Equilibrium policy experiments and the evaluation of social programs. Mimeograph
Notice bibliographique
Résumé
This paper makes three contributions to the literature on program evaluation. First, we construct a model that is well-suited to conduct equilibrium policy experiments and we illustrate effectiveness of general equilibrium models as tools for the evaluation of social programs. Second, we demonstrate the usefulness of social experiments as tools to evaluate models. In this respect, our paper serves as the equilibrium analogue to LaLonde (1986) and others, where experiments are used as a benchmark against which to assess the performance of non-experimental estimators. Third, we apply our model to the study of the Canadian Self-Sufficiency Project (SSP), an experiment providing generous financial incentives to exit welfare and obtain stable employment. The model incorporates the main features of many unemployment insurance and welfare programs, including eligibility criteria and time-limited benefits, as well as the wage determination process. We first calibrate our model to data on the control group and simulate the experiment within the model. The model matches the welfare-to-work transition of the treatment group, providing support for our model in this context. We then undertake an equilibrium evaluation of the SSP. Our results highlight important feedback effects of the policy change, including displacement of unemployed individuals, lower wages for workers receiving supplement payments and higher wages for those not directly treated by the program. The results also highlight the incentives of individuals to delay exit from welfare in order to qualify for the program. Together, the feedback effects change the cost-benefit conclusions implied by the partial equilibrium experimental evaluation substantially.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,017 | 0,055 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,039 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».