Não foi com surpresa, mas foi com muita emoção que soube do Prêmio Nobel de Economia concedido a David Card, Joshua Angrist e Guido Imbens. David foi meu orientador de doutorado, não conheço ninguém com mais capacidade de interpretar as implicações de dados socioeconômicos.
As contribuições agraciadas permitem endereçar os efeitos emanados de políticas públicas com direção de causalidade envolvida. Por exemplo, qual é o impacto de mudanças da educação sobre o rendimento do trabalho. Aqui não queremos apenas saber se as variáveis se movem juntas, possivelmente pela ação de uma terceira variável, por exemplo a educação, ou a renda dos pais. Mas se mais educação gera maiores salários.
O cuidado de saber o que impacta o quê se aplica a uma miríade infindável de perguntas. Causalidade é um Santo Graal que nunca alcançamos, mas cuja busca retorna resultados mais confiáveis para prever o efeito de nossas decisões. Sem ela estamos no mundo de análise do sobe e desce de elevador.
O Nobel de 2021 restabelece justiça dos reconhecimentos, senão vejamos: Em 2019, o Nobel foi para Banerjee, Duflo e Kremer, de uma geração mais nova, pela aplicação de experimentos aleatórios em economia cujo objetivo também é possibilitar inferências de causa e efeito. O ponto comum é fazer a comparação entre grupos de tratamento e de controle, só que nos experimentos naturais estamos fora de condições ideais. Isto é, ao invés de criar um experimento aleatório onde os dois grupos são escolhidos por sorteio de forma a garantir a perfeita simetria das comparações, lança-se mão de situações já observadas no mundo real. Por exemplo, um estado que adota isolamento social maior, não acompanhado por um estado vizinho. Os efeitos sobre a saúde e a economia podem ser captados pela comparação. Cabe ao cientista social visualizar e tirar partido da oportunidade de aprender como o mundo funciona. *ECONOMISTA, DIRETOR DO FGV SOCIAL
