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.
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.
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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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• 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.
Using geographic variation college proximity to
estimate the return to schooling
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.
Using geographic variation college proximity to
estimate the return to schooling
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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.