How Is Econometrics Changing? (Josh Angrist, Guido Imbens, Isaiah Andrews)
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0:04 - 0:06- [旁白] 欢迎收看“诺奖得主畅谈系列”
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0:07 - 0:08在这一集中
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0:08 - 0:12Josh Angrist 和 Guido Imbens
与 Isaiah Andrews -
0:12 - 0:15将讨论计量经济学领域是如何发展的
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0:16 - 0:19- [Isaiah] 那么，Guido 和 Josh
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0:19 - 0:22你们都是开发经济学实证研究工具的先驱
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0:22 - 0:23所以我想了解你对这个领域的发展方向的想法
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0:26 - 0:28经济学、计量经济学，整个领域
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0:29 - 0:31首先，我很想听听你是否觉得
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0:32 - 0:35局部平均处理效应框架的方式
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0:39 - 0:42对经济学中的新经验法如何发展和传播
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0:42 - 0:44或它们应如何发展和传播有任何榜样
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0:45 - 0:46- [Josh] 这是个好问题
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0:47 - 0:48你先说吧
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0:48 - 0:49[笑声]
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0:50 - 0:53- [Guido] 是的，所以我认为重要的是
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0:53 - 0:59要提出令人信服的案例
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0:59 - 1:02其中问题清晰
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1:02 - 1:06且方法普遍适用
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1:06 - 1:08有一件事我...
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1:08 - 1:12当我回顾较新的文献时
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1:12 - 1:17我真的很喜欢回归不连续性文献
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1:17 - 1:20其中显然有一堆非常有说服力的例子
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1:20 - 1:23这让人们可以更清晰地思考
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1:23 - 1:27更仔细地研究方法问题
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1:27 - 1:29有着一些清晰的应用方法
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1:29 - 1:31然后允许你思考：
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1:31 - 1:34“哇，这些类型的假设在这里看起来合理吗？
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1:34 - 1:38我们不喜欢早期论文中的哪些方面？
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1:38 - 1:40我们如何改进这些方面？”
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1:40 - 1:44因此，我认为有着明确的应用方法
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1:44 - 1:46来激发这些文献是非常有帮助的
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1:47 - 1:48- Guido，我很高兴
你提到了回归不连续性 -
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1:49 - 1:53我认为 IV 和 RD、
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1:55 - 1:57工具变量和回归不连续性之间有很多互补性
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2:01 - 2:03回归不连续性的许多计量经济学应用
曾经被称为“模糊” RD -
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2:07 - 2:12它在截止时不是离散的或确定的
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2:12 - 2:15而只在速率或强度上有着变化
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2:15 - 2:18LATE 框架帮助我们理解这些应用方法
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2:19 - 2:21并为我们提供了一个清晰的解释
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2:21 - 2:25比如在我与 Victor Lavy 的论文中
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2:25 - 2:28我们使用了 Maimonides 规则
班级规模截断 -
2:28 - 2:30那么你这里了解到了什么？
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2:30 - 2:32当然，你可以用线性常数效应模型
来回答这个问题 -
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2:34 - 2:36但事实证明我们并不局限于此
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2:36 - 2:40RD 仍然非常强大和有启发性
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2:41 - 2:43即使在这种情况和类型规模下
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2:43 - 2:46截止和感兴趣的变量之间的相关性是局部的
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2:49 - 2:51甚至可能不是那么强
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2:52 - 2:55所以肯定有着平行发展
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2:55 - 2:56这也很有趣...
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2:57 - 3:00当我们在读研究生时，没有人谈论回归不连续性设计
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3:01 - 3:03这是其他社会科学家感兴趣的东西
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3:06 - 3:10它与 LATE 框架一起成长
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3:10 - 3:12我们都曾基于这两种应用方式和方法进行工作
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3:15 - 3:18而且能看到它的发展并变得如此重要
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3:18 - 3:20我感到非常兴奋
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3:20 - 3:22我认为，这是朝着可靠的识别策略、因果效应的普遍演变的一部分，使计量经济学更多地关注因果问题而不是模型。
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3:34 - 3:35就未来而言，我认为 LATE 帮助促进的一件事是朝着更具创造性的随机试验迈进，其中有一些有趣的东西。
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3:46 - 3:48简单地关闭或打开它是不可能或直接的，但您可以鼓励或阻止它。
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3:55 - 3:58因此，例如，您通过经济援助来补贴学校教育。
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3:59 - 4:02所以现在我们有了一个完整的框架来解释这一点，它打开了对以前似乎不可能的事情进行随机试验的大门。
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4:14 - 4:18我们在麻省理工学院蓝图实验室的学校工作中大量使用了这一点。
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4:22 - 4:27我认为，我们正在以非常有创意的方式利用随机分配。
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4:28 - 4:31- [以赛亚] 与此相关，您是否看到有助于计量经济学研究的特定因素？
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4:34 - 4:38您已经提到它与实际出现的问题有明确的联系，并且经验实践通常是一个好主意。
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4:43 - 4:45- 这不是一个好主意吗？我经常发现自己坐在一个计量经济学理论研讨会上，比如哈佛麻省理工学院的研讨会，我在想，“这个人在解决什么问题？谁有这个问题？”
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4:58 - 5:00而且，你知道……如果我问的话，有时会出现令人尴尬的沉默，或者可能会有一个相当人为的场景。
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5:09 - 5:12我想看看这个工具在哪里有用。
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5:12 - 5:15有一些纯粹的基础工具——我确实明白这一点。
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5:16 - 5:22有些人正在研究...的概念基础，它变得更像数理统计。
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5:26 - 5:28我的意思是，我记得一个我很难理解的早期例子是随机等连续性的概念，我的论文顾问之一惠特尼·纽维（Whitney Newey）使用它取得了很好的效果，我试图理解这一点。这真的很基础。
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5:42 - 5:45它不是驱动它的应用程序——至少不是立即的。
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5:49 - 5:53但是大多数事情不是这样的，所以应该有问题。
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5:54 - 5:59我认为这取决于这类事情的卖家，因为有机会成本、时间和注意力，以及理解事情的努力。
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- Title:
- How Is Econometrics Changing? (Josh Angrist, Guido Imbens, Isaiah Andrews)
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- English
- Team:
Marginal Revolution University
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