今天，2021年诺贝尔经济学奖（全称为“瑞典中央银行纪念阿尔弗雷德·诺贝尔经济学奖”）授予了大卫·卡德（David Card）、约书亚·安格里斯特（Joshua D. Angrist）和圭多·因本斯（Guido W. Imbens）三位经济学家，以表彰他们在实证劳动经济学研究以及因果推断方法论上的杰出贡献。这看起来似乎很难理解，但他们的研究，其实与社畜息息相关。
劳动经济学是一门以劳动力市场和劳动者为主要研究对象的经济学分支，探究当前人类社会生活的重要方面，包括上学、上班、工资、退休等等。劳动经济学是一门很接地气甚至有点土的学科，其研究的主要问题不仅缺乏新意，而且往往让人仅凭直觉就能给出答案，比如——教育是否利于提高收入？收入增加是否更利于长寿？
对于上两个问题，也许你正在拼命点头。但是作为经济学家，要做的不仅是回答“是”或“否”，更重要的是根据实际观察的信息，量化出一个变量对另一个变量影响的作用大小。这种利用历史数据和计量经济方法进行的研究，一般称为“实证研究”（empirical study）。而看似接地气的劳动经济学问题，成了实证经济学家的噩梦。越是基础的计量方法，就越需要满足更为严格的理论假设，而复杂的社会情境却往往违反假设。
比如，为了算出学历对工资的影响，经济学家需要比较低学历者和高学历者的收入，并假设他们除了学历不一样，其他条件都差不多——而这显然与现实并不一致。比如，收入高的人可能天资更好，表现为更聪明、更讨人喜欢等；但天资本身却是无法准确量化的，且天资好的人更有可能具有高学历，所以仅仅考虑学历对收入的影响，而不考虑天资在其中的作用，会高估教育对收入的影响。
诸如此类的问题，导致劳动经济学虽然问题浅显，但给出令人信服的解答却十分困难。而这正是本次诺奖得主的贡献所在：三位得主不仅以严谨的实证研究，对劳动经济学的重要问题做出了解答，同时为后来的实证研究提供了方法论上的杰出的贡献。
约书亚·安格里斯特和圭多·因本斯的研究发现，充分利用“自然实验”（natural experiment）事件所带来的行为和结果的变化，可以进行因果关系的推断。以上面所说的“教育对收入的影响”问题为例：一个简单粗暴的解决方案是采取人为随机试验的方法，抽签让一批人少上学、让另一批人多上学，过几年再来比较他们的工资，这样天资的问题就排除了。但实际上，这样的人为干预显然不可行。
而约书亚·安格里斯特与已故的同事阿兰·克鲁格（Alan Krueger），在上世纪90年代的研究中发现，美国学生大都在秋季入学，在16～17岁开始离校工作（根据当地州的政策），那么出生在每年1～3月的人，比出生在同年9～12月的人，平均少上了几个月的学！这表明，由于随机因素（出生在哪个月），同龄人中自然而然（而非人为干预）地产生了教育差异。
利用这个教育差异，他们最终发现，多上一年学可以增加9%的收入。这是由于政策等因素产生的人群间的随机教育差距，这种研究方法有别于人为实验，属于自然实验法。
之后，约书亚·安格里斯特和圭多·因本斯，继续发展利用自然实验的实证方法，并提出局部平均处理效应（Local Average Treatment Effect）。与随机对照实验不同，自然实验并不能完全控制个体的行为；因此，采用自然实验数据量化的因果作用，仅仅适用于那些因为政策变化而改变行为的群体，而不适用于普遍的人群。尽管自然实验并不是无所不能，但至少在特定情境下，对重要的社会问题做出了严谨的解答。
与教育对收入的作用类似，工资对就业的影响也比想象中要复杂。很多经济学家认为，提高最低工资可能会加重企业负担，减少就业岗位，从而增加失业率。但自然实验发现了不一样的答案。1992年，美国新泽西州的最低工资从4.25美元提高到5.05美元，而隔壁宾夕法尼亚州却没有相应的调整。
由于这两个州具备相似的产业环境，但最低工资政策不同；因而，想要研究最低工资对失业的影响，新泽西州和宾州东部就成为了实验组和对照组——宾州东部无最低工资调整，因而宾州东部的就业变动趋势，可以被假设为新泽西州无最低工资调整状态下的就业变化。
大卫·卡德和阿兰·克鲁格对时薪较低的快餐行业进行研究，发现提高最低工资对裁员的影响微乎其微。究其原因，可能是餐饮店把提高的薪酬负担转移到产品上，让消费者买单，所以提高最低工资并不导致失业；或者最低工资提高后劳动力供给方更活跃，雇员数甚至会增加。
和众多其他学科一样，劳动经济学是一门重要而且需要严谨研究的学科，离不开实证方法的帮助。今年的三位诺奖得主贡献了杰出的研究成果和方法论，为后来的社会科学研究奠定了基础，他们探究重要问题的贡献和勇气使他们值得这个荣誉。
最后，让我们再来认识这三位诺奖得主——大卫·卡德（David Card）：1956年出生在加拿大，1983年从普林斯顿大学获得博士学位，随后在加州大学伯克利分校担任经济学教授。
约书亚·安格里斯特（Joshua D. Angrist）：1960年出生于美国，1989年从普林斯顿大学博士毕业，随后在麻省理工学院担任经济学教授。圭多·因本斯（Guido W. Imbens）：1963年出生于荷兰，1991年从布朗大学毕业，随后在斯坦福大学任应用计量经济学教授。