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《计量经济学》中的前沿方法——随机干预试验方法简介

来源|当代教育实践与教学研究

作者:杨云帆,北方民族大学经济学院

内容提要:计量经济学是经济学专业的一门重要专业基础课,对培养学生批判思维能力,定量分析能力起到重要作用。计量经济学中的随机干预试验方法可以有效帮助学生建立因果关系框架, 在实践中辨明变量的影响。同时, 随机干预试验方法的应用前景也在不断扩展。

关 键 词:计量经济学;随机干预试验方法;分析能力

一、引言

计量经济学是利用经济理论和统计学技术分析经济数据的一门科学。该学科强调对经济数据所反映的变量间因果关系的建模。例如, 在教育经济学中, 研究提供奖学金能否提高学生的学习成绩;在健康经济学中, 研究烟草税可以在多大程度上减少吸烟。这些问题的回答都基于变量因果关系的定量分析。

计量经济学专家发现心理学和医学等众多领域经常应用的随机干预试验方法是理解因果关系的一项有效途径。例如, 某种新药被批准上市销售之前通常需要做临床试验, 即随机选择一些患者服用该药物, 而另一些患者服用无害的替代药品。只有当这种随机干预试验能提供有力的证据表明药物是安全有效的, 才能最终批准该药物上市。

著名计量经济学家Stock和Waston认为, 有三个理由支持应该在计量经济学课程中学习随机干预试验方法。第一, 理想化随机干预试验的概念提供了在实际中判断因果效应估计的标准。第二, 随机干预试验的结果通常很有影响力, 因此了解实际试验的局限和优点十分必要。第三, 试验经济学中得到的教训也适用于一些准试验。

基于以上背景, 本文着重介绍随机干预试验方法在计量经济学中的应用, 包括随机干预试验的基本方法和操作步骤和随机干预试验的结果分析, 最对随机干预试验的优缺点进行讨论。

二、随机干预试验方法概述

随机干预试验的核心问题是找到因果关系, 即找到与未接受政策 (或干预) 时在结果上的差别。影响程度的大小也随时间而改变如下图所示。

随机干预试验示意图

随机干预试验是在控制其他因素不变的情况下分解出哪些影响和变化是由于某项特定因素干预所引起的, 因此要借助于反事实分析。依据在于从统计学意义来讲, 因果关系是可观察到的“事实”与其“反事实”之间的差异。从反事实的框架出发, 因果关系可以表示为:

在这里Τ是指因果关系;π指所有调查对象在干预组中的比例; (1-π) 表示所有调查对象在对照组的比例;w是一个虚拟变量, 其中1代表个体在干预组,而0代表对照组;Y1和Y0分别指代干预组和对照组的成员在因变量上的取值;E则是取期望值的意思。上述公式中, E (Y1|w=1) 或E (Y0|w=0) 是可观测到的事实, 而E (Y1|w=0) 和E (Y0|w=1) 则是反事实。因果关系T就表示为干预组中的个体其“事实”与“反事实”之间的差异即E (Y1|w=1) -E (Y0|w=1) 与对照组中的个体其“事实”与“反事实”之间的差异。随机干预试验中一直存在一个问题是我们永远也不可能观测反事实是什么。因为在某项特定的研究中, 某一群人只可能在干预组或对照组, 而不能同时在两组中出现。这被称为“因果推论的基本问题” (Holland) 。为了做出因果推论, 我们希望能够满足以下条件, 这在统计学上称为“非混淆假设” (unconfoundedness assumption) :

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