1
00:00:03,800 --> 00:00:05,800
[Narradora] 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
00:00:16,540 --> 00:00:19,208
[Isaiah] 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
00:00:25,879 --> 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 --> 00:00:35,635
sobre si consideran que,
la forma en que el marco

13
00:00:35,635 --> 00:00:38,400
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
[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 --> 00:00:53,220
[Guido] Sí, creo
que lo importante es

20
00:00:53,700 --> 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

24
00:01:07,560 --> 00:01:12,000
que mirando hacia atrás
a la literatura subsecuente.

25
00:01:12,200 --> 00:01:16,867
Me gusta mucho la literatura de
discontinuidad de regresión

26
00:01:16,867 --> 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 --> 00:01:41,572
Por lo tanto, tener claras
las aplicaciones

35
00:01:41,572 --> 00:01:44,210
que motiven estas literaturas,

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

37
00:01:46,590 --> 00:01:48,040
[Josh] Me alegro
de que hayas mencionado

38
00:01:48,040 --> 00:01:49,452
la regresión discontinua,
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 la regresión discontinua.

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 regresión discontinua

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 hablaba de
diseños de regresión discontinua

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

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 --> 00:04:20,911
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
[Isaiah] En relación con eso,
¿ves factores particulares

97
00:04:31,395 --> 00:04:33,445
que conducen
hacia una investigación útil

98
00:04:33,445 --> 00:04:34,445
en la econometría?

99
00:04:34,445 --> 00:04:38,443
Has aludido a que tiene
una clara conexión

100
00:04:38,443 --> 00:04:40,300
con los problemas
que surgen en la actualidad,

101
00:04:40,300 --> 00:04:42,862
y la práctica empírica 
suele ser una buena idea.

102
00:04:43,290 --> 00:04:45,000
[Josh] ¿No es siempre
una buena idea?

103
00:04:45,700 --> 00:04:47,906
A menudo me encuentro

104
00:04:47,906 --> 00:04:50,112
en un seminario
de teoría econométrica,

105
00:04:50,700 --> 00:04:52,500
digamos el seminario
del MIT de Harvard,

106
00:04:53,400 --> 00:04:56,350
y pienso: "¿Qué problema
está resolviendo este tipo?".

107
00:04:56,350 --> 00:04:57,960
"¿Quién tiene este problema?".

108
00:04:57,960 --> 00:04:59,800
Y, ya sabes...

109
00:05:01,600 --> 00:05:04,700
A veces hay un silencio incómodo
si pregunto

110
00:05:04,900 --> 00:05:08,300
o puede haber
un escenario bastante complicado.

111
00:05:08,800 --> 00:05:11,600
Quiero ver 
dónde es útil la herramienta.

112
00:05:12,500 --> 00:05:14,765
Hay algunas herramientas
puramente fundacionales.

113
00:05:14,765 --> 00:05:16,250
Entiendo el punto.

114
00:05:16,250 --> 00:05:18,992
Hay gente que está trabajando

115
00:05:18,992 --> 00:05:21,735
en los fundamentos
conceptuales de...

116
00:05:22,600 --> 00:05:25,300
y se convierte en algo parecido 
a la estadística matemática.

117
00:05:25,800 --> 00:05:27,733
Quiero decir, recuerdo 
un primer ejemplo de eso

118
00:05:27,733 --> 00:05:29,920
que me costó entender,

119
00:05:29,920 --> 00:05:32,500
era la idea
de la equicontinuidad estocástica,

120
00:05:32,500 --> 00:05:35,070
que uno de mis asesores de tesis,
Whitney Newey,

121
00:05:35,070 --> 00:05:36,639
estaba utilizando con gran efecto,

122
00:05:37,429 --> 00:05:38,891
y yo intentaba entenderlo.

123
00:05:40,873 --> 00:05:42,034
Es realmente fundamental.

124
00:05:42,034 --> 00:05:45,200
No hay una aplicación
que lo esté promoviendo,

125
00:05:45,890 --> 00:05:47,300
al menos no inmediatamente.

126
00:05:48,600 --> 00:05:50,900
Pero la mayoría
de las cosas no son así,

127
00:05:50,900 --> 00:05:53,200
y por eso debería
haber un problema.

128
00:05:53,800 --> 00:05:59,247
Y creo que depende del vendedor 
de ese tipo de cosas,

129
00:06:00,480 --> 00:06:02,250
porque hay un coste de oportunidad,

130
00:06:02,250 --> 00:06:03,772
el tiempo y la atención

131
00:06:03,772 --> 00:06:05,295
y el esfuerzo
para entender las cosas.

132
00:06:05,980 --> 00:06:07,400
Es el vendedor quien debe decirlo:

133
00:06:07,400 --> 00:06:08,900
"Oye, estoy resolviendo
este problema,

134
00:06:09,400 --> 00:06:11,150
y aquí hay
un conjunto de resultados

135
00:06:11,150 --> 00:06:12,900
que muestran que es útil,

136
00:06:12,900 --> 00:06:15,200
y aquí hay una visión
que obtengo".

137
00:06:16,097 --> 00:06:18,280
[Isaiah] Como dijiste, Josh,
ha habido un movimiento

138
00:06:18,280 --> 00:06:20,700
en la dirección de pensar 
más sobre la causalidad

139
00:06:20,700 --> 00:06:22,900
en economía 
y el trabajo empírico en economía.

140
00:06:22,900 --> 00:06:24,735
¿Hay alguna consecuencia
de la difusión

141
00:06:24,735 --> 00:06:26,570
de ese punto de vista
que te haya sorprendido

142
00:06:26,570 --> 00:06:28,347
o algo que veas
como desventajas

143
00:06:28,705 --> 00:06:31,500
de la forma que ha tomado
la economía empírica?

144
00:06:31,500 --> 00:06:34,322
[Josh] A veces veo
que alguien hace IV,

145
00:06:34,322 --> 00:06:38,304
y obtienen un resultado que parece
inverosímilmente grande,

146
00:06:38,800 --> 00:06:40,200
es el caso habitual.

147
00:06:42,500 --> 00:06:46,208
Así que podría ser un efecto casual
extraordinariamente grande

148
00:06:46,208 --> 00:06:48,600
de alguna 
intervención relativamente menor,

149
00:06:49,100 --> 00:06:52,260
que fue aleatoria o para la que se
podría hacer un caso

150
00:06:52,260 --> 00:06:54,490
de que hay un buen diseño.

151
00:06:54,900 --> 00:06:57,205
Y entonces, cuando veo eso,

152
00:06:57,944 --> 00:07:00,101
creo que es muy difícil 
para mí creer

153
00:07:00,101 --> 00:07:02,030
que esta relativamente 
intervención menor

154
00:07:02,030 --> 00:07:03,720
tenga un efecto tan grande.

155
00:07:04,100 --> 00:07:06,277
El autor recurrirá a veces

156
00:07:06,277 --> 00:07:08,690
al teorema de los efectos
del tratamiento local promedio

157
00:07:08,690 --> 00:07:11,066
y dirá: "Bueno, estos proveedores

158
00:07:11,066 --> 00:07:12,700
son especiales de alguna manera,

159
00:07:13,300 --> 00:07:15,800
y se benefician
extraordinariamente

160
00:07:15,800 --> 00:07:17,600
de esta intervención".

161
00:07:18,100 --> 00:07:21,175
Soy reacio a tomar eso
al pie de la letra.

162
00:07:21,175 --> 00:07:22,462
Creo que, a menudo,

163
00:07:22,462 --> 00:07:24,127
cuando los efectos
son demasiado grandes,

164
00:07:24,300 --> 00:07:26,780
es porque la restricción
de exclusión está fallando,

165
00:07:26,780 --> 00:07:29,456
por lo que no tienes
la variable endógena

166
00:07:29,456 --> 00:07:31,380
para escalar ese resultado.

167
00:07:32,000 --> 00:07:35,700
Y por lo tanto, no me alegra ver

168
00:07:36,937 --> 00:07:39,692
un argumento
de heterogeneidad genérica

169
00:07:40,022 --> 00:07:41,760
que se utiliza para excusar algo

170
00:07:41,760 --> 00:07:43,800
que creo que puede ser 
un problema más profundo.

171
00:07:45,190 --> 00:07:47,358
[Guido] Creo que desempeñó 
un papel desafortunado

172
00:07:47,358 --> 00:07:50,083
en las discusiones
entre la forma reducida

173
00:07:50,083 --> 00:07:51,700
y los enfoques estructurales,

174
00:07:51,700 --> 00:07:55,510
donde siento que 
no era del todo correcto.

175
00:07:56,090 --> 00:07:58,810
Las suposiciones
de las de variables instrumentales

176
00:07:58,810 --> 00:08:01,405
están en el centro,

177
00:08:01,405 --> 00:08:03,483
suposiciones estructurales
sobre el comportamiento,

178
00:08:03,483 --> 00:08:05,200
ellas vinieron de la economía...

179
00:08:07,100 --> 00:08:09,900
pensando en el comportamiento
de los agentes,

180
00:08:10,300 --> 00:08:15,100
y de alguna manera fue empujado
en una dirección

181
00:08:15,100 --> 00:08:17,600
que creo que no era 
realmente útil.

182
00:08:20,426 --> 00:08:21,663
Creo que, inicialmente,

183
00:08:22,800 --> 00:08:24,067
escribimos las cosas,

184
00:08:24,067 --> 00:08:26,480
se describía
lo que estaba ocurriendo.

185
00:08:26,480 --> 00:08:29,783
Había un conjunto de métodos 
que la gente utilizaba.

186
00:08:29,783 --> 00:08:32,111
Aclaramos lo que 
esos métodos estaban haciendo

187
00:08:32,811 --> 00:08:38,361
de una manera que creo que contiene
una buena cantidad de información.

188
00:08:39,100 --> 00:08:42,050
Pero de alguna manera 
fue arrinconado,

189
00:08:42,050 --> 00:08:45,379
y no creo que 
haya sido necesariamente útil.

190
00:08:45,379 --> 00:08:48,604
[Isaiah] Solo en el lenguaje
de la forma reducida frente

191
00:08:48,604 --> 00:08:50,306
a la estructural, me parece
divertido en el sentido

192
00:08:50,306 --> 00:08:52,744
de que el modelo de efecto 
del tratamiento del promedio local

193
00:08:52,744 --> 00:08:54,154
el modelo de resultados potenciales

194
00:08:54,154 --> 00:08:56,270
es un modelo estructural
no paramétrico,

195
00:08:56,270 --> 00:08:58,600
si quieres pensar en ello, 
como sugeriste, Guido.

196
00:08:58,600 --> 00:09:01,129
Es algo divertido

197
00:09:01,129 --> 00:09:03,505
poner estas 
dos cosas en oposición cuando...

198
00:09:03,505 --> 00:09:05,116
- [Guido] Sí.
- [Joshua] Ese lenguaje,

199
00:09:05,116 --> 00:09:08,371
por supuesto, viene del marco
de las ecuaciones simultáneas

200
00:09:08,371 --> 00:09:09,641
que hemos heredado.

201
00:09:10,400 --> 00:09:11,440
Tiene la ventaja

202
00:09:11,440 --> 00:09:14,085
de que la gente parece saber
lo que dices cuando lo usas,

203
00:09:14,085 --> 00:09:15,405
pero podría ser

204
00:09:15,405 --> 00:09:18,300
que diferentes personas
están escuchando cosas diferentes.

205
00:09:18,300 --> 00:09:20,480
[Guido] Sí, creo
que la forma reducida

206
00:09:20,480 --> 00:09:22,200
se ha venido usando
de forma peyorativa...

207
00:09:22,200 --> 00:09:23,540
[Josh] A veces...

208
00:09:25,104 --> 00:09:28,250
[Guido]...y eso no es realmente
para lo que fue concebida.

209
00:09:30,100 --> 00:09:33,090
[Isaiah] Supongo que algo más
que me llama la atención al pensar

210
00:09:33,090 --> 00:09:35,645
en los efectos del marco
del efecto del tratamiento

211
00:09:35,645 --> 00:09:37,676
de la media local es
que a menudo la gente apelará

212
00:09:37,676 --> 00:09:40,000
a la intuición de los efectos
del tratamiento de la media local

213
00:09:40,000 --> 00:09:42,085
para entornos más allá de aquellos

214
00:09:42,085 --> 00:09:43,660
donde cualquier tipo
de resultado formal

215
00:09:43,660 --> 00:09:44,963
se ha establecido realmente.

216
00:09:45,440 --> 00:09:46,630
Y tengo curiosidad,

217
00:09:46,630 --> 00:09:49,600
dado todo el trabajo
que ustedes hicieron

218
00:09:49,880 --> 00:09:52,390
para establecer resultados tardíos 
en diferentes escenarios,

219
00:09:52,390 --> 00:09:54,415
tengo curiosidad,
¿alguna opinión al respecto?

220
00:09:54,860 --> 00:09:57,306
[Guido] Creo que va a haber
un montón de casos

221
00:09:57,306 --> 00:10:02,200
donde la intuición 
te puede llevar hasta cierto punto,

222
00:10:02,800 --> 00:10:04,989
pero va a ser algo limitado,

223
00:10:04,989 --> 00:10:07,600
y establecer 
resultados formales allí

224
00:10:08,400 --> 00:10:09,630
puede ser un poco complicado

225
00:10:09,630 --> 00:10:12,700
y tal vez solo funcione 
en circunstancias especiales,

226
00:10:14,600 --> 00:10:16,540
y terminas
con mucha formalidad

227
00:10:16,540 --> 00:10:19,641
que la intuición
podría no captar del todo.

228
00:10:19,641 --> 00:10:21,550
A veces me siento algo 
incómodo con ellos,

229
00:10:21,550 --> 00:10:22,994
y no son necesariamente

230
00:10:22,994 --> 00:10:24,438
los trabajos
que yo querría escribir,

231
00:10:25,148 --> 00:10:27,819
pero creo que la intuición

232
00:10:27,819 --> 00:10:30,912
a menudo capta 
parte del problema.

233
00:10:33,100 --> 00:10:36,300
Creo que, en cierto sentido,
fuimos muy afortunados allí

234
00:10:36,700 --> 00:10:38,075
en la forma
en que el documento LATE

235
00:10:38,075 --> 00:10:39,250
se manejó en la revista,

236
00:10:39,250 --> 00:10:41,766
por lo que, en realidad, el editor
lo hizo mucho más corto

237
00:10:42,100 --> 00:10:46,300
y eso nos permitió centrarnos
en resultados muy claros y nítidos.

238
00:10:49,924 --> 00:10:51,770
Hay una tendencia desafortunada

239
00:10:51,770 --> 00:10:53,044
en la literatura econométrica

240
00:10:53,044 --> 00:10:54,940
de hacer que los artículos 
sean cada vez más largos.

241
00:10:54,940 --> 00:10:56,550
[Josh] Bueno,
deberías arreglar eso.

242
00:10:56,550 --> 00:10:58,915
[Guido] Estoy tratando
de arreglar eso.

243
00:10:58,915 --> 00:11:01,475
Pero creo que este es un ejemplo 
donde está muy claro

244
00:11:01,475 --> 00:11:03,097
que el hecho de que sea corto
es en realidad...

245
00:11:03,097 --> 00:11:04,750
[Josh] Deberías haber impuesto
que ningún artículo

246
00:11:04,750 --> 00:11:06,802
sea más largo
que el artículo de LATE.

247
00:11:07,269 --> 00:11:09,617
[Guido] Eso... ¡vaya!
Eso puede ser genial.

248
00:11:09,617 --> 00:11:11,892
[Josh] Al menos no hay teoría, 
no hay un artículo de la teoría.

249
00:11:11,892 --> 00:11:13,339
[Guido] Sí, y creo que...

250
00:11:14,395 --> 00:11:16,800
Me estoy esforzando para que
los artículos sean más cortos,

251
00:11:16,800 --> 00:11:19,514
y creo que hay mucho
de valor hoy en día

252
00:11:19,514 --> 00:11:21,573
porque a menudo es
la segunda parte del artículo

253
00:11:21,573 --> 00:11:25,049
la que en realidad
te lleva mucho más lejos

254
00:11:25,049 --> 00:11:26,395
en la comprensión de las cosas,

255
00:11:27,000 --> 00:11:29,870
y hace que las cosas 
sean mucho más difíciles de leer.

256
00:11:32,426 --> 00:11:36,179
Todo vuelve al punto de cómo creo
que la econometría debería hacerse.

257
00:11:36,179 --> 00:11:38,070
Deberías centrarte en...

258
00:11:38,700 --> 00:11:41,300
Debería estar razonablemente
cerca de los problemas empíricos.

259
00:11:41,500 --> 00:11:43,900
Deberían ser problemas muy claros.

260
00:11:44,800 --> 00:11:48,900
Pero a menudo la teoría
no necesita ser tan larga.

261
00:11:48,900 --> 00:11:50,010
[Josh] Sí.

262
00:11:51,100 --> 00:11:54,670
[Gido] Creo que las cosas
se han desviado un poco.

263
00:11:56,260 --> 00:11:57,750
[Isaiah] Un cambio relativamente 
reciente

264
00:11:57,750 --> 00:12:00,230
ha sido un aparente
gran aumento de la demanda

265
00:12:00,230 --> 00:12:01,907
de personas con conocimientos
y habilidades

266
00:12:01,907 --> 00:12:03,955
de econometría en la estimación
de efectos causales

267
00:12:03,955 --> 00:12:05,164
en el sector tecnológico.

268
00:12:05,164 --> 00:12:07,563
Estoy interesado, 
¿alguno de ustedes tiene idea

269
00:12:07,563 --> 00:12:09,840
de cómo va a interactuar eso

270
00:12:09,840 --> 00:12:11,600
con el desarrollo 
de los métodos empíricos

271
00:12:11,600 --> 00:12:13,950
o la investigación empírica
en la economía en el futuro?

272
00:12:14,600 --> 00:12:16,770
[Josh] Bueno, hay
una especie de meta-punto,

273
00:12:16,770 --> 00:12:21,000
que es que hay este nuevo 
tipo de empleador,

274
00:12:21,800 --> 00:12:27,530
como Amazon y Uber,
y el mundo de TripAdvisor,

275
00:12:28,000 --> 00:12:29,300
y creo que eso es genial.

276
00:12:29,300 --> 00:12:32,030
Me gusta contarle a mis estudiantes
sobre eso.

277
00:12:32,600 --> 00:12:34,050
En el MIT 
tenemos muchos estudiantes

278
00:12:34,050 --> 00:12:35,500
de ciencias de la computación...

279
00:12:35,500 --> 00:12:37,000
esa es nuestra mayor carrera.

280
00:12:37,400 --> 00:12:39,881
Intento seducir a algunas

281
00:12:39,881 --> 00:12:42,362
de esas personas
a la economía diciendo

282
00:12:43,228 --> 00:12:46,700
que pueden ir a trabajar
a estas empresas

283
00:12:46,700 --> 00:12:49,250
para las cuales la gente
está muy dispuesta a trabajar,

284
00:12:49,250 --> 00:12:50,800
porque el trabajo
parece emocionante,

285
00:12:52,000 --> 00:12:54,250
que las habilidades 
que se obtienen en la econometría

286
00:12:54,250 --> 00:12:56,100
son tan buenas o mejores

287
00:12:56,100 --> 00:12:59,736
que cualquier otra disciplina 
de la competencia.

288
00:12:59,736 --> 00:13:02,143
Así que al menos deberías
tomar algo de economía,

289
00:13:02,143 --> 00:13:04,290
tomar algo de econometría
y algo de economía.

290
00:13:04,800 --> 00:13:07,000
Hice un proyecto divertido con Uber

291
00:13:07,500 --> 00:13:09,527
sobre la oferta laboral
de los conductores de Uber,

292
00:13:09,920 --> 00:13:12,805
y fue muy emocionante
ser parte de eso.

293
00:13:13,100 --> 00:13:15,400
Además, tuve que conducir 
para Uber durante un tiempo,

294
00:13:15,900 --> 00:13:17,730
y también me pareció divertido.

295
00:13:17,730 --> 00:13:19,231
No gané lo suficiente

296
00:13:19,231 --> 00:13:22,616
como para dejar
mi trabajo en el MIT,

297
00:13:22,616 --> 00:13:25,100
pero disfruté de la experiencia.

298
00:13:25,230 --> 00:13:27,534
Veo un desafío potencial

299
00:13:27,534 --> 00:13:30,900
a nuestro modelo
de educación de postgrado aquí,

300
00:13:31,700 --> 00:13:36,068
que es, si estamos entrenando
a la gente para trabajar en Amazon,

301
00:13:37,900 --> 00:13:41,190
no está claro por qué
deberíamos pagar

302
00:13:41,190 --> 00:13:42,900
subvenciones
a los graduados por eso.

303
00:13:43,200 --> 00:13:47,280
¿Por qué debería el contribuyente
estar subvencionando eso?

304
00:13:47,280 --> 00:13:49,160
Nuestra educación de postgrado

305
00:13:49,160 --> 00:13:51,330
en los Estados Unidos
está generosamente subvencionada,

306
00:13:51,330 --> 00:13:53,272
incluso
en las universidades privadas,

307
00:13:54,906 --> 00:13:56,477
hay mucho dinero público.

308
00:13:56,477 --> 00:13:59,300
Y creo que la razón tradicional
de esto es...

309
00:13:59,643 --> 00:14:01,992
que estábamos formando 
educadores y académicos,

310
00:14:01,992 --> 00:14:05,657
y hay una gran externalidad
del trabajo que hacemos,

311
00:14:05,657 --> 00:14:07,910
es o bien la externalidad
de la investigación,

312
00:14:07,910 --> 00:14:09,557
o la externalidad de la enseñanza.

313
00:14:10,100 --> 00:14:13,389
Pero si muchos de nuestros
estudiantes van a trabajar

314
00:14:13,389 --> 00:14:14,688
en el sector privado,

315
00:14:16,300 --> 00:14:17,414
está bien,

316
00:14:19,000 --> 00:14:21,700
pero tal vez sus empleadores
deberían pagar por ellos.

317
00:14:22,120 --> 00:14:23,303
[Guido] Para mí, es tan diferente

318
00:14:23,303 --> 00:14:25,560
de la gente que trabaja 
para empresas de consultoría.

319
00:14:27,200 --> 00:14:28,780
No me queda claro

320
00:14:28,780 --> 00:14:30,808
que el número de puestos de trabajo

321
00:14:30,808 --> 00:14:32,836
en el mundo académico
haya cambiado.

322
00:14:33,370 --> 00:14:36,325
[Josh] Siento que este es
un sector en crecimiento,

323
00:14:36,325 --> 00:14:37,807
mientras que la consultoría...

324
00:14:37,807 --> 00:14:39,289
Tienes razón al plantear eso.

325
00:14:39,289 --> 00:14:42,100
Podría ser lo mismo 
para la consultoría.

326
00:14:44,830 --> 00:14:47,500
Estoy colocando cada vez más 
estudiantes en estas empresas,

327
00:14:47,500 --> 00:14:49,467
así que está en mi mente,
en cierto modo,

328
00:14:49,467 --> 00:14:54,212
que no he estado atento 
a los trabajos de consultoría.

329
00:14:54,212 --> 00:14:56,920
La consultoría
siempre fue importante,

330
00:14:56,920 --> 00:14:58,950
y creo que también 
hay algún movimiento

331
00:14:58,950 --> 00:15:01,140
de la consultoría de vuelta
a la investigación...

332
00:15:01,140 --> 00:15:02,723
es un poco más fluido.

333
00:15:03,900 --> 00:15:07,630
Gran parte
del trabajo en ambos dominios,

334
00:15:07,630 --> 00:15:09,430
tengo que decir
que no es realmente diferente,

335
00:15:09,430 --> 00:15:12,640
pero la gente que trabaja
en el sector tecnológico

336
00:15:12,640 --> 00:15:13,910
están haciendo cosas que son

337
00:15:13,910 --> 00:15:15,480
potencialmente
de interés científico,

338
00:15:15,480 --> 00:15:16,800
pero la mayor parte está oculta.

339
00:15:17,100 --> 00:15:18,550
Entonces,
sí que debemos preguntarnos,

340
00:15:18,550 --> 00:15:20,900
¿por qué el gobierno
pagando por esto?

341
00:15:22,104 --> 00:15:23,732
[Isaiah] Aunque,
a propósito de Guido,

342
00:15:23,732 --> 00:15:26,783
supongo que esto se trata
de un asunto de datos,

343
00:15:26,783 --> 00:15:32,466
¿el total [no CE]
para el empleo del sector lucrativo

344
00:15:32,466 --> 00:15:34,183
del programa de graduados
del doctorado de economía

345
00:15:34,183 --> 00:15:36,065
ha incrementado

346
00:15:36,065 --> 00:15:38,290
o ha sido simplemente
una sustitución de las finanzas

347
00:15:38,290 --> 00:15:40,300
y la consultoría
hacia la tecnología?

348
00:15:40,300 --> 00:15:42,300
[Josh] Puede
que esté reaccionando a algo

349
00:15:42,300 --> 00:15:44,400
que no está sucediendo realmente.

350
00:15:44,400 --> 00:15:46,170
[Guido] En realidad,
he hecho algo de trabajo

351
00:15:46,170 --> 00:15:48,500
con algunas de estas
empresas tecnológicas.

352
00:15:48,920 --> 00:15:50,650
No estoy en desacuerdo
con el punto de Josh

353
00:15:50,650 --> 00:15:52,200
de que tenemos que pensar

354
00:15:52,200 --> 00:15:53,825
un poco sobre 
el modelo de financiación,

355
00:15:53,825 --> 00:15:56,390
quién es, al final, el que paga 
por la educación de postgrado.

356
00:15:56,913 --> 00:15:59,400
Pero desde
una perspectiva científica,

357
00:15:59,980 --> 00:16:02,840
no solo estos lugares
tienen grandes datos,

358
00:16:02,840 --> 00:16:05,112
y hoy en día tienden a ser
muy cuidadosos con eso

359
00:16:05,112 --> 00:16:07,100
por razones de privacidad,

360
00:16:07,380 --> 00:16:08,900
pero también
tienen grandes preguntas.

361
00:16:10,200 --> 00:16:13,929
Me parece muy inspirador escuchar
a la gente de allí

362
00:16:13,929 --> 00:16:15,950
y ver qué tipo de preguntas tienen,

363
00:16:15,950 --> 00:16:17,330
y a menudo son preguntas

364
00:16:18,200 --> 00:16:21,241
que también surgen
fuera de estas empresas.

365
00:16:21,241 --> 00:16:27,430
Tengo un par de documentos 
con Raj Chetty y Susan Athey

366
00:16:27,430 --> 00:16:31,600
donde buscamos formas
de combinar datos experimentales

367
00:16:31,600 --> 00:16:33,274
y datos observacionales.

368
00:16:35,500 --> 00:16:38,600
Raj Chetty estaba interesado
en cuál es el efecto

369
00:16:38,600 --> 00:16:40,746
de los programas
de la primera infancia

370
00:16:40,746 --> 00:16:42,893
sobre los resultados
más adelante en la vida,

371
00:16:42,893 --> 00:16:44,611
no solo en los resultados
de las pruebas

372
00:16:44,611 --> 00:16:46,330
sino en los ingresos y otras cosas,

373
00:16:46,330 --> 00:16:48,300
y hemos desarrollado métodos

374
00:16:48,600 --> 00:16:51,500
que ayudarían a arrojar luz
en eso bajo algunos...

375
00:16:52,718 --> 00:16:53,868
en algunos escenarios,

376
00:16:53,868 --> 00:16:56,920
y surgieron los mismos problemas

377
00:16:56,920 --> 00:17:00,533
en estos entornos
de empresas tecnológicas.

378
00:17:00,800 --> 00:17:03,240
Y por lo tanto,
desde mi perspectiva,

379
00:17:03,240 --> 00:17:05,165
es el mismo tipo de...

380
00:17:05,165 --> 00:17:07,600
Estaba hablando con gente 
haciendo un trabajo empírico.

381
00:17:07,600 --> 00:17:09,700
Traté de analizar
estos problemas específicos

382
00:17:09,700 --> 00:17:13,370
y luego tratar de investigar
problemas más generales,

383
00:17:15,110 --> 00:17:18,230
reformulando los problemas
a un nivel superior

384
00:17:18,500 --> 00:17:20,700
para poder pensar en soluciones

385
00:17:20,700 --> 00:17:22,900
que funcionen
en una serie de escenarios.

386
00:17:23,400 --> 00:17:24,933
Y desde esa perspectiva,

387
00:17:24,933 --> 00:17:27,570
las interacciones 
con las empresas tecnológicas

388
00:17:27,570 --> 00:17:30,300
son muy valiosas
y muy útiles.

389
00:17:31,700 --> 00:17:35,204
Ahora tenemos estudiantes
haciendo prácticas allí

390
00:17:35,204 --> 00:17:38,516
y luego regresan 
y escriben tesis más interesantes

391
00:17:38,516 --> 00:17:43,400
como resultado
de sus experiencias allí.

392
00:17:44,600 --> 00:17:47,020
[Narradora] Si desea ver
más Conversaciones Nobel,

393
00:17:47,020 --> 00:17:48,200
haga clic aquí.

394
00:17:48,200 --> 00:17:50,500
O si desea aprender
más sobre econometría,

395
00:17:50,500 --> 00:17:53,100
vea la serie
"Mastering Econometrics" de Josh.

396
00:17:53,700 --> 00:17:56,720
Si desea saber más 
sobre Guido, Josh e Isaiah,

397
00:17:56,720 --> 00:17:58,300
consulte los enlaces 
en la descripción.