甚麼是自然實驗 (Natural experiments)，如何利用它們來研究因果效應？
甚麼是自然實驗 (Natural experiments)，如何利用它們來研究因果效應？
解釋經濟學家的研究有時頗棘手。也許他們發展了一種新方法論或理論，但尚未有適用的詞匯，又或者結合了太多分支領域而沒法以簡潔的方式表達。對於經常透過自然實驗研究因果效應而獲獎的吉多·因本斯（ Guido Imbens）而言，他仍然覺得解釋得最好是自己女兒。
「我的女兒 Sylvia在這方面能言善道，她說我們在做實驗但又沒有真正做實驗，這說法完全正確。我們在做的實驗並非為了協助我們回答特定問題而設計。這些實驗當初是為截然不同的目的而設計，但它們幫我們發現了一些因果關係，然後我們把這些實驗當成為原本目的而設計並幫助分析。」
相關性 (Correlation) 和因果關係(Causation)之間是甚麼關係，為甚麼區分它們很重要？
因果关係当然是经济学的核心。它旨在探索和回答人们為何会做他们所做的事情，以及作出特定的决定时会发生甚麼。因本斯长期以来一直在探索相关性和因果关係，并在其职业生涯的大部分时间裡都在证明他确定相关性背后的方法。
因本斯说：「当我们做决定时，总是考虑作出一些决定的结果会怎样。如果我有头痛，应否服用阿司匹灵。我对其中的相关性不感兴趣。我感兴趣的是，如果我服用了阿司匹灵实际上会发生甚麼事。经济学也有相似之处，我们看到人们读书然后获得好工作。但我们真正感兴趣的，是接受更多教育、获得学士学位、高中毕业、获得博士学位的因果效应是甚麼。我们想知道如果人们没有那样做，没有作出如此决定会发生甚麼。」
吉多·因本斯
2021 年瑞典央行紀念阿爾弗雷德·諾貝爾經濟學獎
摘要
摘要
出生：?1963 年出生於荷蘭格爾德普 (Geldrop)
研究领域：?计量经济学
奬项：2021 年瑞典央行紀念阿爾弗雷德·諾貝爾經濟學獎（共同獲得）
获奖研究：对因果关係分析方法的贡献
暑期工：2014 年在 Facebook 當過數個月的實習生
棋逢敌手：小时候是个狂热的国际象棋玩家，经常一次下棋四、五个小时
向诺贝尔博物馆贡献的馆藏：洗衣粉，因為他有许多鼓舞人心的对话都发生在大学期间的一家自助洗衣店
相关性和因果关係
大自然的自然实验:?因本斯如何使用彩票来研究因果关係？
大自然的自然实验:?因本斯如何使用彩票来研究因果关係？
在某些情況下，例如在醫療環境中，隨機對照試驗很簡單。在經濟學中，進行雙盲隨機實驗並不那麼簡單。在這些情況下，經濟學家不得不依賴觀察性研究。以這種可靠的方式釐清相关性和因果关係，正是因本斯獲得經濟學領域最高榮譽的原因。換句話說，有時候當科學有所求時，自然就會介入。
因本斯开始把彩票等事物作為因果关係研究的基础。与其纯綷為研究而不让个别学生修读医学院，以便看看这对他们以后生活的影响，这做法既不可能，亦不道德，因本斯寻找的是数据中已经存在一些杂讯和随机性的领域。例如在荷兰，政府会限制开放医学院的学额，然后以抽籤形式分配名额。他还研究了利用彩票来决定谁能拿到钱的全民基本收入计划的影响。
因本斯说：「在这些情况下，在限制选择的方式和分配对待的方式两方面存在着特殊性，我们可以利用分配机制的一种方法比较身处门槛两边的人，以此来获得可比较的群体，而不受制於我们出现的偏见。?」
在許多案例中，它們並非一定是彩票，而是一些變化讓研究人員能夠找到他們感興趣的事實。然而，對於全民基本收入研究，他們夥拍麻省的彩票公司，並查詢他們是否有興趣合作。他們訪問那些赢得 50 萬美元州彩票的人。在該州份，這獎金的分發方式是中獎者在20年內每年會收到一張 25,000 美元的支票，這系統模仿全民基本收入。
他們專注於 6 年前中獎的人，然後查看他們的年度收入，並能夠對中獎的影響作出非常可靠的估計。
因本斯說：「我們觀察到，事實上這些中了彩票的人與其他人並沒有什麼不同，我們確實看到他們的工作降低了一些，也早了些退休。但是他們的工作量沒有顯著變化。他們贏得的錢大約有 5% 到 10% 會用於減少他們的勞動力供應。」
当大自然介入时：自然实验
因本斯和他的同事如何為因果推论的可信性发展做出贡献？
因本斯和他的同事如何為因果推论的可信性发展做出贡献？
『可信』也许是因本斯日常用语中最重要的一个词，也是定义他职业生涯的一词。
他说：「经济学家一直试图在实验之外，寻找我们可以建立可信的因果推论的方法。关键是以可信的方式做到这一点。因此，自然实验文献建立在已经存在的想法之上，但真正着眼於在有重要问题且无法进行常规实验的环境中，尝试获得可信的因果关係。」
当因本斯和同事开始研究这些问题时，人们觉得经济学中的随机实验很难做到。在七、八十年代，曾经有些主要关注劳动力市场计划方面的实验，但研究员在进行这些实验时遇到了很多阻力。
经济学家一直试图在实验之外，寻找我们可以建立可信的因果推论的方法。
因本斯说：「你告诉失业的人，好吧，你必须到我们办公室来，也许你能参与一些培训课程，也许这会帮助你找到工作，但也许不会。这样很难激励人们為此前来，因為他们知道自己实际上可能得不到任何帮助。」
故此行政人员不喜欢这些随机实验，而且进行这些实验非常昂贵。即便如此，这些方法也没有足够的能力去真正找到他们想要的效果。
「當時，約書亞·安格里斯特（Joshua Angrist）、戴维·卡德（David Card）和我在想，即使可以进行这些实验，我们也无法透过进行随机实验来估计读大学对未来薪酬的影响。」他续说。
同為诺贝尔经济学奖获奖者的阿巴希·巴纳吉（Abhijit Banerjee）、艾丝特·杜芙若（Esther Duflo）和麦可·克雷默（Michael Kremer）的贡献是进行了较小规模的实验，通常是在人们没有考虑过进行实验的环境中进行。因本斯说，他们不仅在这方面成功了，而且还建立了一个完整的基础设施，在发展经济学及其它领域掀起了新一轮的实验浪潮。
他说：「这两类研究的方向存在非常有效的互补性。如果你能够做实验就很棒了，它们真的是最佳解决方案。但这并不能消除一个事实：将会有很多你无法进行实验的情况，需要以某种方式将就着使用观察得来的数据去推论。找到仍然可以获得可信估计的方法，对於这些情况来说将非常重要。」
信誉革命
经济学的某些部份有时会变得非常深奥，但我认為经济学的很大部分最终会靠现实世界中出现的问题而变得较容易理解。
科技行业对经济学研究有甚麼影响？
科技行业对经济学研究有甚麼影响？
对於因本斯来说，史丹福大学与硅谷的距离之近不仅令人兴奋，更是灵感泉源。世界上最有影响力的科技公司前往大学的路程短得踏单车便可到达，这代表即使是一般的计量经济学会议也会有很多科技公司派员出席。科技和经济学两个行业之间存在着共同利益，并且许多经验得着也可以在两者之间互通。因本斯对科技公司正在探索、构建和测试的内容非常好奇，他甚至在贵补肠别产辞辞办实习了一个夏天，只是為了看看他们感兴趣的问题类型。
因本斯说：「那环境非常鼓舞人心。对我而言，最理想是当我发现问题之间相互联繫的时候。它们与我在其他个案中看到的一些问题具有相同的本质。他们使用了很多我参与开发的方法。这鼓励了我致力研究方法。我试图找出具有一定普遍性的问题的解决方案，但也在一些私营行业所做的实验类型中找寻这些方案。」
因本斯表示，科技公司经常发现经济学领域发生的事情非常有趣，并且与他们的业务相关，因此许多科技公司正在聘请自己的经济学家。
他說：「我一直與Susan Athey和Raj Chetty一起做研究工作，試圖找出把短期實驗與長期觀察數據結合起來的方式。你不可能真的持續三十年做實驗，所以你需要找出方法把你可能獲得的四或五年實驗結果的數據與其他觀察性研究方法結合起來，以找出對長期的影響。這些東西都與實證經濟學的許多領域非常直接相關，並在政策界產生了令人難以置信的影響。」
因本斯繼續說：「经济学的某些部份有时会变得非常深奥，但我认為经济学的很大部分最终会靠现实世界中出现的问题而变得较容易理解。而在美國有一樣令經濟學家非常興奮的事，那就是，政策界和學術界的經濟學家以及非政府組織和私營行業之間，事實上有很多互動。」
科技与经济之间的溢出效应
偶然的职业选择，如何令因本斯成功获得诺贝尔经济学奖？
偶然的职业选择，如何令因本斯成功获得诺贝尔经济学奖？
儘管因本斯获得了那麼多的成功和荣誉，但他仍然觉得有趣的是，他自己的经济学之路本质上就是随机的。
他说：「当我回想起在荷兰读高中时选修计量经济学，会觉得有点好笑。我选择这领域时并不太知道它是甚麼，但结果证明那是个非常幸运的选择。」
即使这领域不断发展，他的整个职业生涯都仍留在这领域之中，并且随着眼前的更多变化，他对经济学的兴趣仍一如既往。
他繼續說：「經濟學現在是一個非常有趣的領域，因為它會給你很多機會，現今你可以做這麼多不同的東西。經濟學家可以分析數據、思考激励措施和有關經濟行為。這是一個用途廣泛的領域，正因如此，你需要能夠與許多不同學科的人互動。我們領域的定位非常好，讓我們進行很有趣的跨學科研究，而我認為這在可預見的未來都會繼續是這樣。 」