2023年4月25日下午，应我院“暨南论道”活动邀请，哥伦比亚大学经济学教授Pierre-André Chiappori分享了题为“Matching on income: theory and application to Dutch data”的演讲。Pierre-André Chiappori教授首先讲述了婚姻匹配（Assortative Matching）研究领域的主流识别策略与面临的挑战，接着分享了该合作研究如何从理论和实证两方面应对这些挑战——采用了一个半参数模型并使用一份丰富的荷兰所得税数据集。讲座由我院助理教授杨哲主持。

Pierre-André Chiappori教授

婚姻市场上的选择性匹配而非随机匹配可能会加剧社会不平等，因此引起了人们的广泛关注。早期研究关注家庭内部专业化带来的收益，而专业化会导致负向的婚姻匹配（Negative Assortative Matching, NAM），即婚配双方收入差距较大。近期研究指出了婚姻收益的其它来源，如风险共担、对子女人力资本的投资和家庭公共产品等，而这会激励正向的婚姻匹配（Positive Assortative Matching, PAM），即婚配双方收入水平接近。关键的问题是识别哪种效应占据主导地位，因为不同收入水平的人的表现会有所不同。

继Choo & Siow（2006）之后，许多实证研究采用可分离极值方法（Separable Extreme Value）。该方法基于可转移效用下的无摩擦匹配模型。SEV方法已被应用于许多特定情境，包括年龄、教育、能力、种族和心理特征匹配。近期有研究将SEV模型扩展到收入等连续变量，但用个体特征的二次函数来衡量婚配盈余（surplus）难以反映出不同收入水平群体婚姻匹配方式的差异。

该研究问题主要存在三个实证识别挑战：一是在传统SEV方法中收入作为连续变量需要被离散化，而这一操作可能会影响后续估计的准确性；二是使用当期收入可能会引发内生性问题；三是自我报告收入可能受到社会规范等因素的影响而导致偏差。

Pierre-André Chiappori教授使用了荷兰的应缴所得税额数据集，开发应用了一种允许高度灵活匹配模式的半参数模型，以研究基于收入的婚姻匹配问题。这项研究使用的回归样本是一个2011-2014的面板数据，因此可以在估计中使用婚前收入变量，且数据集是第三方上报的，可以避免自我报告带来的误差。本文使用的半参数模型允许灵活形式的婚配收益（surplus），还将二阶交叉导数作为收入的平滑函数。研究发现，婚姻匹配模式在研究期间非常稳定。绝大多数夫妻都符合正向的婚姻匹配模式（PAM），而一部分不容忽视的群体（约15000对夫妇）显示出负向的婚姻匹配模式（NAM）。本文还发现，以往研究使用已婚夫妇当前收入的策略可能会产生误导性的结论。最后，本文还额外关注了收入的性别不对称性，结果表明，男方的收入是否超过女方收入并不会对婚姻匹配方式产生显著影响，也就是说并不存在之前研究提到的“50%门槛”。

当讲座进入尾声时，Pierre-André Chiappori教授还耐心细致地解答了与会者的提问，帮助参会师生更深入地理解了这项研究。