La conoscenza dell'effetto del reddito non da lavoro sul comportamento economico degli individui in generale, e sull'offerta di lavoro in particolare, è di grande importanza per i responsabili delle politiche. Tuttavia, la stima degli effetti del reddito è un problema difficile perché il reddito non è assegnato in modo casuale ed è complesso identificare cambiamenti esogeni nel reddito. Lo studio di Guido W. Imbens, Donald B. Rubin e Bruce I. Sacerdote del 2001, intitolato "Estimating the Effect of Unearned Income on Labor Supply, Consumption, and Savings: Evidence from a Survey of Lottery Winners", sfrutta l'assegnazione casuale di ingenti somme di denaro per lunghi periodi attraverso le lotterie per analizzare questi effetti.
Questo lavoro fornisce prove empiriche sull'effetto del reddito non da lavoro su guadagni, consumo e risparmi. Il paper rianalizza i dati della lotteria provenienti da Imbens, Rubin e Sacerdote (2001), che hanno condotto un'indagine originale per investigare l'impatto dell'ammontare dei premi della lotteria nel Massachusetts a metà degli anni '80 sul comportamento economico dei giocatori.
Contesto e Rilevanza dello Studio
L'effetto della ricezione di reddito non da lavoro su quanto le persone lavorano, spendono e risparmiano è una questione chiave per i programmi di trasferimento di denaro, i crediti d'imposta sul reddito e i programmi di welfare. Molti programmi anti-povertà, come l'Earned Income Tax Credit, il Temporary Assistance for Needy Families e il Supplemental Security Income, prevedono trasferimenti in denaro ai beneficiari idonei. La struttura e l'efficacia di questi programmi si basano su ipotesi fondamentali riguardo a ciò che i beneficiari faranno con i trasferimenti che ricevono e come questi influenzeranno la loro partecipazione al mercato del lavoro. Questi programmi sono spesso difficili da valutare perché, per legge, devono essere disponibili a tutti coloro che sono idonei a riceverli e quindi non dispongono di un gruppo di confronto che non ha ricevuto il programma. La natura intrinsecamente casuale delle vincite alla lotteria offre un'opportunità unica per studiare causalmente questi effetti.
Metodologia dello Studio
I ricercatori hanno condotto un sondaggio sui giocatori della lotteria nel Massachusetts a metà degli anni '80 e hanno stimato l'effetto delle vincite alla lotteria sui loro guadagni successivi, l'offerta di lavoro, il consumo e i risparmi. L'assunto critico è che tra i vincitori della lotteria, l'entità del premio è assegnata in modo casuale.
Popolazione e Classificazione dei Partecipanti
La popolazione di studio è composta da persone che hanno giocato alla lotteria Massachusetts Megabucks dal 1984 al 1988 e hanno vinto almeno un piccolo premio. I ricercatori hanno classificato i partecipanti come "grandi vincitori" (o "vincitori principali") e "non vincitori" (o "vincitori minori").
- I vincitori principali sono stati definiti come individui che hanno vinto un premio importante tra 22.000 e 9.696.000 dollari. I premi principali sono stati pagati nell'arco di 20 anni.
- Il gruppo di controllo, chiamato "non-vincitori", è composto da 259 abbonati che hanno vinto un piccolo premio una tantum, che va da 100 a 5.000 dollari (in sostanza, sono vincitori minori una tantum).
Il premio medio per tutti gli individui è stato di 26.000 dollari. Gli individui avevano in media 50 anni, erano prevalentemente maschi (63%) e più istruiti della popolazione generale (avendo frequentato circa un anno di scuola in più).
Dati e Misure
Attraverso i registri storici della lotteria, i ricercatori hanno identificato vincitori e non vincitori e hanno distribuito un sondaggio a questi individui. Il sondaggio poneva domande sul comportamento economico e sui guadagni sia al momento del sondaggio che al momento della vincita del premio, nonché sulle caratteristiche di base, e ha richiesto il rilascio delle informazioni sui guadagni della previdenza sociale.
Nell'analisi, sono stati considerati i guadagni da lavoro da sette periodi post-vincita della lotteria come risultati, denotati come \(Y_{i,0}\), …, \(Y_{i,6}\), dove t = 0 rappresenta l'anno della vincita della lotteria. I guadagni da lavoro dei tre anni immediatamente precedenti la vincita della lotteria, cioè \(Y_{i,-3}\), \(Y_{i,-2}\), \(Y_{i,-1}\), così come la loro media, sono stati trattati come risultati placebo. I guadagni da lavoro dei tre anni precedenti, cioè \(Y_{i,-6}\), \(Y_{i,-5}\), \(Y_{i,-4}\), sono stati utilizzati come covariate per l'aggiustamento, insieme a una serie di variabili pre-vincita della lotteria invarianti nel tempo.
Analisi della Sovrapposizione e Test di Robustezza
I ricercatori hanno stimato la sovrapposizione tra i due gruppi di trattamento (i grandi vincitori e i piccoli vincitori) e il gruppo di controllo. Per migliorare la sovrapposizione, il gruppo di controllo è stato ulteriormente "potato" per ciascuno dei due gruppi di trattamento, implementando un abbinamento 1:1 basato sui punteggi di propensione. Questo ha migliorato la sovrapposizione per il gruppo di grandi vincitori, ma non per quello dei piccoli vincitori, a causa delle distribuzioni delle covariate molto diverse e del vasto intervallo delle log odds per il gruppo dei piccoli vincitori. Le distribuzioni delle covariate del gruppo di piccoli vincitori prima e dopo il "trimming" sono rimaste ampie.
Utilizzando i dati originali, sono state presentate le stime ATT (Average Treatment on the Treated) e i risultati di un test placebo utilizzando vari stimatori. Le colonne hanno confrontato "grandi vincitori" con i controlli e "piccoli vincitori" con il controllo. Le stime ATT sono state calcolate per i guadagni da lavoro annuali medi dall'Anno 0 all'Anno 6, mentre il test placebo ha utilizzato i guadagni da lavoro annuali medi dall'Anno -3 all'Anno -1.
Per una comprensione più chiara, sono state calcolate e confrontate le stime ATT derivate sia dal set di dati originale che da quello abbinato. Nel confronto tra "grandi vincitori" e "non-vincitori", l'AIPW (Augmented Inverse Probability Weighting) utilizzando i dati originali o "trimmed" ha prodotto stime molto simili a un semplice stimatore di differenza delle medie, suggerendo un bias di selezione minimo tra i due gruppi. D'altra parte, confrontando "piccoli vincitori" con "non-vincitori", le stime di AIPW e differenza delle medie sono diverge. Per valutare gli effetti del trattamento, si è proceduto a valutare il CATT (Conditional Average Treatment Effect on the Treated), determinato ai valori delle covariate delle unità trattate.
In entrambi i grafici, gli anni precedenti la vincita (Anni -3, -2 e -1) fungono da periodo di test placebo. Negli anni che precedono la vincita, le stime CATT sono attese essere intorno a 0, il che suggerirebbe che il trattamento (vincita alla lotteria) non ha alcun effetto in questi anni. I risultati hanno fornito prove corroborate per i test placebo (cioè, le stime CATT si allineano strettamente a 0 negli anni che precedono la vincita, come previsto) e hanno anche rivelato una sostanziale eterogeneità nell'effetto del trattamento tra i vincitori della lotteria. In particolare, le distribuzioni del CATT per molti anni post-vincita appaiono bimodali.
Assunzione di Non-Confusione
Nel complesso, lo studio ha riscontrato che l'assunzione di non-confusione (unconfoundedness) può essere validata empiricamente attraverso test placebo, rafforzando la credibilità delle stime causali. È importante sottolineare che l'assunzione di non-confusione è molto più credibile in questo studio rispetto ad altri contesti (come il caso LaLonde) perché la randomizzazione intrinseca delle lotterie ha giocato un ruolo chiave nell'assegnazione del trattamento, mentre le covariate supplementari hanno aiutato a spiegare le discrepanze tra i gruppi di trattamento e di controllo derivanti da sfide come risposte differenziali al sondaggio.
Risultati Principali
I risultati indicano che vari metodi producono risultati coerenti, che si allineano con le scoperte riportate nel paper originale. In sintesi, i ricercatori hanno scoperto che:
- Vincere un premio consistente (ad esempio, 80.000 dollari all'anno per vent'anni, anziché 15.000 dollari all'anno) porta a una diminuzione significativa del reddito da lavoro negli anni successivi, in media fino a 8.000 dollari all'anno. Questo riduce l'offerta di lavoro misurata in ore, la partecipazione e i guadagni della previdenza sociale; le elasticità per ore e guadagni sono intorno a -0.20 e per la partecipazione intorno a -0.14.
- Vincere un premio più modesto (ad esempio, 15.000 dollari all'anno per vent'anni, o meno di 2.000.000 di dollari totali) non influisce sostanzialmente sull'offerta di lavoro o sui guadagni, ma provoca un declino più modesto, in media circa 3.000 dollari all'anno. I guadagni non da lotteria sono diminuiti in media di circa 11 centesimi per ogni dollaro di premio vinto.
- Gli effetti sono stati particolarmente ampi (18 centesimi per ogni dollaro) per gli individui di età compresa tra 55 e 65 anni al momento della vincita del premio, suggerendo un certo livello di pensionamento anticipato. I guadagni diminuiti sono stati circa la metà durante il primo anno dopo la vincita del premio, e poi si sono stabilizzati all'incirca dal secondo anno.
- Non è stata trovata alcuna prova che i vincitori della lotteria a reddito più basso (che avevano zero guadagni prima di vincere la lotteria) abbiano ridotto la loro volontà di lavorare dopo aver vinto un premio.
- Vincere una somma maggiore rispetto a una modesta porta anche a maggiori spese per auto e valori immobiliari più elevati, sebbene i valori dei mutui sembrino aumentare di circa la stessa quantità.
- Vincere 80.000 dollari aumenta il risparmio complessivo, sebbene i risparmi nei conti pensionistici non siano significativamente influenzati. I vincitori di premi importanti, esclusi i vincitori dei premi più grandi, hanno risparmiato circa il 16% del reddito non da lavoro ricevuto. Il risparmio nei conti pensionistici specificamente non è aumentato. Man mano che i beneficiari ricevevano più del loro premio, aumentavano la percentuale che risparmiavano. Gli uomini sembravano risparmiare significativamente di più delle donne, ma i risultati del risparmio non differivano significativamente per età o livello di istruzione.
- I risultati non variano molto in base a genere, età o stato occupazionale precedente, per gli effetti generali.