Posted by TGFC·NG
今年的不存在奖经济学奖给到了MIT的发展经济学家Abhijit Banerjee、Esther Duflo，以及哈佛大学的Michael Kremer。
这三人的主要贡献是，使用随机田野实验的方法评估发展中国家的公共政策，包括如何提升教育、健康水平和农业发展等。多数发展中国家所面临的问题，正是贫困儿童无法获得高质量的教育和卫生资源。三位诺奖得主的研究，对这些议题有着重大的意义——当我们知道问题出在哪里的时候，该使用怎样的手段去解决它们？
田野实验的方法，一般是随机把人（学生、教师、农民等）分成实验组和对照组，人为地对实验组实施某种政策干预，再和对照组进行比较，看干预是否有效。它的好处就在于可以排除一系列其他干扰因素，把所观测到的影响都归因为政策干预。
在教育方面，Banerjee和Duflo发现出勤监督和支付额外出勤工资可以有效降低印度教师的旷工率；而力图促进社区在教育方面的参与，以及降低学生-教师比例，并不会提升教师的努力和学生的学习成绩。他们也研究了不同教育方式对学生成绩的影响，并发现年轻女教师可以显著提升差生的读算水平，计算机辅助学习可以显著提升学生的数学成绩，而跟踪学生表现则可以让教师更有效地针对差生进行教学。
在一些非洲的实验中，Duflo、Kremer和斯坦福大学的Dupas三人研究了健康和农业等方面的议题。他们发现，教育补贴会减少青春期女孩的辍学、怀孕和结婚的概率，但不会影响得性病的概率，与此同时，政府关于艾滋病的教育课程则会降低后者（有意思的是，男性安全套和HIV测试也不能降低艾滋病患病率）。另外他们也发现，肯尼亚当地农民对化肥的使用较为不足，会等到农作物较为成熟的时候才开始购买化肥，而使用一些小小的价格折扣，就会激励他们在合适的时间购买化肥。
还有一些其他有意思的实验：Banerjee、Duflo等在印度实施了小微贷款的项目，发现小微企业的投资和利润都有所上升，耐用品的消费也有所上升。同时他们还发现，由于项目知情者更愿意把项目相关信息告诉朋友和认识的人，信息传播这一机制也会对贷款项目的效果有着重要形象。在一个跟进实验中，他们发现，通过村落里交友广泛的个体（社区红人）来传播政策项目的信息（如小微贷款、疫苗等），会显著提升政策传播率，从而提升政策效果——比如说，在社区红人传播信息的村落，疫苗接种率就要高出22%。
当然，随机田野实验的方法也有一些弱点，主要在于外在效度：在印度村落被证明有效的政策，可以推广到巴基斯坦，或者乌干达吗？政策干预是否有效，很可能要依赖于一个地方的文化和社会结构，一个政策即便被证明有效，其应用范围也许并没有想象中的广泛。
