Bieżący numer
Numery archiwalne
O czasopiśmie
Cele i zakres
Wydawca
Kolegium Redakcyjne
Zasady etyczne
Indeksowanie i archiwizacja
Prawa autorskie, licencje i dostęp
Dla autorów
Wytyczne
Opłaty
Procedura recenzowania
Przygotowanie artykułu do publikacji
Korekty i sprostowania
Zasady etyczne
Prawa autorskie, licencje i dostęp
Kontakt
PRACA ORYGINALNA
Szacowanie bezpośrednich skutków programu Rodzina 500+
1
FAME|GRAPE, Poland
Data nadesłania: 31-07-2021
Data ostatniej rewizji: 06-01-2022
Data akceptacji: 13-04-2022
Data publikacji: 30-06-2022
GNPJE 2022;310(2):1-19
SŁOWA KLUCZOWE
świadczenia na dziecipodaż pracyewaluacja programów rządowychestymacja DIDbilansowanie rozkładów zmiennych towarzyszących
KODY KLASYFIKACJI JEL
STRESZCZENIE
W artykule zbadano bezpośredni wpływ wprowadzenia programu świadczeń Rodzina
500+ na podaż pracy gospodarstw domowych w Polsce. Ze względu na uniwersalny
charakter programu standardowe metody ewaluacji programów mogą zwracać
niezgodne oszacowania. W celu zachowania pożądanych własności statystycznych
w artykule zaproponowano nowe podejście łączące strategię estymacji difference-
-in-difference (DID) z wagami bilansującymi rozkłady zmiennych towarzyszących
(tzw. CBPS, Imai, Ratkovic [2014]). Podejście to rozwiązuje potencjalne problemy z brakiem spełnienia równoległych trendów, a także zmniejsza skalę obciążenia
wynikającego z różnic pomiędzy jednostkami pobierającymi i niepobierającymi
świadczeń. Wyniki wskazują na zaniedbywalny wpływ programu na podaż pracy
w kwartałach następujących bezpośrednio po wprowadzeniu programu.
PODZIĘKOWANIA
Autor jest wdzięczny za wsparcie Narodowego Centrum Nauki (grant nr 2016/23/N/HS4/03637).
REFERENCJE (42)
1.
Abadie A. [2005], Semiparametric difference-in-differences estimators, The Review of Economic Studies, 72: 1–19.
2.
Angrist J. D., Pischke J.‑S. [2010], The credibility revolution in empirical economics: How better research design is taking the con out of econometrics, Journal of Economic Perspectives, 24: 3–30.
3.
Austin P. C. [2011], An Introduction to Propensity Score Methods for Reducing the Effects of Confounding in Observational Studies, Multivariate Behavioral Research, 46: 399–424.
4.
Averett S. L., Hotchkiss J. L. [1997], Female labor supply with a discontinuous, nonconvex budget constraint: incorporation of a part-time/full-time wage differential, Review of Economics and Statistics, 79: 461–470.
5.
Besley T., Coate S. [1992], Workfare versus welfare: Incentive arguments for work requirements in poverty-alleviation programs, The American Economic Review, 82: 249–261.
6.
Black D. A., Kolesnikova N., Sanders S. G., Taylor L. J. [2013], Are children normal?, Review of Economics and Statistics, 95: 21–33.
7.
Blundell R., Dias M. C., Meghir C., Reenen J. [2004], Evaluating the employment impact of a mandatory job search program, Journal of the European Economic Association, 2: 569–606.
8.
Blundell R., Costa Dias M., Meghir C., Shaw J. [2016a], Female labor supply, human capital, and welfare reform, Econometrica, 84: 1705–1753.
9.
Blundell R., Pistaferri L., Saporta-Eksten I. [2016b], Consumption Inequality and Family Labor Supply, American Economic Review, 106: 387–435.
10.
Burtless G., Hausman J. A. [1978], The effect of taxation on labor supply: Evaluating the Gary negative income tax experiment, Journal of Political Economy, 86: 1103–1130.
11.
Caliendo M., Kopeinig S. [2008], Some practical guidance for the implementation of propensity score matching, Journal of Economic Surveys, 22: 31–72.
12.
Card D., Krueger A. B. [1994], Minimum Wages and Employment: A Case Study of the Fast-Food Industry in New Jersey and Pennsylvania, American Economic Review, 84: 772–793.
13.
Connelly R. [1992], The effect of child care costs on married women’s labor force participation, The Review of Economics and Statistics, 74: 83–90.
14.
Connelly R., Kimmel J. [2003], Marital status and full-time/part-time work status in child care choices, Applied Economics, 35: 761–777.
15.
Dehejia R. H., Wahba S. [1999], Causal effects in nonexperimental studies: Reevaluating the evaluation of training programs, Journal of the American Statistical Association, 94: 1053–1062.
16.
Dehejia R. H., Wahba S. [2002], Propensity score-matching methods for nonexperimental causal studies, Review of Economics and Statistics, 84: 151–161.
17.
Ghez G., Becker G. S. [1975], The Allocation of Time and Goods Over the Life Cycle, NBER.
18.
Graham J. W., Beller A. H. [1989], The effect of child support payments on the labor supply of female family heads: An econometric analysis, Journal of Human Resources, 24: 664–688.
19.
Heckman J. J. [1974], Effects of child-care programs on women’s work effort, Journal of Political Economy, 82: S136–S163.
20.
Heckman J. J., Ichimura H., Todd P. E. [1997], Matching as an econometric evaluation estimator: Evidence from evaluating a job training programme, The Review of Economic Studies, 64: 605–654.
21.
Houngbedji K. [2016], ABSDID: Stata module to estimate treatment effect with Abadie semiparametric DID estimator, Statistical Software Components, Boston College Department of Economics.
22.
Hoynes H. W. [1996], Welfare Transfers in Two-Parent Families: Labor Supply and Welfare Participation Under AFDC-UP, Econometrica, 64: 295–332.
23.
Imai K., Ratkovic M. [2014], Covariate balancing propensity score, Journal of the Royal Statistical Society: Series B (Statistical Methodology), 76: 243–263.
24.
Jacobsen J. P., Pearce III J. W., Rosenbloom J. L. [1999], The effects of childbearing on married women’s labor supply and earnings: using twin births as a natural experiment, Journal of Human Resources, 34: 449–474.
25.
Kimmel J. [1998], Child care costs as a barrier to employment for single and married mothers, Review of Economics and Statistics, 80: 287–299.
26.
Koebel K., Schirle T. [2016], The Differential Impact of Universal Child Benefits on the Labour Supply of Married and Single Mothers, Canadian Public Policy, 42: 49–64.
27.
Leuven E., Sianesi B. [2003], PSMATCH2: Stata module to perform full Mahalanobis and propensity score matching, common support graphing, and covariate imbalance testing, Statistical Software Components, Boston College Department of Economics.
29.
Magda I., Kielczewska A., Brandt N. [2018), The Effects of Large Universal Child Benefits on Female Labour Supply, IZA Discussion Paper No. 11652.
30.
Moffitt R. [1983], An economic model of welfare stigma, The American Economic Review, 73: 1023–1035.
31.
Moffitt R. [1990], The Econometrics of Kinked Budget Constraints, The Journal of Economic Perspectives, 4: 119–139.
32.
Moffitt R. [2002], Welfare programs and labor supply, Handbook of Public Economics, 4: 2393–2430.
33.
Myck M. [2016], Estimating Labour Supply Response to the Introduction of the Family 500+ Programme, Centre For Economic Analysis (CenEA) Working Paper Series WP01/16.
34.
Myck M., Trzcinski K. [2019], From Partial to Full Universality: The Family 500+ Programme in Poland and its Labor Supply Implications, ifo DICE Report, 17: 36–44.
35.
Nakamura A., Nakamura M. [1992], The econometrics of female labor supply and children, Econometric Reviews, 11: 1–71.
36.
Paradowski P. R., Wolszczak-Derlacz J., Sierminska E. [2020], Inequality, poverty and child benefits: Evidence from a natural experiment, mimeo, LIS Working Paper Series.
37.
Premik F. [2021], Estimating the effects of universal transfers: new ML approach and application to labor supply reaction to child benefits, mimeo.
38.
Rosenbaum P. R.,. Rubin D. B [1983], The central role of the propensity score in observational studies for causal effects, Biometrika, 70: 41–55.
39.
Rosenzweig M. R., Schultz T. P. [1985], The Supply and Demand of Births and their Life-Cycle Consequences, American Economic Review, 75: 992–1015.
40.
Sant’Anna P. H., Zhao J. [2020], Doubly robust difference-in-differences estimators, Journal of Econometrics, 219: 101–122.
41.
Spencer D. [2003], Love’s labor’s lost? The disutility of work and work avoidance in the economic analysis of labor supply, Review of Social Economy, 61: 235–250.
42.
Zhao Z. [2004], Using matching to estimate treatment effects: data requirements, matching metrics, and Monte Carlo evidence, Review of Economics and Statistics, 86: 91–107.
Udostępnij
ARTYKUŁ POWIĄZANY
| eISSN: | 2300-5238 |
"Digitalizacja czasopisma Gospodarka Narodowa", sfinansowanego ze środków Ministerstwa Nauki i Szkolnictwa Wyższego przeznaczonych na działalność upowszechniającą naukę, w ramach umowy nr 555/P-DUN/2018.
© 2006-2024 Journal hosting platform by Bentus
Przetwarzamy dane osobowe zbierane podczas odwiedzania serwisu. Realizacja funkcji pozyskiwania informacji o użytkownikach i ich zachowaniu odbywa się poprzez dobrowolnie wprowadzone w formularzach informacje oraz zapisywanie w urządzeniach końcowych plików cookies (tzw. ciasteczka). Dane, w tym pliki cookies, wykorzystywane są w celu realizacji usług, zapewnienia wygodnego korzystania ze strony oraz w celu monitorowania ruchu zgodnie z Polityką prywatności. Dane są także zbierane i przetwarzane przez narzędzie Google Analytics (więcej).
Możesz zmienić ustawienia cookies w swojej przeglądarce. Ograniczenie stosowania plików cookies w konfiguracji przeglądarki może wpłynąć na niektóre funkcjonalności dostępne na stronie.
Możesz zmienić ustawienia cookies w swojej przeglądarce. Ograniczenie stosowania plików cookies w konfiguracji przeglądarki może wpłynąć na niektóre funkcjonalności dostępne na stronie.
