Avaliação econômica (quantitativa) de impacto de programas (de saúde) Prof. Gervásio F. Santos Departamento de Economia/UFBA

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1 Avaliação econômica (quantitativa) de impacto de programas (de saúde) Prof. Gervásio F. Santos Departamento de Economia/UFBA

2 Problemas econômicos Impacto de um programa de treinamento sobre salário/hora dos trabalhadores de uma determinada empresa Impacto dos gastos públicos com educação sobre o desempenho dos estudantes no município de Brumado Impacto (ex-post) do Programa Saúde da Família sobre a redução da mortalidade infantil Impacto (ex-post) do Programa Saúde da Família sobre a taxa de natalidade Impacto (ex-ante) da construção de hospitais ou postos de saúde sobre o nível de bem estar da socidade (modelos estruturais ou de simulação)

3 Economia e avaliação Pontos fortes Elevado potencial em função da sofisticação da modelagem: determinística e/ou estrutural, otimização, econométrica, estatística Necessidade de avanços Elevar o padrão científico em relação às ciências naturais Dificuldade de trabalhar com experimentos Por envolver teoria econômica, questões ideológicas ainda atrapalham

4 Avaliação ex-ante e ex-post Avaliação ex-ante: recorre-se a dados coletados antes da intervenção para calibrar ou parametrizar modelos estruturais e/ou de simulação teoricamente consistentes, ou para estimar modelos estocásticos de previsão Avaliação ex-post: avalia os resultados após a implementação do programa

5 Avaliação econômica (quantitativa) de impacto de programas (de saúde) Monitoramento: construção de indicadores de progresso do programa para avaliar os resultados da intervenção Avaliação operacional: analisa a efetividade da implementação do programa e as diferenças entre os resultados previstos e os realizados Avaliação de Impacto: avalia (mede) se as mudanças no nível de bem-estar (ou saúde) ocorreram, de fato, devido à intervenção (programa) e não por outros fatores Como isolar apenas o efeito da política pública (ou tecnologia) após a implantação? (sem a definição prévia dos grupos)

6 Ciências Sociais x Ciências Naturais Ciências Sociais Ciências Naturais Impossibilidade ou dificuldade de realizar experimentos controlados Possibilidade ou facilidade de realizar experimentos controlados Dados não-experimentais (observacionais) Dados experimentais Menor dificuldade para medir, ex-post, efeitos de programa (cultura de simular o experimento) Menor dificuldade para medir, ex-ante, efeitos de programa (cultura de realizar o experimento)

7 Causalidade e variável de interesse Causalidade: diferencia a avaliação econômica de impacto expost do monitoramento, avaliação e demais abordagens Y(moralidade) = f (X 1 (programa),x 2,.., X k,) + e Se a variável de interesse é X 1, os demais fatores que afetam Y foram mantidos fixos em número suficiente para que se possa inferir causalidade? Como identificar o efeito causal?

8 Questões The Mostly Harmless Econometrics Qual é a relação causal de interesse? Que experimento poderia ser utilizado para capturar o efeito causal de interesse?...em busca do contrafactual Qual é a melhor estratégia de identificação a ser utilizada? A teoria econômica sempre será útil para compreender as relação entre indivíduos, agentes econômicos, mercados, regiões, etc.. Estimação da forma reduzida ou estimação estrutural?

9 Estratégias de identificação Variáveis Instrumentais (VI) Diferenças em Diferença (DD) Controle Sintético Propensity Score Mating (PSM) Regressão Quantílica

10 Estratégias de identificação Variáveis Instrumentais (VI) Saúde = f (X 1 (programa educacional),x 2,.., X k,) + e Se X 1 é endógena (correlacionada com e ), que variável (instrumento) não correlacionada com e, mas correlacionada com X 1, poderá ser utilizada para isololar o efeito causal de X 1 sobre Saúde

11 Estratégias de identificação Diferenças em Diferença (DD) Saúde = f (X 1 (programa educacional),x 2,.., X k,) + e Dados em painel (longitudinal) para modelar o antes e depois da política Que grupo poderia ser utilizado como contrafactual? Alunos da rede de ensino municipal? Alunos da rede de ensino particular? Construir uma variável latente para o grupo de tratamento

12 Estratégias de identificação Controle Sintético Abadie, Diamond, and Haimmueller (2007) Saúde = f (X 1 (programa educacional),x 2,.., X k,) + e Dados em painel (longitudinal) para modelar o antes e depois da política Uma vez que o grupo de tratamento (município) seja conhecido, que grupo de controle (municípios não tratados ) poderia ser utilizado, dentre os vários grupos disponíveis? Média ponderada de grupos de controle potenciais, com base na escolha ótima de pesos para os grupos

13 Estratégias de identificação Regressao Descontínua Saúde = f (X 1 (programa bolsa família),x 2,.., X k,) + e X 1 não é aleatoriamente distribuída Um conjunto de variáveis representado por Z (renda, frequência na escola, etc) é conhecido e parcialmente determina X 1 A definição do tratamento é determinada parcialmente ou completamente por valores (de corte) de Z

14 Estratégias de identificação Propensity Score Matching câncer = f (X 1 (fumante),x 2,.., X k,) + e X 1 não é aleatoriamente distribuída (não factível ou antiético) Um conjunto de variáveis representado por Z é conhecido e determina da probabilidade dos indivíduo fazer parte do grupo tratado (fumar), para uma determinada amostra Com base na probabilidade do grupo tratado, emparelhar todos os indivíduos e criar o grupo contrafactual

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