001 Imbens Presentación Cisneros

Estimating the Effect of Unearned Income on Labor Earnings, Savings, and Consumption:

Evidence from a Survey of Lottery Players

Tema:

OFERTA LABORAL

UNIVERSIDAD NACIONAL MAYOR DE SAN MARCOS

FACULTAD DE CIENCIAS ECONÓMICAS

Asignatura:

ECONOMÍA Y POLÍTICA LABORALProfesor:

Juan Manuel CISNEROS GARCÍA

Enero del 2013

Presentación de documento:

Ficha bibliográfica del documento

IMBENS, Guido; Donald RUBIN y BruceSACERDOTE.

2001 “Estimating the Effect ofUnearned Income on LaborEarnings, Savings, andConsumption: Evidence from aSurvey of Lottery Players”. En:The American Economic Review,Vol. 91, N° 4, Sep.; pp. 778-794.

Planteamiento sugerido

1. Objetivos

2. Literatura

3. Datos

4. Metodología

5. Resultados

6. Conclusiones

7. Análisis critico

1.

OBJETIVOS

Objetivos

En este artículo se aborda el problema de laidentificación de la variación exógena en losingresos no derivados del trabajo mediante laexplotación de la asignación aleatoria de grandescantidades de dinero durante largos períodos detiempo a través de las loterías.

Se investiga la relación entre la magnitud delpremio y el comportamiento económico, medidopor las ganancias posteriores, el consumo yahorro, y las estimaciones del informe de lapropensión marginal a destinar los ingresos noderivados del trabajo a las diferentes categorías.

2.

LITERATURA

Literatura

1Los autores identifican 4 ramas en laestimación del efecto de los ingresos nolaborales en la oferta laboral:

Literatura

1.

Uso de los ingresos de capital o los ingresoslaborales del cónyuge, pero el supuesto de queson exógenos a las decisiones de oferta de manode obra es muy tenue.

John Pencavel (1986) y Richard Blundell y ThomasMaCurdy (2000) para encuestas de los hombres.

Mark Killingsworth y James Heckman (1986) para unaencuesta de las mujeres.

Literatura

2.

Estimación de los efectos de ingresos analizadoscon datos experimentales con componentesclaramente exógenos de ingresos no laborales.

Jerry Hausman y David Wise (1985)

Literatura

3.

Estudios de casos en los que grandes cantidadesde dinero fueron asignados mediante reglas dedistribución que podría decirse eranindependientes de las preferencias y otrosfactores determinantes del comportamientoeconómico.

Mordejai Kreinin (1961) y Michael Landsberger (1963)Pago reparación a ciudadanos israelíes por gob. alemán.

Ronald Bodkin (1959) Pago único a grupo luego de II G. M.

Douglas Holtz-Eakin et al. (1993) Efectos de herencia.

Literatura

4.

Análisis de una encuesta de ganadores de loteríasen base sólo a datos sobre el comportamientoeconómico inmediatamente anterior einmediatamente subsecuente de ganar la lotería,con controles limitados.

Roy H. Kaplan (1985)

3.

DATOS

Datos

1 Dos muestras ganadores y no ganadores.Ganadores de la lotería Megabucks deMassachusetts.

Los no ganadores son tomados de lapoblación de los titulares de los billetes detemporada.

Durante los años 1984 hasta 1988.

3.1. Encuesta

1. Resultados concernientes al momento de la encuesta.

2. Aspectos del comportamiento económico y características antecedentes al momento de ganar.

3. Concerniente a los ingresos laborales.

La encuesta consiste en 3 conjuntos de preguntas:

3.1. Encuesta

3.2. Resumen Estadístico

El promedio de los premios a ganar de la muestra engeneral fue de $26000 (para el caso de los ganadoresfue de $ 55000 y cero para los no ganadores).

El número de boletos comprados es considerablementemás alta para los ganadores que para no ganadores(4,6 y 2,2 respectivamente).

Los individuos de la muestra base son 50 años deedad en el momento de ganar para la personapromedio que fue en 1986; el 63% de la muestraeran hombres.

Los años de educación son alrededor de 13 años parala muestra total. Los no ganadores sonsignificativamente más educados que los ganadores ytambién de mayor edad.


Las pruebas para detectar la significancia conjunta delas 21 covariables en la muestra total de 496observaciones llevaron a una estadística de chi-cuadrado de 99,9 (dof 21), altamente significativa (p<0,001).

En la muestra de 237 ganadores, la estadística de chi-cuadrado fue de 64,5, una vez más altamentesignificativa (p <0,001).

En la muestra de 193 de ganadores pequeños, laestadística de chi-cuadrado fue de 28,6, no essignificativo al nivel del 10 por ciento. Estoproporciona un apoyo para el supuesto de laasignación aleatoria de los premios de la lotería, almenos dentro de la sub-muestra de los ganadorespequeños.

3.3. Comparación con la CurrentPopulation Survey


La diferencia más sorprendente entre la muestra de la lotería y los CPS se encuentra en la distribución de la educación.

Proporción Años de Educación

Años de educación

Encuesta 8 12 16

Lottery 3% 26% 37%

CPS 9% 38% 23%


Aunque algunas de estas diferencias puedenser debido a falta de respuesta, con una tasade respuesta 50%, es difícil para ellos atribuirenteramente a falta de respuesta. Unaexplicación alternativa es el error demedición, posiblemente una exageracióndeliberada del nivel de educación. Losretornos a la educación en la muestra de lalotería en que la regresión son el 7,7 % (error estándar [SE] un 2,7%), muy similaresa los encontrados en la muestra de CPS del8,2% (SE 0,9%).

4.

METODOLOGÍA

4.1. Modelo

Modelo de ciclo de vida estándar de ofertalaboral con preferencias Stone-Geary

Se busca establecer el efecto del hecho de ganar la lotería sobre el óptimo de:

- Ingreso.

- Consumo y Ahorro.

Se busca hallar la marginal propensity to earn(MPE) out of earned income, o la elasticidad ingreso en los años de premio de lotería.

4.1. Modelo – Nota sobre Función Stone-Geary

Función de utilidad Stone-Geary

La función de utilidad Stone-Geary fue primeroderivada por Roy C. Geary en un comentario auna publicación de Lawrence Klein y HermanRubin (1947-48).

Geary, R.C. (1949-50): "A note on A constant utility index of the cost of living'." En: Review of Economic Studies, 18; pp. 65-66.

Klein, L.R. y H. Rubin (1947-48): "A constant-utility index of the cost of living." En: Review of Economic Studies, 15; pp.84-87.



La función en mención también fue analizada porPaul Samuelson.

Samuelson, P. (1947): Foundations of Economic Analysis. Cambridge: Harvard University Press.

Richard Stone (1954) fue el primero en estimar(investigar empíricamente) el Sistema Lineal deGastos (Linear Expenditure System - LES).

Stone, R. (1954): "Linear Expenditure Systems and Demand Analysis: An Application to the Pattern of British Demand." En: The Economic Journal, Vol. 64, N°225, Septiembre; pp. 511-527.


Sobre aporte de Richard Stone

“(…) The real originality and importance of the paper lie elsewhere. Nowhere is the previous literature had anyone ever had the extraordinary idea that it be possible to use economic theory to confront the data so directly; demand equations had been estimated before, but no one had ever attempted to estimate the parameters of a utility function. Economic theory might be used as a general guide as to what to look for, but not to yield estimating equations directly. (…)”.

Angus Deaton

http://www.princeton.edu/~deaton/downloads/deaton_richard_stone_revised_palgrave.pdf.

http://www.princeton.edu/~deaton/downloads/deaton_richard_stone_revised_palgrave.pdf

http://www.princeton.edu/~deaton/downloads/deaton_richard_stone_revised_palgrave.pdf



La función Stone-Geary permite plantearsituaciones en las que se asume niveles deconsumo de subsistencia.

La función de utilidad Stone-Geary:

qi consumo del bien i

γ parámetro de subsistencia

β parámetro de elasticidad

γi=0, la función Stone-Geary se reduce a la

función generalizada Cobb-Douglas

( )i

i i

i

U q


Función de utilidad Stone-Geary - Ejemplo

Supuesto auxiliar Existen dos bienes

Con logaritmos:

La suma de todas las proporciones de los bienes consumidos debe ser igual a 1.

( , ) ( ) ( )1 2

1 2 1 1 2 2U x x x x

ln ( , ) ln ( ) ( )

ln ( , ) ln( ) ln( )

1 2

1 2 1 1 2 2

1 2 1 1 1 2 2 2

U x x x x

U x x x x

1 2 1

4.1. Modelo

Modelo de ciclo de vida estándar de ofertalaboral con preferencias Stone-Geary

Supuestos

Cada individuo vive un período determinado.

Cada individuo escoge su nivel de consumo y ocio.

Existen niveles de consumo de subsistencia.

El comportamiento de consumo del individuo se plantea a través de una función de utilidad del tipo Stone-Geary.

4.1. Modelo

Variables

Ti Período de vida de individuo i.

lit Elección de ocio individual.

cijt Elección de consumo individual.en categorías j = 1, … ,J

en todos los períodos t = 1, … ,T

4.1. Modelo

La función de utilidad Stone-Geary planteada:

(1)

donde:

γcj, γt parámetros de subsistencia

βt y βcj parámetros de preferencia

δ tasa de descuento

Se normaliza βcj γ βt tal que:

11 1 1 1

1 1

1

1( ,..., ,..., ,..., , ,... ) ln( ) ln( )

( )

iT J

i i Ti iJ iJTi i iTi t it t cj ijt cjtt j

U c c c c l l l c

11

J

t cjj

4.1. Modelo

Motivo del uso de la función de utilidad Stone-Geary planteada:

“According to the model, the number of yearssince winning the lottery should not be

associated with variation in the effect of thelottery prize on labor earnings, although

clearly alternative functional forms for theutility function allows for such variation.”

(Imbens, Rubin y Sacramento, 2001:788)

4.1. Modelo

La utilidad es maximizada sobre el consumo y el ocio, sujeto a una restricción presupuestal intertemporal.

(2)

r Tasa de interés.

wit Tasa salarial para el individuo i en el período t.

H Máximo número de horas trabajadas .

ptj Precio del bien j en el período t.

Ingreso no salarial en el período t.

En esta formulación es individual la riqueza de i al momento de ganar la lotería.

1 1

10

1( )

( )

iT JN

it it it ij ijttt j

w H l Y p cr

N

itY

N

itY

4.1. Modelo

Ingreso de toda la vida en ausencia de premio de lotería descontado discrecionalmente.

(3)

Gastos esenciales en ocio.

Gastos esenciales en consumo.

1 1

1

1( )

iT JN

i it it it l sj cjtt j

F w H Y w pr

it lw

1

J

sj cj

j

p

4.1. Modelo

Modelo ampliado con lotería ganada

Supuestos auxiliares

Individuo gana una lotería con un premio total de Li.

El pago de lotería se realizará durante 20 años.

La esperanza de vida del individuo se extiende por encima de 20 años.

El individuo no enfrenta incertidumbre respecto a precios, salarios, ingresos no salariales y a su esperanza de vida.

4.1. Modelo


Cambio en los ingresos no salariales a partir de ganar la lotería:

1 2020

21

,..., ,

,..., ,

N iitN

it

N

it i

LY t

Y

Y t T

4.1. Modelo


La única manera que el hecho de ganar la loteríaafecte al óptimo de oferta laboral, decisiones deconsumo y ahorro es a través del efecto eningreso de toda la vida descontado discrecional,ganando la lotería dicho incremento sería por:

20

1

1

1 20( )i

tt

L

r

4.1. Modelo


El valor óptimo de los ingresos en el período t es:

(4)

donde:

1

1

11

1 20

( )

( ) ( )

i

it it it

t Ts i

l it t i l it

s

y w H l

LrH w F

20

1

1

11

1 1

( )

( )

i

t s

sit T s

s

rr

4.1. Modelo


Gastos de consumo óptimo del bien j durante t:

(5)

1

1

11

1 20( )

it T

s iij ijt tj cj cj i c it

s

Lrp c p F

4.1. Modelo


Riqueza en período t, para t≤20, esto es duranteel período de haber ganado la lotería:

(6)

1

0 0

11 1 1

1 20( ) ( ) ( )

it Tt

t s s N iit is is s c s i it it

s s

LrS r w H w p F Y

4.1. Modelo Modelo ampliado con lotería ganada

Las ecuaciones (4) y (6) para el análisis empírico.

Dado el modelo asumiendo una población de individuos, seexpresa los salarios laborales como una función lineal delpremio de la lotería anualizados:

Donde:

Promedio de λ para la población. Refleja el hecho de quelos pagos de la lotería son por 20 años, en lugar de unaanualidad para el período de vida restante.

Residuo (captura variación en salarios, otros ingresos nolaborales y el lapso de vida).

20

iit l l it

Ly

it

4.1. Modelo Modelo ampliado con lotería ganada

Recordar el supuesto extremo planteadoanteriormente: Existe exogeneidad del premiode la lotería.

Se asume Li es independiente de todos los otrosinputs del modelo.

Se asume εit no correlacionado con Li.

Por tanto la regresión por mínimos cuadrados dará unestimador insesgado para .

l

4.1. Modelo


En adición al modelo simple de regresión lineal seestiman las funciones de regresión concovariables adicionales.

Si estas covariables son independientes delpremio de la lotería, su inclusión no generarásesgo.

20

|iit l l l i it

Ly X

4.1. Modelo


Importante:

La principal razón para incluir a las covariablesanteriores es hacer correcciones a la falta derespuesta de los sesgos.

El supuesto extremo planteado, exogeneidad delpremio de la lotería, entonces requiere sólo queentre los encuestados el premio de lotería sea unaindependiente de εi una vez que se condiciona con

estas covariables.

5.

RESULTADOS

5.1. Marginal Propensity to Earn Out of UnearnedIncome. Tabla 4.

5.1. Marginal Propensity to Earn Out of UnearnedIncome. Tabla 4. Especificaciones

I No existen variables de control

II + Años de educación

+ Edad

+ Dummies para sexo

+ Escuela

+ Edad mayor a 55

+ Edad mayor a 65

III - Ingresos en el año anterior a la lotería

IV + Pequeño conjunto de covariables

+ Número de tickets comprados

+ Año de haber ganado

+ Ingresos en los 6 años anteriores a haber ganado

+ Dummy para laborar al momento de haber ganado

V Términos cuadráticos en el premio

Se establece dos valores para reportar el derivativo de los ingresos esperados como función del premio:

Va + Cero

Vb + Premio medio

VI - 265 no ganadores (más de la mitad de la muestra)

VII - Grandes ganadores (>100000)

VIII - 265 no ganadores (más de la mitad de la muestra)

Grandes ganadores (>100000)

5.1. Marginal Propensity to Earn Out of UnearnedIncome. Tabla 4. Especificaciones

0

0.02

0.04

0.06

0.08

0.1

0.12

0.14

0.16

0 1 2 3 4 5 6

I II III IV Va Vb VI VII VIII

5.1. Marginal Propensity to Earn Out of Unearned Income

Tabla 5

Se presenta los resultados para la MPE coninteracciones con 5 variables:

Indicadores para cero ingresos en el año anteriora haber ganado.

Para mujeres.

Para la edad de ganadores entre 55 y 65 años.

Para la edad de ganadores mayores a 65 años.

Para algo de escuela.

Variable discreta año desde haber ganado.


Tabla 5

Esta regresión se basa en la especificación VIII,con un gran cantidad de variables de control y lamuestra limitada a 194 ganadores con un premiomenor a $100000 por año.

5.2. Consumo y Ahorro

Tabla 6

Se presenta los resultados para los gastos en:

Autos.

Vivienda.

Ahorros.


Tabla 6

Se incluye los grandes ganadores (especificacionesI- VII): la propensión marginal al consumo seestima en 0,009 (0,002).

Si se excluye a los grandes ganadores, lapropensión marginal al consumo aumenta a 0,014(ó 1,14%) con un error estándar de (0,007).


Tabla 6

En la especificación 6: A medida que la muestraincluye a los grandes ganadores el valor devivienda es significativamente afectado por elpremio de la lotería. La propensión marginal alconsumo aumenta a 4% (1%)

…

5.2. Consumo y Ahorros


Tabla 7

Se presenta estimados para los mismos resultadosbasado en interactuar el premio de la lotería con6 variables individuales pasadas:

Precio ingresos positivos.

Varón.

Edad entre 55 y 65.

Edad por encima de 65.

Escuela.

Años desde que ganó.


Tabla 7

Los hombres aparecen ahorrando más a partir delingreso no laboral, con una propensión marginal aahorrar mayor a 24%(11%).

No existe evidencia de que gente de mayor edadahorre menos.

Tener algo más de educación no afecta tampocola propensión marginal a gastar en autos,vivienda o a ahorrar.


Tabla 7

A mayor tiempo que alguien haya ganado lalotería y más cercano a los 20 años, mayor es lapropensión marginal a ahorrar.

6.

CONCLUSIONES

6. Conclusiones

En este artículo se explotan al azar laasignación de los de grandes sumas dedinero en las loterías para estimar el efectode los ingresos no ganados en los ingresoslaborales, el consumo y ahorro. Los autoresencuentran que en todo el rango deingresos no ganados anual de cero a100.000 dólares la propensión marginal aganar con los ingresos no derivados deltrabajo es de alrededor de –11%.

6. Conclusiones

Esta estimación es robusta frente a unavariedad de especificaciones, una vez que sepermite un efecto no lineal o se excluye a losganadores que reciben más de $ 100.000 poraño a partir de la lotería. Sorprendentemente,este efecto no se diferencia mucho entrehombres y mujeres. El efecto es más fuertepara individuos cerca a la edad normal dejubilación. La tasa de ahorro de los ingresos noderivados del trabajo se estima en un 16% yaumenta con la proporción del premio recibido.

6. Conclusiones

Una comparación entre la muestra de la loteríay la Current Population Survey sugiere que, apesar de que la distribución marginal devariables económicas varían sustancialmenteentre las muestras, parámetroseconómicamente significativos, tales como losretornos a la educación son muy similares.

6. Conclusiones

Las estimaciones obtenidas en este estudio porlo tanto, pueden tener alguna relevancia paralas poblaciones más generales, no obstanteexiste una advertencia que indica que notenemos ninguna evidencia directa sobre ladiferencia de las respuestas a los ingresos de lalotería en comparación con otras fuentes deingresos no ganados..

7.

ANÁLISIS CRÍTICO

7. Análisis crítico

Hubo reducción del tamaño de la muestra debido a que un grupo de encuestados no respondieron a ella.

Existió incentivo a los encuestados para llevar a cabo el estudio.


Empirismo

Dada la disponibilidad de una base de datos, se han derivado relaciones estadísticas entre las variables observadas. De estas relaciones estadísticas así obtenidas se pasó a establecer relaciones causales.

Es importante tener en cuenta que la causalidad se deriva lógicamente de una teoría, la causalidad no se puede derivar de la observación de hechos.


“Las características observables del mundoreal pueden ser explicadas (la respuesta a lapregunta del «por qué») solamente sobre labase de factores no observables, esos que sonsubyacentes. Este es el papel de la teoría. Nopodría darse una explicación de un hechoobservado sobre la base de otro hechoobservado. Esta última relación empírica es,más bien, una relación de causalidad que solotiene sentido lógico a la luz de una teoría.”(Figueroa, 2003: 33) (el subrayado esnuestro)


El problema lógico del inductivismo seencuentra en el principio de justificación de lainferencia, el principio de inducción. La únicamanera de justificar una inferencia inductivaes utilizando un principio que tendrá que seruna afirmación universal, el cual se basa en laexperiencia (known by experience); parajustificar la inducción se utilizaría la inferenciainductiva (el principio de una inducción es otrainducción), la cual puede justificarse por unainferencia de orden superior, y asísucesivamente, lo cual llevaría a unaregresión infinita.


Un ejemplo de lo anterior: “«En cientos deobservaciones, los cisnes eran blancos; entoncestodos los cisnes son blancos». ¿Por qué?, ¿cuál esla justificación de esta inferencia? «En cientos deobservaciones, los cisnes eran blancos porqueellos comieron X; entonces todos los cisnes sonblancos porque ellos comen X». ¿Por qué? «Encientos de observaciones, los cisnes eran blancosporque ellos comieron X que generó las células Y;entonces todos los cisnes son blancos porqueellos comen X que genera las células Y» ¿Por qué?Y así sucesivamente, entramos al problema lógicode la regresión infinita.” (Figueroa, 2008: 253-254)

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