¿Qué debemos concluir cuando los niveles significativos son diferentes pero el signo es similar entre los coeficientes de la variable de interés?

Question

He visto el impacto de las leyes anticolusión sobre las variables dependientes Y en todo el país utilizando el DID generalizado de la siguiente manera Dasgupta, 2019 .

La identificación es:

$Y_{it}$ = $\alpha$ + $\beta$ $(pt)_{kt}$ + $\delta$$ X_{ikt}$ + $\theta$$ _t$ + $\gamma$$ _i$ + $\epsilon$$ _{it}$

donde i , k y t empresas, países y años del índice, respectivamente. $X_{ikt}$ es un vector de los diferentes controles de la empresa, el país y la industria, mientras que $\gamma$ y $\theta$ son efectos fijos de empresa y año. $(pt)_{kt}$ es la variable post * tratamiento

El resultado es

Mientras que en las 6 columnas se utilizan efectos fijos de empresa y año si no se indica lo contrario.Columna(1), no controlo ninguna variable independiente. En la columna (2), se controlan algunas variables independientes de la empresa y del país. En la columna (3), controlo las variables de la empresa, el país y el sector. En la columna (4), controlo las variables independientes del país y la empresa junto con el efecto fijo de la empresa y el sector * el año. En la columna (5). Controlo las variables independientes del país y de la empresa junto con el efecto fijo de empresa y región * año. En la columna (6), controlo algunas variables independientes de la empresa y del país, de forma similar a la columna (2) pero sin las empresas estadounidenses.

Me pregunto si puedo llegar a esa conclusión: las leyes anticolusión, en general, tienen un impacto negativo débil pero consistente en Y ceteris paribus, en promedio en esta situación?

Answer 1

Me pregunto si puedo concluir que: las leyes anticolusión, en general, tienen un impacto negativo débil pero consistente sobre Y ceteris paribus, en promedio en esta situación?

Creo que esa sería una redacción demasiado fuerte en este caso.

Aquí los resultados no son muy consistentes o robustos, ya que en el modelo 1 el efecto es positivo y en el modelo 2-4 el efecto no es estadísticamente significativo, por lo que no se puede rechazar la hipótesis nula de que el efecto verdadero sea 0. No se deben interpretar los resultados del 2-4 como si el efecto fuera negativo (bueno, en el caso del 2 se podría a un nivel del 10%). Así que sólo se puede decir que hay un efecto negativo significativo en 2 (3 al 10%) modelos, e incluso entonces la magnitud del efecto no es necesariamente consistente.

Sin embargo, cuando se trata de la magnitud de los efectos, es difícil comentar la magnitud de los coeficientes, ya que no se dice qué $Y$ es o cómo se mide, ignorando el primer resultado sin controles, la magnitud de un coeficiente en el modelo 5 es un 35,7% mayor que la magnitud del coeficiente en el modelo 6. Dependiendo de cómo $Y$ se mide esto puede ser una diferencia alta. Por ejemplo, si $Y$ es la producción en miles de millones que sería una gran diferencia en efecto, si es la producción en dólares que es la diferencia de sólo unos centavos. Preguntar si el efecto aquí es débil o fuerte en sentido económico es esencialmente preguntar si 0,02 es un número alto... bueno si son 0,02 billones o trillones de algo entonces podría ser un efecto fuerte.