第9节 选择性抽样、选择偏差与自选择（2/2）

于所要研究的劳动工资的决定因素,那么,即使所研究的只是已就业妇女的资料,我们也可以把所抽取的样本看做随机的。因为,理论上说,决定妇女就业不就业的因素是外生的,它不影响所要研究的问题。但是,妇女选择就业与不就业往往不是外生的,而部分的是由所研究的问题决定的。例如,工资水平的高低,工作环境的好坏显然会影响妇女的就业选择。这样,以就业妇女作为研究样本就不再是随机的,而是部分地由所研究问题的某些因素所决定,也就是说,所研究的某些问题影响了样本的选取。如果按照传统的方法,通过这种样本所估计的参数就不能很好反映总体的性质,它们会有所偏差。另一方面,如果决定妇女就业与不就业选择的因素或信息可以通过调查获得的话,在传统的分析方法中增加相关的变量就可以解决样本的选择偏差问题。当这些信息无法获得时传统方法就难以处理。赫克曼所发明的方法可以简单和方便地处理这个问题。由于导致统计推断产生偏差的样本的非随机性是由所研究的对象(在这里是妇女)的个人决策造成的,这个问题也叫自选择问题。样本选择偏差还可能来自研究人员的某些决定或数据处理过程。

    19世纪70年代中期赫克曼在对美国劳动供给进行研究的过程中遇到了选择性样本问题,这些问题促使他提出了所谓赫克曼修正法(或两皆段法,赫氏法Heckitmethod)。这个方法简单适用,不仅在微观计量经济学,在其他社会科学的经验研究中得到了广泛的应用。

    在经济学领域,赫克曼方法著名的应用包括李氏1978年所做关于加入工会对工人相对工资影响的研究。这个问题涉及自我选择,因为工人加不加入工会是一个选择性的决定,而不是任意的。决定工人加不加入工会的因素很多,其中有些是不可观察到的。另一项著名应用是魏里斯和罗森进行的关于教育如何提高工资收入的研究,接不接受教育同样是一个自我选择问题。