背景

多上一年学是否会提高未来的工作收入？由于无法在人群中设计随机化实验，因此有关教育回报率的问题一直争论不休。能力是影响受教育年限和工资的混杂因素，如何把教育回报从能力中分离出来？Joshua Angrist注意到，第一二季度出生的人上学时间比第三四季度出生的人上学时间更短。因此，在研究教育回报率时，Joshua Angrist和Alan Krueger把出生季度作为工具变量，接受教育的年限是真实的处理，工作后的工资是结局。这就是一个典型的自然实验——出生季度是随机的，仿佛是大自然制造的随机实验。另一个自然实验的例子是，Joshua Angrist和Alan Krueger研究了退伍军人在工资上是否有别于未参军的人，他们使用彩票数字大小作为工具变量（当时的政策是根据彩票数字的大小征兵）。事实上，由于参军会影响教育，因此彩票数字大小也可以用作研究教育回报率的工具变量。

提高最低工资是否会降低就业率？1992年，美国新泽西州最低工资上涨，而相邻的宾夕法尼亚州最低工资没有上涨。David Card和Alan Krueger比较了新泽西州与宾夕法尼亚州边界处快餐店的就业率变化。通过调整观察到的变量（如快餐店种类、起薪等），可以认为就业率变化纯粹是因为最低工资变化所导致的。准实验介于随机实验与非实验性设计之间。双重差分或间断时间序列就是一种典型的准实验（自然实验与准实验经常混用，指代类似的含义），调整了共同趋势之后，处理组和对照组间的变化差异反映了处理带来的作用。断点回归也是一种典型的准实验，在断点处形成了近似于随机的实验。Joshua Angrist和Victor Lavy利用以色列公立小学的数据研究了班级规模对学生成绩的影响。超过40人的班级（年级）要被拆分成两个班，因此40人左右的班级（年级）的大班和小班间的考试成绩差异反映了班级规模对成绩的影响。

内容简介

主题：经济学中自然实验和准实验方法

今年“诺贝尔经济学奖”授予David Card、Joshua Angrist和Guido Imbens，以表彰他们为我们理解“自然实验”做出的贡献，这些“自然实验”回答了社会的核心因果问题，比如最低工资和移民如何影响劳动力市场。本次讲座将会对自然实验、准实验、经济学研究方法、其历史、识别、以及某种程度上的推断等方面展开讨论。

主讲人 

个人主页：https://katalog.uu.se/profile/?id=N99-616

讨论环节 

本次分享邀请到北京大学张俊妮老师、北京大学苗旺老师、清华大学胡悦老师和普林斯顿大学黄俊铭老师与Per Johansson教授对话讨论。

张俊妮，北京大学国家发展研究院副教授，2002年获美国哈佛大学统计学博士。现任民盟中央社会委员会委员、民盟北京市委金融委员会委员、中国现场统计研究会计算统计分会常务理事。曾任北京大学光华管理学院助理教授、副教授、北京大学商务智能研究中心副主任、北京大学光华管理学院责任与社会价值中心副主任。曾获北京大学立项教材奖励、北京大学优秀班主任奖励及北京大学教学优秀奖。研究领域为贝叶斯人口统计学、因果推断、数据与文本挖掘。

苗旺，北京大学概率统计系助理教授，2008-2017年在北京大学读本科和博士，2018-2020在北大光华管理学院任助理教授，2017-2018 在哈佛大学生物统计系做博士后研究。研究兴趣包括因果推断，人工智能，缺失数据分析和半参数统计，以及在生物医药、流行病学和社会经济中的应用。

胡悦，清华大学政治学系副教授，博士生导师，清华大学社科学院数据治理研究中心副主任、Github Campus Advisor，主要从事政治心理、政治语言、不平等认知、政治传播等方面研究。

黄俊铭，普林斯顿大学Associate Research Scientist，研究方向包括科学计量学、网络科学、文本分析等，在PNAS、WWW、SIGIR等期刊会议上发表论文20余篇。曾于美国东北大学从事博士后工作，于中国科学院获得博士学位。

主持人：董睿，清华大学数学科学中心&北京雁栖湖应用数学研究院博士后。研究领域：医学统计，因果推断和缺失数据填充。

直播信息

时间：

2021年11月28日19:00-21:00

参与方式：

• 集智俱乐部 B 站免费直播

• 扫码获取Zoom房间号可直接开麦与主讲人交流

• 如果对因果科学感兴趣，也欢迎报名因果科学读书会第三季，成为因果社区种子用户，与900余位社区的科研工作者沟通交流，共同推动因果科学的发展。

因果科学读书会第三季启动

读书会大纲一览：

Donald Rubin：Essential Concepts of causal inference

因果推断在观察性研究中的应用（续）：ANALYSIS

因果与公平性和可解释性

「深入理论学习」

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