Introduzione: Perché pannelli di dati per la storia economica

La ricerca economica storica ha subito una profonda trasformazione metodologica negli ultimi tre decenni. L'adozione di metodi di dati di pannello, tecnici che analizzano i dati che tracciano le stesse unità (conti, regioni, imprese o individui) attraverso più periodi di tempo, ha altrimenti permesso agli studiosi di muoversi decisamente oltre semplici confronti di sezioni o narrazioni di serie temporali.

Che cosa è il pannello di dati? Un Primer

I dati del pannello, noti anche come dati longitudinali, sono costituiti da osservazioni sulle stesse entità, come i paesi, gli stati, le industrie o le famiglie, oltre due o più periodi di tempo. Ad esempio, un dataset che traccia il PIL annuale, la popolazione e la qualità istituzionale in 50 paesi europei dal 1800 al 2000 costituisce un pannello. Questa struttura cattura sia la variazione tra le entità (la sezione trasversale) che la variazione in entità nel tempo (la serie temporale)

I dati del pannello possono essere bilanciati (tutte le entità osservate in tutti i periodi) o sbilanciati (che non vengono osservate per alcuni periodi). Nella ricerca storica, i pannelli sbilanciati sono la norma a causa di registrazioni incomplete, guerre o spostamenti nei confini politici. La caratteristica chiave che distingue i dati del pannello dalle sezioni incrociate in pool è la capacità di seguire ripetutamente le stesse unità, consentendo ai ricercatori di controllare per i fattori non osservabili invarianti che potrebbero essere valutati.

I modelli di dati del pannello comune includono:

  • Modelli di effetti acustici (FE):[] Controllo per tutte le caratteristiche specifiche dell'entità, invarianti (ad esempio, geografia, cultura, istituzioni iniziali) concentrandosi sulla variazione all'interno dell'unità nel tempo.
  • Modelli di effetti randomi (RE):[] Assumere che gli effetti specifici dell'entità non sono correlati con variabili esplicative, permettendo sia la variazione interna che tra unità da utilizzare. Il test Hausman aiuta a decidere tra FE e RE; in contesti storici, FE è quasi sempre preferito perché l'eterogeneità non osservata è probabilmente correlata con i regredatori.
  • La stima della prima differenza (FD):[] Rimuove gli effetti invarianti del tempo sottraendo l’osservazione del periodo precedente dal periodo corrente. Particolarmente utile quando la correlazione seriale è presente o quando il pannello ha una dimensione di breve tempo.
  • Modelli di pannelli dinamici (ad esempio Arellano-Bond GMM):] Include variabili dipendenti aggrappate per modellare la persistenza—comune negli studi di crescita, conflitto o di appiccicosità istituzionale, che richiedono un attento strumento per evitare la polarizzazione di Nickell in pannelli corti.

Questi metodi sono ampiamente descritti in libri di testo econometrici come Wooldridge [ Analisi econometrica di sezioni e dati del pannello[[ (2020). Una buona introduzione può essere trovata a la pagina delle risorse econometriche dell'Associazione economica americana.

Applicazioni storiche: Dalla rivoluzione industriale alla grande depressione

I metodi di dati del pannello sono stati utilizzati per affrontare una vasta gamma di questioni economiche storiche. Di seguito sono riportati diversi esempi illustrativi che dimostrano la versatilità di questi approcci in diversi periodi di tempo e unità di analisi.

Effetti a lungo termine delle istituzioni

Il contributo fondamentale è il lavoro di Acemoglu, Johnson e Robinson (2001, 2002), che hanno usato i dati del pannello di fondo per esaminare l'impatto delle istituzioni coloniali sullo sviluppo economico a lungo termine.

Cambiamento tecnologico e produttività

I dati del pannello sono particolarmente adatti per studiare la diffusione della tecnologia, dove le decisioni di adozione sono prese nel tempo e in tutte le regioni. Ad esempio, gli storici economici hanno costruito pannelli di livello solido per i mulini tessili del XIX secolo per esaminare come l'adozione del motore a vapore interessato produzione per lavoratore.

Effetti di benessere degli scatti economici

Il grande gruppo di lavoro di Depressione (1929-1941) è stato riesaminato utilizzando i dati del pannello di livello statale dagli Stati Uniti. I ricercatori hanno analizzato come la spesa di New Deal ha influenzato l'occupazione, il recupero bancario e lo stato disordini sociali.

Disparità regionali e convergenza

I risultati ottenuti nel quadro della politica di sviluppo regionale sono stati valutati in modo da consentire ai ricercatori di valutare le possibilità di sviluppo e di migliorare la competitività delle regioni.

Capitale Umana e Cambiamento demografico

I dati del pannello di lavoro hanno anche arricchito la nostra comprensione della transizione demografica. Con la costruzione di pannelli storici di tassi di nascita, tassi di morte e alfabetizzazione in centinaia di distretti in Svezia o negli Stati Uniti, i ricercatori hanno esaminato il ruolo causale dell'istruzione di massa nella riduzione della fertilità.

Conflitto e economia politica

I loro metodi di pannello sono stati utilizzati per studiare i conflitti storici. Ad esempio, Besley e Reynal-Querol (2014) hanno costruito un gruppo di gruppi etnici africani nel XX secolo per esaminare come le istituzioni precoloniali hanno plasmato l'incidenza della guerra civile.

Vantaggi dei metodi di dati del pannello nella ricerca storica

I vantaggi dell'utilizzo dei dati dei pannelli nella storia economica sono numerosi e spesso critici per l'inferenza causale credibile, che spiegano perché i metodi dei pannelli sono diventati il quadro predefinito per l'analisi storica quantitativa.

  • Control per eterogeneità non osservata:[] Gli studi storici sono afflitti da variabili omesse come cultura, geografia o qualità istituzionale persistente. I modelli di effetti fissi spazzano via tutti i confondatori invarianti, anche quelli che non possiamo misurare, fornendo una potente difesa contro le correlazioni spurie.
  • I dati del pannello consentono ai ricercatori di modellare effetti larghi, processi di regolazione e dipendenza del percorso. Ad esempio, l'effetto di un cambiamento politico in un decennio può solo concretizzare decenni dopo, che i dati trasversali non possono catturare.
  • Aumentare la dimensione e la potenza del campione:[ La combinazione dei periodi di tempo moltiplica il numero di osservazioni, portando a stime più precise e la capacità di rilevare effetti piccoli ma economicamente significativi.
  • Errore di misurazione del maneggio attraverso osservazioni multiple:[ Quando i record storici contengono errori casuali ma non sono imparziali, gli estimatori del pannello mediano alcuni dei rumori. In alcuni casi, utilizzando due periodi di tempo può anche consentire la correzione per errore di misurazione classica attraverso variabili strumentali.
  • Compare nello spazio e nel tempo contemporaneamente:[ I dataset dei pannelli permettono ai ricercatori di verificare se un rapporto detiene non solo in tutte le regioni ma anche all'interno delle regioni come cambiamento delle condizioni storiche.

Per un'indagine dettagliata di questi vantaggi in contesti storici, vedere questo articolo nel Journal of Economic History.

Sfide e come gli storici superano

Nonostante il loro potere, i metodi di pannello presentano difficoltà uniche quando applicati ai dati storici. Fortunatamente, i ricercatori hanno sviluppato strategie per mitigare molti di questi problemi, spesso combinando tecniche econometriche con profonda conoscenza storica.

Disponibilità e qualità dei dati

I dati storici sono spesso radi, irregolarmente raccolti e soggetti a modifiche di definizioni. Ad esempio, le stime del PIL per il XIX secolo si basano su proxy come le entrate fiscali, la popolazione urbana o l'uscita industriale.

  • Tecniche di ingrandimento:[[] L'imputazione multipla o l'interpolazione possono colmare le lacune quando i dati mancano a caso. Ad esempio, se il PIL di un paese manca per alcuni anni a causa della guerra, l'interpolazione da anni vicini può essere accettabile.
  • Utilizzando i proxy alternativi:[] Le luci notturne (dall'immagine satellitare retrocasted), i record di proprietà o gli indici di prezzo sono stati utilizzati come sostituti per le misure di reddito mancanti in contesti pre-industriali.
  • Ristricando il campione a periodi con dati affidabili:[ Molti studi di pannello si concentrano sull'era post-1820 quando i conti nazionali sono diventati più standardizzati, o limitano l'analisi a periodi senza cambiamenti territoriali importanti.

Specificazione del modello e eterogeneità

La scelta tra effetti fissi e casuali dipende dal fatto che l'eterogeneità non osservata è correlata ai registi. Nelle impostazioni storiche, questa correlazione è quasi certa, ad esempio, le regioni con una dotazione iniziale più favorevole possono anche adottare politiche migliori. Pertanto, i modelli di effetti fissi sono generalmente preferiti.

Potenziali pregiudizi

Varie forme di pregiudizio sono particolarmente acute nei dati storici del pannello:

  • Attrizione bias:[] In pannelli lunghi, alcune unità possono scendere (ad esempio, a causa di dissoluzione o annessione dello stato). Se l'attrito è correlato con il risultato, le stime diventano inconsistenti.
  • Errore di misurazione:[] L'errore di misurazione classico in un regressor che va a tempo porta a attenuazione bias. I metodi delle variabili strumentali (IV), come ad esempio l'utilizzo di un terzo periodo di tempo per lo strumento per la variabile mismeasured, possono aiutare.
  • Correlazione seriale:[] Gli errori nei dati del pannello sono spesso correlati nel tempo. Gli errori standard robusti raggruppati a livello dell'entità (ad esempio, paese) sono ora standard, e alcuni studi usano errori standard corretti da pannello o specifiche autoregressive.

Endogeneità e Time-Varying Confonders

Gli stati fissi eliminano i confondatori invarianti del tempo, ma i confondatori che si occupano di tempo rimangono una minaccia. Ad esempio, un cambiamento di politica che coincide con una recessione può apparire nocivo anche se è vantaggioso. I disegni di differenza-in-differenze (DiD) con l’adozione di un’istanza più netta sono una soluzione comune, spesso stimata attraverso effetti fissi a due vie (effetto unitario e tempo).

Metodi emergenti: Pannelli dinamici e Pannelli di Spazialità

La frontiera dei metodi di dati dei pannelli nella storia economica comporta sempre più modelli dinamici e dipendenza spaziale. I pannelli dinamici, comprese le variabili dipendenti in ritardo o i parametri autoregressivi, permettono ai ricercatori di modellare velocità di persistenza e di regolazione. L'Arellano-Bond estimator (1991) e le sue estensioni (Blundell-Bond, 1998) sono ora utilizzati per studiare argomenti come la persistenza della disuguaglianza regionale, dove il reddito attuale dipende dal reddito medio lungo.

Ignorando la dipendenza spaziale può portare a omettere un pregiudizio variabile perché i risultati in una unità sono correlati con i risultati nelle unità vicine attraverso gli shock non osservati.

Conclusione: Espansione delle Possibilità di Richiesta storica

I metodi di dati del pannello sono diventati strumenti indispensabili per gli storici economici. I ricercatori possono controllare per i confondatori inosservati, i processi dinamici del modello e ottenere stime più affidabili degli effetti causali. Il record storico è pieno di esperimenti naturali, cambiamenti istituzionali, guerre, scoperte tecnologiche, che possono essere analizzate credibilmente con le tecniche del pannello.

Tuttavia, gli storici devono rimanere vigili sulla qualità dei dati, le ipotesi di modello e il contesto storico che potrebbe generare pregiudizi. I metodi di pannello non sono una panacea; richiedono un'attenta attenzione alla struttura dei dati, alla definizione delle unità e all'adeguatezza storica di identificare le ipotesi. Quando usato con attenzione, i metodi di dati dei pannelli illuminano i modelli che altrimenti resteranno sepolti nei sileri archivistici.