2023年11月5-6日，波士顿学院Barbara A. and Patrick E. Roche讲席教授Arthur Lewbel教授应s36沙龙会邀请，开展主题为“Estimating Social Networks with Missing Links”和“Over-identified Doubly Robust identification and estimation”的短期课程，Arthur Lewbel教授受到了s36沙龙会老师和同学们的热烈欢迎！s36沙龙会黄乃静教授主持。

Arthur Lewbel教授，波士顿学院Barbara A. and Patrick E. Roche讲席教授，美国计量经济学协会院士（Econometric Society Fellow），计量经济学期刊（Econometric Theory）编委、研究员，商业和经济统计期刊（Journal of Business and Economic Statistics）的前任联合编委，在应用微观经济学和计量经济学领域享有盛名。Lewbel教授发表的多篇学术文章都颇具影响力，在经济学公认的五大期刊—Econometrica, Journal of Political Economy, American EconomicReview, Quarterly Journal of Economics, Review of Economic Studies发表论文20余篇。Lewbel教授还获得计量经济学期刊（EconometricTheory）颁发的Econometric Theory Multa Scripsit Award奖项，在Coupe世界顶级经济学家名单中排名第30位。2015年，诺贝尔委员会引用了三篇Lewbel教授的论文来解释AngusDeaton的诺贝尔经济学奖的影响力和重要性。

课程伊始，Lewbel教授介绍了社会网络中某个经济主体的产出可能受到的不同影响，包含直接效应（个人特征的直接影响），环境效应（其他人特征的影响），同伴效应（其他人的产出的影响）。然而，在目前的经济学实践中，基于调查数据构造出的社会网络中，描述两人之间联系的数据（links）可能出现缺失或错配。这时，估计各种效应的影响程度时就会出现内生性问题，使得估计结果有偏。为此，Lewbel教授提出，应当寻找工具变量，采用2SLS的方法解决内生性问题，修正偏误。

然后，Lewbel教授详细介绍了工具变量的确定和本文使用的2SLS模型设定。他首先介绍了模型假设，指出错配率p的估计可以帮助我们寻找有效的工具变量。他继而分析了直接使用包含错配的网络作为工具变量的模型的估计结果，指出由于存在错配，这种模型会高估同伴效应。他论述，错配网络的转置矩阵是一种有效的工具变量，在实践中，可以通过多种调查或实验获取不同的错配网络，使用其中一个错配网络的转置矩阵作为工具变量，准确地识别错配率p和同伴效应的程度。

此后，Lewbel教授对该模型的使用场景进行了拓展，分析了其在有组别固定效应、考虑环境效应、错配率存在异质性等条件下的有效性。他还使用印度43个村落的实验数据作为实例，展示了本文2SLS模型的效果，结果显示，普通的回归模型确实会高估同伴效应，而使用2SLS模型可以获得修正的结果。最后，Lewbel教授分析了双向错配现象对该模型的可能影响，提出了可能的解决措施。

Lewbel教授精彩丰富的课程收获了同学们的掌声，老师同学们在聆听的过程中认真思考，踊跃发言，积极向Lewbel教授提问，Lewbel教授也耐心地给出了深入浅出的解答。气氛十分热烈，参加课程的老师同学都收获良多。

本课程受到国合处引智项目“G2022115005L”支持。

撰稿人：赵子轩

审稿人：何召鹏 黄乃静