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为什么 “魔鬼经济学” 未能改变经济学


经济学人:

The approach was fun, but has fallen out of favour
这种方法很有趣,但已经失宠了


“Economics is a study of mankind in the ordinary business of life.” So starts Alfred Marshall’s “Principles of Economics”, a 19th-century textbook that helped create the common language economists still use today. Marshall’s contention that economics studies the “ordinary” was not a dig, but a statement of intent. The discipline was to take seriously some of the most urgent questions in human life. How do I pay my bills? What do I do for a living? What happens if I get sick? Will I ever be able to retire?
“经济学是一门研究人类日常生活的学科。”阿尔弗雷德 · 马歇尔(Alfred Marshall)的《经济学原理》(Principles of Economics)就是这样开始的,这是一本 19 世纪的教科书,帮助创造了经济学家今天仍在使用的通用语言。马歇尔关于经济学研究 “普通” 的论点不是挖掘,而是一种意图的陈述。这门学科是认真对待人类生活中一些最紧迫的问题。我如何支付账单?我靠什么谋生?如果我生病了怎么办?我能退休吗?

In 2003 the New York Times published a profile of Steven Levitt, an economist at the University of Chicago, in which he expressed a very different perspective: “In Levitt’s view,” the article read, “economics is a science with excellent tools for gaining answers but a serious shortage of interesting questions.” Mr Levitt and the article’s author, Stephen Dubner, would go on to write “Freakonomics” together. In their book there was little about the ordinary business of life. Through vignettes featuring cheating sumo wrestlers, minimum-wage-earning crack dealers and the Ku Klux Klan, a white-supremacist organisation, the authors explored how people respond to incentives and how the use of novel data can uncover what is really driving their behaviour.
2003 年,《纽约时报》刊登了芝加哥大学经济学家史蒂文 · 莱维特(Steven Levitt)的简介,他在文章中表达了截然不同的观点:“在莱维特看来,” 文章写道,“经济学是一门科学,拥有获得答案的绝佳工具,但严重缺乏有趣的问题。莱维特先生和这篇文章的作者斯蒂芬 · 杜布纳(Stephen Dubner)将继续一起撰写 “怪胎经济学”。在他们的书中,几乎没有关于生活中的普通事务。通过以作弊的相扑选手、赚取最低工资的毒贩和白人至上主义组织三 K 党为特色的小插曲,作者探讨了人们如何对激励措施做出反应,以及使用新数据如何揭示真正驱动他们行为的因素。

Freakonomics was a hit. It ranked just below Harry Potter in the bestseller lists. Much like Marvel comics, it spawned an expanded universe: New York Times columns, podcasts and sequels, as well as imitators and critics, determined to tear down its arguments. It was at the apex of a wave of books that promised a quirky—yet rigorous—analysis of things that the conventional wisdom had missed. On March 7th Mr Levitt, who for many people became the image of an economist, announced his retirement from academia. “It’s the wrong place for me to be,” he said.
Freakonomics 很受欢迎。它在畅销书排行榜上的排名仅次于哈利波特。就像漫威漫画一样,它催生了一个扩展的宇宙:《纽约时报》的专栏、播客和续集,以及模仿者和评论家,决心推翻它的论点。它正处于一波书籍浪潮的顶峰,这些书籍承诺对传统智慧所遗漏的事物进行古怪而严谨的分析。3 月 7 日,莱维特宣布退出学术界,在许多人眼中,他已成为经济学家的形象。“这对我来说是错误的地方,” 他说。

During his academic career, Mr Levitt wrote papers in applied microeconomics. He was, in his own self-effacing words, “a footnote to the ‘credibility revolution’”. This refers to the use of statistical tricks, such as instrumental-variable analysis, natural experiments and regression discontinuity, which are designed to tease out causal relationships from data. He popularised the techniques of economists including David Card, Guido Imbens and Joshua Angrist, who together won the economics Nobel prize in 2021. The idea was to exploit quirks in the data to simulate the randomness that actual scientists find in controlled experiments. Arbitrary start dates for school terms could, for instance, be employed to estimate the effect of an extra year of education on wages.
在他的学术生涯中,莱维特先生撰写了应用微观经济学方面的论文。用他自己的话来说,他是 “'信誉革命'的脚注”。这是指使用统计技巧,例如工具变量分析、自然实验和回归不连续性,旨在从数据中梳理出因果关系。他推广了包括大卫 · 卡德(David Card)、吉多 · 因本斯(Guido Imbens)和约书亚 · 安格里斯特(Joshua Angrist)在内的经济学家的技术,他们共同获得了 2021 年的诺贝尔经济学奖。这个想法是利用数据中的怪癖来模拟实际科学家在对照实验中发现的随机性。例如,可以采用任意的学期开学日期来估计额外一年的教育对工资的影响。

Where the Freakonomics approach differed was to apply these techniques to “the hidden side of everything”, as the book’s tagline put it. Mr Levitt’s work focused on crime, education and racial discrimination. The book’s most controversial chapter argued that America’s nationwide legalisation of abortion in 1973 had led to a fall in crime in the 1990s, because more unwanted babies were aborted before they could grow into delinquent teenagers. It was a classic of the clever-dick genre: an unflinching social scientist using data to come to a counterintuitive conclusion, and not shying away from offence. It was, however, wrong. Later researchers found a coding error and pointed out that Mr Levitt had used the total number of arrests, which depends on the size of a population, and not the arrest rate, which does not. Others pointed out that the fall in homicide started among women. No-fault divorce, rather than legalised abortion, may have played a bigger role.
Freakonomics 方法的不同之处在于,正如该书的标语所说,将这些技术应用于 “一切隐藏的一面”。莱维特先生的工作重点是犯罪、教育和种族歧视。该书最具争议的一章认为,美国在 1973 年在全国范围内将堕胎合法化导致了 1990 年代犯罪率的下降,因为更多不受欢迎的婴儿在成长为犯罪青少年之前就被堕胎了。这是聪明屌丝类型的经典之作:一位坚定不移的社会科学家使用数据得出违反直觉的结论,并且不回避冒犯。然而,这是错误的。后来,研究人员发现了一个编码错误,并指出莱维特先生使用了逮捕总数,这取决于人口规模,而不是逮捕率,而逮捕率则不然。其他人则指出,凶杀案的下降始于女性。无过错离婚,而不是合法堕胎,可能发挥了更大的作用。

Other economists, including James Heckman, Mr Levitt’s colleague in Chicago and another Nobel prizewinner, worried about trivialisation. “Cute”, was how he described the approach in one interview. Take a paper on discrimination in the “The Weakest Link”, a game show in which contestants vote to remove other contestants depending on whether they think they are costing them money by getting questions wrong (in the early portion of the game) or are competition for the prize pool by getting them right (later on). That provided a setting in which Mr Levitt could look at how observations of others’ competence interacted with racism and sexism. A cunning design—but perhaps of limited relevance in understanding broader economic outcomes.
其他经济学家,包括莱维特在芝加哥的同事、另一位诺贝尔奖得主詹姆斯 · 赫克曼(James Heckman),都担心这种微不足道。“可爱”,这是他在一次采访中描述这种方法的方式。以 “最薄弱的环节” 中的一篇关于歧视的论文为例,这是一个游戏节目,参赛者投票决定是否删除其他参赛者,这取决于他们是否认为自己因为答错问题而花钱(在游戏的早期),或者通过答对问题来争夺奖池(后来)。这为莱维特提供了一个环境,让他可以研究对他人能力的观察如何与种族主义和性别歧视相互作用。这是一个狡猾的设计,但在理解更广泛的经济结果方面可能意义有限。

At the heart of Mr Heckman’s critique was the idea that practitioners of such studies were focusing on “internal validity” (ensuring estimates of the effect of some change were correctly estimated) over “external validity” (whether the estimates would apply more generally). Mr Heckman instead thought that economists should create structural models of decision-making and use data to estimate the parameters that explained behaviour within them. The debate turned toxic. According to Mr Levitt, Mr Heckman went so far as to assign graduate students the task of tearing apart the Freakonomics author’s work for their final exam.
赫克曼先生批评的核心是这样一种观点,即此类研究的从业者关注的是 “内部有效性”(确保对某些变化的影响的估计得到正确估计)而不是 “外部有效性”(估计是否更普遍地适用)。相反,赫克曼认为,经济学家应该创建决策的结构模型,并使用数据来估计解释其中行为的参数。辩论变得有毒。根据莱维特先生的说法,赫克曼先生甚至给研究生分配了一项任务,即在期末考试中拆解《怪胎经济学》作者的作品。

Did you know... 你知道吗...

Neither man won. The credibility revolution ate its own children: subsequent papers often overturned results, even if, as in the case of those popularised by Freakonomics, they had an afterlife as cocktail-party anecdotes. The problem has spread to the rest of the profession, too. A recent study by economists at the Federal Reserve found that less than half of the published papers they examined could be replicated, even when given help from the original authors. Mr Levitt’s counterintuitive results have fallen out of fashion and economists in general have become more sceptical.
两人都没有赢。可信度革命吞噬了自己的孩子:随后的论文经常推翻结果,即使像那些由Freakonomics推广的论文一样,它们作为鸡尾酒会的轶事有来世。这个问题也蔓延到了该行业的其他领域。美联储经济学家最近的一项研究发现,他们研究的已发表论文中只有不到一半可以复制,即使得到了原作者的帮助。莱维特的反直觉结果已经过时,经济学家普遍变得更加怀疑。

Yet Mr Heckman’s favoured approaches have problems of their own. Structural models require assumptions that can be as implausible as any quirky quasi-experiment. Sadly, much contemporary research uses vast amounts of data and the techniques of the “credibility revolution” to come to obvious conclusions. The centuries-old questions of economics are as interesting as they always were. The tools to investigate them remain a work in progress. 
然而,赫克曼所青睐的方法也有其自身的问题。结构模型需要的假设可能与任何古怪的准实验一样难以置信。可悲的是,许多当代研究使用大量数据和“可信度革命”的技术来得出明显的结论。几个世纪以来的经济学问题一如既往地有趣。调查它们的工具仍在进行中。

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尽管中国领导人一直在想办法提高国内人口出生率,中央政府还是认为有一类人总希望多生孩子,那就是农村人。但他们错了。 他们错了。研究表明,农民工对组建家庭有着严重顾虑。一个重要原因似乎是中国自 20 世纪 50 年代以来实行的户籍制度,该制度将城乡居民分为 “农业户口” 和“非农业户口”两种不同户籍,使农村劳动力很难带着孩子进城务工。 户籍制度被描述为一堵无形的墙,设立的目的是防止城市人口过度膨胀。该制度使农民工难以在中国最大的几个城市扎根,因为他们在获得本地医疗和教育等服务以及购买当地住房方面都受到了限制。 20 世纪 80 年代中国开始经济改革时,大多数中国人都生活在农村和乡镇。新的经济机遇让大批农村劳动力得以到城市里的工厂或建筑工地工作。但一定程度上由于户籍限制,这些农民工的子女通常留守在农村,由祖父母或其他家庭成员照顾。 许多留守儿童长大后也成为了农民工。他们中的很多人不愿接受生了孩子却要与孩子分开生活的难处。 一位 27 岁的女性从小和祖父母一起生活,而她的父母为了工作辗转于各个城市。她说,她不会急于结婚生子。 这名只愿透露自己姓 Zhao 的女性表示,她深刻理解留守儿童的自卑和羞怯。她的祖父母不识字,不得不在他们位于贵州省的村子里务农。在缺乏监督和照顾的情况下,Zhao 和她的妹妹勉强读完了职业学校。 Zhao 说,她不希望下一代像她一样。 尽管现在三分之二的中国人居住在城市,但只有 48% 的人拥有城市户口,意味着大约有 2.5 亿人无法享受到其务工城市提供的许多福利。根据中国人力资源和社会保障部的数据,2017 年,只有约 22% 的农民工在务工城市参加了养老金计划或拥有医疗保险。该部门尚未公布更新的数据。 一些人口学家认为,取消户籍制度可能是中国政府所能采取的为数不多有望大幅提高出生率的举措之一。随着人口减少和老龄化,提高出生率已成为一项优先事项。 长期以来一直主张改善中国农村人口状况的哈佛大学 (Harvard University) 社会学荣休教授怀默霆 (Martin Whyte) 说:“导致中国生育率下降的主要因素就是农民工,他们在这些大城市仍无法平等地获得资源。” 据上海财经大学的研究人员称,与限制较宽松的城市相比,在限制更严格的城市,农民工往往会将生育时间推迟至少一年。 加拿大维多利亚大学 (University of Victoria) ...

中国 AI 公司另辟蹊径快速追赶美国同行 - WSJ

尽管中国购买先进制程的芯片面临种种限制,但开发者们已经找到了变通途径。有迹象表明,中国初创企业追赶美国领先的 AI 模型的速度要比业内许多人预期的更快。 DeepSeek 是一家由中国最成功的对冲基金公司之一投资的初创公司,该公司在 11 月发布了最新大语言模型的预览版。该公司当时表示,该程序的能力优于 OpenAI 的推理模型 “o1”,后者于 9 月以预览版的形式发布。 近几周,其他中国公司也作出了类似的表态。由中国互联网巨头阿里巴巴 (Alibaba) 和腾讯 (Tencent) 支持的初创公司月之暗面 (Moonshot AI) 表示,该公司开发了一种专门研究数学的模型,其能力接近“o1”,与此同时,阿里巴巴表示,自己的一个实验性研究模型在数学方面优于 o1 模型的预览版。 这些公司尚未发表描述其模型的论文,而且由于目前还没有一个公认的 AI 模型能力测试标准,因此很难评估这些说法。尽管如此,一些美国专家表示,他们对此印象深刻。 “中国正在加速追赶,”OpenAI 前研究员、如今的 AI 创业者安德鲁 · 卡尔 (Andrew Carr) 说。他说,试图复制 OpenAI 推理模型的 DeepSeek 研究人员“在几个月内就搞定了,坦率地说,我的许多同事对此感到惊讶”。 其中一项用于比较的测试是美国数学邀请赛 (American Invitational Mathematics Examination, 简称 AIME),该竞赛是为最聪明的高中学生举办的数学挑战赛。 DeepSeek 表示,其模型在 AIME 测试中胜过了 OpenAI 的模型。《华尔街日报》(The Wall Street Journal)利用今年 AIME 的 15 道题进行的一项实验发现,OpenAI 的 “o1” 预览版模型得出答案的速度比 DeepSeek、月之暗面和阿里巴巴的实验模型更快。例如,一个假设的双人博弈问题需要用到策略来解字谜,OpenAI 的程序在 10 秒内给出了答案,而 DeepSeek 花了 2 分多钟。 在第一次尝试时就得到正确答案仍然非常了不起,因为文字题常常难倒 AI 程序。 自 2022 年以来,中国 AI 开发者面临美国对其获得全球最先进制程 AI 芯片的限制,包括来自芯片领导者 英伟达   (Nvidia) 的芯片。拜登 (Biden) 政府...

中国必须从日本 “失去的几十年” 吸取教训 - WSJ

中国股市在 2024 年结束了连续三年的下跌,但中国国债收益率跌至几十年来的最低点,表明市场预期未来经济增长将放缓。 去年,MSCI 中国指数上涨了 16%,这是该指数自 2020 年以来的首次年度上涨。大部分涨幅出现在 9 月下旬之后,当时中国政府表示将对经济提供更强有力的政策支持。自那以来,中国已推出了 1.4 万亿美元的一揽子计划,由中央政府承担地方政府的债务,并承诺今年将出台更多货币政策刺激措施。但鉴于投资者仍在等待更具体的政策,尤其是提振国内消费的政策,近期的股市涨势逐渐消退。 债券市场则呈现出一幅更为悲观的图景。中国国债收益率跌至几十年来的最低点,表明市场预期未来经济增长将放缓。30 年期中国国债收益率在年底跌至 1.93%,而 2018 年时为 4% 以上。 这种悲观看法并非捕风捉影。中国经济仍陷于通缩泥潭,生产者价格已连续 26 个月下降,去年 11 月同比下降 2.5%。消费者价格通胀勉强维持在零以上,同期仅上涨 0.2%。 这种令人不安的状况与曾经的日本有些相似。日本曾深陷数十年的通缩,直到近年来强有力的刺激措施最终将其拉出泥潭。事实上,30 年期中国国债收益率现已低于日本的 2.3%。与日本在上世纪 90 年代初房地产和股市泡沫破裂类似,中国目前的困境也是在 2021 年前后房地产泡沫破裂后出现的。 中国家庭和企业的财富与房地产投资捆绑在一起,他们的反应是减少支出,由此导致了需求不足和价格下跌。这反过来又给工资增长和企业利润率带来压力,进一步压低了价格。第二个特朗普任期即将到来的中美贸易战可能会使情况雪上加霜。 在面临通缩螺旋和经济前景不确定的情况下,仅仅降低利率不足以让中国经济重回高速增长轨道。日本的经验教训之一是,要走出通缩螺旋,需要强有力、势不可挡的刺激措施。到目前为止,中国似乎不愿意走到那一步。这意味着,债券收益率可能会保持在低位,而股市可能再次令投资者失望。押注日本国债价格下跌、利率上升的交易在日本被称为 “寡妇制造者” 交易,因为几十年来,许多投机者因此而损失惨重。 2024 年,中国股市和债市都迎来了丰收的一年。但今年,债券可能是更好的押注对象,而且在很长一段时间内都会如此,除非中国政府拿出切实可行的方案。