Exemplos empíricos do uso de variáveis instrumentais

Aula 16 de abril de 2014

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.

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• 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.

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• 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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• 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.

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• 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.

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Using geographic variation college proximity to estimate the return 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).

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• 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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• 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.

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• 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.

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Medida de habilidade é incluída

Instrumentaliza habilidade e educação

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• 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.