[SCRÂȘIT]
[FOȘIT]
[CLIC]
ESTHER DUFLO: Astăzi vreau
să mă întorc la empiric--
la examinarea lucrurilor empirice.  Băieți, mi-ați
citit ziarul.
Am să vorbesc
puțin despre asta.
Și voi vorbi
și despre asta luni.
Așa că unele dintre
întrebările pe care le-ați
avut-- multe dintre
întrebările, comentariile pe care le-
ați avut au fost legate de
piesa de întoarcere la educație.
Și pe cele pe care le vom
discuta luni.
Dar există o
serie de lucruri
care ar trebui să le
pot aborda astăzi.
Deci, dacă vă amintiți,
ultima dată am ajuns să spunem --
sau noi la un moment dat --
luni, am avut această ecuație
că nivelul de educație
ales de o familie
pentru copiii lor
va fi o funcție
de cost.  al educației,
costul marginal pentru
ei de a dobândi încă o
unitate de capital uman și al
profiturilor educației,
atât rentabilitatea financiară imediată
sub formă de salarii,
cât și cea umană -
cum va
dobândi capitalul uman  a
următoarei generații.
Deci acestea sunt toate lucrurile la
care oamenii s-au uitat.
Prin urmare, ar trebui să ne așteptăm ca
oamenii să răspundă atât
la costuri, cât și la beneficii.
Deci piesa de cost pare
relativ simplă.
S-ar căuta
un cadru în care
costurile educației directe
sau indirecte s-au redus
și apoi s-ar uita
dacă oamenii răspund
educându-și copiii mai mult.
Și apoi, beneficiile
sunt dacă oamenii răspund
la revenirea la educație.
S-ar putea să fie
puțin mai complicat.
Și vom face puțin din
asta, atât beneficiile reale,
cât și
beneficiile percepute, care,
desigur, se află în această ecuație.
În mod implicit, ceva despre care cu greu am
discutat, dar doar
puțin data trecută, este dacă
beneficiul perceput este
același cu beneficiile reale.
Deci, să începem
cu costurile, care
sunt piesa simplă.
Deci, există o serie de lucrări
care se uită la reacția
la costul direct al educației.
Deci, în special,
dar aceasta este
o revizuire puțin părtinitoare
a literaturii,
pentru că are în mare parte lucrările mele.
[Râsete]
Dar am o lucrare cu
Pascaline Dupas și Michael
Kremer în care oferim
uniformele școlare pentru copiii care
intră în clasa a șaptea
sau în clasa a șaptea... da, în
clasa a șasea, sau a șaptea sau a opta.
Și am găsit un
efect destul de mare acolo.
Avem apoi o
literatură pe care o vom
discuta mai detaliat.
Avem o lucrare despre
școala secundară până la învățământ,
care sunt mult mai mari decât
uniforma școlară, despre care vom
discuta în
detaliu luni
și veți citi, care
din nou arată un impact destul de mare.
Într-un fel, ceea ce
este... și Michael
are alte lucrări cu alți
oameni despre diferite forme
de burse pentru școli.
Deci această literatură
este interesantă,
în special
literatura uniformă.
Pentru că, pe de o parte,
observați efectul -
impactul plății pentru
uniformă asupra școlii.
Deci, asta ar sugera că
oamenii
răspund în mod corespunzător la costuri.
Pe de altă parte, aceste
impacturi sunt foarte mari - cu
adevărat, foarte, foarte mari.
Deci, de exemplu,
în lucrarea noastră uniformă,
obțineți o reducere a abandonului
de câteva puncte procentuale.
Și costul unei
uniforme școlare este de aproximativ 5 USD.
Așa că, chiar și pentru o
familie kenyană, nu este atât de mare.
Deci, pe de o parte,
obțineți rata de magnitudine.
Pe de altă parte,
nu este chiar,
aș spune, o justificare a
acestui model, deoarece impacturile
sunt prea mari.
În sensul că, dacă
singurul motiv pentru care intră
costul educației
este că
le compari cu rata
dobânzii, atunci în mod clar --
sau nu cu -- vreau să spun,
cu beneficiile
și actualizate în mod corespunzător
de rata dobânzii,
și asta  pare mult prea mare.
Acestea indică o
constrângere uriașă de credit
că nu pot nici măcar 5 USD sau se
întâmplă altceva.
Da.
STUDENT: Când
proiectați acest experiment,
de ce v-ați gândit la
uniforme [INAUDIBILE]
și la costul [INAUDIBIL]?
ESTHER DUFLO: Toată lumea
spune că e mare lucru.
Toată lumea spune că e mare lucru.
De fapt, am ajuns să ne uniformizăm...
acesta este o lucrare în care
ne-am uitat la HIV.  Am
fost foarte
interesați să testăm
impactul
intervenției guvernamentale în școala HIV.
Așa că guvernul din Kenya
introducea un nou program
pentru HIV, despre care de fapt eram
destul de sceptici.
Aceasta se numește
Strategia ABCD,
care a fost urmată la acea
vreme de majoritatea țărilor din
Africa de Est.
Asta înseamnă să te abții, să
fii atent, să folosești un prezervativ
sau vei muri.
[Râsete]
Ăsta a fost relativ un
fel de frică
între... în această ordine.
Deci abținerea este cea mai bună.
Fii în siguranță, folosește
prezervativ sau mori.
Așadar, acesta a fost un exemplu de ceea ce se
numește o strategie de evitare a tuturor riscurilor - strategie de evitare a riscurilor,

spre deosebire
de strategia de diminuare a riscurilor.
Așa că acest program a fost introdus
în rândul elevilor din ciclul primar superior
.
Aceasta este clasa a șasea până la a
opta în Kenya.
Ei au fost interesați
să evalueze
și noi am fost interesați
să o evaluăm.
Dar, în același timp,
eram destul de sceptici.
Și am vrut să comparăm asta
cu strategia care este doar
menținerea fetelor la școală ca
măsură directă de protecție,
spre deosebire de încercarea de a
le învăța ceva despre HIV
atunci când sunt la școală.
Așa că am vrut să avem asta.
Și pentru noi era destul de evident
că pentru copiii de vârsta lor,
uniforma este o mare constrângere.
Nu pot merge la școală
fără uniformă.
Școala îi trimite
înapoi fără uniformă.
Inițial, când am
început proiectul,
conceperea proiectului,
erau taxe școlare.
Deci urma să
plătim taxa de școală.
Și taxa școlară a dispărut.
Dar ne-am dat seama că
uniforma era încă o barieră.
Deci de aceea am
făcut programul.
Chiar dacă, dacă
te gândești la asta
din confortul
biroului tău, oamenii
nu ar trebui să
răspundă cu adevărat la costuri --
la prezența uniformei.
Dar după cum se dovedește, sunt.
Așa am ajuns la asta.
A fost mai puțin...
și rezultatele sunt destul de
interesante în sensul că
păstrarea copiilor la școală,
menținerea fetelor la școală
reduce HIV.
Programul acela nu merge.
Și, de fapt, acel
program anulează efectul
de a menține fetele la școală.
Așa că este mai bine să
plătești pentru uniformă
și să nu faci nimic altceva.  Asta e
mai rău.
Este mai rău decât să încerci să
le înveți programul ABCD
în timp ce sunt la școală.
Din motive în care
probabil vom intra
și vorbim mai mult despre sănătate.
Așa că așa a
apărut.
Deci
despre asta vorbește toată lumea,
uniforma școlară,
deși nu este în
concordanță cu acest model.
Dar acesta este probabil un eșec
al modelului, spre deosebire
de un eșec al
gândirii oamenilor.
Deci acesta este
primul set de costuri.
Așa că aș spune, doar ca o
justificare a acestui model, nu
este foarte-- este
puțin pe jumătate.
Pentru că, pe de o parte,
vezi oamenii care răspund la costuri.
Pe de altă parte, sunt
mult prea receptivi.
Apoi, există
costul indirect,
care este
costul de oportunitate pentru a fi la școală.
Deci, în timp ce ești la școală,
nu faci bani
pentru familie.
Și se crede, în
special pentru
elevii puțin mai mari,
gimnaziu, liceu,
că îi împiedică pe unii
copii să fie la școală.
Și aceasta este una dintre motivațiile

programelor de transfer condiționat de numerar care au
fost introduse inițial
în America Latină, care
au o componentă care
este condiționată de
trimiterea copiilor la școală.
Și ideea este că aceasta este
de fapt o sumă corectă de bani
pe care oamenii o primesc din
transferul condiționat de numerar.
Și generează-- atâta timp
cât copiii tăi merg regulat la școală
și nu
lipsesc prea mult--
este înscris și nu
lipsește prea mult--
primești un transfer lunar.
Deci, un fel de compensare
pentru că nu au câștigurile lor
dacă au lucrat pe o piață sau la
o fermă sau ceva de genul ăsta.
Deci, acesta este și o
modalitate de a manipula
costul educației prin
crearea unui beneficiu care
compensează un cost existent.
Deci, aceasta este o formă de
transfer indirect de numerar.
Acolo, din nou, aș
spune că rezultatele --
dovezile
în favoarea acestui model
sunt relativ -- sunt mixte.
Pentru că, pe de o
parte, oamenii sunt
foarte receptivi la
transferul condiționat de numerar.
Ei au evaluat acum
în zeci de țări,
începând cu
evaluarea din Mexic, care
a fost unul dintre primele
orașe proeminente în dezvoltare.  A
fost replicat în
multe țări.
Și poate destul de bizar,
pentru că primul
a fost făcut cu un experiment.
Toți au crezut că trebuie să
facă și experimentul lor.
Așa că a fost experimentat în
multe, multe, multe locuri.
Și aveți tendința de a
găsi întotdeauna un impact
asupra educației, în special
pentru acești copii mai mari.
Deci ar fi bine
ca oamenii să răspundă
la costul educației.
Cu toate acestea, ei răspund și
atunci când transferul de numerar
este necondiționat.
Și acolo, din nou, amintiți-vă,
în modelul nostru un transfer mai ușor...
doar un transfer forfetar
nu ar trebui să aibă impact.  Ei
bine, ai putea spune că poate este
limitat de credit sau ceva de genul
ăsta.
Dar cu siguranță nu este
un răspuns direct
la costul educației.
Deci, oamenii sunt aproape...
în unele studii
îi găsești ceva mai receptivi
la transferul condiționat de numerar.
În multe studii, nu
există nicio diferență.
Așa că am făcut unul în
Maroc, de exemplu,
unde am constatat că
transferul condiționat și cel necondiționat sunt
mai mult sau mai puțin echivalente.
Cu un
transfer necondiționat de numerar,
posibil puțin mai
eficient, de fapt,
decât
transferul condiționat de numerar.
Deci, din nou, asta e cam amestecat.
În timp ce oamenii răspund
la lucruri care
sunt menite să-
i trimită la școală,
poate menite să reducă costurile.
Dar par să facă asta, chiar
dacă transferul nu este
direct afectat de cost.
Și apoi, desigur,
există o altă formă
de reducere a
costului indirect este reducerea
distanței până la școală.
Așa că unii s-ar întreba,
cum credeți
despre această intervenție -- intervenția în
construcția școlii
?
Și un mod foarte natural
de a te gândi la asta
este să reduci costul de a
merge la școală făcând
școala foarte aproape, astfel încât să
fie mult mai ușor să mergi acolo
pentru copil și
pentru părinți.
Deci asta este ideea
lucrării mele din Indonezia.
Așa că cineva a întrebat cum mi-a
venit această idee.
Deci poate e relevant.  În
anul II am spus deja
asta pentru că am menționat-o
la ora de scris pe hârtie.
Dar asta s-a dovedit a
fi documentul meu de piața muncii,
deși nu
știam că va
fi documentul meu de piața muncii.
Dar stăteam în
dezvoltare și în travaliu.
Iar în muncă am
vorbit doar despre instrumentare
pentru educație, spunând că este
atât de important să instrumentăm
pentru educație, deoarece
ar putea exista oameni părtinitori de abilități
care au șanse mai mari
să meargă la școală
sunt, de asemenea, poate mai
competenți în diferite moduri.
Și, prin urmare,
oricum vor câștiga mai mulți bani,
chiar dacă nu merg la școală.
Deci, aceasta este părtinirea capacității.
M-am gândit că în
dezvoltare pare mai rău.
Pentru că nu doar
părtinirea abilităților tale este cea care, de fapt,
nu pare să
existe cu adevărat în țările bogate.  Se
pare că nu ai...
să schimbi prea mult
revenirea la educație
atunci când controlezi
această părtinire de selecție.
Dar m-am gândit că, probabil,
în dezvoltare, lucrurile
ar fi destul de diferite.
Pentru că există multe motive
pentru care copiii ar merge la școală,
cum ar fi, în special,
conexiunile părinților lor,
banii părinților lor, care
ar putea fi legate de
capacitatea cuiva de a obține un loc de muncă mai târziu.
Așa că m-am gândit că
părtinirea capacității ar trebui să fie mai mare.
Și apoi am fost foarte
surprins că
nu a existat niciun studiu care să utilizeze
variabile instrumentale în dezvoltare.
Așa că m-am gândit că cineva
ar trebui să scrie acest studiu.
[Râsete]
Și încercam
să mă gândesc la ce
ar fi un
instrument bun și mă gândeam
că distanța până la școală
este un instrument bun.
Dar mă gândesc, ei
bine, asta nu va
funcționa, pentru că dacă
oamenii sunt mai aproape de școală
sau probabil sunt într-un
cadru mai urban.
Deci, ceea ce ai
nevoie cu adevărat este o schimbare
a distanței până la școală.
Ei bine, de unde ar
veni asta?  Ei
bine, dacă o țară ar începe
să construiască o mulțime de școli,
asta ar reduce
distanța până la școală.
Există vreo țară care
a construit multe școli?
Și așa, în
fundul minții, căutam

acea țară, care
făcuse o mulțime de școli.
Acum, separat la
acea vreme, nu
aveam o lucrare de anul doi.
Dar a trebuit să scriem
o lucrare de econometrie.
Și mi-am scris-o pe ale
mele despre Indonezia
pentru că exista un
set de date bun pe care mulți oameni îl
folosesc pentru a face o mulțime de lucruri
numite
ancheta indoneziană privind viața de familie.
Așa că am început cu Indonezia.
Și m-am dus la bibliotecă.
Și au toate
rapoartele Băncii Mondiale.
Unul dintre voi a găsit acest
raport pe care l-am găsit --
raportul din 1989 că -- dar au
o grămadă despre toate țările
și despre ceea ce
fac în fiecare an.
Și am spus, permiteți-mi să
încep cu Indonezia,
deoarece există acest
set de date pe care îl cunosc deja.
Și apoi am găsit asta.
Am spus, e grozav.
Sunt multe școli.
Asta ar trebui să reducă
foarte mult numărul școlilor.
Așa că lasă-mă să văd dacă
pot face ceva cu asta.
Și apoi mi-am dat seama repede
că, așa că, în primul rând,
a trebuit să întemeiez o
serie de școli.
Și a trebuit să găsesc
un set mare de date.
M-am gândit că există un
set atât de mare de date
, poate din același
raport, că îl foloseau
, acest gen de anchetă mare de recensământ
și inter-recensământ.
Deci am știut că acest
set de date există.
Nu știam că există
numărul... datele
și numărul
școlii.
Dar m-am gândit, probabil că
e undeva.
Trebuie să fie într-o
bibliotecă din Indonezia.
Așa că am fost în Indonezia
în timpul verii.
Și am căutat datele despre
care știam că există.
Acestea sunt datele rezultatelor.  A
trebuit să mă duc la
biroul de statistică să o găsesc.
Cred că, oricum, am
plătit niște bani cuiva
și mi-au dat datele.
[Râsete]
Și nu am bătut prea mult.
Dar asta sa întâmplat.
[Râsete]
Acum este mult mai ușor.
Datele, de atunci,
datele din Indonezia
sunt foarte, foarte ușor disponibile.
Australian
National Agency Fund
le-a oferit o mulțime de date pentru a le
pune la dispoziție.
Și apoi m-am dus la bibliotecă.
Știam cine a
implementat acest program.
Era un departament de planificare.
Am fost la biblioteca
departamentului de planificare.
I-am întrebat, ai
avea aceste date?
Și mi-au dat cărți care
arătau numărul de școli
care se construiau în fiecare an,
planul școlilor etc.
Am făcut niște fotocopie
și am terminat.
Și apoi mai aveam două
săptămâni de petrecut în Indonezia.
Și m-am plictisit foarte tare.
Acesta a fost sfârșitul.
Așa am ajuns la asta.
Totul a fost
aliniat destul de frumos.
Nu are... oricum,
nu este întotdeauna așa.
Există o mulțime de locuri în care
acest proiect s-ar fi putut
prăbuși.
Dar în acest caz, am
fost norocos la fiecare pas.
Interesant este că
inițial am fost interesat,
așa că habar n-aveam cât de
bună era o idee.
M-am gândit, acesta este... Am
dat acest sfat
cuiva ieri.
Și cred că este un sfat bun,
că este foarte greu când
începi să lucrezi la
un proiect de cercetare
să te gândești dacă
aceasta va fi o contribuție A-plus
, sau o
contribuție B-minus
sau nicio contribuție.
E greu pentru tine.
Și chiar e greu pentru
cei care vorbesc cu tine.
Așa că cred că cel mai bun
ghid pe care l-am găsit
este să scriu lucrarea
pe care mi-aș fi dorit să o fi citit.
Vreau să scriu lucrarea pe
care vreau să o citesc.
Și apoi știi că cel
puțin unei persoane îi va plăcea.
[Râsete]
Și o persoană destul de importantă,
pentru că ești tu însuți
și vei petrece
mult timp cu acea ziare.
Iar restul se rezolvă de la sine.
Și pur și simplu nu aveam idee
că, în sine, a face
toți acești pași era atât de cheie.
Mi s-a parut foarte usor.
M-am gândit la ea ca la o
scală, ca a face scale,
să iau o strategie care este foarte,
foarte bine stabilită undeva
și să o transpun
în alt context.
Și de fapt, în
mintea mea, avea să
mă ajute să mă gândesc la
randamentele neparametrice
ale educației.
Citisem o lucrare care era
foarte nouă la acea vreme de Whitney
Newey despre estimarea unui
sistem neparametric cu
triunghiular -
cu acest tip de
situație în care aveți
un instrument pentru variabilă.
Așa că m-am gândit că acolo
voi ajunge.
Și cel puțin asta va
fi ceva nou.
Acum, s-a dovedit-- dintr-
un motiv pe care vom
discuta foarte curând,
sau dacă nu astăzi sau luni--
că a fost complet
nepotrivit să facem asta.
Nu numai atât, dar aș fi putut
intui încă de la început
că, dacă aveam un instrument
care să-i afecteze pe oamenii care merg
la școala primară,
nu aveam de
gând să-
l folosesc pentru a extrapola
la întreaga distribuție
a profiturilor
pe întregul
învățământ.  spectru.
Așa că m-am gândit
la asta, mi-aș
fi dat seama că acest lucru nu era...
această parte a proiectului
nu putea fi realizată.
Dar s-a dovedit că,
chiar și fără această parte
a proiectului, care a fost
o lucrare bună, sau cel puțin a
înțeles că este o
lucrare bună, mi-a oferit un loc de muncă
și așa mai departe.
Deci toate astea să spun
că este greu să... a
fost un proiect frumos pentru că
pașii au fost atât de clari pentru mine.
Și apoi, am fost norocos
să le duc la bun sfârșit.
Nu m-a oprit
faptul că nu
știam dacă voi găsi datele.
Mi-aș risca ceva.
Și apoi, deși
pașii erau atât de clari,
era simplu la acea
vreme, era suficient.
Acum, desigur,
totul trebuie să aibă
mai multe clopote și fluiere.
Dar cred că
principiul general
de a nu fi descurajat în
avans de acest lucru este prea ușor
sau acest lucru este prea
evident încă rămâne valabil.
Deci asta pentru autobiografia
legată de această lucrare.
Deci este o diferență.
În diferență,
vom vedea multe din asta.  O să
vezi multe
din asta în cariera ta.
Dacă sunteți o
persoană empirică, la un moment dat,
probabil că veți estima o
versiune a unui grafic de studiu al evenimentului
sau o diferență
între diferență și diferență.
În setarea mai simplă,
este destul de simplu.
Ai două grupe
și apoi două perioade.
Și apoi grupul este tratat
în post-perioada și nu
în pre-perioada.
Iar presupunerea ta de identificare

poate fi scrisă în acest fel.
Adică, dacă te gândești la asta în
termeni de rezultatul tău potențial
și îl tratezi, este
o funcție -- pune
o funcție, eventual, foarte flexibilă,
orice s-
ar putea întâmpla în ceea ce
privește grupul.  Ar
putea avea legătură cu...
scuze, cu grupul,
cu perioada de timp.
Dar ce nu este
acolo care
te va ajuta pentru identificare
și educație [INAUDIBILĂ].
Ce am propus din această
ecuație care determină... da.
STUDENT: Există
interacțiune între apartenența
la grup și--
[VOCI INTERPUSE]
ESTHER DUFLO: Exact.
Așa că presupunem că poate
oamenii care sunt mai tineri
vor primi mai multă educație
pentru că sunt mai tineri.
Țările sunt mai bogate.
Oamenii care se află într-o regiune
vor primi mai multă educație
decât alții.
Dar nu există... cei
mai tineri din
loc, care sunt mai educați,
altfel nu ar fi
fost chiar mai mult sau chiar
mai puțin educați.
Deci aceasta este presupunerea pe care o
facem.
Și aceasta este
ipoteza cheie de identificare.
Și într-o mulțime de diferențe
în aplicarea diferențelor,
trucul va
justifica atât această presupunere
din principiul a priori,
cât și să adune
cât mai multe dovezi posibile
că presupunerea este,
de fapt, reală.
Odată ce avem asta, atunci
suntem în formă bună.
Deci, din nou, dacă avem
două grupuri, două perioade,
atunci estimările dif și dif
sunt pur și simplu -
sau așadar, obiectul pe care
încercăm să-l estimăm
este diferența de
medie dintre post și pre
pentru grupul tratat minus
același lucru pentru
grupul de control.
Și există
presupunerea de identificare pe care am stabilit-o.
Asta
vă va oferi impactul -
impactul mediu
al programului.
Desigur, nu
avem aceste lucruri.
Așa că le înlocuim cu
mediile populației sau cu mediile eșantionului.
Iar estimatorul definitiv
va fi acum-- ar
trebui să fie o pălărie acolo-- va
fi media
grupului tratat după minus
grupul tratat pre minus
grupul de control după minus grupul de control
pre.
Aș dori să faci
trei linii de algebră când te
întorci acasă, ceea ce te va convinge
că aceasta și aceasta este
echivalentă numeric cu
estimarea unei
regresii MCO pe un grup -
un manechin tratat,
un manechin tratat constant
, un manechin post
și  interacțiunea celor doi.
Cu studenții
fac calculele.
Dar o să presupun
că poți reuși.
Asta e din formula OLS.
Deci este nevoie de
liniile algebrei.
Dar e interesant...
e bine să-l ai în vedere.
Chiar trebuie să știi.
Și uneori punem
această întrebare la examen
și nu o primește toată lumea.
Chiar trebuie să
știi ce este asta.
Aceasta este diferența
dintre post și pre, beta 1.
Aceasta este diferența numerică
dintre tratat și control
în perioada pre.
Și acesta este diferența și diferența.
Acesta este ceva ce
trebuie să știi
în viață pentru că ajungi.
Deci, în contextul nostru, avem
un program de construcție de școli relativ rapid,

finanțat
de boom-ul petrolului din 1973.
Așa că cineva a întrebat
cum s-a întâmplat că au
decis să-și folosească
banii din petrol pentru a face asta.
Care
este economia politică?
Deci economia politică
este că ei au fost...
Suharto a ajuns la putere după
un război civil destul de sângeros.
Milioane de comuniști
au fost uciși.
Țara nu era într-o
formă bună nici politic,
nici economic când a
preluat și consolidat puterea.
Și punctul său de vedere pentru a remedia
acest lucru a fost să încerce să creeze
o identitate națională, care să fie
uniformă pentru întreaga țară.
Și pentru a face asta, a
inventat o întreagă ideologie
numită Pancasila.
A promovat cu adevărat
limba Bahasa Indonesia,
care
este interesant limba
nimănui în special.
Este un grup-- este o
limbă de comercianți care
nu este vorbită sau nu a fost
vorbită, în special,
de grupul etnic principal.
Și a crezut că școlile
ar fi o modalitate bună
de a difuza acea ideologie
și de a difuza limba
și, prin urmare, de a crea
un sentiment de unitate națională
după ceea ce au experimentat.
Și înainte de asta, Indonezia
este o țară producătoare de petrol.
Dar înainte de asta,
veniturile din petrol
obișnuiau să meargă în locurile
care produceau uleiul.
Și un alt lucru
pe care a crezut
că își va consolida atât
puterea, cât și întregul loc
a fost să folosească aceste venituri
într-un mod mai echitabil.
Așa că a decis că toți
banii din petrol
trebuie să fie redistribuiți de
centru în programe sociale.
Și unul dintre... și
programul de construcție a școlii.
Se numesc asa in-pres,
in instructiune prezidentiala,
prin instructie prezidentiala.
Așa că programul in-pres-- educația--
programul de școală primară
a fost primul dintre acestea.
Apoi a fost un
program de apă și canalizare.
Deci, dar când au început, a
fost foarte mic,
pentru că au început să...
primul an a fost 1972.
Și apoi a venit boom-ul petrolului.
Și apoi a devenit,
cred, mult mai mare
decât ceea ce anticipaseră.
Și au rămas cu
ea, atât în ​​ceea ce privește
modul de alocare a regulilor,
modul de alocare a școlilor,
cât și de a continua să folosească toți
banii în acest scop.
Deci este foarte
diferit de Brazilia,
de exemplu, unde
banii din petrol sunt
cheltuiți în
provinciile care îl extrag.
Sau, de fapt, o mare parte din
petrol este în mare.
Deci este extras... este
folosit în provinciile care
se află la linia mării.
Și banii aceia--
există o întreagă literatură care
arată că acei bani
nu sunt cheltuiți foarte bine
în acele locuri.
Deci asta este
economia politică.
Apoi au decis
că urmează să
aloce școlile pentru că
obiectivul era să ajungă
la 85% de înscrieri peste tot.
Deci urmau să
aloce școala
în funcție de
diferența dintre 85%
și oriunde ar fi locul.  Au
avut recensământul lor în 1971.
Deci practic
foloseau asta pentru a spune... lui
[?  vertical ?]
creştere liniară la 85%.
Și, în principiu,
ar fi trebuit să rămână la 85%.
Acesta este un alt lucru
pe care am încercat să-l folosesc
și nu l-am folosit pentru a
vedea dacă după 85% ar fi trebuit să se
aplatizeze.
Și așa, s-ar putea folosi asta
pentru o identificare mai clară.
Dar nu a fost chiar...
nu a fost, a fost prea
lină, așa că nu a funcționat.
Deci, cu asta, depinde doar
de înscrierea în pre-campanie.
Asta îmi dă
diferența mea în diferență.
Așa că voi defini un
grup de oameni tratați,
care sunt băieții tineri, și
apoi tratați în regiunea de control.
Pentru început, putem spune, ei bine, să fim
jos deasupra mediei.
Și apoi putem face o simplă diferență
și diferență pentru anul de studii.
Deci acestea sunt medii eșantionului
pentru intensitatea mare a programului
și tinerii,
intensitatea mare și bătrânii.
Primul lucru pe care îl remarcăm
este că în rândul bătrânilor a
fost
nivelul de educație, acesta
este anii de educație
atinși de adulții
care au fost copii în această perioadă
este mai scăzut în regiunea de mare intensitate
.
Asta are sens, pentru că
puneau mai multe școli
în locuri care aveau mai puțină
educație pentru început.
Și sunt încă mai mici pentru
copiii mici, dar mai puțin.
Deci diferența este pozitivă,
deși este nesemnificativă.
Deci, acesta este ilustrativ,
dar nu este foarte precis.
Deci e bine.
Așadar, acum putem să ne uităm la--
putem fi puțin
îngrijorați că, chiar și în
absența
programului, cohorta tânără
ar fi convergit poate
către cohortele vechi pentru că--
revenim la modelul nostru de bază.
Lucrurile converg.  Ar
trebui să existe o singură stare de echilibru
în care se îndreaptă toată lumea
și este în țară.
Deci ne-am aștepta la
convergență oriunde.
Deci doar prind asta?
Așa că o modalitate ușoară de a face
asta este să compari vechiul
cu cel foarte vechi.
Și putem face asta cu
acel experiment de control.
Și apoi putem
vedea că cel puțin
înainte se pare
că tendința era
de fapt paralelă
între cele două locuri.
Deci este încurajator.
Vechii și... acestea
sunt deja vechile mele.
Și acesta este foarte bătrânul meu.
Și dacă aș fi făcut
diferența și diferența pentru ei,
aș fi găsit un
număr mult mai mic.
Și așa, asta merge în
direcția corectă.
Acum, asta e tot...
asta e destul de bine.
Și putem face mai bine decât atât.
Și acolo avem... în
primul rând,
avem multe grupuri.
Deci, în unele locuri, au construit
o școală la 2.000 de copii
și două școli la 1.000 de copii
și 100 de școli la 1.000 de copii.
Sau ei bine, nu merge la 100.
Dar așa că ne-am putea gândi
la mai multe tratamente.
Deci, în cazul nostru, ați
putea avea unul până la trei
dacă nu aveți foarte mulți.
Sau ați putea avea,
în cazul nostru,
putem spune că este
ceva discret.
Și voi
înlocui diferențele
și diferențele mele simple cu practic
o regresie pre
și post cu privire la numărul
de diferențe de educație
pe numărul de
copii care au fost construiți.
Deci, din nou, dacă aș avea doar două
cohorte și mă relaxez doar asta, îmi
dă...
Acum trebuie să controlez.
Trebuie să pun
efect de regiune fix.
Deci, acesta este controlul
pentru orice diferențe.
Și apoi voi
presupune aici...
Presupun
că efectul este
liniar în numărul de școli.
Așa că regresez
pe o interacțiune,
nu mai pe un
manechin tratat, ci pe un număr
de școală la 1.000 de copii manechin.
Și asta îmi dă această
regresie, din nou, pe
care o pot face comparând
doar tinerii cu cei bătrâni.
Și acum, acest lucru este
interpretat ca spunând
că în locurile care
au mai primit o școală --
pentru fiecare școală suplimentară
la 1.000 de copii,
creșterea educației
între
cohorta tineri și bătrâni
este cu 0,12 ani mai rapidă.
Are sens?  Deci,
așa citim asta.
Asta e o regresie.  Ați fi putut
citi că...
ați fi putut analiza asta
ca o regresie a
diferenței dintre tineri
și bătrâni în funcție de numărul
de școli pe cap de locuitor
care au fost construite în
regiunea lor de
control al nașterii, ținând cont de orice
diferențe dintre regiune.
Și putem face același
experiment între vechi
și super vechi.
Și lucrurile sunt acum
mult mai precise,
deși sunt prea
precise din motive pe
care le voi veni într-un minut.
Erorile mele standard sunt
complet dezactivate în acea lucrare.
Nu știam mai bine.
Dar acum știu.
Deci, acest lucru [INAUDIBIL] este oprit din
motive pe care le voi discuta puțin.
Dar cel puțin pare ceva
mai precis, sau mult mai
precis.
Deci e bine.
Se pare că la fiecare 1.000 de
școli crește numărul
anului cu 0,12 ani.
Și acum putem face...
putem folosi faptul că, de
fapt, avem multe cohorte
și, de asemenea, că poate
avem o predicție.
Deci, în loc să
controlez, în primul rând, în
loc să controlez
doar postarea, aș
putea controla pentru
o demi-perioadă.
Asta nu va
schimba nimic.
Dar, mai interesant,
aș putea, în loc să
am doar o
interacțiune pentru postare
și numărul de școli,
acum voi controla-- voi
avea o
interacțiune pentru fiecare manechin de an
și numărul de școli, pe care îl
voi  te poti gandi --
felul in care este scris asta, care
incepe de la cei mai
tineri sau cei mai in varsta
pana la sfarsit, te
poti gandi sa rulezi
o serie de diferente si diferente,
in care de fiecare data
compari
toti oamenii nascuti in 19  --
Cred că cei mai în vârstă oameni
sunt născuți în 1950 sau așa ceva.  Îi
compari cu
oamenii născuți--
faci o diferență și diferență
între cohorta 51 și 50--
diferența dintre
51 și 50 a regresat în funcție de
numărul de
școli care au fost construite.
Și apoi
diferența dintre 52
și 50 și numărul de
școli care au fost construite,
etc., etc.
Și asta te construiește...
așa că primul
este doar tratat.
Iar aceasta a doua este combinată
cu tratamentul școlilor.
Și asta vă oferă acest
grafic tipic de studiu al evenimentului.
Așa că acesta este cel
pentru educație unde
am început aici la zero, și de
24 de ani, pentru cei mai în vârstă.
Și deci, acesta este o diferență și
diferență, diferența
și diferența continuă pentru 23,
pentru 22 și cetera.
Aceasta se execută ca o singură regresie.
Dar acesta este fiecare dintre aceste puncte
în comparație cu cei mai în vârstă.
Și am o predicție că
nu a fost construită nicio școală la
care ar putea merge acești tipi dacă
au mai mult de 12 ani în 1974.
Așa că nu ar trebui să văd-- toți
acești tipi ar trebui să fie zero.
Și apoi, pe măsură ce școlile se
construiesc majoritatea școlilor
și oamenii sunt mai tineri,
astfel încât ei ajung să se bucure de ele
pentru o perioadă mai lungă de
timp, predicția
este că
efectul tratamentului ar trebui să crească.
Deci, la vremea aceea, cred că
oamenilor le plăcea foarte mult acel grafic.
De atunci au devenit
foarte, foarte, foarte comune, la
modă și importante.
Deci, acest grafic are
o mulțime de probleme.
Nu este chiar...
nu este modul în care s-ar
construi un astfel de grafic astăzi.
Și vă voi arăta toate
lucrurile pe care ar trebui să le adăugăm.
Dar în acest moment, am fost destul de
mulțumit că, dacă ai globul ocular,
aceasta arată ca o linie dreaptă.
Aceasta arată ca o
linie în creștere.
Și la asta ne-am aștepta.
Deci este încurajator.
Odată ce am găsit
acest lucru, putem spune, ei bine,
acum că m-am convins
că acesta este, de fapt, zero, îl
pot impune, ceea ce
îmi oferă o cohortă mare de control.
Și acum îmi pot construi
diferențele și diferențele în ceea ce privește
cohorta de control.
Deci toate acestea vor
fi normalizate ca având un
efect zero în comparație cu ele.
Și apoi, aceasta va fi
comparată cu întregul grup.
Așa că cineva a întrebat, de ce ai
face asta?  Ei
bine, faci asta pentru că
obții rezultate mult mai precise
dacă ai un
grup de control mult mai mare.
Și oh.
Deci asta am făcut în
acea ziare în care încă...
estimez unde...
asta se face aici.
Suntem aici rulând o
regresie cu doar 10 manechine
sau 11 manechine, care sunt
toate persoanele tratate
și efectul lor diferit de tratament
pe măsură ce îmbătrânesc.
Și apoi, odată ce am
făcut-o pentru educație, o
putem face și
pentru salarii, ceea ce
va duce la ceea ce vom
discuta data viitoare pentru.
Deci totul e frumos.
Acesta este un exemplu foarte tipic
de
efect fix bidirecțional dif și difer
care a devenit super popular
în economia aplicată.
Și o să-i
vezi în continuare.
Acesta este unul simplu
pentru că toată lumea a
fost tratată în același timp.
Singura complicație
este că efectul--
tratamentul este
introdus progresiv.
Deci nu ne-am aștepta la niciun efect
și apoi la un efect de program.
Pentru că ne așteptăm la
tratamentul în sine,
intensitatea continuă să crească.
Deci și impactul ar trebui să
continue să crească.
Există, de asemenea, multe cazuri în care
statele adoptă politici
în
mod eșalonat sau regiunile
adoptă o politică
într-un mod eșalonat.
Deci, de exemplu, ați putea avea o
modificare a legilor privind salariul minim pe
care le aprobă un stat,
apoi alta,
apoi alta și
alta.
Și apoi aveți...
puteți, de asemenea, să comparați,
chiar și în aceste setări,
chiar dacă toată lumea adoptă în cele din urmă
, puteți încă
estima impactul
politicii comparând,
de exemplu, persoanele care
nu au adoptat încă cu persoanele
care au adoptat deja.  .
Și acel grup continuă să se
schimbe în timp.
Deci, în această setare, așa că asta se
numește design eșalonat.
Deci aceasta este o
chestiune de politică unică, o singură dată.
Aceste exemple sunt
design eșalonat.
Și există o întreagă
literatură despre cum
să faci aceste lucruri corect.
Primul lucru cu un
design eșalonat
este că doriți să
le puneți la locul potrivit.
Doriți să
le reetichetați astfel încât zero să
fie începutul timpului --
este momentul în care un anumit
stat introduce politica.
Și totul este -- vă veți
desena graficul de studiu al evenimentului nu
în timpul calendaristic, ci în
timpul înainte și după eveniment, evenimentul
fiind politicile
adoptate într-un anumit loc.
Are sens?
Menționez că, pentru că
vă voi arăta
un eveniment care este reprezentat grafic
înainte, [INAUDIBLE] înțelegeți
ce înseamnă atunci când
politicile sunt eșalonate.
Deci, există o literatură activă
despre cum să o faci corect,
ceea ce înseamnă că această
lucrare nu mai este corectă.
Din fericire, constatările
sunt încă în mare parte corecte.
Dar sunt multe lucruri pe care le-ai
face diferit.  În
primul rând este
eroarea standard.
Așa că am discutat la
un moment dat foarte pe scurt
ideea grupării
erorilor standard.
Deci, cel puțin, cum ați
grupa eroarea standard
într-un program de diferențe și diferențe
ca acesta, unde
aveți
date individuale, dar tratamentul,
programul este alocat
la nivel de district.
STUDENT: [INAUDIBIL]
ESTHER DUFLO:
Cel puțin,
doriți să vă grupați în district
[INAUDIBIL] de 10 ori pe an.
Și asta pentru că
acolo toată lumea
dintr-un anumit district
într-un anumit an
are același număr de școli.
Deci ăsta e unul, care
nu se face în lucrarea respectivă.
Dar este ușor de făcut,
nu se schimbă prea mult,
dar ar putea avea dacă rezultatele
între oamenii dintr-un anumit
district ar fi
[INAUDIBIL] înregistrate.
Atunci trebuie să--
atunci mai există o
îngrijorare, și anume că
presupunem că
în loc să aveți date anuale.
De fapt, cred că
în acel set de date,
am data exactă a nașterii oamenilor.
Așa că l-am agregat
după anul nașterii.
Dar, de fapt, lunile
de naștere ale oamenilor au afectat și ele.
Așa că, în loc să
agregam datele, să
rulez regresia la
nivelul anului din district,
aș fi putut spune, permiteți-mi să
o rulez la luna districtului.
De ce nu?  Ar
trebui să fie mai precis și să
vă ofere mai multe date.
Și să presupunem că
îmi grupez foarte serios
eroarea standard
în luna districtului.
Dintr-o dată, am
mult mai multe clustere
decât în ​​anul districtual.
Așa că voi obține rezultate care
ar trebui să fie mult mai precise.
Sună corect?
Am putea merge mai departe.
Aș putea spune, ei bine, o să
cumulez la ora districtului
ziua nașterii.
Probabil că m-am întors la
grupuri foarte mici acum.
O mulțime de clustere foarte mici
ar trebui să devină foarte precise.
Ar trebui să vreau să fac asta?
Ce sună ciudat?
Da.
STUDENT: Nu contează.
ESTHER DUFLO: Da.
STUDENT: Până la urmă ai rămas
fără grade de libertate, grade
de libertate?
ESTHER DUFLO: Nu,
pentru că nu alerg...
încă mai rulez exact
aceeași regresie.
Deci, în ceea ce privește
numărul de... sau voi
avea mai multe
manechine pentru ziua nașterii.
Dar asta nu este cu adevărat o problemă,
pentru că am și o mulțime de...
[VOCI INTERPUSE]
STUDENT: Dar nu am
tratat și controlat oameni
în cadrul aceluiași grup?
ESTHER DUFLO: Da, aș putea
avea ciorchini foarte mici.
Dar asta e bine.  Voi
avea... cu cât
grupul este mai mic, cu atât
mai bine, în sine.
Da.
STUDENT: Pentru că ar
trebui să aveți tratamentul
este corelat în
timp [INAUDIBIL]..
ESTHER DUFLO: Exact.
Sună un pic de parcă
produc date.
Nu produc
date pentru că o serie
de observații
vor fi aceleași.
Dar reduc
dimensiunea clusterului.
Am convenit că
trebuie să mă grupez
la nivelul
unității de tratament.
Și am spus, ei bine, este vorba
despre... acesta este
districtul de timp al anului.
Și acum o
fac... ei bine,
an ori lună districtul timpului.
Deci am mai mult cluster,
practic o observație mai eficientă
.  Se
pare că
creez o precizie
care pare prea bună pentru a fi adevărată.
Și problema este
că tratamentul
este foarte corelat de
anul tău de naștere în special.
Cineva născut în
februarie sau martie
este tratat aproape la fel.
Nivelul lor de tratament
este aproape același.
Deci, în
sine, ar fi bine, cu excepția faptului
că rezultatele ar putea
fi, de asemenea, corelate,
deoarece sunt în stat -
sunt pe
piața muncii aproximativ
în același timp și cetera.
Deci da.
STUDENT: Dar dacă... este
, cred, un
scenariu similar.
Ce se întâmplă dacă observăm
mai multe observații
ale aceleiași persoane?
ESTHER DUFLO: Da, la fel.
Dacă observăm
mai multe observații
ale aceleiași persoane,
nu am dori să le tratăm
ca observații individuale.
STUDENT: Deci ne grupăm
pe indivizi?
ESTHER DUFLO: Exact.
Deci întrebarea... în acest caz,
ne-am grupa după individ.  Am
spune că toate
provin de la aceeași persoană.  Am

face fie o presupunere
despre care
este seria temporală a acestei epoci.
Sau ne-am grupa doar
după individ, spunând:
Recunosc
că toate
provin de la același
individ, nu sunt
observații independente.
Prin urmare, trebuie să
țin cont de asta
în eroarea mea standard.  În mod
similar, pentru oamenii care
locuiesc în același an de raion
spunem, ei bine,
locuiesc împreună,
sau fac multe
lucruri în comun.
Trebuie să ne grupăm la acel nivel,
deoarece tratamentul este, de asemenea,
grupat la acel nivel.
Și apoi, în mod similar, așa cum
ajungeți amândoi,
oamenii care trăiesc în--
care sunt din
același an de naștere,
ani de naștere similari,
luni de naștere similare
au experimentat o
condiție de educație similară, o
condiție pe piața muncii.
Este probabil ca rezultatul lor
să fie corelat.
Iar tratamentul lor
este foarte corelat.
De fapt, cu diferență și
diferență, este cu adevărat extrem.
Pentru că odată ce cineva este tratat,
rămâne tratat pentru totdeauna.
Și, prin urmare, există
o corelație mecanică foarte puternică
între
starea de tratament
a persoanelor care sunt
născuți în ani înrudiți,
deoarece nu este -
nu continuă și nu se oprește.
Prin urmare, trebuie să luăm în considerare această
corelație serială în timp
.
Cel mai simplu mod este să
faceți exact ceea ce
spuneți, și anume, în
loc să ne grupăm
la
nivel de district ori an, ne
vom grupa
la nivel de district
pentru a ține cont de
corelația dintre rezultatele
oamenilor care trăiesc
în același  raion
și sunt născuți în ani diferiți.
Agruparea-- deci
corelația nu este una singură.
Dar gruparea...
lăsăm datele să
descopere aproximativ despre ce este vorba.
Cu excepția cazului în care avem foarte puține
clustere, caz în care
trebuie să faceți alte lucruri.
Da.
STUDENT: Și dacă
aveți date, cum ar fi
datele lunare ale
construcției de școli,
ar avea sens
să aveți clustere care
depind și de timp?
ESTHER DUFLO: Da.
Ai putea să faci asta.  Ai
putea spune, dacă ai avea
date lunare despre
construcția școlii, ai
avea tratamentul definit
la locul lunii.
Dar atunci ați dori
să vă grupați și la nivel de loc,
pentru că cu siguranță există
multă autocorelație
în numărul de
școli construite,
pentru că continuă să crească.
Nu coboară.
Și rezultatele ar putea fi, de asemenea,
corelate pentru oameni
din cohorta similară de-a lungul timpului.
Deci, acesta este primul
lucru pe care trebuie să-l facem.
Dar asta știam... da.
STUDENT: De asemenea, ar fi...
Vreau să spun, asta ar
fi în continuare, cred,
ați avea în continuare
autocorelația pe
care o puteți gestiona odată ce ați
[INAUDIBLE] la nivel de district.
Dar ar fi ușor
comparabil cu anul calendaristic
să folosești un an școlar, astfel încât
cohorta să se nască
în același an școlar?
ESTHER DUFLO: Da.  Ai
putea avea ceva mai multă
precizie, poate
dacă ai încerca să te
joci cu asta.
Cred că
anul calendaristic este...
anul școlar este calendaristic
în acest caz particular.
Dar nu sunt pozitiv.
Da.
Deci asta nu-- nu este vorba
despre--
nu este o
problemă de eroare standard.
Îți definește tratamentul
într-un mod mai precis.
Deci asta
vă va oferi mai multă precizie care se va
reflecta
în scenariul dvs.
Așa că primul lucru pe care
nu l-am făcut și acum știu,
trebuie să vă grupați
la nivel de district.
Și când faci asta, de fapt,
estimările sunt mai puțin precise.
Încă aveți un
impact semnificativ asupra educației.
Dar impactul asupra
salariilor este puțin șocant.
Apoi aveți această
serie de oameni
care sunt mult mai
recenti pe care îi
veți vedea mai mult în recitare
și în setul de probleme.
Dar o să fac
lista pentru tine.
Acestea sunt înțelegerea mea cu privire
la lucrările care
trebuie citite acum dacă
sunteți interesat să
faceți vreodată un studiu de eveniment sau o
diferență
în viața voastră.
Unul este punctul Goodman-Bacon
, care
face acest punct de a stivui
datele în mod corespunzător
dacă evenimentul este eșalonat.
Unul este... deci ideea că
e puțin liberă că, oh,
există o tendință anterioară pe care
toată lumea o testează?
Această lucrare ia această idee
mai în serios spunând, în
primul rând, cum aș
testa pre-tendință.
În al doilea rând, nu ai putea
respinge pre-tendința,
dar ele sunt
oricum acolo, așa că ar trebui să
le controlăm oricum.
Așadar, vă oferă câteva sfaturi pentru
a controla orice tendințe prealabile.
Această hârtie este grozavă.
Vă voi arăta două
grafice din această lucrare.
Dar este fantastic.
Cred că în cele din urmă probabil că
tot ce trebuie să știi
este aici.
Sunt dispus să pariez
că acesta devine
standardul și toți
ceilalți sunt uitați.
Este o lucrare de revizuire despre cum
să faci un grafic de studiu al evenimentului,
precum și cum să controlezi
pre-tendință.
Și vă voi arăta
graficul lor de studiu al evenimentului.
O putem compara cu a mea.
Dar este o revizuire pentru
revizuirea anuală sau ceva de genul ăsta.
Deci este foarte pedagogic.
Este bine făcut și
există coduri [INAUDIBILE] pentru el.
Deci părerea mea este că este
ghișeul tău unic.
Tocmai am aflat
de ea recent,
altfel ar fi în
programa cu trei stele.
Apoi, o altă problemă în care ați
putea intra este când --
dacă efectul tratamentului
este eterogene,
atunci ceea ce obțineți dintr-o
simplă diferență de diferență
în designul stivei
este un efect ponderat
al tuturor efectelor tratamentului.
Și, de obicei, e bine.
Dar dacă ai
ghinion, unele greutăți
ar putea fi negative,
caz în care ești puțin înșurubat.
Deci, există ceva de lucru
de corectat pentru asta--
construiți
eroarea standard corectă.
Probabil că este o problemă de verificat.
În sensul meu,
probabil că aș fi mai puțin o
problemă centrală decât să o fac corect.
Deci, iată
graficul lor de studiu al evenimentului
după ce toate sugestiile
au fost implementate.
Deci poate nici nu ai
nevoie să citești ziarul.
Puteți consulta acest
rezumat foarte frumos al acestuia.
Cred că ar trebui să
citești ziarul.
Dar ce trebuie să facem?  Ei
bine, acesta este studiul nostru de evenimente.
Deci, zero este punctul.
În cazul nostru, în
cazul meu, ar
fi 12 în 1974 ar fi zeroul meu.
Deci cu ce am greșit?
Deci, în primul rând, ei
sugerează că este mai bine
să se normalizeze cu anul anterior.
M-am normalizat aici, la
începutul menstruației.
Dar desigur, asta
nu are prea mult sens.
Ați dori să vă normalizați
anul înainte de studiu.
Așa că ar fi trebuit să folosesc
ca categoria mea omisă
oameni care aveau 11 ani în 1972.
Așa că normalizați la minus 1.
Atunci nu am un
interval de încredere în niciunul dintre graficele mele.
De fapt, unii dintre ei
au, dar nu prea multe.
Deci ar trebui să aveți
intervalul de încredere
pe care îl face toată lumea acum.
Ceea ce sugerează să adauge, de
asemenea, este acest interval de încredere mai lung
, care este o
bandă de încredere uniformă.
Deci ține cont de
faptul că nu doar
testați unul câte unul, ci le
testați pe toate.
Deci erorile standard
sunt puțin mai mari.
Apoi aici, au pus
media tuturor acestui punct.
Deci, practic, este media
rezultatului tău în...
este normalizat ca
zero în regresie.
Dar nu este zero, desigur.
Există o... deci este o
medie a rezultatului tău
în perioada anterioară.
Deci, vă oferă un
sentiment al mărimii
și cum se
compară mărimea estimării punctuale.
Ce mai propun ei?
Ei propun, de asemenea, să pună la
punct ceea ce credeți că
este modelul mai restrâns.
Deci, în acest caz, presupunerea
a fost că există un efect,
există o perioadă prealabilă și
apoi există un impact.
Deci acesta este modelul restrictionat.
Deci, puteți vedea
în ce măsură există o abatere
de la acel model restricționat.
În cazul meu, aș fi construit... aș fi
desenat asta.
Sau, de fapt, aș fi putut să
desenez ceva undeva.
La un moment dat în
lucrare, am desenat
numărul școlii construite.
Deci ai putea construi... ai
putea construi
pentru fiecare copil de câți
ani de școală eficientă s-
ar bucura.
Și acesta ar fi
efectul tău restrâns
dacă efectul ar fi doar
proporțional cu numărul
de școală înmulțit
cu numărul de ani de care
trebuie să te bucuri.
Deci l-ați putea compara cu
forma coeficientului.
Acest lucru îl face mai ușor pentru
cititor să facă asta.
În cele din urmă, ai putea introduce-- ai
putea pune în legenda
graficului--
așa că aici, ceea ce sugerează ei în
lucrare, dar dintr-un motiv oarecare
nu este aici, este o valoare P a
tuturor acestor tipi fiind negativă.
Deci aici nu ai
putea respinge.
Cred că sunt
drăguți și negativi.
Deci un test valid pentru toate
aceste lucruri fiind negativ.
Deci, acesta este testul...
un test formal de...
scuze, fiind zero...
testul formal de pre-tendință zero.
Și apoi, un test formal
al modelului restrictiv.
În acest caz,
modelul restrâns
este că efectul tratamentului
este constant odată ce începe.
Și aici, puteți vedea că se
pare că nu este.
Și de fapt, ei introduc aici
testul pentru post de efect constant
și respins.
Deci asta e în...
că poți pune
asta în legendă.
Așa că am pus atât efectul de pre-tendință, cât și
efectul de tratament constant.
Dar din anumite motive, pe acest
grafic au doar asta.
Deci acesta este
graficul de studiu al evenimentului de ultimă generație.
Dacă ești student în al doilea an, îți
scrii lucrarea din al doilea an
, vrei--
și plănuiești
un grafic de studiu al evenimentului,
trebuie să arate așa.
Și aceasta este o altă
sugestie pe care o au
este să traseze linia cel mai puțin
ondulată care se potrivește
tuturor punctelor din grafic.
Deci, aici sunt cele
mai puțin ondulate linie
care se potrivesc cu toate punctele din
grafic este o linie dreaptă.
Deci, practic, acesta este o modalitate
de a vă spune că nu se potrivește.  Se
pare că
toate acestea sunt pre-tendințe.
Și aici, aceasta, cea
mai puțin ondulată linie posibilă
este destul de ondulată.
Deci, pare foarte
puțin probabil ca acest lucru să se
datoreze unui alt lucru care
se mișcă în acest mod amuzant.
Deci, în cazul nostru, în cazul
programului în pres,
linia cel mai puțin ondulată
care se potrivește cu toate punctele
ar fi fost probabil drăguță
și așa, și, prin urmare,
destul de puțin probabil să fie
explicabilă prin altceva.
Dar este un mod de a face
acest argument într-un mod mai puțin--
într-un mod impresionist.
Deci, aceasta este stadiul tehnicii
de diferență în diferență.
Vreo întrebare despre asta?
M-am gândit că ar
fi o ocazie bună
să pun toate acestea pe diapozitive.
Apoi, veți avea o
modalitate convenabilă de a vă referi la ele mai târziu.
Așa că asta am de
spus și
pe fond în ceea ce privește
reacția oamenilor
la costul educației.
Vom reveni la această lucrare.
Mulți oameni au întrebat despre
efectul de echilibru general.
Și voi reveni
la asta data viitoare.
De fapt, am scris
o lucrare despre asta.
Așa că am o lucrare care se uită
la impactul
construcției școlilor asupra
oamenilor care nu sunt
afectați de
construcția școlilor pentru a ajunge
la efectul de echilibru.
Permiteți-mi să petrec ultimele
10 minute pe care le avem --
10, 15 minute ne gândim
la celelalte aspecte ale ce mai
intră în
funcția de producție a educației, la
ce par să
răspundă oamenii.
Deci, o caracteristică foarte frumoasă
a unei caracteristici foarte specifice
a acestui model este că oamenii ar trebui să
răspundă la
revenirea percepută la educație.
Deci, cum ar putea cineva să
testeze asta?
Așadar, cum a exploatat Jensen pentru prima dată
faptul
că oamenii fac greșeli
în ceea ce cred ei că
este revenirea la educație.
Și, prin urmare, poți să le
spui adevărul.
Și spunându-
le adevărul, le
afectezi
revenirea percepută.
Și puteți vedea
dacă așadar
reacționează mergând mai mult la școală.
Așa că a făcut acest proiect
în Republica Dominicană,
unde rata de absolvire
a liceului este scăzută.
Și a mers mai întâi la
elevi și le-a întrebat
părerea lor despre revenirea la
educație comparând--
cerându-le să spună
cât de mult cineva are--
pentru cei care au terminat
școala primară față de cei
care au terminat
liceul, care este diferența?
Apropo, lasă-mă să termin
asta și apoi te întreb.
La început, oamenii
par să fie... oamenii
de aici par să subestimeze
revenirea la educație.
Ceea ce, apropo,
nu este o constatare generalizată.
Din experiența mea, oamenii
supraestimează în mare măsură randamentul
educației, cel puțin
al învățământului secundar.
Dar în acest caz, ei îi
subestimau.  Au
văzut că veți
obține doar o creștere de 10%
din trecerea de la a opta la
a 12-a, când, de fapt, este
mult mai mare decât atât.
Și apoi, ceea ce au făcut ei
a fost că le-au spus
adevărul în unele școli
pentru că Mincerian se întoarce
mai mult ca 10% pe an.
Deci 40% pentru trecerea din
clasa a VIII-a la liceu.
Și apoi, după ceva timp au
comparat cine rămâne la școală.  În
primul rând, ei arată că
își actualizează convingerile.
Și îți voi arăta
asta într-un minut.
Și apoi investighează
impactul asupra educației.
Deci, înainte de a merge mai departe, care este
problema în a face asta?
Sau, de fapt, chiar și
întrebându-le în acest fel,
diferența dintre ei s-au gândit
în venitul
cuiva care a finalizat
față de cel nefinalizat?
Care este potențiala îngrijorare
în realizarea acestui exercițiu?
Da.
STUDENT: Ei bine, am vrut doar
[INAUDIBIL] să nu înțeleg pe deplin
ce înseamnă asta
și, de asemenea, [INAUDIBIL]..
ESTHER DUFLO: Da.
S-ar putea să nu înțeleagă
ce înseamnă asta într-un anumit sens.
Da.
STUDENT: În funcție de
modul în care a fost pusă întrebarea,
nu este clar dacă este ca
întoarcerea unui individ care
alege să [INAUDIBIL]
școala primară [INAUDIBILĂ],
dar ținând
cont și de capacitatea.
ESTHER DUFLO: Da, exact.
Exact.
Și în ceea ce le este dat
este plin
de părtinire de abilitate potențial,
sau de părtinire de selecție
de orice fel.  Le
spui
diferența
dintre învățarea sau cineva
care a terminat și nu
a terminat educația.
Asta nu este
revenirea la educație.
Acesta nu este
efectul cauzal al educației.
Deci potenţial
mint oamenii,
ceea ce este un pic problematic.
Sau nu minți, ci oferindu-
le o informație
care nu este exactă.
Nu este corect
pentru medie.  S-
ar putea... și apoi cealaltă
parte a răspunsului tău este că
nici măcar nu este vorba
despre un individ.
Nu este neapărat
informații relevante
pentru un anumit
individ, pe care, desigur,
nu le cunoașteți.
Deci ăsta e
un proiect puțin șocant.
Dar din nou, poate că
nu am știut până... asta
ar putea fi retrospectiva din 2020.
Dar ăsta dintr-odată ceva pe
care oamenii l-au criticat.
Ei găsesc un
impact asupra educației.
Ei constată că oamenii, în general, își
actualizează convingerile în mod pozitiv.
Și găsesc un
impact mediu asupra educației.
Lasă-mă să-ți arăt masa.
Deci randamentul perceput
a crescut.
În medie, aceste tratamente
regresează pentru o grămadă de lucruri,
nu contează.
Acesta este RCT, nu ar trebui să aveți
nevoie de nimic din asta.
Și apoi, acesta este
efectul mediu asupra randamentului pasiv.
Și apoi
efectul mediu asupra diverselor lucruri,
fie că se
întorc, fie că
termină anii de școală.
Și apoi găsesc de fapt
un efect mai mare
pentru gospodăria bogată
decât pentru gospodăria săracă,
posibil pentru că,
în plus, oamenii
au, poate,
constrângeri de credit,
oamenii nu o pot face imediat.
Deci întoarcerea nu este singurul
lucru care intră în decizie.
Deci, dacă ar trebui să rulați
această regresie -
după ce ați făcut acest experiment, dacă ar trebui să
rulați această regresie,
ați rula-o în acest
fel sau ar
exista o altă modalitate de a o rula
care ar avea mai mult sens.
Da.
STUDENT: Nu ar
trebui să ținem
cont de faptul că
efectul tratamentului este diferit
în funcție de modul în care [INAUDIBIL]?
ESTHER DUFLO: Exact.
Deci, cel puțin,
ar trebui să vă gândiți
că tratamentul nu
are un efect monoton
asupra acestor alte lucruri.
Deoarece unii oameni, chiar
dacă în medie oamenii
subestimau,
este probabil
ca unii oameni
să supraestimeze,
iar alții să
subestimeze.
Deci, cel puțin, atunci când
faceți acest tip de
tratament de denaturare, iar acestea
au devenit populare
și vom vedea
alte exemple în acest sens, ar
trebui să vă uitați la-- ar
trebui să separați eșantionul
de persoanele ale căror anterior
sunteți  deplasându-vă la oamenii
care înaintea dvs. vă mutați în
jos, pentru că v-
ați aștepta ca efectul să
meargă în direcția opusă.  Ei
bine, asta este doar o notă despre
cum ar fi putut cineva să facă asta.
Deci, dat... deci această lucrare a fost
criticată pentru ceea ce
vă spun, și anume că,
practic, le
spuneți oamenilor niște prostii.
E puțin tulburător.
Poate ar trebui să facem asta.
Și apoi există și
alte lucrări care
încearcă să folosească hârtie care
încearcă să folosească datele reale -
date din lumea reală, pentru a
vedea cum reacţionează oamenii
la revenirea la educație.
O lucrare mai veche a lui
Foster și Rosenzweig
în [INAUDIBLE]
destul de drăguță, analizează
impactul
soiului cu randament ridicat
și susține că cerealele soiului cu
randament ridicat
au un impact mare
asupra randamentului educației.
Pentru că, practic, trebuie să
fiți capabil să citiți pachetul
și să înțelegeți ce este acesta.
Și apoi au niște
dovezi sugestive
că revenirea la
soiul cu randament ridicat
este foarte scăzută pentru persoanele care
nu sunt educate și foarte
mare pentru persoanele
care sunt educate.
Așadar, introducerea,
care este puțin secvențială,
precum și varietatea cu randament ridicat
în sate au un
impact diferit, deoarece --
mărește
revenirea la educație.
Deci, acesta este primul
lucru pe care îl spun.
Și apoi, ca rezultat, când
vezi că sunt introduse soiuri cu randament ridicat
,
asta ar trebui să crească
oamenii care își educă copiii,
deoarece revenirea la educație
a crescut acum.
Și găsesc asta.
Acum, o problemă
cu acel exercițiu
este că, în același
timp, că a crescut
profitul
educației, ar trebui să
crească veniturile oamenilor.
Și am văzut că într-un
model mai bogat al lumii,
efectul venitului
ar crește, de asemenea,
educația în sine.
Aceasta nu este o problemă
pentru ei, deoarece
nu cred în efectul de venit.
Deci singurul lucru care s-ar fi putut
întâmpla
este răspunsul la
revenirea la educație.
Dar cineva ar putea fi
îngrijorat de asta.
Două lucrări mai recente
care au același -
acele două lucrări au
puțin același mecanism
la îndemână -
este o lucrare David Atkin
și lucrarea Sara Hernandez.
Sara a fost studentă absolventă
aici și acum predă
la Northwestern.
Ei analizează
locurile de muncă de experți și
locurile de muncă de export care provin din
sectorul confecțiilor, mai ales în Mexic,
și
sectorul florilor din Columbia.
Și ei arată că atunci când
aceste locuri de muncă sunt introduse,
duce la abandonul școlar al
fetelor, în ciuda faptului
că oamenii nu sunt mai bogați.
Ceea ce ei explică prin faptul
că revenirea la educație
este acum mai mică pentru că
nu trebuie să fii educat
pentru a obține niciunul dintre aceste locuri de muncă.
Deci, puteți obține un loc de muncă bun
lucrând într-o fabrică de confecții
sau puteți obține un loc de muncă bun
lucrând într-un sector de flori
fără studii.
Așa că oamenii au renunțat.
În exemplul lui David, s-
au încurcat
pentru că atunci
sectorul a dispărut
și s-au trezit
fără locuri de muncă
și fără studii.
Aceasta este întreaga
poveste a acelei lucrări.
Dar, deci, avantajul--
„avantaj”--
avantajul acestui exemplu este
că revenirea la educație
scade în același timp
cu creșterea venitului.
Deci nu avem
efectul venit și
efectul de substituție mergând în
aceeași direcție.
Deci, dacă constatăm că
educația scade,
pare probabil că din
cauza asta.
Dar apoi Jensen a făcut
un pas înapoi
și a spus, ei bine, nu ți-a
plăcut schimbarea mea în credință.
Așa că o să
schimb returul.
Pare ambițios
să spui, ești
capabil să schimbi
revenirea la educație.
Și a avut o idee grozavă, grozavă,
care
este să participe la o
campanie de recrutare pentru
centrele de apeluri, astfel de
lucruri atunci când suni
pentru computer,
și de obicei este
un tânăr drăguț din
suburbia Delhi, unde
suburbia este destinată în
un simț foarte larg care
răspunde la telefon.
Așa că de la început au
recrutat cu adevărat mai ales în Goregaon,
foarte aproape de Delhi.
Și apoi au început să se extindă.
Și a lucrat cu ei la
începutul expansiunii
pentru a-i conduce în sate în care
nu fuseseră niciodată în Haryana
sau în UP, așa că practic un
sector mai larg este în UP.
El conectează BPO, operațiunea de
procesare back office
cu satele.
Cineva merge în sat,
face publicitate posibilității
și apoi vede ce se întâmplă.
Așa că au mers niște fete care
aveau vârsta potrivită
și aveau
educația potrivită, adică
învățământul secundar
cu puțină engleză.
Și este interesat de
ceea ce se întâmplă cu fetele mai tinere
care încă nu au putut merge.
Erau mici.
Au mai multe șanse
să rămână la școală?
Deci, ceea ce găsește el este
că femeile sunt într-adevăr...
femeile mai tinere au într-adevăr mai multe
șanse să lucreze într-un BPO.
Deci e bine.
Nu a existat un astfel de
efect pentru bărbați.
Și că atât cele mai tinere, cât și--
ambele femei,
dar și
femeile mai tinere, fetele
aveau mai multe șanse
să fie la școală.
Și chiar și mai tinerii sunt mai bine hrăniți.
Deci, practic, părinții--
povestea este că părinții și-au
dat seama că-- există
mai mult în ceea ce privește fetele.
În general, ei devin
mai valoroși în general
și, în special, sunt mai
valoroși dacă sunt educați.
Așa că revenirea la educație
pentru femei a crescut.
Și încep să-
i educe mai mult.
Deci, interesant,
nu există niciun efect pentru bărbați.
Nu se discută prea
mult în această lucrare.
Dar am o altă lucrare în
care ei separă
băieții între oameni care
la început erau descriși
ca fiind cei care vor
avea grijă de ferma familiei.
Deci, de obicei, băiatul cel mai mare,
față de băiatul mai mic.
Și când se
despart de asta,
constată că, de fapt, când a
început echipamentul BPO
pentru băieții care ar trebui
să lucreze în ferma familiei,
educația a scăzut.
Și pentru alți băieți,
este mai degrabă fete.
Și așa ideea de acolo este
că ești foarte speriat
să revină la educație
pentru băieți
pentru că nu vrei
să plece pentru că cineva
trebuie să rămână să aibă
grijă de tine
și să aibă grijă de fermă.
Și, prin urmare, veți
suprima educația pentru ca ei să
nu--
aici revenirea la
educație pentru voi
este negativă din punctul
de vedere al părinților.
Așa că asta duce
puțin la conversația pe care
am avut-o cu
[INAUDIBLE] și alții
despre contractul
dintre familie.
Că, dacă nu poți contracta
pentru a primi banii înapoi de la
băiatul tău, atunci
nu îi trimiți.
Așa că mai sunt două
lucruri pe care mi-
am dorit să le fac și pe care
nu am avut timp să le fac.
Unul dintre ele îl voi face mai târziu
când vorbim despre familie.  Asta e
bine.
Putem lua asta.
Acesta este lucrarea Rebekah [INAUDIBLE]
despre faptul
că părinții nu au idee
ce fac copiii lor.
Dar pe aceasta vreau
să o menționez pe scurt.
Este o lucrare de Seema
Jayachandran și Adriana
Lleras-Muney care se uită
la un alt mod de a afecta
întoarcerea la
educație sau felul în care
revenirea afectează este pur și simplu
faptul că cât timp
vei trăi?
Deci, dacă te aștepți să trăiești pentru
o perioadă foarte scurtă de timp,
atunci educația ta nu
merită prea mult.
Sau dacă te aștepți ca fata ta
să trăiască foarte puțin timp
pentru că
oricum va muri la naștere,
atunci ea nu va
experimenta întoarcerea
pentru o perioadă foarte scurtă de timp.
Deci, acesta este un
mod foarte economist de a gândi.
Dar este destul de interesant
că funcționează aici.
Deci, ceea ce caută
, să știe dacă oamenii --
deci, în principiu,
implicația acestui model
este că, dacă oamenii
se așteaptă să trăiască mai mult, ar
trebui -- sau se așteaptă ca
fiicele lor să trăiască mai mult, ar
trebui să-
i educe mai mult pentru că
sunt  se va bucura de revenirea
acestei educații pe o perioadă mai lungă de
timp.
Deci, aveți nevoie de un
instrument care să afecteze
numărul de ani pe care
cineva se poate aștepta
să trăiască fără a afecta
nimic altceva, cum ar fi
prima de calificare sau
salariul scăzut de calificare, care
pare o problemă foarte grea.
Și ceea ce găsesc este în Sri
Lanka un program care introduce
ambulanța în toate satele.
Și când au făcut asta,
mortalitatea infantilă s-a prăbușit.  Au
făcut asta,
mortalitatea infantilă s-a prăbușit.
Și în special,
scăderea mortalității infantile
a fost mult mai mare în locurile în care
mortalitatea infantilă a fost foarte mare.
Deci, practic, pun
ambulanța, aplatizează

curba mortalității infantile, ceea ce duce
la o scădere uriașă a
mortalității infantile
în locuri care erau cu adevărat
departe de spital
și oamenii nu puteau
ajunge la spital.
Așa că ambulanța a eliminat asta.
Așa că acum folosesc asta
pentru a spune, ei bine,
asta afectează speranța de viață
a femeilor, dar nu a bărbaților.  Așa că
acum voi
folosi practic rata de mortalitate maternă
înainte de ambulanță

ca instrument pentru
scăderea ratei mortalității materne
pe parcursul perioadei,
pentru a vedea dacă oamenii
par să răspundă
educându-și fetele mai mult decât
băiatul.
Deci, acum, ceea ce avem aici
este o specificație cu trei diferențe
.
Doar notez --
puneți specificația jos --
unde putem avea
un efect fix --
putem avea un efect fix bidirecțional,
indiferent de sens, district,
an, anul de timp al districtului
și districtul de timp de gen
și anul de timp de gen  .
Deci toată
interacțiunea dublă poate fi acolo.
Pentru că ceea ce vom
folosi este mortalitatea maternă
într-un anumit
an, cum ar fi momentul în care
părinții
o puteau observa,
ori femeia [INAUDIBIL].
Și constată că mai multă
mortalitate maternă, mai puțină educație.
Deci, folosind doar asta, ei descoperă
că o mortalitate maternă mai mare
duce la mai puțină educație.
Așa că este un fel de
lucrare drăguță pentru că
cred că mulți oameni au cam
intuit că s-
ar putea întâmpla așa ceva.
Dar din moment ce totul este de obicei
corelat cu totul,
este foarte greu de testat.
Și acest program de ambulanță
care a avut un efect atât de masiv
asupra reducerii mortalității materne le-a dat

șansa de a testa ideea.  În
regulă.
Îmi pare rău, așa că am
terminat pentru azi.
Scuze din nou pentru începutul lent.
Și luni, vom continua să
vorbim despre
ziarul Indonezia.
Dar despre asta vom vorbi despre
estimarea revenirii
la educație.
Vorbim și despre
ziarul Ghana, pe
care vă rog să-l
citiți pe măsură ce mergeți mai departe,
care este o altă abordare a
estimării randamentelor educației
sau impactului educației.