計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)與實(shí)驗(yàn)經(jīng)濟(jì)學(xué)的若干新近發(fā)展及展望

第第頁計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)與實(shí)驗(yàn)經(jīng)濟(jì)學(xué)的若干新近發(fā)展及展望一、引言

經(jīng)濟(jì)研究的方法在于總結(jié)典型的經(jīng)驗(yàn)特征與收集數(shù)據(jù),并在此基礎(chǔ)上建立相應(yīng)的經(jīng)濟(jì)理論或經(jīng)濟(jì)模型。經(jīng)濟(jì)研究的科學(xué)性在很大程度上取決于經(jīng)濟(jì)理論或經(jīng)濟(jì)模型的可驗(yàn)證性,即能否通過數(shù)據(jù)實(shí)證檢驗(yàn)相關(guān)的經(jīng)濟(jì)理論與經(jīng)濟(jì)模型來解釋事實(shí),并預(yù)測未來的經(jīng)濟(jì)變動趨勢以及提供科學(xué)的政策建議。計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)和實(shí)驗(yàn)經(jīng)濟(jì)學(xué)則猶如硬幣的雙面,從不同的角度為經(jīng)濟(jì)學(xué)的實(shí)證分析提供重要的方法論基礎(chǔ)。計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)以實(shí)際經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)的建模與分析為主要研究對象。當(dāng)實(shí)際數(shù)據(jù)不可得,或?qū)嶋H數(shù)據(jù)過于復(fù)雜而導(dǎo)致因果關(guān)系不易梳理時,實(shí)驗(yàn)經(jīng)濟(jì)學(xué)則有可能從另一個角度出發(fā),通過可控的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)代替實(shí)際數(shù)據(jù),成為實(shí)證經(jīng)濟(jì)分析的又一個有利工具。

計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)是由經(jīng)濟(jì)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)等學(xué)科交叉產(chǎn)生而又獨(dú)立于其中任何一個學(xué)科。計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)產(chǎn)生于對經(jīng)濟(jì)理論的實(shí)證分析,經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的建模和國民經(jīng)濟(jì)投入產(chǎn)出法的計(jì)算等經(jīng)濟(jì)學(xué)問題,經(jīng)過近一個多世紀(jì)的發(fā)展,已經(jīng)成為了一個成熟而且被廣泛運(yùn)用的學(xué)科。計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)可以分為理論計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)和應(yīng)用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)。其中理論計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)主要關(guān)注計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型的建立,包括針對不同數(shù)據(jù)類型、隨機(jī)實(shí)驗(yàn)和不可控隨機(jī)誤差的分布形式、經(jīng)濟(jì)學(xué)模型和實(shí)際問題而進(jìn)行的假設(shè),從而對該模型進(jìn)行參數(shù)、非參數(shù)等的估計(jì)、統(tǒng)計(jì)推斷和預(yù)測,并給出其具體的理論性質(zhì),例如無偏性,漸進(jìn)分布、統(tǒng)計(jì)有效性、預(yù)測誤差等等。應(yīng)用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)則側(cè)重于實(shí)際問題,其內(nèi)容基本涵蓋凡是有數(shù)據(jù)支持的經(jīng)濟(jì)學(xué)理論的各個分支,并用經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)來對經(jīng)濟(jì)理論進(jìn)行檢驗(yàn),或是對某些經(jīng)濟(jì)變量的因果關(guān)系進(jìn)行量化研究,或是利用金融數(shù)據(jù)進(jìn)行風(fēng)險估計(jì)等實(shí)證研究。例如對環(huán)境經(jīng)濟(jì)學(xué)、教育經(jīng)濟(jì)學(xué)、金融經(jīng)濟(jì)學(xué)、國際貿(mào)易理論、經(jīng)濟(jì)增長理論等都可以通過數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析,在計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)理論的指導(dǎo)下進(jìn)行計(jì)算。計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的理論研究和實(shí)證分析相輔相成,對現(xiàn)實(shí)生活中某種類型經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)的實(shí)證分析往往成為發(fā)現(xiàn)理論研究新方向的動力,同時理論研究的成果也通過計(jì)量模型被廣泛應(yīng)用到各種實(shí)際問題中去。

計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)是現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)學(xué)理論體系的一個核心組成部分,可以說如果沒有計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué),經(jīng)濟(jì)學(xué)理論就像純數(shù)學(xué)理論一樣只有象牙塔式的研究價值而不能被數(shù)據(jù)所證實(shí)或者應(yīng)用證偽。在過去的諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎獲獎人當(dāng)中,第一屆諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎就授予了兩位計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)研究的先驅(qū)弗利希(RagnarFrisch,1969)和丁伯根(JanTinbergen,1969),表明了計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)在推動整個經(jīng)濟(jì)學(xué)研究科學(xué)化進(jìn)程中的重要性。早期因從事計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)研究而榮膺諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎的還包括李昂惕夫(WassilyLeontief,1973)、克萊因(LawrenceR.Klein,1980)和哈維爾莫(TrygveHaavelmo,1989)等。計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的發(fā)展日益與經(jīng)濟(jì)學(xué)各分支學(xué)科的發(fā)展緊密結(jié)合,并反過來極大促進(jìn)了經(jīng)濟(jì)學(xué)各分支學(xué)科的發(fā)展。諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎獲得者麥克法登(DanielL.McFadden,2000)、赫克曼(JamesHeckman,2000)、格蘭杰(CliveW.J.Granger,2003)、恩格爾(RobertF.Engle,2003)與漢森(LarsPeterHansen,2013)都是因?yàn)樘岢鲂碌挠?jì)量方法促進(jìn)了勞動經(jīng)濟(jì)學(xué)、產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)學(xué)、宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)、金融學(xué)等相關(guān)經(jīng)濟(jì)學(xué)分支學(xué)科的發(fā)展而獲此殊榮。在現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)學(xué)的教學(xué)與研究體系中,計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)已經(jīng)成為與微觀經(jīng)濟(jì)學(xué)、宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)并列的三大學(xué)科,成為經(jīng)濟(jì)學(xué)各分支學(xué)科最核心的方法論基礎(chǔ)。

實(shí)驗(yàn)經(jīng)濟(jì)學(xué)則是最近四十余年興起的一門新的交叉學(xué)科,結(jié)合認(rèn)知心理學(xué)、神經(jīng)科學(xué)、社會學(xué)和人類學(xué)的相關(guān)研究方法,涵蓋了決策論、經(jīng)濟(jì)學(xué)、金融學(xué)、博弈論、管理科學(xué)、市場營銷或政治學(xué)等多個研究領(lǐng)域。實(shí)驗(yàn)經(jīng)濟(jì)學(xué)以模擬實(shí)體經(jīng)濟(jì)決策環(huán)境和驗(yàn)證理論模型為目的,通過仿真方法創(chuàng)造與實(shí)際經(jīng)濟(jì)相似的實(shí)驗(yàn)室環(huán)境,觀察分析受到物質(zhì)報酬激勵的受試對象如何在一定規(guī)則下進(jìn)行決策,從而研究人們行為決策。經(jīng)濟(jì)學(xué)家通過調(diào)整實(shí)驗(yàn)參數(shù)以及對不同參數(shù)下產(chǎn)生的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行整理、加工與分析來檢驗(yàn)已有的經(jīng)濟(jì)理論及其前提假設(shè),或者發(fā)現(xiàn)新的理論,或者為一些決策提供理論分析的基礎(chǔ)。

實(shí)驗(yàn)經(jīng)濟(jì)學(xué)之所以產(chǎn)生和發(fā)展的一個重要原因是因?yàn)榛诳煽貙?shí)驗(yàn)而得到的數(shù)據(jù)能夠很好地避免數(shù)據(jù)的內(nèi)生性問題(-endogeneity)。眾所周知,因果關(guān)系研究是自然科學(xué)研究和

社會科學(xué)研究的一個核心內(nèi)容。相對于現(xiàn)實(shí)環(huán)境下自然產(chǎn)生的經(jīng)濟(jì)決策實(shí)際數(shù)據(jù)而言,實(shí)驗(yàn)經(jīng)濟(jì)學(xué)數(shù)據(jù)是在事前已經(jīng)盡可能控制了各種干擾混淆因素條件下產(chǎn)生的,從而數(shù)據(jù)相對比較整潔,有利于經(jīng)濟(jì)學(xué)研究人員發(fā)現(xiàn)并研究經(jīng)濟(jì)因素之間的因果關(guān)系。實(shí)驗(yàn)研究方法已經(jīng)成為微觀經(jīng)濟(jì)學(xué)、宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)、公共經(jīng)濟(jì)學(xué)、金融經(jīng)濟(jì)學(xué)、勞動經(jīng)濟(jì)學(xué)、金融學(xué)、市場學(xué)、組織行為學(xué)、會計(jì)學(xué)和管理科學(xué)等領(lǐng)域的核心研究方法。這些領(lǐng)域國際最頂尖學(xué)術(shù)期刊都會定期發(fā)表一些運(yùn)用實(shí)驗(yàn)技術(shù)完成的研究成果。目前已有卡納曼(DanielKahneman,2002)、史密斯(VernonL.Smith,2002)和羅斯(AlvinE.Roth,2012)三位經(jīng)濟(jì)學(xué)家因其在實(shí)驗(yàn)經(jīng)濟(jì)學(xué)方面的貢獻(xiàn)而榮膺諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎。在下文中,我們首先對計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)與實(shí)驗(yàn)經(jīng)濟(jì)學(xué)在最近一二十年來的發(fā)展做一簡單介紹。作為與實(shí)證研究和應(yīng)用研究密切相關(guān)的學(xué)科,計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)與實(shí)驗(yàn)經(jīng)濟(jì)學(xué)的發(fā)展從來就受到兩方面需求的推動,其一是理論發(fā)展與政策分析的需求,其二是數(shù)據(jù)特征與數(shù)據(jù)可得性的需求。之后,對國內(nèi)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)與實(shí)驗(yàn)經(jīng)濟(jì)學(xué)發(fā)展的現(xiàn)狀做一簡單評述,最后對一些亟需發(fā)展的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)與實(shí)驗(yàn)經(jīng)濟(jì)學(xué)研究領(lǐng)域提出若干建議。

二、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的若干最新發(fā)展

(一)面板數(shù)據(jù)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)

面板數(shù)據(jù)(paneldata)是將截面數(shù)據(jù)和時間序列數(shù)據(jù)綜合起來的一種新的數(shù)據(jù)類型。和單一的時間序列數(shù)據(jù)相比,面板數(shù)據(jù)能夠提供不同個體在同一時點(diǎn)的橫截面信息;和純粹的截面數(shù)據(jù)相比,面板數(shù)據(jù)又能夠提供同一個體在不同時間點(diǎn)的動態(tài)變化。因此,和傳統(tǒng)的橫截面模型與時間序列模型相比,面板數(shù)據(jù)模型在模型估計(jì)、假設(shè)檢驗(yàn)和管理科學(xué)應(yīng)用等方面具有明顯的優(yōu)勢。國內(nèi)外高質(zhì)量面板數(shù)據(jù)的出現(xiàn)極大推動了面板數(shù)據(jù)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的發(fā)展,在宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)和應(yīng)用微觀計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)等各個領(lǐng)域都有非常重要的應(yīng)用。面板數(shù)據(jù)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的最新發(fā)展主要集中在三個部分,其一是非線性面板數(shù)據(jù)建模的發(fā)展,包括各類非參數(shù)半?yún)?shù)條件均值模型、條件分位數(shù)模型和離散數(shù)據(jù)模型等。函數(shù)系數(shù)模型(Caietal.,2000;Caietal.,2000)采取可加模型的形式,解釋變量的系數(shù)可以是其他隨機(jī)變量的函數(shù)(稱之為光滑變量,smoothingvariable),而光滑變量的選擇由經(jīng)濟(jì)理論決定。函數(shù)系數(shù)模型不僅能夠提供更好的數(shù)據(jù)模擬能力,而且在非參數(shù)模型中融入了經(jīng)濟(jì)學(xué)的解釋,因而近年來有不少研究將函數(shù)系數(shù)模型結(jié)合到面板數(shù)據(jù)中。其二是非平穩(wěn)面板數(shù)據(jù)模型的發(fā)展,包括面板數(shù)據(jù)單位根檢驗(yàn)與協(xié)整分析,以及包含非平穩(wěn)變量和未知時間趨勢的估計(jì)與檢驗(yàn)等;其三是包含橫截面相關(guān)(cross-sectionaldependence)的面板數(shù)據(jù)建模。面板數(shù)據(jù)通常包含兩個維度,行為個體與時間維度。行為個體可以是微觀層面的家庭、個人或企業(yè),也可以是宏觀層面的國家、產(chǎn)業(yè)或地區(qū)。傳統(tǒng)的面板數(shù)據(jù)建模通常假設(shè)面板數(shù)據(jù)各行為主體之間是完全獨(dú)立的(橫截面獨(dú)立假設(shè),cross-sectionalindependence),這就完全排除了行為個體之間可能存在的相互影響,從而導(dǎo)致模型估計(jì)與檢驗(yàn)的一系列問題。橫截面相關(guān)性已成為面板數(shù)據(jù)領(lǐng)域最為活躍的科研方向之一。目前文獻(xiàn)中處理橫截面相關(guān)的方法主要有三種:其一是通過因子模型(factormodel)描述橫截面相關(guān)性,然后通過模型中可觀測變量的橫截面平均作為因子模型中不可觀測的共同因子的代理變量,用以解決因共同因子不可觀測性而帶來的內(nèi)生性問題(Pesaran,2006;Pesaran&Tosetti,2011等);其二是交互效應(yīng)(interactiveeffect)模型,通過PCA的方法直接估計(jì)不可觀測的共同因子(commonfactor)與因子系數(shù)(factorloading),通常使用的估計(jì)方法包括QMLE和最小二乘法(Bai,2009,2013等);其三是使用一系列距約束條件描述橫截面弱相關(guān)性,不需要借助于常見的因子結(jié)構(gòu)(Chenetal.,2012等)。最近幾年,這一領(lǐng)域的發(fā)展主要集中在將橫截面相關(guān)性與半?yún)?shù)或非參數(shù)模型相結(jié)合,研究模型的估計(jì)與檢驗(yàn)方法,這也是目前最為活躍的研究領(lǐng)域之一。

(二)微觀計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)與政策評估

因果分析與政策效應(yīng)評估是經(jīng)濟(jì)分析最為關(guān)注的核心問題,其主要難點(diǎn)在于經(jīng)濟(jì)事件與經(jīng)濟(jì)政策的內(nèi)生性問題,以及虛擬事實(shí)的不可觀測性。社會經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)作為一個有機(jī)的整體,各類因素各種事件往往存在復(fù)雜的相互聯(lián)系。由于巨大的社會成本與經(jīng)濟(jì)成本,社會經(jīng)濟(jì)政策無法使用類似于自然科學(xué)中常用的模擬實(shí)驗(yàn)的方法。為了解決內(nèi)生性問題,經(jīng)濟(jì)分析通常借助于所謂的“準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)”(quasi-experiment)機(jī)會,使用工具變量方法,以及在工具變量方法上發(fā)展起來的一系列估計(jì)政策處理效應(yīng)(treatmenteffect)的方法。工具變量必須同時滿足相關(guān)性與外生性的要求。所謂相關(guān)性,是指工具變量必須與內(nèi)生的結(jié)構(gòu)變量高度相關(guān),否則便稱之為弱工具變量(weakinstruments)。所謂外生性,是指工具變量僅通過內(nèi)生的結(jié)構(gòu)變量影響回歸模型中的被解釋變量,而不存在其他獨(dú)立的影響渠道。九十年代中期以來,計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)家發(fā)現(xiàn)當(dāng)存在弱工具變量的情況下,無論是小樣本還是大樣本,常見的工具變量估計(jì)方法,包括兩階段最小二乘估計(jì)與有限信息最大似然估計(jì)都無法得到一致性的估計(jì)量。這一時期大量的研究主要集中在工具變量質(zhì)量的檢驗(yàn),以及存在弱工具變量情況下不同的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)方法。最近十年中,計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)家更加關(guān)注工具變量的外生性問題,討論在工具變量嚴(yán)格外生性條件無法滿足的情況下對統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)的影響。目前較有影響的做法是采用再抽樣(resampling;Berkowitzetal.,2012)或貝葉斯的方法校正近似外生性的影響(Conleyetal.,2012;Kraay,2012)。隨著大數(shù)據(jù)時代的來臨,計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)家也開始關(guān)注在存在大量工具變量的情況下工具變量的選擇問題。目前主要的做法分為兩類,一類是在工具變量中加入稀疏性(sparcity)假設(shè),采用LASSO等變量選擇的方法在第一階段選擇有效的工具變量;另一類是不采取稀疏性假設(shè),通過主成分分析或嶺回歸等降維的正則化(regularization)方法處理估計(jì)中的問題(Hansenetal.,2008;Okui,2011;Carrasco,2012;Hansen&Kozbur,2014等)。

當(dāng)工具變量僅是簡單的二元變量時,工具變量法就和政策處理效應(yīng)的一系列估計(jì)方法建立了聯(lián)系,這部分是近幾年來發(fā)展最為迅速的研究領(lǐng)域之一。倍差法(differenceindifference,Card&Krueger,1994;Bertrandetal.,2004;Athey&Imbens,2006等)是最為常見的處理效應(yīng)估計(jì)方法。當(dāng)某一經(jīng)濟(jì)政策實(shí)施以后,盡管我們可以同時觀察到處理組中政策前后的變化,但這個變化同時包含了具體政策的處理效應(yīng)和不可觀測的時間趨勢的變化。如果假設(shè)時間趨勢在處理組和對照組的變化是相同的,那么我們可以采取兩次差分的方式,將共同的時間趨勢剔除出去,從而得到平均處理效應(yīng)的估計(jì)值。倍差法的主要優(yōu)勢在于計(jì)算簡便,可以接受某種形式的選擇性誤差(-selectiononunobservables),但主要問題在于處理組和對照組之間必須保持相同時間趨勢的假設(shè)有時不符合現(xiàn)實(shí),且較難檢驗(yàn)。也有研究者發(fā)展一些半?yún)?shù)的倍差法試圖放松相同時間趨勢的假設(shè)(Abadie,2005)。匹配(matching,Rubin,1973)是另一種較為常見的處理效應(yīng)的估計(jì)方法。和倍差法不同,使用匹配法的一個重要假設(shè)是條件獨(dú)立性(conditionalindependence或unconfoundedn

esscondition),是指在控制各種變量以后,處理效應(yīng)的結(jié)果不再受到是否接受處理(treatment)的影響。在條件變量較多的情況下,事實(shí)上無法做到嚴(yán)格匹配,傾向匹配得分(propensityscore)是用來處理降低匹配維度的主要方法,一些非參數(shù)方法也被廣泛用來完成處理組和對照組之間的匹配(Heckmanetal.,1997,1998;Hahn,1998;Hahnetal.,2000;Imbens,2000;Lechner,2002;Abadie&Imbens,2006等)。當(dāng)是否接受處理效應(yīng)的概率成為一個非連續(xù)函數(shù)時,斷點(diǎn)回歸(regressiondiscontinuitydesign,RDD;Trochim,1984;Lee&Card,2008等)成為近年來非常熱門的估計(jì)“準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)”政策處理效應(yīng)的方法。當(dāng)選擇變量(-selectionvariable)與是否接受處理效應(yīng)的關(guān)系是確定時,經(jīng)濟(jì)學(xué)家通常使用精確斷點(diǎn)回歸(sharpRDD)。當(dāng)選擇變量與是否接受處理效應(yīng)存在隨機(jī)關(guān)系時,也就是是否接受處理效應(yīng)的同時受到一些不可觀測的選擇變量影響時,經(jīng)濟(jì)學(xué)家使用所謂的模糊斷點(diǎn)回歸(fuzzyRDD),這是一個類似于兩步法處理工具變量的估計(jì)方法。除平均處理效應(yīng)(averagetreatmenteffectontreated,ATET)之外,也有越來越多的文獻(xiàn)在討論局部平均處理效應(yīng)(localaveragetreatmenteffect,LATE,Imbens&Angrist,1994等)、邊際處理效應(yīng)(marginaltreatmenteffect,MTE)和分位數(shù)處理效應(yīng)(quantiletreatmenteffect)等。這些政策評估方法被廣泛地用于各種社會經(jīng)濟(jì)政策的評估,如最低工資效應(yīng)、反歧視法、失業(yè)救濟(jì)等。(三)大數(shù)據(jù)(高維)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)

在目前大數(shù)據(jù)時代,數(shù)據(jù)的可得性和多樣性導(dǎo)致樣本量無限增大,同時變量個數(shù)無限增多,從而對分析大數(shù)據(jù)特點(diǎn)的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)方法有了新的要求。例如,現(xiàn)在流行的電子購物數(shù)據(jù)中,每個消費(fèi)者在電腦前點(diǎn)擊的次數(shù)以及內(nèi)容體現(xiàn)了豐富的反映購物行為的信息。又例如,許多人口普查數(shù)據(jù)、政策評估調(diào)查數(shù)據(jù)等等都有非常多的變量數(shù)目。另外,變量數(shù)目即使有限,因?yàn)檠芯磕Ｐ筒灰欢ㄊ蔷€性形式,許多方程變換、級數(shù)展開等等處理方式也使得變量維度增加。從文本、視頻、音頻中提取有用變量等等方式也成為高維度數(shù)據(jù)的重要來源。一方面,數(shù)據(jù)本身的可得性增加,另一方面,現(xiàn)代高性能計(jì)算機(jī)群(HPC)的計(jì)算性能和存儲功能也使得處理這些大數(shù)據(jù)成為可能。21世紀(jì)是大數(shù)據(jù)的世紀(jì),云計(jì)算、存儲等爭相從科技領(lǐng)域進(jìn)入人們?nèi)粘Ｉ钪小?/p>

高維度計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)就是研究經(jīng)濟(jì)變量數(shù)目非常大,有時候甚至大于樣本量的情況。例如在資產(chǎn)定價的研究中,資產(chǎn)數(shù)目很大,有研究者(Fanetal.,2008)用因子模型去估計(jì)資產(chǎn)回報的相關(guān)性,其中資產(chǎn)回報的協(xié)方差矩陣的維度也隨著樣本量而增長,因此如何處理高維度數(shù)據(jù)在資產(chǎn)投資組合等領(lǐng)域是一個至關(guān)重要的問題。計(jì)量經(jīng)濟(jì)理論在處理高維度數(shù)據(jù)時,所面臨的主要問題包括如何選擇重要的變量以及如何對變量進(jìn)行選擇,以使得模型的預(yù)測性能更強(qiáng),對模型的估計(jì)有更好的性質(zhì)。在高維計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)建模中,一般假設(shè)真實(shí)模型只包括一部分有限的變量。高維度計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)包括了經(jīng)典的線性和非線性非參數(shù)模型。

在很多實(shí)證研究中,一般假設(shè)模型是一個比較簡單的線性形式,變量是根據(jù)經(jīng)驗(yàn)或者共識來選擇。而高維度計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的方法是通過數(shù)據(jù)本身來探究其重要性,從而進(jìn)行變量選擇。在經(jīng)典嶺回歸思想的啟發(fā)下,一系列帶懲罰項(xiàng)的估計(jì)方法被提出并廣泛應(yīng)用在基因?qū)W、統(tǒng)計(jì)學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)等各學(xué)科中。例如套索估計(jì)量(LASSO,Frank&Friedman,1993;Tibshirani,1996)的先驅(qū)性研究首先提出用一個懲罰項(xiàng)加在經(jīng)典的最小二乘損失函數(shù)上,再用一個調(diào)節(jié)參數(shù)來控制懲罰的力度。套索估計(jì)量可以在變量選擇的同時進(jìn)行參數(shù)估計(jì),并且在變量個數(shù)較大的情況下解決了傳統(tǒng)模型選擇方法例如信息準(zhǔn)則等的不可計(jì)算的問題,減小了模型選擇的不確定性。套索方法有很多良好的性質(zhì),其中一個就是可以用來處理變量個數(shù)超過樣本量的情況,并且能夠選擇變量。在過去的二十年中,高維度方法有了長足的發(fā)展。繼套索估計(jì)量之后,SCAD估計(jì)量、Dantzig估計(jì)量、彈性網(wǎng)(ElasticNet)估計(jì)量等相繼發(fā)表在頂尖統(tǒng)計(jì)學(xué)和計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)期刊中。在經(jīng)濟(jì)學(xué)中,高維度計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的一個重要應(yīng)用就是處理多工具變量選擇的情況。Belloni,Chemozhukov&Hansen(2012)提出了用改進(jìn)的套索方法選擇工具變量的方法并提供了理論依據(jù)。另外,Bai&Ng(2008)用主成分分析,Caner&Fan(2015)用可適性套索方法進(jìn)行工具變量的估計(jì)和選擇。

大數(shù)據(jù)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)是一個方興未艾的研究方向,統(tǒng)計(jì)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)等其他學(xué)科的交叉發(fā)展也勢必進(jìn)一步推動大數(shù)據(jù)分析的發(fā)展。

(四)金融計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)

金融計(jì)量學(xué)主要是指對金融市場數(shù)據(jù),包括金融市場各種交易變量(如價格、交易量、波動率等)進(jìn)行相應(yīng)統(tǒng)計(jì)分析和計(jì)量建模的學(xué)科。作為聯(lián)接金融理論和實(shí)證證據(jù)的橋梁,金融計(jì)量學(xué)在現(xiàn)代金融學(xué)中處于一個非常重要的地位,它可以用于檢驗(yàn)經(jīng)濟(jì)學(xué)假說和金融理論,解釋金融現(xiàn)象,并對金融市場行為建模和預(yù)測。一方面,金融計(jì)量學(xué)的發(fā)展對現(xiàn)代金融和投資管理產(chǎn)生了深遠(yuǎn)的影響。另一方面,金融市場的進(jìn)一步發(fā)展又對金融計(jì)量學(xué)的研究提出了新的挑戰(zhàn)。

金融計(jì)量學(xué)最早關(guān)注的一個問題是如何檢驗(yàn)金融市場的有效性,即金融市場價格是否可以被預(yù)測。關(guān)于這個問題,最早的文獻(xiàn)甚至可以追溯到Working(1934)和Cowles(1933,1944)。他們主要通過檢驗(yàn)股票價格序列是否服從隨機(jī)游走過程來檢驗(yàn)市場的有效性。Fama(1970)對有效市場理論和實(shí)證研究進(jìn)行了一個很好的綜述,他認(rèn)為市場的有效性假設(shè)有三類,即弱有效,半強(qiáng)有效和強(qiáng)有效,而對應(yīng)的價格走勢往往只是一個鞅過程。這樣說來,檢驗(yàn)市場的有效性就等價于檢驗(yàn)一個時間序列是否為鞅過程。Hong(1999)提出了一個基于廣義譜函數(shù)的檢驗(yàn)方法,非常有效地解決了這個問題。該方法不但能夠捕捉變量之間存在的線性關(guān)系,同時也能夠甄別出數(shù)據(jù)中的非線性關(guān)系,因此可被推廣并應(yīng)用來檢驗(yàn)經(jīng)濟(jì)和金融時間序列數(shù)據(jù)是否存在相關(guān)關(guān)系或者是否獨(dú)立,從而為對這些數(shù)據(jù)進(jìn)一步分析建模提供依據(jù)(Hong&Lee,2005,2006;Hong&McCloud,2011;Hong&Chen,2011)。

與金融市場有效性檢驗(yàn)密切相關(guān)的一個研究領(lǐng)域是提出各種模型對金融時間數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測,或者是對各種預(yù)測模型進(jìn)行評價。這些預(yù)測模型大多基于各種經(jīng)濟(jì)學(xué)理論,包括行為經(jīng)濟(jì)學(xué)、實(shí)驗(yàn)經(jīng)濟(jì)學(xué)等。研究人員構(gòu)造了不同的預(yù)測模型來對金融市場進(jìn)行預(yù)測,例如Hongetal.(2007)研究了隨機(jī)游走模型是否能夠?qū)ν鈪R走勢提供更好的樣本外預(yù)測。Hongetal.(2010)也檢驗(yàn)了多種時間序列模型在分析中國的短期利率走勢的有效性。

在有效市場理論檢驗(yàn)問題之外,資產(chǎn)定價以及與之密切相關(guān)的投資組合理論一直也是金融計(jì)量學(xué)關(guān)注的一個重要問題。自Markowitz(1952)提出了投資組合理論以來,許多資產(chǎn)定價模型相繼被提出來,包括Sharpe(1964)針對股票市場提出的資產(chǎn)定價模型(CapitalAssetPricingModel,CAPM)/:請記住我站域名/,Ross(1976)提出的套利定價模型(APT),以及Heathetal.(1992)提出的針對固定資產(chǎn)收益證券定價的HJM模型。將這些定價理論模型應(yīng)用到實(shí)踐需要對相關(guān)的模型參數(shù)進(jìn)行準(zhǔn)確估計(jì),而金融計(jì)量學(xué)家在這個過程中發(fā)揮了重要作用。一個最重要的估計(jì)方法即由2013年諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎得主Hansen(1982)提出的,Hansen&Singleton(1982)則將此推廣應(yīng)用到資產(chǎn)定價模型的動態(tài)廣義

矩方法(DynamicGMM)。金融計(jì)量學(xué)關(guān)注的另一個重大問題是對波動率的建模,其中一個重要的原因是波動率被廣泛認(rèn)為是風(fēng)險測度指標(biāo)之一,但如何對風(fēng)險進(jìn)行有效管理的一個前提是對其進(jìn)行準(zhǔn)確建模。最早的波動率模型包括Engle(1982)提出的ARCH模型以及Taylor(1982)提出的隨機(jī)波動率模型(stochasticvolatilitymodel),Bollerslev(1986)進(jìn)一步發(fā)展了GARCH模型?；谶@些模型,一些重要問題相繼得到研究,比如波動率溢出效應(yīng)(Hong,2001)、金融風(fēng)險的傳染(Hongetal.,2009)等。隨著金融市場的進(jìn)一步發(fā)展,交易日趨復(fù)雜,一些新的問題隨之出現(xiàn)并急需解決。比如說在高頻數(shù)據(jù)的建模中,如何處理市場微觀噪音及市場由于一些突發(fā)事件帶來的跳躍現(xiàn)象是金融計(jì)量學(xué)關(guān)注的另一個重點(diǎn),相關(guān)的文獻(xiàn)包括Chan&Maheu(2002)和Ait-Sahalia&Jacod(2009)。而對金融市場中一些非線性和非對稱的現(xiàn)象進(jìn)行研究也成為一個重要研究方向。比如說在考慮非線性情況下,如何檢驗(yàn)市場的有效性,如何對資產(chǎn)定價模型進(jìn)行穩(wěn)健、準(zhǔn)確的估計(jì)等。此外,人們觀察到金融數(shù)據(jù)普遍呈現(xiàn)厚尾現(xiàn)象,正態(tài)分布不再適用于刻畫這些數(shù)據(jù),在這種情況下,評價極端風(fēng)險(extremerisk)不可以再用方差來度量。所以,當(dāng)分布存在厚尾時,如何來度量風(fēng)險(包括系統(tǒng)性風(fēng)險)依然是金融計(jì)量學(xué)關(guān)注的重要問題之一。

(五)動態(tài)一般均衡模型的宏觀計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)

傳統(tǒng)實(shí)證宏觀計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)用向量自回歸等方法對總體經(jīng)濟(jì)變量例如總產(chǎn)出、總消費(fèi)、總投資、失業(yè)率、通脹率等進(jìn)行分析,其思想起源于凱恩斯經(jīng)濟(jì)學(xué)。而真實(shí)經(jīng)濟(jì)周期模型往往通過模型校準(zhǔn)來描述實(shí)體經(jīng)濟(jì),在量化研究方面其方法顯得更為嚴(yán)格。動態(tài)一般均衡模型則是從宏觀經(jīng)濟(jì)的微觀基礎(chǔ)出發(fā),從消費(fèi)者、生產(chǎn)者、中間廠商和政府部門等的動態(tài)最優(yōu)化決策過程來推導(dǎo)一般均衡結(jié)果。用動態(tài)隨機(jī)一般均衡模型可以增強(qiáng)模型的解釋力和經(jīng)濟(jì)學(xué)含義,并使得過去宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)和微觀經(jīng)濟(jì)學(xué)的兩分法問題得到解決。通過計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型的估計(jì)和推斷使我們對宏觀變量的隨機(jī)過程得以加深了解,并對模型本身的有效性進(jìn)行評估。在過去的三十多年中,從宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)的微觀基礎(chǔ)出發(fā),研究利率、失業(yè)率等宏觀變量成為實(shí)證宏觀計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的新范式。從政策制定者的角度來說,歐洲中央銀行也正式使用動態(tài)一般均衡模型作為基礎(chǔ)模型并把其預(yù)測結(jié)果作為指定貨幣政策的一個重要的參考指標(biāo)。盡管在宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)中,不少變量通過加總?cè)サ袅撕芏嘣肼?向量自回歸等傳統(tǒng)方法在預(yù)測性能上優(yōu)于以微觀基礎(chǔ)起步的宏觀計(jì)量模型,但微觀結(jié)構(gòu)模型方面的研究在逐漸放松假設(shè)、貼近實(shí)體經(jīng)濟(jì)方面也有了長足進(jìn)步。目前以似然函數(shù)方法為基礎(chǔ)的動態(tài)隨機(jī)一般均衡模型在樣本外預(yù)測上的表現(xiàn)可以和向量自回歸等方法相比較。動態(tài)隨機(jī)一般均衡模型從個人、廠商、政府、中央銀行等分別最大化其全部時間段內(nèi)的效用、利潤及財(cái)政、貨幣政策目標(biāo)(例如彌補(bǔ)產(chǎn)出缺口、保持產(chǎn)出增長率等),得到消費(fèi)、產(chǎn)出、利率和通貨膨脹率等變量需滿足的最優(yōu)化條件,再由市場一般均衡的條件推導(dǎo)出歐拉公式,用對數(shù)線性化的方法得到簡化式和狀態(tài)空間形式。動態(tài)隨機(jī)一般均衡模型通過引入外部沖擊來模擬現(xiàn)實(shí)經(jīng)濟(jì)中的經(jīng)濟(jì)周期和日常波動。外部沖擊可以有多種形式,例如生產(chǎn)技術(shù)沖擊、需求沖擊、財(cái)政支出沖擊、貨幣政策沖擊、外貿(mào)沖擊等,通過這些外部沖擊得到模型的隨機(jī)性。另外,通過引入工資、價格粘性、消費(fèi)習(xí)慣形成和投資調(diào)整成本等假設(shè),模型也更加接近現(xiàn)實(shí)經(jīng)濟(jì)。在模型的估計(jì)方面,動態(tài)一般均衡模型多采用貝葉斯方法進(jìn)行估計(jì),由前面一般均衡條件得到的公式加上測度方程,即引入經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)中的隨機(jī)沖擊,得到似然函數(shù)。首先通過把均衡條件進(jìn)行對數(shù)線性化,然后用蒙特卡洛馬爾科夫鏈抽樣方法估計(jì)模型參數(shù)。根據(jù)模型參數(shù)設(shè)定的不同,可能出現(xiàn)為一解、無解或多解的情況,研究者要對其進(jìn)行分析或者約束。近年來動態(tài)隨機(jī)一般均衡模型在計(jì)算和引入新的沖擊、放寬模型假設(shè)(例如允許廠商和消費(fèi)者的異質(zhì)性)等方面有很多進(jìn)展。進(jìn)一步放寬模型的假設(shè),減少模型校準(zhǔn)和更好地估計(jì)高階非線性模型從而最終提高模型的預(yù)測能力是該方法未來需要解決的問題。

三、實(shí)驗(yàn)經(jīng)濟(jì)學(xué)的若干最新發(fā)展

(一)新類型實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的收集和利用

傳統(tǒng)實(shí)驗(yàn)經(jīng)濟(jì)學(xué)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)主要是經(jīng)濟(jì)決策變量數(shù)據(jù),例如決策者在個體決策問題中的選項(xiàng)選擇,在市場決策問題中的價格選擇、投資決策選擇和努力水平選擇,在博弈論決策問題中的策略行動選擇等。近年來,越來越多的實(shí)驗(yàn)經(jīng)濟(jì)學(xué)家認(rèn)識到收集一些新類型實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)有助于更好地檢驗(yàn)不同的經(jīng)濟(jì)學(xué)理論以及建立更接近描述決策者行為的新經(jīng)濟(jì)學(xué)理論。例如傳統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)學(xué)理論將決策者的決策過程當(dāng)作一個黑箱子,只是簡單地假設(shè)決策者具有特定的偏好和特定的信念并且采取最優(yōu)的決策,而有意忽略決策的產(chǎn)生過程。最新的一些研究開始討論決策偏好、決策信息、決策過程的形成,尤其是決策者如何思考決策問題的過程。打開決策過程這個黑箱子意味著我們將從更基本的層面來理解各種經(jīng)濟(jì)決策。一方面,研究決策過程所能依賴的數(shù)據(jù)類型增加了,包括決策思考時間、搜尋次序、眼球移動、生化多巴胺等新的生理學(xué)數(shù)據(jù),從而使我們有必要通過實(shí)驗(yàn)經(jīng)濟(jì)學(xué)的方法產(chǎn)生這些新類型的數(shù)據(jù)來檢驗(yàn)相關(guān)的經(jīng)濟(jì)學(xué)理論。另一方面,這些新類型數(shù)據(jù)和傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)學(xué)決策數(shù)據(jù)結(jié)合在一起,有助于發(fā)現(xiàn)和建立新的經(jīng)濟(jì)學(xué)理論。例如,Gabaixetal.(2006)通過收集實(shí)驗(yàn)參與者的搜尋次序數(shù)據(jù)來檢驗(yàn)有關(guān)決策者如何獲取信息以及信息處理的有限理性模型;Caplinetal.(2011)則通過收集參與者在最終選擇之前的所有臨時選擇數(shù)據(jù)來檢驗(yàn)他們新提出的最優(yōu)選擇模型;Reutskajaetal.(2011)通過跟蹤實(shí)驗(yàn)參與者的眼球移動數(shù)據(jù)來研究超市購物者的購物選擇行為等。

(二)非均衡博弈論框架的建立和實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

策略性思考是博弈理論及其應(yīng)用的基礎(chǔ)。納什均衡以及相關(guān)均衡的概念過去一直是描述策略性思考的核心內(nèi)容,其定義為每個博弈參與者的策略都是在給定其他方策略下的最優(yōu)反應(yīng)。顯然這種均衡的定義內(nèi)在要求每個博弈參與者在決策信念上達(dá)到均衡,即每個參與者對其他方的策略持有正確的信念。在過去的研究中,經(jīng)濟(jì)學(xué)者通常假定均衡框架存在從而做出對參與者行為的預(yù)測。盡管在一些博弈場景下,基于均衡概念的行為預(yù)測是準(zhǔn)確的,但在多數(shù)情況下實(shí)驗(yàn)經(jīng)濟(jì)學(xué)研究結(jié)果表明博弈參與者的行為會系統(tǒng)性地偏離基于均衡概念的行為預(yù)測。由于來自實(shí)驗(yàn)經(jīng)濟(jì)學(xué)數(shù)據(jù)對原有理論框架的挑戰(zhàn),經(jīng)濟(jì)學(xué)研究人員逐漸提出了基于非均衡概念的策略性思考理論框架并且運(yùn)用實(shí)驗(yàn)經(jīng)濟(jì)學(xué)的方法收集數(shù)據(jù)來檢驗(yàn)這些新理論。這些基于非均衡概念的策略性思考理論框架的核心在于繼續(xù)假定博弈參與者在決策時仍然有策略性思考的因素在里面,但放棄了均衡的概念以及嵌入在均衡概念里面的很強(qiáng)的理性假設(shè)。目前這些在非均衡概念基礎(chǔ)上的策略性思考理論框架中具有代表性的是“認(rèn)知層級博弈理論”(Nagel,1995;Stahl&Wilson,1995;Camerer,2004)。在認(rèn)知層級博弈理論框架下,博弈論參與者被假定可能具有不同層級或者不同深度的策略性思考行為。一個毫無策略性思考的博弈論參與者被假定為沒有注意到其他參與者行為的影響來進(jìn)行決策。這種層級的策略性思考行為被稱為第0層級決策者。進(jìn)而第1層級決策者的行為表現(xiàn)是他們假定其對手為第0層級決策者進(jìn)而做出最優(yōu)反應(yīng)。相應(yīng)地,第2層級決策者是假定其對手為第1層級決策者進(jìn)行最優(yōu)決策反

應(yīng),以此類推至更高層級決策者。與過去基于均衡概念的博弈論理論研究發(fā)展相比,有一個明顯值得注意的特征是,這些在非均衡概念基礎(chǔ)上的策略性思考理論框架的每一步發(fā)展都伴隨著實(shí)驗(yàn)經(jīng)濟(jì)學(xué)對其相關(guān)理論的檢驗(yàn)。換句話說,理論的進(jìn)展和實(shí)驗(yàn)的檢驗(yàn)是相輔相成、密不可分的。(三)實(shí)驗(yàn)經(jīng)濟(jì)學(xué)研究在市場機(jī)制設(shè)計(jì)和政策設(shè)計(jì)方面的廣泛應(yīng)用

有效的公共政策和法規(guī)會給市場參與者提供正確的激勵,并有助于建立社會規(guī)范來防范諸如腐敗、市場失靈以及個體或者企業(yè)損害公共利益的行為。因此,政策制定者尤其需要了解個體行為和集體行為背后的動機(jī)和行為準(zhǔn)則。近年來心理學(xué)的研究表明,分析公共政策和法規(guī)時用到的傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)學(xué)模型存在理論假設(shè)上的弊端,這些模型的建立僅僅基于個人或集體利益最大化的偏好和行為準(zhǔn)則之上。例如,研究表明在很多現(xiàn)實(shí)情境中,人們除了關(guān)注自己的所得,還會關(guān)心他人的所得和福利。另外,人們往往會采用互利互惠的行為準(zhǔn)則。因此,當(dāng)政府制定政策和法規(guī)時就需要考慮這些因素,比如限制商家向非專業(yè)的消費(fèi)者推銷過于復(fù)雜的產(chǎn)品(如結(jié)構(gòu)性金融產(chǎn)品、住房銷售合同,以及移動通信套餐等)。當(dāng)政府為平衡社會各階層收入而調(diào)整個人所得稅率時,需要考慮納稅人對公平的偏好如何影響其對稅務(wù)法規(guī)的遵循。

四、我國計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)與實(shí)驗(yàn)經(jīng)濟(jì)學(xué)的發(fā)展現(xiàn)狀與建議

我國計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的教育與研究在過去30多年中取得了長足的進(jìn)步。從教學(xué)角度而言,國內(nèi)各主要高校均已能夠獨(dú)立地開設(shè)從本科階段的初級計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)到研究生階段的中高級計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的課程,計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的教學(xué)與訓(xùn)練已經(jīng)成為國內(nèi)經(jīng)濟(jì)學(xué)教學(xué)體系的核心內(nèi)容之一,并且日漸與國際接軌。從研究角度而言,計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型與計(jì)量經(jīng)濟(jì)方法被越來越多地運(yùn)用到經(jīng)濟(jì)學(xué)各分支學(xué)科的研究之中,并且極大地促進(jìn)了各分支學(xué)科的研究水平。近幾年來,國內(nèi)高校經(jīng)濟(jì)學(xué)科加大了引進(jìn)海外經(jīng)濟(jì)學(xué)人才的力度。這些年青的海歸學(xué)者不僅推動了計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的教學(xué)水平,而且在國內(nèi)迅速形成一個從事計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)方法論研究的團(tuán)隊(duì),而這一點(diǎn)在十年之前幾乎還是一個空白。近幾年內(nèi),國家自然科學(xué)基金管理學(xué)部分別設(shè)置了面板數(shù)據(jù)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)與金融計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)兩個重點(diǎn)課題。通過重點(diǎn)、重大課題以及各種其他資助項(xiàng)目的設(shè)立,對于引導(dǎo)與推動特定學(xué)科的發(fā)展,具有不可替代的重要作用。

作為相對年輕的經(jīng)濟(jì)學(xué)分支學(xué)科,我國實(shí)驗(yàn)經(jīng)濟(jì)學(xué)研究在最近幾年發(fā)展迅速。國內(nèi)的許多重點(diǎn)大學(xué)都相繼建立了經(jīng)濟(jì)學(xué)實(shí)驗(yàn)室,其他尚未建立實(shí)驗(yàn)室的大學(xué)也在積極進(jìn)行實(shí)驗(yàn)經(jīng)濟(jì)學(xué)研究。在人才招聘方面,國內(nèi)不少大學(xué)都從海外招聘了實(shí)驗(yàn)經(jīng)濟(jì)學(xué)學(xué)者。特別值得一提的是,為了促進(jìn)實(shí)驗(yàn)經(jīng)濟(jì)學(xué)在中國的發(fā)展以及加強(qiáng)中國實(shí)驗(yàn)經(jīng)濟(jì)學(xué)研究人員和