富裕经济学
富裕经济学
三位经济学家凭借对贫困问题的开创性研究获得诺贝尔奖
经济学中最重要的问题同时也是最难解答的：为什么有些国家变得富裕，另一些却深陷穷困？2015 年，全球 10% 的人口每天的生活费低于 1.90 美元，低于 1990 年的 36%。但是，仍有七亿多人生活在极端贫困中，而且在某些地区贫困人口与日俱增，特别是撒哈拉以南非洲地区。如何理解经济发展的差距，从而更有效地缩小差距？阿比吉特·班纳吉 (Abhijit Banerjee)、埃丝特·迪弗洛 (Esther Duflo)、迈克尔·克雷默 (Michael Kremer) 凭借在这方面的贡献获得了今年的诺贝尔经济学奖。三人同为美国籍学者，不过班纳吉和迪弗洛是外国移民 (也是一对夫妻)。今年 46 岁的迪弗洛是第二位获得诺贝尔经济学奖的女性，也是有史以来最年轻的获奖者。
三十年前，经济学家关注的多为全局性问题。他们研究大范围的结构性转型：从农村和农业向城市和工业的转型。宏观经济学家围绕人力资本等变量构建经济增长理论，然后对跨国增长数据做回归分析，以此衡量各种联系，例如受教育年数与人均 GDP 之间的联系。但是数据稀缺，质量也不理想，而且存在大量的潜在影响因素，令人难以确信各种现象间的因果关系。
上世纪 90 年代中期，哈佛大学的克雷默另辟蹊径，开始与合作伙伴和论文合著者采用化学家和生物学家常用的方法来研究贫困问题：随机实验。如果健康、教育、技能等人力资本对经济发展至关重要，那么经济学家最好能确定这种资本从何而来。他在肯尼亚开展了田野实验，把当地学校随机分组，一些受到政策干预，一些没有。此外，他还测试了补充教材、驱虫治疗，以及与学生进步挂钩的教师财政激励等举措。
每一项实验都给那个「最难解答的问题」的某个局部带来了一点点启示。教育资源 (例如教科书) 对学习成果的作用竟然很小。改善学生的健康提高了出勤率，但不一定使他们学到了更多东西。然而，这些实验收获了一个较大的成果：让经济学家们意识到可以将随机实验应用于自己的领域。
班纳吉和迪弗洛在克雷默奠定的基础上前行。除了教育，他们还通过随机实验研究医疗和创业。在印度，他们发现，向落后的学生集中投入额外的教学资源收效显著。他们还发现，向手头拮据的穷人提供小额贷款并不像此前一些人声称的那么具有变革性，但可能帮到有雄心的创业者。三位学者研究了教师和护士的缺勤问题、免疫接种计划、公共基础设施管理，以及对化肥等提升生产率的技术的应用。他们花费大量时间观察和了解全球穷人的艰辛日常。
他们把大问题拆分成小问题，以精心设计的实验逐一解析，从而攻克了一些认识论难题。那些使用跨国回归分析的经济学家无法轻易确定额外的学校教育促进了经济增长——或许它只是伴随经济增长出现而已。相比之下，田野实验不仅能显示改善教学与学习成果提高之间的关联，还能展现出其中的原理。
然而「外部效度」这个问题仍然存在，即测量到的某种联系在研究情境之外的有效程度几何。人是复杂的，世界也在不断变化，所以很难说两个变量之间的联系能一直持续。研究人员还必须意识到，受试人群可能在一些细微之处不同于更广大的人群，或者实验中有某些因素可能影响了参与者的行为。班纳吉和迪弗洛在熟练掌握田野研究的过程中展示了如何克服这些困难。类似石油危机这样的「自然」实验是无法重现来解答那些挥之不去的疑虑的。而田野实验可以复制。把实验设计成可以在日后扩大范围更是可以加强人们对实验结果的信心。
发展中的故事
每从田野实验的数据中挖掘出一点真相，就为了解世界做出了一点贡献。希望是这些小的真相能够积少成多，揭示出一个重大的真相。这几位得奖者的研究虽然以经济学理论为指导，但却脱离了经济学研究的惯常做法。在一般的经济学研究中，经济学家高高在上，俯视社会众生，力求发现牛顿运动定律式的经济运作规律。随机实验是近几十年来经济学界从宏大理论转向实证研究这一重大发展的一部分。此次颁奖显示诺贝尔委员会支持这一转变。此外，这也是对实践的奖励，表彰致力于寻求方法改善人们生活的研究。
但那个最难解答的问题仍然悬而未决。班纳吉和迪弗洛认为他们的研究正在逐步揭晓答案。总的来说，他们的实验表明，论效率最高与最低的生产者之间的效率差距，发展中经济体要比先进经济体大得多。用逐步、小幅的干预去解决这个问题，也许难题最终就会消失。更多宏观派经济学家反驳说，过去 30 年来全球贫困人口的大幅减少与这种修修补补关系不大，而是要归功于全球力量的汇聚改善了穷国的状况。全球贫困之谜仍未解开，但只要有足够多的经济学家效仿今年获奖者的创新精神和学术态度，它终有解开之日。
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