I dati al servizio della conoscenza….economica Maurizio Franzini Sapienza, Università di Roma 23 giugno 2016.

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1 I dati al servizio della conoscenza….economica Maurizio Franzini Sapienza, Università di Roma 23 giugno 2016

2 I dati e la popolazione: 4 categorie i risultati di un’indagine “segreta” e incompleta Data-ignoring Data-phobic Data-addicted Data-(ra)tional Risultati preliminari: Eterogeneità nella popolazione, ma con addensamenti settoriali non è chiaro di cosa parlino tra loro quando si incontrano... 2

3 I data-phobic 3

4 J.M. Keynes, 1936 ….The ideas of economists and political philosophers, both when they are right and when they are wrong, are more powerful than is commonly understood. Indeed the world is ruled by little less...I am sure that the power of vested interests is vastly exaggerated compared with the gradual encroachment of ideas... Idee, interessi e....niente dati? 4

5 Gerschenkron 1969 A proposito dell’impatto delle teorie economiche (idee?) sul corso degli eventi, fino ad allora debole, scrive che la professione economica, oggi: ….has at its service the vastly increased body of primary quantitative information....The economic historian of future times in dealing with our own…century will be forced to stress the strong impact of economic doctrines upon the course of economic events Dunque, i dati migliorano le teorie e perciò influenzano gli eventi. E’ andata così? 5

6 I dati, le teorie e gli interessi Il caso delle Corn Laws del 1846 – Leslie Stephen scrivendo nel 1900 si chiedeva fu un successo della teoria o semplicemente la classe che voleva che il pane costasse poco era politicamente più forte della classe che voleva che il pane costasse molto Oggi è diverso? Gerschenkron forse sottostima la presenza dei data-phobic tra i policy makers? 6

7 Qualche esempio di apparente data-phobia nel policy making Austerità espansiva come legge generale “La disuguaglianza fa bene alla crescita” come legge generale …..... Evidence Based Policy Making?..o Sometimes Policy Based Evidence Neglecting (o perfino Making)? 7

8 Un motto per i data-phobic 8 ”Approfondire va bene, ma supporre è meglio” (Mark Twain rovesciato)

9 I data-ignoring 9

10 I consumatori e i cittadini Effetti gregge e bandwagon Le percezioni, e le percezioni delle percezioni I ranking, fatti dagli altri L’inerzia Incapacità di riconoscere la propria ignoranza 10

11 11 Nel 1976 si chiese a un campione della popolazione americana di esprimere un giudizio sul “Public Affairs Act” del 1975. Ci furono molti favorevoli, alcuni contrari e pochi non so. 20 anni dopo in un altro esperimento si chiese se si era favorevoli a Clinton che voleva tenere il Public Affair Act o ai repubblicani che volevano abrogarla. La maggioranza fu per Clinton. …solo che il “Public Affairs Act” non è mai esistito.

12 12 …non è solo un problema di “educazione”..... la debolezza della razionalità e l’esposizione all’inganno

13 Un moto per i data-ignoring 13 data is the plural of anecdote George Stigler? Ma c’è anche un’altra categoria di individui Che vorrebbe ignorare i dati perché li ritiene superflui… Ce ne occuperemo tra poco

14 I data-addicted 14

15 Presenti nel mondo della ricerca Si caratterizzano per la tendenza a pensare che i dati parlino da soli… e che più sono, più parlano Tendono ad avere scarsa fiducia (familiarità) con la teoria 15

16 All’opposto: basta la teoria Tentativo della Macroeconomia dinamica nuovo classica: ipotesi di razionalità e coerenza logica.....e controllo empirico molto lasco – basato sul confronto dei momenti sintetici (generati dal modello soggetto a shock di parte reale) con i momenti campionari. Si tratta di approcci neo-deduttivi. Ma le predizioni cruciali del modello nuovo-classico, sono state smontate proprio utilizzando dati e teoria economica. – utilizzando i vincoli coerenti con il modello teorico per identificare strutture empiriche non strutturali e testandone così le predizioni. 16

17 Diverse teorie sono compatibili con gli stessi eventi osservati (malgrado i tentativi neo- empiristi degli anni ’80)….problema dell’identificazione ….occorre imporre vincoli (costruire teorie) Ma occorre anche il controllo empirico delle teorie 17

18 "Science is facts, just as houses are made of stones, so is science made of facts; but a pile of stones is not a house and a collection of facts is not necessarily science” Henri Poincarè 18

19 Verso i data-tional?. 19

20 necessario un continuo confronto tra produttori di teorie e produttori di dati. – I primi devono conoscere come procede la produzione dei secondi, e soprattutto devono essere coscienti di quale sia il significato e il potere informativo dei dati da loro prodotti. I secondi devono essere in grado di cogliere con celerità le idee e le necessità investigative e dei primi, ai fini di una migliore coerenza con ciò che si stabilisce teoricamente e ciò che si osserva. Considerano questa collaborazione essenziale per rendere più scientifica l'indagine delle scienze sociali, e anche per rafforzare la capacità di prendere buone decisioni “politiche”, ammesso che i data-phobic si facciano impressionare. 20 CONSIDERANO

21 Inoltre, Chiedono dati “mirati” e di qualità…. In particolare per venire a capo della c.d. eterogeneità che sembra un tratto distintivo e persistente di moltissimi fenomeni 21

22 22 La disuguaglianza nei redditi da lavoro dovuta all’istruzione e ad altro…

23 D. LE DISUGUAGLIANZE TERRITORIALI Scomposizione per macro-aree geografiche dell’indice di diseguaglianza di Theil dei redditi disponibili equivalenti nel 2006 e nel 2012 23

24 La composizione del top 0.1% in Italia 24

25 Eterogeneità e code Rilevazione corretta di fenomeni estremi: deprivazione, immigrati, super-ricchi Caso dei super-ricchi: – Sovracampionare (esperienza DE del gsoep) – più stretto (e ben pensato) legame fra dati amministrativi e campionari 25

26 CONCLUSIONI La produttività marginale dei dati (in termini di conoscenza) dipende in modo cruciale dall’incidenza delle quattro categorie di individui… A molti (non tutti) di coloro che abbassano quella produttività potrebbe bastare ricordare quello che disse John Wooden E' ciò che impari dopo che sai già tutto che conta davvero Per gli altri occorre trovare la medicina giusta… 26

27 GRAZIE 27