【史炜博士个人简介】2016年1月，美国俄亥俄州立大学史炜博士正式受聘 暨南大学经济与社会研究院助理教授。史炜将于2016年5月获得美国俄亥俄州立大学经济学博士学位，此前他于2012年获得俄亥俄州立大学经济学硕士学 位，2011年获得新加坡国立大学数量金融学与经济学双学士学位。史炜的研究领域为计量经济学，应用微观经济学与房地产经济学，目前已有一篇论文发表于城 市经济学领域权威期刊Journal of Urban Economics，一篇论文即将发表于Journal of Real Estate Finance and Economics。另有一篇论文通过计量经济学领域权威期刊Journal of Econometrics初审（revise and resubmit）。
爱因斯坦广义相对论的引力波预言在100年后才得以被实验证实，有幸很多经济问题不需要这么久的时间。而这得益于数据在理论模型中的验证和指引。
在史炜眼里，经济理论和实证研究就像科研的左膀右臂，相辅相成，缺一不可。他认为，理论保证了逻辑论证的严谨，数据则可通过验证理论的预测来指引进一步的研究方向。
学习空间计量学的他就像一个手握数据和理论之刃的“双刀侠”，在研究领域中披荆斩棘，琢磨如何运用合理严谨的计量和经济理论模型，来量化分析社会生活中未经推敲的公共政策问题。
科研与社会息息相关
和史炜聊的第一个话题是从“逆向房贷”开始。
房产之于国人，更多是中青年两代人关注、乃至倍感焦虑的话题，不过史炜研究的却是热门领域里的冷门问题——针对老年人推出的逆向房贷。即便在先行一步的美 国，只有大概2%到3%的满足要求的老年家庭有逆向房贷，着实属于一个十分小众的领域。
但或在不久的将来，面向老年人的住房融资将逐渐步入公众视野，尤其是在老龄化进程不断加快、而房产资源炙手可热的国内一二线城市.
普通房贷是以月供现金换取房产，而逆向房贷，顾名思义是倒过来，以房产换取现金。在美国，逆向房贷专门针对62岁以上的老年人，他们通常手头拥有房产却缺 少现金，有的家庭甚至连满足日常开销都存在困难。这种情况下，老年人可以抵押房产从而获得贷款，本金和利息会随着时间的推移而不断增长。直至房屋拥有者去 世，到时银行拍卖房产偿还贷款，其子女也可在偿还贷款后继承房产。
尽管这项政策的初衷是为老年人提供新的融资工具，充分利用房产这一闲置资源，从而享受更优质的退休生活，但也一直受到舆论非议。尤其是在07年后，美国的 房地产市场走入低谷，出现了大量逆向房贷借款者违约的现象。违约后导致家庭丧失抵押品的赎回权，这对老年家庭的负面影响很大。因此改革这种贷款的设计，尽 力降低违约率就显得尤为重要。
史炜所在的俄亥俄州立大学（The Ohio State University）研究团队就是通过搜集现有房贷者个人数据，模拟估计不同政策的效果，找出最合理的贷款制度和承保条件，最终为美国住房和城市发展部 实行逆向房贷提供有效的政策依据。
从2013年加入团队，以为只要跑跑回归模型就能完工，到整合数据块、反复修正模型，史炜这两年对项目的认识不断加深，也头一次尝到了科研应用于社会民生的成就感。
而下一步，团队还将识别出什么样的家庭从逆向贷款中获益最多，通过政府政策促进资源向这一群体倾斜。
“在国内，老年人房产是比较前瞻的话题，但是随着老龄化进程加快，养老负担会逐步加重。对大部分中产阶级而言，房产是最有价值但也是流动性最低的资产。当 前，在养老规划中，养老金和个人积蓄是主要的部分。但如果能够盘活房产，或许可以进一步提高老年人的生活质量和降低人口老龄化产生的社会和家庭负担。”史 炜希望，回国后能够从起点出发，研究中国是否有潜在的逆向房贷市场，为将来的养老问题未雨绸缪。正是这样和现实息息相关的课题，让他找到了学术的魅力和价 值所在。
理论与数据相辅相成
偏好公共政策和区域经济研究的史炜在入门之初却是以金融学起家，本科就读于新加坡国立大学的数理金融专业。但他在选修的经济学课程上，渐渐发觉自己更感兴趣的方向是后者。
“我当时特别想研究一些应用广阔、对社会全局有影响的课题，因此研究生阶段选择读经济学。”史炜说。
研究生一开始史炜被宏观经济模型吸引，但很多设计漂亮的模型面对实际经济现象时还是略显苍白。“就算模型不变，通过改变参数，最低工资可以降低失业率也可 以提高失业率。可以把结论说成A也可以说成B，没有实证检验的模型能得出各种结论，对实际政策的价值有限，这就需要好的数据和合适的计量方法。”
在史炜眼里，没有数据的模型理论研究更像是讲故事，而他想做的是更有现实意义的课题，是有数据支持的研究。
史炜另一块研究领域是空间计量经济学。一座城市的政策除了对该区域产生直接影响，还将通过溢出效应幅射到邻居区域。同时，可能会有一些固定的因素同时影响 政策的制定和所要研究的变量，各个区域也有可能受到共同的时间因子（比如能源价格）的影响。如果时间因子的影响是均一的，一般就用双向固定效应模型 (two-way fixed effects)。
但很多情况下，不同区域受同一时间因子的影响是不同的。比如，侧重重工业的区域受能源价格的影响就会更大。这种情况下，双向固定效应模型就不再适用。他目 前正在进行中的一篇论文就是搭建出能够在这种更一般的情况下准确估测政策主要和次要影响的计量理论模型。
有了合理的理论模型做基础，数据就能发挥更大的价值。他希望回到国内后，能将这些模型应用到区域经济的实证问题上。
数据是研究的推动力
在实证研究中，理论和数据两相结合，成为解决问题的独门利器。如果说前者勾勒出研究的轮廓和体系，那么数据就是推动研究前进的原动力。在逆向房贷项目中， 前期数据的搜集对整个项目举足轻重。只有充分考虑贷款者作出个人选择时的实际情况，才能够设计出合理的制度。为此团队通过不同的渠道搜集到关于贷款者个人 信息、房贷管理数据、银行信用记录等各个方面的数据，整合成精确完整的数据块，从而对其进行准确全面的描述。
重视数据，这也是史炜与IESR一拍即合的原因。“IESR有很好的基础设施，社会调查中心能够提供丰富的数据信息。我也很认同冯帅章老师对于IESR未来发展的构想，并期待和优秀的同事一起努力，把IESR做大做强。”
他希望未来能够通过IESR的平台，与西南财经大学的中国家庭金融调查以及北京大学的中国健康与养老追踪调查合作，还原老年家庭的生活视角，思考如何从经济政策上提高其生活质量。
闲暇时间，他喜欢读一些政治经济类的书和杂志。他很喜欢《21世纪资本论》一书，也是因为数据与理论的完美结合应用。作者Thomas Piketty采纳了从18世纪起全球的财富资本和收入数据，提出根基扎实的政策结论。像社会学家一样深入洞察这个世界，用经济学家的方法严肃理性地解剖 问题，这正是史炜所欣赏的治学风范。而手握理论和数据双刃的史炜也将在回国后迎接政策研究领域的更多挑战。
