Hello, dear friend, you can consult us at any time if you have any questions, add WeChat: daixieit

ECON 172 Midterm Solutions + Comments

Spring 2022

General Comments

-    Write your arguments clearly and make sure to support any of your claims with evidence/explanation.

-    Be sure to cover what the prompt is asking – answer all of the questions!

Question 1: Tropical Geography

1a. [6 points]  Here the students can cite all the material from lecture 5, including Bloom & Sachs curse of the tropics theory. As in class, students can discuss

-    Agriculture: less rain, more variation and droughts, which leads to farmers

-    Health: HIV, tropical diseases, malaria, tse tse flies and how that affects productivity and human capital accumulation; connection with diseases to extractive institutions                (Acemoglu, Johnson and Robinson, 2001)

-     Transport factors: low ratio of coastline to area implies higher transport cost, more       barriers to trade; the spread of the continent across latitudes makes it harder to share technology

Grading Comments

Each channel is worth 3 points

-    Points were deducted if the tie to economic outcomes was unclear, each channel considered separately

-    Points were also determined by the quality of answer given and evidence of understanding course material

1b. [3 points] There is no correct channel here. Students must make a rational coherent          argument for why the channel they picked is more relevant than the other two, possibly             including theoretical elements discussed in class and then suggest possible research avenues that would be useful to better justify their argument/ understand the channels

Grading Comments

1 point for stating channel

1.5  point for justification

-    Points were also determined by the quality of answer given and strength of argument

-    Arguments that were particularly strong explained why this channel is more important than the other two channels mentioned previously, or made a case of its widespread  impacts

½ point for mentioning future research

Question 2: Solow Model + Conflict

2a[1 point] The (aggregate) production function in the Solow model is

  =   

Where  is total output,  is capital,  is labor,  is capital’s share in output (and thus 1- α is the labor share).   is also the factor elasticity with respect to output.  is total factor productivity,     which basically represents everything besides capital and labor that determine output, such as  geography, institutions, or technology.You could also have written the per-capita production       function   =  α  if you were explicit that  and  are output and capital per capita.

Grading Comments

Partial credit awarded if the student had most of the equation correct and attempted to explain the components.

-    0.1 points deducted if did not explain alpha

-    0.25 points deducted if did not state per capita (if using per capita model)

2b. [1 point]  The usual assumption is that a constant share of output  (between 0 and 1) is saved and invested in each period.

Grading Comments

Partial credit was given for related facts about savings in the Solow model.

2c. [1 point]

 

Here  is the savings rate,  is the depreciation rate of capital and  is population growth. The   α−1  is proportional to the marginal product of capital per worker. Alternatively you could have written α−1  −   for this growth equation, if you were using the per capita form of the Solow  model.

This expression equals 0 in steady state, so we need to find the value * such that

      =    + 

Rearranging and solving gives us

 

and plugging this back into the per capita production function  = α   gives

 

Grading Comments

Partial credit was awarded when the student attempted to solve, still had errors but                   demonstrated some understanding of the material. Omission of the population growth term not was not penalized.

-    Total score of 0.25 if only showed the equation for k dot

2d[3 points]

Some possible ways in which armed conflict could affect income level are:

1.   Reducing  – we can think of conflict as being bad for growth in a lot of ways that are       unrelated to labor and capital. For example, restriction of movement due to conflict could impede trade, other nations could impose sanctions and cut foreign aid for a government that was committing war crimes against its citizens, preventing people from accessing      healthcare and kids from going to school, and plenty of others

2.   Reducing  – a lot of physical property is destroyed in war as well. Lowering  would      mean that there are fewer resources for production and hurt growth. This is a movement along the curve in the Solow model, and not a shift.

3.   Reducing  – Perhaps a bit morbid, but if people die in war or flee the country then  and

 per capita mechanically increase. This would still reduce aggregate productivity but   there would be more capital and output per person. We would see this as a movement on the curve

a.   If you chose to draw the Solow model considering aggregate production (and not per capita), a reduction in  would be a movement along the curve.

b.   Some students argued that a reduction in  also reduces  because of the loss in human capital. This would reduce aggregate output, but could have different         results for per capita output, depending on which effect is stronger.

4.   Reducing  -  you could argue the savings rate might change if conflict pushes people into poverty and poverty makes it difficult to save (although the model assume  is       constant as in part (b).

5.   It’d be a stretch to argue that  or  changes, because while conflict lowers the level of     capital and population, it’s hard to see it affecting these more fundamental constants. If a reasonable argument was provided about a change in  or  , then points were awarded.

Likewise,  is a parameter that describes how production works, and this is not likely to be affected by conflict.

Channels which are less believable:

-    Armed conflict increases technology – maybe the US in WWII, but a developing country really does not have the resources to invest in better military technology. The conflicts    we see in the context of our class are often internal to the country, not involving other     countries, so there’s no arms race as we’ve seen in WWI, WWII, or the Cold War.

-     Increased jobs – again, could be the case with the US in WWII (for example), but more    of a stretch to say that applies to developing countries, especially when many African       countries do not have strong manufacturing sectors to begin with. It is more likely that      there are fewer people in the labor market either from deaths or people leaving their jobs to join the conflict.

-     Increasing savings so that there’s more investment in military – think through this in the    lens of a developing country, their conflicts are generally internal, along the lines of a civil war

Grading Comments

One point possible for each of the three ways

-    The list above is not exhaustive, so if you gave a compelling argument about something not in that list, you were awarded points.

-    The question asks you to connect the changes in the Solow model inputs due to conflict with income levels. Partial points were deducted if you did not explain how the changes  affected income (y).

-    Partial points deducted for confusing a movement along the line with a shift downwards (or upwards).

-    0.25 deducted per channel not explained graphically.

2e. [3 points]  The model would predict negative growth in the short run for all the reasons       mentioned above, but it also predicts that the economy eventually returns to the steady state    (for a decrease in  or ). It is also reasonable to say that right after civil conflict growth at the   long run will be lower than pre-conflict, followed by a well supported argument of it reaching (or not) its pre-conflict levels.

For  , you could come up with arguments for why trade, institution, education and other            components of growth eventually recover, or even make a case that they continue to decline in a downward spiral - although this is a bit outside the model.

Grading Comments

Here we’re looking for a strong understanding of the Solow model, with discussion of how initially post conflict the economy has experienced negative shocks, but that over time the factors will return to their steady state ( or )

Full points:

-    Mentioning what the shock of civil conflict did in the short run

-    How Solow model brings us back to long run steady state

-    And whether long-run steady steady state per capita income that is higher/lower than before (using the points from 2d) and why!

Question 3 [ Burundi Female Education ]

3a. [2 points] A complete and accurate answer would include each of the following points :

-    Address which method is appropriate :

The existence of a single test score cutoff for public secondary school admissions makes this an ideal setting for choosing Regression Discontinuity as the empirical approach to    estimate how secondary schooling impacts teen pregnancy among young Kenyan            women.

-    Describe the approach:

Regression Discontinuity rests on the assumption that individuals very close to the either side of the running variable cutoff can be considered to be very similar along both            observable and unobservable dimensions. If we are able to assume that individuals just   to the left and just to the right of the running variable cutoff are the same on average,       then we can assume there will not be an omitted variable bias problem when we              compare the two groups. In other words, the treatment assignment enforced by the          running variable cutoff rule approximates randomization.

In the framework presented in lecture, suppose we want to estimate the impact of some treatment  on outcome  controlling for observable and unobservable characteristics   using the following regression framework :

    =      +       +       +   

Without the assumption that the treatment and control groups are the same on average, we would have a biased estimate of the treatment effect :

Estimated treatment effect

= E[Yi|Ti=1]-E[Yi|Ti=0]

= [a + b + cE(Xi | Ti=1) + E(ei | Ti=1)] – [a+0+cE(Xi|Ti=0)+E(ei|Ti=0)] = b + c [E(Xi | Ti=1) – E(Xi | Ti=0)]

= True Effect + OVB

Now if we restrict attention to those individuals just below and just above the cutoff, we can assume that the OVB term becomes negligible.

Estimated treatment effect

= E[Yi | birth date just above cutoff] - E[Yi | birth date just below cutoff] = b + c [ (x* + δ) – (x* - δ) ]

≈ b ≈ True Effect

 

In the case of this study, an RD approach can be used to compare individuals born just after the cutoff (who serve as the treatment group) to individuals born just before the

cutoff (who serve as the control group). The running variable of interest (birth date)          influences the treatment variable of interest (average years of schooling completed). The discontinuity in the outcome of interest (the number of children born) at the running          variable cutoff (birth date) provides an estimate of the treatment effect.

To illustrate, we could run the following regression, restricted to those individuals with birth dates within some particular window of the cutoff :

Yi = a + bT  i + c*birthdate  i + ei

Where Ti = 0 if birthdate < 1992, Ti = 1 if birthdate > 1992, Y_i is a variable for fertility     (number of children born), and birthdate_i is the date of birth. The parameter c gives the slope of the relationship between birthdate and the fertility measure (note that in this       simple example regression, the slope on either side of the cutoff is the same, but there   could also be more flexible/complicated setups). The parameter b captures the jump or  discontinuity in the number of children born at the birthdate cutoff.

-    Conditions for Regression Discontinuity to be an appropriate empirical technique: As discussed above, Regression Discontinuity is an appropriate empirical technique if     we are able to make the assumption that there is no difference on average between        individuals on either side of the running variable cutoff.

RD is an appropriate empirical choice when researchers can

-    demonstrate smoothness of the running variable,

-    can demonstrate smoothness of other variables at the cutoff,

-    and can show that there is no bunching at the running variable cutoff (which   could indicate manipulative or strategic behavior and lead to a selection/OVB problem).

Some other optional points you may have included are that the researcher must have       sufficient data to be able to focus on a narrow window around the cutoff, that the               researcher must choose the correct functional form to represent the relationship between the running variable and the outcome, etc.

Grading Comments

-     1 point is given for identifying RD as the appropriate econometric method

-    The other (full) point is awarded if the student discussed the assumptions and the logic    behind their choice of the econometric method, as well as wrote the correct equation and explained what the equation means

-    0.25 deducted if everything is really good but the equation has an error

Maximum 1 point if the student chose some other econometric model but argued well

3b. [3 points] A complete and accurate answer would include the following points :

-    Comment on significance: Yes, the estimated effect is statistically significant at 95% confidence. We can calculate the t-statistic associated with this estimate as

t=b/se=1.1/0.4=2.75. Since 2.75 is greater than 1.96, we know that the effect is statistically different from zero at 95% confidence.

-    Interpret slopes and effect: The slopes of the lines to the left of the birth year cutoff        appear to be about 0.25. This implies that a one unit increase in the year of birth (i.e. you were born a year later) increases the number of years of completed school by about 0.25 years. The slope to the right of the birth year cutoff is about 0.5 which means that those    born a year later have on average 0.5 more years of schooling. The estimated jump at     the cutoff of 1.1 means students with a birth date above the cutoff complete 1.1 more       years of school.

-    Interpret whether this is a large or small effect: A 1.1 jump in years of completed        schooling is a large effect as that represents an increase in schooling of 25%, especially considering how the average years of schooling is only 4 years! There may be spillovers of this reform as the slope to the right of the cut-off is even

Grading Comments

Each bullet above corresponds to one of the three points possible for this question.

-     1 point for significance

-    0.5 points deducted if the student did not report t statistics.

-     1 point for discussion of slopes + treatment effect

-    0.5 points were deducted if the student did not analyze slopes.

-     1 point for comment on magnitude

e.g. why you classify the magnitude as large

Just because something is statistically significant, does not mean it is a large effect. In other words we could have a statistically significant result but it could be a very small magnitude.

1 point deducted if said was insignificant and didn’t show the t stats as proof! (but otherwise good)

3c. [2 points] A complete and accurate answer would include the following points :

-    Comment on statistical significance: Yes, the estimated effect is statistically                 significant at 95% confidence. We can calculate the t-statistic associated with this            estimate as t=b/se=-0.45/0.13=-3.46. Since the absolute value of -3.46 (|-3.46| = 3.46) is greater than 1.96, we know that the effect is statistically different from zero at 95%           confidence.

-    Interpret estimated effect: The magnitude of the jump at the cutoff means those with a birth date after the cutoff will have 0.45 fewer children than those born before the cutoff. 0.45 is about a 20% reduction in average number of children, when compared to the       population average.

Grading Comments

-     1 point for comment on significance and interpreting effect

-    ½ point deducted if no report of t statistics

-     1 point for argument on magnitude of effect (i.e. why you classify it as a large magnitude

3d. [2 points] Complete and quality answers would form a hypothesis drawing largely on            evidence from the Friedman et al., 2015 study of the Girls Scholarship Program (GSP) in Kenya that improved access to secondary education through scholarships and had the following            impacts among young women in terms of political knowledge, attitudes towards democracy, and the acceptability of political violence among young Kenyan women:

-     Increase in information-seeking behavior and political knowledge

-    Decreased respect for and satisfaction with government

-     Increased support for the use of political violence (in support of a just cause)

-    No impact on support for democratic institutions or in plans for political involvement

Aside from the above politics- and democracy-related outcomes, there was also evidence of:

-     Improvements in test scores (0.21 standard deviation increase)

-     Increased secondary school attendance (29% more likely to attend)

-     Increased likelihood that women choose their spouses

-    Reduced support for domestic violence (28% reduction)

-    No change in marriage rates and fertility timing

Overall, the evidence provides some indication that education programs for women can promote women’s empowerment and influence their attitudes and opinions related to politics and              democracy.