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20年后微观实证领域会是什么样子?

  在与好友见面聊天时提到一个话题,其实以前也表达过看法,但觉得20年太遥远。但如今的世界变化太快,也许20年真的转瞬即逝。

  我们目前所看到经济学微观实证,或者叫做应用微观计量研究(applied microeconometrics)在国内可谓朝气蓬勃,欣欣向荣。大约在2008年Angrist and Pischke的MHE英文电子版已经在中国留学生中流传,2009年这本书的正版刊印。到了大约2013年前后,大陆的年轻学者和一批博士生掌握并开始传播MHE的操作模式——因为2012年大陆出版了MHE的中译版。大约到了2015年之后,国内主流期刊的微观实证部分出现了被“MHE套路”论文占领的趋势。这个趋势从目前看还要持续一段时间,但反思和批判已经开始。

  上述内容可能与实际情况有年份上的出入,但大致的发展历程应该没有太大问题。MHE并不是一个专项技术,不是DID或者RDD之类具体的操作模式,而是一种流行趋势或者叫思想方法——这一点其实不少模仿者(追随者)可能没有意识到或者没有太在意。

  随着信息技术的发展和计算机技术壁垒的消除,原本需要5年左右传入国内并被推广的微观计量技术,现在只需要3年甚至更短时间就可以被普及。所以有人提出MHE包含的IV、DID和RDD等识别方法会在未来被取代。

  我个人的看法,这些技术还会存在相当长时间,这个周期在国内大约是15-20年。判断的理由是,不少技术在中国缺乏相应的数据作为推广基础,所以在短期内很难取代上述技术。在没有替代品的情况下,上述技术依然会充斥学术杂志的版面。

  可能会对技术扩散和技术发展走向产生深刻的影响的数据大致为两类:微观长期面板(长期追踪数据)和大数据。长期面板在中国是极度匮乏的,CHNS是目前具备长期潜质的数据库,但用过的人都知道,它的attrition rate非常高,在未来几乎无法用来做dynamic panel。所以,更值得期待的是类似CFPS的数据库。而通常,一个成熟稳定的长期个人追逐数据库需要10期左右的高质量数据,这么算起来,CFPS(据说计划是做20年追踪,现在已经过去好几年)未来如此保持质量是可以承担这项重任的。而等到CFPS数据完成剩余十多年的追踪,数据清理完毕并对大部分公众开放,大约要等15年以上。而这些数据进入学术界动态面板的分析并发表到国内顶尖刊物上,还会耗费几年时间。所以最乐观的估计也要等20年后,这项技术才会被中国经济学主流所接受,成为主要的教学内容就会更晚。 20年之后,我都已经是一个快被淘汰和退居二线的老教师了。读这篇文字的同行们有一些已经退休,有一些将要退休,最年轻的恐怕也过了科研的黄金年龄。所以,我们能做的是从现在起,自己学好这部分技术,并在本科(最迟是在研究生阶段)开始教授微观长期追踪数据的动态面板技术——哪怕只教一点点。因为等他们这个年龄段进入科研黄金期,差不多这项技术会成为重点。

  而且根据我的判断,未来一个时间点上一定会出现动态微观面板研究井喷的情况,这个点大致离开现在20年,但如果CFPS数据质量稳定,可能井喷会提前到距今17-18年的未来。这种井喷现象正如IV和面板在一定时期内井喷一样。而我们目前所经历的DID和RDD的井喷,也是一次catch up的过程。这个过程有减弱的趋势,但应该还没有结束。

  回过头来,我们看另外一个类型的数据:大数据。大数据其实不完全在经济学或者说计量经济学覆盖的范围内。起码,传统上我们认为大数据更属于计算机技术的范畴。经济学家一定要做大数据研究,那么目前的实证技术就面临极大的挑战。参数估计未来要让位给非参估计,而这一转变会使非理论计量、非统计、非计算机或工科背景的经济学博士被大量淘汰。在中国大陆,非上述背景的经济学博士占绝大多数。从这个意义上说,这个残酷的转变不会很快到来。完全淘汰掉这一大批人恐怕需要半个世纪以上的时间,最少需要35年以上的时间。所以,现在已经进入学术圈的人们不用恐慌会被大数据和非参完全取代。

  按照最乐观的估计,半参估计在未来几年应该会伴随着大数据进入经济学研究领域而重新走进我们视野。之所以这么说,是因为半参估计本来就是微观实证的一个标准操作,不是完全没有“群众基础”。而且,即使不使用大数据,半参估计也有很大的应用前景。所以结合上述分析,在还能转型的情况下,年轻学者加强半参和非参学习非常有必要——如果还想在未来的竞争中处于优势地位。

  最后简单描绘下20年后,中国经济学主流杂志的微观实证论文大概会是何种模样:

  劳动经济学会出现大量以CFPS或其他长期追踪数据为基础、动态随机效应模型为基准的研究。收入分配、代际传递性、人力资本迁移流动、家庭储蓄及消费行为的动态演变将会是重中之重。运用半参和非参的比例将增加,传统的参数估计将会逐渐成为辅助手段。

  发展经济学会出现以高频交易数据和物流数据取代传统GDP核算的趋势,并且以整合大数据作为判断地区经济发展的基本指标。计量模型的重点转移到处理大数据与核算地区生产力、交易成本、物流成本等方面。传统意义上的宏观发展指标将极有可能汇总自这些微观大数据。

  所以,无论是目前尚且年轻的从业者,还是未涉足江湖的年轻学子——留给我们更新知识的时间已经不多了。返回搜狐,查看更多





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