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ECOS3002-无代写
时间：2023-10-09
ECOS3002
拓展课程 A
TUTOR: Harry
全球累计服务用户超十万
Tutor照片Tutor照片
❖悉尼大学商科硕士，金融商业分析双专业，全课程均分80以上
❖悉尼大学商学院荣誉学士奖学金获得者
❖ BGS国际商学荣誉学会会员
❖ 2020年HD最佳导师、2022年HD菁英讲师认证
❖ 2019年担任悉尼大学经济学Tutor职位
❖ 2020年加入HD Education，累计四年教学经验，涉及学科广泛
❖ BUSS1020 五学期教学经验，FINC3017 及 ECON5026 双学期教学经验
❖ 累计帮助学生850名以上，并辅导学生取得年级第一名
此处添加个人海报/照片
学科特点及学习方法
学科特点：
1. 注重阅读理解与写作分析（读哪里？写什么？）
2. 需要基本的计量经济学知识背景
3. 强调批判性思维以及专业的学术评论
学习方法：
1. 每周课程及必要阅读尽可能保持同步
2. 研究他人学术方法及研究成果时尽可能代入并应用批判性思维
3. 个人计量经济学知识体系如发现短板一定要及时弥补（问同学，问Tutor）
本课程为前半学期内容复习课程，帮助同学准备随堂检测
由于时间课制所限，本节课将在1.5h的时间内简单进行知识点回顾，并通过部分例题进行分析
如课程中提到的内容同学完全没有印象或记忆模糊，建议尽快回看相关知识点内容
课程涵盖范围为Week 2-6，Week 7及后续内容将于半期之后播出
Week 1相关资讯请查看直播第一课，里面有较为详细的同步讲解……
如有任何问题建议欢迎在群里讨论
课程说明
快速知识点回顾
Week 1-6 课程主要内容：
❖ Impact Evaluation & RCT（Week 1-2）
❖ Poverty（Week 3）
❖ Inequality & Inequity （Week 3）
❖ Economic Analysis of Farm Households（Week 4）
❖ Agriculture for Development（Week 5）
❖ Population Analysis（Week 6）
❖ Labour & Migration（Week 6）
Lecture 2
Lec 2
第二课当中最关键的，其实就是包含RCT在内的各种计量模型
当然还要搞清楚ITT（Intent-to-Treat）以及ToT（Treatment on Treated）之间的基本差别
前者得到的结果我们称为ATE （Average Treatment Effect）
而后者得到的结果我们称之为LATE（Local Average Treatment Effect）
Lec 2
方法一：RCT
上周已经说过，随机进行实验组和对照组的选择
你希望实验组和对照组大致来说平均情况都差不太多（学历、年龄等）
一般你需要一个summary table先对比一下，看是否有明显统计学意义上的差别（balance
check）
对于数据方面也没有什么特别的要求，一般就是试验前+试验后
注：试验后数据可以多次收集（一年后、三年后、十年后……）
最为基础的ITT可以给出Average treatment effect（ATE）
Lec 2
方法一：RCT
一些值得深入探究的地方：
RCT是否存在过多的人为干扰因素？
Hawthorne Effect：参与实验者是否会因为自己参与实验而改变自己的行为？
John Henry Effect：对照组在知道自己未能接受treatment时，行为是否会更加积极
Pioneer Effect：研究者本身的关注及审视影响了实际结果，也许只是别人想要积极配合完成
实验？没有研究者关注后政策本身其实并不理想？
Lec 2
方法二：Matching
RCT是完全基于试验得出的结果
但很多时候也许无法完成（经费、时间、政策已经实施……）
更多的时候也许我们是使用“类实验 (Quasi-experimental)”的方法在进行研究
例如一个村里的扶贫政策已经开始实施，我们去找另外一个村子，这个村子没有扶贫政策，
但在其他条件上与已经开始扶贫的村子类似……
这种方法就是Matching
Lec 2
方法二：Matching
Matching的三个步骤（以扶贫村和未扶贫村为例）
通过线性回归预测扶贫村中每个村民会响应政策的可能性 => 确定实验组
找到未扶贫村中与实验组个体情况相近的成员组成对照组
随后研究他们在结果（收入）方面的平均差异
结果：ToT（Treatment on Treated）
对数据结构要求不高，在数据理想时甚至可以与其它方法相结合
Lec 2
方法二：Matching
值得思考的问题：
1. 你怎么知道那些变量会影响一个人参与项目的概率（可信度？）
2. 也许我们并不清楚政策的分布为何如此（政府决定的？村子争取的？）
3. 也许T和C在某些未收集的变量上其实有很大差别？数据不一定能够反映？
Lec 2
方法三：Difference-in-difference
如果T与C在treatment发生前后的数据都存在（Panel Data）
那么我们就可以知道Control Group的变化（DC）
同时我们也知道Treatment Group的变化（DT）
那么实际Treatment发挥的作用，就是 DT – DC
因此我们需要假设：
如果Treatment Group不接受政策影响，那么他们原本的变化也应该是DT
Lec 2
方法三：Difference-in-difference
因此我们需要假设：
1. 如果Treatment Group不接受政策影响，那么他们原本的变化也应该是DT
我怎么知道？ => 查看历史趋势，T与C的趋势是否平行？
2. 同时我们在时间推进时不能够有出Treatment以外的其它事件影响结果
实验结果：ATE
数据要求：Panel Data（相对来说要求较高）
Lec 2
方法四：RDD
RDD的关键是选取一个标准线，就有点类似于考试时候的及格线
例：CFA分数超过60分，颁发证书（T），低于60分，不颁发证书（C）
那么我们可以调查分数在55-65分之间的考生，看看他们的收入
（因为他们CFA分数差不多，只是有的超过60进入了实验组，有的没上60成为了对照组；也
许我们能够假定他们在个人能力方面都差不多）
不过有时这条红线的划分会被人质疑有“人为操作”的嫌疑
Lec 2
方法四：RDD
实验结果：LATE（因为实在红线附近研究）
基本假设：红线两边的实验组与对照组特征类似
（对于55-59分的同学来说，未能考上CFA只是运气差了一点而已）
数据要求：没有什么特别要求，一个时间切片的数据即可满足
Fuzzy RDD：仅研究在红线以上并且接受试验者（2SLS）
Lec 2
方法五：Instrument Variables（IV）
例如我们研究收入与上大学之间的关系（想想能直接就回归吗？）
我们发现，上大学与父亲的学历有关联
同时我们假设父亲的学历对个人的收入无关（嗯……也许有待商榷）
那么父亲的学历就可以作为一个IV用于研究上大学与收入间的关系……
Z（父亲学历）=> predict => T（大学）=> Causal relation => Y（收入）
但Z不能直接影响Y
Lec 2
方法五：Instrument Variables（IV）
Z（父亲学历）=> predict => T（大学）=> Causal relation => Y（收入）
但Z不能直接影响Y
先确定 Reg of T on Z
随后确定 Reg of Y on T hat（即来自前一个回归的预测值）
这就是2SLS => 2 Stage Least Square
Lec 2
方法五：Instrument Variables（IV）
需要思考的问题：
我们需要一个有效的IV：与T有关 + 与Y无关
输出结果：LATE（也许对于某些家庭，父亲学历并不影响上大学的概率）
数据结构：普通一个时间切片的数据就OK，但Panel Data也是有用的
Lec 2
方法五：Instrument Variables（IV）
需要思考的问题：
我们需要一个有效的IV：与T有关 + 与Y无关
输出结果：LATE（也许对于某些家庭，父亲学历并不影响上大学的概率）
数据结构：普通一个时间切片的数据就OK，但Panel Data也是有用的
Lec 2
List three impact evaluation methods that generate LATE, explain the reason why
their outcomes are LATE instead of ATE?
（题目来源：HD导师原创）
Lec 2
List three impact evaluation methods that generate LATE, explain the reason why
their outcomes are LATE instead of ATE? What’s the difference between ATE and
LATE?
这里是直接针对Impact Evaluation Methods 进行考察
关键问题是：你还记得 ATE和LATE吗？
ATE => Average Treatment Effect
LATE => Local Average Treatment Effect
差异：ATE => 针对整个population，LATE => 针对的仅仅是population的一个子集（subgroup）
Lec 2
List three impact evaluation methods that generate LATE, explain the reason why
their outcomes are LATE instead of ATE? What’s the difference between ATE and
LATE?
LATE => Local Average Treatment Effect
针对的仅仅是population的一个子集（subgroup）
我们一共讲过哪些方法呢？
RCT、DID、Matching、RDD、IV
Lec 2
List three impact evaluation methods that generate LATE, explain the reason why
their outcomes are LATE instead of ATE? What’s the difference between ATE and
LATE?
我们一共讲过哪些方法呢？
RCT、DID、Matching、RDD、IV
其中后三者的研究结果皆为LATE
1. Matching：实际上就是ToT => Treatment on Treated
通过线性回归预测扶贫村中每个村民会响应政策的可能性 => 确定实验组
找到未扶贫村中与实验组个体情况相近的成员组成对照组
Lec 2
List three impact evaluation methods that generate LATE, explain the reason why
their outcomes are LATE instead of ATE? What’s the difference between ATE and
LATE?
2. RDD：
研究对象仅为靠近“红线”左右两端的个体
因此从结果来讲也仅仅只能为这一子群体下结论，因此为LATE
Lec 2
List three impact evaluation methods that generate LATE, explain the reason why
their outcomes are LATE instead of ATE? What’s the difference between ATE and
LATE?
3. IV：
Instrument Variable案例：
父亲的学历可作为IV用于研究上大学与收入间的关系……
Z（父亲学历）=> predict => T（大学）=> Causal relation => Y（收入）
Z不能直接影响Y，并且并不是所有家庭都有Z影响T的这层关系，因此结论不适用于整个群体
Lecture 3
Lec 3
本章节主要围绕两个话题进行讨论：
贫困问题与公平问题（主要为结果公平）
因此课程花较大比重介绍了贫困以及公平性的测量工具
概念和计算两个方面都需要重视一下（虽然计算应该不会太难）
Lec 3
界定贫困与非贫困的方法：贫困线（Poverty Line）
当然贫困线自身也存在多种类别：
极端贫困线 Zabs（Extreme）：每人（成年人）每天的最低卡路里摄入标准为 1800 kcal
一般贫困线 Z（Normal）：基本最低卡路里摄入 + 其它非食品支出
Z = 2 * Zabs
国际贫困线（International）：极端贫困每天$1.90，普通贫困每天$3.10（经过汇率修正）
Lec 3
贫困线作为衡量贫困的工具的确有用，
不过有时我们可能更希望使用一个数字理清楚表达情况，而不是用复杂的语言说明……
因此我们引入 Poverty Indicator 的概念
本概念使用三位发明人名字的缩写命名，即FGT
=
1
=1
(
−
)
Lec 3
Poverty Indicator
=
1
=1
(
−
)
− : 居民 i 距离贫困线的距离（Poverty Gap）
z: 一般贫困线
如果 alpha值为0，该指数简单表示贫困人口比例 q/n（headcount ratio）
Lec 3
Poverty Indicator
=
1
=1
(
−
)
如果 alpha值为1，该指数则被称为 poverty gap index 或 depth of poverty
1 =
σ=1
( − )
z
分子：精准扶贫所需代价
分母：无差别让每个人都达到贫困线标准的成本
Lec 3
Poverty Indicator
=
1
=1
(
−
)
如果 alpha值为2，该指数被称为 severity of poverty index
2 =
1
=1
(
−
)2
如人群中存在Poverty Gap较大的个体，整个Index可能将被明显放大
Lec 3
除去从数量方面，从时间方面对贫困情况进行衡量或许同样是一种好的方法
例如：Average exit time from poverty
Tg =
1
q
=1
非常简单的公式，就是在求平均脱贫的（期望）时间长度
Lec 3
Inequality 测定方法一：CV（Coefficient of Variation）
这一内容或许在1000 level的统计学或者剂量经济学中有过介绍
基本公式： CV =
在统计学背景下，我们一般用sigma表示整体标准差，用mu表示整体均值
CV的特点：因为通过比值抵消单位，因此方便进行比较
Lec 3
Inequality 测定方法二：洛伦兹曲线和基尼系数
Lorenz curve（虚线）
X轴：0% - 100% 的总人口
Y轴：0% - 100% 的累计花销
Y
X
Lorenz curve
Lec 3
Inequality 测定方法二：洛伦兹曲线和基尼系数
基尼系数 Gini coefficient
洛伦兹曲线将下半部分三角形分成A、B两部分
G = A/(A+B)
该数值越大 => 贫富差距越明显
该数值为零 => 绝对公平
该数值为一 => 绝对不公平
Y
X
A
B
Lec 3
Inequality 测定方法三：Theil Entropy
T =
i=1
n
ln(
)
n 为人口整体数目
Y 为人口整体支出
yi 为居民i的支出
0 为绝对公平，ln（n）表示绝对不公平
优势：便于研究整体中某个组别；劣势：如果有负收入，该方法无法使用
Lec 3
Inequality 测定方法四：Kuznets ratios
将收入占比进行计算，例如研究A国前20%的富人与A国前20%的穷人
假设A国前20%的富人拥有全国60%的收入，A国前20%的穷人仅有全国10%的收入
那么 Kuznets ratio = 60%/10% = 6
（前提：这里我们使用的是Top以及Bottom20%）
Lec 3
（题目来源：HD导师原创）
Consider a village with 16 residents, their annual expenditure are shown below:
If poverty line is 13,000, calculate the FGT when alpha = 0 and 1, explain your results
12,000 17,000
15,000 15,000
31,000 11,000
22,000 21,000
10,000 18,000
18,000 14,000
23,000 33,000
16,000 12,500
Lec 3
Consider a village with 16 residents, their annual expenditure are shown below:
If poverty line is 15,000, calculate the FGT when alpha = 0 and 1, explain your results
FGT的基本公式：
=
1
=1
(
−
)
当 alpha = 0，根据定义我们知道是贫困人口比例 q/n
Lec 3
当 alpha = 0，根据定义我们知道是贫困人口比例 q/n
12,000 17,000
15,000 15,000
31,000 11,000
22,000 21,000
10,000 18,000
18,000 14,000
23,000 33,000
16,000 12,500
因为贫困线是13,000，所以贫困人口比例 q/n = 4/16 = 1/4
Lec 3
当 alpha = 1，公式表示：
1 =
σ=1
( − )
z
分子：精准扶贫所需代价
分母：无差别让每个人都达到贫困线标准的成本
nz = 13,000 * 16 = 208,000
σ=1
( − ) = (13,000 – 12,000) + (13,000 – 10,000) + (13,000 – 11,000) + (13,000 – 12,500)
= 5500
1 = 5500/208,000 = 0.0264
Lecture 4
Lec 4
本章节主要研究农业人口，实质仍然是贫困问题的延伸
毕竟大多数发展中国家仍然是农业人口占据多数，同时贫困情况更加严重
除了对于农业人口的基本介绍，本章课程还会引入NIE概念以及农业风险问题
因此在考察中应该更加倾向于举例分析或者是根据案例提供解决方案
Lec 4
从一年级的经济学课程开始，我们就一直在探究Market Failure的问题
即：自由市场无法有效合理分配资源（商品或服务）
那么为什么会出现market failure呢？=> 不同的学说存在不同解释
我们今天主要是从new institutional economics的角度去进行理解和研究
New institutional economics（NIE）可以粗略理解为“制度经济学”
Lec 4
Institution怎么理解？=> 其实就可以理解为制度：在社会互动中约束行为的各项规则
小到家规家法，大到国际公约
Formal institution: 例如成文的公约、法律以及产权等等
Informal institution: 例如文化、共同价值、道德规则、口头承诺等等
De facto rules: 实际操作时的规则
De jure rules: 书面规则
上述二者可以不相同……
Lec 4
NIE的重要假设前提：
1. Imperfect information
可以理解为信息的不对称，这可能会导致adverse selection或者moral hazard，从而导致
market Failure
adverse selection案例：二手车交易时卖家了解汽车引擎有问题，而买家不知道
moral hazard案例：在购买汽车保险的情况下超速行驶
Lec 4
NIE的重要假设前提：
2. Methodological individualism
人们在指定决策时会通过不对称信息来获取利益，只要有机会的话。
完全受利益驱动的纯理性人
因此这势必造成各种市场出现market failure，大家可以结合下面给出的具体市场思考一下
failure是怎么出现的
保险市场、医疗市场、劳动力市场……
Lec 4
Household 的定义方法：
“一个共同决定生产、消费以及再生产的团体”
“围在一个桌子上共同进餐的人们”
重点：
一个Household当中的人可能并不完全拥有血缘关系
已经移民离开的家庭成员可能并不算在household当中
Lec 4
农业人口的劳动力输出
总时间Household Time T可以被分为两个部分：Leisure Tz 以及 Work Ls
其中 Ls 又可以被分为 Off-farm work Tw 和 On-farm work TF
总的Total farm labor L 由 TF 以及 雇佣农提供的 TIN 组成
Lec 4
另一方面，农产品的价格也可能与农业人口的福祉密切相关
那么农产品价格高是否对农业人口就是一件好事呢？
这一点要视情况而定……
对于 net seller 来说或许是，对于 net buyer来说则或许不是
如何界定 net seller 和 net buyer
前者会售出一部分自己的粮食获取金钱，后者则会购买额外粮食进行消费
Lec 4
最后还有说一下对小农经济来说至关重要的因素：风险
例如：极端天气、交通运输、市场价格
一些减少风险的预防方案：
➢ Income（例如农作物多样性）
➢ Saving（保命钱）
➢ Risk sharing（公有作物）
➢ Insurance（意外保险）
Lec 4
一些极端发生后的应对方案：
➢ Consumption => 减少不必要支出
➢ Savings and borrow => 使用积蓄或者临时拆借
➢ Reallocate labor => 重新分配农场劳动力
➢ Social safety nets => 向社会寻求支援与帮助
➢ Children => 可临时招募家中晚辈救急
Lec 4
List 3 approaches that farm household is able to reduce the negative impact of shocks and
explain how can we use an empirical study to prove one of them.
（题目来源：HD导师原创）
Lec 4
List 3 approaches that farm household is able to reduce the negative impact of shocks before
it happens and explain how can we use an empirical study to prove one of them.
这个问题本身属于将farming household主题与我们之前的计量经济方法结合
第一小问应该没有什么太大问题 => 不过记得是before哦
可考虑的方法
➢ Income（例如农作物多样性）
➢ Saving（保命钱）
➢ Risk sharing（公有作物）
➢ Insurance（意外保险）
Lec 4
List 3 approaches that farm household is able to reduce the negative impact of shocks before it
happens and explain how can we use an empirical study to prove one of them.
这个问题本身属于将farming household主题与我们之前的计量经济方法结合
不过第二个小问就不太一样了，相对来说是一个较为开放的问题：
例如可以考虑使用RCT的方法进行研究
在一个频繁出现自然灾害的村落中：实验组主动提供优惠保险/对照组则不提供相关政策
Lec 4
List 3 approaches that farm household is able to reduce the negative impact of shocks before it
happens and explain how can we use an empirical study to prove one of them.
在一个频繁出现自然灾害的村落中：实验组主动提供优惠保险/对照组则不提供相关政策
因变量可以是该家庭年底的储蓄，或者是第二年家庭的收入（只要诉说合理即可）
实验组与对照组其它条件应该相似 => 例如来自一个村子
同时需要注意可能存在实验组获得优惠但拒绝购买保险的情况
Lec 4
List 3 approaches that farm household is able to reduce the negative impact of shocks before it
happens and explain how can we use an empirical study to prove one of them.
这个问题本身属于将farming household主题与我们之前的计量经济方法结合
不过第二个小问就不太一样了，相对来说是一个较为开放的问题：
或者例如DID的方法：
两个村子同时遭受一场自然灾害，一个村子有保险，而另一个没有
这种情况下如果有两边的panel data且假设两个村子在自然灾害来临前因变量趋势平行
那么也是可以进行操作的（当然这不是RCT类型的实验，而是事后研究调查）
Lecture 5
Lec 5
第五节课我们继续上次话题来关注“农经”
前一章节我们主要关注的是农业人口，而我们今天则重点关注农业本身
综合而言农业对于发展的贡献总要来自以下两个方面：
A source of growth
A source of livelihoods & well-being
A locus for resource saving & environmental services
Lec 5
A source of growth
通过社会责任分工让更多人可以从事非农业的其它生产活动（工业？服务业？）
农业产品也可以进一步带动其它产业（农产品只是用来食用吗？）
农业人口的富余也会带动其它行业的需求（例如家电？例如汽车？）
另外经济体可以通过农业产品出口贸易获取外汇储备
因此农业方面增长$1，实际整体增加的价值很可能大于$1
Lec 5
A source of livelihoods & well-being
这一点上节课我们曾经提到：发展中国家大量的农业人口
农业的兴衰将影响到这些人的生活质量与水平
同时大多数贫困人口也的确来自发展中国家的农村地区
因此振兴农业或农业的增长对于减少贫困有非常重要的帮助
Lec 5
A locus for resource saving & environmental services
农业发展对于资源以及环境的保护也有非常重要的意义
如果处理不当可能会造成土地污染或者资源浪费（例如农药、化肥、水资源等等）
通过可持续发展的方式，农业或许也能够为环境保护及资源节约提供帮助
如何在提升产量的同时不过度开发，是当前农业的主要研究问题之一
Lec 5
接下来我们来研究一下农业方面的经济学理论：
参考来源：Christiaensen et al.（2011）
首先我们做出如下定义：
P为贫困指数即Poverty Index
Y为人均GDP即GDP per capita（后面为方便简称GDP）
一般我们习惯用
dP
P
来表示贫困指数的变化率，
dY
Y
表示GDP的变化率
Lec 5
P为贫困指数即Poverty Index
Y为人均GDP即GDP per capita（后面为方便简称GDP）
一般我们习惯用
dP
P
来表示贫困指数的变化率，
dY
Y
表示GDP的变化率
根据基本数学原则我们可以得出：
dP
P
=
dP
P
∗
Y
dY
∗
dY
Y
Y
dY
∗
dY
Y
= 1
Lec 5
根据基本数学原则我们可以得出：
dP
P
=
dP
P
∗
Y
dY
∗
dY
Y
dP
P
=
dP
P
∗
Y
dY
∗
dY
Y
这里
dP
P
∗
Y
dY
表示贫困对收入的弹性(elasticity of poverty with respect to income)
也就是当收入变化 1%, 我们的贫困指数变化多少个百分比？
我们可以用EP
Y来表示
Lec 5
根据基本数学原则我们可以得出：
dP
P
=
dP
P
∗
Y
dY
∗
dY
Y
这里
dP
P
∗
Y
dY
表示贫困对收入的弹性(elasticity of poverty with respect to income)
我们可以用EP
Y来表示
dP
P
= EP
Y ∗
dY
Y
Lec 5
dP
P
= EP
Y ∗
dY
Y
通过乘法结合律，我们可以将上述式子在进行分解，分为农业部分及非农业部分
dP
P
= EP
∗
d
+ EP
∗
d
+ = 1
这里的S代表Share，及对GDP的占比，农业及非农业占比总和肯定是要为1的
同时
d
以及
d
之间存在相互的影响
Lec 5
因此我们可以发现，农业增长对于贫困的影响取决于四个方面：
❖
d
的直接影响
❖
d
影响
d
进而对于贫困变化造成间接影响
❖ 贫困对农业收入的弹性EP
❖ 农业对于整体GDP所占比重
数据发现：对于农业贫困人口占较大比重的发展中国家来说，农业发展造成的乘数影响
（multiplier effect）较工业更大……
Lec 5
我们再来看一下科技对于农业的影响
科技是否能够帮助农民解决由Transaction Cost 带来的 Market Failure？
例如小额保险（Microinsurance）能否降低农业人口风险
Cole et al (2013)：
农民购买保险意识不强，主要原因：缺乏信赖，避免高成本，保险产品质量堪忧
那么农民对于科技的接受程度（Technology Adoption）如何？
Lec 5
Foster and Rosenzweig (1995)：
农民对于新科技的学习来自于自己及邻人的过往经验
如果邻居熟人对于新科技掌握较为熟悉，那么也将提高农民本人的生产力
关键：通过补贴广泛推广新科技，使溢出效应（Spillover Effect）尽可能大
Conley and Udry (2010)：
通过社交进行学习非常重要（Social learning），人们在使用肥料的方式取决于邻居熟人的经验，
尤其是在没有经验或经验较少的情况下；人们对于和自己相类似的他人更加关注
Lec 5
最近的一些研究则将行为经济学与农业挂钩
Duflo and Coauthors（2011）：为什么农民不通过储蓄对肥料进行投资（在收益看起来较高的
情况下）？
将科技问题纳入考虑 => 或许缺乏储蓄工具
通过RCT的方式给予实验组一些鼓励支持
发现许多农民可能为sophisticated procrastinators（老练的拖延者），他们更偏向将储蓄存至下
一个农忙季节。
Lec 5
Consider the agriculture development theory developed by Christiaensen et al.（2011）
Discuss what factors may influence the impact of agriculture growth on poverty?
Consider an economy that non-agriculture sector generate 60% of income and the elasticity of
poverty to agriculture sector equals to -0.88.
What’s the change in the direct impact of the agriculture growth if the growth rate increase by
1.34% ?
（题目来源：HD导师原创）
Lec 5
Consider the agriculture development theory developed by Christiaensen et al.（2011）
Discuss what factors may influence the impact of agriculture growth on poverty?
关键就是能够理解Christiaensen et al.（2011）提供的公式内容：
dP
P
= EP
∗
d
+ EP
∗
d
左边是贫困变化情况，也就是我们的因变量结果
而我们要找的factors则在右边部分
Lec 5
dP
P
= EP
∗
+ EP
∗
d
最直接能够看出的应该就是红色部分了
也就是农业的增长幅度会直接影响到贫困的变化情况
同时增长幅度前面的系数也同样对影响幅度起到决定性作用
包括： （农业部分占比）以及 贫困对农业收入的弹性EP
Lec 5
dP
P
= EP
∗
+ EP
∗
d
另外容易被忽视的是，农业的发展或许也会对非农业的发展产生溢出效应（Spillover effects）
因此农业发展通过影响非农业发展可以间接影响贫困情况的变化
农业产品也可以进一步带动其它产业
农业人口的富余也会带动其它行业的需求
因此农业方面增长$1，实际整体增加的价值很可能大于$1（Multiplier）
Lec 5
dP
P
= EP
∗
+ EP
∗
d
接下来思考计算，如果agriculture growth 增长 1.34%
1.34% = 0.0134
那么带给poverty变化的影响为：（1-60%）* -0.88 * 0.0134 = - 0.0047
= - 0.47%
（实际就是系数相乘的关系）
Lecture 6
Lec 6
本单元主要内容关注劳动力以及移民问题
因此一些基本的人口学定义需要注意
crude birth rate (b) ：千人中人口出生数量
crude death rate (d) ：千人中人口死亡数量
Infant mortality rate：一千个新生儿中不满一周年死亡的数量
Life expectancy at birth：出生儿童平均死亡年龄
Total fertility rate TFR：育龄女性（15-49）生育儿童的平均数量
Replacement fertility rate：保持人口不减少的生育率 => 2.1
Lec 6
一些关于世界人口的趋势：
发展中国家人口增长更快，多数人口来自发展中国家
预计到2050年全球将会有94亿人口，其中或只有13亿来自高收入国家
世界人口正在加速城市化，农村地区贫困问题依旧严峻
加速城市化导致一些超大城市的出现（megacities）
Lec 6
为何贫穷地区的生育率反而更高？
经典人口理论（Reverend Thomas Malthus 1798）：人口的停滞主要由于食物短缺和饥荒
也就是说在粮食资源充足的情况下人们会一直生……
然而这一理论后来被证明是存在问题的：影响人口的不仅仅是食物
现代人口理论则认为：
生育是个人的意愿选择，是基于成本与收益的考量而付诸实施的
Lec 6
现代人口理论则认为：
生育是个人的意愿选择，是基于成本与收益的考量而付诸实施的
❖ 如果小孩被当做一种收入来源（例如帮家里种地），那么当 PV benefits > PV costs，家长
就会选择生育
❖ 同时小孩还可能会被当成一种保险，例如我们常说的养儿防老，或者为家庭提供另外一条
收入途径（diversity）等等
❖ 最后培养小孩可能还会带来个人的满足与成就感，这一点与商品类似，因此也同样存在质
量与数量的trade-off
Becker (1981) ：儿童生育数量随收入上升而下降，但整体质量（或付出成本）却在增加……
Lec 6
上一个知识点我们主要谈论了人口，主要是生育方面的议题
现在我们来聊一聊就业方面的问题
这一点对发展中国家非常重要，因为这些地区的居民往往较难承受失业所带来的打击
同时政府对于就业的管理能力也较为薄弱
因此可能导致许多劳工处于非正式就业的状态（工资低，不交税，没有劳动保障等等）
Lec 6
对于发展中国家而言：
经济学意义上的open unemployment或许很低（即没有工作在主动寻找工作的劳动者比例）
举例：农村人口到城里找不到工作，于是回家务农 => 不算在失业当中
同时还有一些人处于“灵活就业”的状态 => 并非他们主动选择，而是没有稳定的全职工作
另外也存在部分高技能劳动者实际在从事低技能岗位的情况
Lec 6
那么正式就业与非正式就业之间是否存在任何联系呢？
Formal sector vs Informal sector
Informal sector 或许充当了Formal sector的缓冲区（Buffer）
Formal sector的薪水或许会影响到Informal sector的薪资水平
Informal sector 劳动者的竞争可能会对formal sector的劳动者造成负面影响
一些Formal Sector的政策可能会影响到Informal sector的规模
Lec 6
说到劳工我们必然会联想到人口的迁移
尤其是从乡村向城镇的迁移 Rural-to-urban migration
实际就是农业转向工业和服务业的发展过程，或是结构转型（Structural transformation）
基本模型：
Expected benefits （例如更高工资） VS Expected costs（例如旅行费用）
进一步延伸可考虑的因素：社交圈子、风险偏好、技能、留守问题等等……
Lec 6
出去从乡村向城镇的迁移之外，我们也会考虑国际移民问题（international migration）
对于移民的家乡（sending communities）来说，移民带来的影响如下：
❖ 帮助巩固教育回报
❖ 对于家乡可能会带来收入以及消费上的影响
❖ 多数汇款用于购买耐用或非耐用的商品，但很少有利用资金开店做生意的
❖ 许多移民最终回到家乡， 将收入、技能等带回
❖ 然而移民同样可能导致地方土地荒废、传统价值观丢失，家庭崩解等等
Lec 6
对于接受移民的国家（receiving countries）来说，移民带来的影响如下：
❖ 可能会造成一些政治麻烦（例如非法移民问题）
❖ 低技能岗位工资或面临下行压力
❖ 当然优秀的移民能够带来技术、新的主意以及新的生意
❖ 虽然移民可能会导致本地就业竞争加剧，但也同时增强了当地需求和消费，因此移民岗位
带来的想过可以是正向的……
Lec 6
Consider employments in the formal sector and the informal sector. In what
ways will informal sector influence the formal sector? Is that possible for you
to study those relationship？
（题目来源：HD导师原创）
Lec 6
Consider employments in the formal sector and the informal sector. In what
ways will informal sector interact with the formal sector?
❖ Informal sector 或许充当了Formal sector的缓冲区（Buffer）
❖ Formal sector的薪水或许会影响到Informal sector的薪资水平
❖ Informal sector 劳动者的竞争可能会对formal sector的劳动者造成负面影响
❖ 一些Formal Sector的政策可能会影响到Informal sector的规模
Lec 6
Is that possible for you to study those relationship？
❖ Formal sector的薪水或许会影响到Informal sector的薪资水平
例如A、B两个相似的州，A地区在十年前有一次最低工资的提升，而B地区没有
那么在有数据的情况下或许可以使用DID的方法进行研究和调查
（假设两个州的平均薪资变化处于平行状态）
Lec 6
Is that possible for you to study those relationship？
❖ 一些Formal Sector的政策可能会影响到Informal sector的规模
例如通过RCT的方法使得实验地区的薪资税收降低，而对照组地区则没有这样的优惠政策
前提这两个地区在其他条件及情况下应该尽可能相似
并且需要确保试验地区的公司的确按照规定进行执行，而对照地区没有自发调整相应政策
重难点总结
重难点总结
课程主要内容回顾：
❖ Topic Introduction
❖ Impact Evaluation & RCT
❖ Poverty
❖ Inequality & Inequity
❖ Economic Analysis of Farm Households
❖ Agriculture for Development
❖ Population Analysis
❖ Labour & Migration
重难点总结
对于课程中提到的研究以及结果（包括老师自己的），至少掌握以下三点：
研究的问题和目的
研究的大致方法或过程（RCT？谁是对照组？谁是实验组？）
研究的最终结论
下节课预告
下节课预告
随堂测验节点课程：
提前先对每个章节重要部分进行梳理，辅助同学温习
大作业节点课程：
帮助同学拓宽写作思路及方向，回顾相对应知识点
期末节点课程：
考点汇总及重难点解说
题目演练实战分析
拓展课程 A
TUTOR: Harry
全球累计服务用户超十万
Tutor照片Tutor照片
❖悉尼大学商科硕士，金融商业分析双专业，全课程均分80以上
❖悉尼大学商学院荣誉学士奖学金获得者
❖ BGS国际商学荣誉学会会员
❖ 2020年HD最佳导师、2022年HD菁英讲师认证
❖ 2019年担任悉尼大学经济学Tutor职位
❖ 2020年加入HD Education，累计四年教学经验，涉及学科广泛
❖ BUSS1020 五学期教学经验，FINC3017 及 ECON5026 双学期教学经验
❖ 累计帮助学生850名以上，并辅导学生取得年级第一名
此处添加个人海报/照片
学科特点及学习方法
学科特点：
1. 注重阅读理解与写作分析（读哪里？写什么？）
2. 需要基本的计量经济学知识背景
3. 强调批判性思维以及专业的学术评论
学习方法：
1. 每周课程及必要阅读尽可能保持同步
2. 研究他人学术方法及研究成果时尽可能代入并应用批判性思维
3. 个人计量经济学知识体系如发现短板一定要及时弥补（问同学，问Tutor）
本课程为前半学期内容复习课程，帮助同学准备随堂检测
由于时间课制所限，本节课将在1.5h的时间内简单进行知识点回顾，并通过部分例题进行分析
如课程中提到的内容同学完全没有印象或记忆模糊，建议尽快回看相关知识点内容
课程涵盖范围为Week 2-6，Week 7及后续内容将于半期之后播出
Week 1相关资讯请查看直播第一课，里面有较为详细的同步讲解……
如有任何问题建议欢迎在群里讨论
课程说明
快速知识点回顾
Week 1-6 课程主要内容：
❖ Impact Evaluation & RCT（Week 1-2）
❖ Poverty（Week 3）
❖ Inequality & Inequity （Week 3）
❖ Economic Analysis of Farm Households（Week 4）
❖ Agriculture for Development（Week 5）
❖ Population Analysis（Week 6）
❖ Labour & Migration（Week 6）
Lecture 2
Lec 2
第二课当中最关键的，其实就是包含RCT在内的各种计量模型
当然还要搞清楚ITT（Intent-to-Treat）以及ToT（Treatment on Treated）之间的基本差别
前者得到的结果我们称为ATE （Average Treatment Effect）
而后者得到的结果我们称之为LATE（Local Average Treatment Effect）
Lec 2
方法一：RCT
上周已经说过，随机进行实验组和对照组的选择
你希望实验组和对照组大致来说平均情况都差不太多（学历、年龄等）
一般你需要一个summary table先对比一下，看是否有明显统计学意义上的差别（balance
check）
对于数据方面也没有什么特别的要求，一般就是试验前+试验后
注：试验后数据可以多次收集（一年后、三年后、十年后……）
最为基础的ITT可以给出Average treatment effect（ATE）
Lec 2
方法一：RCT
一些值得深入探究的地方：
RCT是否存在过多的人为干扰因素？
Hawthorne Effect：参与实验者是否会因为自己参与实验而改变自己的行为？
John Henry Effect：对照组在知道自己未能接受treatment时，行为是否会更加积极
Pioneer Effect：研究者本身的关注及审视影响了实际结果，也许只是别人想要积极配合完成
实验？没有研究者关注后政策本身其实并不理想？
Lec 2
方法二：Matching
RCT是完全基于试验得出的结果
但很多时候也许无法完成（经费、时间、政策已经实施……）
更多的时候也许我们是使用“类实验 (Quasi-experimental)”的方法在进行研究
例如一个村里的扶贫政策已经开始实施，我们去找另外一个村子，这个村子没有扶贫政策，
但在其他条件上与已经开始扶贫的村子类似……
这种方法就是Matching
Lec 2
方法二：Matching
Matching的三个步骤（以扶贫村和未扶贫村为例）
通过线性回归预测扶贫村中每个村民会响应政策的可能性 => 确定实验组
找到未扶贫村中与实验组个体情况相近的成员组成对照组
随后研究他们在结果（收入）方面的平均差异
结果：ToT（Treatment on Treated）
对数据结构要求不高，在数据理想时甚至可以与其它方法相结合
Lec 2
方法二：Matching
值得思考的问题：
1. 你怎么知道那些变量会影响一个人参与项目的概率（可信度？）
2. 也许我们并不清楚政策的分布为何如此（政府决定的？村子争取的？）
3. 也许T和C在某些未收集的变量上其实有很大差别？数据不一定能够反映？
Lec 2
方法三：Difference-in-difference
如果T与C在treatment发生前后的数据都存在（Panel Data）
那么我们就可以知道Control Group的变化（DC）
同时我们也知道Treatment Group的变化（DT）
那么实际Treatment发挥的作用，就是 DT – DC
因此我们需要假设：
如果Treatment Group不接受政策影响，那么他们原本的变化也应该是DT
Lec 2
方法三：Difference-in-difference
因此我们需要假设：
1. 如果Treatment Group不接受政策影响，那么他们原本的变化也应该是DT
我怎么知道？ => 查看历史趋势，T与C的趋势是否平行？
2. 同时我们在时间推进时不能够有出Treatment以外的其它事件影响结果
实验结果：ATE
数据要求：Panel Data（相对来说要求较高）
Lec 2
方法四：RDD
RDD的关键是选取一个标准线，就有点类似于考试时候的及格线
例：CFA分数超过60分，颁发证书（T），低于60分，不颁发证书（C）
那么我们可以调查分数在55-65分之间的考生，看看他们的收入
（因为他们CFA分数差不多，只是有的超过60进入了实验组，有的没上60成为了对照组；也
许我们能够假定他们在个人能力方面都差不多）
不过有时这条红线的划分会被人质疑有“人为操作”的嫌疑
Lec 2
方法四：RDD
实验结果：LATE（因为实在红线附近研究）
基本假设：红线两边的实验组与对照组特征类似
（对于55-59分的同学来说，未能考上CFA只是运气差了一点而已）
数据要求：没有什么特别要求，一个时间切片的数据即可满足
Fuzzy RDD：仅研究在红线以上并且接受试验者（2SLS）
Lec 2
方法五：Instrument Variables（IV）
例如我们研究收入与上大学之间的关系（想想能直接就回归吗？）
我们发现，上大学与父亲的学历有关联
同时我们假设父亲的学历对个人的收入无关（嗯……也许有待商榷）
那么父亲的学历就可以作为一个IV用于研究上大学与收入间的关系……
Z（父亲学历）=> predict => T（大学）=> Causal relation => Y（收入）
但Z不能直接影响Y
Lec 2
方法五：Instrument Variables（IV）
Z（父亲学历）=> predict => T（大学）=> Causal relation => Y（收入）
但Z不能直接影响Y
先确定 Reg of T on Z
随后确定 Reg of Y on T hat（即来自前一个回归的预测值）
这就是2SLS => 2 Stage Least Square
Lec 2
方法五：Instrument Variables（IV）
需要思考的问题：
我们需要一个有效的IV：与T有关 + 与Y无关
输出结果：LATE（也许对于某些家庭，父亲学历并不影响上大学的概率）
数据结构：普通一个时间切片的数据就OK，但Panel Data也是有用的
Lec 2
方法五：Instrument Variables（IV）
需要思考的问题：
我们需要一个有效的IV：与T有关 + 与Y无关
输出结果：LATE（也许对于某些家庭，父亲学历并不影响上大学的概率）
数据结构：普通一个时间切片的数据就OK，但Panel Data也是有用的
Lec 2
List three impact evaluation methods that generate LATE, explain the reason why
their outcomes are LATE instead of ATE?
（题目来源：HD导师原创）
Lec 2
List three impact evaluation methods that generate LATE, explain the reason why
their outcomes are LATE instead of ATE? What’s the difference between ATE and
LATE?
这里是直接针对Impact Evaluation Methods 进行考察
关键问题是：你还记得 ATE和LATE吗？
ATE => Average Treatment Effect
LATE => Local Average Treatment Effect
差异：ATE => 针对整个population，LATE => 针对的仅仅是population的一个子集（subgroup）
Lec 2
List three impact evaluation methods that generate LATE, explain the reason why
their outcomes are LATE instead of ATE? What’s the difference between ATE and
LATE?
LATE => Local Average Treatment Effect
针对的仅仅是population的一个子集（subgroup）
我们一共讲过哪些方法呢？
RCT、DID、Matching、RDD、IV
Lec 2
List three impact evaluation methods that generate LATE, explain the reason why
their outcomes are LATE instead of ATE? What’s the difference between ATE and
LATE?
我们一共讲过哪些方法呢？
RCT、DID、Matching、RDD、IV
其中后三者的研究结果皆为LATE
1. Matching：实际上就是ToT => Treatment on Treated
通过线性回归预测扶贫村中每个村民会响应政策的可能性 => 确定实验组
找到未扶贫村中与实验组个体情况相近的成员组成对照组
Lec 2
List three impact evaluation methods that generate LATE, explain the reason why
their outcomes are LATE instead of ATE? What’s the difference between ATE and
LATE?
2. RDD：
研究对象仅为靠近“红线”左右两端的个体
因此从结果来讲也仅仅只能为这一子群体下结论，因此为LATE
Lec 2
List three impact evaluation methods that generate LATE, explain the reason why
their outcomes are LATE instead of ATE? What’s the difference between ATE and
LATE?
3. IV：
Instrument Variable案例：
父亲的学历可作为IV用于研究上大学与收入间的关系……
Z（父亲学历）=> predict => T（大学）=> Causal relation => Y（收入）
Z不能直接影响Y，并且并不是所有家庭都有Z影响T的这层关系，因此结论不适用于整个群体
Lecture 3
Lec 3
本章节主要围绕两个话题进行讨论：
贫困问题与公平问题（主要为结果公平）
因此课程花较大比重介绍了贫困以及公平性的测量工具
概念和计算两个方面都需要重视一下（虽然计算应该不会太难）
Lec 3
界定贫困与非贫困的方法：贫困线（Poverty Line）
当然贫困线自身也存在多种类别：
极端贫困线 Zabs（Extreme）：每人（成年人）每天的最低卡路里摄入标准为 1800 kcal
一般贫困线 Z（Normal）：基本最低卡路里摄入 + 其它非食品支出
Z = 2 * Zabs
国际贫困线（International）：极端贫困每天$1.90，普通贫困每天$3.10（经过汇率修正）
Lec 3
贫困线作为衡量贫困的工具的确有用，
不过有时我们可能更希望使用一个数字理清楚表达情况，而不是用复杂的语言说明……
因此我们引入 Poverty Indicator 的概念
本概念使用三位发明人名字的缩写命名，即FGT
=
1
=1
(
−
)
Lec 3
Poverty Indicator
=
1
=1
(
−
)
− : 居民 i 距离贫困线的距离（Poverty Gap）
z: 一般贫困线
如果 alpha值为0，该指数简单表示贫困人口比例 q/n（headcount ratio）
Lec 3
Poverty Indicator
=
1
=1
(
−
)
如果 alpha值为1，该指数则被称为 poverty gap index 或 depth of poverty
1 =
σ=1
( − )
z
分子：精准扶贫所需代价
分母：无差别让每个人都达到贫困线标准的成本
Lec 3
Poverty Indicator
=
1
=1
(
−
)
如果 alpha值为2，该指数被称为 severity of poverty index
2 =
1
=1
(
−
)2
如人群中存在Poverty Gap较大的个体，整个Index可能将被明显放大
Lec 3
除去从数量方面，从时间方面对贫困情况进行衡量或许同样是一种好的方法
例如：Average exit time from poverty
Tg =
1
q
=1
非常简单的公式，就是在求平均脱贫的（期望）时间长度
Lec 3
Inequality 测定方法一：CV（Coefficient of Variation）
这一内容或许在1000 level的统计学或者剂量经济学中有过介绍
基本公式： CV =
在统计学背景下，我们一般用sigma表示整体标准差，用mu表示整体均值
CV的特点：因为通过比值抵消单位，因此方便进行比较
Lec 3
Inequality 测定方法二：洛伦兹曲线和基尼系数
Lorenz curve（虚线）
X轴：0% - 100% 的总人口
Y轴：0% - 100% 的累计花销
Y
X
Lorenz curve
Lec 3
Inequality 测定方法二：洛伦兹曲线和基尼系数
基尼系数 Gini coefficient
洛伦兹曲线将下半部分三角形分成A、B两部分
G = A/(A+B)
该数值越大 => 贫富差距越明显
该数值为零 => 绝对公平
该数值为一 => 绝对不公平
Y
X
A
B
Lec 3
Inequality 测定方法三：Theil Entropy
T =
i=1
n
ln(
)
n 为人口整体数目
Y 为人口整体支出
yi 为居民i的支出
0 为绝对公平，ln（n）表示绝对不公平
优势：便于研究整体中某个组别；劣势：如果有负收入，该方法无法使用
Lec 3
Inequality 测定方法四：Kuznets ratios
将收入占比进行计算，例如研究A国前20%的富人与A国前20%的穷人
假设A国前20%的富人拥有全国60%的收入，A国前20%的穷人仅有全国10%的收入
那么 Kuznets ratio = 60%/10% = 6
（前提：这里我们使用的是Top以及Bottom20%）
Lec 3
（题目来源：HD导师原创）
Consider a village with 16 residents, their annual expenditure are shown below:
If poverty line is 13,000, calculate the FGT when alpha = 0 and 1, explain your results
12,000 17,000
15,000 15,000
31,000 11,000
22,000 21,000
10,000 18,000
18,000 14,000
23,000 33,000
16,000 12,500
Lec 3
Consider a village with 16 residents, their annual expenditure are shown below:
If poverty line is 15,000, calculate the FGT when alpha = 0 and 1, explain your results
FGT的基本公式：
=
1
=1
(
−
)
当 alpha = 0，根据定义我们知道是贫困人口比例 q/n
Lec 3
当 alpha = 0，根据定义我们知道是贫困人口比例 q/n
12,000 17,000
15,000 15,000
31,000 11,000
22,000 21,000
10,000 18,000
18,000 14,000
23,000 33,000
16,000 12,500
因为贫困线是13,000，所以贫困人口比例 q/n = 4/16 = 1/4
Lec 3
当 alpha = 1，公式表示：
1 =
σ=1
( − )
z
分子：精准扶贫所需代价
分母：无差别让每个人都达到贫困线标准的成本
nz = 13,000 * 16 = 208,000
σ=1
( − ) = (13,000 – 12,000) + (13,000 – 10,000) + (13,000 – 11,000) + (13,000 – 12,500)
= 5500
1 = 5500/208,000 = 0.0264
Lecture 4
Lec 4
本章节主要研究农业人口，实质仍然是贫困问题的延伸
毕竟大多数发展中国家仍然是农业人口占据多数，同时贫困情况更加严重
除了对于农业人口的基本介绍，本章课程还会引入NIE概念以及农业风险问题
因此在考察中应该更加倾向于举例分析或者是根据案例提供解决方案
Lec 4
从一年级的经济学课程开始，我们就一直在探究Market Failure的问题
即：自由市场无法有效合理分配资源（商品或服务）
那么为什么会出现market failure呢？=> 不同的学说存在不同解释
我们今天主要是从new institutional economics的角度去进行理解和研究
New institutional economics（NIE）可以粗略理解为“制度经济学”
Lec 4
Institution怎么理解？=> 其实就可以理解为制度：在社会互动中约束行为的各项规则
小到家规家法，大到国际公约
Formal institution: 例如成文的公约、法律以及产权等等
Informal institution: 例如文化、共同价值、道德规则、口头承诺等等
De facto rules: 实际操作时的规则
De jure rules: 书面规则
上述二者可以不相同……
Lec 4
NIE的重要假设前提：
1. Imperfect information
可以理解为信息的不对称，这可能会导致adverse selection或者moral hazard，从而导致
market Failure
adverse selection案例：二手车交易时卖家了解汽车引擎有问题，而买家不知道
moral hazard案例：在购买汽车保险的情况下超速行驶
Lec 4
NIE的重要假设前提：
2. Methodological individualism
人们在指定决策时会通过不对称信息来获取利益，只要有机会的话。
完全受利益驱动的纯理性人
因此这势必造成各种市场出现market failure，大家可以结合下面给出的具体市场思考一下
failure是怎么出现的
保险市场、医疗市场、劳动力市场……
Lec 4
Household 的定义方法：
“一个共同决定生产、消费以及再生产的团体”
“围在一个桌子上共同进餐的人们”
重点：
一个Household当中的人可能并不完全拥有血缘关系
已经移民离开的家庭成员可能并不算在household当中
Lec 4
农业人口的劳动力输出
总时间Household Time T可以被分为两个部分：Leisure Tz 以及 Work Ls
其中 Ls 又可以被分为 Off-farm work Tw 和 On-farm work TF
总的Total farm labor L 由 TF 以及 雇佣农提供的 TIN 组成
Lec 4
另一方面，农产品的价格也可能与农业人口的福祉密切相关
那么农产品价格高是否对农业人口就是一件好事呢？
这一点要视情况而定……
对于 net seller 来说或许是，对于 net buyer来说则或许不是
如何界定 net seller 和 net buyer
前者会售出一部分自己的粮食获取金钱，后者则会购买额外粮食进行消费
Lec 4
最后还有说一下对小农经济来说至关重要的因素：风险
例如：极端天气、交通运输、市场价格
一些减少风险的预防方案：
➢ Income（例如农作物多样性）
➢ Saving（保命钱）
➢ Risk sharing（公有作物）
➢ Insurance（意外保险）
Lec 4
一些极端发生后的应对方案：
➢ Consumption => 减少不必要支出
➢ Savings and borrow => 使用积蓄或者临时拆借
➢ Reallocate labor => 重新分配农场劳动力
➢ Social safety nets => 向社会寻求支援与帮助
➢ Children => 可临时招募家中晚辈救急
Lec 4
List 3 approaches that farm household is able to reduce the negative impact of shocks and
explain how can we use an empirical study to prove one of them.
（题目来源：HD导师原创）
Lec 4
List 3 approaches that farm household is able to reduce the negative impact of shocks before
it happens and explain how can we use an empirical study to prove one of them.
这个问题本身属于将farming household主题与我们之前的计量经济方法结合
第一小问应该没有什么太大问题 => 不过记得是before哦
可考虑的方法
➢ Income（例如农作物多样性）
➢ Saving（保命钱）
➢ Risk sharing（公有作物）
➢ Insurance（意外保险）
Lec 4
List 3 approaches that farm household is able to reduce the negative impact of shocks before it
happens and explain how can we use an empirical study to prove one of them.
这个问题本身属于将farming household主题与我们之前的计量经济方法结合
不过第二个小问就不太一样了，相对来说是一个较为开放的问题：
例如可以考虑使用RCT的方法进行研究
在一个频繁出现自然灾害的村落中：实验组主动提供优惠保险/对照组则不提供相关政策
Lec 4
List 3 approaches that farm household is able to reduce the negative impact of shocks before it
happens and explain how can we use an empirical study to prove one of them.
在一个频繁出现自然灾害的村落中：实验组主动提供优惠保险/对照组则不提供相关政策
因变量可以是该家庭年底的储蓄，或者是第二年家庭的收入（只要诉说合理即可）
实验组与对照组其它条件应该相似 => 例如来自一个村子
同时需要注意可能存在实验组获得优惠但拒绝购买保险的情况
Lec 4
List 3 approaches that farm household is able to reduce the negative impact of shocks before it
happens and explain how can we use an empirical study to prove one of them.
这个问题本身属于将farming household主题与我们之前的计量经济方法结合
不过第二个小问就不太一样了，相对来说是一个较为开放的问题：
或者例如DID的方法：
两个村子同时遭受一场自然灾害，一个村子有保险，而另一个没有
这种情况下如果有两边的panel data且假设两个村子在自然灾害来临前因变量趋势平行
那么也是可以进行操作的（当然这不是RCT类型的实验，而是事后研究调查）
Lecture 5
Lec 5
第五节课我们继续上次话题来关注“农经”
前一章节我们主要关注的是农业人口，而我们今天则重点关注农业本身
综合而言农业对于发展的贡献总要来自以下两个方面：
A source of growth
A source of livelihoods & well-being
A locus for resource saving & environmental services
Lec 5
A source of growth
通过社会责任分工让更多人可以从事非农业的其它生产活动（工业？服务业？）
农业产品也可以进一步带动其它产业（农产品只是用来食用吗？）
农业人口的富余也会带动其它行业的需求（例如家电？例如汽车？）
另外经济体可以通过农业产品出口贸易获取外汇储备
因此农业方面增长$1，实际整体增加的价值很可能大于$1
Lec 5
A source of livelihoods & well-being
这一点上节课我们曾经提到：发展中国家大量的农业人口
农业的兴衰将影响到这些人的生活质量与水平
同时大多数贫困人口也的确来自发展中国家的农村地区
因此振兴农业或农业的增长对于减少贫困有非常重要的帮助
Lec 5
A locus for resource saving & environmental services
农业发展对于资源以及环境的保护也有非常重要的意义
如果处理不当可能会造成土地污染或者资源浪费（例如农药、化肥、水资源等等）
通过可持续发展的方式，农业或许也能够为环境保护及资源节约提供帮助
如何在提升产量的同时不过度开发，是当前农业的主要研究问题之一
Lec 5
接下来我们来研究一下农业方面的经济学理论：
参考来源：Christiaensen et al.（2011）
首先我们做出如下定义：
P为贫困指数即Poverty Index
Y为人均GDP即GDP per capita（后面为方便简称GDP）
一般我们习惯用
dP
P
来表示贫困指数的变化率，
dY
Y
表示GDP的变化率
Lec 5
P为贫困指数即Poverty Index
Y为人均GDP即GDP per capita（后面为方便简称GDP）
一般我们习惯用
dP
P
来表示贫困指数的变化率，
dY
Y
表示GDP的变化率
根据基本数学原则我们可以得出：
dP
P
=
dP
P
∗
Y
dY
∗
dY
Y
Y
dY
∗
dY
Y
= 1
Lec 5
根据基本数学原则我们可以得出：
dP
P
=
dP
P
∗
Y
dY
∗
dY
Y
dP
P
=
dP
P
∗
Y
dY
∗
dY
Y
这里
dP
P
∗
Y
dY
表示贫困对收入的弹性(elasticity of poverty with respect to income)
也就是当收入变化 1%, 我们的贫困指数变化多少个百分比？
我们可以用EP
Y来表示
Lec 5
根据基本数学原则我们可以得出：
dP
P
=
dP
P
∗
Y
dY
∗
dY
Y
这里
dP
P
∗
Y
dY
表示贫困对收入的弹性(elasticity of poverty with respect to income)
我们可以用EP
Y来表示
dP
P
= EP
Y ∗
dY
Y
Lec 5
dP
P
= EP
Y ∗
dY
Y
通过乘法结合律，我们可以将上述式子在进行分解，分为农业部分及非农业部分
dP
P
= EP
∗
d
+ EP
∗
d
+ = 1
这里的S代表Share，及对GDP的占比，农业及非农业占比总和肯定是要为1的
同时
d
以及
d
之间存在相互的影响
Lec 5
因此我们可以发现，农业增长对于贫困的影响取决于四个方面：
❖
d
的直接影响
❖
d
影响
d
进而对于贫困变化造成间接影响
❖ 贫困对农业收入的弹性EP
❖ 农业对于整体GDP所占比重
数据发现：对于农业贫困人口占较大比重的发展中国家来说，农业发展造成的乘数影响
（multiplier effect）较工业更大……
Lec 5
我们再来看一下科技对于农业的影响
科技是否能够帮助农民解决由Transaction Cost 带来的 Market Failure？
例如小额保险（Microinsurance）能否降低农业人口风险
Cole et al (2013)：
农民购买保险意识不强，主要原因：缺乏信赖，避免高成本，保险产品质量堪忧
那么农民对于科技的接受程度（Technology Adoption）如何？
Lec 5
Foster and Rosenzweig (1995)：
农民对于新科技的学习来自于自己及邻人的过往经验
如果邻居熟人对于新科技掌握较为熟悉，那么也将提高农民本人的生产力
关键：通过补贴广泛推广新科技，使溢出效应（Spillover Effect）尽可能大
Conley and Udry (2010)：
通过社交进行学习非常重要（Social learning），人们在使用肥料的方式取决于邻居熟人的经验，
尤其是在没有经验或经验较少的情况下；人们对于和自己相类似的他人更加关注
Lec 5
最近的一些研究则将行为经济学与农业挂钩
Duflo and Coauthors（2011）：为什么农民不通过储蓄对肥料进行投资（在收益看起来较高的
情况下）？
将科技问题纳入考虑 => 或许缺乏储蓄工具
通过RCT的方式给予实验组一些鼓励支持
发现许多农民可能为sophisticated procrastinators（老练的拖延者），他们更偏向将储蓄存至下
一个农忙季节。
Lec 5
Consider the agriculture development theory developed by Christiaensen et al.（2011）
Discuss what factors may influence the impact of agriculture growth on poverty?
Consider an economy that non-agriculture sector generate 60% of income and the elasticity of
poverty to agriculture sector equals to -0.88.
What’s the change in the direct impact of the agriculture growth if the growth rate increase by
1.34% ?
（题目来源：HD导师原创）
Lec 5
Consider the agriculture development theory developed by Christiaensen et al.（2011）
Discuss what factors may influence the impact of agriculture growth on poverty?
关键就是能够理解Christiaensen et al.（2011）提供的公式内容：
dP
P
= EP
∗
d
+ EP
∗
d
左边是贫困变化情况，也就是我们的因变量结果
而我们要找的factors则在右边部分
Lec 5
dP
P
= EP
∗
+ EP
∗
d
最直接能够看出的应该就是红色部分了
也就是农业的增长幅度会直接影响到贫困的变化情况
同时增长幅度前面的系数也同样对影响幅度起到决定性作用
包括： （农业部分占比）以及 贫困对农业收入的弹性EP
Lec 5
dP
P
= EP
∗
+ EP
∗
d
另外容易被忽视的是，农业的发展或许也会对非农业的发展产生溢出效应（Spillover effects）
因此农业发展通过影响非农业发展可以间接影响贫困情况的变化
农业产品也可以进一步带动其它产业
农业人口的富余也会带动其它行业的需求
因此农业方面增长$1，实际整体增加的价值很可能大于$1（Multiplier）
Lec 5
dP
P
= EP
∗
+ EP
∗
d
接下来思考计算，如果agriculture growth 增长 1.34%
1.34% = 0.0134
那么带给poverty变化的影响为：（1-60%）* -0.88 * 0.0134 = - 0.0047
= - 0.47%
（实际就是系数相乘的关系）
Lecture 6
Lec 6
本单元主要内容关注劳动力以及移民问题
因此一些基本的人口学定义需要注意
crude birth rate (b) ：千人中人口出生数量
crude death rate (d) ：千人中人口死亡数量
Infant mortality rate：一千个新生儿中不满一周年死亡的数量
Life expectancy at birth：出生儿童平均死亡年龄
Total fertility rate TFR：育龄女性（15-49）生育儿童的平均数量
Replacement fertility rate：保持人口不减少的生育率 => 2.1
Lec 6
一些关于世界人口的趋势：
发展中国家人口增长更快，多数人口来自发展中国家
预计到2050年全球将会有94亿人口，其中或只有13亿来自高收入国家
世界人口正在加速城市化，农村地区贫困问题依旧严峻
加速城市化导致一些超大城市的出现（megacities）
Lec 6
为何贫穷地区的生育率反而更高？
经典人口理论（Reverend Thomas Malthus 1798）：人口的停滞主要由于食物短缺和饥荒
也就是说在粮食资源充足的情况下人们会一直生……
然而这一理论后来被证明是存在问题的：影响人口的不仅仅是食物
现代人口理论则认为：
生育是个人的意愿选择，是基于成本与收益的考量而付诸实施的
Lec 6
现代人口理论则认为：
生育是个人的意愿选择，是基于成本与收益的考量而付诸实施的
❖ 如果小孩被当做一种收入来源（例如帮家里种地），那么当 PV benefits > PV costs，家长
就会选择生育
❖ 同时小孩还可能会被当成一种保险，例如我们常说的养儿防老，或者为家庭提供另外一条
收入途径（diversity）等等
❖ 最后培养小孩可能还会带来个人的满足与成就感，这一点与商品类似，因此也同样存在质
量与数量的trade-off
Becker (1981) ：儿童生育数量随收入上升而下降，但整体质量（或付出成本）却在增加……
Lec 6
上一个知识点我们主要谈论了人口，主要是生育方面的议题
现在我们来聊一聊就业方面的问题
这一点对发展中国家非常重要，因为这些地区的居民往往较难承受失业所带来的打击
同时政府对于就业的管理能力也较为薄弱
因此可能导致许多劳工处于非正式就业的状态（工资低，不交税，没有劳动保障等等）
Lec 6
对于发展中国家而言：
经济学意义上的open unemployment或许很低（即没有工作在主动寻找工作的劳动者比例）
举例：农村人口到城里找不到工作，于是回家务农 => 不算在失业当中
同时还有一些人处于“灵活就业”的状态 => 并非他们主动选择，而是没有稳定的全职工作
另外也存在部分高技能劳动者实际在从事低技能岗位的情况
Lec 6
那么正式就业与非正式就业之间是否存在任何联系呢？
Formal sector vs Informal sector
Informal sector 或许充当了Formal sector的缓冲区（Buffer）
Formal sector的薪水或许会影响到Informal sector的薪资水平
Informal sector 劳动者的竞争可能会对formal sector的劳动者造成负面影响
一些Formal Sector的政策可能会影响到Informal sector的规模
Lec 6
说到劳工我们必然会联想到人口的迁移
尤其是从乡村向城镇的迁移 Rural-to-urban migration
实际就是农业转向工业和服务业的发展过程，或是结构转型（Structural transformation）
基本模型：
Expected benefits （例如更高工资） VS Expected costs（例如旅行费用）
进一步延伸可考虑的因素：社交圈子、风险偏好、技能、留守问题等等……
Lec 6
出去从乡村向城镇的迁移之外，我们也会考虑国际移民问题（international migration）
对于移民的家乡（sending communities）来说，移民带来的影响如下：
❖ 帮助巩固教育回报
❖ 对于家乡可能会带来收入以及消费上的影响
❖ 多数汇款用于购买耐用或非耐用的商品，但很少有利用资金开店做生意的
❖ 许多移民最终回到家乡， 将收入、技能等带回
❖ 然而移民同样可能导致地方土地荒废、传统价值观丢失，家庭崩解等等
Lec 6
对于接受移民的国家（receiving countries）来说，移民带来的影响如下：
❖ 可能会造成一些政治麻烦（例如非法移民问题）
❖ 低技能岗位工资或面临下行压力
❖ 当然优秀的移民能够带来技术、新的主意以及新的生意
❖ 虽然移民可能会导致本地就业竞争加剧，但也同时增强了当地需求和消费，因此移民岗位
带来的想过可以是正向的……
Lec 6
Consider employments in the formal sector and the informal sector. In what
ways will informal sector influence the formal sector? Is that possible for you
to study those relationship？
（题目来源：HD导师原创）
Lec 6
Consider employments in the formal sector and the informal sector. In what
ways will informal sector interact with the formal sector?
❖ Informal sector 或许充当了Formal sector的缓冲区（Buffer）
❖ Formal sector的薪水或许会影响到Informal sector的薪资水平
❖ Informal sector 劳动者的竞争可能会对formal sector的劳动者造成负面影响
❖ 一些Formal Sector的政策可能会影响到Informal sector的规模
Lec 6
Is that possible for you to study those relationship？
❖ Formal sector的薪水或许会影响到Informal sector的薪资水平
例如A、B两个相似的州，A地区在十年前有一次最低工资的提升，而B地区没有
那么在有数据的情况下或许可以使用DID的方法进行研究和调查
（假设两个州的平均薪资变化处于平行状态）
Lec 6
Is that possible for you to study those relationship？
❖ 一些Formal Sector的政策可能会影响到Informal sector的规模
例如通过RCT的方法使得实验地区的薪资税收降低，而对照组地区则没有这样的优惠政策
前提这两个地区在其他条件及情况下应该尽可能相似
并且需要确保试验地区的公司的确按照规定进行执行，而对照地区没有自发调整相应政策
重难点总结
重难点总结
课程主要内容回顾：
❖ Topic Introduction
❖ Impact Evaluation & RCT
❖ Poverty
❖ Inequality & Inequity
❖ Economic Analysis of Farm Households
❖ Agriculture for Development
❖ Population Analysis
❖ Labour & Migration
重难点总结
对于课程中提到的研究以及结果（包括老师自己的），至少掌握以下三点：
研究的问题和目的
研究的大致方法或过程（RCT？谁是对照组？谁是实验组？）
研究的最终结论
下节课预告
下节课预告
随堂测验节点课程：
提前先对每个章节重要部分进行梳理，辅助同学温习
大作业节点课程：
帮助同学拓宽写作思路及方向，回顾相对应知识点
期末节点课程：
考点汇总及重难点解说
题目演练实战分析
