▍白經濟小教室--計量方法在經濟議題研究的應用
經濟學家喜歡擅用各種統計及計量方法來分析經濟議題，這一期經濟學人雜誌特別統計出過去30年以來，幾個常見的計量方法在研究上的應用程度，研究來源取材自美國全國經濟研究所(NBER)的working paper的摘要部分。
以目前來說，差異中之差異法 Difference-in-differences (DID)自從1995年開始不斷提升，緊接下來的方法分別是中斷點迴歸 Regression discontinuity design (RDD)和實驗設計 Laboratory, 而在總體經濟研究十分常見的動態隨機一般均衡 Dynamic stochastic general equilibrium (DSGE)在近年來有緩步下滑的趨勢。值得注意的是機器學習和大數據 Machine learning/big data 開始在經濟研究中佔有一席之地。
小編要提醒大家，每種統計計量方法都有其優缺點和侷限性，像是2000, 2015年的諾貝爾經濟學獎得主James Heckman, Angus Deaton皆曾發表對於隨機實驗 Randomized controlled trial (RCT)研究設計的批評，曾擔任IMF首席經濟學家Olivier Blanchard和世界銀行World Bank 首席經濟學家Paul Romer 最近也對DSGE和總體經濟研究發表許多針砭，因此沒有哪一種方法是萬能適用在各種經濟研究。如果不太清楚這些方法的朋友們，不彷參考一些計量參考書或者善用網路上的資源，白經濟也會持續介紹這些計量方法是如何應用在探究經濟議題!
Source: Trend Growth (Economist)
http://www.economist.com/…/21710800-big-data-have-led-lates…
