Гэри Сайдман представляет Гвидо Имбенса — экономиста из Стэнфордского университета, который меняет подход исследователей к причинно-следственным связям в реальном мире.

В жизни Гвидо Имбенса была пара случаев, когда его серьезно недооценивали. Первый раз это случилось в Нидерландах, когда Гвидо, несмотря на то что он был прилежным учеником, был бесцеремонно отстранен на несколько недель от посещения начальных уроков экономики в школе из-за того, что он вступил в спор с учителем по поводу учебника. Много лет спустя, в ходе собеседования для принятия на преподавательскую работу в Гарвардском университете, воинственно настроенный доцент — который впоследствии стал ближайшим другом Имбенса и со-лауреатом Нобелевской премии по экономике — проголосовал против его приема на работу. «Он считал, что работа, которой я занимаюсь в рамках моей диссертации, скучная», — говорит он. «Это был очень сухой и технический трактат», — вспоминает с усмешкой Джошуа Ангрист тридцать лет спустя.

В жизни, как и в экономике, есть такие вещи, о которых мы наверняка не знаем. В 2021 году Имбенс совместно с Ангристом из Массачусетского технологического института и экономистом по вопросам рынка труда Дэйвидом Кардом из Калифорнийского университета в Беркли получил Нобелевскую премию за новый подход к причинно-следственным связям в экономических исследованиях. Имбенс и Ангрист разработали инструменты, позволяющие ответить на вопрос «А что, если…?» для жизненных ситуаций, с тем чтобы не только объяснить, что произошло на самом деле, но и на основе естественных экспериментов оценить, что могло бы произойти, если бы обстоятельства сложились иначе. Возьмем простой вопрос: «Действительно ли высшее образование предопределяет получение более высокой зарплаты на протяжении трудовой жизни людей»? Нельзя провести идеальный эксперимент, направив одного и того же человека по двум разным жизненным путям — один с поступлением, другой без поступления в вуз, — чтобы посмотреть, что получится. Это невозможно. В то же время нельзя заставить двух разных людей пойти по двум разным путям в жизни только ради эксперимента — это было бы неэтично.

Поэтому Имбенс с коллегами разработали и протестировали более точные инструменты, использующие реальные данные — запутанные, несовершенные, основанные на наблюдениях — чтобы оценить результаты, которые в противном случае нельзя наблюдать напрямую. Они первыми начали использовать причинное следствие, позволяющее, например, сравнивать схожих людей, которые по воле случая или обстоятельств принимают разные решения.

Например, во время Вьетнамской войны проводился выборочный призыв на военную службу, при котором молодым людям в произвольном порядке присваивались номера лотерейных билетов. У тех, кому достался билет с низким номером, было больше шансов быть призванными. Многие молодые люди могли избежать призыва, поступив в вуз. Таким образом, призывная лотерея создала условия для естественного эксперимента, который позволил ученым сравнить, как сложилась жизнь по таким показателям, как доходы, у ряда в остальном схожих людей, одни из которых прошли, а другие не прошли военную службу. Это стало возможным главным образом потому, что призыв на военную службу проводился исходя из произвольного присвоенного номера, который и определял вероятность призыва, а не зависел только от личной мотивации людей. Почему это важно? Дело в том, что одной только корреляции недостаточно. Если государство хочет расширить возможности для граждан и повысить доходы, оно должно понимать, действительно ли обучение в вузе предопределяет получение более высоких доходов, а не просто часто ли эти две характеристики встречаются в сочетании друг с другом. Сегодня эти методы помогают разработчикам политики, врачам, предприятиям и ученым принимать более качественные решения на основе фактических данных.

Плодотворные дружеские связи

Поворотным моментом в карьере Имбенса стали 1990-е годы в Гарварде, когда несмотря на неудачное начало знакомства, они с Ангристом приступили к совместной работе, которая потом переросла в долгую дружбу. Их партнерство сложилось не в аудитории, а в местной прачечной. Оба были младшими научными сотрудниками и нередко встречались по утрам в субботу в прачечной, обмениваясь идеями под аккомпанемент сушильных машин. «С друзьями работать приятнее, — говорит Ангрист. — Я говорю своим студентам, что коллег по работе надо выбирать так же тщательно, как и супругов», — говорил он в шутку изданию NobelPrize.org. Эта дружба позволила им сделать наиболее влиятельный вклад в науку — разработать структуру локального среднего эффекта воздействия (LATE). Это строгий метод, позволяющий оценить, как какое-то событие, например поступление в вуз, ставшее возможным исключительно благодаря случайному стечению обстоятельств — такому как получение права на стипендию — влияет на людей.

Сегодня LATE — это стандартный инструмент, позволяющий на основе неупорядоченных данных сделать достоверные выводы. Имбенс описывает его как способ сосредоточить внимание не на всех, а только на тех людях, решения которых меняются под влиянием внешних сил — закона, правила или изменения обстоятельств. Например, разработчики политики используют его для оценки того, как гарантированное законом государственное медицинское страхование для граждан старше 65 лет влияет на использование системы здравоохранения. Кроме того, он позволяет оценить, как более продолжительное обучение в учебном заведении, установленное законом об обязательном образовании, влияет на доходы. Что касается промышленности, то в Кремниевой долине его используют для оценки новых характеристик технических платформ в рамках развертывания на случайной основе. Благодаря методу LATE, который изучает людей, чье поведение обусловлено событиями реальной жизни, экономика смогла перейти от теоретических моделей к практическим мерам политики на основе фактических данных.

Имбенс отдает должное основополагающей работе статистика Доналда Рубина — еще одного коллеги и друга из Гарварда — который помог ему и Ангристу сформировать свой подход к изучению причинно-следственных связей. Он говорит, что этот подход опирался на более ранние исследования, в том числе проводившиеся в сотрудничестве с ныне покойным Аланом Крюгером, новатором в экономике труда. В их работе 1991 года оцениваются причинно-следственные связи между образованием и доходами граждан на основе данных о том, в каком квартале года они родились, и законов США о возрасте зачисления в образовательные учреждения. Эта работа «оказала очень большое влияние» на продвижение причинно-следственных связей в экономике, подчеркивает Имбенс. Эти ранние естественные эксперименты заложили основу для революции в области достоверности данных в экономике в 1990-е годы, когда ученые стали ставить под сомнение допущения и настаивать на проведении правдоподобных сравнений. Они начали спрашивать: «Что случилось бы, если бы обстоятельства сложились иначе?» Это стало сдвигом в эмпирических исследованиях, который Имбенс помог сформулировать с помощью новых инструментов и более точных стратегий идентификации.

Кард, получивший совместно с Имбенсом и Ангристом Нобелевскую премию за проведение естественных экспериментов на рынках труда, отмечает, что Имбенс занимает редкое место между теорией и практикой. «Я, скорее, практик. Он — больше методолог. Но среди методологов именно он больше всего интересуется тем, чем занимаются коллеги в прикладных сферах», — говорит Кард. Их совместная работа помогает установить связь между реально происходящими в мире событиями и тем, как это можно достоверно объяснить. Имбенс говорит: «Мы хотели сделать эконометрику более полезной для эмпирических исследователей, и таким образом заполнить, как нам казалось, некоторый пробел».

Однако вклад Имбенса в работу команды исследователей далеко не исчерпывается мощью его интеллекта, говорит Рубин. «Он от природы дружелюбный человек. Он обладает спокойствием и уважением к коллегам, что позволяет рассеять напряжение и сосредоточиться на работе, — говорит Рубин. — У него во многом другой подход к жизни».

Вначале была любознательность

Имбенс родился в 1963 году в Гелдропе на юге Нидерландов. Его родители не были учеными и еще не имели законченного высшего образования, когда Имбенс был ребенком, однако они воспитывали в детях интерес к интеллектуальным познаниям. «Они поощряли в нас это», — говорит Имбенс. Его отец в игровой форме задавал ему вместе с братом и сестрой задачи по математике. «Нам нравилось их решать», — вспоминает Имбенс. Это развило в нем любознательность и склонность к логическому мышлению — навыкам, которые сформируют его подход к экономике через много лет. «Поэтому мы с братом и сестрой в итоге поступили в университет. Кстати, мой брат получил докторскую степень по математике».

В детстве Имбенса захватили шахматы — страстное увлечение, в котором нашла отражение его тяга к стратегическому и аналитическому мышлению. Он также унаследовал независимый и немного упрямый характер от своей матери, Энни Имбенс-Франсен, ставшей позднее теологом-феминисткой и писателем. Он вспоминает, что у его матери была природная склонность к нонконформизму. «Мы жили в комплексе, принадлежавшем компании Philips» — транснациональной нидерландской компании, производившей электронику, где работал его отец. «Раз в год компания красила входные двери в домах в ужасный ярко-желтый цвет, — вспоминает Имбенс. — Моей матери это не нравилось. Поэтому на следующий день мы их перекрашивали в черный цвет. В итоге у всех стоявших в ряд домов были желтые двери, кроме одного».

Закончив школу, Имбенс решил поступать в Университет Эразма Роттердамского, где Ян Тинберген — его соотечественник, нидерландский экономист, лауреат Нобелевской премии и один из тех, кто оказал на него в юности влияние, — основал программу по эконометрике. Затем Имбенс отправился в Университет Халла в Великобритании, где в 1986 году получил степень магистра под руководством Энтони Ланкастера, который в итоге убедил Имбенса переехать вслед за ним в Университет Брауна, где он получил докторскую степень в 1991 году. «Для Гвидо поступление в аспирантуру Университета Брауна было сродни выигрышу лотереи», — говорит жена Имбенса Сьюзен Этей, которая также является профессором экономики в Стенфордском университете.

Ланкастер познакомил Имбенса с байесовской эконометрикой и снабдил его интеллектуальным инструментарием, а самое главное — ввел его в круг знакомых, которые помогли Имбенсу начать научную карьеру в США.

После пребывания в Гарварде Имбенс работал преподавателем в Калифорнийском университете в Лос-Анджелесе и в Беркли, а впоследствии в Стэнфордском университете, где он преподает сейчас. Знаменательным событием в использовании причинного следствия стало исследование, которое Имбенс, работавший в Калифорнийском университете в Лос-Анджелесе, проводил вместе с Рубиным и аспирантом из Гарварда Брюсом Сасердотом. Они использовали данные лотереи, чтобы изучить, как получение неожиданного денежного выигрыша влияет на решения людей о работе и расходах. Результаты показали, что люди, получив неожиданный выигрыш, не всегда бросают работу, но многие начинают трудиться чуть меньше. Эти данные помогли сместить акцент в обсуждении вопроса о базовом доходе и пенсиях, а также расширить применение причинного следствия помимо сферы образования и здравоохранения.

Решение задач

Имбенс с готовностью признает роль счастливого стечения обстоятельств в его собственной жизни. «Я считаю себя очень счастливым человеком. Мне невероятно повезло оказаться в нужном месте в нужное время». Тем не менее он твердо верит в то, что установление и поддержание значимых связей со многими ведущими экономистами его поколения не менее важно в его работе, чем технические навыки. Кроме того, он очень серьезно воспринимает свою роль наставника молодых ученых сегодня. «Я стараюсь повлиять на профессию в более широком смысле там, где это имеет смысл — в тех сферах, где специалисты в области эконометрики занимаются проблемами, которые важны для эмпирической работы, — говорит он. — Я пытаюсь привить это своим студентам: не всегда все сводится к математике — важно заниматься решением интересных задач».

В марте 2025 года Имбенс был назначен штатным директором центра исследования данных Стэнфорда — инициативы, направленной на поддержу исследовательской и учебной работы в рамках исследований на основе данных и преподавания анализа данных на разных факультетах университета. Он рассматривает работу в этой должности как возможность поощрять молодых ученых, углублять междисциплинарные связи и включать анализ данных в обсуждение реальной политики.

Экономическому взаимодействию есть место и дома. Жена Имбенса Этей — лауреат медали Джона Бейтса Кларка и получила известность благодаря своей инновационной работе на стыке технологии, экономики и машинного обучения. «Сьюзен — экономист очень широкого профиля... Она неизменный источник вдохновения в решении тех задач, которыми я занимаюсь», — говорит Имбенс. «Мы все делаем вместе — и работу, и радость делим пополам», — говорит Этей, отмечая, что несмотря на занятость на работе Имбенс находит время для житейских увлечений: катается вместе с коллегами на велосипеде по выходным, занимается садоводством, приглашает студентов отмечать разные события, а когда позволяет время, что бывает редко в последнее время, — готовит незабываемые блюда.

Однако его самое заметное достижение — это вклад в формирование нового подхода экономистов к фактическим данным, экономической политике и факторам неопределенности. На этом поприще он прояснил вопросы, на которые до этого, казалось, не было ответов, и открыл путь к повышению достоверности социологии. В науке, где нередко вознаграждается точность, Имбенс сделал карьеру, работая в неупорядоченном пространстве между теорией и практикой, где данные являются запутанными и несовершенными, а превыше всего ценится интеллектуальная честность. Это тоже своего рода изящный успех. Когда Музей Нобелевской премии попросил каждого лауреата передать в дар важный для их научной работы предмет, Имбенс выбрал неприметную упаковку со стиральным порошком, отдав дань утренним встречам в прачечной, где он обменивался идеями с Ангристом. Мало найдется символов, которые бы лучше отразили дух, пронизывающий его работу — научная строгость, взаимодействие и неразрывная связь с практической жизнью.

ГЭРИ СЕЙДМАН — журналист из Сиэтла, автор материалов для The Economist, The New York Times, Reuters, CNN и MSNBC.

Мнения, выраженные в статьях и других материалах, принадлежат авторам и не обязательно отражают политику МВФ.