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- [旁白] 欢迎收看“诺奖得主畅谈系列”
在这一集中
Josh Angrist 和 Guido Imbens 与 Isaiah Andrews
将讨论计量经济学领域是如何发展的
- [Isaiah] 那么，Guido 和 Josh
你们都是开发经济学实证研究工具的先驱
所以我想了解你对这个领域的发展方向的想法
经济学、计量经济学，整个领域
首先，我很想听听你是否觉得
局部平均处理效应框架的方式
对经济学中的新经验法如何发展和传播
或它们应如何发展和传播有任何榜样
- [Josh] 这是个好问题
你先说吧
[笑声]
- [Guido] 是的，所以我认为重要的是
要提出令人信服的案例
其中问题清晰
且方法普遍适用
有一件事我...
当我回顾较新的文献时
我真的很喜欢回归不连续性文献
其中显然有一堆非常有说服力的例子
这让人们可以更清晰地思考
更仔细地研究方法问题
有着一些清晰的应用方法
然后允许你思考：
“哇，这些类型的假设在这里看起来合理吗？
我们不喜欢早期论文中的哪些方面？
我们如何改进这些方面？”
因此，我认为有着明确的应用方法
来激发这些文献是非常有帮助的
- Guido，我很高兴 你提到了回归不连续性
我认为 IV 和 RD、
工具变量和回归不连续性之间有很多互补性
回归不连续性的许多计量经济学应用 曾经被称为“模糊” RD
它在截止时不是离散的或确定的
而只在速率或强度上有着变化
LATE 框架帮助我们理解这些应用方法
并为我们提供了一个清晰的解释
比如在我与 Victor Lavy 的论文中
我们使用了 Maimonides 规则 班级规模截断
那么你这里了解到了什么？
当然，你可以用线性常数效应模型 来回答这个问题
但事实证明我们并不局限于此
RD 仍然非常强大和有启发性
即使在这种情况和类型规模下
截止和感兴趣的变量之间的相关性是局部的
甚至可能不是那么强
所以肯定有着平行发展
这也很有趣...
当我们在读研究生时，没有人谈论回归不连续性设计
这是其他社会科学家感兴趣的东西
它与 LATE 框架一起成长
我们都曾基于这两种应用方式和方法进行工作
而且能看到它的发展并变得如此重要
我感到非常兴奋
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
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
其中有着一些有趣的东西
它不可能或直接能被简单地关闭或开启
但你可以鼓励或阻止它
因此，例如，你能通过经济援助 来补贴学校教育
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
我们在麻省理工学院 Blueprint实验室中
大量使用了这一点
我认为，我们正在以 非常有创意的方式利用随机分配
- [Isaiah] 与此相关，你是否看到
有助于计量经济学研究的特定因素？
你已经提到它与 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
- 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
我会想，“这个人在解决什么问题？
谁面对这个问题？”
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牵强的场景
我想看看这个工具在哪里有用
有一些是纯粹的基础工具
我确实明白这一点
有些人正在研究的概念基础
它变得更像数理统计
我的意思是，我记得一个较早的例子
那就是我很难理解的随机等连续性的概念
我的论文顾问之一，Whitney Newey
使用它取得了很好的效果
我当时试图理解这一点
这真的很基础
驱动它的不是一个应用方法
至少不是立即的
但是大多数事情不是这样的 所以应该有着问题
我认为这取决于这类事情的卖家
因为有着机会成本、时间和注意力
以及理解事情的努力
卖家有义务说：
“嘿，我正在解决这个问题
这里有一组结果表明它很有用
这是我得到的一些见解。”
- [Isaiah] 正如你所说，Josh
它已经朝着更多地考虑经济学中的因果关系
以及经济学中的实证工作的方向发展
这种观点的传播有什么让你感到惊讶的后果
或者有着你认为是 经验经济学发展方式的不利因素吗？
- 有时我看到有人进行 IV 时
他们得到的结果似乎难以置信地大
这是常见的情况
因此，这可能是一些相对较小的干预 造成的非常大的因果影响
这些干预是随机的
或者你利用它来证明一个好设计的存在
然后当我看到这一点时，我认为我很难相信这种相对较小的干预会产生如此大的影响。
作者有时会诉诸局部平均治疗效果定理并说，“嗯，这些编译器——他们在某些方面很特别，他们只是从这种干预中受益匪浅。”
我不愿意从表面上看。
我经常认为，当影响太大时，这是因为排除限制失败了，所以你真的没有正确的内生变量来衡量这个结果。
因此，我不太高兴看到一个通用的异质性论点被用来为我认为可能是一个更深层次的问题的事情辩解。
- [Guido] 我认为它在简化形式和结构方法之间的讨论中扮演了一个不幸的角色，我觉得这不太正确。
工具变量假设是关于行为的核心结构假设——它们来自经济……考虑代理人的经济行为，不知何故它被推向了一个我认为不是很有帮助的方向。
我认为，最初，我们把事情写下来，描述正在发生的事情。
人们使用了一套方法。
我们以一种我认为包含相当多洞察力的方式阐明了这些方法的作用。
但它不知何故被推到了一个我认为不一定很有帮助的角落。
- 在简化形式与结构的语言中，我觉得有点有趣，因为局部平均治疗效果模型，潜在结果模型是非参数结构模型，如果你想像你建议的那样考虑它，Guido .
所以当——
- [圭多] 是的。 - [Josh] 当然，这种语言来自我们继承的联立方程框架。
它的优点是人们在你使用它时似乎知道你的意思，但这可能是不同的人听到不同的东西。
- [圭多] 是的。我认为简化形式已被用于贬义...
- [乔希] 有时。 ...这并不是它最初的目的。
- [以赛亚] 我想在思考局部平均治疗效果框架的影响时，还有一点让我印象深刻的是，人们通常会在远远超出任何形式的正式结果实际存在的环境中诉诸局部平均治疗效果直觉已确立的。
我很好奇，鉴于你们为在不同环境中建立 LATE 结果所做的所有工作，我很好奇，对此有什么想法吗？
- 我认为在很多情况下直觉确实会让你保持距离，但它会受到一些限制，建立正式的结果可能会有点棘手，然后可能只在特殊情况下才有效，然后你就结束了有很多可能无法完全捕捉直觉的形式。
有时我对它们有些不安，它们不一定是我想写的论文，但我确实认为直觉通常确实抓住了问题的一部分。
我认为，从某种意义上说，我们很幸运，LATE 论文在期刊上得到了处理，所以，实际上，编辑把它缩短了很多，这让我们能够专注于非常清晰、清晰的结果。
计量经济学文献中有些不幸的趋势是论文越来越长。
- 嗯，你应该能够解决这个问题，伙计。
- 我正在努力解决这个问题。 [笑声]
但我认为这是一个例子，很明显，它很短实际上是——
- 你应该强制规定没有任何论文可以比 LATE 论文更长。
- 那……哇！那可能很棒。
- 至少没有理论，没有理论论文。
- 是的，我认为......
我正在努力让论文更短，我认为今天有很多价值，因为它通常是论文的第二部分实际上并没有让你得到太多进一步理解事物，它确实使事情变得更难阅读。
这可以追溯到我认为应该如何进行计量经济学。
你应该关注——它应该合理地接近经验问题。
他们应该是很清楚的问题。 但通常理论不需要那么长。
- [乔什] 是的。
- 我认为事情有点偏离了轨道。
- [以赛亚] 一个相对较新的变化是科技行业对具有计量经济学因果效应估计技能的人的需求似乎大幅增加。
我很感兴趣，你们有没有想过这将如何与实证方法的发展或经济学的实证研究相互作用？
- [乔希]嗯，有一个元点，那就是有这种新的雇主，亚马逊和优步，以及到到网的世界，我认为这很棒。
我喜欢告诉我的学生这件事。
在麻省理工学院，我们有很多计算机科学专业——这是我们最大的专业。
我试图通过说你可以为这些人们非常热衷于工作的公司工作，因为工作看起来令人兴奋，你在计量经济学中获得的技能与任何竞争学科一样好或更好，以此来吸引这些人中的一些人进入经济学必须提供。
所以你至少应该学习一些经济学——学习一些计量经济学和一些经济学。
我和 Uber 一起做了一个关于 Uber 司机劳动力供应的有趣项目，能参与其中是非常非常令人兴奋的。
另外，我还为 Uber 开了一段时间，我觉得那也很有趣。
我赚的不够多，以至于我很想放弃我在麻省理工学院的工作，但我很享受这段经历。
我在这里看到了我们的研究生教育模式面临的潜在挑战，也就是说，如果我们正在培训人们去亚马逊工作，不清楚为什么我们应该为此支付研究生津贴。
为什么纳税人应该有效地补贴这一点。
我们在美国的研究生教育得到了慷慨的补贴，即使在私立大学也是如此——那里有很多公共资金。
我认为这样做的传统理由是，我们正在培训教育工作者和学者，我们所做的工作有很大的外部性，要么是研究外部性，要么是教学外部性。
但是，如果我们的许多学生要在私营部门工作——那很好，但也许他们的雇主应该为他们买单。
- 对我来说，这与在咨询公司工作的人完全不同。
我不清楚学术界的工作数量是否发生了变化。
- 我觉得这是一个不断发展的行业，而咨询...
你提出这个问题是对的。
咨询可能也一样。
我将越来越多的学生安排在这些企业中，所以在某种程度上，我认为我没有关注咨询工作。
咨询一直很重要，而且我认为从咨询到研究也有一些变化——它更加流畅。
我不得不说，这两个领域的很多工作并没有真正的不同，但是在科技领域工作的人正在做一些可能具有科学兴趣的事情，但大多是隐藏的。
那你真的要说，政府为什么要为此买单？
- 虽然，就 Guido 而言，我想这里有一个数据问题，即经济学博士的 [非 EC] 营利部门的总就业人数。项目毕业生增加还是只是从金融和咨询转向技术？
- 我可能会对没有真正发生的事情做出反应。
- 我实际上已经与其中一些科技公司合作过。
我不同意乔希的观点，即我们需要考虑一下最终为研究生教育支付费用的资助模式。
但从科学的角度来看，这些地方不仅拥有大量数据，而且现在出于隐私原因，他们往往会非常小心，而且他们也有很多问题。
我发现倾听那里的人并了解他们有什么样的问题非常鼓舞人心，而且这些问题通常也出现在这些公司之外。
我与 Raj Chetty 和 Susan Athey 有几篇论文，我们研究了结合实验数据和观察数据的方法。
Raj Chetty 对幼儿计划对以后生活结果的影响感兴趣，不仅对考试成绩，而且对收入和其他东西，我们开发了一些方法，可以帮助你在某些情况下阐明这一点......一些设置，同样的问题出现在这些科技公司的设置中。
所以，从我的角度来看，这是同一种——我在和做实证工作的人交谈。
我尝试着眼于这些具体问题，然后尝试提出更一般的问题，在更高的层次上重新制定问题，以便我可以考虑在一系列环境中有效的解决方案。
所以从这个角度来看，与科技公司的互动非常有价值，非常有用。
我们确实有学生现在在那里实习，然后由于他们在那里的经历而回来写更有趣的论文。
- [旁白]如果您想观看更多诺贝尔对话，请单击此处。
或者，如果您想了解有关计量经济学的更多信息，请查看 Josh 的“掌握计量经济学”系列。
如果您想了解更多关于 Guido、Josh 和 Isaiah 的信息，请查看说明中的链接。
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