最近在众人引颈祈盼下，一年一度诺贝尔奖得主陆陆续续公布了。2019年经济学的得主分别由Abhijit Banerjee, Esther Duflo, Michael Kremer等三名发展经济学家夺得。根据诺贝尔奖官网叙述，这三位经济学家运用了实验性的方法，对于减缓国际性的贫穷现象做出了极大的贡献。網路上有不少評論實驗經濟學以及這幾位經濟學家的評論。本文在这些基础上再讨论Duflo教授对于传统非实验经济学的贡献。

　　在Duflo(2001)中，Duflo 教授运用了双重差分方法来分析印尼建立学校的影响。她将资料中的人分为实验组跟控制组，同时运用了不会受到政策影响的人来做安慰实验(Placebo Test)。近年来双重差分在经济学上的应用非常广泛，但在Duflo教授发文章地当时还是比较少见了。这篇在劳工以及发展经济学中都被视为教学以及研究中的经典文章。参考以及模仿这篇文章中的思路，对于理解以及自己做研究都有不少帮助。

　　建立好研究架构后，仍需要用统计方法来估计资料中呈现出的估计效果以及估计效果的误差值。在Duflo, Mullainathan, and Bertrand (2004)中，他们探讨了运用双重差分方法的估计效果误差。文中指出若是没有考虑子群体之内的相关性，双重差分的估计效果误差是低估的。文献中许多显着的效果可能很多是不显着的。如今文章多采用了考量子群体相关性的误差估计方法，而不会只用传统的误差估计方法。

　　实验经济学是经济学新兴的领域，用实验的方法可以解决一般研究中变量的内生性问题，进而对于政策效果有更正确及精准的了解。目前尚对于实验经济学还尚有实验伦理以及实验结果的推广的问题。虽然由于诸多限制，大部分的经济研究者对经济现象进行实验，但我们仍可以从Duflo教授其他的文献中对于非实验方法有所学习。

參考文獻

　　Duflo, Esther. 2001. “Schooling and labor market consequences of school construction in Indonesia: Evidence from an Unusual Policy Experiment.” American Economic Review 795-813.

　　Duflo, Esther, Mullainathan, Sendhil, and Bertrand, Marianne. 2004. “How Much Should We Trust Differences-in-Differences Estimates?” Quarterly Journal of Economics 249–275.