Читать онлайн «Голая статистика. Самая интересная книга о самой скучной науке». Страница 70

Что же оказалось в результате? Продолжительность жизни взрослых, достигших тридцатипятилетнего возраста, увеличилась примерно на полтора года только за счет того, что они проучились в школе один дополнительный год{90}. Результаты, полученные Ллерас-Муни, удалось воспроизвести в других странах, где изменения законов об обязательном школьном образовании создавали аналогичные натурные эксперименты. Однако у нас остаются основания для некоторого скептицизма в отношении итогов этого эксперимента. Нам по-прежнему непонятен механизм, посредством которого продолжительность учебы повышает продолжительность жизни.

Неэквивалентный контроль. Иногда оптимальным вариантом для изучения эффекта активирования является создание нерандомизированных подопытной и контрольной групп. Наша надежда/ожидание заключается в том, что обе группы будут похожи в широком смысле слова даже несмотря на то, что обстоятельства не позволяют нам такой «статистической роскоши», как рандомизация. Радует уже то, что у нас есть подопытная и контрольная группы. Хотя плохо, что неслучайный характер назначения в эти группы создает как минимум возможность ошибки. Между подопытной и контрольной группами могут существовать ненаблюдаемые различия, связанные с распределением участников. Отсюда и название – «неэквивалентный контроль».

Тем не менее неэквивалентная контрольная группа представляет собой чрезвычайно полезный инструмент. Давайте поразмышляем над вопросом, поставленным в подзаголовке к этой главе: обеспечивает ли значительное жизненное преимущество учеба в каком-либо из элитных колледжей или университетов? Очевидно, что выпускники Гарвардского, Принстонского и Дартмутского университетов имеют все основания рассчитывать на успех. В среднем они зарабатывают больше и имеют более широкие перспективы, чем студенты, посещающие менее престижные учебные заведения. (Исследование, выполненное PayScale.com в 2008 году, показало, что средняя заработная плата выпускников Дартмутского университета с рабочим стажем от десяти до двадцати лет составляет 134 000 долларов; это самая высокая заработная плата среди выпускников высших учебных заведений, обладающих степенью бакалавра. На втором месте по этому показателю – выпускники Принстонского университета, их средняя заработная плата 131 000 долларов.){91} Надеюсь, вы понимаете, что столь впечатляющие показатели средней заработной платы абсолютно ничего не говорят нам о ценности образования, получаемого в Дартмутском или Принстонском университете. Студенты этих учебных заведений, несомненно, талантливы – именно поэтому им удалось туда поступить. Но они наверняка преуспели бы в жизни независимо от того, в каком университете или колледже учились.

Нам неизвестно, каков эффект от учебы в таких учебных заведениях, как Гарвардский или Йельский университет. Их выпускники преуспевают в жизни потому, что просто необыкновенно талантливы? Или это университеты и колледжи сделали этих изначально талантливых молодых людей еще более продуктивными? Или, может быть, сыграло свою роль то и другое?

Мы не можем провести рандомизированный эксперимент, чтобы ответить на этот вопрос. Вряд ли среди выпускников средней школы найдется много желающих попасть в какой-либо выбранный наугад колледж; весьма сомнительно и то, что Гарвардский и Дартмутский университеты обрадуются идее произвольного набора студентов. Похоже, у нас нет какого-либо механизма проверки ценности эффекта рассматриваемого нами активирования. Талант под угрозой! Но экономисты Стейси Дейл и Алан Крюгер нашли способ ответить на этот вопрос, воспользовавшись[76] тем фактом, что многие из выпускников средней школы подают документы сразу в несколько колледжей{92}. Некоторых выпускников принимают в то или иное элитное учебное заведение, и они решают поступить именно в него; другие в аналогичной ситуации выбирают менее престижный колледж или университет. Замечательно! Теперь у нас есть подопытная группа (студенты, которые предпочли элитные колледжи и университеты) и неэквивалентная контрольная группа (достаточно талантливые студенты, тем не менее решившие поступить в менее престижный колледж или университет)[77].

Дейл и Крюгер изучили повторные данные о доходах в обеих группах. Это нельзя назвать идеальным сравнением яблок с яблоками, а уровень доходов, конечно же, не самое главное жизненное достижение человека, однако результаты, полученные Дейлом и Крюгером, должны развеять тревоги переутомленных напряженной учебой старшеклассников и их родителей. Выпускники элитных колледжей зарабатывают приблизительно столько же, сколько выпускники менее престижных учебных заведений – если, конечно, речь идет о людях примерно одинаковых способностей. Единственное исключение – студенты из малоимущих семей, которые зарабатывали больше, если учились в элитных колледжах или университетах. Подход Дейла и Крюгера кажется мне весьма элегантным способом отделить эффект активирования (четырехлетняя учеба в элитном учебном заведении) от эффекта престижности учебного заведения (в эти учебные заведения принимают самых способных студентов). Подводя итоги исследования в статье для The New York Times, Алан Крюгер косвенно ответил на вопрос, поставленный в подзаголовке этой главы: «Вам придется признать тот факт, что ваша собственная мотивация, амбиции и способности будут определять ваш успех в большей степени, чем название колледжа в вашем дипломе»{93}.

Разница в различиях. Один из наилучших способов наблюдать причину и следствие – это сделать что-то, а затем посмотреть, к чему это действие приведет. Именно так маленькие дети (а подчас и взрослые) познают окружающий мир. Например, мои дети довольно быстро поняли, что если бросать куски пищи из одного конца кухни в другой (причина), то собака будет носиться как угорелая по кухне за этими кусками (следствие). Вполне возможно, что та же сила наблюдения помогает человеку в течение жизни. Если сокращение налогов приводит к оздоровлению экономики, значит, оно помогло исправить в ней ситуацию.

Может быть, может быть… Весьма внушительный подводный камень такого подхода заключается в том, что жизнь, как правило, гораздо сложнее швыряния обглоданных куриных ножек из одного конца кухни в другой. Да, на каком-то этапе мы могли сократить налоги, однако примерно на том же этапе развертывались другие «активизации». В колледжи могло поступить большее число женщин, интернет и другие технологические новшества привели к повышению производительности американских рабочих, стоимость китайской национальной валюты оказалась заниженной, профессиональный бейсбольный клуб Chicago Cubs уволил своего генерального менеджера и т. д. Все, что произойдет после сокращения налогов, нельзя приписывать исключительно сокращению налогов. Проблема любого анализа, который можно отнести к категории «до и после», заключается в том, что если одно событие (событие A) произошло после какого-то другого (события B), то это отнюдь не означает, что событие B послужило причиной события A.

Подход, который мы обозначили как «разница в различиях», может помочь идентифицировать последствия некоторой активизации при выполнении двух условий. Во-первых, мы анализируем данные «до» и «после» для той группы или юрисдикции (подведомственной области), которые получили соответствующее активирование, например данные по безработице для округа, реализовавшего программу обучения новым профессиям. Во-вторых, сравниваем эти данные с показателями безработицы за тот же период времени для какого-либо похожего округа, который не реализовал данную программу.

Предполагается (что довольно важно), что две группы, используемые для такого анализа, в целом сопоставимы – за исключением активирования; таким образом, любое значимое различие в исходах между этими группами может быть обусловлено оцениваемой нами программой или политикой. Допустим, что один округ в штате Иллинойс реализует программу обучения новым профессиям в надежде снизить уровень безработицы. Однако в течение двух последующих лет безработица продолжает расти. Означает ли это, что программа провалилась? Как это выяснить?

Разумеется, на этой арене могут действовать множество экономических сил, в том числе и вероятность продолжительного экономического спада. Подход «разница в различиях» сравнил бы изменение уровня безработицы в течение какого-то времени в оцениваемом нами округе с уровнем безработицы в каком-либо из соседних округов, где не реализуется программа обучения новым профессиям. Эти два округа должны быть похожи во всех остальных важных аспектах, таких как структура промышленности, демографическая картина и т. п. Как уровень безработицы в округе, где реализуется программа обучения новым профессиям, изменяется со временем в сравнении с округом, в котором такая программа не внедрена? Мы можем оценить эффект данной программы, сравнив изменения в этих округах за время, в течение которого проводилось данное исследование («разница в различиях»). Другой округ в этом исследовании действует, по сути, как контрольная группа, что позволяет нам воспользоваться данными, собранными до и после воздействия. Если контрольная группа выбрана правильно, то она будет подвергаться воздействию тех же более широких сил, что и подопытная группа. Подход «разница в различиях» может быть особенно поучителен, когда активирование сперва оказывается неэффективным (после начала реализации программы обучения новым профессиям уровень безработицы повышается), хотя контрольная группа показывает, что в отсутствие активации эта тенденция могла быть еще хуже.