实验微光照亮贫困世界—简评2019诺贝尔经济学奖

贫困问题对经济学而言，是一个巨大的尴尬。自亚当·斯密《国富论》起，经济学家或许了解了部分导致国富国穷的原因，但消除贫困依旧是经济学家遥不可及的梦想。贫困问题是一个举世难题，而且似乎并没有什么特别好的方法来减少贫困。可以说几百年来，人类所有的努力，在扶贫问题上并没有获得显著的成果。

以前大家认为贫困问题只是一个单纯的生活水平问题，所以你就以为给穷人盖房子，提供食物，给点现金，就可以提高他们的生活水平。但几百年的实践表明，这些传统的扶贫手段并没有获得预期的效果，底层人口还是生活在水深火热之中，贫困人口并没有从贫困陷阱中脱离。

为什么减贫扶贫这么困难？为什么穷人经过这么长时间依旧是穷人？为什么很多穷人没有办法从贫困陷阱中脱离？获得1998年诺贝尔经济学奖的Amartya Sen后来指出，我们对于贫困的理解过于狭隘。一个人有了基本的物质生活水平保障，但如果他没有接受基本的教育，不识字。那么他参与经济和政治活动就会遇到困难。政治上的不自由，会进一步限制其经济上的自由，从而没法获得发展，脱离贫困。所以教育匮乏也是贫困的一部分。

经济机会与教育程度紧密相连。你想想看，如果一个穷人，他的眼界受限，即便是他有了一点点物质，他也很难用于再投资，从而把自己的经济生活水平改善到脱离贫困的阶段。而这其中限制他发展的最大因素，就是因为他缺乏教育，没有长远眼光投资人力资本。

那么有人可能会说，给他们一点物质基础，然后再给他们一点教育，不就可以扶贫了吗？但事实没那么简单。接下来的问题是为什么在很多贫困的国家，有大量的失学儿童，就算你给了他们一点点物质基础，就算你提供了公共教育，如果孩子们不在学校里，那所有的努力不就又白费了吗？那么为什么有一大一群孩子不在学校里上学呢。后来的研究表明，如果孩童时期缺乏营养，他们可能就在学习上跟不上同龄的孩子。

所以，贫困问题又和公共健康问题紧密相关，如果不能在幼童时期，为他们提供充足的营养，他们就不能健康成长，而不能健康成长，又会影响他们的学习能力。如果学习上跟不上，又会进一步迫使他们陷入贫困陷阱。所以在阿玛蒂亚森看来，除了基本的生活水平外，研究贫困，还必须要考虑教育和健康的问题。

那么通盘考虑之后，什么才是减少贫困的最佳办法呢？2019年诺贝尔经济学奖获得者Abhijit Banerjee，Esther Duflo和Michael Kremer基于田野实验的一系列研究，为如何减少贫困这个人类至关重要的问题提供了他们的答案。这里的介绍难免挂一漏万，我大致重点关注实验方法在发展经济学中的应用。并且主要聚焦在教育和健康两个领域，来谈谈今年诺奖得主的贡献。

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全球目前还有7亿多人处于贫困，每年有500万不到5岁的幼童死亡，而且全世界有近一半的儿童未能获得教育，也就是说他们不识字，没有办法进行简单的计算。但是，最近几十年以来，全世界各地的扶贫和减贫工作获得了一些重要的进展。尤其是中国在扶贫减贫方面的表现极为抢眼，近期的政策包括精准扶贫，这恰恰是今年诺贝尔奖得主的一个重要贡献。

Banerjee，Duflo，kremer把宏大的贫困问题分解成一个一个细小的问题来进行解决。针对每一个问题，他们就设计一个特别的实地实验（field experiment）来回答。实地实验的方法在过去20年里，可以说是彻底改变了发展经济学。基于实地实验方法产生的研究结果，正在变成一个一个具体的公共政策，来缓解全球的贫困问题。也许有朝一日，有中国经济学家总结中国经验，理论上进行提升，实践中加以推广，也能为中国带来一个诺贝尔经济学奖。

那么为什么要用实地实验的方法，而不是延续传统经济学的研究范式呢？实验方法，本质上是对自然科学，尤其是医学实验研究的一个借鉴。要测试一种药有没有效果，医生通常会招募一群病人，然后随机的把这群病人分成两组，一组病人拿到安慰剂，就是我们的控制组；另一组病人，拿到真正的药，就是我们的对照组。

因为病人是随机的被分成两组的，你从统计意义上来讲，随便从哪一组捞出一个人来，然后再随便从另一组拉出一个人来，他们在统计上是没有差异的。也就是说他们的身高收入教育水平等等一系列特征上来讲都没有什么显著差异。而他们之间唯一的区别就是，一组拿到安慰剂，一组拿到真正的药。然后你过一段时间，再去测试它们之间到底有什么不同。如果真的有不同的话，为其他特征都无差异，所以只可能是因为药的关系。

那么这个方法对发展经济学来说，到底意味着什么呢？因为扶贫减贫的措施千变万化，多种多样。我们怎么知道这些措施到底有没有真的效果呢？以前我们认为随机的把人群分成不同的组别，然后对每一个组别实行不同的措施，这是违反研究伦理的。

但在现实生活中，比如像中国这样的国家，地大人多，穷人也多。中国政府也常常采取政策试点实验的办法，来看看一项具体的措施到底有没有效果？如果有效的话，再进行更大范围甚至全国范围内的推广。采用试点的地方，你在中国可以很容易的找到一个相似的地方，没有采用试点，然后你过一段时间来比较试点的地方和没有试点的但相似的地方之间到底有没有差异，就知道这个试点的措施到底有没有效果。这种方法叫“准实验方法”，因为毕竟没有完全的随机化。

而今年的诺贝尔经济学奖获得者，Banerjee，Duflo和kremer等人则是针对每一个具体的扶贫措施，设计具体的实地实验，来检验其效果。也就是说，看一个具体的扶贫措施有没有效，他们就把人随机的分成两组，一组没有得到这个扶贫措施，另一组，是得到了扶贫的措施，然后过一段时间之后再来比较两组之间有没有差异。这个差异通过一系列的经济生活水平指标来衡量。

如果没有发现显著的差异的话，那么就意味着这个扶贫措施，其实并没有什么效果。如果发现两组之间有显著的差异，因为两组是随机分配的，所以这个显著的差异只可能是因为这个扶贫措施造成的，也就表明扶贫措施其实是有效的，那么这个扶贫措施在未来就可以进一步推广到更大的范围。

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宏观缺乏微观基础，一直是经济学面临的一个通病。发展经济学也同样面临这样的批评。2019年的诺贝尔经济学奖得主的贡献，就是采用实验方法，推动发展经济学研究的转变，建立和采用了一个更加连续的微观经济学的理论框架，但同时可以一直推到发展经济学这一头。

随机对照实验，在科学上有着悠久的历史。将这种随机对照实验的方法，应用到经济学里面，其实也不是什么新鲜的事情。但大规模的应用到发展经济学上，以此确保因果评估，的的确确是Banerjee，Duflo和kremer等人的贡献。

确保因果关系，揭示因果机制，这是大多数经济学家梦寐以求的。而实地实验方法，能够让经济学家梦想成真，或者说至少部分梦想成真。因为随机对照实验的独特之处在于，不仅能够让研究者将研究对象随机分组，控制其他因素，消除选择偏差，而且能够进一步推断还没有发生的政策。传统研究只能聚焦于世界上已经发生的事件，但是通过实验，学者却能够通过一定的方法，创造出一个预想中的实验世界，来预演政策和措施的结果。

理论上来讲，实验设计具有很大的灵活性，研究者可以根据先前的理论，来预测他们可能认为有效的新政策或者干预措施。即使这些新政策或者干预措施，并没有被现有的决策者考虑在内，在实验过程中同样可以采用。与此同时，实验，只要你讲得清楚，那么，其他的研究者，可以在相同的设置，相同的结果变量和相同的测量技术下，进行透明的迭代研究。这种后续的复制，进一步增强了实验结果的说服力。

当然在实际过程中，实地实验，费时费力，耗费大量的金钱和人力，不是一般的研究人员可以负担得起的。但通过和其他机构，比如与政府和非政府组织合作，学者能对现实世界的政策和措施产生更为积极和直接的影响。

我们已经大致知道，利用实验办法可以保证一项研究的内部有效性（internal validity），但要如何才能够保证其外部有效性（external validity）呢？或者说你怎么样一般化，把一个小范围获得的实验结果，推广到更大的人群中去。一个扶贫措施，在一个社区，一个村庄，几个学校之间有效，是不是意味着她就全国范围内都有效呢？更进一步的，一个扶贫措施，在一个国家有效，那么是不是意味着也可以推广到其他国家去呢？就好比说，在印度西部某一个村庄有效的教育措施，能否同样被用到中国西部某一个村庄去呢？如果没有对照性的随机实验，分别在印度西部的村庄和中国西部的村庄进行，然后比较其实验结果，那么外部有效性是很难保证的。

也就是说你要获得外部有效性，就要不断的复制实验。在不同的社区，不同的村庄，不同的学校，不同的国家之间进行复制。如果获得的结果是稳定可靠的，那么大致可以证明，该扶贫措施是既内部有效，也外部有效。

Banerjee，Duflo和kremer等人的一系列工作，表明他们已经考虑到实地实验会遇到外部有效性的挑战。Banerjee，Duflo与Sendhil Mullainathan还共同创建了MIT阿卜杜勒拉蒂夫贾米尔贫困行动实验室（Jameel Poverty Action Lab, 简称J-PAL），这个实验室的设立及其开展的一系列活动，在世界不同国家和地区推进和开展了实地实验。

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前面说过，要缓解贫困，就要注重教育问题。上个世纪80年代末90年代初期，卢卡斯巴罗曼昆，和罗默等人特别强调了，教育可以提高人力资本，推动经济发展，最终实现脱贫致富。但实际上大量的经验研究，只是聚焦在受教育年限和工资水平上。

而且，即便大量的经验研究表明受教育年限和工资水平是正相关的，这些过往研究却有几个缺陷。首先，这些研究，基本上是基于横截面，或者是面板数据。但这些数据未能反映出背后的事实，即教育常常是一个系统性选择的问题。其次，仅仅聚焦在受教育年限上，并不能如实的反映在不同时间和地点人力资本积累的过程。最后，聚焦在受教育年限和工资水平的关系上，并没有对现实的政策产生积极的影响。也就是说他们未能提出，真正切实有效的政策和措施，比如说，怎么样提高入学率，怎么样提高学生的学习成果？

那么哪一些教育措施可以极大提高教育效果，但是成本又不高呢？比如说在一些贫困地区，孩子们一方面没有教科书，另外一方面常常吃不饱。那么要怎么样把他们留在学校，并提高他们的学习成绩呢？如果你有一部分钱，大致上来说，1你可以购买教科书发给他们；或者2提供免费午餐让他们吃得饱；或者3你把钱分开来用，一部分买教科书，另外一部分买食物，那么哪一种方法是最有效的呢？

根据传统的经济学研究方法，往往会比较各个学校接触教科书的难度，然后跑一个回归看看与学生成绩之间的关系。但这种相关性并不能证成因果。因为学校之间在很多方面可能完全不一样。有些学校处在稍微富裕一点的区域，家长可能就稍微有点闲钱可以孩子教科书，而处在更贫困的地方的学校，可能就没有那么幸运了。那么怎么样才能保证因果关系呢？其中有一个重要的点，就是要确保被比较的所有学校具有相同的平均特征。也就是说，最好学校背景都差不多，这样一部分学校买教科书，一部分学校提供免费午餐，还有一部分系买教科书又提供免费午餐，这样就可以比较，到底哪一个措施最有效？因为除了办法不一样，学校都一样。这就是上世纪90年代中期kremer和他的同事在肯尼亚西部的农村地区进行的一系列实地实验的基本设想，靠传统的研究方法做不到这一点。

当然kremer和他的同事得到了很多非政府组织的帮助，然后他们选了一大批需要支持的学校，把这些学校随机的分成不同的小组。因为是随机分配，所以哪个学校得到免费教材，哪个学校得到免费午餐，是随机决定。这样kremer和他的同事们，就可以将学习结果的差异和是不是得到教科书或者得到免费午餐建立起因果关系。

2009年，Glewwe，Kremer和Moulin关于教科书的实验以《拉下好多孩子？肯尼亚的教科书与考试成绩（Many children left behind? Textbooks and test scores in Kenya）》发表在《美国经济学期刊：应用经济学（American Economic Journal: Applied Economics ）》创刊号上。Kremer和Vermeersch关于免费午餐的实验《学校膳食，教育成就和学校竞争：来自随机实验的证据》成了世界银行2005年的一份报告。这些实验研究表明，不管是免费教材还是免费午餐，其实都不会对学习效果产生什么影响。教科书如果说有什么积极作用的话，也只对最好的学生才有那么一点用。而且结果就是进一步拉大好学生与差生之间的差距，扩大原本已经存在的教育不公平。

所以，如果不是教科书的问题，那么是不是教师的问题？许多贫困国家教育的主要问题，或许并不是缺乏资源，反而可能是在教学上的问题，不能适应学生的需要，不能因材施教。Duflo经常在不同的场合表示过，对基础比较差的学生实行拔苗助长的教育，并不是真正的教育。获奖后，她在MIT举办的记者招待会上重新强调了这一点。这是基于他们2007年发表在《经济学季刊（Quarterly Journal of Economics）》上的文章《救救教育：来自印度的两个随机实验的证据（Remedying Education: Evidence from Two Randomized Experiments in India）》。他们发现如果教学方式不改变，即便学生人在学校，心也会在江湖，根本上达不到应有的教育效果。

Banerjee和Duflo等人后来研究了不同的学生补救教育项目（学生辅导计划）的效果。同样的，学校被随机分成不同的组，每一组学校都获得不同的学生辅导计划。一种辅导计划就是请人在课外教那些基础比较差的三、四年级的学生，另一种是让四年级的基础差的学生在课后每周玩两个小时结合了数学内容的电脑游戏。他们的实验结果表明，在中短期，这两种帮助差生的补救项目都是极其有效的教育措施，能够显著提高基础差的学生考试成绩。也就是说，不仅要让学生上学，还要让学生上好学才行。值得一提的是，在实验之初，Banerjee等人就考虑了外部有效性的问题。他们搞的这些实验规模巨大，历时两年，涉及印度孟买和巴罗达两个城市的1万5千名学生。

与此同时，Duflo和Kremer等人也继续在肯尼亚推进后续的教育实验。落后地区一个常见的教育难题是缺乏师资，一个老师往往要教很多学生。我记得我刚上小学的时候，我们校长是一个民办教师，兼语文数学音乐劳技等教师，一人教不止一个班级，而是好几个年级。农忙还得去插秧割稻，真是神人。解决师资缺口的常见方案是增加师资，道理直接，因为这样单个学生分到的教师的时间就会增加，这样教师就能更好的了解学生的水平，从而更有可能因材施教，也更有可能帮助学生改善学业。

所以自然而然的，教师就会将学生按照学业水平进行分班，能同时帮助学业水平不同的学生获得提升。但对分班或者分等的批评是，这会造成巨大的教育不公平。差生分到差班后，看着学神学霸一路飞升，更有可能会自暴自弃，破罐子破摔，因材施教更是无从谈起。那么到底哪一种说法才对呢？Duflo，Dupas和Kremer发表于2011年《美国经济评论（American Economic Review）》的文章《同侪效应，教师动机，和分班影响：来自肯尼亚的随机实验证据（Peer Effect, Teacher Incentives, and the Impact of Tracking: Evidence from a Randomized Evaluation in Kenya）》运用断点回归法，假定好班里最差的和差班里最好的学生其实差不多，只不过是因为随机的划一道分数线，被分到了不同的班级了，结果发现这两类学生都从分班中受益，并且考试成绩提高的程度也差不多。也就是说，分班并且配备相应的师资，其实是能够改善教育成果的。

但对贫困地区而言，雪上加霜的是，不仅师资少，有限的老师往往在应该出现的时候，还不在课堂上。这种教师逃课现象在贫困地区很常见。教师缺席，殃及学生，那么怎么能够激励教师好好教别逃课呢？Duflo, Hanna和Ryan在2012年的《美国经济评论》发表《激励有作用: 把老师送回课堂（Incentives  Work: Getting Teachers to Come to School）》，这项研究是与印度的非营利组织合作的。在印度乡村有很多学校只有一个老师，他们选了一堆类似的一师学校，然后随机挑选出一组，利用摄像机打卡，给予全勤额外奖励。他们发现额外奖励起了很大作用，相比于什么都没有的一师学校，有额外奖励的一师学校的老师缺勤率降低了一半，而学生的考试成绩显著提高。

提高出勤率，就相当于增加师资。而在预算有限的情况下，雇佣临时工也是一个普遍的选择。中国以前叫民办教师，没有编制，不算在公务员体系内。那么临时性的合同教师和有铁饭碗的公职教师相比，到底谁教得更卖力呢？简单来说，如果你把学生学业成绩与教师考核挂起钩来，那么临时工的积极性会更大一点，因为他们想要继续获得这份工作。有了铁饭碗保障的，反而就不会那么上心，因为干好干坏一个样。周其仁以前讲东北大冷天农民在公家地里睡觉回到家拼命干，从激励机制上看，也是因为一个涉及切身利益一个只是公家利益与自己的关系不大。

那么临时教师是不是真的会表现更卖力呢？Duflo, Dupas和Kremer在2015年的《公共经济学期刊（Journal of Public Economics）》发表了《学校治理、教师动机、和师生比：来自肯尼亚小学的实验证据 （School Governance, Teacher Incentives, and Pupil-Teacher Ratios: Experimental Evidence from Kenyan Primary School）》一文，他们把学生随机分成两大组，一组仍旧由原来的公立老师教，但单个课堂平均学生人数从82人缩减为44人；另一组随机分到临时教师手里，平均一个课堂有40名左右的学生。也就是说，课堂大小差不多，学生因为随机分配所以背景也差不多，教的内容也一样，差别在于有些是公职老师教，有些是临时老师教。结果发现，相比于有铁饭碗的公职教师，临时教师不仅出勤率高，其学生成绩提高也快。

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另一个与贫困有关的重要议题是健康。如果营养不良健康状况堪忧，同样危害人力资本的积累。时至今日，贫困国家不到5岁幼童的死亡率是富裕国家的15倍，改善健康对扶贫工作来说，至关重要。但在贫困地区有一种显而易见的悖论，那就是打疫苗、驱虫药这些能极大改善儿童健康状况的便宜有效的手段，为什么没有得到大规模的应用呢？

从标准的人力资本模型来看，健康既是消费也是投资。如果是理性的个体，不难发现如果自身能从投资健康上获得的边际收益大于边际成本，就应该继续投资健康，直到两种边际成本相当为止。

问题在于，很多健康投资具有正外部性，就会有理性人想搭便车。比如说打流感疫苗这件事吧，只要一个社群内高于一定比例的人，比如说90%，打了流感疫苗，那么其他人被感染的几率就会大大下降，流感爆发的可能性也就非常小了。那么剩下的10%打不打疫苗，在边际上能起到的作用很小，但依旧要承担边际成本，所以理性人就会想着说：“嘿，我就是那10%里的，不打没关系。”可惜的是，很多人都这么想的话，这个比例就会迅速突破10%，极大增加流感爆发的风险。

理论上是这样，经验上如何证明这种“正外部性”呢？这件事很重要，因为如果能证实正外部性并且表明外溢效应对公共健康有很大的好处，就可能改变政府的政策，促使政府在公共健康方面加大投资。

Miguel和Kremer早在2004年就在《计量经济学（Econometrica）》杂志发表文章《寄生虫：界定治疗外部性对教育和健康的影响 （Worms: Identifying Impacts on Education and Health in the Presence of Treatment Externalities）》，利用准实验方法（quasi-experiment）研究了这种“外溢效应”。学生通常住在离学校方圆几公里内范围，通过界定一定的范围，如果发现学生密度与驱虫药效果有关系，那么就能确认外溢效应。这项研究的确发现发放驱虫药能极大降低寄生虫感染率，而其中有一部分效应是因为外溢效应导致的，并且发放驱虫药还带来了后续的外溢效应，增加了学生出勤率。

后续的问题是，怎么发放驱虫药才有效呢？一方面如果免费发放驱虫药，问题是会导致人们不珍惜，可能就不会按照预定的方式来使用驱虫药。如果驱虫药价格很高，那么最需要的穷人就会被拒之门外。所以最好免费发放。那么收一点点象征性的费用，是不是能够把最需要驱虫药的群体筛选出来呢？更何况如同Thaler所言，象征性费用会有一种心理上的暗示，就是这是买的而不是送的，会更珍惜使用。

2007年，Kremer和Miguel在《经济学季刊》发表了《可持续的幻象（The Illusion of Sustainability）》一文，用实验方法研究了不同价格对使用驱虫药的影响。他们把50个肯尼亚小学随机分成两组，一组免费发放驱虫药，另一组家长需要象征性地付费，折合人民币大概2-3块钱。结果发现直接免费发放更好，75%的学生使用了驱虫药；如果需要付费，哪怕仅仅是象征性的，驱虫药的使用率大幅下降至18%。其后，世界卫生组织根据与此相关的一系列后续研究，推荐大规模免费发放驱虫药来改善学生健康，提高学习成绩。

而Banerjee和Duflo等人则探究了另一个重要的健康议题，就是为什么在印度接种基本疫苗的幼童这么少？他们发现在印度一些地方，只有2%的2-3岁幼童接种疫苗，其中一个原因是打疫苗的工作人员缺勤。你猜多少工作人员缺勤？差不多有一半！这样即便家长想接种，也找不到人啊。

当然，另一方面的确可能是因为印度的公共服务太差了，人手又不足，到底怎么办？政府想到个办法，就是流动疫苗接种站，这样一个车开到一个略微中心位置的地方，周边的村民都可以来，能变相解决人手不足的问题。同时也要激励家长带孩子来接种疫苗，Banerjee和Duflo等人的研究就在这时候介入了。如果家长带孩子来接种疫苗，他们就向家长提供一袋扁豆。当然根据实地实验的方法，他们把流动疫苗接种站涉及的地方随机分成两部分，一部分什么都不提供，另一部分提供一袋扁豆。

结果很有意思，发现提供小的激励并没有什么用处，一袋扁豆不足以激励家长带孩子来接种疫苗。什么都不提供的流动接种站覆盖的地区，接种率是78%；而提供扁豆的地区，接种率还要更低一些，只有74%。这两者差不多。而实际上，一袋扁豆差不多值人民币7-8块钱，对这些贫困地区而言，价值并非无足轻重。所以每次提供扁豆对完整接种疫苗有正向作用。一般来说，幼童打疫苗要好几针才算完整，很多家长有时候只打了一次，不完整注射疫苗效果就要差很多。每次提供疫苗能激励那些原本可能打一针算一针的家长让孩子打完全部疫苗。但即便如此，有了流动疫苗接种站，有非现金的小激励，依旧有61%的家庭没有让孩子打完全部疫苗。

一个是象征性收费想让家长更负责任使用驱虫药，另一个是提供小的非物质激励想鼓励家长带孩子打疫苗，结果发现两种办法都不能显著提高使用率。这就是实验方法带来的另一个重要的启示：很多看起来经济上合理的干预措施，实际上未必有效。

我把这种实验结果称为 “没有发现的发现”，其具有重要的公共政策含义。意图良好的公共政策如果没有实际效果，可能就不应该实行，这样就可以节省政府支出，用到其他更有效的地方去。没有发现的发现就是一直在论证我们不要忽视机会成本这一重要的经济学基本概念。

Kremer，Banerjee和Duflo等人以及后续的公共健康实地实验研究已经产出累累硕果，通过与非营利组织以及政府甚至跨政府组织例如世界卫生组织的合作，大量实验结果已经被决策者应用到具体的政策中去了。从微观机制到宏观发展，正是这些实验的微光照亮了贫困世界，为扶贫工作提供了重要洞见。

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特别值得强调一下是Duflo获奖的意义。长期以来，经济学界研究工作场合的歧视问题，女性是被系统性歧视的。所以张扬女性力量，是这一次诺奖尤为值得称道的地方。生于1972年的Duflo不仅是继Ostrom之后第二位获得诺贝尔经济学奖的女性，也是迄今为止最年轻的获奖者。

2004年，Chattopadhyay和Duflo在《经济学季刊》发表了《女性当权：来自印度的随机政策实验的证据（Women as Policy Makers: Evidence from an India-Wide Randomized Policy Experiment）》，研究了把女性放到领导的位置上，女性制定的政策是不是会更有利于女性发展。答案是肯定的。

1993年，印度联邦政府修改了宪法，其中有一条规定每个邦都需要保证三分之一的村庄领导职位属于女性。在Chattopadhyay和Duflo的研究中，他们抽取了其中一部分村庄来考察随机选择女性领导人的影响。他们发现在西孟加拉邦（West Bangal），女性村民更关心饮用水和公路设施，男性村民更关心教育问题，而选择女性领导人后，女性领导人的确更偏向投资饮用水和公路设施建设。在拉贾斯坦邦（Rajasthan），女性村民关心水，男性村民关心路，女性当领导后，政府投资也更偏向水而不是路。

Duflo和同事在后续的一项发表在《经济学季刊》研究《女性力量：接触会减少偏见吗？（Powerful Women: Does Exposure Reduce Bias?）》。在这项后续研究中，他们发现女性当权有很重要的后续影响，一来激励了更多女性去竞选另外那三分之二不是确保属于女性的领导职位，二来消除了一般公众对女性领导人的偏见，尤其是对高效女性领导人而言，消除的偏见程度更大。这些研究极大启发了后续对赋权女性如何影响经济发展的一系列研究。

我自己研究民主价值观如何影响公众合供行为，其中一部分与性别代表性相关，Duflo等的研究对我启发很大。Duflo的这一系列研究，我也常常在课堂上用来讲给学生听。在获奖后的记者招待会上，Duflo表示：自己获奖这件事表明女性可以成功，并且得到公认。她希望这能激励更多女性继续努力，而男性给予女性应有的尊重。我觉得说得特别好。

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这篇文章当然未能穷尽三人在扶贫领域的其他贡献，例如对小额信贷的实验研究，质疑了2006年获得诺贝尔和平奖的格莱珉银行的微观金融模式对扶贫的贡献。Banerjee和Duflo与同事们并没有发现坚实的实验证据可以表明小额信贷是更有效的扶贫手段。

这篇文章或许同样不能消除对实地实验的质疑和批评，尤其2015年的诺贝尔经济学奖得主Angus Deaton指出：实验结果内部未能解释到底为什么有些措施行得通，背后的道理其实并不清楚；二来外部有效性存疑，为什么有些扶贫措施在一些地方行得通，换个时间换个地方就不行了。

Deaton在发展经济学上的贡献主要是利用微观数据，从消费角度入手衡量“什么是贫困”，其中一个指标和Banerjee和Duflo等人使用的是一样的，就是营养水平，特别是卡路里。研究卡路里和收入之间的关系，有助于各国制定不同的经济政策来消减贫困。比如说，如果卡路里相对收入的弹性高，那么提高收入就应该成为消减贫困的首选政策。反之，消减贫困的首要政策应该是提供基本需要，是一种再分配政策，而不是增长。

在Banerjee和Duflo看来，尤其是他们在《Poor Economics》一书中的小结，一个人必须摄入一定的卡路里才能维持一天的基本活动，没有足够的食物提供足够的卡路里，即便这个人愿意接受低于市场工资就业，这个人也无法找到工作或者说不能胜任，从而陷入贫困陷进不能自拔。所以两人认为这个时候政策需要去助推一把（nudge），才能帮助穷人脱贫。这也是他们领导的一系列实地实验揭示的结果。迪顿尽管同意随机对照实验的有效作用，但他认为随机对照实验并没有解释为什么会出现特定的结果。

换句话说，Deaton认为这些并非利用具体的微观数据来测量卡路里摄入和收入之间的关系的研究，在接受其结论和政策建议前，要先打一个问号。Deaton自己和同事的研究表明，食物消费随着收入增长而增长，但要用牛奶和肉类代替谷物来提高卡路里的成本也很高。贫困家庭可以用谷物来降低食物消费成本。从经济政策的角度来说，应该聚焦在推动增长，而不是像Banerjee和Duflo说的那样，转到再分配上，助推一把。

此外，Deaton和同事还发现一天所需的卡路里的成本大概只占日工资的5%，很少的一部分就可以满足一天的正常活动。这间接挑战了Duflo等的一系列基于“吃饱才能干活否则陷入贫困陷阱”的研究。因为按照Deaton的文章，其推论是营养不良是贫困的结果，而不是贫困的原因。而Duflo的一系列工作则是将营养不良看做贫困的原因，从而设计出政策去消除营养不良，进而消除贫困。

类似的争议在可见的将来并不会消失。但对于深受这三人工作影响的人来说，已经看到过实验微光可以照亮黑暗的贫困世界，就注定不太可能走回传统的老路了。

面对质疑，撸起袖子加油干，才是唯一可靠的回答。

最后，恭喜老师们获奖。

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关于诺贝尔经济学奖贡献简介，请参见：敬自然，爱知识——2018年诺贝尔经济学奖简评 | 当经济学遇上心理学——简评2017年诺贝尔经济学奖得主理查德·塞勒的贡献