Programa

Avaliação e Implementação de Políticas Públicas

Mestrado Bolonha em Economia e Políticas Públicas

Programa

1. Introdução às Políticas Públicas Empíricas e aos Fatos Históricos Estilizados. Por que a Big Data e os microdados administrativos (dos setores público e privado) estão a transformar a avaliação (e a implementação) das políticas públicas? • Artigo principal: Chetty, R., Grusky, D., Hell, M., Hendren, N., Manduca, R., & Narang, J. (2017). The fading American dream: Trends in absolute income mobility since 1940. Science, 356(6336), 398-406. • Livro do curso, capítulos 1-3. 2. Introdução à Metodologia Experimental. Conceitos básicos em desenho experimental. Procedimentos a considerar na implementação de experiências. Diferença entre experimentos de campo e de laboratório. • Artigo principal: Bertrand, M., & Mullainathan, S. (2004). Are Emily and Greg more employable than Lakisha and Jamal? A field experiment on labor market discrimination. American Economic Review, 94(4), 991-1013. • Método: Randomized Control Trials (Livro do curso, capítulo 4). 3. A importância do contexto geográfico (Place-based policies). Avaliação de curto e longo prazo. O que fazer quando a randomização não é possível ou eticamente aceitável? • Artigo principal: Chetty, R., Hendren, N., & Katz, L. F. (2016). The effects of exposure to better neighborhoods on children: New evidence from the moving to opportunity experiment. American Economic Review, 106(4), 855- 902. • Método: Difference-in-Differences (Livro do curso, capítulo 7, https://mixtape.scunning.com/09-difference_in_differences) 4. Políticas públicas, demografia, famílias e ciclos políticos • Artigo principal: Kleven, Henrik, Camille Landais, and Gabriel Leite-Mariante. The child penalty atlas. National Bureau of Economic Research, No. w31649 e Lee, D. S. (2008). Randomized experiments from non-random selection in US House elections. Journal of Econometrics, 142(2), 675-697. • Método: Regression Discontinuity Designs (Livro do curso, capítulo 6, https://mixtape.scunning.com/06-regression_discontinuity) 5. Impostos sobre o consumo de bens e serviços: questões de relevância, execução e incidência. Assimetria quando as taxas de imposto diminuem ou aumentam. • Artigos principais: Chetty, R., Looney, A., & Kroft, K. (2009). Salience and taxation: Theory and evidence. American Economic Review, 99(4), 1145-1177 e Benzarti, Y., Carloni, D., Harju, J., & Kosonen, T. (2020). What goes up may not come down: asymmetric incidence of value-added taxes. Journal of Political Economy, 128(12), 4438-4474. 6. Como podem os impostos (e outras políticas públicas) ser concebidos e implementados para desencorajar comportamentos socialmente prejudiciais e externalidades negativas, como a poluição? Impostos Pigouvianos e impostos sobre o pecado. • Artigo principal: Abadie, A., Diamond, A., & Hainmueller, J. (2010). Synthetic control methods for comparative case studies: Estimating the effect of California’s tobacco control program. Journal of the American Statistical Association, 105(490), 493-505. • Método: Synthetic control (https://mixtape.scunning.com/10- synthetic_control) 7. Impostos sobre o trabalho e respostas comportamentais: evasão fiscal, migração. • Artigos principais: Kleven, H. J., Landais, C., & Saez, E. (2013). Taxation and international migration of superstars: Evidence from the European football market. American Economic Review, 103(5), 1892-1924; Kleven, H. J., Knudsen, M. B., Kreiner, C. T., Pedersen, S., & Saez, E. (2011). Unwilling or unable to cheat? Evidence from a tax audit experiment in Denmark. Econometrica, 79(3), 651-692 e Saez, E. (2010). Do taxpayers bunch at kink points?. American Economic Journal: Economic Policy, 2(3), 180-212. • Método: Bunching (see Kleven, H. (2016). Bunching. Annual Review of Economics, 8, 435-464) 8. O impacto da machine learning através de um exemplo: os computadores são capazes de tomar melhores decisões judiciais que os juízes? Serão estas decisões mais justas ou levantarão questões técnicas e éticas? • Artigo principal: Kleinberg, J., Lakkaraju, H., Leskovec, J., Ludwig, J., & Mullainathan, S. (2018). Human decisions and machine predictions. The Quarterly Journal of Economics, 133(1), 237-293. • Método: Machine learning (Athey, Susan and Imbens, Guido W (2019). Machine Learning Methods That Economists Should Know About. Annual Review of Economics, 11(1), 685-725). 9. A importância da economia comportamental na compreensão do processo de tomada de decisão. Vieses cognitivos e emocionais. Preferências sociais e morais. Políticas de incentivos e efeitos de crowding-out • Artigo principal: Stantcheva, S. (2021). Understanding tax policy: How do people reason?. The Quarterly Journal of Economics, 136(4), 2309-2369. • Método: Surveys to measure feelings, perceptions, convictions (see Stantcheva, S. (2023). How to run surveys: A guide to creating your own identifying variation and revealing the invisible. Annual Review of Economics, 15, 205-234.. 10. Análise de custo-benefício • https://students.aiu.edu/submissions/profiles/resources/onlineBook/E5 V5H3_Cost-benefit%20analysis%20_%202018.pdf, Capítulo 1 e 2 • Alguns métodos que serão discutidos: a. Contingent-based evaluations. b. Marginal Value of Public Funds.