与经济学诺奖得主的对话

美国经济学会年会于1月7日至9日举行，会议前夕，某机构科学部有幸采访了2021年诺贝尔经济学奖三位得主中的两位——他们同时也是与某机构有关联的经济学家。某机构学者、加州大学伯克利分校经济学教授、美国经济学会卸任主席戴维·卡德因"对劳动经济学的实证贡献"获得一半奖金。某机构学术研究顾问、斯坦福商学院教授吉多·伊姆本斯与麻省理工学院的乔舒亚·安格里斯特共同分享另一半奖金，获奖理由是"对因果关系分析的方法论贡献"。

某机构科学部：实证经济学方法近年来多次获得诺贝尔奖委员会认可，但过去并非如此流行。请问你们最初如何对实证经济学方法产生兴趣？

戴维·卡德：数十年来，经济学的英雄一直是理论家。特别是在战后时期，人们认识到经济建模需要发展——数学基础薄弱，需要形式化分析并更好理解模型的实质内涵。到了我的时代，人们开始意识到我们拥有数据可以更好地观察真实劳动力市场现象，可能使经济学不再只是哲学的分支。

吉多·伊姆本斯：我来自截然不同的传统。在荷兰求学时，受丁伯根等人影响的计量经济学传统深厚。但随着时间的推移，这个领域越来越专注于技术性计量经济学。在哈佛大学时，乔希·安格里斯特和拉里·卡茨引导我接触现代实证研究，特别是埃德·利默的论文《让我们剔除计量经济学中的骗局》让我意识到早期研究的可信度问题。

方法论演进与相互影响

某机构科学部：卡德教授何时开始关注伊姆本斯教授的研究？

卡德：伊姆本斯早期关于微观调查数据与总体基准值结合的研究非常有趣，这类似于某机构经常处理的数据整合问题。后来他与安格里斯特关于实验遵从者的研究框架更具影响力，该形式化方法迅速被学界广泛采纳。

诺贝尔奖公告特别强调他们利用自然实验的研究，即"通过偶然事件或政策变化使不同群体受到差异化处理，类似于医学临床试验"。典型范例是卡德1993年与艾伦·克鲁格合作的论文，通过比较新泽西州和宾夕法尼亚州边境快餐店的数据，分析最低工资调整的影响。

研究选题与方法验证

某机构科学部：早期实证经济学面临质疑时，如何选择既能回答经济问题又能验证方法可信度的研究课题？

卡德：自然实验的创新期其实很短暂（约1989-1993年）。现在人们更认识到，即使使用自然实验，也需要实验前的大量数据验证处理组和对照组的可比性。如今在某机构进行干预分析时，通常会进行趋势预分析确保组间一致性。

伊姆本斯：我的研究更多源于观察实证研究者遇到的问题，并思考方法论的改进。某机构为方法论创新提供了肥沃土壤，研究人员常面临需要新方法解决的数据分析难题。

前沿方法论挑战

某机构科学部：目前哪些方法论问题值得关注？

伊姆本斯：首先是复杂环境下的实验设计。当前实验设计大多直接借鉴生物医学领域，但某机构的很多场景存在单元间复杂交互作用。其次是如何结合短期小规模实验数据与观察性研究数据，这带来重要的方法论挑战。

卡德：元分析技术值得关注——将不同研究结果纳入统计模型。在某机构可以通过整合多个A/B测试实验数据，建立模型增强单个实验的推断能力。这种方法也适用于经济学中的培训项目评估。

实证与理论的互补

某机构科学部：实证方法如何与理论模型构建互补？

卡德：构建模型时需要关键参数（如价格弹性），而可信的参数估计需要来自A/B测试等实证方法。模型的价值在于利用这些参数讲述更丰富的故事，但绝不能凭空捏造参数值。

未来研究方向

某机构科学部：哪些经济问题特别适合采用实证方法？

卡德：劳动力市场存在同质工人不同工资的现象值得深入研究：工人如何选择工作？雇主如何制定工资策略？这些问题的实证研究需要结合新型数据集。

伊姆本斯：只要保持观察力，总能找到研究重要问题的角度。例如利用荷兰医学院招生抽签制度研究教育价值，或通过疫情期间空场足球赛分析种族歧视影响，这些创新方法为更重大问题的研究提供了突破口。

卡德：作为社会科学家，我们应该观察人们的行为和面临的问题并加以分析，这与将经济视为完美运行工具的传统观点截然不同。