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事儿关经济 读书有感

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...

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互联网产业观察

新媒体营销中随机分组实验的失败

这个话题可以很深,我这里只是随便写写。当然我也不去定义什么是“新媒体”了...基本上下面可以视之为社交网络媒体。此文纯属若干无知的随便念叨,内行请无视。

记得原来在做社会实验的时候,最头疼的就是网络效应——这东西会让你的随机分组失效。如果网络扩散是均匀的也就罢了,这东西还不均匀,搞得随机分组基本上被破坏殆尽。今天和做社会网络营销这块儿同事聊起,发现他们在新媒体营销上也是遇到了类似的问题——传统的A/B test基本失效,因为control组会被极大程度的“污染”。和电视营销的地理隔离还不一样,社交网络是无孔不入的...

但是偏偏,我们还是希望可以利用这样的网络效应的——主动的传播岂不是更好?于是问题就变成了如何去精准衡量网络效应。

从我们以前的做法(可以参见我的硕士论文,in English),基本上是需要动用IV的...哎,然后这个IV还其难找无比。有些幸运的情况,IV是可以找到的,但是也需要一些外在的shock强行的打破现有的网络连接。

如果说要找一种比较简单的做法,那可能就是类似于spatial econometrics他们做的那样,对各个个体在空间中的位置进行加权。比如你要衡量微博营销的ROI,肯定要跟踪到实际覆盖的个体,然后在构造了网络结构的基础上,对个体的位置进行加权。但是讨厌的是,位置或者连接这些东西都是内生的...所以需要去找自然实验,然后去找工具变量...

总而言之,在我读过的为数不多的paper里面,可以很好的衡量网络效应的很少,而那些极少的还是控制了可控的资源的(比如实际的物品发放而不是新闻式传播)。感觉受新媒体的影响和冲击,很多传统的营销方式都在面临着极大的变化,做的好的往往不是分析人员算出来的而更多的是营销人员一步步摸索出来的...

所以,其实我想说的是,可能需要增加一些更好使用的指标来衡量新媒体营销的力量,而不是期待更好的分析方法的改进来支撑营销。后者还需时间来打磨(如果不是case by case的找IV的话)...