詹姆斯·赫克曼（微观计量经济学的开创者）

　　詹姆斯·赫克曼生平

　　詹姆斯·赫克曼(JamesJ.Heckman)1944年4月19日生于美国伊利诺斯州的芝加哥，曾就读于科罗拉多学院数学系，1971年获普林斯顿大学经济系博士学位。曾在哥伦比亚大学、耶鲁大学、和芝加哥大学任教。微观计量经济学的开创者，因对分析选择性抽样的原理和方法所做出的发展和贡献，与丹尼尔·麦克法登一起荣获2000年诺贝尔经济学奖。

　　从1995年起，赫克曼就在芝加哥大学获任亨利·舒尔茨杰出成就经济学教授，为芝加哥大学的教授。赫克曼在经济学领域的研究内容涉及诸如社会项目评估、非连续选择和纵向数据的计量经济学模式、劳工市场经济学以及收入分配的模式选择等等。

　　2000年的诺贝尔经济学奖授予两位美国经济学家詹姆斯·赫克曼和丹尼尔·麦克法登，以奖励他们发展广泛应用在经济学以及其他社会科学中对个人和住户的行为进行统计分析的理论和方法。尤其是，对赫克曼奖励他“对分析选择性抽样的原理和方法所做出的发展和贡献”获奖。对麦克法登奖励他对分析离散抉择的理论和方法的发展。这两位经济学家所从事的学科领域可称为微观计量经济学。早年计量经济学主要都用在宏观经济学上，即主要研究以国民经济为主体的经济行为。微观经济学问题，即个人、住户和企业的经济行为问题;例如，决定个人在教育、就业、住房等方面选择的经济因素是什么，不同的劳动市场和教育计划对个人收入和就业有什么激励影响等等。这类问题以前很少有人研究。其原因之一是这方面的统计数据不容易找到。近三十年来，微观统计数据开始越来越丰富，使得微观计量经济学研究就有了可能。但是这里有许多新的统计上的问题要解决。例如，个人或住户行为的统计样本不一定是随机的，从而不一定有代表性;影响个人行为的某些特征是不可观察的等等。

　　詹姆斯·赫克曼微观经济计量学

　　简单地说，微观计量经济学是一门介于经济学与统计学之间的边缘学科，包括经济学理论和用于分析微观数据的统计方法。也就是说，用经济学理论和统计学方法分析反映个体、家庭和企业的微观数据，并从中获得反映社会更为本质的经济信息。微观数据一般有两种表现形式：一种称为截面数据，表现为同一时点上不同情况的集合;另一种称为经度数据，即同一观察单位在不同时点(如年份)上的连续情况的集合。近30年来，微观计量经济学领域由于产生了包括微观数据的大型数据库，获得了迅速扩展。此时，微观数据越来越容易的可获得性和不断增强的计算能力，为实证分析检验微观经济理论提供了全新的便利和可能;在此基础上研究人员具备了检查分析关于“个体”的许多新问题的能力。

　　随着经济计量学的发展，微观数据的应用随之也产生了许多新的统计问题。特别是由于那些非实验性数据本身所固有的限制，研究者通常只能观察某些变量的特定个体，因此这一不是随机抽样的样本不可能在总体中具有代表性。即使样本有代表性，影响个体行为的一些特征仍然不能够被观察到，这使得解释个体之间的某些差异变得困难甚至不可能。而詹姆斯·赫克曼的理论填补了这些空白，他提出了与这类微观数据分析相关的一些基本统计问题的解决方法，推动了经济计量学理论与方法向前发展。

　　个体资料的收集大多是在一个不是完全随机抽样的状况下进行的，而抽样之所以不随机，是因为个体资料的样本观察值都是来自于家庭、厂商等经济个体，而这些经济个体本身(或是它周围的其他经济个体)都具有选择判断的能力，因此很可能会采取一些影响抽样的行动，以致抽样失去随机性，造成所收集到的样本不能够准确地代表母体。例如我们只能从有工作的人那里获得工作时间以及薪资的资料，但总人口中总有不小比例的人没有工作，任何资料库都不可能包括这些人的工时或薪资，不论抽样过程是如何的客观随机，所得到工时或薪资的资料严格说起来均不具真正的代表性，如果使用传统的经济计量方法来分析这样的资料，所得到的任何推论都只能代表有工作者的行为，而不能说是对全体人口的行为描述，若仍然将实证结果解释为放诸四海而皆准的发现，当然是犯了以偏概全的错误，这种错误就是所谓的“样本选择误差”。

　　赫克曼除了对个体经济计量学的理论有重大贡献外，还进行了许多深入的实证研究，在劳动供给、薪资决定、失业期间、劳动市场辅导计划的效益评估、生育多寡、性别歧视等课题上，获得相当丰硕的实证研究结果，也提供了不少独到的见解。