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2000年:丹尼尔-L-麦克法登和詹姆斯-J-赫克曼

http://finance.sina.com.cn 2003年10月09日 10:32 新浪财经

丹尼尔-L-麦克法登

詹姆斯-J-赫克曼

  詹姆斯-J-赫克曼(James Heckman ) (1944-)

  2000年的诺贝尔经济学奖授予两位美国经济学家詹姆斯-J-赫克曼和丹尼尔-L-麦克法登,以奖励他们发展广泛应用在经济学以及其他社会科学中对个人和住户的行为进行统计分析的理论和方法。尤其是,对赫克曼奖励他对分析选择性样本的理论和方法的发展,对麦克法登奖励他对分析离散抉择的理论和方法的发展。

  这两位经济学家所从事的学科领域可称为微观计量经济学。如所周知,早年计量经济学主要都用在宏观经济学上,即主要研究以国民经济为主体的经济行为。微观经济学问题,即个人、住户和企业的经济行为问题;例如,决定个人在教育、就业、住房等方面选择的经济因素是什么,不同的劳动市场和教育计划对个人收入和就业有什么激励影响等等。这类问题以前很少有人研究。其原因之一是这方面的统计数据不容易找到。近三十年来,微观统计数据开始越来越丰富,使得微观计量经济学研究就有了可能。但是这里有许多新的统计上的问题要解决。例如,个人或住户行为的统计样本不一定是随机的,从而不一定有代表性;影响个人行为的某些特征是不可观察的等等。

  詹姆斯-J-赫克曼,美国公民,56岁,生于伊利诺斯州的芝加哥市。

  从1995年起,赫克曼就在芝加哥大学获任亨利-舒尔茨杰出成就经济学教授。赫克曼在经济学领域的研究内容涉及诸如社会项目评估、非连续选择和纵向数据的计量经济学模式、劳工市场经济学以及收入分配的模式选择等等。此次他以“对分析选择性抽样的原理和方法所做出的发展和贡献”获奖。

  赫克曼的主要贡献是提出对统计数据的选择偏差进行纠正的简单可行的理论和方法。所谓选择偏差是指在样本选取时因数据的局限或取样者的个人行为而引起的偏差。例如,考虑受教育程度与个人收入之间的统计关系问题。一般来说,数据来源总是有偏差的。教育程度高的人群的数据容易得到,而教育程度低的数据就不容易得到,因为他们的工作可能不固定,甚至常常失业。这样仅仅以搜集到的数据来作统计分析,受教育程度对个人收入的影响就会被低估。赫克曼为此提出著名的赫克曼修正法。这种方法分为两个步骤。第一步先构造一个基于经济理论的工作概率模型,并由此对每个个人预测其工作的概率。第二步再把这些预测概率加到原来的模型中去,作为新的解释变量,由此就得到更确切的受教育程度与个人收入之间的统计模型。赫克曼用这样的方法处理了许多类似的问题;例如,失业者再就业的时间间隔问题(观察到的数据往往带有个人特征的影响),职业培训的估价问题(未经职业培训的个人数据不易得到,赫克曼得到的结论是许多职业培训的作用被高估)等。

  丹尼尔-L-麦克法登(Daniel McFadden ) (1937年-)

  2000年的诺贝尔经济学奖授予两位美国经济学家詹姆斯-J-赫克曼和丹尼尔-L-麦克法登,以奖励他们发展广泛应用在经济学以及其他社会科学中对个人和住户的行为进行统计分析的理论和方法。尤其是,对赫克曼奖励他对分析选择性样本的理论和方法的发展,对麦克法登奖励他对分析离散抉择的理论和方法的发展。

  这两位经济学家所从事的学科领域可称为微观计量经济学。如所周知,早年计量经济学主要都用在宏观经济学上,即主要研究以国民经济为主体的经济行为。微观经济学问题,即个人、住户和企业的经济行为问题;例如,决定个人在教育、就业、住房等方面选择的经济因素是什么,不同的劳动市场和教育计划对个人收入和就业有什么激励影响等等。这类问题以前很少有人研究。其原因之一是这方面的统计数据不容易找到。近三十年来,微观统计数据开始越来越丰富,使得微观计量经济学研究就有了可能。但是这里有许多新的统计上的问题要解决。例如,个人或住户行为的统计样本不一定是随机的,从而不一定有代表性;影响个人行为的某些特征是不可观察的等等。

  丹尼尔-L-麦克法登,美国公民,生于北卡罗莱纳州的罗利市。

  1962年获得美国明尼苏达大学博士学位,现为加州大学伯克利分校经济学教授和计量经济学实验室主任。

  他的研究领域包括:计量经济学及经济学理论以往研究课题:隐含变量模式、选择模式及应用、大规模抽样计量经济学、抽样理论、经济生产理论以及消费理论。目前正在研究的课题有老龄化趋势经济学、储蓄行为,人口统计学趋势、住房流动性、健康和死亡比例研究、利用计量心理学数据进行的消费者需求分析以及计量经济学模拟方法研究。此次他以“对分析离散选择的原理和方法所做出的发展和贡献”而获奖。

  麦克法登的所谓离散抉择分析是指个人在有限种可能中作出抉择的行为分析。例如,个人对职业、住地、交通工具等等的选择,都是有限的离散抉择。在麦克法登以前,对这种抉择的研究都缺乏经济理论基础。麦克法登的理论从经典的微观经济学出发,即个人都有一个以备选物为自变量的效用函数,抉择的原则是使效用函数达到极大。但是由于人们不可能观察到影响抉择的所有因素,因此,统计数据也都是有偏差的。麦克法登意识到观察上具有同样特征的个体群中还有随机变化,于是在模型中作了处理。由此可以预测人口中选择不同的备选物的人群比例。麦克法登更为系统的贡献是他发展了所谓条件logit分析理论。这一理论可以用下列例子来说明。假设人口中面临若干种备选物,例如,备选的是交通工具:自行车、汽车、公交车、地铁等。每种备选物都有一定的特征,例如,各种交通工具的费用、所需时间等等;每个个人都有一系列特征,例如,年龄、收入、教育程度等。有关数据都可以通过统计调查得到。但此外,还有一些不可观察的特征被处理为随机“误差项”。麦克法登假定这些随机误差都有一些特殊的分布特征。

  詹姆斯-J-赫克曼和丹尼尔-L-麦克法登显然又都是经济学家中的数学家。事实上,赫克曼有数学学位,而麦克法登有物理学位。他们的研究工作即使从数理统计的角度来看,也都有重大突破。就如Tobin (1981年诺贝尔经济奖获得者)因为在宏观计量经济学中提出一种估计方法以后,就出现了Tobit这个术语,赫克曼修正法也被后人称为Heckit法。它与麦克法登的条件logit分析都已经成为计量经济学和数理统计学中的经典。






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