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1、劳动经济学的实验研究方法 关键词:劳动经济学;实验研究方法;应用 Abstract:Inthepastfeentalresearchmethodsshoics,especiallyinthefieldoflaboreconomics.paredtootherempiricalresearchmethods,themajoradvantagesofexperimentalresearchmethodaretheabilityofmorestrictlycontrollingtherelatedfactors
2、,reliablepredictionofcausalrelationshipbetentitself.Atpresent,therearestillanumberofacademicresearchmethodsagainsttheexperimentalobservations,suchastheselectionbiasofexperimentalsubjects,thehighorloentlevelobtainedbysubjects,thenumberofobservations,asics;ex
3、perimentalresearchmethods;application 一、实验研究方法的优势 理论检验在科学进步中发挥着关键作用,研究者可以利用不同数据源实现对理论的检验。这些数据来源大致可按两个维度进行划分(FriedmanandSunder,1994):一是实际数据(happenstancedata)和实验数据(experimentaldata);二是实地数据(fielddata)和实验室数据(laboratorydata)。实际数据是未加控制的、自然发生的经济活动的副产品,而实验数据是
4、在受控条件下,为了明确的科学目的而人为创造的。实地数据来源于自然环境,而实验室数据来源于实验室环境。这两种维度的数据可构成四种组合数据。 长期以来,经济学被看作是运用实地实际数据来进行研究的“非实验性”科学,如失业率、工资水平、教育年限和收入水平等均属于实地实际数据。既然实地实际数据如此丰富,为什么还要千方百计地进行实验并创造自己的数据呢,本文将从三个方面分析实验研究方法在劳动经济学研究领域的优势。 (一)实验研究对相关影响因素的严格控制 锦标赛理论得名于体育比赛,是指员工通过竞争以获得某项奖励(如薪酬
5、增加或晋升),胜出者由相对绩效排序决定。在锦标赛理论中,员工的均衡努力水平被定义为边际努力成本等于边际收益时的努力水平。边际收益取决于奖金数额以及获胜的机率,并与后者呈负相关关系(LazearandRosen,1981),给定均衡努力的选择就可以直接导出最优奖励的水平和结构。现以锦标赛理论的检验阐释实验研究具有可控制性的潜在优势。 若对锦标赛理论进行直接的实证检验,首先要求研究者知道参与竞争的员工数目,奖励的确切大小,员工努力的成本函数,以及生产函数(包括误差项的性质)。同时,为了确定最优奖励水平,还需要了
6、解企业的支付函数与员工的参与约束。所有这些信息在实验室实验中都是确定的,研究者可以清楚地予以设定。通过观察实验被试所选择的努力水平和获奖情况,就有可能对最优报酬作出精确地预测并进行检验,而采用实地实际数据对锦标赛理论进行直接检验几乎是不可能的。因为当使用实地数据时,研究者很少能确切地知道以上提及的各种因素;而且研究者也很难保证实地环境与理论假设的环境高度相似。例如在锦标赛理论中,一个显而易见的事实是,如果员工在竞赛中有消极的破坏竞争对手绩效表现的行为,努力与奖励的最优水平同不存在破坏行为情况下的结果将是大相径
7、庭的。 相同的道理,使用实地数据的研究者很少能知道员工与企业之间的互动是一次博弈还是重复博弈,然而重复博弈的理论预测往往明显不同于一次博弈的结论。还有其他一些重要因素,如员工彼此之间了解程度如何?员工之间的沟通及同伴压力怎样,有无形成共谋的可能?员工之间的互动方式是公开还是匿名?在实地实验中,以上因素及其他环境细节都会影响研究对象的行为,却不能被有效控制。与之相反,在实验室实验中,这些环境因素能够被严格控制,因此能够进行系统的研究。例如,在实验室实验中,对一次博弈与重复博弈情形进行比较研究,或者对匿名互动与
8、“面对面”互动关系进行比较研究,将是非常方便的。 当然,这种能对影响因素进行更好地控制的优势不局限于锦标赛理论的研究。例如,在关于不同行业间工资差异的争论中,很难判断所观察到的差异是反映出的真实“租金”,还是不可观察的异方差性(GibbonsandKatz,1992)。同样地,几乎不可能依据实地数据来判断失业是自愿的还是非自愿的,即很难判断失业员工在低于现行工资的情况下是否真的愿意继续工作。然而,
