今年的諾貝爾經濟學獎與我們的教育，收入，地方政策息息相關

尋找這些紛亂邏輯中的隨機性，然後利用隨機性這把刀，斬斷其他干擾我們判斷的因素，找出我們希望真正觀察到的因果關係。

10月11日下午，瑞典皇家科學院公布了2021年諾貝爾經濟學獎。其中，經濟學家戴維·卡德（David Card）因「對勞動經濟學的實證貢獻」獲一半獎項，另兩位經濟學家喬舒亞·安格李斯特（Joshua Angrist）和吉多·因本斯（Guido Imbens）因「對因果關係分析的方法論貢獻」共享另一半獎項。

瑞典皇家科學院指出，今年的三位獲獎者提供了關於勞動力市場的新見解，並展示了關於因果關係的結論可以從自然實驗中獲得這一點。他們的研究方法已經擴展到其他領域，並徹底改變了實證研究，涵蓋到了我們生活中的諸多方面，例如醫保，養老金，勞工報酬等，下面我們來聊聊......

自然實驗

在大眾的印象里，做實驗就等於科學研究。在經濟學領域也是一樣，如果我們不做實驗，僅僅通過觀察到的數據來對比，那往往會得出一些讓人哭笑不得的結論。

社會科學中的許多重大問題都涉及因果關係，譬如不同地方政府補貼對於企業的影響，更長時間的教育如何影響一個人的未來收入。但這些因果關係問題一直比較難回答，因為很難對其進行比較研究。

譬如最近有的公司債務纏身，那麼如果我們要研究政府補貼對公司債務的影響，應當怎麼做呢？直接比較不同地區不同公司是不行的，因為公司往往會觀察當地政府的各種優惠來選擇是不是在當地投資建廠。正因如此，經濟學所關注的領域有太多這樣無法做實驗，但是又很重要的問題。比如醫保、養老金制度的改革：在政策推出之前，可以有很多論證，但發生了就是發生了，我們也不可能回到沒有發生的狀態，換一種選擇再觀察一遍。

但今年的獲獎者證實一點，那就是可以用自然實驗來回答這類難解的社會問題。其關鍵是，要利用偶然事件或政策變化導致人群受到不同對待的情況，類似於醫學臨床試驗的方式。

例如：分析美國新澤西州將最低時薪從 4.25 美元提高到 5.05 美元的影響。

經濟學家的傳統觀點是，提高最低工資會導致就業減少，因為這會增加企業的工資成本——但這種因果關係的證據並不完全令人信服。但僅僅研究這次上漲後新澤西發生的事情並不會顯示出影響，所以卡德二人使用了一個工資沒有變化但所有其他因素都相同的對照組：他們選擇了快餐店—一個薪酬低且最低工資很重要的行業。

結論：兩位經濟學家將新澤西州的快餐店與賓夕法尼亞州邊境的快餐店進行了比較，發現與之前的經濟學研究相反的是，提高最低工資對員工人數沒有影響。

雙重差分與斷點回歸

上述的案例所應用的方法，便是David Card通過自然實驗分析了最低工資、移民和教育對勞動力市場的影響所用的雙重差分，做法很簡單：

第一步，先把新澤西和賓夕法尼亞州最低工資還沒發生變化時刻的勞動力供給相減，得到的結果就是兩個相鄰地區固有的差異；

第二步，等到新澤西州法案實施之後，再把兩個地區的勞動力供給減一次，得到的是新的地區差異；

第三步，把新的地區差異，減去第一步獲得的固有差異，我們就得到了最低工資提升的政策效果。

但我們會發現，某些情況下，對照組也找不到怎麼辦呢？那就用「斷點回歸」。

例如研究獎學金對於未來學業的影響,學生是否獲得獎學金取決於考試的分數。因為考試必然存在發揮的問題，也就是在分數線上下的一個狹窄區間，故成績剛好達到獲獎標準與差一點達到的學生具有可比性。如果考試分數大於獲獎標準分數, 則進入處理組；如果考試分數小於獲獎標準分數, 則進入控制組。因此處理變量在獲獎標準分數處形成了一個斷點，該研究設計的主要思想是可以利用靠近這一斷點附近的樣本來有效估計處理效應。

Angrist在研究班級規模對成績的影響時，利用以色列教育系統的一項制度進行斷點回歸；該制度限定班級規模的上限為40名學生，一旦超過40名學生（比如41名學生），則該班級被一分為二。

政策的隨機性、個人發揮的隨機性，這些都可以經過巧妙的構建，成為自然實驗，來研究一些表象之下更深層次的問題。此後30年, 該方法並未引起學術界的重視，直到1990年以後, 斷點回歸設計開始被應用於各種領域，並且近年來成為因果分析和政策評估領域最重要的研究方法。

最後，給到三位的頒獎詞這樣寫道：他們提供了關於勞動力市場的新見解，並展示了可以從自然實驗中得出關於因果關係的結論。他們的方法已經擴展到其他領域，並徹底改變了實證研究。