Le strategie di base per stimare l’effetto di una politica

Gli approcci di base alla stima del controfattuale (e quindi degli effetti della politica) sono due, e la scelta dell’approccio dipende dal tipo di politica, dalle condizioni di lavoro e dai dati disponibili:

Control group design: in questo approccio la condizione controfattuale (cioè il valore medio di Y in assenza della politica) è stimata a partire dal valore medio di Y osservato in un gruppo di controllo, cioè di soggetti non trattati. Una semplice differenza tra il valore di Y nei due gruppi raramente stima in modo credibile l’effetto su Y: tra i due gruppi potrebbero esserci delle differenze di partenza (cioè già prima del trattamento), tali per cui anche in assenza della politica avrebbero potuto mostrare due valori medi di Y diversi. In tal caso la stima dell’effetto potrebbe essere affetta da un errore, noto come distorsione da selezione (o selection bias).

L’idea del gruppo di controllo è alla base di una molteplicità di metodi più sofisticati che, a partire dalle informazioni su un gruppo di soggetti non esposti, cercano di produrre una stima credibile della situazione controfattuale. Tra questi:

  • valutazione sperimentale (o studio controllato randomizzato);
  • analisi cross-section con regressione multivariata;
  • matching statistico;
  • synthetic control method;
  • regression discontinuity design;
  • difference in differences;
  • stima con variabili strumentali.

Pre-post design: in questo approccio la condizione controfattuale (cioè il valore medio di Y in assenza della politica) è stimata a partire dal valore medio di Y osservato sugli stessi trattati prima dell’implementazione della politica.

Una semplice differenza pre-post raramente stima in modo credibile l’effetto su Y: nella maggior parte dei casi Y potrebbe variare nel tempo anche spontaneamente, in modo indipendente dalla politica, quindi il suo valore medio precedente non rappresenta necessariamente una buona stima del controfattuale. L’intuizione del pre-post design è però alla base di una serie di metodi più sofisticati. Tra questi:

  • serie storiche interrotte;
  • difference in differences.