实验数据的计量经济分析：挑战与机遇

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1、实验数据的计量经济分析：挑战与机遇本文全面阐述了实验数据的特征和一系列的计量方法，详细分析了实验数据在经济学应用中的机遇和挑战，由此得出，实验经济学将在经济学和计量经济学的进展中发挥着根本性作用。总之，选择实验经济学方法能使计量经济学家们掌握事物的核心。毫无疑问，这解释了实验经济实验室为什么在全球丛生和为什么经济学院系对实验经济学家有强劲需求。为了评估环境、制度和激励政策的相对有效性，在不以承受与之相关的社会和私人成本为代价的情况下，实验经济学有助于收集相关、可靠的经验数据，并可以评估在人们的决策中每个特定动机(增益研究、互惠需求、对体制变革的反应等)

2、的重要性。从应用计量经济学的角度来看，实验经济学最大的优势就是可以立即地和不受限制地访问所掌握的整个数据。此外，通过控制实验数据，减少测量误差和错误。实验室实验也用于研究用调查数据很难去观察或推断的行为。但是，这些实验数据的统计有效性怎样呢?许多经济学家就实验结果对现实经济的可转换性提出了一些疑问。实验经济学家对这一质疑的反驳是，参与者是活生生的、有认知的人，他们被要求做出直接影响到他们收入或福利的决策，研究行为和动机的实验数据的可靠性补偿了此类数据的缺乏代表性。一、实验数据特征1、决策变量根据实验中，参与者被要求对连续或离散变量做出决策。例如，在公共

3、物品实验中，参加者是否捐助公共物品，如果他们决策捐助，希望解释他们的捐助数额。连续或离散形式的决策往往在限定空间和截尾空间，导致托比模型(Tobit)或泊松模型(Possion)。此外，例如，通过使用Probit类型和有序Probit类型的潜变量模型，还可以解释参与者合作或不合作的效用以及合作强度。2、保留什么样的计量方法(1)非参数方法历来，实验分析给予了非参数分析重要的地位，这经常发生在心理学、医学和生物化学领域，例如，实验室的研究协议是很重要的。这种做法究竟是什么呢?曼-惠特尼(Mann-ontmarquette(2005，2008)在非参数二项

4、式检验上没有发现任何相互效应，但对相互项的测度，他们使用如下定义的偏差：如果参与者i的捐助小于上一期小组其他成员捐助的平均值，那么除了增加其在下一期的捐助，他没做其他回应。这两种方法之间存在互补性的另一个方面是与以下问题有关：应该通过分化处理来分析数据，还是应该聚集呢?对单一方程的参数回归能够很容易地检验处理是否导致决策或不同的结果，足够证实处理变量的参数之间是否有显著差异。瓦尔德检验(offatt(2005)提供了适用于实验数据的这种方法的一个很好的例子。3、如何调和理论和计量经济学：实验经济学在这个问题上的重要作用正如所看到的，所面临的挑战在计量经

5、济学方面是显著。在理论层面，需要更好地了解动态的选择。逆向感应是动态理论的一种形式，但基本上达到了极限。机器学习这种模型对于这些问题提供了一些积极的期望。如何教导参加者?哪些机构让他们学得更快?因此，VernonSmith认为，经验使没有先验经济理论知识的个人去发现和寻找模型的平衡。几项研究采用不同的竞争模型对这个问题进行了研究。例如，依赖于支付和过去的决策效率(向后看)的“强化”模型。也有信念模型(信念学习模型)，它是经济学家中颇为主要的方法，基于能够预测其他受试者在实验中怎样决策的一种信仰(前瞻性)。最后，混合模型(经验加权吸引力)更新每个时期的观

6、念。对于以上模型的详细细节，可以查阅Chong、Camerer和Ho(2006)。三、结论总之，实验经济学将在经济学和计量经济学的进展中发挥根本性作用。事实上，实验经济学能够产生数据，这对热衷于在各种环境中传播知识的经济学家来说，这样的性质是有相当大的吸引力的。在实践中，相对于纯粹的理论，管理者们总是更愿意接受数据事实。总之，选择实验经济学方法能使经济学家们像医生一样掌握事物的核心。毫无疑问，这解释了实验经济实验室为什么在全球丛生和为什么经济学院系对实验经济学家有强劲需求。必须知道对一个好的实验经济学家教育的成本。发展实验方案的技术必须以基础理论知识和

7、好的计量经济教育为支持。可得出以下三个使用规则：第一，在考虑模型和估计方法之前，应该找到一个好的问题，形式不应该凌驾于内容之上。第二，了解他们的实验数据。从事计量经济分析时，以目前现有的IT工具非常人性化为借口，没有关注数据，是一个错误，有可能错过了真正的问题和好的结果。第三，避免过于纯粹：有时承认存在偏差好过试图依据太多的假设和要求太多的数据校正。：岁磊：当代经济2015年35期