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劳工报酬、政府补贴,今年诺贝尔经济学奖能解释很多时事

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【摘要】 泉源:吴晓波频道(ID:wuxiaobopd) 本文作者:巴九灵 在自然科学中,做实验的职位是异常主要的,尤其是在民众的印象里,做实验就即是科学研究。在经济学领域也是一样,若是我......

泉源:吴晓波频道(ID:wuxiaobopd) 本文作者:巴九灵

在自然科学中,做实验的职位是异常主要的,尤其是在民众的印象里,做实验就即是科学研究。在经济学领域也是一样,若是我们不做实验,仅仅通过考察到的数据来对比,那往往会得出一些让人啼笑皆非的结论。

举个例子,若是我们对照从医院出来的人的康健状态,和没有去医院的人的康健状态,会发现平均下来,没有去医院的人康健状态更好。于是我们得出结论:医院让人不康健,因此关掉所有的医院就有助于提高人群的康健水平。

这个结论显然是谬妄的,去医院的人,和不去医院的人基本无法组成一个对照组来做实验。

然而, 经济学所关注的领域,恰恰有太多这样无法做实验,然则又很主要的问题。好比医保、养老金制度的改造:在政策推出之前,可以有许多论证,但发生了就是发生了,我们也不能能回到没有发生的状态,换一种选择再考察一遍。

在自然科学中,做实验的职位是异常主要的,尤其是在民众的印象里,做实验就即是科学研究。在经济学领域也是一样,若是我们不做实验,仅仅通过考察到的数据来对比,那往往会得出一些让人啼笑皆非的结论。

举个例子,若是我们对照从医院出来的人的康健状态,和没有去医院的人的康健状态,会发现平均下来,没有去医院的人康健状态更好。于是我们得出结论:医院让人不康健,因此关掉所有的医院就有助于提高人群的康健水平。

这个结论显然是谬妄的,去医院的人,和不去医院的人基本无法组成一个对照组来做实验。

然而, 经济学所关注的领域,恰恰有太多这样无法做实验,然则又很主要的问题。好比医保、养老金制度的改造:在政策推出之前,可以有许多论证,但发生了就是发生了,我们也不能能回到没有发生的状态,换一种选择再考察一遍。

可以说,现在的经济学家,尤其是使用数据来举行剖析的实证经济学家,险些没有人未曾读过Angrist和Imbens的著作,没有人未曾用过他们的方式。

好比说,最近有的公司债务缠身引起了人人的关注。那么若是我们要研究政府津贴对公司债务的影响,应该怎么做呢?直接对照差异区域差异公司是不行的,由于公司往往会考察当地政府的种种优惠,来选择是不是在当地建厂,这就跟只有生病的人去医院一样,对比的效果没有什么说服力。

而完全通过理论论证也有难度:有了政府津贴,公司可能会削减自己的债务,由于自己有了津贴,就足够扩张了;但另一种可能是有了政府津贴之后,公司可以肩负更高的债务了,以是会加倍大手大脚地借债。

考察的数据不能靠,理论上两种可能又都有。那么对地方政府而言,要不要针对某个行业给津贴呢?若何举行政策的评估?

考察数据的不能靠性,在经济学中被称为“内生性”,本质在于种种因素的内在逻辑相互纠缠,而最终的数据体现出来的是综合效果,无法把内里的逻辑脱离。

Angrist和Imbens的孝顺,就是要 寻找这些庞杂逻辑中的随机性,然后行使随机性这把刀,斩断其他滋扰我们判断的因素,找出我们希望真正考察到的因果关系。

自然实验

在上面的例子里,我们就需要找到一个“出乎意料的事宜”来作为“拟自然实验”。

好比说,美国许多地方政府的选情是很胶着的,有时刻民主党胜利,有时刻共和党胜利。而两个党派对于津贴的态度是有显著区其余。那么,在双方势均力敌的区域,谁赢谁输,都是公司无法预料的。甚至可以说取决于随机的一些因素——好比说投票当天在下雨,一些对照贫穷的选民不愿意去投票了,这可能就让民主党输了。

那么,我们把这些势均力敌,仅仅以很少的比例分出输赢的区域拿出来,就组成了一个对照组和处置组:民主党获胜的区域津贴力度大,而共和党获胜的区域津贴力度小。这种情形下,津贴对于公司而言,就是一个外生的、公司无法举行事先选择的袭击。我们就可以进一步控制其他的一些社会经济变量,来通过回归剖析,得出政府津贴对公司债务规模的平均影响。

相当于花费人力财力无数的竞选游戏,在经济学家这儿酿成了实验,可以借力打力来研究社会经济更深层的逻辑。

Angrist和Imbens对自然实验举行了进一步的分类,分为 双重差分断点回归两种。

双重差分

今年的另外一位获奖者David Card,是劳动经济学领域的大牛。他的孝顺主要不是在方式上,而是在劳动经济学领域的开创性孝顺,尤其是他的文章内里,普遍应用了适才说的“双重差分”方式。

最低人为和劳动需求的关系,低级经济学的书籍上往往会说两者是反向联系的——最低人为越高,劳动力需求越少,失业的人也就越多。这也成为了一个否决设置最低人为的论据,但事实真的是这样吗?

David Card构建了一个拟自然实验。他选择了两个州相邻的地方,相邻的区域无论是经济照样人文都异常靠近,区别就在于根据州作为分界线,一边最低人为涨了,另一边没有。这就是很好的对照组和控制组。

David Card发现,实在书籍上写的也不全是对的——最低人为增添的新泽西,并没有显著削减对低级劳动力的需求。

可以说,David Card这项研究,给低收入人群的福利提升,提供了坚实的实证基础,而且启发了厥后一系列的劳动力政策相关的研究。我们现在天天能在新闻内里看到许多劳工珍爱、低收入人群福利等相关的政策,David Card实启其端。

双重差分详细的做法很简朴:

第一步,先把新泽西和宾夕法尼亚州最低人为还没发生转变时刻的劳动力供应相减,获得的效果就是两个相邻区域固有的差异;

第二步,等到新泽西州法案实行之后,再把两个区域的劳动力供应减一次,获得的是新的区域差异;

第三步,把新的区域差异,减去第一步获得的固有差异,我们就获得了最低人为提升的政策效果。

图示就是这样的:

灰色线是宾夕法尼亚,蓝色线是新泽西。中央的虚线就是政策实行的时间点。可以明确看到,当新的区域差异,减去固有的区域差异之后,我们就获得了真实的政策效果。这个方式由于需要减两次,以是称之为双重差分(Difference-in-Difference)。

断点回归

Angrist和Imbens的孝顺并不仅仅是双重差分。在有一些情形下,若是连对照组也找不到怎么办呢?那就用“断点回归”。

好比我们想知道,到底是学校作育了学生,照样学生作育了学校?统一小我私人上高中照样上职高,有没有区别?区别到底有多大?

这也是无法做实验的,我们没设施把一个原本上了高中的学生随机分配到职高去,也没设施把职高的学生随机提到高中来。做这样的实验会改变人的一生,无论是实验伦理照样现真相形都不允许。

这个时刻怎么办呢?焦点照样 在确定性的效果内里寻找随机性。这内里的随机性就来自中考。由于考试一定存在施展的问题,也就是在分数线上下的一个狭窄区间,这些考生可以看作是差不多的,是运气的手把他们随机分到了通俗高中和职业高中。

构建了这个自然实验之后,我们就可以用分数线上下的这部门学生来作为样本,研究随机分配到高中和职高,对一小我私人未来生长、薪酬的影响了。

这个方式异常有用。由于现实中有太多这样人为筛选的节点了,无论是对小我私人,对公司都是一样的。而在筛选的尺度线上下,往往都是失之毫厘差之千里。好比突然出了一个政策,给注册三年之内的公司一个税务减免,那么注册三年零一天的就领不到,而注册两年零364天的就可以。这一笔税务减免,就可能给两个原本差不多的公司未来的生长造成实质的区别。

制订这些条条框框的人,没有想到这是一个实验,然则在Angrist和Imbens看来, 政策的随机性、小我私人施展的随机性,这些都可以经由巧妙的构建,成为自然实验,来研究一些表象之下更深条理的问题。

有了这个方式之后,极大地增添了经济学的适用性和研究局限。可以说,他们的孝顺,甚至逾越了经济学这个学科,对社会科学的其他分支,好比政治学、社会学、心理学、国际关系等等,都有很大的影响。

Imbens和Angrist的孝顺,用一本书来写都不夸张。这本书他们已经写了,质量异常高,那就是:

推荐给任何一个对实证经济学有兴趣的人。

顺便说一个小八卦,Imbens的夫人,Susan Athey,也是一位很强的经济学家,现在在斯坦福大学事情,在业界的名气比Imbens还要大,她已经获得了号称小诺贝尔奖的克拉克奖,在未来很可能由于其在机械学习和计量经济学相连系方面的孝顺,再拿一次诺奖。

伉俪俩由于差其余孝顺同获诺奖,也会是一段美谈。

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