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寻找纷乱现实中的随机性，然后利用随机性这把刀，斩断其他干扰因素，找出我们需要的因果关系。

文 / 巴九灵

在自然科学中，做实验的地位是非常重要的，尤其是在大众的印象里，做实验就等于科学研究。在经济学领域也是一样，如果我们不做实验，仅仅通过观察到的数据来对比，那往往会得出一些让人哭笑不得的结论。

举个例子，如果我们比较从医院出来的人的健康状况，和没有去医院的人的健康状况，会发现平均下来，没有去医院的人健康状况更好。于是我们得出结论：医院让人不健康，因此关掉所有的医院就有助于提高人群的健康水平。

这个结论显然是荒谬的，去医院的人，和不去医院的人根本无法构成一个对照组来做实验。

然而，经济学所关注的领域，恰恰有太多这样无法做实验，但是又很重要的问题。比如医保、养老金制度的改革：在政策推出之前，可以有很多论证，但发生了就是发生了，我们也不可能回到没有发生的状态，换一种选择再观察一遍。

再比如劳动力的供给和工资之间的关系。一个地区的劳动力供给就是有限的，而劳动力的自然增长往往和其他的因素密切相关，这些因素也会影响到工资本身。

这时候要做实验，理想的状态下就需要随机从一个省“调拨”一大群劳动力去另外一个省，观察该地区劳动力冲击所带来的影响，但显然这种实验是现实中任何一个理性政府都不能去做的——让很多人背井离乡，放弃自己的生活、家人和环境，生活工作都得不到保障，仅仅只是为了做一个实验去验证某个政策的结果。

但是这些问题，又能对社会产生深刻的影响。往小了说，国家的政策关系着很多人自己的工作前景、职业选择以及居住地选择；往大了说，一项政策是不是应该推出，这个论证过程本身也确实需要经济学来验证。

而这，就是今年诺贝尔经济学奖得主们的贡献——拟自然实验。

今年的诺奖并非是像之前那样，用于奖励某一个开宗立派的祖师。他们的贡献，尤其是Angrist和Imbens，横跨经济学的各个领域，深刻而显着地影响了整个实证经济学的研究。无数的顶刊文章，很多国家的政策分析，都得益于他们在经济学方法论上的卓越贡献。