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Lernportal - Instrumentalvariablenmethode (IV)

Die Methode der Instrumentenvariablen (IV) ist eine leistungsstarke Technik zur Ermittlung kausaler Auswirkungen. Ihr Hauptmerkmal ist die Verwendung von Instrumenten, um die Auswirkungen eines Programms zu isolieren, wenn die Daten knapp oder verworren sind, was genauere Bewertungen ermöglicht.

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Grundlagen

Kurz und bündig

Die Instrumentalvariablenmethode (IV) befasst sich mit Fällen, in denen die Entscheidung, an einem bestimmten Programm teilzunehmen, hauptsächlich auf Merkmale zurückzuführen ist, die nicht beobachtet werden können, und in denen keine Daten über Begünstigte und Nicht-Begünstigte vor der Durchführung eines Programms verfügbar sind. In diesen Fällen kann eine Instrumentalvariable helfen, den kausalen Effekt zu identifizieren, und muss zwei Merkmale aufweisen:

  1. sie muss mit der Programmteilnahme zusammenhängen, d. h. sie beeinflusst die Entscheidung, sich für ein Programm zu bewerben; und
  2. sie darf nicht mit einem Ergebnisindikator (außer durch die Programmteilnahme) oder unbeobachteten Variablen, die mit einem Ergebnisindikator korreliert sind, korreliert sein.

Die Wahl des Instruments ist der wichtigste Schritt bei der Anwendung dieser Methode und sollte sorgfältig durch ökonomische Intuition oder Theorie begründet sein.

Übliche Quellen für Instrumente können sein:

  • Geografische Variation der Politik. Wenn beispielsweise die Politik aus exogenen Gründen nur in einigen Regionen umgesetzt wird und in anderen nicht, wird nur ein Teil der Bevölkerung von der Politik betroffen sein.
  • Exogene Schocks, die sich auf den Zeitpunkt der Umsetzung der Politik auswirken. Zum Beispiel, wenn aus exogenen Gründen die Umsetzung der Politik in einer Region oder für eine bestimmte Bevölkerungsgruppe verzögert wurde.
  • Regeln für die Inanspruchnahme der Politik. Zum Beispiel, wenn die Politik so konzipiert ist, dass einige Einheiten förderfähig sind, während andere nicht förderfähig sind, parallel zur Methode der Regressionsdiskontinuität.

Vor- und Nachteile

Vorteile

 Nachteile
  • Geht direkt auf die Auswahl auf der Grundlage unbeobachtbarer Variablen ein, ob zeitinvariant oder nicht.
  • Gewährleistet Kausalität, wenn ein geeignetes Instrument gefunden wird.
  • Schwierig, geeignete Instrumentalvariablen zu finden.
  • Begrenzt auf die Schätzung eines lokalen durchschnittlichen Behandlungseffekts (LATE) im Falle hetrogener Behandlungseffekte.
  • Möglicherweise unzureichende Variation bei der Auswahl der Behandlung.
  • Erfordert hohe analytische Fähigkeiten.

Wann wird sie angewendet?

Diese Technik kann eingesetzt werden, wenn Probleme mit den verfügbaren Daten die interne Validität der Schätzungen beeinträchtigen. Solche Probleme könnten folgendes beinhalten:

  • Störvariablen, d. h. Variablen, die sich auf die Veränderungen im Wert der Ergebnisindikatoren auswirken können, aber aufgrund fehlender Daten nicht kontrolliert werden können;
  • Simultaneität, d. h., wenn (einige) der beobachteten Variablen, die sich auf die Veränderungen im Wert der Ergebnisindikatoren auswirken, auch von den Ergebnisindikatoren beeinflusst werden;
  • umgekehrte Kausalität, d. h., wenn (einige) der beobachteten Variablen, anstatt die Veränderungen im Wert der Ergebnisindikatoren zu beeinflussen, selbst von diesen Indikatoren beeinflusst werden.

Die IV könnte in solchen Fällen eine Lösung sein, wenn die Verfügbarkeit von Daten zur Anwendung robusterer Schätzer begrenzt ist. Mit dem IV-Ansatz können die Auswirkungen eines Programms bewertet werden, wenn ein Evaluator gute Instrumente (explizite Variablen) finden und auswählen kann, die die oben genannten Bedingungen erfüllen. Die Schätzung von Programmeffekten erfordert eine ökonometrische Schätzung (zweistufige kleinste Quadrate, Panelschätzungen mit festen Effekten usw.) einer funktionalen Form mit der Programmteilnahme als endogener Variable. Der IV-Ansatz beinhaltet auch die Prüfung der Bedeutung der Endogenität (d. h. der Korrelation zwischen der/den Instrumentalvariable(n) und dem Fehlerterm) und erfordert eine große Datenmenge (Querschnitt oder Panel).

Vorbedingungen

  • Verfügbare Querschnitts- oder Paneldaten über Programmteilnehmer und Nichtteilnehmer.
  • Fähigkeit, geeignete Instrumente zu identifizieren.
  • Hohe quantitative Fähigkeiten (einschließlich Ökonometrie) des Evaluators.
  • Gutes Verständnis der Bedingungen, die die Wahrscheinlichkeit der Teilnahme am Programm bestimmen.

Die Technik kann angewandt werden, um die Auswirkungen der GAP-Unterstützung auf die Entwicklung der Werte der in der folgenden Tabelle aufgeführten Wirkungsindikatoren zu bewerten.

Indikator für die Auswirkungen des EPLR Indikator für die Auswirkungen des GAP-Strategieplans
I.07 - Emissionen aus der Landwirtschaft

I.10 - Treibhausgasemissionen aus der Landwirtschaft

I.14 - Ammoniakemissionen aus der Landwirtschaft
I.10 - Wasserentnahme in der Landwirtschaft I.17 - Wasserausbeutungsindex Plus (WEI+)
I.11 - Wasserqualität

I.15 - Bruttonährstoffbilanz auf landwirtschaftlichen Flächen

I.16 - Nitrat im Grundwasser
I.13 - Bodenerosion durch Wasser I.13 - Prozentualer Anteil der landwirtschaftlichen Flächen mit mäßiger und starker Bodenerosion
I.14 - Ländliche Beschäftigungsquote I.24 - Entwicklung der Beschäftigungsquote im ländlichen Raum, einschließlich einer Aufschlüsselung nach Geschlecht
I.15 - Ausmaß der ländlichen Armut I.27 - Entwicklung des Armutsindexes im ländlichen Raum
I.16 - Ländliches BIP pro Kopf I.25 - Entwicklung des Pro-Kopf-Bruttoinlandsprodukts (BIP) im ländlichen Raum

Schritt-für-Schritt-Anleitung

  • Schritt 1 - Auswahl der Instrumentalvariablen: Die Wahl des Instruments ist von entscheidender Bedeutung, um die Schätzung des kausalen Behandlungseffekts zu gewährleisten. Im Allgemeinen können ausführliche Informationen darüber, wie eine Politik angestrebt und umgesetzt wurde, Quellen exogener Variationen aufzeigen, die als Instrumentalvariablen verwendet werden könnten.
  • Schritt 2 - Schätzung des Effekts: Dies erfolgt in der Regel in zwei Schritten. In der ersten Stufe wird die Teilnahme an einem Programm unter Verwendung der Instrumentalvariablen und anderer exogener Kovariaten geschätzt. In der zweiten Stufe werden die Ergebnisindikatoren anhand einer unabhängigen Variable der in der ersten Stufe berechneten geschätzten Beteiligung geschätzt.
  • Schritt 3 - Bewertung des Zusammenhangs zwischen einem Instrument und der Teilnahme an einem Programm: Dies ist ein Test für die erste Annahme der Instrumentalvariablenmethode, die besagt, dass ein Instrument mit der Teilnahme an einem Programm in Zusammenhang stehen sollte. Dazu kann die in Schritt 2 beschriebene erste Stufe analysiert und die Stärke der Beziehung zwischen der Teilnahme an einem Programm und den Instrumentalvariablen bewertet werden. Wenn ein Instrument die Teilnahme an einem Programm nur schwach vorhersagt, wird die Schätzung des Ergebnisindikators ernsthaft beeinträchtigt.
  • Schritt 4 - Erörterung der Ausschlussbeschränkung: Auch wenn die Annahme, dass ein Instrument nicht mit dem Fehlerterm zusammenhängt, nicht direkt überprüfbar ist, sollte der Evaluator ausführlich erörtern, warum er davon ausgeht, dass die Instrumentalvariable und der Fehlerterm nicht korreliert sind, und sich dabei z. B. auf die Wirtschaftstheorie und Intuition stützen.

Wichtigste Punkte zum Mitnehmen

  • Eine Instrumentalvariable hilft, den kausalen Effekt in Fällen von nicht beobachtbaren Einflussfaktoren zu isolieren.
  • Die IV-Methode geht auf Datenbeschränkungen und Störfaktoren in der Programmbewertung ein.
  • Zu den üblichen Quellen für Instrumentalvariablen gehören politische Veränderungen und Förderfähigkeitsregeln.
  • Wichtigste Annahmen: Das Instrument muss sich auf die Programmteilnahme beziehen und darf nicht mit dem Ergebnisindikator korreliert sein, es sei denn, es handelt sich um ein Programm.
  • Die IV-Methode ist gut geeignet, um kausale Zusammenhänge in komplexen Bewertungsszenarien zu erkennen.

Aus der Praxis lernen

Weiterführende Literatur