37510 - VALUTAZIONE E ANALISI DELLE POLITICHE

Scheda insegnamento

Anno Accademico 2017/2018

Conoscenze e abilità da conseguire

Al termine del corso lo studente ha una conoscenza dei metodi e degli approcci per valutare interventi pubblici in ambito economico e sociale e delle principali tecniche statistiche per la valutazione degli effetti delle politiche. In particolare lo studente è in grado di: - impostare il disegno di valutazione di uno strumento di policy - gestire le fasi di monitoraggio e di valutazione dell'implementazione delle politiche - individuare la metodologia più adatta per la stima degli effetti sulla base ai dati disponibili - interpretarne i risultati.

Programma/Contenuti

Conoscenze preliminari

Per affrontare la valutazione degli effetti si richiede la conoscenza dei concetti di base della statistica inferenziale e del modello lineare. Per questi concetti si può fare riferimento al testo "Introduzione all'econometria" indicato in bibliografia, capitoli 1-5.

Argomenti trattati

1) Introduzione alla valutazione: concetti e obiettivi, le diverse logiche valutative

2) Il disegno della valutazione: valutazione dell'implementazione, valutazione degli effetti, monitoraggio

3) Valutazione dell'implementazione

4) Valutazione degli effetti: l'approccio controfattuale per la stima dell'impatto

5) Il modello dei risultati potenziali; misure dell’impatto; errori di selezione e di variabili omesse

6) Il disegno sperimentale

7) La logica dei disegni non sperimentali e il metodo delle differenze nelle differenze (DID)

8) L’uso dell’analisi di regressione

9) Metodi per la stima dell'impatto in disegni non sperimentali:

- L’uso di dati longitudinali: DID e modelli e per dati panel

- Regression Discontinuity Design

- L’abbinamento statistico e il metodo del Propensity Score Matching

- Variabili strumentali

- Tecniche miste

Testi/Bibliografia

Testi di riferimento:

A. Martini, M. Sisti (2009), Valutare il successo delle politiche pubbliche, Il Mulino

J. D. Angrist, J. S. Pischke (2009), Mostly Harmless Econometrics: An Empiricistic’s Companion, Princeton University Press

Testi per consultazione:

P. H. Rossi, M. W. Lipsey, H. E. Freeman (2003), Evaluation: A Systematic Approach, Sage, cap. 1, 2, 3, 5, 7

J. H. Stock, M. W. Watson, Introduzione all'econometria, Edizione italiana a cura di F. Peracchi (2005), Pearson, Prentice-Hall

Letture di approfondimento (facoltative):

R. Blundell, M. Costa Dias (2002), Alternative approaches to evaluation in empirical microeconomics, Cemmap working paper CWP10/02, The Institute for fiscal studies, Department of economics, Ucl, http://www.cemmap.ac.uk/wps/cwp1002.pdf

Heckman J.J., Smith J.A. (1999), The pre-program earnings dip and the determinants of participation in a social programme. Implications for simple program evaluation strategies, The Economic Journal, 109, 313-348.

James J. Heckman; V. Joseph Hotz (1989), Choosing Among Alternative Nonexperimental Methods for Estimating the Impact of Social Programs: The Case of Manpower Training, Journal of the American Statistical Association, Vol. 84, No. 408, pp. 862-874.

Angrist J.D. and A.B. Krueger (1999), Empirical strategies in labor economics, in O. Ashenfelter and D. Card (eds.), Handbook of Labor Economics, Vol. 3A, Amsterdam, North-Holland, pp.1277-1366.

Becker S.O., Ichino A. (2002), Estimation of average treatment effects based on propensity scores, The Stata Journal, 2(4), 358-377.

Dehejia R.H., Wahba S. (1999), Causal effects in nonexperimental studies: reevaluating the evaluation of training programs, Journal of the America Statistical Association, 94, 1053-1062

Dehejia R.H., Wahba S. (2002), Propensity score matching methods for nonexperimental casual studies, The Review of Economics and Statistics, 84(1), 151-161.

Card and Krueger (1994), Minumum wages and employment: a case study of the fast food industry in New Jersey and Pennsylvania, American Economic Review, 84, 4

D. Bondonio (2000), Statistical methods to evaluate geographically-targeted economic development programs, Statistica applicata, vol. 12, n. 2, pp. 177-204)

T. Lemieux, K. Milligan (2008), Incentive effects of social assistance: A regression discontinuity approach, Journal of Econometrics, 142, pp. 807–828

Metodi didattici

- Lezioni frontali

- Esempi di casi di studio tratti dalla letteratura

- Lezioni in laboratorio informatico per l’applicazione delle tecniche ai dati

Modalità di verifica dell'apprendimento

La verifica consisterà in una prova scritta da svolgere alla fine del corso, che mira ad accertare il raggiungimento degli obiettivi didattici:

- la conoscenza degli aspetti da considerare nel disegno della valutazione di una politica;

- la conoscenza dei metodi per la valutazione degli effetti;

- la capacità di scegliere tra metodi alternativi per la valutazione degli effetti in funzione dei dati disponibili.

La prova scritta prevede una serie di quesiti a risposta chiusa (multipla) e a risposta aperta, sotto forma di domande su aspetti teorici e metodologici, il commento dei risultati riportati dall’output del software utilizzato nelle lezioni in laboratorio, semplici esercizi per la stima dell'impatto. 

Strumenti a supporto della didattica

- Materiale presentato a lezione

Il docente renderà disponibile il materiale presentato a lezione sul sito http://campus.unibo.it/ . L'accesso al materiale sarà possibile per tutti gli studenti iscritti alla lista di distribuzione del corso. Per iscriversi alla lista di distribuzione è necessaria una password che viene comunicata agli studenti all'inizio del corso. Gli studenti non frequentanti possono avere la password facendone richiesta al docente tramite e-mail.

- software statistico per l'applicazione di tecniche di stima degli effetti in laboratorio informatico

Orario di ricevimento

Consulta il sito web di Pinuccia Pasqualina Calia