Interpretación de un coeficiente 2SLS - Determinantes de la guerra civil

Question

Estoy un poco confundido por la interpretación de un coeficiente en mi análisis. Estoy utilizando 2SLS en dos submuestras diferentes con el crecimiento económico como variable endógena. Está instrumentada por una variable para los desastres naturales. La variable de resultado es una medida del inicio del conflicto civil. La primera etapa muestra que si los desastres naturales aumentan, el crecimiento económico disminuye. La segunda etapa proporciona un coeficiente positivo para una submuestra, mientras que produce un coeficiente negativo en la otra submuestra.

¿Significa un coeficiente positivo en la segunda etapa que una disminución del crecimiento económico (como consecuencia de un aumento de las catástrofes naturales) disminuye el riesgo de inicio del conflicto?

Estoy confundido porque no sé cómo interpretar los coeficientes ya que el instrumento está correlacionado negativamente con la variable instrumentada. Si las catástrofes naturales aumentaran el crecimiento económico, entonces la interpretación sería más fácil ya que la dirección es la misma.

A continuación, encontrará mi tabla de resultados LaTeX. Espero que le sirva de ayuda. Los coeficientes que me interesan son, por un lado, -0,0312 y, por otro, 0,0210.

Lo sé, no hay prueba F ni control en el análisis. Se supone que este análisis no es sofisticado, es básicamente un medio para entender la interpretación de esos coeficientes.

\begin{table}[t!]\centering
\begin{threeparttable}
\renewcommand{\arraystretch}{1.2} % Default value: 1
\def\sym#1{\ifmmode^{#1}\else\(^{#1}\)\fi}
\begin{tabular}{l*{3}{c}}
\hline\hline
            &\multicolumn{1}{c}{(1)}&\multicolumn{1}{c}{(2)}&\multicolumn{1}{c}{(3)}\\
            &\multicolumn{1}{c}{GDP growth p.c.}&\multicolumn{1}{c}{Onset of Conflict}&\multicolumn{1}{c}{Onset of Conflict}\\
\hline
GDP growth p.c.&                     &    -0.0312\sym{**}&     0.0210\sym{**}        \\
            &                     &     (-2.01)         &      (2.00)         \\
Natural Disasters&      -18.02\sym{***}&     Instrument&              Instrument       \\
            &     (-3.39)         &              &                     \\
\hline
Observations       &        3894         &        3894         &        3894         \\

\end{tabular}
\end{threeparttable}
\end{table}

El código produce la siguiente tabla: $$ \begin{array}{|l|c|c|c|} \hline & \text{(1)} & \text{(2)} & \text{(3)} \\ & \text{GDP growth p.c.} & \text{Onset of Conflict} & \text{Onset of Conflict} \\ \hline \text{GDP growth p.c.} & & -0.0312^{**} & 0.0210^{} \\ & & (-2.01) & (2.00) \\ \text{Natural Disasters} & -18.02^{***} & \text{Instrument} & \text{Instrument} \\ & (-3.39) & & \\ \hline \text{Observations} & 3894 & 3894 & 3894 \\ \hline \end{array} $$

Answer 1

Tienes un modelo

$$(1)\ y = x \beta + e,$$

donde $x$ es endógena $\mathbb E[xe] \not =0$ . Este es el modelo estructural en el sentido de que el parámetro que le interesa es $\beta$ interpretado por su aparición en (1). En su caso

• y es el inicio del conflicto civil
• x crecimiento económico

sugiriendo que está interesado en examinar cómo el crecimiento económico afecta a la propensión al conflicto civil. Por lo tanto, es positivo $\beta$ significa que el crecimiento económico aumenta la propensión al conflicto civil.

Utilizando 2SLS se obtiene una estimación IV de $\beta$ que podemos denotar como $\hat \beta_{IV}$ . Cuando $\hat \beta_{IV}$ es positivo sugiere que $\beta$ es positivo y, por tanto, el crecimiento económico aumenta la propensión al conflicto civil.

La interpretación es independiente de $Cov(z,x)$ donde $z$ es el instrumento. Que en este caso es

• z es la catástrofe natural.

Para la regresión instrumental los instrumentos deben ser relevantes, lo que en el caso univariante simple se reduce a $Cov(z,x) \not = 0$ pero el signo es irrelevante (puede intentar utilizar $w := -z$ como instrumento entonces $Cov(z,x) < 0 \Leftrightarrow Cov(w,x) > 0$ pero la estimación 2SLS $\hat \beta_{IV}$ será el mismo).