吉多·威廉默斯·因本斯(英語:Guido Wilhelmus Imbens,1963年9月3日—),荷蘭裔美國經濟學家,自2012年起斯坦福商學研究生院經濟學教授,曾任教於哈佛大學、加利福尼亞大學洛杉磯分校、加利福尼亞大學柏克萊分校。1991年獲布朗大學博士學位的因本斯專攻計量經濟學,尤其是描繪因果推斷的方法。2019年至2023年任《計量經濟學》期刊編輯[2]。
因本斯2001年當選經濟計量學會會士,2009年當選美國文理科學院院士[1][3][4],2017年當選荷蘭皇家藝術與科學學院院士[5],2020年當選美國統計學會會士[6]。
早年經歷
1963年9月3日,吉多·威廉姆斯·因本斯在荷蘭蓋爾羅普出生[8][9]。因本斯小時候非常喜歡下國際象棋[10];在2021年的一次採訪,因本斯自稱兒時下棋的經歷激發他對計量經濟學的興趣[11]。
讀高中的時候,因本斯拜讀了荷蘭經濟學家揚·廷貝亨的著作。在廷貝亨的影響下,因本斯在鹿特丹伊拉斯姆斯大學學習經濟學,這所學校也是廷貝亨教書、設立經濟學項目的地方[12]。1983年,因本斯從鹿特丹伊拉斯姆斯大學,獲計量經濟學候選人學位,其後於1986年在英國赫爾河畔京士頓的赫爾大學取得經濟學和計量經濟學的榮譽理學碩士[1]。
1986年,因本斯跟隨他在赫爾大學的導師安東尼·蘭開斯特到美國布朗大學深造,攻讀博士學位[13]。1989年和1991年,因本斯分別獲得布朗大學經濟學的文學碩士和哲學博士[14][1][15]。
學術生涯
因本斯曾在蒂爾堡大學(1989–90年)、哈佛大學(1990–97年、2007–12年)、加利福尼亞大學洛杉磯分校(1997–2001年)和加利福尼亞大學柏克萊分校(2001–07年)任教,專攻方向為計量經濟學,也就是描繪因果推斷的特別方法[1]2019年,因本斯擔任《計量經濟學》期刊編輯,2023年退休[2]。到2021年,因本斯成為斯坦福商學研究生院的應用計量經濟學及經濟學教授、斯坦福經濟政策研究所高級研究員、人文與科學學院經濟學教授[16]。
因本斯是經濟計量學會(2001年)和美國文理科學院(2009年)的院士[1][3][4],2017年當選荷蘭皇家藝術與科學學院外籍院士[5],2020年當選美國統計學會會士[6]。
因本斯與約書亞·D·安格里斯特、艾倫·克魯格等經濟學家同行共同開發一系列稱為自然實驗的方法論及框架,幫助經濟學家利用現實情況來驗證現實理論。具體來說,因本斯通過研究分析因果關係,比如大學教育及額外的教育經歷對收入的影響[17]。經過研究,因本斯發現他的因果關係框架可以運用在其他領域,譬如社會學和生物醫學[18]。他的研究為各個學科的研究人員提供了工具,讓他們明白自然實驗有一定的局限性,並不能讓他們更好地理解干預措施下實證及實驗數據產生的效果。這些方法論被研究員用來分析經濟學、社會學及醫學領域的各種研究問題[16]。
在早期與安格里斯特的研究中,因本斯發明了「局部平均處理效應」的模型,幫助研究人員用觀察數據繪製因果推斷。1994年,因本斯與安格里斯特在《計量經濟學》發表題為《局部平均處理效應的識別及估計》的論文,對「局部平均處理效應」模型進行詳細說明。兩人採用自然實驗方法,不依靠受控制的情況,而是利用現實生活中的事件及情況研究關鍵變化產生的效果。這樣一來,兩人利用了現實中自然存在的運氣成分及隨機性,而不是受控制的模擬實驗;如果採用模擬實驗,成本會很高,消耗時間也長,還可能不道德[19][16]。兩人的論文與模型對計量經濟學、統計學等領域的研究帶來了重大影響[20][21]。
「局部平均處理效應」運用在現實生活中的一個例子是對政策制定者產生影響。在這個例子中,因本斯與統計學家唐納德·魯賓、經濟學家布魯斯·薩克多特研究了非勞動收入對勞動力供給產生的影響。三人以無條件基本收入、其他聯邦和州層面工資援助計劃為切入點,研究這些政策干預措施對公民參與勞動意向的影響,從而得出其對勞動力供給產生的最終影響[22]。
為了設想一種自然實驗,三人研究了馬薩諸塞州樂透獎金得主;樂透得主所得的獎金逐年遞增,而不是一次性支付的金額。通過這個例子,三人研究出樂透獎金這個受保證收入所涉及的因果關係,發現樂透獎金對得主工作量的影響很小。他們搜集了20年的數據,發現年收入8萬美元的得主會在一定程度上減少工作時長,1.5萬美元的得主不會。而對於失業的樂透玩家,他們的工作時間比未獲獎玩家在玩後六年的工作時間都長[16][23]。
因本斯在與美國統計學家唐納德·B·魯賓合著的《統計、社會和生物醫學科學的因果推理》(Causal Inference for Statistics, Social, and Biomedical Sciences)一書中歸納自己的部分研究[18]。
近期,因本斯與蘇珊·阿西共同研究機器學習方法,具體來說是對稱為「因果森林」(causal forests)的隨機森林進行修改,以估計因果推理模型的異質處理效果[24][25]。
2021年,因本斯與戴維·卡德及約書亞·安格里斯特兩位經濟學家獲得諾貝爾經濟學獎,以表彰三人對因果結構分析方法論的貢獻[7]。在公布獲獎者的新聞稿中,瑞典皇家科學院稱三人「讓我們對勞動力市場產生新的見解,證明了自然實驗也能帶來因果關係的結論。他們的方法已傳播到其他領域,給觀察研究帶來變革[26]。」
個人生活
2002年,因本斯與同為經濟學家的蘇珊·阿西結婚[27]。蘇珊同樣在斯坦福商學研究生院任教,是技術經濟學教授[28]。約書亞·安格里斯特在兩人結婚的時候當伴郎[29]。
獎項榮譽
著作
- (with Lisa M. Lynch) Re-employment probabilities over the business cycle. Cambridge, MA: National Bureau of Economic Research, 1993.
- (with Richard H. Spady and Philip Johnson) Information Theoretic Approaches to Inference in Moment Condition Models. Cambridge, Mass.: National Bureau of Economic Research, 1995.
- (with Gary Chamberlain) Nonparametric applications of Bayesian inference. Cambridge, MA: National Bureau of Economic Research, 1996.
- (with Donald B. Rubin and Bruce Sacerdote) Estimating the effect of unearned income on labor supply, earnings, savings, and consumption : evidence from a survey of lottery players. Cambridge, MA: National Bureau of Economic Research, 1999.
- (with V. Joseph Hotz and Jacob Alex Klerman) The long-term gains from GAIN : a re-analysis of the impacts of the California GAIN Program. Cambridge, MA: National Bureau of Economic Research, 2000.
- (with Thomas Lemieux) Regression discontinuity designs: a guide to practice. Cambridge, Mass. : National Bureau of Economic Research, 2007.
- (with Jeffrey M. Wooldridge) Recent Developments in the Econometrics of Program Evaluation. Cambridge, Mass. : National Bureau of Economic Research, 2008.
- (with Karthik Kalyanaraman) Optimal bandwidth choice for the regression discontinuity estimator. Cambridge, Mass.: National Bureau of Economic Research, 2009.
- (with Alberto Abadie) A martingale representation for matching estimators. Cambridge, Mass.: National Bureau of Economic Research, 2009.
- Imbens, Guido W.; Rubin, Donald B. Causal Inference for Statistics, Social, and Biomedical Sciences: An Introduction. Cambridge University Press. 2015-04-06 [2021-10-11]. ISBN 9780521885881. (原始內容存檔於2021-10-11).
相關文獻
- Imbens, Guido W.; Rubin, Donald B. Causal Inference for Statistics, Social, and Biomedical Sciences: An Introduction. Cambridge University Press. 2015-04-06 [2021-10-11]. ISBN 9780521885881. (原始內容存檔於2021-10-11).
參考資料
外部連結
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