約書亞·安格里斯特

約書亞·安格里斯特（Joshua Angrist）是這樣的經濟學家：他會令研究主題引人入勝之餘，更非常有趣幽默。他是能言善辯的演說家兼作家，無論在工作、與同事相處和在經濟學這領域裡，他都享受箇中樂趣 。

安格里斯特說：「我想指出經濟學其實非常精彩。但當我想舉一些例子時，在過去半個世紀以來，經濟學的教導內容幾乎一成不變，我們難以在主流的課文中找到好例子(證明這點)。」

那麼安格里斯特到底研究甚麼？他當然重新撰寫過書籍，但這方我們面容後再說。

約書亞·安格里斯特

2021 年瑞典中央銀行紀念阿爾弗雷德·諾貝爾經濟學獎

作為勞動經濟學家兼計量經濟學家的安格里斯特很喜歡使用數據來理解經濟學關係，對他而言，隨機對照試驗是理想的方法，但未必總是可行。

他說：「我很少有機會進行真正的隨機對照試驗。我們想使用對照實驗來進行研究，而我們通常會改為使用自然發生的情況來模仿，或至少我們希望可以這樣達到效果。」

其中一個往往不可能進行隨機對照試驗的領域就是教育，而這領域正是安格里斯特研究的重要支柱之一。

安格里斯特說：「教育回報是我對勞動經濟學研究的一個非常重要議題。」

他補充：「我們對人們的收入如何以及其原因非常感興趣。收入結果中有很多隨機因素，但亦有些系統性關聯，而收入的其中一項最重要系統性關聯就是教育。人們獲得教育越多，收入越高。那麼，如果你花一年時間在校學習，之後可增加多少收入？」

他的研究發現，每年教育大約可令工資增加 10% 至 12%，而美國大學畢業生的工資較高中畢業生高 60%。安格里斯特說明，這不僅對個人而言很重要，對政策制定者亦然，因為於教育的投資遠不止支付學費。然而，在這方面進行實驗很困難，因為教育並非隨機分配。安格里斯特和已故同事亞倫·克魯格（Alan Krueger）當時便著手調查，怎樣才能真正計算出學校教育回報，並制定了工具變量策略。他們利用人們出生的年份，以及美國的強制出席法律來計算。這策略其後變得廣為人知。

他說：「在美國，你基本上可以在 16 歲生日當天起從高中輟學。因此如果你在該年稍後時間出生，你入學時比較年輕，因此需要上學更長時間才能可以輟學。」

安格里斯特和克魯格研究的對象並非現今這一代，而是他們父母那一代。當時從高中輟學比現今常見得多。

他續說：「例如，他們會輟學以開始工作。他們可參加某些職業培訓計劃，或投身武裝部隊。特別是在那個年代，這是非常重要的渠道。如果他們唸完高中，那就是被逼的。我們發現，被逼唸完高中真的可帶來很好的回報。」

在安格里斯特修讀博士學位時和其後數年，他研究了服兵役對士兵收入的影響。他嘗試針對研究從軍可否視為大致不錯的職業，在財務方面是否一步好棋。他細看美國參與越戰和二戰的數據，似乎得出一些見解，但這些結果仍需進一步深入細看。

安格里斯特說：「如果你看看在 1920 年代出生並參與二戰的人，與同年代出生但沒參軍的人，你會看到曾在二戰參軍的人壽命更長。這看似參軍對他們有好處，實際改善了他們的健康。不過如果你再深思一下，要作此定論大概言之尚早。參軍的人壽命更長，是因為有健康問題的人不合資格參軍。這是決定他們日後壽命長短的原因，而非他們參軍與否。」

在此情境中識別關聯性與因果關係是很複雜的問題，就如同經濟學中許多範疇都難以使用隨機對照試驗。然而，安格里斯特在其研究中找到一個事例，當中美國作出了他形容為「接近隨機試驗」的行動。在 1970 年代，即越戰時代，他們在徵兵過程中徵召男性，而看他們是否符合資格的方法，是為他們的生日日期配以隨機抽籤數字。

他說：「那不太算是隨機試驗，因為那並非單純入伍或落選的對照情境，當中牽涉部分隨機分配的要素。這些抽籤數字能對誰入伍作一定預測。所以那就成了我的論文專題。基本上我致力於實證式策略，以分析有隨機分配要素的那類情境。怎樣以此來得出和了解相關因果效應？我們為此使用的基本工具是項計量經濟學工具：工具變量。」

安格里斯特和諾貝爾經濟學獎共同得主吉多·因本斯（Guido Imbens）獲獎的原因並非創立工具變量，而是找到使用工具變量方法的新方式、解讀結果，以及改進估計結果的解讀。安格里斯特在研究中應用工具變量後，所得結果便清楚得多。

他說：「參軍阻礙了(美國)平民職業生涯。在該段期間服役，實際上帶來頗為重大的負面影響，例如令你三十多歲時的收入減少 15%。在 2000 年初，當美國參與在伊拉克和阿富汗的行動時，曾有關於再次徵兵的討論。我再提到這點。然後我很快就向傳媒和其他感興趣的觀察者指出，從之前的徵兵經驗看，徵兵會損害應徵入伍者，因此我們應三思是否真的要這樣做。」

安格里斯特和共同作者約恩-斯特芬·皮施克（Jörn-Steffen Pischke）有令人意想不到的靈感來源：喜劇科幻故事和武術。結果，《Mastering 'Metrics: The Path from Cause to Effect》成為了當時最幽默的計量經濟學書籍，至少據安格里斯特本人所說如是。不過他亦說過他們下一本書《基本無害的計量經濟學》其後將《Mastering 'Metrics: The Path from Cause to Effect》一書推下最幽默的寶座。不過，撇除靈感和詼諧這些因素，安格里斯特指他和另一位作者撰寫這些書的目的都非常認真。

他解釋：「我們當時認為，計量經濟學有很多可能很危險的構想，我們指的是相對複雜並且產生的估計結果不太透明的構思。很難說明這些構思從何而來，而我們認為最寶貴的工具就是簡單的工具：回歸、工具變量、差中差 (Difference-in-differences)、斷點回歸設計，這些全都某程度上旨在非常透明地以某種方式來表現因果效應，讓你可以說：『我實際所做的，是比較徵兵中的合資格和不合資格男性，並由此推論出特定的因果效應。』你在處理數據時無需使用花巧的模型。模型是有，但非常簡單，而且很容易說明。」

安格里斯特知道，敘述故事有助傳達更多訊息。他們眼見計量經濟學的教導和實踐之間有所脫節，因此很想拉近這差距。更好的是，他更享受寫作這種實踐方式，最終覺得整個過程都很歡樂。

他說：「寫作的其中一個原因是想獲他人理解，但同時亦想留下印象、想發揮影響力。」