8. Konferencja Noblistów w Lindau. Rozmowa z Guido W. Imbensem

Podczas Spotkania Laureatów Nagrody Nobla z Ekonomii w Lindau, Joshua Angrist i Guido W. Imbens, powrócili do podstaw ekonometrii: co to znaczy twierdzić, że jedna rzecz jest przyczyną innej i dlaczego odpowiedź na to pytanie często determinuje ludzkie życie, politykę i miliardy dolarów. O swojej karierze, badaniach i życiu w USA opowiedział nam Imbens podczas konferencji nad Jeziorem Bodeńskim.

Redakcja

8 września 2025, 06:19

Guido W. Imbens urodził się w latach 60. w Holandii. Jego ojciec porzucił studia matematyczne, ale angażował swe dzieci w jej naukę. Dlatego Guido interesował się np. grą w szachy. Od 1982 studiował ekonometrię na Uniwersytecie Erazma w Rotterdamie.

Zmiana Europy na Amerykę

W 1986 uzyskał dyplom z ekonomii i ekonometrii na University of Hull w Kingston upon Hull, w Wielkiej Brytanii. W tym samym roku przeniósł się, śladami Anthony’ego Lancastera, wykładowcy i mentora namawiającego go na karierę akademicką, do Stanów Zjednoczonych, gdzie pracował jako asystent na Uniwersytecie Browna w Providence (1986–1989), uzyskując w 1989 tytuł MA, a w 1991 Ph.D. z ekonomii.

Zmiana Europy na Amerykę nie była łatwa, bo to była i jest różna kultura akademicka, ale Amerykanie są przyjaźni i otwarci więc w miarę łatwo można było się tam zaaklimatyzować. Choć na pewno pracowało się i ciężko i dłużej niż w Europie. I nikogo to nie dziwi – mówi noblista.

Praca zawodowa

Imbens na początku swojej drogi był wykładowcą Uniwersytetu w Tilburgu, a w latach 1990–1997 wykładał na Uniwersytecie Harvarda w Cambridge – do 1994 jako assistant professor, następnie jako associate professor. Od 1997 do 2001 był profesorem ekonomii na Uniwersytecie Kalifornijskim w Los Angeles, a w 2000 profesorem wizytującym na Europejskim Instytucie Uniwersyteckim we Florencji.

Przeskok z Tilburga do Cambridge był na pewno dużym awansem i przeskokiem w mojej karierze – wspomina dziś Noblista.

W kolejnych latach był profesorem ekonomii na Uniwersytecie Kalifornijskim w Berkeley (2002–2006), Uniwersytecie Harvarda (2006–2012), zaś od 2012 Uniwersytetu Stanforda w Stanfordzie. Od 2014 był również profesorem ekonometrii na tejże uczelni.

Zwrot empiryczny w ekonomii

Imbens jest autorem licznych publikacji naukowych, głównie w języku angielskim. W czasie pierwszego roku pobytu na Harvardzie zaprzyjaźnił się ze swoim współpracownikiem, Joshuą Angristem – razem poświęcali sporo czasu na prace naukowe. Umiens wspomina:

We wspólnym artykule z 1994 opisaliśmy, pod jakimi warunkami i w jaki sposób analiza ekonometryczna (np. metoda zmiennych instrumentalnych) pozwala na oszacowanie związków przyczynowych, nawet w oparciu o nielosowe dane obserwacyjne. Pozwoliło to na upowszechnienie quasi-eksperymentalnych badań empirycznych w ekonomii, a także innych naukach społecznych i medycznych.

Ich tekst zaliczał się do najczęściej cytowanych publikacji ekonomicznych z lat 90., a rozwój takich technik przyczynił się do zwrotu empirycznego w ekonomii (tzw. credibility revolution); według analizy z 2020, proporcja preprintów ekonomicznych zgłaszanych do NBER, które korzystały z technik eksperymentalnych lub quasi-eksperymentalnych, wzrosła między 1980 a 2020 z kilku do ponad 40 proc.

Przeszłość, teraźniejszość i przyszłość przyczynowości

Ta korelacja może być zwodnicza. Dwie rzeczy mogą rosnąć i spadać jednocześnie, jak płace i ceny nieruchomości czy picie kawy i długowieczność – ale to nie znaczy, że jedno wynika z drugiego. Tu chodzi o przyczynowość. Bez niej ryzykujemy, że pomylimy zbieg okoliczności z prawdą, wkładając miliardy w programy lub terapie, które na papierze wyglądają obiecująco.

Jednak, jak mówi Guido Imbens, przyczynowość nie zawsze była tak ważna w badaniach. Do końca lat 80. jej znaczenie było praktycznie zerowe, ale potem szybko rosło. Obecnie około 15 procent artykułów w wiodących czasopismach statystycznych dotyczy przyczynowości.

I wspomnia o Janie Tinbergenie, holenderskim ekonomiście, którego uważa się za „ojca” ekonometrii. Tinbergen próbował powiązać ceny z popytem na mąkę ziemniaczaną prawie sto lat temu. „To niezwykły artykuł” – mówi Imbens. „Ma tylko dziewięć obserwacji, ale i tak udaje mu się uzyskać całkiem wiarygodne szacunki. Pokazuje w nim, jak można wykorzystać zmienne instrumentalne do estymacji funkcji popytu za pomocą instrumentów podaży”.

AI, a ekonometria

Imbens twierdzi, że ekonometria dopiero się rozwija. Odnosi się do perspektyw tej dziedziny i wspomina, że sztuczna inteligencja może tu odegrać znaczącą rolę.

Naukowiec opisał, jak duże modele językowe (ta sama technologia sztucznej inteligencji, która napędza chatboty) mogą pomóc ekonomistom w tworzeniu nowych instrumentów, tych nieuchwytnych zmiennych, które pozwalają im wyodrębnić przyczynę z korelacji.

Można więc zasadniczo wykorzystać sztuczną inteligencję jako swego rodzaju asystenta badawczego, ale można również opracować „eksperymenty agentowe”, w których duże modele językowe symulują agentów ludzkich i przeprowadzają wirtualne testy. W niektórych przypadkach eksperymenty te mogą mieć silne właściwości predykcyjne – twierdzi laureat.

Laureaci ekonomicznego Nobla podczas spotkania w Lindau 2025. Fot. Lindau Meeting

Chaotyczne próby i moc instrumentów

Podczas gdy Imbens rysował szeroki krajobraz, Joshua Angrist zagłębił się w szczegóły. Jego wystąpienie było skoncentrowane na uporczywym chaosie danych rzeczywistych. W szczególności skupił się na badaniach klinicznych. Badania kliniczne są bowiem najbliższe kontrolowanemu eksperymentowi w dziedzinie zdrowia ludzkiego.

Uczestnicy są losowo przydzielani do grup otrzymujących leczenie lub placebo, a lekarze śledzą wyniki, aby sprawdzić, co na nich działa. Randomizacja ma na celu wyeliminowanie stronniczości, pozostawiając jedynie rzeczywisty efekt leku lub zabiegu.

Jednak rzeczywistość jest bardziej skomplikowana. W rzeczywistości ludzie rezygnują, pomijają dawki lub szukają terapii poza badaniem. Właśnie tu pojawia się istotność: badania mogą być randomizowane, ale nieuporządkowanie ludzkich zachowań może zacierać ich wyniki. I właśnie w tym miejscu potrzebne są narzędzia ekonometryczne.

„Intention-to-treat”

Dodajmy, że analiza zwana „Intention-to-treat” (zgodnie z intencją leczenia) to już powszechny standard w medycynie. Obejmuje wszystkich uczestników randomizowanych w grupach, do których zostali pierwotnie przydzieleni, niezależnie od tego, czy przestrzegali protokołu badania, czy nie.

To jednak powoduje zgrupowanie wszystkich osób, które nie zgłosiły się na badanie, oraz osób, które przeszły na inne badania. Popularna alternatywa, zwana analizą „per protocol”, uwzględnia tylko osoby, które trzymały się planu. Jednak w tym przypadku pojawia się odwrotny problem: błąd selekcji.

Osoby, które stosują się do planu, mogą być zdrowsze, zamożniejsze lub bardziej zmotywowane niż te, które tego nie robią.

Czy nagroda Nobla w jakiś sposób zmieniła i wpłynęła na Pana życie?

W dużej skali raczej nie, tzn. moje codzienne życie znacząco się nie zmieniło ale już na campusie czy w pracy naukowej zmiany są duże. Ekonomiczny Nobel na pewno pomaga i ułatwia wiele rzeczy, bo Noblista jest bardziej rozpoznawalny.

Redakcja