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2 Variables Instrumentales Alessandro Maffioli Oficina de Planificación Estratégica y Efectividad en el Desarrollo

3 Introducción 3

4 Introducción 4

5 Introducción Cuando esto ocurre, hay distintas estrategias para “solucionar” el problema. Sin embargo, todas implican ceder algo. Algunas de estas estrategias pasan por estimar otro numero que quizás sea interesante: un efecto medio local del tratamiento (LATE). 5

6 Introducción Local  sólo captura el efecto medio correspondiente a algunas unidades. Debemos tener claro a cuales. La aplicabilidad de estas estrategias que identifican efectos medios locales depende de que se cumplan ciertas condiciones. A continuación veremos dos de estas estrategias: (i) Variables Instrumentales, y (ii) Regresión Discontinua 6

7 Variables Instrumentales (IV) 7

8 Variables Instrumentales 8

9 Variables Instrumentales 9 Características no observables Características observables Ty u z NO Una variable instrumental debe cumplir dos condiciones: Estar relacionada con la participación en el programa (relevancia) y, No afectar el indicador de ninguna otra manera (exogeneidad)

10 Variables Instrumentales 10

11 ¿Y de dónde vienen los instrumentos? A veces, de la naturaleza del Proceso Generador de Datos (PGD), por ejemplo, Galiani, Rossi y Schargrodsky (2011) estiman el impacto del servicio militar en la probabilidad de convertirse en criminal. o La participación en el servicio militar obligatorio se basa en una lotería (número alto). o Se usa el hecho de salir sorteado para participar como instrumento. 11

12 Y de dónde vienen los instrumentos? 12

13 Y de donde vienen los instrumentos? Otras veces puede crearlo el investigador interviniendo en el diseño del tratamiento. Una forma común de hacerlo es mediante un encouragement design. Se asigna aleatoriamente un paquete de incentivos, por ejemplo: o Folletos explicando los beneficios de un programa. o Bonificación por participar. o Reducciones del precio de una droga. 13

14 IV en la práctica 14

15 IV en la práctica 15

16 Limitaciones de IV 16

17 Instrumentos débiles Afortunadamente es posible testear si los instrumentos son débiles o no. En la primera etapa del procedimiento hay que analizar la significatividad de la variable instrumental. Una regla práctica generalmente usada es un valor F mayor a 10. 17

18 Ejemplos: Angrist y Kruger (1991) Angrist y Krueger (1991) miden el retorno, en términos de salario, de un año adicional de educación. El problema es que la cantidad de años de educación que se reciben es una variable endógena en un modelo de salario. o Instrumento: Trimestre de nacimiento. La combinación de las normas de edad mínima para ingreso al colegio y para poder dejar el sistema educativo hace que los nacidos en el primer trimestre del año puedan dejarlo habiendo recibido un año menos de educación. o De esta manera, el trimestre de nacimiento afecta la cantidad de años de educación recibidos, al mismo tiempo que, presumiblemente, no guarda relación con el salario. Puede ser considerado un instrumento. 18

19 Ejemplos: Angrist y Kruger (1991) A manera de primera etapa, los autores muestran que los nacidos en el primer trimestre de un año dado, tienden a tener menos educación que otros individuos nacidos ese año. 19

20 Ejemplos: Angrist y Kruger (1991) Las estimaciones de segunda etapa (distintas especificaciones) muestran un efecto positivo de la educación adicional. Este es el principal resultado. Adicionalmente los autores muestran que las estimaciones por MCO y VI son muy similares. Concluyen que esto evidencia que el sesgo de selección no es muy relevante. Posteriormente, Bound, Jaeger y Baker (1995) mostraron que el trimestre de nacimiento resulta ser un instrumento débil, lo que explica que se replique el sesgo de MCO en las estimaciones por VI. 20

21 Ejemplos: Angrist y Kruger (1991) 21

22 Ejemplos: Card (1995) Card (1995) quiere medir el retorno salarial de la educación Problema: La educación no es exógena. (Si es un bien normal, a mayor ingreso se “consume” mayor educación) Propone usar como instrumento la presencia de una universidad cercana al lugar de residencia. Es realmente exógeno ese instrumento? 22

23 Ejemplos: Card (1995) Primera etapaSegunda etapa Variable dependienteEducaciónLog salario Variable independiente Vivir cerca de univ.0.462***--- Educación---0.093 ¿Controles?si 23 La primera etapa nos muestra que el instrumento, tal como se requiere, correlaciona con la variable dependiente de interés. Vivir cerca de la universidad incrementa la probabilidad de recibir más educación. En la segunda etapa encontramos un aumento en un año de educación aumenta el ingreso en 9.3 % (t-stat: 1.4).

24 Ejemplos: Binelli and Maffioli (2006) Binelli and Maffioli (2006) analizan el impacto de FONTAR en el gasto de innovación e I+D en empresas argentinas. o Instrumento: Cantidad de UVTs en cada provincia. o ¿Realmente esto no esta relacionado con el gasto en I+D de las empresas? 24

25 Ejemplos: Binelli and Maffioli (2006) 25

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