【读书】大侦探经济学：小孩能否考上名校，和学区房没关系

吴晓波频道的听众朋友们，大家好，欢迎收听本期的同读一本书。

你知道吗？买学区房上名校，并不能让你的孩子考上更好的大学。

你一定不同意这个搞笑的结论，但是在2014年，美国经济学家安格里斯特针对精英高中和大学之间的关系开展了一项研究。在纽约和波士顿，如果你想要进入名牌高中，就需要参加入学考试，考试会有一个分数线，超过了分数线就能够录取，没有达到的就只能进入普通高中。

安格里斯特教授把比录取分数线高出几分之内的考生挑出来，列成一组，再把比分数线低几分的考生也挑出来，列成一组，两个组进行对比。由于考试中分数相差几分是一个随机性非常大的事件，所以在安教授看来，这批进了名校的学生和没有进名校的学生，本质是一样的。

通过对两组学生高考成绩的统计和研究，安教授得到了一个因果关系：在大学入学考试上，接受普通高中教育的那批学生，并不比进入名牌高中的学生要差，两组学生的成绩并没有显著差别。

安教授是如何得出现象背后的结论的？他又利用了什么工具？这就涉及计量经济学，近30年来，随着统计学中对因果关系的深化以及计量工具的发展，经济学家开始利用计量工具来研究事物背后的真相，今年的诺贝尔经济学奖，就颁给了美国经济学家安格里斯特和因本斯等计量经济学家，以表彰他们对于对因果关系分析的方法学的贡献。

然而，他们对于计量工具以及事件因果的研究过于晦涩，那么有没有一本书，让普通人也能够了解因果研究，明白背后的道理呢？浙江大学驻访学者，哈佛大学经济学项目访问学者李井奎撰写了《大侦探经济学》，在书中，作者将经济学家看作研究因果的大侦探，他用通俗易懂的语言解释许多计量经济学工具，也用丰富的研究案例向人们揭示事件背后的真相。

我们知道，研究事物的因果关系是科学研究的重要目的，那么，早期的经济学家们是如何看待因果关系的？

19世纪经济学家和逻辑学家约翰·穆勒认为，想要正确地揭示因果关系，就必须保证因果研究的主体相同，而且其他影响结果的环境和条件也都一样，只有这样，才能够得出能够让人信服的结论。

举个例子，2020年，美国发生了弗洛伊德事件，明尼苏达州的黑人弗洛伊德被白人警察肖万跪杀致死，随后引发了巨大的社会运动，很多人认为，白人警察的种族歧视是弗洛伊德被杀死的主要原因。

但是在经济学家看来，这种判定并不严谨，因为想要证明这件事真的和种族歧视有关，只有寻找另外一个一模一样的犯罪现场，里面也有一个白人警察，他也叫肖万，他也遇到一个叫做弗洛伊德的人。

然而不同的是，我们要为弗洛伊德准备一个能够变成白人药丸，他在遇到警察之前就吃了下去。当一切布置妥当，我们再来观察白人警察肖万，如何来对待白人弗洛伊德。遗憾的是，这种研究方法仅存在于平行宇宙，很难在现实世界中进行复刻。

那么，我们又是如何突破这种限制，继续对于因果的研究呢？经济学家想到了一个办法，就是通过控制某些影响结果的变量，主动创造一个“犯罪现场”。

首先，我们找到很多和弗洛伊德有相似处境的个体，这些犯罪嫌疑人有的是白人，也有的是黑人，我们把这些历史数据分成一个处理组和一个对照组，再计算它们在不同场景下的平均结果，最后对这个结果进行比较，从而得出无种族歧视下的因果答案。

这个方法，被称为因果推断的潜在结果模型，利用这种方法，我们可以在无法同时观察同一种研究对象的两种状态下，对因果效应进行研究。

后来，经济学家在因果推断的框架之下，发展了有关因果推断的计量经济学，这个学科利用数学、统计学和电脑技术，对各种经济和社会事件进行研究，正是由于研究武器的不断完善，经济学家也越来越像一个大侦探，探寻一个个复杂社会现象背后的真相。

拥有了研究武器之后，经济学家拓展了一个新的研究领域，那就是歧视经济学。

我们知道，美国是世界上最奉行自由市场经济的国家，但是正是在这个国度，出现了黑人有钱也坐不了公共汽车；有能力工作，却被老板拒绝雇佣的情况。为了证明这种就业歧视，两位经济学大侦探穆来纳森和伯特蓝做了一个实验。

两人制作了很多假的简历，并把这些简历分为白人姓名组和黑人姓名组，也就是说，两组简历除了姓名不同之外，职场技能和经验几乎完全一致，他们把这些制作好的假简历投给同一家公司，然后等待求职回复，这种控制变量的研究方法，就是大名鼎鼎的“随机试验”。

结果出来之后，两位经济学家发现，求职回复的结果出现了很大的种族差异，白人姓名的简历每发出10份，就会收到1个回复，而黑人姓名需要投15份简历，才能收到1个回复。50%的统计差距，无疑证明了就业上显著的种族歧视。

有人会问，如果黑人通过努力，拥有更高的就业技能，是不是可以改变这种现象呢？实验的结果令人更加绝望，高质量技能的黑人简历得到的反馈结果和低质量黑人简历几乎没有区别。而高质量白人得到简历却能额外获得高达30%的回复率。

所以这个实验的结论是，美国职场存在严重的种族歧视，且黑人就算通过自己的努力，也无法改变自己的命运。后来，经济学家们还利用因果关系的研究工具，对歧视经济学进行了更深入的研究，取得了很多研究成果。

除了种族歧视之外，经济学家还把目光看向了美国的邻国墨西哥，而这个国家，最出名的就是长达13年的毒品战争。

2006年，墨西哥总统卡尔德隆上台，宣布开展全国范围内联合扫毒行动，但是贩毒集团也不是吃素的，两个最大毒枭合起来就拥有10万步兵。截止2013年，墨西哥由于毒品战争死亡的人数高达12万人。政府每年还得为此投入90亿美元的巨额资金进行扫毒运动

这场毒品战争带来了什么样的影响呢？经济学家们决定对此进行因果研究。通过上面的案例，我们知道，在因果研究中，研究效果最好的就是随机试验，但是这次研究的对象和内容，并不允许我们采用这种方式，那么我们该如何解决这个问题呢？

哈佛大学经济学系的戴尔教授主导了这次对墨西哥毒品战争的研究，她采用的研究工具，是因果关系研究中的另外一个神器：断点回归。

什么是断点回归呢？断点回归是仅次于随机实验的,能够有效利用现实约束条件分析变量之间因果关系的实证方法。这种方法最重要的步骤就是确定实验数据中的临界值。

我们就以开头的故事来举例，在这个探求学区房和名校的试验中，我们假设名牌高中的录取分数线是580分，那么，578和579分的学生就是试验中的对照组，而580和581分的学生就是实验组，由于580这个分数对学生是否上名校起到了决定性作用，所以580这个点就是一个断点。

我们再回到毒品战争的研究。在这次研究中，戴尔教授研究了三类数据。第一类数据是政府和毒品贸易有关的各项记录，第二类数据则是与毒品贸易有关的杀人案件数据，第三类数据，则是墨西哥自治市的竞选数据，她想看看市长的竞选和扫毒行动的关系。

利用断点回归这项工具，戴尔教授得出了她的研究成果：获胜的墨西哥国家行动党展开了扫毒行动，沉重打击了一些大毒枭，但是当大毒枭倒下之后，底层的小毒枭之间就会争权夺利，从而爆发底盘和利益冲突，最终造成死伤，这就是为什么随着扫毒行动的不断开展，墨西哥每年的杀人案件反而不断变多。

你可能疑惑，为什么大毒枭倒台后，小的毒贩不想着逃跑，而是继续留下来争权夺利呢？这是因为，墨西哥的扫毒行动都是运动式的，不会长期持续，所以扫毒行动的威慑力会逐渐减弱，这才是墨西哥毒品战争的死穴。

墨西哥的毒品战争却告诉我们，仅仅打击台面上的大毒枭，结果并不尽如人意，只有长期持续的禁毒，才能够解决毒品泛滥的问题。这就是经济学家所揭示的毒品战争的真相。

因果关系的研究需要大量的数据进行佐证，而相比于很多晦涩的书籍，李井奎教授的《大侦探经济学》非常照顾普通读者，他在本书的最后一部分通过5个西游记故事，来阐述因果推断的五种研究方法：随机试验方法、回归方法、双重差分方法、断点回归以及变量工具法。

除了上述的内容，李教授还对意大利黑手党，奴隶贸易和男女比例失衡等问题进行了因果关系的研究，如果你对事物的因果推断感兴趣，对经济学感兴趣，我建议你仔细阅读这本《大侦探经济学》。