从原因到结果的路径
既黑暗且危险的
但是计量经济学的武器非常强大
当目睹平行趋势时 我们掌握了双重差分法
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计量经济学大师在寻找
令人信服的 「其他条件不变的比较」
理想的对比是
看起来相似的处理组和对照组 形成对照
但有时这种可比性是难以捉摸的
在没有处理的情况下
当处理组及对照组类似地演变时
即使起点不同
也有望进行因果推断
针对平行演化的武器
大师说的「平行趋势」
叫做「双重差分法」…
- 双重差分法...
- ...或简称为DD - 好的
- 现在让我们看看 DD
如何帮助我们了解美国历史上
最重要的经济事件之一
- 现在我们一起回顾大萧条的情況—
我国有史以来最严重的经济灾难
在 1933 年失业率达到 25%—
这是之前或之后从未见过的水平
数百万国民失去了家园或土地
自杀率飙升
贫困的家庭依靠施食处和面包生产线
来避免挨饿
- 经济学家们
就大萧条的原因展开了激烈的争论
然而，大多数经济学家都同意 这个难题的关键部分
是银行大规模倒闭
这是施行存款保险制度之前的年代
因此，如果银行破产 你的储蓄也会化为乌有
- 取消你的帐户？
- 对啊，我想取消我的帐户
我不会在这家银行留下一分钱
- 面对银行业危机，央行有一项选择
随意地放贷给陷入困境的银行
或者袖手旁观拒绝贷款
借钱给有困难的银行叫「易钱」
拒贷叫「紧钱」
- 货币学派的代表人物 米尔顿弗里德曼和安娜施瓦茨
把大萧条称为
「大收缩」
指责美联储
就国家摇摇欲坠的金融机构 实施紧缩政策
是一项错误的政策
他们争辩说
易钱可让许多银行继续营业
从而缩短大萧条的时期
但其他人不同意
如果银行因为其不明智的贷款决定
而资不抵债
那么救助只会鼓励更多的愚蠢行为
经济学家把这个问题称为「道德风险」
今天人们仍就救助和道德风险 继续进行辩论
如果金融巨头雷曼兄弟
被允许在大衰退前夕倒闭
在理想的世界里 我们将会通过对随机选择的地区
应用不同的美联储政策 来回答这个问题
但是通过使用双重差分法
来比较不同货币政策的跨领域趋势
我们仍然可以学到很多事情
- 这怎么可能呢？
所有美国银行不是实施 相同的美联储政策吗？
- 对啊 - 好问题
联邦储备系统分为 12 个区
由12家地区性的联邦储备银行组成
今天，美联储政策是在国家层面制定的
但在 1930 年代，地区性的 联邦储备银行几乎可以随心所欲
- 啊，真有趣
- 这就是最棒的地方
在1930 年代，管理第六区的 亚特兰大联邦储备银行
遵循「易钱」政策
用手推车运送现金 去拯救破产的金融机构
而管理第八区的 圣路易斯联邦储备银行
则采取了紧缩的资金政策
「让愚蠢的人倒下吧！」 他们在圣路易斯说
因此，货币政策的自然实验诞生了
更好的是，这是州内的实验
第 6 区和第 8 区之间的边界
穿过密西西比州中部
密西西比北部实施紧钱政策
而密西西比南部则实施易钱政策
但是两个地区施行相同的 州法律和银行法规
- 密西西比州第 6 区
是处理组
在金融危机期间可以获得「易钱」
密西西比州第 8 区
是对照组
在金融危机期间实施「紧钱」政策
1930 年是
自然实验的关键年份
考德威尔公司
是一个位于南方的庞大金融帝国
垮台了
银行业建立在信心和信任的基础上
考德威尔的垮台引发了恐慌
一下子导致了大规模的银行挤兑
存款人想拿回他们的钱
导致银行破产并关门大吉
我们将会使用双重差分法
来衡量相反的货币政策的影响
以应对考德威尔危机
这幅图按年份绘制了
密西西比州第8区和第6区的 银行数目
我们从 1929 年开始
这是考德威尔垮台前一年
在8区有169家银行开业
而在6区有141家银行开业
在接下来的一年里
我们在两个地区都看到 类似的少数银行倒闭
运营银行数目的变化
非常相似—
这就是平行趋势的样子
于1930 年 11 月，考德威尔倒下
恐慌开始了
施行紧钱政策的 8 区银行
倒闭频发
但是施行易钱政策的6区银行
倒闭速度较慢
这一时期的分化趋势
可能归因于易钱与紧钱的分别
在1931年7月，8区放弃紧钱政策
在两个区都施行易钱政策
平行趋势得以恢复
在反事实的世界里
6 区银行亦施行紧钱政策的话
那会发生什么事呢？
如果我们将第 8 区的趋势 推断到第 6 区
看起来就像这样子
因此有效的「易钱」政策
使 6 区偏离 8 区趋势
所默示的路径
「易钱」政策拯救了多少家银行呢？
这个表的第一行报告了
第 6 区处理组的数据
第二行报告了第 8 区对照组的数据
第一列显示了 1930 年危机开始之前
营运银行的数目
第二列显示 1931 年的数目
这是每个地区在危机期间
采取不同货币政策时的
关键时期
最右边的一栏报告了区内的变化
第 6 区有 14 家银行倒下 而第 8 区有 33 家银行倒下
政策效果的数学公式很简单
我们从第 6 区运营银行的变化中
减去第 8 区运营银行的变化
因而得名「双重差分法」
- 33 减 14 等于 19
我们估计有19家银行 被「易钱」政策救活了
在实践中，这里显示的表格和数字
是 DD 分析的开始
而不是结束
如何衡量 DD 估计的统计显着性
事实证明
非常棘手
而回归通常是解决方案的一部分
有效的 DD 分析背后的关键假设
是平行趋势的假设
回想一下「其他条件不变」的原则
我们理想的比较
是两个地区体验相同的商业环境
除了一个因素
易钱或紧钱
两个地区都有相同类型的客户
还会以完全相同的速度破产
他们员工的技能是相同的 依此类推
完美的「其他条件不变的比较」 将使我们能够清楚地看到
不同美联储政策的因果关系
在这情况下，这是不可能的
但平行趋势的想法 是以类似概念为基础
如果我们看到这两个地区 随着时间的过去
经历了类似的银行数目趋势
在没有相关政策的情况下
我们假设这是很好的比较
我们看到，当两个地区 采用相同的美联储政策时
无论在危机之前和之后
这两个地区都在平行移动
唯一的一次各地区表现不同
就是美联储采用不同的政策时
有鉴于此
美联储的政策或是 1930 年至 1931 年
出现分化趋势的其中一个原因
但我们还应该看看
密西西比州北部特有的其他变化
- 嗯？ - 你是什么意思呢？
- 想象一下，于1930 年
强烈的龙卷风袭击了 密西西比州北部而不是南部
这些龙卷风摧毁了农场
导致农民拖欠贷款
使他们的银行倒闭
那么第 6 区和第 8 区
将会有两种不同的区别
美联储政策&天气
我们很难将美联储政策
确定为第 8 区银行
倒闭增加的原因
- 其他一切都不是平等的
- DD 的可信度是生是死
在 1930 年密西西比州北部
所发生的特别事的唯一原因
是不同的地区美联储政策
我们身在 DD 天堂其中 有着平行趋势的强烈视觉证据
- 一般而言，我们评估是否使用 DD
第一步通常是对周期外的平行趋势
进行视觉确认
而我们期望看到政策带来的效果
在我们的例子中的政策是
面对银行倒闭实施「易钱」政策
计量经济学大師使用 DD 来探索许多政策的影响
例如最低法定饮酒年龄
和环境变化，获得干净的水源
在我们的下一个视频中
我们将会看到一个示例 我们如何使用回归分析
来进行 DD 分析
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