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Resumen del Paper: "Legal Status and the Criminal Activity
of Inmigrants"
Mastrobuoni y Pinotti (AER:Applied 2015)
César Huaroto
13 de Noviembre de 2019
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Discusión de hoy
1. Pregunta de Investigación y Relevancia
2. Contexto
3. Estrategia de Identificación y Datos
4. Supuesto de Tendencias Paralelas.
5. Principales Resultados.
6. Aportes y Limitaciones
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Abstract
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Pregunta de Investigación y Relevancia
¿Hay relación entre la migración y la delicuencia? Es una pregunta polémica de
díficil respuesta. Las características de los migrantes y el lugar de destino son
fuentes de endogeneidad muy importantes.
Los autores además indican que hay un ciclo vicioso entre ambas (bicausalidad) :
La llegada de migrantes genera más atención sobre ellos de los medios, estas
noticias generan cambios en los ciudadanos locales y se incrementan las
restricciones sobre ellos, lo que hace que los migrantes tengan menos opciones
en el mercado formal, incrementando sus actividades ilegales.
En el contexto actual, tanto en Europa con la migración de Medio Oriente/África,
en EEUU con la migración de Latinoamérica o, la muy reciente, ola migratoria en
Sudamérica, urge tener más claridad en el asunto.
Los autores estudian la relación entre el status legal de los migrantes sobre la
delicuencia. Es decir, si flexibilizar la entrada y la legalidad de los migrantes
reduce la criminalidad.
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Contexto
País/Años : Italia, 2002-2008.
Nivel de análisis : Individuo.
El Tratamiento es el aumento del tamaño de la Unión Europea (UE) que se dio el
primero de Enero de 2007. En este se incluyó a Bulgaria y a Rumania en la UE,
por lo que los ciudadanos ya no tenían que requerir visa de trabajo para trabajar
en cualquier otro país de la UE.
Los individuos analizados son ex-presos liberados en Julio de 2006 por un indulto
general hecho en Italia.
Los indicadores son la probabilidad de volver a ser encarcelados y la duración de
su libertad antes de volver a ser capturados.
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Selección del Contrafactual
¿Que otros países están esperando ser incluidos en la UE (al momento del
estudio)?
Albania, Bosnia y Herzegovina, Croacia, Islandia, Kosovo, Macedonia,
Montenegro, Serbia y Turquía.
Potencial problema : Tanto Bulgaria como Rumania tienen niveles de desarrollo
más alto y/o más similitud con los demás países de la UE.
¿Como podemos controlar por estos no observables?
De acuerdo a los autores, excluyendo a Islandía, según los autores los países
candidatos son muy similares en muchos aspectos, comparten fronteras,
comparten lazos históricos, linguisticos y culturales.
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Tratados y Control
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Tratamiento
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Resumen de la estrategia
Entonces, se analiza el efecto de la inclusión en la UE de Bulgaria y Rumania
(tratamiento) enla probabilidad de que vuelvan a ser encarcelados y en la
duración de su tiempo fuera de la cárcel en todos los ex-convictos perdonados.
El grupo de comparación son los ex-convictos de los países que no fueron
incluidos en la UE.
El timing es importante, entre el perdón (Junio 2006) y la ley de inclusión (Enero
2007), pasaron aprox. 6 meses, en los ya habían vuelto a reincidir cerca de 1,000
de los 8,000 liberados.
Se evalua el efecto en los que aún no habían re-incidido.
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Estrategia de Identificación
Se utiliza el método de Diferencias en Diferencias y Matching.
Matching controla por observables, mientras que Diferencias en Diferencias
controla por no-observables fijos en el tiempo.
Variables Dependientes : Tasa de Reincidencia o la probabilidad de volver a ser
encarcelado.
Variables Emparejamiento : Polinomio cuadratico de edad, estado marital,
educación, tipo de crimen, polinomio cuadratico de la sentencia conmutada,
efectos fijos region y efectos fijos de la región donde estuvo encarcelado.
El supuesto crucial es que se cumple el supuesto de tendencias paralalelas. En
adición, si había alguna diferencia en tendencias causada por observables,
también la estamos controlando.
En palabras sencilla : condicional a los covariados "Los grupos iban en el mismo
camino".
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¿Que tan importante es el matching?
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¿Que tan importante es el matching?
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¿Se cumple el supuesto de Tendencias Paralelas?
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Algunos detalles sobre Matching
Los autores usan Propensity Score Matching, que consiste en transformar un
grupo de características observables en un sólo indicador, la probabilidad de ser
tratado, y luego emparejar usando dicho score.
Si bien la primera etapa es relativamente intuitiva (¡aunque no es claro que
variables incluir ni como incluirlas !), no es igual de sencillo elegir lo siguiente.
El matching más conocido es el de vecino más cercano, que consiste en usar
como contracfactual de cada tratado al control más similar. Tomar en cuenta, que
tampoco es claro cuantos vecinos utilizar.
No obstante, esta no es la única forma, pues también puede usarse un radio
alrededor, o una combinación de todos los controles ponderados por su diferencia
respecto al tratado (p.e. Kernel).
Los autores usan "Inverse Probability Weighting" (IPW), que esta mucho más
cerca de un Kernel, pues pondera a todos los controles en relación a la diferencia
en su puntaje respecto de la media del grupo tratado.
Una ventaja destacable de IPW es que se puede usar facilmente con otros
métodos de la misma manera que se usa un weight de una encuesta. Por lo que
es compatible con cualquier método de estimación de modelo no-lineal, como los
modelos de duración.
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Modelo de Duración de Cox
Se usa un modelo de Duración de Cox, que se combina con IPW y con
Diferencias en Diferencias. Es importante notar que los supuestos de los modelos
no-lineales no violan los supuestos de identificación, pero si traen a la mesa
supuestos propios.
La ecuacion a estimar es :
h(J|t , x) = λ(t) ∗ exp(α0post + α1newEU + βpost ∗ NewEU + z′γ) (1)
Donde h(J|t,x) es el "hazard rate" de encarcelamiento. Es decir, la probabilidad de
volver a ser encarcelado condicional al tiempo que lleva libre y un set de variables
X.
Un supuesto adicional es que los errores se distribuyen segun la funcion de Cox
que elijamos (Weibull, u otras).
El efecto DiD se captura en el beta de la interaccion.
Cada observacion control ha sido reponderada por el IPW.
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Resultados Principales
Ser tratado (ser legal) incrementa aprox. en 50% la probabilidad de
"supervivencia" (duración fuera de la carcel) hasta finales de 2007.
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Resultados Principales
Ser tratado (ser legal) reduce en 50 puntos porcentuales la probabilidad de ser
vuelto a encarcelar hasta finales del 2007.
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Amenazas a la validez del estudio
Validez Externa?. Aunque los autores saben de las limitaciones del estudio para
hablar para migrantes no reclusos, para distintos paises o contextos, son
optimistas al decir que un efecto similar habria de esperarse para otros paises de
laUE, para la poblacion de individuos liberados de la carcel
Validez Interna. Muy alta. No es creible pensar en alguna endogeneidad
pendiente por resolver, incluso las caracteristicas no observables variantes en el
tiempo. Aunque, ¿y si la motivación cambiase con el tratamiento?
Supuesto de Identificación : ¿Son verdaderamente comparables Bulgaria y
Rumania a los otros países en sus tendencias?
Robustez. Son muchísimas las decisiones hechas respecto a la construcción del
PSM y en el uso del modelo de Cox. ¿Porque no ver el DiD simple?
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Discusión : Limitaciones y Aportes
Aportes :
Aporte I. Una pregunta de investigación polémica. Necesita más investigación.
Aporte II. Una buena combinación de métodos estadísticos para distintos frentes.
Aporte III. Es creíble la exogeneidad tanto del indulto como de la inclusión en la
UE.
Limitaciones :
Limitación I. ¿Estamos frente a un lower bound? Hubieron varios meses entre el
indulto y la inclusión, ¿el efecto sería mayor o menor de haber ocurrido antes o
despues?
Limitación II. ¿Es el cambio de legalidad únicamente? ¿No es la combinación con
la inclusión a la UE? Esto puede generar cambios en el comportamiento tanto de
los incluidos como de los excluidos, como de los empleadores/población local.
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