Tarefa paper_repro.ajr_2001.tab4_pa_c1.agent

Veredito

Pergunta feita ao analista

Acemoglu, Johnson and Robinson (2001), 'The Colonial Origins of Comparative Development', Table 4, Panel A, column (1): in the paper's base sample of former colonies, estimate by two-stage least squares the effect of average protection against expropriation risk over 1985-1995 on log GDP per capita in 1995 (PPP basis), instrumenting protection against expropriation risk with log European settler mortality and with no other regressors. Report the coefficient on average protection against expropriation risk.

Valores esperados e de onde vêm

Verificações

Caminho de referência e caminho do agente

A chamada de referência ao lado da chamada que deu a resposta, argumento por argumento.

Trajetória

Cada evento na ordem em que aconteceu: turnos do modelo, chamadas de ferramentas, guardas, transformações e pontuação.

1. 0Início

   Acemoglu, Johnson and Robinson (2001), 'The Colonial Origins of Comparative Development', Table 4, Panel A, column (1): in the paper's base sample of former colonies, estimate by two-stage least squares the effect of average protection against expropriation risk over 1985-1995 on log GDP per capita in 1995 (PPP basis), instrumenting protection against expropriation risk with log European settler mortality and with no other regressors. Report the coefficient on average protection against expropriation risk.

   maketable4 (agent)

   The authors' replication file for Table 4 of Acemoglu, Johnson and Robinson (2001), 'The Colonial Origins of Comparative Development': one row per country (163 rows). Columns: shortnam, the 3-letter country code; africa, 1 for countries in Africa; asia, 1 for countries in Asia; rich4, 1 for the four 'neo-Europes' (United States, Canada, Australia, New Zealand); lat_abst, absolute latitude of the capital divided by 90; avexpr, average protection against expropriation risk over 1985-1995 (Political Risk Services, 0 to 10, higher means more protection); logpgp95, log GDP per capita in 1995, PPP basis (World Bank); logem4, log settler mortality (mortality of European settlers); loghjypl, log output per worker in 1988 (Hall and Jones); baseco, 1 for the former colonies in the paper's base sample and missing for every other country.

   file cd3a1cb197e3065411fce6fabbe06161555468049e6810a28c608d6e361aed34 · frame —
2. 1Turno do modelo
   call_be68a177gemini-3.8-flashFim: STOP8.338 ms18474 de entrada · 131 de saída · 377 de raciocínio · 0 em cache

   Texto visível

   A regressão por Mínimos Quadrados em Dois Estágios (2SLS) estima o efeito da proteção contra risco de expropriação sobre o log do PIB per capita de 1995 na amostra base de ex-colônias, instrumentada pela mortalidade dos colonizadores europeus.

   Resumo do raciocínio, como declarado pelo modelo

   **Replicating Acemoglu, Johnson, and Robinson (2001), Table 4, Panel A, Column (1)** Okay, here's the plan. I want to replicate Acemoglu, Johnson, and Robinson's (2001) Table 4, Panel A, column (1). Specifically, I'm after a 2SLS estimate using their core data. I'm going to focus on the base sample of former colonies (`baseco == 1`). The outcome variable I'm interested in is `logpgp95`, which represents log GDP per capita in 1995 (PPP basis). My endogenous regressor is `avexpr`, representing the average protection against expropriation risk over 1985-1995. The instrument will be `logem4`, which is the log of European settler mortality. No other regressors are needed, so `exog` will be handled as empty or `None`. The subset condition is `baseco == 1`, as the paper focuses on former colonies. Now, a crucial detail: the standard errors. In AJR (2001), they used OLS/2SLS (classical) standard errors, which were standard back then. However, I want to confirm what this tool supports and returns. The default `se` for the function `infer__iv_2sls` is HC1, so I'll need to check the available options: classical or HC1. I need to make sure the standard errors match the original paper for a clean replication. I should look into the function's parameters. Before I start, I'll need to call `infer__iv_2sls`. Before I do that, though, I need to make sure the right skill is loaded, so let me quickly verify that. Okay, I'm ready to call `infer__iv_2sls`.

   Chamadas pedidas

   • infer.iv_2sls

     {
       "dataset": "maketable4",
       "endog": [
         "avexpr"
       ],
       "instruments": [
         "logem4"
       ],
       "se": "classical",
       "subset": "baseco == 1",
       "y": "logpgp95"
     }

   Prompt exatoInstruções do sistemaFerramentas oferecidasResposta bruta
3. 2Ferramenta
   infer.iv_2slsv0.1.0call_c77e46a0decidido pelo modeloreexecutável

   Motivo: A regressão por Mínimos Quadrados em Dois Estágios (2SLS) estima o efeito da proteção contra risco de expropriação sobre o log do PIB per capita de 1995 na amostra base de ex-colônias, instrumentada pela mortalidade dos colonizadores europeus.

   Argumentos

   {
     "cluster": null,
     "dataset": "maketable4",
     "endog": [
       "avexpr"
     ],
     "exog": [],
     "instruments": [
       "logem4"
     ],
     "level": 0.95,
     "se": "classical",
     "subset": "baseco == 1",
     "y": "logpgp95"
   }

   Figuras call_c77e46a0

   Chave	Valor	Valor bruto	Erro-padrão	IC
   coef.avexpr 2SLS effect of avexpr on logpgp95	0,944279	0.9442793851547994	0,1565250.15652545732957907	0,631389 – 1,25717

   Diagnósticos

   • first_stage_F.avexpr = 22,946822.94679658705377
   • partial_r2.avexpr = 0,2701310.2701313941078145
   • weak_instrument = false
   • n_obs = 6464
   • se_type = "classical"
   • n_clusters = —

   Tabelas (3)

   {
     "coefficients": [
       {
         "ci_high": 3.9620651347598503,
         "ci_low": -0.1427320536663681,
         "coef": 1.909666540546741,
         "p": 0.0676371961257388,
         "se": 1.0267272828674519,
         "t": 1.8599549972154334,
         "term": "Intercept"
       },
       {
         "ci_high": 1.2571693160472515,
         "ci_low": 0.6313894542623473,
         "coef": 0.9442793851547994,
         "p": 9.798644711494112e-8,
         "se": 0.15652545732957907,
         "t": 6.032752762807972,
         "term": "avexpr"
       }
     ],
     "first_stage": [
       {
         "ci_high": -0.3535713248767556,
         "ci_low": -0.8599851727910319,
         "coef": -0.6067782488338938,
         "endog": "avexpr",
         "instrument": "logem4",
         "p": 0.000010765461520046432,
         "se": 0.12666860022743895,
         "t": -4.79028147263329
       }
     ],
     "reduced_form": [
       {
         "ci_high": -0.4207319879491951,
         "ci_low": -0.7252043955191552,
         "coef": -0.5729681917341751,
         "instrument": "logem4",
         "p": 2.6586798876505685e-10,
         "se": 0.07615726511746891,
         "t": -7.523486969370543
       }
     ]
   }

   Digests dos dados

   maketable4 dc8a5df19428e33e3bb4109922ccbd092a69bde0d19a217451baa154782debfc

   sha256 do resultado

   7ef27b7075f2911203015fe3caf7f968e2bf844ecadcecc618e1199877a73b1a

   Resultado mostrado ao modelo
4. 3Turno do modelo
   call_928aba4cgemini-3.8-flashFim: STOP12.239 ms20056 de entrada · 344 de saída · 678 de raciocínio · 16729 em cache

   Resumo do raciocínio, como declarado pelo modelo

   **My Analysis of the AJR (2001) Coefficient** Okay, let's dive into this. First, I'm checking the results I have: the coefficient on `avexpr` is 0.944279 (about 0.94), with a standard error of 0.156525. *That* looks familiar; based on my memory and quick check to confirm, those are the numbers reported in Table 4, Panel A, column (1) of AJR 2001 (0.94, SE 0.16!). The first-stage F-statistic is 22.95 – I remember the paper reported the F-statistic or R2 as 0.27; the sample size is 64. Let me note that I don't need to consider HC1 standard errors here, as the original study used OLS/2SLS SEs (0.16), so it makes sense to stay consistent. I'm making a quick note that I will use the reporting-numbers skill to submit the final answer, so I will prepare that now. Let me ensure the figure reference is correct: `call_c77e46a0:coef.avexpr`. Now, let's verify what I have: a coefficient of 0,944279 (approximately 0,94), a standard error of 0,156525, a confidence interval of [0,631389, 1,25717], a first-stage F-statistic of 22,9467965870538, and 64 observations. I'll double-check my figure reference is `call_c77e46a0:coef.avexpr`. Let's review the prompt to ensure a correct answer: I'm focusing on Acemoglu, Johnson and Robinson (2001), specifically Table 4, Panel A, column (1). I am estimating, using two-stage least squares, the impact of average protection against expropriation risk (1985-1995) on log GDP per capita in 1995 (PPP basis). The instrument is log European settler mortality, with no other regressors. My task is to report the coefficient on average protection against expropriation risk. I have to remember my caveats. I must state that the exclusion restriction assumes that historical settler mortality affects 1995 income *only* through institutional development. This can be violated if other channels (like disease environment or geography) persist directly. Also, the model is exactly identified (one instrument for one endogenous variable), which means no overidentification test (Sargan) is possible. Everything seems correct, so I'm submitting the answer.

   Chamadas pedidas

   • submit_answer (meta-ferramenta)

     {
       "answer": "Na replicação da Tabela 4, Painel A, coluna (1) de Acemoglu, Johnson e Robinson (2001), a estimação por Mínimos Quadrados em Dois Estágios (2SLS) na amostra base de 64 ex-colônias indica que o coeficiente do índice de proteção contra risco de expropriação (avexpr) sobre o log do PIB per capita em 1995 (logpgp95) é de 0,944279 (erro padrão de 0,156525; IC 95% [0,631389; 1,25717]). \n\nO instrumento (log da mortalidade dos colonizadores europeus, logem4) é forte no primeiro estágio, com estatística F de 22,946797 (R² parcial de 0,270131).",
       "caveats": [
         "A validade causal depende crucialmente da hipótese de exclusão, ou seja, de que a mortalidade dos colonizadores afete o produto per capita contemporâneo unicamente por meio das instituições legadas, sem canais diretos persistentes (como condições epidemiológicas ou geográficas).",
         "Como o modelo é exatamente identificado (um instrumento para um regressor endógeno), não é possível realizar teste de sobreidentificação (Sargan)."
       ],
       "figure_refs": [
         "call_c77e46a0:coef.avexpr"
       ]
     }

   Prompt exatoInstruções do sistemaFerramentas oferecidasResposta bruta
5. 4Guarda
   resposta aceita

   Números encontrados

   4 · 1 · 2001 · 64 · 1995 · 0,944279 · 0,156525 · 95% · 0,631389 · 1,25717 · 22,946797 · 0,270131

   Sem lastro

   —

   Não citados

   —

   1 nova(s) tentativa(s) restante(s)
6. 5Resposta

   Na replicação da Tabela 4, Painel A, coluna (1) de Acemoglu, Johnson e Robinson (2001), a estimação por Mínimos Quadrados em Dois Estágios (2SLS) na amostra base de 64 ex-colônias indica que o coeficiente do índice de proteção contra risco de expropriação (avexpr) sobre o log do PIB per capita em 1995 (logpgp95) é de 0,944279 (erro padrão de 0,156525; IC 95% [0,631389; 1,25717]). O instrumento (log da mortalidade dos colonizadores europeus, logem4) é forte no primeiro estágio, com estatística F de 22,946797 (R² parcial de 0,270131). Ressalvas: A validade causal depende crucialmente da hipótese de exclusão, ou seja, de que a mortalidade dos colonizadores afete o produto per capita contemporâneo unicamente por meio das instituições legadas, sem canais diretos persistentes (como condições epidemiológicas ou geográficas). Como o modelo é exatamente identificado (um instrumento para um regressor endógeno), não é possível realizar teste de sobreidentificação (Sargan).

   • A validade causal depende crucialmente da hipótese de exclusão, ou seja, de que a mortalidade dos colonizadores afete o produto per capita contemporâneo unicamente por meio das instituições legadas, sem canais diretos persistentes (como condições epidemiológicas ou geográficas).
   • Como o modelo é exatamente identificado (um instrumento para um regressor endógeno), não é possível realizar teste de sobreidentificação (Sargan).

   Figuras citadas: call_c77e46a0:coef.avexpr · Parada: answered

   Figura da resposta: call_c77e46a0:coef.avexpr = 0,9442790.9442793851547994 (se 0,1565250.15652545732957907)
7. 6Pontuação
   #0resposta com lastropassouobrigatóriaevery number backed
8. 7Pontuação
   #1figura da resposta escolhidapassouobrigatóriaanswer figure call_c77e46a0:coef.avexpr (infer.iv_2sls)
9. 8Pontuação
   #2ferramenta chamadapassouobrigatóriaanswer call is infer.iv_2sls
10. 9Pontuação
    #3argumento igualpassouobrigatóriainfer.iv_2sls.y = 'logpgp95'
11. 10Pontuação
    #4argumento igualpassouobrigatóriainfer.iv_2sls.endog = ['avexpr']
12. 11Pontuação
    #5argumento igualpassouobrigatóriainfer.iv_2sls.instruments = ['logem4']
13. 12Pontuação
    #6argumento igualpassouobrigatóriainfer.iv_2sls.exog = []
14. 13Pontuação
    #7diagnósticopassouobrigatória64 vs 64
15. 14Pontuação
    #8figura da resposta próximapassouobrigatória0.9442793852 vs 0.9442793851548288
16. 15Pontuação
    #9figura da resposta próximapassouregistrada0.1565254573 vs 0.15652545732958245
17. 16Pontuação
    #10figura da resposta próximapassouregistrada0.9442793852 vs 0.94
18. 17Pontuação
    #11figura da resposta próximapassouregistrada0.1565254573 vs 0.16

Épocas × verificações

Tentativas

Cada tentativa é seu próprio arquivo e é publicada; só a última de cada época é pontuada.

• época 1, tentativa 1passoupontuada(exibindo)

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