0:00:00.000,0:00:02.550
♪ [音乐] ♪

0:00:03.800,0:00:07.040
- [讲解员] 欢迎收看[br]“诺奖得主畅谈系列”

0:00:07.040,0:00:08.100
在这一集中

0:00:08.100,0:00:10.810
Josh Angrist [br]和 Guido Imbens

0:00:10.810,0:00:12.620
与 Isaiah Andrews

0:00:12.620,0:00:15.550
将讨论计量经济学领域如何发展

0:00:16.100,0:00:17.780
- Guido 和 Josh

0:00:17.780,0:00:21.500
您们都是开发经济学实证研究工具的先驱

0:00:21.500,0:00:24.837
所以我想了解[br]您们对经济学、计量经济学

0:00:24.837,0:00:28.079
整个领域发展方向的想法

0:00:28.510,0:00:31.302
首先，我很想听听您们是否觉得

0:00:32.171,0:00:37.731
局部平均处理效应框架的方式

0:00:37.731,0:00:43.037
对经济学中的新经验法[br]就如何发展和传播有何启发

0:00:43.037,0:00:44.300
或它们应该怎样

0:00:44.560,0:00:46.202
- [Josh] 这是个好问题

0:00:46.610,0:00:47.790
你先说吧

0:00:49.700,0:00:53.340
- [Guido] 是的[br]那么我认为重要的是

0:00:53.340,0:00:58.550
要提出令人信服的案例

0:00:58.550,0:01:02.207
其中问题清晰

0:01:02.400,0:01:05.720
且方法普遍适用

0:01:06.253,0:01:07.560
有一件事

0:01:08.192,0:01:12.000
当我回顾较新的文献时

0:01:12.200,0:01:16.700
我真的很喜欢断点回归文献

0:01:16.700,0:01:19.670
其中显然有很多非常有说服力的例子

0:01:19.670,0:01:23.378
这让人们可以更清晰地思考

0:01:23.378,0:01:27.200
更仔细地研究方法问题

0:01:27.400,0:01:28.800
有着一些清晰的应用方法

0:01:28.800,0:01:30.600
然后允许你思考：

0:01:30.600,0:01:33.600
“哇，这些类型的假设在这里看起来合理吗？

0:01:33.600,0:01:38.000
我们不喜欢早期论文中的哪些方面？

0:01:38.500,0:01:39.912
我们如何改进这些方面？”

0:01:39.912,0:01:44.210
因此，我认为有着明确的应用方法

0:01:44.210,0:01:46.400
来激发这些文献是非常有帮助的

0:01:46.800,0:01:49.450
- Guido，我很高兴[br]你提到了断点回归

0:01:49.450,0:01:53.694
我认为工具变量（ IV ）[br]和 断点回归（ RD）之间

0:01:53.694,0:01:57.971
有很多互补性

0:02:00.506,0:02:07.307
断点回归的许多计量经济学应用[br]曾经被称为“模糊” RD

0:02:07.307,0:02:11.620
它在截断点不是离散的或确定的

0:02:11.620,0:02:14.900
而只在速率或强度上有变化

0:02:14.900,0:02:18.737
LATE 框架帮助我们理解这些应用方法

0:02:18.740,0:02:21.140
并为我们提供了一个清晰的解释

0:02:21.140,0:02:25.000
比如在我[br]与 Victor Lavy 的论文中

0:02:25.000,0:02:28.100
使用了 Maimonides 规则[br]班级人数截断

0:02:28.430,0:02:30.290
那么从中了解到了什么？

0:02:30.290,0:02:33.891
当然，你可以用线性常数效应模型[br]来回答这个问题

0:02:34.200,0:02:36.310
但事实证明我们并不局限于此

0:02:36.310,0:02:39.889
RD 仍然非常强大和有启发性

0:02:40.630,0:02:45.242
即使截断值[br]和感兴趣的变量之间的相关性

0:02:45.242,0:02:49.133
此例中是班级人数，是局部的

0:02:49.133,0:02:51.000
甚至可能都不那么强

0:02:52.000,0:02:54.999
所以肯定有着平行发展

0:02:54.999,0:02:56.400
这也很有趣...

0:02:57.253,0:03:01.264
当我们在读研究生时[br]没有人谈论断点回归设计

0:03:01.264,0:03:05.217
这是其他社会科学家感兴趣的东西

0:03:05.800,0:03:09.507
它与 LATE 框架一起成长

0:03:09.507,0:03:14.631
我们都曾基于[br]这两种应用方式和方法进行工作

0:03:14.631,0:03:18.377
而且能看到它的发展并变得如此重要

0:03:18.377,0:03:19.800
我感到非常兴奋

0:03:20.000,0:03:23.267
我认为，这是朝着可靠的识别策略

0:03:23.267,0:03:27.519
是因果效应的普遍演变的一部分

0:03:29.393,0:03:33.200
使计量经济学更多地关注[br]因果问题而不是模型

0:03:33.640,0:03:34.650
就未来而言

0:03:34.650,0:03:37.660
我认为 LATE 帮助促进的一件事是

0:03:37.660,0:03:42.008
朝着更具创造性的随机试验迈进

0:03:42.008,0:03:44.400
其中有一些有趣的东西

0:03:45.500,0:03:50.598
它不可能或直接被简单地增加或去除

0:03:51.000,0:03:54.584
但你可以鼓励或阻止它

0:03:54.584,0:03:58.200
例如，你能通过经济援助[br]来补贴学校教育

0:03:59.000,0:04:02.080
所以现在我们有了[br]一个完整的框架来解释这一点

0:04:03.600,0:04:12.119
它打开了对以前似乎不可能的事情[br]进行随机试验的大门

0:04:14.500,0:04:17.864
我们在麻省理工学院[br]Blueprint 实验室中

0:04:17.864,0:04:21.160
大量使用了这一点

0:04:22.360,0:04:26.600
我认为，我们正在以[br]非常有创意的方式利用随机分配

0:04:28.100,0:04:30.290
- 与此相关，您是否看到

0:04:30.290,0:04:34.445
有助于计量经济学研究的特定因素？

0:04:34.445,0:04:40.347
您已经提到它与[br]实际出现的问题有明确的联系

0:04:40.347,0:04:42.862
实证研究通常是一个好主意

0:04:43.290,0:04:45.000
- 是一定是个好主意吗？

0:04:45.700,0:04:50.112
我经常发现[br]在计量经济学理论研讨会上

0:04:50.700,0:04:52.810
比如哈佛麻省理工学院的研讨会

0:04:53.400,0:04:56.350
我会想，“这个人在解决什么问题？

0:04:56.350,0:04:57.960
谁有这个问题？”

0:04:57.960,0:04:59.800
而且…

0:05:01.600,0:05:04.700
如果我这样问的话[br]有时会出现令人尴尬的沉默

0:05:04.900,0:05:08.300
或可能场面很不自然

0:05:08.800,0:05:11.600
我想看看这个工具在哪里有用

0:05:12.500,0:05:14.765
有一些是纯粹的基础工具

0:05:14.765,0:05:16.250
我确实明白这一点

0:05:16.250,0:05:21.735
有些人正在研究的概念基础

0:05:22.600,0:05:25.300
它变得更像数理统计

0:05:25.800,0:05:27.653
我的意思是，我记得一个较早的例子

0:05:27.653,0:05:32.561
那就是我很难理解的[br]随机等连续性的概念

0:05:32.561,0:05:35.070
我的论文顾问之一[br]Whitney Newey

0:05:35.070,0:05:36.479
使用它取得了很好的效果

0:05:36.479,0:05:38.821
我当时试图理解这一点

0:05:40.600,0:05:42.034
这真的很基础

0:05:42.034,0:05:45.200
驱动它的不是一个应用方法

0:05:45.890,0:05:47.300
至少不是立即的

0:05:48.600,0:05:53.200
但是大多数事情不是这样的[br]所以应该有着问题

0:05:53.800,0:05:59.247
我认为这取决于这类事情的卖家

0:06:00.480,0:06:02.250
因为有着机会成本、时间和注意力

0:06:02.250,0:06:05.295
以及理解事情的努力

0:06:05.980,0:06:07.200
卖家有义务说：

0:06:07.400,0:06:08.900
“嘿，我正在解决这个问题

0:06:09.400,0:06:12.900
这里有一组结果表明它很有用

0:06:12.900,0:06:15.200
这是我得到的一些见解。”

0:06:16.097,0:06:18.280
- [Isaiah] 正如你所说，Josh

0:06:18.280,0:06:20.700
它已经朝着更多地考虑经济学中的因果关系

0:06:20.700,0:06:22.900
以及经济学中的实证工作的方向发展

0:06:22.900,0:06:26.570
这种观点的传播有什么让你感到惊讶的后果

0:06:26.570,0:06:31.308
或者有着你认为是[br]经验经济学发展方式的不利因素吗？

0:06:31.500,0:06:34.322
- 有时我看到有人进行 IV 时

0:06:34.322,0:06:38.304
他们得到的结果似乎难以置信地大

0:06:38.800,0:06:40.200
这是常见的情况

0:06:42.500,0:06:48.590
因此，这可能是一些相对较小的干预[br]造成的非常大的因果影响

0:06:49.100,0:06:50.881
这些干预是随机的

0:06:50.881,0:06:54.490
或者你利用它来证明一个好设计的存在

0:06:54.900,0:06:57.205
然后当我看到这一点时

0:06:57.944,0:07:03.494
我认为我很难相信这种相对较小的干预[br]会产生如此大的影响

0:07:04.100,0:07:08.770
作者有时会采用局部平均处理效应定理并说：

0:07:08.770,0:07:11.066
“嗯，这些编译器

0:07:11.066,0:07:12.700
它们在某些方面很特别

0:07:13.300,0:07:17.633
它们只是从这种干预中受益匪浅。”

0:07:18.100,0:07:21.175
我不愿意从表面上看

0:07:21.175,0:07:23.750
我经常认为，当影响太大时

0:07:24.300,0:07:26.780
这是因为排除限制失败了

0:07:26.780,0:07:31.475
所以你真的没有正确的内生变量[br]来衡量这个结果

0:07:32.000,0:07:39.616
因此，我不太高兴看到一个通用的异质性论点

0:07:40.022,0:07:43.785
被用来为我认为可能是一个[br]更深层次的问题的事情辩解

0:07:45.190,0:07:50.075
- [Guido] 我认为它在简化形式[br]和结构方法之间的讨论中

0:07:50.083,0:07:51.700
扮演了一个不幸的角色

0:07:51.700,0:07:55.510
我觉得这不太正确

0:07:56.090,0:08:03.531
工具变量假设是关于行为的核心结构假设

0:08:03.531,0:08:05.200
它们源自于经济

0:08:07.100,0:08:09.900
考虑代理人的经济行为

0:08:10.300,0:08:19.452
不知何故它被推向了一个[br]我认为不是很有帮助的方向

0:08:20.426,0:08:21.663
我认为，最初

0:08:22.800,0:08:24.067
我们把事情写下来

0:08:24.067,0:08:26.480
描述正在发生的事情

0:08:26.480,0:08:29.783
人们使用了一套方法

0:08:29.783,0:08:32.111
我们以一种我认为包含相当多洞察力的方式

0:08:32.811,0:08:38.361
阐明了这些方法的作用

0:08:39.100,0:08:45.118
但它不知何故被推到了[br]一个我认为不一定很有帮助的角落

0:08:45.379,0:08:48.604
- 在简化形式与结构的语言中

0:08:48.604,0:08:50.306
我觉得有点有趣

0:08:50.306,0:08:56.176
因为局部平均处理效应模型[br]潜在的结果模型是非参数结构模型

0:08:56.176,0:08:58.600
如果你想像你所建议的那样考虑它，Guido

0:08:58.600,0:09:03.574
所以把这两个东西放在对立面有点好笑

0:09:03.574,0:09:05.116
- [Guido] 是的。

0:09:05.116,0:09:10.050
- [Josh] 当然，这种语言来自[br]我们继承的联立方程框架

0:09:10.400,0:09:14.338
它的优点是人们在你使用它时[br]似乎知道你的意思

0:09:14.338,0:09:18.300
但这可能是不同的人听到不同的东西

0:09:18.300,0:09:22.283
- [Guido] 是的[br]我认为简化形式已被用于贬义...

0:09:22.283,0:09:23.540
- [Josh] 有时

0:09:25.104,0:09:28.250
...而这并不是它最初的目的

0:09:30.100,0:09:35.706
- [Isaiah] 我想在思考[br]局部平均处理效应框架的影响时

0:09:35.706,0:09:37.676
还有一点让我印象深刻的是

0:09:37.676,0:09:42.372
人们通常会在远远超出任何形式的[br]正式结果实际存在的环境中

0:09:42.372,0:09:44.963
采用局部平均处理效应效果的直觉

0:09:45.440,0:09:52.391
我很好奇，鉴于你们为在不同环境中[br]建立 LATE 结果的所有努力

0:09:52.391,0:09:54.415
我很好奇，你们对此有什么想法吗？

0:09:55.360,0:10:02.588
- 我认为在很多情况下[br]直觉确实会让你有所发展

0:10:02.800,0:10:04.989
但它会受到一些限制

0:10:04.989,0:10:09.527
建立正式的结果可能会有点棘手

0:10:09.527,0:10:12.700
然后可能只在特殊情况下才有效

0:10:14.600,0:10:19.482
然后你会得到很多[br]可能无法完全捕捉直觉的形式

0:10:19.900,0:10:21.550
有时我对它们有些不安

0:10:21.550,0:10:24.438
它们不一定是我想写的论文

0:10:25.148,0:10:30.971
但我确实认为直觉[br]通常确实抓住了问题的一部分

0:10:33.100,0:10:36.300
我认为，从某种意义上说，我们很幸运

0:10:36.900,0:10:39.250
LATE 论文在期刊上得到了处理

0:10:39.250,0:10:41.766
所以，实际上，编辑把它缩短了很多

0:10:42.100,0:10:46.300
这让我们能够专注于非常清晰、清晰的结果

0:10:49.924,0:10:53.159
计量经济学文献中有些不幸的趋势

0:10:53.159,0:10:54.870
那就是论文越来越长

0:10:54.870,0:10:56.550
- 嗯，你应该能够解决这个问题，伙计

0:10:56.550,0:10:58.915
- 我正在努力解决这个问题 [笑声]

0:10:58.915,0:11:03.078
但我认为这个例子说明了简短的论文实际上是

0:11:03.097,0:11:06.494
- 你应该强制规定没有任何论文[br]可以比 LATE 论文更长

0:11:07.269,0:11:09.617
- 那…哇！那可能很棒

0:11:09.617,0:11:11.685
- 至少不包括理论，没有理论论文

0:11:11.892,0:11:13.339
- 是的，我认为...

0:11:14.500,0:11:16.800
我正在努力让论文更短

0:11:16.800,0:11:19.514
我认为这在当今很有价值

0:11:19.514,0:11:21.573
因为它通常是论文的第二部分

0:11:21.573,0:11:26.998
而实际上并没有让你得到太多[br]进一步的了解

0:11:27.000,0:11:29.870
而且它确实能使论文变得更难阅读

0:11:32.426,0:11:36.179
这可以追溯到我认为应该[br]如何进行计量经济学

0:11:36.179,0:11:38.070
你应该关注

0:11:38.700,0:11:41.300
它应该合理地接近经验问题

0:11:41.500,0:11:43.900
它们应该是很清楚的问题

0:11:44.800,0:11:48.900
但通常理论方面不需要那么长

0:11:48.900,0:11:50.010
- [Josh] 是的

0:11:51.100,0:11:54.670
- 我认为事情有点偏离了轨道

0:11:56.260,0:11:58.427
- [Isaiah] 一个相对较新的变化

0:11:58.427,0:12:03.765
是科技行业对具有计量经济学[br]因果效应估计技能的人才的需求

0:12:03.765,0:12:04.994
似乎大幅增加

0:12:04.994,0:12:07.563
我很感兴趣，你们有没有想过

0:12:07.563,0:12:14.223
这将如何与实证方法的发展[br]或经济学的实证研究相互作用？

0:12:14.600,0:12:16.770
- [Josh] 嗯，有这么一个元点

0:12:16.770,0:12:21.000
那就是有这种新的雇主

0:12:21.800,0:12:27.530
那就是亚马逊、优步以及猫途鹰的世界

0:12:28.000,0:12:29.300
我认为这很棒

0:12:29.300,0:12:32.030
我喜欢告诉我的学生这件事

0:12:32.600,0:12:35.500
在麻省理工学院，我们有很多[br]计算机科学专业的学生

0:12:35.500,0:12:37.000
这是我们最大的专业

0:12:37.400,0:12:42.362
为了吸引这些学生中的一些人拿经济学科

0:12:43.228,0:12:49.293
我试图对他们说你可以为[br]这些人们非常热衷于的公司工作

0:12:49.293,0:12:50.800
因为工作内容很令人兴奋

0:12:52.000,0:12:59.722
而且你在计量经济学中获得的技能[br]与其它任何的竞争学科一样好或更好

0:12:59.736,0:13:02.143
所以你至少应该学习一些经济学

0:13:02.143,0:13:04.290
学习一些计量经济学和一些经济学

0:13:04.800,0:13:09.486
我和优步一起做了一个关于[br]优步司机劳动力供应的有趣项目

0:13:09.920,0:13:12.805
能参与其中是非常令人兴奋的

0:13:13.100,0:13:15.400
另外，我还为优步开了一段时间的车

0:13:15.900,0:13:17.730
我觉得那也很有趣

0:13:17.730,0:13:22.615
我所赚的不足以让我很放弃[br]我在麻省理工学院的工作

0:13:22.616,0:13:25.100
但我很享受这段经历

0:13:25.230,0:13:31.413
我在这里看到了我们的[br]研究生教育模式面临的潜在挑战

0:13:31.700,0:13:36.068
也就是说，如果我们正在培训[br]人们去亚马逊工作

0:13:37.900,0:13:42.797
我不清楚为什么我们应该[br]为此支付研究生津贴

0:13:43.200,0:13:47.280
为什么纳税人应该有效地补贴这一点

0:13:47.280,0:13:51.180
美国的研究生教育得到了慷慨的补贴

0:13:51.180,0:13:54.525
即使在私立大学也是如此

0:13:54.906,0:13:56.477
那里有很多公共资金

0:13:56.477,0:13:59.300
我认为这样做的传统理由是

0:13:59.643,0:14:01.992
我们正在培训教育工作者和学者

0:14:01.992,0:14:05.657
我们所做的工作有很大的外部性

0:14:05.657,0:14:07.910
要么是研究外部性

0:14:07.910,0:14:09.557
要么是教学外部性

0:14:10.100,0:14:14.799
但是，如果我们的许多学生[br]要在私营部门工作

0:14:16.300,0:14:17.414
那很好

0:14:19.000,0:14:21.700
但也许他们的雇主应该为他们买单

0:14:22.120,0:14:25.338
- 对我来说，这与在[br]咨询公司工作的人完全不同

0:14:27.200,0:14:32.976
我不清楚学术界的工作数量是否发生了变化

0:14:33.370,0:14:36.325
- 我觉得这是一个不断发展的行业

0:14:36.325,0:14:37.807
而咨询...

0:14:37.807,0:14:39.289
你提出这个问题是对的

0:14:39.289,0:14:42.100
咨询可能也一样

0:14:44.846,0:14:47.500
我将越来越多的学生安排在这些企业中

0:14:47.500,0:14:49.467
所以在某种程度上

0:14:49.467,0:14:54.212
我认为我没有关注咨询工作

0:14:54.212,0:14:56.920
咨询一直都很重要

0:14:56.920,0:15:01.208
而且我认为从咨询到研究也有一些变化

0:15:01.208,0:15:02.723
它变得更加流畅

0:15:03.735,0:15:09.430
我不得不说，这两个领域的很多工作[br]并没有实际的不同之处

0:15:09.430,0:15:15.525
但是在科技领域工作的人正在做一些[br]可能具有科学兴趣的事情

0:15:15.525,0:15:16.800
但大多是隐藏的

0:15:17.100,0:15:20.871
所以你真必须问，政府为什么要为此买单？

0:15:22.104,0:15:23.732
- 虽然，就 Guido 的观点而言

0:15:23.732,0:15:26.783
我想这里有一个数据问题

0:15:26.783,0:15:35.597
即在营利部门的经济学博士的毕业生[br][非 EC] 总就业人数增加了

0:15:35.597,0:15:40.310
还是这些人才只是[br]从金融和咨询领域转向技术领域？

0:15:40.310,0:15:44.454
- 我可能在回应没有真正发生过的事情

0:15:44.454,0:15:48.522
- 我实际上已经与其中一些科技公司合作过

0:15:49.100,0:15:52.200
我并没有不同意 Josh 的观点

0:15:52.200,0:15:56.577
即我们需要考虑一下最终为[br]研究生教育支付费用的资助模式

0:15:56.913,0:15:59.400
但从科学的角度来看

0:15:59.980,0:16:02.840
这些地方不仅拥有大量数据

0:16:02.840,0:16:05.112
而且现在出于隐私原因

0:16:05.112,0:16:07.100
他们往往会非常小心

0:16:07.380,0:16:08.900
而且他们也有很多很好问题

0:16:10.200,0:16:15.790
我发现倾听那里的人并了解他们[br]有什么样的问题非常鼓舞人心

0:16:15.790,0:16:21.175
而且这些问题通常也出现在这些公司之外

0:16:21.241,0:16:27.430
我与 Raj Chetty 和[br]Susan Athey 有几篇论文

0:16:27.430,0:16:33.237
我们研究了结合实验数据和观察数据的方法

0:16:35.500,0:16:42.919
Raj Chetty 对幼儿计划对[br]以后生活结果的影响感兴趣

0:16:42.919,0:16:46.330
不仅是对考试成绩[br]也包括对收入和其他方面

0:16:46.330,0:16:48.300
我们开发了一些方法

0:16:48.600,0:16:53.751
可以帮助你在某些情况下阐明这一点

0:16:53.751,0:17:00.629
同样的问题出现在这些科技公司的情况中

0:17:00.629,0:17:05.363
所以，从我的角度来看这是同一种—

0:17:05.363,0:17:07.600
我在和做实证工作的人交谈

0:17:07.600,0:17:09.700
我尝试着眼于这些具体问题

0:17:09.700,0:17:13.370
然后尝试提出更一般的问题

0:17:15.110,0:17:18.230
在更高的层次上重新制定问题

0:17:18.500,0:17:22.900
以便我可以考虑在一系列环境中[br]有效的解决方案

0:17:23.400,0:17:24.933
所以从这个角度来看

0:17:24.933,0:17:30.423
与科技公司的互动非常有价值，非常有用

0:17:31.700,0:17:35.204
我们确实有学生现在在那里实习

0:17:35.204,0:17:43.565
然后利用他们在那里的经历[br]写出更有趣的论文

0:17:44.600,0:17:47.020
- [旁白] 如果你想观看更多[br]“诺奖得主畅谈系列”

0:17:47.020,0:17:48.200
请单击此处

0:17:48.200,0:17:50.500
或者，如果你想了解更多[br]有关计量经济学的信息

0:17:50.500,0:17:53.100
请查看 Josh 的“掌握计量经济学”系列

0:17:53.700,0:17:56.720
如果你想了解更多关于 Guido[br]Josh 和 Isaiah 的信息

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请查看说明中的链接

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♪ [音乐] ♪