Wie Ökonomen Behandlungseffekte definieren und messen

Der Begriff Behandlung bewirkenist definiert als die durchschnittliche kausale Wirkung von a Variable auf eine Ergebnisvariable, die von wissenschaftlichem oder wirtschaftlichem Interesse ist. Der Begriff hat erstmals auf dem Gebiet der medizinischen Forschung an Bedeutung gewonnen. Seit seiner Einführung hat sich der Begriff erweitert und wird allgemeiner als in der Wirtschaftsforschung verwendet.

Eines der bekanntesten Beispiele für die Behandlungseffektforschung in der Wirtschaft ist vielleicht ein Ausbildungsprogramm oder eine Fortbildung. Auf der untersten Ebene waren Ökonomen daran interessiert, die Einnahmen oder Löhne zweier Hauptgruppen zu vergleichen: einer, die am Schulungsprogramm teilgenommen hat, und einer, die dies nicht getan hat. Eine empirische Untersuchung der Behandlungseffekte beginnt im Allgemeinen mit solchen einfachen Vergleichen. In der Praxis haben solche Vergleiche jedoch das große Potenzial, Forscher zu irreführenden Schlussfolgerungen über kausale Effekte zu führen, was uns zum Hauptproblem in der Forschung zu Behandlungseffekten führt.

In der Sprache des wissenschaftlichen Experimentierens ist eine Behandlung etwas, das einer Person angetan wird, die eine Wirkung haben könnte. In Ermangelung randomisierter, kontrollierter Experimente, die die Wirkung einer "Behandlung" wie eines Colleges erkennen Bildung oder ein Berufsausbildungsprogramm zum Thema Einkommen können durch die Tatsache getrübt werden, dass die Person die Wahl getroffen hat behandelt. Dies ist in der wissenschaftlichen Forschungsgemeinschaft als Selektionsbias bekannt und eines der Hauptprobleme bei der Abschätzung von Behandlungseffekten.

Das Problem der Selektionsverzerrung besteht im Wesentlichen darin, dass sich "behandelte" Personen aus anderen Gründen als der Behandlung selbst von "nicht behandelten" Personen unterscheiden können. Als solches wären die Ergebnisse einer solchen Behandlung tatsächlich ein kombiniertes Ergebnis der Neigung der Person, die Behandlung und die Auswirkungen der Behandlung selbst zu wählen. Die Messung der tatsächlichen Wirkung der Behandlung beim Herausfiltern der Auswirkungen von Selektionsverzerrungen ist das klassische Problem der Behandlungseffekte.

Um echte Behandlungseffekte zu messen, Ökonomen bestimmte Methoden zur Verfügung haben. Eine Standardmethode besteht darin, das Ergebnis bei anderen Prädiktoren, die sich nicht mit der Zeit ändern, sowie bei der Frage, ob die Person die Behandlung erhalten hat oder nicht, zu regressieren. Unter Verwendung des oben eingeführten Beispiels "Editionsbehandlung" kann ein Ökonom eine Regression anwenden von Löhnen nicht nur auf Jahre der Ausbildung, sondern auch auf Testergebnisse zur Messung von Fähigkeiten oder Motivation. Der Forscher kann feststellen, dass sowohl die Bildungsjahre als auch die Testergebnisse positiv mit den nachfolgenden Löhnen korrelieren, also bei der Interpretation der Ergebnisse Der Koeffizient, der für die Jahre der Bildung gefunden wurde, wurde teilweise von den Faktoren gereinigt, die vorhersagen, welche Menschen sich für mehr entschieden hätten Bildung.

Aufbauend auf der Verwendung von Regressionen in der Forschung zu Behandlungseffekten können sich Ökonomen dem sogenannten Rahmen für potenzielle Ergebnisse zuwenden, der ursprünglich von Statistikern eingeführt wurde. Potenzielle Ergebnismodelle verwenden im Wesentlichen dieselben Methoden wie das Umschalten von Regressionsmodellen, aber potenzielle Ergebnismodelle sind nicht an einen linearen Regressionsrahmen gebunden, ebenso wie das Umschalten von Regressionen. Eine fortgeschrittenere Methode, die auf diesen Modellierungstechniken basiert, ist die Heckman-Zwei-Schritt-Methode.