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

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

2 Using geographic variation college proximity to estimate the return 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 Using geographic variation college proximity to estimate the return 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 Using geographic variation college proximity to estimate the return 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

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6 Using geographic variation college proximity to estimate the return 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 Using geographic variation college proximity to estimate the return 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 cross section (em um ponto no tempo) subestimam o retorno a educação quando o método MQO é usado.

8 Using geographic variation college proximity to estimate the return to schooling

9 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 Using geographic variation college proximity to estimate the return 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.

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12 Using geographic variation college proximity to estimate the return 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 Using geographic variation college proximity to estimate the return 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 faculdade próxima 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.

14 Using geographic variation college proximity to estimate the return to schooling

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16 Medida de habilidade é incluída Instrumentaliza habilidade e educação

17 Using geographic variation college proximity to estimate the return 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.