2021年诺贝尔经济学奖最终分别授予了戴維·卡德(DavidCard)、吉多·W·因本斯(GuidoW.Imbens)以及约书亚·安格里斯特(JoshAngrist)三位经济学家，以表彰他们在劳动经济学实证方法研究和因果分析方法论上作出的突出贡献。

本文简要总结了三位经济学家具体的学术贡献，并讨论了其研究成果的意义和对我们的启示。

研究贡献

卡德的研究领域主要集中在劳动经济学领域,具体研究兴趣涉及最低工资、劳动收入、教育投入、教育回报、移民问题以及就业不平等性等课题。卡德曾多次在《美国经济评论》(AmericaEconomicReview，AER)、《政治经济学杂志》(JournalofPoliticalEconomics,JPE)等国际顶尖学术期刊上发表具有突出实证及实践价值的学术论文。在研究方法上，他经常通过运用双重差分模型(DID)、自然实验研究以及元分析等创新方法论的实证研究，来质疑主流经济学的固有理论发现。此外，卡德在自然实验的数据处理问题上同样对经济研究者产生了广泛的参考价值。具体来说，他在实证研究中可以灵活应用统计分析来筛选数据中可信度较高的关键数据，从而能够提供比传统计量模型更可靠的实证结果，这使得其研究具有更高的客观性。

卡德最大的学术发现集中在最低工资的研究上。传统经济学认为，提高最低工资会导致劳动市场上就业水平的降低。然而，卡德和克鲁格在《最低工资与就业》(1993)一文中提出，若是在两个劳动环境极为相似的市场中出现最低工资差异，便可通过比较分析来发现两个市场就业水平变化的差异，从而有效验证最低工资对就业是否存在显著影响。卡德最终通过一系列实证研究成功质疑了传统经济学最低工资与就业显著负相关的结论。

卡德在教育投入与教育回报之间的相关性研究上同样提供了大量有影响力的实证性分析。在20世纪90年代中期，大量研究发现学生的学习成绩与学校投入没有显著关系，人们进一步认为学习成绩与个人收入提高长期不存在显著相关。因此很多业界和政界领袖要求减少对教育资源的投入。卡德和他的学术“知己”克鲁格通过分析不同种族居民部门的收入差距变化与教育投入变化之间的关系，最终证明了教育投入与教育回报存在显著正相关性。这一结论不仅对学术界产生了巨大的影响，同时影响了美国联邦政府以及欧洲部分国家继续保持对教育投入的高度支持。

卡德在移民问题上同样有着不同于传统经济学的观点。比如卡德2009年发表在AER上的《移民与不均等》(Immigrationandinequality)一文中指出，移民对当地市场的工资水平没有产生显著的冲击。真正能够解决移民问题的是企业。企业能否通过调整管理模式和生产技术来吸收额外的低技能劳动力，是解决移民对劳动力影响的关键。

在统计上，卡德提出了如何重新定义和计量劳动收入。他认为在计量劳动收入中需要关注劳动收入的比例不是稳定的。他强调除了关注劳动者工资收入以外，还要关注劳动者人力资本收入的变化。同时，卡德经常使用元分析来验证不同时间序列模型的实证效果，从而检验不同模型拟合结果的可信度。

另外两位分享一半诺贝尔经济学奖的经济学家是安格里斯特和因本斯，他们主要集中于计量经济学与经验微观经济学领域的研究，尤其在因果关系分析的实证创新上有广泛影响力。他们同样在《计量经济学》(Econometrica)、《经济学季刊》(QuarterlyJournalofEconomics，QJE)、AER等国际顶尖学术刊物上发表了许多具有深远影响的文章。

三位经济学家的贡献本质都是运用了自然实验的方法，对因果关系检验做出了巨大贡献。

与卡德类似，安格里斯特通过运用自然实验法和工具变量处理，在过去几十年中提供了各种具有广泛说服力的经验性实证分析以帮助社会有效解决了各种复杂的问题。这些问题包括教育投入、医疗保险、移民问题、劳动投入、恐怖主义和计量统计等多个方面。尤其在教育领域，安格里斯特的多篇文章已经被奉为经济学经典。比如安格里斯特利用构造工具变量和两阶段最小二乘估计方法(Two-stageLeastSquaresEstimate,2SLS)解决了教育时间与未来工资水平模型构造的内生性问题，从而有效证明了教育时间的延长可以显著提高未来工资水平。因此，他反对美国《义务教育法》对学生经济意义不大的观点。

安格里斯特还针对学校政策提供了其他具有广泛影响力的实证分析。比如他研究了学校是否应该投入资源以采取各种激励措施提高学生成绩等具体问题。其中，安格里斯特和拉维(Angrist&Lavy,1999)针对学校班级规模问题的研究被学术界大量引用。具体来说，安格里斯特使用自然实验法和工具变量发现，对于大部分地区，较小的班级规模有利于提高学生成绩;但在社会风气较差的地区，这种关系并无显著性。这强调了地区特点、教学资源与教学规模之间的联系。安格里斯特和克鲁格合作提出了模糊不连续回归设计(FuzzyDiscontinuousRegressionDesign)，该计量设计为研究同伴效应的存在性提供了可靠的经验性证据(同伴效应-PartnerEffect，邻近的平等个体之间在各种社会关系中产生相互作用时，其中某一个体的行为及决策受到同一群体中其他人行为及决策的影响)。