Técnicas De Evaluación De Impacto: Propensity Score Matching Y Aplicaciones Prácticas Con Stata

III CURSO DE EVALUACIÓN DE POLÍTICAS PÚBLICAS Y PROGRAMAS PRESUPUESTARIOS INSTITUTO DE ESTUDIOS FISCALES Madrid 3 a 28 de octubre de 2011

UNIDAD DIDACTICA MÓDULO VI-2: Técnicas de evaluación de impacto: Propensity Score Matching y aplicaciones prácticas con STATA

Magdalena Rodríguez Coma1 Instituto de Estudios Fiscales

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Instituto de Estudios Fiscales, Cardenal Herrera Oria, 378,28035 Madrid, SPAIN, magdalena.rodriguez@ief.meh.es

Versión 1.1 Octubre 2011
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CONTENIDO

1. Introducción. 2. Evaluación de impacto. Especial referencia a los programas sociales 3.. Importancia de los diseños cuasi-experimentales en la evaluación de impacto 4. El problema del sesgo de selección al medir efectos causales 5. El problema de la dimensionalidad 6. Fuentes de información para leevaluación de impacto 7. Propensity Score Matching (PSM). 8. Importancia del cumplimiento de la hipótesis de independencia condicionada y del cumplimiento de la hipótesis de soporte común en la aplicación del PSM 9. Modelo de participación en el programa. Ecuación de asignación. Cálculo del Propensity Score (PS) con STATA 10. Diferentes métricas de Matching 11. Estimación del contrafactual ,evaluación de resultadosy estimación de errores con STATA 12. Importancia del análisis de sensibilidad de los resultados 13. Evaluación de tratamientos múltiples 14. Evaluación de efectos indirectos de los programas 15. Conclusiones 16. Referencias bibliográficas 17. ANEXOS A17. 1. Software libre y alternativas comerciales a STATA para implementar métodos de Matching y PS A17.2 . Direcciones útiles enInternet A17.3 . Glosario A17.4. . Documentación adicional

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1) INTRODUCCIÓN
El uso de técnicas micro econométricas para estimar los efectos las políticas de desarrollo se ha convertido en un enfoque común, no sólo para los estudiosos, sino también para los responsables políticos involucrados en el diseño, implantación y evaluación de proyectos en diferentes campos. Desde el punto de vistaacadémico, la mayor parte de los estudios de evaluación publicados son cuasi-experimentales y se basan en la aplicación de estas técnicas a la información proporcionada por importantes fuentes de datos secundarias2 Entre estas técnicas cuasi-experimentales, el Propensity Score Matching (PSM) se aplica cada vez más en la comunidad de evaluación de políticas. En este documento se proporciona unaguía de los aspectos clave para utilizar la metodología de PSM, con aplicaciones prácticas y ejemplos utilizando el programa STATA. Dirigido a los alumnos asistentes al III CURSO DE EVALUACIÓN DE POLÍTICAS PÚBLICAS Y PROGRAMAS PRESUPUESTARIOS, que se celebra en el Instituto de Estudios Fiscales, en Madrid del 3 al 28 de octubre de 2011, puede ser útil a profesionales interesados en la comprensión dela aplicación de estas técnicas a determinados problemas de evaluación. La unidad didáctica resume las condiciones básicas para que el PSM se pueda utilizar para evaluar el impacto de un programa y también las fuentes de datos necesaria. Se explica de qué modo, en base al supuesto de independencia condicional junto con la hipótesis de soporte común, puede reducirse el sesgo de selección cuando laparticipación en un programa se determina a través de un modelo de participación especificado con variables que miden características observables. Se contemplan los principales aspectos técnicos de forma sencilla, abordándolos desde una perspectiva conceptual, que permita la comprensión de la metodología y su aplicación al trabajo empírico También se describen diferentes algoritmos de matching yalgunos test para evaluar la calidad de los resultados, ilustrando la importancia de realizar siempre un análisis de sensibilidad de las estimaciones que proporcione mayor credibilidad a las evaluaciones de impacto realizadas. La inclusión de ejemplos basados en estudios de casos, se refieren a investigaciones realizadas con registros administrativos procedentes de un programa social (IMI) que...