Parę miesięcy temu jeden czołowy ekonomista napisał do drugiego w dyskusji o badaniach empirycznych: „Nie rezygnuj z niczego! Idea, że ekonomia może się stać prawdziwie empiryczną nauką, w której odrzucamy teorie, to wielki, rewolucyjny pomysł”. Człowiek, który napisał te słowa – Alan Krueger, profesor Princeton University, główny ekonomista departamentu pracy w gabinecie prezydenta Clintona, szef doradców ekonomicznych prezydenta Obamy – zmarł 17 marca, w wieku 58 lat. „Wielkiemu, rewolucyjnemu pomysłowi” poświęcił 30 lat życia.

Ekonomiści niczego innego nie robią, tylko siedzą w danych. Ale, jak mawiają Amerykanie, są dane i są dane. Gdy Krueger i jego pokolenie zaczynało doktoraty trzy dekady temu, ekonomia jako nauka polegała przede wszystkim na teoriach. Od połowy lat 70. wiadomo było, że dużej części procesów, o których teoretyzujemy, praktycznie nie można sprawdzić w danych lub da się je sprawdzić tylko przy użyciu metod, których wiarygodność łatwo podważyć. Przykład: teoria stwierdza, że podnoszenie płacy minimalnej skutkuje niższym zatrudnieniem. Jak to sprawdzić w danych? Jeśli rząd podnosi ją w okresie dobrej koniunktury, zatrudnienie w gospodarce ogółem rośnie. Aby ocenić jej wpływ, trzeba byłoby gdzieś w równoległej rzeczywistości mieć świat z identyczną koniunkturą, ale bez podwyżki płacy minimalnej. Dopiero porównanie tych dwóch światów pozwoliłoby odpowiedzieć w wiarygodny sposób na pytanie o skutki tego kroku.

I tu właśnie pojawia się rewolucja. Krueger wraz z kolegą z roku, Davidem Cardem, przełamali impas i postanowili wykorzystać naturalny fakt, że ze stanu New Jersey jest o rzut kamieniem do Pensylwanii. W obu miejscach są restauracje fast foody, takie jak McDonald’s i Wendy’s. I tylko jeden z tych stanów podniósł płacę minimalną. Z mozołem wydzwonili poszczególne restauracje w sieciach, które prowadziły punkty w obu stanach. Zebrali dane o każdym pracowniku: ile pracował godzin w poszczególnych tygodniach, po jakiej stawce przed i po zmianie. Dzięki temu mogli zaobserwować, że… zatrudnienie nie spadło pomimo wzrostu płacy minimalnej, za to wyższe stawki zmniejszyły nieco indywidualną podaż pracy, tj. poszczególni pracownicy, gdy zarabiali więcej, pracowali krócej. Ale w obu stanach popyt na liczbę godzin pracy zmieniał się tak samo. Ta konkretna podwyżka nie zaszkodziła popytowi na pracę, przynajmniej w sieciach fast food.

Naturalnie to badanie z 1992 r. nie stanowiło ostatniego zdania w dyskusji o skutkach płacy minimalnej. Ale nie o to chodziło Kruegerowi i nie na tym polegała rewolucja, do której nawoływał. Chodziło o to, by szukać kreatywnych sposobów testowania teorii w danych empirycznych i kłaść nacisk na identyfikowanie związków przyczynowo-skutkowych. Pracy Kruegera i Carda patronował na Princeton Orley Ashenfelter, który wypromował kolejne roczniki rewolucjonistów. I który, choć to znacznie starszy rocznik, bada międzynarodowe koszty pracy za pomocą pozornie dziwacznej miary: ile BigMaców kupić może za godzinę swojej własnej pracy pracownik McDonalda w 11 tys. restauracji na całym świecie. Obecnie setki doktorów, doktorantów i profesorów na całym świecie wyszukują coraz to bardziej genialne sposoby na testowanie teorii ekonomicznych. I nie chodzi tu tylko o freakonomistów, ale o wszystkich ekonomistów. Rewolucja wiarygodności w empirycznych badaniach ekonomicznych stała się faktem. Dziś już nie można dostać doktoratu na żadnej minimalnie szanującej się uczelni, jeśli nie przeprowadzi się prawdziwie przyczynowo-skutkowego rozumowania na podstawie autorsko wynalezionych danych. Nawet na przeciętnej uczelni na świecie nie można bez tego dostać pracy.

Jak się łatwo domyślać, z tych setek badań część potwierdza istniejące teorie, a część je odrzuca, poprawia, buduje nowe, bardziej zgodne z tym, co zaobserwowaliśmy w prawdziwym świecie. Kontrolowane i naturalne eksperymenty pozwalają nie tylko oceniać skutki polityk gospodarczych, ale także weryfikować teorie od mikro po makro, od Skandynawii po Afrykę Południową. Weryfikować, czyli sprawdzać, czy postulowana przyczyna rzeczywiście przynosi postulowany skutek, czy też jest jakiś inny, dotąd niedostrzegany kanał dostosowań, który wymaga zmiany teorii.

Miarą rewolucji, którą zaczął Alan Krueger, a do której przyłączyło się całe pokolenie (m.in. Joshua Angrist, David Neumark, Guido Imbens czy David Autor), jest to, że dziś niemal 60 proc. publikacji dotyczących finansów publicznych, gospodarstw domowych, firm i handlu międzynarodowego zawiera słowa „naturalny eksperyment” oraz „identyfikacja” (przyczynowo-skutkowa). Do końca lat 80. praktycznie ich nie używano. Wraz z badaniami w różnych obszarach ekonomii, rozwijają się nowe metody ekonometryczne (czyli subdziedzina dotycząca metodologii badań empirycznych) i nowe źródła danych. Dlaczego nie 100 proc.? Bo jest jeszcze teoria oraz inne metody ilościowe.

W ekonomii na Nobla nie ma się szansy przed siedemdziesiątką: Komitet Noblowski lubi dawać nagrody tylko tym, których wkład do tej nauki zdążył się już dobrze ugruntować. Alan Krueger umarł na długo przed wiekiem „poborowym”, więc nie ma nawet co rozważać, czy miał szanse. Jego kariera była bardzo nietypowa: nie trzymał się jednej dziedziny ekonomii, wolał przykładać swoje rewolucyjne podejście do różnych tematów: od rynku pracy, kwestii środowiska naturalnego, po terroryzm, podatki, wpływ lawinowo rosnącej konsumpcji leków przeciwbólowych na rynek pracy, a ostatnio… muzykę rockową. Najbardziej popularne piosenki są też na czele listy najczęściej ściąganych po piracku. Aby dyskutować o negatywnych konsekwencjach piractwa, trzeba umieć odpowiedzieć na pytanie: czy i ile popularnych płyt by się sprzedało, gdyby nie dało się ich ściągnąć. Albo jakoś inteligentnie obrócić to pytanie. Już nie takie proste, prawda?

Właśnie dlatego talent Kruegera miał tak duże przełożenie na mnóstwo różnych osób i dziedzin. Dlatego jego rewolucja ściągnęła do ekonomii tyle talentów. I dlatego wszystkim nam – czy go znaliśmy osobiście, czy tylko z czytania jego tekstów – będzie Alana Kruegera bardzo brakowało. 

>>> Czytaj też: Jak stosunek do ryzyka wpływa na poziom zarobków i nierówności