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本次諾貝爾經(jīng)濟學(xué)獎于2021年10月11日出爐，David Card，Joshua D.Angrist和Guido W. Imbens三人獲獎。出乎意料，似乎又在意料之中。三位獲獎人的權(quán)重并不均等，David Card占據(jù)了本次經(jīng)濟學(xué)諾獎的一半，Joshua D. Angrist和Guido W.Imbens則分享另一半。這個劃分的理由可能是區(qū)分領(lǐng)域的，David Card的獲獎理由是“他對于勞動經(jīng)濟學(xué)的實證貢獻”，Joshua D. Angrist和Guido W. Imbens則是“他們對分析因果關(guān)系的方法論貢獻”。

經(jīng)濟學(xué)實證研究和因果關(guān)系方法論之前有密切的聯(lián)系，兩者之間相輔相成、彼此成就。實證研究是因果關(guān)系方法論的試煉場，同時也極大地推動了因果關(guān)系方法論的發(fā)展。本次獲獎的三位學(xué)者在提出方法論和實踐方法論方面做出了突出的貢獻。盡管三位獲獎學(xué)者主要耕耘于勞動經(jīng)濟學(xué)領(lǐng)域，而與其說本次諾獎歸于勞動經(jīng)濟學(xué)，不如說更多的是表彰“因果”分析方法論的勝利。

David Card從1990年初就執(zhí)著于在勞動經(jīng)濟學(xué)領(lǐng)域利用自然實驗的方法進行因果關(guān)系的識別，Joshua D. Angrist和Guido W.Imbens更是在上世紀(jì)90年代中期就論證了自然實驗方法論對因果推斷的準(zhǔn)確性。此后該研究方法被廣泛應(yīng)用到實證研究領(lǐng)域。

在過去的二三十年間，實證研究在經(jīng)濟學(xué)研究論文中占了絕大部分（7成以上），其中又有絕大部分使用自然實驗或擬自然實驗方法。可見該方法論的重要性和其巨大的應(yīng)用空間。這一套方法和理念也是經(jīng)濟學(xué)專業(yè)基礎(chǔ)訓(xùn)練中的重要一環(huán)，一個訓(xùn)練有素的實證經(jīng)濟學(xué)家對相關(guān)方法必須了如指掌、運用自如。David Card，Joshua D. Angrist和Guido W. Imbens是經(jīng)濟學(xué)實證研究領(lǐng)域的因果關(guān)系理念與自然實驗方法的最大推手，他們的貢獻可類比米開朗其羅、達芬奇和拉斐爾之于西方繪畫，雖然現(xiàn)在這些方法大家都會玩，但是人家是第一個使用并推廣了這一套重要方法的人。

因果關(guān)系

實證研究的終極目標(biāo)

因果關(guān)系是實證研究的終極目標(biāo)，其含義是兩個事物（經(jīng)濟變量）之間的真實關(guān)系，即一個是因（X）一個是果（Y），X是導(dǎo)致Y的必然原因，而Y是X的必然結(jié)果。

因果關(guān)系是復(fù)雜的事物關(guān)系中最為直接并具有重要政策含義的一對關(guān)系，只有基于對事物因果關(guān)系的認(rèn)識，才能真正把握現(xiàn)實世界的運行規(guī)律并對其進行改造。我們在生活中看到的大部分關(guān)系其實都是簡單粗暴的相關(guān)關(guān)系而不是因果關(guān)系。比如雞一叫（X），天就亮（Y），我們用常識就可以判斷雞叫不是導(dǎo)致天亮的原因，天亮也不是雞叫的結(jié)果，兩者只是相關(guān)關(guān)系而不是因果關(guān)系。再比如，我們觀察到去醫(yī)院看病（X）的人身體健康水平差（Y），是否能推之去醫(yī)院導(dǎo)致健康程度下降？

顯然這一判斷是有偏差的，這一對關(guān)系只是相關(guān)而非因果。

現(xiàn)實世界中大量的事物之間的關(guān)系是錯綜復(fù)雜的，為了能撥開現(xiàn)象看本質(zhì)，科學(xué)家需要借助工具對事物之間的因果關(guān)系進行識別，并實現(xiàn)對現(xiàn)實的理想化改造。在經(jīng)濟學(xué)領(lǐng)域中，計量經(jīng)濟學(xué)提供了這樣一整套的工具包。簡言之，計量經(jīng)濟學(xué)就是使用統(tǒng)計學(xué)的方法，利用大量從現(xiàn)實中收集上來的數(shù)據(jù)，識別經(jīng)濟變量之間的因果關(guān)系。傳統(tǒng)的計量經(jīng)濟學(xué)強調(diào)使用較為復(fù)雜的數(shù)學(xué)方法論證因果關(guān)系，Joshua D.Angrist和Guido W. Imbens則是率先強調(diào)并極力推廣“自然實驗”方法論的先行者。

自然實驗

對實證研究領(lǐng)域有顛覆性的影響

“自然實驗”方法的使用對實證研究領(lǐng)域的影響是顛覆性的，如“蘋果”之于傳統(tǒng)手機。傳統(tǒng)的實證方法強調(diào)從現(xiàn)實中收集數(shù)據(jù)，根據(jù)經(jīng)濟學(xué)理論構(gòu)建實證研究的模型，然后帶入數(shù)據(jù)得到對經(jīng)濟變量之間關(guān)系的定量估計?？梢哉f非常強調(diào)方法的正確使用，而對數(shù)據(jù)收集沒有建議。長期以來，實證經(jīng)濟學(xué)家被動地收集現(xiàn)實世界中的數(shù)據(jù)，然后利用計量經(jīng)濟學(xué)的高深方法，如同在實驗室里一樣對數(shù)據(jù)進行各種控制和解剖，分離出因果關(guān)系。而Joshua D. Angrist和Guido W. Imbens則強調(diào)在被動收集數(shù)據(jù)之前，先去思考是否可以借助上帝之手利用自然實驗獲得對因果關(guān)系的直接判斷。打個比方來說，傳統(tǒng)的實證方法是用高超的技術(shù)打一手爛牌（觀察的數(shù)據(jù)），而自然實驗法是先抓一手好牌（實驗的數(shù)據(jù)）并用簡單的技術(shù)手段打贏。

2019年的諾貝爾經(jīng)濟學(xué)獎得主Abhijit Banerjee, Esther Duflo, 和Michael Kremer使用的是“隨機干預(yù)實驗”的方法研究全球貧困問題?！半S機干預(yù)實驗”與“自然實驗”存在極大差異，前者通常是在小范圍內(nèi)由研究者自行設(shè)計對現(xiàn)實世界的干預(yù)，比如其在印度村莊中進行的發(fā)放蚊帳和各種藥物實驗，研究者親力親為對整個實驗進行完美的控制，從而得到干凈的分析結(jié)果。后者是研究者只作為觀察者，不對現(xiàn)實數(shù)據(jù)產(chǎn)生的過程進行干預(yù)，而是借助政策或者某些事件自然產(chǎn)生的隨機性，巧妙地識別因果關(guān)系?！半S機干預(yù)實驗”通常存在結(jié)論外推性的問題，換一個實驗對象或許結(jié)果會存在不穩(wěn)定的情況；而自然實驗借助真實世界里的巧合設(shè)計，其結(jié)論通常更具有一般意義。

比如David Card在1990年發(fā)表的文章“The Impact of the Mariel Boatlift on the Miami Labor Market”，利用了一個政治事件作為自然實驗。1980年4月20日古巴領(lǐng)導(dǎo)人卡斯特羅的特赦令——古巴居民可以自由從古巴的Mariel港口離開去往美國，使得與之最近的美國城市邁阿密在短期內(nèi)接收到大量古巴移民。由于該法令導(dǎo)致的短期大量移民流入對于邁阿密來說是完全沒有準(zhǔn)備的突發(fā)事件，因而可以解決一般情況下移民奔著高工資和就業(yè)機會有組織、有目的進入某地而產(chǎn)生的反向因果問題，從而可以更好地識別移民對當(dāng)?shù)貏趧恿κ袌龅挠绊憽?/span>

再比如David Card與Alan Krueger1994年合作發(fā)表在《美國經(jīng)濟學(xué)評論》上的“Minimum Wages and Employment: A Case Study of the Fast FoodIndustry in New Jersey and Pennsylvania”一文，利用新澤西隨機的最低工資調(diào)整作為自然實驗，通過對兩個近似地區(qū)快餐業(yè)就業(yè)在政策實施前后的差異來分析最低工資的政策效果。

自然實驗就是借助現(xiàn)實中發(fā)生的隨機事件獲得因果判斷。這種方法在后來的30年中得到了極大的推廣，并不斷出圈應(yīng)用到更為廣泛的、對現(xiàn)實政策的評估和對經(jīng)濟現(xiàn)象的解釋之中。

David Card引發(fā)的學(xué)術(shù)爭論

除了方法上的貢獻，David Card也是一位敢于挑戰(zhàn)傳統(tǒng)經(jīng)濟學(xué)認(rèn)知的學(xué)者。他對以上兩個問題的研究，顛覆了傳統(tǒng)勞動力經(jīng)濟學(xué)的認(rèn)知，引發(fā)了長達幾十年的學(xué)術(shù)爭論。

最低工資的提高對就業(yè)的影響，以及大量移民的進入對當(dāng)?shù)貏趧恿Γㄌ貏e是低技能者）的就業(yè)和工資水平的影響，是勞動力經(jīng)濟學(xué)中的經(jīng)典議題。新古典的理論認(rèn)為，打破市場均衡工資必然導(dǎo)致就業(yè)損失；短期大量的勞動供給，在勞動力需求不變的前提下，必然導(dǎo)致當(dāng)?shù)貏趧恿Φ木蜆I(yè)和工資損失。而借助自然實驗的方法，David Card得出了完全相反的結(jié)論。他發(fā)現(xiàn)最低工資調(diào)整對就業(yè)的影響微乎其微，其在提升勞動者工資水平的同時并不會對其就業(yè)帶來威脅。這一結(jié)論無疑為最低工資政策的推行和工會在工資議價中的作用給予了極大的支持。這一觀點的產(chǎn)生引發(fā)了對這一問題的長久爭論，滋養(yǎng)和豐富了勞動力學(xué)的這一支文獻，并使得最低工資政策成為政府干預(yù)勞動力市場最有效的手段，無論是中國的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整，還是美國新冠疫情期間的社會救助，最低工資都是政府采取的重要政策手段。

David Card的另一個主要觀點是移民對當(dāng)?shù)貏趧恿κ袌霾粫a(chǎn)生負(fù)面影響，不會抑制當(dāng)?shù)厝说木蜆I(yè)和工資水平。這一觀點對移民政策的放開給予了理論上的支持，不過爭議也是巨大的。勞動經(jīng)濟學(xué)界見證了來自加拿大的David Card和來自古巴的George J. Borjas的長期論戰(zhàn)。后者一直秉持移民帶來就業(yè)沖擊等觀點，也是特朗普政府移民政策的背書者。兩位大咖的論戰(zhàn)產(chǎn)生了大量的學(xué)術(shù)論文，推動了這一研究領(lǐng)域的發(fā)展和政策的制定。

David Card，Joshua D. Angrist和Guido W. Imbens三位獲獎?wù)咴诟髯缘念I(lǐng)域都是反傳統(tǒng)的，敢于挑戰(zhàn)權(quán)威，我只能想象他們經(jīng)歷的批判和不認(rèn)可，以及他們多年的頑強堅持，直至擁有眾多的追隨者，成為經(jīng)濟學(xué)研究的主流。這可能也是他們今天能夠站到經(jīng)濟學(xué)研究頂峰的原因。

本文來源：新京報

張丹丹，北大博雅青年學(xué)者、北大國發(fā)院經(jīng)濟學(xué)副教授（長聘）、教育部長江青年學(xué)者。張丹丹老師的研究領(lǐng)域為勞動經(jīng)濟學(xué)、應(yīng)用計量經(jīng)濟學(xué)和實驗經(jīng)濟學(xué)。