¿Cuáles son algunas variables instrumentales interesantes?

El primero fue QJE en 1991. ¿La compleja asistencia escolar de Kruger tiene un impacto en la asistencia y la seriedad de la escuela? . Este artículo estudia una vieja cuestión: el impacto de la educación en los ingresos. Sabemos que debido al problema de las variables faltantes, la regresión directa por MCO tendrá problemas de endogeneidad. Este artículo considera que dado que la educación obligatoria en Estados Unidos está sujeta a restricciones de edad, las personas nacidas en enero pueden abandonar la escuela antes de cierta edad, pero las personas nacidas en junio deben permanecer en la escuela hasta junio, por lo que las personas nacidas en meses diferentes estarán en diferentes escuelas. El tiempo termina la educación, pero el momento en que comienzan la educación es cuando comienza la escuela. Por lo tanto, el mes de nacimiento afecta la duración de la educación. Por lo tanto, este artículo utiliza si nació en el primer trimestre como variable instrumental del tiempo de educación y encuentra que los resultados de la variable instrumental no son significativamente diferentes de los resultados de MCO. Esta variable instrumental fue cuestionada posteriormente porque es una variable instrumental débil y el mes de nacimiento tiene poco efecto sobre la duración de la educación. Incluso si solo hay una correlación débil entre el mes de nacimiento y la variable faltante, los resultados de la estimación serán. bastante parcial.

El segundo es Ingresos dignos y el sorteo de la era de Vietnam: evidencia de los registros de la Administración de la Seguridad Social de Angrist en la AER de 1990. Este es también su trabajo de tesis doctoral. Este artículo estudia el impacto de la experiencia de la guerra de Vietnam en los ingresos posteriores, lo que obviamente es un problema endógeno. El autor observó que cuando el Ministerio de Defensa Nacional elabora un número de lotería para hombres de edad apropiada y luego establece un límite superior, aquellos con menos de este límite superior se incluyen en el rango de reclutamiento. Entonces definió si el número de reclutas era menor que este límite superior como elegibilidad para el reclutamiento. Obviamente, alguien con una elegibilidad para el reclutamiento de 1 tiene más probabilidades de servir en la Guerra de Vietnam, y este número se extrae al azar, por lo que la elegibilidad para el reclutamiento es una variable instrumental apropiada. Este es un ejemplo de uso inteligente de un experimento natural.

Hace poco me enteré de otro interesante. 1998 AER y Evans La oferta laboral de los niños y sus padres: evidencia de cambios exógenos en el tamaño de la familia. Este artículo examina el impacto de un aumento en el número de hijos en la participación de los padres en el mercado laboral. El problema aquí es encontrar un shock exógeno que afecte el número de hijos. Algunos estudios en esta área utilizan gemelos y otros utilizan abortos fallidos. Por supuesto, el nacimiento de gemelos generalmente es aleatorio y no planificado, por lo que se trata de un efecto exógeno que aumenta directamente el número de hijos. Este artículo considera un factor que aumenta indirectamente el número de hijos, a saber, la composición por género de los dos primeros hijos. ¿Por qué esto afecta el número de niños? Su teoría es la siguiente: los padres generalmente quieren una mezcla diversa de género en sus hijos, por lo que si sus dos primeros hijos fueron tanto niños como niñas, querrán tener otro hijo de un género diferente. Pero si los dos primeros hijos tuvieron un niño y una niña, la tarea de diversidad de género se ha cumplido y no habrá más hijos, entonces la familia tendrá más hijos del mismo género. Creo que esta idea es realmente sorprendente. En resumen, encontrar variables instrumentales significa usar el cerebro y hacer asociaciones audaces.