Virker det? Fortællinger om maveorm, myggenet og andre samfundsvidenskabelige forsøg med mennesker i Afrika og Asien Henrik Hansen, Professor Fødevareøkonomisk Institut Københavns Universitet

Dagens Tekst 1.Forsøg med mennesker: En fortælling om økonomer, som ville lære noget nyt ved at eksperimentere 2.Fra skoler og hospitaler til lande: Hvordan ser man om udviklingsbistand virker—helt overordnet? 3.Lidt om at være forsker

Lidt om forsøg Medicinalfirmaer undersøger om en ny medicin virker ved at lave forsøg Først med dyr Derefter med mennesker Forsøgene kaldes ”randomiserede forsøg” fordi man udvælger forsøgspersonerne tilfældigt Én gruppe får den medicin, der skal testes En anden gruppe får placebo (kalktabletter, saltvand,…) Efter forsøget sammenligner man de to grupper. Hvis den behandlede gruppe – i gennemsnit – har klaret sig bedre end kontrolgruppen, så er medicinen god. Denne metode er egentlig taget fra landbrugsforsøg, som blev udviklet i 1920’erne og 1930’erne

Hvad med samfundsvidenskabelige forsøg? I psykologien har man lavet forsøg siden 1950’erne og 1960’erne, og indenfor økonomi forsøger vi nu i stigende grad med noget lignende Universitetsstuderende i USA bliver udsat for alverdens mærkelige ting På Økonomisk Institut har man et laboratorium Men det der sker i størst skala er nu evaluering af bistandsindsatser i de fattige lande Vi ser på Skolegang Lægebesøg Brug af kunstgødning Mikrokreditter ---

Forsøg med skolegang—en overraskelse I 1998 startede en NGO et ormebehandlingsprojekt i et lille område i det vestlige Kenya Der var ikke råd til behandling af alle på en gang, så NGOen udvalgte (i samarbejde med forskere) skoler tilfældigt. Hermed havde man randomiserede forsøg: Skoler som fik behandling fra starten kunne sammenlignes med skoler som fik behandling senere

Hvad lærte vi? Øget skolegang Afledte effekter

Noget for pengene

Myggenet Myggenet er et ekstremt godt middel mod malaria Og, som med ormekuren, er der samspils-effekter Forskere lavede forsøg i Kenya ved at tilbyde myggenet til gravide kvinder, når de kom til graviditetsklinnikerne Kvinderne blev tilbudt forskellige priser—Kombinationen af kvinder og priser var tilfældig Dette var altså endnu et randomiseret forsøg

Hvad lærte vi? Brugen af myggenet afhænger ikke af prisen

Men efterspørgslen falder når prisen stiger

Prisen er vigtig for de fattige

Fra Projekter til Lande Udviklingsbistandens effekt evalueres ofte på to niveauer 1.Mikro: Projekt-evalueringer og forsøg, eller 2.Makro: Lande-evalueringer Med lande-evalueringer ser vi på om bistanden har ført til øget økonomisk vækst Denne sammenhæng mellem udviklingsbistand og økonomisk vækst analyseres med statistiske metoder (regressionsanalyser)

Sammenhængen mellem bistand og vækst i 78 lande Grafen viser data for 78 lande x-aksen viser den gennemsnitlige bistand til de 78 lande fra 1970 til Bistanden måles i forhold til BNP (i procent) y-aksen viser den gennemsnitlige årlige vækstrate fra 1970 til 2000 i BNP pr. indbygger i modtagerlandene (i procent) Vækst = 1,9 – 0,12*Bistand/BNP

Sammenhængen mellem bistand og vækst i 78 lande Vækst = 1,9 – 0,12*Bistand/BNP Bistand/BNP = 7,0 – 1,15* Vækst

Sammenhænge mellem bistand og økonomisk vækst VækstBistand Bistandens effekt Bistandens allokering

Er der en allokeringsregel? I mange år har man ment, at der ikke er en allokeringsregel Bistanden rettes mod de fattige—niveauet af BNP per indbygger Effekten måles på væksten i BNP per indbygger MEN: når man måler over mange år er der en sammenhæng mellem niveau og vækst Antag at 2 lande er har samme BNP per indbygger i 1970 Land A vokser ikke (vækst = 0 procent) Land B vokser med 2 procent om året Land A365 B

Teoretiske sammenhænge mellem bistand og vækst

Dataanalyse når begge regler varierer Effekt Allokering

Dataanalyse når begge regler varierer Almindelig regressionsanalyse giver altid en blanding af de to regler Effekt Allokering

Husk: Data fortæller typisk ikke så meget Derfor må vi ”eksperimentere” Facts that speak for themselves, talk in a very naïve language (Ragnar Frisch, 1971)

En mulig løsning på problemet VækstBistand Uafhængig allokerings- regel Bistandens effekt Bistandens allokering

Sammenhængen mellem bistand og befolkning Bistand/BNP = 32,0 – 1,66*log(Befolkning)

To sammenhænge mellem bistand og vækst i 78 lande Vækst = 1,7 – 0,08*Bistand/BNP + Andet Vækst = 0,6 + 0,12*Bistand/BNP + Andet Når man alene bruger den uafhængigt varierende del af bistanden til at finde bistandens effekt på økonomisk vækst, får man et ganske andet resultat end den almindelige regressionsanalyse

Afsluttende bemærkninger om forskningen Den simple relation mellem bistand og økonomisk vækst, som den ses i mange figurer, dækker over komplekse sammenhænge Almindelig regressionsanalyse kan ikke afdække bistandens effekt på økonomisk vækst Vi er nødt til at finde uafhængig variation i bistanden, og vi skal benytte avancerede statistiske metoder At finde sammenhængene mellem bistand og økonomisk vækst kræver derfor kendskab til økonomisk teori og til relativt avanceret statistiske metoder Det er bl.a. derfor man skal bruge 5-10 år på universitetet og lære tæskemeget tør teori

Om at være forsker Vigtige egenskaber: Metodisk tilgang Kreativitet Selvstændighed Tvivl! og den Amerikanske retorik Hard Work beats talent when talent doesn't Work Hard! We didn't say it would be easy. We said it would be worth it!