这样一来,即使不修路,这些村子可能也会发展得更快。
我们观察到的‘修路’和‘收入高’之间的关联,很大程度上是因为‘选择性的政策投放’造成的假象。
在计量经济学上,我们称之为‘选择性偏误’。
这种‘选择性偏误’,使得我们的估计结果充满了噪音,甚至可能是完全错误的。
我们产出的许多实证研究,看似精美,却更像是在讲述一个‘数据故事’,而非提供严谨的‘因果证据’。
长此以往,计量经济学的可信性将遭受严峻挑战。”
说到这里,他停下来,观察了一下庄志宏的表情。
只见其原本淡然的表情,已经转变为了认真。
“说下去。”
庄志宏见陈长河停下来,提醒道。
他的声音平和,但身体已经不自觉地坐直了些,之前的客套氛围一扫而空,取而代之的是学术探讨的严肃。
“好。”
陈长河点点头,道:“鉴于此,我产生了一些想法和思路,请您批评指点。
我认为,计量经济学未来的突破方向,可能需要从‘更复杂的数学工具’,转向‘更巧妙的研究设计’。
也就是说,不在于推导更复杂的估计量,而在于研究设计范式的革新。
我们需要像自然科学家设计实验一样,去主动设计我们的观测数据,在非实验的现实世界中,寻找‘准实验’的环境。
我姑且称之为——基于设计的因果推断范式。”
顿了顿,他迎着庄志宏凝重的目光,继续道:“关于这种方法论,我目前有三种思路。”
“第一种思路,双重差分法。”
他再次用修路的例子来解释:“如果我们能找到两个在修路前,无论是资源禀赋、人口结构还是经济发展趋势都高度相似的村子。
然后让其中一个村修路,另一个不修。
那么,在修路之后,这两个村子发展轨迹的差异,再减去他们修路前就存在的天然差异,这个‘差异之差异’,就大概率可以归因于修路本身了。
这种方法的核心,在于通过研究设计,人为地构造出一个可以比较的参照系,从而剥离出政策真正的净效应。”
“第二种思路,断点回归设计。”
这次,陈长河换了个例子:“假设一项国家助学金政策严格规定,家庭年收入恰好低于2000元的学生才能申请。
那么,我们可以重点观察和比较家庭年收入为1999元的学生和2001元的学生。
这两个家庭在能力、背景、运气等方面,理论上应该是几乎没有任何本质区别的,唯一的不同就是收入刚好卡在了政策线的两侧。
那么,他们后续在学业表现、升学率上的任何显着差异,就极有可能是因为这笔突如其来的助学金造成的。
这个方法,可以利用政府政策或规章制度中人为制造的、清晰的分界线,在混沌的数据中切开一个精准的观察窗口。”
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