paer

1. Heckman
La tasa de rendimiento del programa preescolar HighScope Perry.
Este documento estima la tasa de retorno del Programa Preescolar HighScope Perry, una intervención
temprana programa dirigido a jóvenes afroamericanos desfavorecidos. Estimaciones de la tasa de
rendimiento del Perry se citan ampliamente para respaldar la afirmación de los beneficios económicos
sustanciales de la educación preescolar programas. Estudios previos sobre la tasa de retorno de este
programa ignoran los compromisos que ocurrieron en el protocolo de aleatorización. No informan errores
estándar. Las tasas de rendimiento estimadas en este documento tener en cuenta estos factores.
Realizamos un análisis extensode sensibilidadaalternativas plausibles supuestos. Las tasas de rendimiento
social anual estimadas generalmente caen entre el 7 y el 10%, y la mayoría de las estimaciones
sustancialmente más bajos que los reportados previamente en la literatura. Sin embargo, las devoluciones
son generalmente
estadísticamente significativamente diferentes de cero para hombres y mujeres y están por encima del
rendimiento histórico sobre equidad. Los ratios de costo-beneficio estimados apoyan esta conclusión.
1. Introducción
El presidente Barack Obama ha promovido activamente la primera infancia la educación como forma de
fomentar la eficiencia económica y reducir la desigualdad. También ha respaldado la rendición de cuentas
y la transparencia en el gobierno. En una era de presupuestos ajustados y austeridad fiscal, es importante
priorizar gastar y utilizar los fondos con prudencia. A medida que se expande el tamaño del gobierno, hay
una demanda renovada de análisis de costo-beneficio para eliminar carne de cerdo política de programas
económicamente productivos. Elargumentoeconómicoparaexpandirlaeducaciónpreescolarparaniños
desfavorecidos se basa en gran medida en la evidencia de HighScope Perry Programa preescolar, una
intervención temprana en la vida de los desfavorecidos niños a principios de la década de 1960. En ese
programa, los niños fueron asignados al estado de grupo de tratamiento y control y han sido seguido
sistemáticamente hasta los 40 años. Información sobre ingresos, empleo, educación, delincuencia y una
variedad de otros resultados son
recopilados a distintas edades de los participantes del estudio. En un muy citado paper, Rolnick y
Grunewald (2003) informan una tasa de retorno del 16% al
Programa Perry. Belfield et al. (2006) informan una tasa de rendimiento del 17%. Los críticos del programa
Perry señalan el pequeño tamaño de la muestra de
el estudio de evaluación (123 tratamientos y controles), la falta de un efecto sustancial a largo plazo del
programa en el coeficiente intelectual, y
ausencia de significación estadística para muchos tratamientos estimados efectos. Hanushek y Lindseth
(2009) cuestionan la fuerza de la evidencia sobre el programa Perry, afirmando que las estimaciones de su
impacto son frágiles.
Laliteratura hace poco para aliviarestas preocupaciones. Todos los reportados las estimaciones de las tasas
de rendimiento se presentan sin errores estándar
dejando alos lectores inseguros sobre silas estimaciones sonestadísticamentesignificativamente diferente
de cero.
El artículo de Rolnick y Grunewald (2003) se basa en los datos de age27. No realiza un análisis de
sensibilidadparalos efectos de supuestos alternativos, nipresenta un error estándar para la tasaderetorno
estimada.
El estudio de Belfield et al. (2006) es según los datos de 40 años que utilizamos. No informa errores
estándar por sus estimaciones. Realiza un análisis de sensibilidad limitado.
Cualquier cálculo de la tasa de rendimientode porvida del programa Perry debe abordar cuatro desafíos
principales: (a) el protocolo de aleatorización
estaba comprometido; (b) no hay datos sobre participantes mayores de 40 años y es necesario extrapolar
fuera de muestra para obtener ganancias

2. perfiles más alládeesa edad para estimar los impactos del programa durante toda lavida; (c) faltanalgunos
datos para los participantes antes de los 40 años; y (d) allí Es la dificultad para asignar valores confiables
a resultados no comerciales tales como crimen.
El último punto es especialmente relevante para cualquier análisis de la Perry porque la reducción del
crimen es uno de sus principales beneficios.
A menos que estos desafíos se aborden cuidadosamente, la verdadera tasa de rendimiento sigue siendo
incierto, al igual que el caso económico de una intervención temprana. Este artículo presenta estimaciones
rigurosas de la tasa de rendimiento y relación beneficio-costo para el programa Perry.
Nuestro análisis mejora estudios previos de siete formas.
(1) Contabilizamos comprometidos aleatorización en la evaluación de este programa. Como se señaló
en Heckman et al. (2009b), en el estudio Perry, la aleatorización realmente implementada en este
programa es algoproblemático debido a lareasignaciónde tratamiento y estado de control después
de la asignación aleatoria. (2) Desarrollamos errores estándar para todas nuestras estimaciones de
la tasa de rendimiento y para el ratios de costo-beneficio que representan los componentes del
modelo donde Los errores estándar se pueden determinar de forma fiable. (3) Para el resto
componentes de costos y beneficios donde errores estándar significativos no se puede determinar,
examinamos la sensibilidad de las estimaciones de tasas de retorno a rangos plausibles de
supuestos. (4) Presentamos estimaciones que se ajustan a los costos de peso muerto de los
impuestos. Estimaciones anteriores ignorar los costos de aumentar los impuestos en los
programas de financiamiento. (5) Usamos un una variedad mucho más amplia de métodos para
imputar la falta dentro de la muestra ganancias que se han utilizado en la literatura anterior, y
examinar la sensibilidad de nuestras estimaciones a la aplicación de alternativas procedimientos de
imputación que se basan en métodos estándar en la literatura en datos de panel.12 (6) Utilizamos
métodos de última generación para extrapolar ingresos futuros perdidos para el grupo de
tratamiento y control Participantes. Examinamos la sensibilidad de nuestras estimaciones a
plausibles supuestos alternativos sobre los ingresos fuera de la muestra. También informamos
estimaciones hasta los 40 años que no requieren extrapolación. (7) Usamos local datos sobre costos
de educación, crimen y participación en el bienestar cuando posible, en lugar de seguir estudios
anteriores en el uso de datos nacionales para Estime estos componentes de la tasa de rendimiento.
Notas: La concordancia de kernel con datos NLSY se utiliza para imputar los valores perdidos para los
ingresos antes de los 40 años y laproyección del PSID para extrapolar los ingresos posteriores. Para obtener
detalles de estos procedimientos, consulte la Sección 3. Al calcular la relación costo-beneficio, se supone
que la pérdida de peso muerto de los impuestos es del 50%. Se utilizan nueve tipos distintos de delitos para
estimar el costo social del crimen; consulte el Apéndice, Parte H para obtener más detalles. Los errores
estándar entre paréntesis se calculan mediante el remuestreo de Monte Carlo de errores de predicción y
bootstrapping; ver el Apéndice, Parte K para obtener más detalles. Los flujos de beneficios netos de por
vida se ajustan para la aleatorización comprometida. Para obtener más detalles, consulte la Sección 4.
a La suma de las ganancias para los participantes del programa y el público en general.
b El costo de asesinato “alto” representa el valor estadístico estándar de la vida, mientras que el costo de
asesinato “bajo” no.

3. c El costo de peso muerto es dólares de pérdida de bienestar por dólar de impuestos.
d “Todos” se calcula a partir de un promedio de los perfiles de la muestra combinada y puede ser más bajo
o más alto que los perfiles para cada grupo de género
La Tabla 1 resume el rango de estimaciones de nuestro metodología, defendida más adelante en este
artículo. Estimaciones de una diversaEl conjunto de metodologías sepuede encontrar en el Apéndice, Parte
J. Todos los puntos en la misma dirección. Se informan tasas de retorno separadas para los beneficios.
acumulando a los individuos versus aquellos que acumulan a la sociedad en general que incluir el impacto
del programa sobre el crimen, la participación en el bienestar, y los ahorros resultantes en costos sociales.
Esta estimación de la tasa de rendimiento social anual general del Perry programa está en el rango de 7 a
10%. En beneficio de los no economistas
lectores, tasas derendimiento anuales de estamagnitud, sisecomponen y reinvertido anualmente durante
una vida útil de 65 años, implica que cada dólar invertido a los 4 años rinde entre 60 y 300 dólares a los 65
años. Otro De esta manera, la relación costo-beneficio para el programa Perry, teniendo en cuenta los
costos muertos de impuestos y asumiendo una tasa de descuento del 3%, varía de 7 a 12 dólares por
persona, es decir, cada dólar invertido devuelve en términos de valor de 7 a 12 dólares a la sociedad.
nformamos una gama de estimaciones debido a la incertidumbre sobre algunos componentes de los
beneficios y costos para los que no se pueden asignar errores estándar. Estos estimaciones están por
encima de larentabilidad histórica del capital.Sin embargo, nuestra las estimaciones estánsustancialmente
por debajo de las estimaciones de la tasa de rendimiento de el programa Perry informado en estudios
anteriores. Esta diferencia es impulsado principalmente por nuestro enfoque para evaluar los costos
sociales del delito. Presentamos un extenso análisis de sensibilidad de las consecuencias de supuestos
alternativos sobre elcosto socialdelcrimen para latasade retorno estimada. Las relaciones beneficio-costo
presentadas en ella parte inferior de la Tabla 1 respalda el análisis de la tasa de rendimiento. El resto de El
documento justifica las estimaciones presentadas en la Tabla 1.
Este artículo procede de la siguiente manera. La sección 2 analiza el Programa Perry y cómo se evaluó. La
sección 3 analiza el
plan de muestreo utilizado para recopilar los resultados del experimento y la
problemas empíricos que crea, que requieren imputación y extrapolación para calcular la tasa de
rendimiento. Problemas de estimación no de mercado
También se discuten los beneficios del programa. La sección 4 presenta nuestros estimaciones y su
sensibilidad a supuestos plausibles alternativos. Nosotros
contrastar nuestro enfoque con los enfoques adoptados por otros analistas. En En la sección final,
resumimos nuestros hallazgos y sacamos conclusiones.
2. Perry: diseño experimental y antecedentes
El programa preescolar de HighScope Perry fue un programa educativo realizado en la Escuela Primaria
Perry en Ypsilanti, Michigan, a principios de la década de 1960. A partir de los tres años y que duró dos
años, el tratamiento consistió en un programa preescolar de 2,5 horas los días de semana durante el año
escolar, complementado con el hogar semanal visitas de profesores. El plan de estudios se basó en el
apoyo cognitivo de los niños. y desarrollo socioemocional a través del aprendizaje activo donde tanto los
maestros como los niños tuvieron un papel importante en laformación de los niños aprendiendo. Se animó
a los niños a planificar, llevar a cabo y reflexionar en sus propias actividades a través de un proceso de
planificar-hacer-revisar. Adultos observar, apoyar y ampliar el juego de los niños según corresponda.
También animaronalos niñosatomardecisiones,resolverproblemas,yparticiparenactividades.Enlugar
de dar lecciones, Perry enfatizó las preguntas reflexivas y abiertas hechas por los maestros. Algunos
ejemplos son: “¿Qué pasó? ¿Cómo hiciste eso? ¿Usted me puede mostrar? ¿Puedes ayudar a otro niño? "
(Schweinhart et al., 1993, pág. 33) .15
2.1. Criterio de elegibilidad
Cinco cohortes de niños en edad preescolar se inscribieron en el programa en el desde principios hasta
mediados de la década de 1960. Extraído de la comunidad atendida por el Escuela Primaria Perry, los
participantes fueron localizados a través de una encuesta de las familias asociadas con esa escuela, así

4. como a través de referencias de grupos vecinales y sondeos puerta a puerta. Los niños Perjudicado que
vivían en circunstancias adversas se identificaron mediante el coeficiente intelectual puntajes y un índice
de nivel socioeconómico familiar (SES). Aquellos con IQ Se excluyeron los puntajes fuera del rango de 70 a
85, al igual que aquellos con defectos mentales intratables.
2.2. El protocolo de aleatorización comprometido
Un problema potencial con el estudio de Perry es que después asignación, tratamiento y controles fueron
reasignados, comprometiendo la asignación aleatoria original y haciendo una interpretación simple de la
evidencia problemática. Además, había algún desequilibrio en las variables basales entre los grupos de
tratamiento y control. Heckman y col. (2009b) discuten la selección y aleatorización de Perry protocolos en
detalle.
Corrigen el desequilibrio en el preprograma variables y el compromiso en la aleatorización mediante
emparejamiento. Nosotros utilizar sus procedimientos en este análisis
2.3. Evidencia sobre participación selectiva
Weikart y col. (1978) afirman que "prácticamente todas" las familias elegibles acordaron participaren el
programa, lo que implica que no hay problema de
Sesgo que surge de la participación selectiva de familias más motivadas. del grupo de participantes
elegibles.
2.4. Seguimiento del estudio
Se realizaron entrevistasde seguimientocuandolosparticipantesaproximadamente 15,19, 27 y 40 años.
El desgastesiguesiendobajo durante todo elestudio, con más del 90% de la muestra original participando
en la entrevista de 40 años. En estas entrevistas, los participantes proporcionaron información detallada
sobre las trayectorias de su ciclo de vida, incluida la escolarización, actividad económica, vida matrimonial,
crianza de los hijos y encarcelamiento. Además,
Los investigadores de Perry recopilan datos administrativos en forma de registros escolares, registros
policiales y judiciales, y registros de participación en programas de asistencia social.
2.5. La literatura anterior y sus críticos
Como la intervención en la primera infancia más antigua y citada evaluada por el método de asignación
aleatoria, el estudio de Perry sirve como un buque insignia para los formuladores de políticas que abogan
por el apoyo público a la primera infancia programas. Schweinhart y col. (2005) y Heckman et al. (2009b)
encontrar efectos sustanciales del tratamiento.
La reducción del crimen es uno de los principales beneficios de esta programa. El último estudio aborda
sistemáticamente varios problemas estadísticos que surgen al analizar los datos de Perry, incluidos sus
pequeños tamaños de la muestra. Los autores muestran que para la muestra pequeña de datos de Perry
inferencia de permutación (basada en la asignación aleatoria de etiquetas de tratamiento para
tratamientos y controles) produce la misma inferencia sobre el nulo hipótesis de ningún efecto del
tratamiento como se produce a partir de la aplicación de la prueba
estadísticas que se justifican solo en muestras grandes. Por tanto, las preocupaciones sobre la el pequeño
tamaño de la muestra del estudio de Perry no tienen fundamento.
La Tabla 2 presenta algunas estadísticas descriptivas sobre tratamiento-control diferencias. Se pueden
encontrar detalles adicionales sobre el programa en el
Apéndice, Parte A de este documento. Para el análisis de costo-beneficio de este programa, HighScope La
Fundación colaboró con investigadores externos y produjo un serie de estudios. Estos estudios informan
altas tasas internas de rendimiento (TIR): 16% de Rolnick y Grunewald (2003) y 17% de Belfield et al.
(2006). Nuestro análisis desafía estas estimaciones. A diferencia de las estimaciones informado en estudios
anteriores, nuestras tasas de rendimiento estimadas reconocen problemas con los datos y problemas
planteados por los desequilibrios en las variables previas al programa entre tratamientos y controles y por
la aleatorización comprometida. Los estudios anteriores no pueden responder muchas preguntas

5. importantes: ¿Cuán confiables son las estimaciones de la TIR? Poder llegamos a la conclusión de que las TIR
estimadas son estadísticamente significativas diferente de cero? ¿Son todos los supuestos, reglas contables
y
¿Son razonables los métodos de estimación empleados en estudios anteriores? Cómo sería diferente
imputación y extrapolación de ganancias plausibles
métodos impactan las estimaciones de la TIR? Si los costos del crimen impulsan laTIR resultados, como han
encontrado estudios previos, ¿cuáles son las consecuencias de estimar estos costos bajo diferentes
supuestos plausibles?
3. Costos y beneficios del programa
La tasa interna de rendimiento (TIR) es la tasa de rendimiento anualizada. que iguale los valores presentes
de costos y beneficios entre miembros del grupo de tratamiento y control. Beneficios y costos de por vida
hasta los 40 años se miden directamente mediante entrevistas de seguimiento.
Laextrapolación sepuede utilizar para extender estos perfiles hastalos 65 años. Alternativamente, también
calculamos las tasas de rendimiento hasta los 40 años eliminar la incertidumbre debida a la extrapolación.
El alcance de nuestro La evaluación se limita a los costos y beneficios de la educación, los ingresos,
comportamientodelictivo, pago de impuestos y dependencia del bienestar público programas. No hay
datos fiables sobre los resultados de salud, matrimoniales y resultados de los padres, la calidad de la vida
social y similares.
Por lo tanto, nuestra la tasa de rendimiento estimada probablemente subestima la tasa de rendimiento
real, aunque no tenemos evidencia directa sobre este tema. Nosotros presentamos estimaciones
separadas de las tasas de rendimiento de los beneficios privados y más Beneficios sociales inclusivos.
3.1. Costo inicial del programa
Usamos estimaciones de los costos iniciales del programa informados en Barnett (1996). Estos incluyen
tanto los costos operativos (salarios de los maestros y
costos administrativos) y costos de capital (aulas e instalaciones). Esta La información se resume en el
Apéndice, Parte C.En dólares del año 2006, el costo del programa por niño es de $ 17,759.
3.2. Beneficios del programa: educación
Perry promovió el logro educativo a través de dos vías: total años de educación alcanzados y tasas de
progresión a un nivel dado de educación.
Este patrón es particularmente evidente para las mujeres. Tratado las mujeres recibieron menos educación
especial, progresaron más rápidamente a través de calificaciones, obtuvieron GPA más altos y alcanzaron

6. niveles más altos de educación que sus contrapartes del grupo de control. La estadística La importancia de
estas diferencias depende de la metodología utilizada, pero todos los resultados apuntan en la misma
dirección.
Para los hombres, sin embargo, el El impacto del programa en el nivel de escolaridad es, en el mejor de los
casos, débil. En esta sección, informamos estimaciones de matrícula y otros recursos pecuniarios. costos
pagados por individuos a instituciones educativas regulares K-12, colegios e instituciones de formación
profesional, y sociales adicionales costos en que incurre la sociedad para educarlos. La cantidad de gasto
educativo que gasta el público en general es mayor si
las personas alcanzan más escolaridad o si progresan menos en la escuela eficientemente. E
l Apéndice, Parte D, presenta información detallada sobre logros educativos y costos en Perry.
3.2.1. Educación K-12
Para calcularel costo de la educación K-12, asumimos que todo Perry Los sujetos fueron ala escuela pública
al costo anual por alumno en el estado de
Michigan durante el período en cuestión, $ 6645.23 Grupo de tratamiento Los miembros pasaron solo un
poco más de tiempo en el sistema K-12, a pesar de
la discrepancia entre el tratamiento y las tasas de graduación del grupo de control.
Entre las mujeres, los sujetos de control fueron retenidos en la escuela con más frecuencia. Esto igualó el
costo social de educarlos en el sistema K-12 con
el costo social del grupo de tratamiento. Sociedad gastada comparable Cantidades de recursos sobre las
personas durante su educación K-12. independientemente de su experiencia de tratamiento, aunque por
diferentes razones. La mayoríadelas mujeres en tratamientoquepermanecieronmástiempoobtuvieron
diplomas, mientras que La mayoría de las mujeres de control que permanecieron más tiempo repitieron
grados y muchas finalmente abandonó la escuela. Para los hombres, experiencias educativas fueron muy
similares entre tratamientos y controles.
3.2.2. GED y educación especial
Algunos desertores masculinos obtuvieron certificados de escuela secundaria Examen de GED. Nuestras
estimaciones de los costos privados de la educación K-12 incluir el costo de obtener un GED. Las mujeres
de control recibieron más educación especial que sujetos de tratamiento.
Para los hombres, hay no hubo diferencia en larecepción de educación especialpor estado de tratamiento.
Los servicios especiales requieren gastos adicionales. Para calcular este costo, utilizamos estimaciones de
Chambers et al. (2004), quienes brindan una Tendencia histórica de la relación entre los costos por alumno
de los programas especiales y regulares. educación.25
3.2.3. Universidades de 2 y 4 años
Para calcular el costo de la educación universitaria, utilizamos los registro de horas de crédito intentadas
multiplicado por el costo por hora de crédito
(incluidos los costos de matrícula pagados por los estudiantes y los gastos), teniendo en cuenta el tipo de
universidad a la que asistió. los sujetos de control asistieron a más clases universitarias que el tratamiento
masculino sujetos: el inverso del patrón para las mujeres. Como resultado, el social El costo de la educación
universitaria es mayor para el grupo de control entre los hombres. mientras que es más grande para el
grupo de tratamiento entre las mujeres.
Después de la entrevista de 27 años, muchos sujetos de Perry progresaron a mayores educación. Sin tener
información detallada sobre educación
logro entre las entrevistas de 27 a 40 años, hacemos algunos estimaciones de costos brutas. Para la
educación universitaria, asumimos "alguna universidad
educación ”para ser equivalente a la asistencia de un año a una universidad de dos años. Para Títulos
universitarios de 2 o 4 años, tomamos la matrícula y los gastos estimaciones utilizadas para ir a la
universidad antes de los 27 años. Sin detalles información sobre si un sujeto obtuvo o no alguna apoyo,
asumimos que el costo privado de una maestría de 2 años es lo mismo que para una licenciatura de 4 años.
Controlar a los machos y tratamiento, las mujeres siguieron la educación superior con más vigor que sus

7. homólogos del mismo sexo, aunque sólo el efecto del tratamiento para mujeres es estadísticamente
significativa.
3.2.4. Entrenamiento vocacional
Algunos sujetos asistieron a programas de formación profesional. Entre hombres, los miembros del grupo
de control tenían más probabilidades de asistir a
programas, aunque el efecto del tratamiento no se determina con precisión. Entre las mujeres, el patrón
se invierte y el efecto del tratamiento es
determinado con precisión. Así,el públicogastómásrecursosparacapacitar machosdecontrolyhembras
detratamiento quesus contrapartes respectivas.28Los costos individuales se calculan utilizando el número
de meses
cada sujeto de Perry asistió a un instituto de formación profesional. Tabla 3 resume los componentes de
los costos educativos estimados. Los otros componentes de los costos y beneficios seanalizan más adelante
3.3. Beneficios del programa: empleo e ingresos
Para construir perfiles de ingresos de por vida, debemos resolver dos prácticas problemas. Primero, las
historias laborales se construyeron retrospectivamente solo para un número fijo de hechizos de trabajo
anteriores. Los datos faltantes deben ser imputados utilizando técnicas econométricas. En segundo lugar,
los datos de la muestra de Perry terminan en el momento de la entrevista a los 40 años. Para generar vida
perfiles, es necesario predecir los perfiles de ingresos más allá de esta edad o más para estimar las tasas de
rendimiento hasta los 40 años.
El último supuesto es conservador al asumir que no persisten los efectos del tratamiento después de la
edad 40. En este documento informamos ambos conjuntos de estimaciones. La proporción de los datos de
ingresos que no faltan son aproximadamente solo el 70% para las edades de 19 a 40 años. los
El Apéndice, Parte G presenta estadísticas descriptivas y los procedimientos se utiliza para extrapolar los
ingresos cuando se utiliza la extrapolación.
3.3.1. Imputación
Para imputar valores perdidos para períodos anteriores a la entrevista a los 40 años, utilizar cuatro
procedimientos de imputación diferentes y comparar las estimaciones basado en ellos. Primero, usamos
interpolación lineal simple por partes, basada en en promedios ponderados de los puntos de datos
observados más cercanos alrededor de un valor que falta. Este enfoque es utilizado por Belfield et al.
(2006). Para truncado hechizos, 30 primero imputamos el estado de empleo faltante con la media del
correspondientes datos de trato de género de la muestra disponible en el período de tiempo relevante, y
luego interpolamos. En segundo lugar, imputamos falta Los valores que utilizan funciones de ingresos
estimados se ajustan a un Encuesta longitudinal de jóvenes (NLSY79) "baja capacidad"
31 afroamericanos
submuestra de la misma edad que los sujetos de Perry. Heckman et al. (2009b) mostrar que esta
submuestra del NLSY79 es similar en características y
resultados a los controles Perry. Los datos longitudinales NLSY79 son mucho más completa que los datos
de Perry.
Estimamos funciones de ganancias paracada NLSY79 Corte transversal de género-edad utilizando variables
ficticias de educación, experiencia laboral y su cuadrado como regresores y luego imputar a partir de esta
ecuación el valores perdidos para la correspondiente sección transversal de género y edad de Perry. Para
hechizos truncados, asumimos simetría alrededor de los puntos de truncamiento. En tercer lugar,
utilizamos un procedimiento del kernel que coincide con cada sujeto de Perry observaciones similares en
la muestra NLSY79 para imputar valores faltantes en Sidra de pera. Cada sujeto de Perry se empareja con
todas las observaciones en el NLSY79 muestra del grupo de comparación, pero con diferentes pesos que
dependen de una medida de la distancia en las características entre los experimentos de Perry, y de los
miembros del grupo de comparación. Este procedimiento pesa más NLSY muestra de participantes que se
asemejen más a los sujetos de Perry. Para truncado hechizos, primero igualamos laduración de los hechizos
y luego las ganancias. Cuarto, nosotros estimar funciones dinámicas de ingresos utilizando el método de

8. Hause (1980), discutido por MaCurdy (2007), para cada grupo de edad-género NLSY79. Esta procedimiento
descompone los procesos de ingresos individuales en habilidades observados, componentes invariantes en
el tiempo no observados y correlacionados en serie
choques. El procedimiento utiliza los parámetros estimados del modelo de Hause. para imputar valores
perdidos en los datos de ganancias de Perry. Para hechizos truncados, asumimos simetría alrededor de los
puntos de truncamiento. Los cuatro métodos son conservadores en el sentido de que imponen la misma
estructura de ganancias datos faltantes para el tratamiento y los controles. El cuarto método conserva
diferencias en patrones preexistentes de inobservables entre tratamientos y controles. Consulte el
Apéndice, Parte G, para obtener más información.
3.3.2. Extrapolación
Dada la ausencia de datos de ingresos después de los 40 años, empleamos a tres esquemas de
extrapolación para extender los perfiles de ingresos de lamuestra a edades posteriores. Primero, utilizamos
los datos de la Encuesta de población actual (CPS) de marzo de 2002 para obtener tasas de crecimiento de
los ingresos hasta los 65 años. Dado que la CPS no contiene medidas de capacidad cognitiva, no es posible
extraer "baja capacidad" submuestras del CPS que son comparables al grupo de control de Perry. Usamos
tasas de crecimiento de CPS edad por edad (en lugar de niveles de ingresos) de Promedio móvil de tres
años de ingresos por raza, género y educación logro de extrapolar ganancias, evitando así efectos de
selección sistemática en niveles. Vinculamos los cambios de CPS con las ganancias finales de Perry.
En segundo lugar, utilizamos el Estudio de panel de la dinámica de ingresos (PSID) para extrapolar perfiles
de ingresos después de los 40 años. En el PSID, hay una puntuación de la prueba de finalización de palabras
de la que podemos extraer una "habilidad baja" submuestra de una manera similar a la forma en que
extraemos una muestra emparejada del NLSY79 usando puntajes AFQT.34 Para extrapolar las ganancias de
Perry perfiles, primero estimamos un modelo de efectos aleatorios de ganancias utilizando ingresos
rezagados, variables ficticias de educación, variables ficticias de edad y una constante regresores Usamos
el modelo ajustado para extrapolar los ingresos después de los 40 años.
En tercer lugar, también utilizamos parámetros individuales de una estimación de Hause. (1980) modelo.
Para calcular las tasas de rendimiento, obtenemos una vida útil completa perfiles de ganancias de estos
procedimientos y comparar los resultados de usar enfoques alternativos a la extrapolación de las tasas de
rendimiento estimadas36.
tres métodos son conservadores en el sentido de que imponen las mismas ganancias dinámica de
tratamientos y controles. Sin embargo, al hacer proyecciones
Tres métodos tienen en cuenta las diferencias de ingresos individuales de 40 años. entre tratamientos y
controles. Las ganancias analizadas en la Tabla 3 y el Apéndice, Parte G (Tablas G.4 y G.5), incluyen todos
los tipos de beneficios complementarios enumerados en el Costos de compensacióndeempleados(ECEC),
una oficina de estadísticas laborales (BLS) medida de compensación. Aunque la parte de los beneficios
complementarios en la compensación total de los empleados varía entre industrias, debido a los datos
limitaciones, nuestros cálculos suponen que la proporción es constante en su promedio de toda la
economía independientemente de la industria.

9. 3.4. Beneficios del programa: actividad criminal
La reducción de la delincuencia es un beneficio importante del programa Perry. Valoración el efecto de la
reducción del crimen en términos de costos y beneficios no es trivial dada la dificultad de asignar valores
monetarios confiables a estudios (por ejemplo, Belfield et al., 2006) explorando el impacto en tasas de
rendimiento y análisis de costo-beneficio de una variedad de supuestos y reglas contables. Para cada tema,
los datos de Perry proporcionan un registro de arrestos, condenas, cargos y encarcelamientos durante la
mayoría de la adolescencia y la edad adulta.
Se obtienen de administrativos fuentes de datos. Los desafíos empíricos abordados en esta sección son
dos: obtener un perfil completo de por vida de las actividades delictivas para cada persona, y asignando
valores a esa actividad delictiva. Los El Apéndice, Parte H presenta un análisis completo de los datos sobre
delitos que resumimos en esta sección.
3.4.1. Perfiles de delitos de por vida
A pesar de que los registros de arrestos de los participantes de Perry cubren la mayoría de sus vidas de
adolescentes y adultos, la información sobre actividades delictivas se detiene en el momento de la
entrevista de 40 años. Para superar esto problema, utilizamos estadísticas nacionales de delincuencia
publicadas en el Uniform Crime Report (UCR), que son recopilados por la Oficina Federal de Investigación
(FBI) de agencias estatales y locales a nivel nacional. La UCR proporciona índices de arrestos por género,
raza y edad para cada año. Aplicamos tasas de población para estimar el crimen perdido. Vea la discusión
en el
Apéndice, Parte H.
3.4.2. Incidencia delictiva
Estimar el impacto del programa sobre la delincuencia requiere estimar el verdadero nivel de actividad
delictiva en cada edad y la obtención de estimaciones del costo social de cada delito. Por un delito de tipo
c en el momento t, el costo social total de ese delito Vt c se puede calcular como un producto de el costo
social por unidad de delito Ct c y la incidencia It C :
Vc t = Ct × It:
No observamos directamente el nivel de incidencia real. En cambio, nosotros solo observe el registro de
arresto de cada sujeto a la edad t por delito c, C . Si conocemos la relación incidencia / paro C /A c de otras
fuentes de datos, podemos estimar Vt c multiplicando los tres términos en el siguiente expresión:
Vc t = Cc t × IC t/ A ct × Ac t
Para obtener la relación incidencia / paro Se CIct/A c t por cada delito de tipo c en tiempo t, utilizamos dos
conjuntos de datos nacionales sobre delitos: el Informe uniforme sobre delitos (UCR)y laEncuesta Nacional
de Victimización por Delitos (NCVS) .
La UCR proporciona datos completos de arrestos anuales entre 1977 y 2004 para agencias estatales y
locales en los EE. UU. La NCVS es un conjunto de datos a nivel de hogar representativo a nivel nacional
sobre victimización criminal que proporciona información sobre los niveles de delitos no denunciados en
los EE. UU. combinando estas dos fuentes, podemos calcular la incidencia hasta el paro razón para cada
delito de tipo c en el momento t. Como seseñaló en laOficinaFederal de Investigation (2002), sin embargo,
las tipologías delictivas derivadas de la UCR y los de NCVS "no son estrictamente comparables".
Para superar este problema, desarrollamos una categorización unificada de delitos en los conjuntos de
datos de NCVS, UCR y Perry para delitos graves (el Apéndice, Parte H, Tabla H.4) y faltas (el Apéndice, Parte
H, Tabla H.5). los El Apéndice, Parte H, Tabla H.7, muestra nuestra estimación de incidencia hasta paro
proporciones para estos delitos.
Para comprobar la sensibilidad de nuestros resultados a la Al elegir una categorización de delitos en
particular, utilizamos dos conjuntos de índices de incidencia a arresto y comparamos los resultados. Para
el primer conjunto, asumimos que cada tipo de delito tiene una tasa de incidencia / arresto diferente. Estos
se denotan "Separados" en nuestras tablas. Para el segundo conjunto, usamos dos categorías amplias,
delitos violentos frente a delitos contra la propiedad. Estos se denotan por “Propiedad vs. violento” en
nuestras tablas. Además, para dar cuenta de los contexto, calculamos proporciones utilizando niveles de

10. criminalidad UCR / NCVS que son geográficamente específico del programa Perry: solo delitos cometidos o
arrestos realizados en áreas de muestreo metropolitanas del Medio Oeste.
3.4.3. Costos unitarios del crimen
Usando una versión simplificada de una descomposición desarrollada en Anderson (1999) y Cohen (2005),
dividimos los costos del crimen en costos de víctimas y costos del sistema de justicia penal, que consisten
en policía, costos judiciales y correccionales.
3.4.3.1. Costos de víctimas. Para obtener los costos totales de los niveles de victimización, utilizamos los
costos unitarios de Cohen (2005). Diferentes tipos de delitos son asociados a diferentes costos unitarios de
victimización. Algunos delitos son no asociado con ningún costo de victimización. En el Apéndice, Parte H,
En la Tabla H.13, resumimos las estimaciones de costo unitario utilizadas para diferentes tipos de delitos.
3.4.3.2. Costas policiales y judiciales. Policía, juzgado y otros administrativos
los costos se basan en estimaciones de costos específicas de Michigan por arresto calculado a partir de la
UCR y los datos de gasto y empleo para microconjuntos de datos del Sistema de Justicia Penal (CJEE) .44
Dado que solo observar detenciones, y no sé si y en qué medida la los tribunales estuvieron involucrados
(por ejemplo, si hubo un juicio que terminó en absolución), asumimos que cada arresto incurrió en un nivel
promedio de todos los posibles gastos policiales y judiciales. Este costo unitario se aplicó a todos arrestos
observados (independientemente del tipo de delito).
3.4.3.3. Costos correccionales
. Estimar los costos correccionales en Perry es una tarea más sencilla, ya que los datos incluyen un registro
completo de encarcelamiento, libertad condicional y libertad condicional para cada sujeto. Para estimar el
costo unitario de encarcelamiento, utilizamos los gastos en correccionales instituciones por gobiernos
estatales y locales en Michigan dividido por la población total de la institución. Para estimar los costos
unitarios de la libertad condicional y libertad condicional, realizamos un cálculo similar.
3.4.4. Costos sociales estimados del crimen
La Tabla 3 resume nuestros costos sociales estimados del crimen. Nuestra El enfoque difiere del utilizado
por Belfieldet al.(2006) en varios saludos.Primero, alestimar las proporciones de victimización por arresto,
la policía y costos judiciales y costos penitenciarios, utilizamos datos locales en lugar de nacionales
cifras. En segundo lugar, utilizamos dos valores diferentes del costo de víctima del asesinato: una
estimación del "valor estadístico de la vida" ($ 4.1 millones) y una estimación del costo de la víctima de
agresión ($ 13,000) .46 Informamos tasas de retorno separadas para cada estimación. Solo se observan
cuatro asesinatos en el arresto de Perry registros. Si uno usa el valor estadístico de la vida como el costo
del asesinato para víctima, un solo asesinato podría dominar el cálculo de la tasa de regreso. Para evitar
este problema, Barnett (1996) y Belfield et al. (2006) asigne al asesinato el mismo bajo costo que al asalto.
Adoptamos este método como un enfoque para valorar el costo social del asesinato, pero también
exploramos una alternativa que incluye el valor estadísticode lavidaen elasesinatocostos de victimización.
Sin embargo, contrariamente a la intuición, asumiendo una menor costo de asesinato no es "conservador"
en términos de estimar la tasa de regresar porque el único asesino tratado cometió su crimen en un edad
muy temprana (21) mientras que los dos asesinos de control cometieron sus crímenes en sus treinta y
tantos. Como resultado, asignar una alta victimización El costo del asesinato disminuye la tasa de
rendimiento de los hombres. Dado el temporal patrón de homicidio, presentamos estimaciones de la tasa
de rendimiento utilizando tanto "alto" y costos de víctima "bajos" por asesinato (el primero incluye las
estadísticas valor de la vida, y este último no) y comparar los resultados. T
ercero, nosotros suponga que no hay costos para las víctimas asociados con "conducir delitos menores ”y“
delitos relacionados con las drogas ”. Mientras que Belfield et al. (2006) asignan costos de víctima
sustanciales a este tipo de delitos, considérelos “sin víctimas”. Aunque tales crímenes podrían ser el causa
próxima de victimizaciones, tales victimizaciones serían directamente asociados con otros delitos de los
que ya damos cuenta. enfoque da como resultado una disminución sustancial del costo del crimen en

11. comparación con el costo del delito utilizado en estudios anteriores porque estos delitos específicos
representan más del 30% de todos los delitos reportados en el estudio de Perry.
3.5. Pago de impuestos
Los impuestos son transferencias del contribuyente al resto de la sociedad, y representar beneficios para
los beneficiarios que reducen el bienestar de los gravados a menos que se reciban servicios a cambio.
Nuestro análisis considera beneficios a los destinatarios, beneficios para el público y beneficios (o costes)
sociales totales. La última categoría excluye las transferencias, pero cuenta los costos de recolección y
evitando impuestos.
Mayores ganancias setraducen en mayores cantidades absolutas de impuesto sobre larenta pagos (y pagos
de impuestos sobre el consumo) que son beneficiosos para el público en general excluidos los participantes
del programa. Dado que el individuo estadounidense las tasas del impuesto sobre la renta y los tramos
correspondientes han cambiado tiempo, en principio deberíamos aplicar las tasas impositivas relevantes
según el período, nivel de ingresos y estado civil para efectos de la declaración. Además, la mayoría de los
asalariados deben pagar la parte del empleado de la Ley Federal de Contribución al Seguro (FICA), como el
impuesto alSeguro Socialy el impuesto alMedicare. En 1978, latasade impuesto FICA marginaly promedio
del empleado para un cuatro personas
familia a la mitad de los ingresos medios de EE. UU. representaba el 6,05% de las ganancias imponibles. Eso
aumentó gradualmente con el tiempo, alcanzando el 7,65% en 1990, y se ha mantenido en ese nivel desde
entonces. Aquí, simplificamos el cálculo aplicando una tasa impositiva individual del 15% y una tasa
impositiva FICA del 7.5% a los impuestos imponibles de cada sujeto ganancias en cada año. Belfield et al.
(2006) utilizan la participación del empleador en
El impuesto FICA además de estos dos componentes alcalcularel beneficio para el público en general, pero
nosotros no. Un consenso reciente entre los economistas es que “la participación del empleador en los
impuestos sobre la nómina se transfiere a empleados en forma de salarios más bajos que los que se
pagarían de otra manera ".
Dado que esta carga tributaria ya está incorporada en las ganancias realizadas, no la contamos al calcular
elbeneficio acumulado público en general, mientras que los empleadores que también seencuentran entre
los El público paga algo de dinero al gobierno. El Apéndice, Parte J, Las tablas J.1 a J.3 muestran cómo las
ganancias brutas individuales se descomponen en ganancias netas y pagos de impuestos bajo este
supuesto.
3.6. Uso del sistema de bienestar
La mayoría de los sujetos de Perry estaban significativamente en desventaja y recibieron antidades
considerables de ayuda financiera y no financiera de
varios programas de bienestar. Los diferenciales en el uso del bienestar son otro importante fuente de
beneficios del programa Perry. Nos distinguimos
transferencias,que pueden beneficiar aun grupo de lasociedad aexpensas de otro, de los costos asociados
con la realización de dichas transferencias. Solo el
Este último debería contarse en los beneficios informáticos para la sociedad en su conjunto. Disponemos
de dos tipos de información sobre el uso del bienestar
sistema: incidencia de la dependencia del bienestar y bienestar real pagos. El Apéndice, Parte I, Tabla I.1,
presenta descripciones estadísticas que comparan la incidencia del bienestar, la duración de los períodos
de bienestar, y los beneficios de bienestar que realmente reciben los tratamientos ycontrol S. Un hallazgo
es que las mujeres de control dependen del bienestar programas más intensos que el tratamiento para
las mujeres antes de los 27 años. patrón se invierte en edades posteriores.
Para los hombres, la escala de uso del bienestar es menor, con controles más propensos a utilizar el
bienestar en todas las edades. Dos tipos de limitaciones de datos afectan nuestro cálculo. Uno es que
nosotros no tengo suficienteinformación sobre larecepción de diversosprogramasdetransferencia,como
servicios médicos, de vivienda, educación y energía asistencia, que representa una gran parte del
bienestar total de EE. UU. gastos. La otra es que incluso para programas de asistencia en efectivo como
como Asistencia General (GA), AFDC / TANF y Seguro de Desempleo (UI), no tenemos perfiles completos

12. de por vida de transferencias de efectivo para cada individuo. Dadas estas limitaciones, adoptamos las
siguientes método para estimar los perfiles de vida completos del recibo de bienestar.
Primero, usamos las muestras de comparación NLSY79 y PSID para imputar la cantidad recibida de varios
programas de asistencia en efectivo y cupones para alimentos Antes de los 27 años, empleamos la
submuestra de “baja capacidad” negra NLSY79. Dado que solo se conoce el número total de meses en
programas de bienestar En la muestra de Perry durante este rango de edad, tales imputaciones son
inevitables. Imputamos el recibo de asistencia social mensual individual para cada año utilizando
coeficientes de NLSY79 pagos de bienestar individual para el año correspondiente retrocedió en
indicadores de género y educación, un
variable ficticiapara elembarazo adolescente, número de meses de matrimonio, situación laboral, ingresos
y número de hijos biológicos.53 En En esta regresión, los pagos de asistencia social incluyen cupones de
alimentos y todo tipo de asistenciaenefectivodisponible en elconjunto de datos NLSY79, como Desempleo
Seguro (UI), AFDC / TANF, Seguro Social, Seguridad suplementaria Ingresos (SSI) y cualquier otra asistencia
en efectivo. Para las edades de 28 a 40, el Perry
Los registros proporcionan tanto el número total de meses de asistenciasocialcomo elcantidad acumulada
de recibos a través de UI, AFDC y cupones de alimentos.
las cantidades observadas para estos programas. Para otros programas de bienestar, utilizar un esquema
de imputación basado en regresión similar al utilizado para analizar los datos antes de los 27 años. La
cantidad total se calcula como la suma de estos dos componentes. Para extrapolar este perfil después de
los 40, usamos el PSID conjunto de datos, que contiene perfiles sobre períodos más largos del ciclo de vida
que hace el NLSY79.
Al igual que con la extrapolación de ganancias, nos enfocamos en la submuestra de "baja capacidad" del
conjunto de datos de PSID. Primero estimamos un efecto aleatorio modelo de recepción de bienestar
utilizando una variable dependiente rezagada, educación maniquíes, maniquíes de edad y una constante
como regresores. Usamos el ajustado modelo a extrapolar. Al igual que con la imputación NLSY79, el
dependiente Lavariable de este modelo incluye toda laasistenciaenefectivo y los cupones de alimentos.54
En segundo lugar, para contabilizar las transferencias en especie, utilizamos la Encuesta de Datos de
ingresos y participación en el programa (SIPP). En SIPP, calculamos el probabilidad de estar en programas
específicos de transferencia en especie para una población negra "menos educada" nacida entre los años
1956 y 1965, utilizando los microconjuntos de datos de los años 1984, 1996 y 2004.55 modelos de
probabilidad lineal para la participación en cada variedad de programas utilizando variables de género y
nivel educativo como predictores.56 Este el cálculo se realiza por separado para Medicaid, Medicare,
asistencia para la vivienda, asistencia para la educación, asistencia para la energía, programas públicos de
capacitación, y otros programas de servicio público. Interpolamos valores por faltantes datos en períodos
entre los años de datos disponibles para cada serie SIPP.
Pasado 2004, utilizamos estimaciones del año 2004 suponiendo que el el sistema de bienestar continúa.
Para convertir esta probabilidad en monetaria valores, utilizamos estimaciones de Moffitt (2003) para los
gastos reales en gastos combinados federales, estatales y locales para los 84 programas de transferencias
más grandes con recursos comprobados. un producto de la probabilidad de participación en cada programa
y la Relación entre los gastos reales del programa en especie y el de efectivo asistencia, de modo que la
cantidad resultante se convierta en el efectivo esperado valor del recibo en especie. Agregamos todos los
programas para obtener totales. La Tabla 3 resume nuestros perfiles estimados de uso de bienestar. Para
la sociedad, cada dólar de bienestar implica costos administrativos.
Basado en datos del estado de Michigan, Belfield et al. (2006) estiman un costo para sociedad de 38
centavos por cada dólar de asistencia social desembolsado. Usamos esto estimación para calcular el costo
de los programas de bienestar para la sociedad.
3.7. Otros beneficios del programa
Otros posibles efectos beneficiosos del programa Perry que no son fácilmente cuantificables incluyen el
costo psíquico de la educación, la utilidad de cometerun delito, el valordel ocio, el valor del matrimonio
y resultados de los padres, la contribución del programa al cuidado infantil, el valor de la acumulación de
riqueza, el valor de la vida social, el valor de la mejora salud y longevidad, y cualquier efecto

13. intergeneracional del programa. Estos beneficios no se incluyen en nuestro análisis debido a limitaciones
de datos.
4. Tasas internas de rendimiento y relaciones beneficio / costo
En esta sección, calculamos las tasas internas de rendimiento y la relación beneficio-costo para el
programa Perry bajo varios supuestos y métodos de estimación. La tasa interna de rendimiento (TIR) se
compara proyectos de inversión alternativos en una métrica común. Para cada género y grupo de
tratamiento, construimos el costo y el beneficio del ciclo de vida promedio perfiles y luego calcular las TIR.
También calculamos errores estándar para todos de las TIR estimadas y la relación beneficio-costo. El
cálculo de Los errores estándar se construye en tres pasos. En el primer paso, usamos el bootstrap para
extraer simultáneamente muestras de Perry, el NLSY79 y el PSID. Para cada réplica, reestimamos todos los
parámetros que son utilizado para imputar valores perdidos y volver a calcular todos los componentes
utilizados en la construcción de perfiles de por vida.
Observe que en esteproceso, todos componentes cuyos cálculos no dependen de lacomparación Los datos
grupales también se vuelven a calcular (por ejemplo, el costo social del delito, gastos, etc.) porque la
muestra replicada consiste en dibujó a los participantes de Perry.
En el segundo paso, ajustamos todos los imputados valores para los errores de predicción en la muestra
de arranque conectando un término de error que se extrae aleatoriamente de los datos del grupo de
comparación por un procedimiento de remuestreo de Monte Carlo.
La combinación de estos dos pasos permite nosotros para tener en cuenta tanto los errores de estimación
como los errores de predicción. Finalmente nosotros calcular estimaciones puntuales de las TIR para cada
replicación para obtener Bootstrap errores estándar. El Apéndice, Parte K, describe con mayor detalle la
procedimiento utilizado para calcularnuestros errores estándar. LaTabla 4 y el Apéndice, Parte J, muestran
las TIR estimadas calculadas utilizando varios métodos para estimar los perfiles de ingresos y los costos del
crimen y bajo varios supuestos sobre el costo muerto de los impuestos.
Los números entre paréntesis debajo de cadaestimación son los errores estándar. Primero usamos el costo
de víctima asociado con un asesinato como $ 4,1 millones, que incluye el valor estadístico de la vida
(columna etiquetado como "Alto"). También proporcionamos cálculos que establecen el costo de víctima
de asesinato al de asalto, que es de aproximadamente $ 13,000, para evitar el problema que un solo
asesinato podría dominar la evaluación (los dos últimos conjuntos de columnas). Para medir la sensibilidad
de los retornos estimados al camino los delitos están categorizados, primero asumimos que los delitos
están separados y calcular las tasas de victimización por separado para cada delito (columnas etiquetadas
"Apartado").
Luego agregamos los delitos en dos categorías: propiedad y crímenes violentos, y calcular las tasas de
victimización dentro de cada categoría. Los costos promedio del delito se calculan para cada categoría. Los
Las estimaciones informadas en estas tablas representan los costos de peso muerto de impuestos: dólares
de pérdida de bienestar por dólar de impuestos. Desde diferentes estudios sugieren varias estimaciones
del tamaño del costo de peso muerto de los impuestos, En este artículo mostramos resultados bajo varios
supuestos para el tamaño de pérdida de peso muerto asociada con $ 1 de impuestos: 0, 50 y 100% .60 Hay
Hay muchos componentes del cálculo que se ven afectados por este consideración: costo inicial del
programa, gastos escolares pagados por el público en general, recibo de asistencia social y los gastos
generales de asistenciasocialpagados por elpúblico en general, y todo tipo de costos delsistemade justicia
penal, como costos policiales, judiciales y correccionales El programa Perry incurre en los costos de peso
muerto asociados con financiación inicial, pero ahorra los costes de peso muerto asociados con impuestos
utilizados para financiar a los destinatarios de transferencias.
La Tabla 1 proporciona una comparación de resultados a través de diferentes supuestos de los costos de
peso muerto y la tasa de descuento real para la imputación de ganancias seleccionada y método de
extrapolación. La Tabla 4 presenta resultados en diferentes métodos de imputación y extrapolación de
ganancias usando nuestra estimación preferida del 50% para el costo muerto. Estimaciones basadas sobre
la imputación de emparejamiento del kernel y la proyección PSID de falta las ganancias se informan en la
Tabla 1.
La Tabla 4 muestra que nuestras estimaciones son robusto a la elección de procedimientos alternativos de
extrapolación / interpolación.64 Un conjunto completo de nuestros resultados se puede encontrar en el

14. Apéndice, Parte G. Heckman y col. (2009b) documentan que el protocolo de aleatorización implementado
en el programa Perry es algo problemático.65 Se realizaron reasignaciones pos-aleatorias para promover
el cumplimiento de el programa. Esta y otras modificaciones a la asignación aleatoria simple creó un
desequilibrio entre los grupos de tratamiento y control en antecedentes familiares como la presencia del
padre en el hogar, un índice de situación socioeconómica (SES) y situación laboral de la madre en entrada
de programa.66 Este desequilibrio podría inducir una relación falsa entre los resultados y las asignaciones
de tratamiento, lo que viola la supuesto de independencia que es el concepto central de un
experimentar. Para producir TIR válidas y errores estándar, los analistas del Los datos de Perry deben tener
en cuenta la corrupción de la aleatorización protocolo utilizado para evaluar el programa Perry y examinar
sus efectos en tasas de retorno estimadas.
Una forma de controlar los posibles sesgos es condicionar todos los flujos de costos y beneficios de por vida
en las variables que determinar la reasignación. Ajustando los flujos de costos y beneficios para estos
variables, TIR ajustadas por corrupción y los errores estándar asociados 67 Todos los resultados
presentados en la Tabla 4 están ajustados para aleatorización comprometida. El Apéndice, Parte L compara
estimaciones con y sin este ajuste. El ajuste no hace mucho
cambiar la TIR estimada, aunque afecta la fuerza del individuo efectos del nivel de tratamiento (Heckman
et al., 2009b).
Las tasas de rendimiento estimadas que se informan en la Tabla 4 son comparables entre diferentes
esquemas de imputación y extrapolación. Núcleo la imputación coincidente tiende a producir estimaciones
ligeramente más altas. Los métodos de extrapolación alternativos tienen un efecto más modesto en
tasas de rendimiento estimadas.69 Supuestos alternativos sobre la costo de víctima del asesinato: si se
debe incluir el valor estadístico de vida - afectar las tasas de rendimiento estimadas en un sentido contrario
a la intuición Moda.
Asignar un número alto al valor de una vida reduce la tasa de retorno estimada porque el único asesinato
cometido por un El grupo de tratamiento masculino ocurre antes que los dos cometidos por varones en el
grupo de control.70 Aunque los costos estimados son sensibles a suposiciones sobre el costo de
victimización asociado con el asesinato, no son muy sensibles al método de categorización del delito.
El ajuste por pérdidas impositivas de peso muerto reduce la tasa de rendimiento de el programa. Nuestras
estimaciones de la tasa general de rendimiento se mantienen en el rango de 7 a 10%, y son
estadísticamente significativamente diferentes de cero en la mayoría de los casos.71
La Tabla 5 presenta algunos análisis de sensibilidad. Primero, demuestra cómo cambian las TIR cuando
excluimos los valores atípicos de nuestro cálculo. Consideramos dos tipos de valores atípicos: sujetos que
alcanzan más de un título universitario de 4 años y un grupo de delincuentes "duros" delincuentes. En el
conjunto de datos de Perry, observamos 2 sujetos que adquirieron maestrías: 1 hombre control y 1 mujer
tratamiento. Comparado al resultado de la"muestra completa", la exclusiónde estos sujetos solo tiene una
modesta efectos sobre las TIR estimadas. Para excluir a los criminales "duros", utilizamos "la cantidad total
de cargos de por vida" hasta los 40 años incluidos los delitos de menores. Excluimos el 5% superior (seis
personas) de infractores graves de la muestra completa y recalcular las TIR.72 La eliminación de estos
delincuentes aumenta las TIR sociales estimadas obtenido de la muestra combinada, y refuerza la precisión
de las estimaciones.
La Tabla 5 también compara nuestras estimaciones con otros dos conjuntos de TIR: uno basado en cifras
nacionales en todos los cálculos y el otro en los costos del sistema de justicia penal específico del delito
(CJS) utilizados en Belfieldet al. (2006). Tener en cuenta los costos locales en lugar de depender de las cifras
nacionales aumenta TIR estimadas. Los signos y la magnitud del efecto del uso de costos locales difiere
según el componente de costo. Como se señaló en la Sección 3, los gastos de escolarización para la
educación K-12 en Michigan son ligeramente más altos que los cifras correspondientes a nivel nacional,
aunque representan esto sólo tiene efectos modestos sobre las TIR estimadas.
El efecto modesto surge porque el gasto total en educación no es sustancialmente diferente entre el grupo
de control y el grupo de tratamiento después de tener en cuenta el grado retención, educación especial y
años de escolarización regular.

15. Usando local Los costos del crimen aumentan la TIR estimada y aumentan la precisión de las estimaciones.
No surge un patrón claro del uso de local versus nacional ratios de victimización por arresto. Sin embargo,
los costos del sistema de justicia penal para Michigan son inequívocamente más altos que los
correspondientes costos y contabilizarlos eleva la tasa de rendimiento estimada. Usando los costos de CJS
específicos del crimen empleados por Belfield et al. (2006) ha mezclado efectos sobre la TIR estimada en
función de la victimización hasta el arresto relación utilizada.
Como se señaló en la Sección 3, sus costos estimados de la criminalidad sistema de justicia se basan en
datos recopilados de un área local específica cuyas características son bastante diferentes a la región donde
Se llevó a cabo el programa Perry.
4.1. Proporciones beneficio-costo
Como se señaló en Hirshleifer (1970), el uso de la TIR para evaluar programas es potencialmente
problemático. Por esta razón, es útil considerar la relación costo-beneficio utilizando diferentes tasas de
descuento. La Tabla 1 y las Tablas J.6 a J.9 en el Apéndice, Parte J, presentan las relaciones beneficio-costo
y los errores estándar asociados bajo diferentes supuestos sobre la tasa de descuento, el costo de peso
muerto de impuestos, el método de extrapolación y el método de interpolación. La Tabla L.1 muestra las
razones de costo-beneficio ajustadas por asignación al azar comprometida.
Los efectos del ajuste son modestos. Para tasas de descuento típicas (3-5%) que están por debajo de las
tasas internas de rendimiento que se presenta en la Tabla 1, estimamos ratios de costo-beneficio
sustanciales.74 Los ratios de costo-beneficio generalmente apoyan la tasa de análisis de retorno.
4.2. Crimen versus otros resultados
La Tabla 6 descompone la relación beneficio-costo reportada en la Tabla 1 (reproducido en las primeras
tres columnas de la tabla) en componentes debido a la reducción del crimen y otros componentes. El
porcentaje Las contribuciones de los componentes de "delito" y "otros" se dan en el tercera fila en cada
segmento de la Tabla 6. Tanto para hombres como para mujeres, el La contribución del crimen a la relación
costo-beneficio general es sustancial.
cuando seasume un alto valor de la vida de la víctima. Lacontribución disminuye cuando seasignanvalores
más bajos a las vidas de las víctimas. Para las mujeres, tanto la tasa de rendimiento como la relación costo-
beneficio son más alto que el valor asignado a la vida de una víctima de asesinato. Para los hombres, el la
tasa de rendimiento disminuye cuando se le da un mayor valor a la vida. Los aumenta la relación costo-
beneficio.
Este patrón se explica por el tiempo patrón de asesinatos entre los tratamientos y controles masculinos. El
único El asesinato por trato masculino ocurre a una edad temprana. Los dos hombres controlan los
asesinatos ocurren en edades posteriores. A una tasa de descuento cero, el momento de los asesinatos no
importan. Debido a las altas tasas internas de retorno que estimamos, el tiempo importa. A un nivel
suficientemente alto tasa de descuento, la relación costo-beneficio masculina disminuye a medida que el
valor de la vida aumenta.
4.3. Análisis de los 40 años
La Tabla 7 presenta una versión más conservadora de nuestra análisis (emparejamiento de kernel para
imputación y extrapolación de PSID con un 50% de pérdida de peso muerto). En lugar de calcular la tasa de
rendimiento y relación costo-beneficio hasta los 65 años, calculamos la tasa de rendimiento y la relación
costo-beneficio solo hasta los 40 años, suponiendo que los beneficios se detengan después de esa edad.
Esto elimina la necesidad de extrapolar después de los 40 años y elimina así una fuente de incertidumbre
del modelo.
Comparamos el
estimacionesde la tercerafila dela Tabla 4 conlas estimacionesque asumenque los beneficiosterminan
a los 40 años. Como era de esperar, las tasas de rendimiento y los niveles de costo-beneficio caen algo,
pero en la mayoría de los casos quedan determinados con precisión. Incluso bajo esto supuesto muy

16. conservador, la tasa de rendimiento es sustancial, precisamente estimado, y por encima del rendimiento
histórico sobre acciones.
4.4. Comparaciones con estudios previos
Se han informado tasas internas de rendimiento del programa Perry en dos estudios previos de Rolnick y
Grunewald (2003) y Belfield et al. (2006). Nuestras estimaciones de la TIR son más bajas que las informadas
en estudios previos. Si bien varios factores producen este efecto, la fuente dominante de ladiferencia entre
nuestras estimaciones y la estimaciones anteriores está en nuestro tratamiento del delito y sus costos
sociales. En En particular, como se señaló en la Sección 3, el tratamiento del costo social de algunos Los
delitos “sin víctimas” juegan un papel crucial.
LaTabla8 compara las estimaciones reportadas en estudios previos con los informados en estedocumento.
Si bien empleamos una variedad de métodos
para estimar los costos y beneficios de por vida, aquí presentamos estimaciones a partir de un método
similar al utilizado en estudios anteriores:
interpolación lineal y extrapolación basada en CPS para faltas ganancias junto con delitos separados por
tipo y un asesinato bajo Supuesto de costo ($ 13,000). Presentamos dos conjuntos de resultados:
uno sin pérdida de peso muerto, y el otro con una pérdida de peso muerto del 50%, que preferimos. Se
informa que cada conjunto se ajusta y no se ajusta
para la aleatorización comprometida del programa - una característica nunca considerado en estudios
previos del programa Perry. Como anteriormente mencionado tanto para la relación costo-beneficio como
para la tasa de retorno, el ajuste tiene consecuencias bastante modestas. Además, no El estudio anterior
explica el costo de peso muerto de los impuestos.
En comparación con los dos estudios anteriores, nuestro programa estimado los beneficios son menores
para la educación y el crimen, y mayores para las ganancias y costos de bienestar.
La diferencia en las estimaciones de costos de educación se debe principalmente a nuestro trato de la
formación profesional. Como se muestra en el Apéndice, Parte J, Tabla J.1, los costos de la educación
universitaria y la formación profesional difieren entre los grupos de control y de tratamiento, mientras
que la educación K-12 los costos no. Los estudios anteriores no tienen en cuenta los costos de la formación
profesional. capacitación.
Nuestras diferencias de ingresos estimadas son mayores para los hombres y más pequeño para las
mujeres en comparación con los informados en estudios anteriores. Si bien nuestro método de
imputación de ingresos perdidos antes de los 40 años es similar en muchos aspectos al método utilizado en
estudios anteriores, nuestro método de extrapolación para edades posteriores a los 40 es diferente.
Contamos por el hecho de que los sujetos de Perry están al final de la distribución.
Otra gran diferencia entre nuestro estudio y los anteriores radica en nuestrotratamiento del costosocial
del crimen. Nuestro estimado El efecto de la reducción del crimen es mucho menor que el reportado en
dos estudios previos. Asumimos que no hay costos de víctimas asociados con conducir "delitos menores" y
"delitos relacionados con las drogas", mientras que Belfield et al. (2006) asignan costos sustanciales para
las víctimasa estos delitos.Nosotrosconsiderarestosdelitoscomo"sin víctimas". Aunque estos crímenes
pueden estar asociado a otros delitos que puedan generar víctimas, como los delitos se registrarían por
separado en elregistro de delitos de Perry. Estauna contabilidad más cuidadosa de ladelincuencia da como
resultado una disminución sustancial de
el costo estimado del delito porque los delitos sin víctimas representan
más del 30% de toda la incidencia delictiva reportada en el crimen de Perry registro.
5. Conclusión
Este documento estima la tasa de rendimiento y la relación costo-beneficio para el programa preescolar
de Perry, teniendo en cuenta los costos, datos faltantes, los costos muertos de impuestos y el valor de los
costos y beneficios no comerciales. Mejora las estimaciones anteriores. teniendo en cuenta la corrupción

17. en el protocolo de aleatorización, desarrollando errores estándar para estas estimaciones y explorando el
sensibilidad de las estimaciones a supuestos alternativos sobre la falta datos y el valor de los beneficios no
comerciales. Nuestras estimaciones son sólidas a una variedad de supuestos alternativos sobre
interpolación, extrapolación y pérdidas de peso muerto. En la mayoría de los casos, son estadísticamente
significativamente diferente de cero.
Esto es cierto tanto para hombres como para mujeres.75 En general, las tasas de rendimiento anuales
estimadas están por encima de el rendimiento histórico del capital de aproximadamente el 5,8%, pero por
debajo del anterior estimaciones reportadas en la literatura. La Tabla 1 resume nuestros estimaciones de
la tasa de rendimiento de las metodologías seleccionadas. Nuestra Las estimaciones de la relación costo-
beneficio respaldan el análisis de la tasa de rendimiento.
Los beneficios para lasaludy el bienestar de las generaciones futuras no son estimado debido a limitaciones
de datos. A fin de cuentas, nuestro análisis
probablemente proporciona un límite inferior en la verdadera tasa de rendimiento de la Perry Programa
preescolar