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Previous issue date: 2017-02-13 / Estudar os efeitos de uma política pública de transferência direta de renda ao longo do tempo é de fundamental interesse para dizer se a mesma teve ou não êxito em mudar a vida de seus beneficiários. Neste sentido, a avaliação de impacto da política no tempo de alocação para o trabalho dos beneficiários, tanto crianças quanto adultos, tem sido usada como critério para decidir sobre seu sucesso. A separação nestes dois grupos etários busca responder a duas questões importantes: se a política conseguiu reduzir o trabalho infantil e se, por outro lado, foi responsável por acomodar os adultos beneficiários. Esta avaliação pode ser feita por modelagem de regressão linear normal com uso do método de Diferença em Diferenças para a resposta de interesse (o tempo alocado para o trabalho). Logo, uma amostra de beneficiários (tratados) e não beneficiários (controles) é extraída para uma pesquisa longitudinal feita em pelo menos dois pontos distintos no tempo: um antes de aplicar a política e outro após. Porém, nem sempre os tratados e controles selecionados são comparáveis na amostra original. Para isso, é necessário parear os tratados com os controles mais próximos, dado um conjunto de características observáveis, por escores de propensão preditos por um modelo de regressão para a atribuição do tratamento (aqui, uma variável binária). Logo, os escores preditos e as observações nas covariáveis especificadas no modelo correspondente, que representam um conjunto de características observáveis, devem estar balanceados pelas duas classes na nova amostra pareada, o que é confirmado por testes de hipóteses. Ainda, ignorar características do plano amostral complexo empregado na pesquisa, como o uso de pesos amostrais desiguais, e tratar os dados como independentes e identicamente distribuídos pode enviesar a estimação do impacto pelo método de Diferença em Diferenças. Assim, a partir de dados amostrais complexos da Yemen National Social Protection Monitoring Survey, uma pesquisa longitudinal domiciliar, neste trabalho é avaliado o impacto do Social Welfare Fund para o tempo semanal de alocação para o trabalho pelo método de Diferença em Diferenças sob duas abordagens. Na primeira, o plano amostral complexo empregado é completamente ignorado. Na segunda, ele é considerado desde a etapa de pareamento até a avaliação de impacto. Ambas são aplicadas para os dois grupos etários sob estudo. Os escores são modelados por regressão logística e, após encontrar o banco pareado por eles, testesχ2 de Pearson para a hipótese nula de independência nas covariáveis e de Mann-Whitney para homogeneidade dos escores são realizados para confirmar o balanceamento. / Studying the effects of a governmental policy of direct cash transfer over time is of fundamental concern to say whether or not it has been successful in changing the lives of its beneficiaries. In this sense, the impact evaluation of the policy on the time allocation to work of its beneficiaries, both children and adults, has been used as criteria to decide on its success. The division in these two age groups seeks to answer two important questions: whether the policy has succeeded in reducing the child labor and, on the other hand, whether it has been responsible for making the adult beneficiaries lazier. This evaluation can be done by normal linear regression modelling with use of the Difference in Differences method for the response of interest (the allocated time to work). Therefore, a sample of beneficiaries (treated) and non-beneficiaries (controls) is extracted for a longitudinal survey carried out in at least two distinct points in time: one before applying the policy and the other after. However, the treated and controls that were selected are not always comparable in the original sample. For this, it is mandatory to match treated with the closest controls, given a set of observable characteristics, by propensity scores predicted by a regression model for the treatment assignment (here, a binary variable). Consequently, the predicted scores and observations in the covariates specified in the corresponding model, which represent a set of observable characteristics, should be balanced by the two classes in the new paired sample, which is confirmed by hypothesis tests. Moreover, ignoring the characteristics of the complex survey design used in the research, such as the presence of unequal sample weights, and treating the data as independent and identically distributed may bias the impact estimation by the Difference in Differences method. Thus, from a complex survey data from the Yemen National Social Protection Monitoring Survey, a longitudinal household survey, this essay assesses the impact of the Social Welfare Fund for the time allocation to work on a week by the Difference in Differences method under two approaches. In the first, the complex survey design employed is completely ignored. In the second, it is considered from the pairing step until the impact assessment. Both are applied for the two age groups under study. The scores are modelled by logistic regression, and after finding the database matched by them, Pearson’sχ2 tests for the null hypothesis of independence in the covariates and Mann-Whitney for homogeneity of the scores are performed to confirm the balance.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufpe.br:123456789/23658 |
| Date | 13 February 2017 |
| Creators | MIRANDA FILHO, Walmir dos Reis |
| Contributors | http://lattes.cnpq.br/1122718253481481, FERRAZ, Cristiano, VIEIRA, Marcel de Toledo |
| Publisher | Universidade Federal de Pernambuco, Programa de Pos Graduacao em Estatistica, UFPE, Brasil |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | English |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFPE, instname:Universidade Federal de Pernambuco, instacron:UFPE |
| Rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil, http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/, info:eu-repo/semantics/openAccess |
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