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

Tamanho: px

Começar a partir da página:

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

Rubens Antunes Lacerda
8 Há anos
Visualizações:

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)

Família sobre a redução da mortalidade infantil Impacto (ex-post) do Programa Saúde da Família sobre a taxa de natalidade Impacto

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

Necessidade de avanços Elevar o padrão científico em relação às ciências naturais

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

simulação teoricamente consistentes, ou para estimar modelos estocásticos de

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)

e os realizados Avaliação de Impacto: avalia (mede) se as mudanças no nível de bem-estar (ou saúde) ocorreram, de fato, devido à intervenção

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)

não-experimentais (observacionais) Dados experimentais Menor dificuldade para medir, ex-post, efeitos de programa

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?

., X k,) + e Se a variável de interesse é X 1, os demais fatores que afetam Y foram mantidos

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?

...em busca do contrafactual Qual é a melhor estratégia de identificação a ser utilizada?

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

., X k,) + e Se X 1 é endógena (correlacionada com e ), que variável

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

., X k,) + e Dados em painel (longitudinal) para modelar o antes e depois da política Que

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

., X k,) + e Dados em painel (longitudinal) para modelar o antes e depois da política Uma vez que o grupo de tratamento

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

., X k,) + e X 1 não é aleatoriamente distribuída Um conjunto de variáveis representado

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

representado por Z é conhecido e determina da probabilidade dos indivíduo fazer parte do grupo tratado

Documentos relacionados

Simulação Computacional de Sistemas, ou simplesmente Simulação

Simulação Computacional de Sistemas, ou simplesmente Simulação Utilização de métodos matemáticos & estatísticos em programas computacionais visando imitar o comportamento de algum processo do mundo real.