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MIT经济学家:从辍学的后进生到顶尖的自然实验者

 
目前,经济学的经验研究正在经历一场研究范式的转变,从统计推断向因果推断转变。麻省理工经济学家安格里斯特则是这场“可信性革命”中最引人注目的少壮派经济学家,也是世界前100位引用率最高的经济学家之一。
 
其代著作,《基本无害的计量经济学》及《功夫计量》所总结的革命性的实验方法, 在那些主要关注抽样性质的传统计量经济学教科书中很难看到,这也成为经济学圈膜拜这两本书的理由。读者从中可以知道什么是有用的实证分析,什么是奇技淫巧。
 
他的简历不乏学术明星的光鲜——取得普林斯顿大学博士学位,首份工作便入职哈佛,此后成为麻省理工经济学系福特教授,但他的个人经历却截然不同,他曾经是一位辍学的后进生。“我很庆幸,当年自己也得出了这样的结论:如果去上大学,就能变得更好。”
 
今日,我们推送MIT Techonology Rewiew对他的人物专访,看这位从辍学的后进生如何成为顶尖的自然实验者。
 
文/Peter Dizikes
译/ 金颖琦
 
麻省理工经济学家乔什·安格里斯特(JoshAngrist)的严谨研究方法对学者们有着长达20多年的影响,如今他专注于研究学校何以脱颖而出。
 
安格里斯特被誉为实验主义者,但他并不泡在实验室里。这位经济学家在麻省理工E52大楼内有间朴素的办公室,倚在墙边的自行车通常就是办公室中最显眼的物品。安格里斯特时年52岁,体格强健、肤色黝黑、头发斑白,他在大多数清晨都骑车上班。这几年,他周末常在山地自行车道上,与二十几岁的车手一决高下。
 
在这些非正式的场合,安格里斯特已建立起虚拟的经济学实验室,对不同的社会问题作出精准的解答。他宣扬了微观经济学研究能够并且应当模拟实验室实验条件的观点。许多其它的微观经济学家通常以模型为基础展开研究,这些模型对人类行为做出宽泛的假设,但安格里斯特只选用能反映社会因果关系的实证数据。
 
他常在思考一个问题:高中教育的效率。评价高中时,你可能会比较考试成绩、毕业率及升学率。然而,高中教育的效率效率仅仅是因为名校所在学区吸引了大部分有优质生源的家庭。
 
学者无法通过随机分配学生到各学校再研究评估结果,来回答这类问题。为了解决这样棘手的问题,安格里斯特依靠自然实验方法,即两组相似人群由某种特定的条件区分的案例。比如,重新划分某个学区的范围,并立即将一部分学生转派到一所新学校,这就是经济学家所谓的隔离学校自身影响因果关系的“清晰鉴定”。
 
去过20年,安格里斯特的自然实验已经让他成为圈内知名经济学家。据存有3,3000名作者的数据的圣路易斯联邦储备银行统计,安格里斯特是世界前100位引用率最高的经济学家之一。他最广为人知的论文涉及以下研究议题:教育年限与收入之间关系;服军役对收入的影响;课堂规模与学生成就之间的关联。
 
 
安格里斯特并非自创了准实验研究方法。其实这种方法在1980年代以后由一群著名的经济学家发扬开来,包括安格里斯特多篇论文的合作者阿兰・克鲁格(Alan Krueger ,现任白宫经济顾问委员会主席); 哈佛大学劳伦斯・卡茨(Lawrence Katz);研究生导师、加州伯克利大学戴维・卡尔德(DavidCard);重要导师、普林斯顿大学的奥利・阿申费尔特(Orley Ashenfelter)。但是这些经济学家不是安格里斯特那般坚定的实验经济学拥趸者。
 
“他的研究产生了巨大的影响,” 惠特尼・纽维(Whitney Newey)说道。他现任麻省理工经济学系主任说,曾是安格里斯特研究生导师之一。
 
安格里斯特论文在经济学界的引用率或许低估了其真实的影响力。从事医药和生物研究领域因果关系研究的生物统计学家也经常引用他的方法,政治学家和社会学家已经将自然实验作为基本的研究工具之一。
 
麻省理工著名的反贫困学者、安格里斯特此前带的研究生埃斯特・迪弗洛(Esther Duflo)回忆说,导师对选择偏见这一问题有着持续不减的专注,比如排名靠前的学校里有更多好学生的概率,正是这份专注使得她超越导师的研究方法深入挖掘,并展开实际的田野实验。“一旦你问对了问题,你就可以问什么样的理想实验能解答问题,”她解释道。“乔什是自然实验的拥趸者,他的研究工作让我们许多人意识到,真正的随机实验将会是非常有前景的方向。”
 
安格里斯特的简历不乏学术明星的光鲜——取得普林斯顿大学博士学位,首份工作便入职哈佛,此后成为麻省理工经济学系福特教授及委员,但他的个人经历却截然不同。安格里斯特在11年级完成最低课程标准,便从高中毕业。他修整了一段时间后,才决定读大学,研究生阶段辍学,读经济学博士前曾在以色列军队服役。
 
“我人生中有许多幸运的意外,” 他说。
 
安格里斯特不认为,其关于教育影响的研究焦点源自于他过去的经历。在经济学领域,他说,“从自身经历学习是一大误区”, 应基于数据和兴趣去研究重要的议题。然而,他自身的经历仍有利于我们了解安格里斯特,从而更好的理解他的工作。部分原因在于,他喜欢探究偶然的社会环境如何驱使同类人群选择不同的道路。毕竟,他很可能选择不同的人生方向——某些事情“丰富并影响了我对世界的认知,”他承认。
 
曲折的经济学之路
 
安格里斯特在匹茨堡长大,父母任教于卡耐基梅隆大学(Carnegie Mellon)。“我出身书香门第”。他父亲曾是工程师,后成为《福布斯》和《华尔街日报》的撰稿人;他母亲曾是社会学家,此后在私企工作。为了好玩,安格里斯特常会跳上横穿卡内基梅隆大学校园的货运列车(“或许不是最安全的消遣,”他回忆道),而他在青少年时期更沉迷于车而不是课堂。他达到英语、体能和体育的州立标准后,便取得高中学位。在同学还在校读书时,他为了买车在州立精神医院找了份工作。安格里斯特回忆,父母“认为情况本可能更糟糕”。
 
一年后,安格里斯特递交了大学申请,并说服欧柏林(Oberlin)录取他:“我去了他那,据理力争,他们发现我真的很想读。”最终,他成了块读书的料; 毕业时,他写了一篇荣誉论文,建模分析失业如何影响收入分配。为了评估这篇论文,欧柏林邀请了普林斯顿大学著名的实验经济学家阿申费尔特。他对安格里斯特非常欣赏,并收入麾下做自己的博士生。
 
“他显然是非常好的学生,年纪轻轻就开始做研究了,” 阿申费尔特回忆道。
 
机会来敲门了,但安格里斯特却去了以色列。他在耶路撒冷希伯来大学读了经济学硕士,但“我学的不好,后来退学了。”不过,他在那里遇到了妻子米拉(Mira)。
 
安格里斯特没有入读普林斯顿大学,而是入籍以色列并应征入伍。作为伞兵,其所属部队是1985年以色列与黎巴嫩战争结束时,撤离黎巴嫩的最后一批部队。他说,军事训练时而“有趣”,而实战更令人畏惧:他的一位好友在贝鲁特被射杀。安格斯特本人很幸运:“发生在我身上的最糟糕的事情仅是恐惧。”最后,他在遣返前写信给阿申费尔特,询问他的此前的offer是否仍然有效。很快,他便入读普林斯顿经济学项目。
 
安格里斯特回忆道,某天在普林斯顿,阿申费尔特对研究生提到,旧金山加利福尼亚大学的研究人员展开了一项自然实验,评估越南服役经历对应征入伍的退役士兵死亡率的影响。由于随机抽样,研究人员可以假定这些男性此前没有比普通人更容易自杀或遭遇致命事故,并以普通人作为该研究的对照组。
 
“奥利说,'这是个好主意 - 有人应该为[退伍士兵]的收入状况做这件事,'”安格斯特回忆说。 “那天下午,我便开始动工了。”
 
尽管该研究只是经历了从政府旧电脑提取信息的漫长过程,但最终成为安格里斯特的博士论文。阿申费尔特说:“包括我自己在内,世上很少有人能做成这件事。这就像是在边界之下挖掘隧道或者其他什么东西– 实在是一项无穷无尽、乏味重复的工作。”最终,安格斯特发现,20世纪70年代早期应征入伍并服役的白人在20世纪80年代早期的收入比未应征并服役的同类人群低15%
 
只求事实,伙计
 
安格里斯特的论文让他在哈佛大学谋得一职。不久之后,他和克鲁格(Krueger)在1991年发表了一篇关于教育与收入之间关系的论文,成了自然实验的教科书式的范例 - 事实上,它出现在多本教科书中。他们观察到,许多州强制儿童六岁那年入学,并允许他们在十六岁时结束学业。这意味着并非所有的辍学者都会在学校度过相同的时间:12月出生的儿童在9月入学时约5岁零9个月,而1月份出孩子只能在下年9月入读,读书时约为6岁零8个月。
 
因此,出身月份较晚、学龄较小的辍学者在16岁之前,不得不在课堂上花更多时间——实际上,他们的平均上学时间的确更长。从20世纪20年代开始,他和克鲁格核查了数十年新生儿的综合数据,发现额外一年受教育时间,会让年收入增加7.5%,甚至更多。作为一项自然实验,这项研究是有效的, 因为16岁辍学者按月份被随机“分配”,接受不同年限的学校教育。
 
安格里斯特一直擅长寻找不同的“工具”——这是经济学家通常这样称呼他们用来构建自然实验的变量。考虑另一个问题:班级规模如何影响学生的表现?
 
安格里斯特和经济学家维克托・里维(Victor Lavy)用政策异常来阐明这个问题,并在1999年的一篇论文中公布了结果。在以色列,课堂学生人数上限为40名。如果一所学校有38名四年级学生,那么这些孩子将全部由一名教师上课,而在另一所如有42名四年级学生的同类学校中,这些孩子将分为两个班,每班21名学生。通过研究1991年以色列4000多名四、五年级学生的考试成绩,他们发现,较小的班级规模使得五年级学生的数学和阅读成绩方面获得“显着和实质性”提高,而对四年级的学生在阅读成绩上的提高相对较小。
 
安格里斯特还为自然实验产生有意义的结果,提供了重要的方法论,其中包括1994年与哈佛基多因本斯(Guido Imbens)就“地方平均处理效应”所做的论文。本文正式阐述了一种观点,即衡量新政府政策平均效果,最佳方式是评估政策对其鼓励的对象情形内的人们的影响。例如,越南服役对收入的平均影响只能由被应征的人决定;志愿者被排除在安格里斯特对退伍军人收入的自然实验之外。
 
反过来,这种估计回让决策者更好地预测扩大教育或医疗保健计划的潜在效应。
 
“这可能是计量经济学近10年来最优秀的论文之一,”纽维(Newey)说,他本人也是一位领先的计量经济学家。2009年,安格里斯特又与伦敦经济学院的约恩・斯特芬・皮施克(Jorn-Steffen Pischke)出版了一本广受欢迎的书《基本无害的计量经济学》,总结了他们关于经济学实证方法的大部分研究。
 
所有这些研究都有助于自然实验的理念从籍籍无名成为学界主流。麻省理工学院经济学家戴维·奥特尔(David Autor)指出,安格里斯特坚持寻找经验证据,而非依赖于建立在假设之上的模型,“乔什当时走在了时代的前沿,希望世界变得公开透明,但很多人并没有看到其中的价值。”奥特尔补充说,通过这项工作,安格里斯特已经“从经验角度”找出了如何回答其他人不认为能回答的问题。
 
对于安格里斯特而言,他并不反对以模型为基础的研究工作,比如说预测政策变化的影响。但他坚持“实验主义者的思维”,并认为任何这样的模型都应基于大量的经验数据。
 
的确,正如卡特所说,许多经济学家仍然认为他们的学科是基于合理性和可预见的激励反应的“数学哲学”。这些学者认为纯粹的经验主义“与现实严重脱轨”。一些以安格里斯特,卡特和克鲁德模式展开研究工作的年轻经济学家遭到了批评;他们有时候被描绘成机会主义者,寻找任何能够产生明确结论的议题,甚至是健身房会员资格这类看似无关紧要的事情。《新共和国》杂志2007年的一篇文章也谴责新兴学者利用自然实验玩“室内学术游戏”。
 
“过去十年,我们遭遇了一些阻力,像我、我的学生、我的学派这些人――批评者指出我们只关注研究工具,而不是研究课题本身 ,” 安格里斯特说。“但我认为这是不公的指控。”他补充道:“抽签征兵法成为好的议题,并不仅仅因为抽签酷,而因为它关系到事情的本质:那些男人被抽中了,他们的事业也就中断了。”他说,就所说的一切而论,“这样绝妙的工具综合运用于核心问题,才产生了好的研究”。
 
另一个恰当的例子:安格里斯特指导过一位麻省理工学院教授乔纳森·格鲁伯,在20世纪90年代使用自然实验来研究人们如何受到不同医疗保险政策和计划的影响,然后运用这些结果预测,假如所有人都有能力买保险会发生什么样的情况。安格里斯特的工作在促成2010年奥巴马政府的“平价医疗法案”方面发挥了重要作用。“在读研究生时,乔什对我影响很大,”格鲁伯说。“他是整个[自然实验]领域的关键人物之一。”
 
任何情况下,安格里斯特都极少让一丁点外界阻力挫败自己。卡尔说:“他成功的秘诀之一就是他的韧性。他乐意努力工作,能够转移批评......在经济学这样艰难领域,如果你具备一点他的这类特质,便能走得更远。”
 
绘制新蓝图
 
最近安格里斯特加强了对教育的关注。 2011年,他、奥特尔和麻省理工学院经济学家帕拉格・帕萨科(Parag Pathak)一起,发起了学校效能与不平等倡议(SEII),分析特许学校的有效性以及财政援助对院校绩效的影响等议题。这个想法目的在于将实验室层面的研究引入市政讨论中。“学校质量和人力资本是美国政策议题的主要议题”。
 
安格里斯特的这项研究能进行到何种程度,取决于有多少学区会给他提供有用的数据。他说,波士顿和马萨诸塞州的情况很不寻常,因为“我们有很好的数据基础设施,并与市政府、学校和其所属州都保有了良好合作关系。”
 
这种开放让他、帕塔克和其他合作者能够在近期写出他认为最好的几篇论文。波士顿已采取抽签制度,以此决定哪些对特许学校感兴趣的学生能够如愿以偿;当一所学校的申请人数超标时,研究人员可以将最终被特许学校录取的学生与同样积极但却没被录取的学生间作比较。在2009年的一份报告中,他们发现某些波士顿特许学校的学生在州立数学考试中平均增加了约15个百分点的考试成绩。
 
然而两年后,安格里斯特和他的同事们发现,在波士顿以外的马萨诸塞州地区,特许学校学生的平均水平并不比其他公立学校的学生好。安格斯特认为特许学校可能彼此截然不同,不能依此得出它们能否提供更好的教育这一笼统的结论,尽管其中最好的学校似乎坚持延长教学时间,专注于核心的数学和阅读技巧,并强调良好行为习惯的培养。
 
“特许学校的想法是'让一千株鲜花绽放',”安格斯特说,“好吧,这其中许多花都是蒲公英……特许学校本身(的水平)也都参差不齐。 ”
 
SEII研究人员强调,他们在特许学校的问题上保持中立。特许学校源于政治决策,因为他们利用了公共基金,而雇佣的老师却大多数不属于公会。帕萨科在第一篇论文发表后说,“我们不是特许倡导者。我们的态度是,让数据说话。”
 
这些数据可能会在新奥尔良地区更具解释力。在这个地区,抽签系统将学生分配到不同机制运营的特许学校。这可能有助于SEII学者得出关于哪些类型的特许学校可能最有效的结论。安格里斯特和帕萨科也在德克萨斯州的瑞欧格兰山谷内,发起了一项有关特许学校的研究。另一方面,由他和奥特尔领导的SEII团队正在分析由苏珊·汤普森·巴菲特基金会资助的内布拉斯加大学生奖学金项目的影响。
 
目前广为承认的是,2009年关于城市特许学校的研究对当地产生了重大影响。在研究发布后不久,马萨诸塞州州长德瓦尔·帕特里克(Deval Patrick)和波士顿市长托马斯·梅诺诺(ThomasMenino),对特许学校的态度大为缓和;马萨诸塞州此前限制就读特许学校的学生数量,但2010年州法律在考试成绩低的地区增加了此前限定的学生人数的数量。目前全州有70多所特许学校。
 
紧接着,研究生着手研究这种扩张的影响,并扩大SEII在该领域的研究范围。安格里斯特的博士候选人之一克里斯托弗•沃尔特斯(ChristopherWalters)已经完成了一篇文章,预估了波士顿迅速增加特许学校数量造成的影响。他总结说,这将使该市的种族成就差距缩小5%至10%。沃尔特斯指出,尽管原先成绩较差的学生从特许学校中获得的收益最高,但他们申请的可能性最小。
 
为了佐证其观点,沃尔特斯从以前的研究中获取了经验数据,建立了一个预测未来结果的模型。“乔什一直对[将实验数据融入模型]的理念持开放态度,”他说。“那些视作他自然实验之王的同事会为此感到惊讶。”
 
安格里斯特乐于谈到他近期工作得出的一个广泛的结论:学生在其读书生涯后期,往往能学到更多。“学生在中学时会取得显著的进步,而入学时基础很差的孩子则在稍后阶段也取得了这样的进步,”他在阐述对城市特许学校的研究时这样说道。孩子无法弥补自己在年幼时面临的不足,这是“一种令人信服的说法”,他说,“但事实并非如此”。
 
在这点上,安格里斯特极力倡导将经济学视为实证性学科。他的亲身经验直接表明,单就使成绩较差的学生大器晚成而论,要冒着多大的风险。安格里斯特认为,中学教育能够改变学生的人生。他的孩子也继承了这一观点:他的女儿Adie(阿迪)在波士顿特许学校教书,他的儿子诺姆(Noam)是麻省理工学院的经济学专业大四学生,与他人为低收入的波士顿高中学生开设了一项运动和学术导师项目。
 
安格里斯特骑车回家前,他稍做思忖,总结了下自己意想不到的经济学之路:“我很庆幸,当年自己得出了这样的结论:如果去上大学,就能变得更好。”
 
 
来源:MIT Techonology Rewiew
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