Ateneo - UPO

Inferenza causale e valutazione delle politiche con microdati: esperimenti randomizzati, regression discontinuity, differenze nelle differenze, variabili strumentali. Applicazioni con software econometrico (Stata) su dati reali.

- Slide delle lezioni fornite dal docente

- Cunningham, Scott. (2021) Causal Inference: the Mixtape, Yale University Press

- Jousha D. Angrist and Jorn-Steffen Pischke (2015) Mastering Metrics, Princeton University Press

- Jousha D. Angrist and Jorn-Steffen Pischke (2009) Mostly Harmless Econometrics: An Empiricist's Companion. Princeton University Press

- Articoli specifici indicate in ciascun capitolo

L'insegnamento si propone di mettere le studentesse e gli studenti in condizione di rispondere a domande empiriche di politica economica utilizzando dati a livello micro. In particolare, l'insegnamento intende:

1) rendere le studentesse e gli studenti capaci di distinguere una relazione causale da una semplice correlazione e di esplicitare le ipotesi di identificazione che rendono credibile una stima causale;

2) rendere le studentesse e gli studenti capaci di selezionare e applicare in autonomia il disegno di ricerca appropriato (esperimento randomizzato, regression discontinuity, differenze nelle differenze, variabili strumentali) a una specifica domanda di valutazione di politica economica;

3) rendere le studentesse e gli studenti capaci di produrre e interpretare stime con software econometrico (Stata) e di discuterne i limiti e la validità esterna.

Ripartizione dei CFU per tipologia di attività didattica (6 CFU = 150 ore complessive):

- didattica erogativa (DE), in presenza: 35 ore;
- didattica interattiva (DI), esercitazioni guidate in laboratorio informatico con Stata e discussione in aula di articoli empirici: 10 ore;
- attività in autoapprendimento (studio individuale, replicazione dei do-file, lettura degli articoli): 105 ore.

Non è prevista erogazione a distanza (TEL-DE / TEL-DI).

Una solida comprensione della statistica di base e dell’econometria

Lezioni frontali, esercitazioni

Le studentesse e gli studenti con disabilità o con Disturbi Specifici dell’Apprendimento (DSA) o con Bisogni Educativi Speciali (BES) possono richiedere servizi e strumenti specifici a loro dedicati rivolgendosi allo Staff Sviluppo e Coordinamento Carriere e Servizi alle Studentesse e agli Studenti e consultando la pagina dedicata del sito di Ateneo: https://uniupo.it/it/servizi/servizi-studenti-disabili-e-dsa Le studentesse e gli studenti con disabilità, DSA, BES, una volta preso contatto con lo Staff di Ateneo, possono contattare le docenti titolare dell'insegnamento in relazione alla declinazione delle modalità di esame, in merito agli aspetti didattici.

La valutazione si compone di due prove: un lavoro di gruppo svolto durante il corso e una prova scritta finale. Il lavoro di gruppo non è condizione di accesso alla prova scritta.

1) Lavoro di gruppo (20% del voto finale, pari a 6 punti su 30) In piccoli gruppi si applica uno dei metodi del corso a una domanda empirica assegnata, conducendo l'analisi in Stata, redigendo una breve relazione e presentandola in aula. Criteri:

- adeguatezza della strategia di identificazione alla domanda (2 punti);
- correttezza dell'analisi empirica e dei test di robustezza (2 punti);
- chiarezza della presentazione orale e capacità di rispondere alle domande (2 punti);

Descrittori: Capacità di applicare conoscenza e comprensione; Autonomia di giudizio; Abilità comunicative.

2) Prova scritta finale (90 minuti, 30 punti).
La prova è a libro chiuso: non sono ammessi appunti, libri o dispositivi elettronici.

- Parte A – 5 domande a risposta multipla, 2 punti l'una (10 punti). Ogni risposta corretta vale 2 punti; le risposte errate e quelle non date valgono 0, senza alcuna penalizzazione.
Descrittore: Conoscenza e comprensione.
- Parte B – tre domande aperte. Ciascuna richiede di impostare il disegno di ricerca, calcolare e interpretare le stime, enunciare l'ipotesi di identificazione e discutere le minacce alla validità. È attribuito credito parziale al
ragionamento corretto anche in presenza di errori di calcolo.

Descrittori: Capacità di applicare conoscenza e comprensione; Autonomia di giudizio; Abilità comunicative; Capacità di apprendimento.

Criteri di formulazione del voto complessivo:

Voto finale (su 30) = Parte A + Q1 + Q2 + max{Q3; voto del lavoro di gruppo espresso su base 6}. La Q3 è quindi prova sostitutiva del lavoro di gruppo: ne sostituisce il punteggio solo se ciò migliora il voto finale, e chi non ha svolto il lavoro di gruppo è valutato sulla Q3. L'esame è superato con almeno 18/30. La lode è attribuita a chi consegue 30 punti dimostrando nella Parte B il livello avanzato descritto nei Risultati di apprendimento attesi.

Correlazione tra livello raggiunto e fascia di voto

- 18–20: riconosce i concetti fondamentali e le ipotesi di identificazione dei metodi principali e interpreta correttamente una tabella di regressione, con lacune nell'applicazione e linguaggio tecnico impreciso (livello minimo di sufficienza
descritto nei Risultati di apprendimento attesi).
- 21–23: conoscenza corretta ma descrittiva; applicazione corretta ai casi già discussi a lezione; minacce alla validità individuate solo se sollecitate.
- 24–26: applicazione autonoma a casi nuovi; calcolo e interpretazione quantitativa corretti; discussione adeguata della validità interna.
- 27–29: piena padronanza dei metodi; scelta e motivazione del disegno di ricerca in casi non standard; discussione critica di validità interna ed esterna; esposizione chiara e accurata.
- 30 e 30 e lode: livello avanzato descritto nei Risultati di apprendimento attesi, con proposta autonoma di test di falsificazione e collegamento argomentato alle implicazioni di politica economica.

1. Introduzione: la “rivoluzione della credibilità” nell’economia empírica
2. Ripasso dei Minimi Quadrati Ordinari (OLS) e causalità
3. Esperimenti randomizzati
4. Regression Discontinuity Design
5. Differences in Differences
6. Variabili strumentali
7. Sviluppi recenti dell’inferenza causale e dei metodi di valutazione delle politiche

Integrazione della dimensione di genere:
Nel corso dell'insegnamento vengono analizzati, con i diversi metodi presentati nel programma, gli effetti delle politiche pubbliche su tematiche di genere, quali il divario retributivo di genere, le decisioni di offerta di lavoro o il "child gap".

Conoscenza e comprensione
Al termine dell'insegnamento le studentesse e gli studenti conoscono e comprendono:

- il modello dei risultati potenziali e la distinzione tra correlazione, associazione condizionata ed effetto causale;
- le ipotesi di identificazione di ciascuno dei quattro disegni di ricerca trattati (randomizzazione, discontinuità, trend paralleli, rilevanza ed esclusione) e le condizioni empiriche che le rendono plausibili o implausibili;
- i parametri stimati da ciascun disegno (ATE, ATT, ITT, LATE) e la popolazione a cui si riferiscono;
- i principali sviluppi recenti della letteratura sulla valutazione delle politiche, con particolare riferimento al DiD con adozione scaglionata.

Capacità di applicare conoscenza e comprensione
Al termine dell'insegnamento le studentesse e gli studenti sono in grado di:

- selezionare, data una domanda di politica economica e la struttura dei dati disponibili, il disegno di ricerca appropriato e giustificarne la scelta;
- implementare in Stata la stima corrispondente su microdati reali e produrre le tabelle e i grafici standard del metodo;
- eseguire e interpretare i test di falsificazione e di robustezza propri di ciascun metodo;
- interpretare quantitativamente i coefficienti stimati, esprimendone la grandezza in unità economicamente interpretabili.

Autonomia di giudizio
Le studentesse e gli studenti sono in grado di valutare la credibilità della strategia di identificazione di uno studio empirico non già discusso a lezione, individuandone le minacce alla validità interna ed esterna, e di formulare un giudizio motivato sulla trasferibilità dei risultati a un contesto di politica economica diverso da quello studiato.

Abilità comunicative
Le studentesse e gli studenti sono in grado di presentare in forma scritta, in lingua inglese e in modo strutturato, una strategia di identificazione e i suoi risultati, utilizzando la terminologia tecnica corretta e rendendo le conclusioni comprensibili anche a un interlocutore non specialista.

Capacità di apprendimento
Le studentesse e gli studenti sono in grado di leggere in autonomia un articolo empirico pubblicato in una rivista scientifica, di ricostruirne il disegno di ricerca a partire dalla sola sezione empirica e di reperire e utilizzare la documentazione tecnica dei comandi econometrici necessari.

Livello minimo di sufficienza
Per raggiungere la sufficienza la studentessa o lo studente deve dimostrare di:

- enunciare correttamente l'ipotesi di identificazione di ciascuno dei quattro disegni di ricerca principali;
- riconoscere, in un caso applicativo proposto, quale disegno sia appropriato;
- leggere e interpretare correttamente il segno, la grandezza e la significatività dei coefficienti di una tabella di regressione;
- descrivere almeno una minaccia alla validità interna dello studio esaminato;
- esporre il ragionamento in forma scritta comprensibile, pur con un linguaggio tecnico non pienamente padroneggiato.

Livello avanzato
Per il conseguimento di una valutazione di eccellenza la studentessa o lo studente deve inoltre dimostrare di:

- progettare in autonomia una strategia di identificazione per una domanda di politica economica nuova, motivando la scelta rispetto alle alternative scartate;
- proporre i test di falsificazione appropriati e anticiparne l'esito atteso sotto l'ipotesi nulla;
- discutere criticamente i limiti dei metodi appresi, inclusi i problemi del DiD con adozione scaglionata e la distanza tra LATE e parametro di interesse per la politica economica;
- collegare i risultati empirici a implicazioni di politica economica precise, esplicitando le condizioni sotto cui tali implicazioni valgono.