1
00:00:03,800 --> 00:00:05,800
Bienvenidos 
a Conversaciones Nobel.

2
00:00:07,040 --> 00:00:08,100
En este episodio,

3
00:00:08,100 --> 00:00:11,441
Josh Angrist y Guido Imbens
se sientan con Isaiah Andrews

4
00:00:11,441 --> 00:00:12,614
para hablar de cómo

5
00:00:12,614 --> 00:00:14,584
está evolucionando
el campo de la econometría.

6
00:00:16,100 --> 00:00:19,208
Guido y Josh, 
ambos son pioneros en el desarrollo

7
00:00:19,208 --> 00:00:21,500
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 --> 00:00:38,400
el marco de los efectos
del tratamiento local tuvo lugar,

14
00:00:38,400 --> 00:00:41,518
si tienen alguna lección sobre
cómo nuevos métodos empíricos

15
00:00:41,518 --> 00:00:44,156
en economía se desarrollan
y difunden, o cómo deben hacerlo.

16
00:00:44,560 --> 00:00:45,960
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
Sí, creo que que lo importante es

20
00:00:52,940 --> 00:00:58,550
desarrollar 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 --> 00:01:39,852
¿Cómo podemos mejorar las cosas?"

34
00:01:39,852 --> 00:01:41,042
Por lo tanto,

35
00:01:41,042 --> 00:01:44,210
tener claras las aplicaciones 
que motiven estas literaturas,

36
00:01:44,210 --> 00:01:46,400
creo que es muy útil.

37
00:01:46,590 --> 00:01:47,970
Me alegro de que hayas mencionado

38
00:01:47,970 --> 00:01:49,452
la discontinuidad de regresión,
Guido.

39
00:01:49,452 --> 00:01:51,376
Creo que hay 
mucha complementariedad

40
00:01:51,376 --> 00:01:53,300
entre la IV y la RD,

41
00:01:54,700 --> 00:01:55,880
las variables instrumentales

42
00:01:55,880 --> 00:01:57,427
y la discontinuidad
de la regresión.

43
00:02:00,506 --> 00:02:03,050
Muchas
de las aplicaciones econométricas

44
00:02:03,050 --> 00:02:04,520
de la discontinuidad
de la regresión

45
00:02:04,520 --> 00:02:07,230
son lo que antes
se llamaba RD "difusa",

46
00:02:07,230 --> 00:02:11,620
donde no es discreto 
o determinista en el corte

47
00:02:11,620 --> 00:02:14,900
sino solo en el cambio
en las tasas o la intensidad.

48
00:02:14,900 --> 00:02:17,737
Y el marco LATE
nos ayuda a entender

49
00:02:17,737 --> 00:02:18,740
esas aplicaciones

50
00:02:18,740 --> 00:02:21,140
y nos da una clara interpretación

51
00:02:21,140 --> 00:02:25,000
para algo como
en mi trabajo con Victor Lavy,

52
00:02:25,000 --> 00:02:26,550
donde usamos 
la regla de Maimónides,

53
00:02:26,550 --> 00:02:28,100
los límites del tamaño de la clase,

54
00:02:28,430 --> 00:02:30,030
¿y qué obtienes de eso?

55
00:02:30,030 --> 00:02:31,820
Por supuesto, puedes
responder a esa pregunta

56
00:02:31,820 --> 00:02:33,900
con un modelo
de efectos constantes,

57
00:02:34,200 --> 00:02:36,310
pero resulta que 
no estamos limitados a eso,

58
00:02:36,310 --> 00:02:39,889
y la RD sigue siendo muy poderosa 
y esclarecedora,

59
00:02:40,368 --> 00:02:43,092
incluso cuando la correlación

60
00:02:43,092 --> 00:02:45,866
entre el punto de corte
y la variable de interés,

61
00:02:45,866 --> 00:02:49,133
en este caso, el tamaño
de la clase, es parcial,

62
00:02:49,133 --> 00:02:51,000
tal vez incluso no tan fuerte.

63
00:02:52,000 --> 00:02:54,999
Así que definitivamente hubo
un desarrollo paralelo.

64
00:02:54,999 --> 00:02:56,400
También es interesante...

65
00:02:57,253 --> 00:02:59,391
Nadie ha hablado de
diseños de regresión discontinua

66
00:02:59,391 --> 00:03:01,220
cuando estábamos
en la escuela de posgrado--

67
00:03:01,220 --> 00:03:02,843
era algo

68
00:03:02,843 --> 00:03:05,300
en lo que otros científicos
sociales estaban interesados,

69
00:03:05,800 --> 00:03:09,507
y que creció 
junto con el marco de LATE,

70
00:03:09,507 --> 00:03:11,927
y ambos hemos trabajado

71
00:03:11,927 --> 00:03:14,565
tanto en aplicaciones
como en los métodos,

72
00:03:14,565 --> 00:03:18,377
y ha sido muy emocionante 
ver cómo se desarrolló

73
00:03:18,377 --> 00:03:19,940
y se convirtió
en algo tan importante.

74
00:03:20,000 --> 00:03:21,767
Es parte de una evolución general,

75
00:03:21,767 --> 00:03:26,086
Creo que, vamos hacia estrategias
de identificación creíbles,

76
00:03:26,086 --> 00:03:27,441
efectos causales,

77
00:03:29,393 --> 00:03:30,642
haciendo econometría

78
00:03:30,642 --> 00:03:33,300
más sobre cuestiones causales
que sobre modelos.

79
00:03:33,640 --> 00:03:34,650
En términos de futuro,

80
00:03:34,650 --> 00:03:37,660
Creo que una cosa que LATE 
ha ayudado a facilitar

81
00:03:37,660 --> 00:03:42,008
es un movimiento hacia
ensayos más creativos y aleatorios

82
00:03:42,008 --> 00:03:44,400
donde hay algo de interés.

83
00:03:45,500 --> 00:03:48,460
No es posible ni sencillo

84
00:03:48,460 --> 00:03:50,700
simplemente apagarlo o encenderlo,

85
00:03:51,000 --> 00:03:54,584
pero puede fomentarla 
o desalentarla.

86
00:03:54,584 --> 00:03:58,200
Se subvenciona la escolarización 
con ayudas económicas, por ejemplo.

87
00:03:59,000 --> 00:04:02,080
Así que ahora tenemos todo un 
marco para interpretarlo,

88
00:04:03,600 --> 00:04:07,113
y abre las puertas
a los ensayos aleatorios

89
00:04:07,113 --> 00:04:09,265
de cosas que tal vez

90
00:04:10,300 --> 00:04:12,471
no hubieran sido posibles antes.

91
00:04:14,500 --> 00:04:16,182
Lo hemos utilizado mucho
en el trabajo

92
00:04:16,182 --> 00:04:17,864
que hacemos
en las escuelas en nuestro--

93
00:04:17,864 --> 00:04:21,160
en el Blueprint Lab en el MIT.

94
00:04:22,360 --> 00:04:24,480
Estamos explotando
la asignación aleatoria

95
00:04:24,480 --> 00:04:26,600
de forma muy creativa, creo.

96
00:04:28,100 --> 00:04:31,395
En relación con eso,
¿ves factores particulares

97
00:04:31,395 --> 00:04:34,445
que hacen una investigación útil
en la econometría?

98
00:04:34,445 --> 00:04:38,443
Has aludido a que tiene
una clara conexión

99
00:04:38,443 --> 00:04:40,300
con los problemas
que surgen en la actualidad,

100
00:04:40,300 --> 00:04:42,862
y la práctica empírica 
suele ser una buena idea.

101
00:04:43,290 --> 00:04:45,000
¿No es siempre una buena idea?

102
00:04:45,700 --> 00:04:47,906
A menudo me encuentro

103
00:04:47,906 --> 00:04:50,112
en un seminario
de teoría econométrica,

104
00:04:50,700 --> 00:04:52,500
digamos el seminario
del MIT de Harvard,

105
00:04:53,400 --> 00:04:56,350
y pienso: "¿Qué problema
está resolviendo este tipo?".

106
00:04:56,350 --> 00:04:57,960
"¿Quién tiene este problema?".

107
00:04:57,960 --> 00:04:59,800
Y, ya sabes...

108
00:05:01,600 --> 00:05:04,700
a veces hay un silencio incómodo
si pregunto

109
00:05:04,900 --> 00:05:08,300
o puede haber
un escenario bastante complicado.

110
00:05:08,800 --> 00:05:11,600
Quiero ver 
dónde es útil la herramienta.

111
00:05:12,500 --> 00:05:14,765
Hay algunas herramientas
puramente fundacionales--

112
00:05:14,765 --> 00:05:16,250
Entiendo el punto.

113
00:05:16,250 --> 00:05:18,992
Hay gente que está trabajando

114
00:05:18,992 --> 00:05:21,735
en los fundamentos
conceptuales de...

115
00:05:22,600 --> 00:05:25,300
y se convierte en algo parecido 
a la estadística matemática.

116
00:05:25,800 --> 00:05:27,733
Quiero decir, recuerdo 
un primer ejemplo de eso

117
00:05:27,733 --> 00:05:29,920
que me costó entender,

118
00:05:29,920 --> 00:05:32,500
era la idea
de la equicontinuidad estocástica,

119
00:05:32,500 --> 00:05:35,070
que uno de mis asesores de tesis,
Whitney Newey,

120
00:05:35,070 --> 00:05:36,479
estaba utilizando con gran efecto,

121
00:05:36,479 --> 00:05:38,821
y yo intentaba entenderlo.

122
00:05:40,600 --> 00:05:42,034
Es realmente fundamental.

123
00:05:42,034 --> 00:05:45,200
no hay una aplicación
que lo esté promoviendo,

124
00:05:45,890 --> 00:05:47,300
al menos no inmediatamente.

125
00:05:48,600 --> 00:05:50,900
Pero la mayoría
de las cosas no son así,

126
00:05:50,900 --> 00:05:53,200
y por eso debería
haber un problema.

127
00:05:53,800 --> 00:05:59,247
Y creo que depende del vendedor 
de ese tipo de cosas,

128
00:06:00,480 --> 00:06:02,250
porque hay un coste de oportunidad,

129
00:06:02,250 --> 00:06:03,772
el tiempo y la atención

130
00:06:03,772 --> 00:06:05,295
y el esfuerzo
para entender las cosas.

131
00:06:05,980 --> 00:06:07,400
Es el vendedor quien debe decirlo,

132
00:06:07,400 --> 00:06:08,900
"Oye, estoy resolviendo
este problema,

133
00:06:09,400 --> 00:06:11,150
y aquí hay
un conjunto de resultados

134
00:06:11,150 --> 00:06:12,900
que muestran que es útil,

135
00:06:12,900 --> 00:06:15,200
y aquí hay una visión
que obtengo".

136
00:06:16,097 --> 00:06:18,280
Como dijiste, Josh,
ha habido un movimiento

137
00:06:18,280 --> 00:06:20,700
en la dirección de pensar 
más sobre la causalidad

138
00:06:20,700 --> 00:06:22,900
en economía 
y el trabajo empírico en economía.

139
00:06:22,900 --> 00:06:24,735
¿Hay alguna consecuencia
de la difusión

140
00:06:24,735 --> 00:06:26,570
de ese punto de vista
que te haya sorprendido

141
00:06:26,570 --> 00:06:28,347
o algo que veas
como desventajas

142
00:06:28,705 --> 00:06:31,500
de la forma que ha tomado
la economía empírica?

143
00:06:31,500 --> 00:06:34,322
A veces veo que alguien hace IV,

144
00:06:34,322 --> 00:06:38,304
y obtienen un resultado que parece
inverosímilmente grande--

145
00:06:38,800 --> 00:06:40,200
es el caso habitual.

146
00:06:42,500 --> 00:06:45,220
Así que podría un efecto casual
extraordinariamente grande

147
00:06:45,220 --> 00:06:48,600
de alguna 
intervención relativamente menor,

148
00:06:49,100 --> 00:06:52,260
que fue aleatoria o para la que se
podría hacer un caso

149
00:06:52,260 --> 00:06:54,490
de que hay un buen diseño.

150
00:06:54,900 --> 00:06:57,205
Y entonces, cuando veo eso,

151
00:06:57,944 --> 00:07:00,101
creo que es muy difícil 
para mí creer

152
00:07:00,101 --> 00:07:02,030
que esta relativamente 
intervención menor

153
00:07:02,030 --> 00:07:03,720
tenga un efecto tan grande.

154
00:07:04,100 --> 00:07:06,277
El autor recurrirá a veces

155
00:07:06,277 --> 00:07:08,690
al teorema de los efectos
del tratamiento a media local

156
00:07:08,690 --> 00:07:11,066
y dirá, "Bueno, estos proveedores--

157
00:07:11,066 --> 00:07:12,700
son especiales de alguna manera,

158
00:07:13,300 --> 00:07:15,800
y se benefician
extraordinariamente

159
00:07:15,800 --> 00:07:17,600
de esta intervención".

160
00:07:18,100 --> 00:07:21,175
Soy reacio a tomar eso
al pie de la letra.

161
00:07:21,175 --> 00:07:22,462
Creo que a menudo,

162
00:07:22,462 --> 00:07:24,127
cuando los efectos
son demasiado grandes,

163
00:07:24,300 --> 00:07:26,780
es porque la restricción
de exclusión está fallando,

164
00:07:26,780 --> 00:07:29,456
por lo que no tienes
la variable endógena

165
00:07:29,456 --> 00:07:31,380
para escalar ese resultado.

166
00:07:32,000 --> 00:07:35,700
Y por lo tanto, no me alegra ver

167
00:07:36,937 --> 00:07:39,692
un argumento
de heterogeneidad genérica

168
00:07:40,022 --> 00:07:41,760
que se utiliza para excusar algo

169
00:07:41,760 --> 00:07:43,800
que creo que puede ser 
un problema más profundo.

170
00:07:45,190 --> 00:07:47,358
Creo que desempeñó 
un papel desafortunado

171
00:07:47,358 --> 00:07:50,083
en las discusiones
entre la forma reducida

172
00:07:50,083 --> 00:07:51,700
y los enfoques estructurales,

173
00:07:51,700 --> 00:07:55,510
donde siento que 
no era del todo correcto.

174
00:07:56,090 --> 00:07:58,810
Las suposiciones
de las de variables instrumentales

175
00:07:58,810 --> 00:08:01,405
están en el centro,

176
00:08:01,405 --> 00:08:03,483
suposiciones estructurales
sobre el comportamiento--

177
00:08:03,483 --> 00:08:05,200
venían de la economía...

178
00:08:07,100 --> 00:08:09,900
pensando en el comportamiento
comportamiento de los agentes,

179
00:08:10,300 --> 00:08:15,100
y de alguna manera fue empujado
en una dirección

180
00:08:15,100 --> 00:08:17,600
que creo que no era 
realmente útil.

181
00:08:20,426 --> 00:08:21,663
Creo que, inicialmente,

182
00:08:22,800 --> 00:08:24,067
escribimos las cosas,

183
00:08:24,067 --> 00:08:26,480
se describía
lo que estaba ocurriendo.

184
00:08:26,480 --> 00:08:29,783
Había un conjunto de métodos 
que la gente utilizaba.

185
00:08:29,783 --> 00:08:32,111
Aclaramos lo que 
esos métodos estaban haciendo

186
00:08:32,811 --> 00:08:38,361
de una manera que creo que contiene
una buena cantidad de información.

187
00:08:39,100 --> 00:08:42,050
Pero de alguna manera 
fue arrinconado,

188
00:08:42,050 --> 00:08:45,379
y no creo que 
haya sido necesariamente útil.

189
00:08:45,379 --> 00:08:48,604
Solo en el lenguaje de la forma
reducida frente a la estructural,

190
00:08:48,604 --> 00:08:50,306
me parece divertido en el sentido

191
00:08:50,306 --> 00:08:52,744
de que el promedio local
modelo de efecto del tratamiento,

192
00:08:52,744 --> 00:08:54,154
el modelo de resultados potenciales

193
00:08:54,154 --> 00:08:56,270
es un modelo estructural
estructural no paramétrico,

194
00:08:56,270 --> 00:08:58,600
si quieres pensar en ello, 
como sugeriste, Guido.

195
00:08:58,600 --> 00:09:01,129
Es algo divertido

196
00:09:01,129 --> 00:09:03,505
poner estas 
dos cosas en oposición cuando--

197
00:09:03,505 --> 00:09:05,116
- Sí.
- Ese lenguaje, por supuesto,

198
00:09:05,116 --> 00:09:08,371
viene del marco de las ecuaciones
simultáneas

199
00:09:08,371 --> 00:09:09,641
que hemos heredado.

200
00:09:10,400 --> 00:09:11,440
Tiene la ventaja

201
00:09:11,440 --> 00:09:14,085
de que la gente parece saber
lo que dices cuando lo usas,

202
00:09:14,085 --> 00:09:15,405
pero podría ser

203
00:09:15,405 --> 00:09:18,300
que diferentes personas
están escuchando cosas diferentes.

204
00:09:18,300 --> 00:09:20,480
Sí. Creo que la forma reducida
se ha venido usando

205
00:09:20,480 --> 00:09:22,200
de forma peyorativa...

206
00:09:22,200 --> 00:09:23,540
A veces...

207
00:09:25,104 --> 00:09:28,250
...y eso no es realmente
para lo que fue concebida.

208
00:09:30,100 --> 00:09:33,090
Supongo que algo más
que me llama la atención al pensar

209
00:09:33,090 --> 00:09:35,645
en los efectos de la media local
marco del efecto del tratamiento

210
00:09:35,645 --> 00:09:37,676
es que a menudo la gente apelará

211
00:09:37,676 --> 00:09:40,000
a la intuición de los efectos
del tratamiento local

212
00:09:40,000 --> 00:09:42,085
para entornos más allá de aquellos

213
00:09:42,085 --> 00:09:43,660
donde cualquier tipo
de resultado formal

214
00:09:43,660 --> 00:09:44,963
se ha establecido realmente.

215
00:09:45,440 --> 00:09:47,310
Y tengo curiosidad,

216
00:09:47,310 --> 00:09:49,180
dado todo el trabajo
que ustedes hicieron

217
00:09:49,180 --> 00:09:52,390
para establecer resultados tardíos 
en diferentes escenarios,

218
00:09:52,390 --> 00:09:54,415
tengo curiosidad,
¿alguna opinión al respecto?

219
00:09:55,360 --> 00:09:57,306
Creo que va a haber
un montón de casos

220
00:09:57,306 --> 00:10:02,200
donde la intuición 
te puede llevar hasta cierto punto,

221
00:10:02,800 --> 00:10:04,989
pero va a ser algo limitado,

222
00:10:04,989 --> 00:10:07,600
y establecer 
resultados formales allí

223
00:10:08,400 --> 00:10:09,630
puede ser un poco complicado

224
00:10:09,630 --> 00:10:12,700
y tal vez solo funcione 
en circunstancias especiales,

225
00:10:14,600 --> 00:10:16,540
y terminas
con mucha formalidad

226
00:10:16,540 --> 00:10:19,641
que la intuición
podría no captar del todo.

227
00:10:19,641 --> 00:10:21,550
A veces me siento algo 
incómodo con ellos,

228
00:10:21,550 --> 00:10:22,994
y no son necesariamente

229
00:10:22,994 --> 00:10:24,438
los trabajos
que yo querría escribir,

230
00:10:25,148 --> 00:10:27,819
pero creo que la intuición

231
00:10:27,819 --> 00:10:30,912
a menudo capta 
parte del problema.

232
00:10:33,100 --> 00:10:36,300
Creo que, en cierto sentido,
fuimos muy afortunados allí

233
00:10:36,700 --> 00:10:38,075
en la forma
en que el documento LATE

234
00:10:38,075 --> 00:10:39,250
se manejó en la revista,

235
00:10:39,250 --> 00:10:41,766
por lo que, en realidad, el editor
lo hizo mucho más corto

236
00:10:42,100 --> 00:10:46,300
y eso nos permitió centrarnos
en resultados muy claros y nítidos.

237
00:10:49,924 --> 00:10:51,770
Hay una tendencia
desafortunada tendencia

238
00:10:51,770 --> 00:10:53,044
en la literatura econométrica

239
00:10:53,044 --> 00:10:54,940
de hacer que los artículos 
sean cada vez más largos.

240
00:10:54,940 --> 00:10:56,550
Bueno, deberías arreglar eso.

241
00:10:56,550 --> 00:10:58,915
Estoy tratando de arreglar eso.

242
00:10:58,915 --> 00:11:01,475
Pero creo que este es un ejemplo 
donde está muy claro

243
00:11:01,475 --> 00:11:03,097
que el hecho de que sea corto
es en realidad--

244
00:11:03,097 --> 00:11:04,750
Deberías haber impuesto
que ningún artículo

245
00:11:04,750 --> 00:11:06,802
sea más largo
que el artículo de LATE.

246
00:11:07,269 --> 00:11:09,617
Eso... ¡vaya! Eso puede ser genial.

247
00:11:09,617 --> 00:11:11,892
Al menos no hay teoría, 
no hay un artículo de la teoría.

248
00:11:11,892 --> 00:11:13,339
Sí, y creo que...

249
00:11:14,395 --> 00:11:16,800
Me estoy esforzando para que
los artículos sean más cortos,

250
00:11:16,800 --> 00:11:19,514
y creo que hay mucho
de valor hoy en día

251
00:11:19,514 --> 00:11:21,573
porque a menudo es
la segunda parte del artículo

252
00:11:21,573 --> 00:11:25,049
la que en realidad
te lleva mucho más lejos

253
00:11:25,049 --> 00:11:26,395
en la comprensión de las cosas,

254
00:11:27,000 --> 00:11:29,870
y hace que las cosas 
sean mucho más difíciles de leer.

255
00:11:32,426 --> 00:11:36,179
Todo vuelve al punto de cómo creo
que la econometría debería hacerse.

256
00:11:36,179 --> 00:11:38,070
Deberías centrarte en...

257
00:11:38,700 --> 00:11:41,300
Debería estar razonablemente
cerca de los problemas empíricos.

258
00:11:41,500 --> 00:11:43,900
Deberían ser problemas muy claros.

259
00:11:44,800 --> 00:11:48,900
Pero a menudo la teoría
no necesita ser tan larga.

260
00:11:48,900 --> 00:11:50,010
Sí.

261
00:11:51,100 --> 00:11:54,670
Creo que las cosas se han desviado
un poco.

262
00:11:56,260 --> 00:11:57,750
Un cambio relativamente 
reciente

263
00:11:57,750 --> 00:12:00,230
ha sido un aparente
gran aumento de la demanda

264
00:12:00,230 --> 00:12:01,907
de personas con conocimientos
y habilidades

265
00:12:01,907 --> 00:12:03,955
de econometría en la estimación
de efectos causales

266
00:12:03,955 --> 00:12:05,164
en el sector tecnológico.

267
00:12:05,164 --> 00:12:07,563
Estoy interesado, 
¿alguno de ustedes tiene idea

268
00:12:07,563 --> 00:12:09,840
de cómo va a interactuar eso

269
00:12:09,840 --> 00:12:11,600
con el desarrollo 
de los métodos empíricos

270
00:12:11,600 --> 00:12:13,950
o la investigación empírica
en la economía en el futuro?

271
00:12:14,600 --> 00:12:16,770
Bueno, hay
una especie de meta-punto,

272
00:12:16,770 --> 00:12:21,000
que es que hay este nuevo 
tipo de empleador,

273
00:12:21,800 --> 00:12:27,530
como Amazon y Uber,
y el mundo de TripAdvisor,

274
00:12:28,000 --> 00:12:29,300
y creo que eso es genial.

275
00:12:29,300 --> 00:12:32,030
Me gusta contarle a mis estudiantes
sobre eso.

276
00:12:32,600 --> 00:12:34,050
En el MIT 
tenemos muchos estudiantes

277
00:12:34,050 --> 00:12:35,500
de ciencias de la computación...

278
00:12:35,500 --> 00:12:37,000
esa es nuestra mayor carrera.

279
00:12:37,400 --> 00:12:39,881
Intento seducir a algunas

280
00:12:39,881 --> 00:12:42,362
de esas personas
a la economía diciendo

281
00:12:43,228 --> 00:12:46,700
que pueden ir a trabajar
a estas empresas

282
00:12:46,700 --> 00:12:49,250
para las cuales la gente
está muy dispuesta a trabajar,

283
00:12:49,250 --> 00:12:50,800
porque el trabajo
parece emocionante,

284
00:12:52,000 --> 00:12:54,250
que las habilidades 
que se obtienen en la econometría

285
00:12:54,250 --> 00:12:56,100
son tan buenas o mejores

286
00:12:56,100 --> 00:12:59,736
que cualquier otra disciplina 
de la competencia.

287
00:12:59,736 --> 00:13:02,143
Así que al menos deberías
tomar algo de economía--

288
00:13:02,143 --> 00:13:04,290
tomar algo de econometría
y algo de economía.

289
00:13:04,800 --> 00:13:07,000
Hice un proyecto divertido con Uber

290
00:13:07,500 --> 00:13:09,527
sobre la oferta laboral
de los conductores de Uber,

291
00:13:09,920 --> 00:13:12,805
y fue muy emocionante
ser parte de eso.

292
00:13:13,100 --> 00:13:15,400
Además, tuve que conducir 
para Uber durante un tiempo,

293
00:13:15,900 --> 00:13:17,730
y también me pareció divertido.

294
00:13:17,730 --> 00:13:19,231
No gané lo suficiente

295
00:13:19,231 --> 00:13:22,616
como para dejar
mi trabajo en el MIT,

296
00:13:22,616 --> 00:13:25,100
pero disfruté de la experiencia.

297
00:13:25,230 --> 00:13:27,534
Veo un desafío potencial

298
00:13:27,534 --> 00:13:30,900
a nuestro modelo
de educación de pregrado aquí,

299
00:13:31,700 --> 00:13:36,068
que es, si estamos entrenando
a la gente para trabajar en Amazon,

300
00:13:37,900 --> 00:13:41,190
no está claro por qué
deberíamos pagar

301
00:13:41,190 --> 00:13:42,900
subvenciones
a los graduados por eso.

302
00:13:43,200 --> 00:13:47,280
¿Por qué debería el contribuyente
estar subvencionando eso?

303
00:13:47,280 --> 00:13:49,160
Nuestra educación de postgrado

304
00:13:49,160 --> 00:13:51,330
en los Estados Unidos
está generosamente subvencionada,

305
00:13:51,330 --> 00:13:53,272
incluso
en las universidades privadas--

306
00:13:54,906 --> 00:13:56,477
hay mucho dinero público.

307
00:13:56,477 --> 00:13:59,300
Y creo que la razón tradicional
de esto es...

308
00:13:59,643 --> 00:14:01,992
que estábamos formando 
educadores y académicos,

309
00:14:01,992 --> 00:14:05,657
y hay una gran externalidad
del trabajo que hacemos,

310
00:14:05,657 --> 00:14:07,910
es o bien la externalidad
de la investigación,

311
00:14:07,910 --> 00:14:09,557
o la externalidad de la enseñanza.

312
00:14:10,100 --> 00:14:13,389
Pero si muchos de nuestros
estudiantes van a trabajar

313
00:14:13,389 --> 00:14:14,688
en el sector privado--

314
00:14:16,300 --> 00:14:17,414
está bien,

315
00:14:19,000 --> 00:14:21,700
pero tal vez sus empleadores
deberían pagar por ellos.

316
00:14:22,120 --> 00:14:23,370
Para mí, es tan diferente

317
00:14:23,370 --> 00:14:26,780
de la gente que trabaja 
para empresas de consultoría.

318
00:14:27,200 --> 00:14:28,780
No me queda claro

319
00:14:28,780 --> 00:14:30,808
que el número de puestos de trabajo

320
00:14:30,808 --> 00:14:32,836
en el mundo académico
haya cambiado.

321
00:14:33,370 --> 00:14:36,325
Siento que este es
un sector en crecimiento,

322
00:14:36,325 --> 00:14:37,807
mientras que la consultoría...

323
00:14:37,807 --> 00:14:39,289
Tienes razón al plantear eso.

324
00:14:39,289 --> 00:14:42,100
Podría ser lo mismo 
para la consultoría.

325
00:14:44,846 --> 00:14:47,500
Estoy colocando cada vez más 
estudiantes en estas empresas,

326
00:14:47,500 --> 00:14:49,467
así que está en mi mente,
en cierto modo,

327
00:14:49,467 --> 00:14:54,212
que no he estado atento 
a los trabajos de consultoría.

328
00:14:54,212 --> 00:14:56,920
La consultoría
siempre fue importante,

329
00:14:56,920 --> 00:14:58,950
y creo que también 
hay algún movimiento

330
00:14:58,950 --> 00:15:01,140
de la consultoría de vuelta
a la investigación...

331
00:15:01,140 --> 00:15:02,723
es un poco más fluido.

332
00:15:03,900 --> 00:15:07,630
Gran parte
del trabajo en ambos dominios,

333
00:15:07,630 --> 00:15:09,430
Tengo que decir
que no es realmente diferente,

334
00:15:09,430 --> 00:15:12,640
pero la gente que trabaja
en el sector tecnológico

335
00:15:12,640 --> 00:15:13,910
están haciendo cosas que son

336
00:15:13,910 --> 00:15:15,480
potencialmente
de interés científico,

337
00:15:15,480 --> 00:15:16,800
pero la mayor parte está oculta.

338
00:15:17,100 --> 00:15:18,550
Entonces
sí que debemos preguntarnos,

339
00:15:18,550 --> 00:15:20,900
¿por qué el gobierno
pagando por esto?

340
00:15:22,104 --> 00:15:23,732
Aunque, a propósito de Guido,

341
00:15:23,732 --> 00:15:26,783
supongo que esto se trata
de un asunto de datos,

342
00:15:26,783 --> 00:15:32,466
¿tiene el total [no CE]
el empleo del sector lucrativo

343
00:15:32,466 --> 00:15:34,183
del programa
de doctorado en economía

344
00:15:34,183 --> 00:15:36,065
graduados de programas
de doctorado en economía

345
00:15:36,065 --> 00:15:38,290
o ha sido simplemente
una sustitución de las finanzas

346
00:15:38,290 --> 00:15:40,300
y la consultoría
hacia la tecnología?

347
00:15:40,300 --> 00:15:42,300
Puede que esté reaccionando a algo

348
00:15:42,300 --> 00:15:44,400
que no está sucediendo realmente.

349
00:15:44,400 --> 00:15:45,890
En realidad,
he hecho algo de trabajo

350
00:15:45,890 --> 00:15:48,200
con algunas de estas
empresas tecnológicas.

351
00:15:48,920 --> 00:15:50,650
No estoy en desacuerdo
con el punto de Josh

352
00:15:50,650 --> 00:15:52,200
de que tenemos que pensar

353
00:15:52,200 --> 00:15:53,825
un poco sobre 
el modelo de financiación

354
00:15:53,825 --> 00:15:56,390
quién es, al final, el que paga 
por la educación de postgrado.

355
00:15:56,913 --> 00:15:59,400
Pero desde
una perspectiva científica,

356
00:15:59,980 --> 00:16:02,840
no solo estos lugares
tienen grandes datos,

357
00:16:02,840 --> 00:16:05,112
y hoy en día tienden a ser
muy cuidadosos con eso

358
00:16:05,112 --> 00:16:07,100
por razones de privacidad,

359
00:16:07,380 --> 00:16:08,900
pero también
tienen grandes preguntas.

360
00:16:10,200 --> 00:16:13,929
Me parece muy inspirador escuchar
a la gente de allí

361
00:16:13,929 --> 00:16:15,950
y ver qué tipo de preguntas tienen,

362
00:16:15,950 --> 00:16:17,330
y a menudo son preguntas

363
00:16:18,200 --> 00:16:21,241
que también surgen
fuera de estas empresas.

364
00:16:21,241 --> 00:16:27,430
Tengo un par de documentos 
con Raj Chetty y Susan Athey

365
00:16:27,430 --> 00:16:31,600
donde buscamos formas
de combinar datos experimentales

366
00:16:31,600 --> 00:16:33,274
y datos observacionales.

367
00:16:35,500 --> 00:16:38,600
Raj Chetty estaba interesado
en cuál es el efecto

368
00:16:38,600 --> 00:16:40,746
de los programas
de la primera infancia

369
00:16:40,746 --> 00:16:42,893
sobre los resultados
más adelante en la vida,

370
00:16:42,893 --> 00:16:44,611
no solo en los resultados
de las pruebas

371
00:16:44,611 --> 00:16:46,330
sino en los ingresos y otras cosas,

372
00:16:46,330 --> 00:16:48,300
y hemos desarrollado métodos

373
00:16:48,600 --> 00:16:51,500
que ayudarían a arrojar luz
en eso bajo algunos...

374
00:16:52,718 --> 00:16:53,868
en algunos escenarios,

375
00:16:53,868 --> 00:16:56,920
y surgieron los mismos problemas

376
00:16:56,920 --> 00:17:00,533
en estos entornos
de empresas tecnológicas.

377
00:17:00,800 --> 00:17:03,240
Y por lo tanto,
desde mi perspectiva,

378
00:17:03,240 --> 00:17:05,165
es el mismo tipo de--

379
00:17:05,165 --> 00:17:07,600
estaba hablando con gente 
haciendo un trabajo empírico.

380
00:17:07,600 --> 00:17:09,700
Traté de analizar
estos problemas específicos

381
00:17:09,700 --> 00:17:13,370
y luego tratar de investigar
problemas más generales,

382
00:17:15,110 --> 00:17:18,230
reformulando los problemas
a un nivel superior

383
00:17:18,500 --> 00:17:20,700
para poder pensar en soluciones

384
00:17:20,700 --> 00:17:22,900
que funcionen
en una serie de escenarios.

385
00:17:23,400 --> 00:17:24,933
Y desde esa perspectiva,

386
00:17:24,933 --> 00:17:27,570
las interacciones 
con las empresas tecnológicas

387
00:17:27,570 --> 00:17:30,300
son muy valiosas
y muy útiles.

388
00:17:31,700 --> 00:17:35,204
Ahora tenemos estudiantes
haciendo prácticas allí

389
00:17:35,204 --> 00:17:38,516
y luego regresan 
y escriben tesis más interesantes

390
00:17:38,516 --> 00:17:43,400
como resultado
de sus experiencias allí.

391
00:17:44,600 --> 00:17:47,020
Si desea ver
más Conversaciones Nobel,

392
00:17:47,020 --> 00:17:48,200
haga clic aquí.

393
00:17:48,200 --> 00:17:50,500
O si desea aprender
más sobre econometría,

394
00:17:50,500 --> 00:17:53,100
vea la serie
"Mastering Econometrics" de Josh.

395
00:17:53,700 --> 00:17:56,720
Si desea saber más 
sobre Guido, Josh e Isaiah,

396
00:17:56,720 --> 00:17:58,300
consulte los enlaces 
en la descripción.