程實 | 2021年諾貝爾經濟學獎的貢獻與啓示：尊重事實、走出定式

首席經濟學家論壇

causal questions, which has been of great benefit to society（三位經濟學家的研究極大提高了我們對社會認知的因果分析能力）-Peter Fredriksson, chair of the Economic Sciences Prize Committee （諾貝爾經濟科學獎委員會主席）.” 2021年諾貝爾經濟學獎最終分别授予了戴維·卡德（David Card）， 吉多·W·因本斯（Guido W. Imbens）以及約書亞•安格裏斯特(Josh Angrist) 三位經濟學家，以表彰他們在勞動經濟學實證方法研究和因果分析方法論上作出的突出貢獻。本文簡要總結了三位經濟學家具體的學術貢獻，進一步我們讨論了三位經濟學家的研究成果的意義和對我們的啓示。

研究貢獻

戴維·卡德的研究領域主要集中在勞動經濟學領域, 具體研究興趣涉及了最低工資、教育回報、勞動收入，教育投入、移民問題以及就業不平等性等課題。卡德曾多次在《美國經濟評論》（America Economic Review， AER）、《政治經濟學雜志》(Journal of Political Economics, JPE) 等國際頂尖學術期刊上發表了許多具有突出實證及實踐價值的學術論文。在研究方法上，他經常通過運用雙重差分模型（DID）、自然實驗研究以及元分析等創新方法論的實證研究質疑來自主流經濟學的固有理論發現。此外，卡德在自然實驗的數據處理問題上同樣對經濟研究者産生了廣泛的參考價值。具體來說，他在實證研究中可以靈活應用統計分析來篩選大數據中可信度較高的關鍵數據，從而能夠提供比傳統計量模型提供更可靠的實證結果，這使得其研究發現具有更高的客觀性。

關于研究成果，卡德最大的學術發現首先集中在最低工資的研究問題上。傳統經濟學認爲，提高最低工資會導緻勞動市場上就業水平的降低。然而，卡德和克魯格在《最低工資與就業》（1993）一文中提出，若是在兩個勞動環境極爲相似的市場中出現最低工資差異，便可通過比較分析來發現兩個市場就業水平變化的差異，從而有效驗證最低工資對就業是否存在顯著影響。卡德最終通過一些列的實證研究成功質疑了傳統經濟學最低工資與就業顯著負相關的結論。

另外，卡德在教育投入與教育回報之間的相關性研究上同樣提供了大量有影響力的實證性分析。在20世紀90年代中期，大量的研究發現學生的學習成績與學校投入沒有顯著關系，人們進一步認爲學習成績與個人收入提高長期不存在顯著相關。因此很多業界和政界領袖要求減少對教育資源的投入。卡德和他的學術“知己”克魯格通過分析不同種族居民部門的收入差距變化與教育投入變化之間的關系，最終證明了教育投入與教育回報存在顯著正相關性。這一結論不僅僅對學術界産生的巨大的影響，同時影響了聯邦政府以及歐洲部分國家繼續保持對教育投入的高度支持。

卡德在移民問題研究上同樣有着不同于傳統經濟學的觀點。比如卡德2009年發表在AER上的《移民與不均等》（Immigration and inequality）一文中指出移民實際上對當地市場的工資水平影響沒有産生顯著的沖擊。真正能夠解決移民問題的是企業。企業是否可以通過調整他們管理模式和生産技術來吸收額外的低技能勞動力是解決移民對勞動力是影響的關鍵。

在統計上，卡德提出了如何重新定義和計量勞動收入。他認爲在計量勞動收入中需要關注勞動收入的比例不是穩定的。他強調關注除了勞動者工資收入以外勞動者人力資本收入的變化。同時，卡德經常使用元分析來驗證不同時間序列模型的實證效果，從而檢驗不同模型拟合結果的可信度。

另外兩位分享一半諾貝爾經濟學獎的經濟學家是安格裏斯特(Josh Angrist)和因本斯（Guido W. Imbens）。這兩位經濟學家主要集中于計量經濟學與經驗微觀經濟學領域的研究，尤其是在因果關系分析的實證創新上有廣泛影響力。與卡德相似，三人的貢獻本質都是運用了自然實驗的方法，對因果關系檢驗做出了的巨大貢獻。安格裏斯特和因本斯同樣在《計量經濟學》 （Econometrica），《經濟學季刊》（Quarterly Journal of Economics， QJE），以及《美國經濟評論》 (American Economic Review, AER)等國際學術頂尖刊物上發表了許多具有深遠影響的學術文章。

與卡德類似，安格裏斯特通過運用自然實驗法和工具變量處理，在過去幾十年中提供了各種具有廣泛說服力的經驗性實證分析以幫助社會有效解決了各種複雜的問題。這些問題包括了教育投入，醫療保險，移民問題，勞動投入，恐怖主義以及計量統計等多個方面。尤其在教育領域，安格裏斯特的多篇文章已經被奉爲經濟學經典。比如安格裏斯特利用構造工具變量和兩階段最小二乘估計方法(Two-stage Least Squares Estimate, 2SLS)解決了教育時間與未來工資水平模型構造的内生性問題。從而有效的證明了教育時間的延長可以顯著提高未來工資水平。因此，他反對美國《義務教育法》(Compulsory School Attendance Act) 對學生個人的經濟意義不大的觀點。

另外。安格裏斯特還針對學校政策影響提供了其他具有廣泛影響力的實證分析。比如他研究了學校是否應該投入資源以采取各種激勵措施提高學生成績等具體問題。其中，安格裏斯特和拉維(Angrist&Lavy, 1999)針對學校班級規模問題的研究被學術界大量引用。具體來說，安格裏斯特使用自然實驗法和工具變量，發現了對于大部分地區，較小的班級規模有利于提高學生成績。但在社會風氣較差的地區，這種關系并無顯著性。這強調了地區特點，教學資源與教學規模之間的相互聯系。安格裏斯特和克魯格合作提出了模糊不連續回歸設計(Fuzzy Discontinuous Regression Design)，該計量設計爲研究同伴效應的存在性提供了可靠的經驗性證據。（同伴效應-Partner Effect，鄰近的平等個體之間在各種社會關系中産生相互作用時，其中某一個體的行爲及決策受到同一群體中其他人行爲及決策的影響）

安格裏斯特還探索了家庭成員間的交互作用對勞動供給的影響。比如孩子數量對父母工作決策的影響。他的實證研究驗證了如果丈夫個人教育水平和收入水平較高，那麽妻子不會因爲孩子增多而減少勞動供給。

最後，不得不提的是安格裏斯特和因本斯在推進非實驗性微觀計量方法上所取得的卓越成就。安格裏斯特和因本斯最大的貢獻是在計量經濟學和流行病學領域給出了一些列的應用處置效應的工具變量估計的方法與注意事項。這有力的幫助了大批的經濟學者更加準确地分析了經濟運行中的具體因果關系。

經濟學的新變化

實驗經濟學和實踐貢獻近年來愈發受到重視。近幾年來，諾貝爾經濟學家均是頒給了在實驗經濟學領域做出了巨大貢獻的經濟學家。反映了實驗經濟學愈發得到社會的重視。一個主要原因是，實驗經濟學能夠通過更加可靠且實際的因果分析，針對廣泛的社會問題提供更加有效的政策建議。無論是卡德，安格裏斯特還是因本斯，三位經濟學家都是通過将自然實驗法，雙重差分模型或改進後的非實驗性數據應用于微觀經濟學中的具體領域中（如就業、教育、醫療，反恐，政策效果以及移民研究），從而爲解決社會廣泛的複雜問題提供了更加靠性的因果分析與經驗證據。

經濟學更需要批判精神。三位經濟學家的學術追求均反映批判性精神對學術創新的重要性。長期以來，在主流經濟學中，經驗微觀經濟學領域長期沒有受到足夠重視。三位新晉諾貝爾獲得者的學術貢獻幫助了經驗微觀經濟學從傳統經濟學已有結論的束縛中成功解脫了出來。不論從卡德，安格裏斯特還是因本斯的個人學術生涯中，我們都可以看到他們一次次的通過豐富的實證結果和嚴密的因果分析成功反擊了來自主流經濟學界的不同質疑。這實際上反映了當今經濟學界需要更多具有批判性精神和創新精神的經濟學家，在質疑傳統經濟學的固有結論基礎上，新一代的經濟學家需要通過大膽的實證創新和小心的因果求證引領經濟學邁向更加多元化的發展方向。

對中國的啓示

掙脫學術教條的束縛。作爲後發學術重地，中國經濟學研究很容易受到傳統經濟學既有框架的影響。這使得中國的經濟學者無論于宏觀還是微觀領域中都在追求完美數學模型的假定空間裏越走越窄。如何掙脫教條主義的束縛，突破象牙塔的約束，從而結合中國實際情況創造性的發展中國的實驗經濟學，爲中國存在的廣泛性社會問題提供實證幫助，将是中國經濟學者的學術使命。

提高因果分析能力。對于市場中的經濟學者來說，研究結論首先需要具有客觀性。市場經濟學者可通過構建适合的實驗性研究法更加精準的描述經濟運行的狀況，從而爲具體的市場問題尋找具體的關鍵因素，提供具體的政策建議。

提高數據應用的科學性。數據分析需要考慮多種可能性。通過運用自然實驗法或者雙重差分模型可以幫助我們識别相關數據中哪些是有效的，哪些是無效的。而靈活設計工具變量可以提高回歸分析中的因果關系，幫助經濟學者更客觀的發現經濟變量之間的具體聯系。

重視微觀領域的具體研究問題。公平正義不僅僅是當前中國需要重視的問題，更是全世界日益關切的問題。不論是中國還是其他主要經濟體，我們都将面臨勞動市場結構老齡化，貧富差距加劇，個人可支配收入下降，教育及醫療資源不公平性上升等一系列關乎社會民生保障的問題。作爲經濟學者，應當更加關注公平正義下廣泛的微觀社會問題。

尊重事實，走出定式。當前現實世界的背景是百年未有之大變局，變化無時無刻不在發生，對傳統理論、經驗思維的沖擊廣泛存在并不斷增強。對于中國經濟的學術研究和政策制定而言，掌握數據、尊重事實、走出思維定式，才是在亂局中開新局的最優選擇。