2021諾貝爾經濟學獎啟示:錯綜複雜環境中 經濟學方法選擇和優化十分重要

  原標題:2021諾Bell經濟學獎啟示:錯綜複雜環境中 經濟學方法選擇和優化十分重要

  孫立堅(復旦大學金融研究中心主任、復旦大學經濟學院教授)

  今年諾Bell經濟學獎在大家的期待中終於發佈了。獲獎者是三位美國經濟學家:一位是戴維·卡德(David Card),是加利福尼亞大學伯克利分校的教授,他的貢獻在於用嚴謹的實證方法揭示了勞動經濟學中的一些「異質性」現象,屬於應用計量的範疇。而後兩位學者,是麻省理工大學的喬舒亞·D·安格里斯特(Joshua D.Angrist)教授和斯坦福大學的吉多·W·因本斯(Guido W. Imbens)教授,他們合作研究的成果同樣獲得今年諾獎殊榮的理由是「獎勵他們對因果關係分析的方法論的貢獻」,尤其他們在這方面的理論計量上有了全新的突破,影響了經濟學後來的研究方法。雖然今年經濟學諾獎信息發佈延遲了些,但它釋放出未來經濟學發展的取向的信息依然十分明確,甚至在眾多候選人和候選領域中,今年諾獎給了勞動力市場問題研究的微觀計量經濟學家,也是在情理之中。那就是這個領域的研究對我們正確認識今天十分關鍵的就業政策的效果、收入分配的效應乃至由此引發的政策設計的科學性問題都有十分重要的借鑒意義。

  革新經濟學中因果推理的方法

  由於經濟現象存在內在的特殊性,這一點可能在很多人文社科中都普遍存在,即經濟現象不可能再完美重復發生,而且呈現出來的各種現象之間也存在較強的相互依賴性和對外部環境變化的敏感性,如果我們不能用正確的方法找到其中客觀的規律(經濟學常說的因果關係),甚至把它們是否存在依賴關係的內在規律也認知錯誤(相關性當成因果性,因果性問題卻做出因果顛倒的判斷,甚至沒有的相關性也在誇大它們存在著相互的依賴性甚至衍生出更為離奇的因果性判斷等問題),那麼,後續的政策設計就可能無效,甚至事與願違,而且效果適得其反。今年經濟學諾獎頒發給三位做微觀計量研究的教授,也是在提醒學術研究和政策設計者千萬不能在對經濟現象錯誤判斷的基礎上去追求揭示規律和解決問題的理論與政策的「完美性」。

  事實上,至少在20世紀80年代之前,經濟學中因果推理的傳統方法依賴於結構方程模型,也就是說,基於理論給出的邏輯性形成描述經濟行為關係的方程組做出的推斷,關於這個特徵可以參見1989年諾Bell經濟學獎得主Trygve Haavelmo(1943、1944)的一系列研究成果。然而,這種結構方程方法的一個關鍵問題是,為了建立因果關係,所提出的結構方程必須要確保它的正確性,這種正確性不是停留在理論上的自圓其說,而是要經得起數據統計意義上的檢驗,甚至這種檢驗還要確保容忍的「偏差」足夠小的條件。所以,到20世紀80年代早期,這種被微觀計量經濟學家戲稱為「先入主見」的想當然的檢驗方法,就會出現各種各樣的偏差問題而經不起他們嚴格的推敲了。這次這三位微觀計量經濟學家突破了僅限於理論上的合理性研究的框架,而是重視理論的現實意義去尋找識別內在規律的科學方法,正是這種基於實踐和實驗的科學態度才獲得了他們對經濟學研究的影響力,這些識別因果關係的方法不僅成為勞動經濟學研究普遍接受的方法,而且已經廣泛地拓展到教育經濟學、城市經濟學、金融經濟學、消費經濟學、衛生經濟學等各個領域。這三位作者的很多研究也給我們展示了研究方法的廣泛的應用場景。

  研究領域的領頭羊和熱心的教育家

  值得一提的是,這三位作者既是研究領域的領頭羊,又是培育後代熱心的教育家。比如,戴維·卡德於1991年至1995年擔任美國頂級學術期刊之冠的《計量經濟學》主編,2002年至2005年又擔任和《計量經濟學》影響力並駕齊驅的《美國經濟評論》雜誌的聯合主編。1995年就獲得了美國經濟協會的約翰·貝茨·Clark獎(小諾獎),該獎項每隔一年頒發給40歲以下的經濟學家,他的工作被認為對該領域做出了最重大的貢獻。2006年,他共同獲得IDA勞動經濟學獎:2015年獲得BBVA知識前沿獎,2007年被計量經濟學會授予弗里施獎章。

  他的傑出貢獻是構建了一套基於設計的研究方法,即稱為基於自然實驗的新的可信證據。在20世紀80年代末勞動經濟學家轉向利用自然實驗產生的數據。系統地使用准實驗來解決對經濟和社會政策有重大意義的問題,很快這個潮流就改變了應用微觀計量經濟學研究和其他領域的研究方法,這一變化主要不是關於使用新的經驗方法,而是關於如何處理一個因果問題。自然實驗要求研究人員了解決定哪些單元接受哪些處理的過程。因此,新的方法需要理解識別信息的來源,也就是說,它需要關於自然實驗的制度知識。所以,卡德在20世紀90年代初的一系列論文中,對幾個世紀以來的問題進行了嚴謹和透明的分析,如最低薪資對就業的影響、移民對勞動力市場的影響,以及教育投資對勞動力市場結果的影響。通過以新穎的、先驗的、更可信的方式來解決這些問題,卡德能夠得出新的、更可靠的答案。由於卡德發起的這類研究以及隨後的年輕追隨者繼續深入的探索,使得我們今天對政策影響勞動力市場結果的潛力,移民對薪資和就業差異的影響以及企業在塑造收入方面的作用等問題,都有了更好的重新的理解。

  而因本斯和安格里斯特(1994)在他們開創性的論文中,則提出了一個很關鍵的問題,即在不限制研究對象行為的情況下(否則很可能會產生選擇性的偏差),當人群的反應有異質性時,如何使用最少的假設從隨機或准實驗研究中估計出因果關係(處理效應)。他們的研究表明,他們的方法在那些遵守由實驗或准實驗產生的分配的人當中,就可以估計出平均的因果效應(LATE),而這種效應是由工具變數(IV)識別的。所以,他們的研究成果運用在普遍存在的異質性來源未知(且無法建模和估計)的情況下,人們也可以正確地捕捉到內在的因果關係。

  而且,喬舒亞·D·安格里斯特教授和皮施克合著的書籍《基本無害的計量經濟學:實證研究者指南》(郎金煥,李井奎譯,格致出版社出版,2012)和《精通計量》(郎金煥譯,格致出版社出版,2019),都顯示了研究大家深入淺出的教育能力,即使中譯版在中國都擁有了大量的讀者,讓很多年輕人認識到了計量經濟學在研究經濟問題中的重要性和趣味性。

  曾到中國短期授課,對中國經濟的巨大變化興趣濃厚

  喬舒亞·D·安格里斯特教授曾到暨南大學進行短期授課,吸引了慕名而來的清華大學、復旦大學、中山大學、香 港中文大學、芝加哥大學、賓州州立大學等國內外頂尖高校的學員近200名師生。他圍繞計量經濟學中的幾個重要話題,熱心地向「中國粉絲」細緻地做了闡述,其中就包括隨機對照試驗、工具變數、斷點回歸設計等最新的研究動向。同時,他對中國經濟發生的巨大變化也產生了濃厚的研究興趣。

  今天業界也許很多人會認為諾獎獲得者的研究應該是理論研究佔上風,即使實證研究也應當致力於美國問題美國數據才容易出成績,但安格里斯特教授並不認同這樣的觀點。反而感到未來想要做出一些好的研究,就應該去追尋好的話題和那裡獨有的資源,才能找到獨特的問題,研究出有創新力的成果。他認為中國的勞動力市場改革及教育政策等問題就是很好的選擇。

  順便一提的是,他還是麻省理工學院(MIT)「學校效率與不平等倡議」(School Effectiveness & Inequality Initiative)的聯合創始人和聯席主任,該組織主要致力於研究美國人力資本與收入不平等之間的關係問題。

  可以這樣認為,這三位學者的工作存在異曲同工的特點,這也許就是今年他們同時獲獎的理由之一。卡德從20世紀90年代初開始的研究顯示了利用自然實驗揭示重要領域的因果效應的力量。因此,這項早期工作在將使用觀察數據的實證研究的焦點轉向依賴准實驗變異來建立因果效應方面發揮了關鍵作用。反過來,由因本斯和安格里斯特開發的框架,則顯著地改變了研究人員使用自然實驗或不完全依從性的隨機實驗所產生的數據來估計難以駕馭的因果處理效應。

  同時我們也發現要想堅持不懈、做最好的研究可能也必須具備和企業創新所需要的、一樣的「3F」條件:首先,是家庭(family)的支持,據了解,因本斯的夫人蘇珊也是一位極其優秀的經濟學家,是第一位獲得有「小諾獎」之稱的Clark獎的女性經濟學家,她對動態機制設計領域有著非常重要的貢獻。有著這樣一位志同道合的夫人存在,因本斯的研究成果當然經得起時間考驗了。這樣的案例還不少,比如,因信息經濟學獲得諾獎的阿克洛夫教授和他的妻子——非常出名的一位研究者、後來轉變為美聯儲主席和今天拜登時代又出任美國財長的耶倫女士。其次,就是強大的學術圈(friend)提供的研究氛圍,據了解,今年這三位諾獎的工作雖然有各自的側重點,但他們三人交流非常頻繁,而且私人關係也非常好,卡德說他的婚禮還邀請過今年同時獲獎的其他兩位教授。正是這種不同尋常的信賴關係,就會漸漸地產生相輔相成的研究上的協同效應。第三,要有一個強大的研究團隊或年輕的追隨者(fans),這樣才能不斷分享持續研究的快樂和大家共同鼓勵以克服等待成果時的身心煎熬。

  (作者的五位研究生黃湉晰、習豐園、劉登橙、張瑞航、王國鑒對本文亦有貢獻)

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