诺贝尔经济学奖获得者赫克曼课件

,#,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,#,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,#,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,#,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,#,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,#,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,#,单击此处编辑母版标题样式,#,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,#,2000,年诺贝尔经济学奖获得者,詹姆斯,赫克曼,James J,Heckman,2000年诺贝尔经济学奖获得者 詹姆斯赫克曼,1,个 人 档 案,全名：詹姆斯,约瑟夫,赫克曼,(Jams Joseph Heckman),出生：,1944,年,4,月,19,日美国芝加哥市,国籍：美国,星座：白羊座,获奖时间：,2000,年,10,月,11,日，与丹尼尔,麦克法登分享,获奖成就；创立了分析选择性样本的理论与方法,个 人 档 案全名：詹姆斯约,2,主要经历,1970-1973,年,哥伦比亚大学助理教授,1973-1974,年,哥伦比亚大学副教授,1974-1977,年,芝加哥大学副教授,1977,年以后 芝加哥大学经济学教授,1985-1995,年 芝加哥大学亨利,舒尔茨教授,1995,年以后 芝加哥大学亨利,舒尔茨杰出功勋教授,学位,1965,年 科罗拉多学院,(,数学,),文学学士,1968,年 普林斯顿大学,(,经济学,),文学硕士,1971,年 普林斯顿大学,(,经济学,),哲学博士,主要经历学位,3,公职与荣誉,1980,年 经济计量学会资深会员,1983,年 美国经济学联合会约翰,贝茨,克拉克奖,1985,年 美国艺术与科学研究院院士,1992,午 国家科学院成员,1998,年 中西部经济学联合会会长,通信地址,Professor James J.Heckman,Department of Economics,1126 East 59th Street,University of Chicago,Chicago,Illinois 60637-1588,E-mail:,j-heckmanuchicago.edu,Web page:lily.src.uchicago.edu,公职与荣誉 通信地址,4,自 我 点 评,我致力于探讨样本设计对由那些样本获得的经验估计的重要性，样本选择是严重影响对社会统计学的解释的普遍现象：我帮助把同行的注意力引导到了这个论题。此外，我还探讨了未能说明劳动供给和生产率动态模型中不可察变项的后果，这种不可察变项,称为“异质性”,严至地影响了人们可从动态数据中所作出的论断：人各有别这一假设可以说明社会科学中极其多样的经验规律性。,我的主要目标,但也许并非我的主要贡献,是为经济学提供一个真空的基础，使它没有形而上学的或政治的倾向性，同时把以经验为根据的试验从不以经验为基础的庞大的经济体中分离出来。我所有的工作就是建立可测试的经济模型，并且要求把可知性的从臆测中分离出来，而不管这些臆测是流行的或广为采纳的。虽然试验中根据经验的内容很少，而且人们对它的发展关注很欠缺，使得许多人觉得它不可预测。但是将经济学建立在以经验为根据的基础上，并且抛弃目前大行其道的那些主,观因素，或许我们能在这方面获得长足的进步,。,自 我 点 评 我致力于探,5,学 术 贡 献 提 要,赫克曼由于对微观计量所做出的杰出贡献而与美国经济学家丹尼尔,麦克法登一起荣获,2000,年度诺贝尔经济学奖。根据瑞典皇家科学院公告，他们对经济学所作出的员献主要表现在,“,经济学理论的发展和计量经济方法论的创新,”,方面，他们,”,从根本上改变了微观经济的应用研究,”,。其中，赫克曼对微观经济计量学的突出贡献主要表现在对微观计量技术及其对劳动力供给和选择理论的研究方面。,学 术 贡 献 提,6,一、选择性偏差理论,赫克曼将微观计量理论创新与应用性实证研究相融合。他的研究集中在劳动力供给、劳动收益、失业的持续时间和判别分析、劳动力市场的项目与政策评价等、尤其是他使用选择性资料建立劳动力供给模型，以及基于模型研究选择性偏差和对模型进行的二阶段估计等，其思想和方法从根本上改变了经济学的应用研究。,计量经济学讨论“选择”问题是从赫克曼（,1974,）研究已婚妇女自我选择参加工作还是选择不工作既作为家庭主妇开始的。显然选择工作的妇女为一个群体，不选择工作的妇女为另一群体，而市场工资只能从选择工作的群体中观测。因此，这样得到的赤场工资样本就是选择性样本，故这种样本不是随机地从妇女这个总体中抽取，换言之，对选择性样本的统计推断就可能有偏差地反映总体的特征。这种偏差即为选择偏差。类似地，这种非随机生成的微观数据还有诸如是否加入工会，是否作为劳动力，受教育程度的选择，居住地选择和交通工具的选择等。以是否选择作为劳动力为例，作为劳动力还是坐享社会福利是美国工人的一种自我选择，这种选择显然直接决定了劳动力供给。随着,70,年代社会福利的发展，经济的“滞胀”，工人选择上班即可获得市场工资，亦可能会遭遇解雇而失业，选择不工作可能会获得社会福利和其他收益，即影子收入。,7,因此，工人必须比较上班与不上班的收益与风险从而决定其选择。要通过计量经济模型来描述选择性经济行为和劳动力供给，显然就必须使用选择性数据资料。由于选择工作的工资和工作时间只能在选择工作的群体中观测，因此，这样的样本是非随机的，且这样的样本也是不完全的，即存在数据丢失,(,没有观测到不选样工作的群体的数据资料）与经典计量经济模型相比较。以众所周知的消费收入模型为例，消费作入因变量，它的观测值被认为是从总体中随机抽取的消费支出，收人数据也是如此。因此，在对随机优动合适的假定之下，通过样本数据所估计的消费模型至少能,致地反映消费与收入的关系。即通过样本能推断总体特征。然而，使用选择性样本。如果对模型的设定、估计、检验等方面不进行相应的创新，所估计的模型就不可能,致地反映变量之间的关系，通过样本也就不能推断总体的特征。此外，经典模型中的因变量观测值是,组确定的数据、而微观计量模型中的因变量观测值则可能赋值,1,或,0,（如选择工作为,1,，不选择工作为,0,）。甚至是,0,、,1,、,2,等这样的顺序数据（如对多种选样进行排序并分别记为,0,、,1,、,2,等）、因变量的观测值具有这种特征的模型称为有限因变量或数量反响模型。,因此，工人必须比较上班与不,8,类似的问题还有截断（,truncation,）与过滤（,censor,）如果因变量表示参加工作的收人、那么其观测值就从最低收入处以截断低于最低收入即不参加工作的人的收入因无法观测而没有包括进来从而使因变量的分布被截断,。,由此而引出相应的设定、识别、估计与检验等题。而过滤则是指对因变量观测值，基于某种判别准则进行归并，如满足特定的准则对因变量观测值定义为,0,，否则为,1,。利用截断模型和过滤模型也能研究很广泛的微观经济问题。总之，使用上述所及的微观数据的模型的因变量一般都不能直接观测，因此，具有这种特征的模型也成称为潜在（,latent,）因变量模型。这样一来，研究诸如选择问题的微观计量模型从资料、设定、识别、估计、检验和应用等方面几乎从根本上改变了经典的应用研究。很明显，微观计量研究的是个人或单个厂商的选择。因而是一种典型的经济行为。因此，选择性问题不仅在统计推断与建模方面是一种突破，而且也丰富了微观经济理论。赫克曼正是这种研究的开拓者之一和杰出代表。,类似的问题还有截断（truncation）与过滤,9,二、劳动力供给模型,赫克曼研究选择性和选择偏差问题是基于他所建立的已婚妇女的劳动力供给模型（,1974,），他在研究美国已婚妇女是否选择工作这一现象时提出了选择性问题，由于能直接观测的是选择工作的已婚妇女的市场工资，而选择不工作的妇女可能会因坐享社会福利或从其他渠道而获得的收入不能观测，称其为影子工资，显然市场工资只能从选择工作的群体中观测，这样得到的市场工资样本就是所谓选择性样本，这种样本不是从已婚妇女这个总体中随机抽取，由此导致使用选择性样本来推断总体特征就有可能产生偏差。因此，模型从设定到估计与检验均须考虑这种选择性数据并基于模型分析其偏差。,赫克曼主要的工作是将选择性问题内生化，即已婚妇女选择参加工作是效用最大化的结果。这样，他所建立的已婚妇女劳动力供给模型为两个方程所组成的结构模型。其中，第一个方程为观测的市场（工作）工资方程，其外生变量为影响市场工资的因素（常规性外生变量,),，第二个方程为影子（储备）工资方程，其中的外生变量除了常规的可观测因素，还包括工作时间。,二、劳动力供,10,但影子工资是不能观测的潜在变量，而个人对工作时间的选择可以调节使得市场工资等于影子工资。当工作时间大于,0,时，说明工人处于工作状态，此时可观测到的内生变量为市场工资和所有外生变量，但影子工资不能观测。因此，与经典模型相比较，赫克曼的劳动力供给模型中某些内生变量为不可观测的潜在变量，对这一模型的估计必须考虑样本是一种非随机的选择性样本，赫克曼利用扰动的正态分布和恰当的变换导出了这种样本的极大似然函数，并由此获得基本结构参数的无偏估计和市场工资方程的估计，然后使用估计的结构参数来预测选择工作和工作时间的概率，以及储备工资和市场工资的概率。赫克曼,1978,年的工作是对上述模型进行改进，与前述模型相比较，其特点：一是定义虚拟变量，其对应的判别准则是潜在变量大于,0,时，对虚拟变量赋值,1,即选择工作，否则为,0,。与经典模型中反映结构变化或政策变化的虚拟变量相比较，这里的虚拟变量实质上是针对潜在变量而定义的。二是在市场工资（因变量）方程即第一个方程中，被解释变量除原有的外生变量外，还包括潜在变量和虚拟变量，而在影子工资（第二个方程的因变量）中，解释变量除原来的外生变量之外，还包括市场工资和虚拟变量,。,但影子工资是不能观测的潜在变量，而个人对工作时间的,11,这样，赫克曼,1978,年的模型更直接反映了市场工资和影子工资的交互影响，他通过定义虚拟变量来反映结构变化和虚拟内生变量以揭示这种交互影响。当然，这一模型在估计，检验与识别等方面就更加复杂，但用这种模型所描述的经济行为更为广泛，如是否加入工会，评估某些社会项目（计划或经济政策）的效应等。实际上，这个这个模型稍加改进就可用于评价就业法的效果。赫克曼正是定义与设定了倾向于公平就业法的“情绪”变量与方程，并于兰德斯（,Landes,1968,）的公平就业方程相联立，以形成评估就业法的效果的结构模型。这一方法亦使用极大似然估计，因此这类模型亦可用于评估经济政策的效应，赫克曼在这方面的工作也是他获奖的重要因素。,这样，赫克曼1978年的模型更直接反映了市场工,12,三、二阶段估计,赫克曼对微观计量的另一杰出工作是他所提出的二阶段估计。赫克曼,1974,年是使用极大似然方法估计已婚妇女的劳动力供给方程，当时所使用的极大似然估计没有考虑扰动的截断。稍后，赫克曼于,1976,年提出了校正截断偏差的二阶段估计。其基本思想是，第一阶段：在扰动为正态扰动的假设下，导出工作时间大于,0(,即选择工作,),的条件下，对市场工资的扰动的条件概率，这一条件概率的条件为工作时间大于,0,，从而使其由不可观测的影子工资所在方程的参数和市场工资方程的有关参数来表述。这样，这,条件概率实质上转化了不可观测的因变量即影子工资。第一阶段即是使用全部样本信息对上述条件概率进行概率极大似然估计。第二阶段：利用第一阶段的结果对市场工资方程进行普通最小二乘估计,(OL