Exemplos empíricos do uso de variáveis instrumentais

1. Exemplos empíricos do uso de variáveis instrumentais Aula 16 de abril de 2014

2. Usinggeographicvariationcollegeproximity to estimatethereturn to schooling • Trabalhadores mais educados ganham salários mais altos. • Um ano adicional de estudo aumenta os ganhos de 5 a 15%. • A diferença entre os ganhos dos trabalhadores mais e menos educados não pode, muitas vezes, ser interpretada como uma estimativa do retorno a educação. • Os níveis educacionais não são aleatoriamente distribuídos entre a população, envolvem escolhas. • Dependendo de como estas escolhas educacionais são feitas, o retorno a educação estimado pode estar sub ou super estimando o retorno a educação verdadeiro.

3. Usinggeographicvariationcollegeproximity to estimatethereturn to schooling • Para calcularmos o retorno a educação sem viés temos que ter uma variável que explique a variação das escolhas educacionais mas que não seja correlacionada com as variações da renda. • Ou seja, esta variável deve ser exógena da equação de rendimento. • E, deve ser relevante para explicar a variabilidade da educação.

4. Usinggeographicvariationcollegeproximity to estimatethereturn to schooling • Dados: Pesquisa Nacional Longitudinal – amostra de homens (NLSYM) • Pesquisa começou em 1966 com 5525 homens entre 14 e 24 anos de idade que foram seguidos até 1981. • Não é uma amostra representativa dos EUA • Usará as informações de mercado de trabalho do ano de 1976 – 3694 respondentes

6. Usinggeographicvariationcollegeproximity to estimatethereturn to schooling • Instrumento: diferenças geográficas no acesso à universidade é uma fonte potencial desta variação exógena. • Proximidade da universidade em 1966. • A taxa de proximidade da faculdade varia conforme a região (menor no Sul e em regiões montanhosas), se é área urbana e rural, e está correlacionada com a raça e a educação dos pais.

7. Usinggeographicvariationcollegeproximity to estimatethereturn to schooling • Os efeitos de morar próximo são maiores para os homens das classes mais baixas, sugerindo, redução de custos e aumento dos benefícios esperados. • Retorno da educação: 25-60% mais alto que as estimativas de MQO. • Os dados crosssection (em um ponto no tempo) subestimam o retorno a educação quando o método MQO é usado.

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9. Usinggeographicvariationcollegeproximity to estimatethereturn to schooling • Estimações usando MQO: • termo linear na educação, função quadrática da experiência (idade – educação – 6), indicador de raça, dummies para local de residência (Sul e área metropolitana) em 1976. • Dados de 1966 (coluna 2): dummies da região de residência e de morar em área metropolitana. • Colunas 3 a 5: características do background familiar (educação da mãe, do pai, interações, estrutura familiar quando tinham 14 anos de idade).

10. Usinggeographicvariationcollegeproximity to estimatethereturn to schooling • O coeficiente estimado para educação é estável em todas especificações: • Cada ano adicional de educação aumenta de 7,3 a 7,5% os rendimentos dos trabalhadores, controlando para vários fatores. • Este coeficiente de educação estimado, contudo, é uma estimativa viesada do retorno à educação.

12. Usinggeographicvariationcollegeproximity to estimatethereturn to schooling • Si – escolaridade • Yi – log dos salários • Xi vetor de características observadas • Só posso usar MQO se ui e vi não são correlacionados. – Si é exógeno.

13. Usinggeographicvariationcollegeproximity to estimatethereturn to schooling • A escolaridade pode ser correlacionada com fatores não observados que afetam o nível de salários, como habilidade. • Instrumento: estudantes que crescem em áreas sem faculdadepróxima tem custo maior em se educar pois tem que se mudar para fazer a faculdade (não irão morar com os pais). Estes custos mais altos reduzem os investimentos em educação, sobretudo de famílias mais pobres.

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16. Medida de habilidade é incluída Instrumentaliza habilidade e educação

17. Usinggeographicvariationcollegeproximity to estimatethereturn to schooling • Dificuldades com o uso do instrumento “proximidade da faculdade em 1966”: não necessariamente é o local de residência das pessoas quando tinham entre 18 e 19 anos (quando a decisão de ingresso é tomada). • Os entrevistados mais velhos podem ter se mudado para lugares próximos. • Alternativa: deixar na amostra apenas os que tinham até 19 anos em 1966: a estimativa IV ainda é mais alta que de MQO, contudo mais imprecisa e não tão alta.