[SCRÂȘIT] [FOȘIT] [CLIC] PROFESOR: Bine, așa că am o sumă destul de mare de acoperit astăzi, mai ales dacă vreau să merg până la ceea ce vă interesează pe mulți dintre voi citind ziarul Indonezia. Poate că nu ajung, dar vom face tot posibilul. Astăzi, vreau să vorbesc despre profiturile private și sociale ale educației. Care sunt profiturile private ale educației? Ei bine, le-am discutat puțin. Ele sunt, pe de o parte, impactul asupra pieței muncii și, pe de altă parte, impactul asupra facilitării creșterii unei viitoare generații care are ea însăși multă educație, pe care o putem lua ca scurtătură pentru capitalul uman. . Iar returul privat include și fericirea care rezultă din educarea copiilor tăi. Există multe dovezi că există o corelație puternică între capitalul uman și câștiguri. Unul dintre acestea provine, de exemplu, de la unul dintre descriptivi [? first ?] statistici din studiul Indonezia, unde vedem că oamenii care au mai multă educație câștigă mai mulți bani, potențial cu unele dovezi ale unui salt către școala gimnazială. S- ar putea chiar să arate ca o curbă în S dacă strâmbiți. Deci asta e acolo. Există dovezi similare, de altfel, despre sănătate. Aceasta este o corelație între indicele de masă corporală al oamenilor sau înălțimea lor și câștigurile lor. Și puteți, de asemenea, potențial... ați putea fi tentat să interpretați acest lucru ca fiind revenirea la sănătatea fizică. Așa că vom vorbi astăzi despre educație, dar multe din ceea ce facem, atât în ​​ceea ce privește conținutul intelectual, cât și conținutul metodologic, se regăsesc gândindu-ne în schimb la revenirea la sănătatea fizică . Și acum, de asemenea, dovezi ale tot felul de alte beneficii pentru sănătate ale sănătății și educației, care ar putea fi reprezentate ca forme de consum, cum ar fi cât de sănătoși sunt copiii tăi, atitudine politică etc. Există, de asemenea, dovezi ale interacțiunii dintre diferitele forme de capital uman. Deci oamenii educați sunt mai sănătoși. Copiii oamenilor educați sunt mai sănătoși. Copiii mai sănătoși înseamnă mai puține zile de școală. Și apoi câștigă mai mult ca adulți. De exemplu, atunci când deparaziți copiii, ei lipsesc mai puține zile de școală. Ei câștigă mai mult ca adulți. Cred că am văzut asta în prima prelegere. Deci, dacă ne întoarcem la corelația de bază, care este problema de bază? De ce am fost tentativ când mă uitam să vă arăt aceste grafice, să le interpretez ca randamente, neapărat? Și acesta este efectul cauzal al capitalului uman, să zicem, asupra câștigurilor, educației sau înălțimii sau IMC. Da, [? Karesh? ?] PUBLIC: Probleme de selecție. ESTHER DUFLO: Da, ar putea exista probleme de selecție de diferite tipuri, prejudecăți legate de abilități, omisări valoroase de genul în care oamenii care au destui bani pentru a-și hrăni copiii au, de asemenea, suficienți bani pentru a se asigura că obțin ucenicia potrivită. Oamenii care locuiesc în orașe vor avea școli mai bune. Ei vor avea, de asemenea, oportunități de angajare mai bune și așa mai departe. O altă problemă pe care o dorim -- deci, practic, asta vom încerca să abordăm astăzi, de ce se referă o mare parte din literatură. O altă problemă care apare foarte mult în ziarul Ghana este distincția dintre profiturile private și cele sociale. Deci profiturile private sunt pentru o persoană, câți bani câștigă cu sau fără studii. Și de fapt, din punctul de vedere al părinților, ai putea adăuga un strat de rentabilitate estimată privată, care este cât cred ei că va câștiga copilul cu sau fără educație. Și apoi sunt randamentele sociale, care reprezintă valoarea pentru societate a unui anumit individ care primește mai multă educație. Și, deci, care sunt sursele discrepanței dintre profiturile private și cele sociale de care ne-am putea îngrijora? AUDIENTĂ: În ziarul Ghana, există efectul deplasării, dacă unii oameni obțin locuri de muncă în guvern, iar alții sunt strămutați. ESTHER DUFLO: Exact. Deci poate exista un efect de deplasare. În ziarul Ghana, este destul de evident, deoarece educația este folosită ca un bilet pentru locuri de muncă care caută chirie. Și apoi sunt doar atât de mulți dintre aceștia. Nu este că poți crea mai mult. Ai putea, într-o oarecare măsură, dacă oamenii educați, care sunt mult mai buni la slujba de a conduce guvernul, ai putea crește puțin dimensiunea guvernului. Dar adevărul este că guvernul este probabil în mare parte locuri de muncă care caută chirie. Sunt doar atât de multe care se pot întâmpla. Deci este practic o deplasare unu-la-unu. Și nu cred că este o excepție. Nu cred că este un caz special în Ghana. Cred că această idee pe care o vedem în ziarul Ghana-- Mă voi întoarce la asta, dar vă voi arăta graficul-- pe care o vedem în ziarul Ghana, unde oamenii cred că cineva cu educație, ce ar putea ei este de a obține o slujbă guvernamentală foarte probabil. Și acesta este unul dintre motivele cheie pentru care oamenii caută să-și educe copiii. Pentru că, de obicei, există restricții cu privire la posibilitatea de a aplica chiar și în funcție de gradul de studii. Ai nevoie poate de o diplomă terțiară pentru care ai nevoie de o diplomă secundară. Sau ai nevoie doar de o diplomă secundară. Acesta este ceva ce vedem noi. Această coadă pentru locurile de muncă guvernamentale este ceva ce vedem în țară după țară în țările în curs de dezvoltare. În India, există un fapt foarte interesant, și anume că poți aplica doar până la 30 de ani, cred... poate 35. Data anume nu contează. Să zicem 30. Și Abhijit și [INAUDIBLE] au o lucrare în care arată că rata șomajului scade dramatic exact la 30. Deci, practic, oamenii până la 30 de ani încă mai speră că s-ar putea găsi un loc de muncă. Ei rezistă pentru acel job. Trăiește cu un părinte, dă-ți seama. Și atunci când este clar că nu mai pot obține, atunci se duc și își caută un loc de muncă. Deci, am ajuns să cred că aceste cozi pentru acele locuri de muncă guvernamentale au un impact foarte distructiv asupra întregii piețe a muncii. Și în ziarul Ghana, îi vedem peste tot. Deci acesta este un exemplu extrem de deplasare. Dar în absența locurilor de muncă guvernamentale, ați putea avea totuși efecte de deplasare în absența guvernului sau, de fapt, orice oportunitate de căutare a chiriei cu o piață a muncii perfect competitivă? Ați vedea totuși potențial efecte de deplasare? Da. PUBLIC: [INAUDIBIL] deplasare cu [INAUDIBIL] terțiar? ESTHER DUFLO: Da, deci există asta cu siguranță. S- ar putea să existe un efect de undă asupra învățământului terțiar. Dar chiar dacă luăm în considerare piața muncii și doar faptul că există mai mulți lucrători educați pe piața muncii, ar putea asta să creeze deplasarea altor persoane? Da? PUBLIC: În modul de căutare standard în muncă, acești oameni [INAUDIBILI] caută același loc de muncă. Ar trebui să fie o muncă destul de ușoară [INAUDIBILĂ] pentru toți ceilalți. ESTHER DUFLO: Exact. Și am constata că este vorba despre piețele muncii foarte neobișnuite sau un tip de modelare a pieței muncii? Sau ne-am aștepta ca acest lucru să se întâmple destul de ușor? Da, [? Aisha. ?] PUBLIC: Este destul de standard, cred. ESTHER DUFLO: Este destul de standard. Va depinde, desigur, de funcția de producție. Deci, un caz în care îl veți găsi este dacă oamenii lucrează cu o resursă limitată - de exemplu, pământ. Și există doar atât de mult. Și dacă lucrătorii educați sunt mai productivi, va exista o substituție între muncitorii educați și muncitorii în general, educați sau nu. Deci avem... marginal, luăm orice funcție de producție. Vor exista, în funcție de formă, parametrii funcției CES sau funcția de sticlă Cobb-Douglas, indiferent de ceea ce alegeți, care este potrivit pentru a modela piața muncii - există întotdeauna grade de substituibilitate între lucrători. . Și atunci această subsituabilitate este mai rea atunci când există un factor limitator. Pământul este o configurație extremă, deoarece există doar atât de mult. Dar și în capital, depinde cât de bine funcționează piața de capital și se adaptează la sosirea acestor noi lucrători. Dacă, de exemplu, așa cum lucra înainte [INAUDIBLE] , în cele din urmă a venit la MIT. Piața muncii se deplasează lent dintr-un loc în altul. Ne pare rău, capitalul se deplasează lent dintr-un loc în altul. Atunci nu există o ajustare imediată a cererii cererii de muncă la noua ofertă efectivă de muncă pentru lucrătorul dumneavoastră mai productiv . Apoi, dacă externalitatea sau nu pe cine va fi incidența externalității, depinde din nou de funcția de producție. Deci ai putea avea modele în care muncitorii educați și needucați sunt perfect înlocuitori, cu excepția faptului că muncitorul educat face totul puțin mai repede, caz în care, muncitorii educați vor înlocui pe toată lumea, inclusiv pe muncitorii needucați. Dacă, pe de altă parte, muncitorii educați și needucați nu sunt perfect înlocuitori sau sunt foarte imperfect înlocuitori, atunci muncitorii educați îi vor împinge pe ceilalți muncitori educați. Și ceea ce vei obține nu este scăderea salariului salariului de bază, ci scăderea randamentului educației, diferența dintre muncitorul educat și cel needucat. Așa că asta este ceea ce Richard Friedman acum multe, multe decenii în urmă era îngrijorat când a scris această carte, Americanul supraeducat. Este că mulți oameni ar merge la școală. Și apoi, în acest moment, mergeau la facultate. Și ar dobândi abilități. Și atunci revenirea la educație s-ar prăbuși. Nu s-a întâmplat în SUA, dar asta este o îngrijorare. Asta se află în mintea oamenilor, ceva despre care vorbește și Heckman, de exemplu. Și acestea sunt efectul de echilibru sau efectul de echilibru general al educației. Deci, există un motiv de bază, foarte standard, pentru ca rentabilitatea socială și cea privată să nu se alinieze, chiar și în absența unor sectoare foarte necompetitive , cum ar fi piața muncii. Deci asta este. Pe de altă parte, bineînțeles, de ce a fost motivată în principal o instituție precum Banca Mondială atunci când se gândeau să investească în educație – există efectele pozitive ale lucrătorilor educați care provin din adoptarea mai ușoară a tehnologiilor, de exemplu. Acest lucru ar putea face pe toți mai productivi și, prin urmare, crește salariile de productivitate ale tuturor și așa mai departe și așa mai departe. Deci este de la A din funcția de producție. Și apoi ar putea exista efecte în alte sfere. O populație educată ar putea susține instituții care conduc ele însele la politici mai bune , ceea ce, din nou, ar crește cu un nivel mai sus - îmbunătățește instituția, deci îmbunătățește educația. Așa că acestea ar fi motivele pentru care întoarcerea socială să meargă în cealaltă direcție. S- ar putea să fie puțin greu de înțeles, deoarece, dacă sunt chiar la nivel macro, nu avem atât de multe țări în care să ne gândim. Dar oamenii s-au uitat, cel puțin, să vadă dacă este adevărat, de exemplu, că muncitorii mai educați susțin mai multă democrație, sau așa mai departe și așa mai departe. Nu am de gând să fac mare lucru din asta astăzi. Dar păstrează- ți în minte că acesta este un subiect important, acesta este un subiect interesant. Deci, un alt punct care este interesant în Ghana este, desigur, oamenii au o supraestimare complet sălbatică a cât de mult costă învățământul secundar la diplomele terțiare și, prin urmare, guvernul. Prin urmare, ei supraestimează foarte mult probabilitatea ca trimiterea copiilor la școala secundară să le dea acces la acest loc de muncă. Și, prin urmare, ei estimează foarte mult randamentul educației, care, în opinia lor, provine în mare parte dintr- unul dintre aceste locuri de muncă. Deci, unde sunt corecte este că aceste locuri de muncă sunt extrem de valoroase odată ce le obțineți. Sunt fantastici, foarte bine platiti. Am văzut în timpul COVID-- foarte protector împotriva șocurilor, deoarece ești plătit indiferent de ce. Dar unde greșesc este că sunt destul de greu de obținut chiar și după studii. Așadar, o modalitate de a trece -- vom analiza astăzi două moduri de a ocoli problema selecției în educație. Una este repartizarea aleatorie. Iar cealaltă este clădirea școlii care oferă un experiment natural pentru creșterea educației. Și ambele au avantaje și dezavantaje. Deci, desigur, este greu să alocați în mod direct aleatoriu educația. Am reușit să atribuim aleatoriu un program [INAUDIBLE] și să comparăm oamenii care îl primesc cu cei care nu îl primesc. Chiar și atunci am avut niște oameni care au reușit să nu se conformeze misiunii noastre de tratament. Dar cel puțin, acesta este ceva ce am putea manipula direct. Dar educația... nu poți să forțezi oamenii să nu primească o educație. Nici nu îi poți forța să obțină o educație. Deci, ce este repartizat aleatoriu în Ghana? Tinde să fie... educația este greu de atribuit aleatoriu. Partea dreaptă [INAUDIBIL]. PUBLIC: Burse? ESTHER DUFLO: Este o bursă pentru a urma școala, liceul. În ce probă? PUBLIC: Oameni care au testat suficient de mare pentru a merge la școala secundară, dar din anumite motive, spunând că nu își permit. ESTHER DUFLO: Da. De fapt, mai mult decât pretins, nu? Nu numai că au susținut că nu își permit, dar nu s-au prezentat. PUBLIC: Da. ESTHER DUFLO: Primul trimestru. Așa că au făcut niște pași costisitoare pentru a demonstra că nu pot. Și puteau discuta acest pas atunci când nu aveau nicio bursă în minte. Deci, probabil, erau aproape de a nu-și putea permite. Exact. Prin urmare, dacă spunem în cuvânt, ce putem estima cu încredere prin metodele noastre standard de analiză a studiului controlat randomizat din tabelul 2 al lucrării noastre? [? Shaina? ?] PUBLIC: [INAUDIBIL] bursa pentru educație? ESTHER DUFLO: Pentru? PUBLIC: Pentru oamenii care au testat, dar nu merg. ESTHER DUFLO: Da. Așadar, putem estima efectul obținerii școlii secundare pentru persoanele care se califică la examene destul de dure, dar nu și-ar putea permite să meargă în absența programului. Așa că am avut mai târziu câteva discuții despre validitatea externă. Acesta este un eșantion destul de specific. Este un eșantion de interes pentru că, de exemplu, este un eșantion care ar fi relevant dacă te-ai gândi să faci învățământul secundar gratuit, dar să nu schimbi cerința de a intra, ceea ce este exact ceea ce a făcut guvernul Ghanei la scurt timp după începerea studiului, fără să întrebi. S.U.A. Deci nu este ceva ce am putea pretinde. Dar asta a fost, cel puțin la acea vreme, foarte mult dezbaterea din India. Nu primim neapărat o estimare foarte informativă a ceea ce se va întâmpla. În schimb, odată ce au făcut-o acum, ei bine, există două dezbateri în Ghana în prezent. Există un partid care spune că vrem să revenim la ceea ce aveam înainte, să eliminăm școala secundară gratuită. Și mai este partidul care a făcut liceul gratuit și care vrea să meargă mai departe și să elimine cerința de examen. Deci, dacă luăm în considerare eliminarea cerinței de examen, aceste estimări ar putea să nu fie foarte informative pentru ele, deoarece acesta este un grup diferit de oameni. Acesta ar putea fi un grup de persoane pentru care revenirea la educație este mai mare sau mai mică. Nu știm. Deci trebuie să ținem cont de asta. Deci putem estima cu încredere asta. Așadar, acestea sunt modul tău standard, de bază, de a privi un tabel de experiment, pe care îl vei cunoaște și îl vei iubi, sau cel puțin vei învăța să citești și poate să scrii. De obicei, scrieți media în grupul de comparație, efectul tratamentului, valoarea P a efectului tratamentului, RA. Și în cele din urmă am fi putut scăpa de stele, spre marea mea bucurie. Și nu doar încântare, am făcut asta să se întâmple pentru că urăsc vedetele. [Râsete] Nu are sens ca 10% sau 5% să devină numere magice. Este deranjant. Deci, în schimb, puteți raporta valoarea P dacă credeți că oamenii nu ar trebui să facă diviziune în capul lor. Și asta este comparația. Acesta este efectul tratamentului. Dacă le-ați adăugat pe amândouă, dacă nu există variabile de control, aceasta este educația în grupul de tratament. Și astfel, programul a fost eficient în creșterea gradului de absolvire a școlii secundare. Unii au mers oricum. Așa că vom ține cont de asta. Aproape jumătate din grupul de comparație merge la școala secundară și o finalizează oricum, nu pentru că ar minți în legătură cu incapacitatea lor de a-și permite școala secundară [? școlarizare, ?] ci pentru că a venit cineva. Și apoi, practic, este destul de obișnuit ca oamenii să încerce să-și dea seama în primul lor trimestru sau chiar în primul an și să se înscrie un an mai târziu. Deci, în cele din urmă, unii dintre ei ar fi putut găsi pe cineva care să le dea o bursă -- oameni ca noi, sau comisia de zahăr sau guvern. Dar totuși, șansa de a se înscrie și de a finaliza a fost mai mare cu aproximativ 27%, corespunzând la aproximativ 1,2 ani de studii. Deci, asta înseamnă, practic, absolvirea liceului împărțită la 4. Condiționat de începerea, majoritatea oamenilor finalizează. Deci, de aceea avem 1,2 ani în plus. Unii primesc 0. Și unii primesc 4. Dacă nu merg la liceu, unii copii ajung la un institut tehnic. Există un număr mic, dar trebuie să-l ținem cont, deoarece asta înseamnă că schimbăm și forma de educație pe care o au oamenii, potențial. Odată ce mergi la liceu, deci 27% dintre ei au absolvit liceul. Dintre cei 27%, pe parcursul anului, ei continuă să încerce. Ei continuă să încerce. Ei continuă să încerce. Până în 2019, unii dintre acești 27% reușiseră să se înscrie la un program terțiar și finalizaseră. Deci, aceștia sunt oamenii care s-au înscris. Aceștia sunt oamenii care au terminat. Unele dintre persoanele care s-au înscris, dar nu au finalizat-- sunt încă în desfășurare, deoarece această operație durează atât de mult. Aceasta face parte dintr-o descoperire interesantă din această lucrare. Din nou, nu cred că este unică în Ghana, dar a fost o noutate pentru mine este cât de mult așteaptă oamenii să obțină o diplomă și să pună banii împreună pentru a face asta și toate astea. Și, între timp, locuiesc cu părinții sau bunicii lor. Și deci acesta este numărul de persoane înscrise, etc. Deci asta e pentru toți. Și apoi avem femei și bărbați. Efect similar asupra educației. Practic, un efect mai mare asupra școlii terțiare. De fapt, tot efectul înscrierii în învățământul terțiar vine de la femei, lucru care este pertinent pentru că, deși nu ajung din urmă -- chiar și fetele care fac tratament, dacă adaugi la asta, fetele care fac tratament sunt tot mai puțin probabil să aibă terminat, sau aproximativ la fel de probabil să fi absolvit școala secundară ca băieții de control și să rămână în urma fetelor de control. Însă nu este adevărat pentru liceu, unde sunt fetele de tratament ajung din urmă cu băieții de tratament, deoarece băieții de tratament au un efect de tratament mult mai scăzut . Deci, pentru școala secundară, de fapt, doar dacă le dau intrarea, biletul pentru școala secundară îi face să ajungă din urmă... așa că asta spune ceva despre dinamica familiei. Și discutam puțin despre asta când discutam despre model, că părinților fie le displac fetele, fie au mai puține așteptări că ar putea face ceva cu educația lor. Probabil că subestimează valoarea investiției în fetele lor, din propriul lor punct de vedere, ceea ce le trimite la liceu, motiv pentru care avem un efect de tratament atât de mare pentru fete. Și apoi învață chestii. Deci e frumos. Așa că am făcut scorul testului. Unde este scorul meu la test? Da. Scorul cognitiv total -- așa că, pe măsură ce le-am urmărit în 2013, le-am administrat o versiune a testelor internaționale PISA. Și în mod liniștitor, oamenii au învățat ceva în școli. Aceasta, apropo, a fost o potențială critică a trimiterii oamenilor la școlile secundare. Școlile sunt atât de rele că oamenii nu vor învăța nimic. Nu pare să fie cazul. Au învățat ceva în diferite domenii. De asemenea, au cunoștințe politice mai mari. Au un angajament mai mare cu mass-media. Este mai probabil să fie familiarizați cu tehnologia, cum ar fi să aibă un cont bancar, să știe să folosească internetul, să aibă un cont de Facebook, lucruri atât de minunate. Nu găsim niciun efect asupra utilizării îngrășămintelor. Dar găsim un efect asupra sănătății despre care nu voi vorbi prea mult aici. Continuând și mișcându-se, deoarece aceasta tinde să ajungă la școala secundară, unul dintre rezultatele destul de izbitoare în contextul acestei îmbunătățiri a capitalului uman, care sunt reale, este faptul că nu se întâmplă cu adevărat mare lucru pe piața muncii. De fapt, nu se întâmplă nimic dacă lucrezi sau nu. Și puțini oameni muncesc din ce în ce mai mult în timp. Dar chiar și până în 2019, mai avem 73% dintre oameni care au lucrat. Și aceasta a continuat să crească. Aceasta a fost mult mai mică la începutul acestei perioade. Așa că oamenii încep cu adevărat, foarte încet să înceapă să lucreze. Ei nu fac mult mai mult. Nu este mai probabil să poată face față unei crize. Dar au mai multe șanse să aibă un loc de muncă cu beneficii sau un contract salarial. Deci, unul dintre aceste locuri de muncă a fost un potențial loc de muncă de căutare a chiriei. Și dacă ne concentrăm asupra femeilor, care sunt cele care ar fi probabil să fie înscrise în studii terțiare, mergând în jos, este, de asemenea, mai probabil să fi obținut unul dintre aceste locuri de muncă prețioase din sectorul public. Cu toate acestea, rețineți cât de puțini dintre ei au unul dintre acele locuri de muncă din sectorul privat. În loc de cei 80% sau ceva la care se așteptau părinții pentru absolvenții de liceu, după aproape 10 ani de acest lucru, suntem la aproximativ 10 puncte procentuale în medie și un boost de 10 puncte procentuale pentru fete și pentru băieți, care acum sunt tineri. bărbați și femei. Deci, în acest sens, există un ghanez supraeducat. Speranța pe care o aveau ca studiile medii să fie un bilet a fost spulberată, zdrobită de ceea ce s-a întâmplat de-a lungul timpului. Unul dintre avantajele de a avea acești oameni continuă, și mai departe, și mai departe, și mai departe, și nu terminăm niciodată este, în cele din urmă, am lovit criza COVID. Deci, am putea analiza impactul asupra rezultatelor pieței muncii în timpul crizei COVID. Și pentru femeile, care au șanse mai mari să aibă acest loc de muncă în sectorul public, vedem protecția la locul de muncă. Pentru că se descurcă mult mai bine în timpul crizei COVID. Și asta se datorează... le descurcă mult mai bine în medie. Dar acest lucru pare să fie determinat în principal de aceste femei care au acest loc de muncă mult mai sigur -- în special, profesori sau asistente, locuri de muncă. PUBLIC: Esther? ESTHER DUFLO: Da. PUBLIC: Am o întrebare [INAUDIBILĂ] despre așa ceva. Deci, dacă femeile au primit sau nu un loc de muncă în sectorul public este în sine un rezultat. ESTHER DUFLO: Da, da. Deci, aici tot ce știu este că, în medie, aceste femei sunt... de aceea nu există nimic aici care să-ți spună că ele sunt cele care se descurcă mai bine. Și ar fi greu de spus pentru că acesta este în sine un rezultat. PUBLIC: Corect. ESTHER DUFLO: Deci tot ce poți face este să te uiți la datele și să spui, ei bine, lasă-mă să mă uit la... sunt foarte puține dintre aceste femei care au obținut aceste slujbe. Dacă mă uit la toate celelalte femei, nu se descurcă mai bine decât femeia care nu a primit slujba privată. Dar nu pot face asta pentru că este un eșantion selectat. Așa că de aceea am fost tentativă să spun asta. Și nu este în tabelul nostru. Dacă am vrut să-l punem în tabel, am vrut să ducem acest mesaj acasă, atunci ar trebui să facem ceva în privința selectării în selecția în jobul terțiar și să facem anumite limite cu privire la care ar fi efectul pentru oamenii care nu au făcut-o. intra în jobul secundar, pe care l-am putea face cu un exercițiu asemănător cu cel pe care l-am făcut pentru a lucra deloc în lucrare. Avem limite de selecție pentru a avea orice fel de câștiguri. Și creăm limite spunând, ei bine, să presupunem că oamenii care au orice fel de câștiguri sunt cei mai răi sau cei mai buni. Deci ai putea face așa ceva. Acesta ar fi cel mai puțin model condus. Sau ai putea avea o versiune mai parametrică pentru a face asta, o ecuație de selecție Heckman pentru a încerca să selectezi să nu obții postul guvernamental. Și apoi ai putea controla asta, un pic așa cum am făcut în celălalt ziar, unde am spus, ei bine, mă voi uita doar la lucrătorii salariați. Pentru că acestea sunt datele pe care le am, dar permiteți- mi măcar să controlez probabilitatea de a avea unul dintre acele locuri de muncă, de a găsi un alt instrument, folosind o ecuație de corecție Heckman. Deci ai putea să faci așa ceva, ceea ce noi nu am făcut pentru că l-am lăsat foarte, foarte moale, ca să spunem așa. Da? Tu mergi înainte, și apoi ea. PUBLIC: [INAUDIBIL], așa că în 2019, mă uit la numărul de secvență 3 și 4, mă gândesc la joburi cu beneficii și în funcție de acest mod [INAUDIBIL]. La bărbați, există ceva [INAUDIBIL] pentru obținerea unui loc de muncă mai bun, cu beneficii pentru bărbați. ESTHER DUFLO: Da. Da. PUBLIC: Asta dispare în 2020? ESTHER DUFLO: Ei bine, într- un loc de muncă cu beneficii, este deja un pic... oricum nu a fost cel mai puternic efect. Aveți o valoare P de 0,13. Deci-- AUDIENTĂ: De asemenea, pentru femei, efectul nu există mai întâi în timpul unui loc de muncă cu beneficii în 2019. Dar în 2020, există un efect mai puternic. Nu puternic, dar aproape. Cel puțin, coeficientul estimat devine foarte mare, sau aproape la fel de mare ca efectul asupra faptului de a fi un angajat public centrat. ESTHER DUFLO: Da. Deci, în general, un loc de muncă cu beneficii ar trebui să fie aproape un subset al angajaților guvernamentali, deoarece toți angajații guvernamentali au un fel de beneficii. Deci cele două ar trebui să fie într-adevăr relativ similare, mai ales pentru femei. Unii bărbați primesc unele dintre aceste locuri de muncă salariate. Deci, în general, ar trebui să arate destul de asemănător. Dar apoi asta vine și dintr- un alt loc în sondaj. Deci depinde puțin de ce ne spun oamenii. Dar dacă te uiți la estimarea punctuală, acestea sunt aproape aceleași între un loc de muncă cu beneficii și un loc de muncă guvernamental. Și dacă te uiți la mijloace, ele sunt aproape la fel. Deci, practic, aceasta este aceeași variabilă pentru femei, deoarece sunt foarte puține femei care obțin un loc de muncă cu beneficii, mai ales probabil în 2020, în care toată lumea și-a pierdut locul de muncă dacă nu erau angajate guvernamentale. PUBLIC: Înțeleg. ESTHER DUFLO: Acum, dacă te uiți la bărbați, ei nu aveau... este cam același lucru, adică ai cu patru puncte procentuale mai mulți bărbați care au încă un loc de muncă cu beneficii în 2020. Imaginează-ți că toți angajații guvernamentali sunt si in acest numar. Și apoi efectul tratamentului a dispărut. Și, probabil, mulți oameni și-au pierdut aceste locuri de muncă, atât la tratament, cât și la control. Deci, slujba suplimentară cu beneficii, puținele, cum ar fi lucrul cu un ONG, sau munca pentru spital, sau a fi șofer într-o companie mare -- au plecat la începutul COVID. Deci, de aceea obții această diferență. PUBLIC: Înțeleg. ESTHER DUFLO: Așadar, ca să nu spun lucruri bune despre propria mea lucrare , în special la camera foto... [ Râsete] Ce este destul de tare la acest experiment? Ce este destul de remarcabil? PUBLIC: Cronologia extrem de lungă, cuplată cu uzura foarte scăzută. ESTHER DUFLO: Da. Deci cronologia extrem de lungă... nu știu dacă este foarte tare sau dacă înseamnă că nu ne putem descurca să scriem o lucrare. Dar continuăm să le găsim. Dar asta este util pentru că cu siguranță învățăm lucruri de-a lungul anilor. Este necesar pentru că oamenii... o anumită perioadă de timp a fost cu siguranță necesară pentru că trebuie să-i lași pe oameni să termine școala secundară, să înceapă pe piața muncii. Oamenii care sunt în liceu încep cu un decalaj patru ani mai târziu. Așa că trebuie să le dai timp să ajungă din urmă în ceea ce privește experiența și așa ceva. Deci chiar trebuie să continuați puțin. Dar asta creează problema că s-ar putea să le pierzi. Așa că eram foarte îngrijorați să nu le pierdem. Le-am dat aceste telefoane mobile, pe care le tot schimbam din când în când, și carduri SIM și le-am sunat regulat. Iar dacă nu le găsim, ne-am dus să-i căutăm în casele lor și i-am convins să facă un sondaj. Ar trebui să spun că devine din ce în ce mai greu. Sunt puțin obosiți acum. Deci nu știu cât timp le putem păstra. Acum le facem copiii. Lucrăm mult cu copiii lor împreună cu un psiholog de la Harvard, Liz Belcher. Voi vorbi mai multe despre munca ei și miercuri. Încercăm să vedem dacă copiii lor au un capital uman mai mare. Dar încep să se plictisească de noi. Și nu vor să ne mai vadă. Dar în rest, în tot acest timp, le găsim în continuare. Le plătim sume mici de bani pentru interviu. Sunt obișnuiți cu noi, etc. Dar este nevoie de mult efort. Și rata scăzută de uzură este rară pentru asta. Deci, asta este ceea ce este remarcabil la acest experiment. Dar, desigur, nu avem cu adevărat ceea ce ne dorim pentru că comparăm bursa cu faptul că nu obținem bursa. Și aceasta este o prelegere despre revenirea la educație, nu revenirea la educația gratuită. Deci întrebarea este, putem face un pas mai departe? Acum există motive întemeiate pentru care nu o facem în lucrare, la care vom merge spre sfârșitul prelegerii. Dar este încă un exemplu bun la care să mergi. Este ușor să te gândești la ceea ce ai putea dori să faci și să faci asta în timpul orei. Și apoi putem discuta despre limitarea exercițiului în acest context și de ce am decis să nu-l efectuăm. Deci, dacă întrebarea pe care ne-am pus-o era cum educația îmbunătățește câștigurile, sau rezultatele testelor, sau sănătatea sau orice altceva și noi, din nou, am spus că nu putem manipula educația în mod direct, dar avem acest lucru care are un efect asupra ei, atunci ce ar fi noi facem? Ei bine, pentru a începe cu cel mai simplu caz, să presupunem că putem scrie asta, unde efectul tratamentului este constant. Deci nu avem acest efect de tratament individual cu care am început. Am de gând să schimb asta foarte curând. Dar vom începe cu asta. Atunci e ușor. Avem ceea ce se numește un instrument în Ghana, care pune accent pe potențial. Pentru că vom discuta ce caracteristici are instrumentul și dacă credem că acestea sunt satisfăcute aici și așa mai departe și așa mai departe. Bursele au fost repartizate aleatoriu studenților care s-au calificat. Așadar, să numim Z un manechin egal cu 1 dacă obțineți bursa din acest eșantion și 0 în caz contrar. Obținerea bursei, după cum am văzut, a crescut probabilitatea de a te înscrie vreodată la un liceu cu 25 de puncte procentuale. Unii copii s-au înscris oricum. Aproximativ jumătate dintre ele sunt complete. Unii copii nu se înscriu nici măcar cu bursa. Aproximativ un sfert dintre oameni spun, nu, mulțumesc foarte mult. Deci există neconformitate în ambele sensuri. Deci, totuși, în ciuda acestui fapt, putem construi o estimări variabile instrumentale. În această configurație, putem spune, ei bine, să scriem efectul tratamentului asupra participării la școală -- înscrierea sau anii de școlarizare. Orice ne place. Și apoi, pe drum, putem face același lucru - așa cum v-am arătat deja, tabelul în care comparăm câștigurile din grupul de tratament și grupul de control, unde tratamentul este definit prin obținerea bursei versus nu. Și apoi, din moment ce am scris Yi ca alfa plus beta Si plus epsilon, pot doar să scriu așteptările aici. Și acesta, de asemenea, luați diferența dintre cele două. Și primesc asta - și odată ce am luat diferența dintre cele două, obțin că E din această diferență este alfa plus beta înmulțit cu această diferență. Deci, dacă sunt interesat de beta, trebuie doar să o împart pe aceasta la aceasta. Și există o presupunere. Și ipoteza, desigur, este că vreau să fac ca E al epsilonului dat Zi egal cu 1 minus E al epsilonului dat Zi este egal cu 0. Aș dori să pot presupune că este 0. Deci, când pot face această presupunere? Ce stă la baza acestei presupuneri în acest caz, în cuvinte? Ce ajută? Și este o presupunere bună? Da. PUBLIC: În acest caz, instrumentul Z este alocat aleatoriu, deci nu ai avea încredere că dacă ești sau nu alocat este independent de orice neobservabile care sunt capturate [? și este ?] epsilon. ESTHER DUFLO: Da. Deci e bine. Asta ajuta. Dar amintiți-vă că epsilonul este în ecuația educației. Deci, din discuțiile pe care le-am avut data trecută, știm că avem o estimare cauzală fiabilă a impactului bursei asupra lui Y și a impactului bursei asupra lui Z, deoarece bursa este-- și astfel impactul bursei asupra lui Y și asupra impactul bursei asupra S, deoarece bursa este repartizată aleatoriu. Deci, acesta este un început bun. Dar ce se ascunde? Mai este un lucru care se ascunde în această presupunere. PUBLIC: Este [? pare?] ca și cum ai putea fi îngrijorat de elementele neobservabile care ar determina tratamentul... ESTHER DUFLO: Te-ar deranja să vorbești? PUBLIC: S-ar putea să fiți îngrijorat de elementele neobservabile care sunt afectate de tratament. Deci ar putea fi banii pe care îi primești pentru a merge la școală. Ar putea fi, de asemenea, să ai o... ESTHER DUFLO: Exact. Deci, ceea ce ne-ar putea îngrijora... știm că oamenii care au primit bursa nu sunt diferiți de cei care nu au primit-o. Deci asta e ideea ta. continui asta. Le-am repartizat aleatoriu. Am făcut treaba asta. Dar apoi au primit o bursă. Deci, ipoteza suplimentară care este necesară pentru a face această afirmație este că bursele în sine nu au un impact direct asupra câștigurilor, ceea ce ar putea, în [? Exemplul lui Kailesh?] , de exemplu, pentru că am dat bani familiei. Poate pentru jumătatea de copii care oricum ar fi mers la școală, acum le este mult mai ușor. Nu există această tensiune financiară sau nu există. Și așa este mai ușor pentru familie. Sunt mai bine hrăniți. Și din această cauză, ei câștigă mai mulți bani mai târziu. Deci asta ar fi unul. Pentru că dau bursa tuturor, chiar și celor care oricum ar fi mers la școală, nu? Deci, în experimentele randomizate, trebuie să fim atenți, deoarece primul este gratuit de la încercare. Dar când folosim experimentul ca instrument pentru altceva, al doilea nu vine gratuit. Și nu este întotdeauna mulțumit. Și ai o mulțime de oameni năuciți din mers cu un pas prea departe și spunând, ei bine, o să folosesc... Îmi estimez prima etapă. Acesta este efectul asupra educației. Forma mea redusă... acesta este efectul asupra salariilor, de exemplu. Și apoi o pot împărți și eu. Am revenirea la educație. Se poate aplica sau nu, în funcție de configurație. Și aici este ceva despre care ar putea dori să discutăm. Ei bine, am început deja discuția. Ar putea exista și alte motive. Hopa! Cu toate acestea, dacă le credem, atunci obținem efectul educației - deci asupra cunoștințelor, câștigurilor și orice altceva, împărțind efectul programului asupra, de exemplu, scorurile la testele cognitive , dacă aceasta este cunoștințele la efectul programului asupra educație, sau câștiguri, sau orice vrei tu. Acest ghid îl numim formă redusă. Aceasta este prima etapă. Raportul simplu al celor două este estimarea Wald. Dacă o estimi... și asta este o formă simplă a estimatorului de variabile instrumentale. În schimb, ați putea rula două SLS, care implică, practic, proiectarea unei educații pe bursă și apoi regresarea rezultatului la proiecție. Și apoi veți obține o eroare standard. Sunt cele două pătrate [INAUDIBILE] ale tale. Dar să calculăm estimarea Wald, doar pentru a ne asigura. Deci, de exemplu, dacă am vrut să o facem pentru finalizat - deci, în primul rând, o alegere pe care o avem este ce variabilă independentă doriți să utilizați. Ai un singur instrument pentru toate aceste lucruri. Este puțin cosmetică, într-un fel. Este dacă vrei să... pentru că informațiile care stau la baza ei sunt întotdeauna aceleași. Dar s-ar putea să vrei , să zicem, să mă lași să o fac pentru ani de studii sau să o fac pentru școala secundară absolvită. Poate că are mai mult sens să folosești școala secundară finalizată ca un cadru mental pentru că din nou, anii... nu înseamnă că le dai oamenilor un an în plus. Este că îi oferi unui sfert de oameni patru ani în plus. Așa că prefer să folosesc asta. Deci, să presupunem că este de 27%. Și apoi vreau să iau scorul cognitiv. Este 0,15. Deci, dacă vă amintiți, 0,27%, 0,25 care face mai ușor să faceți calculul. Care este estimarea Wald a educației la rezultatele testelor? Am făcut-o mai ușoară spunând că efectul asupra școlii primare absolvite este de 0,25. Da. PUBLIC: 0,16. ESTHER DUFLO: Un punct? PUBLIC: Sau îmi pare rău, deci este de 0,1 ori [INAUDIBIL].. ESTHER DUFLO: Da, 0,16. Și apoi setați mai întâi scorurile la test. PUBLIC: Da, și apoi îl împarți la celălalt pe care l- am avut noi. Deci ai 64. ESTHER DUFLO: Da. Deci îl împărțiți la 0,25, ceea ce este ca și cum l-ați înmulți cu 4. Obținem aproximativ 0,64. Deci putem face același lucru pentru... așa că asta ne dă acum efectul absolvirii școlii secundare asupra abaterii standard a scorurilor la testele cognitive. Este foarte util de gândit, chiar și pentru abilitățile cognitive. Acum putem compara asta cu alte lucruri pe care le-am putea face care schimbă scorurile testelor. Și spunem, ei bine, acesta este un impact destul de mare. 0,6 abatere standard la scorurile testelor-- nu există foarte multe lucruri care să modifice abaterea standard la scorurile testelor cu 0,6. O putem face și pentru salarii. Deci va fi mai puțin impresionant, deoarece nimic nu este semnificativ. Nu vă va oferi un raport mai mare, ceea ce odată ce o faceți ca eroare standard cu o eroare standard uriașă -- dar acesta este exercițiul pe care l-ați putea face. Acum, odată ce am făcut asta, să presupunem că estimarea noastră Wald-- deci din estimarea Wald-- oh, nu avem scor cognitiv. Deci e în regulă. O putem face cu altceva, de exemplu, cu adoptarea tehnologiei. Dacă calculăm estimarea Wald sau IV-ul educației privind adoptarea tehnologiei, dacă vă amintiți, forma redusă era foarte mică și nesemnificativă. Deci IV, la fel, este mic și nesemnificativ. Dar dacă observați, OLS pur și simplu regresează dacă cineva adoptă tehnologia și dacă a absolvit școala secundară. Dacă am fi efectuat regresia naivă cu care am început , ceea ce am ajuns la concluzia că educația face probabilitatea de a adopta o tehnologie - tehnologia în general. Îngrășăminte, internet, tehnologii de sănătate, etc. Înțelegi ce este acest OLS? Regresează rezultatul educației. Deci, ce am concluziona din asta cu 0,15 cu un standard de 0,01? Da. PUBLIC: Că educația crește adoptarea tehnologiei. ESTHER DUFLO: Da, acea educație crește adoptarea tehnologiei. Și este foarte precis. Și este destul de mare. Dar atunci când facem IV, este un coeficient mult mai mic. Deci este relativ intuitiv. Se spune că oamenii care sunt predispuși să adopte merg la școală, chiar și fără bursă, dintre toți cei care au bani. Și apoi, cu banii, pot face și alte lucruri. Deci avem o tendință de selecție naturală. Deci asta arată ce poate face IV uneori. Nu voi vorbi acum despre GML, dar voi trece la asta. Acum puteți vedea din această ecuație pericolul cu IV este că acel lucru este la numitor. Și dacă aveți ceva în IV, de exemplu, asta nu are un impact mare asupra variabilei dvs. - 0,25 este deja destul de bun. Dar uneori în IV, efectul este mult mai mic. Ai un instrument care chiar nu mișcă atât de mult educația. Dacă are un impact direct asupra rezultatului dvs. de interes, acesta va fi împărțit la un număr mic. Asta o să explodeze. Așadar, orice părtinire care există în formă redusă din cauza, de exemplu, unui impact direct al instrumentului dvs. asupra rezultatelor dvs. sau, în cazuri neexperimentale, din cauza distorsiunilor de selecție care nu sunt luate în considerare în mod corespunzător, orice părtinire de genul acesta va exploda, Acesta este unul dintre motivele pentru care , combinat cu o anumită prejudecată de selecție a ceea ce este publicat, un editor nu va publica un rezultat negativ uriaș, astfel încât rezultatele negative uriașe sunt anulate. Rămân în sertare. În general, există mai multă părtinire. Deci, estimarea merge peste tot, deoarece distorsiunea se adaugă la zgomotul pentru a crea -- estimările pot fi foarte mari sau foarte scăzute, în funcție de partea în care se îndreaptă distorsiunea. Dacă îl publicați doar pe cel pozitiv, atunci vă aflați într-o situație în care toate IV-urile care sunt publicate tind să fie mult mai mari decât OLS. Deci aceasta este o observație pe care oamenii au făcut-o. Colm Harmon și David [INAUDIBLE] au o lucrare despre asta, care arată că IV-ul este întotdeauna mai mare decât OLS, în special pentru revenirea la educație. Ar putea exista un motiv de fond. Cu siguranță te poți gândi la asta. Și vom veni într-un minut de ce IV ar putea fi mai bun decât sau OLS din motive legitime. Dar s-ar putea să fie și doar pentru că IV sunt părtinitoare. Toate cele negative - faptul că sunt părtinitoare nu înseamnă că sunt neapărat părtinitoare pozitive, ci doar au părtinire, care este extinsă. Toate cele negative sunt moarte. Și atunci rămâi doar cu cele mari pozitive. Deci asta e problema cu IV. Și de aceea vrei să fii foarte atent la manipularea IV. Și, în general, îmi place pentru că îți dă un bun simț al mărimii. Dar, în general, mă tem de asta. De aceea, de exemplu, în ziarul Ghana, acceptăm acel tabel, care este menit să compare cu OLS. Și, prin urmare, avem nevoie de o magnitudine comparabilă. De multe ori nu am tendința de a le tipări. O mare parte din literatură merge mai mult în această direcție, cel puțin în dezvoltare, spunând că, chiar și atunci când ai ceva care afectează ceea ce te- ar putea interesa și celălalt, și apoi afectează rezultatul interesului, este puțin periculos a face un IV din cauza părtinirii. Deci, în acest caz particular, eram deja îngrijorați de-- o sursă potențială de impact direct și, prin urmare, părtinire este oferirea de bani familiilor pentru a merge la școală. Acum, acest lucru este contrabalansat de faptul că luați bani de la familiile care merg la școală și care altfel nu ar fi mers la școală, nu? Unele familii trebuie să plătească acum cheltuielile școlare, iar bursa nu acoperă toate acestea. Deci, pe de o parte, dai bani în plus pe care nu i-ar fi avut pentru oamenii care ar fi mers la școală oriunde. Pe de altă parte, luați bani sau îi faceți pe oameni să cheltuiască mai mult pentru educație decât ar fi făcut-o. Aceia sunt cei conformi. Ei ajung să cheltuiască mai mult decât ar fi avut. În ceea ce privește bugetul, se echilibrează, având în vedere modul în care estimarea punctual a zguduit. Dar acesta este un efect într-o direcție, un efect într-o altă direcție. Nu aveți nicio garanție că se uniformizează. Deci asta e o problemă. Care ar fi o altă problemă, o altă potențială încălcare a restricției de excludere provenind din bursă? Da. PUBLIC: I-ai urmărit timp de 10 ani. Deci, poate că se simt foarte motivați să facă lucrurile pentru că o echipă de cercetători internaționali i- a urmărit? ESTHER DUFLO: Ei bine, urmăresc și grupul de control . Publicul: Oh, dar ei știu că li s-a dat... ESTHER DUFLO: Da, da. S-ar putea să fie recunoscători. Mi-aș dori să fie și mai recunoscători ca să- i putem urmări și mai ușor. Dar ar putea fi recunoscători, da. Și în general, iar această recunoștință ar putea fi și mai mare pentru că îi urmăm. Îi sunăm tot timpul. Îi monitorizăm. Ei simt că trebuie să performeze. Și ai menționat că ai dat, cred. Deci, în general, chiar și în absența experimentului, s- ar putea simți psihologic, oh, am primit o bursă. Ar fi bine să fac ceva cu el și, prin urmare, să fiu motivat să fac mai mult, ceea ce le- ar putea influența câștigurile în orice caz. Pentru că s-ar putea să spună, ei bine, nu voi lua nicio slujbă ciudată. Și prin urmare, voi aștepta ceva mai bun. Am avut deja acest noroc. O să mai am ceva. Alternativ, ar fi mai bine să performez. Deci, ar putea exista un efect psihologic direct al obținerii bursei. Ar putea exista direct-- în acest caz, bursa nu a fost legată de performanță. Dar este adesea, de exemplu. Există o lucrare celebră a lui Josh Angrist și Michael Kremer despre estimarea întoarcerii la școala privată. Dar le-au dat oamenilor o bursă pentru a merge la școală privată, care erau eliminate dacă oamenii repetau. Și întotdeauna mi s-a părut foarte amuzant să folosesc asta ca instrument, pentru că te-ai putea aștepta la un efect direct al efectului de motivație doar pentru a obține bursa, indiferent de... deci aceasta este o problemă. Stimulentele, sentimentul foarte încrezător, îți dorești ceva și cetera-- la orice altceva la care te poți gândi? Da. PUBLIC: Poate din moment ce se simt recunoscători că le oferi o bursă, se simt tentați să spună că se descurcă mai bine decât sunt de fapt. ESTHER DUFLO: Da. Deci, ar putea exista un efect de experiment social sau o părtinire socială în raportare, ceea ce nu cred că este o afacere mare în acest caz. Dar este un lucru foarte bun că îl subliniezi pentru că în multe experimente, s-ar putea să fie. Și apropo, acesta este ceva care nici măcar nu este o problemă a instrumentelor. Sau ar putea fi chiar mai mult pentru că oamenii care beneficiază de bursă ar putea simți și mai mult că simt că trebuie să raporteze salarii mai mari din cauza asta. Da. Deci ai putea avea o dezirabilitate socială în raportare. De exemplu, este acolo în raportarea salariilor lor. Și apoi, de exemplu, la rezultatele testelor, s- ar putea să depună un pic mai mult efort. Așa că, de fapt, pentru efort, în ceea ce privește rezultatele testelor, încercăm să urmărim asta-- cât de mult efort depun testului în sine. Deci toate acestea ar crea probleme. Și sunt sigur că ai putea găti mai mult, dacă ai puțin mai mult timp. Uitând asta pentru un moment, să presupunem că aceasta nu este o problemă. Unele dintre acestea pot fi privite în date. Mulți dintre ei nu pot. Orice bani pot fi priviți. Poate fi privit doar în moduri circumstanțiale pe partea din spate. De exemplu, cu chestia cu efortul, puteți încerca să măsurați cât de mult efort au depus. Acum uitând pentru o clipă această problemă, cel puțin într-un scop pedagogic, ne putem întreba pentru cine estimările -- le calculăm din pe cine. Deci deja, știm că este pentru un eșantion de copii care s-au calificat, dar nu au avut bani. Deci asta este deja o primă restricție. Acum, cu un IV, mai este unul. De îndată ce încetați să vă asumați revenirea constantă la educație, unii copii ar fi mers oricum la școală. Și noi îi numim pe acești oameni complianți. Îți iau mereu... ei merg mereu la școală, așa că îți iau întotdeauna tratamentul. Așa că unii copii nu mergeau la școală nici măcar fără bursă. Noi îi numim pe acești tipi cei care nu iau niciodată. Și unii copii au fost mutați de bursă să meargă la școală. Știm câte dintre acestea există-- 25%. De asemenea, putem ști o mulțime de lucruri despre ei uitându-ne la caracteristicile medii ale celor care merg la școală cu sau fără bursă. Aceasta este din lucrarea lui Alberto Abadie. Dar nu știm niciodată cine sunt ei exact. Noi îi numim pe acești oameni conformatori. Aceștia sunt oamenii care merg la școală cu bursă, dar nu merg fără. Deci, o întrebare de interes este cum se aliniază randamentele dacă nu sunt omogene, dacă aceste grupuri diferite au grupuri diferite. Pe cine estimam revenirea la educatie? Deci este nevoie de puțină algebră. Deci avem acum instrumentul nostru. Ne întoarcem la... și un pic de notație pentru că trebuie să urmărim atât instrumentul, cât și tratamentul. Mă întorc la notația [INAUDIBILĂ] Wi pentru tratament. Deci avem acum un tratament de 1 dacă ai primit bursa, tratamentul 0 dacă nu ai primit bursa. Deci avem un rezultat potențial în ceea ce privește bursa și un rezultat potențial în ceea ce privește tratamentul. Tratamentul observat este ca și înainte-- Zi, Wi de 1 plus 1 minus Ci, Wi de 0, OK? Observăm oameni - fie au câștigat, fie au pierdut. Și aici notația devine puțin complicată pentru că avem Yi de 1 este rezultatul potențial dacă este tratat de Wi, nu este tratat de Zi, OK? Și la fel și pentru Y0. Ipoteza de identificare - deci aceasta este dintr-o lucrare foarte clasică a lui Imbens și Angrist, care într-o zi le va câștiga Premiul Nobel - cândva curând, sperăm. Deci, presupunerea este că toate rezultatele potențiale trebuie să fie independente de instrument. Aceasta este paralela cu presupunerea pe care am discutat înainte despre epsilonul nostru, nu? Și din nou, acest lucru implică nu numai alocare aleatorie a instrumentului, care asigură în mod direct că acesta este independent, ci și nici un efect direct asupra Y, ceea ce vă oferă independență față de Y. Altfel, nu înțelegi asta. În plus, vom face o ipoteză suplimentară, care este monotonitatea. Ceea ce spune monotonitatea este că fie sunteți la fel de probabil să fiți tratat cu instrumentul până la 1, fie mai probabil să fiți tratat, dar nu mai puțin. Deci oamenii fie nu merg niciodată la școală indiferent, fie merg întotdeauna la școală indiferent, fie sunt mai probabil să meargă la școală din cauza instrumentului. Dar nu există nimeni care să sfideze, adică ar merge la școală dacă nu ar avea bursa, dar ei refuză să meargă la școală dacă au o bursă. Deci asta este o presupunere suplimentară. În lucrările ulterioare ale [INAUDIBLE], în special, puteți lucra la relaxarea acestei monotonități. De asemenea, nu este deosebit de testabil, așa că e bine să-l relaxezi. Dar pentru moment, vom presupune că aceasta este presupunerea. Așa că fie ești conform și ai mereu grijă, fie nu ai niciodată grijă, dar nu ești un sfidător. În majoritatea experimentelor, sincer, aceasta este o presupunere mult mai plauzibilă decât independența oricum. Deci nu sunt prea multe de ce să vă faceți griji, dar este bine să știți că se întâmplă. Deci acum avem grupurile noastre. Nu avem sfidătorul nostru. Și acum putem începe să facem niște algebră. Deci, ca înainte, vom adăuga și scădea câțiva termeni. Și vom exprima Yi ca o funcție completă a W. Deci asta fac aici. Acest Yi este acesta. Și apoi acesta este acesta. Și apoi pot înlocui unele... Pot muta lucrurile pentru că așteptările pot fi combinate frumos. Pentru a merge de aici în aici, puteți doar să scrieți lucrurile și să le combinați. Vei fi convins că funcționează. Așa că obțin acest produs Yi de 1 minus Yi de 0 înmulțit cu Yi de 1 minus Yi de 0. Și tipii ăștia... deci ce pot face cu acești tipi? Pot scăpa de ei prin independență. Este frumos. Deci, acum că avem asta, trebuie să evaluăm cum este. Și este ușor de rezolvat pentru că acesta este într-adevăr doar 1 sau 0 sau minus 1, nu? De fapt, poate fi minus 1? Nu poate fi minus 1 prin monotonitate. Așa că am rămas cu... așa că acesta dispare. Apoi mai este și acesta. Deci, practic, iau toate cazurile unul câte unul. Fie acesta este minus 1 - proprietatea acestuia este 0, deci va dispărea - sau acesta este acesta. Și asta va dispărea pur și simplu pentru că este 0. Și apoi am rămas doar cu acesta. Și deci acesta este produsul... așa că vrem să modificăm puțin asta. Și asta se dovedește a fi... această probabilitate este pur și simplu forma redusă pe educație. Deci, dacă împart acest lucru la forma redusă pe educație, care este estimarea mea Wald, este egal cu efectul tratamentului pentru persoanele care au un Wi de 1 minus Wi de 0 egal cu 1. Deci, este un efect de tratament pentru... raportul acestei diferențe, forma redusă de prima etapă, care este estimarea Wald, este efectul tratamentului pentru acest grup de persoane, cine sunt cine? PUBLIC: Complitori. ESTHER DUFLO: Cine sunt cei care conformează. Deci probabil că știi asta. Dar cred că e bine să treci de ce este adevărat o dată. Și chiar te-am scutit de asta. În mod normal, o fac pe tablă, dar vreau să am puțin-- doar piese de algebră foarte simple și frumoase, care rezumă de ce acest lucru vă oferă efectul asupra compliatorului. Deci e foarte frumos. Sunt unele cazuri speciale. Dacă controalele preiau controlul, de exemplu, în cazul nostru, în cazul programului [INAUDIBIL], unde o parte din tratament a refuzat să preia programul, atunci cei care respectă sunt tratați. Apoi este efectul tratamentului asupra celor tratați. În cazul general, aceștia sunt cei care sunt obligați de instrumente să primească tratamentul. Și, deci, există o altă problemă de validitate externă -- totul mai presus de faptul că eram într-un eșantion mic. În plus, în cadrul acelui eșantion, am selectat persoanele care ar fi mers la școală doar din cauza instrumentului. Și apoi asta ne spune că... ne oferă niște îndrumări despre cum să alegem instrumentele. Pentru că dacă alegeți instrumente care vor selecta un grup exotic de oameni, atunci estimarea dvs. nu va fi nici de mare relevanță. Aici selectăm persoanele care, din cauza bursei, merg la școală. Deci acesta este un grup care este de interes. Deci e frumos. Ne place asta. Deci, asta înseamnă că doriți să mergeți dincolo de găsirea unui instrument care să -- nu numai instrumentul dvs. trebuie să satisfacă independența, ci și independența rezultatelor potențiale în ceea ce privește instrumentul pentru a satisface monotonitatea -- în plus, trebuie să fie interesant în sensul că mişcă un grup interesant de complianţi. Deci, acesta este satisfăcător pentru că, în lumea reală, dacă un guvern s-ar gândi să elimine taxele de educație, probabil, ar face asta, ținând cont de faptul că îi va ajuta pe oamenii care astăzi sunt constrânși de credit. Și acești oameni sunt pentru că le- ar dori să meargă la școală. Și merg la școală de îndată ce au ocazia. Deci cred că am trecut deja prin asta. Deci e bine. Deci, un avantaj al efectuării IV-ului este că putem compara cu alte strategii. Deci am comparat deja cu OLS. Am făcut deja asta înainte de a vă arăta ce este IV-ul. Putem face o versiune mai elegantă a OLS, care sunt uleiurile după ce controlăm tot ce avem în baza de date care ar putea duce la selecție. Avem o bază de date foarte, foarte, foarte, foarte bogată. Așa că ați putea crede că poate acest lucru este suficient pentru a capta toată selecția. Și în acest caz, nu trebuie să trecem peste toate aceste mașini complicate. Dar există o problemă în a face asta. Deci, ceea ce am făcut în lucrarea respectivă a fost că am aplicat algoritmul dublu de învățare automată pe care l-am dezvoltat în lucrarea lui Victor și Whitney și mulți, mulți alți coautori, care este, practic, o metodă fantezică de a face Frisch-Waugh. Dacă ați luat econometrie în primul an , acesta este unul dintre primele lucruri pe care le învățați este descompunerea Frisch-Waugh, care este, practic, puteți proiecta ceea ce vă interesează pe ceea ce nu vă interesează. Și apoi ceea ce vă interesează. în este Y și S. Și atunci când regresezi Y pe S, ai-- când regresezi reziduul din proiecția unul pe celălalt, obții același coeficient beta de interes. Deci, aceasta este, practic, o aplicație a lui Frisch-Waugh și spune, ei bine, vom face această proiecție într-un mod cât mai flexibil posibil folosind învățarea automată și apoi vom rula regresia. Deci, asta este învățarea automată dublă. Apoi trebuie să faci asta în două mostre, de unde dublu. Dar ideea este că. Deci a fost frumos. Am fost foarte mulțumiți de lucrarea noastră. Și acesta este, într-un fel, primul test al acestei lucrări, deoarece funcționează foarte bine în simularea Monte Carlo, unde toate ipotezele sunt îndeplinite. Dar nu știm niciodată dacă toate ipotezele sunt îndeplinite pentru DML. Deci, ceea ce avem aici este să comparăm estimările duble ale învățării automate cu OLS și apoi cu IV. Și nu este chiar atât de grozav, deoarece majoritatea DML-urilor arată mult mai aproape de OLS. Și, în ciuda faptului că arunci toate aceste mașini la problemă, nu faci atât de mult progres. Deci, se pare că oricare ar fi selecția, nu este ușor să o captezi chiar și de la foarte, foarte bogat [? observatori. ?] Acum s-ar putea să vă gândiți, ei bine, toate acestea nu sunt corecte, deoarece, de fapt, IV-ul este efectul pentru complianți. Deci, ele nu pot fi comparate cu estimarea dublă a învățării automate sau cu MCO, care este efectul pentru populație în general, sau cel puțin, cu o altă schemă de ponderare. Schema de ponderare în MCO acordă mai multă pondere observației care contribuie mai mult la variație. Schema de ponderare pentru DML este cine știe? Nu știu. E dezordine. Deci, ceea ce am făcut aici este că am spus, ei bine, să facem o estimare dublă a învățării automate. Aceasta va imita cât de mult putem din variabila observabilă -- estimarea LATE, adică vom estima efectul tratamentului pentru o populație care se uită la variabila observabilă, dintre care suntem mulți. Amintiți-vă, aceasta este speranța-- rândul HD aici este că observatorul va face o treabă bună în capturarea [? endogeneities ?] în eşantion. Încercând să estimeze estimarea învățării automate, estimarea corectată a învățării automate a unei populații care este ponderată corespunzător pentru a arăta observațional, ca oamenii care sunt afectați de instrument. Deci, ceea ce trebuie să facem acum este să aplicăm mașinile noastre în ceilalți oameni ai noștri pentru a analiza efectul de tratament eterogen pe axe. Calculăm efectul tratamentului eterogen pe axe. De fapt, nu vrem să le oferim o estimare cauzală. Dar folosim doar învățarea automată pentru a estima, pentru a înțelege eterogenitatea efectului tratamentului. Și apoi folosim acele estimări pentru a repondera, astfel încât să avem DML LATE este o estimare de învățare automată pentru o populație care arată ca conformator în ceea ce privește toate observabilele pe care le avem. Adică, pune mai multă greutate pe oameni - pe tipul, pe genul de oameni care par să fie mai afectați de instrumente. După tot acest efort, acesta este aproape același cu DML și aproape același cu OLS. Deci asta nu este... asta nu a făcut o mare diferență. Da? PUBLIC: Pur și simplu nu înțeleg... dacă nu crezi restricția de excludere, de ce ai folosit IV ca... ESTHER DUFLO: Oh, da. Până acum, cred. Da, așa că ați putea spune, ei bine, asta este tot... tot ce vă pot spune acum este că DML-ul este foarte asemănător cu OLS, în ciuda adăugării controalelor. ML LATE este încă foarte similar cu MCO, în ciuda ponderării adecvate pentru observabil. Și toate sunt destul de diferite de IV. Dar ai putea să-mi spui că oricum nu cred IV-ul. Deci nu există nimic aici care să îți spună că trebuie să crezi în unul față de celălalt. PUBLIC: L-ai putea compara cu [INAUDIBIL]? ESTHER DUFLO: Nu. Ai putea, dar nu ai primi nimic din asta. Ei bine, ceea ce ați putea face -- și ar fi interesant, dar nu am putea face în acest set de date -- este dacă ați ști cine -- ați putea compara o estimare DML pentru obținerea unei burse cu o estimare OLS pentru obținerea unei burse. în control. Nu mergi la școală, dar nu vrei să compari mersul la școală cu obținerea unei burse pentru că nu este același lucru. Cu siguranță trebuie să le scalați cumva. Și apoi dacă este sau nu potrivit depinde de validitatea sau nu a restricțiilor dvs. de excludere . Dar pentru a nu avea această problemă, ați putea găsi o configurație în care veți compara - ați dori să comparați un OLS cu un OLS. Deci, în cazul meu, ar fi, pot compara efectul obținerii unei burse nu la întâmplare-- în grupul de control, de exemplu, unii copii au primit de la comisia de zahăr. Unii copii au primit de la o biserică creștină. Unii copii au primit din orice. Pot compara efectul obținerii unei burse cu efectul obținerii unei burse repartizate aleatoriu? Și asta ar fi o comparație mult mai ușoară. Dar nu prea avem asta în setul nostru de date. De fapt, mulți oameni strâng banii cumva fără, cu adevărat, o bursă. Deci nu avem un mod de a face asta. Dar exact asta ți-ai dori. În exercițiul original LaLonde - Bob LaLonde este un cercetător la Chicago care a comparat o mulțime de estimări neexperimentale ale programelor de antrenament cu estimările experimentale. Și felul în care a făcut-o este prin... asta a fost compararea cu placerea, pentru că a comparat sarcina cu antrenamentul cu intrarea în antrenament din propria ta voință. Nu avea DML, dar făcea potrivire și orice altceva. De fapt, nu a făcut potrivire pentru că nu o avea la momentul respectiv. A făcut MOL, MOL cu control, diff și dif, etc. Și apoi unii oameni au adăugat potrivire. Și acum s-ar putea adăuga asta. Dar nu am văzut oameni făcând asta. Deci ai perfecta dreptate ca al nostru este ceva mai fragil pentru ca trebuie sa crezi in IV ca sa crezi ca comparatia este valabila. BINE. Deci un minut despre constatările de fond. Așa că găsim un efect pozitiv pe tot felul de părți ale educației. Revenirea financiară a educației -- ei sunt în sensul în care, poate nu atât de mult pe câștiguri, dar pe asta -- unii oameni primesc aceste avantaje. Dar par să fie în mare parte retururi private. Aproape că am rămas fără timp, așa că voi sări peste cea mai mare parte a descrierii modului în care construim un IV din estimatorul dif și dif în ziarul INPRES pentru că l-ați citit cu toții. Și odată ce ați făcut asta, este la fel, cu excepția faptului că este o diferență și diferență valide în loc de o diferență validă de la simplă. Și apoi vă construiți instrumentul pe măsură ce cohorta a interacționat cu efectul tratamentului - sau cohorta a interacționat cu numărul de școli construite în regiunea nașterii. Așa că voi sări peste acea parte. Apoi constatăm că, diferit de această configurație, constatăm că IV-ul este foarte, foarte asemănător cu OLS. IV și OLS arată aproape la fel. Deci, în acest caz, nu am găsit prea multe dovezi despre... dar despre ce vreau să vorbesc timp de două minute este că odată ce am făcut asta, așa că estimăm efectul tratamentului. Un lucru care-- continuarea pe hârtie [INAUDIBILĂ], continuarea în compliers-- dacă instrumentul dvs. are o mare valoare discretă, nu numai efectul pentru complier, dar puteți demonstra că este o pondere media efectului fiecărui an de educație, unde ponderea este dată de fracția de oameni care sunt mutați pentru a finaliza fiecare an suplimentar, motiv pentru care, dacă vă amintiți, când am început acest proiect, am vrut să estimez revenirea neparametrică la educație. Dar asta nu a funcționat pentru că toate variantele mele provin din școala primară. Deci nu aveam cum să mă uit la efectul școlii secundare. Nu mi-aș face griji pentru această estimare negativă. Aceste curbe de încredere sunt mult prea mici, deoarece sunt punct cu punct. Și nu iau în considerare gruparea. Și când faci toate astea, standardele sunt de fapt mari. Așa că poți trata asta ca un întreg 0 mare atât pe acesta, cât și pe acesta -- spillover-ul mic la liceu și negativ la liceu. Într-adevăr, este determinat de faptul că au construit mai multe licee, unde aveau mai multe școli primare de la început. Așadar, clădirea școlii a liceului a fost corelată negativ cu clădirea școlii a școlii private, care în sine este o problemă pentru restricția de excludere. Dar oricum, toată variația venea de la complierul meu, sau de la copiii mei săraci, care sunt împinși să mai facă un an de educație, încă doi ani de educație. Deci nu aveam cum să estimez o curbă frumoasă, neparametrică, precum cea pe care v-am arătat-o la începutul graficului, care fusese speranța mea la început. Deci asta nu sa întâmplat niciodată. Dar ce sa întâmplat este ceva ce mulți dintre voi l-ați întrebat. Așa că vreau să fac cel puțin publicitate gândindu-mă la profiturile sociale ale educației. Și ceva despre care vorbim în ziarul Ghana, dar nu am putut face pentru că avem un instrument care afectează doar indivizii -- dar aici sunt efectele, politica educațională -- este [INAUDIBIL]. Și dacă oamenii nu migrează ca nebunii pentru a anula toate variațiile din educație, ceea ce știm că nu o fac, atunci asta într-adevăr oferă, într-un fel, un șoc la nivelul educației la nivelul pieței. Deci avem cel puțin o speranță de a estima nu numai că efectul educației asupra mea, dar nu ar trebui să fie o versiune beta. Ar trebui să fie un beta 1 sau un gamma-- efectul educației medii a altor oameni din districtul meu asupra propriilor mele câștiguri. Deci problema de estimare... acum avem două lucruri. Avem nevoie de un instrument pentru propria mea educație și de un instrument pentru educația medie din cartier. Și aici avem o configurație bună pentru asta, deoarece dacă luați în considerare o cohortă care avea 12 ani sau mai mult în 1973 și care nu este expusă de program, atunci ceea ce le face programul este că atunci când intră pe piața muncii - să spunem încep să intre pe piața muncii în 1980 – în fiecare an în vârstă, primesc o nouă cohortă de copii educați care vin să concureze cu ei. Ei înșiși... nu au beneficiat niciodată de pe urma școlii. Deci, pentru acest grup de oameni, nu este nicio îngrijorare că nivelul de educație, același lucru care a mutat nivelul mediu de educație, a mutat și propria lor educație. Nu avem această părtinire care ar putea apărea în alte configurații, deoarece știm că nu au fost expuși școlilor. Deci putem... dar începând cu '79, există o creștere lentă a educației medii a celorlalți tipi. Deci, acesta este efectul meu... al programului asupra educației cohortei mai în vârstă. Deci, acesta este același model de coeficient pe care îl aveam înainte, cu excepția faptului că acum trebuia să susțin o anchetă de muncă pentru fiecare an. Pentru că acum mă uit la educația-- toate cohortele observă-- '86, '87, '88-- ca o funcție a DD în raport cu primul 0 de aici. Așa că vechea cohortă nu devine mai educată pe măsură ce îmbătrânește. Au ratat. Dar aceasta este acum media tinerilor din jurul lor. Și puteți vedea că media tinerilor din jurul lor continuă să crească pentru că acești băieți noi termină-- sau fetele-- băieți, în acest caz, termină școala. Și, prin urmare, ele apar. Așa că acum putem face același lucru pentru salariul celor mai în vârstă. Și dacă găsim vreun efect, pozitiv sau negativ, asta ne va spune că dacă există un efect în creștere al programului cu fiecare an care le transferă salariile, este faptul că ei concurează cu acei tipi. Și ceea ce vedem este că există de fapt o scădere -- coeficientul -- primul este mai mare. Dar apoi au tendința să coboare, și în jos, și în jos, și în jos, și în jos. Acest lucru este super imprecis. Deci mesele reale sunt zgârieturi. Dar, dacă ceva, ceea ce vă uitați, ceea ce găsiți este, de fapt, o scădere a salariilor pentru bătrânii educați, pentru vechii cohorte pe măsură ce acești alți oameni intră pe piața muncii. Și această scădere a salariilor este la fel de mare pentru muncitorul educat și pentru muncitorul needucat. Deci nu merge la un declin întoarcerea la educație. Deci par să fie înlocuitori și înlocuiți de acei tipi. Și chiar dacă tabelul -- rezultatele sunt foarte imprecise, puteți să vă țineți nasul și să faceți o calibrare pentru a spune, ce înseamnă asta despre mișcarea capitalului în această regiune când mai mulți oameni au fost educați? Și practic, nu poți exclude că capitalul este un factor fix. Așa că nimeni nu și-a dat seama că deodată au fost toți acești oameni educați în jur. Și ar fi trebuit să construiască mai multe fabrici și așa mai departe. Este fie că nu și-au dat seama, fie că nu au avut meritul să o facă. Și prin urmare, capitalul ajunge să fie un factor limitativ în acest caz. Așa că notez un model, care are teren. Și oamenii pot lucra în fabrici. Și apoi calibrez cât de mult capital-- teren este fix și apoi cât de mult capital ar fi putut intra. Și arăt că acest lucru nu este compatibil cu niciunul în unele simulări. Acesta a fost mai mult un exercițiu intelectual decât o contribuție pe care vreau să o luați ca... nu luați, neapărat, lecțiile de fond acasă. Pentru că este foarte imprecis. Dar din punct de vedere tehnic, este un exercițiu util de făcut. OK, hai să ne oprim aici. Îmi pare rău că am alergat într-o oarecare măsură. Și vom vorbi despre partea de ofertă a educației săptămâna viitoare. [CONVVERȚII LATERALE]