2.4.3.1 ස්වභාවික පරීක්ෂණ

ස්වභාවික පර්යේෂණ ලෝකයේ අහඹු සිදුවීම් වාසිය ලබා ගැනීමට. අහඹු සිදුවීම + සෑම විටම-පිළිබඳ දත්ත පද්ධතියක් = ස්වාභාවික අත්හදා

සාධාරණ හා සසඳන හැකිවන සසම්බාවී පාලනය අත්හදා බැලීම් කිරීමට මෙහි ප්රධාන සසම්භාවී ලෙස ය. කෙසේ වෙතත්, ඉඳහිට දෙයක් ඉඳුරාම වෙනස් ප්රතිකාර කිරීමට අහඹු ලෙස අහඹු ලෙස හෝ කට ආසන්න පිරිසක් පවරයි බව ලෝකයේ සිදු. ස්වභාවික පරීක්ෂණ භාවිතා කිරීමේ උපාය පැහැදිලි උදාහරණ එක් පර්යේෂණ පැමිණෙන්නේ Angrist (1990) ආදායම් මත හමුදා සේවාවන් බලපෑම මැන බව.

වියට්නාමයේ යුද්ධය තුල දී, එක්සත් ජනපදයේ කෙටුම්පතක් හරහා තම සන්නද්ධ හමුදාවන් ප්රමාණය ඉහළ ගොස් ඇත. සේවයට කැඳවා දෙනු ලබන පුරවැසියන් තීරණය කිරීම සඳහා, එක්සත් ජනපද ආන්ඩුව ලොතරැයිය පැවැත්වීය. සෑම උපන් දිනය කඩදාසි කෑල්ලක් නියෝජනය අතර, මෙම ලිපි විශාල වීදුරු ජෝගුවක් තුළ තබා ඇත. රූපය 2.5 රූපයේ පරිදි, කඩදාසි මේ ස්ලිප් තරුණයන් (තරුණ කාන්තාවන් කෙටුම්පත යටත් නැති විය) සේවය කිරීමට කැඳවනු ලබන බව පිණිස නිශ්චය කිරීම සඳහා එකල භාජනයක් එක් ඇදී ගියහ. ප්රතිඵල පදනම් කර ගනිමින්, සැප්තැම්බර් 14 වන දින උපන් පිරිමි එසේ මත කැඳවූ පළමු, අප්රේල් 24 වන දින උපන් පිරිමි දෙවන කැඳවා, සහ. අවසානයේ, මෙම ටිකට්පත දී, විවිධ දින 195 දින උපත මිනිසුන් 171 දින දින උපත මිනිසුන් ලෙස ඉල්ලා නැති වූ අතර සේවාව සදහා කැඳවා තිබුණි.

Figure 2.5: දෙසැම්බර් 1 දා වරණීය සේවා කෙටුම්පත සඳහා පළමු කරලක් ඇඳීම කොන්ග්රස් සභික ඇලෙක්සැන්ඩර් Pirnie (R-NY), 1969 යොෂුවා Angrist (1990) හමුදා සේවය බලපෑම තක්සේරු කිරීම සඳහා සමාජ ආරක්ෂණ පරිපාලනය ඉපැයීම් දත්ත සමඟ කෙටුම්පත ලොතරැයි ඒකාබද්ධ ආදායම් මත. මෙම ස්වභාවික අත්හදා භාවිතා පර්යේෂණ උදාහරණයකි. මූලාශ්රය: විකිපීඩියා, නිදහස් විශ්වකෝෂය

සහභාගී අහඹු ලෙස ප්රතිකාර ලබා ගැනීම සඳහා පවරා තත්වයන් දෙකම: එය වහාම පැහැදිලි නැති වුණත්, කෙටුම්පතක් ලොතරැයි වූ සසම්බාවී පාලනය අත්හදා බැලීම ඉතා වැදගත් සමාන වේ. කෙටුම්පත ලොතරැයි සම්බන්ධයෙන් ගත් කල, අප කෙටුම්පත-සුදුසුකම් හා ඉන් පසුව ශ්රම වෙලඳපොල ආදායම් මත හමුදා සේවය බලපෑම් පිළිබඳ ඉගෙන උනන්දුවන්නේ නම්, අපි කාගේ birthdates ලොතරැයි ගැනිමේ කඩඉම් (උදා, සැප්තැම්බර් 14, අප්රේල් පහත වූහ ජනතාව සඳහා ප්රතිඵල සන්සන්දනය කළ හැක 24) ආදිය, කාගේ උපන් දින ගතු (උදා, පෙබරවාරි 20, දෙසැම්බර් 2, ආදිය) පසු වූහ ජනතාව සඳහා ප්රතිඵල සමග.

කෙටුම්පත් කෙරෙමින් මෙම ප්රතිකාර අහඹු ලෙස පවරා ඇති බව ලබා දී, අපි මනිනු කර ඇති බව ඕනෑම ප්රතිඵලය සඳහා මෙම ප්රතිකාර බලපෑම මැන ගත හැක. උදාහරණයක් ලෙස, Angrist (1990) , සුදු සෙබලුන් ආදායම හා සමාන නොවන සෙබලුන් ආදායම වඩා 15% ක් පමණ අඩු වූ බව නිගමනය කිරීමට සමාජ ආරක්ෂණ පරිපාලනය විසින් එකතු කළ බව ඉපැයීම් දත්ත සමඟ කෙටුම්පත තුළ අහඹු ලෙස තෝරා ගත් පිළිබඳ තොරතුරු ඒකාබද්ධ . වෙනත් පර්යේෂකයන් මෙන්ම ඒ හා සමාන උපක්රමය භාවිතා කර ඇත. උදාහරණයක් ලෙස, Conley and Heerwig (2011) 2000 ජන හා 2005 ඇමරිකානු ප්රජා සමීක්ෂණ එකතු ගෘහ දත්ත සමඟ කෙටුම්පත තුළ අහඹු ලෙස තෝරා ගන්නා සහ ෙකටුම්පත් එසේ බොහෝ කලකට පසු, ඒ මඳ දිගු කාලීන බලපෑමක් ඇති බව සොයා ගත් පිළිබඳ තොරතුරු ඒකාබද්ධ එම නිවාස සේවා කාලය (කුලියට එදිරිව හිමි) සහ නේවාසික ස්ථාවරත්වය (පූර්ව පස් වසර තුළ ඉදිරිපත් කරන බවට සම්භාවිතාව) ලෙස ප්රතිඵල විවිධ මත හමුදා සේවය.

මෙම උදාහරණය පෙන්නුම් ලෙස, සමහර විට, සමාජ, දේශපාලන, හෝ ස්වාභාවික බලවේග පර්යේෂකයන් විසින් භාවිතා කළ හැකි බව පර්යේෂණ හෝ ළඟ හෝ-පර්යේෂණ නිර්මාණය කරන්න. බොහෝ විට ස්වාභාවික පර්යේෂණ එය සසම්බාවී පාලනය අත්හදා බැලීම් ක්රියාත්මක කිරීමට සදාචාරාත්මක සහ ප්රායෝගික නොවන තැන සැකසීම් හේතුව-සහ-ක්රියාත්මක සබඳතා තක්සේරු කිරීමට හොඳම ක්රමය වේ. ඔවුන්-පර්යේෂණාත්මක නොවන දත්ත සාධාරණ සැසඳීම් සොයාගැනීම වෙනුවෙන් වැදගත් උපාය වේ. මෙම පර්යේෂණ උපක්රම මෙම සමීකරණය මගින් සාරාංශ ගත කළ හැක:

\ [\ text {අහඹු (හෝ අහඹු නම්) උත්සවය} + \ text {දත්ත විෂය ධාරාව හැම විටම මත} = \ text {ස්වාභාවික අත්හදා} \ qquad (2.1) \]

කෙසේ වෙතත්, ස්වාභාවික පර්යේෂණ, විශ්ලේෂණ තරමක් ගැටලුව නිරාකරණය විය හැක. උදාහරණයක් ලෙස, වියට්නාමය කෙටුම්පත පිළිබඳ පැමිණිල්ලේ දී, කෙටුම්පත්-සුදුසුකම් සිටි සෑම නොවෙයි, (නිදහස් කිරීම් විවිධ සිටි) සේවය කරන අවසන් විය. ඒ වගේම, එම අවස්ථාවේ දී, කෙටුම්පත්-සුදුසුකම් ලැබූ නැහැ සමහර අය සේවය සඳහා ස්වේච්ඡාවෙන් ඉදිරිපත් වුණා. නව ඖෂධ සායනික නඩු විභාගය, ප්රතිකාර කණ්ඩායමේ සමහර අය තම බෙහෙත් ගත කෙසේ හෝ මත්ද්රව්ය ලැබී පාලනය කණ්ඩායමේ සමහරෙක් නොවේ නම් එය විය. දෙකක් ඒක පාර්ශවීය විගණනදේශේදී කැඳවා මෙම ගැටලුව, මෙන්ම අනෙකුත් බොහෝ ප්රශ්න මෙම පරිච්ඡේදයේ අවසානයේ නිර්දේශ කියවීම් සමහර වඩාත් සවිස්තරාත්මකව විස්තර කර ඇත.

ස්වභාවිකව අහඹු පැවරුම සිදුවීමේ ප්රයෝජන ගනිමින් මූලෝපාය ඩිජිටල් යුගයට පෙර සිටම, නමුත් විශාල දත්ත ව්යාප්තිය භාවිතා කිරීමට මෙම උපාය මාර්ගය වඩාත් පහසු කරයි. ඔබ සමහර ප්රතිකාර අහඹු ලෙස පවරා තිබේ අවබෝධ වූ පසු, විශාල දත්ත මූලාශ්රයන් ඔබ ප්රතිකාර හා පාලනය කොන්දේසි ජනතාව සඳහා ප්රතිඵල සංසන්දනය කිරීම සඳහා අවශ්ය බව ප්රතිඵලය දත්ත ලබා දිය හැකිය. උදාහරණයක් ලෙස, එම කෙටුම්පත හා මිලිටරි සේවයේ බලපෑම් ඔහුගේ අධ්යයනය තුළ, Angrist ආදායම වාර්තා භාවිතය සමාජ ආරක්ෂක පරිපාලනය වලින් සාදන ලද; මෙම ප්රතිපලය දත්ත තොරව, ඔහුගේ අධ්යයනය හැකි වී නැහැ. මේ අවස්ථාවේ දී, සමාජ ආරක්ෂණ පරිපාලනය සෑම විටම-මත මහා දත්ත මූලය වේ. තව තවත් ස්වයංක්රීයව එකතු දත්ත මූලාශ්රයන් පවතී වශයෙන් අප exogenous විචලනය විසින් නිර්මාණය වෙනස්කම් වල බලපෑම් මැනිය හැකි බව වැඩි ප්රතිඵල දත්ත ඇත.

ඩිජිටල් යුගයේ දී මේ උපාය නිදර්ශනය කිරීමට, අපි Mas හා Moretti ගේ සලකා බලමු (2009) ඵලදායීතාව මත සම වයසේ මිතුරන් බලපෑම මත අලංකාර පර්යේෂණ. මතුපිට වුවත් එය ඔවුන් දෙදෙනාම eq දී ඇති ක්රමය අනුගමනය ව්යුහය තුළ, වියට්නාම් කෙටුම්පත් බලපෑම් ගැන Angrist ගේ අධ්යයනය වඩා වෙනස් දිස් විය. 2.1.

Mas හා Moretti සම වයසේ මිතුරන් කම්කරුවන් ඵලදායීතාව බලපාන ආකාරය මැන්නේ ය. එක් අතකින්, එය වෙහෙස මහන්සි වී වැඩ මිතුරන්ගෙන් ඇති නිසා හෘද බලපෑම ඔවුන්ගේ ඵලදායීතාව ඉහළ නැංවීම සඳහා කම්කරුවන් මෙහෙයවනු විය හැකිය. හෝ, අනිත් අතට, එය වෙහෙස මහන්සි වී වැඩ මිතුරන්ගෙන් අනෙකුත් කම්කරුවන් ඊටත් වඩා වැඩක් කිරීමට හේතු විය හැකිය. ඵලදායීතාව මත මිතුරන්ගෙන් බලපෑම් අධ්යයනය කිරීමට ඇති පැහැදිලි මාර්ගය කම්කරුවන් අහඹු ලෙස වෙනස් ඵලදායිතා මට්ටම කම්කරුවන් සමග මුර පවරා පසුව එහි ප්රතිඵලයක් ඵලදායිතාව සඳහා සියල්ලන්ට මනිනු ලැබේ කරන, සසම්බාවී පාලනය අත්හදා වනු ඇත. පර්යේෂකයන්, කෙසේ වෙතත්, ඕනෑම තාත්වික ව්යාපාර කම්කරුවන්ගේ කාලසටහන පාලනය නැහැ, එසේ Mas හා Moretti සුපිරි වෙළඳ සිදුවූ ස්වභාවික අත්හදා මත රඳා විය.

යන්තම් eq වගේ. 2.1, තම අධ්යයන කොටස් දෙකක් තිබුණා. පළමුව, ඔවුන් ඵලදායිතාව පිළිබඳ නිවැරදි පුද්ගලයා, හා සෑම විටම මත පියවරක් ඇති සුපිරි වෙළඳ සැල් ලොව පුරාවටම පද්ධතිය සිට ලඝු-සටහන් සඳහා භාවිතා කෙරේ: තත්පරයට ස්කෑන් භාණ්ඩ සංඛ්යාව. ඒ වගේම, දෙවන, නිසා සටහන් මෙම සුපිරි වෙළඳ සැල් වල සිදු කරන ලද ආකාරය, ඔවුන් සම වයසේ මිතුරන් අහඹු සංයුතිය අසල ඇති. වෙනත් වචන වලින් කිවහොත්, කැශියර්ලාට නියම කිරීම ලොතරැයි විසින් තීන්දු නො වුවත්, එය අවශ්යයෙන්ම අහඹු විය. භාවිතයේ දී, ස්වාභාවික අත්හදා අපට තිබෙන නිසැකකම නිතර මෙම "වැනි නම්" අහඹු ප්රකාශය සිතුවා මත සරෙන්රු. මෙම සසම්භාවී විචලනය උපරිම ඵල නෙළා ගනිමින්, මාස් හා Moretti ඉහළ ඵලදායිතාව සම වයසේ මිතුරන් සමග වැඩ කරන ඵලදායිතා වැඩි බව සොයාගෙන ඇත. මෙම බලපෑම heterogeneity (ඒ සඳහා කම්කරුවන් වර්ග විශාල බලපෑමක් වේ) සහ යාන්ත්රණයක්: තවද, මාස් හා Moretti වඩා වැදගත් සහ සියුම් කරුණු දෙකක් ගවේෂණය කිරීමට හේතුව-සහ-බලපෑම ඇස්තමේන්තු ඔබ්බට ගමන් කිරීමට ඔවුන්ගේ දත්ත සමුදාය ප්රමාණය හා කෙතරම් පොහොසත්ද යන්න භාවිතා බලපෑම පිටුපස (ඉහළ ඵලදායිතාව සඳහා ඇයි ඉහල නිෂ්පාදන සම වයසේ මිතුරන් ඇති කරන්නේ නායකත්වය). අප වඩාත් විස්තර පර්යේෂණ සාකච්ඡා කරන විට අපි 5 වන පරිච්ඡේදය තුළ යාන්ත්රණ-ප්රතිකාර බලපෑම් හා ඒවා ඉතා වැදගත් දෙකක් ප්රශ්න-heterogeneity වෙත පෙරළා එනු ඇත.

ආදායම් මත වියට්නාම් කෙටුම්පත් බලපෑම හා ඵලදායීතාව මත සම වයසේ මිතුරන් බලපෑම අධ්යයනය පිළිබඳ අධ්යයන Generalizing, මේස 2.3 මෙම හරියටම සමාන ව්යුහයක් ඇති තවත් අධ්යයනයන් සාරාංශ ගත: සමහර අවස්ථාව වල බලපෑම මැන ගැනීමට සෑම විටම-පිළිබඳ දත්ත ප්රභවය භාවිතා . වගුව 2.3 පැහැදිලි ලෙස, ඔබ ඒවා සොයා ගැනීමට ආකාරය දන්නවා නම්, ස්වාභාවික පරීක්ෂණ සෑම තැනකම ඇත.

භාවිතයේ දී, පර්යේෂකයන් ඵලදායී විය හැකි දෙකම ස්වාභාවික පර්යේෂණ සොයා ගැනීම සඳහා විවිධ උපාය මාර්ග දෙකක්, භාවිතා කරන්න. සමහර පර්යේෂකයන් සෑම විටම-පිළිබඳ දත්ත ප්රභවයක් සමඟ ආරම්භ කිරීම හා ලෝකයේ අහඹු සිදුවීම් සඳහා බලන්න; අන් අය ලෝකයේ අහඹු සිදුවීම් සමඟ ආරම්භ කරන බලපෑම සහ අල්ලා බව දත්ත මූලාශ්රයන් සඳහා බලන්න. අවසාන වශයෙන්, ස්වාභාවික පර්යේෂණ ශක්තිය සංඛ්යානමය විශ්ලේෂණ සංකීර්ණත්වය නොව, එය ඉතිහාසයේ ඉතාම වාසනාවන්ත අනතුරකින් විසින් නිර්මාණය සාධාරණ සාපේක්ෂව මගින් සොයා රැකවරණය ලැබෙන බව දක්නට.