado
en cuál es el efecto

343
00:16:38,600 --> 00:16:42,893
de los programas de la primera infancia 
sobre los resultados más adelante en la vida,

344
00:16:42,893 --> 00:16:46,330
no sólo en los resultados de las pruebas
sino en los ingresos y otras cosas,

345
00:16:46,330 --> 00:16:48,300
y hemos desarrollado métodos

346
00:16:48,600 --> 00:16:51,500
que ayudarían a arrojar luz
en eso bajo algunos...

347
00:16:52,718 --> 00:16:53,868
en algunos escenarios,

348
00:16:53,868 --> 00:16:56,920
y surgieron los mismos problemas

349
00:16:56,920 --> 00:17:00,533
en estos entornos de empresas tecnológicas.

350
00:17:00,800 --> 00:17:03,240
Y por lo tanto, desde mi perspectiva,

351
00:17:03,240 --> 00:17:05,420
es el mismo tipo de --

352
00:17:05,420 --> 00:17:07,600
Estaba hablando con gente 
haciendo un trabajo empírico.

353
00:17:07,600 --> 00:17:09,700
Traté de analizar
estos problemas específicos

354
00:17:09,700 --> 00:17:13,370
y luego tratar de investigar
problemas más generales,

355
00:17:15,110 --> 00:17:18,230
reformulando los problemas
a un nivel superior

356
00:17:18,500 --> 00:17:22,900
para poder pensar en soluciones
que funcionen en una serie de escenarios.

357
00:17:23,400 --> 00:17:24,933
Y desde esa perspectiva,

358
00:17:24,933 --> 00:17:27,570
las interacciones 
con las empresas tecnológicas

359
00:17:27,570 --> 00:17:30,300
son muy valiosas
y muy útiles.

360
00:17:31,700 --> 00:17:35,204
Ahora tenemos estudiantes
haciendo prácticas allí

361
00:17:35,204 --> 00:17:38,516
y luego regresan 
y escriben tesis más interesantes

362
00:17:38,516 --> 00:17:43,400
como resultado
de sus experiencias allí.

363
00:17:44,600 --> 00:17:47,020
- [Narrador] Si desea ver
más Conversaciones Nobel,

364
00:17:47,020 --> 00:17:48,200
haga clic aquí.

365
00:17:48,200 --> 00:17:50,500
O si desea aprender
más sobre econometría,

366
00:17:50,500 --> 00:17:53,100
vea la serie "Mastering Econometrics" de Josh.

367
00:17:53,700 --> 00:17:56,720
Si desea saber más 
sobre Guido, Josh e Isaiah,

368
00:17:56,720 --> 00:17:58,300
consulte los enlaces 
en la descripción.

369
00:17:59,036 --> 00:18:01,495
* [música] *