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實驗數(shù)據(jù)的計量經濟分析挑戰(zhàn)與機遇論文
本文全面闡述了實驗數(shù)據(jù)的特征和一系列的計量方法，詳細分析了實驗數(shù)據(jù)在經濟學應用中的機遇和挑戰(zhàn)，由此得出，實驗經濟學將在經濟學和計量經濟學的進展中發(fā)揮著根本性作用�？傊�，選擇實驗經濟學方法能使計量經濟學家們掌握事物的核心。毫無疑問，這解釋了實驗經濟實驗室為什么在全球叢生和為什么經濟學院系對實驗經濟學家有強勁需求。
為了評估環(huán)境、制度和激勵政策的相對有效性，在不以承受與之相關的社會和私人成本為代價的情況下，實驗經濟學有助于收集相關、可靠的經驗數(shù)據(jù)，并可以評估在人們的決策中每個特定動機(增益研究、互惠需求、對體制變革的反應等)的重要性。
從應用計量經濟學的角度來看，實驗經濟學最大的優(yōu)勢就是可以立即地和不受限制地訪問所掌握的整個數(shù)據(jù)。此外，通過控制實驗數(shù)據(jù)，減少測量誤差和錯誤。實驗室實驗也用于研究用調查數(shù)據(jù)很難去觀察或推斷的行為。但是，這些實驗數(shù)據(jù)的統(tǒng)計有效性怎樣呢?許多經濟學家就實驗結果對現(xiàn)實經濟的可轉換性提出了一些疑問。實驗經濟學家對這一質疑的反駁是，參與者是活生生的、有認知的人，他們被要求做出直接影響到他們收入或福利的決策，研究行為和動機的實驗數(shù)據(jù)的可靠性補償了此類數(shù)據(jù)的缺乏代表性。
一、實驗數(shù)據(jù)特征
1、決策變量
根據(jù)實驗中，參與者被要求對連續(xù)或離散變量做出決策。例如，在公共物品實驗中，參加者是否捐助公共物品，如果他們決策捐助，希望解釋他們的捐助數(shù)額。連續(xù)或離散形式的決策往往在限定空間和截尾空間，導致托比模型(Tobit)或泊松模型(Possion)。此外，例如，通過使用Probit類型和有序Probit類型的潛變量模型，還可以解釋參與者合作或不合作的效用以及合作強度。
2、保留什么樣的計量方法
(1)非參數(shù)方法
歷來，實驗分析給予了非參數(shù)分析重要的地位，這經常發(fā)生在心理學、醫(yī)學和生物化學領域，例如，實驗室的研究協(xié)議是很重要的。這種做法究竟是什么呢?
曼-惠特尼(Mann-Whitney)的U檢驗是非參數(shù)檢驗中功效最強的檢驗之一。它可以評估同類實驗的處理結果之間是否存在差異。例如，給定處理是否導致對公共物品的自愿捐助優(yōu)于其他處理。因此，這就涉及到要去比較兩個獨立觀測序列。對于這種檢驗，要求不少于6個獨立的觀測值，意味著至少要有6次處理。有時使用曼-惠特尼U檢驗以查看在給定的處理期間，第一階段提供的結果是否不同于上次階段的。注意，這意味著早期的觀測不影響以往的觀測。這并非總是如此，本次檢驗的使用者并不總是考慮此約束。更一般的，Kruskal-Wallis秩和檢驗檢驗零假設，即K個樣本或處理來自具有相同位數(shù)的同一群體。
(2)參數(shù)方法
參數(shù)方法通過假定決策變量遵循一個精確的概率密度函數(shù)，對數(shù)據(jù)強加一定的約束(一個例外：普通最小二乘法在參數(shù)估計時對數(shù)據(jù)強加的較少)。作為補償，除了在計量模型中引入直接與實驗相關的變量外，參數(shù)方法還允許在計量經濟模型中引入被觀測者的個體變量，如參與者的性別、年齡、研究專業(yè)、是否曾參與過實驗等。如果參與者在實驗中分別進行了幾次測試，未觀察到的異質性被面板數(shù)據(jù)的個體效應所控制。
3、保留方法的選擇
在特定情況下，Keser和Montmarquette(2005，2008)在非參數(shù)二項式檢驗上沒有發(fā)現(xiàn)任何相互效應，但對相互項的測度，他們使用如下定義的偏差：如果參與者i的捐助小于上一期小組其他成員捐助的平均值，那么除了增加其在下一期的捐助，他沒做其他回應。
這兩種方法之間存在互補性的另一個方面是與以下問題有關：應該通過分化處理來分析數(shù)據(jù)，還是應該聚集呢?對單一方程的參數(shù)回歸能夠很容易地檢驗處理是否導致決策或不同的結果，足夠證實處理變量的參數(shù)之間是否有顯著差異。瓦爾德檢驗(Wald tests)和極大似然比檢驗(通過施加等于系數(shù)的約束)用于驗證治療之間是否存在差異。如果是聯(lián)立方程，處理之間差異的檢驗是更復雜的。此外，由于不是相同的人參與不同的處理，單一方程暗含著單個隨機變量的假設，這也許是很有爭議的。注意，高的或t檢驗統(tǒng)計值并不意味著處理之間顯著的差異效果。還需要進行一些模擬來區(qū)分潛在效果和實際效果。
二、實驗數(shù)據(jù)有效利用的其他挑戰(zhàn)
1、實驗方法對數(shù)據(jù)擬合的問題
模型對數(shù)據(jù)的擬合問題(擬合優(yōu)度)是計量經濟分析的一個重要因素。參數(shù)方法提供了可決系數(shù)R2或偽R2。但是，數(shù)值多大才適合呢?例如，在二元Probit模型中，如果主導決策代表了至少60%的情況，幾乎不可能比預測主導決策做得更好了。為了更好的預測，必須實現(xiàn)R2(或偽R2)為60%，但是對于微觀數(shù)據(jù)，是一種罕見的情況。事實上，必須要問在實驗分析中最大化R2是否是可取的?一般經濟學家們希望無論經驗或個體特征如何，行為能對激勵做出回應。經濟學對人們行為做出的貢獻是證明了他們會對激勵做出反應，而不管他們的個性特征如何!例如，如果要促進合作行為，就必須找到使所有人合作的正確的激勵機制。也就是說，理想的情況是社會經濟控制變量的估計參數(shù)在統(tǒng)計上是不顯著的。
2、實驗方法驗證理論的應用
如何衡量理論模型解釋實驗數(shù)據(jù)的價值?預測數(shù)據(jù)的一階統(tǒng)計矩是結構模型的一個基本問題。但實驗方法是一種結構性的辦法。成功實驗方案的背后，往往存在一個重要的理論結構。其目標不是從根本上解釋決策的方差，而是檢驗模型的理論預測或實驗方案依據(jù)的基本思想，必須證實與實驗相關的理論預測的有效性。在文獻中可以看到許多處理這一問題的有關技術。例如，量子響應模型這種方法的目的是為了衡量檢測是否受試者是或不按照他們的理論進行決策，而不是采取隨機決策。從計量經濟學的視角，量子響應模型對應于多項Logit模型，在m個可能方案中選擇的概率與多個不同選項的預期利潤的指數(shù)函數(shù)成正比： 注意到，如果?滋→∞，那么Pi=1/m。這意味著隨機和非戰(zhàn)略決策。此外，?滋→0，表明參與者們對他們決定帶來的利潤相對敏感。一些研究已經使用這種方法來確認參與者的戰(zhàn)略決策(Goeree，Holt和Palfrey，2002)。但似乎基礎參數(shù)?滋并不獨立于計量單位，多項Logit意味著假設不相干的替代品之間相互獨立。
另一種實現(xiàn)起來相對簡單、但穩(wěn)健性尚待觀察的技術是群集分析(聚類分析)來確定參與者所使用的主要策略。一些變量被用于確定分區(qū)數(shù)：例如，在自愿捐助實驗中，非零捐助的頻率、捐助額的平均值和標準偏差自然就是這類變量。事實上，它似乎有理由認為，非零捐助數(shù)較少、弱的捐助額的平均值和標準偏差表明非合作的戰(zhàn)略。與此相反，正捐助的頻率較高表示合作策略。正捐助的標準偏差識別戰(zhàn)略或多或少的恒定性質。沃爾德分層方法(the hierarchical method of Ward)的應用通過總結參與者的策略識別集群。通常，為了對比不同的策略，兩到三個集群已足以了。通過計算各群選定變量的描述性統(tǒng)計(平均數(shù)、標準偏差、中位數(shù))，可以根據(jù)處理識別參與者使用的主要策略。注意存在處理參與者利用不同策略問題的另一種方法，即在計量經濟模型直接引入具體方程來對這些策略建模。例如，在公共物品的情況下，可以先驗區(qū)分搭便車者和合作者。通過極大似然法估計參與者是搭便車者或合作者的概率，可以得到參與者不可觀測的異質性。允許選擇使模型的統(tǒng)計似然性最大化的權重。Bardley和Moffatt(2005)提供了適用于實驗數(shù)據(jù)的這種方法的一個很好的例子。
3、如何調和理論和計量經濟學：實驗經濟學在這個問題上的重要作用
正如所看到的，所面臨的挑戰(zhàn)在計量經濟學方面是顯著。在理論層面，需要更好地了解動態(tài)的選擇。逆向感應是動態(tài)理論的一種形式，但基本上達到了極限。機器學習這種模型對于這些問題提供了一些積極的期望。如何教導參加者?哪些機構讓他們學得更快?因此，Vernon Smith認為，經驗使沒有先驗經濟理論知識的個人去發(fā)現(xiàn)和尋找模型的平衡。幾項研究采用不同的競爭模型對這個問題進行了研究。例如，依賴于支付和過去的決策效率(向后看)的“強化”模型。也有信念模型(信念學習模型)，它是經濟學家中頗為主要的方法，基于能夠預測其他受試者在實驗中怎樣決策的一種信仰(前瞻性)。最后，混合模型(經驗加權吸引力)更新每個時期的觀念。對于以上模型的詳細細節(jié)，可以查閱Chong、Camerer和Ho(2006)。
三、結論
總之，實驗經濟學將在經濟學和計量經濟學的進展中發(fā)揮根本性作用。事實上，實驗經濟學能夠產生數(shù)據(jù)，這對熱衷于在各種環(huán)境中傳播知識的經濟學家來說，這樣的性質是有相當大的吸引力的。在實踐中，相對于純粹的理論，管理者們總是更愿意接受數(shù)據(jù)事實。總之，選擇實驗經濟學方法能使經濟學家們像醫(yī)生一樣掌握事物的核心。毫無疑問，這解釋了實驗經濟實驗室為什么在全球叢生和為什么經濟學院系對實驗經濟學家有強勁需求。
必須知道對一個好的實驗經濟學家教育的成本。發(fā)展實驗方案的技術必須以基礎理論知識和好的計量經濟教育為支持。
可得出以下三個使用規(guī)則：第一，在考慮模型和估計方法之前，應該找到一個好的問題，形式不應該凌駕于內容之上。第二，了解他們的實驗數(shù)據(jù)。從事計量經濟分析時，以目前現(xiàn)有的IT工具非常人性化為借口，沒有關注數(shù)據(jù)，是一個錯誤，有可能錯過了真正的問題和好的結果。第三，避免過于純粹：有時承認存在偏差好過試圖依據(jù)太多的假設和要求太多的數(shù)據(jù)校正。
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