用“实验”提高扶贫效果的诺奖得主，及其背后的学术争议

靠“援助”能否消灭贫困？这个宏大问题并不好回答，新科诺贝尔经济学奖得主们将这个问题分解成：如何提升免疫率和受教育年限等细小问题，尝试用药学实验的方法解决社会问题。

1998年，印度著名经济学家阿马蒂亚·森凭借对“贫困”等福利经济学问题的研究获得诺贝尔经济学奖。21年后，有关“贫困”的研究再度获得经济学诺奖。

巧合的是，三位获奖者中有一人也来自印度。10月14日，瑞典皇家科学院宣布，将2019年诺贝尔经济学奖授予美籍印裔经济学家阿比吉特·班纳吉（Abhijit Banerjee）、法国经济学家埃斯特·迪弗洛（Esther Duflo）和美国经济学家迈克尔·克雷默（Michael Kremer），以表彰他们为全球减贫所贡献的实验性方法。

通俗地讲，三人的贡献是将生物医药领域已经成熟的“随机对照实验（Randomized Controlled Trial，RCT）”方法引入发展经济学，以提升扶贫政策最终效果。这一趋势在当前社会科学领域正越来越受追捧。

瑞典皇家科学院在颁奖词中写道：“今年获奖者进行的研究大大提高了我们抗击全球贫困的能力。在短短二十年间，他们基于实验的新方法改变了发展经济学，如今已成为一个蓬勃发展的研究领域。”

新方法“新”在何处？颁奖词介绍道：今年的获奖者引入了新方法，以获得有关消除全球贫困的最佳方法的可靠答案。简而言之，它涉及将这个问题分成较小的、更易于管理的问题，例如，探究改善教育成果或提升儿童健康水平的最有效干预措施。结果表明，对一定人群进行精心设计的实验可以为上述问题提供最优解。

今年58岁的班纳吉是美国麻省理工学院（MIT）福特基金会国际经济学教授，他不仅是本届经济学诺奖得主迪弗洛在麻省理工学院的博士论文导师，两人更于2015年结为夫妻。今年54岁的哈佛大学教授迈克尔·克雷默则以研究如何为贫困国家提供药品而知名。

今年46岁的迪弗洛曾于2010年获得有“小诺贝尔经济学奖”之称的克拉克奖，该奖只颁给40岁以下的青年经济学家，并且要求获奖者在年轻的时候就在经济学领域取得杰出的成就。

三位获奖者的一大突出贡献是将“随机对照实验”的方法引入了发展经济学，从而提升此前无法准确评估的扶贫政策效果。

“随机对照实验”是一种对医疗领域的某种疗法或药物进行效果检测的手段，常用于医学、药学研究。该方法通过对研究对象随机分组，使其接受不同的药物处方或疗法而对比最终疗效，由于接受治疗的对象随机性，结果上的差异就都可以认为是不同干预所带来的影响。

中国社会科学院行为经济学实验室执行主任姚宇在迪弗洛2010年获克拉克奖时撰文评价其学术贡献评表示：她与合作者和导师MIT的印度裔学者Abhijit Banerjee和哈佛的Michael Kremer改写了发展经济学。

姚宇认为，他们三人彻底打破了刘易斯、罗森斯坦－罗丹的逻辑推理、历史演绎方法下的发展经济学框架。

迪弗洛的研究往往以发展中国家穷人的微观行为为观察对象，采用大规模的随机田野实验（randomized field experiments ）方法来评估各种减贫政策，而这些政策一般是非常具体的针对贫困家庭与贫困人口的卫生促进项目或教育促进项目进行的，她通过实验的方法把具体的减贫政策与减贫效果（贫困人口的福利改善）联系起来。

“在她的团队带领下，发展经济学彻底地从理论演绎进入了具体的社会政策实践。”姚宇写道。

2003年，班纳吉和迪弗洛联合创建阿卜杜勒·拉蒂夫·贾米尔贫困行动实验室（J-PAL），并一直共同为该实验室提供指导。J-PAL实验室的任务是确保扶贫政策的制定基于科学依据，从而减少贫困人口。现在，该实验室拥有近百位隶属教授，近500个科研项目，每年有几千名顶尖大学的本科毕业生申请做J-PAL的田野助研。

迪弗洛在其2010年的一次TED演讲中举了三个生动的小案例来阐释她的方法论：用一公斤扁豆激励人们参与可以大幅提升免疫率、通过发放免费蚊帐预防疟疾的效果最好、提升儿童受教育年限最好的方法居然是向父母介绍教育在未来带来的回报。

迪弗洛等人的方法论可以总结为，要测试一个政策到底有没有效，就把参与者随机分为两组，一组进行政策干预，一组做对照，两组之间的差异就是政策产生的效果。比如，为了测试“驱虫对孩子们的上学出勤率有没有提高”，两个经济学家把肯尼亚75所小学的孩子们分成了实验组和对照组，发现打蛔虫能避免孩子们互相传染疾病，提高集体出勤率。这篇论文最终带来了世界上6000万孩子得到免费的驱虫治疗。

更直白地讲，迪弗洛的方法论可以让打算捐出100万美元的人知道这笔钱怎样花才能得到最优的减贫效果。之前，人们讨论“援助是否有效”这样的大问题，现在迪弗洛通过实验数据展示不同做法的精准收效。

迪弗洛表示，现在不是中世纪了，而是21世纪，“随机对照实验”已经可以帮人们在社会政策制定前通过进行精确而科学的测试来找出最优方案，政策制定不必再依靠“推测”。

“政策制定不必再依靠推测”，迪弗洛说，“我不能告诉你援助是否能有助于消灭贫困，但我可以告诉你通过提高免疫率和普及蚊帐，你可以用300美元挽救一条生命。”

当前，利用田野实验研究发展经济学问题的方法论在美国渐成主流，迪弗洛本人就是美国经济学界最权威杂志之一《美国经济评论》的主编。

但也有不少学者质疑“随机对照实验”在发展经济学的应用前景，该理论最常接受的质疑便是只能解决“细小问题”而无法解释宏观问题，诸如该理论只能解决：要不要免费给每家每户发蚊帐；要不要给孩子们打疫苗；在山区学校装摄像头好不好；给农民开个借记账户怎么样等“小问题”。

2018年，包括牛津大学贫困与人类发展研究中心主任Sabina Alkire在内的15名学者联名致信英国《卫报》，表达了他们对“随机对照实验”法的批评。他们写道：“对‘援助有效性’的狂热关心的真正问题在于，它使得我们的关注范围缩小到了局部微观干预以及可以在短期内被观察到的结果。乍看上去这种方法似乎是合理的，甚至令人迷惑。但它往往忽略了导致贫困和不发达的更广泛的宏观经济、政治和制度因素。援助项目可能会带来让人满意的微观结果，但他们通常无助于改变产生贫困问题的整体系统。我们需要的是解决造成贫困、不平等的真正根源。”

此外，2015年诺贝尔经济学奖获得者、著名微观经济学家安格斯·迪顿（Angus Deaton）还质疑“随机对照试验”方法所得出的结论往往很难在其他情景有效。他认为社会干预发生的实际情景通常极其复杂，其中涉及大量发挥作用的影响因素。环境一旦发生变化，这些影响因素很容易就会消失不见。他举出大量实例证明随机对照实验中效果显著的帮扶项目在新的社会环境中魔力不再。

北京大学新结构经济学研究院院长林毅夫此前也撰文指出，鉴于发展中国家持续贫困，双边捐助者和全球发展社区越来越关注该地区的教育和卫生项目，既是出于人道主义的原因又是为了带来经济增长。但是服务提供系统却不尽人意，所以焦点转移到促进该项目的绩效，埃斯特·迪弗洛等麻省理工学院贫穷行动实验室的研究人员率先对此进行了随机对照试验。

林毅夫说，“在北非的旧体制下，人们的教育程度大幅提高，但是却没能促进经济发展，也没能给受过教育的青年创造就业机会。从北非的经历来看，这种发展政策的有效性值得怀疑。”

林毅夫还指出，在教育，卫生，缓解贫困和其他人类发展指标方面，中国等国取得了巨大进展。但它们没有使用随机控制实验来设计他们的社会或经济项目。