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ECONOMIA DELLO SVILUPPO

COME SI MISURA LO SVILUPPO ECONOMICO?

Tramite la diffusione di servizi, istruzione, nutrizione,abbigliamento, giustizia; tuttavia il benessere

materiale è un pre requisito ma non è l’unico. Il benessere materiale si misura con il PIL PRO

CAPITE. La banca mondiale classifica i paesi in:

-low income con pil pro capite < 995$

-low middle income con pil pro capite 996-3945 $

-upper Middle income con pil pro capite 3946-12195$

-high income con pil pro capite >12195$

Quindi circa il 10% della popolazione mondiale vive con meno di 1,9$ al giorno e la metà vive in

Africa sub sahariana in aree rurali. Il divario tra ricchi e poveri si è ampliato nel tempo. Mentre nel

1960 il 20% dei paesi più ricchi era 18 volte il pil del 20% dei più poveri, nel 1995 il pil del 20%

dei più ricchi è 35 volte il pil del 20% dei più poveri.( mentre nel 1820 il massimo rapporto era di

tre volte).

Il 70% della popolazione mondiale (low-Middle) ha il 16% del reddito totale e i paesi più popolati

sono più poveri. ( ad esempio la Norvegia è 150 volte più ricca del Bangladesh)

Nel tempo ha prevalso una teoria nonchè l’approccio MACRO : aumentare il pil di alcuni paesi fa

beneficiare anche quelli più poveri quindi era una teoria sul focus della crescita. Per far diminuire

la povertà in Africa del 50% l’africa avrebbe dovuto crescere almeno per un +5,6% cosa che non

si è verificata quindi gli economisti si sono spostati su un APPROCCIO MICRO.

Y reddito= Capitale fisico K + capitale umano H + progresso tecnologico A

Alcuni economisti hanno dedotto che 80% del divario tra i paesi è spiegato dalle differenze di

capitale umano, e dai tassi di risparmio. Mentre altri economisti dicono che la crescita non può

essere spiegata solamente da questi due fattori. Quindi oltre la crescita bisogna guardare allo

SVILUPPO UMANO, necessario quindi un approccio micro.

Le organizzazioni internazionali come la WORLD BANK - NAZIONI UNITE raccolgono dati a livello

micro su vari indicatori come istruzione, nutrizione, sanità. Nel 2000 sono stati definiti dalla world

bank e dalle nazioni unite i MILLENNIUM DEVELOPMENT GOALS, i cui obbiettivi erano:

-eliminazione di povertà e fame

-raggiungere l’istruzione per tutti

-ridurre malattie come malaria e hiv

Sulla base di questi goal è stato creato un indice da Amartya Sen e Mahub Ul Haq chiamato

HUMAN DEVELOPMENT INDEX e dal 1990 è usato dalle nazioni unite per misurare il livello di

sviluppo umano nei paesi in via di sviluppo. L’indice si costruisce avendo a disposizione di info

circa:

1. Aspettative di vita alla nascita X

2. Istruzione y

3. Reddito procapite pesato per la PPA w

W (reddito)= Vi- Vimin / Vmax - Vmin

POVERTY LINE

nel 2003 era di 1,08$ al giorno. Gli LSMS coprono 158 paesi riscontrabili nella world bank. La

linea della povertà doveva essere una linea rappresentativa dei poveri nei paesi in via di sviluppo,

ovvero dei soggetti che vivono con meno di 1,08 dollari al giorno non possono acquisire 2000

calorie al giorno. Nel 2015 la world bank ha aggiornato la poverty line a 1,90$ al giorno.

I limiti della poverty line sono:

-sottostima dei poveri nei paesi in via di sviluppo

- aggiornamento troppo lento

- è troppo generalista, ad esempio non c’è separazione tra aree urbane e aree rurali.

HEAD COUNT RATIO: indica la percentuale di poveri in una popolazione conoscendo:

Y reddito

I individui

P poverty line

M popolazione totale

m reddito medio

LIMITI

1) non vale il principio del trasferimento: se si trasferisce ricchezza dei poveri ai molto poveri

l’indice non cambia

2) Chi è immediatamente sotto la soglia è povero mentre chi è sopra è ricco

POVERTY GAP RATIO

che tiene conto della distanza di tutti gli individui dalla poverty line per colmare la lacuna dei

trasferimenti.

la correlazione tra gdp e human development index è molto forte come tra pil pro capite e

istruzione o tra pil e mortalità infantile.

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COME SI MISURA L’EFFICACIA DEI PROGRAMMI NEI PAESI IN VIA DI SVILUPPO?

la domanda sorge dal fatto che vi sono stati enormi finanziamenti verso questi paesi senza averne

una misura sull’impatto e visto l’elevato costo gli economisti avevano tentato di rispondere a

questa domanda con una correlazione lineare ma da questa regressione lineare non si riesce però

a distinguere causa ed effetto poichè:

L’effetto della riduzione dell’hiv per esempio potrebbe essere determinata da altri fattori infatti i

villaggi che adottano la nuova campagna sono a prescindere più virtuosi. Quindi nasce il

problema della causalità: capire se un programma ha causato un outcome che ci interessa.

Ma il problema non è solamente quello della causalità ma anche:

1) REVERSE CAUSALITY: è B che genera y o y che genera B

2) OMITTED VARIABLE BIAS: problema delle variabili omesse.

Quindi nasce una necessità di stimare causa ed effetto per dare giusti consigli di policy.

Una prima soluzione sono l’utilizzo di Randomized Control Trial ovvero esperimenti randomizzati

con gruppo di controllo. è un approccio alternativo che studia l’efficacia dei programmi di

sviluppo importanti per capire cosa funziona e cosa no e allocare le risorse nel miglior modo. Gli

RCT servono per risolvere il problema causa/effetto detto anche inferenza causale. Stimare

l’effetto di un programma significa capire come gli individui che ricevono il programma si

sarebbero comportati in assenza del programma e viceversa: affinché i gruppi scelti siano simili

devono essere scelti in modo casuale: infatti se ad esempio:

-prendo come variabile discriminante chi ascolta la radio verso chi non la ascolta ho il problema

delle variabili omesse

-se prendo come variabile discriminante il tempo ovvero outcome prima e dopo la campagna non

posso realizzare nessuna stima a causa del tempo trascorso.

Con gli RCT non si verificano più i due problemi di reverse causality e ommited variabile poichè

usiamo un’allocazione casuale del trattamento quindi se scriviamo una regressione possiamo

stimare Y

PROBLEMI DI UN RCT

1) costo

2) Contaminazione di gruppi o problema della validità interna

3) Problema della validità esterna: l’esperimento viene fatto in un contesto specifico e i risultati

non sono generalizzabili

4) Problemi etici: non si può attribuire a qualcuno il trattamento mentre ad altri no. Da una parte il

problema viene risolto dal fatto che le risorse sono limitate e quindi il modo più fair per

attribuirle sarebbe in modo casuale.

Le soluzioni al problema etico sono 2:

PHASE IN: Il trattamento viene effettuale in varie fasi con una distribuzione del programma anche

al gruppo di controllo ma in un secondo momento. La raccolta dati deve essere fatta prima di

distribuire il trattamento all’altro gruppo.

ENCOURAGMENT DESIGN: si incentiva o si pubblicizza il trattamento solo ad un gruppo

casualedi individui.

Altro metodo per testare l’efficacia dei programmi di sviluppo è il metodo DIFFERENCE IN

DIFFERENCE: sfrutta gli eventi natuarali per allocare un trattamento, ad esempio riforma della

scuola si suddivide il gruppo di trattati e controllo tra prima e dopo riforma . Quindi il metodo

sfrutta gli eventi naturali che assegnano il trattamento in modo casuale. L’evento è esogeno e non

dipende da caratteristiche dell’individuo. L’assunzione di questo metodo è molto forte ovvero che

niente cambia prima o dopo l’intervento ma solo la policy. Un’altra assunzione è che il gruppo dei

non trattati sia il più simile possibile al gruppo dei trattati ad eccezione del trattamento che

avviene solo in un gruppo quindi deve essere rispettato il COMMON TREND, il cambiamento

osservato tra non trattati sia uguale al cambiamento controfattuale dei trattati.

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ISTRUZIONE

L’accumulazione di capitale umano è alla base della crescita, il problema è capire se l’istruzione

genera un’aumento del reddito quindi crescita o viceversa. La relazione tra istruzione e reddito è

di difficile intuizione come anche l’impatto causale della scuola sul reddito. Due degli 8 millennium

development goals hanno come obbiettivo la crescita dell’istruzione. A seguito dei MDG

l’istruzione primaria è diventata gratuita e il 91% dei bambini è iscritto a scuola ma ancora 57

milioni di bambini sono esclusi si trovano in Africa sub sahariana con disparità di genere per cui i

maschi studiano di più. Gli indicatori dell’istruzione sono:

Alfabetismo: %di persone che leggono scrivono e capiscono

Enrolment: n bambini iscritti/ n bambini in età di scuola primaria

Il trend è molto simile sia per la scuola secondaria sia per i tassi di alfabetismo. Il problema della

disparità di genere è motivato da un fatto culturale ma anche da prospettive lavorative, infatti ci

sono più possibilità lavorative per i maschi che studiano di più, ad eccezione di due paesi come il

Lesoto e Botswana in cui l’istruzione è pià diffusa tra le donne a causa del lavoro maschile nelle

miniere. Nei paesi più poveri quindi si studia di meno poiché:

-età lavorativa precoce

-mancanza di insegnanti

-l’istruzione é un investimento per le famiglie

Quindi le famiglie scelgono di istruire i figli in termini di costi-benefici

BENEFICI: reddito maggiore, lavoro migliore, maggiore salute, minori crimini

COSTI: diretti come tasse, costo opportunità in termini di tempo per altre attività, costi

governativi.

Il problema è che i costi si sostengono subito mentre i benefici saranno nel futuro quindi sono al

momento della scelta INCERTI.

DOMANDA E OFFERTA di istruzione nei paesi in via di sviluppo

Nel lato dell’offerta vi è scarsa qualità infatti nel world absenteism survey è riscontrato che gli

insegnanti perdono 1 giorno su 5 di lavoro in Bangladesh, India, Indonesia e uganda, anche se

sono presenti in classe. Infatti in india il 35% dei bambini nella scuola secondaria non sa leggere e

il 60% non la matematica.

Come aumentare l’investimento in istruzione? Aumentando i benefici e riducendo i costi.

-eliminazione delle tasse scolastiche:in Uganda con l’abolizione delle fees c’è stato un’aumento

da 2,6 a 5,5 in soli 4 anni

-distribuzione gratuita delle uniformi: ad esempio in Kenya il costo dell’uniforme è di 6$ con un pil

di 340$. La policy effettuata da kremer nel 2002 ha portato dopo 5 anni all’aumento di studenti

che hanno finito la scuola di un più 15%.

-distribuzione gratuita dei libri di testo

-aumentare gli incentivi per i genitori, insegnanti e studenti.

-interventi per ridurre l’assenteismoù

-capire come distribuire il numero di alunni nelle classi

PAPER 1: Schoults 2004: “school subsidies for the poor, evaluating the mexican progresa poverty

program”

E’ il programma di welfare più famoso al mondo si chiama PROGRESA, ed effettuato in Messico

dal 1997. Questo programma è un conditional cash transfer per incentivare l’istruzione e ha

coperto 2,6 mila famiglie e 50.000 villaggi su 31 stati con un costo del 0,2 % del pil del Messico.

La selezione del campione è avvenuta in due step:

1. Selezione geografica: identificando i villaggi più poveri tramite un censimento

2. Selezione interna: all’interno dei villaggi più poveri sono selezionate le famiglie più povere

INCENTIVO: trasferimento mensile in denaro e in cibo se e solo se ogni bambino della famiglia

frequenta almeno l’85% o più delle lezioni nella scuola primaria e nella scuola secondaria per tre

anni.

- incentivo economico: se viene seguita la condizione ogni bambino della famiglia che va a

scuola riceve 305 pesos fino a 625 pesos

- Incentivo alla salute: sono dati 125 pesos in cibo se riceve dai 2-4 ceck up annuali e se le

donne in gravidanza effettuano 7 visite pre-post nascita.

DISEGNO SPERIMENTALE

2/3 dei villaggi sono stati selezionati in modo casuale per l’intervento nel 1997(315 su 495)

1/3 i restanti 91 hanno ricevuto i programma nel 3 anno

Trattati : villaggi nel programma

Non trattati : villaggi non nel programma

STIMA EQUAZIONE Si probabilità di andare a

scuola per i

Pi : 1 se proviene da un

villaggio trattato

Ei: 1 se proviene da una

famiglia povera

PiEi effetto del trattamento

su un bambino che proviene

da un villaggio eligibile e da

famiglia eligibile.

Il coefficiente di interesse è quindi alfa 3, infatti nelle tabelle dei risultati troviamo che:

-per la classe 6 il trattamento progresso ha aumentato l’enrollment del 11,1 %

- per la classe 6 il trattamento ha ridotto la disparità tra uomini e donne con un incremento del

14,8% per le donne.

PAPER 2: PAPER DUFLO 2001 “schooling and labor market conseguence of school construction

in Indonesia”

Gli investimenti in infrastrutture aumentano il livello di istruzione?

L’incremento di istruzione può generare redditi alti?

Il problema che sorge usando un modello livello di istruzione dati X investimenti è il problema

delle variabili omesse ovvero che sicuramente i villaggi più virtuosi investono sicuramente di più il

infrastrutture e probabilmente hanno anche individui più istruiti. La soluzione è quindi un

programma di costruzione delle infrastrutture che genera una variazione esogena nell’istruzione.

Ed è quello che è stato fatto dal programma INPRES in Indonesia nel 1973-74, sono state

costruite circa 60.000 scuole primarie raddoppiando lo stock di scuole esistenti sviluppando in

media 2 scuole ogni 1000 bambini per un costo di 5 miliardi di USD (1,5% del pil ). Nella

costruzione va presa in considerazione la variazione temporale delle scuole e il numero di scuole

costruite dipende dal numero di bambini in età da scuola primaria non iscritti a scuola nel 1972

con l’obbiettivo di aumentare l’enrolment per i bambini dai 7-12anni. Nel 1973 l’enrolment era del

69% mentre nel 1978 era del 83% quindi il programma si può dire che abbia funzionato.

METODOLOGIA: Difference in Difference ovvero

1.variazione regionale

2.prima e dopo l’intervento

DUFLO sfrutta questo investimento istituzionale in infrastrutture per testare se l’aumento di

infrastrutture genera un’aumento di istruzione.

L’ipotesi è che l’istruzione degli individui che erano abbastanza giovani quando è iniziato il

programma deve essere maggiore di quello degli individui

più vecchi che invece non hanno beneficiato del

programma. Il trattamento spetta in base a due criteri:

-regione di nascita

-data di nascita

Sarà quindi trattato il bambino abbstanza piccolo da

beneficiare del programma e nato in una regione dove il

programma è stato implementato.

Nel 1974 i bambini nati prima del 1962 avevano più di 12

anni e quindi usciti dalla scuola, che sarà il gruppo di controllo. I bambini nati dopo il 1962 invece

beneficiano del trattamento.

L’ipotesi del common trend è verificata, nel senso che in assenza del programma il cambiamento

sul tasso di istruzione non sarebbe stato diverso nelle regioni con o senza trattamento.

Dalla tabella 3 ricaviamo che in media i ragazzi trattati studiano il 12% in più dei ragazzi che non

hanno ricevuto il trattamento. L’analisi si è estesa anche 20 anni dopo: come l’istruzione ha inciso

sui salari? è stato verificato che gli studenti che hanno studiato di più guadagnano il 26% in più.

STIMA EQUAZIONE

Quindi beta è il coefficiente che indica l’effetto causale di un aumento di infrastrutture sugli anni di

istruzione.

All’equazione si può aggiungere un termine zXj ovvero un controllo delle caratteristiche della

regione j per essere più precisi

RISULTATI DEL PROGRAMMA: è stato riscontrato un beta statisticamente significativo, ovvero

che il rapporto tra il coefficiente e il suo standard error è maggiore di 2. Quindi sia per gli anni di

istruzione che per il salario il coefficente beta è statisticamente significativo il che significa che

l’incremento di infrastrutture determina un aumento di istruzione e a sua volta un maggiore

reddito. Mentre nel gruppo di controllo il coefficente beta trovato non è statisticamente

significativo.

PAPER 3: DUFLO, HANNA, RYAN 2012 “monitoring works: gettino teachers to come to school”

Studia una politica innovativa per studiare l’assenteismo, rivolto a scuole con un solo insegnante

in aree rurali dell’ India.

Intervento: ad ogni insegnante viene data una macchina fotografica che stampa data e ora di

quando è stata scattata la foto. Ogni insegnante prende uno stipendio di 1000 rupie per 21 giorni

lavorativi al mese. Per ogni giorno oltre il 21 prende un bonus di 50 rupie mentre per ogni giorno

in meno vengono tolte 50 rupie. I giorni di lavoro vengono contati tramite le foto scattate, nelle

quali si devono vedere l’insegnante e gli studenti all’inizio e alla fine della giornata con una

differenza oraria di almeno 5 ore e almeno 8 studenti.

METODOLOGIA: randomize trial control. Su 120 scuole, 60 sono state casualmente trattate quindi

ogni insegnante riceve una macchina fotografica, mentre le altre 60 fanno da gruppo di controllo.

STIMA DELL’EQUAZIONE: Con risultati evidenti che il numero di

giorni di lavoro è maggiore nel

gruppo dei trattati. L’assenteismo si

è ridotto dal 44% al 22%, la

frequenza dei bambini è aumentata

dal fatto che l’offerta stessa di

istruzione è aumentata, inoltre i voti

standardizzati degli studenti sono

aumentati.

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SALUTE

PAPER dupas “Health behaviur in developing countries”

Nei paesi in via di sviluppo oltre le malattie dei paesi industrializzati hanno da affrontare altre

malattie legate alla geografia e alla povertà, quindi a temperature elevate e norme igienico

sanitarie molto grezze. Le malattie sono quelle tropicali come la malaria, la dengue è la

schitosomiasi. Oppure malattie legate all’acqua come la diarrea, malattie respiratorie legate

all’inquinamento domestico e riscaldamento, oltre che malattie come HIV e AIDS.

In generale hanno queste caratteristiche:

1) la distribuzione distorta verso i più giovani che porta ad avere un’aspettativa di vita più bassa

2) Le malattie infettive sono facilmente trasmissibili quindi causano esternalità negative e anche

se curate i tassi di ri-infezione sono molto alti quindi per ridurle servono trattamenti di massa.

Vari studi hanno stimato che la probabilità di un bambino in un paese povero di vivere fino a 5

anni e di un adulto di vivere fino a 50 anni è molto più bassa. La buona notizia è che la maggior

parte delle malattie è prevenibile e trattabile, mentre la cattiva notizia è che il take up di strategie

preventive è molto basso. ( ad esempio dal 2008 solo 3 famiglie su 50 usano reti antimalariche)

Perché ci sono barriere all’adozione di tecnologie preventive?

Perché ci sono così pochi investimenti in sanità?

OFFERTA: la qualità delle strutture sanitarie è scarsa e gli operatori hanno bassa motivazione che

genera assenteismo e riduzione di domanda. Mentre quando i medici ci sono, dato che il costo

per andare a curarsi è molto alto per i pazienti questi richiedono un trattamento e i medici si

adeguano alle richieste. Ad esempio una classica cura per diarrea febbre e vomito è un’antibiotico

per via endovenosa che crea lo sviluppo di batteri resistenti ai farmaci quindi il corpo si immunizza

in caso di malattia. Un’altro problema è la sterilizzazione degli aghi.

DOMANDA: le famiglie spendono poco in prevenzione ma moltissimo nel post Health care. La

spesa post è il 10% del reddito mentre negli usa il 5%. Data la tendenza al fai da te c’è un ritardo

nelle cure mediche appropriate.

La scarsa domanda in prevenzione è dovuta a:

- barriere finanziarie, per cui i soggetti se hanno 1$ oggi lo investono per mangiare

- Benefici degli investimenti in prevenzione sono futuri ma se ho un’aspettativa di vita bassa...

- Mancanza di informazioni: in Bangladesh l’avviso che le acque intorno ai villaggi erano

contaminate con l’arsenico ha funzionato mentre in Kenya lo stesso successo si è avuto con la

trasmissione nelle scuole di info sull’ hiv.

PAPER 4: Miguel e Kremer INFEZIONI INTESTINALI “world identifying impatta on education and

Health in the presence of threatment externalities”

In tutto il mondo 1 su 4 individui ha sofferto almeno una volta di infezioni intestinali è

principalmente in età scolare nei paesi poveri. Queste infezioni generano carenza di ferro, anemia,

cali di concentrazione, malnutrizione e dolori addominali. Una semplice pastiglia riduce l’infezione

del 99% ovvero una terapia orofecale il cui costo è di 49 centesimi. Il problema è che la

reinfezione è molto alta e la prevalenza di parassiti in circolazione ritorna all’80% dopo un anno.

L’intervento è stato effettuato in Kenya dove 85-90% dei bambini in età scolare sono colpiti dai

parassiti poichè non ci sono bagni e vi è scarsa igiene.

L’intervento riguarda un programma di dewarming nelle scuole del Kenya. Usando un RCT per

testare l’effetto sulla salute e la performance scolastica.

STRATEGIA DI RANDOMIZZAZZIONE

Se dividessi la scuola in bambini trattati e non trattati a metà non potrei stimare l’effetto del

DEWARNING program perchè avrei delle esternalità ovvero gli studenti trattati sono più sani e

quindi è meno probabile che si infettino quindi nella differenza tra Yt-Ynt si avrebbe una

sottostima dovute a due effetti:

-effetto diretto: anche la salute dei non trattati è migliore per l’esternalità positiva dei trattati

-effetto indiretto: potrebbero verificarsi spillovers positivi tra non trattati all’interno della scuola o

tra scuole.

Quindi la randomizzazione deve avvenire tra scuole e non tra bambini all’interno delle scuole per

poter tenere conto delle esternalità infatti venne chiamato “ THE PRIMARY SCHOOL

DEWARMING PROGRAM”, ha previsto una randomizzazione phase in di 75 scuole divise in 3

gruppi: G1 trattato 1998-1999. G2 trattato nel 1999. G3 trattato nel 2001

TRATTAMENTO: se il tasso di infezione è

maggiore del 50% serve un trattamento di

massa con albendozolo per 3-6 mesi, oltre a

ciò è stata fatta una campagna preventiva su

come evitare l’infezione. Alla fine è stato

effettuato un balance ceck per vedere

differenze significative tra i tre gruppi.

*** s.significativo al 1%= rifiuto Ho 99%

** s.significativo al 5%= rifiuto Ho 95%

s.significativo al 10%= rifiuto Ho 90%

*

Con Ndit numero di bambini a distanza d dalla scuola trattata

In questa regressione ciò che cattura l’effetto diretto è Beta 1 e beta 2. Mentre il coefficente che

calcola l’esternalità è dato da beta 1 + epsilon e beta 2 +epsilon ovvero che calcolano effetto

diretto + esternalità.

EFFETTI DEL PROGRAMMA:

Beta1= -0.25 **

Epsilon=-0.26 **

Quindi i bambini trattati hanno una probabilità inferiore del 25% di avere parassiti rispetto a un

bambino nel gruppo di controllo. Anche i bambini che vivono entro una distanza d da scuole

trattate hanno una probabilità di infezione più bassa del 26% rispetto a bambini che vivono più

lontani. I bambini si ammalano di meno, possono andare a scuola in modo più frequente ed

essere più concentrati il che incide anche sul livello di partecipazione a scuola che è decisamente

più alto. Infatti inserendo nella regressione y come outcome di performance scolastica troviamo:

Beta 1= 0.060 ***

Epsilon=0.034 **

quindi i bambini trattati hanno una maggiore possibilità di andare a scuola del 6% e anche per i

bambini che stanno nelle vicinanze delle scuole hanno più probabilità di andare a scuola del 3.4%

PAPER 5: Bjorkman,Corno , del Walque, svensson 2017 : INCENTIVI PER COMPORTAMENTI

SESSUALI CORRETTI

ci sono 25 milioni di persone infette in Africa sub sahariana, circa il 70% delle infezioni mondiali.

anti retro virali

Il vaccino non è ancora stato elaborato ma ci sono farmaci che sono estremamente

costosi e complicati da somministrare. Il focus viene spinto sulla PREVENZIONE, ma le campagne

preventive non funzionano e gli unici interventi funzionanti sono molto invasivi come la

circoincisione e la profilassi pre-exposure. Sono stati pensati dei CONDITIONAL CASH

TRANSFER per cercare di indurre a comportamenti sessuali meno rischiosi come ad esempio gli

individui che sono negativi all’hiv per un anno e che rimangono tali per un’altro anno ricevono il

trasferimento, tuttavia anche questa possibilità non ha funzionato. Allora fu provata la

CONDIZIONALITÀ, ovvero gli incentivi monetari trasferiti tramite lotteria. La lotteria funzionava

così: i soggetti eligibili erano quelli che rimanevano negativi a malattie sessualmente trasmesse

come sifilide e clamidia per 4 mesi. La lotteria crea appeal soprattuto nei soggetti più rischiosi.

La raccolta dati è stata effettuata in 7 round nel febbraio 2010 fino a maggio 2013 , tramite un

questionario con 3000 indagini ogni 4 mesi. Dopo aver individuato una baseline gli individui sono

stati divisi in 3 gruppi di cui 2 trattati e un gruppo di controllo. I soggetti all’interno del primo

gruppo sono idonei alla lotteria che paga 1000 maluti se negativi a malattie sessualmente

trasmissibili. Mentre nel secondo gruppo vi sono soggetti idonei alla lotteria che paga 500 maluti

se negativi a malattie sessualmente trasmissibili. Mentre nel gruppo di controllo non vi è la

possibilità di partecipare a nessuna lotteria. Per capire l’entità delle lotterie diciamo che 1000

maluti equivalgono a circa 100 dollari e che questi sono 3,4 volte un salario in Lesoto, il valore

atteso invece è di circa 6,6 $; mentre la seconda lotteria che offre 500 maluti corrisponde a 50$

con un valore atteso di 3,7$. In Lesoto le donne hanno un reddito di 8$ e gli uomini di 27$.

La lotteria viene effettuata ogni 4 mesi nei villaggi con 4 vincitori, ovvero 1 donna e 1 uomo per la

lotteria da 1000 e 1 donna e 1 uomo dalla lotteria da 500. La lotteria è pubblica per poter ampliare

l’effetto dell’esternalità positiva, ovvero che anche i soggetti che non potevano essere esigibili

nella lotteria fossero invogliati a osservare un comportamento sessuale corretto per poter essere

eligibili nelle lotterie dei mesi successivi.

REGRESSIONE:

Dopo due anni la prevalenza di HIV nelle donne è diminuita del 20%, la lotteria con premio basso

non ha funzionato poichè il premio era troppo basso per incentivare il comportamento corretto.

Mentre per gli individui rischiosi trattati l’intervento ha

funzionato è i soggetti avevano probabilità di infezione

inferiore al 99%. Quindi per T1 la lotteria ha funzionato

e sono stati trovati beta statisticamente significativo

mentre per la lotteria T5 il beta trovato non era

significativo.

La baseline viene divisa in due categorie di soggetti:

Risk lover che scelgono la lotteria rispetto alla cifra

certa

Risk adverse che preferiscono la cifra certa

E quindi viene fatta un’altra regressione trovando che il

programma ha funzionato per gli individuo rischiosi

trattati.

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MERCATI DELLA TERRA

In Africa sub sahariana la crescita del tasso di occupazione in agricoltura conta per il 50%

dell’intera crescita economica. ( 33% in Asia del Sud) l’importanza dell’agricoltura sta diminuendo

in paesi come l’america latina. La terra nei paesi poveri è l’asset più produttivo e fonte di

ricchezza tra generazioni e usato come collaterale nel mercato del credito. L’utilizzo è il diritto di

proprietà sulla terra dipendono da:

1) densità della popolazione infatti bassa densità significa più terra disponibile e non c’è bisogno

di implementare diritti di proprietà

2) Progresso tecnologico, un miglioramento della tecnologia aumenta il prodotto marginale della

terra.

3) Integrazione commerciale, più integrazione quindi più necessità di diritti

4) Diversificare i rischi, fa si che si possa investire di più per cui la terra ha un valore più alto

quindi maggiori diritti.

Le tipologie di contratti che esistono oggi sono i contratti in PROPRIETÀ che sono quelli moderni,

poi vi sono contratti TRADIZIONALI come la proprietà in comune, e poi in contratti che mixano le

due tipologie.

PROPRIETÀ: i cui diritti sono l’affitto, la vendita, il collaterale e il diritto di far lavorare persone

sulla propria terra; i vantaggi sono gli investimenti ovvero ho incentivo a effettuare investimenti

produttivi. Mentre gli svantaggi sono l’assunzione del rischio di perdere la terra e i costi di

gestione.

COMMUNAL LAND: i proprietari della terra sono i capi villaggio e allocano la terra. In africa sub

sahariana gli individui che appartengono a gruppi etnici diversi controllano la terra attraverso

leaders nei gruppi del villaggio affidando la terra per un periodo limitato. I vantaggi sono una

maggiore equità distributiva mentre lo svantaggio è che minori sono gli investimenti e quindi ciò

provoca degrado ambientale.

AFFITTI: avvengono con tre tipologie di contratto

1. Contratto salariale: il lendlord paga un salario a chi lavora la terra

2. Rendita fissa: quando il tenant paga un tot al lendlord

3. Sharecropping: quando il tenant paga in base alla quantità prodotta sulla terra.

La domanda che ci poniamo è se questi contratti sono efficienti.

INEFFICIENZA MARSHALLIANA: Da Alfred Marshall sappiamo che il contratto di share cropping è

meno efficiente della rendita fissa.

Dimostrazione.

CONTRATTO DI PROPRIETÀ

Funzione di produzione Q=f(L)

Funzione di costo C=cL

L’obbiettivo del proprietario è di massimizzare la quantità prodotta

Max f(L) -cL =0 che significa trovare L* che massimizza il surplus del proprietario

Condizione del primo ordine: f’(L)=C f(L*)=C

L* all’ammontare di ore di lavoro che massimizza il surplus

Grafico Ora vogliamo vedere quale tra share cropping e rendita fissa assomiglia

di più al contratto di proprietà.

SHARE CROPPING

Proprietario

Funzione di produzione R=sQ R=sf(L)

Tenant : Q=(1-s) f(L) quindi il max (1-s) f(L)- cL=0

Derivata prima (1-s)f’(L^) =C Con L^ numero di ore ottimali

1-s < 1 quindi L^ < L* ovvero l’ammontare di lavoro in share cropping ottimo è minore di quello in

proprietà. L’intuizione è che non tenendo tutto l’output il tenant ha meno incentivo a lavorare.

Graficamente:

RENDITA FISSA

Il landlord prende una rendita fissa pari a R^ mentre il tenant che massimizza il suo surplus:

Max Q-C: F(L)-R^- cL la cui derivata non è altro che F’(L)=C e L§=L* ovvero che il numero di ore

di lavoro ottimali sono le stesse che nel contratto in proprietà.

Quindi è verificato che i contratti a rendita fissa sono più produttivi di quelli si share croppoing

poichè fanno si che le ore ottimali di lavoro per massimizzare il surplus del tenant siano le stesse

che massimizzano il surplus del proprietario nel contratto in proprietà.

TEST EMPIRICO DI SHABAN

PAPER Shaban 1987” testing between computing models of sharecropping”

Shaban nel 1987 testa se i contratti a rendita fissa sono più produttivi di quelli di share cropping

partendo dal concetto di inefficienza marshalliana e facendo un test empirico, il quale prevedeva

che fossero testati gli input in contratti di proprietà e gli input in contratti di share cropping.

H0: Xo-Xs =0 nessuna inefficienza

H1: Xo-Xs>0 inefficienza marshalliana

L’autore ha raccolto dati in un campione di 8 villaggi in India tra il 1975 e il 1982.

STRATEGIA EMPIRICA: la sola ipotesi del confronto tra input non tiene conto del problema delle

variabili omesse, quindi è una strategia naive, ovvero a cui mancano considerazioni come qualità

della terra, abilità del proprietario o del tenant. Per ovviare questo problema si sono scelte

famiglie con 2 contratti sia share cropping sia rendita fissa a cui si sono aggiunti alcuni controlli

come la qualità della terra e livello dei sistemi di irrigazione. Quindi si è guardato alla media degli

input usati in contratti di share cropping e rendita fissa, con evidenza che in media sono introdotti

più input in contratti di proprietà.

EQUAZIONE EMPIRICA: Dalla regressione si è calcolato che c’è un aumento

della produttività del 16% in contratti di proprietà e le

famiglie investono di più. C’è un 46% in più di lavoro

femminile, 21% di lavoro maschile, 17% di animali

per il lavoro.

Quindi si è rigettata l’ipotesi di assenza di inefficienza

marshalliana.

I contratti di proprietà e rendita fissa nei paesi in via di sviluppo sono maggiormente produttivi.

Allora perché esistono le altre tipologie di contratti?

Perché nei paesi in via di sviluppo i contadini sono poveri e i contratti di share cropping

rischio

permettono la condivisione del tra tenant e proprietario.

Quindi in share cropping sia il tenant che il lendlord detengono parte del rischio quindi vi è:

RISK SHARING

Gli individui avversi al rischio hanno curve di utilità convesse ovvero che valutano in utilità

maggiore a una somma certa oggi rispetto a una somma incerta nel futuro:

U (100)> E(U) data dalla lotteria con propbabilità di vincere 50 di 0.5 e vincere 150 di 0.5

MODELLO DI RISCHIO SUI MERCATI DELLA TERRA

Dato L lavoro e Q output con A valore alto di output con probabilità P e B valore basso di output

con probabilità 1-P. Il tenant è un individuo povero avverso al rischio mente il landlord è neutrale.

In RENDITA FISSA si verifica che il landlord guadagnerà R^ mentre il tenant guardagnerà:

-se ha un buon raccolto A-R^ con probabilità P

-se ha un cattivo raccolto B-R^ con probabilità 1-P

Quindi il valore atteso di guadagno sarà : E(V) =P(A-R^) + (1-P)( B-R^)

In SHARE CROPPING: Il landlord guadagnerà:

- S*A con probabilità P

- S*B Con probabilità 1-P

Con un E(V)= P(SA)+(1-P)(SB)

L’obbiettivo è quello di trovare un valore di S in modo che il landlord sia indifferente in termini di

valore atteso tra rendita fissa e share cropping.

R^=P(SA)*(1-P)(SB)

R'= P(SA)+ SB -PSB

Ricavando S = R^/ PA +(1-P)B

Quindi S è il valore che rende il landlord indifferente tra rendita fissa e share cropping.

Mentre il tenant:

E(V)= (1-S) AP+ (1-S) B (1-P)

Sostituisco con S = R^/ PA +(1-P)B e trovo che E(V)= P( A-R^) +(1-P) (B-R^)

è evidente che il valore atteso per il tenant è lo stesso in share cropping che in rendi fissa quando

S é fissato in modo da rendere il lendlord indifferente tra RF e SC. soggetto avverso al

Ciò è diverso è l’utilita per il tenant tra RF e SC proprio perché il tenant è un

rischio.

Infatti se si verifica un buon raccolto avrà che:

RF : A-R^

SC: (1-S)A

Mentre se si verifica un cattivo raccolto si avrà:

RF : B-R'

SC: (1-S)B

E’ possibile dimostrare che B-R' < (1-S) B con un

cattivo raccolto

mentre con un buon raccolto (1-S)A < A-R^

La tipologia di contratto di share cropping esiste poichè il rischio è condiviso e il tenant ha una

utilità attesa maggiore poichè è avverso al rischio, mentre il landlord è indifferente ovvero neutrale

al rischio.

DIRITTI SULLA TERRA: Uno dei diritti del proprietario terriero è quello di sfrattare il tenant, è un

vantaggio per aumentare la produttività del tenant poichè rappresenta una minaccia e quindi

potrebbe ridurre il problema dell’inefficenza marshalliana ma al contempo lo svantaggio è dato dal

fatto che la paura dello sfratto tenderà il tenant a contrattare un S minore e quindi avere un minor

incentivo a lavorare. Le due forze hanno un effetto ambiguo nella produttività che viene testato

empiricamente da Banerjee, Gertler e Ghatak nel 2002.

PAPER Banerjee, Gertler e Ghatak 2002 “empowerment and efficiency:tenancy reform of West

Bengala”

Gli autori testano l’effetto di una riforma in West Bengala sulla produttività. Fino al 1955 il tenant

poteva usare la terra fino a che il landlord non voleva sfrattarlo fornendo una minaccia. Nel 1977

con la riforma comunista è stata introdotta una assicurazione per i tenant in share cropping

tramite una campagna di registrazione dei tenant: se questi si registrano pagheranno al landlord

S=25% con la possibilità di ereditare la terra.

DOMANDA EMPIRICA: La registrazione e la riduzione di minaccia di sfratto da parte del

proprietario hanno aumentato o diminuito la produttività?

STRATEGIA: gli autori hanno condotto una analisi before and After sfruttando l’evento della

riforma. Il primo problema è l’endogeneità che viene risolto prendendo il Bangladesh come

gruppo di controllo infatti confrontando le dinamiche di produttività fino al 1977 si può assumere

l’ipotesi di common trend.

EQUAZIONE EMPIRICA: L’effetto della riforma è dato dal coefficente

beta calcolato con il metodo difference in

difference.

I risultati trovati sono che :

-

post riforma sono aumentate le registrazioni

che hanno a sua volta fatto aumentare la

produttività

- Le registrazioni sono aumentate ma non

allo stesso modo in tutti i distretti

Gli autori si sono cimentati in un secondo

approccio ovvero guardando alla produttività

nei distretti con maggiori registrazioni.

Ciò che è stato riscontrato è che l’aumento della produttività è generato da maggiori investimenti

sulla terra poichè il tenant ha ottenuto tramite la registrazione il diritto ad ereditarla.

PAPER Erika Field 2005” entitled to work: urban property rights and labor supplì in Perù”

Ia ricerca nasce dall’assunsione che proteggere i diritti di proprietà fa aumentare lo sviluppo

economico. Il canale attraverso cui si realizza tale assunzione è un maggiore accesso al mercato

del credito quindi maggiori investimenti e maggiore produttività. Anche in questa ricerca svolta in

Perù si è sfruttata la riforma sui diritti di proprietà tra il 1996 e il 2003 che ha coinvolto 1,2 milioni

di famiglie. Prima della riforma per il diritto di proprietà si dovevano pagare delle fee proibitive,

mentre con la riforma il processo è stato reso

più semplice ed è stata tolto il pagamento della

fee.

Le NGO hanno registrato 200.000 titoli di

proprietà garantiti:

95-96 nelle città di Lima e Arequipa

97-00 in altre 6 città del Perù


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DETTAGLI
Corso di laurea: Corso di laurea in economia delle imprese e dei mercati (MILANO)
SSD:

I contenuti di questa pagina costituiscono rielaborazioni personali del Publisher martyrossy di informazioni apprese con la frequenza delle lezioni di Economia dello sviluppo e studio autonomo di eventuali libri di riferimento in preparazione dell'esame finale o della tesi. Non devono intendersi come materiale ufficiale dell'università Cattolica del Sacro Cuore - Milano Unicatt o del prof Corno Lucia.

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