今年诺贝尔奖得主居然把这事研究清楚了：学历和收入到底有多大关系？
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前天揭晓的诺贝尔经济学奖我猜很多家长会感兴趣。
因为他们用自己开创的一个全新的实证研究方法，研究了几个家长颇为关心的话题，比如：
多读一年书到底能带来多少收入？
名校毕业生是否赚的更多？
要不要拼命鸡娃把孩子送入“六小强”这样的重点中学？
哈哈，是不是每一个问题你都想了解？
我朋友调侃说诺奖得主估计也是为娃操碎了心的家长（开个玩笑～）。
不过，诺贝尔奖评委会委员也说了，表彰的是教授们的研究方法，而不为他们的研究结论背书。所以今天这篇文大家除了关注结论之外，重点更应该是他们的研究方式和思维方式。
01
多读一年书到底能带来多少收入？
在今年诺奖没出来之前，浙江财经大学经济学系教授李井奎在《现代经济学中的因果推断革命》就介绍过获奖人乔舒亚·安格里斯特和克鲁格的研究了。
李井奎在书中说：
2018年深圳市公布的学历工资指导价位：
◆ 研究生（含博士、硕士）学历工资指导价位平均值为12389元/月；
◆ 本科学历工资指导价位平均值为10122元/月；
◆ 专科学历工资指导价位平均值为8059元/月；
◆ 高中学历工资指导价位平均值为5620元/月；
◆ 初中及以下学历工资指导价位平均值为4501元/月。
从这个指导价里，我们可以看到，研究生的工资指导价几乎是初中及以下文化程度的3倍，一个本科生的工资指导价是初中生的2倍。
通常情况下，家长就会说：你看，读书还是有好处的吧，学历高就是挣得多。
可是经济学家就会比普通家长想的更多了，这是因果关系还是相关关系？
是因为高学历导致高工资？
还是因为那些取得了高学历的人，可能他们本身就比较聪明，而不是学历带给了他们更高的收入，是他们自身的聪明才智给他们带来了更多的收入？
大家要记住，因果关系和相关关系，是许多社科类研究必然面对的问题。怎么“干净地”识别因果关系，就是这次诺奖得主得奖的原因。
李井奎在书中写道：
“他们选择了一个神奇的工具变量——一个人的出生季节或月份，可以把多读一年书对未来收入造成的影响，与其他因素的作用区分开，从而干净地识别因果效应。”
来看看这个研究是怎样进行的。
因为教授们都在美国，所以他们发现，美国的义务教育法有这样的规定：
“只要当年年满6岁的儿童，都需要在该年9月份入学。
只有年满16岁，青少年才可以离开学校，辍学回家。”
也就是说，一个孩子如果生日是12月31日，那么，他和生日是1月1日的孩子一样，都需要在当年9月份入学。
平均而言，出生在第一季度的孩子，入学时大约是6.45岁。
而出生在第四季度的孩子，入学时的平均年龄大约是6.07岁。
再根据辍学条件，如果一个人的生日是1月1日，那么，在他16岁到来那一年，过了1月1日就可以辍学去工作了；
而如果他的生日是12月31日，那么，他就需要上完全年的学才能合法地离开学校，离开课堂。
所以教授们就把在16岁辍学的孩子分成了两组：
一组是生日在一年当中比较早的那些孩子，为A组；
一组是生日在一年当中比较晚的孩子，为B组。
由于B组的孩子比A组要多上一段时间的学，所以，对于研究多读一年书所带来的收入差异来说，这就形成了非常好的比对条件，尽可能使因果关系“干净”。
接下来，两位教授分别搜集了美国20世纪20年代、30年代、40年代和50年代出生的孩子在1970年、1980年的收入信息。
他们发现，对于20世纪20年代出生的孩子来说，第一季度出生的人比其他三个季度出生的人少上了0.126年学，教育回报率要低0.7个百分点。
对于20世纪40年代出生的孩子来说，第一季度出生的人比其他三个季度出生的人少上了0.109年学，教育回报率要低1.02个百分点。
通过这样的方式，两位教授就尽量剥离了其他因素的影响，揭示了在没有其他变量影响的情况下，得出结论：
“多上一年学，本身对一个人日后的收入水平就是有正向影响的，这一影响不是由其他因素造成的，而纯粹是由教育带来的回报。
接受12年教育的人比接受11年教育的人的收入增加12%，接受16年教育的人比接受11年教育的人收入高出65%。”
02
上重点大学是不是比上普通大学，
回报更高？
多上一年学本身就对未来的收入有影响，那读北大清华、常青藤这样的名校，是不是比读普通大学有更高的收入影响？
在美国，进入四年制私立大学读书，平均每年要支付3万美元左右的学费；
如果要进入哈佛大学或麻省理工学院这类世界级名校，学费是5万美元左右；
而如果在所在州读公立大学，所支付的学费每年大概不到1万美元。
读名校的花费明显更高，那是不是回报也会更高？
这是教授们研究的另一个问题。
首先，我们要知道，不能直接把上过常春藤盟校的毕业生，与公立大学的毕业生在毕业20年后挣取的收入进行比较，这也会犯因果关系不干净的错误。
最好的办法是让同样一个人在这两种状态下进行比较，一种状态是上常春藤盟校，一种状态是上所在州的公立大学，然后比较在这两种状态下20年后的平均收入水平。
但是，用脚趾头也想的出来，这种研究不现实。
那两位经济学家是怎么做的呢？
他们是这样进行的：
他们选取那些都参加了美国的高考，在数学和阅读方面的成绩（SAT）都是1400，都向哈佛大学和州立大学提交了入学申请，都被这两所学校录取的幸运儿。
然而，他们中有一些因为各方面的原因没有去哈佛（比如州立大学提供了更诱人的奖学金，或者州立大学离家更近等等），去了更便宜的州立大学。
而有一些选择去读更昂贵的哈佛大学。
这两组就是非常好的比对对象。
当然了，教授们还剥离了一些其他的变量，这个研究过程比较复杂，就不介绍了。
最终两位教授的研究结果表明：
给定学生的大学申请数量以及所申请大学的选拔水平，同时控制其他一些反映个人能力和家庭背景的控制变量，选择藤校或公立大学的学生在未来收入上并无显著的差别。
所以，如果你曾经有可能上北大清华，但因为各种原因只去了普通大学，大可不必后悔自己错过了很多，也许你什么都没有错过，错过的仅仅是自己的不甘心而已。继续昂扬斗志去生活吧。
03
上重点中学，是不是比上普通中学，
回报更高？
双减之前，大家见过太多海淀疯狂鸡娃家长的文章了，疯狂的博主会拿上早培、早早培的孩子标准，来给普通孩子设定达标线，什么PET，什么各种奥数杯赛全部上阵。
理由当然就一个，上海淀六小强，肯定比上普通学校好。
那我们继续来看诺奖得主的研究。
美国也有名校痴迷征。在波士顿和纽约的公立学校系统中，同样有一些类似于海淀六小强的精英学校。
与大多数其他美国公立学校不同，精英学校的申请者要根据竞争性的考试成绩来进行选拔。为进入这些中学就读，美国的孩子一样要经历激烈的竞争，才能有机会获得有限的入学名额。
所以，全世界有存在一样的鸡娃。
经过残酷的选拔才能进入波士顿和纽约精英高中的学生，在美国的大学入学资格考试成绩方面表现向来不俗，远远高于普通的公立高中，这就好比海淀六小强的学生一半以上去清华北大一样，让家长们趋之若鹜。
是重点中学的教学方式很好，导致了大学考试的高分？
还是这些能够进入精英中学学习的孩子们，本来就天资聪颖，如果把他们放在普通的公立中学，他们未必就比现在的表现差？
这就是前面说的因果关系“不干净”了。
教授们是这样做研究的，他们使用的一种方法叫做“断点回归”，什么意思呢？
为了让大家更理解，我拿中国的情况来打比方：
教授们把中考中，比六小强招生分数录取线刚刚高出几分以内的学生，和刚刚低出几分以内的考生挑出来，分成两组，那么，这个录取分数线就是一个断点。
在断点回归方法研究下，诺奖得主研究得到的发现是：
进入这些精英中学学习，相比于在普通公立高中学习，并没有使学生取得更为优秀的大学入学资格考试成绩。
也就是说，如果你的孩子因为几分之差没去六小强，最终去了普通中学，你大可不必过于惋惜孩子错过了逆天改命的机会，因为那些仅以数分之差而进入精英高中学习的学生，相比于仅以几分之差名落孙山而进入普通公立学校学习的学生，在考大学的时候，他们丝毫没有表现出更加出色。
04
读书和教育，本身就是目的
其实教授们的三个研究又回归到了一个最本质的问题，也是我经常和大家聊的：
读书本身，对提高一个人的见识、格局，有极大的帮助。而当一个人的见识、格局提高了，还愁赚不到钱吗？
别说学生时代在学校里多接受一年教育，会对未来的收入水平有提高，
即便人到中年，多看几本好书的带来的愉悦也会比刷抖音看奶头乐的短视频更高。
但是，别忘了读书和教育本身的初衷是培养一个健全人格的人，培养一个享受知识带来的最单纯愉悦的人，对于这样的人来说，名和利，不需要费尽心思的去追逐，而是顺带手自然而然的事情。
或者，我们应该这样说，读书和教育，他们本身就是目的，如果我们在教育孩子的过程中，始终就秉持着这样的初心，而不是被各种外在的标准所绑架，
也许，孩子会更容易接近幸福、自由和成功。
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2021 年诺贝尔经济学奖分别授予劳动经济学和因果关系分析，它们有哪些意义？ 
2021 年诺贝尔经济学奖分别授予劳动经济学和因果关系分析，
三位经济学家的贡献对现实社会有哪些意义？
当宣布今年的诺奖给予『没有预料到的实验结果』的时候，我就有预感了，莫非今年的诺奖要给 Angrist 和 Imbens？宣布之后，果然不出所料，只是多了 David Card。
这一次的诺奖是真的实至名归，心悦诚服。因为它并非是像大多数诺奖那样，用于奖励某一个开宗立派的祖师。他们的贡献，尤其是 Angrist 和 Imbens，横跨经济学的各个领域，深刻而显著的影响了整个实证经济学的研究。无数的顶刊文章，很多国家的政策分析，都得益于他们在经济学方法论上的卓越贡献。
可以说，现在经济学家，尤其是做数据、做实证的经济学家，几乎没有人没有读过 Angrist 和 Imbens 的著作，没有人没有用过他们的方法。
在自然科学中，做实验的地位是非常重要的，尤其是在大众的印象里，做实验就等于科学研究。但是在社会科学里面，做实验往往非常的不现实——像一个国家、一个省的医疗保健政策，如何做实验呢？发生了就是发生了，我们也不可能回到没有发生的状态再观察一遍；再比如劳动力的供给，一个地区的劳动力供给就是有限的，而劳动力的自然增长往往和其他的因素密切相关，如何才能知道劳动力供给和工资之间的关系呢？总不能学朱棣从山西大槐树那边强行移民来做实验吧？
这些宏观的、成千上万人参与其中的经济事件，都是没有办法做实验的。但是这些问题，恰恰又是和我们的生活、社会密切相关的问题，一个政策或者规制的效果、区域的劳动力供给……这些问题又需要能找到定量的方法，来进行评估、总结和测试。
怎么办？这就是 Angrist 和 Imbens 的功劳了。
他们开发了「拟自然实验」这个工具，很好的解决了这一问题。
比如说，如果我们要研究政府投资对地区经济增长的作用，直接的比大小是不行的。因为地区的经济增长往往会带来投资，而投资又会促进经济增长，我们不知道他们谁先谁后，因果混杂在一起，直接进行数据分析往往得到的参数就是不准确的。这个也称之为「内生性」。内生性是经济学研究的大敌，可以说整个计量经济学，很大一部分围绕着如何处理和减轻经济数据的内生性来进行的。
就像医学一样，医学也经常使用类似的方法，但是医学中做的是「真实验」。而在社会科学中，既然没有办法做真实验，那就要构建出仿佛是实验的对照组和控制组，这就是「拟自然实验」的意义。真实的世界我们观察到的，只有一种选择，而经济学家们要做的，就是通过技巧和工具，来构建出一个可信的「如果这件事情没有发生会怎么样」的样本，然后和真实世界的数据进行对比。
差中差（双重差分）
怎么办呢？上面的例子就需要找到一个「出乎意料的事件』来作为「拟自然实验」。比如说美国的国会里议员们经常会针对预算来进行竞争，这种竞争有胜有负，并且是纯粹政治性的，和当地的经济无关。那么这个时候就可以把两个相邻的地区拿来作为对比，其中一个幸运的地区获得了政府投资，而另外一个没有。两个地区其他条件都很相似，那么没有争到这笔钱的，那就是控制组，而议员比较给力的，那就是治疗组了。这个时候，我们就可以比较投资带来的作用了。
怎么做呢？
第一步，先把两个地区都没有获得投资时候的原始经济指标做一个减法，得到的结果就是地区固有的差异；
第二步，等到其中一个地区获得投资后，再把两者的经济指标做一个减法，得到的是新的地区差异；
第三步，把新的地区差异，减去第一步获得的地区固有差异，我们就得到了政策的效果。
图示就是这样的：
灰色线是没有投资的地区，蓝色线是投资的地区。中间的虚线就是蓝线获得投资的时间点。这个就可以明确的看到，当新的区域差异，减去固有的区域差异之后，我们就得到了真实的政策效果。这个方法因为需要减两次，所以称之为差中差（Difference-in-Difference）。
相当于国会议员们巴拉巴拉的辩论了半天，实质上帮助了经济学家做了一个实验——这也是「拟自然实验」得名的原因。
在 David Card（1990）[1]——哦，对了，这位也是今年的诺奖之一，劳动经济学的大拿。从方法论的贡献上，他和 Angrist, Imbens 有明显差距，但是在劳动经济学领域，也做出了很多开创性的贡献，尤其是他的文章里面，广泛的应用了刚才说的『差中差』方法。我下面举的例子就是其中之一：
移民人口对非移民人口工资的影响，这个内生性就很强——往往是高工资的地区，对移民的需求也更高，也愿意给移民更高的工资，这样直接分析的话，可能得到的是一个正相关：非移民的工资越高，移民的工资也越高。并且这个话题在美国也相当的敏感，本地人往往会认为移民抢了他们的工作，尤其是低技能的体力劳动者。
David Card 就想到利用 1980 年 5 月到 9 月的古巴难民事件作为一次拟自然实验。当时在四个月之间，大量的古巴难民因为马列尔事件而涌进了迈阿密，让当地的劳动力供给增加了 7%。
这就是一个天赐良机——马列尔事件是纯政治事件，迈阿密当地的劳动力市场完全不可能对此有任何的预判，而这些人恰恰还大多到了美国之后从事的也就是低技能的体力劳动。
那么这个外生的冲击产生了什么影响呢？
通过这次自然实验，David Card 通过数据分析得出结论：即便是瞬间增加 7%这么大的劳动力冲击，对当地的非移民的失业率和薪酬并没有任何显著影响。这一点就从根本上让削弱了对移民的敌视政策的合理性。并且 David Card 还分析说，因为迈阿密长期以来都有古巴移民的传统，这也是为什么它的短期劳动力市场如此有弹性的原因。
断点回归
Angrist 和 Imbens 的贡献并不仅仅是差中差。在有一些情况下，如果连对照组也找不到怎么办呢？
他们还有办法，那就是「断点回归」。
比如我们想知道，奖学金对一个人未来职业发展的影响。这个如果直接比较也是有问题的——因为奖学金本身不是随便给的，而是给成绩好的人的。那么到底是奖学金在起作用，还是成绩好在起作用呢？
还有大家更加关注的，到底是学校造就了学生，还是学生造就了学校？同一个人上一本和上二本，有很大区别么？
这个也是无法做实验的，我们没办法把一个本来应该上一本的学生随机的分配到二本去，也没办法把不到一本分数线的人随机的提到一本来。无论是实验伦理还是实际情况什么都不允许。
这个时候怎么办呢？就要找确定性里面的随机性，通过这个随机性来构建一个「拟自然实验」。高考的随机性，就是在分数线上下的差距。比如说在一本分数线上下 20 分左右，我们可以认为这些人水平没有太本质的区别，只是因为偶然的发挥而去了不同的学校。
那么这就意味着，在分数线附近，从宏观的角度来看，有一只无形的手，随机的把一些学生分配到了一本和二本。这个拟自然实验构建好了之后，就又可以通过传统的回归分析来推断出因果了。对介绍的这个高考的例子感兴趣的，可以看 Jia and Li (2021)[2], 结论是有显著影响，并且这个影响还不是因为教学质量，而更可能是因为同学之间的社交网络等等所带来的。
我们生活中有很多很多的断点回归，比如说只有 18 岁以下才能享受到一次性教育补助等等，那么 18 岁多一点的，和 18 岁少一点的，就会因为这个优待而产生潜在的不同。这些政策的本意和实验没有关系，但是经济学家们就可以利用这些政策上的「标准线」，而构建出一个又一个的拟自然实验，来研究在表象之下，更深刻的经济学原理。
有了这些方法之后，极大的增加了经济学的实用性和研究范围。可以说，他们的贡献，甚至于超越了经济学这个学科，对社会科学的其他分支，比如政治、社会学、心理学、国际关系等等，都有很大的影响
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今年诺贝尔经济学奖得主研究了啥：
提高最低工资有理，读书多挣钱更多
2021-10-11 22:52
瑞典当地时间10月11日12点，2021年诺贝尔经济学奖得主揭晓，一半奖项授予了美国经济学家戴维·卡德（David Card），以表彰“他对劳动经济学的实证研究性的贡献”。另一半授予美国经济学家约书亚·安格瑞斯特（Joshua D. Angrist）和吉多·因本斯（Guido W. Imbens），以表彰他们“对因果关系分析的方法论贡献”。
据外媒报道，历届诺贝尔经济学奖得主大都是任职美国学术机构的学者。戴维·卡德出生于加拿大，目前是加州大学伯克利分校的经济学教授。安格瑞斯特来自麻省理工学院，拥有美国和以色列双重国籍，因本斯出生于荷兰，目前在斯坦福大学商学院任职。
理论助推最低工资立法
据外媒报道，戴维·卡德一直专注于研究一些意料之外的实验，以检验诸如提高最低工资是否会导致人们失业等经济问题。20世纪90年代初，卡德和艾伦·克鲁格就美国新泽西州提高最低工资对快餐业的影响进行了一项实验，颠覆了经济学中有关提高最低工资必然导致失业的传统观点。
他的研究被用作推动政府立法的经验证据，包括拜登政府要求设定15美元最低工资的立法同样基于他的理论。
报道称，卡德的很多相关研究都是和身为前白宫顾问的克鲁格一起完成。遗憾的是，克鲁格几年前自杀身亡，而诺贝尔奖通常不授予已故人士。
卡德的另一项著名研究是关于古巴前领导人菲德尔·卡斯特罗1980年允许所有希望离开的古巴人离开古巴的举动所产生的影响。尽管随后有大量移民前往迈阿密，但卡德发现，移民对迈阿密本地教育水平较低的居民在工资或劳动力方面没有负面影响。这一研究颠覆了人们普遍认知的观点。
额外的教育如何影响收入？
与此同时，安格瑞斯特和因本斯通过他们发明的研究方法论，帮助经济学家利用现实情况来检验一些重大理论，比如额外的教育如何影响收入。为了弄清楚这一点，他们利用了一个事实，即较早出生的学生可以比较晚出生的学生更早地合法离校。那些出生较早的人往往受教育较少，后来的收入也较少。
他们估算，多受一年的教育能使收入增加9%。这项研究促使两人后来对研究方法进行了进一步的研究。诺贝尔委员会表示，这一贡献重塑了研究人员思考和分析自然实验的方式。
瑞典皇家科学院表示，这三位经济学家“完全重塑了经济科学的实证研究”。因本斯在新闻发布会上说，自己凌晨2点从睡梦中被获奖电话吵醒，听到消息时“完全惊呆了”，并立刻与两个好朋友卡德和安格瑞斯特分享了这一喜讯。据悉，三位获奖者曾一起发表过论文，而安格瑞斯特还曾是因本斯婚礼的伴郎。
戴维·卡德则在电话中表示，自己得知获奖消息时，刚参加完去世祖母的追悼会，从机场回家不过20分钟。正当他换上睡衣准备睡觉时，妻子的手机就接到了来自斯德哥尔摩的电话。而现在，这可能会成为一个无眠夜，“我还想好好睡个觉呢！”他说道。
红星新闻记者 徐缓
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