Microeconomics for development: households Karen Macours - PowerPoint PPT Presentation

Microeconomics ¡for ¡development: ¡ ¡ households ¡ Karen ¡Macours ¡ Paris ¡School ¡of ¡Economics ¡& ¡INRA ¡

Microeconomics ¡for ¡development: ¡ households ¡ • Past ¡achievements ¡ ¡ – Models ¡of ¡household ¡decision ¡making ¡in ¡context ¡of ¡market ¡ failures ¡ – Policy ¡designs ¡(someCmes) ¡based ¡on ¡models ¡ – More ¡recently: ¡Impact ¡evaluaCons ¡and ¡tesCng/ incorporaCng ¡hypothesis ¡from ¡economics, ¡but ¡also ¡from ¡ other ¡sciences ¡ • Some ¡ideas ¡on ¡what’s ¡next: ¡ ¡ – Long ¡term ¡household ¡dynamics ¡and ¡sustainability ¡of ¡ impacts ¡ – Back ¡to ¡theory, ¡but ¡also ¡back ¡to ¡policy ¡ – Serious ¡empirical ¡work ¡requires ¡serious ¡thinking ¡about ¡ measurement ¡ ¡ • IllustraCons ¡from ¡evidence ¡on ¡CCTs ¡and ¡ECD ¡ ¡

Last ¡30 ¡years ¡of ¡micro-­‑economic ¡ research ¡on ¡households ¡in ¡developing ¡ countries ¡ • IniCally ¡largely ¡theoreCcal ¡literature ¡ – MoCvated ¡by ¡case ¡studies ¡and ¡field ¡observaCons ¡ – Gradually ¡incorporaCng ¡more ¡and ¡more ¡rigorous ¡ empirical ¡analysis ¡to ¡test ¡predicCons ¡of ¡theory ¡ • Development ¡of ¡LSMS ¡and ¡methods ¡for ¡ analyzing ¡household ¡data ¡from ¡developing ¡ countries ¡(and ¡some ¡well ¡known ¡panels) ¡ • Focus ¡on ¡household ¡decision ¡making, ¡though ¡ some ¡work ¡on ¡intra-­‑household ¡issues ¡too ¡

1. ¡Micro ¡theory ¡to ¡understand ¡many ¡ problems ¡in ¡developing ¡countries ¡ ¡ • Households ¡make ¡decisions ¡subject ¡to ¡constraints ¡~ ¡market ¡ imperfecCons ¡ • Inseparability ¡ ¡ – With ¡perfect ¡markets: ¡households ¡consumpCon ¡and ¡ producCon ¡decisions ¡are ¡separable ¡ – With ¡imperfect ¡markets: ¡inseparability ¡ ⇒ to ¡understand ¡households ¡decisions ¡in ¡the ¡producCve ¡ sphere, ¡need ¡to ¡understand ¡their ¡consumpCon ¡needs ¡ ⇒ Policies ¡that ¡don’t ¡account ¡for ¡this ¡might ¡be ¡counter ¡ producCve ¡(~theory ¡of ¡second ¡best) ¡ ⇒ With ¡imperfect ¡markets: ¡assets ¡endowments ¡ma]er ¡ ⇒ Inequality ¡ma]ers! ¡(not ¡necessarily ¡equity-­‑efficiency ¡trade ¡off) ¡ ⇒ ImplicaCon ¡for ¡policy ¡design ¡and ¡policy ¡outcome ¡

2. ¡Policy ¡design ¡based ¡on ¡theoreCcal ¡ and ¡empirical ¡insights ¡ • CondiConal ¡Cash ¡Transfers ¡as ¡an ¡example. ¡Design ¡ recognizes ¡number ¡of ¡micro-­‑economic ¡insights. ¡ ¡ • Parental ¡demand ¡for ¡children’s ¡health ¡and ¡ schooling: ¡ – case ¡of ¡private ¡benefits ¡> ¡social ¡(household) ¡benefits ¡ ¡ ¡ – DifferenCal ¡preferences ¡of ¡mother ¡and ¡fathers ¡and ¡no ¡ unitary ¡household ¡model ¡ – Opportunity ¡cost ¡of ¡educaCon ¡as ¡important ¡ determinant ¡for ¡enrollment ¡ – Asymmetric ¡informaCon ¡on ¡returns ¡to ¡early ¡childhood ¡ investment ¡(health), ¡educaCon, ¡reproducCve ¡health ¡ care ¡

3. ¡Move ¡to ¡causal ¡inference ¡and ¡ impact ¡evaluaCon ¡ • AdopCon ¡and ¡adaptaCon ¡of ¡toolkits ¡for ¡causal ¡ inference ¡from ¡labor ¡economics ¡(and ¡medicine) ¡ • In ¡order ¡to ¡evaluate: ¡The ¡development ¡economist ¡ becomes ¡partly ¡development ¡pracCConer ¡– ¡or ¡at ¡least ¡ much ¡closer ¡engaged ¡with ¡implementaCon ¡of ¡ intervenCons ¡ • Start ¡to ¡test ¡insights ¡of ¡other ¡disciplines ¡ – Studies ¡on ¡nudging ¡ • Bring ¡economic ¡insights ¡to ¡study ¡of ¡impacts ¡of ¡ intervenCons ¡that ¡tradiConally ¡were ¡the ¡domain ¡of ¡ other ¡disciplines ¡ ¡ – Deworming ¡ – Early ¡childhood ¡development ¡

Example on ECD • CogniCve ¡development ¡in ¡early ¡childhood ¡is ¡an ¡important ¡ predictor ¡of ¡success ¡throughout ¡life ¡ • Oeen ¡emphasis ¡on ¡nutriCon ¡and ¡health ¡intervenCons ¡for ¡young ¡ children, ¡given ¡evidence ¡in ¡medical ¡science ¡for ¡their ¡importance ¡ on ¡cogniCve ¡development ¡ ¡ • IntervenCons? ¡Literature ¡on ¡how ¡nutriConal ¡supplements ¡and ¡ early ¡childhood ¡sCmulaCon ¡programs ¡affect ¡early ¡childhood ¡ development ¡ ¡ • Much ¡less ¡is ¡known ¡about ¡programs ¡that ¡affect ¡investments ¡of ¡ parents ¡directly ¡ ¡ ¡ – To ¡understand ¡parental ¡investment, ¡we ¡need ¡to ¡understand ¡ household’s ¡decision ¡making ¡ ¡ Macours, Schady, Vakis, AEJ applied. 2012 ¡

Impacts ¡of ¡CCT ¡on ¡Early ¡Childhood ¡Development ¡ During ¡and ¡Two ¡Years ¡A=er ¡the ¡Program ¡ ¡

Transmission mechanisms: Food Engel curves at follow-up

Figure ¡2 ¡Impacts ¡of ¡ Atención ¡a ¡Crisis ¡on ¡Investments ¡ in ¡Children ¡During ¡and ¡Two ¡Years ¡A=er ¡the ¡Program ¡ ¡

Some ¡ideas ¡for ¡next ¡30 ¡years ¡ – Long ¡term ¡household ¡dynamics ¡and ¡sustainability ¡ of ¡impacts ¡ – Back ¡to ¡theory, ¡but ¡also ¡back ¡to ¡policy ¡ – Serious ¡empirical ¡work ¡requires ¡serious ¡thinking ¡ about ¡measurement ¡ ¡

1. ¡Long ¡term ¡household ¡dynamics ¡ and ¡sustainability ¡of ¡impacts ¡ • Development ¡= ¡transformaCon ¡of ¡socieCes ¡ ¡=> ¡changing ¡norms, ¡ ¡ ¡=> ¡changing ¡people’s ¡ahtudes ¡ • But ¡most ¡impact ¡evaluaCons ¡are ¡short ¡term ¡and ¡hardly ¡get ¡ to ¡sustainable ¡changes ¡in ¡norms/ahtudes ¡ • But ¡with ¡“first” ¡RCTs ¡+/-­‑ ¡15 ¡years ¡ago, ¡can ¡start ¡to ¡look ¡at ¡ long-­‑term ¡impact ¡ • Also ¡more ¡and ¡more ¡high ¡quality ¡long-­‑term ¡representaCve ¡ panel ¡data ¡available ¡from ¡observaConal ¡studies ¡ – YLS, ¡LSMS-­‑ISA, ¡IFLS, ¡KHDS, ¡MxFLS ¡… ¡ ¡ • Comes ¡with ¡new ¡methodological ¡challenges ¡ A]riCon, ¡how ¡to ¡measure ¡mobility, ¡which ¡“household” ¡to ¡follow, ¡… ¡ ¡ • • But ¡when ¡addressed, ¡allows ¡to ¡look ¡at ¡more ¡“final” ¡ outcomes ¡ ¡

Example: ¡long-­‑term ¡evidence ¡of ¡a ¡CCT: ¡Learning ¡ Achievement Mixed Cognition Cognition and Achievement (Raven) All Language Math Panel A: 9-12 year olds, extended controls 0.17*** 0.19*** 0.13*** 0.08** 0.02 (0.06) (0.06) (0.06) (0.05) (0.06) Panel C: Only 11 year olds 0.28*** 0.25*** 0.30*** 0.10* 0.12 (0.08) (0.08) (0.08) (0.05) (0.07) Notes: Standard errors are clustered at the locality level and in parentheses. Controls included. Z-scores standardized using late treatment group. N=906. *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1. Barham, ¡Macours, ¡Maluccio, ¡2013 ¡ 13 ¡

Example: ¡long-­‑term ¡evidence ¡of ¡a ¡CCT: ¡ Income ¡ Off-Farm Earnings Per Month Worked (demean) Density -5000 0 5000 P-value Ksmirnov test equality of distributions: 0.003 Early Treatment Late Treatment kernel = epanechnikov, bandwidth = 335.9002 Barham, ¡Macours, ¡Maluccio, ¡2013 ¡

2. ¡Generalize ¡learning ¡behind ¡specific ¡ households ¡studied ¡ • What ¡can ¡we ¡really ¡learn ¡from ¡RCTs, ¡that ¡are ¡oeen ¡ small ¡scale, ¡and ¡always ¡only ¡directly ¡applicable ¡to ¡a ¡ well-­‑defined ¡populaCon? ¡ • Back ¡to ¡theory ¡ • Use ¡RCTs ¡to ¡test ¡predicCons ¡of ¡theory, ¡esCmate ¡structural ¡ parameters ¡in ¡theory, ¡and ¡based ¡on ¡that ¡redesign ¡policy ¡ • Contextual ¡insights ¡+ ¡experimental ¡results ¡=> ¡more ¡ defensible ¡assumpCons ¡ • But ¡also ¡back ¡to ¡policy ¡ • Looking ¡at ¡important ¡intervenCons/policies, ¡directly ¡ working ¡with ¡governments, ¡tesCng ¡scale-­‑up, ¡etc. ¡