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Joshua Angrist Nobel Prize Lecture 2021

  • 0:01 - 0:04
    ♪ [音乐] ♪
  • 0:11 - 0:13
    - [Joshua] 10月11日一大早
  • 0:13 - 0:15
    我心情紧张，iPhone 都差点儿掉了
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    思绪全在是否诺贝尔奖
  • 0:18 - 0:21
    会改变我们Angrist家庭
  • 0:21 - 0:23
    我们关系亲密和谐
  • 0:23 - 0:24
    衣食无忧
  • 0:24 - 0:27
    所以我很担心：
    这个压力山大的诺贝尔奖头衔
  • 0:27 - 0:28
    不一定是个好事
  • 0:28 - 0:30
    但第一杯咖啡下肚之后
  • 0:30 - 0:32
    我开始放松
  • 0:32 - 0:33
    忽然想到
  • 0:33 - 0:35
    公众认可
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    如何影响学者生活
  • 0:37 - 0:40
    不正是个简单的因果问题吗
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    诺贝尔奖的干预
  • 0:42 - 0:45
    是实质性的、突然的，而且很好衡量
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    像健康和财富等结果很容易记录
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    刚刚因研究使用观察数据
    解决因果问题
  • 0:52 - 0:56
    我和Guido Imbens
    David Card
  • 0:56 - 0:57
    一起被授诺奖
  • 0:57 - 1:00
    我的思绪从个人的惊涛骇浪
  • 1:00 - 1:02
    转到了更为熟悉的
  • 1:02 - 1:06
    识别和估计因果关系
  • 1:06 - 1:11
    通过想象处理诺贝尔奖因果关系
  • 1:11 - 1:13
    我放平了心态
  • 1:13 - 1:15
    如何组织这样一项研究？
  • 1:16 - 1:19
    1999 年，发表在《劳动经济学手册》中
  • 1:19 - 1:24
    有篇我与Alan Krueger
    合写的文章，使用了“ “实证策略”
  • 1:24 - 1:26
    这册有争议的卷宗
  • 1:26 - 1:29
    是由我在普林斯顿的两位博导编辑的
  • 1:29 - 1:32
    Orley Ashenfelter
    和 David Card
  • 1:32 - 1:35
    他们是经济学界众所周知的
  • 1:35 - 1:37
    最成功、最多产的研究生导师之一
  • 1:37 - 1:39
    实证策略是一项研究计划
  • 1:39 - 1:42
    包括数据收集、识别
  • 1:42 - 1:44
    和计量经济估计
  • 1:45 - 1:47
    识别是研究设计中
  • 1:47 - 1:50
    应用计量经济学术语
  • 1:50 - 1:53
    随机临床试验或 RCT
  • 1:53 - 1:56
    是最简单、最强大的研究设计
  • 1:57 - 1:59
    在 RCT 中，因果关系
  • 1:59 - 2:02
    是通过治疗的随机分配来确定的
  • 2:02 - 2:03
    随机分配能确保
  • 2:03 - 2:05
    在没有治疗的情况下
  • 2:05 - 2:07
    治疗组和对照组具有可比性
  • 2:07 - 2:09
    所以后来它们之间的差异
  • 2:09 - 2:12
    只反映出治疗效果
  • 2:12 - 2:15
    诺贝尔奖可能不是随机分配的
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    尽管面临这一挑战
  • 2:17 - 2:19
    一个令人信服的处理诺贝尔奖的
  • 2:19 - 2:21
    实证策略浮现于我的脑海中
  • 2:21 - 2:24
    至少是实证幻想
  • 2:24 - 2:28
    试想一群有资格
    获得诺贝尔奖的入围者
  • 2:28 - 2:31
    是被考虑的一群候选人
  • 2:31 - 2:33
    申请人无需自行申请
  • 2:33 - 2:36
    我猜测，是由同行学者提名的
  • 2:37 - 2:40
    我这奇特的诺贝尔影响研究
  • 2:40 - 2:43
    只着眼于诺贝尔入围者
    因为他们都是精英学者
  • 2:43 - 2:45
    但这只是第一步
  • 2:45 - 2:47
    我想，有声望的入围者
  • 2:47 - 2:54
    是由评委根据出版、引用
    提名陈述等标准进行评估的
  • 2:54 - 2:57
    我想这些材料会被审查
  • 2:57 - 3:01
    并使用某种评分标准得出一个分数
  • 3:01 - 3:03
    每年每个领域，最多三位
  • 3:03 - 3:06
    得分最高的赢得大奖
  • 3:06 - 3:08
    确定了入围者
  • 3:08 - 3:10
    收集了分数数据
  • 3:10 - 3:12
    诺贝尔奖影响研究的下一步
  • 3:12 - 3:15
    是记录相关的临界值
  • 3:15 - 3:17
    诺贝尔奖临界值
  • 3:17 - 3:19
    是获奖的最低分值
  • 3:20 - 3:23
    许多诺贝尔奖候选人只是错过了这个值
  • 3:23 - 3:27
    看看那些刚好错过的和获奖的
  • 3:27 - 3:29
    高于和低于临界值的差异
  • 3:29 - 3:32
    看起来很偶然
  • 3:32 - 3:35
    几乎是随机分配的
  • 3:35 - 3:37
    毕竟
    与诺贝尔奖擦肩而过的人
  • 3:37 - 3:39
    也是最杰出的学者
  • 3:40 - 3:43
    多发一篇有影响力的文章
  • 3:43 - 3:45
    提名人多一点儿支持
  • 3:45 - 3:46
    他们也可能被授予
  • 3:46 - 3:48
    诺贝尔金奖
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    其中一些人
    总有一天会得奖
  • 3:50 - 3:52
    此处的实证策略称为
  • 3:52 - 3:54
    断点回归设计
  • 3:54 - 3:56
    RD
  • 3:56 - 3:58
    RD 利用了由规则、条例
  • 3:58 - 4:01
    和出于各种分组目的
    对人员进行分类的需要
  • 4:01 - 4:05
    所引起的突变现象
  • 4:05 - 4:07
    当处理或干预取决于
  • 4:07 - 4:10
    决定变量是否能跨过阈值
  • 4:10 - 4:13
    那些刚好低于此值的人
  • 4:13 - 4:15
    成为跨过此值人的自然对照组
  • 4:15 - 4:16
    RD 不要求
  • 4:16 - 4:19
    我们试图寻求因果关系的变量
  • 4:19 - 4:22
    完全在临界值出现不连续现象
  • 4:22 - 4:24
    我们只需要
  • 4:24 - 4:26
    这个变量的平均值
  • 4:26 - 4:27
    在临界值跳跃
  • 4:27 - 4:30
    例如，RD 可以考虑这样一个事实
  • 4:30 - 4:33
    即今年接近诺奖者
    可能会成为明年的赢家
  • 4:33 - 4:35
    允许这样
  • 4:35 - 4:38
    该处理下产生跳跃的比率
  • 4:38 - 4:41
    去构建工具变量，IV
  • 4:41 - 4:44
    从而对此处理效果进行估计
  • 4:44 - 4:47
    这种RD称为“模糊的”
  • 4:47 - 4:50
    但正如 Steve Pischke 和我
    在我们的第一本书中所写
  • 4:50 - 4:52
    “模糊RD就是IV“
  • 4:52 - 4:53
    - 是呀！
  • 4:53 - 4:55
    我参与的第一个 RD 研究
  • 4:55 - 4:58
    是与我经常合作的
    Victor Lavy 一起进行的
  • 4:58 - 4:59
    这项研究是为了弄清
  • 4:59 - 5:02
    小班教学的高成本
  • 5:02 - 5:04
    和不确定的回报
  • 5:04 - 5:07
    我们利用以色列小学使用的规则
  • 5:07 - 5:09
    来确定班级人数
  • 5:09 - 5:12
    该规则用于估计班级规模的效应
  • 5:12 - 5:15
    就像随机对照试验中一样
  • 5:16 - 5:19
    在 90 年代
    以色列学校班级人数很多
  • 5:19 - 5:22
    如果年级组有40个学生
  • 5:22 - 5:25
    那么大家很可能都在一个班
  • 5:25 - 5:27
    这是相关的临界值
  • 5:27 - 5:29
    再多一个孩子
  • 5:29 - 5:32
    此年级就很可能
  • 5:32 - 5:35
    被分成两个小得多的班
  • 5:35 - 5:39
    这导致了迈蒙尼德的规则研究设计
  • 5:39 - 5:41
    如此命名
    是因为 12 世纪的 Rambam
  • 5:41 - 5:44
    建议班级人数上限为 40 人
  • 5:44 - 5:47
    该图绘制了以色列四年级班级规模
  • 5:47 - 5:50
    作为四年级入学人数的函数
  • 5:50 - 5:52
    与理论班级规模规则
  • 5:52 - 5:54
    -迈蒙尼德规则重叠
  • 5:54 - 5:56
    两条线并不完全吻合
  • 5:56 - 5:59
    这是使 RD 应用变得模糊的特性
  • 5:59 - 6:04
    但事件的要点是
    在每个 40 的整数倍-相关临界值处
  • 6:04 - 6:06
    班级规模都会显著下降
  • 6:06 - 6:08
    正如规则所预测的那样
  • 6:08 - 6:10
    事实证明
    班级人数的减少
  • 6:10 - 6:13
    反映出 4、5 年级数学成绩的
  • 6:13 - 6:15
    大幅提高
  • 6:20 - 6:23
    将诺奖获得者与失之交臂者进行比较
  • 6:23 - 6:25
    真的是一个很好的自然实验吗？
  • 6:26 - 6:28
    这种说法背后的逻辑
  • 6:28 - 6:30
    对40名和41名四年级班级的比较
  • 6:30 - 6:34
    似乎比对获奖者和失之交臂者的比较
  • 6:34 - 6:36
    更有说服力
  • 6:36 - 6:40
    然而，这两种情况都利用了
    物质世界的一个特征
  • 6:40 - 6:42
    提供了决胜变量
  • 6:42 - 6:45
    RD 专家将其称为“运行变量”
  • 6:45 - 6:47
    有连续分布
  • 6:47 - 6:51
    观察临界值周围的窄窗口
  • 6:51 - 6:52
    越过此值的概率
  • 6:52 - 6:54
    接近一半
  • 6:54 - 6:56
    在 RD 实证工作中
  • 6:56 - 6:59
    围绕此类阈值的窗口称为带宽
  • 7:00 - 7:04
    重要的是，这个极限
    概率对每个人都是 0.5
  • 7:04 - 7:06
    不管他们看起来
  • 7:06 - 7:08
    多么有资格获得诺贝尔奖
  • 7:08 - 7:11
    这一奇特现象也可以从纽约一所
  • 7:11 - 7:15
    令人梦寐以求的好学校的
    申请人数据中看出来
  • 7:15 - 7:16
    先交待一下背景
  • 7:16 - 7:20
    大约 40% 的纽约初、高中
  • 7:20 - 7:23
    根据考试成绩、等级和其他严格标准
  • 7:23 - 7:26
    来挑选他们的申请人
  • 7:26 - 7:27
    换句话说
  • 7:27 - 7:29
    筛选校的招生制度
  • 7:29 - 7:31
    很像我为诺贝尔奖
  • 7:31 - 7:33
    设想的这个计划
  • 7:33 - 7:35
    筛选校其实就是
  • 7:35 - 7:37
    美国大型学区系统中
  • 7:37 - 7:40
    众多高度选择体系中的一员
  • 7:40 - 7:43
    在波士顿、芝加哥、旧金山
    和华盛顿特区
  • 7:43 - 7:46
    都有这种高度选择性的机构
  • 7:46 - 7:48
    通常被称为考试入学的学校
  • 7:48 - 7:50
    考试入学的学校其实是
  • 7:50 - 7:51
    公立学校系统的一部分
  • 7:51 - 7:54
    公校在招收学生时，是不应筛选的
  • 7:54 - 7:56
    受筛选录取公平与否的
  • 7:56 - 7:58
    长期争议的吸引
  • 7:58 - 8:00
    我和蓝图实验室的合作者研究了
  • 8:00 - 8:03
    波士顿、芝加哥和纽约
  • 8:03 - 8:06
    考试招生学校的因果关系
  • 8:06 - 8:11
    这个数据显示了
    在纽约著名的汤森哈里斯高中
  • 8:11 - 8:12
    获得一个席的可能性
  • 8:12 - 8:15
    其排名在全国居第 12 位
  • 8:15 - 8:18
    图中条高代表合格率
  • 8:18 - 8:22
    也就是说
    得分高于最低分的申请人
  • 8:22 - 8:26
    获得汤森哈里斯一个位置的可能性
  • 8:26 - 8:30
    重要的是
    条形图显示了合格率衡量标准
  • 8:30 - 8:34
    取决于申请人以前基线成绩
  • 8:34 - 8:37
    特别是，条高标记的合格率取决于
  • 8:37 - 8:40
    申请人 6 年级数学成绩
  • 8:40 - 8:43
    是在上四分位，还是下四分位
  • 8:43 - 8:46
    汤森哈里斯申请人中
  • 8:46 - 8:48
    基线分数高的
  • 8:48 - 8:50
    比基线分数低的人更有可能被录取
  • 8:50 - 8:52
    这并不奇怪
  • 8:52 - 8:55
    但在学校临界值附近的对称带宽
  • 8:55 - 8:57
    不断缩小的情况下
  • 8:57 - 9:00
    两组的合格率趋于一致
  • 9:00 - 9:04
    最后一组也是最小组的合格率
  • 9:04 - 9:06
    都非常接近 0.5
  • 9:07 - 9:08
    这是我们期望看到的
  • 9:08 - 9:10
    汤森哈里斯
  • 9:10 - 9:12
    可以通过掷硬币来录取学生
  • 9:12 - 9:14
    而不用选择那些
  • 9:14 - 9:17
    在学校入学考试中得高分的学生
  • 9:17 - 9:20
    即使录取是通过筛选进行的
  • 9:20 - 9:23
    数据也可以模仿 RCT来安排
  • 9:28 - 9:31
    我研究过的问题
  • 9:31 - 9:34
    很少有比进入公立考试入学的
    问题更具争议性了
  • 9:34 - 9:36
    比如波士顿拉丁学校
  • 9:36 - 9:39
    芝加哥的佩顿学校
    Northside 选拔高中
  • 9:39 - 9:42
    以及纽约传奇的Brooklyn Tech
  • 9:42 - 9:44
    Bronx Science
  • 9:44 - 9:46
    和 Stuyvesant 专业高中
  • 9:46 - 9:49
    它们分享 14 位诺奖获得者校友
  • 9:49 - 9:52
    汤森哈里斯
    我们今天开始介绍的学校
  • 9:52 - 9:56
    毕业生中有3位诺奖获得者
    其中包括经济学家Ken Arrow
  • 9:56 - 9:57
    考试入学的支持者
  • 9:57 - 9:59
    把这些学校提供的机会
  • 9:59 - 10:02
    视为公共教育的民主化
  • 10:02 - 10:04
    他们争辩说，富裕家庭
  • 10:04 - 10:07
    可让孩子进私校学习这种课程
  • 10:08 - 10:10
    难道不应为有抱负的低收入家庭的孩子
  • 10:10 - 10:12
    提供同样的精英教育机会吗？
  • 10:13 - 10:15
    择优招生的批评者争辩说
  • 10:15 - 10:18
    与其说扩大公平
  • 10:18 - 10:20
    择优校对黑人和西班牙裔学生来说
  • 10:20 - 10:22
    存在固有的偏差
  • 10:22 - 10:25
    而他们是构成美国城市的主体
  • 10:25 - 10:28
    以纽约的超级精英校Stuyvesant为例
  • 10:28 - 10:31
    在2019 年招收的 895 名新生中
  • 10:31 - 10:34
    仅招收了 7 名黑人学生
  • 10:34 - 10:38
    但是择优校的席位真的值得争取吗？
  • 10:39 - 10:42
  • 10:42 - 10:45
  • 10:45 - 10:47
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  • 11:00 - 11:04
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Title:
Joshua Angrist Nobel Prize Lecture 2021
ASR Confidence:
0.85
Description:
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Video Language:
English
Team:
Marginal Revolution University
Duration:
39:55

Chinese, Simplified subtitles

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