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Clasificación JEL: C92, C72.
Introducción
Existe una antigua controversia en torno de si estudiar economía y estar expuesto al paradigma económico de la corriente principal genera individuos más o menos propensos a la cooperación social.1 Parte importante de la evidencia empírica corrobora esta hipótesis (por ejemplo, Marwell y Ames, 1981; Carter y Irons, 1991; Frank et al, 1993), aunque en algunos estudios ésta no se constata plenamente (Frey et al, 1993; Yezer et al, 1996; Frey, Pommerehne y Meier, 2003).
Sin embargo, una limitación de gran parte de esta bibliografía es que no lo gran establecer si la menor cooperación social que exhiben los economistas se origina de la exposición de los sujetos a la teoría económica, o si en cambio los estudiantes que escogen la economía exhiben, ex ante, una conducta menos cooperadora y prosocial que sus pares de otras disciplinas. Este artículo establece una metodología para intentar separar ambos efectos, de modo de obtener una estimación del efecto “puro” asociado a estudiar economía ver sus otras carreras en dos dimensiones distintas de la cooperación social: confianza y reciprocidad. Para ello elaboramos un experimento controla do realizado con estudiantes universitarios en Chile, en el que las preferencias de los individuos por la cooperación social se mi den por medio de su comportamiento en un juego de confianza (trust-game). Con objeto de separar el efecto de la autoselección del efecto de estudiar economía, el trabajo emplea técnicas de igualación (matching) para configurar cuatro grupos de referencia para el experimento: economistas de primer año, economistas de quinto (último) año, y estudiantes no economistas de primer y quinto años. La comparación del comportamiento de los estudiantes de los diferentes grupos permite establecer los efectos asociados al estudio de la economía.
Un aspecto novedoso de este trabajo es que, para configurar adecuadamente los grupos de control señalados líneas arriba, el reclutamiento de los estudiantes se realiza por invitación selectiva a individuos pre seleccionados de una muestra de estudiantes, y no por medio de una convocatoria abierta como suelen ser la mayoría de los experimentos en la bibliografía relacionada. Este estudio también constituye, dado nuestro conocimiento, un primer esfuerzo por analizar la influencia de la formación profesional en economía en las preferencias por la cooperación social en la América Latina, en la que la gran mayoría de la bibliografía relacionada proviene de países desarrollados.
Este estudio se organiza como sigue. En la sección I se explica pormenorizadamente la metodología empleada en este estudio, se describe el juego de confianza y se identifican las hipótesis por verificar. La sección II da cuenta de la elaboración experimental, así como de las técnicas econométricas empleadas para la obtención de los grupos de comparación. La sección III presenta los resultados y al final se concluye.
I. Metodología
En esta sección se establece la metodología empleada en este estudio, con hincapié en dos aspectos principales: i) se explica el juego de confianza y de qué manera este juego permite evaluar las propensiones hacia la confianza y la reciprocidad que poseen los individuos, y ii) se describe la elaboración experimental y la aplicación del juego de confianza.
El juego de confianza
En este trabajo empleamos una variante del juego de inversión introducido por Berg et al (1995), conocido como el juego de confianza. El juego se conduce en tres etapas entre pares de individuos: el jugador A llamado también “trustor” (el que confía) y el jugador B conocido como “trustee” (aquel en quien se confía). Con el propósito de evaluar ambas dimensiones para cada participante, en nuestra elaboración experimental todos los participantes asumen simultáneamente ambas funciones.
En una primera etapa, el individuo A recibe una promesa de B del siguiente tipo: “Prometo devolverte 1.5 veces lo que tú me envíes. Dado que tu envío será duplicado por el monitor, al cumplir mi promesa ambos resultaríamos ganando la mitad de lo que tú envíes”. Por otra parte, el individuo B también tiene la opción de no prometer nada.2 Un punto importante en esta etapa, y que es conocido de antemano por todos los participantes, es que el individuo B no está obligado a cumplir su promesa en caso de que la haga. Esta etapa se ilustra en la gráfica 1.
En una segunda etapa, dada la promesa (o ausencia de promesa) recibida de B, el jugador A decide la fracción x de su dotación que le envía a B, donde $0 ≤ x ≤ $2 400. Si el jugador A no le envía nada a B, el juego termina. Finalmente, en la última etapa, el individuo B decide la fracción y del monto recibido, 2x, que le devuelve al jugador A, en que $0 ≤ y ≤ 2x. El pago final para el jugador A es 2 400 − x + y, para el jugador B es, 2x − y.
Dado que el experimento busca evaluar dos dimensiones de la cooperación social —confianza y reciprocidad— en nuestro experimento todos los individuos desempeñaron ambos papeles de manera simultánea. Por una parte, asumieron el papel de trustor frente al jugador B, y por otra, el papel de trustee con respecto a otro jugador C, tal como se muestra en la gráfica 4.
Este juego representa una amplia gama de situaciones estratégicas relevantes, como las que implican decisiones de inversión con contratos imperfectos. La cantidad x enviada por el jugador A es usada como una medida natural de confianza en una interacción anónima con B.3 El jugador A confía en que B le envíe el monto prometido. Aquí la confianza se define como la disposición a transferir una cantidad positiva (x > 0) a B, con la esperanza de que éste cumpla el compromiso adquirido en la etapa anterior.4 Igualmente, el monto pagado y en relación con el monto enviado por A (x) es un indicador de reciprocidad de B hacia A, reflejada en su disposición a cumplir su promesa, y honrar la confianza depositada por A. Si la proporción y /x es 1.5, el jugador B cumple su promesa, y no lo hace si la proporción es menor.
Es importante resaltar que la bibliografía identifica el monto devuelto y como una medida de reciprocidad. La bibliografía ha estudiado principalmente dos modos de reciprocidad. La reciprocidad intrínseca es la que responde a las preferencias de los individuos por el bienestar de otros, y la reciprocidad instrumental es el resultado de un proceso de optimación que responde a la necesidad de los individuos de crear una reputación o mantener relaciones rentables de largo plazo (Sobel, 2005). Esta última, sin embargo, no debiera surgir en un contexto de anonimato y sin interacciones futuras, como en el que se desarrolla este juego.
En el supuesto que los jugadores maximizan sólo sus ganancias pecuniarias, la predicción de la teoría de juegos es que los individuos jugarán el equilibrio de Nash perfecto en subjuegos: dado que la mejor estrategia individual del jugador B en la última etapa es no devolver nada (y = 0), la mejor estrategia del jugador A es no realizar ningún envío (x = 0). Sin embargo, diversas hipótesis explican la presencia de resultados que se alejan del equilibrio teórico. Una de ellas, que se infiere de diversos estudios experimentales en contextos de negociación, sugiere que los individuos podrían considerar no sólo los pagos monetarios al momento de evaluar los resultados de un juego. En este contexto, las preferencias de los jugadores podrían ser más complejas, de manera que incluirían también inclinaciones por valores como justicia, honestidad, altruismo, equidad, entre otros (Roth, 1995).5
Otra hipótesis apoyada por Kennan y Wilson (1993) es que los resultados de una negociación dependen del tipo de información con que cuentan los participantes. En este contexto, los resultados aparentemente “irracionales” en un juego con información completo podrían explicar se en el contexto de un juego con información incompleta. Por ejemplo, en el juego de con fianza podrían presentar se alejamientos de la predicción teórica si el jugador A, aunque maximice sólo su pago monetario, no estuviera seguro acerca del tipo de motivaciones del jugador B.
Por su parte, Prasnikar y Roth (1992) señalan que, incluso suponiendo otros tipos de preferencias no monetarias, las pruebas parecieran apoyar el hecho de que los individuos mantienen una conducta estratégica. En este sentido, los individuos que ofrecen montos significativos de dinero en un juego de ultimátum, lo harían para minimizar la probabilidad de ser rechazados, conducta que los autores denominan “racionalidad estratégica”. En el contexto del juego de confianza, aquellos que exhiben confianza podrían estar motivados no sólo por una inclinación intrínseca por la equidad o la eficiencia de los resultados, sino también podrían ser “colaboradores condicionales” que buscan tomar ventajas oportunistas de un oponente considerado justo o altruista (Andreoni y Samuelson, 2006).
En este contexto es importante señalar que el juego de confianza será utilizado en el presente estudio más como un instrumental teórico para medir la influencia del estudio de la economía en el tipo de preferencias sociales de los estudiantes, que como un instrumento para medir su grado de racionalidad.
Luego, la hipótesis de que el estudio de la economía erosiona las preferencias hacia la cooperación social debería reflejarse en menores envíos de los estudiantes de economía de quinto año, en promedio, a los de sus pares de otras carreras. Sin embargo, esta conducta también podría observar se si es que la economía como disciplina atrae, en promedio, a individuos con ese perfil de preferencias hacia la cooperación social, es decir, si se produce una autoselección en la elección de las carreras. Para contrastar la hipótesis del sesgo profesional de los economistas frente a la hipótesis de autoselección, se comparan los comportamientos de los estudiantes de primer y último año de la carrera. Si el estudio de la economía tiene un efecto negativo en la confianza de los individuos, entonces uno debería observar que a medida que los individuos avanzan en el estudio de sus carreras los envíos promedio se reducen entre los economistas mientras que se mantienen estables entre los no economistas. Igualmente, si existe un efecto negativo del estudio de economía en la reciprocidad, se debería observar que la proporción de economistas que cum ple su promesa se reduce mientras que se mantiene estable entre los no economistas.
II. La elaboración experimental
1. Muestreo y datos
En una primera etapa se recabó información pertinente respecto a los atributos de una muestra amplia de estudiantes. Para ello se visitaron diversos cursos seleccionados aleatoriamente de los cursos de primer y último año de las carreras de ingeniería comercial, derecho, arquitectura, geografía e ingeniería en aviación comercial, cuyos alumnos completaron un cuestionario con preguntas en relación con sus características individuales y socioeconómicas. En algunos casos se debió visitar cursos adicionales para ampliar la cantidad de observaciones. Las carreras del grupo de control son todas carreras de al menos cinco años, que poseen una baja o inexistente cantidad de cursos de economía en sus currículos, de modo que la exposición a la teoría económica es mínima o inexistente.6
El grupo de economistas corresponde a alumnos de ingeniería comercial de la Universidad de Chile. Esta carrera tiene una duración de cinco años, de los cuales los primeros dos son un plan común de asignaturas de matemáticas (álgebra, cálculo, estadística, probabilidades y econometría), economía (introductoria e intermedia) y negocios. Luego del plan común descrito, los alumnos deben escoger entre la mención de economía y la mención de administración (negocios). Los alumnos de cinco años considerados en este estudio han seguido la mención de economía. Esta mención proporciona una formación sólida en microeconomía intermedia y avanzada, incluyendo temas como elección racional y maximización, economía de la información, problemas de agencia y teoría de juegos, entre otros.
En cuanto a las características individuales, además de la edad y género, se consideró la capacidad matemática de los estudiantes (aproximada por el punta je en la PSU de matemáticas), la orientación política y la realización de actividades de voluntariado.7 Entre las características del entorno socioeconómico de los estudiantes se consideraron factores como la escolaridad de los padres y la dependencia del establecimiento educacional durante su educación media.8
Finalmente, para los alumnos de economía también se incluyeron preguntas directas respecto a sus preferencias por la economía y la administración, para distinguir entre los alumnos de primer año de la carrera de ingeniería comercial a aquellos que poseían vocación por la economía vs la administración, las dos menciones de la carrera de ingeniería comercial que se escogen desde el tercer año de la carrera. Los estudiantes de la mención de administración no fueron considerados en este trabajo, ni en el grupo de trata miento ni en el grupo de control.
El cuadro A1 del apéndice contiene la caracterización de la muestra de estudiantes encuestados. En ella se observan diferencias en la composición de género, escolaridad de los padres, tipo de establecimiento educacional en la media y en la medida de capacidad matemática entre los economistas y los estudiantes de las otras carreras.
2. Conformación de los grupos de control
En términos formales, para evaluar el efecto de un “tratamiento” (en este caso, haber cursado cinco años de economía) en las dimensiones de interés de este trabajo (confianza y reciprocidad), definimos Y 1i como el resultado del individuo i si éste fue expuesto al tratamiento, es decir, el estudio de la economía, y Y 0i como el resultado del individuo i si éste no fue expuesto al tratamiento. D i ∈ {0, 1} denota el indicador del tratamiento recibido por el individuo i: 1 si recibió el tratamiento, 0 si no lo hizo, y X es un conjunto de características de los individuos.
Dada la restricción de no poder observar simultáneamente los resultados Y 1i y Y 0i para un mismo individuo, la bibliografía se ha centrado en el efecto promedio del tratamiento en los tratados, definido como:
en que la principal dificultad es la estimación de E(Y 0|X, D = 1,). Para estimar esta esperanza, los métodos de igualación (matching) se basan en la creación de grupos de control con datos de individuos no economistas del quinto año (“no participantes del tratamiento”), para lo cual se supone que, condicional en el vector de características X, los resultados de los no participantes se aproximan a lo que los participantes hubiesen obtenido de no haber cursado hasta el quinto año de economía. Formalmente, el supuesto de que {Y 1i , Y 0i ⊥ D i }|X i (selección en observables), implica que:
posibilitándose así la identificación de (1) (Rubin, 1974). Luego, el grupo de control se compone de individuos no economistas del quinto año que sean similares a los economistas del quinto año en términos de las variables X. Para este fin,4proponen el uso del propensity score (p(X i )), o probabilidad de haber sido sujeto al tratamiento, para reflejar cualquier diferencia en las variables definidas antes del tratamiento, X.
En este sentido, resulta útil el siguiente teorema (Rosenbaum y Rubin, 1983): sea p(X i ) la probabilidad de que el individuo i haya sido sujeto del tratamiento, definida como p(X i ) ≡ Pr(D i = 1|X i = E(D i |X i ), en que 0 < p(X i ) < 1, entonces
lo que permite, en ciertas condiciones,9 identificar Δ(X). La estimación de p(X i ) se puede hacer para cada uno de los individuos del grupo de economistas de quinto año y los potenciales controles (no economistas de quinto año). El objetivo es obtener una medida de comparación del grupo control con respecto a los individuos economistas de quinto año, en términos de valores de propensity score más cercanos (conocido en la bibliografía como “clon estadístico”). En términos empíricos la estimación de p(X i ) responde a un modelo de probabilidad en que:
Para estimar este modelo suponemos una función de distribución F
logística. Luego, consideramos como “clones estadísticos” de los economistas de
quinto año a los estudiantes de quinto año de otras carreras que tienen una
probabilidad estimada
en que
El estimador de dobles diferencias también puede aplicarse de manera econométrica, con la ventaja de permitir agregar variables de control que den cuenta de la heterogeneidad que aún pueda subsistir entre los grupos de tratamiento y de control. La ecuación por estimar es como sigue:
en la que Y it es la variable de resultado (envío o razón de devolución), DE i representa una variable ficticia (dummy) igual a 1 si la observación pertenece al grupo de tratamiento (economista) o 0 si es del grupo de control (no economista). DT t es una variable ficticia o dicotómica igual a 1 si la observación corresponde al periodo posterior al tratamiento (quinto año) o 0 si es previo al tratamiento (primer año), X it es un vector de variables de control pretratamiento y ε it denota el término de error. En este caso, el estimador del efecto medio del tratamiento en los tratados estará dado por el coeficiente estimado α3 que proviene de la estimación por mínimos cuadrados ordinarios (MCO) de la especificación (5).
Debido a que no fue factible tener a los mismos individuos al principio y al término de sus carreras, se realizó el propensity score matching del vecino más cercano en dos niveles, como se muestra en la gráfica 5. En primer lugar, de la muestra de 43 estudiantes encuestados de economía de quinto año,10 fueron seleccionados de manera aleatoria 30 individuos para conformar nuestro grupo de tratamiento base.11 Luego, a los economistas de quinto año se les asoció un “clon estadístico” del grupo de estudiantes de quinto año de las otras carreras,12 definido como aquel que tiene el propensity score más cercano. Además se eligieron tres posibles remplazos para cada individuo del grupo de tratamiento en caso de no contactar al “clon” elegido. Finalmente, siguiendo un procedimiento similar, a cada individuo de los grupos de estudiantes de quinto año, tanto economistas como no economistas, se les asoció un “clon estadístico” de sus respectivos pares de primer año, economistas y no economistas.
Luego, puede suponerse la existencia de un efecto de edad o de “ciclo de vida” entre los estudiantes de primero y quinto año en la propensión hacia la confianza y la reciprocidad que es independiente de su formación académica. En el supuesto de que el efecto ciclo de vida es similar entre ambos grupos,13 el efecto asociado al estudio de la economía se aisla por medio del estimador de dobles diferencias.
3. El experimento
Una vez conformados los grupos de control y tratamiento se procedió a invitarlos a participar en el experimento vía correos electrónicos y llamadas telefónicas. Esto constituye una diferencia importante respecto a gran parte de la bibliografía experimental, en la cual la selección de participantes se hace por medio de convocatorias abiertas, y no por invitación, como en nuestro caso, lo cual puede generar importantes sesgos de selectividad en los experimentos.
De los 120 seleccionados se tuvo un total de 113 participantes en cinco sesiones de entre ocho y 20 personas. Se tuvo cuidado de que en cada sesión participaran tanto estudiantes de economía como de las otras carreras. Antes de iniciar el experimento se citó a los participantes en una sala donde se les explicó todas las reglas del juego. Luego se les solicitó llenar un cuestionario de comprensión de las reglas del juego, cuyas respuestas correctas fueron explicadas a los participantes. Finalmente, los estudiantes pasaron a una sala especialmente acondicionada para el desarrollo del juego.
Los asistentes a la sesión tenían conocimiento de que participaban junto con otros dos individuos14 en un esquema doblemente ciego. Cada participante iniciaba el juego con una dotación de 2 40015 pesos chilenos. En la primera etapa, en su papel de jugador B, todos los asistentes tenían la opción de hacer o no una promesa de devolución. Las promesas consignadas en mensajes escritos (véase cuadro A4 del apéndice) eran recogidas por los experimentadores y asignadas a sus respectivos pares según un formato predeterminado. En la segunda etapa, en su papel de jugador A, todos los participantes hacían el envío, los cuales eran recabados, duplicados y asignados a sus respectivos socios. En la última etapa todos los asistentes hacían las devoluciones, las que eran recabadas y asignadas al individuo correspondiente. Terminado el juego la sesión concluía y los asistentes se retiraban con sus respectivas ganancias monetarias después de haber consignado por escrito todas sus decisiones en una cartilla.
III. Resultados
De los 120 estudiantes seleccionados originalmente empleando el método descrito líneas arriba, 113 participantes asistieron a los experimentos, quienes conforman la muestra que denominamos “todos los participantes”. Luego, tomando en cuenta a los 26 economistas de quinto año, se pudo formar una submuestra de sólo clones estadísticos con un total de 104 observaciones, que denominamos “sólo clones estadísticos”. Los resultados para ambas muestras son similares, por ello sólo se presentan los resultados con la muestra de todos los participantes.
Como se observa en los cuadros A2 y A3 del apéndice, no existen diferencias significativas entre las características de los grupos de tratamiento y control para las muestras de participantes, a excepción de la dependencia del establecimiento educacional (público o privado), y el puntaje en matemáticas en la prueba PSU. Por ello, también se registran los resultados de la especificación econométrica del estimador de D-D controlando por la heterogeneidad que aún persiste en la muestra.
1. Resultados de la etapas 1 y 2: Promesa y envío
Los resultados de la primera etapa muestran que casi todos los participantes decidieron prometer una devolución. Esto es esperable dada las condiciones de anonimato del juego que hacen imposible penalizar el incumplimiento de la promesa ex post.
Los resultados del envío se muestran en el cuadro 1. En primer lugar nótese que, a diferencia de parte importante de los estudios anteriores, nuestros resultados muestran una menor significación estadística de confianza (envíos) en los estudiantes de quinto vs los de primer año. Sin embargo, esta pauta no se observa entre los estudiantes de otras carreras, cuyas diferencias en envíos es marginal. Luego, el estimador de dobles diferencias arroja una diferencia estadísticamente significativa de 650 pesos (27% de la dotación inicial) en el envío promedio asociado a ser economista. Estos resultados son congruentes con la hipótesis de que el estudio de la economía reduce la confianza en los demás.
Cuadro 1 Resultados de la etapa 2 (envío)
| Monto enviado |
Economistas (porcentaje) |
Diferencia | ||
|
Primer
año (n = 28) |
Quinto
año (n = 26) |
|||
| 0 pesos | 4 | 23 | 20** | |
| 100-2 300 pesos | 68 | 65 | ||
| 2 400 pesos | 29 | 12 | ||
| Envío promedio | 1 354 | 662 | −692*** | |
| Porcentaje de dotación | 56 | 28 | −29*** | |
|
No
economistas (porcentaje) |
Diferencia | |||
|
Primer
año (n = 29) |
Quinto año (n = 30) |
|||
| 0 pesos | 0 | 0 | 0 | |
| 100-2 300 pesos | 79 | 90 | ||
| 2 400 pesos | 21 | 10 | ||
| Envío promedio | 1 325 | 1 283 | −42 | |
| Porcentaje de dotación | 55 | 53 | −2 | |
| Diferencia (no economistas−economistas) | Envío promedio | −29 | 622*** | 650** |
| Porcentaje de dotación | 1 | 25*** | 27** | |
** Estadísticamente significativo a 5 por ciento.
*** Estadísticamente significativo a 1 por ciento.
Como prueba adicional se observa que el porcentaje de envíos nulos es estadísticamente mayor en los economistas de quinto vs los de primer año, mientras que no se realizan envíos nulos entre los estudiantes de otras carreras.16 En el cuadro 2 se presenta los resultados del estimador de dobles diferencias (D-D) de dos especificaciones: E1 el estimador D-D simple y E2 el estimador D-D que controla por género, dependencia del establecimiento educacional y puntaje en la PSU.
Cuadro 2 Resultados econométricos para el envío. (Variable dependiente: Monto enviado)
| Especificación | Efecto |
Porcentaje de dotación |
| E1 | −650.37 (−2.42)** |
−27 |
| E2 | −564.38 (−2.12)** |
−24 |
| Observaciones | 112 |
a E1: sin controles; E2: E1 + génerσ + dependencia establecimiento educacional + PSU matemáticas.
** Estadísticamente significativo a 5 por ciento.
Ambas estimaciones muestran que, para las dos muestras, y controlando por las heterogeneidades que aún persisten en los datos, el coeficiente asociado al efecto del tratamiento es negativo y estadísticamente significativo, lo que refleja que los economistas envían y confían, en promedio, menos que los estudiantes de otras carreras.
2. Resultados de la etapa 3: Devolución y reciprocidad
Los resultados de la etapa de devolución se presenta en el cuadro 3. Las pruebas muestran que las devoluciones son significativamente menores entre los economistas de quinto vs los de primer año, mientras que son un poco mayo res para los de quinto vs los de primer año entre los estudiantes de otras carreras. El estimador de dobles diferencias muestra una diferencia significativa de −0.40 en la proporción devuelta, asociado al efecto de estudiar y estar expuesto a la teoría económica.
Cuadro 3 Resultados de la etapa 3 (devolución)
| Proporción de devolucióna |
Economistas (porcentaje) |
Diferencia | ||
|
Primer
año (n = 28) |
Quinto
año (n = 26) |
|||
| No cumplen promesa | 0 | 15 | 26 | 11** |
| 0 < proporción < 1.5 | 30 | 48 | 18** | |
| Cumplen promesa | 1.5 | 56 | 26 | −30** |
| Proporción promedio | 1.08 | 0.85 | −0.23*** | |
|
No
economistas (porcentaje) |
Diferencia | |||
|
Primer
año (n = 29) |
Quinto año (n = 30) |
|||
| No cumplen promesa | 0 | 4 | 4 | 0 |
| 0 < proporción < 1.5 | 54 | 43 | −11 | |
| Cumplen promesa | 1.5 | 42 | 54 | 12 |
| Proporción promedio | 1.04 | 1.21 | 0.17 | |
| Diferencia (no economistas−economistas) | Proporción promedio | −0.04 | 0.36** | −0.40** |
| Porcentaje que cumple promesa | −14 | 28*** | 42** | |
a Para analizar la significación estadística de las diferencias entre proporciones se utilizó una prueba no paramétrica c2 más adecuada para muestras pequeñas (véase el test 11 de Sheskin, 1997). Las proporciones de devolución iguales a 0 que se producen debido a un envío nulo (ya sea ante una promesa o no promesa de devolución) no son consideradas en el cálculo de las proporciones.
** Estadísticamente significativo a 5 por ciento.
*** Estadísticamente significativo a 1 por ciento.
Además, se encuentra que la parte de estudiantes con una proporción devolución/envío igual a 1.5 (el monto prometido en la primera etapa) es significativamente menor entre los economistas de quinto vs los de primer año, mientras que lo contrario ocurre entre los estudiantes de primer y quinto años de otras carreras, aunque esta diferencia no es estadísticamente significativa. Luego, el estimador de dobles diferencias tiene una reducción en la probabilidad de devolver lo prometido de 42 puntos porcentuales asociado al efecto de estudiar economía.
Finalmente, el cuadro 3 indica también que la proporción de economistas de quinto que opta por no devolver nada (a pesar de haberlo prometido) es mayor que para los de primer y quinto, mientras que es igual entre los estudiantes de primer y quinto de otras carreras.17
Finalmente, el cuadro 4 muestra los resultados econométricos de la etapa de devolución. La variable dicotómica “devuelve lo prometido” es igual a 1 si la proporción devolución/envío es igual a 1.5, y 0 en otro caso. La estimación probit de esta especificación muestra una reducción en la probabilidad de devolver lo prometido asociado a ser economista, una vez que se controla por las heterogeneidades aún persistentes en los datos.18
Conclusiones
La evidencia experimental presentada en este artículo respalda la hipótesis de que los estudiantes de economía son menos propensos a confiar en los demás y a reciprocar la confianza depositada en ellos por otros, en comparación con estudiantes de otras disciplinas. Más aún, la metodología desarrollada en este artículo permite distinguir entre las dos principales razones que pueden explicar este fenómeno: que el estudio y la exposición a la teoría económica socava la confianza y la reciprocidad hacia los demás o, por otra parte, que la economía atrae a estudiantes más propensos a poseer este tipo de preferencias y conductas. Empleando una metodología basada en el uso de técnicas de matching junto a un experimento por invitación selectiva y no por convocatoria abierta, la prueba obtenida respalda la hipótesis de que el estudio y la exposición en profundidad de la teoría económica genera una menor propensión hacia la confianza y la reciprocidad en los sujetos. En particular, nuestros resultados muestran que, en promedio, los economistas envían a sus pares entre 21 y 27% menos de su dotación inicial que los no economistas en la fase inicial del juego de confianza, lo que sugiere que exhiben menos confianza en los demás en comparación con sus pares. Por otra parte, la probabilidad de otorgar lo pro me ti do a sus pares en el juego de confianza es 36 a 42 puntos porcentuales inferior para los economistas en comparación con sus pares no economistas. En ambos casos las diferencias son estadísticamente significativas.
Queda por delante un largo camino para estudiar y comprender cuáles son los mecanismos de trasmisión específicos asociados al estudio de la economía avanzada que motivan estas conductas; por ejemplo, si los efectos están asociados a la exposición a algunos temas o teorías específicas, o al método y premisas básicas de la teoría económica en general, o si en cambio están asociados a la manera y estilo en que la economía es enseñada en la práctica. Es importante también avanzar en saber si el efecto encontrado en un contexto experimental anónimo se produce en otros contextos, por ejemplo, en interacciones experimentales no anónimas o en conductas no experimentales de la vida cotidiana. Las respuestas a estas y otras preguntas podrían entregar luces respecto a la prevalencia e intensidad de este fenómeno, así como también elementos relevantes para discutir y revisar las prácticas y técnicas de la enseñanza de la economía.
