Премия Банка Швеции в области экономических наук имени Альфреда Нобеля за 2000 г.


Джеймс Хекман (Heckman) и Дэниел Мак-Фадден (McFadden) разработали теорию и методы, которые широко используются в статистическом анализе поведения индивидуумов и семейных хозяйств как в экономике, так и в других общественных науках.

Микроэконометрика и микроданные

Микроэконометрика располагается на стыке экономики и статистики. Она включает экономическую теорию и статистические методы, которые используются для анализа микроэкономических данных [microdata], т.е. экономической информации об индивидуумах, семейных хозяйствах и фирмах. Микроэкономические данные имеют вид одномоментных [cross-section] данных, как принято называть данные, относящиеся к одному и тому же моменту времени, или продольных [longitudinal] данных (панельных данных), как принято называть данные, относящиеся к одним и тем же наблюдаемым объектам за несколько последовательных лет. За последние три десятилетия область распространения микроэконометрики быстро расширилась благодаря созданию крупных баз данных, содержащих микроэкономические данные.

Бо'льшая доступность микроэкономических данных и увеличение мощности компьютеров открыли совершенно новые возможности для эмпирической проверки микроэкономической теории. Исследователи получили возможность исследовать много новых проблем на уровне отдельных людей. Например: какие факторы определяют, предпочтет ли человек работать, а если он предпочтет работать, то сколько часов? Как экономические стимулы влияют на выбор человеком образования, занятия или места жительства? Каково влияние различных программ профориентации и повышения квалификации на доход и занятость индивидуума?

Использование микроданных, кроме того, породило новые статистические проблемы, источником которых прежде всего являются недостатки, свойственным таким (неэкспериментальным) данным. Поскольку исследователь может наблюдать только некоторые переменные для конкретных индивидуумов или домашних хозяйств, то выборка может быть не случайной, и, таким образом, не репрезентативной. Даже когда выборки репрезентативны, некоторые характеристики, определяющие поведение индивидуумов, остаются ненаблюдаемыми, что делает трудным или даже невозможным полное объяснение различий между индивидуумами.

Лауреаты этого года продемонстрировали, как можно разрешить некоторые фундаментальные статистические проблемы, связанные с анализом микроэкономических данных. Методологический вклад Джеймса Хекмана и Дэниела Мак-Фаддена стоит на твердом фундаменте экономической теории в близком взаимодействии с эмпирическими исследованиями, необходимым условием которых были новые базы данных. Микроэконометрические методы, разработанные Хекманом и Мак-Фадденом составляют теперь часть стандартного инструментария не только экономистов, но и других исследователей в области общественных наук.

Джеймс Дж. Хекман

Джеймс Хекман внес много нового и значительного в теорию и методологию эконометрики. Проблемы селективности данных можно было бы назвать общим знаменателем его работ. Наряду с этим вкладом в методологию, он известен также прикладными эмпирическими исследованиями, в особенности в области экономики труда. Анализ Хекмана проблем селективности в микроэконометрическом исследовании имел важное значение для прикладных исследований в экономике, а также в других общественных науках.

Смещение из-за селективности и самоотбор
[Selection Bias and Self-selection]
Проблемы селективности в эконометрических исследованиях встречаются очень часто. Они возникают, когда доступная исследователям выборка не репрезентативна в вероятностном смысле по отношению ко всему населению (генеральной совокупности). Селективность выборки может быть результатом правил сбора данных или результатом поведения самих экономических агентов. Например, заработная плата и продолжительность работы могут наблюдаться только для тех людей, которые работают; заработки людей, получивших высшее образование, могут наблюдаться только у тех, кто уже закончил свое обучение, и т.д. Отсутствие информации о зарплате человека, которую он получал бы, если бы сделал другой выбор, создает проблемы во многих эмпирических исследованиях.

Проблему смещения из-за селективности можно проиллюстрировать с помощью следующего графика, на котором w обозначает заработную плату человека, а x — фактор, влияющий на заработную плату, например, его образование. Каждая точка на графике как бы символизирует людей с подобным же уровнем образования и зарплаты из большой и репрезентативной выборки. Непрерывная линия показывает истинное статистическое соотношение, которое бы мы смогли бы оценить, если бы только могли наблюдать характеристики всех этих людей. Предположим теперь, что — в соответствии с положениями экономической теории —предпочитают работать только те люди, чьи потенциальные заработки превышают некий пороговый уровень ("резервную" зарплату). В таком случае людей с относительно более высокой зарплатой и относительно более длительным образованием будет непропорционально много в выборке, которую мы фактически наблюдаем. На рисунке они показаны темными точками. Эта нерепрезентативная выборка порождает проблему селективности, поскольку если мы оценим соотношение между заработной платой и образованием, то получим линию, показанную на рисунке пунктиром. Мы, тем самым, обнаружим более слабую, чем в действительности, связь, то есть недооценим влияние образование на зарплату.

Методологические открытия Хекмана в области самоотбора увидели свет в середине 1970-х годов. Они близко связаны с его исследованиями решений индивидуумов относительно занятости и рабочего времени. Поскольку мы наблюдаем различия в часах работы только у тех, кто фактически работает, мы можем, опять же, столкнуться с выборкой, искаженной самоотбором. В статье о предложении труда замужних женщин, изданной в 1974 г., Хекман изобрел эконометрический метод, позволяющий решать проблемы, вызванные самоотбором. Это исследование — превосходная иллюстрация того, как можно объединить микроэкономическую теорию с микроэконометрическими методами и внести ясность в важную исследовательскую проблему.

В дальнейшем Хекман предложил еще один подход к решению проблемы самоотбора — широко известный метод коррекции Хекмана (известный также как двухшаговый метод, лямбда Хекмана или хекит). Этот метод оказал широкое влияние, поскольку очень прост в использовании. Предположим, что исследователь — как в вышеприведенном примере — хочет оценить соотношение для заработной платы, используя данные по отдельным людям, но имеет доступ к данным о заработной плате только для тех, кто работает. Метод коррекции Хекмана состоит из двух шагов. Сначала исследователь на базе экономической теории формулирует модель для вероятности того, что человек будет работать. Статистическая оценка модели дает результаты, которые можно использовать для того, чтобы предсказать эту вероятность для каждого человека. На втором шаге, исследователь делает поправку на самоотбор, включая в модель эти предсказанные индивидуальные вероятности как дополнительную объясняющую переменную, наряду с образованием, возрастом, и т.д. Это позволяет статистически корректно оценить соотношение для заработной платы.

Научные достижения Хекмана нашли большое количество эмпирических приложений в экономике и в других общественных науках. Исходный метод впоследствии был обобщен самим Хекманом и другими исследователями.

Модели продолжительности
[Duration Models]
Модели продолжительности имеют долгую историю в технике и медицине. Они часто используются в общественных науках, в первую очередь в демографии, для изучения смертности, рождаемости и миграции. Экономисты применяют их, например, для исследования влияния продолжительности безработицы на вероятность получения работы. В таких исследованиях обычной проблемой является то, что доля людей с плохими перспективами трудоустройства может быть непропорционально большой среди тех, кто остаются безработными. Такое смещение из-за селективности вызывает проблемы, подобные тем, с которыми сталкиваются при исследовании выборок с самоотбором: если вероятность найти работу для группы безработных в данный момент времени зависит от ненаблюдаемых индивидуальных характеристик, то можно получить ошибочные оценки для зависимости вероятность найти работу от продолжительности безработицы. В сотрудничестве с Бёртоном Сингером, Хекман разработал эконометрические методы для решения такого рода проблем. Сегодня, эта методология широко используется повсюду в общественных наук.

Оценка эффективности государственных программ в области занятости
В связи со все большим распространением во многих странах активной политики в области занятости, такой как профессиональная переподготовка или пособия по безработице, возникла насущная необходимость оценивать эффективность таких программ. Классический подход состоит в том, чтобы определить, как участие в конкретной программе отражается на заработной плате и получении работы. При этом проводится сравнение с ситуацией, когда человек не участвует в данной программе. Поскольку один и тот же человек не может оказаться одновременно в двух этих ситуациях , то приходится использовать информацию о людях, которые не участвуют в программе, и, тем самым, опять же столкнуться с проблемами селективности. Хекман является ведущим исследователем в международном масштабе в области микроэконометрической оценки эффективности программ занятости. В сотрудничестве со своими коллегами он активно анализировал свойства различных неэкспериментальных методов оценки и исследовал их связь с экспериментальными методами. Хекман также представил многочисленные собственные эмпирические результаты. Хотя результаты сильно зависят от конкретной программы и участников, они часто оказываются весьма пессимистическими: результативность многих программ была крайне малой, а иногда даже отрицательной, и не удовлетворяла критерию социальной эффективности.

Дэниел Л. Мак-Фадден

Наиболее существенный вклад Дэниела Мак-Фаддена в науку — развитие экономической теории и эконометрических методов для анализа дискретного выбора, т.е. выбора решения из конечного набора альтернатив. Во всех исследованиях Мак-Фаддена проявляется его способность объединять экономическую теорию, статистические методы и эмпирические приложения, причем побудительным мотивом его прикладных исследований часто было желание найти решение общественных проблем.

Анализ дискретного выбора
Микроэкономические данные часто отражают результаты дискретного выбора. Содержащаяся в базе данных информация относительно рода занятий, места жительства или способа передвижения людей отражает выбор, который они осуществили, столкнувшись с ограниченным набором альтернатив. Традиционно в экономической теории при анализе спроса предполагается, что выбор представлен непрерывной переменной, поэтому обычный анализ не подходит для изучения поведения в ситуации дискретного выбора. До разработок Мак-Фаддена, за которые он получает эту премию, эмпирические исследования подобных ситуаций не имели под собой теоретической основы.

Вклад Мак-Фаддена в науку
Теория дискретного выбора Мак-Фаддена берет происхождение из микроэкономической теории, согласно которой каждый индивидуум выбирает некоторую альтернативу, которая бы максимизировала его полезность. Однако, исследователь не может наблюдать все факторы, воздействующие на результат выбора конкретного человека. С его точки зрения это выглядит как случайный разброс среди людей с одними и теми же наблюдаемыми характеристиками. На основе своей новой теории, Мак-Фадден разрабатывал микроэконометрические модели, которые могут использоваться, например, чтобы предсказывать долю людей, которые выберут ту или иную альтернативу.

Основополагающий вклад Мак-Фаддена состоит в разработке им так называемого условного логит-анализа в 1974. Чтобы описать эту модель, предположим, что каждый индивидуум в населении стоит перед выбором из ряда (скажем, J) альтернатив. Обозначим через X характеристики, связанные с каждой альтернативой, а через Z — характеристики индивидуумов, данными о которых обладает исследователь. Например, при изучении выбора способа передвижения альтернативами могут быть автомобиль, автобус или метро. В X тогда входила бы информацию о времени и издержках для данного способа передвижения, в то время как Z мог бы включать данные о возрасте, доходах и образовании. Но отличительные особенности индивидуумов и альтернатив, не отраженные в X и Z, хотя они могут быть и неизвестны исследователю, тоже влияют на то, какой выбор индивидуума принесет ему максимальную полезность. Такие характеристики представлены случайной "ошибкой". Мак-Фадден предполагал, что эти случайные ошибки имеют определенное вероятностное распределение (известное под названием распределение экстремального значения). Он показал, что при этих условиях (плюс некоторые технические предположения) вероятность того, что индивидуум i выберет альтернативу j, можно записать в виде:

Такие модели очень полезны, и использование их при изучении спроса на городской транспорт стало обычным явлением. Их можно использовать в планировании пассажиропотока, исследуя эффективность различных политических мер, а также влияние изменений в социальной сфере и/или в состоянии окружающей среды. Например, эти модели могут объяснять, как изменения в ценах, большая доступность или изменения в демографическом составе населения влияют на относительные доли использования того или иного вида транспорта. Модели также годятся для использования во многих других областях, например, в изучении выбора жилища, места жительства или образования. Мак-Фадден применил свои методы для анализа множества социальных проблем, например, спроса на энергию со стороны населения, телефонных услуг и снабжения жильем престарелых.

Дальнейшее развитие методов
Условные логит-модели имеют ту характерную особенность, что относительные вероятности выбора из двух альтернатив, скажем, поездки на машине или на автобусе, не зависят от цены и качества для других видов транспорта. Это свойство, известное под названием независимость от посторонних альтернатив (НПА) в некоторых приложениях не реалистично. Мак-Фадден не только придумал статистические критерии для проверки того, что условие НПА выполнено, но и разработал более общие модели, в частности, так называемую вложенную [nested] логит-модель. В ней предполагается, что индивидуум делает выбор в определенном порядке. Например, при изучении решений, касающихся места жительства и типа жилья, предполагается, что человек сначала выбирает место жительства, а лишь после этого тип жилья.

Даже при использовании этих обобщениями модели остаются чувствительными к конкретным предположениям о распределения ненаблюдаемых характеристик среди населении. За последнее десятилетие, Мак-Фадден разрабатывал имитационные модели (метод моделируемых моментов ) для статистического оценивания дискретных моделей выбора, позволяющие исходить из намного более общих предположений. Все большее увеличение мощности компьютеров обеспечило практическую применимость этих численных методов. В результате теперь можно моделировать дискретный выбор более реалистично и предсказывать решения людей более точно.

Другие достижения
Помимо анализа дискретного выбора, Мак-Фадден внес важный вклад также в некоторые другие области. В 1960-х годах он придумал эконометрические методы для оценки производственных технологий и исследования факторов, лежащих в основе спроса фирм на капитал и рабочую силу. В 1990-х годах, Мак-Фадден внес вклад в экономику окружающей среды, более конкретно, в литературу по методам условной оценки [contingent-valuation methods] для определения ценности природных ресурсов. Самый яркий пример — изучение им потерь благосостояния из-за загрязнения окружающей среды на побережье Аляски, вызванного нефтяным пятном от танкера Exxon Valdez в 1989 году. Это исследование представляет собой еще один пример блестящего умения Мак-Фадден использовать совместно экономическую теорию и эконометрические методы в эмпирических исследованиях важных общественных проблем.

Джеймс Хекман:

http://lily.src.uchicago.edu/

Дэниел Мак-Фадден:

http://emlab.berkeley.edu/users/mcfadden/index.html

Другие материалы по этой теме на сервере www.nobel.se:

Начальная страница
Пресс-релиз
Более подробная специальная информация

Дополнительная информация с сайта www.worldeconomy.ru:

Перевод статьи из журнала "Economist": Нобелевская премия. Эконометрика – гадкий утенок экономической науки