這是本專欄的第 18 篇日記

這個聳人聽聞的“標題黨”出自上個禮拜塞在我家門縫裡的一張廣告紙，來自於一個叫“No on 56”的組織：Cheats Schools out of $600M a Year

Proposition 56，即加州第56號提案，是一項提高菸草稅的新提案。這項提案中提到，所有新增稅收將為以下專案提供資金：現有的醫療保險、預防和控制菸草使用、菸草相關的疾病研究和法律執行、加州大學醫師訓練、口腔疾病預防和綜合管理；此外，新增稅收

不被列入

一般收入（General Fund Revenue）、州財政收入（State Revenue）或是一般稅收收入（General Fund Proceeds of Taxes）。

那這和教育經費又有什麼關係呢？這是因為，Proposition 98，即加州第98號提案規定，如果某項收入

被列入

了“一般收入”，那麼，其中至少有43%應當被劃作教育經費。56號提案估計的稅收將達到每年10億至14億美元，取最大值14億乘以43%大概就是

6億美元

，現在這筆錢就沒了，那麼豈不是“偷”了6億教育經費？

於是，56號提案的反對者們就提出：

因為這筆錢沒有花在我們的學校上，所以我們要拒絕菸草稅！

以及，

雖然我們的主要贊助商其實是菸草公司

，但是還是有其它的一些納稅人啊教育工作者啊法律工作者啊之類的也在支援我們的！

Major Funding by

Philip Morris USA Inc. and R.J. Reynolds Tobacco Company

， with a Coalition of Taxpayers， Educators， Healthcare Professionals， Law Enforcement， Labor， and Small Businesses。

BUT……事實真的是這樣的嗎？

我隨手搜尋了一下，就找到了這篇文章：Big Tobacco blowing smoke in claim about California‘s Prop 56，其中對上述“偷走教育經費”的迴應是：

根本就沒有“偷”這回事兒， 因為歷史上，無論是1988年的菸草稅提案，還是1998年的菸草稅提案，這些稅收收入從來就是作為專項資金存在的，本來就沒有98號提案什麼事兒。

反對者試圖給群眾們營造出這樣一個假象：如果56號提案通過了，那麼將會有14億美元的稅收用於菸草相關和醫療相關的州財政開支，但同時會“少掉”6億美元的教育經費。然而事實上，

即使沒有56號提案，也不存在那“少掉”的6億美元教育經費，所以這項提案的效果只是增加了14億美元的稅收而已。

而且，由於吸菸具有負外部性，合理的庇古稅不僅不會像一般稅收那樣造成無謂損失，還可以進一步提高社會總效用，同時又能用這筆稅收資助科學研究和提供公共服務，這同時又解決了具有正外部性的商品的Free Rider問題（關於Free Rider“搭便車者”，參見這個回答）。

這讓我想到了我最近寫的一個回答 如何評價盲人因難辨 12306 圖形驗證碼狀告鐵路總公司，一審被駁回？ ，其中有一點也是非常類似的：

……我覺得

很難說網路訂票侵犯了平等購票的權利

：沒有網路、電話訂票的年代，盲人如果打算跑到火車站去買票，難道就更加平等，成本就更低了麼？當然，也可以找個朋友或親戚去跑這一趟，然而現在這個朋友或親戚可以足不出戶就買好票，難道不是更方便了嗎？再說了，如果某個盲人恰好沒有朋友或親戚在身邊，需要拜託一個不那麼親近的人（比如鄰居、同事或是社群工作人員），拜託別人跑一趟火車站別人未必願意，但是拜託別人幫你網上買一張火車票別人多半是會幫這個忙的。所以要我說，在網路購票的年代，

盲人（以及其它殘疾人）和普通人之間的差別反而是更小了才對

。

只看到盲人不能

自己

購票，卻沒有看到網路購票

降低了所有人的購票成本

（也包括

幫助盲人購票的人

），就認為新技術的出現損害了公平，我覺得

這樣的眼光是很狹隘

的。

進行政策評價，必須明白這樣一個事實：當一項政策實行之後，

並不是所有政策實行前不存在而政策實行後存在的成果或者問題

，都是政策本身帶來的；這些成果和問題，有可能即使沒有政策，本來就會發生，這個政策不過是適逢其會而已。

在以上兩例當中，政策的反對者所批評的結果（“偷”走的6億教育經費、盲人購票不公平），並不是政策本身造成的：6億教育經費本來就不存在，談不上被“偷”走；盲人購票不公平在網路購票之前就已經存在了，而網路購票，如上所述，一定程度上反而縮小了盲人與普通人的購票成本的差距。

相似的例子還有這個問題：癌症高發與轉基因有關嗎？去年癌症新增430萬，同時進口了8000多萬噸大豆 ，去年進口了8000多萬噸轉基因大豆，然後癌症新增430萬，所以進口轉基因大豆不好，這個邏輯顯然是不周全的，起碼還需要論證：如果沒有進口轉基因大豆，那麼就不會新增430萬癌症患者。事實上，隨著時間的推移，收入增加（因而生活方式更加不健康）、醫療檢測技術提高（因而本來沒發現的被發現了），這些本來就會造成每年新增確診的癌症患者數量提高，也許這部分就有400萬，轉基因大豆增加了30萬，又也許這部分本來就有500萬，轉基因大豆大量進口使得大家多喝豆漿反而少了70萬呢？

還有一個經典的例子，用均值迴歸（Mean Regression）來解釋為什麼批評教育的效果可能被誇大了：當一個人這次表現較差時（沒能正常發揮），他會受到批評，下次由於均值迴歸，他的表現恢復正常，於是就認為批評能夠提高表現，相反，當一個人這次表現較好時（超常發揮），他會收到表揚，下次由於均值迴歸，他的表現回覆正常，於是就認為表揚反而不利於提高表現。然而，無論有沒有表揚或批評，如果這次表現較差，下次本來就會表現得比這次好，這次表現較好，下次本來就會表現得比這次差，批評教育的效果不應當是兩次表現之間的差值，而應該是批評後的下次表現和沒有批評的下次表現之間的差值。

以及一個有趣的例子，來自這個回答：@Ricin

有哪些看起來很高階的技術其實原理很暴力很初級？ - Ricin 的回答

包裝上還給出了使用方法，建議最佳使用面膜時間不能超過晚上10點，並保證如果完全按照包裝上的方法，一個月面板絕對有所改善。

……

“這不就是每天10點前上床睡覺嗎？”

再比如我昨天讀到的一篇EconBlog的部落格

A Great Paragraph from Arnold Kling， David Henderson

The deregulation that ratified these changes

would have happened

under any conceivable Fed chairman at that time。

有些記者稱讚格林斯潘是自由市場的堅定擁護者，在美聯儲主席任期內堅決抵制了許多金融市場的監管措施。（唔，原文確實用的是褒義語氣……）然而作者認為，無論那個時候誰在當美聯儲主席，都會簽署同樣的檔案（也要考慮歷史的程序），所以這算不上是格林斯潘的功勞。

為了避免把政策實際的效果和本來就會發生的結果混為一談，經濟學上通常採用的是

Difference in Difference

的做法，具體細節參見 @慧航 的這個回答：什麼是雙重差分模型（difference-in-differences model）？ - 慧航的回答。

其實用大白話說，DID就是一種變相的控制變數：現在城市A要實行政策P，實行一段時間後，我們想要評估一下政策P的效果，是不是直接比較實行政策P前後就可以了呢？並不是，我們應該來比較“實行政策的城市A”和“沒有實行政策的城市A”，發展到今天會變成什麼樣。

然而既然城市A實行了政策，我們又怎麼觀察到“沒有實行政策的城市A”呢？那我們就找一個和城市A相似的城市B，而且城市B並沒有實行政策P，我們假定，

如果城市A也沒有實行政策P，那麼它應該和現在的城市B差不多

，這樣我們就可以透過比較現在的城市A和現在的城市B來衡量政策P的效果。

如果找不到和城市A相似的城市B，那又怎麼辦呢？我們可以找一個城市B，它和城市A在政策P造成影響的各個方面和城市A都有一定的差距，但是我們假定

這部分差距是因為其他原因造成的，因此不管有沒有政策P都會存在

。這樣，我們比較城市A和城市B原來的差距和現在的差距，再比較這兩個差距的差距（你看，Difference in Difference就是這麼來的），這就是政策P的效果。

顯然用兩個城市是不夠可信的，我們應該找一堆城市，有的實行了政策P有的沒有實行，它們之間的差別就更加複雜，需要我們新增更多變數來控制一些可能影響差距的因素，最後我們就得到上面@慧航回答中的計量模型了。