Cómo los investigadores de Harvard duplicaron accidentalmente el efecto arancelario
Cuando el presidente de la Reserva Federal, Jerome Powell, citó El aumento de los precios de las importaciones como prueba de que los aranceles están impulsando la inflación.es casi seguro que se basó en un nuevo estudio de la Escuela de Negocios de Harvard. El hallazgo principal del artículo: los precios de los bienes importados aumentaron “aproximadamente el doble” que los nacionales, una proporción de 1,8 veces que sugiere que los aranceles están teniendo un impacto dramático y diferencial en los bienes comercializados.
Sólo hay un problema: ese hallazgo depende enteramente de dos opciones metodológicas cuestionables que suceden para maximizar el efecto medido. Si se toman decisiones alternativas igualmente defendibles, la brecha se reducirá hasta alrededor del 40 por ciento.
El estudio, “Seguimiento del impacto de los aranceles estadounidenses en los precios a corto plazo«, proviene de un equipo dirigido por Alberto Cavallo de la Escuela de Negocios de Harvard, junto con Paola Llamas de Northwestern y Franco Vázquez de la Universidad de San Andrés. Ha estado circulando en Washington, y por una buena razón: se basa en datos novedosos de precios en tiempo real y aborda una cuestión de política urgente. Pero el documento es Tiene fallas que socavan la confianza en sus hallazgos..
El arte de la selección de referencia
Para medir los efectos arancelarios, los investigadores necesitan una “tendencia prearancelaria”, una línea de base que muestra hacia dónde se dirigían los precios antes de los aranceles. Luego miden la desviación de esa tendencia después de que se aplican los aranceles. Bastante simple.
Pero ¿cuándo comienza el período de referencia? ¿Y cuándo comienza el “período tarifario”? El equipo de Harvard tomó dos decisiones clave: iniciar la línea de base en octubre de 2024 y tratar el 4 de marzo de 2025 como cuando comenzaron los aranceles. ¿Por qué octubre? No lo dicen. Tienen datos que se remontan a enero de 2024 (los muestran en su apéndice), pero nunca los utilizan para el análisis principal, nunca explican estas opciones y nunca prueban si son importantes.
Entonces, nosotros ejecutaron las pruebas que se saltaronutilizando sus datos disponibles públicamente. Volvimos a calcular las tendencias prearancelarias con diferentes períodos de referencia y diferentes fechas de tratamiento para ver cuán sensibles son sus hallazgos a estas opciones.
El documento informa que los bienes importados aumentaron un 5,4 por ciento en relación con las tendencias antes de los aranceles, mientras que los bienes nacionales aumentaron un 3,0 por ciento, un diferencial de 2,4 puntos porcentuales y una proporción de 1,8 veces. Ése es el hallazgo de “aproximadamente el doble” que informa el artículo.
Pero ese hallazgo depende enteramente de sus elecciones específicas. si nosotros Estire la línea de base para que comience en enero. y aún se extiende hasta marzo, la brecha entre los cambios de precios de los bienes importados en relación con la tendencia y los bienes nacionales cae a 2,1 puntos porcentuales, una proporción de 1,6 veces. Esto representa una disminución del 14 por ciento en la brecha simplemente ajustando el momento en que comienza la línea de base.
¿Por qué esto importa? Los investigadores tenían datos que se remontaban a enero, pero optaron por utilizar sólo octubre en adelante. Un período de referencia más largo capta una mayor parte de la tendencia subyacente, haciendo que la desviación posterior a los aranceles parezca menor.
Pero ¿por qué tratar el 4 de marzo como el inicio de los aranceles? Los investigadores tienen un argumento defendible de que fue entonces cuando se anunciaron importantes aranceles sobre China, México y Canadá. Una elección más natural sería cuando Donald Trump ganó la reelección después de hacer campaña para aumentar los aranceles y derrotar a un oponente que constantemente afirmaba que sus aranceles equivaldrían a un “impuesto nacional sobre las ventas”.
Si los minoristas miran hacia el futuro (y el propio artículo de Harvard insiste en que así es, enfatizando cómo respondieron los precios a las “noticias arancelarias” y a los costos “esperados”), entonces las expectativas deberían haber comenzado a afectar los precios en el momento en que ganó Trump. Bajo esta especificación, la proporción cae de 1,8 veces a 1,4 veces—no “aproximadamente el doble” sino “alrededor de un 40 por ciento más”.
Aunque quizás sea demasiado pronto. ¿Qué pasa si nosotros trasladar la fecha arancelaria de marzo al Día de la Liberación, 2 de abril? Fue entonces cuando Trump anunció un arancel base del 10 por ciento para casi todos los países: la gran intervención universal que se aplicó ampliamente a todas las importaciones. Utilice esto como fecha de inicio y habrá reclasificado los movimientos de precios de marzo de «efecto arancelario» a «línea de base previa al arancel». Manteniendo la línea de base anterior a enero, la diferencia absoluta cae a 1,89 puntos porcentuales, una proporción de 1,59 veces.
¿Notas el patrón? En cada punto de decisión, los investigadores tomaron la decisión que produce el efecto absoluto mayor y una proporción mayor. Eligieron un período de referencia inicial tardío (octubre en lugar de enero). Eligieron una fecha de tratamiento temprana y plausible (4 de marzo en lugar del 2 de abril o 5 de noviembre). Cada elección es individualmente defendible. Juntos, se acumulan para maximizar el impacto medido.
El jardín de los senderos que se bifurcan
Esto es lo que el sociólogo Andrew Gelman llama “jardín de caminos que se bifurcan.“ Incluso sin fabricar datos ni involucrarse en lo que los científicos sociales llaman “p-hacking”, un investigador que debe decidir qué ventana de tiempo usar, qué variables incluir y qué controles aplicar, está efectivamente eligiendo entre mundos estadísticos. Cada elección conduce a un resultado diferente.
El problema no es que los investigadores hayan tomado decisiones irrazonables. es que ellos hicieron cada elección en la dirección que maximiza su hallazgo en los titularessin siquiera probar si ese hallazgo se mantiene bajo especificaciones alternativas. Muestran materiales en el apéndice con datos que se remontan a enero de 2024, pero los enmarcan como “verificaciones de solidez” que demuestran que sus tendencias son estables, no como evidencia de que sus resultados principales puedan ser sensibles a la elección de base.
¿Está mal elegir octubre en lugar de enero? No necesariamente. ¿Es el 4 de marzo una fecha de tratamiento irrazonable? Se podría argumentar a favor. ¿Pero tomar todas las decisiones en la misma dirección, sin probar la sensibilidad, mientras pregona un hallazgo “aproximadamente dos veces” que aparece sólo en una de varias especificaciones plausibles? Eso es otra cosa.
La caja negra
El papel también las tarifas de siniestros agregaron 0,7 puntos porcentuales a la inflación general. ¿Este hallazgo resistiría el mismo escrutinio? Desafortunadamente, no podemos saberlo. Los investigadores basan esta estimación en índices de precios a nivel de categoría y ponderaciones del IPC que no comparten. Nos dicen que ponderan por “participaciones de gasto oficial del IPC al nivel de 3 dígitos de la COICOP” y que su muestra cubre el 29,7 por ciento de la canasta del IPC. Pero no informan las ponderaciones, las contribuciones a nivel de categoría o cómo se suman hasta 0,7 puntos porcentuales.
Es esencialmente una caja negra. Sabemos que cubrieron alrededor del 30 por ciento del IPC y que los muebles (con el mayor aumento de precio medido) representan el 54 por ciento de sus productos. Pero no sabemos si Muebles representa el 5 por ciento o el 15 por ciento de las ponderaciones reales del IPC. Sin esa información, el 0,7 punto porcentual la afirmación no se puede verificar ni replicar.
ese tipo de problema de transparencia Es aún más preocupante dada la sensibilidad de sus otros hallazgos a opciones de medición aparentemente cuestionables.
Este documento probablemente será citado en informes de políticas como si fuera ciencia establecida. Pero su hallazgo principal –que las importaciones aumentaron “aproximadamente el doble” que los bienes nacionales– aparece exactamente en una de varias especificaciones igualmente plausibles.
Cambie el período de referencia para utilizar todos los datos disponibles y “aproximadamente el doble” se convertirá en “60 por ciento más”. Trate la elección de Trump como cuando las expectativas arancelarias comenzaron a afectar los precios, y se vuelven “40 por ciento más”. Utilice el Día de la Liberación como fecha de inicio de los aranceles y la brecha absoluta se reducirá en una quinta parte.
No se trata de que los investigadores sean deshonestos. No lo son. Este es un equipo de primer nivel que realiza un trabajo empírico serio. Pero es un caso de libro de texto de cómo un grados de libertad del investigador(las muchas pequeñas opciones que entran en cualquier análisis) pueden producir hallazgos citables y relevantes para las políticas que no se sostienen bajo escrutinio.
La próxima vez que escuche que los aranceles hicieron que los bienes importados aumentaran “aproximadamente el doble” que los bienes nacionales, pregunte: ¿cuál base de referencia? ¿Qué fecha de tratamiento? Porque dependiendo de la respuesta, el efecto podría ser la mitad de lo anunciado.
