竞争性假设检验在实证中的运用

发布时间：2023-09-17 阅读 360
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作者：雷诺 (新加坡国立大学)
邮箱：leinuo@u.nus.edu

 

 

目录

 

 

1. 引言

在实证分析领域，我们经常思考现有假设的准确性与完整性，以及我们能够多大程度上完整地叙述整个故事。因此，我们常常会借助异质性分析和机制分析来深入研究差异，并解释内在的因果关系。然而，虽然这两种方法有助于揭示现象背后的本质，但它们也并非毫无缺陷。

一方面，异质性分析在探索变量之间关联时，虽然能够揭示出相关性，但相关性并不总是等同于因果关系。这可能会忽视背后潜在的因果机制，从而限制了对现象深层次理解的可能性。

另一方面，机制分析深入挖掘事件的因果链条，虽然能够帮助理解事件的根本原因，但大量的观察和阅读文献寻找可能的解释变量往往需要耗费更多时间和资源，而且可能受到研究者主观判断的影响，引发不确定性。

为克服上述方法的限制，本文将探讨竞争性假设检验 (Analysis of Competing Hypotheses，ACH)。该方法通过比较多个可能的解释或假设，协助研究者选择最具可能性的解释，从而为强化因果关系和完善机制分析提供新的思路。

 

2. 什么是竞争性假设检验

竞争性假设分析 (Analysis of Competing Hypotheses，ACH) 最早由美国中央情报局 (CIA) 的情报分析师在 1980 年代末提出，并在 1997 年公开发表。

作为一种基于认知心理学、决策分析和科学方法的结构化方法，实证分析中的竞争性假设分析能够有效评估和权衡多个可能的解释和假设，从而减少认知偏见，提升分析准确性，并实现多维解释。

在建立假设或选择解释变量和控制变量时，不论是从既定的问卷调查、统计年鉴，还是自行收集数据，我们经常需要在众多变量中做出选择。然而如何综合考虑每一个变量和假设却颇具挑战。

通常我们会倾向于选择直觉上可能成立的假设，并从支持这一假设的角度来分析现有信息。然而，这种方式容易导致认知偏见的产生。为了避免这一问题，技术手段上我们可以采用诸如 Lasso 等方法。

此外，竞争性假设分析可以在思维层面上对我们进行帮助。通过这种方法，我们可以系统性地构建和比较各种可能的解释和假设，而不仅仅局限于直觉上的倾向。这种方法有助于防止个人偏好或预设观点对分析过程的影响，从而更加客观地评估每个假设的优劣。

 

3. 竞争性假设检验在实证中的作用

提出的竞争性假说可能正确，也可能错误。正确的假设能够提供多方面的解释，这时实证检验不仅是争性假说的验证，也是机制分析。而错误的假设则类似于“反弹琵琶”，即提出一个竞争性假设，然后将其纳入模型中进行验证。如果竞争性假设无法 (完全) 解释已有的因果关系，那么这表明基准结果很可能是正确的。

3.1 完善机制分析

多维度探索可以为解释事件的因果关系提供更有力的支持。

在使用截面数据的经典论文 The Slave Trade and the Origins of Mistrust in Africa 中，面对“奴隶贸易是否导致那些接触到它的人的后代变得不那么信任他人“这一问题，作者提供两个假设：

  1. 经过 400 年的奴隶贸易时期，人们的行为规范经历了变化。那些参与这种交易的人变得更加不信任他人，而这种态度也传承给了他们的后代，导致他们至今对他人的信任程度较低。
  2. 奴隶贸易与当今的低信任水平之间存在联系，原因在于它导致了之前存在的国家、机构和法律结构的恶化。如果这些不良的制度影响仍然存在，那么如今的人们信任水平较低，因为糟糕的制度为不良行为提供了机会，从而导致人们不信任他人。

为了区分这两种可能性，研究采用了三个检验。

在第一个检验中，作者检验了个人对当地政府委员会的信任。通过检验个人对当地政府委员会的信任，作者发现即使同时控制对地方议会评价的三个变量，奴隶出口和信任之间的关系仍然是负的并且高度显著 (下表第 1-2 列) 。另一方面，被奴隶贸易影响更严重的个体，对当地政府的信任度更低。因此，在估计的奴隶贸易与信任之间的关系中，不能完全用地方议会信誉的恶化来解释。

在第二个检验中，作者进一步通过内部信任规范的改变和他人的可信赖性的改变来区分奴隶贸易的影响。对于每个观测值，作者计算了居住在受访者所在城镇、地区或地区的不同民族的奴隶出口强度的平均值。这项指标旨在捕捉奴隶贸易对居住在其附近的其他种族的可信度的任何影响。

从下表的 3-5 列中我们可以看出，在控制了奴隶贸易对信任的影响后，奴隶贸易对群体间信任的负向效应具有稳健性。然后，作者通过控制奴隶贸易对同一地区不同民族的影响，进一步证明了奴隶贸易对群体间信任的负面影响。

在第三个检验中，作者通过构建了基于种族和基于位置的奴隶出口变量，以区分奴隶贸易通过内部规范和外部环境对信任的影响后发现，奴隶贸易主要通过影响个体的内部规范和信仰来影响信任水平 (下表第 2 行) 。

通过竞争性假说，作者验证并完善了奴隶贸易对信任的影响机制。

3.2 强化异质性分析的因果关系

引入新的竞争性假说并将其纳入模型验证，若该新假说无法充分解释已确定的因果关系，这可能意味着已有的因果关系具有可靠性。

例如，Brown (2011) 验证了在锦标赛机制中，超级明星的参与对其他选手的竞争意愿的影响 (因为有超级明星存在，其他选手可能会感到自己只是陪衬) 。然而，在进行实证分析时，出现了一种竞争性的假设：超级明星可能只参加较难的比赛，其他选手表现较差可能是由于比赛的难度造成，而不是超级明星的影响。

为了解决这个问题，作者将选手按排名分为高、中、低三个层次。如果选手表现下降可以归因于比赛难度，那么可以预期低水平选手会受到更大影响，即系数更大。然而，回归结果却出现截然相反的情况：高水平选手受到的影响更大且在统计上显著，而低水平选手的影响较小且统计上不显著 (下表第 1 行)。实证结果与竞争性假设完全背道而驰，进一步加强了原有的论述。

 

4. 竞争性假设检验的基本步骤

第一步确定假设：确定所有可能的假设。为了从众多的假设中提炼出有利于实证研究的竞争性假设，可以借助头脑风暴的方法，提出所有可能的假设。在筛选看似不太可能的假设时，有必要区分那些似乎已被反驳的假设和那些根本未经证实的假设。

在早期阶段就拒绝未经证实但尚未被反驳的假设，可能导致后续分析产生偏见，因为我们错过了可能支持这些假设的证据。在这个阶段，无需过多考虑最终的“正确”假设数量。当然，当假设数量超过 7 个时，可以将几个相近的假设组合在一起，以便更高效地进行分析。

第二步列出证据与论点：列出支持和反对每个假设的重要证据和论据。首先，列出适用于所有假设的一般证据，接着单独审视每个假设，详细罗列可能支持或反驳该假设的因素。与此同时，务必注意证据可能存在缺失的情况。

第三步构建一个矩阵：构建一个矩阵，列出每个假设以及支持和反对它的证据。

构建矩阵是竞争性假设检验的核心环节。首先，将第一步的假设和第二步的证据与论点分别列在矩阵的顶部和左侧。其次，分析每一项证据与每一个假设之间的关系，考虑该证据与每个假设的一致性。然后，在矩阵中每个假设下的相应单元格内标记一致性 (C)、不一致性 (I) 或不适用 (N/A)。

在下图的例子中，我们设想一个关于伊拉克是否会对 1993 年美国轰炸其情报总部进行报复的情景。可以看到，证据 E1 与所有假设一致。换句话说，它没有辨识价值。这是因为我们对萨达姆在这个问题上的公开声明不给予足够的信任。他可能说不会报复，但最终却报复了；或者宣称会报复，但最终未采取行动。

然而，证据 E4 具有辨识价值：如果伊拉克计划报复，那么更有可能观察到伊拉克特工的无线电广播频率或时长增加。E6 的双重减号表示这是一个很有力的反驳 H1 假设的论据。这个假设在支撑 H2 或 H3 假设的结论中起到关键作用。需要注意的是，这个矩阵所反映的一些判断在分析的后期阶段可能会受到质疑。

在某些情况下，也可以用数值概率来表示每个证据与每个假设之间的关系。

第四步精炼矩阵：重新考虑假设并删除没有诊断价值的证据和论据。我们需对现有假设进行重新思考，考虑以下几个方面：

  1. 是否有必要添加新的假设；
  2. 是否需要进行更为精细的区分；
  3. 是否能将相关的假设合并。同时，也需要重新审视证据，根据新的假设进行增减，确保与之相符。

第五步得出初步结论：根据对矩阵的分析得出结论，考虑支持和反对每个假设的证据的强度。

在第三步中，我们通过横向分析关注单个证据或论据，并研究它们与每一个假设的关系。而在第五步中，我们需要从整体上审视每一个假设。在评估其他假设的相对可能性时，首先要寻找能够拒绝假设或至少确定其不可能性的证据或逻辑推论。

无论有多少信息与某个假设相符，我们都无法证明该假设为真，因为同样的信息也可能与一个或多个其他假设相符。另一方面，与某一假设不一致的单项证据也可能成为否定该假设的充分理由。需注意的是，缺点最少的假设可能是最有可能的假设，而缺点最多的假设可能是最不可能的假设。

第六步敏感性分析：考虑如果这些证据是错误的、误导性的，或有不同的解释，会对你的分析产生什么后果。在第六步中，需要回顾那些对分析结果起到关键作用的假设和证据，质疑其中可能存在的问题或矛盾。我们应该检查这些假设的基础和解释是否可靠，是否存在替代的解释，以及是否可能出现证据不完整导致误导的情况。

当然，即便某一竞争性假设是错误的也可以推进实证研究。例如 Brown (2011) 通过拒绝新引入的竞争性假设--比赛难度对其他选手表现的影响，加强了“超级明星会降低其他选手的努力程度”这一既定的因果关系。

第七步报告结论：讨论所有假设的相对可能性，而不仅仅是最有可能的假设。在实证研究中，因果关系往往呈现复杂多样的链条。为了将整个故事完整呈现，需要综合考虑不同的解释变量对被解释变量的相对影响。

例如，Nunn & Wantchekon (2011) 通过验证奴隶出口和信任之间的关系，发现地方议会信誉的恶化不能完全解释这种关系。此外，进一步的验证表明奴隶贸易对群体间信任产生了负面影响，并且还证明了个体的内部规范对信任水平的影响更为显著。

 

5. 总结

综上所述，本文从竞争性假设检验的角度为机制分析和异质性分析提供了一种新的思路。与常见的注重因果的机制分析和强调差异的异质性分析不同，竞争性假设强调各种假设之间的相对可能性。然而，在所有方法中，理解因果关系仍然是关键，以便解释现象并找出最有可能的解释。综合运用这些方法，有助于研究者更全面地理解复杂的社会现象，并提供更准确的洞察。

 

6. 参考资料

  • 实证中如何做竞争性假说的检验？AER范本的方法还能当机制分析用 -Link-
  • Brown, J. (2011). Quitters never win: The (adverse) incentive effects of competing with superstars. Journal of Political Economy, 119(5), 982-1013. -PDF-
  • Nathan, Nunn., Leonard, Wantchekon. (2011). The Slave Trade and the Origins of Mistrust in Africa. The American Economic Review, doi: 10.1257/AER.101.7.3221 -PDF-
  • Dhami, M. K., Belton, I. K., & Mandel, D. R. (2019). The “analysis of competing hypotheses” in intelligence analysis. Applied Cognitive Psychology, 33(6), 1080-1090. -PDF-
  • Heuer, Richards J., Jr, "Chapter 8: Analysis of Competing Hypotheses", Psychology of Intelligence Analysis, Center for the Study of Intelligence, Central Intelligence Agency, archived from the original on June 13, 2007 -PDF

 

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