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Aproveitar Descontinuidades. Introdução. Como é que avaliamos intervenções? Quando não existe alocação aleatória a grupos de tratamento e de comparação Quando não se pode manipular o processo de seleção Caso geral
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Introdução • Como é que avaliamos intervenções? • Quando não existe alocação aleatória a grupos de tratamento e de comparação • Quando não se pode manipular o processo de seleção • Caso geral • Pessoas, lares, municípios ou outras entidades são expostos ou não a um “tratamento” ou “política” • Dois grupos não são comparáveis por causa do processo de seleção • Exemplo: Clientes de micro-crédito e indivíduos que não são clientes de micro-crédito • Quando a randomização não é possível, como é que podemos utilizar as características do programa para “medir” o seu impacto? • Resposta: métodos quasi-experimentais • Exemplo: Modelos de Regressão Descontínua (MDRs)
Modelos de Regressão Descontínua • MDR mais próximos das experiências randomizadas do que os outros métodos quasi-experimentais • Depende do conhecimento do processo de seleção dos participantes • Necessário saber um critério de seleção quantificável – “uma pontuação” • Alocação ao “tratamento” depende discontinuadamente desta pontuação • Exemplo: Uma política que se aplique a empresas com vendas anuais menores ou iguais a $5,000. • Uma empresa com vendas = $5,001 não seria tratada, mas seria muito semelhante a uma empresa com vendas = $5,000. • MDRs compararíam empresas com vendas exactamente acima e abaixo da barreira dos $5000.
Outro exemplo de MRD • Lei: Idade mínima para beber nos EUA é 21 o consumo de alcóol é ilegal para pessoas com menos de 21 anos. • Análise: • Pessoas com 20 anos, 11 meses e 29 dias • Pessoas com 21 anos • Tratadas de uma forma diferente por uma restricção arbitrária (idade) • Mas não necessariamente diferentes (probabilidade de irem a festas, obediência, chance de terem comportamentos de risco, etc)
Outro exemplo de MRD • De facto: Esta lei aloca pessoas a grupos de tratamento e comparação • Grupo de tratamento: Pessoas com idades entre 20 anos e 11 meses e 20 anos, 11 meses e 29 dias • Grupo de controle: Pessoas que tenham acabado de fazer 21 anos e que já podem beber legalmente. • Ambos os grupos devem ser semelhantes em termos de características observáveis e não observáveis que afectam os resultados de interesse (taxas de mortalidade) • Desta forma, é possivel isolar o efeito de causalidade do consumo de alcóol nas taxas de mortalidade de adultos jovens
Outro exemplo de MRD Proporção de diasemque (1) bebeou (2) bebeemgrandesquantidades Tratamentocausa um menorconsumo de alcóol
Outro exemplo de MRD Taxas de mortalidadeporidade Aumento do consumo de alcóolcausataxas de mortalidademaiselevadasporvolta dos 21 anos Mortalidadegeral Mortalidadeassociada a acidentes, consumo de alcóolou de drogas Restantemortalidade
A Lógica dos MRD • Alocação ao grupo de tratamento depende de uma pontuação ou de um ranking contínuo (ex.: Idade, vendas, resultado num exame, índice de pobreza) • Potenciais beneficiários são ordenados pela pontuação • Limite ou cut-off (ponto de corte) para ser “elegível” definido claramente ex-ante • Cut-off determina alocação a grupos de tratamento e de comparação • Alocação geralmente resulta de decisões administrativas, onde • a participação é limitada devido a restrições orçamentais • regras claras e não arbitrárias são utilizadas para a participação no programa
Exemplo: Subsídios (Matching Grants) • Governo oferece subsídios via matching grants a PMEs formais • Eligibilidade para receber estes subsídios baseada nas vendas do ano anterior: • Se as vendas foram inferiores a $5,000, a empresa recebe a oferta do subsídio • Se as vendas foram pelo menos $5,000, a empresa não pode beneficiar do subsídio • Se as vendas foram divulgadas antes do anúncio da medida • não é possível manipular as vendas reportadas no ano anterior • fácil de medir as vendas e garantir a utilização da regra
Exemplo: Subsídios (Matching Grants) • O que acontece se nem todas as empresas com menos de $5000 aderem ao programa? • Falta de conhecimento da existência do programa (não sabiam que o programa tinha sido introduzido) • Só as empresas interessadas aderem • Ambos implicam que haja uma seleção (empresas que aderem ao programa podem ser diferentes daquelas que não aderem em várias dimensões) • MAS: A percentagem de participantes altera-se descontinuadamente na fronteira (no ponto de corte), de zero para menos de 100% • Denominado MRD difuso
Probabilidade de Participação: Regraestanque e regradifusa 100% 75% 0% 0%
DescontinuidadesEstanques e Difusas • Descontinuidade Estanque A descontinuidade determina, com precisão, a condição de tratamento • Todas as pessoas com 21 ou mais anos, consomem bebidas alcóolicas e mais ninguem o faz • Todas as pessoas com menos de $5,000 em vendas recebe vouchers e empresas maiores não o fazem • Descontinuidade Difusa A percentagem de participantes muda de forma descontínua no cut-off, mas não de zero para 100% (ou de 100% para 0%) • Algumas pessoas mais novas que 21 consomem bebidas alcóolicas e algumas com mais de 21 não consomem bebidas alcóolicas • Regra determina eligibilidade, mas entre as empresas com menos de $5,000 em vendas, há apenas adesão parcial.
ValidadeInterna • Ideia geral: • Se o ponto de corte é arbitrario, as pessoas exactamente à esquerda e à direita desse ponto devem ser semelhantes • Diferenças nos resultados podem ser atribuídos à política • Principal condição • Nada mais acontece: na ausência da política, não observaríamos a discontinuidade nos resultados à volta deste limite em particular • Pode não ser o caso se • Regra do uso de capacete para motorizadas também se aplica aos 21 anos • Outra medida oferece equipamento a empresas com vendas inferiores a $5,000
Perfil do Resultado Antes e DepoisdaIntervenção Forma diferente
ValidadeExterna • Serão os resultados generalizáveis para além destes dois grupos que estamos a comparar? • Contrafatual em MRD • Indivíduos marginalmente excluídos dos benefícios • Exemplos: pessoas com menos de 21 mas com mais de 20 anos e 10 meses; empresas com vendas inferiores a $5,000 mas mais que $4,500. • As conclusões de causalidade são limitadas às pessoas, lares, municípios, no ponto de corte • O impacto estimado é para individuos marginalmente ou por pouco elegíveis para participarem no programa • A extrapolação além deste ponto supõe premissas adicionais, geralmente não garantidas (ou diversos pontos de corte) • Modelos difusos aumentam o problema
Implementação de MRD: Detalhes • Maiores vantagens dos MRD • Transparência • Possibilidade de ilustrar a situação atraves do uso de gráficos • Maiores desvantagens dos MRD • Necessário que haja muitas observações à volta do cut-off • Todas as observações longe da fronteira devem ter menos importância • Porque? • Apenas perto do cut-off, podemos assumir que é por acaso que as pessoas estão à esquerda ou à direita • Por exemplo uma empresa com vendas anuais de $5,000 versus uma com $500 • Ou uma pessoa com 16 anos versus outra com 25
Em conclusão • MRD são intrumentos útils para identificar o efeito de causalidade • Vantagens • MRD partilham as mesmas propriedades de uma experiência no local do ponto de corte • Podem ser utilizados para avaliar intervenções ex-post tratando os pontos de corte como “experiências naturais” (com propriedades próximas de uma experiência mas não são designados como tal) • Desvantagens • Os efeitos estimados do programa são apenas representativos das pessoas/empresas perto do ponto de corte • MRDs necessitam de amostras muito grandes • Pessoas/empresas podem ajustar o seu comportamento em anos subsequente em resposta ao limite • Exemplo: Deixar de reportar vendas acima de $5,000
Em conclusão • Pode ser usado para desenhar uma avaliação prospectiva quando a randomização não for possível • O design aplica-se a todos os programas avaliados por médias • Diversos pontos de corte para melhorar a validade externa • Pode ser usado para avaliar intervenções ex-post usando as descontinuidades como “experiências naturais”.
