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2021年诺贝尔经济学奖的贡献与启示:尊重事实、走出定式

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发表于 2021-10-13 09:23:17 | 显示全部楼层 |阅读模式

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程实 张弘顼(工银国际首席经济学家、中国首席经济学家论坛理事;工银国际资深经济学家)

  “Their research has substantially improved our ability to answer key causal questions, which has been of great benefit to society(三位经济学家的研究极大提高了我们对社会认知的因果分析能力)-Peter Fredriksson, chair of the Economic Sciences Prize Committee (诺贝尔经济科学奖委员会主席).” 2021年诺贝尔经济学奖最终分别授予了戴維·卡德(David Card), 吉多·W·因本斯(Guido W. Imbens)以及约书亚•安格里斯特(Josh Angrist) 三位经济学家,以表彰他们在劳动经济学实证方法研究和因果分析方法论上作出的突出贡献。本文简要总结了三位经济学家具体的学术贡献,进一步我们讨论了三位经济学家的研究成果的意义和对我们的启示。
  研究贡献
  戴維·卡德的研究领域主要集中在劳动经济学领域, 具体研究兴趣涉及了最低工资、教育回报、劳动收入,教育投入、移民问题以及就业不平等性等课题。卡德曾多次在《美国经济评论》(America Economic Review, AER)、《政治经济学杂志》(Journal of Political Economics, JPE) 等国际顶尖学术期刊上发表了许多具有突出实证及实践价值的学术论文。在研究方法上,他经常通过运用双重差分模型(DID)、自然实验研究以及元分析等创新方法论的实证研究质疑来自主流经济学的固有理论发现。此外,卡德在自然实验的数据处理问题上同样对经济研究者产生了广泛的参考价值。具体来说,他在实证研究中可以灵活应用统计分析来筛选大数据中可信度较高的关键数据,从而能够提供比传统计量模型提供更可靠的实证结果,这使得其研究发现具有更高的客观性。
  关于研究成果,卡德最大的学术发现首先集中在最低工资的研究问题上。传统经济学认为,提高最低工资会导致劳动市场上就业水平的降低。然而,卡德和克鲁格在《最低工资与就业》(1993)一文中提出,若是在两个劳动环境极为相似的市场中出现最低工资差异,便可通过比较分析来发现两个市场就业水平变化的差异,从而有效验证最低工资对就业是否存在显著影响。卡德最终通过一些列的实证研究成功质疑了传统经济学最低工资与就业显著负相关的结论。
  另外,卡德在教育投入与教育回报之间的相关性研究上同样提供了大量有影响力的实证性分析。在20世纪90年代中期,大量的研究发现学生的学习成绩与学校投入没有显著关系,人们进一步认为学习成绩与个人收入提高长期不存在显著相关。因此很多业界和政界领袖要求减少对教育资源的投入。卡德和他的学术“知己”克鲁格通过分析不同种族居民部门的收入差距变化与教育投入变化之间的关系,最终证明了教育投入与教育回报存在显著正相关性。这一结论不仅仅对学术界产生的巨大的影响,同时影响了联邦政府以及欧洲部分国家继续保持对教育投入的高度支持。
  卡德在移民问题研究上同样有着不同于传统经济学的观点。比如卡德2009年发表在AER上的《移民与不均等》(Immigration and inequality)一文中指出移民实际上对当地市场的工资水平影响没有产生显著的冲击。真正能够解决移民问题的是企业。企业是否可以通过调整他们管理模式和生产技术来吸收额外的低技能劳动力是解决移民对劳动力是影响的关键。
  在统计上,卡德提出了如何重新定义和计量劳动收入。他认为在计量劳动收入中需要关注劳动收入的比例不是稳定的。他强调关注除了劳动者工资收入以外劳动者人力资本收入的变化。同时,卡德经常使用元分析来验证不同时间序列模型的实证效果,从而检验不同模型拟合结果的可信度。
  另外两位分享一半诺贝尔经济学奖的经济学家是安格里斯特(Josh Angrist)和因本斯(Guido W. Imbens)。这两位经济学家主要集中于计量经济学与经验微观经济学领域的研究,尤其是在因果关系分析的实证创新上有广泛影响力。与卡德相似,三人的贡献本质都是运用了自然实验的方法,对因果关系检验做出了的巨大贡献。安格里斯特和因本斯同样在《计量经济学》 (Econometrica),《经济学季刊》(Quarterly Journal of Economics, QJE),以及《美国经济评论》 (American Economic Review, AER)等国际学术顶尖刊物上发表了许多具有深远影响的学术文章。
  与卡德类似,安格里斯特通过运用自然实验法和工具变量处理,在过去几十年中提供了各种具有广泛说服力的经验性实证分析以帮助社会有效解决了各种复杂的问题。这些问题包括了教育投入,医疗保险,移民问题,劳动投入,恐怖主义以及计量统计等多个方面。尤其在教育领域,安格里斯特的多篇文章已经被奉为经济学经典。比如安格里斯特利用构造工具变量和两阶段最小二乘估计方法(Two-stage Least Squares Estimate, 2SLS)解决了教育时间与未来工资水平模型构造的内生性问题。从而有效的证明了教育时间的延长可以显著提高未来工资水平。因此,他反对美国《义务教育法》(Compulsory School Attendance Act) 对学生个人的经济意义不大的观点。
  另外。安格里斯特还针对学校政策影响提供了其他具有广泛影响力的实证分析。比如他研究了学校是否应该投入资源以采取各种激励措施提高学生成绩等具体问题。其中,安格里斯特和拉维(Angrist&Lavy, 1999)针对学校班级规模问题的研究被学术界大量引用。具体来说,安格里斯特使用自然实验法和工具变量,发现了对于大部分地区,较小的班级规模有利于提高学生成绩。但在社会风气较差的地区,这种关系并无显著性。这强调了地区特点,教学资源与教学规模之间的相互联系。安格里斯特和克鲁格合作提出了模糊不连续回归设计(Fuzzy Discontinuous Regression Design),该计量设计为研究同伴效应的存在性提供了可靠的经验性证据。(同伴效应-Partner Effect,邻近的平等个体之间在各种社会关系中产生相互作用时,其中某一个体的行为及决策受到同一群体中其他人行为及决策的影响)
  安格里斯特还探索了家庭成员间的交互作用对劳动供给的影响。比如孩子数量对父母工作决策的影响。他的实证研究验证了如果丈夫个人教育水平和收入水平较高,那么妻子不会因为孩子增多而减少劳动供给。
  最后,不得不提的是安格里斯特和因本斯在推进非实验性微观计量方法上所取得的卓越成就。安格里斯特和因本斯最大的贡献是在计量经济学和流行病学领域给出了一些列的应用处置效应的工具变量估计的方法与注意事项。这有力的帮助了大批的经济学者更加准确地分析了经济运行中的具体因果关系。
  经济学的新变化
  实验经济学和实践贡献近年来愈发受到重视。近几年来,诺贝尔经济学家均是颁给了在实验经济学领域做出了巨大贡献的经济学家。反映了实验经济学愈发得到社会的重视。一个主要原因是,实验经济学能够通过更加可靠且实际的因果分析,针对广泛的社会问题提供更加有效的政策建议。无论是卡德,安格里斯特还是因本斯,三位经济学家都是通过将自然实验法,双重差分模型或改进后的非实验性数据应用于微观经济学中的具体领域中(如就业、教育、医疗,反恐,政策效果以及移民研究),从而为解决社会广泛的复杂问题提供了更加靠性的因果分析与经验证据。
  经济学更需要批判精神。三位经济学家的学术追求均反映批判性精神对学术创新的重要性。长期以来,在主流经济学中,经验微观经济学领域长期没有受到足够重视。三位新晋诺贝尔获得者的学术贡献帮助了经验微观经济学从传统经济学已有结论的束缚中成功解脱了出来。不论从卡德,安格里斯特还是因本斯的个人学术生涯中,我们都可以看到他们一次次的通过丰富的实证结果和严密的因果分析成功反击了来自主流经济学界的不同质疑。这实际上反映了当今经济学界需要更多具有批判性精神和创新精神的经济学家,在质疑传统经济学的固有结论基础上,新一代的经济学家需要通过大胆的实证创新和小心的因果求证引领经济学迈向更加多元化的发展方向。
  对中国的启示
  挣脱学术教条的束缚。作为后发学术重地,中国经济学研究很容易受到传统经济学既有框架的影响。这使得中国的经济学者无论于宏观还是微观领域中都在追求完美数学模型的假定空间里越走越窄。如何挣脱教条主义的束缚,突破象牙塔的约束,从而结合中国实际情况创造性的发展中国的实验经济学,为中国存在的广泛性社会问题提供实证帮助,将是中国经济学者的学术使命。
  提高因果分析能力。对于市场中的经济学者来说,研究结论首先需要具有客观性。市场经济学者可通过构建适合的实验性研究法更加精准的描述经济运行的状况,从而为具体的市场问题寻找具体的关键因素,提供具体的政策建议。
  提高数据应用的科学性。数据分析需要考虑多种可能性。通过运用自然实验法或者双重差分模型可以帮助我们识别相关数据中哪些是有效的,哪些是无效的。而灵活设计工具变量可以提高回归分析中的因果关系,帮助经济学者更客观的发现经济变量之间的具体联系。
  重视微观领域的具体研究问题。公平正义不仅仅是当前中国需要重视的问题,更是全世界日益关切的问题。不论是中国还是其他主要经济体,我们都将面临劳动市场结构老龄化,贫富差距加剧,个人可支配收入下降,教育及医疗资源不公平性上升等一系列关乎社会民生保障的问题。作为经济学者,应当更加关注公平正义下广泛的微观社会问题。
  尊重事实,走出定式。当前现实世界的背景是百年未有之大变局,变化无时无刻不在发生,对传统理论、经验思维的冲击广泛存在并不断增强。对于中国经济的学术研究和政策制定而言,掌握数据、尊重事实、走出思维定式,才是在乱局中开新局的最优选择。

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