經(jīng)濟(jì)學(xué)研究因果關(guān)系實(shí)證方法論上的新突破

王忠玉

2021年 10 月 11日，瑞典皇家科學(xué)院宣布，將今年諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)?lì)C給卡德（D. Card）、安格里斯特（J. D. Angrist）和因本斯（G. W. Imbens），以表彰卡德對“勞動經(jīng)濟(jì)學(xué)實(shí)證方面的貢獻(xiàn)”，同時(shí)表彰安格里斯特和因本斯對“因果關(guān)系分析的方法論貢獻(xiàn)”。在此之前，1989年諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)獲得者哈維爾莫（T. Haavelmo）、2000年諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)獲得者赫克曼（J. Heckman）的工作均和因果研究緊密相關(guān)。

卡德1983年獲美國普林斯頓大學(xué)博士學(xué)位，后成為加州大學(xué)伯克利分校經(jīng)濟(jì)學(xué)教授、美國國家經(jīng)濟(jì)研究局勞動研究項(xiàng)目主任。與他人合著有《神話與測量：最低工資的新經(jīng)濟(jì)學(xué)》（1995）、《勞動經(jīng)濟(jì)學(xué)手冊》（1999）、《尋求卓越經(jīng)濟(jì)：英國經(jīng)濟(jì)改革的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)》（2004）。

安格里斯特1989年獲普林斯頓大學(xué)博士學(xué)位，現(xiàn)為麻省理工學(xué)院福特經(jīng)濟(jì)學(xué)教授、美國藝術(shù)與科學(xué)院院士、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)會會員，與他人合著《基本無害的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)：實(shí)證研究者指南》和《精通計(jì)量：從原因到結(jié)果的探尋之旅》（均有中譯本）。

因本斯1991年獲美國普羅維登斯布朗大學(xué)博士學(xué)位，現(xiàn)為斯坦福大學(xué)應(yīng)用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)教授、經(jīng)濟(jì)學(xué)教授，主要研究計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)中的因果推斷方法。他是計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)會會員、美國藝術(shù)與科學(xué)院院士。

在人類社會發(fā)展的數(shù)千年中，因果問題一直深受哲學(xué)家關(guān)注，他們提出了許多很有影響力的深刻思想；而在現(xiàn)代科學(xué)發(fā)展過程中，科學(xué)家進(jìn)一步在實(shí)踐中探索因果推斷，試圖揭示事物之間的因果聯(lián)系。計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)作為研究經(jīng)濟(jì)問題的工具性方法，自1920年代建立至今已有100年，在推進(jìn)經(jīng)濟(jì)實(shí)證研究方法方面發(fā)揮著關(guān)鍵性作用。比如，在1960年代和1970年代，經(jīng)濟(jì)學(xué)實(shí)證研究者的主要任務(wù)是試圖解釋諸如收入或GDP增長的推動因素，由此產(chǎn)生了一系列經(jīng)濟(jì)增長理論和模型。目前，經(jīng)濟(jì)學(xué)越來越趨向于實(shí)證研究或經(jīng)驗(yàn)研究。進(jìn)入1990年代，包括三位得獎(jiǎng)?wù)叩膶?shí)證研究者最關(guān)注的問題，是關(guān)于因果效應(yīng)的估計(jì)以及評估政策的分析，而不局限于獲得經(jīng)濟(jì)變量的一般性計(jì)量模型。

通常，在經(jīng)濟(jì)實(shí)證分析和研究中，人們所得到的經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)基本上是“觀察數(shù)據(jù)”，而不是“試驗(yàn)數(shù)據(jù)”。經(jīng)濟(jì)學(xué)家利用觀察性數(shù)據(jù)進(jìn)行因果推斷研究是一項(xiàng)富有挑戰(zhàn)性的任務(wù)。在許多學(xué)科中，隨機(jī)對照試驗(yàn)（randomized controlled trials）被認(rèn)為是實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)的黃金標(biāo)準(zhǔn)?？墒?，在社會科學(xué)中，由于受到財(cái)力、倫理或?qū)嵺`方面的制約，許多重要問題都無法通過隨機(jī)對照實(shí)驗(yàn)進(jìn)行研究。一方面，鑒于利用觀察數(shù)據(jù)進(jìn)行硏究，研究者無法依據(jù)自己的目的來干預(yù)實(shí)驗(yàn)，無法做受控實(shí)驗(yàn)，也不能做隨機(jī)分配處理（在醫(yī)學(xué)研究中又稱干預(yù)）。另一方面，利用觀察數(shù)據(jù)研究因果關(guān)系或因果效應(yīng)涉及兩個(gè)有挑戰(zhàn)性的問題：一個(gè)是混雜因素或內(nèi)生性，也就是忽略某些同時(shí)影響處理和結(jié)果的背景因素，導(dǎo)致研究因果關(guān)系出現(xiàn)偏差和決策錯(cuò)誤；另一個(gè)是選擇性偏差或缺失數(shù)據(jù)，即觀察數(shù)據(jù)不能代表研究者所關(guān)注的總體情況。

過去30年間，在微觀經(jīng)濟(jì)學(xué)中運(yùn)用自然實(shí)驗(yàn)研究因果推斷的工作呈現(xiàn)爆炸式增長?！白匀粚?shí)驗(yàn)”是指不受研究者控制的、自然地發(fā)生，或宏觀政策對研究變量有類似于隨機(jī)化試驗(yàn)影響的事件。利用自然實(shí)驗(yàn)進(jìn)行因果推理的想法，最早可追溯到1944年計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)家哈維爾莫的《計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的概率方法》。而美國社會學(xué)家坎貝爾（D. T. Campbell）的論文《改革作為實(shí)驗(yàn)》（1969）是最早提出采用準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)方法（quasiexperimental approach）的研究?？藏悹柡头兜卤ご髮W(xué)心理學(xué)教授西斯?fàn)栱f特（D. L. Thistlewaite）合作《回歸不連續(xù)分析：事后實(shí)驗(yàn)的替代方法》（1960），研究并開發(fā)出一種重要的實(shí)證方法——回歸不連續(xù)性設(shè)計(jì)，以此從自然實(shí)驗(yàn)中估計(jì)因果效應(yīng)。

進(jìn)入1990年代，卡德及其合作者使用一些自然試驗(yàn)分析勞動經(jīng)濟(jì)學(xué)中的一系列重要因果問題。自然試驗(yàn)在勞動經(jīng)濟(jì)學(xué)中的成功運(yùn)用，促使工具變量、雙重差分法（又稱倍差法，DID）等方法為研究因果關(guān)系或因果效應(yīng)提供了一種普遍的研究范式。

在勞動經(jīng)濟(jì)學(xué)中存在幾個(gè)著名的世紀(jì)難題：①移民會對當(dāng)?shù)鼐用竦木蜆I(yè)和收入產(chǎn)生什么影響？②設(shè)定最低工資標(biāo)準(zhǔn)，會不會造成更多人的失業(yè)？③教育的投入對收入有什么影響？在1990年代初發(fā)表的一系列論文中，卡德對上述三個(gè)難題進(jìn)行了深入嚴(yán)謹(jǐn)又透明的分析研究，他借助于新穎的、先驗(yàn)的、更可信的方式來解決這些問題，獲得了嶄新的、更可靠的答案?？ǖ逻@些最初的研究工作對進(jìn)一步激發(fā)和推動勞動力市場如何運(yùn)作的重新分析和理論研究，顯然起到了關(guān)鍵性作用，也是最重要的貢獻(xiàn)。

最低工資對就業(yè)的影響

最低工資可能是減少低收入者貧困的重要政策工具。經(jīng)濟(jì)學(xué)家長期以來一直研究最低工資對就業(yè)的影響。但是，有約束力的最低工資會增加工資成本，從而可能會減少就業(yè)。因此，低工資的工人最終是否會從最低工資中受益，其實(shí)并不清楚。教科書式的競爭模型表明，如果實(shí)施更高的最低工資以至提高到高于均衡水平，就業(yè)將大幅下降。

在1990年代之前，關(guān)于最低工資影響的證據(jù)傾向于與教科書模型一致。但識別最低工資的因果效應(yīng)是具有挑戰(zhàn)性的，特別是在時(shí)間序列背景下。最低工資的實(shí)施或改變通常是有原因的，其根本原因可能與就業(yè)前景的變化有關(guān)。例如，當(dāng)商業(yè)周期處于衰退期，就表現(xiàn)為就業(yè)率下降和工資增長降低，特別是對低收入者而言。在收入分配的底部，比較低的工資增長反過來可能會要求提高最低工資，以便于保護(hù)貧困勞動者。如果政策制定者根據(jù)這些要求采取行動，就會出現(xiàn)就業(yè)下降導(dǎo)致最低工資上漲的情況，而不是相反。

在1992年，《工業(yè)和勞動關(guān)系評論》專門刊發(fā)一期“新的最低工資研究”的研討會研究成果。這些論文報(bào)告了利用美國各州內(nèi)部隨時(shí)間變化數(shù)據(jù)所得到的分析結(jié)果，以便于估計(jì)最低工資對就業(yè)的影響。與使用時(shí)間序列數(shù)據(jù)的研究相反，這些研究可以靈活地控制常見的時(shí)間趨勢。這些論文中的研究成果在一定程度上與以前類似問題的研究結(jié)果不一致。其中有兩篇論文是卡德的，還有其他研究者如卡茨（L. Katz）和克魯格（A.B. Krueger）的論文。

在論文《最低工資會減少就業(yè)嗎？加利福尼亞州1987—1989年的案例研究》中，卡德將1988年把最低工資提高27%的加州的工資和就業(yè)的演變，和一組最低工資政策沒有改變的比較州的相應(yīng)情況演變進(jìn)行比較。從1987年到1989年，加州青少年的工資相對于比較州而言多增長10%，盡管有所增加，但沒有證據(jù)表明青少年就業(yè)率下降。事實(shí)上，和比較州相比，加州的就業(yè)人口比增加了4%。這個(gè)雙重差分法估計(jì)似乎是由勞動力參與率的上升推動的。

卡德的另一篇論文《利用地區(qū)工資差異來測量聯(lián)邦最低工資的影響》，利用這樣的事實(shí)，即國家最低工資的變化對各州有不同的影響，這取決于每個(gè)州的初始工資分配。例如，1990年美國聯(lián)邦最低工資的提高可能會影響到南方一些州50%以上的青少年，而在新英格蘭一些州，這一比例僅為5%?？ǖ卵芯堪l(fā)現(xiàn)，在受影響的青少年比例較高的州，工資增長幅度更大，但青少年就業(yè)與人口的比率沒有變化。

卡茨和克魯格的論文《最低工資對快餐業(yè)的影響》利用了這樣一個(gè)事實(shí)，即企業(yè)將受到最低工資變化的不同影響，這取決于過去低于新最低工資的勞動力比例。調(diào)查1990年和1991年美國聯(lián)邦最低工資上漲前后得克薩斯州的快餐店，他們的報(bào)告結(jié)果與卡德的一致：受影響比較大的企業(yè)的起薪增加了，這些企業(yè)的就業(yè)率也增加了。實(shí)際上，利用面板數(shù)據(jù)進(jìn)行研究存在一個(gè)揮之不去的擔(dān)憂，即不清楚為什么一些州提高了最低工資，而另一些州則沒有。也許實(shí)施更嚴(yán)格的最低工資政策的州已暴露在負(fù)面勞動力市場沖擊之下，或者反之亦然。在理想情況下，人們希望保持就業(yè)前景不變，只改變最低工資的變化幅度。為了實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)，卡德和克魯格進(jìn)一步深入研究，在《最低工資和就業(yè)：新澤西州和賓夕法尼亞州的快餐行業(yè)的案例研究》（1994）中利用雙重差分法研究了新澤西州最低工資的提升對就業(yè)的影響。在 1992 年 2 月，新澤西州將最低工資標(biāo)準(zhǔn)從 4.25美元/時(shí)提升至 5.05美元/時(shí)，而鄰近的賓夕法尼亞州并沒有提高最低工資標(biāo)準(zhǔn)。他們在時(shí)間上和空間上沒有交互作用假設(shè)下，調(diào)查了上述兩個(gè)州的 410家快餐店在最低工資調(diào)整前后的就業(yè)情況，去除了混雜性，從而推斷出因果關(guān)系。

不久之后，卡德和克魯格合著的《神話與測量：最低工資的新經(jīng)濟(jì)學(xué)》（1995）還包含了新的分析，例如最低工資對公司價(jià)值的影響、以前的時(shí)間序列和面板數(shù)據(jù)證據(jù)的穩(wěn)健性，還有關(guān)于最低工資的國際證據(jù)以及作者1992年和1994年論文的更新和擴(kuò)展。這本書在2016年再次出版，以紀(jì)念其出版20周年，由此可見它具有廣泛而深遠(yuǎn)的影響力。

移民對勞動力市場的影響

在許多國家，移民是一個(gè)激烈爭論的政治問題。令人擔(dān)憂的是，大量移民流入導(dǎo)致的勞動力供應(yīng)沖擊，可能會通過下降的工資和就業(yè)前景阻礙當(dāng)?shù)毓と说膭趧恿κ袌鰴C(jī)會。然而，這種擔(dān)憂受到許多因素的影響。首先，當(dāng)?shù)毓と说漠a(chǎn)出取決于他們的勞務(wù)能否替代或補(bǔ)充新移民的勞務(wù)。其次，預(yù)計(jì)勞動力供給側(cè)的變化會引起勞動力需求側(cè)的變化，因此，預(yù)計(jì)公司將進(jìn)入移民流入較多的地區(qū)，并投資于更適合移民工人特征的技術(shù)。第三，移民流入導(dǎo)致對商品和服務(wù)的需求發(fā)生變化，這可能會影響當(dāng)?shù)毓と说膭趧恿κ袌銮熬啊?/p>

移民如何影響居住在某個(gè)地區(qū)的當(dāng)?shù)毓と?，尤其是低技能居民，這個(gè)問題并不清楚。憑經(jīng)驗(yàn)回答這個(gè)問題具有挑戰(zhàn)性，因?yàn)楹茈y說如果沒有移民流入，一個(gè)地區(qū)會發(fā)生什么。問題是，移民可能會轉(zhuǎn)向日益增長的勞動力市場，即使沒有移民，不斷增長市場，當(dāng)?shù)厝说慕?jīng)濟(jì)結(jié)果也與其他市場不同。早期對于回答這個(gè)問題的嘗試，大多使用匯總到當(dāng)?shù)厮降拿绹蠖际袇^(qū)移民數(shù)量的變化來估計(jì)生產(chǎn)函數(shù)的參數(shù)?？傮w上結(jié)果是：對當(dāng)?shù)厝说挠绊懞苄。鴮σ泼癖旧淼挠绊懞艽蟆?/p>

卡德的兩項(xiàng)研究成果重振了移民對勞動力市場影響的研究。這兩項(xiàng)研究都涉及移民向蓬勃發(fā)展的當(dāng)?shù)貏趧恿κ袌鲞w移的混亂影響。

其中卡德的《馬列爾偷渡事件對邁阿密勞動力市場的影響》（1990）利用了美國歷史上一個(gè)獨(dú)特事件，即所謂馬列爾偷渡事件。1980年5月至9月，大約125 000人離開古巴，其中50%永久定居在邁阿密。這是迄今歷史上最大的一次非軍事渡海行動，歷史上稱之為馬列爾偷渡事件。僅僅幾個(gè)月，邁阿密的勞動力就驚人地增長了7%。卡德將馬列爾偷渡事件前后的邁阿密勞動力市場的工資和就業(yè)情況，和4個(gè)比較城市的就業(yè)情況進(jìn)行比較。在適當(dāng)選擇比較城市的情況下，馬列爾偷渡事件提供了一個(gè)典型的自然實(shí)驗(yàn)。盡管大量新移民和非技術(shù)移民涌入邁阿密，卡德的1990年論文表明，沒有證據(jù)表明，技能較低的非古巴工人的工資率和失業(yè)率受到影響?？ǖ聦べY和失業(yè)為何沒有對移民事件做出反應(yīng)提出兩種解釋：第一，有證據(jù)表明，由于馬列爾偷渡事件，當(dāng)?shù)厝撕鸵郧暗囊泼竦竭~阿密的人數(shù)減少了；第二，由于過去移民的歷史，邁阿密勞動力市場的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)能夠吸收大量非技術(shù)移民流入。人們還討論了馬列爾偷渡事件的結(jié)果是否適用于其他事件。正如卡德指出的那樣，邁阿密有接收古巴移民的歷史，這一事實(shí)可能影響了結(jié)果?？偟膩碚f，移民的區(qū)位選擇具有相當(dāng)大的歷史依賴性。因此，大多數(shù)古巴移民前往邁阿密而不是其他地方是有充分理由的。

另一篇是奧爾頓吉（J. G. Altonji）和卡德的論文《移民對低技能本土勞動力市場產(chǎn)出的影響》（1991），為移民經(jīng)濟(jì)學(xué)文獻(xiàn)留下了兩大遺產(chǎn)：首先，它設(shè)定了最常用的概念框架（本質(zhì)上是需求側(cè)模型，其中將移民建模為勞動力供給沖擊），用于分析移民增加的影響；其次，作者所運(yùn)用的估計(jì)移民影響的方法在文獻(xiàn)中反復(fù)應(yīng)用。卡德進(jìn)一步完善了這種“轉(zhuǎn)移份額”方法，他使用了每個(gè)族裔群體先前的定居模式來預(yù)測城市和職業(yè)群體的總體移民流入。通常，這種生成工具的轉(zhuǎn)移份額方法在應(yīng)用微觀經(jīng)濟(jì)學(xué)研究中十分常見，并且該方法已在移民經(jīng)濟(jì)學(xué)中反復(fù)應(yīng)用。

正是由于卡德發(fā)起的研究和后來的探索，使人們對政策影響勞動力市場結(jié)果的潛力、移民對工資和就業(yè)差異的影響，以及企業(yè)在塑造收入不平等方面所扮演的角色有了更好的理解。

實(shí)際上，卡德的貢獻(xiàn)遠(yuǎn)不止這些，例如，他還研究與勞動力市場計(jì)劃和失業(yè)保險(xiǎn)有關(guān)的重要工作，以及工會和工資談判如何影響工資不平等問題。他的研究工作不僅是實(shí)證的，而且在許多情況下，他能夠?qū)?shí)證研究與解釋性框架或顯式理論相結(jié)合。

除此之外，卡德對教育投資的影響領(lǐng)域也做出了非常有意義而影響深遠(yuǎn)的研究，比如卡德和克魯格在1990年代初合著兩篇論文《學(xué)校質(zhì)量重要嗎？教育回報(bào)和美國公立學(xué)校的特點(diǎn)》和《學(xué)校質(zhì)量和黑人白人相對收入：直接評估》，研究了學(xué)校質(zhì)量對勞動力市場結(jié)果的重要性。兩份報(bào)紙都使用了學(xué)校質(zhì)量的外生變異，這些變異來自于學(xué)校資源的大量投資時(shí)期（1930年代至1950年代），尤其是在美國南部。與以前的許多文獻(xiàn)相比，卡德和克魯格分析了學(xué)校質(zhì)量如何影響勞動力市場的結(jié)果，而不是依據(jù)考試成績進(jìn)行研究。這是一項(xiàng)重大的創(chuàng)新，因?yàn)閷W(xué)校質(zhì)量可能會比考試分?jǐn)?shù)狹隘地衡量個(gè)人在勞動力市場上取得成功的能力影響更多。他們還打破了現(xiàn)有文獻(xiàn)的模式，清晰地闡述了他們的理論研究設(shè)計(jì)。

最初利用自然實(shí)驗(yàn)進(jìn)行實(shí)證研究的熱潮，從概念上提出了嶄新的非常重要的問題。例如，對受教育回報(bào)的工具變量估計(jì)通常大于相應(yīng)的普通最小二乘法估計(jì)。為了使這些研究發(fā)現(xiàn)具備理論基礎(chǔ)，研究者自然地轉(zhuǎn)向如下框架：即總體中當(dāng)受教育回報(bào)是異質(zhì)性的框架（異質(zhì)性本質(zhì)上是指研究對象的差異或差別，既可以是個(gè)體層面上的，稱之為個(gè)體異質(zhì)性，又可以是總體層面上的，稱之為總體異質(zhì)性。在社會科學(xué)研究中，異質(zhì)性無處不在）；在此設(shè)置背景下，估計(jì)中所用的變異來源起到了非常重要的作用。

安格里斯特的論文《終身收入和越戰(zhàn)時(shí)期的征兵彩票：來自社會保障行政記錄的證據(jù)》（1990）研究了參加越戰(zhàn)經(jīng)歷對后來收入的影響。很明顯，這是內(nèi)生性的問題。據(jù)他考察，國防部征兵是通過給適齡男性抽一個(gè)征兵號碼（draft lottery）來決定，其中要設(shè)定某個(gè)上限，當(dāng)號碼小于上限時(shí)，這個(gè)人在征兵范圍之內(nèi)。這里，他定義征兵號是否小于這個(gè)上限為征兵資格，當(dāng)征兵資格為1時(shí)，這個(gè)人更有可能當(dāng)兵參加越戰(zhàn)，而這個(gè)數(shù)字是隨機(jī)抽的，所以征兵資格是一個(gè)合適的良好工具變量，無疑這是利用自然實(shí)驗(yàn)的例子。

安格里斯特的研究也指出關(guān)注異質(zhì)性的重要性。他利用越戰(zhàn)時(shí)期通過抽簽來估計(jì)服兵役對日后收入的影響。在1970年代初，征兵資格是由出生日期的隨機(jī)抽簽決定的。因此，征兵資格作為在越戰(zhàn)中服役的工具，在大多數(shù)情況下，響應(yīng)可能是異質(zhì)性的。當(dāng)處理效果因人而異，人們做出選擇時(shí)很可能會出現(xiàn)對（自然）實(shí)驗(yàn)的不完全依從性。個(gè)人在越戰(zhàn)期間自愿參軍的事實(shí)就是一個(gè)不完全遵從的例子，因?yàn)檫@些人無論是否符合征兵條件，都報(bào)名參加了服役。相反，一些有資格入伍的人卻因健康原因或仍處于上學(xué)階段而被豁免。一般來說，對準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)性和實(shí)驗(yàn)性變異的不完全遵從是無處不在的。

處理異質(zhì)性和不完全依從性的結(jié)合，進(jìn)一步向因果分析提出了問題。在安格里斯特和因本斯的研究工作之前，研究者探討允許識別總體或受處理總體中的平均處理效果的條件。一般的研究發(fā)現(xiàn)是，這些條件往往是嚴(yán)格的。另一種方法是對這些效應(yīng)進(jìn)行約束。不幸的是，這種約束往往過于寬泛，沒有實(shí)際的參考價(jià)值。

如上所述，利用觀察數(shù)據(jù)研究因果關(guān)系會涉及內(nèi)生性問題。為了解決經(jīng)濟(jì)實(shí)證分析中的內(nèi)生性問題，經(jīng)濟(jì)學(xué)家萊特（P. G.Wright）1928年的著作《對動植物油征收的關(guān)稅》首次提出工具變量，用于處理內(nèi)生性對因果推斷帶來的不利影響。工具變量需要滿足三個(gè)條件：①工具變量對關(guān)注的結(jié)果沒有直接作用，只能通過研究的處理對結(jié)果產(chǎn)生影響；②工具變量與未觀測到的混雜因素相互獨(dú)立；③工具變量和研究的處理有一定的相關(guān)性。

安格里斯特和因本斯的論文《局部平均處理效果的識別和估計(jì)》（1994）提出一種不同的方式來解決涉及異質(zhì)性、不依從的難題。具體來說，他們退一步問道：如果不對不能直接觀察的研究對象的行為施加額外限制，那么可以從隨機(jī)或自然實(shí)驗(yàn)中能學(xué)到什么，不能學(xué)到什么？他們在論文中提出一種新的實(shí)證方法學(xué)框架，這是建立在美國統(tǒng)計(jì)學(xué)家奈曼（J. Neyman）在隨機(jī)實(shí)驗(yàn)背景下提出的潛在結(jié)果框架（1923）和美國統(tǒng)計(jì)學(xué)家魯賓（D. B. Rubin）的論文《在隨機(jī)和非隨機(jī)研究中估計(jì)處理因果效應(yīng)》（1974）在觀察性數(shù)據(jù)背景下提出的潛在結(jié)果框架之上。這種框架的核心是分配機(jī)制，即決定哪些單位接受哪些處理的過程，從而決定哪些潛在結(jié)果得以實(shí)現(xiàn)并可以被觀察到，哪些潛在結(jié)果被遺漏。

與奈曼假定的隨機(jī)分配和魯賓將分配與傾向性分?jǐn)?shù)聯(lián)系起來不同的是，安格里斯特和因本斯將分配與工具的存在聯(lián)系起來。這樣，新方法將經(jīng)濟(jì)學(xué)中發(fā)明的工具變量框架與統(tǒng)計(jì)學(xué)中發(fā)展的潛在因果推理結(jié)果框架合并在一起。這里工具變量可以是物理隨機(jī)化的結(jié)果，如隨機(jī)對照試驗(yàn)，這個(gè)方法適用于準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)和實(shí)驗(yàn)工作的一般框架。他們將這種因果效應(yīng)稱為局部平均處理效應(yīng)（local average treatment effect， LATE），并且證明了，即使存在異質(zhì)性和不完全依從性，工具變量也可以在最小假設(shè)情況以及實(shí)證上合理的假設(shè)情況下識別因果處理效應(yīng)。所識別的效果是依從者之間的平均因果效應(yīng)，即由于工具的價(jià)值而改變行為的總體子集的因果效應(yīng)。實(shí)際上，安格里斯特和因本斯提出的基本框架，廣泛應(yīng)用于運(yùn)用現(xiàn)有因果推理方法比如回歸不連續(xù)設(shè)計(jì)、雙重差分法、綜合控制方法等時(shí)，能夠識別處理效果的條件。當(dāng)前，LATE框架不僅廣泛地應(yīng)用于經(jīng)濟(jì)學(xué)和其他社會科學(xué)領(lǐng)域，而且在流行病學(xué)和醫(yī)學(xué)等學(xué)科中的應(yīng)用也越來越多。

三位獲獎(jiǎng)?wù)叩难芯抗ぷ鳛榛谠O(shè)計(jì)的方法奠定了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)，基于設(shè)計(jì)的方法主要采用準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)法，但也采用實(shí)驗(yàn)法和變異法來估計(jì)關(guān)注的因果效應(yīng)?？傊?，獲獎(jiǎng)?wù)叩某晒c方法對解決經(jīng)濟(jì)和社會政策具有重大意義的因果問題來說，取得了能力上巨大的提高，同時(shí)必將為進(jìn)一步推動更好認(rèn)識和回答社會科學(xué)問題奠定了堅(jiān)實(shí)的實(shí)證方法論，極大改變了過去30年來實(shí)證研究的方式，也極大地造福了社會。

關(guān)鍵詞：基于設(shè)計(jì)方法 自然實(shí)驗(yàn) 工具變量 因果效應(yīng) ■

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