Вы, наверное, слышали утверждение: «Китайский импорт уничтожил миллионы рабочих мест в американском производстве».

Скорее всего, эта цифра взята из знаменитого исследования «China Shock» Дэвида Аутора, Дэвида Дорна и Гордона Хэнсона. Это стало неотъемлемой частью торговых дебатов. В той оригинальной статье Автор, Дорн и Хэнсон сравнивали регионы с разной подверженностью конкуренции с китайским импортом. Некоторые регионы производили товары, которые напрямую конкурировали с китайским импортом. Другие — нет. Сравнивая изменения занятости в этих регионах, исследователи выяснили, как Родственник занятость сменилась; регионы с высокой экспозицией теряли рабочие места по сравнению с регионами с низким уровнем воздействия.

В ходе бенчмаркинга они оценивают, что конкуренция с китайским импортом составляет примерно 21% снижения занятости в производстве США с 1990 по 2007 год, что соответствует примерно 1,5 миллионам рабочих мест в производстве.

Насколько серьёзно нам стоит относиться к этому числу? Ответ на этот вопрос на самом деле довольно информативен для решения многих вопросов эмпирической экономики.

Теория цен усложняет эмпирическую работу

Одна из основных предпосылок теории цен заключается в том, что цены координируют людей. Фирмы не существуют в изоляции; Они конкурируют с другими компаниями. Когда стоимость Honda растут, она может производить меньше, что влияет на спрос на Toyota. Компании также связаны между рынками. Они покупают ресурсы у других компаний, продают продукцию потребителям и другим компаниям, конкурируя за работников с каждым другим работодателем в экономике.

Поскольку цены координируют поведение всех участников, когда вы шокируете одну часть системы, ценовый механизм передаёт этот шок по всем остальным. Зарплата корректируется. Рабочие переезжают. Капитал уходит в разные сферы использования. Отрасли расширяются и сокращаются.

Это вечный кошмар для эмпирической работы в экономике. Редко мы наблюдаем чистый эксперимент, в котором меняется только одно. Мы видим, как весь этот взаимосвязанный хаос движется вместе. Умные стратегии идентификации пытаются выделить конкретные причинные эффекты, находя вариации, которые затрагивают одни единицы, но не другие. Это ценно. Но это также означает, что мы часто измеряем что-то конкретное: как изменялись обработанные единицы относительно необработанные единицы.

И это не всегда то, что мы хотим знать.

Роберт Минтон и Кейси Маллиган разрабатывают то, что они называют «рыночной интерпретацией эффектов лечения», которая проясняет происходящее здесь. Их ключевое понимание — простая идея выше: на рынках цены координируют поведение всех участников. Когда вы шокируете одну часть рынка, ценовая система передаёт этот шок повсюду. Контрольная группа выглядит редко Нетронутым. Лечение переливается и на них.

Их структура выделяет три вещи, которые люди часто путают:

• Разница в различиях (DiD): Зазор между обработанным и органами управления. Это то, что вы оцениваете по стандартной регрессии.
• Лечение при лечении (ToT): Что случилось с обработанным по сравнению с исходным уровнем? Это включает любые последствия.
• Эффект масштаба: Что происходит, если обрабатывать весь рынок? Именно это часто действительно интересует политиков.

Эти три — не одно и то же. Обычно, когда мы говорим о последствии, экономисты указывают на небольшой размер лечения, то есть побочные эффекты малы. Но ToT и DiD становятся менее информативно примерно эффект масштаба по мере снижения доли обработанных единиц. В пределе крошечной обработанной доли ToT и DiD совпадают друг с другом (что часто и есть то, чего хотят микроэкономисты), но могут отличаться от масштабного эффекта на произвольную величину (что часто и является темой общественного обсуждения).

Прежде чем углубляться в детали, давайте подумаем о интуиции, почему они отличаются. Ты на концерте. Ты встанешь, чтобы увидеть лучше. Человек позади тебя теперь заблокирован, поэтому он видит ещё хуже.

Исследователь измеряет разницу: «Вставая на X улучшает ваш взгляд относительно человека позади вас.» Правильно! Теперь исследователь увеличивает масштаб: «Если все встанут, все будут лучше видеть к X.» Очевидно, что я ошибаюсь. Если все встанут, никто не видит лучше, и у всех просто уставшие ноги.

Эконометрики давно сталкиваются с последствиями или внешними эффектами, но скорее как осложнениями.

Как отмечают Минтон и Маллиган, это норма на рынках. Они иллюстрируют это простой отраслевой моделью, которая делает задачу точной.

Начните с рыночного уровня. У вас есть кривая спроса с нисходящим уклоном и кривая предложения с восходящим уклоном. В базовой линии бытьПеред любым лечением рынок очищается при некоторой равновесной цене и количестве.

Теперь представьте, что некоторые поставщики получают обработку производительности, и их производительность растёт. Кривая предложения смещается наружу. Возникает новое равновесие при более низкой рыночной цене и большем общем количестве, переходя от E к E’ на рисунке ниже. Если бы весь рынок был обработан, вы бы перешли на E».

Теперь посмотрите на уровень фирмы. На базовом уровне обработанные и необработанные предприятия имеют одинаковый выпуск и доход. После процедуры обработанные компании могут производить больше. Но дополнительный выпуск обработанного препарата снижает рыночную цену, которая все Поставщики получают. Необработанные фирмы вообще не изменили производство, но теперь им платят меньше за каждую проданную единицу.

После лечения цена составляет P’, поэтому обработанные компании получают доход R_3 + R_4 + R_5 + R_6. Необработанные фирмы имеют доход R_3 + R_5. DiD замечает разницу: R_4 + R_6.

Если спросить, каков был эффект на обрабатываемого товара, мы также должны учитывать, что цены упали с P до P’. Чистый эффект для пациента — это их новый доход (R_3 + R_4 + R_5 + R_6) за вычетом стартовой выручки (R_1 + R_3 + R_5). Итак, ToT — это R_4 + R_6 – R_1.

Если спросить, что бы произошло, если бы все компании получили эту технологию, цены снизились бы до P». Выручка увеличится с R_1 + R_3 + R_5 до R_5 + R_6, так что чистый эффект составит R_6 – R_1 – R_3, что меньше, чем ToT.

Обратите внимание, что произошло. DiD положительный (R_4 + R_6). Но эффект масштаба (R_6 – R_1 – R_3) может быть отрицательным, если R_1 + R_3 > R_6. Это происходит, когда спрос неэластичен по цене, и цена падает настолько, что даже более высокий выпуск не компенсирует это.

Статистик может сказать, что контрольная группа «загрязнена», потому что лечение распространяется через конкуренцию. Но мышление о загрязнении нам не поможет. Например, уменьшение обработанной доли, которое, как мы считаем, помогает с проблемами загрязнения, не решает эту проблему. Расхождение между DiD и эффектом масштаба сохраняется, независимо от того, насколько маленькой вы делаете группу лечения. На самом деле, она хуже : меньшая доля обработанного рынка означает, что большая часть рынка остаётся необработанной, поэтому разрыв между «лечением тех, кого мы лечили» и «лечением всех» увеличивается.

Пропавший перехват

Такова концепция теории цены. Существует эконометрический способ смотреть на то же самое — для тех, кто этого хочет.

Ваша регрессия даёт вам наклон: как результаты меняются в зависимости от интенсивности лечения в разных единицах. Регионы с высокой экспозицией потеряли больше рабочих мест, чем регионы с низкой экспозицией. Этот наклон — это ваша оценка DiD.

Эффект лечения на пациента — это не только разрыв между препаратом и контролем. Это этот разрыв, плюс Что случилось с органами управления из-за лечения. Если конкуренция со стороны вытесненных производственных работников снизила зарплаты в сфере услуг, это будет перемещением и на сектор «контроля». Управление тоже переместилось. Таким образом, ToT = DiD + переливание на элементы управления.

Ваша регрессия определяет уклон. Но этот сдвиг уровня — насколько сильно Все Перемещается из-за лечения — поглощается перехватом (или, возможно, временно фиксированными эффектами). Он незаметен для вариаций поперечного сечения.

Макролюди иногда называют это «пропавшим перехватом». В формулировке Минтона и Маллигана это называется эффектом лечения на нелечённых.

Обратите внимание, что эффект масштаба всё ещё отличается. ToT рассказывает, что происходило с пациентом, когда вы лечили Некоторые рынка. Эффект масштаба показывает, что произойдёт при лечении все от неё. Разница заключается в контрфактическом влиянии на лечение по сравнению с остальными. Когда ваша группа лечения небольшая, это слишком много «всех остальных». Дополнительное влияние может быть значительным.

Формально ToT является взвешенным средним эффекта масштаба и DiD. Вес зависит от доли рынка, который обрабатывается. Когда эта доля уменьшается к нулю, ToT сходится к DiD, но оба могут отличаться от масштабного эффекта на произвольную величину.

Две разные проблемы

Есть (по крайней мере) две концептуально разные причины, почему нельзя просто умножить наклон поперечного сечения на интенсивность обработки агрегата, чтобы получить эффект агрегата. Оба варианта имеют разное значение, в зависимости от задачи.

Проблема 1: Совокупные шоки, которые поражают всех

По крайней мере теоретически, некоторые ответы буквально не имеют изменений поперечного сечения. Они бьют всех одинаково.

Ответила ли Федеральная резервная система на рост безработицы смягчением денежно-кредитной политики? Доллар мыАкен? Отреагировала ли фискальная политика?

Они затрагивают всех одинаково. Эффекты с фиксированным временем полностью их поглощают. Ваша регрессия не может их увидеть. Здесь нет никакой перекрестной вариации, которую можно было бы использовать.

Проблема 2: Последствия и перераспределение

Когда работники теряют работу в одном секторе, они не исчезают. Они переезжают — по географии или в другие отрасли — в поисках новой работы. Они хлынули в другие сектора.

Поперечная оценка отражает подстановку внутри рынок — по сути, то, как активность перемещалась между группами лечения и контрольной группой. Но часть этого разрыва — это перестановка с нулевой суммой, которая никак не влияет на совокупность.

Минтон и Маллиган идут дальше. Даже если бы вы могли идеально измерить последствия — насколько снизилась зарплата в контрольном секторе, когда туда пришли работники лечения — вы всё ещё Не восстановит совокупный эффект. Причина восходит к различию между ToT и эффектом масштаба. Измерение перебросов на управление позволяет перейти от DiD к ToT. Но эффект масштаба — это то, что происходит, когда нет управляющего сектора, чтобы поглотить удар.

Если вы хотите узнать, что происходит, когда вся экономика пострадает — когда нет незатронутого сектора, куда можно было бы бежать — вам нужна совершенно другая эластичность. Не эластичность замещения между обработанным и контролируемым секторами, а эластичность замещения между работой и неработой — между участием в этом рынке и полным уходом из него.

Поперечное сечение идентифицирует подстановку внутри Рынок. Совокупный эффект зависит от замещения Вне Рынок. Это могут быть совершенно разные числа.

Возвращаясь к Китайскому шоку

Теперь мы можем вернуться к числу «1,5 миллиона рабочих мест» с более ясным взглядом.

Китайский шок отличается от случая экономики развития. Когда экономист по развитию проводит пилотный проект по микрофинансированию в нескольких деревнях, ему может заинтересоваться: что произойдёт, если мы масштабируем это на национальном уровне? Это вопрос о масштабном эффекте.

Автор, Дорн и Хэнсон не спрашивали об этом. Китай уже случился со всей экономикой. Они пытаются измерить уже произошедший совокупный шок. Вопрос в том: что на самом деле сделал китайский импорт с занятостью в США?

Проблема в том, что они используют вариацию поперечного сечения для получения агрегированного эффекта. Регионы с высокой экспозицией теряли рабочие места по сравнению с регионами с низкой экспозицией. Это и есть DiD. Точная идентификация.

Но чтобы получить заголовок, они умножают этот региональный уклон на национальное изменение импорта. Бенджамин Молл называет это «наивным масштабированием»:

Эта арифметика выглядит невинной. Но это противоречит основам теории цен. (Честно говоря, они признают проблему и рассматривают её как ориентир.)

Предполагается, что совокупный эффект — это просто DiD, умноженный на размер удара. Он предполагает отсутствие последствий, отсутствие перераспределения и общего равновесия. Это не секрет в газете, но, возможно, его не хватает…