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【MPAcc中國(guó)網(wǎng)訊】學(xué)者簡(jiǎn)介：姜緯目前為哥倫比亞大學(xué)商學(xué)院亞瑟?伯恩斯自由競(jìng)爭(zhēng)企業(yè)講座教授、查森國(guó)際商業(yè)研究中心主任、哥倫比亞大學(xué)法學(xué)院常駐學(xué)者和哈佛大學(xué)法學(xué)院公司治理中心資深研究員。姜緯教授的主要研究領(lǐng)域聚焦于機(jī)構(gòu)投資者的策略及其在企業(yè)決策和金融市場(chǎng)中所扮演的角色。曾任哥倫比亞大學(xué)為全美教師保險(xiǎn)及年金協(xié)會(huì)(TIAA-CREF)的學(xué)術(shù)委員;擔(dān)任金融學(xué)兩大頂尖雜志《金融學(xué)雜志》和《金融研究評(píng)論》的編委和管理學(xué)頂尖雜志《管理科學(xué)》的金融領(lǐng)域主編。姜緯教授的研究成果發(fā)表于頂尖經(jīng)濟(jì)學(xué)、金融學(xué)、會(huì)計(jì)學(xué)、管理學(xué)和法學(xué)學(xué)術(shù)期刊如《美國(guó)經(jīng)濟(jì)評(píng)論》、《金融學(xué)雜志》、《會(huì)計(jì)與經(jīng)濟(jì)學(xué)雜志》、《管理科學(xué)》。

首先，姜緯老師先從紅酒和健康的例子出發(fā)，引出本場(chǎng)報(bào)告的主題。她提到簡(jiǎn)單回歸發(fā)現(xiàn)，每天喝紅酒的人身體更健康一些，從這個(gè)事實(shí)中我們可以得出什么結(jié)論?能否得出因?yàn)楹燃t酒所以身體更健康的結(jié)論?有人回答，不能。姜教授追問(wèn)：從這個(gè)回歸中，我們能夠得到什么結(jié)論呢?觀眾積極響應(yīng)：有人說(shuō)有可能是因?yàn)榻】档娜讼矚g喝紅酒?！昂芎茫苯暲蠋熣f(shuō), “這是一個(gè)反向的因果推斷?！苯蠋熯M(jìn)一步解釋：從回歸結(jié)果中，我們僅僅知道喝紅酒和健康狀況存在顯著的相關(guān)性，但是回歸本身不能告訴我們兩者之間是否存在因果關(guān)系。而建立因果關(guān)系是科研的重要意義所在。那么我們應(yīng)該怎么做呢?通常應(yīng)該借助工具變量，借助斷點(diǎn)回歸或者尋找隨機(jī)沖擊，來(lái)解決其中的內(nèi)生問(wèn)題。但是如果找不到這些工具，我們能不能完成一些有意義的學(xué)術(shù)研究呢?姜老師的講座從六個(gè)方面闡述了如何不借助這些手段和技巧來(lái)進(jìn)行一流的實(shí)證研究。

(一)處理效應(yīng)并不是唯一有趣的經(jīng)濟(jì)學(xué)問(wèn)題

平均處理效應(yīng)(average treatment effect, ATE)是當(dāng)前經(jīng)濟(jì)/金融研究中最受推崇的推斷方法。但由于條件苛刻，在大多數(shù)情況下并不能實(shí)現(xiàn)，使得ATE并不能發(fā)揮作用。但是我們可以通過(guò)選擇效應(yīng)(selection effect)來(lái)幫助我們達(dá)成目的。例如在Jiang, Nelson, and Vytlacil (2014, RFS)的研究中，使用某個(gè)主要的全國(guó)性的住房抵押*銀行的數(shù)據(jù)，研究了證券化與*業(yè)績(jī)表現(xiàn)之間的關(guān)系。以往的研究發(fā)現(xiàn)篩選努力與事前的*銷售概率之間存在負(fù)相關(guān)性。與此不同，這篇論文發(fā)現(xiàn)從事后而言，銀行資產(chǎn)負(fù)債表上留存的*比出售的*有更高的不良比率。這似乎和我們的直覺(jué)相反。為什么會(huì)得到這樣的結(jié)果呢?這篇論文明確區(qū)分*業(yè)績(jī)與*出售之間的事前事后關(guān)系。事前關(guān)系是銀行在決定是否發(fā)起*時(shí)所認(rèn)為的關(guān)系，事后關(guān)系適用于*發(fā)起和出售期間的關(guān)系。事前事后產(chǎn)生了相反的結(jié)論，主要是因?yàn)橥顿Y者存在選擇效應(yīng)，只有質(zhì)量好的*才能在二級(jí)市場(chǎng)出售，因而導(dǎo)致了如此關(guān)系。

另一個(gè)例子是來(lái)自Mulligan and Rubinstein(2008, QJE)的關(guān)于“女性相對(duì)工資”研究，該項(xiàng)研究發(fā)現(xiàn)，1970年到1990年，性別間的平等程度變化線(用女性工資中位數(shù)除以男性工資中位數(shù)來(lái)表示)與性別內(nèi)的不平等程度變化線(用90分位的男性工資除以10分位的男性工資表示)趨勢(shì)是一致的。為什么會(huì)產(chǎn)生這種現(xiàn)象呢，這是因?yàn)檫x擇效應(yīng)的存在，當(dāng)女性逐步進(jìn)入勞動(dòng)力市場(chǎng)時(shí)，只有聰明的女性在與男性的競(jìng)爭(zhēng)中能夠在勞動(dòng)力市場(chǎng)上留下來(lái)，數(shù)據(jù)不能觀測(cè)到未參與工作的女性，因而導(dǎo)致了這個(gè)現(xiàn)象的存在。

(二) 配對(duì)固定效應(yīng)

什么是固定效應(yīng)，固定效應(yīng)有什么好處呢?在大多數(shù)面板數(shù)據(jù)中，固定效應(yīng)都可以吸收大部分隨時(shí)間不變的內(nèi)生性，但并不能處理隨時(shí)間變化的內(nèi)生性。固定效應(yīng)在處理內(nèi)生性匹配層面表現(xiàn)除了相當(dāng)強(qiáng)大的力量，但是需要提前分類數(shù)據(jù)。在Jiang, Wan, and Zhao(2016, RFS)的研究中，當(dāng)董事會(huì)組成和會(huì)議議程都是內(nèi)生的時(shí)候，可以對(duì)董事會(huì)的分歧做出解釋嗎?除非個(gè)體的投票數(shù)據(jù)是可以采用的，然后內(nèi)生性匹配就可以通過(guò)固定效應(yīng)被吸收掉。多維的固定效應(yīng)可以作為控制變量完備集合的替代。有的研究甚至只有一個(gè)回歸元，例如Fisman, Paravisini, and Vig (2017, AER)，文章的表四只包含了一個(gè)“Same Group”回歸元，通過(guò)使用的是來(lái)自印度銀行的辦公人員和借款人的宗教、種族的二元匹配數(shù)據(jù)，借此來(lái)表明，*人和借款人之間的文化接近度(共同的守則、信仰和種族等)增加了信貸的數(shù)量，并減少了還款違約。

如果不平衡集群的原因和內(nèi)生性有關(guān)，那么固定效應(yīng)可能會(huì)失效，這時(shí)候可以通過(guò)尋找一個(gè)共同的比較對(duì)象來(lái)解決。比如說(shuō)，現(xiàn)在要選擇一個(gè)學(xué)生，有兩個(gè)對(duì)象可供選擇，都是財(cái)大的，一個(gè)來(lái)自經(jīng)濟(jì)學(xué)院，GPA為3.6;另一個(gè)是金融學(xué)院，GPA為3.7，給定這些信息我應(yīng)該怎么選，有同學(xué)愿意回答一下嗎?似乎沒(méi)法選，因?yàn)閮蓚€(gè)同學(xué)來(lái)自不同的群體，GPA的直接比較不再具有參考性。但假設(shè)兩個(gè)同學(xué)之間有一個(gè)可以共同比較的同學(xué)，是不是這兩個(gè)同學(xué)就建立了間接的關(guān)系?在Brav, Jiang, Li (2017; early stage)關(guān)于投票代理權(quán)角逐中對(duì)沖基金與機(jī)構(gòu)投資者的關(guān)系研究中就作出了這樣的處理。研究發(fā)現(xiàn)，基金并不會(huì)在所有的代理權(quán)爭(zhēng)奪事件中投出自己的一票;Pro-Activist衡量方法在不同事件中沒(méi)有可比性;任何兩只基金都可以在他們參與投票的代理權(quán)爭(zhēng)奪事件的基礎(chǔ)上進(jìn)行比較;基金的相對(duì)排名可以通過(guò)兩兩比較的方法進(jìn)行分類。

(三) 從預(yù)先確定的敞口中進(jìn)行識(shí)別

在法律或政策變化方面的雙重差分(DID)分析很常見(jiàn)，然而法律或政策變化幾乎不是隨機(jī)的。預(yù)先確定的政策敞口變化可能是一個(gè)挽救辦法。一方面可以借助與政策變化合規(guī)程度(Distance to compliance)層面來(lái)探討。在Chhaochharia and Grinstein (2007, JF)的研究中探討了2001年至2002年的公司丑聞導(dǎo)致了“薩班斯法案”的影響。丑聞發(fā)生后，美國(guó)證券交易所對(duì)于規(guī)定進(jìn)行了多處修改。研究發(fā)現(xiàn)這些規(guī)定的宣告對(duì)公司價(jià)值有重大影響。與更符合規(guī)定的公司相比，較不符合規(guī)定條款的公司能夠獲得正的超額收益。同樣在Ahern and Dittmar (2012, QJE)關(guān)于董事會(huì)多樣化的研究中提到，2003年一項(xiàng)新法律規(guī)定要求挪威公司董事中40%必須是女性--當(dāng)時(shí)公司內(nèi)只有大約9%的董事是女性。通過(guò)使用女性董事會(huì)代表的變化作為配額之后公司董事會(huì)變化的工具變量，研究發(fā)現(xiàn)，法律公布后，女性董事配額所引起的約束導(dǎo)致了公司股價(jià)大幅下滑，并且隨后幾年內(nèi)托賓Q也大幅下滑，符合企業(yè)選擇董事會(huì)實(shí)現(xiàn)價(jià)值最大化的理念。因?yàn)榕漕~導(dǎo)致董事會(huì)平均年齡變小，經(jīng)驗(yàn)更不足，杠桿和收購(gòu)增加，經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)惡化。

另一方面可以借助交錯(cuò)周期(Pre-staggered cycles)層面來(lái)探討。在Fos, Li, and Tsoutsoura (2017, RFS forthcoming)的研究中，通過(guò)借助選舉年份變化，探討了董事長(zhǎng)選舉與CEO周轉(zhuǎn)率敏感性之間的關(guān)系，當(dāng)董事會(huì)越接近下一次選舉時(shí)，CEO周轉(zhuǎn)率-表現(xiàn)-敏感度越高。在Shue and Townsend (2017, JF)的研究中探討了股票期權(quán)如何影響CEO的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)，為了克服期權(quán)授予的內(nèi)生性，通過(guò)利用多年度補(bǔ)償計(jì)劃的制度特征，在新的實(shí)值期權(quán)的大幅增加的時(shí)間點(diǎn)上產(chǎn)生了兩種截然不同的變化類型。 研究發(fā)現(xiàn)，給定樣本期間的平均授予水平，授予的新期權(quán)增加10%將導(dǎo)致股票波動(dòng)幅度增長(zhǎng)2.8-4.2%。

當(dāng)然，也可以通過(guò)一些事前敞口(Ex ante exposure)來(lái)探討。這里的例子在中國(guó)很不適用，中國(guó)的父母需要負(fù)擔(dān)自己孩子上學(xué)甚至以后買(mǎi)房子的開(kāi)銷，而大部分美國(guó)父母不會(huì)如此，因此許多學(xué)生上學(xué)會(huì)負(fù)擔(dān)債務(wù)。在Fos, Liberman, and Yannelis (2017)的研究中，當(dāng)學(xué)校學(xué)費(fèi)增加的時(shí)候，低年級(jí)的學(xué)生比高年級(jí)學(xué)生未來(lái)的研究生入學(xué)率會(huì)降低，因?yàn)樗麄兂袚?dān)了更多的債務(wù)。在Lucca, Nadauld, Shen (2017, RFS R&R)的研究中，當(dāng)學(xué)生通過(guò)*資助他們的教育時(shí)，*和學(xué)費(fèi)的變化是相互關(guān)聯(lián)的。較高的學(xué)費(fèi)成本提高了學(xué)生的*需求，但是同時(shí)*供給也會(huì)影響到學(xué)費(fèi)，例如通過(guò)放寬學(xué)生的資金限制，因而產(chǎn)生了內(nèi)生性，為了克服這個(gè)聯(lián)立方程問(wèn)題，通過(guò)建立規(guī)則的敞口來(lái)識(shí)別*供給對(duì)學(xué)費(fèi)變化的影響。

(四) 反駁可能存在的其他假說(shuō)

在Brav, Jiang, and Kim (2015, RFS)的研究中，用企業(yè)層面的數(shù)據(jù)來(lái)描述對(duì)沖基金主動(dòng)干預(yù)的實(shí)際影響，研究發(fā)現(xiàn)共同基金干預(yù)企業(yè)三年后，企業(yè)的生產(chǎn)效率明顯改善，但是應(yīng)該怎么處理對(duì)沖基金主動(dòng)干預(yù)的內(nèi)生性呢?姜老師和她的合作者們并沒(méi)有直接證明，而是通過(guò)駁斥各個(gè)可能的替代假設(shè)(包括管理層自愿改革假說(shuō)，行業(yè)沖擊假說(shuō)和對(duì)沖基金股票選擇假說(shuō))來(lái)證明他們自己提出的假設(shè)的正確性。姜老師提到，這篇文章在提交雜志審稿前，已經(jīng)在40個(gè)會(huì)議上被宣講和討論，聽(tīng)眾提出的問(wèn)題使得他們的論文能夠不斷提高和優(yōu)化。

(五)隨機(jī)時(shí)間

大多數(shù)時(shí)間發(fā)生并不是隨機(jī)的，但是發(fā)生的確切時(shí)間點(diǎn)是有時(shí)是隨機(jī)的。這類似于停止時(shí)間模型，傾向不是隨機(jī)的，但是確切的時(shí)間是隨機(jī)的。如果結(jié)果取決于實(shí)際的行動(dòng)，那么隨機(jī)時(shí)間起作用;如果結(jié)果是取決于隱藏的行動(dòng)，則隨機(jī)時(shí)間不起作用。

例如，在醫(yī)學(xué)研究中，最重要被治療但是現(xiàn)階段未被治療的個(gè)體可以作為現(xiàn)階段被治療個(gè)體的對(duì)照。在Brav, Jiang, Ma, and Tian (2017, JFE R&R)的研究中提到，專利從申請(qǐng)到批準(zhǔn)的周期中位數(shù)為2.5年，方差為為1.5年。專利被授權(quán)的確切時(shí)間并不在activist掌控之下，activist也并不擁有專利授權(quán)確切日期的超前信息，因而專利被授權(quán)的日期就是隨機(jī)的時(shí)間。因而，對(duì)于activist所瞄準(zhǔn)的在[t-48，t-1]個(gè)月期間提交的專利與在[t-6，t + 6]個(gè)月內(nèi)被批準(zhǔn)的專利可能是在非常類似的情況下產(chǎn)生。

(六)進(jìn)入“因果關(guān)系”黑匣子

通常來(lái)講，我們不能斷定“X導(dǎo)致Y”因?yàn)槲覀儍H僅觀察到了X與Y，并沒(méi)有觀察到二者之間的作用過(guò)程。目前，已經(jīng)有很多研究開(kāi)始走入黑匣子內(nèi)部來(lái)揭示影響機(jī)制。例如Schwartz-Ziv and Weisbach (2013, JFE)通過(guò)研究董事會(huì)的會(huì)議記錄來(lái)評(píng)估了董事會(huì)的工作模式，管理模式還是監(jiān)督模式，通過(guò)分析董事會(huì)會(huì)議花在“管理”和“監(jiān)督”議程上的討論時(shí)間來(lái)作出推斷，以此揭示了董事會(huì)工作模式的黑匣子。同樣在Jiang, Li, Mei (2017, JF R&R)關(guān)于基金活動(dòng)家套利是否導(dǎo)致交易失敗的研究中，通過(guò)分析可能導(dǎo)致交易失敗的各種原因挨個(gè)篩選，最后揭示出真正的影響機(jī)制，而不是借助工具變量來(lái)解決內(nèi)生性。

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