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La teoria dimostrata dalla realtà

I premi Nobel 2021 conferiti dalla Sveriges Riksbank riconoscono il valore dell’attenzione a quello che davvero accade, anche in economia

Usare l’osservazione della realtà per dimostrare la teoria che spiega la realtà. Anche quando la complessità dei problemi affrontati appare quasi insormontabile e irrisolvibile. Comunque, nessun laboratorio. Che, d’altra parte, quando si osserva ciò che accade nelle società, qualsiasi esse siano, sarebbe sempre cosa limitante. Anche se più semplice. Da qui l’importanza di quanto raggiunto da David Card (University of California, Berkeley), Joshua D. Angrist (Massachussets Institute of Technology) e Guido W. Imbens (Stanford University), che per questo hanno ricevuto il premio “della Sveriges Riksbank in scienze economiche in memoria di Alfred Nobel” per il 2021. Un riconoscimento importante, che fa bene a quella parte dell’economia che si sforza di comprendere la realtà con quelli che vengono definitivi “esperimenti naturali” cioè quegli studi compiuti con osservazioni, in cui il controllo e le variabili sperimentali di interesse non vengono manipolate artificialmente dai ricercatori, ma possono invece essere influenzate dalla natura o da fattori al di fuori del controllo dei ricercatori. Si tratta, in parole semplici, del tentativo di avvicinare di più la realtà, e il suo mutare, alla teoria. Che, a ben vedere, è quanto spesso accade nelle imprese e nelle organizzazioni umane in generale.

E non è forse un caso che tra gli argomenti più studiati dai tre vincitori del Nobel per l’economia di quest’anno, vi siano stati proprio i temi del lavoro. Lo si capisce subito dalle motivazioni del riconoscimento. Card è stato premiato “per i suoi contributi empirici all’economia del lavoro”, Angrist e Imbens lo sono stati “per i loro contributi metodologici all’analisi delle relazioni di causa ed effetto”. I tre hanno condotto un lavoro complementare riuscendo ad usare proprio il metodo degli “esperimenti naturali”: il primo ha contribuito con la parte empirica, gli altri due con quella metodologica. Detto in modo più dettagliato, David Card ha studiato gli effetti del salario minimo, dell’immigrazione e dell’educazione sul mercato del lavoro arrivando alla conclusione che quando il primo cresce non ne consegue una diminuzione degli occupati e che investire nella scuola contribuisce al futuro successo degli studenti nel mondo del lavoro. Joshua Angrist e Guido Imbens hanno invece fornito lo strumento per leggere gli esperimenti di Card, dimostrando in che modo è possibile trarre precise conclusioni riguardo la causa e l’effetto di un fenomeno a partire da esperimenti naturali e cioè dall’osservazione attenta della realtà con un metodo raffinato che lasciasse libere le persone “di scegliere”.
Temi complessi ma affascinanti quelli che hanno condotto i tre economisti ad un traguardo così importante. Argomenti che si possono comunque avvicinare attraverso alcuni dei libri scritti dai tre. Card ha scritto nel 2016 Wages, School Quality, and Employment Demand e nel 1995 è stato co-autore del libro Myth and Measurement: The New Economics of the Minimum Wage. Mentre Angrist nel 2014 ha dato alle stampe Mastering ‘Metrics: The Path from Cause to Effect al quale nel 2009 aveva fatto da precurose Mostly Harmless Econometrics: An Empiricist’s Companion. Guido W. Imbens, infine, ha pubblicato Causal Inference for Statistics, Social, and Biomedical Sciences: An Introduction, nel quale vengono proprio discussi e confrontati gli “esperimenti naturali” con gli altri metodi di spiegazione della realtà.

Wages, School Quality, and Employment Demand
David Card
Oxford University Press, 2016

Myth and Measurement: The New Economics of the Minimum Wage
David Card, Alan B. Krueger
Princeton University Press, 2015 (edizione rivista)

Mastering Metrics: The Path from Cause to Effect
Joshua D. Angrist, Jorn-steffen Pischke
Princeton University Press, 2014

Mostly Harmless Econometrics: An Empiricist’s Companion
Joahua D. Angrist, Jorn-steffen Pischke
Princeton University Press, 2009

Causal Inference for Statistics, Social, and Biomedical Sciences: An Introduction
Guido W. Imbens, Donald B. Rubin
Cambridge University Press, 2015