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Resumen del Paper: "The Private Impact of Public
Information: Landsat Satellite Maps and Gold Exploration"
Abhishek Nagaraj (Working Paper 2018)
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
El impacto de la información en la toma de decisiones es un tema crítico dentro
de la teoría económica, pero para el cual es muy complicado poder encontrar
adecuadas estrategias de identificación.
Los autores aprovechan la reciente explosión de información satelital para poder
aislar el efecto de nueva información en la toma de decisiones empresariales.
Además de una pregunta interesante, una adecuada estrategia de identificación,
se debe reconocer como aporte el uso de información novedosa, gratuita y muy
vasta. Lo que probablemente se volverá la norma en la econometría empírica,
debido a la crecimiento de información en internet.
En particular, la llegada de información satelital y global abre un interesante
espacio para la investigación que es muy intensiva en datos. Es lo que en la
actualidad se conoce como “Big Data”.
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Contexto
País/Años : Todo el Mundo, 1950-1990.
Nivel de análisis : Grillas.
El Tratamiento es que la grilla sea incluida en el sistema de información satelital
LandSat. Según los autores, este proceso se debió a fenómenos externos, entre
los más importantes la nubosidad.
La variable de interés es la probabilidad de encontrar una mina de oro al interior
de estas grillas.
Se usa como instrumento para aislar el efecto la nubosidad de la grilla.
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Timing Tratamiento
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Ubicación del Tratamiento
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Outcome
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Novedad de la data
La data utilizada es una novedad en sí misma. ¿Por qué?
El uso de data satelital se está volviendo cada vez más frecuente en estudios
microeconométricos. Tiene muchas ventajas :
Su alcance (casi siempre global),
Su nivel de desagregación (mucho menor al nacional o regional) y no esta
afectado por ningún límite político o por su historia.
No tiene error de medición diferencial.
Muchas de las variables que se consiguen son exógenas (climáticas, etc.) que
pueden ser usadas como instrumentos o como experimentos naturales.
Permite preguntas nuevas, en muchos frentes.
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Ejemplos
Luces en la Noche :
Henderson et al. (2012, AER). "Measuring Economic Growth from Outer Space".
Buen predictor a nivel regional.
"Luces" en el Día :
Jean et al. (2016, Science). "Combining satellite imagery and machine learning to
predict poverty". Usando encuestas y fotos satelitales durante el día predice la
pobreza. Buen predictor a nivel comunal.
Google Street :
Gebru et al. (2017, PNAS). "Using deep learning and Google Street View to
estimate the demographic makeup of neighborhoods across the United States".
Buen predictor a nivel barrio.
Data de celulares :
Steele et al. (2017, The Journal of the Royal Society). "Mapping poverty using
mobile phone and satellite data". No sólo las fotos se pueden usar ! Incluso se
puede usar la ubicación de los celulares y su uso.
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Estrategia de Identificación
Se combinan dos métodos. El de Diferencias en Diferencias y el de Variables
Instrumentales.
DiD ya nos da una buena estrategia de identificación, ¿pero hay razones para
creer que no se cumple el supuesto de Tendencias Paralelas?
¿Quienes son los controles si sólo usamos DiD? Son las grillas que fueron
incluidas tardíamente.
¿Quienes son los controles con IV? Aquellas grillas que iban a ser incluídos en la
base pero no lo hicieron por la nubosidad. Es decir, fueron "compliers" del
instrumento.
¿Porque es necesario el instrumento?
Hay razones para creer que LandSat o la NASA priorizaron por donde iban los
satelites o que información se incluía en la base. Esto es explicito para USA, por
ejemplo, donde la NASA hizó grandes esfuerzos para cubrirla lo más rápido
posible. Pero también es cierto que se cubrieron las zonas "de interés" como las
zonas con guerra fría, por ejemplo.
Es decir, existen un potencial "no observable" variante en el tiempo. Algún interés
económico, político o científico por las áreas que fueron incluídas inicialmente.
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Instrumento
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Fuerza del instrumento
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Fuerza del instrumento
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¿Se cumple el Supuesto de Exclusión?
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Resultados Principales
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Resultados Principales
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Resultados Principales
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Resumen de Resultados
Que se incluya la información pública satelital incrementa la probabilidad de
descubrimiento de minas de oro.
El efecto es mayor en para las empresas pequeñas. Es decir, reduce las ventajas
competitivas de las empresas grandes y/o permite a las pequeñas y más
agresivas tener una mayor tasa de éxito.
Se encuentra un "U invertida" con respecto al costo del proyecto, siendo que las
empresas grandes encuentran proyecto de menor costo y de mayor costo
mientras que las pequeñas incrementan sobretodo su probabilidad de encontrar
medianas y/o pequeñas, no las grandes.
Dados los naturales temores a la presencia de Variables No Observables que
sesguen los resultados, se usa también como instrumento a la nubosidad. Todos
los resultados se mantienen en signo y magnitud (aunque algo mayores).
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Discusión : Limitaciones y Aportes
Aportes :
Aporte I. Pregunta interesante de investigación.
Aporte II. Estrategia de identificación doblemente robusta y resultados robustos.
Aporte III. Aprovechamiento de data satelital y uso creativo de la misma.
Aporte IV. Estudio de alcance global. Raro de ver en estudios
microeconométricos.
Limitaciones :
Limitación I. ¿Es realista pensar en la nubosidad como instrumento? ¿No
correlaciona con geografía y esta, a la vez, correlaciona con prob. de encontrar
oro?
Limitación II. Si bien la pregunta es interesante, queda pendiente entender bien
los mecanismos. ¿Como es esta información usada por las empresas?
Limitación III. Validez externa. Si bien la muestra es global, lo que hace que sus
resultados sean muy válidos externamente. No es claro como aplicaría para otros
tipos de información o para actores distintos que las empresas mineras.
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