2021年诺贝尔经济学奖授予劳动经济学和因果关系分析，三位经济学家的贡献对现实社会有哪些意义？

2021 年诺贝尔经济学奖一半授予戴维·卡德（David Card），「以表彰他对劳动经济学的经验性贡献」；另一半联合授予约书亚·D·安格里斯特（Joshua D. Angrist）和奎多·W·因本斯（Guido W. Imbens），「以表彰他们对因果关系分析的方法学贡献」。

David Card，1956 年出生于加拿大圭尔夫。博士 1983年毕业于美国普林斯顿大学。
美国加州大学伯克利分校经济学教授。

Joshua D. Angrist，1960 年出生于美国俄亥俄州哥伦布市。博士 1989年毕业于美国普林斯顿大学。美国剑桥麻省理工学院福特经济学教授。

Guido W. Imbens，1963 年出生于荷兰埃因霍温。博士 1991 年毕业于美国普罗维登斯布朗大学。美国斯坦福大学应用计量经济学教授和经济学教授。

奖金金额：1000万瑞典克朗，一半给David Card，另一半共同给Joshua D. Angrist和Guido W. Imbens。

手绘肖像比较抽象，三位获奖者大概长这个样子：

诺贝尔奖官方网站的新闻稿：

自然实验有助于回答社会的重要问题

今年的获奖者——David Card、Joshua Angrist 和 Guido Imbens——为我们提供了关于劳动力市场的新见解，并展示了可以从自然实验中得出关于因果关系的结论。他们的方法已经扩展到其他领域并彻底改变了实证研究。

社会科学中的许多重大问题都涉及因果关系。移民如何影响薪酬和就业水平？更长的教育如何影响某人未来的收入？这些问题很难回答，因为我们没有什么可用作比较的。我们不知道如果移民减少或者那个人没有继续学习会发生什么。

然而，今年的获奖者表明，可以使用自然实验来回答这些和类似的问题 。关键是利用偶然事件或政策变化导致人群受到不同对待的情况，以类似于医学临床试验的方式。

David Card 使用自然实验 分析了最低工资、移民和教育对劳动力市场的影响。他从 1990 年代初期开始的研究挑战了传统智慧，带来了新的分析和更多的见解。结果表明，除其他外，提高最低工资并不一定会导致工作岗位减少。我们现在知道，在一个国家出生的人的收入可以从新移民中受益，而较早移民的人则有可能受到负面影响。我们还意识到，学校资源对于学生未来劳动力市场的成功比以前想象的要重要得多。

然而，来自自然实验的数据很难解释。例如，将一组学生（但不是另一组）的义务教育延长一年不会以同样的方式影响该组中的每个人。一些学生无论如何都会继续学习，对他们来说，教育的价值往往不能代表整个群体。那么，是否有可能得出关于多上一年学的影响的任何结论？在 1990 年代中期， Joshua Angrist 和 Guido Imbens 解决了这个方法论问题，展示了如何从自然实验中得出关于因果关系的精确结论。

“卡德对社会核心问题的研究以及 Angrist 和 Imbens 的方法论贡献表明，自然实验是丰富的知识来源。他们的研究大大提高了我们回答关键因果问题的能力，这对社会大有裨益，”经济科学奖委员会主席 Peter Fredriksson 说。

诺贝尔奖官方网站的科研背景介绍：

如果我们要做出正确的决定，我们必须了解我们选择的后果。这适用于个人和公共政策制定者：正在做出教育选择的年轻人想知道这些如何影响他们未来的收入；例如，考虑一系列改革的政治家想知道这些改革如何影响就业和收入分配。然而，回答关于因果关系的广泛问题并不容易，因为如果我们做出不同的选择，我们永远不会知道会发生什么。

建立因果关系的一种方法是使用随机实验，研究人员通过随机抽取将个体分配到治疗组。这种方法用于研究新药的功效等，但不适合研究许多社会问题——例如，我们无法进行随机实验来确定谁可以上高中，谁不能。

尽管存在这些挑战，但获奖者已经证明，社会上的许多重大问题都可以得到解答。他们的解决方案是使用自然实验——现实生活中出现的类似于随机实验的情况。这些自然实验可能是由于自然随机变化、制度规则或政策变化。在 1990 年代初期的开创性工作中，大卫·卡德使用这种方法分析了劳动经济学的一些核心问题，例如最低工资、移民和教育的影响。这些研究的结果挑战了传统智慧并引发了新的研究，卡德继续为此做出了重要贡献。总体而言，与 30 年前相比，我们现在对劳动力市场的运作方式有了更好的了解。

自然实验在一个重要方面不同于临床试验——在临床试验中，研究人员可以完全控制谁接受治疗并最终接受治疗（治疗组），谁没有接受治疗，因此没有接受治疗（对照组）。在自然实验中，研究人员还可以访问来自治疗组和对照组的数据，但与临床试验不同的是，个人可能自己选择了是否要参与所提供的干预。这使得解释自然实验的结果变得更加困难。在 1994 年的一项创新研究中，Joshua Angrist 和 Guido Imbens 展示了可以从自然实验中得出哪些关于因果关系的结论，在这些实验中，人们不能被迫参与所研究的项目（也不禁止这样做）。他们创建的框架从根本上改变了研究人员使用来自自然实验或随机现场实验的数据处理实证问题的方式。

一个自然实验的例子

让我们用一个具体的例子来说明自然实验是如何工作的。一个与社会和考虑未来的年轻人都相关的问题是，如果你选择学习更长时间，你会赚多少钱。回答这个问题的初步尝试可能涉及查看人们的收入与他们的教育之间的关系的数据。在所有可以想象的情况下，受教育年限更长的人收入更高。例如，对于 1930 年代出生在美国的男性来说，接受额外一年教育的人的收入平均高出 7%。

那么，我们可以得出结论，多接受一年的教育会使您的收入增加 7% 吗？这个问题的答案是否定的——选择长期教育的人与选择短期教育的人在很多方面不同。例如，有些人可能在学习和工作上都很有天赋。这些人很可能会继续学习，但即使没有，他们也可能有很高的收入。也可能只有那些期望教育有回报的人才选择学习更长时间。

如果您想调查收入如何影响寿命，也会出现类似的问题。数据显示，收入较高的人寿命更长——但这真的是因为他们的收入较高，还是这些人具有其他属性，意味着他们既活得更久，收入也更高？很容易想到更多的例子，其中有理由质疑相关性是否实际上意味着真正的因果关系。

那么，我们如何通过自然实验来检验额外的教育年限是否会影响未来的收入呢？Joshua Angrist 和他的同事 Alan Krueger（现已去世）在一篇具有里程碑意义的文章中展示了如何做到这一点。在美国，孩子年满 16 岁或 17 岁就可以离开学校，具体取决于他们上学的州。因为所有在特定日历年出生的孩子都在同一天开始上学，所以早年出生的孩子比晚出生的孩子更早离开学校。当 Angrist 和 Krueger 比较今年第一季度和第四季度出生的人时，他们发现第一组人平均花在教育上的时间更少。第一季度出生的人的收入也低于第四季度出生的人。

因为机会决定了一个人的确切出生时间，Angrist 和 Krueger 能够使用这个自然实验来建立因果关系，表明更多的教育导致更高的收入：额外一年的教育对收入的影响为 9%。令人惊讶的是，这种影响比教育和收入之间的关联更强，后者高达 7%。如果雄心勃勃和聪明的人同时拥有高学历和高收入（无论受教育程度如何），结果应该是相反的；相关性应该比因果关系更强。这一观察提出了关于如何解释自然实验结果的新问题——Joshua Angrist 和 Guido Imbens 后来回答了这些问题。

人们很容易相信，能够进行自然实验的情况是非常不寻常的，尤其是那些可以用来回答重要问题的情况。过去 30 年进行的研究表明情况并非如此：自然实验经常发生。例如，它们可能是由于一个国家某些地区的政策变化、高等教育入学门槛或税收和福利制度的收入门槛而产生的，这意味着某些人会受到干预，而其他类似的人不是。因此，意外的随机性将人们分为对照组和治疗组，为研究人员提供了发现因果关系的机会。

最低工资的影响

在 1990 年代初期，经济学家的传统观点是，提高最低工资会导致就业减少，因为这会增加企业的工资成本。然而，支持这一结论的证据并不完全令人信服。确实有很多研究表明最低工资与就业呈负相关，但这是否真的意味着更高的最低工资会导致更高的失业率？反向因果关系甚至可能成为问题：当失业率上升时，雇主可以设定较低的工资，这反过来可能会导致要求提高最低工资。

为了研究提高最低工资对就业的影响，Card 和 Krueger 使用了一个自然实验。1990 年代初，新泽西州的最低小时工资从 4.25 美元提高到 5.05 美元。仅仅研究这次增长后新泽西州发生的事情并不能为这个问题提供可靠的答案，因为许多其他因素会影响就业水平随时间的变化。与随机实验一样，需要一个对照组，即工资没有变化但所有其他因素都相同的组。

Card 和 Krueger 指出，邻近的宾夕法尼亚州没有增加。当然，这两个州之间存在差异，但劳动力市场很可能会在靠近边界的地方发展。因此，他们研究了两个邻近地区——新泽西州和宾夕法尼亚州东部——对就业的影响，这两个地区的劳动力市场相似，但边境一侧的最低工资增加了，而另一侧的最低工资没有增加。没有明显的理由相信，除了最低工资的增加之外，任何因素（例如经济形势）都会对边界两边的就业趋势产生不同的影响。因此，如果在新泽西观察到雇员人数的变化，这与边界另一边的任何变化不同，

Card 和 Krueger 专注于快餐店的就业，这是一个薪酬低且最低工资很重要的行业。与之前的研究相反，他们发现提高最低工资对员工人数没有影响。David Card 在 1990 年代初期的几项研究中得出了相同的结论。这项开创性的研究导致了大量的后续研究。总体结论是，提高最低工资的负面影响很小，比 30 年前所认为的要小得多。

Card 在 1990 年代初期进行的工作也导致了新的研究，试图解释对就业没有负面影响。一种可能的解释是，公司可以以更高的价格将增加的成本转移给消费者，而不会显着减少需求。另一种解释是，主导当地劳动力市场的公司可以保持低工资；因此，提高最低工资意味着更多的人想要工作，从而增加就业。当公司对市场拥有这种权力时，我们无法预先确定最低工资的变化将如何影响就业。受 Card 和 Krueger 工作启发的许多研究大大提高了我们对劳动力市场的理解。

移民与教育研究

另一个重要问题是劳动力市场如何受到移民的影响。要回答这个问题，我们需要知道如果没有任何移民会发生什么。因为移民很可能会在劳动力市场不断增长的地区定居，仅仅比较有和没有移民的地区不足以建立因果关系。美国历史上的一个独特事件引发了一项自然实验，大卫·卡德用它来研究移民如何影响劳动力市场。1980 年 4 月，菲德尔·卡斯特罗 (Fidel Castro) 出人意料地允许所有希望离开该国的古巴人离开。5 月至 9 月期间，125,000 名古巴人移民到美国。他们中的许多人在迈阿密定居，这导致迈阿密劳动力增加了约 7%。

尽管劳动力供应大幅增加，卡德发现对受教育程度低的迈阿密居民没有负面影响。与其他城市相比，工资没有下降，失业率也没有增加。这项研究产生了大量新的实证工作，我们现在对移民的影响有了更好的了解。例如，后续研究表明，增加移民对许多在该国出生的群体的收入产生积极影响，而较早移民的人则受到负面影响。对此的一种解释是，当地人转向需要良好母语技能的工作，而且他们不必与移民竞争工作。

Card 还在学校资源对学生未来在劳动力市场上取得成功的影响方面做出了重要贡献。他的研究结果再次质疑了公认的智慧——先前的研究表明，资源增加与学校表现以及以后生活中的劳动力市场机会之间的关系很弱。然而，一个问题是之前的工作没有考虑补偿性资源分配的可能性。例如，决策者可能会在学生成绩较低的学校加大对教育质量的投资。

为了检验学校资源是否对学生未来的劳动力市场成功有影响，大卫·卡德和艾伦·克鲁格比较了住在美国同一州但在不同州长大的人的教育回报——例如，在阿拉巴马州或爱荷华州长大但现在住在加利福尼亚州的人。这个想法是，搬到加利福尼亚并拥有相同教育水平的人具有可比性。如果教育回报不同，这可能是因为阿拉巴马州和爱荷华州对教育系统的投资不同。Card 和 Krueger 发现资源很重要：在个人成长的州，教育回报随着教师密度的增加而增加。

这项研究也激发了许多新的研究。现在有相对强有力的实证支持表明，教育投资会影响学生以后在劳动力市场上的成功。对于来自弱势背景的学生来说，这种影响尤其明显。

因果关系研究的新框架

在所有现实情景中，干预的效果——例如，额外学校教育对收入的影响——因人而异。此外，自然实验对个体的影响也不同。16岁离开学校的机会几乎不会影响那些已经计划上大学的人。在基于实际实验的研究中也会出现类似的问题，因为我们通常不能强迫个人参与干预。最终选择参与的亚组可能由相信他们将从干预中受益的个人组成。然而，分析数据的研究人员只知道谁参与了，而不知道为什么——没有关于谁参与的信息仅仅是因为他们有机会，感谢自然实验（或随机实验），无论如何谁会这样做。如何建立教育和收入之间的因果关系？

Joshua Angrist 和 Guido Imbens 在 1990 年代中期的一项有影响力的研究中解决了这个问题。更具体地说，他们提出了以下问题：在什么条件下，我们可以使用自然实验来估计特定干预（例如计算机课程）的效果，当效果因人而异而我们无法完全控制谁参与时？我们如何估计这种影响以及应该如何解释？

稍微简化一下，我们可以想象一个自然实验，就好像它随机将个体分为治疗组和对照组。治疗组有权参加某个计划，而对照组则没有。Angrist 和 Imbens 表明，可以通过应用两步过程（称为工具变量法）来估计程序的效果。第一步调查自然实验如何影响项目参与的概率。第二步然后在评估实际计划的效果时考虑这个概率。给定一些假设，这些假设是 Imbens 和 Angrist 详细制定和讨论的，研究人员因此可以估计该计划的影响，即使没有关于谁实际受到自然实验影响的信息。一个重要的结论是，只能估计由于自然实验而改变行为的人之间的影响。这意味着 Angrist 和 Krueger 关于额外一年教育对收入影响的结论——他们估计为 9%——仅适用于那些在有机会时实际选择离开学校的人。无法确定该组中包含哪些个人，但我们可以确定其大小。该组的效果被命名为局部平均治疗效果，LATE。这意味着 Angrist 和 Krueger 关于额外一年教育对收入影响的结论——他们估计为 9%——仅适用于那些在有机会时实际选择离开学校的人。无法确定该组中包含哪些个人，但我们可以确定其大小。该组的效果被命名为局部平均治疗效果，LATE。这意味着 Angrist 和 Krueger 关于额外一年教育对收入影响的结论——他们估计为 9%——仅适用于那些在有机会时实际选择离开学校的人。无法确定该组中包含哪些个人，但我们可以确定其大小。该组的效果被命名为局部平均治疗效果，LATE。

Joshua Angrist 和 Guido Imbens 因此确切地展示了可以从自然实验中得出关于因果关系的结论。他们的分析也与随机实验相关，在随机实验中我们无法完全控制谁参与干预，几乎所有的现场实验都是这种情况。Angrist 和 Imbens 开发的框架已被研究观察数据的研究人员广泛采用。通过阐明建立因果关系所必需的假设，他们的框架还提高了实证研究的透明度，从而提高了可信度。

实证研究的革命

获奖者在 1990 年代初期的贡献表明，可以使用自然实验来回答有关因果关系的重要问题。他们的贡献相互补充和加强：Angrist 和 Imbens 关于自然实验的方法论见解以及 Card 将这种方法应用于重要问题为其他研究人员开辟了道路。我们现在有了一个连贯的框架，这意味着我们知道应该如何解释这些研究的结果。获奖者的工作彻底改变了社会科学的实证研究，并显着提高了研究界回答对我们所有人都非常重要的问题的能力。

关于诺贝尔奖的冷知识

最后分享一点关于诺贝尔奖的冷知识。那就是各个诺贝尔奖的名字，看中文可能看不出来，看英文就有意思了，诺贝尔经济学奖英文不是 The Nobel Prize in Economic Science,而是 The Sveriges Riksbank Prize in Economic Sciences in Memory of Alfred Nobel （其中 Sveriges Riksbank 是瑞典央行的意思）。而在诺奖官网其他奖项的英文是：

至于为啥经济学奖和其他的不一样，原因想必大家也能猜到，因为经济学奖不是诺贝尔遗嘱里明确的，而是后人加的。

来源：诺贝尔奖官方网站