《大侦探经济学》是一本由李井奎著作,中信出版集团出版的平装图书,本书定价:78.00元,页数:304,特精心从网络上整理的一些读者的读后感,希望对大家能有帮助。
《大侦探经济学》读后感(一):最佳经济学科普书
在比较公众号看到推送就下单了,似曾相识的感觉在读第一章的时候就出现了,以至于有次吃饭前还没忍住掏出来读。因为这本书跟黄少卿老师当年开的《中国经济专题》课程的结构太像了,尤其是文献选择,我还记得老师当时讲的missing women和政治连结的两篇文献,但由于当时对工具变量、双重差分这种在理论上没有接触,总是觉得这个课程的文献太难。
我想黄老师应该也体会到了学生的困惑出自哪里,才有了后记这一段对话吧。
但是在读本书的时候,一章章读过来,并不知道有黄老师的影子,只是觉得这本书真棒可以作为黄老师以后的教材了。
最后读到后记看到老师出现真是百感交集,陆铭老师、黄少卿老师和许永国老师都是交大读书时候特别喜欢的老师,东方证券的陈达飞博士,阅读量是我见过最吓人的,很开心能在后记中看到仰慕的老师们都在一起。这是迄今为止读过最棒的经济学科普书了!
《大侦探经济学》读后感(二):实证,社科的基础思想
这本书用几个前沿的文献讲述了经济学家如何使用计量工具,在无法进行实验的社科领域,去探寻出两个实验组,并检验其后背的因果关系。这让从经济系毕业多年的我重新找回了经济学的乐趣。我觉得不只是经济学,每一个对社会科学感兴趣的普通人都应该有这种实证思维,去探究真正的因果性。
特别喜欢里面在面对韦伯、孟德斯鸠的理论时所说的,大致是:人文知识分子向来强调对经典哲学和社科的阅读...但经典都写于实证不可能的时代。从概念到概念,这种方式创造出了许多漂亮的理论框架,但是无法校验也就无法积累知识。
我受够了太多所谓人文知识分子推崇的,海洋与陆地文明论、地理决定论、文化根源论、制度决定论等等,这些归因就是架空出一个看似合理但无法证伪的逻辑。这些宏观议题是个随便什么差异都可以解释的大染缸,看上去精妙,但实际完全忽略了背后真正的因果性。
为什么现在少有那种思想大家(甚至还有人分析为什么现在没有大家)?所谓大家的精妙逻辑推论在数据前是多么地不堪一击,实证撕去了那些所谓思想大家的遮羞布。
最后,虽然偶尔也会读几篇感兴趣的经济学文献,但已经非常吃力了。看到有很多非常有意思的研究,但无力阅读。我在想如果有一些经济学科普学者,把这种做成杂志,定期出几篇经济学近期发表的有趣的研究该多好。还能破除许多强行归因、固化思想的伪科学。
《大侦探经济学》读后感(三):用实证手段检验时下热点议题
因为京东最近搞活动,所以连着看了好几本今年出来的书。
一般来说,除非是和工作相关,否则很少看年内出的新书,无他,就是因为要花钱。
因为也在学术刊物发过论文,所以对本书核心话题因果推断并不陌生,因此对于文中的工具描述理解起来没有难度,而文中反复多次的《女士饮茶》,自己都不记得什么时候看过,当时以为是小说。
作者这本书里面,我个人觉得在普及实证分析方法上面,如果是没有接触过的,理解起来并不容易。但是作者精心挑选的议题,却让我有所收获。
我印象最深的就是论证资本主义和新教伦理没啥关系,马克思韦伯的分析是错的,那么我们这些不信教的照样可以把资本主义搞好就是言下之意了。
还有对美国贫富差距扩大的论证,完全切合当下的热点,美国人正在寻找共同富裕的道路,而我们可能还没分析好走什么道路比较合适,但是知道山就在那,不管路是什么样,已经迈开脚走上了。
还有原来对北京雾霾和取暖政策的实证,已经有确定性的结果了,诸如此类的时政议题,就是几年前的热点,但是热点消逝之后,很多学者给出了确定性的解释,却因为随着媒体关注度的消失,没有被推到大众眼前,这其实是有点可惜的,而本书把对这些议题最前沿的论证汇集编排,让学术圈外的人看到,本身就很有价值。
《大侦探经济学》读后感(四):把实证文献当推理小说看
李井奎老师这本书应该会注定大火吧。适合入门者和科普爱好者阅读。
本书评包括三部分:内容简介,关于当前实证研究和实证学习的吐槽,书中干货提炼
1. 内容简介:
不知道有多少人有这种发觉:这个世界上有很多事情其实都是和常识与直觉相悖的。经济学里有很多有趣的研究,例如金钱会带来幸福感吗?粗略看去,的确越有钱越幸福。但如果假设有这样一个因素,例如认知水平和能力水平,会影响一个人致富能力,也会影响一个人获得幸福的能力。于是认知水平和能力水平越高的人越有钱,认知和能力水平越高的人也更容易获得幸福,那么这一因素在同时影响一个人是否有钱和是否幸福,也正因为这一点的存在,会导致有钱和幸福的表征同时出现在一批人身上。于是让大众觉得越有钱越幸福。这个因素也是因果推断中讲的混杂因子,在实证推断中,属于会影响对有钱是否带来幸福这一逻辑推理过程中的干扰因素。当完全剥离影响是否有钱和是否幸福的其他干扰因素后,会发现两者之间关系其实很小(Roberts,2011)(Diener & Fujita,1995) 。学会这套思维,重新梳理和考虑许多想当然的事情,就可以认清现实中许多迷惑人的话术和陷阱,更是可以帮助认识现实中一些误区和谜题。当然更有意思的是,把自己带入大侦探角色,试着去回答一些问题。
比如这本书里举的一些例子,有实用性非常强的:上大学能提升收入吗?上精英高中会影响考大学分数吗?还有一些较为形而上的:新教伦理是否影响经济发展?东亚地区女性出生比例是否是人工干预,而性别歧视多大程度上与经济相关?奴隶贸易、殖民统治影响当地经济发展吗?
当然,这本书并不仅仅是在科普社科思维或者实证思维。书里举出的案例,都是实证文献学习中耳熟能详的经典案例,完全可以作为入门因子来看。作者很悉心的按主题不同,编到了十个章节。同时介绍了许多经典案例的背景知识,讲来比较妙趣横生。穿插介绍了各种时髦的方法,随机试验,断点回归,DID,PSM,IV。毕竟是出于老师的天性,生怕学生看了就忘,后面又编个西游记故事,构造了几个案例重新介绍一遍。
2. 当前实证研究和实证学习:
(不感兴趣可跳过)
国内实证分析兴起大约也是十几年前左右,想想以前eviews居然是一门正经被教授的课程,现在谁还用eviews呢。从前,数据扔到回归方程里,捣鼓出几个星星就可以发文章的,到现在,你必须有完整的基准回归,稳健性分析,有合理的内生性处理,工具和方法当然是越来越精细和复杂。大约在国内,实证的发展是从纯理论-重视实证-理论为主实证为辅的曲线发展的。自从P值的光环不再神秘,大量滥用P值的水文研究以后越来越难发表。因果推断成为新的炙手可热的实证方法。
而原因,有关因果推断(此前已有《 为什么 : 关于因果关系的新科学 》的书评 因果关系:别真当科普书看了(为什么)书评 (douban.com) )的各种介绍都会强调,研究数据背后的因果关系最重要,数据之间的相关关系不代表就真的有联系。“如果你严刑拷打数据,只要时间足够久,你让它招什么都行”,盲目崇拜数据和工具,将导致变量滥用和工具滥用,一切以显著性为纲,机制退而求其次,所有一切围绕结果看。而近几年实证研究的发展,就体现在对机制越来越重视,审稿人从拷问你内生性到拷问你机制,实质上都是对理论分析或者说人的认知越来越重视的体现。
但是想做好的实证分析真的是太难了。统计和计量经济学的学习极为枯燥,且有难度。有什么号称很有趣的《 基本无害的计量经济学 : 实证研究者指南 》也是极为难懂;写得细致的你能听懂的,例如古扎拉蒂的《计量经济学基础》,厚度堪称资本论;我当年入学,老师甩给我一本陈强的《高级计量经济学及Stata应用》,倒是略微薄一些,老师说这本书就是用到就翻,但是说实在的,字都认识,但看不懂在说什么。统计学忘了?那你怎么能看懂计量呢?计量忘了?那你怎么能看懂结果呢?上课也是,我对我们学院的计量经济学课无力吐槽。毋庸置疑,我们学院的计量经济学课教师均聘自我校计量经济学研究中心的博士毕业生,即便是面对硕士研究生,他们也会讲到极为深的数学原理,天书一般难懂。最关键的是,等你后来回头想想,课上学的什么基本都忘了, 收效甚微。最终大部分原理的恍然大悟和实证的操作,基本靠各种学习班和培训班以及自己做实证过程中反复查文献,一点点磨出来的(此处应当感谢我们导师对于培养学生方面不吝金钱)。
所以希望李井奎老师这本书,能在沉闷的实证研究和实证教学中激起一点水花。告诉一下各位研究者和教学者,其实最顶尖的因果推断,不过就是侦探推理一样抽丝剥茧,捕捉最关键的证据和逻辑链条而已。当然对变量的选择、处理,和工具的使用,依然需要扎实的基础。所以还是说,这本书作为入门第一本书再适合不过。
3. 干货提炼:书中案例汇总
案例汇总大概按照章节顺序排列,是这些故事背后的骨架。也是重点要介绍的经典实证文献。一方面在理解相关实证方法时举一反三,在一定情境下仔细揣摩,才能学透;另一方面,在实际使用对应方法时,这些文献也是绕不开的参考文献。
案例:Bertrand et al.(2004)雇佣中的种族歧视
利用投简历,控制其他所有因素,只是将名字和地址改为有明显倾向的黑人名字和白人名字,然后观察录取结果。
案例:Knowles et al.(2001)警察盘查车辆是否存在种族歧视。
假定如果警察出现明显的盘查种族歧视,黑帮也会对应调整贩毒策略,选择盘查概率较小的族群携带毒品。而如果警察因为发现盘查结果中不同族群出现统计结果差异,则会调整盘查策略,选择盘查更有几率携带毒品的族群。最终达到均衡:不同族群查获毒品几率相等。
因此实证中只需验证盘查结果当中,是否黑人和白人的车中查获毒品几率相等。
案例:Alesina & Ferrara (2014)死刑判决是否有种族歧视。
假定法院判决追求错误概率最小化,假定司法公正。那么在一审判决和终审之间,各种情况中,出现判决错误的概率是差不多。
所以按照受害者黑人/白人,犯罪嫌疑人黑人/白人,可以分为四种情况,验证犯罪嫌疑人为黑人的情况下,受害人为白人是否会提高死刑判决错误的概率。
同时,即便州高等法院和联邦最高法院也存在种族歧视,只要高等法院相对于地方法院歧视程度有所减轻,就应当认可结论能够证实歧视的存在。
参考文献:
Bertrand, Marianne, Sendhil Mullainathan. 2004. “Are Emily and GregMore Employable Than Lakisha and Jamal? A Field Experiment on LaborMarket Discrimination.” American Economic Review, 94(4):991-1013.
Knowles, John, and Nicola Persico, Petra Todd. 2001. “Racial Bias in MotorVehicle Searches: Theory and Evidence.”Journal of Political Economy, 109(1):203-29.
Anwar, Shamena, Hanming Fang. 2006. “An Alternative Test of RacialPrejudice in Motor Vehicle Searches: Theory and Evidence.”AmericanEconomic Review, 96(1):127-51.
Alesina, Alberto, Eliana La Ferrara. 2014. “A Test of Racial Bias in CapitalSentencing.”American Economic Review, 104(11):3397-433.
Arnold, David, and Will Dobbie, Crystal S. Yang, 2018. “Racial Bias in BailDecisions.”Quarterly Journal of Economics, 133(4):1885-932.
空间断点
案例:Melissa(2015)墨西哥打击毒品行动是否有成效
起源:墨西哥行动党发起的打击毒品犯罪行动。
使用断点回归(空间断点),选择选举时得票率接近的地区,控制当地政治倾向和当地毒品犯罪严重程度。(通常毒贩越猖獗,当地越支持行动党)。发现选举后一年,暴力犯罪率有明显上升。
机制为当地大毒枭被消灭,贩毒组织之间争夺权力。
同时沿新的贩毒路线有溢出效应。
Dell, Melissa. 2015. “Traficking Networks and the Mexican Drug War.”American Economic Review, 105(6):1738-79.
案例:陈玉宇等(2013)利用淮河两岸供暖政策不同,研究集中供暖对死亡率的影响。
Chen, Y., Ebenstein, A., Greenstone, M., and Li, H. 2013. “Evidence on theImpact of Sustained Exposure to Air Pollution on Life Expectancy fromChina’s Huai River policy.”Proceedings of the National Academy ofSciences, 110(32):12936-41.
时间断点
He 等(2020)利用供暖前后时间断点,研究供暖对死亡率的影响
He, Guojun, Tong Liu and Maigeng Zhou. 2020. “Straw Burning, PM2.5and Death: Evidence from China.”Journal of Development Economics,Volume 145.
案例:教育是否提升收入
Joshua D & Krueger(1991)利用出生季节-入学季节+16岁允许辍学,营造出的准自然实验。
Stacy B& Krueger(2002)使用PSM,估计常春藤名校收入效应。
Abdulkadiroğlu et al.(2014),使用模糊断点回归,研究精英高中能否提高大学入学资格考试成绩问题
Angrist, Joshua D., Alan B. Krueger. 1991. “Does Compulsory SchoolAttendance Afect Schooling and Earnings?”Quarterly Journal ofEconomics, 106(4):979-1014.
Dale, Stacy B., Alan B. Krueger. 2002. “Estimating the Payof to Attending aMore Selective College: An Application of Selection on Observables andUnobservables.”Quarterly Journal of Economics, 117(4):1491-527.
Abdulkadiroğlu, Atila, Joshua Angrist and Parag Pathak. 2014. “The EliteIllusion:Achievement Efects at Boston and New York Exam Schools.”Econometrica, 82(1):137-96.
工具变量
案例:西西里黑手党兴起的原因
Bandiera(2003)认为是土地改革,土地所有权越分散,黑手党活动越活跃。
Aimico & Olsson(2017)认为是因为柑橘柠檬种植。工具变量为海拔。
Acemoglu et al.(2020)认为是农民社会主义活动的兴起。工具变量为1893年春季降雨量。
相对于海拔,降雨量作为工具变量更外生。因政府力量薄弱也可能与黑手党活跃程度有关,而海拔越高,就越是偏远山区,政府力量越弱。因此,海拔不是一个特别优越的工具变量。
降雨量是一个随机行为,降雨少,当年土地收成率低,农民社会主义活动就越活跃。从而可以识别出农民社会主义活动对黑手党活动的影响。
Bandiera, Oriana. 2003. “Land Reform, the Market for Protection, and theOrigins of the Sicilian Mafia: Theory and Evidence.”Journal of Law,Economics, andOrganization, 19(1):218-44.
Dimico, A., Isopi, A., and Olsson, O. 2017. “Origins of the Sicilian Mafia:The Market for Lemons.”The Journal of Economic History, 77(4):1083-115.
Acemoglu, Daron, Giuseppe De Feo, and Giacomo Davide De Luca. 2020.“Weak States: Causes and Consequences of the Sicilian Mafia.”TheReview of EconomicStudies, 87(2):537-81.
寻找合适的代理变量和机制
案例:消失的女性之谜
关于消失的女性是否源于不平等、性别歧视(Amartya Sen,1992)。
Oster(2005),以乙肝病毒携带妇女更容易生产男孩做出解释,数据来自阿拉斯加乙肝疫苗接种自然实验。林明仁和骆明庆(2008),使用台湾数据证明是否携带乙肝病毒的妇女所生下的新生儿男女无显著差异,反驳了Oster(2005)。
钱楠筠(2008)利用茶叶种植区和非茶叶种植区数据,Almond et al.(2019),利用土改前后数据,和做B超方便程度,推测出了人工干预出生男女比例的实证。由于通常粮食作物种植中男性经济价值更高,茶叶种植区女性经济价值更高,使用这一机制证实了消失的女性源于性别社会因素。
Oster, Emily. 2005. “Hepatitis B and the case of the Missing Women.”Journal ofPolitical Economy, 113(6):1163-212.
Lin, Ming-Jen, Ming-Ching Luoh. 2008. “Can Hepatitis B Mothers Accountfor the Number of Missing Women? Evidence from Three Million Newbornsin Taiwan.”American Economic Review, 98(5):2259-73.
Qian, N. 2008. “Missing Women and the Price of Tea in China: The Effectof Sex-specific Income on Sex Imbalance.”Quarterly Journal of Economics,123(3):1251-85.
Almond, Douglas, Hongbin Li and Shuang Zhang. 2019. “Land Reform andSex Selection in China.”Journal of Political Economy, 127(2): 560-85.
案例:奴隶与非洲经济发展
表象是,当年奴隶贸易兴盛的地区如今经济也较为落后。但是由于跨时长,一国经济发达程度影响因素也十分复杂,Nunn (2008)利用庞大的数据库解答这个问题。整理出地区层面奴隶输出变量(代表卷入奴隶贸易程度),与地区人口密度(代表历史上经济发达程度),使用地区离奴隶需求地地理距离为工具变量(会影响奴隶供给地选择,不会影响经济发达程度)。其机制为信任缺失。
变量的选择和机制的寻找,均需要较为成熟的历史社会研究。
Nunn, Nathan. 2008. “The Long-Term Efects of Africa’s Slave Trades.”QuarterlyJournal of Economics, 123(1): 139–76.
Nunn, Nathan, Leonard Wantchekon. 2011. “The Slave Trade and theOrigins of Mistrust in Africa.”American Economic Review, 101(7):3221-52.
Nunn, Nathan, Nancy Qian. 2014. “US Food Aid and Civil Conflict.”AmericanEconomic Review, 104(6):1630-66.
案例:新教伦理与资本主义是否真的有关系
Davide(2015)利用神圣罗马帝国时期,新教和天主教教区的区分,证实新教与天主教地区发展没有明显差异。
Cantoni, Davide. 2015. “The Economic Effects of the ProtestantReformation:Testing the Weber Hypothesis in the German Lands.”Journalof the European EconomicAssociation, Vol. 13, N. 4(August): 561–98.
案例:殖民地制度与殖民地经济发展水平。
Acemoglu et al.(2001)使用殖民者死亡率作为工具变量,区分出榨取型殖民制度和移植型殖民制度。
Dell&Benjamin(2002)利用爪哇地区蔗糖厂布局的自然实验,发现殖民时设立的蔗糖厂提升了殖民地经济发展程度,机制为产业溢出和产业集聚、技术设施建设和人力资本积累。
Acemoglu, Daron, Simon Johnson, and James A. Robinson. 2001. “TheColonial Origins of Comparative Development: An EmpiricalInvestigation.”American EconomicReview, 91(5):1369–401.
Dell, Melissa, Benjamin Olken. 2020. “The Development Effects of theExtractive Colonial Economy: The Dutch Cultivation System in Java.”Review of Economic Studies, 87(1):164-203.
案例:拉贾·切蒂对美国社会代际流动的研究。
Chetty et al.(2014)使用父母与子女之间“收入百分位数等级”的斜率,来衡量代际收入流动性,比较国家间待机收入流动性差异。
相较于原先利用收入增加百分比比值来衡量代际收入流动性,这一新指标只关心父母所处收入等级和子女所处收入等级之间差异,更独立与贫富程度和不平等程度的影响。但是只能衡量相对待机收入流动性。
Chetty et al.(2017)的研究使用了收入在绝对水平上的差异,衡量经济增长中,父母和子女对经济增长的享有程度,因为如果子女收入低于父母,这一结果则更为悲观。
同时利用反事实构造,证实了在美国整体经济增长速度放缓和不平等程度加强两个机制中,不平等机制发挥了更大作用。
Chetty, Raj., Nathaniel Hendren, Patrick Kline and Emmanuel Saez. 2014.“Where is the Land of Opportunity? The Geography of IntergenerationalMobility in the United States.” Quarterly Journal of Economics, 129(4):1553-1623.
Chetty, Raj., David Grusky, Maximilian Hell, Nathaniel Hendren, RobertManduca and Jimmy Narang. 2017.“The Fading American Dream: Trendsin Absolute Income Mobility in the United States.”Science, 356(6336):398-406.