Czy nauki społeczne są w sprawie „gdybania” bezradne? Już nie.
Co by było, gdyby...? Identyfikacja przyczyn oraz mierzenie ich skutków to dla ekonomistów twardy orzech do zgryzienia. Nie mamy wehikułu czasu, który pozwoliłby nam powrócić do punktu wyjścia i sprawdzić, jak zachowa się osoba w świecie równoległym, w którym np. podatki są niższe albo wyższe. Czy zatem nauki społeczne są w sprawie „gdybania” bezradne? Odpowiedź na to pytanie ma fundamentalne znaczenie, zwłaszcza w czasie, gdy rządy podejmują coraz to nowe (i coraz kosztowniejsze) inicjatywy mające na celu poprawę sytuacji różnych grup społecznych.
Weźmy program 500+. Po jego wprowadzeniu część ekonomistów przekonywała, że może on zniechęcać matki do pracy. Wskazywałyby na to surowe dane, pokazujące zmniejszenie odsetka pracujących kobiet w kolejnych latach. Tylko czy to „500+” jest tego przyczyną? Czy gdyby nie ten program, to aktywność matek pozostałaby na tym samym poziomie? Albo by wzrosła?
Co w takiej sytuacji mogą zrobić ekonomiści? Dominują dwa podejścia. Pierwsze: starają się odtworzyć warunki prawdziwego eksperymentu poprzez zidentyfikowanie sytuacji, w których badani nie mieli żadnego wpływu na to, czy otrzymają jakieś świadczenie czy nie – a jednocześnie przed jego otrzymaniem byli tacy sami. Dobrym przykładem może być ograniczenie w dostępności wcześniejszych emerytur. Objęło ono ludzi urodzonych po 31 grudnia 1948 r., ale nie ludzi urodzonych przed 1 stycznia 1949 r. Nie mamy wpływu na datę urodzenia, więc porównanie ścieżek aktywności zawodowych osób o jeden dzień młodszych i osób o jeden dzień starszych do grupy kontrolnej może pokazać wpływ dostępności wcześniejszych emerytur na aktywność zawodową.
Niestety wymóg podobieństwa jest problematyczny, gdy analizujemy powszechne programy rządowe, jak „500+”. By sprawdzić, czy z jego powodu matki rezygnowały z pracy lub jej nie podjęły, musielibyśmy mieć dwie takie same grupy kobiet: tych, które w 2015 r. zaczęły pobierać świadczenie, oraz tych, które z przyczyn od siebie niezależnych nie otrzymały go. Ponieważ program jest powszechny to tej drugiej grupy po prostu nie ma.
Badaczom nie pozostaje wówczas nic innego jak skorzystać w drugiego podejścia: stworzyć model matematyczny, który możliwie wiernie odwzoruje zachowania ludzi. Do tego wystarczy komputer i dane. Krytycy tej metody kwestionują możliwość wiernego dopasowania modelu do rzeczywistości. Jednak dzięki pojawieniu się dużych i szczegółowych zbiorów danych – opisujących ludzi w różnych sytuacjach życiowych – oraz rozwojowi algorytmów sztucznej inteligencji, ograniczenia modeli matematycznych da się coraz skuteczniej przeskoczyć.
I właśnie takie podejście przyjąłem w badaniu skutków wprowadzenia 500+ na podaż pracy matek. Skupiając się na przepływach rynku pracy, zidentyfikowałem zmiany w szansach na znalezienie pracy kobiet przed i po wprowadzeniu tego programu. Rolę odgrywały zarówno sytuacja życiowa kobiet (matek i nie matek), jak i reguły decyzyjne, czyli przełożenie ich sytuacji życiowej na szanse znalezienia pracy. Dalsza analiza pozwoliła na rozdzielenie wpływu obydwu czynników. Okazało się, że obserwowany w danych spadek odsetka pracujących matek wynika przede wszystkim ze zniechęcania tych niepracujących do poszukiwania pracy. Co więcej, symulacje kontrfaktyczne wykazały, że głównym czynnikiem zniechęcającym było pojawienie się „500+”.
Moja praca to nie ocena programu 500+, bo badałem aktywność zawodową matek, czyli jeden wymiar jego efektów. To badanie wnosi za to inną nowość: to zupełnie nowe podejście do ewaluacji takich polityk publicznych, w których nie ma „grupy kontrolnej”. Dotąd rozkładaliśmy szeroko ręce, teraz zaczynamy widzieć światełko w tunelu. ©Ⓟ
