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

ECON5006: Final Exam 2018

Instructions

Read all text slowly and carefully.  The details provided in the initial description will be important when you are providing answers in the subsequent sections. You must write your name, SID number, on this sheet and turn it in with your exam along with your answer booklet.  You should have plenty of space to adequately answer the questions in the answer book provided. Please complete the questions on sepearate pages and very clearly indicate which part of the exam you are an- swering. While you have ample time, you are expected to be clear and concise with your answers.  You will be penalized for writing too much and including material which is not directly related to the question.  THIS SHEET IS NOT TO BE REMOVED FROM THE EXAM ROOM, ALL PAGES MUST BE RE- TURNED FOR THE EXAM TO BE ASSESSED.

If you cannot write out the proper equation for each part, please write out the intuition of the strategy applied specifically to the setting given.

Project Description

*** Here we follow Bleakley’s (2010, AEJ: Applied) paper “Malaria Eradication in the Americas: A Retrospective Analysis of Childhood Exposure.”

“The disease known as malaria, an affliction of mankind through recorded history, persists in tropical regions up to the present day. These same tropical areas have, generally speaking, a much lower level of economic development than that enjoyed in the temperate climates. These facts lead us to a natural question: does malaria hold back economic progress? Unfortunately, simple correlations between tropical disease and productivity cannot answer this question. Malaria might depress pro- ductivity, but the failure to eradicate malaria might equally well be a symptom of underdevelopment, itself caused by poor institutions or bad luck” (Bleakley, 2010, p. 1).

Episodes of rapid progress against malaria were made possible in the U.S. and in Latin America by critical innovations in health technology:  the discovery of DDT, a powerful pesticide that when sprayed on the walls of houses, helped kill the mosquitos involved in the transmission of malaria.  These efforts to eradicate malaria led to substantial declines in malaria infection rates in a relatively short period of time.

Children may be particularly vulnerable to malaria exposure, as most of a person’s human-capital and physiological development happens in childhood. However, lit- tle is known about the effects of malaria on children or whether there are any potential persistent effects later in life.

You have been provided a new (and very unique) dataset to try to answer this question with a variety of empirical methods. The data you have include whether an individual was ever infected by malaria, as well as individual’s year and place of birth, sex, age, wages, and mother’s education for a very large and nationally- representative set of individuals aged 35-45.  You are asked to use this very rich dataset to estimate the effect of childhood exposure to malaria on labor market productivity.

Project Analysis

Part 1 (25 Points)

Describe an empirical strategy that uses the innovations in health technology to provide exogenous variation in the risk of malaria infection, to estimate the effect of malaria in childhood on future wages.  [Hint, you create a variable                     Eradication campaign exposurei  for each individual that is a dummy that takes the value of one when the person i was exposed to malaria eradication efforts dur- ing childhood and zero otherwise. How can you use this variable below?]

Your answer should start along the lines of:

To  measure  the impact of malaria infection  on future wages,  I estimate  the following two-stage model:

Malaria infectioni =α0 +                                                                               (1)

Future Wagesi =β0 +                                                                               (2)

followed by a description of the variables in each equation.   Then describe the identification assumptions needed to attribute a causal interpretation to your key estimate of interest. Finally, discuss any concerns with the identification assump- tions in this setting.

Part 2 (25 Points)

Figure 1 shows the differential exposure to eradication campaign efforts by child’s age. Using this temporal variation, now describe an alternative strategy where you use specic year of birth information to identify the effect of malaria erad- ication campaigns on future wages, comparing cohorts that were born after the campaign with those who were adults when the campaign started.

Note that you are estimating an intent-to-treat estimate of the effect of complete childhood exposure to eradication campaigns on the outcome, not the effect of malaria infection on the outcome.

Your answer should start along the lines of:

Figure 1: Childhood Exposure to Malaria Eradication Campaign

 

To measure the impact of malaria eradication campaigns in childhood, from age 0 to age 18, on the wages of individuals 35 to 45, I estimate the following model:

Future wagesi =β0 +                                                                                (3)

followed by a description of the variables in the equation. Then describe the identifi- cation assumptions needed to attribute a causal interpretation to your key estimate of interest and ways in which you could assess these identification assumptions. Fi- nally, discuss any concerns with the identification assumptions in this setting and how you would interpret the results.  Discuss what would be the interpretation of the coefficient of interest if you use the same model but only among those who were partially exposed to the campaign (i.e., from age 0 to age 18).

Part 3 (25 Points)

Finally, you think it may help to exploit the fact that different regions received the eradication campaign at different points in time, to help identify the effect of malaria on future wages.

For instance, Figure 2 shows that the timing in the adoption of malaria eradication efforts varied widely across U.S. states. Describe a difference-in-difference strategy that exploits both the timing of eradication campaigns as well as the regional variation in adoption of eradication campaigns across states.

Figure 2: Timing of Malaria Eradication Campaigns in the U.S. by state (circa 1940s)

 

Note: the darker areas represent earlier adoption of eradication campaigns.

Your answer should start along the lines of:

To  measure  the  impact  of malaria  eradication  campaigns  on future  wages,  I estimate the following difference-in-differences model:

Future wagesis =β0 +                                                                                (4)

followed by a description of the variables in the equation. Then describe the identifi- cation assumptions needed to attribute a causal interpretation to your key estimate of interest and ways in which you could assess these identification assumptions. Fi- nally, discuss any concerns with the identification assumptions in this setting and how you would interpret the results. What would be the role of including state of birth fixed effects in the regression?

Part 4 (25 points)

Which of the above empirical strategies do you find the most credible and why? What type of effects would you expect of malaria erradication efforts on other dimensions of human capital such as cognitive ability or mental health?  What about the potential mechanisms through which malaria eradication could affect future outcomes? (e.g., household income, school enrollment, child mortality).