本文来自微信公众号：原理（ID：principia1687），作者：原原，头图来自：视觉中国
一
社会科学中的许多重大问题都涉及因果关系。比如移民会如何影响工资和就业水平？受过更久的教育会如何影响一个人未来的收入？这些都是很难回答的问题，因为我们没有可用来作比较的东西。我们无法知道如果移民减少，或者某个人中断了学习会发生什么。
建立因果关系的一种方法是使用随机实验，即研究人员通过随机抽签的方式，将个体分配到试验组。这种方法常用于新药物的功效研究，却不适用于研究许多社会问题——举例来说，我们无法用随机实验来决定谁能上高中，谁不能。
尽管面临诸多挑战，但今年的诺贝尔经济学奖的获得者们证明了，社会上的许多重大问题是可以得到解答的，解决方案就是使用自然实验。自然实验指的是出现在现实生活中的类似于随机实验的情况，它们可能是由于自然的随机变化导致的，也可能是因为制度或政策的变化导致的。
二
我们可以用一个具体的例子来说明自然实验是如何进行的。
一个与社会以及年轻人在思考未来时有关的问题是，如果年轻人选择受更久的教育，他们能够多赚多少钱？要回答这个问题，我们可以着手调查人们的收入与教育背景的相关数据。在任何可以想象的情况下，受教育时间越久的人收入越高。例如，对于出生在上世纪30年代的美国男性来说，那些多受了一年教育的人的收入平均高出了7%。
那么，这是否意味着我们可以说，多出的那一年教育可以增收7%？答案是否定的。选择受更长期教育的人与选择短期教育的人在许多方面是不同的。例如，有些人可能在学习和工作方面很有天赋，这些人可能会继续学习，但即使他们没有继续学习，也仍然可能拥有高的收入。有可能是只有那些期望受教育能有所回报的人才会选择延长受教育的时间。
同样的问题在我们想要调查收入如何影响寿命时也会遇到。从数据来看，收入越高的人寿命越长。但寿命长真的是因为收入高吗，还是说是因为这些人的其他特质，使他们既长寿又赚得更多？诸如此类的使我们质疑相关性是否等同于因果关系的例子不胜枚举。
那么，如何才能用自然实验来检验更长的教育年限是否会影响未来收入呢？
在一篇具有里程碑意义的论文中，Joshua Angrist与他已故的同事Alan Krueger展示了如何做到这一点。在美国，青少年在16岁或17岁时可以离开学校，具体情况取决于他们所在的州。因为在某一历年出生的所有孩子的起始上学日期都是一样的，所以在这一历年中更早出生的孩子比在这一历年中更晚出生的孩子更早离开学校。
Angrist和Krueger比较了一年中的第一季度和第四季度出生的人，他们发现，第一季度的人平均受教育的时间更少；第一季度出生的人的收入也低于第四季度出生的人。因此当他们成年时，他们的受教育程度和收入都低于同年晚些时候出生的人。
由于一个人的出生时间是随机决定的，因此Angrist和Krueger能够利用这个自然实验建立一个因果关系，表明受教育程度越高，收入越高。他们发现，多一年的教育对收入的影响是9%。令人惊讶的是，从数据来看，这种影响比教育和收入之间的联系（7%）更强。如果有抱负又聪明的人同时拥有高的教育程度和高收入，那么结果应该是反过来的，这种相关性应该比因果关系更强才对。
这一观察结果对如何解释自然实验结果提出了新的问题。这些问题后来由Angrist和Guido Imbens回答了。
三
在上世纪90年代初的开创性工作中，David Card利用自然实验分析了劳动力经济学的一些核心问题——比如最低工资、移民和教育的影响。
这些研究结果挑战了世俗认知，导致了新的分析和更多的见解。他的研究结果表明，提高最低工资并不一定会导致就业机会的减少。我们现在知道，在一个国家出生的人，其收入可以从新移民中受益，而较早移民的人则有可能受到负面影响。他的结果还让我们意识到，对于学生在未来劳动力市场上的成功来说，学校的资源远比之前想象的还重要。
直至今日，Card仍然在这方面继续作出重要贡献。总的来说，与30年前相比，我们现在对劳动力市场的运作方式有了更好的理解。
四
自然实验与临床试验具有一个重要的区别在于，在临床实验中，研究人员可以完全控制哪些人接受治疗（试验组），哪些人不接受治疗（控制组）；而在自然实验中，研究人员虽然也能获得来自试验组和控制组的数据，但与临床试验不同的是，自然实验中个体可以自己选择是否想要参与到提供的干预中。这就使得对自然实验的结果进行解读变得十分困难。
在1994年的一项创新研究中，Angrist和Imbens展示了在人们不能被迫（也不能被禁止）参与的正在研究的自然实验中，可以从中得出哪些因果关系结论。他们创建的框架从根本上改变了研究人员利用自然实验或随机现场实验数据处理经验问题的方式。
五
经济科学奖委员会主席Peter Fredriksson说：“Card对社会核心问题的研究，以及Angrist和Imbens在方法论上的贡献，表明了自然实验是一个丰富的知识库。他们的研究极大地提高了我们回答关键因果问题的能力，这为社会带来了巨大的益处。”
参考来源：https://www.nobelprize.org/
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