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看起来越来越有意思(bù kào pǔ)的研究

本来想说说一月份这一期AER的,结果看到American Economic Journal: Applied Economics就忍不住先笑了。看完这一期AEJ的摘要再去看了一宿神探夏洛克第三季,瞬间感觉欢乐的好满足...

AER一般还是有一些理论文章的,所以有的时候感觉还是,有点艰涩的无聊着,毕竟现在的理论研究都是marginal contribution,不是那个圈子里一直浸淫着的其实不是那么关心他们又搞出来什么小突破。AE专刊则全是各种各样稀奇古怪的应用研究,尤其以田野实验居多...所以看起来欢乐比较多。

大家可以围观一下这些发现(这期是health专刊么?)

  • Dynamic Implications of Subjective Expectations: Evidence from Adult Smokers: 主观上,人们觉得年龄啦,种族啦,父母寿命啦这些对个人健康的影响更大,而不是抽烟与否。有趣的是,事实上抽烟的人比理性预期模型预测的更为关心他们自己的健康...(好吧我没细看这是个什么样的理性预期模型,总之就是,其实抽烟的人自己也知道不好啦)。
  • Influenza Vaccination Campaigns: Is an Ounce of Prevention Worth a Pound of Cure?:在安大略省的研究发现,如果我们扩大疫苗的接种范围,整个人群会有额外的收益,尤其是老年人,虽然边际收益在递减。哎,这不是,验证了一个人所共知的事实么...政府有钱的话还是集体接种吧(主要是公认的安全的传染病疫苗,不会导致意外疾病的那些)。
  • Small Steps for Workers, a Giant Leap for Productivity:在一个小型的钢铁厂中观察发现,虽然在过去的12年中生产条件没有任何改良、资本投入没有增加,但是产量却实现了翻倍。研究者认为这样的生产力飞跃主要是来源于劳动者劳动效率的进步,比如减少停工时间、加快生产速度和周期这些。呃,这就是传说中的,积小流成江海?
  • The Great Equalizer: Health Care Access and Infant Mortality in Thailand:这个是泰国2001年搞得一个30泰铢的医疗保险补贴项目,项目显然是成功的,穷人的健康状况得到了极大改善、婴儿死亡率下降(衡量公共健康水平的主要指标)。好吧,又一个不出意料之外的结果,实验设计也是相对简单的test-control。
  • Child Gender and Parental Investments in India: Are Boys and Girls Treated Differently?: 通过一种新的实验设计方法,在保证男女婴儿出生率一样的情况下,研究者发现男孩还是受到了家庭的优待,且相比于其他的发展中国家而言,印度的男孩身高体重都比女孩更高。人们以前的一个怀疑是,女孩在大的家庭中比例更高,从而平均来看男女孩受到的家庭关爱可能差不多。针对这个疑虑,作者们所谓的新的方法呢,就是他们只关注家庭中年幼的孩子,假设年幼的孩子出生的时候男女概率还是一样的。这也就是说,不存在针对女婴的堕胎和弃婴行为。显然,依旧不适用于天朝...好失望。
  • Parental Education and Offspring Outcomes: Evidence from the Swedish Compulsory School Reform: 瑞典的义务教育改革显示,母亲的受教育程度对(男)孩子的健康和技能水平有正的影响,而父亲则没有。作者指出,这种现象的原因之一可能是,当年改革影响到的父亲们没有因教育的增加而获得劳动市场相应的回报增加。所以北欧的男性还是那么可怜么,完全取决于女性的进步程度啊。

看完的感觉就是,这么多年这些研究的水平没感觉有明显的进步啊。无论是研究方法还是想法,都缓慢的在那里盘旋着。

话说这期AER倒是有篇paper蛮有意思的,Immigration and the Diffusion of Technology: The Huguenot Diaspora in Prussia,讲的是胡格诺派教徒的移民带来的纺织业进步。结论其实平淡无奇,主要是他们用的数据和IV。数据是1700年移民名单和1802年当地企业的产入产出数据。IV方面,

We instrument the share of Huguenots in a town’s population in Equation 2 with the population losses. Exogeneity comes from the fact that the largest part of population losses did not emerge due to the act of war itself but through the occurrence of the Black Death in the 1620s and 1630s.

也就是说,十七世纪二三十年代的黑死病,给了这些人一个用外生冲击来构造工具变量的机会。哈哈,大家是多么费尽力气的寻找外生冲击啊...


Comments

  • Wolfram says:

    黑死病,就是鼠疫,在那个年代比艾滋病(现在和以后流行病的发展趋势)、肿瘤的危害大多了,一死就死一片,都写在各种史书里了,做IV应该还好吧。掌握一些历史知识不算绞尽脑汁吧。
    “对照”在卫生统计还是挺常用的,没有baseline,混杂太多,不好比较,所以很多case-control。
    感觉以后大数据扩展到人身上,60亿人的database还是有很多信息可以分析。


    • liyun says:

      嗯嗯,找到黑死病作为IV不难,难得是搜集当年的历史数据,具体到某个地理区域什么的。你也知道啦历史文献里面数据都是很散的,很多idea想到了却搞不齐数据这样。


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