Schauen Sie, schauen Sie da drüben
Wo die Sonne verschwunden istMoby – Der letzte Tag
Als ich in der Excessive Faculty conflict, erinnere ich mich noch intestine daran, wie ich meinen Geschichtslehrer gefragt habe: „Was wäre, wenn das Römische Reich nicht gefallen wäre?“ Wie fortgeschritten wäre unsere Technologie heute?“ Sie schätzte meine Frage nicht besonders. Tatsächlich äußern Historiker häufig Vorbehalte gegenüber „Was wäre wenn“-Fragen, die manchmal als kontrafaktische Geschichte bezeichnet werden. Sie ziehen es vor, Ereignisse so zu interpretieren und zu erklären, wie sie stattgefunden haben, und nicht so, wie sie hätten geschehen können. Ihre Arbeit basiert auf Fakten, Quellen und Beweisen, und „Was-wäre-wenn“-Szenarien können möglicherweise zu Vermutungen oder Spekulationen führen und von der gründlichen Analyse historischer Realitäten ablenken.
Als introspektiver Tagträumer in meinen Teenagerjahren habe ich mich immer wieder gefragt, was passiert wäre, wenn wir das Mittelalter nicht erlebt hätten. Hätte sich die positivistische Wissenschaft früher entwickelt? Wäre es im Laufe der Jahrhunderte genauso oft zu Kriegen gekommen? Hätten wir uns besser um unseren Planeten gekümmert?
Solche Fragen bleiben offen, denn sobald eine Entwicklung stattfindet, ist es unmöglich, eine different Realität zu erleben, in der diese Entwicklung nicht stattgefunden hätte. Dies ist im Wesentlichen das grundlegende Downside des Kausalschlusses, der Wissenschaft hinter der Untersuchung von Ursache und Wirkung. Wenn die Regierung beispielsweise beschließt, eine Politik zum Verbot des Alkoholkonsums einzuführen, wird dies dann zu einem Rückgang der Todesfälle durch Autounfälle führen? Im Idealfall lässt sich diese Kausalitätsfrage durch einen Vergleich der Todesraten bei Autounfällen in unserer realen Welt ohne Verbot und in einer Parallelwelt beantworten, in der der einzige Unterschied in der Umsetzung der Richtlinie besteht. In diesem idealen Szenario wäre die Auswirkung der Police die Differenz zwischen den beobachteten Sterberaten ohne die Police und den Sterberaten im Rahmen der Police. Dies ist offensichtlich nicht machbar, da wir nur Zugang zu unserer eigenen Realität haben.
Verbessern Anreize für Bürgermeister die Bildung?
Ich habe mich schon immer für die Dynamik von Bildung und öffentlicher Politik interessiert, insbesondere dafür, wie sie zusammenwirken können, um die Zukunft einer Gesellschaft zu gestalten. Als es an der Zeit conflict, ein Thema für meine Masterarbeit auszuwählen, wollte ich unbedingt etwas Relevantes, Wirkungsvolles und auf realen Auswirkungen basierendes Thema erforschen. Ich wollte mich mit einem Thema befassen, das möglicherweise Einblicke in die Verbesserung des Bildungssystems in Brasilien nicht nur in der Theorie, sondern auch in der Praxis liefern könnte. Während dieser Suche stieß ich auf zwei faszinierende Bildungspolitiken, die im brasilianischen Bundesstaat Ceará umgesetzt werden.
Die erste Maßnahme conflict ein Steueranreiz (TI) für Bürgermeister zur Verbesserung der kommunalen Bildung. Es handelte sich um einen innovativen Ansatz, der die kommunalen Steuertransfers an den Bildungserfolg knüpfte und die Kommunalverwaltungen dazu ermutigte, mehr in ihre Bildungssysteme zu investieren. Bei der zweiten Maßnahme handelte es sich um ein Programm, das Kommunen pädagogische technische Hilfe (TA) anbot und ihnen die notwendigen Ressourcen zur Verbesserung ihrer Bildungspraktiken zur Verfügung stellte.
Einige beschreibende Diagramme deuten darauf hin, dass sich Ceará im Vergleich zu anderen Bundesstaaten stärker verbesserte, selbst wenn sie weniger Ressourcen investierten, wie das Diagramm unten zeigt. Die Y-Achse zeigt die optimistic Ergebnisveränderung der Schüler in Mathematik- und Portugiesischtests, während die X-Achse die durchschnittlichen Bildungsausgaben zeigt.
Um sicherzugehen, dass die Politik diese Verbesserungen tatsächlich verursacht hat, musste ich die Politik genauer analysieren und wieder einmal stieß ich auf das grundlegende Downside der kausalen Schlussfolgerung: Was wäre, wenn Ceará diese Politik nicht übernommen hätte? Wären ihre Bildungsindikatoren schlechter? Mit anderen Worten: Hatten diese Maßnahmen einen positiven Effekt auf den Bildungserfolg? Ich hatte kein perfektes Kontrafaktisches, kein alternate options Ceará, wo die Richtlinien nicht übernommen worden waren. Glücklicherweise bietet der Kausalschluss einige Methoden zur Annäherung an kontrafaktische Aussagen. Eine davon ist die synthetische Kontrollmethode.
Die synthetische Kontrollmethode
Die synthetische Kontrollmethode ist eine statistische Technik, die hauptsächlich zur Bewertung der Auswirkungen von Richtlinienänderungen oder anderen Interventionen verwendet wird, wenn keine Kontrollgruppe verfügbar ist. Das Prinzip basiert auf der Schaffung einer synthetischen Model der interessierenden Einheit (in diesem Fall Ceará), indem mehrere Staaten kombiniert werden, die der Richtlinienänderung nicht unterzogen wurden. Diese „synthetische Kontrolle“ dient als Kontrafaktisches – es ist das, was wir in der interessierenden Einheit erwarten könnten, wenn die Richtlinie nicht umgesetzt worden wäre.
Um diese synthetische Kontrolle aufzubauen, müssen wir eine Reihe von Staaten auswählen, die nicht von der Richtlinie betroffen sind – diese werden oft als Gebereinheiten bezeichnet. Die synthetische Kontrolle wird dann als gewichtete Kombination dieser Spendereinheiten erstellt, die so ausgewählt wird, dass die synthetische Kontrolle den Merkmalen der behandelten Einheit (Ceará) vor dem Eingriff weitgehend entspricht. Im Wesentlichen stellt die synthetische Kontrolle ein hypothetisches Ceará dar, das die Bildungspolitik nicht übernommen hat. Diese Erklärung beschreibt lediglich die Grundidee hinter der Methode. Für ein umfassenderes Verständnis lesen Sie bitte „Utilizing Artificial Controls: Feasibility, Knowledge Necessities, and Methodological Features“ von Alberto Abadie (2021)².
Sobald die synthetische Kontrolle etabliert ist, vergleichen wir die Submit-Interventionsergebnisse der behandelten Einheit (Ceará) und ihres synthetischen Gegenstücks. Der Unterschied zwischen den Ergebnissen dieser beiden kann als Wirkung der Intervention oder Politik interpretiert werden.
In den folgenden Grafiken zeige ich den Pattern der Mathematik- und Portugiesisch-Ergebnisse sowohl in Ceará als auch im künstlich konstruierten Ceará, unabhängig von der Richtlinie. Beachten Sie, dass die synthetischen und tatsächlichen Traits vor der Umsetzung der Politik eng übereinstimmen, danach jedoch deutlich voneinander abweichen. Nach dieser Methode wären Cearás Ergebnisse ohne die Richtlinie dem durch die gelbe Linie dargestellten Verlauf gefolgt. Die tatsächlichen Werte von Ceará unter dem Einfluss der Politik werden durch die grüne Linie dargestellt. Die Unterscheidung zwischen diesen beiden Linien weist auf eine optimistic Wirkung dieser Maßnahmen hin.
Eine Kombination beider Maßnahmen führte zu einem beständigen Anstieg der portugiesischen Testergebnisse um 12 Prozent im Grundschulbereich und zu einem Anstieg um 6,5 Prozent im Sekundarbereich I. Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass intestine konzipierte politische Maßnahmen einen erheblichen Unterschied bei den Bildungsergebnissen bewirken können. Die Ergebnisse in Mathematik waren statistisch nicht signifikant. In meiner veröffentlichten Dissertation¹ gebe ich einige Erklärungen dafür, warum dies geschah.
Meine Analyse ergab jedoch auch einen Bereich, der Anlass zur Sorge gibt. Trotz dieser Fortschritte im Primarbereich und im Sekundarbereich I zeigten die Schulen des Sekundarbereichs II, die nicht direkt von den neuen Richtlinien betroffen waren, aber besser vorbereitete Schüler aus den unteren Klassen aufwiesen, keine signifikanten Verbesserungen. Dieses Ergebnis verdeutlichte eine kritische Lücke in der Umsetzung politischer Maßnahmen und löste die Notwendigkeit einer weiteren Debatte über die Ausweitung der Vorteile bildungspolitischer Maßnahmen auf Schulen der Sekundarstufe II sowie auf andere brasilianische Bundesstaaten aus.
Die synthetische Kontrollmethode in R
Ich habe das verwendet R-Synth-Bibliothek um die synthetische Steuerung zu implementieren. Diese Bibliothek ist ein unglaublich leistungsfähiges Werkzeug zum Schätzen synthetischer Kontrollen in R. Sie bietet zwei Hauptfunktionen:
dataprep(): Es bereitet die Merkmale des Spenderpools und der behandelten Einheiten in Matrizen sowie deren interessierende Ergebnisse vor. Diese Matrizen können dann weitergegeben werdensynth();synth(): Optimiert den Gewichtssatz zur Bildung der synthetischen Einheit.
Das Paket bietet auch Funktionen zum Plotten Ihrer Ergebnisse in Foundation-R, Sie können aber auch die von gelieferten Daten aufbereiten synth() in ggplot2 geplottet werden, wie ich es oben getan habe. Überprüfen Sie den Code hier: https://github.com/bruno-ponne/Better-Incentives-Better-Marks
Abschließende Gedanken
Die synthetische Kontrolle gab mir die einmalige Gelegenheit, die kausalen Auswirkungen dieser Richtlinien auf Cearás Bildungserfolg zu untersuchen und der Frage „Was wäre wenn“ eine quantitative Dimension zu verleihen. Mit diesem Ansatz ging meine Forschung über den Bereich theoretischer Spekulationen hinaus und ermöglichte eine gründliche Analyse auf der Grundlage von Daten und statistischen Methoden.
Ich habe immer geglaubt, dass Bildung ein Schlüsselfaktor für die Förderung von Toleranz, Chancengleichheit und Demokratie in Entwicklungsländern ist. Meine Reise mit synthetischer Kontrolle hat das Potenzial intestine konzipierter Richtlinien zur wesentlichen Verbesserung der Bildungsergebnisse deutlich gemacht. Ich hoffe, dass diese Ergebnisse den politischen Entscheidungsträgern wertvolle Erkenntnisse bieten, damit sie fundierte Entscheidungen für unsere Bildungszukunft treffen können.
