Günümüz iktisadının durumu

Öğrenme çıktıları

• Hatırlama — Güvenilirlik devrimini, yerel ortalama tedavi etkisini, yayın yanlılığını, yeni neoklasik sentezi, heterojen ajanlı Yeni Keynesyen modeli ve tesisatçı iktisatçı yaklaşımını tanımlar.
• Anlama — Bu kursta izlenen on okulun tartışmalarının bugün hangi ortak çerçevede buluştuğunu, iktisadın son kırk yılda kuramdan veriye doğru nasıl kaydığını ve bu kaymanın hangi yeni sorunları doğurduğunu açıklar.
• Uygulama — Bir doğal deneyde yerel ortalama tedavi etkisini, düşük güçlü bir çalışmada yayımlanan etkinin gerçek etkiyi neden abarttığını ve farklı gelir düzeyindeki hanelerin bir teşvike tepkisinin toplam etkiyi nasıl değiştirdiğini hesaplar.
• Değerlendirme — Hamermesh'in yayın desenleri bulgusunu ve Ioannidis, Stanley ile Doucouliagos'un güç ve yanlılık bulgusunu kullanarak iktisadın ampirik dönüşümünün kazanımlarını ve sınırlarını tartışır.

Sezgi

Açılış

Bu kursta on okulu izledik. Keynes, piyasaların kendiliğinden tam istihdama dönmeyebileceğini savundu; Hayek, bilginin dağınık olduğunu ve planlamanın bu yüzden başarısız olacağını. Neoklasik sentez ikisini birleştirmeye çalıştı; Friedman, para politikasının sınırlarını gösterdi; rasyonel beklentiler devrimi, politikanın insanların beklentilerini hesaba katması gerektiğini; reel iş çevrimi okulu, dalgalanmaların bir uyum süreci olabileceğini. Yeni Keynesyenler fiyat yapışkanlığını yeniden kurdu; kurumsal iktisat, piyasaları çevreleyen kuralları; Post-Keynesyenler belirsizliği ve dağılımı; MMT ise kamu maliyesinin sınırını tartışmaya açtı.

Bu tablo, iktisadın birbirini dışlayan okullar arasında bölünmüş bir alan olduğu izlenimini verebilir. Ama bugün bir iktisat bölümünde ya da bir merkez bankasının araştırma dairesinde çalışan iktisatçıların çoğu, kendilerini bu okullardan birinin üyesi olarak tanımlamaz. Okullar arasındaki büyük kuramsal savaşlar büyük ölçüde sona erdi; yerini, ortak bir yöntemsel çerçeve ve verilerle yürütülen daha dar tartışmalar aldı.

Bu ders, kursun kapanışı olarak bu dönüşümü izliyor: iktisadın kuramdan veriye doğru nasıl kaydığını, bu kaymanın getirdiği güveni ve yeni kaygıları, ve bugün hâlâ açık duran büyük soruları.

Hikâye — Doğal deneylere verilen ödül

11 Ekim 2021'de Stockholm'de o yılın Nobel iktisat ödülünün sahipleri duyuruldu. Ödülün yarısı, iş iktisadına ampirik katkıları için David Card'a verildi. Öbür yarısı, nedensel ilişkilerin analizine yöntemsel katkıları için Joshua Angrist ile Guido Imbens arasında paylaştırıldı.

Ödül komitesinin kamuoyuna yönelik açıklaması, üç iktisatçının ortak katkısını doğal deneyler üzerinden anlatıyordu. Toplum için önemli soruların çoğu, rastgele deneylerle yanıtlanamaz: kimin liseye gideceğini kurayla belirleyemeyiz. Ödül sahiplerinin çözümü, rastgele deneylere benzeyen gerçek yaşam durumlarını, yani doğal deneyleri kullanmaktı. Bu deneyler, doğal rastgele değişimlerden, kurumsal kurallardan ya da politika değişikliklerinden doğabiliyordu.

Açıklamaya göre Card, 1990'ların başındaki öncü çalışmalarında, asgari ücretin, göçün ve eğitimin etkileri gibi iş iktisadının temel sorularını bu yaklaşımla inceledi. Bu çalışmaların en bilineni, 1990'ların başında New Jersey'de asgari saat ücretinin 4,25 dolardan 5,05 dolara çıkarılmasının ardından, Alan Krueger ile birlikte komşu Pennsylvania'yı bir karşılaştırma grubu olarak kullandıkları çalışmaydı. Sonuçlar yerleşik görüşe meydan okudu ve yeni araştırmalara yol açtı. Komite, bugün emek piyasasının nasıl işlediğini otuz yıl öncesine göre çok daha iyi anladığımızı yazdı.

Angrist ile Imbens ise 1990'ların ortasındaki etkili bir çalışmada farklı bir soruyu sordu: bir müdahalenin etkisi kişiden kişiye değişiyorsa ve kimin müdahaleye katıldığını tam kontrol edemiyorsak, bir doğal deneyden hangi sonuçları çıkarabiliriz? Cevapları, doğal deneyden elde edilen etkinin herkes için değil, yalnızca deney sayesinde davranışını değiştiren kişiler için geçerli olduğuydu. Komiteye göre bu analiz, doğal deneylerden neden-sonuç hakkında tam olarak hangi sonuçların çıkarılabileceğini gösterdi.

Komitenin özeti iddialıydı: üç ödül sahibi birlikte, iktisat bilimlerindeki ampirik araştırmada bir devrim yapmıştı. Bu sözler, bir kuşak önce Lucas ile Sargent'ın ya da Kydland ile Prescott'un kuramsal devrimleriyle karşılaştırıldığında, iktisadın ağırlık merkezinin nasıl kaydığını gösteriyordu. Bir kuşak önce ödüller, yeni kuramlara ve modellere verilirdi. 2019'da Abhijit Banerjee, Esther Duflo ve Michael Kremer'e yoksullukla mücadelede deneysel yaklaşım için, 2021'de de doğal deneyler için verilen ödüller, mesleğin gözünü veriye ve nedenselliğe çevirdiğini gösteriyordu.

Kavram

Hikâyedeki dönüşümün adı şudur.

Angrist ile Imbens'in katkısının merkezindeki kavram şudur.

Ampirik dönüşüm, yeni bir sorunu da görünür kıldı.

Makroiktisatta okullar arası tartışma, ortak bir çerçevede buluştu.

2008 krizinden sonra bu çerçeve genişletildi.

Son olarak, iktisatçının rolüne dair yeni bir anlayış şudur.

Veri ve kanıt

Hamermesh'in bulgusu, bu kursta izlediğimiz okulların dönüşümünü sayılarla gösterir. Keynes'ten reel iş çevrimi okuluna kadar okullar arasındaki tartışmalar büyük ölçüde kuramsal modeller üzerinden yürüdü. Bugünün önde gelen dergilerinde ise ağırlık, araştırmacıların kendi topladıkları verilere ve deneylere kaydı. İktisatçı, bir modeli savunan bir kuramcıdan çok, bir soruyu yanıtlamak için veri toplayan ve bir araştırma tasarımı kuran bir araştırmacıya dönüştü.

Bu bulgu, güvenilirlik devriminin karanlık yüzünü gösterir. Ampirik dönüşüm iktisatçılara nedenselliği daha güvenilir biçimde ölçecek araçlar verdi; ama bu araçlar, küçük örneklemlerle ve yayın baskısı altında kullanıldığında, gerçek etkileri sistematik olarak abartan bir literatür üretebiliyordu. Güç düşük olduğunda yalnızca büyük tahminler anlamlı çıkar ve yayımlanır; bu yüzden yayımlanan etkiler gerçek etkiden büyüktür. Hamermesh'in gösterdiği ampirik dönüşüm ile Ioannidis ve arkadaşlarının gösterdiği güvenilirlik sorunu, aynı hareketin iki yüzüdür. Mesleğin cevabı, ön kayıt, tekrar çalışmaları, veri ve kod paylaşımı zorunlulukları ve daha büyük örneklemler oldu.

Neden önemli?

İktisadın kuramdan veriye doğru kayması, politika yapımını doğrudan etkiledi. Bugün bir hükümet bir asgari ücret artışını, bir eğitim reformunu ya da bir sosyal yardım programını tartışırken, yalnızca kuramsal argümanlara değil, benzer politikaların başka yerlerde ve zamanlarda nasıl sonuç verdiğine dair doğal deney ve saha deneyi bulgularına da başvurabiliyor. Pek çok ülkede politikaların pilot uygulamalarla sınanması, bu dönüşümün sonucudur.

Ama dönüşüm yeni sorular da açtı. Bir deneyin bulgusu, başka bir ülkeye, başka bir ölçeğe ya da başka bir zamana taşınabilir mi? Yüzlerce çalışmanın bulgusu arasından hangisine güvenilmeli? Makroiktisadın büyük soruları, yani krizlerin, enflasyonun ve büyümenin nedenleri, doğal deneylerle yanıtlanabilir mi? Bu sorular, iktisadı bir kez daha kuram ile veri arasında bir denge kurmaya zorluyor.

Türkiye'de de idari verilerin araştırmacılara açılması, kamu politikalarının etkilerini ölçen doğal deney çalışmalarının artması ve politika tasarımında pilot uygulamaların kullanılması, bu dönüşümün yerel karşılıklarıdır. Bu kursta izlediğimiz okulların sorduğu büyük sorular ise, veriyle yanıtlanmayı beklemeye devam ediyor.

Model

Çözümlü örnek — Yerel ortalama tedavi etkisi

Bir ülkede okulu bırakma yaşı, bir yasayla 15'ten 16'ya çıkarılsın. Yasadan etkilenen bir kuşakta 1.000 genç olsun. Bunların 700'ü yasa olmasa da 16 yaşına kadar okulda kalacaktı; 200'ü yasa olsa da olmasa da 15'te okulu bırakıyor, çünkü yasayı uygulamak her yerde mümkün olmuyor; 100'ü ise yasa olmasaydı 15'te bırakacaktı, ama yasa yüzünden bir yıl daha okulda kalıyor.

Yasa öncesi ve sonrası kuşakları karşılaştıran bir araştırmacı, yasa sonrası kuşağın ortalama eğitim süresinin 0,1 yıl arttığını bulur, çünkü 1.000 kişinin 100'ü bir yıl fazla okumuştur. Aynı karşılaştırmada yasa sonrası kuşağın ortalama kazancı yüzde 0,9 daha yüksek olsun. Araç değişken tahmini, kazançtaki farkı eğitimdeki farka böler: 0,9 / 0,1 = yüzde 9. Bir yıl fazla eğitim kazancı yüzde 9 artırıyor.

Ama bu yüzde 9, yalnızca yasa yüzünden okulda kalan 100 kişi için geçerlidir. Her durumda okulda kalacak 700 kişi için bir yıl fazla eğitimin etkisi daha büyük ya da daha küçük olabilir; yasayı dinlemeyen 200 kişi hakkında ise hiçbir şey öğrenmedik. Angrist ile Imbens'in gösterdiği, doğal deneyin bu 100 kişinin kim olduğunu tek tek söyleyemediği, ama grubun büyüklüğünü ve onlar için ortalama etkiyi ölçebildiğiydi. Bir politika yapıcı, eğitimi herkese bir yıl uzatmayı düşünüyorsa, bu yüzde 9'u herkese genelleyemez. Sayılar varsayımdır.

Çözümlü örnek — Düşük güç ve abartılmış etki

Bir eğitim programının sınav puanlarına gerçek etkisi 2 puan olsun. Bir araştırmacı, küçük bir örneklemle bu etkiyi ölçüyor ve tahmininin standart hatası 2 puan. Bir tahminin yüzde 5 düzeyinde anlamlı sayılması için yaklaşık 2 standart hata, yani 4 puan büyüklüğünde olması gerekir.

Gerçek etki 2 puan olduğu için, tahminlerin çoğu 0 ile 4 puan arasında çıkar ve anlamlı bulunmaz. Yalnızca şansın yardımıyla 4 puanın üstüne çıkan tahminler anlamlı sayılır; bu, çalışmaların yalnızca yaklaşık altıda birinde gerçekleşir, yani testin gücü yaklaşık yüzde 17'dir. Dergiler yalnızca anlamlı sonuçları yayımlıyorsa, yayımlanan tahminlerin hepsi 4 puanın üstündedir ve ortalamaları, örneğin, 5 puan civarındadır. Yayımlanmış literatür, gerçek etkiyi iki buçuk kat abartır.

Aynı programı, standart hatası 0,5 puan olan dört kat büyük bir örneklemle ölçen bir araştırmacı, anlamlılık için 1 puanlık bir tahmine ihtiyaç duyar. Gerçek etki 2 puan olduğu için tahminlerin neredeyse tamamı anlamlı çıkar ve ortalamaları 2 puana yakındır. Ioannidis ve arkadaşlarının bulgusunun mantığı budur: yetersiz güçlü çalışmalarla dolu bir literatürde, yayımlanan etkiler sistematik olarak büyüktür. Sayılar varsayımdır.

Çözümlü örnek — Yayın filtresini düzeltmek

Aynı etkiyi ölçen on çalışma yapılmış olsun. Bunların altısı anlamlı bir etki bulup yayımlanmış, dördü anlamsız bir etki bulup çekmecede kalmış olsun. Yayımlanan altı çalışmanın ortalama tahmini 5 puan, yayımlanmayan dördününki 1 puan olsun.

Yayımlanan literatüre bakan biri, etkinin 5 puan olduğunu düşünür. Bütün çalışmaların ortalaması ise (6 × 5 + 4 × 1) / 10 = 34 / 10 = 3,4 puandır. Yayımlanmayan çalışmaları görmeden gerçek ortalamayı bilemeyiz. Üstelik 3,4 puanlık ortalama bile gerçek etkiden büyük olabilir, çünkü çekmecede kalan çalışmaların bir kısmını hiç duymamış olabiliriz; araştırmacılar, sonuç çıkmayacağını sezdikleri bir çalışmayı yazmaya bile başlamayabilir.

Meta analizciler bu sorunu çözmek için birkaç yöntem kullanır. Bunlardan biri, tahminleri kesinliklerine göre sıralamaktır: yayın yanlılığı yoksa, küçük ve gürültülü çalışmaların tahminleri gerçek etkinin iki yanına simetrik dağılmalıdır. Küçük çalışmaların tahminleri sistematik olarak büyükse, bu yayın yanlılığının işaretidir; en kesin çalışmaların tahmini, gerçek etkiye daha yakındır. Ön kayıt ise sorunu kaynağında önler: araştırmacı, veriyi görmeden hangi analizi yapacağını açıklar ve sonuç ne çıkarsa çıksın raporlar. Sayılar varsayımdır.

Çözümlü örnek — Yirmi analiz, bir anlamlı sonuç

Bir araştırmacı, bir programın gerçekte hiçbir etkisi olmadığı bir veri setiyle çalışsın. Programın etkisini ölçmek için pek çok makul seçeneği var: hangi yaş gruplarını dahil edeceği, hangi kontrol değişkenlerini ekleyeceği, sonucu hangi zaman aralığında ölçeceği, aykırı gözlemleri çıkarıp çıkarmayacağı. Birbirinden bağımsız sayılabilecek 20 farklı analiz deneyebildiğini varsayalım.

Her analizde, etki gerçekte sıfır olduğu hâlde yüzde 5 düzeyinde anlamlı bir sonuç bulma olasılığı yüzde 5'tir. En az bir analizin anlamlı çıkma olasılığı ise 1 − 0,95²⁰ ≈ 1 − 0,36 = 0,64, yani yaklaşık yüzde 64'tür. Araştırmacı dürüst bir niyetle, en makul görünen analizi seçtiğini düşünerek, anlamlı çıkan analizi raporlarsa, yayımlanan sonuç yanıltıcı olur.

Ön kayıt bu sorunu, analiz planını veriyi görmeden önce açıklamayı zorunlu kılarak çözer. Araştırmacı tek bir ana analizi önceden belirlerse, hatalı anlamlılık olasılığı yeniden yüzde 5'e iner. Başka analizler de yapılabilir, ama bunlar keşif amaçlı olarak açıkça etiketlenir. İktisatta rastgele kontrollü deneyler için ön kayıt giderek yaygınlaşıyor; gözlemsel verilerle yapılan çalışmalarda ise uygulanması daha zordur, çünkü araştırmacı veriyi çoğu zaman önceden görmüştür. Sayılar varsayımdır.

Çözümlü örnek — Temsili hane ile farklı haneler

Bir hükümet, her haneye 10.000 liralık bir kerelik bir ödeme yapsın. Temsili hane modelinde, ödeme ekonominin tipik hanesine gider ve bu hane, geçici bir gelir artışının küçük bir kısmını, diyelim ki yüzde 10'unu harcar. Toplam harcama artışı, ödemenin yüzde 10'udur.

Şimdi ekonomide iki tür hane olsun. Hanelerin yüzde 70'i birikimi olan ve geçici bir gelirin yalnızca yüzde 10'unu harcayan hanelerdir. Yüzde 30'u ise hiç birikimi olmayan, borçlanamayan ve ödemenin yüzde 80'ini hemen harcayan hanelerdir. Ortalama harcama eğilimi 0,7 × 0,1 + 0,3 × 0,8 = 0,07 + 0,24 = 0,31'dir. Toplam harcama artışı, ödemenin yüzde 31'ine çıkar; temsili hane modelinin öngördüğünün üç katı.

Aynı ödeme yalnızca birikimi olmayan hanelere hedeflenirse, harcama artışı ödemenin yüzde 80'ine çıkar. Heterojen ajanlı Yeni Keynesyen modellerin temel sonucu budur: politikanın etkisi, yalnızca büyüklüğüne değil, kimin eline geçtiğine de bağlıdır. Para politikasının etkisi de, faiz değişikliklerinin borçlu ve alacaklı hanelerin gelirlerini farklı etkilemesi yüzünden, gelir dağılımına bağlı hâle gelir. Sayılar varsayımdır.

Çözümlü örnek — Deneyden politikaya

Bir ülkenin 20 ilçesinde yapılan bir saha deneyinde, işsizlere iş arama danışmanlığı verilmesi, bir yıl içinde iş bulma oranını yüzde 40'tan yüzde 46'ya çıkarsın. Hükümet, programı 900 ilçenin tamamına yaymayı düşünsün.

Deneyin sonucunu ülke geneline taşımak, deneyin kendisinde görünmeyen etkileri devreye sokar. En önemlisi genel denge etkileridir: deneyde danışmanlık alan işsizler, danışmanlık almayanlarla aynı işler için yarışıyordu ve işlerin bir kısmını onlardan almış olabilir. Program herkese yayıldığında, toplam iş sayısı değişmediyse, iş bulma oranındaki artış daha küçük olur. Uygulamanın niteliği de değişir: deneydeki danışmanlar özenle seçilmiş ve eğitilmişti, 900 ilçede aynı özeni sağlamak zor olabilir. Deneyin yapıldığı ilçeler de, iş piyasası ya da nüfus yapısı bakımından, ülkenin geri kalanından farklı olabilir.

Diyelim ki genel denge etkileri artışı yarıya indiriyor ve uygulama kalitesindeki düşüş kalan etkiyi üçte bir azaltıyor. Beklenen artış, 6 puandan 6 × 0,5 × 2/3 = 2 puana iner. Duflo'nun tesisatçı iktisatçı çağrısı, tam bu tür ayrıntılarla uğraşmayı içerir: deney bulgusu, politika tasarımının başlangıç noktasıdır, son sözü değil. Sayılar varsayımdır.

Çözümlü örnek — Kurama neden hâlâ ihtiyaç var?

Bir doğal deney, bir ülkede asgari ücretin yüzde 10 artırılmasının istihdamı etkilemediğini göstersin. Bir başka ülke, asgari ücreti yüzde 50 artırmayı düşünsün. Deneyin bulgusu bu karar için yeterli midir?

Bir emek piyasası kuramı olmadan bu soruya cevap veremeyiz. İşverenlerin ücret belirleme gücü olan bir piyasada, küçük bir asgari ücret artışı ücretleri rekabetçi düzeye yaklaştırarak istihdamı bile artırabilir; ama artış belirli bir eşiği aştığında istihdam düşmeye başlar. Yüzde 10'luk artışın etkisizliği, yüzde 50'lik bir artışın da etkisiz olacağı anlamına gelmez; kuram, eşiğin nerede olabileceğini düşünmemizi sağlar.

Benzer biçimde, bir ülkede ortalama ücretin yüzde 40'ı olan bir asgari ücretin etkisi, ortalama ücretin yüzde 70'i olan bir asgari ücretinkinden farklı olabilir. Güvenilirlik devriminin eleştirmenleri, deneylerin yerel sonuçlarını genellemek için kuramsal bir çerçeveye ihtiyaç duyduğumuzu vurgular. Bugünkü iktisadın en verimli alanlarından bazıları, bu yüzden, deney bulgularını kuramsal modellerle birleştirerek sonuçları yeni koşullara taşımaya çalışan çalışmalardır. Sayılar varsayımdır.

Çözümlü örnek — Aynı durgunluğa on bakış

Kursun okullarını tek bir olay üzerinden karşılaştıralım. Bir yıl içinde üretimin 4 puan gerilediği, işsizliğin 3 puan tırmandığı ve fiyat artış hızının 5'ten 2'ye indiği bir ülke düşünelim.

Keynes'in ve Post-Keynesyenlerin gözünde bu, toplam talebin çöküşüdür; ücretlerin düşmesi sorunu çözmez, kamu harcaması ve düşük faiz gerekir. Hayek'in gözünde durgunluk, önceki kredi patlamasının yol açtığı yanlış yatırımların tasfiyesidir; müdahale, düzeltmeyi geciktirir. Friedman'ın gözünde asıl soru, para miktarının neden daraldığıdır; merkez bankası paranın çökmesini önlemelidir. Rasyonel beklentiler okulunun gözünde, önemli olan beklenmeyen bir şokun ne olduğudur; sistematik bir politika tepkisinin etkisi sınırlıdır. Reel iş çevrimi okulunun gözünde, düşüş bir verimlilik şokuna verimli bir uyum olabilir; ama enflasyonun düşmesi, bir arz şokundan çok bir talep şokuna işaret eder. Yeni Keynesyenler için enflasyonun düşmesi ve işsizliğin artması, yapışkan fiyatlar altında bir talep şokunun tipik izidir ve politika faizinin indirilmesini gerektirir. Kurumsal iktisat, krizi büyüten sözleşme ve finans kurumlarına bakar; MMT ise, kaynaklar boştayken kamu açığından çekinmenin gereksiz olduğunu söyler.

Bugün para ve maliye otoriteleri böyle bir durgunlukla karşılaştığında, iktisatçıları okullarına göre ayrışmaz. Önce verilere bakarlar: enflasyonun düşmesi talep şokunu, kredi verisindeki bir daralma finansal bir kaynağı, verimlilikteki bir düşüş arz şokunu işaret eder. Sonra yeni neoklasik sentezin çerçevesinde, heterojen hane modelleriyle ve geçmiş doğal deneylerden elde edilen çarpan tahminleriyle politika seçeneklerini karşılaştırırlar. Okulların fikirleri kaybolmadı; ortak bir çerçevenin içinde, verinin hangisini desteklediğine göre ağırlık kazanan hipotezlere dönüştü. Sayılar varsayımdır.

Modelin sınırları

Bu dersteki örnekler, iktisadın bugünkü durumunu birkaç eğilim üzerinden özetliyor; ama alanın tamamını kapsamıyor. Davranışsal iktisat, piyasa tasarımı, iklim iktisadı ve yapay zekânın ekonomik etkileri gibi alanlar da son yıllarda hızla büyüdü ve bu kursta ayrıntılı olarak ele alınmadı. Güvenilirlik devriminin kazanımları da her alanda aynı değildir: iş iktisadı ve kalkınma iktisadında doğal deneyler ve saha deneyleri yaygınlaşırken, makroiktisadın büyük soruları için bu tür deneyler bulmak çok daha zordur.

Hamermesh'in bulgusu yalnızca üç önde gelen derginin yayın desenlerini yansıtır; mesleğin tamamını ya da politika kurumlarındaki iktisatçıların çalışmalarını değil. Ioannidis ve arkadaşlarının bulgusu da yayımlanmış literatürün bir ortalamasıdır ve bazı alanlarda sorunun çok daha küçük olabileceğini gizler. İktisadın durumu, tek bir ölçüyle özetlenemeyecek kadar çeşitlidir; bu ders, onu anlamak için bir başlangıç noktası sunuyor.

Uygulama

Özet kartı

1. Genel Teori'den kamu maliyesi tartışmalarına kadar süren büyük kuramsal savaşlar büyük ölçüde sona erdi; makroiktisatta yeni neoklasik sentez ortak bir çerçeve oluşturdu ve 2008 sonrası heterojen haneleri ve finansı içerecek biçimde genişletildi.
2. Uygulamalı iktisatta güvenilirlik devrimi, doğal deneylere ve rastgele deneylere dayanan araştırma tasarımlarını yaygınlaştırdı; 2021 Nobel ödülü Card'a iş iktisadına ampirik katkıları, Angrist ile Imbens'e nedensel ilişkilerin analizine yöntemsel katkıları için verildi.
3. Angrist ile Imbens'in gösterdiği yerel ortalama tedavi etkisi, bir doğal deneyin bulgusunun yalnızca deney sayesinde davranışını değiştirenler için geçerli olduğunu ve genellemenin kuram gerektirdiğini hatırlatır.
4. Hamermesh, önde gelen dergilerin saf kuramdan uzaklaşıp yazarların kendi topladığı verilere ve deneylere dayanan ampirik çalışmalara yöneldiğini gösterdi; Ioannidis, Stanley ile Doucouliagos ise ampirik iktisat literatürlerinde medyan gücün yüzde 18 ya da daha az olduğunu ve raporlanan etkilerin çoğunun abartılı olduğunu buldu.
5. Mesleğin cevabı ön kayıt, tekrar çalışmaları, veri ve kod paylaşımı ve daha büyük örneklemler oldu; Duflo'nun tesisatçı iktisatçı çağrısı, deney bulgularının politika tasarımının ayrıntılarıyla birlikte düşünülmesi gerektiğini vurgular.

Kavram sözlüğü

Kendini sına

1. (Çıktı 1) Güvenilirlik devrimini tanımla. Bu yaklaşımda bir çalışmanın güvenilirliğini belirleyen temel soru nedir?
2. (Çıktı 2) Bu kursta izlenen okullar arasındaki kuramsal savaşlar bugün hangi ortak çerçevede buluştu? Ana akım dışında hangi gelenekler varlığını sürdürüyor?
3. (Çıktı 3) Bir yasa, 2.000 gencin 150'sinin okulda bir yıl fazla kalmasına yol açıyor; diğerleri yasadan etkilenmiyor. Yasa sonrası kuşağın ortalama kazancı yüzde 1,2 daha yüksek. Ortalama eğitim süresindeki artış nedir ve bir yıl fazla eğitimin tahmini etkisi nedir? Bu etki kimler için geçerlidir?
4. (Çıktı 3) Gerçekte hiçbir etkisi olmayan bir program için bir araştırmacı birbirinden bağımsız 10 farklı analiz deniyor. Yüzde 5 düzeyinde en az bir analizin anlamlı çıkma olasılığı yaklaşık nedir?
5. (Çıktı 3) Hanelerin yüzde 60'ı geçici bir gelirin yüzde 15'ini, yüzde 40'ı yüzde 75'ini harcıyor. Bütün hanelere yapılan bir ödemenin ortalama harcama oranı nedir? Ödeme yalnızca ikinci gruba yapılırsa ne olur?
6. (Çıktı 4) Bir bakanlık sözcüsü basın toplantısında şunu söylüyor: «Artık iktisatçılar deney yapıyor, bu yüzden bulguları kesin ve tartışmasızdır.» Hamermesh'in ve Ioannidis, Stanley ile Doucouliagos'un bulgularını ve yerel ortalama tedavi etkisi kavramından hareketle, sözcünün iddiasının nerede isabetli, nerede aşırı olduğunu göster.

Cevaplar

1. Güvenilirlik devrimi, uygulamalı iktisatta 1980'lerden itibaren nedensel sonuçların güvenilirliğini artırmak için doğal deneylere, rastgele kontrollü deneylere, farkların farkına, regresyon süreksizliğine ve araç değişkenlere dayanan araştırma tasarımlarının yaygınlaşmasıdır. Bu yaklaşımda temel soru, bir modelin veriye ne kadar uyduğu değil, karşılaştırılan grupların, müdahale dışında, neden-sonuç ilişkisini ortaya çıkaracak kadar benzer olup olmadığıdır.
2. Makroiktisatta reel iş çevrimi okulunun yöntemi ile Yeni Keynesyen fiyat yapışkanlığı, yeni neoklasik sentez adı verilen ortak bir çerçevede birleşti; 2008 sonrasında bu çerçeve heterojen haneleri ve finansal sürtünmeleri içerecek biçimde genişletildi. Rasyonel beklentiler ve Lucas eleştirisi, yöntemin bir parçası hâline geldi. Post-Keynesyen iktisat, MMT ve eski kurumsal gelenek gibi ana akım dışı yaklaşımlar ise kendi dergileri ve toplulukları içinde varlığını sürdürüyor.
3. Ortalama eğitim süresindeki artış 150 / 2.000 = 0,075 yıldır. Bir yıl fazla eğitimin tahmini etkisi 1,2 / 0,075 = yüzde 16'dır. Bu etki, yalnızca yasa yüzünden okulda bir yıl fazla kalan 150 kişi için geçerlidir; yasadan etkilenmeyen gençler için bir yıl fazla eğitimin etkisi farklı olabilir.
4. En az bir analizin anlamlı çıkma olasılığı 1 − 0,95¹⁰ ≈ 1 − 0,60 = 0,40, yani yaklaşık yüzde 40'tır.
5. Ortalama harcama oranı 0,6 × 0,15 + 0,4 × 0,75 = 0,09 + 0,30 = 0,39, yani yüzde 39'dur. Ödeme yalnızca ikinci gruba yapılırsa harcama oranı yüzde 75'e çıkar; aynı bütçeyle harcama etkisi neredeyse iki katına çıkar.
6. Görüşün yerinde olan kısmı, Hamermesh'in gösterdiği gibi önde gelen dergilerin giderek daha çok yazarların kendi topladığı verilere ve deneylere dayanan çalışmalar yayımlamasıdır; iyi tasarlanmış deneyler, nedensel sonuçlar hakkında eskisinden daha güvenilir bilgi verir. Ama bulgular kesin değildir. Ioannidis, Stanley ile Doucouliagos, ampirik iktisat literatürlerinde medyan gücün yüzde 18 ya da daha az olduğunu ve raporlanan etkilerin çoğunun, tipik olarak iki kat, abartılı olduğunu buldu; yetersiz güçlü çalışmalar ve yayın yanlılığı, deney bulgularını da etkiler. Ayrıca yerel ortalama tedavi etkisi kavramı, bir deneyin bulgusunun yalnızca belirli bir grup için geçerli olduğunu gösterir; bu bulguyu başka ülkelere, ölçeklere ya da zamanlara genellemek için kurama ve ek kanıta ihtiyaç vardır.

İleri okuma

• Daniel S. Hamermesh (2013). «Six Decades of Top Economics Publishing: Who and How?». Journal of Economic Literature 51(1). Önde gelen dergilerde yöntem ve yazarlık değişimleri.
• John P. A. Ioannidis, T. D. Stanley, Hristos Doucouliagos (2017). «The Power of Bias in Economics Research». Economic Journal 127(605). Ampirik iktisatta güç ve yanlılık.
• Esther Duflo (2017). «Richard T. Ely Lecture: The Economist as Plumber». American Economic Review 107(5). Politika tasarımında iktisatçının rolü.
• Joshua D. Angrist, Guido W. Imbens (1994). «Identification and Estimation of Local Average Treatment Effects». Econometrica 62(2). Yerel ortalama tedavi etkisinin kurucu makalesi.

Sonraki derse köprü

Bu kurs, iktisadi düşüncenin bir yüzyılını izledi ve bugünkü iktisadın ağırlık merkezinin kuramdan veriye kaydığını gösterdi. Ama veriyle çalışmak, yalnızca bir yöntem tercihi değil, bir beceridir: verinin temizlenmesi, düzenlenmesi, analiz edilmesi ve sonuçların başkalarının tekrarlayabileceği biçimde raporlanması gerekir. Sıradaki kurs, iktisatçıların bu işler için en çok kullandığı iki programlama dilini, Python ile R'ı ele alıyor ve kurulumla başlıyor. Bu araçlar bilgisayara nasıl kurulur, bir analizde hangi temel kavramlarla çalışılır ve kodla yapılan bir analiz, tekrarlanabilir araştırmanın neden temel taşıdır?