自然实验者

　　乔什・安格里斯特（Josh Angrist）是一位颇受好评的实证研究者，而他的工作地点并不在实验室。这位经济学家有一间位于麻省理工学院E52大楼的简易办公室，那里最显眼的莫过于一辆时常倚靠在墙边的自行车。52岁的安格里斯特体格健壮结实，肤色黝黑，头发灰白，他几乎每天都骑自行车上班。近年来，他一直坚持与年龄仅他一半大的自行车手结伴，利用周末时间在山地车道上骑行。 　　就在这样一些轻松随意的角落里，安格里斯特建立了经济学虚拟实验室，并以此为许多难解的社会问题找到了准确答案。与其他学者一样，他也致力于推广这样一种理念，即微观经济学研究能够――并且应当――模拟实验室内实验的状况。许多其他微观经济学家以数学模型为基础进行研究，利用模型对人类行为作出大量假设。但安格里斯特只运用实验数据来阐明现实社会中事物的因果关系。 　　就拿安格里斯特近来反复考虑的课题――高校效率来说。为评价学校优劣，人们可能会比较其学生测试成绩、学生毕业率或者新生录取数据。而现今的情况是，名列前茅的学区往往能够吸引大部分拥有优秀学生的家庭。 　　学者们不能以随机地将学生分配到不同学校，并研究他们学业成绩的方法，来解答这样的问题。于是，为了解决这类需小心对待的问题，安格里斯特将目光投向了自然实验――每当出现这样的情况时，即两个情况类似的不同群体由一个特定的事件或环境得以区分开来。例如，一个学区的线被重新划定，一部分学生便会立即转移到另一所学校去，这就产生了经济学家们称之为“清晰识别（cleanidentification）”的现象，而该现象的后果并不由该学校本身影响所致。 　　在过去的二十年中，安格里斯特的自然实验已使他成为经济学界一位举足轻重的人物。据圣路易斯联邦储备银行称，自八月起，他已成为世界上论著被引用最多的百大经济学家之一。而圣路易斯联邦储备银行记录了超过33，000名作家的论文被引用数据。他最著名的论文中包括：关于学校学制长短与学生工作后收入关系的研究；关于服兵役对个人收入影响的研究；以及关于班级规模与学生学业成绩联系的研究等。 　　安格里斯特的准实验法并非由他首创；自20世纪80年代以来，这种实验法便由包括阿兰・克鲁格（Alan Krueger，美国白宫经济顾问委员会现任主席，安格里斯特曾与他合著多篇论文）、哈佛大学的劳伦斯卡茨（Lawrence Katz）、戴维・卡尔德（David Card，现任教于美国加州大学伯克利分校，曾是安格里斯特就读研究生时的导师），以及安格里斯特的重要导师、美国普林斯顿大学的奥利阿申费尔特（Orley Ashenfelter）在内的著名经济学家广泛推广。但他们之中无一人坚定地倡导实验室化经济学研究。 　　“他已经造成极大影响，”惠特尼・纽维（Whitney Newey）说道。纽维于1983年获美国麻省理工学院博士学位，后留任经济系教授至今，也是安格里斯特研究生时期的导师之一。 　　安格里斯特在经济学领域内的论文被引用次数排名或许并不能充分说明其影响力。从事药物与生物学研究的因果关系的统计学家们经常引用他的研究方法，政治学者和社会学家也将自然实验采纳为一种基本研究工具。埃斯特迪弗洛（Esther Duflo，1999年获美国麻省理工学院博士学位，该校著名的反贫困研究者，就读研究生时曾受过安格里斯特的建议）表_示，他在选择性偏差问题上的不间断专注――例如评定等级较高的学校广受学业优秀学生欢迎的可能性――激励她突破他的研究方法，进行真正的实地实验。“一旦正确地提出了问题，你就能寻求解答这一问题的理想实验，”她解释道，“乔什是自然实验方面的佼佼者，而也正是这样的工作使我们中的很多人想到，真正的随机实验将会是一条很有前景的道路。” 　　如果说安格里斯特的简历向我们展示了一位学术明星如何长成――在普利斯顿大学获得博士学位，在哈佛大学获得第一份工作，后被任命为麻省理工学院教授，又成为该校“福特经济学教授（Ford Professor of Economics）”的称号――他的人生本应该与此大相径庭。安格里斯特在11年级结束时，便完成了高中所需课程最低要求并从学校毕业。他在进入大学之前选择了休学，又从研究生院退学，攻读经济学博士学位前曾在美国驻以色列军队中服役。 　　“我一生中偶遇了许多美丽的意外，”他说。 　　安格里斯特并不认为自己的个人经历对其研究议程――以教育对人产生的影响为研究重点――起了决定性作用。他说，在经济学上，不以实验数据和对研究正确课题的渴望为向导，而“从自己的经历上获取经验是一种谬误”。尽管如此，了解一点安格里斯特的生平事迹仍有助于我们更好地理解其研究工作，某种程度上是因为他喜欢探讨这样一种观点，即偶发的社会环境会让处境类似的不同人走上截然不同的人生道路。毕竟，他自己的人生本应朝着其他不同的方向发展――“一些事情丰富了我眼中的世界，”他承认。 　　走上经济学研究的迂回之路 　　安格里斯特在匹兹堡长大，父母均任教于卡耐基梅隆大学。“我来自书香门第，”他说道。他父亲是一位工程师，并为《福布斯》杂志和《华尔街日报》撰稿。母亲则是位社会学家，供职于私营企业。出于好玩，儿时的安格里斯特常常跳上缓慢穿行于卡耐基梅隆大学校园内的货运车（“可能不是最安全的消遣活动吧，”他回忆道），而相较于课堂，青少年时期的他反而对汽车产生了更浓厚的兴趣。在完成了州政府规定的英语、健康和体操等方面成绩要求后，他拿到了高中毕业证书。当他在校时的同学仍在校学习时，他已在一家州立精神病院找到工作，并用自己的工资买了一辆车。他的父母“原以为还要比这更糟，”他回想起来。 　　通向经济学的曲折道路 　　一年以后，安格里斯特申请进入大学就读，他成功说服了欧柏林（Oberlin）录取他：“我到了那儿，说明了自己的情况，他们发现我真的很喜欢它（指经济学），”他说道。他终于作为一名学生活跃在校园里，并在毕业时写就一篇荣誉论文，在该论文中模拟了失业影响工资分配的过程。那一年，欧柏林邀请了普林斯顿大学著名的劳动经济学家，阿申费尔特前来协助评估安格里斯特的论文。安格里斯特给阿留下了深刻印象，并被邀请攻读他的博士学位。“显然，他是个好学生，他非常年轻的时候就已经开始从事研究工作，”阿申费尔特回忆道。 　　机遇已送上门来，而安格里斯特却选择了前往以色列。他参加了耶路撒冷希伯来大学的一个硕士研究生项目，但他自己说，“没做好，后来中途退出了。”正是在那里，他邂逅了后来的妻子――米拉。 　　此后，安格里斯特并未进入普利斯顿大学，而是选择加入以色列国籍，并入伍服役。作为一名伞兵，他深切感受到了结束以色列自1982年以来与黎巴嫩之间战争的强烈使命；他也是1985年最后撤离黎巴嫩以军中的一员。他说，军事训练有时候也“很有趣”，但在更大程度上，战斗令人却步：他的一位好朋友在贝鲁特中枪。安格里斯特本人则很幸运，“我遇到过最糟糕的事就是吓得半死，”他说。终于在退伍之前，他写信给阿申费尔特，向他确认其邀请是否仍然有效。一个经济学研究项目的名额迅速降临在他面前。 　　据安格里斯特回忆，有一天在普利斯顿大学，阿申费尔特向一个研究生班级说起，旧金山的加利福尼亚大学的研究者们进行了一项自然实验，以评估越战服役经历对应征入伍的士兵退伍后死亡人数的影响。由于抽签征兵法遵循随机原则，研究者们便可以假定这些士兵们先前并不比普通人群更易于自杀或遭遇死亡事故，并以他们作为控制组。 　　“奥利说，‘那是个多好的主意啊――总要有人为他们（退伍士兵）的利益做这件事，’”安格里斯特回忆道，“当天下午我就开始工作了。” 　　这次研究虽然只经历了从政府老电脑里提取信息的漫长过程，后来却成了安格里斯特的博士毕业论文。“在世的人，包括我自己，很少愿意腾出时间去完成这件事，”阿申费尔特说，“这就像是在边界地区，或者其他什么地方下面挖掘隧道――实在是一项无穷无尽又沉闷乏味的工作。”安格里斯特最后发现，20世纪70年代应征入伍并服役的白人在80年代初期的收入相比未应征的同类群体低15%。 　　这只是事实，伙计 　　安格里斯特的论文为他赢得了一份哈佛大学的工作。不久之后的1991年，他和克鲁格共同发表的一篇关于研究受教育程度和收入之间关系的论文，已然成了自然实验的教科书式范例――事实上，它出现在了各个领域的教科书上。他们观察到，很多州政府强制规定，孩子在六岁那年入学，并允许他们一进入十六岁就可以离开学校。这就意味着，并不是所有辍学的孩子都在校园里度过了等长的时间：十二月出生的孩子在进入六岁前的九月，即大约五岁零九个月时就要入学。而那些生于一月的孩子则到六岁后的九月――即大约六岁零八个月大时才入学。 　　这样一来，出生月份较迟、入学时更年轻的辍学生在16岁以前，不得不在课堂上花费更多时间――事实上，他们的上学时间平均而言确实要长。通过研究自20世纪20年代起得数十年出生记录总体数据，安格里斯特和克鲁格发现，额外接受一年教育的价值相当于年收入的7.5%甚至更多。作为一次自然实验，这项研究极具意义。因为十六岁时辍学的学生由其出生月份随机分配，并接受不同时长的在校教育。 　　安格里斯特一直擅长于寻找不同的“工具变量”――经济学家如此称呼他们用于设计自然实验的变量。现在思考另一个问题：班级规模如何影响学生的表现？ 　　1999年，安格里斯特和另一位经济学家，维克托・里维（Victor Law）在一篇合著论文中发表了其研究成果，他们运用一项有趣的政策阐明了这一议题。在以色列，一个班级的人数上限为40人。如果一所学校有38名四年级学生，那么这些孩子便共同拥有一位老师。以此同时，另一所相似的学校若有42名四年级学生，这些学生将被均分为两个班级，每班21人。通过研究1991年内以色列4，000多个四、五年级班级学生的测试成绩，安格里斯特和里维发现，较小的班级规模对五年级学生的数学和阅读两门课成绩有显著提高，而对四年级学生的阅读课成绩亦有小幅提高。 　　安格里斯特也发表了一些重要的方法论著作，介绍促使自然实验取得有意义成果的一些条件，这些著作包括1994年他与哈佛大学的基多因本斯（Guido Imbens）合著的论文《论局部平均处理效应》。该论文正式明确了衡量事物平均效应的最佳尺度这一种理念。以政府新政策为例，其最佳衡量尺度应为，对其鼓励的对象情形内的人们的影响。因此举例来说，越战服役经历对士兵收入产生的平均效应只能通过被征召入伍者判定；无此种经历的志愿者一律被排除在安格里斯特关于退伍士兵收入研究之外。 　　反过来，这种评价方法也让政策制定者们更准确地预测到，发展教育或卫生保健项目的潜在效应。 　　“那可能是计量经济学领域内近十年来发表的最好的论文之一，”纽维断定。而他本人也是一位计量积极学家中的领军人物。2009年，安格里斯特又与伦敦经济学院的约恩・斯特芬・皮施克（Jorn-Steffen Pischke）联合出版了一部广受欢迎的书――《基本无害的计量经济学》。该书总结了他们关于经济学实证研究方法的大量研究项目。 　　所有这些工作将自然实验的理念从默默无闻的角落带向了学界主流。“他想让世界透明化，而其他人并不重视这一点，在这方面，乔什已领先于整个时代。”在提及安格里斯特始终坚持寻找实验证据，而不主要依赖于充斥着假定的数学模型时，麻省理工学院经济学家戴维奥特尔（David Autor）说道。奥特尔补充说，通过那项工作，安格里斯特在实证研究方面“已经想到如何回答其他人认为无法回答的问题的方法”。 　　就安格里斯特而言，他并不反对为预测政策变革效果等目的，而进行基于模型的研究工作。但他本人保持一种“实证研究主义者的心态”，并且相信，任何一个这样的模型都应该基于大量实验数据的建立。 　　诚然，正如卡尔德所言，许多经济学家仍将自己的学科视为一种基于理性和对激励机制的可预测回应的“数理哲学”。这些学者认为纯粹的观察实验法“是与现实严重脱轨的”。一些按照安格里斯特、卡尔德和克鲁格研究模式工作的年轻经济学家也遭受了批评；他们有时被描绘成是机会主义者，寻找着任何一个可以得出清晰结论的议题，甚至是像健身房会员资格使用这种看似无关紧要的事情。《新共和国周刊》2007年刊登的一篇文章也公开谴责进行自然实验的新兴学者们是在玩弄“室内学术游戏”。 　　“过去十年内，我们遭遇了一些阻力，像我、我的学生、我的学派这些人――他们将矛头直指研究工具，而不是研究课题本身，”安格里斯特说，“但我认为这是不公平的。”他补充说：“抽签征兵法成为上佳议题，并不仅仅因为抽签本身残酷，而因为它关系到事情的本质：那些男人被抽中了，他们的事业也就中断了。”他说，就所说的一切而论，“正是这一应用于中心问题的冷酷工具的结合使得研究有益。” 　　另一个恰当的例子：另一位安格里斯特曾帮助指导过的经济学家，1987年毕业于麻省理工学院后留任教授的乔纳森格鲁伯（Jonathan Gruber），于20世纪90年代期间运用自然实验法，就不同医疗保险政策和项目如何影响人们进行了研究，继而运用其研究成果预测，若每个人均可享受可负担保险会发生什么情况。格鲁伯的研究在促成2010年奥巴马政府《合理医疗费用法案（Affordable Care Act of 2010）》的颁布中扮演了关键角色。“乔什在我攻读研究生时便对我产生了巨大影响，”格鲁伯说，“他是整个（自然实验研究）领域内的关键人物之一。” 　　在任何情况下，安格里斯特都极少让一丁点外界阻力挫败自己。“他获得成功的秘密之一就是那股韧性，”卡尔德说，“他乐于非常努力地工作，并将注意力从批评意见上转移开来……在像经济学这样艰苦的领域内，只要有哪怕一点点这样的品质，就能走得更远。” 　　绘制新蓝图 　　最近，安格里斯特加强了对教育问题的关注。2011年，他与奥特尔以及麻省理工学院经济学系同事帕拉格・帕萨科（Parag Pathak）共同发起了学校效率和不平等性动议机构（School Effectiveness and Inequality Initiative（SEII）），分析特许学校施行效果和财政补助对院校绩效的影响等议题。此理念的目的在于将实验室层面的研究引入市民公开会议。“学校质量和人力资本是美国政策议程上的重要议题，”他说。 　　而安格里斯特能将这项研究持续多久，则取决于有多少学院愿意与他共享有用的数据。他说，波士顿和马萨诸塞州在这方面是不同寻常的，“我们拥有极好的数据基础设施，并与市政府、学校和州政府紧密合作”。 　　这种数据开放性使得帕萨科和其他合作者近来发表了一些论文。在其中最好的一篇论文中，他注意到波士顿已采取抽签制度，以此决定哪些对特许学校感兴趣的学生能够如愿以偿；当一所学校的申请者人数超过其所能提供的名额时，研究者们能够将获准进入特许学校的学生的表现，与具有同样积极性但最终未被获准学生的表现进行比较。在2009年发布的一份报告中，他们发现波士顿某些特许学校将中学生在州级数学测验中取得的成绩平均提高了约15个百分点。 　　然而在两年以后，安格里斯特和他的同事们发现，在除波士顿以外的马萨诸塞州其他学区中，特许学校的学生的平均表现并不比在其他公立学校就读的学生好。安格里斯特认为，每一所特许学校之间存在巨大差异，很难就他们是否提供了更好的教育这一问题，得出广泛而一致的结论，虽然较好的特许学校表面看来都坚持延长教学时间的准则，聚焦于数学和阅读等核心技能的培养，以及强调学生良好行为习惯的养成。 　　“‘特许学校’的理念是‘让一千朵花同时绽放’，”安格里斯特说，“好吧，这其中许多花都是蒲公英……特许学校本身（的水平）也都参差不齐。” 　　SEII的研究者们强调，他们就特许学校这一议题持中立态度。特许学校源于政治决策，因为他们利用了公共基金，而雇佣的老师却大多数不属于公会。“我们并不是特许学校的倡导者，”帕萨科在发表了第一篇论文后说道，“我们的态度是，让数据说话。” 　　在新奥尔良地区，抽签制度将学生们分配到依照不同原则运营的一众特许学校中去。那里的数据可能更值得讨论。那种情形可能有助于SEII的学者就何种特许学校运营更加有效这一问题得出更多结论。安格里斯特与帕萨科还在德克萨斯州瑞欧格兰山谷内的一些特许学校，开展了一项相关研究。由安格里斯特和奥特尔领导的SEII研究小组正在分析由苏珊・汤普森・巴菲特基金会（Susan Thompson Buffett Foundation）为内布拉斯加州学生设立的高等院校奖学金项目。 　　研究生们也在研究扩张带来的影响，并将SEII的研究范围不断扩展。一位申请攻读安格里斯特的博候选人――克里斯多夫沃尔特斯（Christopher Waiters）完成了一篇论文，他在论文中预估了波士顿迅速增加特许学校数量造成的影响。他得出结论，这将使该城市的种族成就差异缩小5-10%。但沃尔特斯说，当原先成绩较差的学生从特许学校中获取更多时，他们申请特许学校的几率也最小。 　　为证明自己的结论，沃尔特斯利用先前研究所得的实验数据，建立了一个预测未来结果的模型。“乔什对这种（将实验数据融入模型的）理念十分慷慨，”他说，“这对（乔什）那些将其视为‘自然实验之王’的同事们是个惊喜。” 　　安格里斯特也乐于从他新近的研究工作中得出这样一个结论：学生在其读书生涯后期，往往能学到更多。他在研究了城市特许学校后提到，“我们在中学里见到了学生们显著的进步，而入学时基础很差的孩子则在稍后阶段也取得了这样的进步。”孩子们无法弥补他们在早年生活中积累的劣势是“一种令人信服的说法”，他说，“但这是错误的。”在这一点上，安格里斯特极力倡导将经济学视为实证性学科。他的个人经历也向我们提供了第一手资料：单就使成绩较差的学生大器晚成而论，要冒多大的风险。安格里斯特认为，中学的教育会改变学生的一生，他的孩子们也继承了他的这一看法。他的女儿艾迪（Adie）任教于波士顿一所特许学校。而他的儿子诺姆（Noam）则是麻省理工学院经济学系的一名大学四年级学生，与他人一起为家庭收入微薄的波士顿高中生成立了一项运动与学习导师计划。 　　骑自行车回家之前，安格里斯特沉思了一会儿，他这样总结自己在经济学领域的：“我很幸运（在我自己身上）得出了相同的结论，那就是，如果我上了大学，我会变得更好。”